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文檔簡介
1、多速率濾波器組無論在軟件無線電、雷達(dá)等軍用領(lǐng)域,還是在通信、圖像編碼、語音編碼等民用領(lǐng)域均有著廣泛的應(yīng)用,通過它可以有效地降低信號處理的復(fù)雜度、數(shù)據(jù)傳輸量和存儲量,使得多速率濾波器組的理論及應(yīng)用成為數(shù)字信號處理領(lǐng)域非?;钴S的研究課題,而同時,越來越多的研究者關(guān)注著濾波器組的設(shè)計問題。現(xiàn)有的濾波器組設(shè)計方法要么是優(yōu)化參數(shù)的非線性函數(shù),要么對參數(shù)的變化非常敏感,或者是目標(biāo)函數(shù)包含積分運算等。這都會導(dǎo)致計算復(fù)雜,或是實現(xiàn)起來很困難,因此需要尋
2、找最優(yōu)的濾波器組的設(shè)計方法。本文重點研究了三種不同濾波器組的優(yōu)化設(shè)計方法,并將量子粒子群優(yōu)化算法(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization,QPSO)和文化基因算法(Memetic Algorithm,MA)應(yīng)用到優(yōu)化設(shè)計中。主要工作包括如下幾個方面:
(1)針對傳統(tǒng)算法存在優(yōu)化算法的效率低,以及幅度失真大的局限性,提出了一種兩通道正交鏡像濾波器組的設(shè)計方法。即首先將完全重構(gòu)的
3、兩通道正交鏡像濾波器組的設(shè)計問題轉(zhuǎn)化為由原型低通濾波器在通帶、阻帶和過渡帶ω=0.5π的幅頻響應(yīng)的均方誤差加權(quán)和組成的無約束的、非線性目標(biāo)函數(shù)的優(yōu)化問題;然后用量子粒子群優(yōu)化算法來有效求解該目標(biāo)函數(shù),獲得該函數(shù)的全局最優(yōu)解,最后由求得的最優(yōu)解系數(shù)設(shè)計出兩通道正交鏡像濾波器組。將其應(yīng)用到圖像處理的子帶編碼中,取得了很好的恢復(fù)重構(gòu)效果。
(2)針對用傳統(tǒng)的窗函數(shù)法設(shè)計濾波器組存在設(shè)計復(fù)雜、性能不理想等缺點,提出了一種利用樣條函
4、數(shù)法設(shè)計FIR原型濾波器方法,即采用在理想濾波器的過渡帶內(nèi)插樣條函數(shù)的窗函數(shù)法設(shè)計原型濾波器,通過調(diào)整樣條函數(shù)階數(shù)優(yōu)化濾波器組的性能,再用文化基因算法優(yōu)化目標(biāo)函數(shù),求得最優(yōu)參數(shù)通帶截止頻率,設(shè)計出FIR原型濾波器,余弦調(diào)制得到濾波器組。將其應(yīng)用到通信系統(tǒng)中也取得了很好的性能。
(3)針對采用固定的窗函數(shù)設(shè)計原型濾波器不能高精度優(yōu)化濾波器組性能的問題,提出一種利用廣義的窗函數(shù)設(shè)計FIR原型濾波器方法,通過優(yōu)化窗函數(shù)加權(quán)系數(shù)來
5、優(yōu)化原型濾波器的性能,同時采用在理想濾波器的過渡帶內(nèi)插樣條函數(shù)的方法進(jìn)一步優(yōu)化其性能。文化基因算法優(yōu)化搜索滿足重構(gòu)條件的目標(biāo)函數(shù)最優(yōu)解,獲取窗函數(shù)的加權(quán)系數(shù)和通帶截止頻率,設(shè)計出FIR原型濾波器,得到余弦調(diào)制濾波器組。在心電圖信號處理中,其信號的恢復(fù)重構(gòu)性能也明顯優(yōu)于其他方法。
(4)針對前人提出的濾波器組的優(yōu)化方法對參數(shù)變化敏感以及重構(gòu)誤差偏高等問題,提出了一種利用頻率采樣法設(shè)計FIR原型濾波器方法,限定通帶與阻帶的頻率
6、響應(yīng),把濾波器過渡帶樣本值作為優(yōu)化變量,采用文化基因算法優(yōu)化搜索滿足重構(gòu)條件的目標(biāo)函數(shù)最優(yōu)解,獲取最優(yōu)過渡帶樣本點,用頻率采樣法設(shè)計FIR原型低通濾波器,調(diào)制得到余弦調(diào)制濾波器組。用本文方法設(shè)計的余弦調(diào)制濾波器組的性能非常接近精確重構(gòu)特性。
(5)針對完全重構(gòu)非均勻濾波器組設(shè)計中的高復(fù)雜性,提出了一種簡單、有效的非均勻濾波器組設(shè)計方法。將非均勻濾波器組的設(shè)計問轉(zhuǎn)化為無約束非線性目標(biāo)函數(shù)的優(yōu)化問題,Blackman窗及其改進(jìn)
7、型窗函數(shù)被用于設(shè)計FIR原型濾波器,同時還采用一種在理想濾波器的過渡帶內(nèi)插樣條函數(shù)的新的窗函數(shù)法進(jìn)一步優(yōu)化其性能,文化基因算法被用于優(yōu)化滿足重構(gòu)條件的目標(biāo)函數(shù)。仿真結(jié)果表明了算法的優(yōu)越性。
上述幾種方法都是稍微放松了濾波器組復(fù)雜的精確重構(gòu)條件,將濾波器組的優(yōu)化設(shè)計問題轉(zhuǎn)化為無約束目標(biāo)函數(shù)的優(yōu)化問題,然后利用優(yōu)化算法求取最優(yōu)解,大大降低了設(shè)計的復(fù)雜度。上述各種方法都進(jìn)行了MATLAB仿真、分析和比較,驗證了提出的思想和方法,
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