介绍了利用双线性变换法设计巴特沃斯无限长单位冲激响应（IIR）数字滤波器。具体设计步骤如下：按一定的技术指标将给出的数字滤波器转换为模拟低通滤波器；根据转换后的技术指标设计模拟低通滤波器 H（s）；再将 H（s） 转换成 H（z）。对于高通、带通或带阻数字滤波器的设计，先将其技术指标转化为与之相应的作为“样本”的低通模拟滤波器的技术指标，再进行频率变换，然后按上述步骤设计出低通 H（s），再将H（s）转换为所需的 H（z）。

该文档较为详细地总结了巴特沃斯滤波器的设计，其中包括二阶、三阶巴特沃斯滤波器的设计。

matlab 大气模型扩散代码uMCGA（通用蒙特卡罗遗传算法） 用 MCGA 算法解决优化问题 [1]。 本算法在 [2] 中有描述。 uMCGA 允许优化参数需要适合多个数据集的问题。 该代码最初是为了从测量颗粒蒸发的实验数据中推导出二次有机气溶胶特性（例如颗粒相中不同有机化合物的组成和扩散系数）而开发的。 目前只有 MATLAB 实现可用。 用法 结果 = umcga（问题） 输入 问题：描述优化问题的结构。 需要包含字段。 populationSize : 遗传算法部分的种群大小。 populationSizeExtra ：蒙特卡罗部分的人口规模。 NElite : 总是移动到下一代的精英候选人的数量。 Ngen ：世代数。 MC 部分是第一代，因此 GA 部分会有 (Ngen-1) 代。 Nrun ：独立优化运行的次数。 Ndataset ：优化中使用的数据集数。 mutationProbability ：遗传算法中发生突变的 0-1 之间的概率值。 当变异发生时，候选者的自由参数会在它们设定的间隔内再次随机抽取（自由参数定义见下面的 fitparams 结构描述） mode

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