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2005 | OriginalPaper | Buchkapitel

Design of Fast Multidimensional Filters Using Genetic Algorithms

verfasst von : Max Langer, Björn Svensson, Anders Brun, Mats Andersson, Hans Knutsson

Erschienen in: Applications of Evolutionary Computing

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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A method for designing fast multidimensional filters using genetic algorithms is described. The filter is decomposed into component filters where coefficients can be sparsely scattered using filter networks. Placement of coefficients in the filters is done by genetic algorithms and the resulting filters are optimized using an alternating least squares approach. The method is tested on a 2-D quadrature filter and the method yields a higher quality filter in terms of weighted distortion compared to other efficient implementations that require the same ammount of computations to apply. The resulting filter also yields lower weighted distortion than the full implementation.

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Metadaten
Titel
Design of Fast Multidimensional Filters Using Genetic Algorithms
verfasst von
Max Langer
Björn Svensson
Anders Brun
Mats Andersson
Hans Knutsson
Copyright-Jahr
2005
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-540-32003-6_37