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.
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