一种有限长单位冲激响应滤波方法和装置与流程

1.本发明涉及滤波器，更具体地，涉及一种有限长单位冲激响应滤波方法和装置。


背景技术：

2.buck电路是服务器主板上最常用的电源转换电路之一，电压采样精度直接决定电源输出电压数值，影响后端负载元件是否能在额定电压范围内稳定工作、发挥最大性能。电流精度影响供载能力、散热性能、多相均流等多方面，间接影响系统工作稳定性。但是输入给电源控制器的电压电流等模拟量受pcb布线、晶振等电磁干扰器件、lc谐振、开关电源自身非线性开关等影响，往往存在很大干扰信号，影响采样精度与控制器比较判断。传统的buck电路控制使用模拟技术，使用模拟技术的电路控制系统工作在连续时间状态、带宽高。电压、电流采集与滤波使用rc低通滤波器、巴特沃斯滤波器等模拟电路，可以动态滤除各次谐波，能完全吸收系统内谐波，不会产生谐振。
3.模拟滤波器分为有源、无源两种滤波器，无源滤波器主要由电阻、电容、电感组成，有源滤波器还包括运算放大器，需要用到很多电子物料，电路复杂，抢占有限的pcb空间。要求越高，器件越多，系统越庞杂，电路设计考虑的因素越多，某个参数发生变动，可能就需要重新设计整个电路。此外，存在电压漂移、温度漂移、噪声等问题。
4.针对现有技术中模拟滤波器硬件复杂，占据空间，运行不稳定的问题，目前尚无有效的解决方案。


技术实现要素：

5.有鉴于此，本发明实施例的目的在于提出一种有限长单位冲激响应滤波方法和装置，能够利用统计特征推导估值算法估计信号特征，具有稳定严格精确的线性相位，适于对包含相位信息的电流来滤波。
6.基于上述目的，本发明实施例的第一方面提供了一种有限长单位冲激响应滤波方法，包括执行以下步骤：
7.使用单位抽样响应对有限长单位冲激响应滤波器的理想响应执行抽样和内插获得实际响应；
8.基于所述理想响应、所述实际响应、和加权误差函数确定加权误差以极化为优化函数；
9.根据正态分布函数和预定的映射函数生成用于子代杂草的扩散函数用以在杂草算法中扩散子代杂草种子；
10.以所述优化函数作为目标函数、所述扩散函数作为每轮杂草算法子代繁殖的扩散函数进行迭代计算以确定最小误差。
11.在一些实施方式中，使用单位抽样响应对有限长单位冲激响应滤波器的理想响应执行抽样和内插获得实际响应包括：对所述理想响应执行等分割抽样获得多个采样，并使用离散傅里叶变换将多个所述采样内插为有限长序列以确定所述实际响应。
12.在一些实施方式中，基于所述理想响应、所述实际响应、和加权误差函数确定加权误差包括：基于针对通带与阻带的逼近精度之需求来确定所述加权误差函数，并基于所述理想响应与所述实际响应之差和所述加权误差函数的积来确定加权误差。
13.在一些实施方式中，确定加权误差以极化为优化函数包括：基于通带与阻带各自的截止频率确定有限长单位冲激响应滤波器的带宽，并将所述带宽最大时所述加权误差的最小值确定为所述优化函数。
14.在一些实施方式中，以所述优化函数作为目标函数、所述映射函数作为每个比特位的空间扩散值执行杂草算法以确定最小误差包括：
15.使每株杂草根据其特异性的通带和阻带截止频率确定所述优化函数的值；
16.为所述优化函数更小的杂草生成更多种子，为所述优化函数更大的杂草生成更少种子；
17.基于所述映射函数和收缩函数将杂草的种子在通带-阻带空间中扩散；
18.基于海明距离确定和移除距离未成功从杂草扩散的种子；
19.使种子成长为杂草，并响应于杂草数量超过阈值而移除所述优化函数更大的杂草；
20.重复执行上述步骤直到最大迭代次数，将获得的杂草中最小的所述优化函数确定为所述最小误差。
21.本发明实施例的第二方面提供了一种有限长单位冲激响应滤波装置，包括：
22.处理器；
23.控制器，存储有所述处理器可运行的程序代码，所述处理器在运行所述程序代码时执行以下步骤：
24.使用单位抽样响应对有限长单位冲激响应滤波器的理想响应执行抽样和内插获得实际响应；
25.基于所述理想响应、所述实际响应、和加权误差函数确定加权误差以极化为优化函数；
26.根据正态分布函数和预定的映射函数生成用于子代杂草的扩散函数用以在杂草算法中扩散子代杂草种子；
27.以所述优化函数作为目标函数、所述扩散函数作为每轮杂草算法子代繁殖的扩散函数进行迭代计算以确定最小误差。
