遗传算法加权中值滤波器的优化设计

• 作者: 李科 王志武 田社平
• 来源期刊: 中国计量学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 加权中值滤波器 遗传算法 数据处理 优化设计
• 年，卷（期）: 2008,（1）
• 页码范围: 56-60
• 页数: 5页
• 分类号: TP274
• 字数: 4163字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-1540.2008.01.011

摘要

当测试数据中随机干扰满足高斯分布时,可以采用线性滤波器进行信号处理得到所要求的有用信号.而当随机干扰为非高斯分布时,则必须采用非线性的信号处理方法才能获得所要求的有用信号.这里讨论一类非线性滤波器--加权中值滤波器的最优设计问题.取损失函数为绝对误差的数学期望值,采用实数值编码多子种群的标准遗传算法来极小化损失函数.由于遗传算法:是用点群进行寻优,而不是用一个单点进行寻优,具有隐含并行算法的特点;群体在每一代的进化过程中执行同样的复制、交叉、变异操作,仅使用问题本身所对应的适应度函数,而不需要任何其它先决条件或辅助信息;遗传算法使用随机转换规则,而不是确定性规则进行运算.遗传算法作为一类全局最优算法,它所得到的加权中值滤波器也是全局最优的.数值计算结果表明,采用遗传算法可以得到更小的绝对误差平均值,且优于LMA算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	田社平	上海交通大学电子信息与电气工程学院	184	1023	16.0	21.0
2	王志武	上海交通大学电子信息与电气工程学院	67	421	11.0	16.0
3	李科	上海交通大学电子信息与电气工程学院	15	67	5.0	7.0