基于人工鱼群传算法的iir数字滤波器的设计

是在一定优化准则下使设计的滤波器性达化算法的广泛研究已经有学者将遗传算法和粒子群算行速度快算法简单但是仍有很大的可能陷为了克服以上的缺点采用新的全局优化技术提高数字滤波化算法。它将基于行为的人工智能解决中构造了一种解决问题的架构化算法。将人工鱼群算法用于体的设计理念都不同于传统的设计和传统方法相融合的基础相信该算法将来会被广泛地lcOR在动物的进化过程中，经过漫长的自然界的优胜劣汰形成了形形色色的觅食和生存方式，这些方式为人类解决问题的思路带来了不少启发和鼓舞。鱼群模式便是一种基于鱼群行为的自治体寻优模式。一个集群通常定义为一群自治体的集合他们通过相互间直接的或者间接的通讯从而通过全体的活动来解决一些分布式的难题。在集群的过程中没有所谓的领导者单个个体的行为也相对比较简单个体看上去是盲目与随机的但整体的行为却是有序与有目的的。这样就使得该类问题的设计不同于传统设计方法从而引入了自下而上的设计方法—动物自治体模式。本设计将动物自治体的概念引入优化算法中采用了自下而上的思路应用了基于行为的人工智能方法形成了一种新的解决问题的模式因为是从分析鱼类的活动出发的所以称为鱼群模式。1.2鱼群行为分析鱼类与我们的关系相当密切也较为我们所熟知通常我们可以观察到如下的鱼类行为觅食行为这是生物的一种最基本的行为也就是趋向食物的一种活动一般可以认为它是通过视觉或味觉来感知水中的食物量或浓度来选择趋向的因此以上所述的视觉概念可以应用于该行为。聚群行为这是鱼类较常见的一种现象大量或少量的鱼都能聚集成群这是它们在进化过程中形成的一种生存方式可以进行集体觅食和躲避敌害。追尾行为当某一条鱼或几条鱼发现食物时它们附近的鱼会尾随其后快速游过来进而导致更远处的鱼也尾随过来。随机行为鱼在水中悠闲的自由游动基本上是随机的其实它们也是为了更大范围的寻觅食物或同伴。以上是鱼的几个典型行为这些行为在不同时刻会相互转换而这种转换通常是鱼通过对环境的感知来自主实现的这些行为与鱼的觅食和生存都有着密切的关系并且与我们优化问题的解决也有着密切的关系。1.3人工鱼在一片水域中，鱼往往能自行或尾随其它鱼找到营养物质多的地方，因而鱼生存数目最多的地方一般就是本水域中营养物质最多的地方。人工鱼群算法就是根据这一特点，通过构造人工鱼来模仿鱼群的各种行为，从而实现寻优。人工鱼是真实鱼个体的一个虚拟实体，用来进行问题的分析和说明。借助于面向对象的分析方法，可以认为人工鱼就是一个封装了自身数据信息和一系列行为的一个实体，可以通过感官来接收环境的刺激信息，并通过控制尾鳍来作出相应的应激活动。人工鱼所在的环境主要是问题的解空间和其他人工鱼的状态，它在下一时刻的行为取决于目前自身的状态和目前环境的状态(包括问题当前解的优劣和其他同伴的状态)，并且通过自身活动影响环境，进而影响其他同伴的活动。和初值的鲁棒性强等能力。2.1人工鱼模型明。通常，人工鱼的模型可以用右边的类来描述:{//人工鱼的各个变量//人工鱼的步长//人工鱼的视野//人工鱼觅食行为中尝试的次数//拥挤度因子e//人工鱼移动到下一个位置//人工鱼的追尾行为//人工鱼的觅食行为//人工鱼的群聚行为//人工鱼行为的评价与选择//人工鱼的初始化rtificialfish};的自身信息和一些行为封装在一个类里面，并且它的状2.2相关定义2.3行为描述机选行为YY随机行为的实现较简单，就是在视野中随机选择一个状态,然后向该方向移。选择2.4算法描述鉴于以上描述的人工鱼模型及其行为，每个人工鱼探索它当前所处的环境，最终，算法的描述如图2.2所示。算法对变量的初值要求不高,通常由::AF_init()来初始化AF为随机分布在变量域内的值;算法的终止条件可以根据实际情况设定，如通常的方法是判断连续多次所得值的均方差是否小于预期的误差,或者直接规定迭代的次数。数字滤波器是对数字信号进行滤波处理以得到期望的响应特性的离散时间系统。是一个离散时间系统，按预定的算法，将输入离散时间信号转换为所要求的输出离散时间信号的特定功能的装可。