原文服务方: 西安交通大学学报       
摘要:
针对标准粒子群优化算法在求解复杂多模问题时容易陷入局部极值点和有限冲击响应数字滤波器(FIR DF)设计时减少误差的问题,将综合学习粒子群优化算法(CLPSO)应用于FIR DF设计中.CLPSO在每一代更新中采用所有粒子全局最优值代替粒子本身的个体历史最优值,当粒子停止更新时,重置粒子最优值,保证粒子学习最优和在错误方向上花费最少计算时间.数值结果显示,在满足算法复杂度、计算时间、逼近误差等设计指标的前提下,CLPSO在低通和高通频率采样法FIR DF设计中比传统查表法、遗传算法和标准粒子群优化算法具有一定的优势.
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文献信息
篇名 采用综合学习粒子群算法的有限冲激响应数字滤波器设计
来源期刊 西安交通大学学报 学科
关键词 综合学习粒子群算法 滤波器 频率采样 遗传算法
年,卷(期) 2012,(8) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 71-75
页数 分类号 TN911.
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘君华 西安交通大学电气工程学院 224 3216 28.0 45.0
2 赵安新 西安交通大学电气工程学院 46 303 9.0 15.0
4 张钟华 西安交通大学电气工程学院 87 481 12.0 16.0
6 陈明 西安邮电学院电子工程系 29 43 3.0 5.0
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研究主题发展历程
节点文献
综合学习粒子群算法
滤波器
频率采样
遗传算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
西安交通大学学报
月刊
0253-987X
61-1069/T
大16开
1960-01-01
chi
出版文献量(篇)
7020
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81310
论文1v1指导