基于PCA-XGBoost算法的哑铃状SIR差分滤波器设计

随着多业务无线通信技术的发展,具有共模抑制能力的差分带通滤波器越来越受到人们的关注,但是设计差分微带滤波器的传统方法过程复杂且耗时较长。针对这些问题,结合非线性赋权的极限梯度提升(eXtreme Gradient Boosting,XGBoost)算法,通过训练和学习滤波器结构参数和相应频率响应S参数的关系辅助进行滤波器的设计,设计了一款基于改进阶跃阻抗谐振器(Stepped Impedance Resonator,SIR)的哑铃状差分带通滤波器。该滤波器的中心频率为2.6 GHz,相对带宽为7.3%,通带内插入损耗优于0.95 dB,回波损耗优于20 dB,通带内共模抑制优于42 dB,并且具有较宽的阻带。实物测试结果与算法预测结果的一致性,验证了PCA-XGBoost算法(Principal Component Analysis,PCA)用于滤波器辅助设计的可行性。

一种基于优化分布式算法的FIR滤波器设计

本文针对采用分布式算法设计实现高阶FIR滤波器时,RAM资源占用较多的问题,提出了一种分布式算法的优化方法。讨论了分布式算法的基本原理,给出了分布式算法的优化方法并进行FPGA设计。结果表明,优化分布式算法相比于传统分布式算法,RAM资源占用量减少50%,具有良好的工程应用价值。

基于改进型多目标粒子群算法的光伏并网逆变器LCLLC滤波器参数优化方法

LCLLC型滤波器同时具有LCL和LLCL型滤波器的优点,即高频谐波衰减效果好,又可以滤除开关频率处的谐波,其性能主要取决于参数的设计。然而,LCLLC型滤波器参数设计复杂,传统设计方法过于保守且成本较高,单目标算法和传统的多目标优化算法存在权重选择困难、收敛性差和优化效果不佳的问题。通过对LCLLC滤波器的谐波进行分析,提出一种多目标参数优化方法,将纹波电流最小化、谐波电流衰减比最小化、总成本最小化作为优化目标,利用提出的三方竞争纵横交叉多目标粒子群算法,得到LCLLC型滤波器的最优参数组合,并利用Matlab/Simulink软件对光伏并网系统中的LCLLC型滤波器进行仿真。结果表明,设计方案正确、有效。

一种无谐振C型滤波器的优化设计方法

现有无功补偿电容谐振抑制方法通常将无功补偿电容配置为无谐振C型滤波器,以降低谐振带来的谐波电压放大与滤波器有功损耗。但在抑制低频谐振时,无谐振C型滤波器的元件参数可选择范围较小,难以在实现低频谐振抑制的同时兼顾滤波器配置成本。针对这一问题,文中提出一种无谐振C型滤波器优化设计方法。首先,设计一种改进C型滤波器结构,在传统C型滤波器结构中增加低频谐振抑制单元,消除滤波器潜在低频谐振点;然后,建立计及滤波器配置成本、有功损耗、谐振抑制性能及元件参数选择范围的滤波器元件参数配置模型,求解改进C型滤波器元件参数最优值。最后,通过仿真对比证明,改进C型滤波器在控制配置成本与有功损耗的基础上,能明显降低谐波放大系数,具有更好的谐振抑制性能。

自适应滤波器的FPGA硬件实现

采用LMS算法和FIR框架结构,对一种基于FPGA硬件的自适应滤波器系统的实现方法展开探讨。系统采用自顶向下的模块化方案设计16阶自适应滤波器。顶层文件包含两个接口、FIR滤波、误差计量和抽头系数共5个模块。系统参数前期均由MATLAB仿真验证选取最优值。硬件测试平台选用以ZYNQ-7000系列芯片为核心的开发板。加噪正弦波信号经系统滤波处理后通过示波器观测,显示去噪效果良好,且通过逻辑分析仪抓取的结果与MATLAB理论仿真结果符合度较好。系统可以封装成一个自适应反复调用的功放IP核,适用于音频、图像、视频等信号滤波处理领域,具有一定的工程应用价值。

