基于改进粒子群算法的数字滤波器设计及应用
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2.1 数字滤波器的应用现状与发展趋势 | 第9-11页 |
| 1.2.2 粒子群算法的国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 本论文研究内容及结构安排 | 第12-13页 |
| 1.4 本章小结 | 第13-15页 |
| 第2章 数字滤波器的优化设计基础 | 第15-21页 |
| 2.1 数字滤波器简介 | 第15-18页 |
| 2.1.1 FIR数字滤波器 | 第15-16页 |
| 2.1.2 线性相位FIR数字滤波器 | 第16-17页 |
| 2.1.3 FIR数字滤波器优化设计准则 | 第17页 |
| 2.1.4 IIR数字滤波器 | 第17-18页 |
| 2.2 技术指标 | 第18-19页 |
| 2.3 设计准则 | 第19页 |
| 2.4 优化算法分类 | 第19-20页 |
| 2.4.1 经典算法 | 第19-20页 |
| 2.4.2 启发式算法 | 第20页 |
| 2.5 本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 粒子群算法 | 第21-29页 |
| 3.1 算法原理 | 第21-23页 |
| 3.1.1 传统粒子群算法(TPSO) | 第21-22页 |
| 3.1.2 标准粒子群算法(SPSO) | 第22-23页 |
| 3.2 算法参数 | 第23页 |
| 3.3 算法流程 | 第23-24页 |
| 3.4 算法的改进情况 | 第24-28页 |
| 3.4.1 算法参数的改进 | 第25-26页 |
| 3.4.2 基于进化公式的改进 | 第26页 |
| 3.4.3 基于拓扑结构的改进 | 第26-27页 |
| 3.4.4 混合算法 | 第27-28页 |
| 3.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第4章 基于改进的粒子群算法研究 | 第29-35页 |
| 4.1 测试函数 | 第29-30页 |
| 4.2 基于混沌理论的改进粒子群算法 | 第30-31页 |
| 4.3 改进粒子群算法的实现流程 | 第31-33页 |
| 4.4 本章小结 | 第33-35页 |
| 第5章 应用改进PSO算法优化设计数字滤波器 | 第35-47页 |
| 5.1 基于CPSO算法的FIR数字滤波器设计 | 第35-36页 |
| 5.2 基于CPSO算法的IIR数字滤波器设计 | 第36-37页 |
| 5.2.1 参数编码 | 第36页 |
| 5.2.2 适应度函数 | 第36-37页 |
| 5.3 基于CPSO的数字滤波器GUI设计与实现 | 第37-46页 |
| 5.3.1 MATLAB GUI设计工具简介 | 第37-41页 |
| 5.3.2 系统设计流程 | 第41-46页 |
| 5.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第6章 基于改进PSO的数字滤波器的应用实例 | 第47-51页 |
| 6.1 在语音信号处理中的应用实例 | 第47-49页 |
| 6.1.1 语音信号处理方案的实现 | 第47-48页 |
| 6.1.2 处理结果与分析 | 第48-49页 |
| 6.2 在图像处理中的应用实例 | 第49-50页 |
| 6.2.1 图像处理方案的实现 | 第49页 |
| 6.2.2 处理结果与分析 | 第49-50页 |
| 6.3 本章小结 | 第50-51页 |
| 第7章 全文总结 | 第51-53页 |
| 7.1 成果总结 | 第51页 |
| 7.2 下一步工作建议 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 作者简介 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
