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fir带通滤波器matlab代码使用G_best引导的布谷鸟搜索算法高效设计FIR滤波器 这项工作是我的本科论文的一部分。 抽象的： 此存储库提供了使用G最佳引导的杜鹃搜索（GCS）算法的有限冲激响应（FIR）滤波器的有效设计。 为了减少传统的Cuckoo搜索算法（CSA）中的参数依赖性以及在滤波器设计问题中更好地搜索最佳系数，在所建议的GCS中对CSA方法进行了一些修改，这导致与Cuckoo搜索算法的收敛速度显着提高。最佳解决方案。 在这里，已经使用GCS ， CSA和人工蜂群（ABC）算法为Type1和Type 2 FIR设计了低通和带通滤波器。 结果： 从GCS，CSA和ABC的图形和统计观察（）中可以看出， GCS在收敛速度，执行时间和过滤器响应方面均超过了竞争对手。 此外，使用建议的GCS开发的滤波器获得的阻带衰减（As）和通带纹波（Rp）远远优于使用CSA，ABC或Parks and McClellan（PM）方法设计的滤波器。 一项平均研究表明，对于较低阶的LPF（类型1和类型2的阶次均小于40），GCS显示As升高9.23％ ，Rp降低26.05％ 。 对于更高阶的LP

1.直接运行main_csdn.py检查路径 2.算法的具体实现在BasicAlgorithm.py文件中，里面涵盖了BFS、DFS、Dijkstra、Greedy Best First Search、A*五种静态场景的路径规划算法，算法应用于二维的栅格场景 3.几种算法的基本关系： （BFS、DFS）广度和深度优先搜索，最基本的暴力求解算法 （Dijkstra）在BFS的基础之上添加了低成本优先的贪心策略（估价函数） （Greedy Best First Search）在BFS的基础之上添加了启发式 （A*）结合了估价函数和启发式 以上是我个人的理解以及代码实现，具体原理可参考站内其他资源~

联想IH61M V4.2-BIOS文件（用编程器读，修改成了BEST开机LOGO）

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