基于伽玛通滤波器的双谱特征语音可懂度算法

针对现有的语音可懂度评价方法不能真实贴近人耳对语音的感知过程,提出一种基于人耳听觉特性的双谱特征预测语音可懂度评价(Gammatone-bspectral speech intelligibility metric, GBSIM)算法。充分利用双谱可以检测语音信号中的非线性相位耦合,抑制非高斯信号中的高斯噪声的特性,采用可以模拟人工耳蜗模型的Gammatone滤波器组,通过滤波处理将输入的语音信号分为32个听觉子频带,用三阶统计量对每个子频带的语音信号进行双谱估计并提取单一特征值来计算语音的可懂度。实例验证结果表明,该方法对信号失真变化敏感,其评价结果与主观评价具有很高的相关度,相对于传统的语音可懂度评价算法具有更好的评价效果。

多策略离散人工蜂群算法设计FIR低通数字滤波器

针对人工蜂群(Artificial Bee Colony,ABC)算法在解决复杂问题表现出来精度不高以及收敛速度较慢的不足,提出了一种融合折射学习和Lévy飞行的多策略离散人工蜂群算法(Discrete Artificial Bee Colony Fusing Refraction Learning and Lévy flight,DABC-RL),用于设计有限长脉冲响应(Finite Impulse Response,FIR)低通数字滤波器,以期进一步提高其滤波性能。在DABC-RL算法中,一方面,Lévy飞行策略用于增强ABC算法的局部搜索能力,折射学习用于增强ABC算法的全局搜索能力;另一方面,通过设计合适的离散编码方案对DABC-RL算法中的候选解进行离散化,使其适合于设计FIR低通数字滤波器。为了测试所提的DABC-RL算法设计的FIR低通数字滤波器的性能,选取由ABC算法、基于折射学习的refrPSO算法所设计的FIR低通数字滤波器作为对比算法。实验结果表明,相比其他算法,DABC-RL算法所设计的FIR低通数字滤波器的性能最好,且获得了最快的收敛精度和收敛速度。

三维体声波滤波器芯片电-力-热耦合建模与仿真

为了直接、高效地建模和分析实际复杂的三维(3D)体声波(BAW)滤波器结构电-力-热耦合效应,文章采用一种基于有限元方法的电-力-热耦合算法。首先,建模BAW滤波器的3D几何模型,设置几何结构内部的材料属性以及材料参数。其次,构建基于有限元(FEM)算法的固体力学和静电场耦合的电-力耦合算法。然后,在电-力耦合算法基础之上考虑BAW滤波器内部由于压电材料在工作过程中机械损耗产生的热耗散问题,建立直接求解的电-力-热耦合算法。该电-力-热耦合算法使用COMOSL软件内部的一种新型自主化的画网格技术。最终,得出一个工作带宽在2.27~2.44GHz,带内损耗在3dB以内,带外抑制在-20dB以下的BAW滤波器内部电-力-热耦合仿真结果。

一种改进雅可比算法的频域临界采样图滤波器组

频域临界采样图滤波器组需要对拉普拉斯矩阵进行特征分解,这导致了该框架计算复杂度过高。针对该问题,采用改进雅可比算法近似求解该框架的特征矩阵,从而降低计算复杂度。改进的雅可比算法将近似求解特征矩阵的问题归结为一个带约束的优化问题,将拉普拉斯矩阵的近似误差作为目标函数,以近似特征矩阵的稀疏正交性作为约束条件,从而求解出近似特征矩阵。理论和仿真实验结果表明,近似特征矩阵用于频域临界采样图滤波器组不会改变其完全重构条件,且与现有的频域临界采样图滤波组相比,改进的雅可比算法在降低计算复杂度的同时保持了良好的去噪性能。

基于增广卡尔曼滤波器的时域传递路径分析方法

时域传递路径分析方法用于解决瞬态工况下复杂系统振动噪声问题不仅未能解决自然频率附近频响函数矩阵的病态问题,而且利用现有频域信息转换提取得到的所需时域信息精度较低,因此提出一种基于增广卡尔曼滤波器的时域传递路径分析方法。该方法采用增广卡尔曼滤波器辅以遗传算法估计时域工况载荷,通过最小二乘算法辨识单位脉冲响应函数,将时域工况载荷和对应的单位脉冲响应函数进行线性卷积以计算各传递路径的时域贡献量。算例表明,所提方法采用的增广卡尔曼滤波器载荷识别误差小于传统方法的去卷积滤波器所识别载荷的误差,最小二乘算法辨识的单位脉冲响应函数误差小于对频响函数直接进行快速逆傅里叶变换或者构造有限单位脉冲响应滤波器的误差,且所提方法在复杂结构上也同样具有较小的误差。

