Метод оптимізації характеристик КІХ-фільтра з використанням алгоритму імітації поведінки китів

Петросян, Р.В.; Петросян, А.Р.; Petrosian, R.V.; Petrosian, A.R.

dc.contributor.author	Петросян, Р.В.
dc.contributor.author	Петросян, А.Р.
dc.contributor.author	Petrosian, R.V.
dc.contributor.author	Petrosian, A.R.
dc.date.accessioned	2024-08-23T09:51:30Z
dc.date.available	2024-08-23T09:51:30Z
dc.date.issued	2024
dc.identifier.uri	http://eztuir.ztu.edu.ua/123456789/8595
dc.description.abstract	У статті розглядається аналіз алгоритму імітації поведінки китів з метою його застосування для оптимізації коефіцієнтів цифрових фільтрів з лінійною фазою. Цифрові фільтри відіграють важливу роль в обробці сигналів, які використовуються в багатьох задачах: системах керування та вимірювання, системах обробки аудіо та відео, в задачах зниження шуму тощо. КІХ-фільтри переважають у розв’язанні деяких задач, тому що мають такі плюси: групова затримка фільтра постійна; КІХ-фільтри завжди стійкі. Нині широкого розповсюдження набули алгоритми, засновані на ройовому інтелекті. Ці алгоритми в теорії штучного інтелекту розглядаються як методи оптимізації. Проведено аналіз існуючих методів розв’язання задачі. Відносно недавно з’явився алгоритм імітації поведінки китів. Цей алгоритм має переваги порівняно з іншими алгоритмами: не потребує інформації про градієнт; може оминати локальні оптимуми; може бути використаний в широкому спектрі задач. На основі такого алгоритму розроблено метод оптимізації характеристик КІХ-фільтрів. Як фітнес-функція використовується середньоквадратичне відхилення між амплітудно-частотною характеристикою прототипу та амплітудно-частотною характеристикою КІХ-фільтра, що проєктується. Моделювання проводилося на прикладі КІХ-фільтра першого типу 24 порядку з використанням мови програмування Python. Результати моделювання показали ефективність застосування цього алгоритму для синтезу КІХ-фільтрів. Такий метод може з успіхом використовуватися під час проєктування КІХ-фільтрів з лінійною фазою при створенні різних технічних засобів. Однак варто врахувати, що ефективність алгоритму імітації поведінки китів нижча, ніж генетичного алгоритму, майже на порядок за часом. Також до недоліків варто зарахувати необхідність встановлювати межі простору пошуку.	uk_UA
dc.language.iso	uk	uk_UA
dc.publisher	Державний університет "Житомирська політехніка"	uk_UA
dc.relation.ispartofseries	Технічна інженерія;1(93)
dc.subject	WOA	uk_UA
dc.subject	алгоритм імітації поведінки китів	uk_UA
dc.subject	КІХ-фільтр	uk_UA
dc.subject	АЧХ	uk_UA
dc.subject	оптимізація	uk_UA
dc.subject	середньоквадратичне відхилення	uk_UA
dc.subject	whale optimization algorithm	uk_UA
dc.subject	FIR filter	uk_UA
dc.subject	frequency response	uk_UA
dc.subject	optimization	uk_UA
dc.subject	root mean square deviation	uk_UA
dc.title	Метод оптимізації характеристик КІХ-фільтра з використанням алгоритму імітації поведінки китів	uk_UA
dc.title.alternative	Method for optimization of FIR filter characteristics using the whale optimization algorithm	uk_UA
dc.type	Dataset	uk_UA
dc.description.abstracten	The article discusses the analysis of the whale optimization algorithm with the aim of applying it to optimize the coefficients of digital filters with linear phase. Digital filters play an important role in signal processing, which are used in many tasks: control and measurement systems, audio and video processing systems, noise reduction tasks, etc. FIR filters are more preferable for some tasks than others because they have the following advantages: the group delay of the filter is constant; FIR filters are always stable. Nowadays, algorithms based on swarm intelligence are widely used. In the theory of artificial intelligence, these algorithms are considered as optimization methods. The existing methods for solving the problem are analyzed. The whale optimization algorithm has appeared recently. This algorithm has advantages over other algorithms: it does not require information about the gradient; it can bypass local optima; it can be used in a wide range of problems. On the basis of this algorithm, a method for optimizing the characteristics of FIR filters has been developed. The root mean square deviation between the amplitude-frequency response of the prototype and the amplitude-frequency response of the FIR filter to be designed is used as a fitness function. The modeling was carried out on the example of a 24th-order FIR filter of the first type using the Python programming language. The simulation results showed the effectiveness of this algorithm for the synthesis of FIR filters. This method can be successfully used in the design of FIR filters with a linear phase in the creation of various technical means. However, it should be noted that the efficiency of the whale optimization algorithm is lower than the genetic algorithm by almost an order of magnitude in time. Also, the disadvantages include the need to set the boundaries of the search space.	uk_UA