1 / 18

Návrh a optimalizace filtru OTA-C s využitím evolučních algoritmů

ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE Fakulta elektrotechnická Katedra mikroelektroniky. Návrh a optimalizace filtru OTA-C s využitím evolučních algoritmů. Praha 2007 Bc. Dalibor Barri. Program prezentace. Cíle diplomové práce Uvedení do současné problematiky

Télécharger la présentation

Návrh a optimalizace filtru OTA-C s využitím evolučních algoritmů

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript


  1. ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE Fakulta elektrotechnická Katedra mikroelektroniky Návrh a optimalizace filtru OTA-C s využitím evolučních algoritmů Praha 2007 Bc.Dalibor Barri

  2. Program prezentace • Cíle diplomové práce • Uvedení do současné problematiky • Představení nového optimalizačního algoritmu DESA • Návrh a optimalizace filtru OTA-C • Shrnutí dosažených výsledků

  3. Cíle diplomové práce • Ověřit možnosti využití stochastických algoritmů pro optimalizovaný návrh aktivních filtrů OTA-C. • Při vývoji algoritmu respektujte požadavky na: • minimalizaci rozptylu hodnot obvodových prvků, • dosažení minimálních citlivostí parametrů přenosové funkce na změny hodnot obvodových prvků, • dosažení optimálních dynamických poměrů uvnitř struktury, • reálné vlastnosti aktivního prvku. • Návrhový algoritmus ověřte na řešení konkrétního filtru.

  4. Optimalizační metody • Deterministické • gradientní metody • simplexová metoda (1965, J.A.Nelder a R.Mead) • Heuristické • genetické (1975, J.H.Holland) • evoluční (1995, R.Storn a K.Price)

  5. DE algoritmus 1) výběr zkoumanéhojedince 2) náhodný výběr dvou členů populace reprezentant parametrůjedince náhodně vygenerovaná matice … současná populace gm2 gm1 CI2 ohodnoceníjedince CI1 3) váhování rozdílu jedinců 4) mutace 5) křížení pokusný jedinec 6) selekce např. Ao > Io nová populace dodalší generace

  6. DESA algoritmus • DESA (Differential Evolution, Simplex Algorithm) • prohledávající algoritmus • 1.kroku DE • lokalizace oblasti možného řešení • 2.kroku SA • přesnější nalezení lokálního minima

  7. Princip DESA algoritmu

  8. Řídící proměnné DESA alg. • počet jedinců (NP) • doporučená volba: NP = 10D, • D – počet optimalizovaných parametrů • mutace (F) • doporučená volba: F = 0,5 – 0,8 • křížení (CR) • doporučená volba: CR = 0,5 – 0,8 • aplikace SA na část jedinců (PPGIP) • doporučená volba: PPGIP = 0,1 – 0,5 • počet generací (G)

  9. Návrh a optimalizace filtru • Postup řešení: • návrh přenosové funkce H(s) na základě předepsaných požadavků • realizace LC prototypu • realizace OTA-C struktury z LC prototypu • optimalizace OTA-C filtru pomocí DESA algoritmu

  10. Zadání navrhovaného filtru • Filtr typu dolní propust: ap1= 3 dB, ap1= 13 dB, ωp1 = 200 kHz, ωp2 = 280 kHz, as= 40 dB, ωs = 400 kHz

  11. Návrh NDP • Filtr typu dolní propust: n= 4, ap1= 3 dB, ap1= 13 dB, Ωp1 = 1,0, Ωp2 = 1,4, as= 40 dB, Ωs = 2 Řešení nalezeno po 57 generací s parametry DE: NP = 300, F = 0,8 a CR = 0,8. Doba výpočtu byla průměrně 15 minut.

  12. Dynamické poměry uvnitř ideálního filtru OTA-C

  13. Přenosová funkce reálného a ideálního filtru OTA-C

  14. Dynamické poměry před a po optimalizaci obvodu filtru dynamické poměry před optimalizací reálného filtru OTA-C dynamické poměry po optimalizací reálného filtru OTA-C

  15. Shrnutí dosažených výsledků I

  16. Shrnutí dosažených výsledků II Pro optimalizaci filtru OTA-C byly použity následující parametry DESA algoritmu: NP = 60, F = 0,8, CR = 0,8 a PPGIP = 0,4. Optimalizace obvodové struktury trvala 108 minut.

  17. Závěr • Nekonvenční heuristické metody se při návrhu a optimalizaci filtru OTA-C ukázaly jako vhodný nástroj • DESA algoritmus spolehlivě zoptimalizujeme filtr na bázi OTA-C • Sestavení algoritmu k nalezení přenosové funkce

  18. Děkuji za pozornost ! Dalibor BarriDalibor.Barri@seznam.cz

More Related