电驱系统高压无源EMI滤波器建模研究

实际工程中,通常使用无源EMI滤波器来抑制电磁干扰(electromagnetic interference,EMI),准确的滤波器模型对滤波器的性能仿真及优化设计具有重要意义。为此,对磁环的频变特性进行等效,采用全电路方法建立精准的EMI滤波器模型。首先,建立磁环的共模和差模高频等效电路模型,模型参数通过遗传算法获得;基于阻抗计算公式建立了X、Y电容的高频电路模型;然后,利用有限元提取了母排、接地以及PCB走线的寄生参数;根据共、差模等效原则建立0.009~60 MHz频段的全电路模型,该模型与滤波器实际的结构相对应,同时包含共模特性和差模特性;最后,通过插入损耗和端口阻抗验证了模型的有效性。

基于人工免疫算法的里奥型液晶调谐滤波器优化设计

为满足液晶可调谐滤波器(Liquid Crystal Tunable Filter,LCTF)滤波性能和多参数优化的需求,本文提出了一种基于人工免疫算法(Immune Algorithm,IA)的里奥(Lyot)型LCTF优化设计方法。该方法以Lyot型LCTF的光透过率、透射主峰的半高宽(Full Width at Half Maximum,FWHM)、截止区旁瓣抑制(Side Lobe Suppression,SLS)等滤波器基本光谱性能指标为评价函数,基于特定评价函数约束下的全局寻找LCTF最佳液晶盒厚度和驱动电压配置参数组合进行优化设计。仿真结果表明,IA算法优化后的LCTF与传统Lyot型LCTF相比,旁瓣抑制效果提升了73.42%,整体滤波效果提升了13.90%,同时用可调控评价函数权重来实现滤波器性能的智能调控以满足不同应用场景需求。该设计方法可避免传统滤波器对器件厚度线性精度的严重依赖,不仅在液盒厚度、级数选择上更加灵活,可改善光谱响应时间和光透过率,而且省略了繁琐的实验调试工作量,具有一定的研发高效性、实用性以及经济性。

融合加窗和自适应加权引导滤波改进的Canny算法

针对Canny算法滤波过程中图像细节部分缺失和无法有效去除噪声,并且无法动态识别图像边缘的问题,提出一种融合加窗和自适应加权引导滤波的Canny算法。该算法对Canny算法做出两点改进:一是使用加窗滤波器对图像进行处理,有效滤除噪声,然后对图像进行数学形态学滤波处理,有效增强图像边缘;二是引入分段权值模型对引导滤波算法的正则化参数自适应修正,使其能够根据梯度信息区分边缘和非边缘,从而达到动态识别图像边缘的效果。相比传统Canny算法,改进算法处理后的信噪比提高了1.05~5.22 dB,品质因数提高了0.16~0.35。实验结果表明:改进算法能有效滤除椒盐噪声,识别出比较清晰和完整的边缘。

基于改进人工蜂群算法的体声波滤波器自动布局

针对体声波(BAW)滤波器布局中芯片面积利用率低、设计周期长、制造成本高等问题,提出了一种基于改进人工蜂群算法的BAW滤波器自动布局方法。首先,构建了自动布局的评价模型,通过结合利用圆形容器的顺序布局和基于旋转角度编码的聚拢布局来简化自动布局的难度;同时,采用了一种改进人工蜂群算法去搜寻BAW滤波器的最优顺序布局和聚拢布局方案;最后,结合多组BAW滤波器的设计案例验证自动布局算法的有效性,其布局有效面积占比提升约17%,整体布局呈方形,且完成滤波器的自动布局仅需30 min。结果表明在保证BAW滤波器性能的前提下,提出算法可有效提升芯片面积利用率、大幅缩减滤波器的设计周期。

