Sie werden im Vergleich zu analogen Filtern aufgrund verschiedener Vorteile wie linearem Phasengang und höherer Stoppbanddämpfung bevorzugt. In der Kategorie der digitalen Filter sind FIR-Filter eine geeignete Wahl, da sie keine Phasenverzerrung verursachen und weniger unter den Auswirkungen von Abrundungsrauschen und Koeffizientenquantisierungsfehlern leiden. Die traditionellen FIR-Filterentwurfsmethoden sind die Fenstermethode und die Parks-McClellan-Methode. Die Haupteinschränkung dieser Methoden besteht darin, dass sie nicht zu optimalen FIR-Filtern führen, da sie keine individuelle Kontrolle über die Approximationsfehler in verschiedenen Bändern erlauben.Diese Arbeit konzentriert sich auf die Anwendung von Computational Intelligence (CI)-Techniken für den Entwurf digitaler FIR-Filter. Da stochastische Suchmethoden sich in mehrdimensionalen nichtlinearen Umgebungen als effektiv erwiesen haben, können alle Einschränkungen des Filterentwurfs durch den Einsatz dieser Algorithmen effektiv berücksichtigt werden.