帕克斯-麥克萊倫演算法（,又稱為Remez-exchange algorithm、Mini-max algorithm)，為一個用以設計最佳化有限脈衝響應濾波器（finite impulse response filter）的疊代演算法，由James McClellan和Thomas Parks於1972年的著作中提出。

此演算法的主要精神，在於利用疊代的方式最小化濾波器在通帶（pass band）和止帶（stop band）的最大誤差，因此有時也稱為最小化最大誤差演算法（Mini-max filter design）。由於帕克斯-麥克萊倫演算法也屬於Remez-exchange algorithm為了設計有限脈衝響應濾波器而產生的一種變形，因此也有人以Remez-exchange algorithm代稱。

有限脈衝響應濾波器設計
有限脈衝響應濾波器（finite impulse response filter）利用有限的點數來表示濾波器的脈衝響應，對於N點有限脈衝響應濾波器

h[n] = 0,\; for\; n

有限脈衝響應濾波器的優點在於脈衝響應是有限的，使得設計上較為簡單。然而如何在有限的點數下，設計出效果最近似於理想目標的濾波器，則是帕克斯-麥克萊倫演算法所欲解決的問題。

對於濾波器設計，帕克斯-麥克萊倫演算法的精神在於最小化最大誤差。在忽略通帶與止帶之間轉換帶(transition band)的情況下，最小化通帶與止帶的最大誤差： \underset{f}{\operatorname{Max}} \left| H(f) - H_d(f) \right|

其中H(f) = \sum_{n=-\infty}^{\infty } h[n] e^{-j2\pi fn} 為設計濾波器的頻率響應，H_d(f)則為理想目標濾波器的頻率響應。

在數位濾波器設計中，常常會將信號的頻率做取樣，使得頻譜具有週期性。設計者即可針對一個週期去做計算就好,減少計算量。所以前兩行的最大誤差可寫成：

\underset{F}{\operatorname{Max}} \left| H(F) - H_d(F) \right|

其中F 為正規化頻率(normalized frequency)：F=\frac{f}{f_s}

濾波器設計時，可利用weighting function將較重要的頻帶比重放大。如此一來，在利用帕克斯-麥克萊倫演算法設計濾波器時，則會較重視比重較大頻帶的誤差。

若在加入weighting function情況下，可將帕克斯-麥克萊倫演算法一般化。此時的最大誤差則可表示為： \underset{f}{\operatorname{Max}} \left| W(f) \left[H(f) - H_d(f) \right] \right|

另外在數學上，此種將向量取絕對值並找出某個最大的元素的算法，稱為取L_{\infty} 範數。若能將H(F) - H_d(F) 離散化寫成矩陣的形式，就可以用此方法快速找出最大誤差。

帕克斯-麥克萊倫演算法
下面的文章將說明如何以該演算法設計最佳化濾波器，假設
*濾波器長度為N，且N為奇數可表示成N = 2k+1
*目標濾波器的頻率響應H_d(F)為偶函數
*W(F) 用以表示所指定的權重函數(weighting function)。功用是將特定頻段(通常是通帶內)的誤差調得更小，重視某頻段的最佳化。

此演算法共分為6個步驟：
#設定極值點起始值
#:在範圍0\le F\le 0.5的範圍內，任意選擇k+2點頻率F_0 ,\; F_1,\; F_2,\; \ldots,\; F_{k+1}作為極值點(extreme frequency)的起始值。
#:將此時的最大誤差E_1設為\infty ，但所選擇的k+2點起始值不能落在轉換頻帶(transition band)，也不能將所有的起始值設在止帶(stop band)上。
#:極端頻率為最後完成設計的濾波器頻率響應中，會出現最大誤差的頻率。一開始所給定的起始值是隨機的，會在此演算法之後的步驟中逐漸收斂。
#:此時，令在各點極端頻率的誤差為 \left[ H(F_m)-H_d(F_m) \right] W(F_m) = (-1)^{m+1} e,\; where\;m=0,1,2 \ldots , k+1。 其中e為設計濾波器響應式與理想濾波器響應式在相對應頻率點的誤差值。
#計算目前的頻率響應
#:為了方便演算法運算之後的進行，我們可稍微整理誤差的表示方式。若令
#:r[n]=h[n+k],\; k=(N-1)/2。此r[n]是設計的濾波器響應h[n]的平移。r[0]為h[n]的正中央項 ( 舉例：r[0]=h[k], r[1]=h[k+1] )。
#:s[0]=r[0],\ \ s[n]=2r[n],\; for\; 0 。因為H_d(F)為偶函數，所以r[n]也是偶函數，則再設計s[n]，計算r[n]的一半範圍就好。
#:如此一來，可將在第1步驟中所得到的誤差式表示為：
#:\left[ R(F_m)-H_d(F_m) \right] W(F_m) = (-1)^{m+1} e,\; where\;m=0,1,2 \ldots , k+1
#:其中，
#: R(F) = \sum_{n=0}^k s[n] \cos (2 \pi nF) = e^{j2 \pi Fk} H(F) (由於使用s[n],計算項次從0到k)
#:經過整理之後可得
#: \sum_{n=0}^k s[n] \cos (2 \pi F_m n) + (-1)^m W^{-1} (F_m) e = H_d(F_m)
#:上述的誤差關係式，可表示為矩陣形式 Ax = H
#:
\begin{bmatrix}
1 & \cos (2 \pi F_0) &\cos (4 \pi F_0) & \cdots & \cos (2 \pi kF_0)& 1/W(F_0) \\
1 & \cos (2 \pi F_1) &\cos (4 \pi F_1) & \cdots & \cos (2 \pi kF_1)& -1/W(F_1) \\
\vdots & \vdots & \vdots & \ddots & \vdots & \vdots \\
1 & \cos (2 \pi F_k) &\cos (4 \pi F_k) & \cdots & \cos (2 \pi kF_k)& (-1)^k/W(F_k) \\
1 & \cos (2 \pi F_{k+1}) &\cos (4 \pi F_{k+1}) & \cdots & \cos (2 \pi kF_{k+1})& (-1)^{k+1}/W(F_{k+1}) \\
\end{bmatrix}
\begin{bmatrix}
s[0] \\ s[1] \\ \vdots \\ s[k] \\e
\end{bmatrix}
=
\begin{bmatrix}
H_d[F_0] \\ H_d[F_1] \\ \vdots \\ H_d[F_k] \\ H_d[F_{k+1}]
\end{bmatrix}