28.在一些实施方式中，使用单位抽样响应对有限长单位冲激响应滤波器的理想响应执行抽样和内插获得实际响应包括：对所述理想响应执行等分割抽样获得多个采样，并使用离散傅里叶变换将多个所述采样内插为有限长序列以确定所述实际响应。
29.在一些实施方式中，基于所述理想响应、所述实际响应、和加权误差函数确定加权误差包括：基于针对通带与阻带的逼近精度之需求来确定所述加权误差函数，并基于所述理想响应与所述实际响应之差和所述加权误差函数的积来确定加权误差。
30.在一些实施方式中，确定加权误差以极化为优化函数包括：基于通带与阻带各自的截止频率确定有限长单位冲激响应滤波器的带宽，并将所述带宽最大时所述加权误差的最小值确定为所述优化函数。
31.在一些实施方式中，以所述优化函数作为目标函数、所述映射函数作为每个比特
位的空间扩散值执行杂草算法以确定最小误差包括：
32.使每株杂草根据其特异性的通带和阻带截止频率确定所述优化函数的值；
33.为所述优化函数更小的杂草生成更多种子，为所述优化函数更大的杂草生成更少种子；
34.基于所述映射函数和收缩函数将杂草的种子在通带-阻带空间中扩散；
35.基于海明距离确定和移除距离未成功从杂草扩散的种子；
36.使种子成长为杂草，并响应于杂草数量超过阈值而移除所述优化函数更大的杂草；
37.重复执行上述步骤直到最大迭代次数，将获得的杂草中最小的所述优化函数确定为所述最小误差。
38.本发明具有以下有益技术效果：本发明实施例提供的有限长单位冲激响应滤波方法和装置，通过使用单位抽样响应对有限长单位冲激响应滤波器的理想响应执行抽样和内插获得实际响应；基于所述理想响应、所述实际响应、和加权误差函数确定加权误差以极化为优化函数；基于正态分布随机函数生成概率形式的映射函数；以所述优化函数作为目标函数、所述映射函数作为每个比特位的空间扩散值执行杂草算法以确定最小误差的技术方案，能够利用统计特征推导估值算法估计信号特征，具有稳定严格精确的线性相位，适于对包含相位信息的电流进行滤波。
附图说明
39.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
40.图1为本发明提供的有限长单位冲激响应滤波方法的流程示意图；
41.图2为本发明提供的有限长单位冲激响应滤波装置的结构示意图。
具体实施方式
42.为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明实施例进一步详细说明。
43.需要说明的是，本发明实施例中所有使用“第一”和“第二”的表述均是为了区分两个相同名称非相同的实体或者非相同的参量，可见“第一”、“第二”仅为了表述的方便，不应理解为对本发明实施例的限定，后续实施例对此不再一一说明。
44.杂草算法(invasive weed optimization,i w o)是近年来提出的一种简单、有效的基于种群的新颖数值优化算法,自其提出以来正逐渐受到国内外学术界和工程优化领域的关注。iwo算法的提出是受到具有侵略和殖民特性的野草的启发。由于野草在殖民化过程中体现出较强的鲁棒性、自适应性和随机性,因此iwo算法的执行框架尽量模仿野草的殖民化进程。
45.杂草算法大致包括四个步骤：
46.1、初始化种群
47.一定数据的杂草初始分布在搜索空间中，位置随机，个数根据实际情况调整；
48.2、子代繁殖
49.分布在整个搜索空间的父代，根据父代的适应值产生下一代种子，种子的个数由适应度值决定，适应值高的产生的种子多，低的个体产生种子数少。
50.3、空间扩散
51.子代个体按照一定规律分布在父代个体周围，分布位置规律满足正态分布(父代为轴线(均值)，标准差随着代数不断变化)。
52.4、竞争淘汰
53.当一次繁殖的个体数超过种群数量的上限时，将子代和父代一起排序，适应值低的个体将被清除。
54.数字滤波器分为经典滤波器和现代滤波器。经典滤波器使用选频滤波器分离有效信号和干扰信号，当两种信号频带重叠时无效。现代滤波器主要从时间序列中，利用其统计特征推导估值算法估计信号特征，根据单位冲击响应长度分为有限冲激响应滤波器fir和无限冲激响应滤波器iir。fir相较iir具有稳定、严格精确的线性相位，可以设计任意幅度频率特性或多通带滤波器等优点，更适用于对包含相位信息的电流波形处理。本发明设计fir滤波器对buck电路电流进行滤波。
