数字滤波数据处理与控制策略

数字滤波数据处理与控制策略
数字滤波数据处理与控制策略

第4章数据处理与控制策略●本章的教学目的与要求

掌握各种数字滤波的原理、特点及使用场合,数控技术、数字PID及常规控制系统,了解先进控制系统。

●授课主要内容

●数字滤波和数据处理

●数控技术

●数字PID

●常规控制系统

●先进控制系统

●主要外语词汇

Digital Filter:数字滤波,Numerical Control(NC):数字控制,

Computerized Numerical Control(CNC):计算机数字控制

●重点、难点及对学生的要求

说明:带“***”表示要掌握的重点内容,带“**”表示要求理解的内容,带“*”表示要求了解的内容,带“☆”表示难点内容,无任何符号的表示要求自学的内容

●常用的数字滤波的原理、特点及使用场合***

●常用的数据处理方法***

●数字PID及改进算法***☆

●常规控制方法***

●先进控制方法*

●辅助教学情况

多媒体教学课件(POWERPOINT)

●复习思考题

●常用的数字滤波的原理、特点及使用场合

●常用的数据处理方法

●数字PID及改进算法

●常规控制方法

●先进控制方法

●参考资料

刘川来,胡乃平,计算机控制技术,青岛科技大学讲义

计算机系统的抗干扰不可能完全依靠硬件解决,一般需要进行数字滤波。另外在计算机控制系统中,根据实际需要经常会用到数据处理技术对数据进行预处理。

数控技术和数控装备是制造工业现代化的重要基础。这个基础是否牢固直接影响到一个国家的经济发展和综合国力,关系到一个国家的战略地位。

计算机控制系统中的控制策略是指基于控制理论,在被控对象数学模型或操作人员的先验知识基础上设计并用计算机软件实现的数字控制器或某种控制算法。

数字滤波和数据处理

数字滤波是指在计算机中利用某种计算方法对原始输入数据进行数学处理,去掉原始数据中掺杂的噪声数据,提高信号的真实性,获得最具有代表性的数据集合。

通过数字滤波得到比较真实的被测参数,有时不能直接使用,还需要做某些处理。

一 数字滤波

我们这里所说的数字滤波技术是指在软件中对采集到的数据进行消除干扰的处理。

采用数字滤波优点一是不需要增加硬件设备,只需在计算机得到采样数据之后,执行一段根据预定滤波算法编制的程序即可达到滤波的目的;优点二是数字滤波稳定性好,一种滤波程序可以反复调用,使用方便灵活。

1. 平均值滤波法

(1)算术平均值滤波

对于一点数据连续采样多次,计算其算术平均值,以其平均值作为该点采样结果。这种方法可以减少系统的随机干扰对采集结果的影响。实质是对采样数据y(i)的m 次测量值进行算术平均,作为时刻kT 的有效输出采样值)(k y ,即

∑-m

i k y m y 1)(1)k (= ()

m 值决定了信号平滑度和灵敏度。 为提高运算速度,可以利用上次运算结果)1(-k y ,通过递推平均滤波算式

m m k y m k y y y )1()()1-k ()k (---+

= ()

得到当前采样时刻的递推平均值。

算术平均值滤波和加权平均值滤波主要用于对压力、流量等周期性的采样值进行平滑加工,但对偶然出现的脉冲性干扰的平滑作用尚不理想,因而不适用于脉冲性干扰比较严重的场合。

(2)加权平均值滤波

由(4-1)式可以看出,算术平均值滤波法对每次采样值给出相同的加权系数,即1/m ,实际上有些场合需要增加新采样值在平均值中的比重,这时可采用加权平均值滤波法,其算式为 ∑--1

0)()k (m i i k y a y = ()

这种滤波方法可以根据需要突出信号的某一部分,抑制信号的另一部分。适用于纯滞后较大、采样周期短的过程。

2. 中值滤波法

所谓中值滤波是对某一参数连续采样n 次,然后把n 次的采样值从小到大或从大到小排队,再取中间值作为本次采样值。

中值滤波对于去掉由于偶然因素引起的波动或采样器不稳定造成的误差所引起的脉动干扰比较有效。若变量变化比较慢,则采用中值滤波效果比较好,但对快速变化的参数不宜采用。

如果将平均值滤波和中值滤波结合起来使用,滤波效果会更好。

3. 惯性滤波法

前面几种方法基本上属于静态滤波,主要适用于变化过程比较快的参数,如压力、流量等。对于慢速随机变量,则采用短时间内连续采样取平均值的方法,其滤波效果不够理想。

为提高滤波效果,可以仿照模拟系统RC 低通滤波器的方法,将普通硬件RC 低通滤波器的微分方程用差分方程来表示,用软件算法来模拟硬件滤波器的功能。

典型RC 低通滤波器的动态方程为 x y dt dy T f =+ ()

式(4-4)离散化可得低通滤波算法为

x(k))a 1()1k (ay y(k)

-+-= () 该种滤波方法模拟了具有较大惯性得低通滤波功能,主要适用于高频和低频的干扰信号。

4. 程序判断滤波

程序判断滤波的方法,是根据生产经验,确定两次采样输入信号可能出现的最大偏差Δy 。若超过此偏差值,则表明该输入信号是干扰信号,应该去掉;如小于此偏差值,则可以将信号作为本次采样值。

程序判断滤波一般分两种:

(1)限幅滤波

(2)限速滤波

数据采集所采用的检测技术不同,检测对象不同,数据的采集频率、信噪比不同,各种数字化滤波算法各有优缺点,所以我们在实际应用中要根据情况将其有机的结合起来,为数据处理选择一种最优的滤波算法,保证数据准确、快速的反应被检测对象的实际,为生产管理提供有效的数据。

二 数据处理

1. 线性化处理

计算机从模拟量输入通道得到的检测信号与该信号所代表的物理量之间不一定成线性关系。而在计算机内部参与运算与控制的二进制数希望与被测参数之间成线性关系,其目的既便于运算又便于数字显示,因此还须对数据做线性化处理。

在常规自动化仪表中,常引入“线性化器”来补偿其他环节的非线性,如二极管阵列、运算放大器等,都属于硬件补偿,这些补偿方法一般精度不太高。在计算机数据处理系统中,用计算机进行非线性补偿,方法灵活,精度高。常用的补偿方法有计算法、插值法、折线法。

(1)计算法

当参数间的非线性关系可以用数学方程来表示时,计算机可按公式进行计算,完成非线性补偿。在过程控制中最常见的两个非线性关系是差压与流量、温度与热电势。

用孔板测量气体或液体流量,差压变送器输出的孔板差压信号ΔP ,同实际流量F 之间呈平方根关系,即

P k F ?= ()

式中k 是流量系数。用数值分析方法计算平方根,可采用牛顿迭代法,设x y =(x>0),则

]1)-y(k x 1)-[y(k 21)(y +=k () 热点偶的热电势同所测温度之间也是非线性关系。例如,镍铬-镍铝热点偶在400~1000℃范围内,可按下式求温度

01223344T a E a E a E a E a ++++= ()

式中E 为热电势[mV],T 为温度[℃]。

()式可以写成

{}01234])[T a

E a E a E a E a ++++= () 可用上式将非线性化的关系分成多个线性化的式子来实现。

(2)插值法

计算机非线性处理应用最多的方法就是插值法。其实质是找出一种简单的、便于计算处理的近似表达式代替非线性参数。用这种方法得到的公式叫做插值公式。常用的插值公式有多项式插值公式、拉格朗日插值公式、线性插值公式等

(3)折线法

上述两种方法都可能会带来大量运算,对于小型工控机来说,占用内存比较大,为简单起见,可以分段进行线性化,即用多段折线代替曲线。

线性化过程是:首先判断测量数据处于哪一折线段内,然后按相应段的线性化公式计算出线性值。折线段的分法并不是惟一的,可以视具体情况和要求来定。当然,折线段数越多,线性化精度越高,软件的开销也就相应增加。

2. 校正运算

有时来自被控对象的某些检测信号与真实值有偏差,这时需要对这些检测信号进行补偿,力求补偿后的检测值能反映真实情况。

3. 标度变换

在计算机控制系统中,生产中的各个参数都有不同的数值和量纲,这些参数都经过变送器转换成A/D 转换器能接收的0~5V 电压信号,又由A/D 转换成00~FFH (8位)的数字量,它们不在是带量纲的参数值,而是仅代表参数值的相对大小。

为方便操作人员操作以及满足一些运算、显示和打印的要求,必须把这些数字量转换成带有量纲的数值,这就是所谓的标度变换。

(1)线性参数标度变换

所谓线性参数,指一次仪表测量值与A/D 转换结果具有线性关系,或者说一次仪表是线性刻度的。其标度变换公式为:

0000

()x x m m N N A A A A N N -=+-- () 式中,A 0为一次测量仪表的下限,A m 为一次测量仪表的上限,A x 为实际测量值(工程量),N 0为仪表下限对应的数字量,N m 为仪表上限对应的数字量,N x 为测量值所对应的数字量。

其中A 0,A m ,N 0,N m 对于某一个固定的被测参数来说是常数,不同的参数有不同的值。为使程序简单,一般把被测参数的起点A 0(输入信号为0)所对应的A/D 输出值为0,即N 0=0,这样式()可化为:

00)(A A A N N A m m

x x +-= () 有时,工程量的实际值还需经过一次变换,如电压测量值是电压互感器的二次测的电压,则其一次测的电压还有一个互感器的变比问题,这时上式应再乘上一个比例系数:

??

