基于改进遗传算法的滤波器优化设计
| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-10页 |
| 1 绪论 | 第10-15页 |
| ·研究背景和意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究热点及现状 | 第11-13页 |
| ·本文的研究内容及主要工作 | 第13页 |
| ·本文的组织结构 | 第13-15页 |
| 2 遗传算法概述 | 第15-24页 |
| ·简介 | 第15-16页 |
| ·遗传算法的基本概念 | 第16-17页 |
| ·基本遗传算法的构成要素 | 第17-20页 |
| ·遗传算法特点 | 第20页 |
| ·改进的遗传算法 | 第20-22页 |
| ·本章小结 | 第22-24页 |
| 3 滤波器设计基础理论 | 第24-42页 |
| ·模拟滤波器设计 | 第24-35页 |
| ·引言 | 第24-25页 |
| ·滤波器传递函数 | 第25-27页 |
| ·二阶传递函数的种类和性质――滤波器的类型 | 第27-34页 |
| ·滤波器设计的逼近方法 | 第34-35页 |
| ·数字滤波器设计 | 第35-41页 |
| ·FIR 滤波器设计 | 第36-37页 |
| ·IIR 滤波器设计[24] | 第37-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 4 基于遗传算法的进化型有源模拟滤波器软件实现 | 第42-47页 |
| ·引言 | 第42页 |
| ·采用遗传算法优化设计滤波器 | 第42-43页 |
| ·全局优化实现 | 第43-45页 |
| ·实验结果分析 | 第45页 |
| ·本章小结 | 第45-47页 |
| 5 基于改进遗传算法的HRTFs优化逼近 | 第47-58页 |
| ·引言 | 第47-48页 |
| ·改进遗传算法 | 第48-49页 |
| ·参数的编码与译码 | 第48-49页 |
| ·个体评价和选择的适应度标准 | 第49页 |
| ·群体优化的遗传操作 | 第49-52页 |
| ·改进的选择操作 | 第49-50页 |
| ·交叉和变异操作 | 第50-52页 |
| ·精英选择策略 | 第52页 |
| ·最优引导策略 | 第52-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 6 基于遗传算法非对称多级分支定向耦合器设计 | 第58-66页 |
| ·引言 | 第58页 |
| ·多级分支定向耦合器优化模型 | 第58-60页 |
| ·混合遗传算法 | 第60-62页 |
| ·编码方案 | 第60页 |
| ·选择 | 第60-61页 |
| ·交叉 | 第61页 |
| ·变异 | 第61页 |
| ·自适应的交叉概率和变异概率 | 第61-62页 |
| ·实验结果 | 第62-64页 |
| ·本章小结 | 第64-66页 |
| 7 总结与展望 | 第66-68页 |
| ·论文工作总结 | 第66-67页 |
| ·论文进一步的工作展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文和参加的项目 | 第74-75页 |
