【摘 要】
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将一种基于反向学习的改进粒子群优化算法（OPPSO）应用于设计具有线性相位的低通FIR数字滤波器。该算法通过求解粒子位置的反向解来增加找到最优解的概率，从而求得一组使所述滤波
【机 构】
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武汉大学软件工程国家重点实验室,武汉大学计算机学院
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将一种基于反向学习的改进粒子群优化算法（OPPSO）应用于设计具有线性相位的低通FIR数字滤波器。该算法通过求解粒子位置的反向解来增加找到最优解的概率，从而求得一组使所述滤波器最优的参数组合。同时，在试验中引入一种更具有现实意义的接近于理想滤波器的零相位滤波器作为对比。试验结果表明，该算法在设计线性相位低通FIR数字滤波器上具有良好的优化效果。
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