research centers


Search results: Found 1

Listing 1 - 1 of 1
Sort by

Article
DESIGN OF LINEAR PHASE LOW PASS FINITE IMPULSE RESPONSE FILTER BASED ON PARTICLE SWARM OPTIMIZATION ALGORITHM
تصميم مرشح خطي الطور ذو استجابة اندفاع متناهية بالاعتماد على خوارزمية تحسين سرب الجسيمات

Author: Ali Subhi Abbood علي صبحي عبود
Journal: DIYALA JOURNAL OF ENGINEERING SCIENCES مجلة ديالى للعلوم الهندسية ISSN: 19998716/26166909 Year: 2015 Volume: 8 Issue: 2 Pages: 134-150
Publisher: Diyala University جامعة ديالى

Loading...
Loading...
Abstract

Digital filtering is one of the main fundamental aspect of digital signal processing (DSP). Finite Impulse Response (FIR) digital filter design involves multi parameter optimization, on which the existing optimization algorithm may does not work efficiently. Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm is a bio-inspired optimization algorithm which has been empirically demonstrated to perform well on many optimization problems. It is widely used to find the global optimum solution in a complex search space.This paper presents the design of linear phase low pass FIR filter using particle swarm optimization (PSO) algorithm and discuss the influence of changing the PSO algorithm parameters such as the inertia weight (w), cognitive (c1) and social (c2) on the FIR filter design problem. Also the linear phase low pass FIR filter has been designed using the conventional genetic algorithm (GA) and a comparison has been made.The simulation results show that PSO algorithm is better than the conventional GA with more rapidly convergence speed and better performance of the designed filter.The FIR filter design using PSO algorithm is simulated using MATLAB programming language version 7.

الترشيح الرقمي هو احد الجوانب الرئيسية لمعالجة الاشارة الرقمية (DSP). تصميم مرشح ذو استجابة اندفاع متناهية (FIR) ينطوي ضمن التحسين المتعدد الحدود، بحيث ان خوارزميات التحسين الموجودة حاليا ربما لا تعمل بالكفاءة المطلوبة. خوارزمية تحسين سرب الجسيمات (PSO) هي خوارزمية تحسين مستوحاة من علم الاحياء والتي ثَبُتَ تجريبيا الاداء الجيد لها في العديد من مشاكل التحسين. وتستخدم هذه الخوارزمية على نطاق واسع لإيجاد الحل الامثل في فضاء البحث المعقد.هذه المقالة تعرض طريقة تصميم مرشح خطي الطور ذو استجابة اندفاع متناهية بالاعتماد على خوارزمية تحسين سرب الجسيمات ومناقشة تأثير تغيير معاملات خوارزمية تحسين سرب الجسيمات مثل معامل وزن الجمود ((w) inertia weight) ومعامل المعرفة (cognitive (c1)) ومعامل المجتمع (social (c2)) على مشكلة تصميم مرشح ذو استجابة اندفاع متناهية (FIR). كذلك فان المرشح الخطي الطور ذو استجابة الاندفاع المتناهية تم تصميمة باستخدام الخوارزمية الجينية (GA) وتم عمل مقارنه بينهما.تظهر نتائج المحاكاة ان خوارزمية تحسين سرب الجسيمات (PSO) هي افضل من الخوارزمية الجينية (GA) التقليدية من حيث سرعة التقارب نحو الحل الامثل والاداء.تصميم المرشح ذو استجابة الاندفاع المتناهية (FIR) باستخدام خوارزمية تحسين سرب الجسيمات (PSO) تمت محاكاتها باستخدام لغة برمجة ماتلاب نسخة .7

Listing 1 - 1 of 1
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (1)


Language

English (1)


Year
From To Submit

2015 (1)