在其他点，将会出现些错误。
最优滤波器设计方法目前，许多方法都属于这范畴。
这种方法基本思路是多次设计滤波器系数，直到误差降低到最小。
它包含了多种方法最小平方误差频域设计非线性方程解最大波纹滤波器最大波纹滤波器多项式插值解决方案最小平方误差频域设计就像在频率采样技术中所见到那样，在没有约束样本点之间，频率采样技术将获得很少结果。
频率采样技术更多是插值方法，而不是种近似方法。
考虑到大量样本点超过了滤波器界限，该方法，控制着样本点之间响应。
大部分滤波器目是从噪声信号中分离所需要信号。
优化设计滤波器用以作为信号能量相关平方值误差逼近信号时很合适。
给出了个采用频率响应滤波器。
个误差函数定义如下在和是样品所期望响应，这是样品在实际和想要之间频率响应误差测度。
该方法包括以下步骤连续频率响应从第个样本开始实施，知道大于然后运用下面公式计算滤波器冲击响应得到滤波器冲击响应，其长度是对称修建成然后计算频率响应，并利用以下关系式这些频率点频率响应不可能与所需要完全相同，但总体最小二乘误差将有效降低，滤波脉冲响应也将减少。
为了进步降低波纹和靠近过渡带边缘波动，个过渡区域将被定义为个现行传递函数。
然后样本采样，在第个样品所经过滤波器使用上述方法计算。
通过使用这种方法，降低了脉冲频率响应插值。
非线性方程解最大波纹滤波器所设计滤波器频率响应真正部分可以写成，依据不同滤波器类型进行求和限制。
频率数量可以获得个极值，它严格控制着项功能滤波器类型是否为线性相位滤波器，其长度是奇数还是偶数，是对称还是反对称。
在每个极值处，理想频率响应由个结合权函数确定，它量代表了峰值误差近似分布频率。
当到达个极值值间不同频带上，逼近于期望反应。
由于这些滤波器有最大数量波纹，他们被称为最大波纹滤波器。
该方法如下在每个未知外部频率，达到最大值或者具有零导数。
两种方程表达式如下这个方程组为非线性方程组，通过其脉冲响应系数和频率可得到通解表达式值。
此处需要注意是这里峰值误差是个固定数量并不是最小优化方案。
因此形状和只有频率时获得极值是未知。
这种设计方法缺点是在设计过程中无法指定不同频带滤波器过渡带边缘。
最大限度波纹滤波器多项式插值解决方案该算法基本上是基于迭代技术来产生多项式预期值。
该算法通过最初开始频率估计极值何处会发生，然后采用知名拉格朗日插值公式获得个多项式，或者经过这些频率最大允许脉动值。
实验结果发现，初始猜测极值频率不影响最终算法数量，而是影响迭代需要达到期望结果。
让我们考虑使用上述方法设计个低通滤波器。
图.最大迭代解脉动低通滤波器图显示了个低通滤波器响应。
在此情况下，其极值频率数量为，它们分成通频带极值和阻带极值。
填充点显示初始猜测极值频率。
实线是最初拉格朗日多项式选择多项式系数得到值，多项式值都是相同频率分配极端。
但这多项式有极值，超过指定极大值限定。
该算法下个阶段是去找出第拉格朗日插值发生频率极值。
这些频率现在用来作为极值滤波方法反应发生时新频率。
第二套频率点标于图中空心点。
同样，现在这套新频率最大地方超过那些频率指定极大值。
因此该方法是完全迭代性质。
结论论文描述了涉及滤波器多种技术设计。
各种方法都有其优点和缺点，需根据不同滤波器类型选择不同方法。
窗函数法在设计标准滤波器，例如低通高通带通，是很有用。
他们不是很适合设计与任何特定频率响应滤波器。
另方面，频率采样技术是适合设计用给定频率响应滤波器。
其缺点是通过插值得到频率响应只是理想频率采样点响应。
在其他点，将会出现些错误。
为了减少这些误差，滤波器优化技术论述了数字滤波器设计，提出了可行除样品外剩下频率选择中满足优化判据技术。
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（外文翻译）FIR滤波器设计技术（外文+译文）