#:因此，我們可由 x = A^{-1} H計算s[0], s[1], \ldots, s[k]
#計算誤差函數
#:計算誤差函數err(F), \; for 0 \le F \le 0.5 \; , F \notin transition \; band
#: err(F)= \left[ R(F)-H_d(F) \right] W(F) = \left\{ \sum_{n=0}^k s[n] \cos (2 \pi F n) - H_d(F) \right\} W(F)
#尋找極值點
#:從err(F)中，找k+2個區域極大或極小值，將區域極大或極小值出現的頻率標示為 P_0, P_1, \ldots, P_k, P_{k+1}
#:區域極大或極小值的判斷規則：
#:*不是在邊界處的區域高峰(peaks)或低谷(dips)。在此，邊界區域即為F=0, F=0.5 以及頻率轉換帶的兩邊。
#:*對於在邊界區域的頻率點，可用下列的標準判斷是否為區域極大或極小：Sign(eff(F_d))及Sign(err'(F_d))為同相時，右邊界是極值點；反相時，左邊界是極值點；其他情況非極值點。
#:若找到多於k+2個極值點，選擇極值點的優先順位為：
##優先選擇不在邊界的極值點。
##其次選在邊界的極值點中， \left| err(F) \right| 較大的，直到湊足k+2個極值點為止。
##當邊界的極值點的\left| err(F) \right| 一樣大時，優先選擇轉換頻帶兩旁的點。
#判斷誤差是否收斂
#:計算誤差的最大值，令其為E_0 = Max(\left| err(F) \right|) 。
#:若E_0為現在的誤差最大值，E_1為前一輪計算的誤差最大值，則利用下列規則判斷演算法的下一步：
##若E_1 - E_0 > \Delta, \; or \; E_1 - E_0 ，設定 F_n = P_n \; and \; E_1 = E_0 ，回到步驟2。
##若 0 \le E_1 - E_0 \le \Delta ，進行步驟6。
#計算所設計濾波器的脈衝響應\;h[n]
#:由先前在步驟2中的關係式，我們可得
#:h[k] = s[0], h[k+n] = s[n]/2, h[k-n]=s[n]/2, \; for \; n=1,2,3, \ldots, k
#:此
h[k]
即為我們所求的脈衝響應。

權重函數W(F) 濾波器響應的影響
當權重函數在帶內設計為1，在帶外設計為小於1，會讓濾波器較重視通過帶通頻段的訊號。

當權重函數在帶外設計為1，在內設計為小於1，會讓濾波器具有較好的濾除雜訊的能力。

特徵
用此方法設計出來的濾波器，一定會滿足以下兩個情況：

有k+2個以上的極值點(極大點與極小點)。

在極點上，W(F_m)|R(F_m)-H_d(F_m)|

過渡頻段
過渡頻段(transition band)對設計濾波器的誤差也會有影響。將過渡頻段設計地窄一些，R(F)和H_d的誤差就會比較大；將過渡頻段設計地寬一些，R(F)和H_d的誤差就會比較小。再設計上可以適當的增加過渡頻段寬度，讓通帶和止帶地響應更趨近於理想值。

假設我們想要帶通段的漣波小於等於\delta_1，帶止段的漣波小於等於\delta_2,過渡頻段小於\Delta F (\Delta F=\frac{f_s} f_1，f_2為過渡頻段的上、下界)。則要設計濾波器長度N為：

N\geq\frac{2}{3\Delta F}\log_{10}(\frac{1}{\delta_1 \delta_2})

移項可得：\delta_1 \delta_2=10^{\frac{-3N\Delta F}{2}-1}

若要設計的頻段中有多的過渡頻段，則\Delta F取最小長度的過渡頻段帶入計算。

對於一固定長度的數位濾波器，再設計上可以犧牲一些頻段留給過渡頻段，將漣波縮小。但要注意不可將過渡頻段設計過長，因為過渡頻段是無法使用的。

參考文獻
*Jian-Jiun Ding (2013), [http://djj.ee.ntu.edu.tw/ADSP.htm Advanced Digital Signal Processing] [viewed 27/06/2013]

• T. W. Parks and J. H. McClellan, “Chebyshev Approximation for Nonrecursive Digital Filter with Linear Phase”, IEEE Trans. Circuit Theory, vol. 19, no. 2, pp. 189–194, March 1972.
• J. H. McClellan, T. W. Parks, and L. R. Rabiner “A computer program for designing optimum FIR linear phase digital filter”, IEEE Trans. Audio- Electroacoustics, vol. 21, no. 6, Dec. 1973.
• F. Mintz and B. Liu, “Practical design rules for optimum FIR bandpass digital filter”, IEEE Trans. ASSP, vol. 27, no. 2, Apr. 1979.