Материал: Методы оптимального проектирования устройств цифровой обработки и защиты информации. Борисов В.И., Гармонов А.В

Внимание! Если размещение файла нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам

h(t) R( ) jY(

)

R(k) jY(k) .

(2.24)

Расчет ЧХ НЦФ непосредственно

по

формуле (2.24) потребует

больших затрат

машинного времени. Для снижения этих затрат целесообразно воспользоваться дискретным быстрым преобразованием Фурье (БПФ). Если воспользоваться стандартной процедурой БПФ, то время на подготовку данных для решения задачи расчета ЧХ НЦФ и ресурсы памяти ПЭВМ будут весьма значительными. Поэтому целесообразно воспользоваться приближенно быстрым дискретным преобразованием Фурье [72]. Тогда формулу (2.24)

можно записать следующим образом:

 

 

 

 

1 N

 

 

 

kn ,

(2.25)

 

 

R(k)

jY (k)

 

( p

n

jq

)W

 

 

 

 

 

 

 

M n 0

n

 

M

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

где

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

WM

exp( j2

/ M );

 

 

 

 

 

 

 

pn

qn

h(n

/ ), n

[0, N ]

 

 

 

 

 

pn

qn

0, n [N 1, M N 1]

 

 

 

 

pn

qn

h(

(n M ) /

), n [M

N, M

1],

 

Здесь N - положительное целое число, удовлетворяющее условию 2N < M.

С применением формулы (2.25) задача минимизации обобщенных критериев оптимальности из базового набора для НЦФ может быть решена одним из методов 0-го порядка, то есть методом минимизации с использованием только значений обобщенных критериев оптимальности и без вычисления их производных [3, 5, 7, 9, 12, 18, 34, 48, 66, 74, 78].

Для расчета ЧХ РЦФ, целесообразно воспользоваться следующим приемом, в основе которого лежит схема Горнера [30]. С этой целью представим передаточную функцию РЦФ в следующем виде:

 

a

a z 1

a

n

z n

 

H (z)

0

1

 

 

.

(2.26)

1

b z 1

b z m

 

 

1

m

 

 

 

 

Используем для расчета АЧХ и ФЧХ схему Горнера,

согласно которой значение

полинома Р(a,z)=a0+a1z-1+…+anz-n при z=zk определяется по следующим рекуррентным соотношениям:

cn=an

 

ci=ai+ci+1zk, i=n-1,…,1,0,

(2.27)

P(a,z)=c0.

Так как z=e-jT, где - значение частоты, а T - период дискретизации, то соотношение (2.27) для zk=e-jkT имеет вид

Rn=an

99

Ri=bi+Ri+1cos k T )-Ii+1sin k T ),

Ii=-Ri+1sin k T )+Ii+1cos k T ), i=n-1,…,1,0,

A(e-jkT)=R0 k T )+jI0 k T ).

По аналогии вычисляются значения полинома знаменателя

B(e-jkT)=K0 k T )+jL0 k T ).

Тогда значение АЧХ на частоте k вычисляется по формуле

H (e j kT )

 

 

R 2

(

 

T )

I 2

(

 

T )

 

 

 

 

 

 

 

 

0

 

k

 

0

 

k

 

 

,

 

 

K 2

(

k

T )

L2

(

k

T )

 

 

 

 

 

 

0

 

 

0

 

 

 

 

а значение ФЧХ - по формуле:

(

 

T ) arctg

I0

arctg

L0

.

k

 

 

 

 

R0

 

K0

 

 

 

 

Здесь для расчета АЧХ требуется выполнить только 8n операций умножения, где n -

порядок передаточной функции, и только два вычисления функций sin k T ) и cos k T )

независимо от n. Число операций умножения и вычисления этих функций непосредственно по соотношению Ошибка! Источник ссылки не найден. равно соответственно 4n и 2n. При реализации на ПЭВМ вычислений sin k T ) или cos k T ) требуется обращение к соответствующим подпрограммам, в которых обычно используется 3...4 члена разложения функции в ряд Тейлора, т. е. требуется в среднем восемь операций умножения.

Следовательно, при вычислении АЧХ звена цифрового фильтра второго порядка схема Горнера дает выигрыш в восемь операций умножения для каждого значения частоты. При увеличении порядка фильтра этот выигрыш существенно возрастает.

Рассмотрим еще один алгоритм приближенного расчета обобщенных критериев,

используемый в данной работе. Его применение тем более целесообразно, чем сложнее математическая модель УЦОС, расчет которой необходим для вычисления значения целевой

функции (обобщенного критерия).

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Особенность предлагаемого алгоритма заключается в том, что каждая из функций

Qi ( X

p)

заменяется параболой

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Q

pi

( X

p)

 

a

i

b

c

i

 

2 .

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

i

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Коэффициенты ai ,

bi , ci

определяются как решение системы линейных уравнений,

полученной

из

 

условия

 

минимума

 

 

 

суммы

 

 

квадратов

отклонений параболы

Q

pi

( X

p)

a

i

b

c

i

2

от функции Q

i

в точках

X

0

, X

1

,

X

2

на луче p . Таким образом,

 

 

 

 

i

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

если функция Qi ( X

p)

достаточно хорошо аппроксимируется параболами, то и функция

100

Q(X p) успешно аппроксимируется функцией Qp ( X p) . При этом функция Q(X p)

может и не обладать свойствами квадратичности.

