鞠艳杰[1]2004年在《进化型模拟有源滤波器的研究》文中提出基于遗传算法（GA）的数字进化思想自1992年被提出以来,在许多应用领域取得的很大成功，引起了广大学者的关注。应用该思想，将可编程逻辑元件和遗传算法(GA)融合在一起，产生了新的硬件流派——进化型硬件EHW(Evolvable Hardware)。近几年这一思想被引入到模拟电路中，将可编程位列和模拟电路相结合,又产生了模拟EHW,其实效性已经得到证实。滤波器作为信号处理和测量仪器的最基本的单元之一，已渗入现代电子技术的各个方面。现在将有源RC滤波器电路集成到一块芯片上已成为现实。但由于集成电路生产中参数的偏差是难以避免的,致使高精度模拟滤波器的成品率较低。所以我们把进化型硬件的思想引入模拟有源滤波器的设计中,提出了滤波器的模拟进化型硬件的结构,并用可编程四阶有源模拟滤波器的进化进行仿真实验。根据实验及进化型硬件的特点我们可知，采用模拟进化型硬件可以降低生产中的苛刻条件,每个进化型硬件经过进化之后都成为符合要求的滤波器(除了材料的物理损伤之外),从而可大幅度减低生产成本。另外,采用模拟进化型硬件还可以减小器件的尺寸,降低功耗。可以预见在不久的将来模拟进化型硬件会在精密模拟滤波器和高精度运算放大器的生产中,以及在精密传感器的制作中,获得广泛的应用。具有很高的科技、经济和社会效益。本文所做的主要工作是把进化型硬件的思想引入模拟有源滤波器的设计中,提出了进化型有源模拟滤波器的结构，针对有源模拟滤波器参数本身的特殊性设计了一种新的遗传算法；结合该算法，设计出一种符合实际要求的滤波器模拟进化型硬件的结构，实现了遗传算法和有源RC滤波器理论上的结合。在Pspice环境下对可编程四阶有源模拟滤波器的进化进行的模拟仿真结果表明，所得的进化型模拟有源滤波器完全可以满足设计要求。论文中所有用到的程序均是在VC++6.0环境下编译完成。
王洪刚[2]2006年在《进化型模拟滤波器的并行进化方法研究》文中研究说明基于遗传算法(GA)的数字进化思想自1992年被提出以来,在许多应用领域取得了很大成功,引起了广大学者的关注。应用该思想,将可编程逻辑器件和GA融合在一起,产生了新的硬件研究流派——进化型硬件(Evolvable Hardware;EHW)。近几年这一思想被引入到模拟电路中,将可编程位列和模拟电路相结合,产生了模拟进化型硬件,其实效性已经得到证实。随着现代电子电路技术的发展,模拟滤波器已成为高精度大规模集成电路中的一个基本模块,滤波器参数选择的好坏将在一定程度上影响整个系统的工作稳定性和噪声指标的好坏,如何更加精确地设计模拟滤波器参数是一个值得研究的课题。本文把EHW的思想引入模拟有源滤波器的设计中,阐述了EHW的概念、构成和机理,对硬件进化技术的基本原理与实现方法中的关键技术进行了详细研究。详细介绍了有源滤波器的基本理论和高阶滤波器的实现方法。给出了进化型模拟有源滤波器的硬件结构;并提出了优化滤波器参数的基于岛屿群体模型的并行遗传算法和改进的自适应并行遗传算法。上述算法克服了以往采用基本遗传算法存在易早熟、收敛速度缓慢的不足,具有较高的加速比和运算效率。以四阶切比雪夫低通滤波器的进化为例,给出了其并行进化的实现步骤,使用Pspice软件和Matlab软件对进化后的四阶低通滤波器的参数进行了电路仿真,其结果表明,所得到的进化型模拟有源滤波器完全可以满足设计要求。论文中所有用到的程序均是在VC++6.0环境下编译完成。
唐艳[3]2008年在《基于改进遗传算法的滤波器优化设计》文中研究表明采用遗传算法的思想用于滤波器优化设计是近年来设计滤波器的研究热点之一。本文主要研究采用改进的遗传算法进行有源滤波器的优化设计以及头部相关传递函数(HRTFs)的逼近问题。论文首先阐述了遗传算法的基本概念、构成要素、特点及遗传算法的改进技术,接着介绍了滤波器的基本原理、基本构成及经典设计方法,然后从改进的遗传算法对滤波器的优化设计方面展开一些探索性的研究。本文的主要贡献如下:1.深入研究了滤波器的设计理论。有源滤波器具有体积小、便于集成等优点,得到了广泛应用,对有源滤波器设计方法的改进有非常重要的意义。遗传算法(GA)是模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程而形成的一种概率搜索算法;而全局优化的优化方法是从总的传递函数出发,对电路参数进行设计。本文将遗传算法和全局优化的思想融合到一起来逼近切比雪夫有源低通滤波器。实验结果表明,这种方法克服了传统方法的一些不足之处,逼近效果有明显的改善。