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Les filtres numériques jouent un rôle essentiel dans le traitement des signaux numériques. Ils sont préférés aux filtres analogiques en raison de divers avantages tels qu'une réponse de phase linéaire et une atténuation plus importante de la bande d'arrêt. Dans la catégorie des filtres numériques, les filtres FIR constituent un choix approprié car ils n'introduisent aucune distorsion de phase et souffrent moins des effets du bruit d'arrondi et des erreurs de quantification des coefficients. Les méthodes traditionnelles de conception des filtres FIR sont la méthode des fenêtres et la méthode Parks-McClellan. La principale limitation de ces méthodes est qu'elles n'aboutissent pas à un filtre FIR optimal car elles ne permettent pas un contrôle individuel sur les erreurs d'approximation dans les différentes bandes. Les techniques d'intelligence informatique ont été largement utilisées dans la conception de filtres numériques par rapport aux méthodes de conception traditionnelles car elles permettent un meilleur contrôle des paramètres et une meilleure approximation du filtre idéal. Les méthodes de recherche stochastique s'étant avérées efficaces dans un environnement non linéaire multidimensionnel, toutes les contraintes de la conception du filtre peuvent être efficacement prises en compte par l'utilisation de ces algorithmes.