基于智能优化算法的FIR数字滤波器设计

使用频率采样法设计FIR数字滤波器时,在通带与阻带之间设置适当的非零过渡点可极大改善滤波器的幅度特性,但过渡点最佳采样值难以确定,可以使用智能优化算法解决上述问题。在设置一个,两个和三个过渡点时,使用遗传算法、粒子群算法和模拟退火算法,在最大误差最小,阻带最大误差最小,最小二乘以及阻带最小二乘准则下,分别求解过渡点最佳采样值,并使用五种评价指标对比不同算法在不同滤波器优化准则下的优化效果。实验结果表明,在设置不同数量过渡点的情况下,使用智能优化算法均可得到阻带幅度特性优于查找表数据的过渡点最佳采样值,三种算法中模拟退火算法优化效果最佳,四种滤波器优化准则中阻带最大误差最小准则下的优化效果最佳。

一种改进的相关滤波目标跟踪算法研究

针对目标跟踪中的目标运动模糊、光照变化、尺度变化等多种因素影响所造成的跟踪目标丢失的问题,采用复合相关滤波器实现目标跟踪.利用位置相关滤波器估计目标位置;利用尺度相关滤波器估计目标尺度;在线更新两种滤波器以适应跟踪中的目标位置、表征变化.通过OTB2015数据集对算法进行验证,该算法准确度达到74.5%,成功率达到63%,跟踪速度达到165fps.实验表明,该算法可对目标运动模糊、光照变化、尺度变化序列中的目标进行有效跟踪,在多个指标上优于其他多个比较算法.

基于卡尔曼滤波器的微震到时拾取技术研究

在实际微震监测过程中,由于监测环境复杂多变,所以监测系统受多种因素的影响,极易造成采集到的微震信号含有大量噪音,为了能够更好的进行预警定位,必须有效降低噪音带来的影响。基于这一思想,文章通过将卡尔曼滤波器与改进的M-AIC到时拾取算法结合应用到微震监测领域中去,通过利用C#编程语言将其复现,然后运用真实微震数据进行验证。证实了卡尔曼滤波算法具有良好的滤波效果,验证了所提方法的有效性。

基于改进蝗虫优化算法的FIR滤波器设计

针对蝗虫优化算法(GOA)在设计有限脉冲响应(FIR)数字滤波器时易陷入局部最优等问题,引入参数c非线性递减、自适应步长的Levy飞行策略,提出一种改进的蝗虫优化算法(IGOA)并将其应用在FIR数字滤波器设计上。仿真结果表明与原始GOA和粒子群算法(PSO)相比,改进的蝗虫优化算法设计FIR数字滤波器时更加稳定、有效。

基于分布式算法的线性相位滤波器设计及优化

设计了一种实现等波纹带通滤波的线性相位FIR滤波器,分布式算法被用于具体实现过程,并在此基础上进行优化。根据Ⅰ类线性相位滤波器的系数特点,对滤波器进行降阶。通过拆分查找表,减少查找表的规模,从而减小芯片面积。采用并行计算改进分布式算法体系结构,提高运算速度。最后,用Modelsim对不同频率正弦信号进行滤波仿真。

基于快速FIR算法的自适应滤波器的VLSI实现

[目的]自适应滤波器能根据优化算法来自动调整传递函数,是一种强大的自适应系统,在信号处理、通信、雷达、声呐、地震学、导航系统和生物医学工程等领域有着广泛应用。随着集成电路工艺技术的发展,电路功耗显得尤为重要,可提升收敛特性和吞吐率。[方法]本研究提出一种基于快速FIR算法的3并行延时LMS自适应滤波器的架构,设计一种新颖的硬件高效架构,用于并行自适应3条支路的权重更新。与传统滤波器结构相比,并行滤波器具有更高的吞吐率和更低的功耗。为提高自适应数字滤波器的收敛特性,从三条权值更新支路中选择一个具有更好系统性能的分支。采用细粒度的算术运算单元和重定时技术,能有效降低关键路径的延时。[结果]从ASIC综合结果可知,与现有最佳结构相比,本研究所提出的3并行9抽头滤波器架构的功耗降低近16%,面积延时积(ADP)降低近11%。[结论]本研究所提出的架构设计具有重要的实践指导意义。