????+-?=00)(A A A N N k A m m x x ()

(2)非线性参数标度变换

在过程控制中,最常见的非线性关系是差压变送器信号△P 与流量F 的关系(见式(),据此,可得测量流量时的标度变换式为:

00x m G G G G -=- 即

00)x m G G G G =-+ (4-18)

式中G 0为流量仪表下限值,G m 为流量仪表上限值,G x 为被测量的流量值,N 0为差压变送器下限所对应的数字量,N m 为差压变送器上限所对应的数字量,N x 为差压变送器所测得的差压值(数字量)。

4. 越限报警处理

在计算机控制系统中,为了安全生产,对于一些重要的参数或系统部位,都设有上、下限检查及报警系统,以便提醒操作人员注意或采取相应的措施。其方法就是把计算机采集的数据经计算机进行数据处理、数字滤波、标度变换之后,与该参数上、下限给定值进行比较。如果高于(或低于)上限(或下限),则进行报警,否则就作为采样的正常值,以便进行显示和控制。

报警系统一般为声光报警信号,灯光多采用发光二极管(LED)或白炽灯光等,声响则多为电铃、电笛等。有些地方也采用闪光报警的方法,即使报警的灯光或声音按一定的频率闪烁(或发声)。

报警程序的设计方法主要有两种。一种是全软件报警程序。另一种是直接报警程序。

5. 死区处理

从工业现场采集到的信号往往会在一定的范围内不断的波动,或者说有频率较高、能量不大的干扰叠加在信号上,这种情况往往出现在应用工控板卡的场合,此时采集到的数据有效值的最后一位不停的波动,难以稳定。这种情况可以采取死区处理,把不停波动的值进行死区处理,只有当变化超出某值时才认为该值发生了变化。比如编程时可以先对数据除以10,然后取整,去掉波动项。

数控技术基础

数控技术和数控设备是制造工业现代化的重要基础。这个基础是否牢固直接影响到一个国家的经济发展和综合国力,关系到一个国家的战略地位。因此,世界上各工业发达国家均采取重大措施来发展自己的数控技术及其产业。

一 概述

数字控制是近代发展起来的一种自动控制技术,国家标准(GB 8129—87)定义为“用数字化信号对机床运动及其加工过程进行控制的一种方法”。采用数控技术的控制系统称为数控系统,采用了数控系统的设备称之为数控设备,以计算机为核心的数控系统称为计算机数控系统(Computerized Numerical Control ,CNC )。

数控机床是一种典型的数控设备,由于数控技术是与机床控制密切结合发展起来的,因此以往讲数控即指机床数控。

世界上第一台数控机床是1952年美国麻省理工学院(MIT )伺服机构实验室开发出来,当时的主要动机是为了满足高精度和高效率加工复杂零件的需要。

数控设备中的构成如图所示。图中CNC 是数控设备的核心,它的功能是接受输入的控制信息,完成数控计算、逻辑判断、输入输出控制等功能。被控对象可以是机床、雕刻机、焊接机、机械手、绘图仪、套色印刷机械、包装机械等。CNC 通过输入通道获得被控对象的各种反馈信息。

二 数控原理

以此来简

1. 即ab 、bc 和d c ),然后把线(或折线)与原图形的误差在允许范围之内。由图可见,显然采用、和d c )

比ab 、bc 和cd 要精确得多。

2. x 和y 任意函数形式,但为了简化插补运算过程和加快插补速度,常用的是直线插补和二次曲线插补两种形式。所谓直线插补是指在给定的两个基点之间用一条近似直线来逼近,也就是由此定出中间点连接起来的折线近似于一条直线,而并不是真正的直线。所谓二次曲线插补是指在给定的两个基点之间用一条近似曲线来逼近,也就是实际的中间点连线是一条近似于曲线的折线弧。常用的二次曲线有圆弧、抛物线和双曲线等。对图所示的曲线来说,显然ab 和bc 段用直接插补,cd 段用圆弧插补是合理的。

3. 把插补运算过程中定出的各中间点,以脉冲信号形式去控制x 、y 方向上的步进电机,带动绘图笔、刀具等,从而绘出图形或加工出所要求的轮廓来。这里的每一个脉冲信号代表步进电机走一步,即绘图笔或刀具在x 或y 方向移动一个位置。我们把对应于每个脉冲移动的相对位置称为脉冲当量,又称为步长,常用如△x 和△y 来表示,并且总是取△x=△y 。

插补运算就是如何分配x 和y 方向上的脉冲数,使实际的中间点轨迹尽可能地逼近理想轨迹。实际的中间点连接线是一条由△x 和△y 的增量值组成的折线,只是由于实际的△x 和△y 的值很小,眼睛分辨不出来,看起来似乎和直线一样而已。显然,△x 和△y 的增量值越小,就越逼近理想的直线段,图中均以“→”代表△x 和△y 的长度。

三 数控系统分类

1. 按控制方式分类

(1)点位控制数控系统

(2)直线控制数控系统

(3)轮廓控制数控系统

上述三种控制方式中以点位控制最简单,因为它的运动轨迹没有特殊要求,运动时又不加工,所以它的控制电路只要具有记忆(记下刀具应走的移动量和已走过的移动量)和比较(将所记忆的两个移动量进行比较,当两个数值的差为零时,刀具立即停止)的功能即可,根本不需要插补运算。和点位控制相比,直线控制要进行直线加工,控制电路要复杂一些。轮廓控制要控制刀具准确的完成复杂的曲线运动,所以控制电路复杂,且需要进行一系列的插补计算和判断。

2. 按系统结构分类

(1(2

(3)半闭环数控系统

一 PID 001()()[()()]t c d i de t u t k e t e t dt

T u T dt

=+++? () 式中的c k 、i T 、d T 分别为模拟调节器的比例增益、积分时间和微分时间,0u 为偏差0e =时的调节器输出,常称之为稳态工作点。

要实现式()所示的PID 控制规律,就要将其离散化。设控制周期为T 则在控制器的采样时刻t kT =时,通过下述差分方程

0()k j edt Te j =≈∑

? ,

()(1)de e k e k dt T

--≈ 可得到式()的数字算式为

00

()()()[()(1)]k d c j i T T u k K e k e j e k e k u T T =??=++--+???

?

∑ () 或写成 00

()()()[()(1)]k c i d j u k K e k K e j K e k e k u ==++--+∑ ()

式()和()给出的是执行机构在采样时刻kT 的位置或控制阀门的开度,所以被称为位置型PID 算法。

在工业过程控制中常采用另一种被称为增量型PID 控制算法的算式。采用这种控制算法得到的计算机输出是执行机构的增量值,其表达式为

)

1()()(--=?k u k u k u [()(1)]()[()2(1)(2)]d c i T T K e k e k e k e k e k e k T T ??=--++--+-????

() 或写为

)]2()1(2)([)()]1()([)(-+--++--=?k e k e k e K k e K k u k u K k u d i c ()

可见,除当前偏差值e (k )外,采用增量式PID 算法只需保留前两个采样周期的偏差,即e (k -1),在程序中简单地采用平移法即可保存,免去了保存所有偏差的麻烦。增量PID 算法的优点是编程简单,数据可以递推使用,占用内存少,运算快。更进一步,为了编程方便起见,式()还可写成

)]2()1()2()()()(-+-+-++=?k e K k e K K k e K K K k u d d c d i c

()(1)(2)Ae k Be k Ce k =--+- ()

由增量PID 算法得到k 采样时刻计算机的实际输出控制量为

)()1()(k u k u k u ?+-= ()

二 数字PID 控制算法的改进

1. 实际微分PID 控制算法

PID 控制中,微分的作用是扩大稳定域,改善动态性能,近似地补偿被控对象的一个极点。 从前面的推导可知,标准的模拟PID 算式(4-21)与数字PID 算式(4-22)~式(4-25)中的微分作用是理想的,故它们被称为是理想微分的PID 算法。而模拟调节器由于反馈电路硬件的限制,实际上实现的是带一阶滞后环节的微分作用。计算机控制虽可方便地实现理想微分的差分形式,但实际表明,理想微分的PID 控制效果并不理想。

在计算机控制系统中,常常是采用类似模拟调节器的微分作用,称为实际微分作用。图是标准PID 控制算法与实际微分PID 控制算法在单位阶跃输入时,输出的控制作用。

图 数字PID 控制算法的单位阶跃响应示意图

从图中可以看出,理想微分作用只能维持一个采样周期,且作用很强,当偏差较大时,受工业执行机构限制,这种算法不能充分发挥微分作用。而实际微分作用能缓慢地保持多个采样周期,使工业执行机构能较好地跟踪微分作用输出。另一方面,由于实际微分PID 控制算法中的一阶惯性环节,使得它具有一定的数字滤波能力,因此,抗干扰能力也较强。

理想PID 与实际微分PID 算式的区别主要在于后者比前者多了个一阶惯性环节,如图所示。

图中 1f f T s + () 所以 ()()f du T u t u t dt

'+= 01()()[()()]t f c d i du de t T u t K e t e t dt T dt T dt

+=++? () 将式()离散化,可得实际微分位置型控制算式

()(1)(1)()u k au k a u k '=-+- () 式中 ()f f T a T T =+ 01()()()()t c d i de t u t K e k e t dt T T dt ??'=++????

