整体退火遗传算法用于FIR滤波器的频率采样设计

【摘要】：整体退火遗传算法(WAGA)是一种新的遗传算法,它将退火机制引入选择算子,并允许父代加入竞争,使遗传算法更加稳健、高效。本文将WAGA应用到FIR滤波器的频率采样设计,对过渡带样本的取值进行了优化,仿真结果表明用该方法设计的滤波器有良好的频率特性。

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前7条

1	汪鹏君;陆金刚;陈恳;徐建;;基于整体退火遗传算法的低功耗极性转换(英文)[J];半导体学报;2008年02期
2	周知名;董文箫;沈海斌;;一种基于整体退火遗传算法的动态IR Drop分析新方法[J];浙江大学学报(理学版);2010年04期
3	谭虓;刘自山;李凌宇;;基于模拟退火遗传算法的IIR数字滤波器参数优化设计[J];四川理工学院学报(自然科学版);2011年04期
4	董永政,周静雷,沈勇;基于退火遗传算法的四阶带通箱设计[J];声学技术;2004年02期
5	赵春晖,孙锐,孙圣和;基于整体退火遗传算法的柔性形态滤波器优化设计[J];电子学报;2002年01期
6	刘从新,吉培荣,曾维鲁;整体退火遗传算法用于FIR滤波器的频率采样设计[J];仪器仪表学报;2003年S1期
7	赵春晖;崔颖;李刚;;基于自适应整体退火遗传算法层叠滤波器的优化设计[J];哈尔滨工程大学学报;2006年01期

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前1条

1	刘从新;吉培荣;曾维鲁;;整体退火遗传算法用于FIR滤波器的频率采样设计[A];中国仪器仪表学会第五届青年学术会议论文集[C];2003年

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