检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:徐开军[1] Xu Kaijun(School of Electronic Information,Nanjing Vocational College of Information Technology,Nanjing 210023,China)
机构地区:[1]南京信息职业技术学院电子信息学院,南京210023
出 处:《信息化研究》2025年第1期37-42,共6页INFORMATIZATION RESEARCH
基 金:国家级职业教育教师教学创新团队课题(No.YB2020080102);江苏高校青蓝工程优秀教学团队项目(No.2022-29);全国高等教育计算机基础教育研究会课题(No.2022-AFCEC-100);南京信息职业技术学院校级教学创新团队(No.2023-11)。
摘 要:传统的FIR数字滤波器设计方法,往往依赖于设计者的经验和对特定函数的选择,在面对复杂的滤波指标要求时,难以实现全局最优的设计结果。遗传算法作为一种模拟自然进化过程的随机搜索算法,具有强大的全局优化能力,能够在复杂的解空间中有效地搜索到接近最优的解,将遗传算法应用于FIR数字滤波器的设计中,为解决传统设计方法的局限性提供了新的途径。本文深入研究了基于遗传算法的FIR数字滤波器优化设计方法,阐述了其设计流程,并通过实例验证了该方法相较于传统设计方法的优势。Traditional methods for designing FIR digital filters often rely on the experience of designers and the selection of specific functions.When faced with complex filtering index requirements,it is difficult to achieve globally optimal design results.The genetic algorithm,as a random search algorithm that simulates the natural evolution process,has powerful global optimization capabilities and can effectively search for near-opti-mal solutions in complex solution spaces.Applying the genetic algorithm to the design of FIR digital filters pro-vides a new approach to solving the limitations of traditional design methods.This paper conducts an in-depth study on the optimized design method of FIR digital filters based on the genetic algorithm,elaborates its design process,and verifies the advantages of this method compared with traditional design methods through exam-ples.
分 类 号:TN957[电子电信—信号与信息处理]
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