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有限冲激响应(FIR)数字滤波器的设计实质是一个多参数优化的问题,而传统的一些优化设计方法,如遗传算法、神经网络法等,存在算法复杂,收敛速度慢,效果不明显等缺点.提出一种改进粒子群优化算法(IMPSO)的FIR数字滤波器设计.该方法首先根据粒子聚合度情况引入变异思想,克服PSO算法容易早熟的毛病,对算法进行改进,然后利用改进的IMPSO搜索滤波器参数的最优解,对FIR滤波器进行优化设计.实例设计FIR数字低通、带通滤波器,仿真结果表明,该方法具有算法简单,收敛速度快,鲁棒性好等优点. 相似文献
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针对粒子群优化算法(PSO)容易出现早熟收敛的问题,提出一种改进的粒子群优化算法(IMPSO)。该算法通过引入粒子群聚合度和变异的思想,能很好避免早熟,提高粒子全局搜索能力。将此改进的粒子群优化算法用于PID控制器的参数整定,具有操作简单,寻优快速等优点。 相似文献
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