Please use this identifier to cite or link to this item: http://eztuir.ztu.edu.ua/123456789/8206
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorПетросян, Р.В.-
dc.contributor.authorПетросян, А.Р.-
dc.contributor.authorШелуха, О.О.-
dc.contributor.authorСугоняк, І.І.-
dc.contributor.authorPetrosian, R.V.-
dc.contributor.authorPetrosian, A.R.-
dc.contributor.authorShelukha, О.О.-
dc.contributor.authorSuhoniak, І.І.-
dc.date.accessioned2023-07-12T11:42:21Z-
dc.date.available2023-07-12T11:42:21Z-
dc.date.issued2023-
dc.identifier.urihttp://eztuir.ztu.edu.ua/123456789/8206-
dc.description.abstractУ статті пропонується алгоритм мінімізації вихідної похибки КІХ-фільтра, обумовленої квантуванням результатів операцій множення, за рахунок оптимального розташування каскадів фільтра. Цифрові фільтри широко використовуються в різних галузях науки та техніки. КІХ-фільтри мають деякі переваги перед іншими типами фільтрів. Для реалізації КІХ-фільтрів часто використовують послідовну форму, яка забезпечує менші відхилення нулів передатної функції. Ефект квантування призводить до збільшення вихідної похибки фільтра, яка буде залежати від розташування каскадів. Вибір оптимального порядку розташування каскадів є складною задачею, оскільки вона належить до класу NP-повних задач. Було обрано шумову модель послідовної форми реалізації КІХ-фільтра. Відповідно до шумової моделі розроблено алгоритм впорядкування каскадів фільтра на основі генетичного алгоритму. Для розв’язання такої задачі використано генетичний алгоритм, тому що він дозволяє отримати квазіоптимальне рішення за менший час порівняно з алгоритмами, які дають точні рішення. Крім того, використання генетичного алгоритму має перевагу перед іншими евристичними методами. У роботі запропоновано фітнес-функцію для мінімізації похибки при впорядкуванні каскадів КІХ-фільтра. Проведено детальний аналіз методів селекції, схрещування та мутації, а також здійснено вибір методів, які найбільш підходять для вирішення поставленого завдання. Виконано налаштування гіперпараметрів генетичного алгоритму для отримання більшої ефективності. Для перевірки роботи алгоритму проведено низку експериментів. Було синтезовано декілька КІХ-фільтрів різного типу та порядку. В результаті експериментальних досліджень вдалося з’ясувати, що розроблений алгоритм дійсно має високу швидкодію порівняно з алгоритмами, які дозволяють отримати точні рішення. Запропонований алгоритм більш ефективний при впорядкуванні великої кількості каскадів, тому що суттєво зменшує витрати часу на пошук розв’язання задачі.uk_UA
dc.language.isoukuk_UA
dc.publisherДержавний університет "Житомирська політехніка"uk_UA
dc.relation.ispartofseriesТехнічна інженерія;1(91)-
dc.subjectвпорядкування каскадів КІХ-фільтраuk_UA
dc.subjectпослідовна форма реалізації КІХ-фільтраuk_UA
dc.subjectпроєктування КІХ-фільтрівuk_UA
dc.subjectгенетичний алгоритмuk_UA
dc.subjectordering of FIR filter cascadesuk_UA
dc.subjectsequential form of FIR filter implementationuk_UA
dc.subjectFIR filter designuk_UA
dc.subjectgenetic algorithmuk_UA
dc.titleВпорядкування каскадів нерекурсивного цифрового фільтра при послідовній формі реалізації за допомогою генетичного алгоритмуuk_UA
dc.title.alternativeOrdering the cascades of a nonrecursive digital filter in a sequential form of implementation using a genetic algorithmuk_UA
dc.typeArticleuk_UA
dc.description.abstractenThe paper proposes an algorithm for minimizing the output error of a FIR filter caused by quantization of the results of multiplication operations by optimizing the arrangement of filter cascades. Digital filters are widely used in various fields of science and technology. FIR filters have some advantages over other types of filters. To implement FIR filters, a sequential form is often used, which provides smaller deviations of the zeros of the transfer function. The quantization effect leads to an increase in the output error of the filter, which will depend on the arrangement of the cascades. Choosing the optimal order of the cascades is a difficult challenge, as it belongs to the class of NP-complete problems. The noise model of the sequential form of the FIR filter implementation was chosen. In accordance with the noise model, an algorithm for ordering the filter cascades based on a genetic algorithm was developed. To solve this problem, a genetic algorithm was used because it allows us to obtain a quasi-optimal solution in less time compared to algorithms that allow us to obtain exact solutions. In addition, the use of a genetic algorithm has an advantage over other heuristic methods. In this paper, a fitness function is proposed to minimize the error in the ordering of FIR filter cascades. A detailed analysis of the methods of selection, crossing, and mutation is carried out, and the methods that are most suitable for solving the problem are selected. The hyperparameters of the genetic algorithm were adjusted to obtain greater efficiency. A number of experiments were conducted to test the algorithm. Several FIR filters of different types and orders were synthesized.As a result of experimental studies, it was found that the developed algorithm really has high performance compared to algorithms that allow obtaining exact solutions. The proposed algorithm is more effective in ordering a large number of cascades, as it significantly reduces the time spent on finding a solution to the problem.uk_UA
Appears in Collections:Технічна інженерія

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
184.pdf826.12 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.