? 其增量型控制算式为 )()1()1()('k u a k u a k u ?-+-?=? (4-30)

式中 )]}1()([)()({)('-?-?++?=?k e k e T

T k e T T k e K k u d i c 2.微分先行PID 控制算法 当控制系统的给定值发生阶跃变化时,

微分动作将使控制量u 大幅度变化,这样不利

于生产的稳定操作。为了避免因给定值变化给

控制系统带来超调量过大、调节阀动作剧烈的

冲击,可采用如图所示的方案。

这种方案的特点是只对测量值(被控量)

进行微分,而不对偏差微分,也即对给定值无微分作用。这种方案称之为“微分先行”或“测

量值微分”。考虑正反作用的不同,偏差的计算方法也不同,即

()()()e k y k r k =- (正作用)

()()()e k r k y k =- (反作用) ()

标准PID 增量算式(4-24)中的微分项为)]2()1(2)([)(-+--=?k e k e k e K k u d d ,

改进后的微分作用算式则为

)]2()1()([)(-+--=?k y k ye k y K k u d d (正作用)

)]2()1()([)(-+---=?k y k ye k y K k u d d (反作用) ()

3.积分分离PID 算法

积分分离PID 算法的基本思想是:在偏差()e k 较大时,暂时取消积分作用;当偏差()e k 小于某一设定值A 时,才将积分作用投入,即

当|()e k |>A 时,用P 或PD 控制;

当|()e k |≤A 时,用PI 或PID 控制。

上式中的A 值需要适当选取,A 过大,起不到积分分离的作用;若A 过小,系统将存在余差。

4.遇限切除积分PID 算法

在实际工业过程控制中,控制变量因受到执行机构机械性能与物理性能的约束,其输出和输出的速率总是限制在一个有限的范围内,例如

min max u u u ≤≤ (绝对值)

|u &|u ≤& (速率)

5. 提高积分项积分的精度

在PID 控制算法中,积分项的作用是消除余差。为提高其积分项的运算精度,可将前面数字PID 算式中积分的差分方程取为?∑=?++=t

k j T j e j e dt t e 00

2)1()()(,即用梯形替代原来的矩形计算。 三 数字PID 参数整定

数字PID 控制参数的整定过程是,首先按模拟PID 控制参数的整定方法来选择,然后在适当调整,并考虑采样周期对整定参数的影响。

1.稳定边界法(临界比例度法)

选用纯比例控制,给定值r 作阶跃扰动,从较大的比例带开始,逐渐减小,直到被控变量出现临界振荡为止,记下临界周期Tu 和临界比例带δu 。然后,按经验公式计算Kc 、Ti 和Td 。

2.动态特性法(响应曲线法)

在系统处于开环情况下,首先做被控对象的阶跃曲线,如图所示,从该曲线上求得对象的纯滞后时间τ、时间常数T τ和放大系数K 。然后在按经验公式计算Kc 、Ti 和Td 。

3.基于偏差积分指标最小的整定参数法

由于计算机的运算速度快,这就为使用偏差积分指标整定PID 控制参数提供了可能,常用以下三种指标:

4.试凑法 在实际工程中,常常采用试凑法进行参数整定。 增大比例系数Kc 一般将加快系统的响应,使系统的稳定性变差。 减小积分时间Ti ,将使系统的稳定性变差,使余差(静差)消除加快。

增大微分时间Td ,将使系统的响应加快,但对扰动有敏感的响应,可使系统稳定性变差。 在试凑时,可参考上述参数对控制过程的影响趋势,对参数实行先比例,后积分,最后微分的整定步骤。

(1)首先只整定比例部分。

(2)如果纯比例控制,有较大的余差,则需要加入积分作用。

(3)若使用比例积分控制,反复调整仍达不到满意的效果,则可加入微分环节。 常规控制方案

一 串级控制系统

当被控系统中同时有几个干扰因素影响同一个被控量时,如果仍采用单回路控制系统,只控制其中一个变量,将难以满足系统的控制性能。串级控制系统是在原来单回路控制的基础上,增加一个或多个控制内回路,用以控制可能引起被控量变化的其它因素,从而抑制被控对象的时滞特性,提高系统动态响应的快速性。一个通用的计算机串级控制系统框图如图所示。

从图中可以看出,通用的串级系统在结构上形成了两个闭环。其中外面的闭环称为主环或主回路,用于最终保证被调量满足工艺要求;里面的闭环称为副环或副回路,用于克服被控对象所受到的主要干扰。

在串级控制系统中,主.副调节器的选型很重要。对于主调节器,因为要减少稳态误差,提高控制精度,同时使系统反应灵敏,最终保证被控量满足工艺要求,所以一般宜采用PID 控制;对于副调节器,在控制系统中通常是承担着“粗调”的控制任务,故一般采用P 或PI 即可。

在控制如图所示的双回路串级控制系统在每个采样周期的计算顺序为(设主调节器采用PID ,副调节器采用PI ):计算主回路的偏差e 1(k)

e 1(k)=r 1(k)-y 1(k)

计算主回路PID 控制器的输出u 1(k)

u 1(k)=u 1(k-1)+?u 1(k)

?u 1(k)=K e1[e 1(k)-e 1(k-1)]+k i1e 1(k)+k d1[e 1(k)-2e 1(k-1)+e 1(k-2)]

计算副回路的偏差e 2(k)

e 2(k)=u 1(k)-y 2(k)

计算副回路PID 控制器的输出u2(k)

dt t e t ITAE dt t e IAE dt t e ISE ?

??∞∞∞===000

2)()()(图 被控对象阶跃响应曲线

u 2(k)= u 2(k-1)+ ?u 2(k)

图 通用的计算机串级控制系统示意框图

串级控制系统的控制方式有两种:一种是异步采样控制。另一种是同步采样控制。 二 前馈控制系统

前馈控制是按某个干扰量进行控制器的设计,一旦测量到有干扰,即对它直接产生校正作用,使得它在影响到被控对象之前已被抵消。前馈控制是一种开环控制系统,在控制算法与参数选择适当的情况下,可以取得很好的控制效果。

在实际生产过程控制中,由于前馈控制是开环控制,且只能针对某一特定的干扰实施控制作用,

图 典型的前馈-反馈计算机控制系统示意框图

图中的Gf(s)是前馈控制器的传递函数,Gd(s)为对象干扰通道的传递函数,G(s)是对象控制通道的传递函数,PID 为反馈控制系统的控制器。按照前馈控制的原理,要使前馈作用完全补偿干扰的影响,则应使干扰引起的被控量变化为零。由此可推出,前馈控制器的传递函数应为

)()()(s G s G s G d

f -= () 计算机前馈-反馈控制算法的流程如下:

(1)计算反馈控制的偏差e(k)

e(k)=r(k)-y(k) ()

(2)计算反馈控制器(PID )的输出ub(k)

ub(k)= ub(k-1)+?ub(k) ()

(3)计算前馈控制器Gf(s)的输出uf(k)

uf(k)= uf(k-1)+?uf(k) ()

(4)计算前馈-反馈控制的输出uc(k)

uc(k)= ub(k)+ uf(k) () 三 纯滞后补偿控制系统

在工业过程控制中,由于物料或能量的传输延迟,许多被控对象具有纯滞后。由于纯滞后的存在,被控量不能及时反映系统所受到的干扰影响,即使测量信号已到达调节器,执行机构接受调节信号后迅速作用于对象,也需要经过纯滞后时间τ以后才能影响到被控量,使之发生变化。在这样一个调节过程中,必然会产生较明显的超调或振荡以及较长的调节时间。

早在20世纪50年代末,史密斯(Smith)就提出了一种纯滞后控制器,常被称为史密斯预估器或史密斯补偿器。其基本思想是按照过程的动态特性建立一个模型加入到反馈控制系中,使被延迟了τ的被控量超前反映到调节器,让调节器提前动作,从而可明显地减少超调量和加快调节过程。图是史密斯预估控制系统的示意框图。

图史密斯预估控制系统示意框图

史密斯预估器是实现这种控制方案的关键。设采样周期为T,则由于纯滞后τ的存在,信号要延迟N(N=τ/T)个周期。为此,要在内存中专门设定N个单元存放信号m(k)的历史数据。实施时,在每个采样周期,把新得到的m(k)存入0号单元,同时把0号单元原来存放的数据移到1号单元,1号单元原来存放的数据移到2号单元,依次类推,N号单元里的内容即为m(k)滞后N个采样周期后的信号q[q=m(k-N)]。

(1)计算反馈回路的偏差e(k)

y'(k)= r(k)-y (k)-y?(k) ()

e(k)=r(k)-

(2)计算控制器的输出u(k)

u(k)= u(k-1)+?u(k) ()

(3)史密斯预估器的输出

y?=m(k)- m(k-N) ()其中m(k)根据被控对象的数学模型Gp(s)的差分形式和控制器的输出u(k)计算得到。

先进控制方案

一预测控制

1. 预测控制的概况

预测控制从1978年Richalet等人提出模型预测启发式控制算法(MPHC)以来,已经取得了很大的发展,先后提出了模型算法控制(MAC)、动态矩阵控制(DMC)、广义预测控制(GPC)、广义预测极点配置控制(GPP)等多种。

预测控制不是某一种统一理论的产物,而是在工业生产过程中逐渐发展起来的,是工程界和控制理论界协作的产物。

预测控制的理论研究工作已取得很大的进展。但现有的理论研究仍远落后于工业应用实践。目前理论分析研究大多集中在单变量、线性化模型等基本算法上,而成功的工业应用实践大多是复杂的多变量系统,表明预测控制的理论研究落后于工业生产实际。

目前预测控制研究的热点问题主要有:

①进一步开展对预测控制的理论研究,探讨算法中主要设计参数对稳定性、鲁棒性及其他控制性能的影响,给出参数选择的定量结果;

②研究存在建模误差及干扰时预测控制的鲁棒性,并给出定量分析结果;

③建立高精度的信息预测模型;

④研究新的滚动优化策略;

