基于演化算法的双通带数字滤波器优化设计.pdf

单 位 代 码 １ ０４ ７ ５
学 号 １ ０４ ７ ５ ４ １ ５ ０８ ３ ４
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分 类 号 ＴＮ９ １ １
； 义 全
紆 杰 大 譽
硕 士 学 位 论 文
（ 专 业 学 ＾
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基 于演 化算法 的 双通 带数字滤波器优 化设计
、
专 学 科 、 专 业 ： 光 学 工 程 （ 专 硕 ）
专 业 研 究 方 向 ： 信 号处 理 、 优 化 算 法
－
指 导 教 师 ： 陈立 家 副 教 授
二 〇 一 七 五 月
年 ］
＾
Optimal Design of Dual-passband Digital Filter Based on
Evolutionary Algorithm







A Dissertation Submitted to
the Graduate School of Henan University
in Partial Fulfillment of the Requriements
for the Degree of
Master of Engineering

By
Sheng Li

Supervisor：Prof. Chen Lijia
May, 2017
摘 要
数字滤波器在信息传输领域占据不可或缺的位置，广泛应用于语音信号处理、医学
生物信号处理、军事雷达、以及航空航天等多个领域。数字滤波器的性能优化变得尤为
重要。
在设计模拟滤波器时，所需要的高精度、多指标等要求不仅使设计过程变得更加复
杂、结构庞大，而且易于受到外界的影响，很难达到目标要求。随着计算机科学和集成
电路工艺的发展，我们可以通过计算机软件得到符合我们设计指标的数字滤波器。但是，
在科技日益发展迅猛的今天，数字滤波器的性能指标不断提高，采取一般的设计方法很
难实现较为复杂的数字滤波器结构。所以对于数字滤波器的性能优化变得十分重要。
近些年来，演化算法十分广泛的应用于数字滤波器性能的优化。主要有：遗传算法
(Genetic Algorithm, GA)，神经网络算法(Neural Network Algorithm, NEA)、人工免疫算法
(Immune Clonal Selection Algorithm, ICSA)、粒子群算法（Particle S