基于遗传算法的数字滤波器的设计与仿真毕业设计论文
基于遗传算法的IIR数字滤波器的设计与仿真毕业设计论文
武汉理工大学《数字信号处理》基于遗传算法的IIR数字滤波器的设计与仿真班级:组员:目录摘要 (1)Abstract (2)1 遗传算法 (3)1.1 遗传算法的产生与发展 (3)1.2 遗传算法的概述 (4)1.3 遗传算法的特点 (4)1.4 遗传算法基本流程操作 (5)2 数字滤波器 (8)2.1数字滤波器的简介 (8)2.2 FIR和IIR数字滤波器的概述 (8)2.2.1 FIR数字滤波器 (8)2.2.2 IIR数字滤波器 (9)2.2.3 FIR数字滤波器与IIR数字滤波器的区别 (10)3 数字滤波器的设计方法 (11)3.1数字滤波器的设计要求 (11)4 基于遗传算法的IIR数字滤波器的设计与仿真 (14)4.1 Matlab软件的概述 (14)4.2 IIR数字滤波器的设计 (14)4.2.1数字滤波器设计的简要分析 (14)4.2.2实例比较一般算法设计思路和遗传算法设计思路 (16)4.3 IIR数字滤波器的仿真结果 (20)4.3.1 仿真图形 (20)5 小结 (21)6 参考文献 (22)附件 (23)摘要无限脉冲响应数字滤波器(IIR)具有频特性精度高、实现简单等优点,在数字信号处理领域得到了广泛应用;遗传算法是一类依自然环境的进化规律——适者生存优胜劣汰遗传机制,演化而来的随机化搜索方法。
它是由美国J.Holland 教授1975年最先提出,其主要特点是直接对结构对象进行操作,不存在求导和函数连续性的限定,具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力,采用概率化的寻优方法,能自动获取和指导优化的搜索空间,自适应地调整搜索方向,不需要确定的规则。
遗传算法的这些性质已被广泛地应用于问题求解、机器学习、信号处理、智能控制和人工生命等领域。
它是现代有关智能计算中的关键技术,因而将其应用在数字滤波器算法的优化上。
关键词: IIR数字滤波器遗传算法AbstractDigital filter with Finite Impulse Response(FIR)has lots of advantages,such as systemic stability,linear phase,etc.It has been widely used in digital signal processing.The genetic algorithm has lots of merits,such as the memorability,distribution,and diversity.It is widespread in the fields of intelligent computation,pattern recognition and optimization design.This paper presents a designing method of digital filter.It is based on the combination genetic algorithm with the cosine sequences.The window function is constructed effectively by weighting cosine sequences.The corresponding weighting coefficients are computed b,,the genetic algorithm.Digital filter is realized finally by windowing approach.In order to accelerate the convergent speed and improve the precision,elitist model and floating-point coding are adopted.The efficiency of the proposed method is validated by simulation experiments taking on designing low pass digital filters.The designing method presented in this paper has some advantages,such as ood flexibility,universality,and so on.Keywords: IIR digital filter Genetic algorithm1 遗传算法1.1 遗传算法的产生与发展遗传算法(GeneticAlgorithm)是一类借鉴生物界的进化规律(适者生存,优胜劣汰遗传机制)演化而来的随机化搜索方法。
基于自适应遗传算法FIR数字滤波器优化设计
基于自适应遗传算法FIR数字滤波器优化设计作者:黄猛唐琳甄玉张杰来源:《现代电子技术》2010年第02期摘要:FIR数字滤波器优化设计的目标是对滤波器理想性能的逼近。
遗传算法是一种模仿生物进化过程的全局优化概率搜索算法,它提出了一种求解复杂系统优化问题的通用框架,且不依赖于问题的领域和种类,在此将自适应的遗传算法应用于FIR数字滤波器的优化设计,通过评价种群的“早熟度”来自适应调整交叉率和变异率,提高了遗传算法的搜索效率。
计算机仿真结果证明,该算法能够获得满意的滤波器性能。
关键词:FIR滤波器;优化设计;自适应遗传算法;早熟度中图分类号:TP274文献标识码:B文章编号:1004-373X(2010)02-143-04Optimized FIR Filter Design Based on Self_adaptive Genetic AlgorithmHUANG Meng,TANG Lin,ZHEN Yu,ZHANG Jie(91635 Army,Beijing,102249,China)Abstract:The goal of optimized FIR filter design is approaching to the ideal performance of IIR filter.Genetic algorithm is an optimal probability search algorithm,imitating the process of biology evolution,which has proposed an universal method to solve optimized problems of complex system,independent of domain and kind of problems.The proposed algorithm applying self_adaptive genetic algorithm to optimized IIR filter design,and adjusting cross probability and mute probability self_adaptively by evaluating premature convergence degree to improve search efficiency of genetic algorithm.The simulation results demonstrate that the proposed algorithm can achieve satisfying capability of filter.Keywords:FIR filter;optimized design;self_adaptive genetic algorithm;premature convergence degree在现代信号处理和电子应用技术领域,FIR数字滤波器因具有稳定性和线性相位两大优点而得到了广泛的应用。
基于遗传算法的复杂无源滤波器参数设计(精)
基于遗传算法的复杂无源滤波器参数设计提出了一种基于计算机数值计算的复杂无源滤波器参数设计的新方法,首先把求解电路参数的问题数学化为性能指标优化模型,然后采用遗传算法求得特性符合要求的电路参数值,数值实验表明了此方法的有效性。
关键词:无源滤波器参数优化设计遗传算法无源滤波器在电子技术领域有着广泛的应用。
