Entwurf und Optimierung von FIR-Filtern mit dem hybriden SIMBO-GA-Algorithmus
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Sie werden im Vergleich zu analogen Filtern aufgrund verschiedener Vorteile wie linearem Phasengang und höherer Stoppbanddämpfung bevorzugt. In der Kategorie der digitalen Filter sind FIR-Filter eine geeignete Wahl, da sie keine Phasenverzerrung verursachen und weniger unter den Auswirkungen von Abrundungsrauschen und Koeffizientenquantisierungsfehlern leiden. Die traditionellen FIR-Filterentwurfsmethoden sind die Fenstermethode und die Parks-McClellan-Methode. Die Haupteinschränkung dieser Methoden besteht darin, dass sie nicht zu optimalen FIR-Filtern führen, da sie keine individuelle Ko...
Sie werden im Vergleich zu analogen Filtern aufgrund verschiedener Vorteile wie linearem Phasengang und höherer Stoppbanddämpfung bevorzugt. In der Kategorie der digitalen Filter sind FIR-Filter eine geeignete Wahl, da sie keine Phasenverzerrung verursachen und weniger unter den Auswirkungen von Abrundungsrauschen und Koeffizientenquantisierungsfehlern leiden. Die traditionellen FIR-Filterentwurfsmethoden sind die Fenstermethode und die Parks-McClellan-Methode. Die Haupteinschränkung dieser Methoden besteht darin, dass sie nicht zu optimalen FIR-Filtern führen, da sie keine individuelle Kontrolle über die Approximationsfehler in verschiedenen Bändern erlauben.Diese Arbeit konzentriert sich auf die Anwendung von Computational Intelligence (CI)-Techniken für den Entwurf digitaler FIR-Filter. Da stochastische Suchmethoden sich in mehrdimensionalen nichtlinearen Umgebungen als effektiv erwiesen haben, können alle Einschränkungen des Filterentwurfs durch den Einsatz dieser Algorithmeneffektiv berücksichtigt werden.
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