基于IPO智能粒子优化的IIR滤波器参数识别算法matlab仿真

目录

1.程序功能描述

2.测试软件版本以及运行结果展示

3.部分程序

4.算法理论概述

5.完整程序

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1.程序功能描述

        IIR（Infinite Impulse Response）滤波器即无限冲激响应滤波器，其输出不仅与当前和过去的输入有关，还与过去的输出有关。基于IPO智能粒子优化的IIR滤波器参数识别算法，是利用智能粒子优化算法来搜索 IIR 滤波器的最优参数，使滤波器的性能达到最佳。

2.测试软件版本以及运行结果展示

MATLAB2022A/MATLAB2024B版本运行

3.部分程序

[Bsoa,Asoa,Z_f,P_f] = func_Coff_est(bestpop)
[Hfilt1,Wfilt1]=freqz(Bsoa,Asoa,50);
disp([ ' Best Solution = '  num2str(bestpop)])
disp([ ' Best Fitness = '  num2str(bests(t-1))])

 

figure;
plot(bests,'k','LineWidth',2);
plot(bests,'.b','LineWidth',1);
hold on
plot(meanfits,'.r','LineWidth',1);
legend('best','mean')
xlabel('Iteration')
ylabel('适应度')
hold off


% 计算分子多项式Bipo的根（零点）
Z_f0 = roots(b0);
% 计算分母多项式Aipo的根（极点）
P_f0 = roots(a0);


figure;
subplot(121);
zplane(Z_f0,P_f0); 
legend('Zero','Pole');
xlabel('Real Part');
ylabel('Imaginary Plot');
title('优化前零极点图');
subplot(122);
zplane(Z_f,P_f); 
legend('Zero','Pole');
xlabel('Real Part');
ylabel('Imaginary Plot');
title('优化后零极点图');




H = abs(Hfilt);
Hdb=20*log10(H);
H1= abs(Hfilt1);
Hdb1=20*log10(H1);

figure;
subplot(121);
plot(Wfilt/512,Hdb);
grid
title('优化前chebyshev I bandpass filter幅度响应');
hold off

subplot(122);
plot(Wfilt1/512,Hdb1);
grid
title('优化后chebyshev I bandpass filter幅度响应');
hold off
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4.算法理论概述

IIR滤波器的核心是传递函数，其离散域表达式为：

        通过IPO优化算法，计算最优的滤波器参数，这是适应度函数的 “核心评判环节”，通过两步将 “频率响应差异” 转化为 “单一误差值”。通过循环计算每个频率点的误差平方：

abs(...)：取复数的模（因为频率响应是复数，模代表幅值，相位差异已包含在模的计算中）；

平方操作：放大较大误差的权重（使优化算法更关注与目标偏差大的频率点），同时避免正负误差抵消。

将所有频率点的误差平方平均后，转换为分贝（dB）形式：

Error(i)越小，说明第 i 组系数对应的滤波器与目标滤波器的频率响应越接近，在优化算法中被选为 “优秀个体” 的概率越高。

5.完整程序

VVV