针对某一应用的复杂无源滤波器,往往结构容易确定,参数调整却十分困难。
其原因是:结构中的组成元件电阻、电容、电感个数较多,频率特性与元件参数的关系是一个高阶的非线性函数,相互间对频率特性的影响存在着高度的耦合,因而欲达到频率特性优良的设计目的,无论采用实验手段还是常规数学手段,都需花费大量的时间与精力。
近年来,模拟生物进化过程的遗传算法作为求解优化问题的有效手法而倍受关注。
正如ThomasBack等人指出1,同其他手法相比,其优点在于:处理问题的灵活性、适应性、鲁棒性,能取得全局解,对模型要求低,针对不同问题设计的不同遗传算法,不仅能提高现有解的优化品质,还能攻克某些难度大的优化问题。
本文以遗传算法的应用为出发点,提出了一种新的无源滤波器参数设计方法。
它能有效克服上述无源滤波器参数设计的困难,十分方便地取得满足性能指标要求的参数设计值。
1优化模型的建立典型的无源滤波器电路组成元件一般按T型结构连接,如图1所示。
滤波器的频率特性可以用功率传输函数来定义,即:其中,X=[X1,X2,...,Xn],为电路的元件参数值矩阵,n为元件总个数,W为频率。
若X已知,频率采样点Wi对应的频率特性Li可按下述方法计算:设I1=IL=0.1,V1=ILRL+0=VLI2=V1Y1+ILV3=I2Z2+V1V2n+1=I2nZ2n+V2n-1I2n+2=V2n+1Y2n+1+I2nEs=RsI2n+2+V2n+1用简易的迭代程序求得Es,代入式(1)即可求得Li。
滤波器的结构已知后,先确定结构中的参数取值范围,选择的条件可以比较宽松,然后按预期的性能指标要求,选定适当个频率采样点W1,W2,...,规定其对应功率传输函数幅度界限值,迫使它调整后经过采样点时,满足幅度界限要求(大于、小于或介于)。
毕业设计(论文)-基于MATLAB的数字滤波器的设计与仿真模板
基于MATLAB的数字滤波器设计与仿真摘要:数字滤波器的实现是数字信号处理中的重要组成部分,设计过程较复杂,牵涉到模型逼近,指标选择,计算机仿真,性能分析及可行性分析等一系列的工作,本文从设计原理以及数学软件MA TLAB出发阐述数字滤波器的设计原理与方法。
应用MA TLAB语言设计数字滤波器时采用直接程序设计法、FDATool以及SPTool信号处理工具箱的设计方法,通过实例,给出了FIR程序设计法和使用信号处理工具箱中SPTool进行设计的仿真图形,并在MATLAB的Simulink环境下,调用所设计的FDATool滤波器进行了仿真。
关键词:MA TLAB;数字滤波器;FDATool;SPTool;Simulink;IIR;FIR;MATLAB-based Digital Filter Design and SimulationAbstract: The digital filter is one of the most significant applications of DSP. The design process is very complex involving the model approximation, parameter selection, computer simulation and performance analysis, feasibility analysis and a series of work. This article try to solve the hard problem in another way, making the benefit of the advanced software MATLAB and gives some basic MA TLAB advice to readers to help them to learn the information of using MA TLAB as a tool to design different kinds of digital filters.The design methods of direct programming, FDATool interface and SP Tool signal processing toolbox are introduced in designing digital filter with MATLAB in this article. The imulation figures are given by programming and SPTool signal processing toolbox. Further more, the designed FDA tool filter are called and simulated in SIMULINKKey words: MATLAB; Digital filter; FDATool ; SPTool ; IIR;FIR;1引言1.1数字滤波器的研究背景与意义当今,数字信号处理[1](DSP:Digtal Signal Processing)技术正飞速发展,它不但自成一门学科,更是以不同形式影响和渗透到其他学科;它与国民经济息息相关,与国防建设紧密相连;它影响或改变着我们的生产、生活方式,因此受到人们的普遍关注。
一种新的基于遗传算法的参差MTI滤波器设计
定是 否 由新 抽取 的个 体代替 原 个体 , 到终止 条件 时结束 。该 方 法能 够使 得 滤 波 器的 第一 零点尽 达 可 能地 浅 , 是一种 全 局随机搜 索算法 , 不依 赖于初 始种 子都 可 以搜 索 到全 局 最优 点 , 而且 实现 的 个
i c e n t e h d pt biiy d t r ne y t si di d a nd t a y t rg n li i i u lS st n r me tbe we n t e a a a l e e mi d b hi n vi u la h tb he o i i a nd v d a Oa o t
de nd n he i ii lc d s,a d t e l e n vi u la e a e a a a l y i i e . pe i g t n ta o e n he r ai d i di d a v r g d pt bii s h gh r z t
to i n,o ra i d v ra i r a re ut The a h i di du li s d t e e m i e a g o f n w ve lpp ng an a i ton a e c r id o . n e c n vi a s u e O d t r n r up o e i di du l c o d ng t e t i o ii n vi a s a c r i O a c ra n c nd ton, a on hih a n i i a s e t a t d r do l O c lult m g w c n i d v du li x r c e an m y t a c a e
基于遗传算法的FIR滤波器设计
技术指标 例 1 方法
GA
T1 T2
阻带最小衰减
42. 713 6 42. 550 5
0. 391 7 0. 390 0 0. 591 14 0. 592 5 0. 106 65 0. 109 9
查表法
GA
( b) 查表法 , T1 = 0. 390 0
例 2
65. 936 0 63. 253 5
( a ) 计算群体中每个个体字符串的适应值 ; ( b ) 应用复制 、 交叉和变异等遗传算子产生
S 为群体规模 , 即每代中个体即估计参数的
个数 ; b为编码得到的字符串所代表的实际数的 精度 ; G 为遗传算法的代数 ; pm 为变异概率 ; pc 为 交叉概率 . 遗传算法的具体步骤如下
[ 42 7]
∑ sin [ (ω -
π N-1 H ( k ) sin ωN / 2 ω +k ) - j( e 2 N πk /N ) / 2 ] 2
收稿日期 : 2009 2 11 2 10 基金项目 : 国家科技部创新基金资助项目 ( 09C2622123243 ) 作者简介 : 邹娟 ( 1978 - ) ,女 ,讲师 ,博士研究生 ,主要从事信号处理与集成电路方面的研究 E 2ma il: zouliangman@ sina. com.
