1、基于人工蜂群算法的基于人工蜂群算法的FIR數(shù)字濾波器設(shè)計數(shù)字濾波器設(shè)計信號的獲取、傳輸、處理等都離不開濾波技術(shù)，數(shù)字濾波器比模擬設(shè)備有更多的優(yōu)點，如精度高、靈活性好、可靠性高，已廣泛應(yīng)用于電視、雷達、通信、遙感、圖像、生物醫(yī)學等各個領(lǐng)域，數(shù)字濾波技術(shù)也成為數(shù)字信號分析和處理技術(shù)的重要分支。按照單位抽樣響應(yīng)的時域特性，數(shù)字濾波器可以分為無限長單位脈沖響應(yīng)（IIR）濾波器和有限長單位脈沖響應(yīng)（FIR）濾波器。FIR數(shù)字濾波器的突出優(yōu)點在于可

2、以做到嚴格的線性相位，同時也可以具有任意的幅度特性，此外，它的傳遞函數(shù)沒有極點，保證了設(shè)計出的濾波器一定是穩(wěn)定的[12]。簡單地說，設(shè)計數(shù)字濾波器就是要找到一組能滿足特定濾波要求的系數(shù)向量。FIR數(shù)字濾波器的設(shè)計方法很多，較為典型的是窗函數(shù)法、最優(yōu)化設(shè)計法和頻率采樣法。其中，頻率采樣法中常用于增大阻帶衰減的方法有三種。⑴加寬過渡帶寬，以犧牲過渡帶換取阻帶衰減的增加。⑵增大N，代價是濾波器階數(shù)增加，運算量增加。⑶過渡帶的優(yōu)化設(shè)計，利用最優(yōu)

3、化方法確定過渡帶采樣點的值，得到要求的濾波器的最佳逼近。針對第三種方法，文獻[3]采用遺傳算法確定過渡帶樣本值，解決了傳統(tǒng)查表法不能保證數(shù)據(jù)是最優(yōu)的問題，實驗說明通過遺傳算法設(shè)計的FIR濾波器性能較查表法得到了改善。以此為參考，本函數(shù)延伸疊加的結(jié)果，逼近誤差的大小取決于理想頻率響應(yīng)曲線的形狀，曲線越平緩，則誤差越小。為了提高逼近的質(zhì)量，可以適當?shù)卦陬l率響應(yīng)的過渡帶內(nèi)插入采樣點，擴展過渡帶使其相對連貫，從而使得通帶和阻帶之間的變化坡度變緩

4、，以達到減少逼近誤差的目的。因此，過渡點的選取顯得至關(guān)重要也頗有難度。2蜂群算法2005年KarabogaD成功地將蜜蜂采蜜原理應(yīng)用于函數(shù)的數(shù)值優(yōu)化，并提出比較系統(tǒng)的人工蜂群算法。目前，關(guān)于ABC算法研究與應(yīng)用還處于初級階段，但由于其控制參數(shù)少、計算簡潔、易于實現(xiàn)、魯棒性強等特點，已成為群體智能領(lǐng)域的研究熱點之一，得到越來越多學者的關(guān)注。在ABC算法中，人工蜂群由引領(lǐng)蜂、跟隨蜂和偵察蜂三部分組成。優(yōu)化問題的可能解由蜜源的位置表示，解的適

5、應(yīng)度由蜜源的花蜜量表示，解的數(shù)量和引領(lǐng)蜂數(shù)量相等。首先ABC算法隨機產(chǎn)生SN個初始解。每個解都是一個D維的向量，D是待優(yōu)化參數(shù)的個數(shù)。經(jīng)過初始化后，蜂群的位置隨著引領(lǐng)蜂、跟隨蜂和偵察蜂搜索開始改變。引領(lǐng)蜂根據(jù)記憶中的局部信息調(diào)整其位置并檢查新蜜源的花蜜量。如果新位置的花蜜量比原來的多，則蜜蜂記住新的位置忘記舊的位置，否則保留舊的位置。在所有引領(lǐng)蜂完成搜索過程后，它們將在舞蹈區(qū)與跟隨蜂分享蜜源的花蜜信息和位置信息。跟隨蜂據(jù)此按與花蜜量相關(guān)