⑤建立有效的反馈校正方法;

⑥研究非线性系统的预测控制;

⑦加强应用研究。

2. 预测控制的基本原理

总的说来,预测控制属于一种基于模型的多变量控制算法,也称之为模型预测控制。预测控制算法的种类虽然多,但都具有相同的三个要素——预测模型、滚动优化和反馈校正,这三个要素也是预测控制区别于其他控制方法的基本特征,同时也是预测控制在实际工程应用中取得成功的关键。

①预测模型

②滚动优化

③反馈校正

由概念和基本特征,可以得出预测控制的以下基本特点:

i) 模型预测控制算法综合利用过去、现代和将来(模型预测)的信息,而传统算法,如PID等,

却只利用过去和现在的信息;

ii) 对模型要求低,现代控制理论之所以在过程工业中难以大规模应用,重要的原因之一是对模型精度要求太高,而预测控制就成功的克服了这一点;

iii) 模型预测控制算法用滚动优化取代全局一次优化,每个控制周期不断进行优化计算,不仅在时间上满足了实时性的要求,而且突破了传统全局一次优化的局限,把稳态优化与动态优化相结合;

iv) 用多变量的控制思想取代传统控制手段的单变量控制。因此在应用于多变量问题时,预测控制也常常称为多变量预测控制;

v) 能有效处理约束问题。在实际生产中,往往希望将生产过程的设定状态推向设备及工艺条件的边界上(安全边界、设备能力边界、工艺条件边界等)运行,这种状态常会产生使操纵变量饱和,使被控变量超出约束的问题。所以能够处理约束问题就成为使控制系统能够长期、稳定、可靠运行的关键技术。

各种预测控制算法具有相同的计算步骤:在当前时刻,基于过程的动态模型预测未来一定时域内每个采样周期(或按一定间隔)的过程输出,这些输出为当前时刻和未来一定时域内控制量的函数。按照基于反馈校正的某个优化目标函数计算当前及未来一定时域的控制量大小。为了防止控制量剧烈变化及超调,一般在优化目标函数中都考虑使未来输出以一参考轨迹最优的跟踪期望设定值。计算当前控制量后实施控制。至下一时刻,根据测量数据重新按上述步骤计算控制量。

3. 常见预测控制方案

①模型算法控制

模型算法控制是60年代末在法国工业企业中的锅炉和分馏塔的控制中首先得到应用。

模型算法控制内部模型采用基于脉冲响应模型,用过去和未来的输入输出信息,根据内模预测系统未来的输出状态,用模型输出误差反馈校正后,与参考输入轨迹进行比较,应用二次型性能指标进

,1984年Clarke提

,在优化中引入多

,对于过程参数慢时变

用以“智能化”的处理、

杂过程,并将这些方法用于通过目的的程序中。

1965年,Stanford大学开始建立用于分析化合物内部结构的DENTRAL系统,首先使用了“专家系统”的概念。

70年代末,该校又研制成功了着名的医疗诊断系统MYCIM和用于矿藏勘探的PROSPECTOR系统,推动了专家系统的开发研究和应用。

80年代,专家系统的开发研究进入了高潮,应用范围涉及到工业、农业、国防、教育及教学、物理等许多领域并逐步进行控制界。在控制系统辅助设计,故障诊断和系统控制等方面得到了推广应用。专家系统的研究发展,促进了人工智能科学的进步,也使专家系统本身成为人工智能科学的一个重要分支领域。

专家系统的应用范围很广,就其功能而言,可以分为以下几个方面(见表)。

表专家系统应用分类

功能分类应用

诊断:根据给定情况,确定问题所在疾病诊断,设备或系统故障诊断等

预报:根据已知条件,推断、预报系统气象预报,运输量、粮食产量测算,军可能的行为事预报等

设计规划:设计满足约束条件的求解方电路、建筑、机械系统设计、科研、财

案务预算、作战方案拟定等

教学:诊断、调整、指导学生的行为诊断学习中的问题,提出改革方案

解释:对观测信息进行解释,推出结论信号解释、图像分析、语言理解

控制:监控系统整体行为电站监控、航空交通管理、工业生产控制、疫情控制

专家系统是具有大量专门知识和经验的,用以解决专门领域特定问题的计算机程序系统。

专家系统与人类专家相比,又有不同之处。专家具有理解能力,具有创造性和适应性,可以灵活地分解、运用常用的规则,重新组织问题,以便使问题易于解决;专家具有广泛的、有价值的知识背景,往往通过直觉和经验解决问题。这在信息不完备的条件下往往很有效。

专家系统和传统计算机程序的区别在于,专家系统主要以知识而不是以数据作为处理对象。它所要解决的问题一般没有算法解,并且往往要在不完全,不精确或不确定的信息基础上进行判断推理,作出结论。

相对于一般人工智能系统而言,专家系统具有以下特点:

①启发性。专家系统能运用专家的专门知识和推理方法,进行推理,判断和决策,解决专门领域的特点问题。而这种专门知识往往是以符号表示和符号操作为特征的启发式知识。

②透明性。专家系统能够解释自身的推理过程,并回答用户提出的问题。

③灵活性。专家系统能不断地增长知识,进行知识更新。

专家系统的一般结构如图所示。

3个要素:假设空间、

们如何连接成假设。明确领域中用于生成解答过程的基础模型是知识形式化的重要步骤。基础模型包括包括行为的和数学的两种模式。行为模式分析能产生大批重要概念和关系。数学模式是概念结构的基本部分,它可能为专家系统提供 足够的附加求解信息。理解问题领域中数据的性质也是形式化的重要内容。如果数据能用某些假设直接说明,将有助于了解这种关系的性质(因果的、定义的或仅仅是相关的),这有助于直接说明数据与问题求解过程中目标结构的关系。

在实现过程中,把前一阶段形式化的知识映射到与该问题选择的工具(或语言)相联系的表达格式中。知识库是通过选择适用的知识获取手段(知识编辑程序、智能编辑程序,或知识获取程序)来实现的。

在形式化阶段明确了相关领域知识规定的数据结构,推理机以及控制策略,因此通过编码后与相应的知识库组合在一起形成的将是一个可执行的程序—专家系统的原型系统。

实验五:FIR数字滤波器设计与软件实现

实验五:FIR数字滤波器设计与软件实现 一、实验指导 1.实验目的 (1)掌握用窗函数法设计FIR数字滤波器的原理和方法。 (2)掌握用等波纹最佳逼近法设计FIR数字滤波器的原理和方法。 (3)掌握FIR滤波器的快速卷积实现原理。 (4)学会调用MATLAB函数设计与实现FIR滤波器。 2.实验容及步骤 (1)认真复习第七章中用窗函数法和等波纹最佳逼近法设计FIR数字滤波器的原理; (2)调用信号产生函数xtg产生具有加性噪声的信号xt,并自动显示xt及其频谱,如图1所示; 图1 具有加性噪声的信号x(t)及其频谱如图 (3)请设计低通滤波器,从高频噪声中提取xt中的单频调幅信号,要求信号幅频失真小于0.1dB,将噪声频谱衰减60dB。先观察xt的频谱,确定滤波器指标参数。 (4)根据滤波器指标选择合适的窗函数,计算窗函数的长度N,调用MATLAB函数fir1设计一个FIR低通滤波器。并编写程序,调用MATLAB快速卷积函数fftfilt实现对xt的滤波。绘图显示滤波器的频响特性曲线、滤波器输出信号的幅频特性图和时域波形图。 (4)重复(3),滤波器指标不变,但改用等波纹最佳逼近法,调用MATLAB函数remezord 和remez设计FIR数字滤波器。并比较两种设计方法设计的滤波器阶数。 提示:○1MATLAB函数fir1的功能及其调用格式请查阅教材; ○2采样频率Fs=1000Hz,采样周期T=1/Fs; ○3根据图1(b)和实验要求,可选择滤波器指标参数:通带截止频率fp=120Hz,阻带截

至频率fs=150Hz ,换算成数字频率,通带截止频率p 20.24p f ωπ=T =π,通带最大衰为0.1dB ,阻带截至频率s 20.3s f ωπ=T =π,阻带最小衰为60dB 。 ○ 4实验程序框图如图2所示,供读者参考。 图2 实验程序框图 4.思考题 (1)如果给定通带截止频率和阻带截止频率以及阻带最小衰减,如何用窗函数法设计线性相位低通滤波器?请写出设计步骤. (2)如果要求用窗函数法设计带通滤波器,且给定通带上、下截止频率为pl ω和pu ω,阻带上、下截止频率为sl ω和su ω,试求理想带通滤波器的截止频率cl cu ωω和。 (3)解释为什么对同样的技术指标,用等波纹最佳逼近法设计的滤波器阶数低? 5.信号产生函数xtg 程序清单(见教材) 二、 滤波器参数及实验程序清单 1、滤波器参数选取 根据实验指导的提示③选择滤波器指标参数: 通带截止频率fp=120Hz ,阻带截至频率fs=150Hz 。代入采样频率Fs=1000Hz ,换算成数字频率,通带截止频率p 20.24p f ωπ=T =π,通带最大衰为0.1dB ,阻带截至频率

数字滤波算法

几种简单的数字滤波 假定从8位AD中读取数据(如果是更高位的AD可定义数据类型为int),子程序为get_ad(); 1、限副滤波 /* A值可根据实际情况调整 value为有效值,new_value为当前采样值 滤波程序返回有效的实际值*/ #define A 10 char value; char filter() { char new_value; new_value = get_ad(); if ( ( new_value - value > A ) || ( value - new_value > A ) return value; return new_value; } 2、中位值滤波法 /* N值可根据实际情况调整 排序采用冒泡法*/ #define N 11 char filter() { char value_buf[N]; char count,i,j,temp; for ( count=0;countvalue_buf[i+1] ) { temp = value_buf[i]; value_buf[i] = value_buf[i+1]; value_buf[i+1] = temp; } } }

return value_buf[(N-1)/2]; } 3、算术平均滤波法 /* */ #define N 12 char filter() { int sum = 0; for ( count=0;count