(N - 1 ) k π , 由此可得到频域的 N 个采样点的值 N H ( k ) = Hk e k 由 IFFT 变换得到单位脉冲响应 h
θ j
3 实验结果
[ 82 10 ]
( n ) ,再由 h ( n ) 计算出频率响应 H ( ejw ) , 进而求
例 1 用频率采样法设计一低通滤波器 , 技 术指标同上节 ,采样点数为 N = 40, 采样幅度特
基于DSP的FIR数字滤波器的设计与仿真毕业设计论文
基于DSP的FIR数字滤波器的设计与仿真毕业设计论文研究背景数字信号处理在现代通信、音视频处理、图像处理等领域中起着至关重要的作用,数字滤波器是数字信号处理中的重要内容。
其中FIR数字滤波器是一种常用的滤波器,其具有线性相位和稳定性等特点,在数字信号处理中应用广泛。
因此,本毕业设计将以FIR 数字滤波器为研究对象,结合DSP平台,进行数字滤波器的设计与仿真研究。
研究目标本文旨在设计一种基于DSP的FIR数字滤波器,并且研究其性能和仿真效果。
主要目标包括:1. 掌握DSP平台的开发流程和设计方法,包括硬件平台和软件开发技术。
2. 研究FIR数字滤波器的原理和特点,掌握其设计方法和计算技巧。
3. 基于DSP平台设计实现FIR数字滤波器,包括硬件和软件两个方面,满足设计要求。
4. 仿真FIR数字滤波器的性能和效果,验证设计的正确性和可行性。
5. 撰写毕业设计论文,总结设计过程和结果,体现出自己的设计思路和方法。
研究方法本研究采用如下方法:1. 研究DSP平台的开发流程和设计方法,包括使用硬件平台和软件开发技术。
2. 研究FIR数字滤波器的原理和特点,掌握其设计方法和计算技巧。
3. 基于DSP平台设计实现FIR数字滤波器,采用Verilog语言描述硬件电路,C语言编写软件程序。
4. 利用模拟工具对FIR数字滤波器进行仿真,测试性能和效果。
5. 撰写毕业设计论文,总结设计过程和结果,体现出自己的设计思路和方法。
预期结果本研究预期可以达到如下结果:1. 掌握DSP平台的开发流程和设计方法,能够应用于数字信号处理和嵌入式系统开发等领域。
2. 研究FIR数字滤波器的原理和特点,掌握其设计方法和计算技巧,能够进行数字信号处理相关工作。
3. 基于DSP平台设计实现FIR数字滤波器,满足设计要求,具有较好的性能和稳定性。
4. 仿真FIR数字滤波器的性能和效果,能够验证设计的正确性和可行性。
5. 撰写毕业设计论文,总结设计过程和结果,体现出自己的设计思路和方法,具有较好的表达和撰写能力。
数字滤波器的仿真与实现毕业设计
3、数字滤波器的设计
A (f) A (f)
1 1
0 f f 0 f f
(a) (b)
A (f)A (f)
1 1
0 f f f 0 f f f
(c) (d)
图中四类滤波器的幅频特性
(a)低通(b)高通(c)带通(d)带阻
在电力系统微机保护和二次控制中,很多信号的处理与分析都是基于正旋基波和某些整次谐波而进行的,而系统电压电流信号(尤其是故障瞬变过程)中混有各种复杂成分,所以滤波器一直是电力系统二次装置的关键部件。目前微机保护和二次信号处理软件主要采用数字滤波器。传统的数字滤波器设计使用繁琐的公式计算,改变参数后需要重新计算,在设计滤波器尤其是高阶滤波器时工作量很大。利用MATLAB信号处理箱可以快速有效地实现数字滤波器的设计与仿真。
看到一个数字过滤,信号是由一系列数字,而不是电压或逆流.
以下图表显示了这种制度的基本格局:
滤波器是指用来对输入信号进行滤波的硬件或软件。如果滤波器的输入、输出都是离散信号,则该滤波器的冲击响应也必然是离散的,这样的滤波器定义为数字滤波器。数字滤波器的功能,就是把输入序列X通过一定的运算变换成输出序列Y。
在信号处理、过滤功能是一个不排除部分信息,如随机噪音、提取有用的信号部分,如部分地势在一定的频率范围.
以下方框图说明基本思路.
有两大类型的过滤,模拟以及数字.他们是完全不同的物理结构,如何工作.类比电子电路模拟用的过滤部分组成,例如由电阻、电容opamps和生产所需的过滤效果.这种过滤器被广泛使用的电路减少噪音等方面的应用,提高视频信号、图像均衡的高科技传真系统等众多领域.有完善的技术标准设计的模拟电路进行过滤特定要求.在各个阶段,是一个信号,是电机电压和过滤,目前直接的物理模拟量(例如声音或视频信号和变频器生产)处理.数码过滤用数字进行数值计算处理器的信号抽样值.处理器的可能通用计算机等PC或专业发展计划图(数字信号处理器)芯片.模拟信号必须先投入使用的取样和数码艺术发展局(模拟到数字转换器).由此二元多,占抽样连续输入信号的价值,转移到处理器,进行数字计算.这些计算通常涉及多方面的投入和增加产品价值的共同因素.如有必要,这些计算结果,现在是抽样信号值的过滤,产出通过发展援助委员会(类比数位转换器来)信号转换回模拟形式.
