数字滤波器

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数字滤波器原理及应用

数字滤波器原理及应用

数字滤波器原理及应用
数字滤波器是一种对数字信号进行滤波处理的设备或算法,它可以去除信号中的噪声、增强信号的特定频率成分,或者改变信号的频率响应。

数字滤波器在信号处理、通信系统、控制系统等领域都有着广泛的应用。

本文将介绍数字滤波器的原理及其在实际应用中的一些常见情况。

数字滤波器的原理主要基于数字信号处理的理论,它可以分为时域滤波和频域滤波两种类型。

时域滤波是指对信号的幅度响应进行处理,常见的时域滤波器包括移动平均滤波器、中值滤波器等;而频域滤波则是对信号的频率成分进行处理,常见的频域滤波器包括低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器等。

在实际应用中,数字滤波器可以用于语音信号处理、图像处理、生物医学信号处理等领域。

例如,在语音信号处理中,数字滤波器可以去除环境噪声,提高语音的清晰度;在图像处理中,数字滤波器可以去除图像中的噪声,增强图像的清晰度和对比度;在生物医学信号处理中,数字滤波器可以去除生理信号中的干扰,提取出有效的生物特征。

除了以上应用外,数字滤波器还广泛应用于通信系统中。

在数字通信系统中,数字滤波器可以用于解调、调制、通道均衡等环节,以提高通信系统的抗干扰能力和传输效率。

此外,数字滤波器还可以用于控制系统中的信号处理,例如对传感器信号进行滤波处理,以提高控制系统的稳定性和精度。

总的来说,数字滤波器是一种十分重要的信号处理工具,它在各个领域都有着广泛的应用。

通过对数字滤波器的原理及应用进行深入了解,可以帮助我们更好地理解数字信号处理的基本原理,并且能够在实际工程中更加灵活地运用数字滤波器来解决各种信号处理问题。

希望本文对大家有所帮助,谢谢阅读!。

数字滤波器

数字滤波器

数字滤波器1. 引言数字滤波器是一种用于处理数字信号的系统,用于去除信号中的噪声或者不需要的频率成分。

在实际应用中,数字滤波器广泛应用于通信系统、音频处理、图像处理等领域。

本文将介绍数字滤波器的概念和分类,并重点讨论常见的数字滤波器设计方法。

2. 数字滤波器的概念数字滤波器是一种离散的系统,其输入和输出都是离散的信号。

数字滤波器的作用是通过对输入信号进行采样和量化,利用一定的数学算法对信号进行处理,从而实现对信号频域的控制。

数字滤波器通常由一个差分方程或者一组差分方程描述,也可以通过离散时间传输函数或者差分方程的频率响应来描述。

数字滤波器可以分为两种类型:无限脉冲响应滤波器(IIR)和有限脉冲响应滤波器(FIR)。

3. 无限脉冲响应滤波器(IIR)无限脉冲响应滤波器是一种反馈系统,具有递归性质。

其输出取决于前一个输出和当前输入,并且具有无限长度的脉冲响应。

IIR滤波器的设计方法主要包括:•构造差分方程:可以通过对连续时间滤波器进行离散化来构造差分方程。

•传递函数设计:可以通过指定所需的幅频响应和相位响应来设计传递函数。

•构造频率响应:可以根据频率响应的要求,设计滤波器的频率特性。

IIR滤波器的优点是可以实现非常窄的带通、带阻等滤波特性,但由于其递归特性,容易产生数值不稳定性和相位失真的问题。

因此,在实际应用中需要进行稳定性和相位校正的处理。

4. 有限脉冲响应滤波器(FIR)有限脉冲响应滤波器是一种非递归系统,其输出只依赖于当前输入和有限个历史输入。

FIR滤波器的设计方法主要包括:•窗口函数设计:可以根据所需的滤波特性选择合适的窗口函数,如矩形窗口、汉宁窗口等。

•频率采样:可以通过对所需频率进行采样,然后通过反傅里叶变换得到滤波器的冲激响应。

•最小二乘设计:可以通过最小化输出与期望响应之间的误差来设计FIR滤波器。

FIR滤波器的优点是具有稳定的相位特性和线性相应,且易于实现。

然而,FIR 滤波器通常需要更多的计算资源,特别是在滤波器阶数较高时。

1数字滤波器的基本概念

1数字滤波器的基本概念
➢ 实际技术实现:软件法、硬件法或DSP芯片法
3、数字滤波器的技术要求
我们通常用的数字滤波器一般属于选频滤波器。假 设数字滤波器的传输函数H(e jω)用下式表示:
Hj ()e Hj ()ej()
幅频特性|H(ej)|: 信号通过滤波器后的各频率成分衰减情况。
