基于改进遗传量子算法的FIR数字滤波器设计

摘要

采用改进遗传量子算法(IGQA)进行FIR数字滤波器的优化设计,将滤波器的过渡带样本值作为变量进行优化,解决了传统方法(查表法)不能保证数据最优的问题.针对遗传量子算法(GQA)在优化连续多峰函数时易出现早熟的问题,提出一种改进遗传量子算法(IGQA),典型函数测试表明,IGQA的性能优于GQA和其它几种遗传算法,收敛速度快,全局寻优能力强,能有效地克服早熟现象.采用IGQA优化设计的FIR数字低通和带通滤波器的性能较查表法得到了很大改善.