基于遗传算法的FIR数字滤波器的优化设计
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种 处 理 称 为 数 字 滤 波. 出仅 与 过 去 以及 现 在 的 输
收 稿 日期 : 0 2 3—1 2 0 —0 4 杨 福 宝 : , 9岁 , 3 讲师 , 主要 研 究 领 域 为 信 号 处 理
2 优 化 设 计 与优 化 准 则
滤 波 器 的优 化 设 计 , 要 用 某 种 准 则 使 待设 是
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第4 期
杨福宝 : 基于遮传算法 的 FR数 字滤波器 的优化设 计 I
・4 9・ 7
一
1 F R 数 字 滤 波 器 及 其 频 率特 性 I
数字 滤波 器是 对 一个 数 字信 号 ( 数字 序 列 ) 按 照 一 定 的要 求 进 行 运 算 , 后 以数 字 形 式输 出 的 然
系 统 . 字 信 号 经 过 处 理 之 后 以数 字 形 式 输 出 , 数 这
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FIR数字滤波器的设计与仿真研究毕业论文
内容摘要人类已经进入了数字时代,数字信号处理已渗透到几乎所有科学技术领域,并进入人们的日常工作和生活之中。
而数字滤波技术在数字信号处理中占有积极重要的地位。
由于模拟信号处理最主要的缺点是难以处理比较复杂信号,难以满足总也生产需求。
与之相比,数字信号处理有高精度、高稳定性和高性能指标、强大的非线性信号处理,这些优势决定了数字滤波器的应用将会越来越广泛,因此对数字滤波器的研究具有重要的实际意义。
在数字控制系统中输入信号中所含的干扰对系统的性能会产生很大的影响,因此需要对输入信号进行处理,以提取有用信号。
有限长冲激响应(FIR)滤波器在数字信号处理中发挥着重要作用,采用Matlab软件对FIR数字滤波器进行仿真设计,简化了设计中繁琐的计算。
本文首先介绍数字滤波器的发展概况以及分类,分析FIR数字滤波器的数学模型及结构;接着,针对不同的设计方法,采用窗函数法,频率采样法和等波纹最佳逼近法,通过调用Matlab函数设计FIR数字滤波器。
绘制对应的幅频特性曲线,进行对比分析,最后总结出每种设计方法的特点。
关键词FIR数字滤波器,MATLAB,simulink,窗函数法,频率采样法,等波纹最佳逼近法ABSTRACTMankind has entered the digital era, digital signal processing has penetrated into almost all fields of science and technology, and into the People's Daily work and life. And digital filtering technology in the digital signal processing (DSP) has been one of the major positive. Due to the analog signal processing of the main defect is difficult to deal with more complex signal, always can't meet production requirements. Compared with digital signal processing with high precision, high stability and high performance indicators, powerful nonlinear signal processing, these advantages determine the application of digital filter will be more and more widely, so the research of digital filter has important practical significance.Contained in the input signal in the digital control system of interference will produce great influence on the performance of the system, so need to deal with input signal, and the useful signal is extracted. Finite impulse response (FIR) filter plays an important role in digital signal processing, using the Matlab software simulation design of FIR digital filter, simplifies the complicated calculation in the design. This paper first introduces general situation of the development of digital filter and classification, analysis, the mathematical model and structure of the FIR digital filter; Then, according to different design method, using the window function method and frequency sampling method and moire best approximation method, by calling Matlab function to design FIR digital filter. Corresponding amplitude-frequency characteristic curve drawing, carries on the contrast analysis, finally summarizes the characteristic of each kind of design method.KEY WORDSrapid clenbuteral detection; computer vision; muscle color; fat thicknessFIR 数字滤波器的设计与仿真研究1.绪论人类已经进入了数字时代,数字信号处理已渗透到几乎所有科学技术领域,并且进入人们的日常工作和生活之中。
基于遗传算法的FIR数字滤波器优化
基于遗传算法的FIR数字滤波器优化摘要:利用遗传算法可以实现寻优的特点,提出了基于遗传算法的FIR数字滤波器优化设计。
该方法能有效的设计FIR数字滤波器,提高了设计的准确性。
最后以设计低通滤波验证该方法的可行性。