55.本发明将数字滤波器的理想响应作为杂草算法中的杂草使用杂草算法建模以得到一个较好的模型结果。
56.基于上述目的，本发明实施例的第一个方面，提出了一种利用统计特征推导估值算法估计信号特征，具有稳定严格精确的线性相位，适于对包含相位信息的电流进行滤波的有限长单位冲激响应滤波方法的一个实施例。图1示出的是本发明提供的有限长单位冲激响应滤波方法的流程示意图。
57.所述的有限长单位冲激响应滤波方法，如图1所示，包括执行以下步骤：
58.步骤s101，使用单位抽样响应对有限长单位冲激响应滤波器的理想响应执行抽样和内插获得实际响应；
59.步骤s102，基于所述理想响应、所述实际响应、和加权误差函数确定加权误差以极化为优化函数；
60.步骤s103，根据正态分布函数和预定的映射函数生成用于子代杂草的扩散函数用以在杂草算法中扩散子代杂草种子；
61.步骤s104，以所述优化函数作为目标函数、所述映射函数作为每个比特位的空间扩散值执行杂草算法以确定最小误差。
62.在本发明中，因果fir系统的系统函数仅有零点，其差分方程为：
[0063][0064]
则
[0065]
[0066]
其中|h(e
jω
)|和分别是幅频特性和相位特性。
[0067]
滤波器设计性能指标一般以频率响应的幅度响应特性允许误差表征，且|h(0)|归一化为1。
[0068]
频率采样技术是基于频率采样理论的滤波器设计方法。对任意长序列，将频谱进行n等分割抽样，再应用离散傅里叶反变换，得到一个n点有限长序列。这个有限长序列是原序列以n为周期的周期序列主值序列，是原序列的近似。对一个理想频响hd(e
jω
)，对应单位抽样响应hd(n)，对hd(e
jω
)在单位圆上作n等分间隔抽样后得到n个频率采样值h(k)，经idft得到n点有限长序列h(n)，
[0069]
则系统函数
[0070][0071]
线性相位滤波器满足
[0072][0073]
其中，
[0074]
在本实施例中，在步骤s101中，给定理想响应hd(e
jω
)，在0到2π上的n个等间隔频率上抽样，通过对样本h(k)的内插，得到实际响应hg(e
jω
)。
[0075]
在步骤s102中，将上一步骤s101中获取的理想相应hd(即hd(e
jω
))、通过对样本h(k)进行内插获取到的实际响应hg(e
jω
)带入加权误差控制公式：
[0076]
e(ω)＝w(ω)[hd(ω)-hg(ω)]
[0077]
其中e(ω)表示加权误差，w(ω)表示权重。其中e(ω)误差，w(ω)为误差加权函数，hd(ω)根据通带与阻带的逼近精度的要求而确定。则优化函数表示(目标函数)为
[0078]
min[max
ω∈s
|e(ω)|]其中，s为通带和阻带；
[0079][0080]
低通滤波器频段的最大值，频段是一个区间，n个采样点的最大值，
[0081]
在步骤s103中，将正态分布函数和映射函数作为杂草算法子代繁殖的扩散函数。即通过正态分布函数n(0，σ
iter
)得到扩散值，其中标准差σiter在一定区间内随迭代次数增大而减小，用以提高搜索精度。将扩散值输入映射函数将扩散值映射到区间[0,1]，再经过随机运算，使种子随机扩散在二进制父代杂草附近。
[0082]
在步骤s104中，将优化函数min[max
ω∈s
|e(ω)|]作为目标函数，将步骤s103中的有正态分布函数和映射函数组成的扩散函数作为杂草算法的子代杂草种子生成函数进行迭代计算，即在将激响应滤波器的理想响应h(k)作为杂草算法中的杂草种子进行迭代计算，每一次迭代都经历初始化种群、子代繁殖、空间扩散、竞争淘汰的过程。竞争淘汰的算法为目标函数min[max
ω∈s
|e(ω)|]；子代繁殖根据每株杂草的自身目标函数值(每一个杂草代表一个理想响应h(k)，将h(k)代入到加权误差公式及目标函数得到目标函数值)，以及杂
