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Os filtros digitais desempenham um papel vital no processamento digital de sinais, sendo preferidos em comparação com os filtros analógicos devido a várias vantagens, como a resposta de fase linear e a maior atenuação da banda de paragem. Na categoria de filtros digitais, os filtros FIR são uma escolha adequada, uma vez que não introduzem distorção de fase e sofrem menos com os efeitos do ruído de arredondamento e dos erros de quantização do coeficiente. Os métodos tradicionais de projeto de filtros FIR são o método da janela e o método de Parks-McClellan. A principal limitação destes métodos é o facto de não resultarem num filtro FIR ótimo, uma vez que não permitem o controlo individual dos erros de aproximação em várias bandas. Esta tese centra-se na aplicação de técnicas de inteligência computacional (IC) ao projeto de filtros FIR digitais. As técnicas de inteligência computacional têm sido largamente utilizadas na conceção de filtros digitais em comparação com os métodos de conceção tradicionais, uma vez que permitem um melhor controlo dos parâmetros e uma melhor aproximação ao filtro ideal. Uma vez que os métodos de pesquisa estocástica provaram ser eficazes em ambientes não lineares multidimensionais, todos os condicionalismos da conceção de filtros podem ser eficazmente resolvidos com a utilização destes algoritmos.
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