2.本文提出了改进的遗传算法逼近HRTFs。针对传统遗传算法逼近效果误差较大的问题,结合空间听觉的研究成果,从染色体编码、种群的初始化、适应度函数的设计,到遗传操作操作数的设计、染色体解码等具体问题都提出了新的解决方案,如采用改进的选择方式、提出自适应遗传算法、提出精英选择策略以及提出最优引导策略。在遗传算法运行的后期阶段,对个体的适应度进行适当的放大,扩大最佳个体适应度与其他个体适应度之间的差异程度,以提高个体之间的竞争性。从实验结果可以看出改进的遗传算法的逼近效果明显优于传统的遗传算法及Prony算法。3.耦合器是一种应用十分广泛的微波电路,它可以用于组成滤波器,例如双光纤定向耦合器组成光学梳状滤波器;在滤波器滤波以后为了把信号进行分路传输要用定向耦合器,定向耦合器是多端口的器件。本文将遗传算法用于多级分支定向耦合器的优化设计并对算法进行了改进。设计中取消了主线、分支阻抗左右对称的限制,使设计的自由度进一步加大,主、副线的特性阻抗采用优化设计方法确定,分支定向耦合器的工作带宽得到了进一步扩展;在标准遗传算法的基础上,引入了最优保存策略和自适应遗传操作,算法的性能得到了提高。仿真表明,用该方法设计的多级分支定向耦合器性能优于其他设计方法。论文最后总结了本文的工作,并提出进一步的研究探索方向。
李尧[4]2005年在《进化型模拟滤波器的研究》文中研究指明进化型硬件(EHW)是将进化算法和可编程元件融合到一起而产生的新的硬件研究流派,它将进化算法和电子学有效地结合在一起,正在形成一门新的学科。它不仅开拓了硬件设计自动化、硬件自适应和自修复的新途径,而且为自然科学与工程技术的结合描绘了迷人的前景,引起了国内外学者的广泛关注。鉴于进化型硬件具有自适应环境能力和自身结构快速重构能力。可以预言:硬件进化技术将被广泛应用于电路设计、自动控制、容错系统、模式识别与人工智能、智能机器人、太空和深海等领域,尤其在航空、航天领域将展现广阔的应用前景。但进化型硬件在理论和应用上尚未成熟,为了适应未来信息产业技术的高速发展要求,应加快对进化型硬件技术研究的步伐。随着现代电子电路技术的发展,模拟滤波器已成为高精度大规模集成电路中的一个基本模块,滤波器参数选择的好坏将在一定程度上影响整个系统的工作稳定性和噪声指标的好坏,如何更加精确地设计模拟滤波器参数是一个值得研究的课题。由于进化型模拟滤波器参数精度高,参数调节方便,设计快速灵活,设计周期短,设计成本低,集成度高,抗干扰能力强,功耗低等优点,将成为模拟滤波器的发展方向。因此对进化型模拟滤波器的研究和设计也就具有了更加重要的意义。阐述了进化型硬件的概念、构成和机理,重点对硬件进化技术的基本原理与实现方法中的关键技术进行了详细研究,提出了进化型模拟状态变量滤波器和进化型跨导滤波器的硬件结构,并对这两种类型滤波器的性能进行了深入研究;给出了改进的自适应遗传算子,使其既与遗传进化过程有关,又与进化质量有关,较好地解决了易早熟收敛和收敛速度缓慢等问题;构造了适合滤波器参数进化的适应度函数,使遗传算法的多目标进化问题得到解决,大大加快了遗传算法的收敛速度。最后,使用 PSPICE 软件和 MATLAB软件对进化后的四阶跨导滤波器和状态变量滤波器的参数进行了电路仿真,仿真结果的精确度可与理论结果相媲美。
李春菊[5]2008年在《GP和PSO算法相结合实现有源滤波器的进化设计》文中研究表明遗传程序设计(Genetic Programming,GP)是进化计算的一个分支,它基于达尔文适者生存原理,从描述问题解的计算机程序群体出发,模拟自然进化过程,使问题的解不断进化,直至产生最优解。由于其操作对象是规模和形状能动态变化的具有分层结构的计算机程序,使得它在硬件电路的表示,即电路的编码方式上比较优越。粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)是基于一群粒子的智能运动而产生的随机进化计算方法,源于对鸟群捕食的行为研究。它同GP类似,是一种基于迭代的优化工具,系统初始化为一组随机解,通过迭代搜寻最优值,但是它并没有GP用的明显的交叉及变异,而是粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索,也正是由于这点,使得它在参数优化方面更具优越性。现代电子电路技术的发展,使得模拟滤波器成为高精度大规模集成电路中的一个基本模块。