草的最优、最差目标函数值繁殖种子，目标函数值差的杂草繁殖的种子数少，目标函数值优的杂草繁殖的种子数多，其他杂草繁殖的种子数根据目标函数值从允许的最小种子数到最大种子数线性增长；空间扩散扩散由上述扩散函数实现。根据杂草算的进行迭代预定次数得到最小误差。
[0083]
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，可以通过计算机程序来指令相关硬件来完成，程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(rom)或随机存储记忆体(ram)等。计算机程序的实施例，可以达到与之对应的前述任意方法实施例相同或者相类似的效果。
[0084]
结合这里的公开所描述的方法或算法的步骤可以直接包含在硬件中、由处理器执行的软件模块中或这两者的组合中。软件模块可以驻留在ram存储器、快闪存储器、rom存储器、eprom存储器、eeprom存储器、寄存器、硬盘、可移动盘、cd-rom、或本领域已知的任何其它形式的存储介质中。示例性的存储介质被耦合到处理器，使得处理器能够从该存储介质中读取信息或向该存储介质写入信息。在一个替换方案中，存储介质可以与处理器集成在一起。处理器和存储介质可以驻留在asic中。asic可以驻留在用户终端中。在一个替换方案中，处理器和存储介质可以作为分立组件驻留在用户终端中。
[0085]
在一些实施方式中，使用单位抽样响应对有限长单位冲激响应滤波器的理想响应执行抽样和内插获得实际响应包括：对所述理想响应执行等分割抽样获得多个采样，并使用离散傅里叶变换将多个所述采样内插为有限长序列以确定所述实际响应。
[0086]
在一些实施方式中，基于所述理想响应、所述实际响应、和加权误差函数确定加权误差包括：基于针对通带与阻带的逼近精度之需求来确定所述加权误差函数，并基于所述理想响应与所述实际响应之差和所述加权误差函数的积来确定加权误差。
[0087]
在一些实施方式中，确定加权误差以极化为优化函数包括：基于通带与阻带各自的截止频率确定有限长单位冲激响应滤波器的带宽，并将所述带宽最大时所述加权误差的最小值确定为所述优化函数。
[0088]
在一些实施方式中，以所述优化函数作为目标函数、所述映射函数作为每个比特位的空间扩散值执行杂草算法以确定最小误差包括：
[0089]
使每株杂草根据其特异性的通带和阻带截止频率确定所述优化函数的值；
[0090]
为所述优化函数更小的杂草生成更多种子，为所述优化函数更大的杂草生成更少种子；
[0091]
基于所述映射函数和收缩函数将杂草的种子在通带-阻带空间中扩散；
[0092]
基于海明距离确定和移除距离未成功从杂草扩散的种子；
[0093]
使种子成长为杂草，并响应于杂草数量超过阈值而移除所述优化函数更大的杂草；
[0094]
重复执行上述步骤直到最大迭代次数，将获得的杂草中最小的所述优化函数确定为所述最小误差。
[0095]
结合这里的公开所描述的各种示例性逻辑块、模块、电路和算法步骤可以被实现为电子硬件、计算机软件或两者的组合。为了清楚地说明硬件和软件的这种可互换性，已经就各种示意性组件、方块、模块、电路和步骤的功能对其进行了一般性的描述。这种功能是
被实现为软件还是被实现为硬件取决于具体应用以及施加给整个系统的设计约束。本领域技术人员可以针对每种具体应用以各种方式来实现所述的功能，但是这种实现决定不应被解释为导致脱离本发明实施例公开的范围。
[0096]
结合这里的公开所描述的各种示例性逻辑块、模块和电路可以利用被设计成用于执行这里所述功能的下列部件来实现或执行：通用处理器、数字信号处理器(dsp)、专用集成电路(asic)、现场可编程门阵列(fpga)或其它可编程逻辑器件、分立门或晶体管逻辑、分立的硬件组件或者这些部件的任何组合。通用处理器可以是微处理器，但是可替换地，处理器可以是任何传统处理器、控制器、微控制器或状态机。处理器也可以被实现为计算设备的组合，例如，dsp和微处理器的组合、多个微处理器、一个或多个微处理器结合dsp和/或任何其它这种配置。
[0097]
下面根据具体实施例来进一步阐述本发明的具体实施方式。
[0098]
因果fir系统的系统函数仅有零点，其差分方程为
[0099][0100]
则
[0101][0102]
其中|h(e
