Zastosowanie algorytmu pszczelego do projektowania filtrów cyfrowych NOI o nietypowych charakterystykach

• Autorzy: Słowik A. , Białko M.

Warianty tytułu

EN

Application of bees algorithm to design of IIR digital filters with non-standard characteristics

• Konferencja: Krajowa Konferencja Elektroniki. 7 ; 02-04.06.2006 ; Darłówko Wschodnie, Polska
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule przedstawiono zastosowanie algorytmu pszczelego do projektowania filtrów cyfrowych NOI o nietypowych charakterystykach amplitudowych. Filtry takie mają praktyczne zastosowanie w korektorach amplitudowych stosowanych np. w telefonii lub w aparatach słuchowych. Otrzymany rezultat ukazuje, że możliwe jest zastosowanie algorytmu pszczelego do projektowania stabilnych filtrów cyfrowych NOI o zadanych nietypowych charakterystykach amplitudowych.

EN

In the paper an application of bees algorithm to design of IIR digital filters with non-standard amplitude characteristics is presented. Such filters have practical application in amplitude equalizers used for example in telephony or in hearing aids equipment. The result obtained using proposed method shows that application of bees algorithm to design of stable IIR digital filters with given non-standard amplitude characteristics is possible.

Słowa kluczowe

PL

sztuczna inteligencja; algorytmy pszczele; projektowanie filtrów cyfrowych NOI; nietypowe charakterystyki amplitudowe

EN

artificial intelligence; bees algorithms; IIR digital filter design; non-standard amplitude characteristics

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Elektronika : konstrukcje, technologie, zastosowania
• Rocznik: 2008
• Tom: Vol. 49, nr 11
• Strony: 193--195
• Opis fizyczny: Bibliogr. 19 poz., wykr.

Twórcy

autor

Słowik A.

autor

Białko M.

• Politechnika Koszalińska, Wydział Elektroniki i Informatyki

Bibliografia

• [1] Lyons R.: Wprowadzenie do cyfrowego przetwarzania sygnałów.WKŁ, Warszawa 2000.
• [2] Chen S., Istepanian R. H., Luk B. L.: Digital IIR filter design using adaptive simulated annealing. Digital Signal Processing, Vol. 11, No. 3, pp. 241-251, July 2001.
• [3] Goldberg D.: Algorytmy genetyczne i ich zastosowania. WNT, Warszawa 1998.
• [4] Michalewicz Z.: Algorytmy genetyczne + struktury danych = programy ewolucyjne. WNT, 1999.
• [5] Arabas J.: Wykłady z algorytmów ewolucyjnych. Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, Warszawa, 2001.
• [6] Rainer S., Price K.: Differential Evolution -A Simple and Efficient Heuristic for Global Optimization over Continuous Spaces. Journal of Global Optimization Vol. 11, 1997, pp. 341-359.
• [7] Price K. V.: An Introduction to Differential Evolution. in David Corne, Marco Dorigo, and Fred Glover, editors, New Ideas in Optimization, pp. 79-108, McGraw-Hill, London, UK, 1999.
• [8] Dorigo M., Maniezzo V., & Colorni A.: Ant System: Optimization by a colony of cooperating agents. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics-Part B, 26(1 ):29-41, 1996.
• [9] Colorni A., Dorigo M., Maniezzo V.: Distributed Optimization by Ant Colonies. Proceedings of the First European Conference on Artificial Life, F. J. Varela and P. Bourgine (Eds.), MIT Press, Cambridge, MA, 134-142, 1992.
• [10] Eberhart R. C., Kennedy J.: A new optimizer using particle swarm theory. Proceedings of the Sixth International Symposium on Micromachine and Human Science, Nagoya, Japan. pp. 39-43, 1995.
• [11] Kennedy J., Eberhart R. C: Particle swarm optimization. Proceedings of IEEE International Conference on Neural Networks, Piscataway, NJ. pp. 1942-1948, 1995.
• [12] Pham D. T., Ghanbarzadeh A., Koç E., Otri S., Rahim S., Zaidi M.: The Bees Algorithm - A Novel Tool for Complex Optimisation Problems. IPROMS 2006, Intelligent Production, Machines and Systems, Elsevier, 2006.
• [13] Pham D. T., et al.: Technical Note: "Bees Algorithm". Manufacturing Engineering Centre, Cardiff University: Cardiff, 2005.
• [14] Krusienski D. J., Jenkins W. K.: Particle swarm optimization for adaptive IIR filter structures. Evolutionary Computation, 2004, CEC 2004, Congress on Vol. 1, Issue, 19-23 June 2004 Page(s): 965-970.
• [15] Karaboga N.: Digital IIR filter design using differential evolution algorithm. EURASIP Journal on Applied Signal Processing,
• [16] Karaboga N., Kalinli A., Karaboga D.: Designing digital IIR filters using ant colony optimisation algorithm. Engineering Applications of Artificial Intelligence, Vol. 17, Issue 3, April 2004, pp. 301-309.
• [17] Słowik A., Białko M.: Design and Optimization of IIR Digital Filters with Non-Standard Characteristics Using Particle Swarm Optimization. 14th IEEE International Conference on Electronics, Circuitsand Systems, ICECS 2007, pp. 162-165, December 11-14, Marrakech, Morocco, 2007.
• [18] Słowik A., Białko M.: Design of IIR Digital Filters with Non-standard Characteristics Using Differential Evolution Algorithm. Bulletin of the Polish Academy of Sciences, Technical Sciences, Vol. 55, Issue 4, 2007, pp. 359-363.
• [19] Słowik A., Białko M.: Ewolucyjne projektowanie filtrów cyfrowych IIR o nietypowych charakterystykach amplitudowych. III Krajowa Konferencja Elektroniki, Politechnika Koszalińska, Wydział Elektroniki, Kołobrzeg, Czerwiec 2004, ss. 345-350. vol. 2005, no. 8, pp. 1269-1276.