关键词:遗传算法;FIR数字滤波器引言滤波器在信号处理中一直占据着重要的地位,数字滤波器在语音、图像处理和谱分析等应用中经常使用。
FIR滤波器具有系统总是稳定的,易于实现线性相位,允许多通带或多阻带滤波器等优点。
因此,FIR滤波器在处理数字信号中应用广泛。
窗函数法设计数字滤波器是最常见的方法之一。
目前,常见的窗函数有矩形窗、汉宁窗、巴特利特窗、汉明窗、布莱克曼窗、凯泽窗。
但一些窗函数形状固定,不能满足多样性的要求。
如矩形窗,汉宁窗。
而利用凯泽窗给出的经验公式需多次尝试。
FIR数字滤波器设计问题是一个多变量多极值的寻优问题。
遗传算法正式求解最优问题的有效方法,在滤波器设计中得倒广泛的应用。
王耀辉等人利用BP神经网络和遗传算法相结合来设计优化FIR数字滤波器,路慎力等利用将云计算与遗传算法相结合来设计优化FIR数字滤波器,本文将最优设计法与遗传算法相结合设计FIR数字滤波器,使得在设计过程简洁快速。
1.遗传算法遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和进化机制发展起来的高度并行、随机、自适应的全局优化概率搜索算法。
它提供了一种求解复杂系统优化问题的框架,具有很强的鲁棒性。
它能快速有效的求解出最优数值.2.FIR滤波器有限冲击响应FIR数字滤波器是输出仅与过去和现在的输入有关的滤波器,它可以由以下表示:y(n)=系统的传递函数为:H(z)=频率响应函数为:H(e)=,-π当M阶线性相位FIR滤波器,其脉冲相应为h(n),加上线性相位条件:∠H(e)=-aw,-π可得h(n)=h(M-1-n),0≤n≤(M-1)和a=(M-1)/2如果要求相位响应满足:∠H(e)=β-aw,则可得:h(n)=h(M-1-n),0≤n≤(M-1);a=(M-1)/2,β=±π/2h(n)长度N的奇偶不同,决定了滤波器的种类不同,FIR数字滤波器可以分为四类:1类线性FIR滤波器:对称脉冲响应,M为奇数2类线性FIR滤波器:对称脉冲响应,M为偶数3类线性FIR滤波器:反对称脉冲相应,M为奇数4类线性FIR滤波器:反对称脉冲响应,M为偶数对于低通滤波器来说,一般可以选用以下公式:h(n)=h(M-1-n)M为h(n)长度且M为奇数2.1数字滤波器的优化准则切比雪夫最佳一致逼近原则:设H(w)是待设计的滤波器的幅度特性,H (w)为理想滤波器的幅度特性,其加权误差E(w)表示为:E(w)=W(w)[H(w)-H(w)]上式中W(w)为加权误差函数。
基于改进遗传算法的频率采样FIR滤波器的优化与仿真
基于改进遗传算法的频率采样FIR 滤波器的优化与仿真摘要: FIR 滤波器在语音、图像处理和谱分析等应用中占有重要的地位,其优化设计一直受到广大研究者和工程人员的关注。
频率采样法是FIR 滤波器设计的一种常用方法,它在确定过渡带的值时常采用的是查表法;遗传算法作为一种模拟生物进化过程来寻求最优解的搜索算法,可以用来对FIR 滤波器进行优化。
本文通过两个MATLAB 仿真实例介绍了遗传算法的实现步骤,并在标准遗传算法的步骤上有一点改变,对交叉算子作了一点改变并引入了早熟判断机制。
最后通过比较查表法和遗传算法得到结果,得出遗传算法更有优势这个结论。
关键词 : FIR 数字滤波器 改进遗传算法 频率抽样法 MATLAB 仿真1 引言FIR 数字滤波器以它具有的稳定性和线性相位这两个突出优点在信号处理中的许多领域特别是语音、图像处理中发挥了非常重要的作用。
常用的FIR 滤波器设计方法有窗口法、频率采样法、频率变换法和最佳滤波器设计法. 频率采样法直接从频域进行设计,物理概念清楚,直观方便,特别适合频率响应只有少数几个非零值的窄带滤波器设计。
但频率采样法存在如何确定过渡带中的样本值,使阻带内的最小衰减最大的问题,解决这一问题通常采用查表法,但查表法不能保证所得的数据是最优的。
因此本文提出将遗传算法( Geneticalgorithm,GA)用于FIR 数字滤波器设计——频率采样技术中,确定频率过渡带样本的最佳值。
GA 是一种模仿生物进化过程的结构型随机搜索。
在解决给定的最优化任务时,算法开始时收集一些估计参数(称之为染色体),每一个估计参数都由其适应度函数来评估。
在每一代, 适应度好的染色体允许配对交叉和繁殖,产生新的估计参数形成下一代。
本文将GA 用于FIR 数字滤波器设计的频率采样技术中,解决了传统的查表法不能保证过渡带数据是最优的问题,并结合两个具体例子作了一些探索,实验结果令人满意。
文中还对标准GA 作了改进,为了保证算法的收敛性,将适应度最好的染色体不变地传至下一代,为了避免算法早熟的出现,引入一个早熟判别机制,并通过一些措施来克服早熟。
FIR数字滤波器的设计与仿真实现毕业论文
本科生毕业论文(设计)题目FIR数字滤波器的设计与仿真实现姓名专业年级、班级系、部(院)指导教师姓名专业技术职务2017年6月10日目录摘要 (1)英文摘要 (2)引言 (3)正文 (4)1 实验平台概述 (4)1.1MATLAB概述 (4)1.2基本工作窗口 (4)2 实验设计 (7)2.1FIR滤波器的概念 (7)2.2FIR滤波器特点 (7)2.3FIR滤波器的设计方法 (7)3实验结果与分析 (9)3.1窗函数的类型 (9)3.2产生混合信号 (15)3.3设计FIR数字低通滤波器 (17)3.4设计FIR数字高通滤波器 (19)结论 (22)参考文献 (23)综述 (25)致谢 (26)摘要本文主要对FIR(有限脉冲响应)数字滤波器的设计与仿真实现进行研究,所以如何设计出FIR数字滤波器是本篇论文研究的重点。
随着FIR滤波器在生活中的广泛应用,人们对滤波器的理论研究也愈加深入。
窗函数法和频率采样法是设计FIR数字滤波器的基本方法。
论文从基本概念、设计思想、设计步骤、改进措施等几方面来介绍这两种设计方法。
由于窗函数法简单方便、应用灵活、物理意义清晰、易于实现,所以在实际的生活和工程应用中,窗函数法是设计FIR滤波器最为常用的一种方法。
本论文就利用窗函数法的基本思想来设计FIR数字滤波器。
在FIR数字滤波器的仿真实验中,由于使用传统的数学计算方法来设计其输出非常的复杂,所以在本论文中就利用MATLAB工具箱编写程序来设计FIR数字滤波器。
让不同频率的信号通过所设计的滤波器,通过观察输入输出图形的变化,来验证所设计的滤波器是否能够达到滤除不同频率信号的作用。
