Fir數(shù)字濾波器設(shè)計(jì)方法和系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】一種FIR數(shù)字濾波器設(shè)計(jì)方法和系統(tǒng)，其中方法包括步驟：根據(jù)濾波器設(shè)計(jì)需求對(duì)FIR數(shù)字濾波器進(jìn)行建模獲得濾波器的數(shù)學(xué)模型；根據(jù)所述數(shù)學(xué)模型對(duì)濾波器的參數(shù)限制條件進(jìn)行細(xì)化獲得條件加權(quán)模型；利用遺傳算法與最小二乘法求解所述條件加權(quán)模型獲得最優(yōu)的濾波器系數(shù)；根據(jù)所述濾波器系數(shù)獲取滿足所述實(shí)際濾波需求的FIR數(shù)字濾波器。本發(fā)明的技術(shù)方案，可得到不同的性能的濾波器設(shè)計(jì)，得到最優(yōu)濾波器設(shè)計(jì)系數(shù)，設(shè)計(jì)出最優(yōu)的FIR數(shù)字濾波器。
【專利說明】 FIR數(shù)字濾波器設(shè)計(jì)方法和系統(tǒng)
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及數(shù)字濾波器設(shè)計(jì)領(lǐng)域，特別是涉及一種FIR數(shù)字濾波器設(shè)計(jì)方法和系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002]在無線通信系統(tǒng)中，終端的接收信號(hào)一般夾雜噪聲和一些無用的信號(hào)成分，需要通過濾波器將其進(jìn)行濾除。為此，濾波器在現(xiàn)代信號(hào)處理以及電子應(yīng)用【技術(shù)領(lǐng)域】有著非常重要的應(yīng)用價(jià)值。傳統(tǒng)的模擬濾波器存在設(shè)計(jì)復(fù)雜、結(jié)構(gòu)龐大、原件數(shù)量多等缺點(diǎn)。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)大規(guī)模集成電路技術(shù)在濾波器設(shè)計(jì)領(lǐng)域中的廣泛應(yīng)用，數(shù)字濾波器的研發(fā)與應(yīng)用成為主流。與模擬濾波器相比，數(shù)字濾波器具有精度高，靈活性好，便于大規(guī)模集成等優(yōu)點(diǎn)，目前的研究熱點(diǎn)主要集中于數(shù)字濾波器的優(yōu)化設(shè)計(jì)。
[0003]基于數(shù)字濾波器的實(shí)際性能，數(shù)字濾波器在信號(hào)處理、地質(zhì)勘查、數(shù)字通信、圖像傳輸、自適應(yīng)控制等領(lǐng)域有非常重要的作用，數(shù)字濾波器的優(yōu)化設(shè)計(jì)有很大的實(shí)際意義。由于理想濾波器具有非因果性，對(duì)實(shí)時(shí)信號(hào)處理應(yīng)用來說，理想濾波器在物理上是不可實(shí)現(xiàn)的，在實(shí)際的設(shè)計(jì)中，設(shè)計(jì)者一般會(huì)設(shè)計(jì)具有因果性的濾波器來逼近理想頻率響應(yīng)特征。
[0004]目前,設(shè)計(jì)線性相位有限脈沖響應(yīng)(Finite Impulse Response, FIR)濾波器主要有窗函數(shù)法、頻率采樣法、切比雪夫(Chebyshev)逼近法等。其中窗函數(shù)法是利用窗函數(shù)將在時(shí)間上無限的理想濾波器單位沖擊響應(yīng)進(jìn)行截?cái)?，使得設(shè)計(jì)出的濾波器逼近理想濾波器的性能要求。但是窗函數(shù)法設(shè)計(jì)濾波器對(duì)于窗函數(shù)的類型要求很高，并且效率較低。使用頻率采樣方法設(shè)計(jì)FIR濾波器時(shí)，一般將期望頻率響應(yīng)等間距的分成頻率段。同時(shí)為了消弱旁瓣，需要對(duì)濾波器過渡帶的頻率段進(jìn)行優(yōu)化。頻率采樣法是通過在頻率上采樣，并在采樣點(diǎn)上用插值的方法逼近理想濾波器頻率響應(yīng)。切比雪夫逼近法的設(shè)計(jì)原則是將理想頻率響應(yīng)和實(shí)際頻率響應(yīng)之間的加權(quán)逼近誤差均勻地分散到濾波器的這個(gè)通帶和阻帶，并且最小化濾波器的最大誤差。