本文通过分析GP和PSO算法的思想及实现方式,将它们结合起来运用到有源滤波器的设计当中来,即:首先,利用GP进化设计有源滤波器的电路结构;其次,应用PSO算法优化用GP进化设计出的有源滤波器电路结构的参数,从而得到最终的有源滤波器电路。论文重点研究了GP的改进措施,提出了一种基于模块的个体表示方法,并建立了相应的交叉、变异等遗传操作规则和适应度评价方法;这种方法有效克服了现有GP中的个体表示方法在电路进化过程中计算冗余量大、可复用性小等缺点,提高了算法的寻优能力和收敛速度。本文以各种二阶有源滤波器及四阶状态变量滤波器的进化设计为例,给出了GP和PSO算法相结合实现有源滤波器的进化设计的方法和步骤。使用Multisim 8仿真软件对进化后的有源滤波器电路进行了仿真,其结果表明,所得到的有源滤波器完全可以满足设计要求。论文中,GP部分采用C语言编程实现,PSO算法部分采用C++语言编程实现,均在VC++6.0环境下编译完成。
朱宁[6]2010年在《遗传算法在电路设计中的应用》文中研究指明遗传算法是一种模拟生物在自然环境中遗传和进化过程自适应的全局优化算法。该算法将种群中生物个体用字符串表示,经过遗传算子的操作和迭代进化,直到满足期望的终止条件,得到问题的最优解为止。受遗传学影响,人们提出了基于遗传生物学的电子电路设计技术,使电子电路能像生物一样,具有对环境变化的自适应、免疫和自我进化等特性。所以遗传算法应用于电子电路设计是电子电路优化设计的发展趋势之一。本文简要介绍了遗传算法和有源滤波器的理论,详细介绍了遗传算法的基本操作步骤、有源滤波器的传递函数和设计方法。将遗传程序设计和遗传算法相结合应用到有源滤波器的优化设计中,提出了改进的树结构表示个体的方法,并对遗传算子进行适当地修改,同时对适应度函数进行合理地选择。改进的算法在优化过程中提高了算法的搜索能力和收敛速度。滤波器的优化设计以叁阶有源滤波器为例。目的是优化出一个所需电子元件少,电路效果能够达到要求的电路模型；根据优化出的叁阶有源滤波器模型,进一步设计一个特定中心角频率和增益的叁阶切比雪夫滤波器。首先以遗传程序设计为基础,利用改进的树结构对叁阶有源滤波器结构进行建模,通过改进的遗传算子和对应的适应度评价方式对种群进行遗传操作,优化出叁阶有源滤波器模型；其次利用遗传算法对叁阶有源滤波器模型的电阻和电容参数进行优化：以二进制编码方式对各个参数进行编码,利用改进的遗传算子,经过交叉、变异、适应度的评价和迭代进化,优化出参数值；最后通过Pspice仿真软件验证优化后的有源滤波器。实验表明,此方法能够得到满意的有源滤波器。
计清剑[7]2008年在《面向进化的可编程模拟电路技术研究》文中研究表明进化硬件是指硬件能够通过与环境的交互作用自适应地和动态地改变和调整自身的结构和行为,其研究思路是在可重配置的硬件平台上模拟自然进化的过程。进化硬件具有自适应、自组织、自修复的特点,在航空航天、工业自动化、智能传感器、机器人控制等领域有广阔的应用前景。模拟进化硬件是进化硬件研究的一个重要领域。本文旨在研究面向进化的可编程模拟电路技术,研究目标是设计一种新型可编程模拟电路,它具有良好的可重构特性,适用于模拟进化硬件设计。首先介绍了模拟进化硬件的基本原理和实现技术,然后主要在以下两个方面展开了研究:(1)研究了基于FPTA的模拟进化硬件容错性能。基于简化的FPTA2模型,采用单染色体自适应遗传算法作为电路设计优化算法,构建了模拟电路进化设计实验系统,以典型电压放大电路为实例,分析了FPTA电路进化设计与容错特性,实验结果表明FPTA用于模拟电路进化设计与故障恢复是可行的。(2)研究了基于运算跨导放大器的FPAA电路设计。通过分析现有FPAA电路结构和实现技术,给出了以运算跨导放大器和电容为核心模拟元件的可编程模拟单元设计方案。介绍了所设计的FPAA电路结构及其特点,详细设计了可编程模拟单元和可编程互连网络。分析了FPAA可以实现的模拟电路功能和电路结构,给出了FPAA测试电路,并以放大器和滤波器电路为实例进行了仿真分析,实验结果证明FPAA电路设计方案是可行的。
李尧, 王永超, 孙鹏, 王莹, 徐思昀[8]2011年在《模拟进化型跨导滤波器的研究》文中研究指明给出一种模拟进化型跨导滤波器的硬件结构,介绍了此进化型硬件的基本工作原理,提出了一种改进的自适应遗传算法,构造了适合滤波器参数进化的适应度函数,有效地解决了遗传算法的全局收敛性问题和收敛速度缓慢的弊病.在高Q值的状态变量跨导滤波器的设计中,采用级联法所构成的四阶状态变量跨导滤波器能够满足其在阻带、通带以及过渡带方面的性能要求.仿真结果显示进化的参数数值与理论结果符合得非常好.