关键词:FIR滤波器; Matlab;窗函数法;频率采样法AbstractIn this paper, we mainly study the design and simulation of FIR (finite impulse response) digital filter. So how to design FIR digital filter is the focus of this paper. With the wide application of FIR filters in life, people's research on the filter is also more in-depth. Window function method and frequency sampling method is the basic method of designing FIR digital filter. The paper introduces these two design methods from the aspects of basic concepts, design ideas, design steps and improvement measures. As the window function method is simple and convenient, the application is flexible, the physical meaning is clear and easy to implement, so in the actual life and engineering application, the window function method is the most commonly used method of designing FIR filter. In this paper, the basic idea of window function method is used to design FIR digital filter. In the FIR digital filter simulation experiment, because the use of traditional mathematical calculation method to design its output is very complex, so in this paper on the use of MATLAB toolbox to write procedures to design FIR digital filter. So that different frequencies of the signal through the design of the filter, by observing the input and output graphics changes, to verify whether the design of the filter can filter out the role of different frequency signals.Key words:FIR filter; Matlab; Window function method; Frequency sampling method引言生活中的信号形式是多种多样的,这些信号无时无刻不在影响或改变着我们的生活。
基于遗传算法的数学形态学滤波器设计
元素, 通常是一些小 的简单集合[ 2 ] 。研究 图像几何结
构 的基 本 思 想 是 利 用 一 个 结 构 元 素 去探 测 一 个 图
算、 闭运算 , 以及它们 的级联组合形式 , 如开一闭 、 闭一开运算 , 广义开一 闭、 闭一开运算等 , 尚没有按 要求设计形态滤波器的固定选择方法 。二是结构元 素的选择 , 在形态学滤 波器设计 中形态学算法确定
生的初始解( 为群体) 称 开始搜索过程 , 群体中的每 个个体是 问题 的一个解( 为染色体)这些染 色体 称 ,
式进行刻画 , 而几何描述的特点更适合视觉信息的
处 理和 分析 , 其基 本思 想 如 图 1 所示 :
在后续迭代中不断进化( 称为遗传) 。 遗传算法主要通过交叉 、 变异 、 选择运算实现 。 交叉和变异运算生成下一代染色体 ( 称为后代)染 ,
色体的好坏用适应度来衡量 ,根据适应度的大小从
上一代和后代中选择一定数量的个体 ,作为下一代
群体 , 再继续进化 , 这样经过若干代之后 , 算法收敛 于最好 的染色体 ,它很可能就是问题 的最优解或次
图 1 数 学形 态学 的基 本 方 法
优解昀 。遗传算法 中使用适应度这个 概念来度量群
★[ 收稿 日期 ] 0 2 0 — 8 21—22 [ 作者简介 ] 耿 勇 ,18一男 , (9 4 ) 江苏南京人 , 硕士研究生 , 研究方 向: 军用 电气系统及设备 、 电磁防护理论与技术 。
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利用了原有解 中已知的知识 ,从而有力地加快了搜
基于遗传算法的滤波器优化设计
基于遗传算法的滤波器优化设计近年来,滤波器在信号处理领域中扮演着越来越重要的角色。
由于信号混叠、噪声扰动等原因,地震数据、生物医学信号、语音信号等各种信号通常都需要进行滤波处理。
针对不同的信号特征,需要设计不同的滤波器。
因此,如何通过有效的方法设计出合适的滤波器成为了一个重要的课题。
传统的滤波器设计方法一般采用设计师经验、理论计算或者试错法。
虽然这些方法已经具有一定的稳定性和可行性,但是面对复杂的信号、多目标设计以及大规模滤波器设计等问题时,往往难以达到理想的效果或者成本较高。
遗传算法是一种基于遗传和进化论思想的优化算法。
借鉴生物学中的遗传机制和进化过程,遗传算法通过交叉、变异、选择等运算方式,不断地从群体中产生新的个体,使其逐步适应目标函数。
相比于传统的优化算法,遗传算法可以深入探究解决问题的空间,而不陷入局部最优解。
将遗传算法应用于滤波器优化设计中,可以有效地优化滤波器的性能。
在滤波器设计时,遗传算法可以针对特定问题建立适当的目标函数和适应度函数,使每一代产生的个体满足要求。
同时,遗传算法还可以通过基因编码、交叉、变异、种群选择等方式,获得更优的解。
具体来说,在遗传算法中,滤波器的设计参数可以作为染色体的基因,在优化过程中进行编码(比如二进制编码、实数编码等)。
同时,目标函数可以根据设计要求和优化目标选择。
对于滤波器性能的要求,可以通过MSE(均方误差)、SNR(信噪比)等指标进行评估。
而对于滤波器优化的目标,可以根据实际需要进行选择,比如开销、稳定性、处理速度等。
由于遗传算法可以在设计空间中进行全局搜索,因此可以应用于各种滤波器优化设计中,包括低通滤波、高通滤波、带通滤波、带阻滤波等。
例如,在音频信号的滤波器优化设计中,可以将视听质量(Subjective Assessment of Sound Quality, SASQ)和MSE指标作为目标函数,以实现音频的高保真传输。
需要注意的是,遗传算法虽然可以为滤波器设计提供一种有效的优化手段,但优化结果的良好性需要经过实验验证。
毕业设计(论文)-基于matlab的遗传算法研究及仿真[管理资料]
基于Matlab的遗传算法研究及仿真姓名:学号:学院:机电学院指导教师:日期:2016-7-20摘要本文首先介绍了遗传算法的基本思想、遗传算法的构成要素、遗传算法的特点、遗传算法的基本模型、遗传算法的应用情况及今后的研究方向等等的内容。
之后是基于Matlab 。
本人选择了函数优化这个应用领域,按照遗传算法的步骤,即编码、解码、计算适应度(函数值)、选择复制运算、交叉运算和变异运算,对函数进行求解最值。
第三部分:对遗传算法求函数最值问题的改进。
