用自适应粒子群满意优化算法设计FIR滤波器

摘要

动态改变惯性权的自适应粒子群算法(DCW-PSO)是一种改进的粒子群算法，它在带惯性权重的基本粒子群算法中引入了参数粒子群进化速度因子和聚集度因子，使算法具有动态适应性，收敛速度大大提高.本文将DCW粒子群算法同满意优化设计方法相结合，应用到FIR滤波器的频率采样设计中，对过渡带的样本值进行了优化，仿真结果表明采用此方法设计的FIR滤波器具有良好的频率特征.