[0005]無論哪種FIR濾波器設(shè)計(jì)方法都是對(duì)理想濾波器的逼近。為了更方便的刻畫設(shè)計(jì)得到的濾波器同理想濾波器的逼近程度，一些學(xué)者提出了均方誤差最小準(zhǔn)則，該準(zhǔn)則的本質(zhì)是使得實(shí)際得到的濾波器頻率響應(yīng)與理想濾波器頻率響應(yīng)的誤差能量最小。
[0006]關(guān)于基于均方誤差最小化準(zhǔn)則的FIR數(shù)字濾波器優(yōu)化設(shè)計(jì)現(xiàn)有的技術(shù)方案有如下:
[0007]第一、通過遺傳算法來確定過渡帶樣本值，代替?zhèn)鹘y(tǒng)的查表法，以更快的速度獲得優(yōu)化解。第二、根據(jù)預(yù)期的頻率特性的設(shè)計(jì)要求，建立窗函數(shù)權(quán)值的優(yōu)化模型，并通過快速自適應(yīng)遺傳算法來求解優(yōu)化值。
[0008]針對(duì)于上述第一種方案，其主要特點(diǎn)在于以遺傳算法來代替原有的查表法，期望以較快的速度獲得優(yōu)化解。然而，利用遺傳算法無法保證求得解是最優(yōu)解，并且算法實(shí)施具有一定的復(fù)雜性，求解時(shí)間也較長，使得其并不能直接指導(dǎo)工程設(shè)計(jì)工作，最終獲得的解不一定就是最優(yōu)解，精度低。而對(duì)于第二種方案，其主要特點(diǎn)在于利用遺傳算法去求解窗函數(shù)的參數(shù)，其本質(zhì)上基于窗函數(shù)的濾波器設(shè)計(jì)方法中存在的問題研究存在，包括窗函數(shù)的選取、參數(shù)的優(yōu)化設(shè)定時(shí)間長等。
[0009]綜上所述，現(xiàn)有的FIR濾波器設(shè)計(jì)技術(shù)，無法根據(jù)實(shí)際濾波器的設(shè)計(jì)需求對(duì)主瓣和旁瓣的性能需求進(jìn)行自動(dòng)調(diào)節(jié)，難以得到符合實(shí)際的濾波器，面對(duì)極小化問題，難以獲得最優(yōu)解，從而不能給出相應(yīng)最優(yōu)的濾波器設(shè)計(jì)系數(shù)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0010]基于此，有必要針對(duì)上述問題，提供一種FIR數(shù)字濾波器設(shè)計(jì)方法和系統(tǒng)，可根據(jù)實(shí)際的濾波器設(shè)計(jì)需求對(duì)主瓣和旁瓣的性能需求進(jìn)行自動(dòng)調(diào)節(jié)，以得到符合實(shí)際的濾波器，并且可快速獲得最優(yōu)解，從而給出相應(yīng)最優(yōu)的濾波器設(shè)計(jì)系數(shù)。
[0011]一種FIR數(shù)字濾波器設(shè)計(jì)方法，包括如下步驟:
[0012]根據(jù)濾波器設(shè)計(jì)需求對(duì)FIR數(shù)字濾波器進(jìn)行建模獲得濾波器的數(shù)學(xué)模型；
[0013]根據(jù)所述數(shù)學(xué)模型對(duì)濾波器的參數(shù)限制條件進(jìn)行細(xì)化獲得條件加權(quán)模型；
[0014]利用遺傳算法與最小二乘法求解所述條件加權(quán)模型獲得最優(yōu)的濾波器系數(shù)；
[0015]根據(jù)所述濾波器系數(shù)獲取滿足所述實(shí)際濾波需求的FIR數(shù)字濾波器。
[0016]一種FIR數(shù)字濾波器設(shè)計(jì)系統(tǒng)，包括:
[0017]數(shù)學(xué)建模模塊，用于根據(jù)濾波器設(shè)計(jì)需求對(duì)FIR數(shù)字濾波器進(jìn)行建模獲得濾波器的數(shù)學(xué)模型；
[0018]條件細(xì)化模塊，用于根據(jù)所述數(shù)學(xué)模型對(duì)濾波器的參數(shù)限制條件進(jìn)行細(xì)化獲得條件加權(quán)模型；
[0019]模型求解模塊，用于利用遺傳算法與最小二乘法求解所述條件加權(quán)模型獲得最優(yōu)的濾波器系數(shù)；
[0020]濾波器設(shè)計(jì)模塊，用于根據(jù)所述濾波器系數(shù)獲取滿足所述實(shí)際濾波需求的FIR數(shù)字濾波器。
[0021]上述FIR數(shù)字濾波器設(shè)計(jì)方法和系統(tǒng)，可以根據(jù)實(shí)際的不同需求，對(duì)旁瓣和主瓣進(jìn)行加權(quán)求和，從而可得到不同性能的濾波器設(shè)計(jì)，算法求解過程將遺傳算法與最小二乘法相結(jié)合，可全局快速搜索最優(yōu)的濾波系數(shù)，獲取滿足實(shí)際需求的最優(yōu)的濾波器，加快了算法的收斂速度，提升了算法的搜索精度，從而可以得到最優(yōu)濾波器設(shè)計(jì)系數(shù)，設(shè)計(jì)出最優(yōu)的FIR數(shù)字濾波器。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0022]圖1為本發(fā)明FIR數(shù)字濾波器設(shè)計(jì)方法流程圖；