数字图像处理实验三中值滤波和均值滤波实验报告

数字图像处理实验三中值滤波和均值滤波实验报告

数字图像处理实验三 均值滤波、中值滤波的计算机实现12281166 崔雪莹计科1202班 一、实验目的: 1)熟悉均值滤波、中值滤波处理的理论基础; 2)掌握均值滤波、中值滤波的计算机实现方法; 3)学习VC++ 6。0 的编程方法; 4)验证均值滤波、中值滤波处理理论; 5)观察均值滤波、中值滤波处理的结果。 二、实验的软、硬件平台: 硬件:微型图像处理系统,包括:主机, PC机;摄像机; 软件:操作系统:WINDOWS2000或WINDOWSXP应用软件:VC++ 6.0 三、实验内容: 1)握高级语言编程技术; 2)编制均值滤波、中值滤波处理程序的方法; 3)编译并生成可执行文件; 4)考察处理结果。 四、实验要求: 1)学习VC++确6。0 编程的步骤及流程; 2)编写均值滤波、中值滤波的程序;

3)编译并改错; 4)把该程序嵌入试验二给出的界面中(作适当修改); 5)提交程序及文档; 6)写出本次实验的体会。 五、实验结果截图 实验均值滤波采用的是3X3的方块,取周围的像素点取得其均值代替原像素点。边缘像素的处理方法是复制边缘的像素点,增加一个边框,计算里面的像素值得均值滤波。

六、实验体会 本次实验在前一次的实验基础上增加均值滤波和中值滤波,对于椒盐噪声的处理,发现中值滤波的效果更为好一点,而均值滤波是的整个图像变得模糊了一点,效果差异较大。本次实验更加增加了对数字图像处理的了解与学习。 七、实验程序代码注释及分析 // HistDemoADlg.h : 头文件 // #include "ImageWnd.h" #pragma once // CHistDemoADlg 对话框 class CHistDemoADlg : public CDialogEx { // 构造

IIR数字滤波器设计原理

IIR 数字滤波器设计原理 利用双线性变换设计IIR 滤波器(只介绍巴特沃斯数字低通滤波器的设计),首先要设计出满足指标要求的模拟滤波器的传递函数)(s H a ,然后由)(s H a 通过双线性变换可得所要设计的IIR 滤波器的系统函数)(z H 。 如果给定的指标为数字滤波器的指标,则首先要转换成模拟滤波器的技术指标,这里主要是边界频率 s p w w 和的转换,对s p αα和指标不作变化。边界频率的转换关系为)21tan(2w T =Ω。接着,按照模拟低通滤波器的技术指标根据相应 设计公式求出滤波器的阶数N 和dB 3截止频率c Ω;根据阶数N 查巴特沃斯归一 化低通滤波器参数表,得到归一化传输函数 )(p H a ;最后,将c s p Ω=代入)(p H a 去归一,得到实际的模拟滤波器传输函数)(s H a 。之后,通过双线性变换法转换公式 11 112--+-=z z T s ,得到所要设计的IIR 滤波器的系统函数)(z H 。 步骤及内容 1) 用双线性变换法设计一个巴特沃斯IIR 低通数字滤波器。设计指标参数为: 在通带内频率低于π2.0时,最大衰减小于dB 1;在阻带内[]ππ,3.0频率区间上,最小衰减大于dB 15。 2) 以π02.0为采样间隔,绘制出数字滤波器在频率区间[]2/,0π上的幅频响应特 性曲线。 3) 程序及图形 程序及实验结果如下: %%%%%%%%%%%%%%%%%%

%iir_1.m %lskyp %%%%%%%%%%%%%%%%%% rp=1;rs=15; wp=.2*pi;ws=.3*pi; wap=tan(wp/2);was=tan(ws/2); [n,wn]=buttord(wap,was,rp,rs,'s'); [z,p,k]=buttap(n); [bp,ap]=zp2tf(z,p,k); [bs,as]=lp2lp(bp,ap,wap); [bz,az]=bilinear(bs,as,.5); [h,f]=freqz(bz,az,256,1); plot(f,abs(h)); title('双线性z 变换法获得数字低通滤波器,归一化频率轴'); xlabel('\omega/2\pi'); ylabel('低通滤波器的幅频相应');grid; figure; [h,f]=freqz(bz,az,256,100); ff=2*pi*f/100; absh=abs(h); plot(ff(1:128),absh(1:128)); title('双线性z 变换法获得数字低通滤波器,频率轴取[0,\pi/2]'); xlabel('\omega'); ylabel('低通滤波器的幅频相应');grid on; 运行结果: 00.050.10.150.20.25 0.30.350.40.450.500.1 0.2 0.3 0.40.50.60.70.8 0.9 1 双线性z 变换法获得数字低通滤波器,归一化频率轴 ω/2π低通滤波器的幅频相应

IIR数字滤波器的设计实验报告

IIR数字滤波器的设计 一、实验目的: 掌握冲激相应不变法和双线性变换法设计IIR数字滤波器的原理和方法; 观察冲激相应不变法和双线性变换法设计IIR数字滤波器的频率特性; 了解冲激相应不变法和双线性变换法的特点和区别。 二、实验原理: 无限长单位冲激响应(IIR)数字滤波器的设计思想: a)设计一个合适的模拟滤波器 b)利用一定的变换方法将模拟滤波器转换成满足预定指 标的数字滤波器 切贝雪夫I型:通带中是等波纹的,阻带是单调的

切贝雪夫II型:通带中是单调的,阻带是等波纹的 1.用冲击响应不变法设计一个低通切贝雪夫I型数字滤波器通带上限截止频率为400Hz 阻带截止频率为600Hz 通带最大衰减为0.3分贝 阻带最小衰减为60分贝 抽样频率1000Hz 2.用双线性变换法设计切贝雪夫II型高通滤波器 通带截止频率2000Hz 阻带截止频率1500Hz 通带最大衰减0.3分贝 阻带最小衰减50分贝 抽样频率20000Hz 四、实验程序:

1) Wp=2*pi*400; Ws=2*pi*600; Rp=0.3; Rs=60; Fs=1000; [N,Wn]=cheb1ord(Wp,Ws,Rp,Rs,'s'); [Z,P,K]=cheb1ap(N,Rp); [A,B,C,D]=zp2ss(Z,P,K); [At,Bt,Ct,Dt]=lp2lp(A,B,C,D,Wn); [num1,den1]=ss2tf(At,Bt,Ct,Dt); [num2,den2]=impinvar(num1,den1,Fs); [H,W1]=freqs(num1,den1); figure(1) subplot(2,1,1); semilogx(W1/pi/2,20*log10(abs(H)));grid; xlabel(' 频率/ Hz'); ylabel(' 模拟滤波器幅值(db)'); [H,W2]=freqz(num2,den2,512,'whole',Fs); subplot(2,1,2); plot(W2,20*log10(abs(H)));grid; xlabel(' 频率/ Hz');

常用的8种数字滤波算法

常用的8种数字滤波算法 摘要:分析了采用数字滤波消除随机干扰的优点,详细论述了微机控制系统中常用的8种数字滤波算法,并讨论了各种数字滤波算法的适用范围。 关键词:数字滤波;控制系统;随机干扰;数字滤波算法 1 引言 在微机控制系统的模拟输入信号中,一般均含有各种噪声和干扰,他们来自被测信号源本身、传感器、外界干扰等。为了进行准确测量和控制,必须消除被测信号中的噪声和干扰。噪声有2大类:一类为周期性的,其典型代表为50 Hz 的工频干扰,对于这类信号,采用积分时间等于20 ms整倍数的双积分A/D转换器,可有效地消除其影响;另一类为非周期的不规则随机信号,对于随机干扰,可以用数字滤波方法予以削弱或滤除。所谓数字滤波,就是通过一定的计算或判断程序减少干扰信号在有用信号中的比重,因此他实际上是一个程序滤波。 数字滤波器克服了模拟滤波器的许多不足,他与模拟滤波器相比有以下优点: (1)数字滤波器是用软件实现的,不需要增加硬设备,因而可靠性高、稳定性好,不存在阻抗匹配问题。 (2)模拟滤波器通常是各通道专用,而数字滤波器则可多通道共享,从而降低了成本。 (3)数字滤波器可以对频率很低(如0.01 Hz)的信号进行滤波,而模拟滤波器由于受电容容量的限制,频率不可能太低。 (4)数字滤波器可以根据信号的不同,采用不同的滤波方法或滤波参数,具有灵活、方便、功能强的特点。 2 常用数字滤波算法 数字滤波器是将一组输入数字序列进行一定的运算而转换成另一组输出数字序列的装置。设数字滤波器的输入为X(n),输出为Y(n),则输入序列和输出序列之间的关系可用差分方程式表示为: 其中:输入信号X(n)可以是模拟信号经采样和A/D变换后得到的数字序列,也

数字图像处理实验五

数字图像处理 实验 实验五:图像增强-空域滤波 学院:信息工程学院 姓名: 学号: 专业及班级: 指导教师:

一、 实验目的 进一步了解MatLab 软件/语言,学会使用MatLab 对图像作滤波处理,使学生有机会掌握滤波算法,体会滤波效果。 了解几种不同滤波方式的使用和使用的场合,培养处理实际图像的能力,并为课堂教学提供配套的实践机会。 二、 实验内容 (1)学生应当完成对于给定图像+噪声,使用平均滤波器、中值滤波器对不同强度的高斯噪声和椒盐噪声,进行滤波处理;能够正确地评价处理的结果;能够从理论上作出合理的解释。 (2)利用MATLAB 软件实现空域滤波的程序: I=imread('electric.tif'); J = imnoise(I,'gauss',0.02); %添加高斯噪声 J = imnoise(I,'salt & pepper',0.02); %添加椒盐噪声 ave1=fspecial('average',3); %产生3×3的均值模版 ave2=fspecial('average',5); %产生5×5的均值模版 K = filter2(ave1,J)/255; %均值滤波3×3 L = filter2(ave2,J)/255; %均值滤波5×5 M = medfilt2(J,[3 3]); %中值滤波3×3模板 N = medfilt2(J,[4 4]); %中值滤波4×4模板 imshow(I); figure,imshow(J); figure,imshow(K); figure,imshow(L); figure,imshow(M); figure,imshow(N); 三、实验具体实现 a) 调入并显示原始图像Sample2-1.jpg 。 b) 利用imnoise 命令在图像Sample2-1.jpg 上加入高斯(gaussian) 噪声 c)利用预定义函数fspecial 命令产生平均(average)滤波器 111191111---????--????---? ? d )分别采用3x3和5x5的模板,分别用平均滤波器以及中值滤波器,对加入噪声的图像进行处理并观察不同噪声水平下,上述滤波器处理的结果; e )选择不同大小的模板,对加入某一固定噪声水平噪声的图像进行处理,观察上述滤波器处理的结果。 f )利用imnoise 命令在图像Sample2-1.jp g 上加入椒盐噪声(salt & pepper)

简单低通滤波器设计及matlab仿真

东北大学 研究生考试试卷 考试科目: 课程编号: 阅卷人: 考试日期: 姓名:xl 学号: 注意事项 1.考前研究生将上述项目填写清楚. 2.字迹要清楚,保持卷面清洁. 3.交卷时请将本试卷和题签一起上交. 4.课程考试后二周内授课教师完成评卷工作,公共课成绩单与试卷交研究生院培养办公室, 专业课成绩单与试卷交各学院,各学院把成绩单交研究生院培养办公室. 东北大学研究生院培养办公室

数字滤波器设计 技术指标: 通带最大衰减: =3dB , 通带边界频率: =100Hz 阻带最小衰减: =20dB 阻带边界频率: =200Hz 采样频率:Fs=200Hz 目标: 1、根据性能指标设计一个巴特沃斯低通模拟滤波器。 2、通过双线性变换将该模拟滤波器转变为数字滤波器。 原理: 一、模拟滤波器设计 每一个滤波器的频率范围将直接取决于应用目的,因此必然是千差万别。为了使设计规范化,需要将滤波器的频率参数作归一化处理。设所给的实际频 率为Ω(或f ),归一化后的频率为λ,对低通模拟滤波器令λ=p ΩΩ/,则1 =p λ, p s s ΩΩ=/λ。令归一化复数变量为p ,λj p =,则p p s j j p Ω=ΩΩ==//λ。所以巴 特沃思模拟低通滤波器的设计可按以下三个步骤来进行。 (1)将实际频率Ω规一化 (2)求Ωc 和N 11010/2-=P C α s p s N λααlg 1 10 110lg 10 /10/--= 这样Ωc 和N 可求。 p x fp s x s f

根据滤波器设计要求=3dB ,则C =1,这样巴特沃思滤波器的设计就只剩一个参数N ,这时 N p N j G 222 )/(11 11)(ΩΩ+= += λλ (3)确定)(s G 因为λj p =,根据上面公式有 N N N p j p p G p G 22)1(11 )/(11)()(-+= += - 由 0)1(12=-+N N p 解得 )221 2exp(πN N k j p k -+=,k =1,2, (2) 这样可得 1 )21 2cos(21 ) )((1 )(21+-+-= --= -+πN N k p p p p p p p G k N k k 求得)(p G 后,用p s Ω/代替变量p ,即得实际需要得)(s G 。 二、双线性变换法 双线性变换法是将s 平面压缩变换到某一中介1s 平面的一条横带里,再通过标准变换关系)*1exp(T s z =将此带变换到整个z 平面上去,这样就使s 平面与z 平面之间建立一一对应的单值关系,消除了多值变换性。 为了将s 平面的Ωj 轴压缩到1s 平面的1Ωj 轴上的pi -到pi 一段上,可以通过以下的正切变换来实现: )21 tan(21T T Ω= Ω 这样当1Ω由T pi -经0变化到T pi 时,Ω由∞-经过0变化到∞+,也映射到了整个Ωj 轴。将这个关系延拓到整个s 平面和1s 平面,则可以得到

实验四数字滤波器的设计实验报告

数字信号处理 实验报告 实验四 IIR数字滤波器的设计学生姓名张志翔 班级电子信息工程1203班 学号 指导教师 实验四 IIR数字滤波器的设计 一、实验目的: 1. 掌握双线性变换法及脉冲响应不变法设计IIR数字滤波器的具体设 计方法及其原理,熟悉用双线性变换法及脉冲响应不变法设计低通、高通和带通IIR数字滤波器的MATLAB编程。 2. 观察双线性变换及脉冲响应不变法设计的滤波器的频域特性,了解双线性变换法及脉冲响应不变法的特点。 3.熟悉Butterworth滤波器、切比雪夫滤波器和椭圆滤波器的频率特性。 二、实验原理: 1.脉冲响应不变法 用数字滤波器的单位脉冲响应序列模仿模拟滤波器的冲激响应 ,让正好等于的采样值,即,其中为采样间隔,如果以及分别表示的拉式变换及的Z变换,则 2.双线性变换法 S平面与z平面之间满足以下映射关系:

s平面的虚轴单值地映射于z平面的单位圆上,s平面的左半平面完全映射到z平面的单位圆内。 双线性变换不存在混叠问题。 双线性变换是一种非线性变换,这种非线性引起的幅频特性畸变可通过预畸而得到校正。 三、实验内容及步骤: 实验中有关变量的定义: fc 通带边界频率; fr阻带边界频率;δ通带波动;At 最小阻带衰减; fs采样频率; T采样周期 (1) =0.3KHz, δ=0.8Db, =0.2KHz, At =20Db,T=1ms; 设计一个切比雪夫高通滤波器,观察其通带损耗和阻带衰减是否满足要求。 MATLAB源程序: wp=2*1000*tan(2*pi*300/(2*1000)); ws=2*1000*tan(2*pi*200/(2*1000)); [N,wn]=cheb1ord(wp,ws,0.8,20,'s'); %给定通带(wp)和阻带(ws)边界角频率,通带波动波动0.8,阻带最小衰减20dB,求出最低阶数和通带滤波器的通带边界频率Wn [B,A]=cheby1(N,0.5,wn,'high','s');%给定通带(wp)和阻带(ws)边界角频率,通带波动 [num,den]=bilinear(B,A,1000); [h,w]=freqz(num,den); f=w/(2*pi)*1000; plot(f,20*log10(abs(h)));

脉冲响应不变法设计数字低通滤波器

燕山大学 课程设计说明书 题目:脉冲响应不变法设计数字低通滤波器 学院(系):电气工程学院 年级专业:09级精密仪器及机械2班 学号: 0901******** 学生姓名:范程灏 指导教师:刘永红 教师职称:讲师

电气工程学院《课程设计》任务书 课程名称:数字信号处理课程设计 基层教学单位:仪器科学与工程系指导教师: 学号学生姓名(专业)班级设计题目7、脉冲响应不变法设计数字低通滤波器 设 计技术参数给定技术指标为:Hz f p 100 =,Hz f s 300 =,dB p 3 = α,dB s 20 = α,采样频率Hz F s 1000 =。 设 计 要 求 设计Butterworth低通滤波器,用脉冲响应不变法转换成数字滤波器。 参考资料数字信号处理方面资料MATLAB方面资料 周次前半周后半周 应完成内容收集消化资料、学习MA TLAB软件, 进行相关参数计算 编写仿真程序、调试 指导教师签字基层教学单位主任签字

目录 第1章前言 (3) 第2章数字信号处理部分基础知识 (3) 第3章 MATLAB部分基础知识 (8) 3.1 MATLAB介绍 (8) 3.2 MATLAB命令介绍 (8) 第4章仿真过程及仿真图 (9) 4.1 仿真程序 (9) 4.2 仿真波形 (10) 第5章设计结论 (10) 第6章参考文献 (11)

第一章 前言 《数字信号处理》课程设计是在学生完成数字信号处理和MATLAB 的结合后的基本实验以后开设的。本课程设计的目的是为了让学生综合数字信号处理和MATLAB 并实现一个较为完整的小型滤波系统。这一点与验证性的基本实验有本质性的区别。开设课程设计环节的主要目的是通过系统设计、软件仿真、程序安排与调试、写实习报告等步骤,使学生初步掌握工程设计的具体步骤和方法,提高分析问题和解决问题的能力,提高实际应用水平。 IIR 数字滤波器具有无限宽的冲激响应,与模拟滤波器相匹配,所以IIR 滤波器的设计可以采取在模拟滤波器设计的基础上进一步变换的方法。其设计方法主要有经典设计法、直接设计法和最大平滑滤波器设计法。FIR 数字滤波器的单位脉冲响应是有限长序列。它的设计问题实质上是确定能满足所要求的转移序列或脉冲响应的常数问题,设计方法主要有窗函数法、频率采样法和等波纹最佳逼近法等。 第2章 数字信号处理基础知识部分 2.1巴特沃斯滤波器的幅度平方函数及其特点 巴特沃斯模拟滤波器幅度平方函数的形式是 )N c N c a j j j H 222 )/(11 )/(11ΩΩ+= ΩΩ+= Ω (5-6)

