0 引言

    數(shù)字濾波器從單位脈沖響應長度上可以分成兩類：有限長沖激響應數(shù)字濾波器和無限長沖激響應(Iinite Impulse Response)數(shù)字濾波器^[1-2]。因為FIR數(shù)字濾波器沒有反饋，輸出僅取決于之前和當前的輸入值，始終具有線性相位響應，所以FIR數(shù)字濾波器更穩(wěn)定和易于實現(xiàn)，因此本文只針對FIR數(shù)字濾波器做詳細討論。FIR數(shù)字濾波器常用的傳統(tǒng)設計方法有窗函數(shù)法、頻率抽樣設計法和切比雪夫等波紋逼近法等^[3-4]。其中，窗函數(shù)法和頻率采樣法都存在通帶和阻帶邊界頻率不易控制、通帶波動大和收斂精度低等缺點，因此在實際應用中存在局限性。

    數(shù)字濾波器的設計和實現(xiàn)中如何克服上述缺陷是個技術難題^[5]。鑒于數(shù)字濾波器可以通過修改一些預定義的幅度或頻率響應來重塑或操縱信號的頻譜，因此通過研究和分析將數(shù)字濾波器的設計問題轉換為多參數(shù)優(yōu)化的問題。由于智能算法在解決許多復雜的、高維的和非線性問題上表現(xiàn)出出色的優(yōu)化性能，其作為傳統(tǒng)數(shù)學方法的替代方法可以應用于需要獲得全局或近似全局最優(yōu)解的場合。在數(shù)字濾波器的設計上很多智能算法已被應用^[6]，例如遺傳算法^[7]、粒子群算法^[8]、差分進化^[9]、人工蜂群算法^[10]、免疫算法等^[11]以及上述算法的混合。這些算法通過定義各種誤差函數(shù)來尋求滿足設計要求的一組濾波器系數(shù)，使設計的濾波器的幅頻響應與理想濾波器的幅頻響應在通帶和阻帶的誤差最小。然而，智能算法在設計數(shù)字濾波器時同樣面臨許多挑戰(zhàn)，例如算法可能收斂到局部最優(yōu)解等。隨著研究的逐漸深入，每個算法的性能在慢慢改善，并且用來設計數(shù)字濾波器的新算法在不斷涌現(xiàn)。

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作者信息:

張書玉，王  婷

(南京林業(yè)大學 信息科學技術學院，江蘇 南京210037)