摘 要: 在数字信号处理的各种应用中，数字滤波器扮演者十分重要的角色，IIR数字滤波器是一类重要的滤波器，它用较低的阶数就可以实现很好的频率选择特性.因此在通信、语音与图像信号处理、HDTV、生物医学以及地震勘测等许多方面都得到了广泛的应用.

粒子群算法（Particle Swarm Optimization,PSO）是通过模拟鸟群觅食行为而发展起来的一种基于群体协作的随机搜索算法.粒子群算法收敛速度快、设置参数少、简单易实现，在解决非线性优化问题方面有突出的表现，已成为一种重要的优化工具.

本文基于粒子群优化算法的理论，首先探讨了粒子群优化算法及它的性能指标，包括算法原理、数学描述、参数的意义等.其次将粒子群优化算法应用在IIR数字滤波器的设计中，分析了IIR数字滤波器的原理和设计方法和实现步骤.

关键词：IIR；粒子群优化算法；数字滤波器

目录

摘要

ABSTRACT

第1章 绪论-1

1.1 研究背景及意义-1

1.2 国内外研究现状-1

1.3 本文的主要工作及安排-2

第2章 IIR数字滤波器的设计-3

2.1 数字滤波器设计-3

2.2 数字滤波器设计指标-3

2.3 IIR数字滤波器设计方法-5

2.4 IIR数字滤波器的概述-6

2.5 IIR数字滤波器设计方法-7

2.6 IIR数字滤波器的优化设计-8

2.7 传统IIR数字滤波器的缺点与PSO算法设计的优点-10

第3章 粒子群优化算法-13

3.1 粒子群算法的原理-13

3.2 一种改进后的粒子群优化算法-16

3.3 本章小结-16

第4章 基于粒子群优化算法的IIR数字滤波器的设计-19

4.1 传统滤波器的设计-19

4.2 优化后的滤波器及仿真-20

4.3 本章小结-26

第5章 结论与展望-27

参考文献-28

致  谢-29