实验五FIR数字滤波器的设计

实验六 FIR 数字滤波器的设计 一、实验目的 1.熟悉FIR 滤波器的设计基本方法 2.掌握用窗函数设计FIR 数字滤波器的原理与方法。 二、实验内容 1.FIR 数字滤波器的设计方法 FIR 滤波器的设计问题在于寻求一系统函数)(z H ,使其频率响应)(ωj e H 逼近滤波器要求的理想频率响应)(ωj d e H ,其对应的单位脉冲响应为)(n h d 。 (1)用窗函数设计FIR 滤波器的基本原理 设计思想:从时域从发,设计)(n h 逼近理想)(n h d 。设理想滤波器)(ωj d e H 的单位脉 冲响应为)(n h d 。以低通线性相位FIR 数字滤波器为例。 ?∑--∞-∞=== ππωωωωω πd e e H n h e n h e H jn j d d jn n d j d )(21)()()( (6-1) )(n h d 一般是无限长的,且是非因果的,不能直接作为FIR 滤波器的单位脉冲响应。要想得到一个因果的有限长的滤波器h(n),最直接的方法是截断)()()(n w n h n h d =,即截取为有限长因果序列,并用合适的窗函数进行加权作为FIR 滤波器的单位脉冲响应。按照线性相位滤波器的要求,h(n)必须是偶对称的。对称中心必须等于滤波器的延时常数,即 ???-==2 /)1()()()(N a n w n h n h d (6-2) 用矩形窗设计的FIR 低通滤波器,所设计滤波器的幅度函数在通带和阻带都呈现出振荡现象,且最大波纹大约为幅度的9%,这个现象称为吉布斯(Gibbs )效应。为了消除吉布斯效应,一般采用其他类型的窗函数。 (2) 典型的窗函数 ① 矩形窗(Rectangle Window) )()(n R n w N = (6-3)

十一种软件数字滤波算法

1 数字滤波 1.1 概述 在单片机进行数据采集时,会遇到数据的随机误差,随机误差是由随机干扰引起的,其特点是在相同条件下测量同一量时,其大小和符号会现无规则的变化而无法预测,但多次测量的结果符合统计规律。为克服随机干扰引起的误差,硬件上可采用滤波技术,软件上可采用软件算法实现数字滤波。滤波算法往往是系统测控算法的一个重要组成部分,实时性很强。 采用数字滤波算法克服随机干扰的误差具有以下优点: 1、数字滤波无需其他的硬件成本,只用一个计算过程,可靠性高,不存在阻 抗匹配问题。尤其是数字滤波可以对频率很低的信号进行滤波,这是模拟滤波器做不到的。 2、数字滤波使用软件算法实现,多输入通道可共用一个滤波程序,降低系统 开支。 3、只要适当改变滤波器的滤波程序或运算,就能方便地改变其滤波特性,这 对于滤除低频干扰和随机信号会有较大的效果。 4、在单片机系统中常用的滤波算法有限幅滤波法、中值滤波法、算术平均滤 波法、加权平均滤波法、滑动平均滤波等。 1.2 限幅滤波算法 原理:该运算的过程中将两次相邻的采样相减,求出其增量,然后将增量的绝对值,与两次采样允许的最大差值A进行比较。A的大小由被测对象的具体情况而定,如果小于或等于允许的最大差值,则本次采样有效;否则放弃本次值取上次采样值作为本次数据的样本。 优点:能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰。 缺点:无法抑制那种周期性的干扰,平滑度差。 说明:限幅滤波法主要用于处理变化较为缓慢的数据,如温度、物体的位置等。使用时,关键要选取合适的门限制A。通常这可由经验数据获得,必要时可通过实验得到。 1.3 中值滤波算法 原理:该运算的过程是对某一参数连续采样N次(N一般为奇数),然后把N次采样的值按从小到大排列,再取中间值作为本次采样值,整个过程实际上是一个序列排序的过程。

十种数字滤波方法

1、限幅滤波法(又称程序判断滤波法) A、方法: 根据经验判断,确定两次采样允许的最大偏差值(设为A) 每次检测到新值时判断: 如果本次值与上次值之差<=A,则本次值有效 如果本次值与上次值之差>A,则本次值无效,放弃本次值,用上次值代替本次值 B、优点: 能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰 C、缺点 无法抑制那种周期性的干扰 平滑度差 2、中位值滤波法 A、方法: 连续采样N次(N取奇数) 把N次采样值按大小排列 取中间值为本次有效值 B、优点: 能有效克服因偶然因素引起的波动干扰 对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果 自动化科协 C、缺点: 对流量、速度等快速变化的参数不宜 3、算术平均滤波法 A、方法: 连续取N个采样值进行算术平均运算 N值较大时:信号平滑度较高,但灵敏度较低 N值较小时:信号平滑度较低,但灵敏度较高 N值的选取:一般流量,N=12;压力:N=4 B、优点: 适用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波 这样信号的特点是有一个平均值,信号在某一数值范围附近上下波动 C、缺点: 对于测量速度较慢或要求数据计算速度较快的实时控制不适用 比较浪费RAM 4、递推平均滤波法(又称滑动平均滤波法) A、方法: 把连续取N个采样值看成一个队列 队列的长度固定为N 每次采样到一个新数据放入队尾,并扔掉原来队首的一次数据.(先进先出原则) 把队列中的N个数据进行算术平均运算,就可获得新的滤波结果

N值的选取:流量,N=12;压力:N=4;液面,N=4~12;温度,N=1~4 B、优点: 对周期性干扰有良好的抑制作用,平滑度高 适用于高频振荡的系统 C、缺点: 灵敏度低 对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差 不易消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差 不适用于脉冲干扰比较严重的场合 比较浪费RAM 5、中位值平均滤波法(又称防脉冲干扰平均滤波法) A、方法: 相当于“中位值滤波法”+“算术平均滤波法” 连续采样N个数据,去掉一个最大值和一个最小值 然后计算N-2个数据的算术平均值 N值的选取:3~14 B、优点: 融合了两种滤波法的优点 对于偶然出现的脉冲性干扰,可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差 C、缺点: 自动化科协 测量速度较慢,和算术平均滤波法一样 比较浪费RAM 6、限幅平均滤波法 A、方法: 相当于“限幅滤波法”+“递推平均滤波法” 每次采样到的新数据先进行限幅处理, 再送入队列进行递推平均滤波处理 B、优点: 融合了两种滤波法的优点 对于偶然出现的脉冲性干扰,可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差 C、缺点: 比较浪费RAM 7、一阶滞后滤波法 A、方法: 取a=0~1 本次滤波结果=(1-a)*本次采样值+a*上次滤波结果 B、优点: 对周期性干扰具有良好的抑制作用 适用于波动频率较高的场合 C、缺点:

数字图像处理实验三中值滤波和均值滤波实验报告材料

数字图像处理实验三 均值滤波、中值滤波的计算机实现12281166 崔雪莹计科1202班 一、实验目的: 1)熟悉均值滤波、中值滤波处理的理论基础; 2)掌握均值滤波、中值滤波的计算机实现方法; 3)学习VC++ 6。0 的编程方法; 4)验证均值滤波、中值滤波处理理论; 5)观察均值滤波、中值滤波处理的结果。 二、实验的软、硬件平台: 硬件:微型图像处理系统,包括:主机, PC机;摄像机; 软件:操作系统:WINDOWS2000或WINDOWSXP应用软件:VC++ 6.0 三、实验内容: 1)握高级语言编程技术; 2)编制均值滤波、中值滤波处理程序的方法; 3)编译并生成可执行文件; 4)考察处理结果。 四、实验要求: 1)学习VC++确6。0 编程的步骤及流程; 2)编写均值滤波、中值滤波的程序;

3)编译并改错; 4)把该程序嵌入试验二给出的界面中(作适当修改); 5)提交程序及文档; 6)写出本次实验的体会。 五、实验结果截图 实验均值滤波采用的是3X3的方块,取周围的像素点取得其均值代替原像素点。边缘像素的处理方法是复制边缘的像素点,增加一个边框,计算里面的像素值得均值滤波。

六、实验体会 本次实验在前一次的实验基础上增加均值滤波和中值滤波,对于椒盐噪声的处理,发现中值滤波的效果更为好一点,而均值滤波是的整个图像变得模糊了一点,效果差异较大。本次实验更加增加了对数字图像处理的了解与学习。 七、实验程序代码注释及分析 // HistDemoADlg.h : 头文件 // #include "ImageWnd.h" #pragma once // CHistDemoADlg 对话框 class CHistDemoADlg : public CDialogEx { // 构造

数字信号处理-低通滤波器设计实验

实验报告 课程名称:数字信号处理 实验名称:低通滤波器设计实验 院(系): 专业班级: 姓名: 学号: 指导教师: 一、实验目的: 掌握IIR数字低通滤波器的设计方法。 二、实验原理: 2.1设计巴特沃斯IIR滤波器 在MATLAB下,设计巴特沃斯IIR滤波器可使用butter 函数。 Butter函数可设计低通、高通、带通和带阻的数字和模拟IIR滤波器,其特性为使通带内的幅度响应最大限度地平坦,但同时损失截止频率处的下降斜度。在期望通带平滑的情况下,可使用butter函数。butter函数的用法为:

[b,a]=butter(n,Wn)其中n代表滤波器阶数,W n代表滤波器的截止频率,这两个参数可使用buttord函数来确定。buttord函数可在给定滤波器性能的情况下,求出巴特沃斯滤波器的最小阶数n,同时给出对应的截止频率Wn。buttord函数的用法为:[n,Wn]= buttord(Wp,Ws,Rp,Rs)其中Wp和Ws分别是通带和阻带的拐角频率(截止频率),其取值范围为0至1之间。当其值为1时代表采样频率的一半。Rp和Rs分别是通带和阻带区的波纹系数。 2.2契比雪夫I型IIR滤波器。 在MATLAB下可使用cheby1函数设计出契比雪夫I 型IIR滤波器。 cheby1函数可设计低通、高通、带通和带阻契比雪夫I 型滤IIR波器,其通带内为等波纹,阻带内为单调。契比雪夫I型的下降斜度比II型大,但其代价是通带内波纹较大。cheby1函数的用法为:[b,a]=cheby1(n,Rp,Wn,/ftype/)在使用cheby1函数设计IIR滤波器之前,可使用cheblord 函数求出滤波器阶数n和截止频率Wn。cheblord函数可在给定滤波器性能的情况下,选择契比雪夫I型滤波器的最小阶和截止频率Wn。cheblord函数的用法为: [n,Wn]=cheblord(Wp,Ws,Rp,Rs)其中Wp和Ws分别是通带和阻带的拐角频率(截止频率),其取值范围为0至1之间。当其值为1时代表采样频率的一半。Rp和Rs分别是通带和阻带区的波纹系数。 三、实验要求: 利用Matlab设计一个数字低通滤波器,指标要求如下:

FIR数字滤波器设计实验_完整版

班级: 姓名: 学号: FIR 数字滤波器设计实验报告 一、实验目的 1.掌握FIR 数字滤波器的设计方法; 2.熟悉MATLAB 信号处理工具箱的使用; 3.熟悉利用MATLAB 软件进行FIR 数字滤波器设计,以及对所设计的滤波器 进行分析; 4.了解FIR 滤波器可实现严格线性相位的条件和特点; 5.熟悉FIR 数字滤波器窗函数设计法的MATLAB 设计,并了解利用窗函数法 设计FIR 滤波器的优缺点; 6.熟悉FIR 数字滤波器频率采样设计法的MATLAB 设计,并了解利用频率采 样法设计FIR 滤波器的优缺点; 7.熟悉FIR 数字滤波器切比雪夫逼近设计法的MATLAB 设计,并了解利用切 比雪夫逼近法设计FIR 滤波器的优缺点。 二、实验设备及环境 1.硬件:PC 机一台; 2.软件:MATLAB (6.0版以上)软件环境。 三、实验内容及要求 1.实验内容:基于窗函数设计法、频率采样设计法和切比雪夫逼近设计法,利用MATLAB 软件设计满足各自设计要求的FIR 数字低通滤波器,并对采用不同设计法设计的低滤波器进行比较。 2.实验要求: (1)要求利用窗函数设计法和频率采样法分别设计FIR 数字低通滤波 器,滤波器参数要求均为:0.3c w π=。其中,窗函数设计法要求分别利用矩形窗、汉宁窗和布莱克曼窗来设计数字低通滤波器,且 21N ≥,同时要求给出滤波器的幅频特性和对数幅频特性; 频率

采样法要求分别利用采样点数21N =和63N =设计数字低通滤波器,同时要求给出滤波器采样前后的幅频特性,以及脉冲响应及对数幅频特性。 (2)要求利用窗函数设计法和切比雪夫逼近法分别设计FIR 数字低通 滤波器,滤波器参数要求均为: 0.2π, 0.25dB, 0.3π, 50dB p p s s ωαωα==== 其中,窗函数设计法要求利用汉明窗来设计数字低通滤波器,且 66N ≥,同时要求给出滤波器理想脉冲响应和实际脉冲响应,汉 名窗和对数幅频特性; 切比雪夫逼近法要求采用切比雪夫Ⅰ型,同时要求给出滤波器的脉冲响应、幅频特性和误差特性。 (3)将要求(1)和(2)中设计的具有相同参数要求,但采用不同设 计方法的滤波器进行比较,并以图的形式直观显示不同设计设计方法得到的数字低通滤波器的幅频特性的区别。 四、实验步骤 1.熟悉MATLAB 运行环境,命令窗口、工作变量窗口、命令历史记录窗口,FIR 常用基本函数; 2.熟悉MATLAB 文件格式,m 文件建立、编辑、调试; 3.根据要求(1)的内容,设计FIR 数字低通滤波器,建立M 文件,编写、调试、运行程序; 4.根据要求(2)的内容,设计FIR 数字低通滤波器,建立M 文件,编写、调试、运行程序; 5.将要求(1)和(2)中设计的具有相同参数要求,但采用不同设计方法的滤波器进行比较分析; 6.记录实验结果; 7.分析实验结果; 8.书写实验报告。 五、实验预习思考题 1.FIR 滤波器有几种常用设计方法?这些方法各有什么特点?

单片机数字滤波算法

单片机主要作用是控制外围的器件,并实现一定的通信和数据处理。 但在某些特定场合,不可避免地要用到数学运算,尽管单片机并不擅长实现算法和进行复杂的运算。下面主要是介绍如何用单片机实现数字滤波。 在单片机进行数据采集时,会遇到数据的随机误差,随机误差是由随机干扰引起的,其特点是在相同条件下测量同一量时,其大小和符号会现无规则的变化而无法预测,但多次测量的结果符合统计规律。为克服随机干扰引起的误差,硬件上可采用滤波技术,软件上可采用软件算法实现数字滤波。滤波算法往往是系统测控算法的一个重要组成部分,实时性很强。 1采用数字滤波算法克服随机干扰的误差具有以下优点: 1.数字滤波无需其他的硬件成本,只用一个计算过程,可靠性高,不存在阻 抗匹配问题。尤其是数字滤波可以对频率很低的信号进行滤波,这是模拟滤波器做不到的。 2.数字滤波使用软件算法实现,多输入通道可共用一个滤波程序,降低系统 开支。 3.只要适当改变滤波器的滤波程序或运算,就能方便地改变其滤波特性,这 对于滤除低频干扰和随机信号会有较大的效果。 4.在单片机系统中常用的滤波算法有限幅滤波法、中值滤波法、算术平均滤 波法、加权平均滤波法、滑动平均滤波等。 2限幅滤波算法 该运算的过程中将两次相邻的采样相减,求出其增量,然后将增量的绝对值,与两次采样允许的最大差值A进行比较。A的大小由被测对象的具体情况而定,如果小于或等于允许的最大差值,则本次采样有效;否则取上次采样值作为本次数据的样本。 算法的程序代码如下: #define A //允许的最大差值 char data; //上一次的数据 char filter() { char datanew; //新数据变量 datanew=get_data(); //获得新数据变量 if((datanew-data)>A||(data-datanew>A)) return data; else return datanew; }

数字滤波器的设计实验

实验二IIR数字滤波器的设计 实验内容及步骤: 数字滤波器的性能指标:通带临界频率fp、阻带临界频率fr;通带内的最大衰减Ap;阻带内的最小衰减Ar;采样周期T; (1)、fp=0.3KHz,Ap=0.8dB, fr=0.2KHz,Ar=20dB,T=1ms;设计一Chebyshev高通滤波器;观察其通带损耗和阻带衰减是否满足要求。 程序如下: fp=300; fr=200; Ap=0.8; Ar=20; T=0.001;fs=1/T; wp=2*pi*fp*T; wr=2*pi*fr*T; Wp=2/T*tan(wp/2); Wr=2/T*tan(wr/2); [N,Wn]=cheb1ord(Wp,Wr,Ap,Ar,'s'); [B,A] = cheby1(N,Ap,Wn,'high','s'); [num,den]=bilinear(B,A,1/T); [h,w]=freqz(num,den); plot(w*fs/(2*pi),20*log10(abs(h))); %衰减及频率都用归一化的1为单位显示axis([0,500,-30,0]); title('Chebyshev高通滤波器'); xlabel('频率'); ylabel('衰减'); grid on; 根据下图知道通带损耗与阻带衰减满足要求

(2)、fp=0.2KHz,Ap=1dB, fr=0.3KHz,Ar=25dB,T=1ms;分别用脉冲响应不变法及双线性变换法设计一Butterworth数字低通滤波器,观察所设计数字滤波器的幅频特性曲线,记录带宽和衰减量,检查是否满足要求。比较这两种方法的优缺点。 程序如下: fp=200; fr=300; Ap=1;Ar=25; T=0.001;fs=1/T; wp=2*pi*fp*T; wr=2*pi*fr*T; Wp=2/T*tan(wp/2); Wr=2/T*tan(wr/2); [N,Wn]=buttord(Wp,Wr,Ap,Ar,'s'); [B,A] = butter(N,Wn,'s'); [num1,den1]=impinvar(B,A,1/T); %脉冲响应不变法得出设计的传递函数 [num2,den2]=bilinear(B,A,1/T); %双线性变换法得出设计的传递函数[h1,w]=freqz(num1,den1); plot(w*fs/(2*pi),20*log10(abs(h2)),w*fs/(2*pi),20*log10(abs(h1)), 'r.');grid on; %衰减及频率都用归一化的1为单位显示 axis([0,500,-30,0]); title('Butterworth低通滤波器(红线—脉冲响应不变法蓝线—双线性变换法)'); xlabel('?μ?ê');

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