基于凸优化理论的数字IIR滤波器设计研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61101158
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    25.0万
  • 负责人：
    蒋爱民
  • 依托单位：
    河海大学
  • 学科分类：
    F0111.信号理论与信号处理
  • 结题年份：
    2014
  • 批准年份：
    2011
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2012-01-01 至2014-12-31

项目摘要

数字滤波器是数字信号处理中常用工具之一。与FIR滤波器相比，IIR滤波器的极点位置并不固定。一般来说，其设计问题并非凸优化问题。传统设计算法常常采用局部近似的思路求解问题，因而缺乏行之有效的途径获取问题的全局最优解信息。本项目将系统分析IIR滤波器设计问题的基本数学模型，并在凸优化理论框架之下探索利用凸集松弛及相关技术构建IIR滤波器设计算法的新思路，从而有效克服传统设计算法的弱点，提高设计精度。本项目还将在通用优化算法的基础之上，充分考虑IIR滤波器设计问题的结构和数值特性，开发高效、稳定的数值算法，以满足实际应用的需要。对IIR滤波器设计的深入研究不仅可以解决实际应用中所碰到的各类问题，更为重要的是，可以将解决此类问题的方法和经验拓展至相关研究领域，从而更好地处理类似的非凸优化设计问题。

结项摘要

本研究重点分析了IIR滤波器设计问题中的若干关键理论与方法，针对传统设计算法的缺点，提出了行之有效的解决方法。（1）结合Steiglitz–McBride（SM）法，提出了部分二阶因子更新策略。该方法将IIR滤波器传递函数中分母多项式分解为少量二阶（或一阶）因子项和一个高阶因子项的乘积。迭代过程中，只需单独更新这些二阶（或一阶）因子所对应的极点，其余极点则作为一个整体（即高阶因子项）进行更新，并且在更新高阶因子时无需加入稳定性约束条件，从而保证最优设计不会被排除于设计问题的可行域之外。这一方法较好地平衡了设计精度与计算效率之间的矛盾。（2）提出了新的稳定性约束条件，该条件为充分必要条件，从而保证设计结果不会受到该约束条件的影响。其次，该稳定性约束条件具有二次多项式的形式，与传统的充分必要稳定性约束条件相比，具有较为简洁的形式，非常便于与常用的设计方法相结合。（3）对相关研究内容进行了分析，提出了高效、可靠的稀疏滤波器设计算法，并证明了设计结果局部最优性的充分性条件。此外，还将稀疏滤波器设计技巧成功用于估计滤波器阶数，从而使得设计算法具有自动选择合理阶数的能力。

项目成果

期刊论文数量（10）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（9）
专利数量（0）
spanTortuosity entropy: a measure of spatial complexity of behavioural changes in animal movement data/span
曲折熵：动物运动数据中行为变化的空间复杂性的度量
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Journal of Theoretical Biology
  • 影响因子：
    2
  • 作者：
    Xiaofeng Liu;Ning Xu;Aimin Jiang
  • 通讯作者：
    Aimin Jiang
Bionic vision-based synthetic aperture radar image edge detection method in non-subsampled contourlet transform domain
基于仿生视觉的非下采样轮廓波变换域合成孔径雷达图像边缘检测方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    IET Radar Sonar and Navigation
  • 影响因子：
    1.7
  • 作者：
    Qing-Wu Li;Guan-Ying Huo
  • 通讯作者：
    Guan-Ying Huo
spanImage denoising via sparse representation using rotational dictionary/span
使用旋转字典通过稀疏表示进行图像去噪
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    Journal of Electronic Imaging
  • 影响因子：
    1.1
  • 作者：
    Yibin Tang;Ning Xu;Aimin Jiang;Changping Zhu
  • 通讯作者：
    Changping Zhu
spanDesign of sparse FIR filters with joint optimization of sparsity and filter order/span
稀疏性和滤波器阶数联合优化的稀疏 FIR 滤波器设计
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    IEEE Transactions on Circuits and Systems I-Regular Papers
  • 影响因子：
    5.1
  • 作者：
    Aimin Jiang;Hon Keung Kwan;Yanping Zhu;Xiaofeng Liu;Ning Xu;Yibin Tang
  • 通讯作者：
    Yibin Tang
基于字典学习的残差信息融合图像去噪方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    微处理机
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    董明堃;蒋爱民;孙娟
  • 通讯作者：
    孙娟

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其他文献

仙草提取物对牛肉盐溶蛋白凝胶过程化学作用力的影响
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    食品与机械
  • 影响因子：
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  • 作者：
    周佺;蒋爱民;栗俊广;万芝力
  • 通讯作者：
    万芝力
基于扩散策略的分布式多维尺度节点定位算法
  • DOI：
    10.13245/j.hust.161214
  • 发表时间：
    2016
  • 期刊：
    华中科技大学学报(自然科学版)科技大学
  • 影响因子：
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  • 作者：
    诸燕平;蒋爱民;陈阳;戎海龙
  • 通讯作者：
    戎海龙
Voice conversion towards modeling dynamic characteristics using switching state space model
使用切换状态空间模型对动态特性进行语音转换
  • DOI：
    10.1007/s11432-013-4799-4
  • 发表时间：
    2013-12
  • 期刊：
    Science in China
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    徐宁;BAO JingYi;刘小峰;蒋爱民;汤一彬
  • 通讯作者：
    汤一彬
仙草乳酸菌饮料的研制
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    食品工业
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    王志江;黄建蓉;蒋爱民
  • 通讯作者：
    蒋爱民
凝固型仙草酸奶的研制及保藏特性分析
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2010
  • 期刊：
    中国乳品工业
  • 影响因子：
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  • 作者：
    周佺;黄建蓉;蒋爱民;叶晓峰
  • 通讯作者：
    叶晓峰

其他文献

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蒋爱民的其他基金

低复杂度FIR滤波器设计理论与方法研究
  • 批准号：
    61471157
  • 批准年份：
    2014
  • 资助金额：
    83.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目

相似国自然基金

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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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