portada Progettazione e ottimizzazione di un filtro FIR con l'algoritmo ibrido SIMBO-GA (en Italiano)

Progettazione e ottimizzazione di un filtro FIR con l'algoritmo ibrido SIMBO-GA (en Italiano)

Formato

Libro Físico

Autor

Parampal Singh

Balwinder Singh Dhaliwal

Editorial

Edizioni Sapienza

Idioma

Italiano

N° páginas

Encuadernación

Tapa Blanda

Dimensiones

22.9x15.2x0.3 cm

Peso

0.09 kg.

ISBN13

9786206249733

Categorías

Tecnología: cuestiones generales

Progettazione e ottimizzazione di un filtro FIR con l'algoritmo ibrido SIMBO-GA (en Italiano)

Parampal Singh (Autor) · Balwinder Singh Dhaliwal (Autor) · Edizioni Sapienza · Tapa Blanda

Libro Nuevo Importado

Envío: 21 a 25 días háb.

$ 288.671$ 144.335

-50%

Costos de importación incluídos en el precio ✅

Libro Nuevo

Quedan 10 unidades

$ 144.335

¡Envío Gratis! Llega entre el 28 Sep y el 05 Oct a Bogota, Cundinamarca. Seleccionar ubicación

Agregar a lista de deseos

Reseña del libro "Progettazione e ottimizzazione di un filtro FIR con l'algoritmo ibrido SIMBO-GA (en Italiano)"

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 poiché 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 è 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, perché forniscono un migliore controllo dei parametri e una migliore approssimazione al filtro ideale. Poiché 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.