这部分主要针对本文第二部分进行改进,通过改变基本遗传算法运行参数值,如改变交叉概率Pc值和变异概率Pm值,从而使最优值更加接近相对标准下函数的最值。
关键词:遗传算法适应度交叉概率变异概率Study and Application of Genetic AlgorithmAbstract:Firstly,the outline of the Genetic Arithmetic,mainly introduced the Genetic Arithmetic’s mentality、elements、specialty、fundamental model、applied situation and direction of the following research and so on. Secondly,the problem of solving functions’ maximal and minimum value of the Genetic Arithmetic on the basic of Matlab . As a new optimized method,used widely in some aspects,such as computing and science、model identity、intelligence obstacles diagnoses,it is fit to solve the problems of complicated nonlinear and multidimensioned space to find out the optimal value,which applied widely in recent years. I choose functions perfecting and according to its steps : coding,decoding,working the adaptive degree (function value),selective reproductive operation,across operation,differentiation operation and working out the maximal and minimum value. Thirdly,betterment of using the Genetic Arithmetic to get functions’ maximal and minimum value. This part make use of method that changing the basal Genetic Arithmetic to make maximal and minimum value approaching the one that from opposite standard,such as a change of probability of across value Pc and differentiation value Pm.Key words: Genetic Algorithm; The adaptive degree; Probability of Crossover; Probability of Mutation1 前言生命科学与工程科学的相互交叉、相互渗透和相互促进是近代科学技术发展的一个显著特点,而遗传算法的蓬勃发展正体现了科学发展的这一特征和趋势。
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第一章绪论在近代电信设备和各类控制系统中,滤波器是应用最为广泛的电子部件,作为一种必不可少的组成部分处在了一个十分重要的位置,并日益显示出巨大的应用价值。
数字滤波器是由数字乘法器、加法器和延时单元组成的一种算法或装置。
通过对输入的离散信号的数字代码进行运算处理,以达到改变信号频谱的目的。
数字滤波器具有高精度、高可靠性、可程控改变特性或复用、便于集成等优点。
数字滤波器在语言信号处理、图像信号处理、医学生物信号处理以及其他应用领域都得到了广泛应用。
但是数字滤波器的一般设计方法难以达到科学技术的发展要求,人们开始致力于将自然界优胜劣汰的遗传机制——遗传算法,应用到数字滤波器的设计中。
遗传算法是模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优化概率搜索的算法,它提供了一种求解复杂系统优化问题的通用框架。
我们知道,数字信号处理的过程就是从噪声中提取有效信号的过程,而这些问题也就是提取最优解的问题,将遗传算法应用到数字滤波器的设计中是一次崭新的尝试。
本文在参考大量文献的基础上,将遗传算法应用到数字滤波器的设计方法中,是对原始设计方法的一种优化设计,本文章节安排如下:(1)第二章:主要介绍数字滤波器的简单概述与分类;(2)第三章:详细介绍数字滤波器中应用广泛的FIR、IIR数字滤波器的典型设计方法,包括基本原理、设计方法、技术和指标要求等,并将两者数字滤波器进行系统的比较;(3)第四章:将遗传算法做以介绍,内容涉及遗传算法的产生与发展、遗传算法的特点与遗传算法的应用领域。
最后,重点提出遗传算法的基本流程;(4)第五章:简单介绍Matlab软件,全面介绍基于遗传算法的数字滤波器的设计方法,详细描述所采用的数学模型、设计步骤,对FIR、IIR数字滤波器的优化设计方法进行比较,并给出计算机Matlab仿真结果。
(5)第六章:总结与展望,对所做的工作进行总结以及对以后还需进行的工作的展望。
第二章数字滤波器2.1数字滤波器的简介数字滤波器一词出现在60年代中期。
由于电子计算机技术和大规模集成电路的发展,数字滤波器已可用计算机软件实现,也可用大规模集成数字硬件实时实现。
滤波器是指用来对输入信号进行滤波的硬件和软件。
所谓数字滤波器是一个离散时间系统,按预定的算法,将输入离散时间信号转换为所要求的输出离散时间信号的特定功能的装置。
也可以说成是通过一定运算关系改变输入信号所含频率成分的相对比例或者滤除某些频率成分的器件。
数字滤波器和模拟滤波器相比,因为信号的形式和实现滤波的方法不同,数字滤波器具有比模拟滤波器精度高、稳定、不要求阻抗匹配等特点。
应用数字滤波器处理模拟信号时,首先须对输入模拟信号进行限带、抽样和模数转换。
数字滤波器输入信号的抽样率应大于被处理信号带宽的两倍,其频率响应具有以抽样频率为间隔的周期重复特性,且以折叠频率即1/2抽样频率点呈镜像对称。
为得到模拟信号,数字滤波器处理的输出数字信号须经数模转换、平滑。
一般用两种方法来实现数字滤波器:一是采用通用计算机,把滤波器所要完成的运算编程通过计算机来执行,也就是采用计算机软件来实现;二是设计专用的数字处理硬件。
2.2数字滤波器的分类从数字滤波器功能上分类:可分为低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器、带阻滤波器。
按数字滤波器所处理信号的维数分为一维、二维或多维数字滤波器。
一维数字滤波器处理的信号为单变量函数序列,例如时间函数的抽样值。
