基于免疫机制的PSO算法中IIR数字滤波器设计

针对微粒群算法(PSO)在搜索过程中粒子的多样性差,易陷入局部最优且收敛速度慢等缺陷,将生物免疫系统中克隆选择机制和独特型免疫网络理论引入到微粒群优化算法中,提出了一种基于免疫机制的PSO优化算法(SOIM)并将其用于IIR数字滤波器的设计.该算法结合了微粒群算法的全局寻优能力和免疫多样性保持机制,改善了微粒群算法摆脱局部极值点的能力,提高了算法的收敛速度.仿真结果表明该算法在多模态搜索空间中具有更好的全局收敛性能和稳定性,是一种有效可行的IIR数字滤波器设计方法.     

IIR数字粉红噪声滤波器的优化设计

提出了用遗传算法优化IIR数字滤波器的传递函数，使其幅频响应曲线的斜率逼近一3dB／oct。用优化得到的数字滤波器对白噪声序列滤波即可获得粉红噪声。试验结果表明，用遗传算法优化得到的IIR滤波器的频响与理想的-3dB/oct曲线吻合得很好。     

自适应IIR滤波器的遗传算法

基于梯度信息的计算未调节自适应IIR滤波器的系数，需要进行复杂的矩阵运算，计算量大，容易陷入局部收敛．本文构造了稳定性检测十分方便的二阶自适应IIR滤波器的并联结构，并将遗传算法应用到滤波器的系数寻优，可以快速地收敛到全局最优解．     

设计IIR数字滤波器的遗传优化算法

提出了ＩＩＲ数字滤波器设计的遗传优化法。这是一种模拟自然遗传和达尔文进化理论的随机并行优化算法。首先，详细描述了遗传算法并给出了计算步骤，然后将遗传算法用于ＩＩＲ数字滤波器的优化设计，最后给出了模拟计算结果。     

基于MATLAB的IIR数字滤波器设计研究

IIR数字滤波器属于经典数字滤波器的一种，详细描述了利用功能强大的MATLAB编程语言设计IIR数字滤波器的方法和步骤。     

IIR数字滤波器仿真实现

数字滤波技术是数字信号处理的一个重要组成部分,滤波器的设计是信号处理的核心问题之一。本文分析了在MATLAB环境下无限脉冲响应（IIR）数字滤波器设计的设计方法及仿真实现。     

精密测距系统中IIR滤波器的设计

文中介绍了精密测距系统中 IIR 滤波器的设计,给出了 IIR 级联滤波器设计的算法流程。并对所设计的滤波器进行了仿真验证,实验结果表明：本文所设计的滤波器,能有效地从调制信号中提取出包络信号。     

基于MATLAB的IIR数字滤波器的设计

数字滤波器在数字信号处理领域中已经得到广泛应用,MATLAB软件的频谱分析和滤波器的分析设计功能很强,从而使数字信号处理变得十分简单。利用MATLAB的数字滤波器设计工具箱可以快速有效地设计各种数字滤波器,设计简单方便。介绍了IIR数字滤波器的设计原理、步骤以及在MATLAB中的实现。     

一种设计IIR数字滤波器的参数化方法

 基于连续时间状态空间结构和广义双线性变换,提出了一种设计无限冲激响应(IIR)数字滤波器的参数化方法.优点是稳定区域包含了整个参数空间,因此可以采用无约束优化方法.给出了仿真实例,并与已有的设计方法进行了比较,其通带波动、阻带衰减、群迟延等性能更为优越.     

Optimal Design of FIR Digital Filter Using Genetic Algorithm

１ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＧｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍ（ＧＡ）ｆｏｕｎｄｂｙＪ．Ｈ．Ｈｏｌａｎｄ［１］ｉｓａｒｏｂｕｓｔａｎｄｅｆｉｃｉｅｎｔｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｐｒｏｃｅｄｕｒｅｗｈｉｃｈｉｓｃａｐａｂｌｅｏｆｆｉｎｄｉｎｇｔｈｅｇｌｏｂａ...     

