基于改进粒子群算法的数字滤波器设计及应用

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数字滤波器是数字信号系统的基本功能单元,其应用非常广泛,如在通信、雷达等方面,因此,对其进行优化设计是该领域的重要研究课题。以往的数字滤波器优化方法实现过程简单,但是系统的精度不高,随着科学技术的迅速更新换代,这种精度不高的滤波器已经无法满足实际需求,随之而来的是以智能算法为基础的数字滤波器优化技术的出现。智能算法是人类模拟自然规律从大自然中总结出的智慧结晶,对于复杂工程问题非常有效。常见的智能算法有模拟退火算法、遗传算法和神经网络算法等,这些算法在处理数字滤波器的优化设计问题中都各有弊益,本文提出的是一种改进的粒子群算法,用以实现对数字滤波器系数的优化。全文的主要工作内容如下:(1)对数字滤波器以及粒子群算法进行分析研究,综述了粒子群算法在数字滤波器设计中的应用意义。(2)本文提出了一种改进的粒子群算法——混沌粒子群算法,即混沌算法与粒子群算法的结合,由于粒子群算法本身存在局部寻优能力差,易陷入早熟等缺点,而混沌算法自身具有的特性恰好可以解决这些问题,因此将混沌粒子群算法应用于数字滤波器的优化设计中。具体做法是先初始化产生混沌粒子,再将混沌变量从混沌空间映射到解空间,通过选定的Logistic混沌模型,利用测试函数对算法进行了理论测试,结果表明该改进算法的有效性。(3)利用改进的粒子群算法对数字滤波器的参数进行了优化,完成了数字滤波器的设计。(4)为进一步验证改进粒子群算法优化设计的数字滤波器的滤波效果,本文还将其应用到语音信号处理和图像处理中,处理效果较好。(5)为了便于操作,利用MATLAB编程语言实现了基于改进粒子群算法的数字滤波器设计及应用的GUI界面。
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