Parampal Singh

Os filtros digitais desempenham um papel vital no processamento digital de sinais, sendo preferidos em compara o com os filtros anal gicos devido a v rias vantagens, como a resposta de fase linear e a maior atenua o da banda de paragem. Na categoria de filtros digitais, os filtros FIR s o uma escolha adequada, uma vez que n o introduzem distor o de fase e sofrem menos com os efeitos do ru do de arredondamento e dos erros de quantiza o do coeficiente. Os m todos tradicionais de projeto de filtros FIR s o o m todo da janela e o m todo de Parks-McClellan. A principal limita o destes m todos o facto de n o resultarem num filtro FIR timo, uma vez que n o permitem o controlo individual dos erros de aproxima o em v rias bandas. Esta tese centra-se na aplica o de t cnicas de intelig ncia computacional (IC) ao projeto de filtros FIR digitais. As t cnicas de intelig ncia computacional t m sido largamente utilizadas na conce o de filtros digitais em compara o com os m todos de conce o tradicionais, uma vez que permitem um melhor controlo dos par metros e uma melhor aproxima o ao filtro ideal. Uma vez que os m todos de pesquisa estoc stica provaram ser eficazes em ambientes n o lineares multidimensionais, todos os condicionalismos da conce o de filtros podem ser eficazmente resolvidos com a utiliza o destes algoritmos.

Les filtres num riques jouent un r le essentiel dans le traitement des signaux num riques. Ils sont pr f r s aux filtres analogiques en raison de divers avantages tels qu'une r ponse de phase lin aire et une att nuation plus importante de la bande d'arr t. Dans la cat gorie des filtres num riques, les filtres FIR constituent un choix appropri car ils n'introduisent aucune distorsion de phase et souffrent moins des effets du bruit d'arrondi et des erreurs de quantification des coefficients. Les m thodes traditionnelles de conception des filtres FIR sont la m thode des fen tres et la m thode Parks-McClellan. La principale limitation de ces m thodes est qu'elles n'aboutissent pas un filtre FIR optimal car elles ne permettent pas un contr le individuel sur les erreurs d'approximation dans les diff rentes bandes. Les techniques d'intelligence informatique ont t largement utilis es dans la conception de filtres num riques par rapport aux m thodes de conception traditionnelles car elles permettent un meilleur contr le des param tres et une meilleure approximation du filtre id al. Les m thodes de recherche stochastique s' tant av r es efficaces dans un environnement non lin aire multidimensionnel, toutes les contraintes de la conception du filtre peuvent tre efficacement prises en compte par l'utilisation de ces algorithmes.

I filtri digitali svolgono un ruolo fondamentale nell'elaborazione dei segnali digitali e sono preferiti rispetto ai filtri analogici per via di vari vantaggi, come la risposta di fase lineare e la maggiore attenuazione della banda di arresto. Nella categoria dei filtri digitali, i filtri FIR sono una scelta adeguata poich non introducono distorsione di fase e soffrono meno degli effetti del rumore di arrotondamento e degli errori di quantizzazione dei coefficienti. I metodi tradizionali di progettazione dei filtri FIR sono il metodo delle finestre e il metodo Parks-McClellan. Il limite principale di questi metodi che non permettono di ottenere un filtro FIR ottimale, in quanto non consentono un controllo individuale sugli errori di approssimazione nelle varie bande. Le tecniche di intelligenza computazionale sono state ampiamente utilizzate nella progettazione di filtri digitali rispetto ai metodi di progettazione tradizionali, perch forniscono un migliore controllo dei parametri e una migliore approssimazione al filtro ideale. Poich i metodi di ricerca stocastica si sono dimostrati efficaci in un ambiente multidimensionale non lineare, tutti i vincoli della progettazione del filtro possono essere efficacemente presi in considerazione dall'uso di questi algoritmi.

Sie werden im Vergleich zu analogen Filtern aufgrund verschiedener Vorteile wie linearem Phasengang und h herer Stoppbandd mpfung bevorzugt. In der Kategorie der digitalen Filter sind FIR-Filter eine geeignete Wahl, da sie keine Phasenverzerrung verursachen und weniger unter den Auswirkungen von Abrundungsrauschen und Koeffizientenquantisierungsfehlern leiden. Die traditionellen FIR-Filterentwurfsmethoden sind die Fenstermethode und die Parks-McClellan-Methode. Die Haupteinschr nkung dieser Methoden besteht darin, dass sie nicht zu optimalen FIR-Filtern f hren, da sie keine individuelle Kontrolle ber die Approximationsfehler in verschiedenen B ndern erlauben. Diese Arbeit konzentriert sich auf die Anwendung von Computational Intelligence (CI)-Techniken f r den Entwurf digitaler FIR-Filter. Da stochastische Suchmethoden sich in mehrdimensionalen nichtlinearen Umgebungen als effektiv erwiesen haben, k nnen alle Einschr nkungen des Filterentwurfs durch den Einsatz dieser Algorithmen effektiv ber cksichtigt werden.