Application of Improved Particle Swarm Optimization Algorithm Based on GSO in Optimization Design of FIR Digital Filter

机译：基于GSO的改进粒子群优化算法在FIR数字滤波器优化设计中的应用。

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Aiming at the problem that the particle swarm optimization algorithm will fall into the local optimum, and improve the convergence speed of the algorithm as much as possible, an improved particle swarm optimization algorithm based on firefly position optimization is proposed, which is improved based on the standard firefly position optimization algorithm. Adaptive inertia weights are introduced and flight factors, chaos and mutation strategies are introduced. The improved algorithm is applied to the optimization design of FIR digital filter. The optimization algorithm is used to efficiently search the whole particle swarm space and obtain the optimal parameters. The simulation proves the superiority of the algorithm in convergence speed and precision.

机译：针对粒子群优化算法会陷入局部最优，并尽可能提高算法收敛速度的问题，提出了一种基于萤火虫位置优化的改进粒子群优化算法，并在此基础上进行了改进。标准萤火虫位置优化算法。介绍了自适应惯性权重，并介绍了飞行因子，混沌和突变策略。将该改进算法应用于FIR数字滤波器的优化设计。该优化算法用于有效搜索整个粒子群空间并获得最优参数。仿真证明了该算法在收敛速度和精度上的优越性。

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来源
《IEEE International Conference of Safety Produce Informatization》|2018年|84-87|共4页
会议地点 Chongqing(CN)
作者
Dong Hang; Xiaoyi Li;
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作者单位

Communications Officer School People's Liberation Army Engineering University;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类
关键词
chaos; FIR filters; particle swarm optimisation;

机译：混沌; FIR滤波器粒子群优化;

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