唐艳, 蔡钧, 胡学龙[9]2007年在《基于遗传算法的有源滤波器优化设计》文中指出遗传算法(GA)是模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程而形成的一种概率搜索算法,本文将遗传算法和全局优化的思想融合到一起来逼近切比雪夫有源低通滤波器。实验结果表明,这种方法克服了传统方法的一些不足之处,逼近效果有明显的改善。
廖科[10]2006年在《分数阶微积分运算数字滤波器设计与电路实现及其应用》文中认为分数阶微积分运算包括分数阶微分运算和分数阶积分运算,它的含义就是将普通意义下的微积分运算的运算阶次从整数阶推广到分数和复数的情况。从1695年Leibniz与Hospital的最早提出开始,到现在已经有叁百多年历史,由于实现计算复杂度比较高的原因,因此一直只能局限于理论研究领域。近年来,随着计算机科学的发展,计算能力的提高,分数阶微积分的计算和实现成为可行,分数阶微积分运算才被工程研究人员所认识和研究。分数阶微积分由于独特的对信号分析和处理的性质,其实现的阶次灵活性,自由度也更大,因此被逐渐应用于工程实践中,并取得很好的应用效果。目前分数阶微积分应用在多个领域中:控制理论、信号处理、机械力学、电子学、化学、生物学、经济学、流变力学、机器人、材料科学、岩石力学、地震信息处理、分形理论、电磁场理论等。特别是在信息科学领域中,一些新颖的应用被相继地实现和提出,如系统建模、曲线拟合、信号滤波、模式识别、图像边界提取、系统辨识、系统稳定性分析等等。本文从工程的角度出发,研究了分数阶微积分运算的实现,包括分数阶微积分数字滤波器实现和模拟电路实现。本文的主要工作有:1、较为系统地分析和总结了分数阶微积分的基本理论,包括分数阶微积分运算的提出与发展历程、研究和应用现状、分数阶微积分的各种定义及其之间的转换、具有的性质、已提出的物理意义和几何意义解释、分数阶微分方程概念、自然界存在的材料实现以及几种分数阶微积分运算电路实现方案。
参考文献：
[1]. 进化型模拟有源滤波器的研究[D]. 鞠艳杰. 东北师范大学. 2004
[2]. 进化型模拟滤波器的并行进化方法研究[D]. 王洪刚. 东北师范大学. 2006
[3]. 基于改进遗传算法的滤波器优化设计[D]. 唐艳. 扬州大学. 2008
[4]. 进化型模拟滤波器的研究[D]. 李尧. 东北师范大学. 2005
[5]. GP和PSO算法相结合实现有源滤波器的进化设计[D]. 李春菊. 东北师范大学. 2008
[6]. 遗传算法在电路设计中的应用[D]. 朱宁. 东北师范大学. 2010
[7]. 面向进化的可编程模拟电路技术研究[D]. 计清剑. 南京航空航天大学. 2008
[8]. 模拟进化型跨导滤波器的研究[J]. 李尧, 王永超, 孙鹏, 王莹, 徐思昀. 吉林化工学院学报. 2011
[9]. 基于遗传算法的有源滤波器优化设计[J]. 唐艳, 蔡钧, 胡学龙. 国外电子测量技术. 2007
[10]. 分数阶微积分运算数字滤波器设计与电路实现及其应用[D]. 廖科. 四川大学. 2006
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