作者：邵鹏; 吴志健; 彭虎; 王映龙; 周炫余智能算法粒子群优化算法fir数字滤波器
摘要：粒子群优化算法(PSO)因具有参数少、易于实现等优点,在解决优化问题时表现出很好的性能。有限长单位脉冲响应(FIR)数字滤波器因具有稳定的结构、易于实现等优点,在实际中有着很广泛的应用。因此,将基于三角函数因子的改进PSO算法(TFPSO)用于对FIR低通数字滤波器性能的优化,并将其与基于折射原理反向学习(refrPSO)、基于反向学习(OPSO)的PSO算法所设计的FIR低通数字滤波器的性能进行比较。在实验中构造出一种性能较好的适应值函数,以验证这几种改进的PSO算法所设计的FIR低通数字滤波器的性能。实验结果表明,基于三角函数因子的PSO算法滤波性能较差,而基于折射原理反向学习的PSO算法性能最佳。
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
