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FIR数字滤波器的最优化设计可以抽象成一个多维连续函数求极值的问题，因此可以采用遗传算法求解。针对传统遗传算法存在的容易早熟收敛的问题，提出一种改进策略，从交叉变异的概率和算子两方面对算法进行改进，并通过测试函数验证了改进策略的可行性。分别在最小二乘（LS）、最大误差最小化（MM）和均方误差最小化（MMSE）准则下，采用改进遗传算法进行FIR数字低通滤波器最优化设计，实验结果显示在不同优化准则下设计的滤波器都表现出了良好的性能，证明了改进算法的通用性和有效性。