Elsevier

Signal Processing

Volume 48, Issue 2, January 1996, Pages 155-163
Signal Processing

Paper
Genetic algorithms applied to the adaptation of IIR filters

https://doi.org/10.1016/0165-1684(95)00131-XGet rights and content

Abstract

A genetic algorithm (GA) approach to adaptive IIR filtering is presented in this paper. Conventional adaptive IIR filter algorithms suffer from potential instability and complexity problems, and as such there is an interest in adaptive IIR filters based on alternate algorithms. Genetic algorithms for IIR filter problems provide guaranteed filter stability. Three adaptive IIR filter structures - cascade, parallel and lattice - are studied. Experimental results show that the genetic algorithm has advantage in the case where poles are close to the unit circle and for high-order filter problems.

Zusammenfassung

Ein Ansatz zur adaptiven rekursiven Filterung auf der Basis eines genetischen Algorithmus wird vorgestellt. Übliche adaptive IIR-Filterverfahren leiden unter möglichen Problemen mit ihrer Stabilität und der Komplexität, und so besteht ein grundlegendes Interesse an alternativen adaptiven IIR-Filter-Algorithmen. Genetische Algorithmen für die rekursive Filterung sorgen für eine garantierte Filterstabilität. Die Strukturen dafür - in Kaskaden-, Parallel- und Lattice-Form - werden untersucht. Experimentelle Ergebnisse zeigen, daβ der genetische Algorithmus vorteilhaft ist in Fällen, in denen Pole nahe dem Einheitskreis liegen oder der Filtergrad hoch ist.

Résumé

Une approche de type algorithme génétique (GA) au filtrage adaptatif IIR est présentée dans cet article. Le filtrage adaptatif IIR conventionnel présente des problèmes d'instabilité potentielle et de complexité, et de ce fait l'intérêt croît pour des filtres IIR adaptatifs basés sur des algorithmes différents. Les algorithmes génétiques appliqués aux problèmes de filtrage IIR fournissent une stabilité garantie. Trois structures de filtrage IIR adaptatif - cascade, parallèle et treillis - sont étudiées. Les résultats expérimentaux montrent que l'algorithme génétique présente des avantages lorsque les pôles sont proches du cercle unité et pour des problèmes de filtrage d'ordre élevé.

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Member, IEE, Senior Member, IEEE.

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