jω
)|和分别是幅频特性和相位特性。
[0103]
滤波器设计性能指标一般以频率响应的幅度响应特性允许误差表征，且|h(0)|归一化为1。
[0104]
频率采样技术是基于频率采样理论的滤波器设计方法。对任意长序列，将频谱进行n等分割抽样，再应用离散傅里叶反变换，得到一个n点有限长序列。这个有限长序列是原序列以n为周期的周期序列主值序列，是原序列的近似。对一个理想频响hd(e
jω
)，对应单位抽样响应hd(n)，对hd(e
jω
)在单位圆上作n等分间隔抽样后得到n个频率采样值h(k)，经idft得到n点有限长序列h(n)，则系统函数
[0105][0106]
线性相位滤波器满足
[0107][0108]
其中
[0109]
对称脉冲响应满足
[0110][0111]
其中表示取整运算。
[0112]
给定理想低通滤波器hd(e
jω
)，在0到2π上的n个等间隔频率上抽样，通过对样本h(k)的内插，得到实际响应hg(e
jω
)。实际与理想的误差有以下特点：抽样频率上逼近误差为0，其余频率逼近误差取决于理想响应形状，轮廓越陡误差越大；边缘频率误差较大，带内误差较小。
[0113]
加权误差为
[0114]
e(ω)＝w(ω)[hd(ω)-hg(ω)]
[0115]
其中w(ω)为误差加权函数，根据通带与阻带的逼近精度的要求而确定。
[0116]
则优化函数表示为
[0117][0118]
其中s为通带和阻带，对于低通滤波器
[0119][0120]
其中ω
p
为通带截止频率，ωs为阻带截止频率。
[0121]
另一方面，入侵杂草算法具有较强的鲁棒性和自适应性，已被证明在诸多优化问题上求解的有效性。入侵杂草算法模仿杂草入侵的种子空间扩散、生长、繁殖和竞争性消亡的基本过程，引入sig函数二进制化，并引入海明距离确保父代与子代的差异性，保证算法能够进行全局搜索并快速收敛。优化步骤如下：
[0122]
(1)初始化：对数字滤波器的设计等价位对系统函数h(z)的设计，使其频谱响应hg(e
jω
)逼近理想频谱响应hd(e
jω
)，以此确定各项系数h(k)。经idft得到有限长序列h(n)。然后验证其性能指标是否满足要求，如通带允许最大纹波、阻带最小衰减等。通带纹波指通带最大、最小幅值间差值，阻带衰减描述阻碍噪声信号的能力。
[0123]
确定低通滤波器技术指标：通带阻带边缘频率ω
p
和ωs，滤波器阶数n。
[0124]
理想频率响应可以表示为
[0125][0126]
设第i代第j条染色体对应h(k)
ij
，代入fir数字滤波器部分公式，得到目标函数min[max
ω∈s
|(ω)|]。
[0127]
对h(k)
ij
进行二进制编码，长度可设为32；初始化优化杂草算法的种子数，随机生成二进制决策变量。
[0128]
(2)繁殖：每株杂草根据自身目标函数值，以及杂草的最优、最差目标函数值繁殖种子，目标函数值差的杂草繁殖的种子数少，目标函数值优的杂草繁殖的种子数多，其他杂草繁殖的种子数根据目标函数值从允许的最小种子数到最大种子数线性增长。
[0129]
(3)空间扩散：由正态分布n(0，σ
iter
)得到扩散值其中标准差σ
iter
在一定区间内随迭代次数增大而减小，用以提高搜索精度。引入映射函数，将扩散值映射到区间[0,1]，再经过随机运算，使种子随机扩散在二进制父代杂草附近。改进二进制入侵杂草算法产生的扩散值不直接作用于杂草个体，通过适当的映射，以概率形式作用于杂草的比特位，具体过程如下：
[0130]
对于第iter代某杂草任意比特位通过正态分布随机函数n(0，σ
iter
)得到对应的扩散值引入映射函数：
[0131][0132][0133][0134]
其中，ρ为[0,1]之间的随机数，xor是异或运算符。
[0135]
(4)多样性：为保持种群多样性，防止算法早熟，陷入局部极值，引入海明距离diver，即：
[0136]
diver＝xor(weedi,weed
t
)
[0137]
其中，weedi是父代杂草的二进制编码，weed
t
是子代杂草的二进制编码，父代杂草与子代杂草差异越大，diver越大，当diver小于一定阈值diverm，则重新生成子代杂草，提高搜索效率，保证多样性。