二维或多维数字滤波器处理的信号为两个或多个变量函数序列。
例如,二维图像离散信号是平面坐标上的抽样值。
根据数字滤波器的实现方法和型式分为三类:递归性数字滤波器,利用递归法实现的输出序列决定于现时的输入序列和过去任意数目的输入与输出序列值;非递归型数字滤波器,应用非递归或直接卷积的实现方法,使现在的输出序列仅是现在和过去的输入序列的函数;快速傅里叶变换(FFT)实现数字滤波。
从滤波器的网络结构或者从单位脉冲响应分类:可分为FIR滤波器:y(n)=∑=-Minxb)1(i⇔h(n)=⎩⎨⎧nbnMn其它≤≤0,(2-1)特点:不存在反馈支路,其单位冲激响应有限长。
和IIR滤波器:y(n)=∑=-Minxb)1(i-∑=Niia1y(n-i) (2-2)特点:存在反馈支路,即信号流图中存在环路,其单位冲激响应无限长。
2.3FIR和IIR数字滤波器的概述2.3.1FIR数字滤波器FIR(Finite Impulse Response)滤波器:有限长单位冲激响应滤波器,是数字信号处理系统中最基本的元件,它可以在保证任意幅频特性的同时具有严格的线性相频特性,同时其单位抽样响应是有限长的,因而滤波器是稳定的系统。
因此,FIR滤波器在通信、图像处理、模式识别等领域都有着广泛的应用。
有限长单位冲激响应(FIR)滤波器有以下特点:(1)系统的单位冲激响应h (n)在有限个n值处不为零;(2)系统函数H(z)在|z|>0处收敛,极点全部在z = 0处(因果系统);(3)结构上主要是非递归结构,没有输出到输入的反馈,但有些结构中(例如频率抽样结构)也包含有反馈的递归部分。
2.3.2IIR数字滤波器IIR(Infinite Impulse Response)数字滤波器,又名“无限脉冲响应数字滤波器”,或“递归滤波器”。
递归滤波器,也就是IIR数字滤波器,顾名思义,具有反馈,一般认为具有无限的脉冲响应。
IIR滤波器有以下几个特点:(1)封闭函数IIR数字滤波器的系统函数可以写成封闭函数的形式。
(2)IIR数字滤波器采用递归型结构IIR数字滤波器采用递归型结构,即结构上带有反馈环路。
IIR滤波器运算结构通常由延时、乘以系数和相加等基本运算组成,可以组合成直接型、正准型、级联型、并联型四种结构形式,都具有反馈回路。
由于运算中的舍入处理,使误差不断累积,有时会产生微弱的寄生振荡。
(3)借助成熟的模拟滤波器的成果IIR数字滤波器在设计上可以借助成熟的模拟滤波器的成果,如巴特沃斯、契比雪夫和椭圆滤波器等,有现成的设计数据或图表可查,其设计工作量比较小,对计算工具的要求不高。
在设计一个IIR数字滤波器时,我们根据指标先写出模拟滤波器的公式,然后通过一定的变换,将模拟滤波器的公式转换成数字滤波器的公式。
(4)需加相位校准网络IIR数字滤波器的相位特性不好控制,对相位要求较高时,需加相位校准网络。
FIR数字滤波器与IIR数字滤波器的区别:(1)单位响应IIR数字滤波器单位响应为无限脉冲序列,而FIR数字滤波器单位响应为有限的;FIR滤波器,也就是“非递归滤波器”,没有引入反馈。
这种滤波器的脉冲响应是有限的。
(2)幅频特性IIR数字滤波器幅频特性精度很高,不是线性相位的,可以应用于对相位信息不敏感的音频信号上;FIR数字滤波器的幅频特性精度较之于IIR数字滤波器低,但是线性相位,就是不同频率分量的信号经过FIR滤波器后他们的时间差不变,这是很好的性质。
(3)实时信号处理FIR数字滤波器是有限的单位响应也有利于对数字信号的处理,便于编程,用于计算的时延也小,这对实时的信号处理很重要。
第三章 数字滤波器的典型方法设计3.1数字滤波器的设计要求和方法:3.1.1数字滤波器的设计要求我们通常用的数字滤波器一般属于选频滤波器,数字滤波器的频响特性函数H(e jw )一般为复函数,所以通常表示为H(e jw )=|H(e jw )|e )(ωθj (3-1)其中,|H(e jw )|称为幅频特性函数,θ(w )称为相频特性函数。
幅频特性表示信号通过该滤波器后各频率成分的衰减情况,而相频特性反映各频率通过滤波器后在时间上的延时情况。
一般来说,对于IIR 滤波器,相频特性不做要求,而对于有线相位要求的滤波器,一般采用FIR 滤波器来实现。
图3.1-1 低通滤波器的幅值特性图3.1-1为低通滤波器的幅值特性,p ω和s ω分别称为通带截止频率和阻带截止频率。
通带频率范围为p ωω≤≤0,在通带中要求111≤<-s ωδ,阻带频率范围为πωω≤<s ,在阻带中要求2)(δω≤j e H ,从p ω至s ω称为过渡带。
通带内所允许的最大衰减(dB )和阻带内所允许的最小衰减(dB)分别为p α和s α,分别定义为:dB eH p j p )(lg 20ωα-= (3-2) dB e H s j s )(lg 20ωα-= 一般要求:当p ωω≤≤||0时,p j p e H αω≤-)(lg 20 (3-3)当πωω≤≤||s 时,s j s e H αω≥-)(lg 203.1.2数字滤波器的设计方法通过卷积(convolution)来实现的FIR 滤波器,主要包含有窗口设计法和频率采样法);通过递归(recursion)来实现的IIR 滤波器,主要包含:脉冲响应不变法和双线性变换法。
FIR 滤波器的窗口设计方法主旨是,从时域出发用FIR 滤波器的频率响应来逼近理n j N n j e n h e H ωω--=∑=10)()( (3-4) 想的)(ωj d e H ,用有限长的)(n h 来逼近无限长的)(n h d ,最直接的方法是用一个长度为N 的窗口函数)(n ω来截取)(n h d ,即:)()()(n h n n h d ω=;它的频率采样法从频域出发,对理想的频率响应)(ωj d e H 加以等间隔采样)( )(/N k 2=k H e H d j d =πω。
它的最优化设计则是将所有的采样值皆作为变量,以获取最优结果。
常用准则是均方误差最小准则和最大误差最小化准则。
IIR 滤波器通常的设计方法有两种:先设计一个合适的模拟滤波器,然后变换成满足预定指标的数字滤波器。
这种方法很方便,由于模拟的网络综合理论已发展成熟,产生了很多高效率的设计方法,不再受局限;另外即是最优化设计方法,首先确定一种最优准则,然后求此准则下的滤波器的系数a i 和b i ,这种设计不需要通过模拟滤波器这一中间环节,也称为直接法。
3.2FIR 数字滤波器的典型方法设计最早的FIR 数字滤波器的设计方法大致分为四类:窗口法、频率采样法、频率变换法、最佳滤波器设计方法。
窗口法计算简单,但不易给出好的设计结果。
特别是不能很很好地折中过渡带和幅频响应误差之间的矛盾。
在其他三种方法基础上发展起来的FIR 数字滤波器设计方法大致有以下几种:(1)切比雪夫意义下的最佳一致逼近及其改进方法;(2)以Parks-McClellan 理论和Remez 算法为基础的方法;(3)最小二乘法和梯度下降法;(4)改进的频率采样法和非均匀频率采样法。
下面简要介绍一下频率采样法:频率采样技术是基于频率采样理论的一种设计方法。
一个任意长的序列,对它的频谱进行N 等分间隔抽样,利用离散傅里叶反变换,可以得到一个N 点有限长序列。