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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:鍾秉勝
研究生(外文):Ping-Sheng Chung
論文名稱:應用微分演化演算法於數位濾波器參數估測
論文名稱(外文):Using a differential evolution algorithm to estimate the oefficients of digital filter
指導教授:張偉德
指導教授(外文):Wei-Der Chang
學位類別:碩士
校院名稱:樹德科技大學
系所名稱:電腦與通訊研究所
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2007
畢業學年度:95
語文別:中文
論文頁數:40
中文關鍵詞:微分演化演算法數位濾波器
外文關鍵詞:Differential evolution algorithmdigital filters
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本論文應用微分演化演算法進行數位濾波器的係數估測。我們將待求的濾波器係數用一組參數向量表示,這些參數向量經由微分進化演算法的突變、交配、選擇等機制來產生較佳的子代。微分演化演算法的特點是它的運算方式是直接以實數方式進行,如此可以降低演化過程的複雜度。最後我們將微分演化演算法應用於數位濾波器的係數估側,包括:線性的無限脈衝響應濾波器以及非線性有理濾波器等,以驗證本文所提出設計方法是有效的。
This thesis is to apply the differential evolution algorithm to the coefficient estimation of digital filters. The estimated filter coefficients are first represented as a set of parameter vector, and then these vectors undergo mutation, crossover, and selection operations of the differential evolution in order to obtain better offspring. The advantage of the differential evolution algorithm is that it completely uses the real-valued computations during evolutionary processes. We finally apply the proposed differential evolution algorithm to the coefficient estimations of various digital filters, including linear infinite impulse response filter and nonlinear rational digital filter. Simulation results are given to verify the validation of the proposed method.
第一章 序論----------------------------------- 1
1.1 研究背景------------------------------- 1
1.2 研究目的------------------------------- 1
1.3 論文架構------------------------------- 2
第二章 數位濾波器簡介------------------------- 3
2.1 簡介----------------------------------- 3
2.2 轉移函數------------------------------- 3
2.3 FIR濾波器架構-------------------------- 3
2.4 IIR濾波器架構-------------------------- 4
2.5 非線性有理濾波器架構------------------- 5
2.6 數位濾波器穩定性之探討----------------- 6
第三章 濾波器的架構及其估測表示式--------- 9
3.1 濾波器的架構與估測表示式--------------- 9
3.2 參數向量------------------------------- 10
第四章 微分演化演算法------------------------- 12
4.1 簡介----------------------------------- 12
4.2 初始族群------------------------------- 13
4.3 適應函數------------------------------- 13
4.4 突變----------------------------------- 13
4.5 交配----------------------------------- 14
4.6 選擇----------------------------------- 15
第五章 實驗模擬與分析------------------------- 16
5.1 簡介----------------------------------- 16
5.2 無外部干擾之估測----------------------- 16
5.3 加入外部干擾時的濾波器係數估測--------- 28
5.4 非線性的有理濾波器的參數估測----------- 35
第六章 總結與未來展望------------------------- 38
參考文獻 --------------------------------------- 39
[1]Van de Vegte, 2001, Fundamentals of Digital Signal Processing, Prentice Hall.
[2]C. T. Lin, C. F. Juang, 1997, “An adaptive neural fuzzy filter and its applications”, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics-Part B: Cybernetics, vol. 27(4), pp. 635-656.
[2]M. N. Nounou, B. R. Bakshi, 1999, “On-line multiscale filtering of random and gross errors without process models”, AIChE Journal, vol. 45(5), pp. 1041-1058.
[4]R. Storn, K. Price, 1997, “Differential evolution – a simple and efficient heuristic for global optimization over continuous spaces”, Journal of Global Optimization, vol. 11, pp. 341-359.
[5]R. Storn, 1999, “System design by constraint adaptation and differential evolution”, IEEE Transactions on Evolutionary Computation, vol. 3 (1), pp. 95-99.
[6]R. Joshi, A.C. Sanderson, 1999, “Minimal representation multisensor fusion using differential evolution”, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics – Part A: Systems and Humans, vol. 29 (1), pp. 63-76.
[7]蒙以正,2005,數位訊號處理應用MATLAB,旗標出版,台北。
[8]Simon Haykin.Barry Van Veen,2001,訊號與系統,蔡研權,2002,全華出版,台北
[9]Q. M. Zhu, “A back propagation algorithm to estimate the parameters of non-linear dynamic rational models”, Applied Mathematical Modeling, vol. 27, pp. 169-187.
[10]S. L. Cheng, C. Hwang, 2001, “Optimal approximation of linear systems by a differential algorithm”, IEEE Transactions on System, Man, and Cybernetics-Part A: System and Human, vol. 31 (6), pp. 698-707.
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