0 引言

    數(shù)字濾波器從單位脈沖響應(yīng)長度上可以分成兩類：有限長沖激響應(yīng)數(shù)字濾波器和無限長沖激響應(yīng)(Iinite Impulse Response)數(shù)字濾波器^[1-2]。因為FIR數(shù)字濾波器沒有反饋，輸出僅取決于之前和當前的輸入值，始終具有線性相位響應(yīng)，所以FIR數(shù)字濾波器更穩(wěn)定和易于實現(xiàn)，因此本文只針對FIR數(shù)字濾波器做詳細討論。FIR數(shù)字濾波器常用的傳統(tǒng)設(shè)計方法有窗函數(shù)法、頻率抽樣設(shè)計法和切比雪夫等波紋逼近法等^[3-4]。其中，窗函數(shù)法和頻率采樣法都存在通帶和阻帶邊界頻率不易控制、通帶波動大和收斂精度低等缺點，因此在實際應(yīng)用中存在局限性。

    數(shù)字濾波器的設(shè)計和實現(xiàn)中如何克服上述缺陷是個技術(shù)難題^[5]。鑒于數(shù)字濾波器可以通過修改一些預(yù)定義的幅度或頻率響應(yīng)來重塑或操縱信號的頻譜，因此通過研究和分析將數(shù)字濾波器的設(shè)計問題轉(zhuǎn)換為多參數(shù)優(yōu)化的問題。由于智能算法在解決許多復(fù)雜的、高維的和非線性問題上表現(xiàn)出出色的優(yōu)化性能，其作為傳統(tǒng)數(shù)學方法的替代方法可以應(yīng)用于需要獲得全局或近似全局最優(yōu)解的場合。在數(shù)字濾波器的設(shè)計上很多智能算法已被應(yīng)用^[6]，例如遺傳算法^[7]、粒子群算法^[8]、差分進化^[9]、人工蜂群算法^[10]、免疫算法等^[11]以及上述算法的混合。這些算法通過定義各種誤差函數(shù)來尋求滿足設(shè)計要求的一組濾波器系數(shù)，使設(shè)計的濾波器的幅頻響應(yīng)與理想濾波器的幅頻響應(yīng)在通帶和阻帶的誤差最小。然而，智能算法在設(shè)計數(shù)字濾波器時同樣面臨許多挑戰(zhàn)，例如算法可能收斂到局部最優(yōu)解等。隨著研究的逐漸深入，每個算法的性能在慢慢改善，并且用來設(shè)計數(shù)字濾波器的新算法在不斷涌現(xiàn)。

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作者信息:

張書玉，王  婷

(南京林業(yè)大學 信息科學技術(shù)學院，江蘇 南京210037)