疯狂蝙蝠算法的低通FIR滤波器设计

发布时间：2021-01-13 15:07

　　针对处理滤波器设计问题,蝙蝠算法（BA）很容易陷入早熟收敛,提出改进的疯狂蝙蝠算法（CBA）旨在设计低通有限脉冲响应（FIR）滤波器。首先,在频率更新中引入两个随机数来控制全局与局部的平衡;其次,在标准蝙蝠算法中引入疯狂因子,使得蝙蝠算法以一定疯狂概率维持其多样性;最后,在局部搜索时,对算法的响度和脉冲发射率进行动态修正,便于精细搜索。将CBA与其他算法进行比较,仿真结果表明,疯狂蝙蝠算法在应用实例中优于其他算法,且能够有效、稳定用于低通FIR滤波器设计。 

【文章来源】：计算机应用研究. 2020,37(07)北大核心

【文章页数】：5 页

【文章目录】：
1 蝙蝠算法
    1.1 标准蝙蝠算法
    1.2 疯狂蝙蝠算法
2 FIR滤波器设计
3 仿真实验及结果分析
    3.1 参数设置
    3.2 实验结果及分析
    3.3 算法稳定性分析
4 结束语


【参考文献】：
期刊论文
[1]FIR数字滤波器幅频响应约束最大加权相位误差最小化设计[J]. 王路,赖春露.  电子学报. 2018(11)
[2]基于遗传算法的全频带优化FIR低通滤波器设计[J]. 朱凤杰,焦瑞莉.  北京信息科技大学学报(自然科学版). 2018(04)
[3]基于改进DA算法的高效FIR滤波器设计[J]. 李建军,沈三民,刘勇良,刘文倩.  仪表技术与传感器. 2018(05)
[4]基于人工蜂群算法的FIR数字滤波器设计[J]. 刘晓丽,兰英.  计算机时代. 2017(11)
[5]一种动态调整惯性权重的自适应蝙蝠算法[J]. 裴宇航,刘景森,李煜.  计算机科学. 2017(06)
[6]改进的粒子群优化算法设计FIR低通数字滤波器[J]. 邵鹏,吴志健,彭虎,王映龙,周炫余.  计算机科学. 2017(S1)

硕士论文
[1]基于智能优化算法的数字滤波器设计[D]. 陆慧慧.哈尔滨工程大学 2016



本文编号：2975081