一种基于布谷鸟和声搜索机制的IIR数字滤波器生成方法技术

本发明专利技术提供的一种基于布谷鸟和声搜索机制的IIR数字滤波器生成方法。进行初始化，对布谷鸟和声记忆库中每个布谷鸟和声进行适应度值计算，初始化信仰空间的形势知识和规范知识；从布谷鸟和声记忆库中随机选取一个布谷鸟和声音调，若rand1<PAR，则对布谷鸟和声音调进行微调；若rand1>PAR，则更新布谷鸟和声音调；若新布谷鸟和声的适应度值小于布谷鸟和声记忆库中最大布谷鸟和声的适应度值，则进行替换；随机对布谷鸟和声记忆库中布谷鸟和声进行改变，计算适应度值并选择适应度值较小的布谷鸟和声，更新信仰空间的形势知识和规范知识；循环迭代输出形势知识中的最优布谷鸟和声，即为IIR数字滤波器的参数。具有收敛速度快和性能好的显著特点。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及的是一种IIR数字滤波器的生成方法。
技术介绍
在数字处理领域中，数字滤波器的设计是一个极其重要的研究方向。数字滤波器是指输入输出均为数字信号，通过一定运算关系改变输入信号所含频率成分的相对比例或者滤除某些频率成分的器件。与传统的模拟滤波器相比，数字滤波器拥有精度高，稳定性强，重量轻，体积小，不需要严格的阻抗匹配等许多优点。数字滤波器从实现的网络结构或者从单位脉冲响应分类，可以分成有限脉冲响应数字滤波器和无限脉冲响应(InfiniteImpulseResponse,IIR)数字滤波器。众所周知，IIR数字滤波器在数字滤波器领域里面是十分重要的，它可以用较低的阶数实现很好的选频特性，所以它在通讯、图像信号处理、HDTV等许多的方面都取得了极其广泛的应用。有限脉冲响应数字滤波器和无限脉冲响应数字滤波器的设计可看作多参数求解问题。经对现有技术文献的检索发现，李建华等在《通信学报》(1996,Vol.17,No.3)上发表的“设计IIR数字滤波器的遗传优化算法”，把遗传算法应用到了IIR数字滤波器的设计中，并且取得了不错的效果。但是遗传算法运行速度较慢，并且容易出现早熟收敛。而且遗传算法包含选择、交叉和变异等操作，这样的操作会使遗传算法的结构变得复杂。侯志荣等在《电路与系统学报》(2003,Vol.8,No.4)上发表的“IIR数字滤波器设计的粒子群优化算法”，利用粒子群优化算法设计了IIR数字滤波器，并且得出了粒子群优化算法设计的IIR滤波器性能优于遗传算法。但是粒子群算法易陷入局部最优解，性能波动较大。张葛祥等在《信号处理》(2004,Vol.20,No.2)上发表的“一种有效的IIR数字滤波器优化设计方法”，运用量子遗传算法设计IIR数字滤波器，但这种将离散智能计算方法用以解决实变量问题的方式，不能取得较好效果。因为上述方法都是非线性求解方法，所以在求解的过程中非常容易陷入局部极值，很难得到全局最优解。而且现有的基于智能计算的IIR数字滤波器设计很少综合考虑各种矛盾因素，如通带最大波动以及阻带最小衰减等，故其应用范围受限。由此看来，寻找新的设计方法用以提高数字滤波器的性能，是很有价值的。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种收敛速度快、性能好的基于布谷鸟和声搜索机制的IIR数字滤波器生成方法。本专利技术的目的是这样实现的：步骤1：IIR数字滤波器采用二阶节的级联结构形式，寻找一组在取值范围内的滤波器参数向量使要求的频率响应与求出的实际频率响应幅度的均方误差最小；步骤2：初始化布谷鸟和声记忆库HM、信仰空间中的形势知识和规范知识；计算HM中每个布谷鸟和声的适应度值，按照适应度值的大小对HM中的布谷鸟和声进行升序排列；步骤3：从布谷鸟和声记忆库中随机选取一个布谷鸟和声音调，若rand1＜PAR，rand1∈(0,1)是满足均匀分布的随机数，PAR是在规范知识的指导下对布谷鸟和声音调进行微调的概率，则在规范知识的指导下对布谷鸟和声音调进行微调；若rand1＞PAR，则利用Lévy飞行更新布谷鸟和声音调；若新布谷鸟和声的适应度值小于布谷鸟和声记忆库HM中最大布谷鸟和声的适应度值，则进行替换；步骤4：产生服从均匀分布的随机数rand2∈(0,1)，与布谷鸟和声改变的概率pa对比，若rand2＞pa，则对HM中的布谷鸟和声进行随机改变，反之不变；对改变后的布谷鸟和声进行适应度值计算，并与改变前的布谷鸟和声适应度值进行比较，取对应适应度值小的布谷鸟和声；按照适应度值的大小对HM中的布谷鸟和声进行升序排列，更新信仰空间中的形势知识和规范知识；步骤5：判断是否达到最大迭代次数，如若达到，则输出形势知识中的最优布谷鸟和声，最优布谷鸟和声向量对应IIR数字滤波器的参数向量；若没有达到最大迭代次数，则返回步骤3继续进行。本专利技术还可以包括：1、步骤1中，IIR数字滤波器的频率响应表示成其中，设在一组离散频率点ωi上所要求的频率响应的值为i＝1,2,…,M，则在这些给定的离散点频率处，所要求的频率响应与求出的实际频率响应的幅度的均方误差表示为其中，是使E(β)最小的最佳增益的模；即寻找一组在取值范围内的滤波器参数向量β＝[a1,b1,c1,d1,a2,b2,c2,d2,…,ak,bk,ck,dk]T使均方误差E(β)最小；确定变量cn和dn的取值范围是-2<cn<2，-1＜dn＜1、n＝1,2,…k。2、步骤2中，对一个含有D维变量的滤波器参数求解，第t代布谷鸟和声记忆库表示为P是布谷鸟和声记忆库的大小，D＝4k是每个布谷鸟和声所含音调的个数，是第t代布谷鸟和声记忆库中第i个布谷鸟和声，是第i个布谷鸟和声的第j个音调，1≤i≤P，1≤j≤D；信仰空间采用<S,N>结构对来构建，S＝{st本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于布谷鸟和声搜索机制的IIR数字滤波器生成方法，其特征是：步骤1：IIR数字滤波器采用二阶节的级联结构形式，寻找一组在取值范围内的滤波器参数向量使要求的频率响应与求出的实际频率响应幅度的均方误差最小；步骤2：初始化布谷鸟和声记忆库HM、信仰空间中的形势知识和规范知识；计算HM中每个布谷鸟和声的适应度值，按照适应度值的大小对HM中的布谷鸟和声进行升序排列；步骤3：从布谷鸟和声记忆库中随机选取一个布谷鸟和声音调，若rand1＜PAR，rand1∈(0,1)是满足均匀分布的随机数，PAR是在规范知识的指导下对布谷鸟和声音调进行微调的概率，则在规范知识的指导下对布谷鸟和声音调进行微调；若rand1＞PAR，则利用Lévy飞行更新布谷鸟和声音调；若新布谷鸟和声的适应度值小于布谷鸟和声记忆库HM中最大布谷鸟和声的适应度值，则进行替换；步骤4：产生服从均匀分布的随机数rand2∈(0,1)，与布谷鸟和声改变的概率pa对比，若rand2＞pa，则对HM中的布谷鸟和声进行随机改变，反之不变；对改变后的布谷鸟和声进行适应度值计算，并与改变前的布谷鸟和声适应度值进行比较，取对应适应度值小的布谷鸟和声；按照适应度值的大小对HM中的布谷鸟和声进行升序排列，更新信仰空间中的形势知识和规范知识；步骤5：判断是否达到最大迭代次数，如若达到，则输出形势知识中的最优布谷鸟和声，最优布谷鸟和声向量对应IIR数字滤波器的参数向量；若没有达到最大迭代次数，则返回步骤3继续进行。...