IIR数字滤波器设计的粒子群优化算法

本文探讨了粒子群优化算法及其性能评估准则，然后重点研究了IIR数字滤波器设计的粒子群优化算法及其实现步骤。最后，通过IIR数字低通、带通滤波器设计两个实例证明了本文算法的有效性。     

基于Matlab的IIR数字滤波器快速设计

针对数字滤波器的概念比较抽象,且数值计算较为繁琐的问题,文中给出了借助模拟滤波器快速设计IIR数字滤波器的方法,并在Matlab环境下做出了IIR滤波器的快速设计系统。设计实例及运行结果表明,该设计方法简化了IIR数字滤波器的设计程序,并大幅提高了设计效率。     

基于合作模型的协同免疫多目标优化算法

本文针对多目标优化问题Pareto最优解集合(PS)的分布特点,构造了一种基于新的子任务划分方法的合作型协同进化模型,并将该模型引入人工免疫系统中,提出了一种基于合作模型的协同免疫多目标优化算法(A Cooperative Immune Coevolutionary Algorithm for Multiobjective Optimization,CICAMO).CICAMO算法运用Tchebycheff分解方法进行子种群划分,然后对各个子种群建立线性概率统计模型分段逼近整个PS,在抗体繁殖上结合了克隆选择和模型采样两种方式.实验结果表明,CICAMO算法在求解质量和收敛速度上均表现良好,尤其对于决策变量非线性相关的多目标优化问题,性能尤为突出.     

遗传算法在滤波器设计中的应用

遗传算法是一种模拟自然界生物进化的搜索算法,简单易行、鲁棒性强.介绍了遗传算法在频率抽样法滤波器设计中的应用;用遗传算法确定过渡带样本值,解决了传统方法(查表法)不能保证数据是最优的问题;并给出了FIR数字高通、带通滤波器设计的两个例子,实验结果表明通过遗传算法设计的FIR滤波器性能较查表法得到了改善.     

基于FGA的IIR数字滤波器的设计与实现

给出了基于FPGA的IIR数字滤波器的设计和实现方法。首先,用双线性变换法设计出巴特沃兹数字带通滤波器的相关参数;其次,利用Maflab软件对所设计的滤波器进行了仿真分析;最后,利用QuartIlsII软件进行了模块设计和功能仿真。实验结果证明了该方法的有效性。     

IIR数字滤波器的仿真实现研究

作为改变信号频谱的算法装置,数字滤波器及其设计受到人们广泛地关注,其分为有限长冲激响应（FIR）数字滤波器和无限长冲激响应（IIR）数字滤波器。文中探究具有无限持续时间的冲击响应的IIR数字滤波器系统,并提出如何利用MATLAB软件实现仿真设计。     

IIR数字滤波器的多目标优化设计

根据Pareto最优概念,提出数字滤波器的多目标优化设计.通过IIR低通数字滤波器的设计结果表明,该方法可以得到一组非劣解集供决策者选择,也说明了该方法的有效性和实用性.     

基于Matlab的IIR数字滤波器的设计与实现

提出了一种采用Matlab的数字滤波器设计工具箱FDATOOL快速有效设计IIR数字滤波器的方法,可实时调整滤波器的参数从而使滤波器的设计达到最优。概述了FDATOOL的使用方法,采用DSP Builder建立了实现模型,给出了基于FPGA的IIR数字滤波器的实现流程,并且在最后使用Simulink进行仿真,给出了仿真波形。     

基于改进遗传量子算法的FIR数字滤波器设计

采用改进遗传量子算法(IGQA)进行FIR数字滤波器的优化设计,将滤波器的过渡带样本值作为变量进行优化,解决了传统方法(查表法)不能保证数据最优的问题。针对遗传量子算法(GQA)在优化连续多峰函数时易出现早熟的问题,提出一种改进遗传量子算法(IGQA),典型函数测试表明,IGQA的性能优于GQA和其它几种遗传算法,收敛速度快,全局寻优能力强,能有效地克服早熟现象。采用IGQA优化设计的FIR数字低通和带通滤波器的性能较查表法得到了很大改善。     

IIR数字滤波器设计中两种主要数字化方法的比较

对IIR数字滤波器设计中的两种主要的数字化方法进行了比较研究,重点从s平面与z平面的映射关系上讨论了两种方法的原理、特点及转换性能,并给出了两种数字化方法的选用准则。