[0138]
(5)竞争排斥：杂草种群繁殖到一定代数后，若种群数目超过空间环境允许的最大这群规模p
max
，竞争机制选择适应性更好的杂草个体，淘汰较差的杂草个体。
[0139]
不断重复上述过程，直至达到最大迭代次数iter
max
。
[0140]
此外，根据本发明实施例公开的方法还可以被实现为由cpu执行的计算机程序，该计算机程序可以存储在计算机可读存储介质中。在该计算机程序被cpu执行时，执行本发明实施例公开的方法中限定的上述功能。上述方法步骤以及系统单元也可以利用控制器以及用于存储使得控制器实现上述步骤或单元功能的计算机程序的计算机可读存储介质实现。
[0141]
从上述实施例可以看出，本发明实施例提供的有限长单位冲激响应滤波方法，通过使用单位抽样响应对有限长单位冲激响应滤波器的理想响应执行抽样和内插获得实际响应；基于所述理想响应、所述实际响应、和加权误差函数确定加权误差以极化为优化函数；基于正态分布随机函数生成概率形式的映射函数；以所述优化函数作为目标函数、所述映射函数作为每个比特位的空间扩散值执行杂草算法以确定最小误差的技术方案，能够利用统计特征推导估值算法估计信号特征，具有稳定严格精确的线性相位，适于对包含相位信息的电流进行滤波。
[0142]
需要特别指出的是，上述有限长单位冲激响应滤波方法的各个实施例中的各个步骤均可以相互交叉、替换、增加、删减，因此，这些合理的排列组合变换之于有限长单位冲激响应滤波方法也应当属于本发明的保护范围，并且不应将本发明的保护范围局限在所述实
施例之上。
[0143]
基于上述目的，本发明实施例的第二个方面，提出了一种利用统计特征推导估值算法估计信号特征，具有稳定严格精确的线性相位，适于对包含相位信息的电流进行滤波的有限长单位冲激响应滤波装置的一个实施例。如图2所示，装置包括：
[0144]
处理器403；
[0145]
控制器401，存储有所述处理器可运行的程序代码402，所述处理器403在运行所述程序代码402时执行以下步骤：
[0146]
使用单位抽样响应对有限长单位冲激响应滤波器的理想响应执行抽样和内插获得实际响应；
[0147]
基于所述理想响应、所述实际响应、和加权误差函数确定加权误差以极化为优化函数；
[0148]
根据正态分布函数和预定的映射函数生成用于子代杂草的扩散函数用以在杂草算法中扩散子代杂草种子；
[0149]
以所述优化函数作为目标函数、所述扩散函数作为每轮杂草算法子代繁殖的扩散函数进行迭代计算以确定最小误差。
[0150]
在一些实施方式中，使用单位抽样响应对有限长单位冲激响应滤波器的理想响应执行抽样和内插获得实际响应包括：对所述理想响应执行等分割抽样获得多个采样，并使用离散傅里叶变换将多个所述采样内插为有限长序列以确定所述实际响应。
[0151]
在一些实施方式中，基于所述理想响应、所述实际响应、和加权误差函数确定加权误差包括：基于针对通带与阻带的逼近精度之需求来确定所述加权误差函数，并基于所述理想响应与所述实际响应之差和所述加权误差函数的积来确定加权误差。
[0152]
在一些实施方式中，确定加权误差以极化为优化函数包括：基于通带与阻带各自的截止频率确定有限长单位冲激响应滤波器的带宽，并将所述带宽最大时所述加权误差的最小值确定为所述优化函数。
[0153]
在一些实施方式中，以所述优化函数作为目标函数、所述映射函数作为每个比特位的空间扩散值执行杂草算法以确定最小误差包括：
[0154]
使每株杂草根据其特异性的通带和阻带截止频率确定所述优化函数的值；
[0155]
为所述优化函数更小的杂草生成更多种子，为所述优化函数更大的杂草生成更少种子；
[0156]
基于所述映射函数和收缩函数将杂草的种子在通带-阻带空间中扩散；
[0157]
基于海明距离确定和移除距离未成功从杂草扩散的种子；
[0158]
使种子成长为杂草，并响应于杂草数量超过阈值而移除所述优化函数更大的杂草；
[0159]
重复执行上述步骤直到最大迭代次数，将获得的杂草中最小的所述优化函数确定为所述最小误差。
[0160]