【技术特征摘要】
1.一种基于布谷鸟和声搜索机制的IIR数字滤波器生成方法，其特征是：步骤1：IIR数字滤波器采用二阶节的级联结构形式，寻找一组在取值范围内的滤波器参数向量使要求的频率响应与求出的实际频率响应幅度的均方误差最小；步骤2：初始化布谷鸟和声记忆库HM、信仰空间中的形势知识和规范知识；计算HM中每个布谷鸟和声的适应度值，按照适应度值的大小对HM中的布谷鸟和声进行升序排列；步骤3：从布谷鸟和声记忆库中随机选取一个布谷鸟和声音调，若rand1＜PAR，rand1∈(0,1)是满足均匀分布的随机数，PAR是在规范知识的指导下对布谷鸟和声音调进行微调的概率，则在规范知识的指导下对布谷鸟和声音调进行微调；若rand1＞PAR，则利用Lévy飞行更新布谷鸟和声音调；若新布谷鸟和声的适应度值小于布谷鸟和声记忆库HM中最大布谷鸟和声的适应度值，则进行替换；步骤4：产生服从均匀分布的随机数rand2∈(0,1)，与布谷鸟和声改变的概率pa对比，若rand2＞pa，则对HM中的布谷鸟和声进行随机改变，反之不变；对改变后的布谷鸟和声进行适应度值计算，并与改变前的布谷鸟和声适应度值进行比较，取对应适应度值小的布谷鸟和声；按照适应度值的大小对HM中的布谷鸟和声进行升序排列，更新信仰空间中的形势知识和规范知识；步骤5：判断...

【专利技术属性】
技术研发人员：高洪元，梁炎松，苏雪，刁鸣，李佳，王宇，陈梦晗，
申请(专利权)人：哈尔滨工程大学，
类型：发明
国别省市：黑龙江;23