一种基于两层次优化的FIR滤波器设计方法及其装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于两层次优化的FIR滤波器设计方法及其装置，所述方法包括以下步骤：对频率采样向量进行IDFT变换得变换后的向量，再进行循环移位处理，获取移位后的向量；选择一个长度为N的常用窗和矩形窗进行卷积并归一化，得到长度为2N‑1的卷积窗；将移位后的向量和2N‑1的卷积窗点乘，得到FIR滤波器解析系数；利用演进策略对FIR滤波器解析系数做进一步优化，获取过渡值，进而构造频率采样向量；直至找到全局最优的过渡值，进而获得最终的FIR滤波器系数。本发明专利技术借助两层次优化，设计出传输曲线通带波纹小，阻带衰减大的高性能FIR滤波器；降低现有演进优化滤波器设计法的计算复杂度，提高设计效率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于两层次优化的FIR滤波器设计方法及其装置
本专利技术涉及数字信号处理
，尤其涉及一种基于两层次优化的FIR滤波器设计方法及其装置。
技术介绍
线性相位FIR滤波器的高效设计在软件无线电[1]、多速率信号处理[2]和信号检测[3]等领域都有着广泛的需求。众所周知，FIR滤波器的设计本质上是一个优化问题，它的任务就是获得一组傅里叶变换后接近理想频率响应的滤波器系数。现阶段的FIR滤波器设计法主要分为两大类：第一类是经典设计法，主要有窗函数法和频率采样法；第二类是优化算法，主要有Parks-McClellan方法[4]、遗传算法(Geneticalgorithm,GA)[5]、粒子群优化算法(Particleswarmoptimization,PSO)[6]、差分演进算法(Differentialevolution,DE)[7，8]、模拟退火算法(Simulatedannealingalgorithms)[9]和猫群演进算法(Catswarmoptimization,CSO)[10]等。然而，这两种设计方法都不能同时兼顾良好的传输性能(即保证通带波纹足够小和阻带衰减足够大)和较高的设计效率。经典滤波器设计法虽然可以高效的得到滤波器系数，但滤波器的传输性能却很差。例如窗函数法，它可以将边界频带参数直接代入理想滤波器公式得到滤波器系数，但是由于理想滤波器系数是无限长的，因而只能对理想滤波器进行截断，在截断过程中会引入吉布斯(Gibbs)效应[11]而导致滤波器在边界频带附近处的通带、阻带传输曲线出现很大的振荡。加窗虽然可以减轻传输曲线的振荡，但是会导致滤波器过渡带的加宽和边界频带的模糊。再如频率采样法也存在同样的问题，该方法是通过对频率响应向量H直接作傅里叶反变换得到滤波器系数，虽然可以通过在H的不同位置处设置相应的0、1值来控制边界频带，但是这同样会导致滤波器传输曲线的通带和阻带出现很大的振荡。加过渡点可以减轻这些振荡，但是这是以加宽过渡带、模糊边界频带位置作为代价的。相反地，优化设计法在设计滤波器的优秀传输性能方面具有优势，但是它们往往很难达到较高的效率。原因如下：第一，全局优化总是需要消耗大量的参数迭代。例如，Parks-McClellan方法需要对多个频点进行大量迭代才能获得一个等波纹的逼近。第二，这些优化设计法都是需要对全部滤波器系数进行优化的多变量优化问题，相较于单变量优化问题更加复杂。第三，对于演进优化算法(如GA、PSO、DE、CSO等)，为了在进化过程中快速的跳出局部最优、获得全局最优值，往往需要建立大量的粒子种群(代表滤波器系数)。类似于缓慢的自然生物进化，这些进化算法耗费大量的迭代从而同样计算缓慢，并且对资源的耗费量也较大。因此优化方法不能胜任高阶FIR滤波器的设计任务。参考文献[1]JamesTG,ElizabethE,ReconfigurablechannelfilteringanddigitaldownconversioninoptimalCSDspaceforsoftwaredefinedradio,AEUInternationalJournalofElectronicsandCommunications.68(2014)312-321.[2]RenforsM,Yli-KaakinenJ,HarrisF,AnalysisandDesignofEfficientandFlexibleFastConvolutionBasedMultirateFilterBanks,SignalProcessing,IEEETransactionson.62(2014)3768-83.[3]WillisAJ,Anonlinenoveladaptivefilterfordenoisingtimeseriesmeasurements,ISATransactions.45(2006)153-158.