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蚁群算法在FIR数字滤波器优化设计中的应用研究

摘要第1-5页
Abstract第5-10页
第1章 引言第10-13页
   ·研究背景和意义第10页
   ·研究现状第10-11页
   ·本文研究内容和章节安排第11-13页
第2章 FIR 数字滤波器的优化设计第13-20页
   ·FIR 数字滤波器简述第13-14页
   ·FIR 数字滤波器的优化设计第14-18页
     ·技术要求第14-16页
     ·优化准则第16-18页
   ·算法分类第18-19页
     ·经典算法第18页
     ·启发式算法第18-19页
   ·小结第19-20页
第3章 蚁群算法第20-26页
   ·基本蚁群算法的原理第20-22页
     ·蚁群行为描述第20-21页
     ·基本蚁群算法的机制第21-22页
   ·基本蚁群算法的模型特征第22-24页
     ·TSP 描述第22页
     ·基本蚁群算法的数学模型第22-24页
   ·基本蚁群算法的具体实现第24页
   ·基本蚁群算法的特点第24-25页
   ·基本蚁群算法的应用情况第25页
   ·小结第25-26页
第4章 基于蚁群算法的FIR 数字滤波器优化设计第26-37页
   ·基本蚁群算法的改进第26页
   ·问题描述第26-28页
   ·基于改进蚁群算法的FIR 数字滤波器优化设计第28-29页
     ·代价函数第28页
     ·系数空间的产生第28页
     ·寻优策略第28-29页
     ·算法实现步骤第29页
   ·最小最大准则下的优化设计第29-33页
   ·纹波约束最小平方准则下的优化设计第33-34页
   ·归一化通带纹波准则下的优化设计第34-35页
   ·小结第35-37页
第5章 蚁群算法在FIR 数字滤波器优化设计中的参数研究第37-42页
   ·参数对算法性能影响的分析第37-38页
   ·参数配置公式的推导第38-39页
   ·仿真结果和实验分析第39-41页
   ·小结第41-42页
第6章 总结与展望第42-44页
   ·总结第42页
   ·展望第42-44页
参考文献第44-48页
致谢第48-49页
附录 A 个人简历第49-50页
附录 B 攻读硕士学位期间撰写的学术论文第50页

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