Progettazione e ottimizzazione di un filtro FIR con l'algoritmo ibrido SIMBO-GA
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I filtri digitali svolgono un ruolo fondamentale nell'elaborazione dei segnali digitali e sono preferiti rispetto ai filtri analogici per via di vari vantaggi, come la risposta di fase lineare e la maggiore attenuazione della banda di arresto. Nella categoria dei filtri digitali, i filtri FIR sono una scelta adeguata poiché non introducono distorsione di fase e soffrono meno degli effetti del rumore di arrotondamento e degli errori di quantizzazione dei coefficienti. I metodi tradizionali di progettazione dei filtri FIR sono il metodo delle finestre e il metodo Parks-McClellan. Il limite prin...
I filtri digitali svolgono un ruolo fondamentale nell'elaborazione dei segnali digitali e sono preferiti rispetto ai filtri analogici per via di vari vantaggi, come la risposta di fase lineare e la maggiore attenuazione della banda di arresto. Nella categoria dei filtri digitali, i filtri FIR sono una scelta adeguata poiché non introducono distorsione di fase e soffrono meno degli effetti del rumore di arrotondamento e degli errori di quantizzazione dei coefficienti. I metodi tradizionali di progettazione dei filtri FIR sono il metodo delle finestre e il metodo Parks-McClellan. Il limite principale di questi metodi è che non permettono di ottenere un filtro FIR ottimale, in quanto non consentono un controllo individuale sugli errori di approssimazione nelle varie bande. Le tecniche di intelligenza computazionale sono state ampiamente utilizzate nella progettazione di filtri digitali rispetto ai metodi di progettazione tradizionali, perché forniscono un migliore controllo dei parametri e una migliore approssimazione al filtro ideale. Poiché i metodi di ricerca stocastica si sono dimostrati efficaci in un ambiente multidimensionale non lineare, tutti i vincoli della progettazione del filtro possono essere efficacemente presi in considerazione dall'uso di questi algoritmi.
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