以说成是通过一定运算关系改变输入信号所含频率成分的相对比例或者滤除某些频率成分的器件。数字滤波器一般由寄存器、延时器、加法器和乘法器等基本数字电路实现。随着集成电路技术的发展其，性能不断提高而成本却不断降低数，字滤波器的应用领域也因此越来越广数。字滤波器和模拟滤波器相比因，为信号的形式和实现滤波的方法不同，数字滤波器具有比模拟滤波器精度高稳、定、不要求阻抗匹配，先须对输入模拟信号进行限带抽、样和模数转换。数字滤波器输入信号的抽样率应大于被处理信号带宽的两其倍，频率响应具有以抽样频率为间隔的周期重复特性，且以折叠频1率／2即抽样频率点呈镜像对称。为得到模拟信号，数字滤波器处理的输出数字信号须经数模转e(1)单位响应有限长单位冲激响应(FIR)滤波器有以下特点：响应h(n)在有限个n值处不为零；(2)系统函数H(z)在|z|>0处收敛，极点全部在z=0处(因果系统)；如频率抽样结构)也包含有反馈的递归部分。(1)封闭函数：IIR数字滤波器的系统函数可以写成封闭函数的形式。IIR性不好控制，对相位要求(2)幅频特性(3)实时信号处理数般为复函数，所以通常表示为j9()图低通滤波器的幅值特性pps为<，在阻带中要求H(ej)6，从至称为过渡带。通带内所允s2ps许的最大衰减()和阻带内所允许的最小衰减分别为a和a，分别定义psa=20lgH(ejp)dBpsppss3.4数字滤波器的设计方法函数H(z)。滤波器硬件来实现，或采用通用或专用的数字信号处理器(DSP)来实现。4基于人工鱼群算法的IIR数字滤波器的设计4.1IIR数字滤波器优化模型IIR数字滤波器的传递函数为H(z)=(1)N因此,当利用优化算法进行IIR数字滤波器设计时,k=1kk0kkkkH(ej)=AnN01+cej+de2jkkkGej)=nN(4)k=1kkRd优化设计就是要求在离散频率点}上，使所设计的滤波器的幅频响应ii=1,2,…MH(ej)与所要求的幅频响应的平方误差：E=[H(ej)H(ej)]2(5)di=1kkkNkEECA)=[AG(ejO)_H(ejO)]2(6)00dC11112222NNNN?E(C,A0)=[AG(ejO)_H(ejO)]G(ejO)0(7)?A0?A0i=1G(ejO).H(ejO)AA=i=1(8)0G(ejO)20,需要对优化参数范围进行限定。由(3)kkkkkkkk在此范围内取值,优化结果仍出现不稳定的极点,可以用其倒数来代替4.2IIR数字滤波器设计4.3.1仿真图形1111NNNNY=E=[AG(ej)H(ej)]20di=1(2)在参数区间内随机生成N个人工鱼个体,作为初始鱼群。(3)根据A的表达式计算它的模,并利用目标函数计算初始人工鱼个体当前位(4)人工鱼分别模拟执行追尾行为和聚群行为,选择行动后Y值较小的行为为(5)人工鱼每行动一次后,评价自身的Y值与公告板的Y值,如果小于公告板能的思想应用于问题的寻优是一个自然而然的思路,随着计算设备和软件技术的鱼群模式提供了一种灵活的架构,我们可以根据问题的性质对人工鱼群算法进行相应的调整,如对于规模小或性质简单的问题,可以通过对人工鱼行为进行简化或干脆忽略某些行为来达到简化算法、提高效率的目的;对于规模大或性质复杂的问题,可以添加相应的有效行为或参数来更好的解决问题,如基于分解协调的人工鱼群算法中引入协调行为,解决了子系统之间的协调问题;对于非连续形式的优化命题或者非数值型的优化命题,可以相应的转化一下视野等概念的表示方法来使得算法可行,并达到解决问题的目的,如组合优化问题的解决。然而，随着优化命题的复杂程度和规模的不断提高,使用某一单一的优化算的算法进行良好的融合,利用它们的优势互补，共同来解决问题不失为一个好的个良6参考文献刘泉阙大顺郭志强数字信号处理原理与实现第二版电子工业出版社李晓磊钱积新基于分解协调的人工鱼群优化算法研究电路与系统学报殷志锋，田亚菲基于人工鱼群算法的数字滤波器设计信息技术()邹理和数字滤波器[M]北京：国防工业出版社董长虹