2.3 Построение алгоритмов вычисления производных обобщенных

критериев оптимальности УЦОС

При решении задач оптимального проектирования УЦОС с использованием обобщенных критериев типа (2.14), (2.15) и (2.22) возникает необходимость расчета производных этих критериев. Для обобщенных критериев, заданных аналитически, можно воспользоваться аналитическими методами вычисления производных. Однако на практике такой подход имеет ограниченное применение, так как в конкретных задачах реальные обобщенные критерии имеют достаточно сложную структуру, не позволяющую воспользоваться аналитическим дифференцированием. Поэтому наряду с аналитическими на практике применяются также полуаналитические и численные методы. Следовательно, в

коллектив конкурирующих алгоритмов расчета производных обобщенных критериев типа

(2.14), (2.15) и (2.22) целесообразно включить алгоритмы, основанные на использовании аналитических, полуаналитических и численных методов.

Достоинства аналитических методов широко известны, однако область их применения достаточно ограничена. В основном они применяются при оптимальном проектировании широкополосных селективных УЦОС невысокого порядка.

Полуаналитические методы занимают промежуточное положение между аналитическими и численными методами построения производных. Эти методы основаны на использовании специальной структуры оптимизируемых обобщенных критериев и в этом смысле оказываются менее универсальными, чем численные методы. Область их применения занимает промежуточное положение между узкополосными и широкополосными селективными УЦОС. В силу универсальности и относительной простоты реализации численные методы расчета производных используются при решении задач оптимального проектирования узкополосных селективных УЦОС большой размерности. Таким образом,

основным критерием адаптации при проблемно – адаптивной организации подсистемы расчета производных обобщенных критериев является размерность вектора варьируемых параметров.

Общая схема алгоритмов расчета производных обобщенных критериев оптимальности УЦОС и их производных приведена на рис. 2.2.

101

Рассмотрим обобщенные критерии вида Ошибка! Источник ссылки не найден. и

(2.22), как наиболее характерные для задач оптимального проектирования УЦОС. Имеем следующие выражения для составляющих вектора градиента:

 

 

 

Q( X )

q

Q q

1

( X )

 

Ql ;

 

 

 

(2.28)

 

 

 

 

 

 

M

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

l

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

xi

 

 

 

 

 

 

 

 

 

xi

 

 

 

 

 

 

 

l

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Q( X )

q

e qQl ( X )

 

Ql

,

 

 

(2.29)

 

 

 

 

 

 

 

 

M

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

xi

 

 

l 1

 

 

 

 

 

 

 

xi

 

 

 

 

где Ql - локальные критерии УЦОС

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Вторые производные можно получить путем линеаризации функций

Ql вблизи

текущей точки X * :

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Q ( X * )

 

 

Q ( X * )

 

 

 

 

 

 

 

X * ).

 

Q (X )

(

 

l

 

 

 

,

 

 

X

(2.30)

 

 

 

 

 

 

 

l

l

 

 

x

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Используя (2.30), получаем

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2Q( X )

 

 

 

M

2

 

 

 

 

 

Q

Q

 

 

 

 

 

q(q

1)

 

Qq

( X )

 

l

l

,

q 2,3, ;

(2.161)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

xi xk

 

 

 

 

 

l

 

 

 

 

 

 

 

xi

xk

 

 

 

 

 

 

l

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2Q( X )

 

 

M

qQl ( X )

 

 

Q

 

 

 

 

Q

 

 

 

 

 

 

 

q2

e

 

 

l

 

l

,

q

1,3,

(2.32)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

xi xk

 

 

l

1

 

 

 

 

xi

 

 

 

 

xk

 

 

 

 

Следовательно, вычисление

вторых

 

 

производных

оптимизируемого

обобщенного

критерия может быть сведено к вычислению первых производных функций Ql . Таким образом, при оптимизации обобщенных критериев оптимальности УЦОС достаточно остро стоит проблема расчета их производных.

Рассмотрим вывод формулы вектора градиента для обобщенного критерия типа (2.14)

в случае, когда решается задача проектирования НЦФ и РЦФ. Для других случаев эти формулы выводятся аналогично. Компонентами вектора градиента, которые должны быть определены, являются Q( X ) / pn и Q( X ) / qn .

Принимая во внимание, что для НЦФ имеет место соотношение (2.23) и

продифференцировав в частных производных формулу Ошибка! Источник ссылки не найден. по pn и qn, а также произведя требуемые алгебраические преобразования, получим:

102

Методы вычисления обобщенных критериев и их производных

Обобщенные критерии

 

 

Производные обобщенных

 

 

 

критериев

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Нерекурсивные

 

Рекурсивные

 

 

 

Полуаналити-

 

Алгоритми-

 

 

Аналитически

 

ческим

 

структуры

 

структуры

 

 

 

чески

 

 

 

 

способом

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

На основе БПФ

 

На основе

 

схемы Горнера

 

 

 

 

 

Рис. 2.2. Общая схема алгоритма реализации методов вычисления обобщенных критериев и их производных

103

Источник: https://studfile.net/preview/16563615/