本发明例公开的装置、设备等可为各种电子终端设备，例如手机、个人数字助理(pda)、平板电脑(pad)、智能电视等，也可以是大型终端设备，如装置等，因此本发明实施例公开的保护范围不应限定为某种特定类型的装置、设备。本发明实施例公开的客户端可以是以电子硬件、计算机软件或两者的组合形式应用于上述任意一种电子终端设备中。
[0161]
从上述实施例可以看出，本发明实施例提供的有限长单位冲激响应滤波装置，通过使用单位抽样响应对有限长单位冲激响应滤波器的理想响应执行抽样和内插获得实际响应；基于所述理想响应、所述实际响应、和加权误差函数确定加权误差以极化为优化函数；基于正态分布随机函数生成概率形式的映射函数；以所述优化函数作为目标函数、所述映射函数作为每个比特位的空间扩散值执行杂草算法以确定最小误差的技术方案，能够利用统计特征推导估值算法估计信号特征，具有稳定严格精确的线性相位，适于对包含相位信息的电流进行滤波。
[0162]
需要特别指出的是，上述装置的实施例采用了所述有限长单位冲激响应滤波方法的实施例来具体说明各模块的工作过程，本领域技术人员能够很容易想到，将这些模块应用到所述有限长单位冲激响应滤波方法的其他实施例中。当然，由于所述有限长单位冲激响应滤波方法实施例中的各个步骤均可以相互交叉、替换、增加、删减，因此，这些合理的排列组合变换之于所述装置也应当属于本发明的保护范围，并且不应将本发明的保护范围局限在所述实施例之上。
[0163]
本发明实施例还可以包括相应的计算机设备。计算机设备包括存储器、至少一个处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行程序时执行上述任意一种方法。
[0164]
其中，存储器作为一种非易失性计算机可读存储介质，可用于存储非易失性软件程序、非易失性计算机可执行程序以及模块，如本技术实施例中的所述有限长单位冲激响应滤波方法对应的程序指令/模块。处理器通过运行存储在存储器中的非易失性软件程序、指令以及模块，从而执行装置的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例的有限长单位冲激响应滤波方法。
[0165]
存储器可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据装置的使用所创建的数据等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实施例中，存储器可选包括相对于处理器远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至本地模块。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
[0166]
最后需要说明的是，本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，可以通过计算机程序来指令相关硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(rom)或随机存储记忆体(ram)等。所述计算机程序的实施例，可以达到与之对应的前述任意方法实施例相同或者相类似的效果。
[0167]
以上是本发明公开的示例性实施例，但是应当注意，在不背离权利要求限定的本发明实施例公开的范围的前提下，可以进行多种改变和修改。根据这里描述的公开实施例的方法权利要求的功能、步骤和/或动作不需以任何特定顺序执行。此外，尽管本发明实施例公开的元素可以以个体形式描述或要求，但除非明确限制为单数，也可以理解为多个。
[0168]
所属领域的普通技术人员应当理解：以上任何实施例的讨论仅为示例性的，并非旨在暗示本发明实施例公开的范围(包括权利要求)被限于这些例子；在本发明实施例的思路下，以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合，并存在如上所述的
本发明实施例的不同方面的许多其它变化，为了简明它们没有在细节中提供。因此，凡在本发明实施例的精神和原则之内，所做的任何省略、修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明实施例的保护范围之内。