基于自适应混沌遗传算法的FIR数字滤波器参数优化方法技术

本发明专利技术属于滤波器技术领域，涉及基于自适应混沌遗传算法的F I R数字滤波器参数优化方法，包括步骤：获取FI R数字滤波器的频率响应的幅度函数；利用三角恒等式对幅度函数进行转化，得到加权误差函数作为适应度函数；利用自适应混沌遗传算法求解适应度函数的最优解，得到FI R数字滤波器的滤波器系数；利用控制器加载已知滤波器系数的FI R滤波器。本发明专利技术实现的FI R数字滤波器能够获得较好的阻带和通带性能；通过最优适应度函数，引入自适应混沌遗传算法智能算法，提升滤波器的性能，从而通过变量寻优实现将线性相位数字滤波器的设计。本发明专利技术对遗传算法进行改进，改善了算法的寻优性能，使算法求解滤波器系数能够得到更优的值。使算法求解滤波器系数能够得到更优的值。使算法求解滤波器系数能够得到更优的值。

【技术实现步骤摘要】
基于自适应混沌遗传算法的FIR数字滤波器参数优化方法


[0001]本专利技术属于滤波器
，具体而言，涉及基于自适应混沌遗传算法的FIR数字滤波器参数优化方法。

技术介绍

[0002]FIR数字滤波器系统稳定性好，易于实现无限长冲激响应(IIR)数字滤波器难以实现的线性相位，因此广泛应用在数据通信、图像处理、雷达监视、医疗设备等众多领域。
[0003]常用的FIR滤波器设计方法有窗函数、频率采样法和等波纹最佳一致逼近设计法等。其中，窗函数法是基于时域设计FIR数字滤波器最常用的一种方法；窗函数法是利用窗函数将在时间上无限的理想滤波器单位冲击响应进行截断,使得设计出的滤波器逼近理想滤波器的性能要求，但是窗函数法设计滤波器对于窗函数的类型要求很高,并且效率较低。
[0004]频率采样法是基于频域进行设计的一种方法，通过给定一个希望逼近的频率响应，对其在一个周期中进行抽样，通过有限个抽样值来恢复出有限长序列。此种求解方法存在的问题是过渡带上没有精确的值，这会使得滤波器在过渡带附近会出现上冲，阻带内也会出现较大的波纹。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于自适应混沌遗传算法的FIR数字滤波器参数优化方法，其特征在于，包括步骤：获取所述FIR数字滤波器的频率响应的幅度函数；利用三角恒等式对所述幅度函数进行转化，得到加权误差函数作为适应度函数；利用自适应混沌遗传算法求解所述适应度函数的最优解，得到所述FIR数字滤波器的滤波器系数；利用控制器加载已知所述滤波器系数的所述FIR滤波器。2.根据权利要求1所述基于自适应混沌遗传算法的FIR数字滤波器参数优化方法，其特征在于，利用三角恒等式对所述幅度函数进行转化，得到加权误差函数作为适应度函数，包括：利用三角恒等式将所述幅度函数转化为余弦函数与固定函数相乘的形式；获取所述幅度函数的逼近函数，获取所述逼近函数的误差函数；设定所述误差函数的加权函数，确定加权误差函数，将所述加权误差函数作为自适应混沌遗传算法的所述适应度函数。3.根据权利要求1所述基于自适应混沌遗传算法的FIR数字滤波器参数优化方法，其特征在于，利用自适应混沌遗传算法求解所述适应度函数的最优解，得到所述FIR数字滤波器的滤波器系数：初始化自适应混沌遗传算法参数；染色体编码；初始化种群，设定自适应混沌遗传算法运行迭代次数；计算种群适应度；利用轮盘赌选择法进行选择操作，选择个体进入子代种群；利用交叉算子进行自适应交叉操作调节染色体的交叉概率与变异概率，产生新的染色体；利用变异算子进行自适应变异操作，利用变异算子随机搜索，加速向最优解收敛，得到个体适应度函数值的最优解；保留最优解的个体适应度函数值，直到迭代完成，对每一次迭代得到的最优解的所述个体适应度函数值进行混沌扰动处理，得到最优个体适应度函数值作为所述滤波器系数。4.根据权利要求3所述基于自适应混沌遗传算法的FIR数字滤波器参数优化方法，...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘知贵，张鑫，彭章君，李理，杨帅，吴均，张庆，付聪，郭丽，申慧，刘道广，郑一露，周帅，刘思敏，蒋昆宏，李骧，柴薪垚，
申请(专利权)人：西南科技大学，
类型：发明
国别省市：