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      Sedumi軟件包在教學(xué)和科研中的應(yīng)用

      2014-08-23 07:13:28蔣俊正
      電氣電子教學(xué)學(xué)報 2014年1期
      關(guān)鍵詞:通帶阻帶非標(biāo)準(zhǔn)

      蔣俊正,周 芳

      (桂林電子科技大學(xué)1信息與通信學(xué)院,2.生命和環(huán)境科學(xué)學(xué)院,廣西桂林 541004)

      Sedumi軟件包最早由加拿大Mcmaster大學(xué)的研究人員于上世紀(jì)90年代后期提出,它基于Matlab語言開發(fā)主要用于求解半定規(guī)劃問題[1]。在“數(shù)字信號處理”和“最優(yōu)化理論與方法”等電子信息類課程教學(xué)和科研中,很多問題都可以歸結(jié)為某種優(yōu)化問題,可以直接或間接地使用Sedumi軟件包進行有效求解。

      1 Sedumi標(biāo)準(zhǔn)形式下的使用

      半定規(guī)劃問題可以直接使用Sedumi軟件包進行求解[2-4]。下面筆者分別介紹線性規(guī)劃、二階錐規(guī)劃和半定規(guī)劃問題的標(biāo)準(zhǔn)形式以及求解的Matlab代碼。

      1)線性規(guī)劃

      用于求解問題(1)的Matlab代碼為

      [x,y,info]=sedumi(A,b,c)

      代碼中向量y是最優(yōu)解,info包含了一些輔助信息,比如求解耗時等。

      2)二階錐規(guī)劃

      用于求解問題(2)的Matlab代碼為

      K.1=m;

      K.q=q;

      [xs,ys,info]=sedumi(At,bt,ct,K);

      代碼中m等于矩陣D的行數(shù),即線性約束的個數(shù)。代碼參數(shù)為

      3)半定規(guī)劃

      式中,矩陣Fi,i=0,…,p為對稱矩陣。用于求解問題(4)的Matlab代碼為

      K.S=size(F0,1);

      [x,y,info]=sedumi(At,bt,ct,K);

      info代碼中參數(shù)為

      由于Sedumi軟件包在求解中采用了對偶理論,因此求解效率很高。

      2 Sedumi非標(biāo)準(zhǔn)形式下的使用

      然而在實際中,很多的優(yōu)化問題并不具備上述的三種標(biāo)準(zhǔn)形式,導(dǎo)致Sedumi軟件包的使用并非如上述那么直觀。因此,如何將非標(biāo)準(zhǔn)形式轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)形式,是有效利用Sedumi的關(guān)鍵所在。

      我們以二次規(guī)劃問題轉(zhuǎn)化為二階錐規(guī)劃問題為例進行說明。二次規(guī)劃問題是指目標(biāo)函數(shù)是關(guān)于優(yōu)化變量的二次函數(shù)、約束是線性函數(shù)的優(yōu)化問題:

      其中,矩陣A是正定的。引入輔助變量 ,問題(6)可等價為

      式中代碼參數(shù)為

      式中m為x的長度,N為D的行數(shù)。

      3 Sedumi軟件包的應(yīng)用舉例

      FIR數(shù)字濾波器的設(shè)計問題可以歸結(jié)為一個優(yōu)化問題[5-7]。通常,濾波器的性能指標(biāo)包括:阻帶衰減和通帶平坦性。一個性能優(yōu)良的濾波器應(yīng)該具備阻帶衰減高且通帶平坦,數(shù)學(xué)描述為

      式中,ωp和ωs分別為低通濾波器的通帶和阻帶的截止頻率。假定一個線性相位的低通濾波器的系數(shù)滿足:

      其頻率響應(yīng)可表示為

      式中

      設(shè)計阻帶衰減高且通帶平坦的濾波器可以歸結(jié)為如下優(yōu)化問題:

      式中εp為容許誤差。將式(11)代入式(13),并對區(qū)間[0,ωp]進行等間隔離散化 ωk=kωp/K,k=0,…,K,可得

      設(shè)計所得的濾波器的沖激響應(yīng)和幅度響應(yīng)如圖1所示??梢钥闯?,該濾波器具備良好的頻率特性,即通帶平坦、阻帶衰減高。

      圖1 Sedumi軟件設(shè)計所得的濾波器

      4 結(jié)語

      本文首先介紹Sedumi優(yōu)化軟件包求解問題的三種標(biāo)準(zhǔn)形式和相應(yīng)的Matlab代碼,然后以二次規(guī)劃為例說明如何將非標(biāo)準(zhǔn)形式轉(zhuǎn)化標(biāo)準(zhǔn)形式,最后將Sedumi應(yīng)用于數(shù)字濾波器設(shè)計問題求解。在教學(xué)和科研中出現(xiàn)的非標(biāo)準(zhǔn)形式優(yōu)化問題,如何進行轉(zhuǎn)化,并采用Sedumi求解仍需進一步探討和研究。

      [1] J.F.Sturm.Using SeDuMi 1.02,a MATLAB toolbox for optimization over symmetric cones[J].Optimization methods and software,1999,11(1-4):625-653.

      [2] 袁亞湘,孫文瑜.最優(yōu)化理論與方法[M].北京:科學(xué)出版社,1997.

      [3] D.P.Palomar,and Y.C.Eldar.Convex optimization in signal processing and communications[M].Cambridge University Press,2010.

      [4] Z.Q.Luo,and Y.Wei.An introduction to convex optimization for communications and signal processing[J].IEEE Journal on Selected Areas in Communications,2006,24(8):1426-1438.

      [5] 陳懷琛,王朝英,高西全等.數(shù)字信號處理及其 MATLAB實現(xiàn)[M].北京:電子工業(yè)版社,1998.

      [6] 郭建濤.“數(shù)字信號處理”課程的Matlab教學(xué)研究[J].電氣電子教學(xué)學(xué)報,2010,32(3):117-119.[7] T.N.Davidson,Z.Q.Luo,and J.F.Sturm.Linear matrix inequality formulation of spectral mask constraints with applications to FIR filter design[J].IEEE Transactions on Signal Processing,2002,50(11):2702-2715.

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