Diseño de filtros digitales FIR mediante técnicas de computación evolutiva y estudio de su aplicación al procesado de señales biomédicas

Abstract

El diseño de filtros digitales eficientes es una rama esencial del procesado de señales. Los filtros FIR son empleados en numerosas aplicaciones debido a su naturaleza de fase lineal y estabilidad frecuencial. Los métodos de diseño tradicionales sufren el problema del escaso control sobre la respuesta en frecuencia del filtro diseñado. Por esto, en este documento, se presenta una técnica de optimización novedosa, denominada Algoritmo de Polinización de Flores (FPA), junto con una novedosa función de aptitud múltiple, para la obtención del filtro FIR deseado. El algoritmo FPA se basa en el proceso de polinización de las flores. Dadas las especificaciones del filtro FIR, el algoritmo FPA obtiene un conjunto de coeficientes óptimos del filtro que mejor se aproxima a las especificaciones ideales. Los resultados obtenidos se han comparado con los métodos tradicionales de enventanado y algoritmo Parks-MacClellan (PM) y con otros métodos algorítmicos. Estos resultados numéricos muestran la superioridad del método de computación natural (FPA), junto con la función de aptitud múltiple en el diseño de filtros FIR paso bajo, paso alto, paso banda y elimina banda. Concretamente: Se consigue un mejor ajuste a las especificaciones del filtro deseado, una mayor atenuación de la banda eliminada y menor ancho de banda de transición a costa de aumentar ligeramente el rizado en la banda de paso.