[4]T.ParksandJ.McClellan,"Chebyshevapproximationfornonrecursivedigitalfilterswithlinearphase,"CircuitTheory,IEEETransactionson,vol.19,pp.189-194,1972.[5]K.-S.Tang,K.Man,S.Kwong,andQ.He,"Geneticalgorithmsandtheirapplications,"SignalProcessingMagazine,IEEE,vol.13,pp.22-37,1996.[6]J.I.AbabnehandM.H.Bataineh,"LinearphaseFIRfilterdesignusingparticleswarmoptimizationandgeneticalgorithms,"DigitalSignalProcessing,vol.18,pp.657-668,2008.[7]N.KarabogaandB.Cetinkaya,"DesignofdigitalFIRfiltersusingdifferentialevolutionalgorithm,"Circuits,SystemsandSignalProcessing,vol.25,pp.649-660,2006.[8]ReddyKS,SahooSK,AnapproachforFIRfiltercoefficientoptimizationusingdifferentialevolutionalgorithm,AEU-InternationalJournalofElectronicsandCommunications.69(2015)101-108.[9]N.Benvenuto,M.Marchesi,andA.Uncini,"Applicationsofsimulatedannealingforthedesignofspecialdigitalfilters,"SignalProcessing,IEEETransactionson,vol.40,pp.323-332,1992.[10]S.K.Saha,S.P.Ghoshal,R.Kar,andD.Mandal,"CatSwarmOptimizationalgorithmforoptimallinearphaseFIRfilterdesign,"ISAtransactions,vol.52,pp.781-794,2013.[11]高西全，丁玉美.数字信号处理(第三版)[M].西安：西安电子科技大学出版社,2008.
技术实现思路
本专利技术提供了一种基于两层次优化的FIR滤波器设计方法及其装置，本专利技术借助两层次优化，设计出传输曲线通带波纹小，阻带衰减大的高性能FIR滤波器；降低现有演进优化滤波器设计法的计算复杂度，提高设计效率，详见下文描述：一种基于两层次优化的FIR滤波器设计方法，所述方法包括以下步骤：对频率采样向量进行IDFT变换得变换后的向量，再进行循环移位处理，获取移位后的向量；选择一个长度为N的常用窗和矩形窗进行卷积并归一化，得到长度为2N-1的卷积窗；将移位后的向量和2N-1的卷积窗点乘，得到FIR滤波器解本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于两层次优化的FIR滤波器设计方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：对频率采样向量进行IDFT变换得变换后的向量，再进行循环移位处理，获取移位后的向量；选择一个长度为N的常用窗和矩形窗进行卷积并归一化，得到长度为2N‑1的卷积窗；将移位后的向量和2N‑1的卷积窗点乘，得到FIR滤波器解析系数；利用演进策略对FIR滤波器解析系数做进一步优化，获取过渡值，进而构造频率采样向量；直至找到全局最优的过渡值，进而获得最终的FIR滤波器系数。

【技术特征摘要】
1.一种基于两层次优化的FIR滤波器设计方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：对频率采样向量进行IDFT变换得变换后的向量，再进行循环移位处理，获取移位后的向量；选择一个长度为N的常用窗和矩形窗进行卷积并归一化，得到长度为2N-1的卷积窗；将移位后的向量和2N-1的卷积窗点乘，得到FIR滤波器解析系数；利用演进策略对FIR滤波器解析系数做进一步优化，获取过渡值，进而构造频率采样向量；直至找到全局最优的过渡值，进而获得最终的FIR滤波器系数。2.根据权利要求1所述的一种基于两层次优化的FIR滤波器设计方法，其特征在于，所述方法还包括：根据截止频率、滤波器过渡带获取频率采样向量长度和边界整数，构造频率采样向量。3.根据权利要...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄翔东，张博，马欣，
申请(专利权)人：天津大学，
类型：发明
国别省市：天津,12