并行FIR滤波器系数设计及结构优化
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 1 绪论 | 第12-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.1 滤波器系数设计 | 第13页 |
| 1.2.2 滤波器并行结构 | 第13-14页 |
| 1.3 本文的研究内容、创新点和结构 | 第14-16页 |
| 2 并行滤波器设计基础理论 | 第16-29页 |
| 2.1 FIR数字滤波器介绍 | 第16-19页 |
| 2.1.1 FIR数字滤波器基本理论 | 第16-17页 |
| 2.1.2 滤波器基本结构 | 第17-19页 |
| 2.2 FIR滤波器优化准则 | 第19-21页 |
| 2.2.1 FIR滤波器的幅频特性 | 第19-21页 |
| 2.2.2 FIR滤波器的优化准则 | 第21页 |
| 2.3 滤波器的并行结构 | 第21-29页 |
| 2.3.1 并行处理技术 | 第22-23页 |
| 2.3.2 并行滤波器的多项式分解 | 第23-27页 |
| 2.3.3 采用并行结构降低功耗 | 第27-29页 |
| 3 遗传算法基本理论 | 第29-37页 |
| 3.1 遗传算法的基本概念 | 第29-30页 |
| 3.2 遗传算法相对于其它算法的特性 | 第30-32页 |
| 3.2.1 遗传算法与传统算法 | 第30-31页 |
| 3.2.2 遗传算法与其它新兴智能算法 | 第31-32页 |
| 3.3 遗传算法的改进 | 第32-37页 |
| 3.3.1 对交叉变异概率的改进 | 第32-34页 |
| 3.3.2 对交叉变异算子的改进 | 第34-35页 |
| 3.3.3 测试函数验证 | 第35-37页 |
| 4 基于改进遗传算法的FIR数字滤波器设计 | 第37-42页 |
| 4.1 问题描述 | 第37-38页 |
| 4.2 算法流程及仿真 | 第38-42页 |
| 4.2.1 算法过程 | 第38-39页 |
| 4.2.2 仿真结果 | 第39-42页 |
| 5 低复杂度的并行FIR数字滤波器电路设计 | 第42-59页 |
| 5.1 快速卷积算法 | 第42-48页 |
| 5.1.1 Winograd算法 | 第42-46页 |
| 5.1.2 迭代短卷积算法 | 第46-47页 |
| 5.1.3 通过转置得到滤波器并行结构 | 第47-48页 |
| 5.2 对并行FIR滤波器结构的改进 | 第48-56页 |
| 5.2.1 对短卷积结构的改进 | 第49-54页 |
| 5.2.2 迭代卷积结构 | 第54-56页 |
| 5.3 复杂度计算 | 第56-59页 |
| 6 改进的并行FIR滤波器结构的仿真与验证 | 第59-62页 |
| 7 总结与展望 | 第62-63页 |
| 7.1 总结 | 第62页 |
| 7.2 工作展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-65页 |
| 硕士期间主要的研究成果 | 第65页 |
