本文關(guān)鍵詞：多元優(yōu)化過程記憶最優(yōu)FIR濾波器設(shè)計(jì)算法研究

  更多相關(guān)文章： FIR濾波器 最優(yōu)設(shè)計(jì) MOA算法 全局優(yōu)化

【摘要】：數(shù)字濾波器是數(shù)字信號(hào)處理的重要組件之一,其被廣泛的用于控制系統(tǒng)、音頻和視頻處理系統(tǒng)、通信系統(tǒng)、圖像處理系統(tǒng)等。其中,經(jīng)典數(shù)字濾波器根據(jù)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)主要分為有限脈沖響應(yīng)濾波器(Finite Impulse Response Filter, FIR)和無限脈沖響應(yīng)濾波器(Infinite Impulse Response filter, IIR)。FIR濾波器因?yàn)闃O高的穩(wěn)定性、易于具有嚴(yán)格的線性相位特性和易于設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)而被優(yōu)先的選擇使用。FIR濾波器有很多設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)方法。其中最優(yōu)設(shè)計(jì)法可設(shè)計(jì)出既有好的衰減特性又有好的邊緣頻率的FIR濾波器。最優(yōu)FIR濾波器設(shè)計(jì)過程是在一定的優(yōu)化準(zhǔn)則下使用某種算法進(jìn)行參數(shù)尋優(yōu)的過程。近年來,很多學(xué)者對(duì)最優(yōu)FIR濾波器設(shè)計(jì)問題進(jìn)行了研究,其中采用群智能優(yōu)化算法進(jìn)行設(shè)計(jì)是一個(gè)很重要的方向并且取得了豐碩的成果。多元優(yōu)化過程記憶算法(Multivariant Optimization process memorise Algorithm, MOA)是一種全新的群智能優(yōu)化算法,該算法具有較強(qiáng)的解決非線性離散優(yōu)化問題的能力。通過構(gòu)造MOA結(jié)構(gòu)體來充分利用現(xiàn)代計(jì)算機(jī)硬件資源的優(yōu)勢(shì),MOA算法克服了諸如粒子群優(yōu)化算法、蟻群優(yōu)化算法、遺傳優(yōu)化算法等早期群智能優(yōu)化算法受計(jì)算機(jī)內(nèi)存容量和處理速度限制的缺點(diǎn)。MOA算法的主要思想是運(yùn)用MOA結(jié)構(gòu)體來實(shí)現(xiàn)搜索信息的共享和搜索過程的記憶,從而實(shí)現(xiàn)全局和局部搜索的交替進(jìn)行,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)全局尋優(yōu)。本文就是使用MOA算法來進(jìn)行最優(yōu)FIR濾波器設(shè)計(jì)的嘗試。希望本文的研究能為最優(yōu)FIR濾波器設(shè)計(jì)找到新思路和提供有意義的參考,同時(shí)豐富MOA這一新算法的應(yīng)用領(lǐng)域。本文首先分析了FIR濾波器的特性,介紹了最優(yōu)FIR濾波器的設(shè)計(jì)準(zhǔn)則,討論了用窗函數(shù)設(shè)計(jì)法和參數(shù)辨識(shí)設(shè)計(jì)法設(shè)計(jì)FIR濾波器的局限性。進(jìn)而引入MOA最優(yōu)FIR濾波器設(shè)計(jì)算法,對(duì)影響MOA最優(yōu)FIR濾波器設(shè)計(jì)算法尋優(yōu)特性的參數(shù)作了反復(fù)的試驗(yàn)和詳細(xì)的討論。最后,將MOA最優(yōu)FIR濾波器設(shè)計(jì)算法運(yùn)用于四種類型的FIR濾波器的最優(yōu)設(shè)計(jì),取得了較為滿意的設(shè)計(jì)效果；通過對(duì)比遺傳算法和粒子群算法,驗(yàn)證了MOA最優(yōu)FIR濾波器設(shè)計(jì)算法的可行性、穩(wěn)定性和設(shè)計(jì)優(yōu)勢(shì)。
【關(guān)鍵詞】：FIR濾波器 最優(yōu)設(shè)計(jì) MOA算法 全局優(yōu)化
【學(xué)位授予單位】：云南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN713.7
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第一章 緒論8-14
• 1.1 研究背景及意義8-9
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-11
• 1.3 論文的主要工作11-12
• 1.4 論文的結(jié)構(gòu)安排12-14
• 第二章 最優(yōu)FIR濾波器設(shè)計(jì)基礎(chǔ)14-20
• 2.1 FIR濾波器的特性14-15
• 2.2 最優(yōu)FIR濾波器設(shè)計(jì)準(zhǔn)則15-17
• 2.3 FIR濾波器的系統(tǒng)辨識(shí)設(shè)計(jì)算法17-19
• 2.3.1 FIR濾波器參數(shù)辨識(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)17-18
• 2.3.2 與最優(yōu)FIR濾波器設(shè)計(jì)等價(jià)的參數(shù)辨識(shí)問題18-19
• 2.4 FIR濾波器的設(shè)計(jì)指標(biāo)19
• 2.5 本章小結(jié)19-20
• 第三章 多元優(yōu)化過程記憶最優(yōu)FIR濾波器設(shè)計(jì)算法20-29
• 3.1 MOA算法的理論基礎(chǔ)20-25
• 3.1.1 MOA基本思想和基本框架20-22
• 3.1.2 多元化結(jié)構(gòu)和交替尋優(yōu)方式22-23
• 3.1.3 多遠(yuǎn)優(yōu)化過程記憶算法的特點(diǎn)23-24
• 3.1.4 MOA算法的基本流程24-25
• 3.2 MOA最優(yōu)FIR濾波器設(shè)計(jì)算法25-28
• 3.2.1 MOA最優(yōu)FIR濾波器設(shè)計(jì)的數(shù)學(xué)描述25-26
• 3.2.2 MOA最優(yōu)FIR濾波器設(shè)計(jì)流程26-28
• 3.3 本章小結(jié)28-29
• 第四章 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析29-47
• 4.1 窗函數(shù)FIR濾波器的設(shè)計(jì)29-32
• 4.2 系統(tǒng)辨識(shí)法FIR濾波器設(shè)計(jì)32-34
• 4.3 MOA最優(yōu)FIR濾波器設(shè)計(jì)34-39
• 4.3.1 MOA最優(yōu)FIR濾波器設(shè)計(jì)算法的參數(shù)設(shè)置34-39
• 4.3.2 其他最優(yōu)FIR濾波器設(shè)計(jì)算法相關(guān)參數(shù)設(shè)置39
• 4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析39-46
• 4.5 本章小結(jié)46-47
• 第五章 總結(jié)與展望47-49
• 5.1 全文總結(jié)47-48
• 5.2 下一步工作和展望48-49
• 參考文獻(xiàn)49-52
• 攻讀碩士學(xué)位期間完成的科研成果52-53
• 致謝53

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