10、滤波器设计中的频率变换与网络变换技术

滤波器设计中的频率变换与网络变换技术

1. 滤波器参数计算与特性分析

在滤波器设计中,我们首先需要确定一些关键参数。以下是一段代码示例,用于计算滤波器的相关参数:

Wc = 22000;
Ws = 28000;
r = 0.5;
Amax = -10*log10(1-r^2);
Amin = 40;
Rs = 1000;
RL = 1000;
N = CA_ORDER(Wc, Ws, Amax, Amin);
[G, Z, R_ZEROS, P, Wsnew] = (A_POLES [Wc, Ws, Amax, Amin, N];
Norder = 5;
% We select a 5th-order filter
Ladder = 0;
% 1 for a T ladder and 0 for a  ladder
[L,
C,
Rs,
RL,
Wo,
KI]
=
CA_LADDER(G,
Z,
R_ZEROS,
P,
Wc,
Ws,
Rs,
RL,
Ladder);
Z0 = []; T = 0;
% Used only for transmission lines
omega = [0:Ws/200:2*Ws];
H = LADDER_2_H(Norder, Z0, L, C, Rs, RL, K, omega, T);
Att = MAG_2_ATT(2*H);
% Normalize attenuation to 0 dB
subplot(’position’, [0.08 0.4 0.90 0.5]);
PLOT_ATTENUATION_S(omega, Anorm);
PLOT_LP_SPEC_S(Wc, Ws, Amax, 
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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