Optimal Design of Fourth-Order Active Band-Pass Filter via Grey Wolf Optimizer
Main Article Content
Abstract
บทความนี้นำเสนอการออกแบบวงจรกรองผ่านแถบแบบแอกทีฟอันดับ-4 อย่างเหมาะสมด้วยตัวหาค่าเหมาะที่สุดแบบหมาป่าสีเทา (grey wolf optimizer: GWO) ซึ่งเป็นเทคนิคการค้นหาค่าเหมาะที่สุดแบบอภิศึกษาสำนึกที่ทรงประสิทธิภาพโดยอาศัยโครงสร้างวงจรตามแบบ Sallen-Key ผลการออกแบบวงจรกรองผ่านแถบแบบแอกทีฟอันดับ-4 ด้วย GWO บนหลักกการหาค่าเหมาะที่สุดแนวใหม่ จะถูกนำไปเปรียบเทียบกับวิธีดั้งเดิมที่ใช้หลักการเทียบค่าสัมประสิทธิ์ของวงจรกรอง Butterworth จากผลการออกแบบพบว่าวงจรกรองผ่านแถบแบบแอกทีฟอันดับ-4 ที่ออกแบบด้วย GWO ให้ผลใกล้เคียงกับผลตอบสนองทางความถี่อุดมคติ กว่าวิธีดั้งเดิมที่ใช้หลักการเทียบค่าสัมประสิทธิ์ของวงจรกรอง Butterworth อย่างน่าพึงพอใจ
Article Details

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
The content and information in articles published in the Journal of Advanced Development in Engineering and Science are the opinions and responsibility of the article's author. The journal editors do not need to agree or share any responsibility.
Articles, information, content, etc. that are published in the Journal of Advanced Development in Engineering and Science are copyrighted by the Journal of Advanced Development in Engineering and Science. If any person or organization wishes to publish all or any part of it or to do anything. Only prior written permission from the Journal of Advanced Development in Engineering and Science is required.
References
Zverev, A. I. (1967). Handbook of filter synthesis. New York: John Wiley.
Shenoi, B. A. (2006).Introduction to Digital Signal Processing and Filter Design. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons.
Pactitis, S. A. (2007). Active Filters Theory and Design. Boca Raton, FL: CRC Press, Taylor & Francis Group.
Rodriguez, J. (2015).Fundamentals of 5G Mobile Networks. Chichester, West Sussex: John Wiley & Sons.
Sutherland, N. S. (1979).Tutorial Essays in Psychology. Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates.
Kaya, T. & Ince, M. C. (2012). The Design of Analog Active Filter with Different Component Value using Genetic Algorithm. International Journal of Computer Applications, 45(8), 43-47.
Bose, D., et al. (2014). Optimal Filter Design using an Improved Artificial Bee Colony Algorithm. Information Sciences, 281, 443-461.
Vural, R. A. & Yildirim, T. (2010). Component value selection for analog active filter using particle swarm optimization. In The 2nd International Conference on Computer and Automation Engineering (ICCAE) (p.25-28). 26–28 February, 2010, Singapore.
Benhala, B. (2014). Ant Colony Optimization for Optimal Low-Pass Butterworth Filter Design. WSEAS Transactions on Circuits and Systems, 13, 313-318.
Puangdownreong, D. & Sukulin, A. (2012). Current Search and Applications in Analog Filter Design Problems. Journal of Communication and Computer, 9(9), 1083-1096.
Majuang, C., et al. (2022). Optimal Active Filter Design by ICuS Algorithm. Pathumwan Academic Journal, 12(35), 70-79. (in Thai)
Romsai, W., et al. (2022). Design of optimal active low-pass filter byhybrid intensified current search. In The 5th ECTI Northern Section Conference on Electrical, Electronics, Computer and Telecommunications Engineering (ECTI-NCON 2022) (p.383-386). 26-28 January, 2022, Chiangrai, Thailand.
Romsai, W., et al. (2024). Optimal design of fourth-order active band-pass filter via MHICuS algorithm. In The 16th Electrical Engineering Network: EENET-2024 (p.133-136). 29-31 May, 2024, Nong Khai, Thailand. (in Thai)
Pulpoka, S. & Puangdownreong, D. (2023). Optimal design of active low-pass filter by flower pollination algorithm. In The 15th Electrical Engineering Network: EENET-2023 (p.150-153) 1-3 May, 2023, Nakhon Phanom, Thailand. (in Thai)
Mirjalili, S., et al. (2014). Grey Wolf Optimizer. Advances in Engineering Software, 69, 46-61.
Makhadmeh, S. N., et al. (2023). Recent Advances in Grey Wolf Optimizer, its Versions and Applications: Review. IEEE Access, 12, 22991-23028.
Mosavi, S. K., et al. (2023). A Comprehensive Survey of Grey Wolf Optimizer Algorithm and its Application. International Journal of Advance Robotics & Expert Systems, 1(6), 23-45.
Fari, H., et al. (2018). Grey Wolf Optimizer: a Review of Recent Variants and Applications. Neural Computing and Applications, 30, 413-435.