数字滤波器的优化设计是一个多参数优化问题,现在很多现有的算法不能很好的求解出最好的解。本文改进了一种新颖的具有快速全局搜索的群体智能算法—文化蜂群(Cultural Bee Colony, CBC)算法并将其应用在数字滤波器中。本文首先详细推导了 FIR和ⅡR数字滤波器优化设计的具体模型和目标函数。进而针对以粒子群(Particle Swarm Optimization, PSO)算法、量子粒子群(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization,QPSO)算法、人工蜂群算法(Artificial Bee Colony, ABC)、文化算法(Culture Algorithm, CA))为代表的经典群体智能算法进行了原理阐述,并将其应用于数字滤波器设计,仿真比较了经典算法的滤波器设计性能。对针对基于ABC算法的数字滤波器优化设计的缺点,提出了兼有CA算法双层进化空间的优点和ABC算法三种互补搜索机制优点,同时引入反向学习机制的CBC算法。在建立CBC算法的构架后,给出了将CBC算法应用于数字滤波器优化设计的具体流程并仿真比较与经典算法的性能差异。仿真实验结果显示,CBC算法在FIR数字滤波器设计中,其表现明显优于PSO算法、QPSO算法、CA算法和ABC算法的设计;对于ⅡR数字滤波器优化设计中,CBC算法的表现明显优于PSO算法、QPSO算法、CA算法。同时在工程FPGA实现的基础上,设计了以改进的分布式算法的数字FIR滤波器,并用CBC优化算法的滤波器系数,同较好的QPSO的滤波器系数滤波效果的对比,验证了改进算法的CBC优越效果。