[0023]圖2為混合遺傳算法流程圖；
[0024]圖3為本發(fā)明FIR數(shù)字濾波器設(shè)計(jì)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0025]下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明的FIR數(shù)字濾波器設(shè)計(jì)方法和系統(tǒng)的【具體實(shí)施方式】作詳細(xì)描述。
[0026]參考圖1所示，圖1為本發(fā)明FIR數(shù)字濾波器設(shè)計(jì)方法流程圖；主要包括如下步驟:
[0027]步驟S10，根據(jù)濾波器設(shè)計(jì)需求對(duì)FIR數(shù)字濾波器進(jìn)行建模獲得濾波器的數(shù)學(xué)模型。
[0028]在本步驟中，主要是根據(jù)實(shí)際的不同需求，對(duì)旁瓣和主瓣進(jìn)行加權(quán)求和，從而可得到不同的性能的濾波器設(shè)計(jì)，由于在濾波器的設(shè)計(jì)中，需要盡可能保證頻譜通過主瓣，旁瓣要盡量小以阻止該頻段的頻譜衰減，采用最小均方差，不能根據(jù)實(shí)際需求進(jìn)行調(diào)節(jié)。
[0029]因此，在本發(fā)明設(shè)計(jì)中，采用加權(quán)的方式進(jìn)行濾波器的設(shè)計(jì)，從而可以根據(jù)實(shí)際的設(shè)計(jì)需求對(duì)主瓣和旁瓣的性能需求進(jìn)行自動(dòng)調(diào)節(jié)，以得到符合實(shí)際的濾波器。
[0030]在一個(gè)實(shí)施例中，對(duì)于步驟SlO的建模方法，具體可以如下:
[0031]首先，建立加權(quán)的濾波設(shè)計(jì)模型；其中，用Hd(e>)表示理想濾波器頻率響應(yīng)，H(eJw)表示實(shí)際得到的濾波器頻率響應(yīng)，用E (e>)表示頻率響應(yīng)誤差，濾波設(shè)計(jì)模型具體形式如下:
[0032]E(eJw) =Hd (eJw) -H(eJw).(I)
[0033]計(jì)算均方誤差e2，e2表達(dá)式為
【權(quán)利要求】
1.一種FIR數(shù)字濾波器設(shè)計(jì)方法，其特征在于，包括如下步驟: 根據(jù)濾波器設(shè)計(jì)需求對(duì)FIR數(shù)字濾波器進(jìn)行建模獲得濾波器的數(shù)學(xué)模型； 根據(jù)所述數(shù)學(xué)模型對(duì)濾波器的參數(shù)限制條件進(jìn)行細(xì)化獲得條件加權(quán)模型； 利用遺傳算法與最小二乘法求解所述條件加權(quán)模型獲得最優(yōu)的濾波器系數(shù)； 根據(jù)所述濾波器系數(shù)獲取滿足所述實(shí)際濾波需求的FIR數(shù)字濾波器。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的FIR數(shù)字濾波器設(shè)計(jì)方法，其特征在于，根據(jù)濾波器設(shè)計(jì)需求對(duì)FIR數(shù)字濾波器進(jìn)行建模獲得濾波器的數(shù)學(xué)模型的步驟包括: 根據(jù)濾波器設(shè)計(jì)需求輸入建立加權(quán)的濾波設(shè)計(jì)模型:
E (eJw) =Hd (eJw) -H(eJw).式中，Hd(eJw)表示理想濾波器頻率響應(yīng)，H(eJw)表示實(shí)際得到的濾波器頻率響應(yīng)，E (eJW)表示頻率響應(yīng)誤差； 計(jì)算均方差方程:
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的FIR數(shù)字濾波器設(shè)計(jì)方法，其特征在于，根據(jù)所述數(shù)學(xué)模型對(duì)濾波器的參數(shù)限制條件進(jìn)行細(xì)化獲得條件加權(quán)模型的步驟包括: 建立濾波器實(shí)際頻率響應(yīng)相關(guān)的權(quán)函數(shù)矩陣A:
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的FIR數(shù)字濾波器設(shè)計(jì)方法，其特征在于，利用遺傳算法與最小二乘法求解所述條件加權(quán)模型獲得最優(yōu)的濾波器系數(shù)的步驟包括: 根據(jù)所述加權(quán)模型建立遺傳算法的模型； 將所述模型的種群中心設(shè)為共軛梯度算法處理的初始搜索點(diǎn)；其中，所述中心為種群個(gè)體的平均值，表達(dá)式為
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的FIR數(shù)字濾波器設(shè)計(jì)方法，其特征在于，利用遺傳算法與最小二乘法求解所述條件加權(quán)模型獲得最優(yōu)的濾波器系數(shù)的步驟具體包括: a、初始化產(chǎn)生初始種群；其中，設(shè)置種群規(guī)模為m，交叉概率為p。，變異概率為Pm，設(shè)置迭代次數(shù)為η ； b、計(jì)算個(gè)體適應(yīng)度函數(shù)F; C、執(zhí)行交叉算子和變異算子； d、計(jì)算種群的中心aQ； e、將％設(shè)為共軛梯度算法處理的初始搜索點(diǎn)；其中，設(shè)置k=l，設(shè)置迭代次數(shù)％，設(shè)置精度要求ε，并執(zhí)行如下算法處理: f> 如果
6.一種FIR數(shù)字濾波器設(shè)計(jì)系統(tǒng)，其特征在于，包括: 數(shù)學(xué)建模模塊，用于根據(jù)濾波器設(shè)計(jì)需求對(duì)FIR數(shù)字濾波器進(jìn)行建模獲得濾波器的數(shù)學(xué)模型； 條件細(xì)化模塊，用于根據(jù)所述數(shù)學(xué)模型對(duì)濾波器的參數(shù)限制條件進(jìn)行細(xì)化獲得條件加權(quán)模型； 模型求解模塊，用于利用遺傳算法與最小二乘法求解所述條件加權(quán)模型獲得最優(yōu)的濾波器系數(shù)； 濾波器設(shè)計(jì)模塊，用于根據(jù)所述濾波器系數(shù)獲取滿足所述實(shí)際濾波需求的FIR數(shù)字濾波器。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的FIR數(shù)字濾波器設(shè)計(jì)系統(tǒng)，其特征在于，數(shù)學(xué)建模模塊進(jìn)一步用于: 根據(jù)濾波器設(shè)計(jì)需求輸入建立加權(quán)的濾波設(shè)計(jì)模型:
8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的FIR數(shù)字濾波器設(shè)計(jì)系統(tǒng)，其特征在于，條件細(xì)化模塊進(jìn)一步用于: 建立濾波器實(shí)際頻率響應(yīng)相關(guān)的權(quán)函數(shù)矩陣A:
9.根據(jù)權(quán)利要求6所述的FIR數(shù)字濾波器設(shè)計(jì)系統(tǒng)，其特征在于，模型求解模塊進(jìn)一步用于: 根據(jù)所述加權(quán)模型建立遺傳算法的模型； 將所述模型的種群中心設(shè)為共軛梯度算法處理的初始搜索點(diǎn)；其中，所述中心為種群 Va-個(gè)體的平均值，表達(dá)式為
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的FIR數(shù)字濾波器設(shè)計(jì)系統(tǒng)，其特征在于，模型求解模塊用于求解所述條件加權(quán)模型的算法具體包括: a、初始化產(chǎn)生初始種群；其中，設(shè)置種群規(guī)模為m，交叉概率為p。，變異概率為Pm，設(shè)置迭代次數(shù)為η ； b、計(jì)算個(gè)體適應(yīng)度函數(shù)F; C、執(zhí)行交叉算子和變異算子； d、計(jì)算種群的中心aQ； e、將％設(shè)為共軛梯度算法處理的初始搜索點(diǎn)；其中，設(shè)置k=l，設(shè)置迭代次數(shù)％，設(shè)置精度要求ε，并執(zhí)行如下算法處理: f>如果||VF(a㈨)IP，則停止計(jì)算；否則置# =VF(a(k,) + A^(k^1).其中，
【文檔編號(hào)】H03H17/02GK103888104SQ201410065055
【公開日】2014年6月25日 申請(qǐng)日期:2014年2月25日 優(yōu)先權(quán)日:2014年2月25日
【發(fā)明者】李炯城, 丁勝培, 楊超, 肖恒輝, 陳運(yùn)動(dòng), 賴志堅(jiān) 申請(qǐng)人:廣東省電信規(guī)劃設(shè)計(jì)院有限公司