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给出一种基于粒子群优化算法（PSO）的模拟滤波器优化设计方法。传统的模拟滤波器的精度与效率均较差,引入PSO算法可对滤波器参数进行寻优。将滤波器的设计问题转化为滤波器参数的优化问题,然后利用粒子群优化算法对整个参数空间进行高效搜索以获得最优解;通过变异、重新随机化及采用自适应的惯性权重,提高了算法的搜索效率及收敛性。实例计算表明了算法在该类问题中的有效性和可行性。