相频特性(): 各频率成分通过滤波器后在时间上的延时情况。
H(ej ) H(ej )
e2j()
() 1
2j
H(je ) lnH(ej )
1 2j
H(je ) lnH(-ej )
1 H(z) 2jlnH(z1 )zej
➢ 群延迟响应 相位对角频率的导数的负值
()d() d
dH(z) 1
Rez
dz
H(z)zej
若滤波器通带内 ()为常数,
则为线性相位滤波器。
5、IIR数字滤波器的设计方法
➢ 用一因果稳定的离散LSI系统逼近给定的性能要求:
M
bi z i
H(z)
i0 N
1 ai z i
i1
➢ 即为求滤波器的各系数:ai和bi
s平面逼近:模拟滤波器的设计
z平面逼近:字滤波器
4、表征滤波器频率响应的特征参量
➢ 幅度平方响应
Hj ()e 2Hj ()eH (e j) H j)(H - e j) H (z e )( H z 1 )z e j (
H(z)H(z-1) 的极点既是共轭的, 又是以单位圆成镜像对称的。
H(z)的极点:单位圆内的极点
j Im[z] 1/a*
第一节 数字滤波器的基本概念
一、数字滤波器基本概念
数字滤波器: 输入输出均为数字信号,经过一定运算 关系改变输入信号所含频率成分的相对 比例或者滤除某些频率成分的器件。

数字滤波器的基本概念和分类

数字滤波器的基本概念和分类

数字滤波器的基本概念和分类数字滤波器是一种用于处理数字信号的设备或算法,可以根据需要修改或增强信号的特定频率成分。

它在诸多领域中都有着广泛的应用,如通信系统、音频处理、图像处理等。

本文将介绍数字滤波器的基本概念和分类。

一、基本概念数字滤波器是通过对输入信号的采样值应用特定的数学运算来实现的。

它模拟了模拟滤波器的功能,可以选择性地通过或抑制信号的某些频率成分。

为了更好地理解数字滤波器,我们先来了解一些相关的基本概念。

1.1 采样频率采样频率指的是在给定时间内对输入信号采样的次数。

采样频率的选择需要根据输入信号的最高频率成分来确定,根据奈奎斯特采样定理,采样频率应为原信号最高频率成分的至少两倍。

1.2 采样定理奈奎斯特采样定理指出,在进行信号采样时,采样频率应为信号中最高频率成分的两倍。

以此可以避免采样失真和频率混叠。

1.3 频率响应频率响应描述了滤波器对不同频率信号的响应情况。

它通常用一个函数或曲线来表示,可以显示滤波器在不同频率下的增益或衰减情况。

二、分类数字滤波器可以根据不同的分类标准进行分类。

以下是几种常见的分类方式:2.1 按滤波器的类型分类根据滤波器在频域中的特性,可以将数字滤波器分为低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器。

- 低通滤波器:只允许低于截止频率的信号通过,用于去除高频噪声或不需要的信号成分。

- 高通滤波器:只允许高于截止频率的信号通过,用于去除低频噪声或增强高频信号。

- 带通滤波器:允许某个频率范围内的信号通过,用于选择性地增强或抑制特定的频率。

- 带阻滤波器:在某个频率范围内抑制信号,用于去除特定频率成分或降低噪声。

2.2 按系统函数分类根据数字滤波器的系统函数,可以将数字滤波器分为FIR(有限脉冲响应)滤波器和IIR(无限脉冲响应)滤波器。

- FIR滤波器:具有有限长度的脉冲响应,不产生无穷大的响应。

- IIR滤波器:具有无限长度的脉冲响应,可以实现更复杂的频率响应。

数字滤波器的基本结构

数字滤波器的基本结构

未来研究方向
新型算法研究
针对实际应用中的挑战,未来研究将进一步探索新型的数字滤波器 算法,以提高其性能、稳定性和适应性。
高性能硬件实现
随着集成电路和计算机工程的发展,未来研究将进一步探索高性能 、低功耗的数字滤波器硬件实现方法。
跨领域应用
数字滤波器在许多领域都有广泛的应用前景,如医疗、航空航天、环 保等,未来研究将进一步拓展数字滤波器的应用领域。
梯度下降法
通过迭代地更新滤波器的 系数,使得误差的梯度下 降最快,从而逐渐逼近最 优解。
牛顿法
利用牛顿定理,通过迭代 来寻找最优解,具有较高 的收敛速度和精度。
最优滤波器设计
最小均方误差(MMSE)滤波器
以最小化输出信号与期望信号之间的均方误差为优化目标,设计最优的滤波器 。
卡尔曼滤波器
一种递归滤波器,通过预测和更新来估计系统的状态,具有较高的稳定性和精 度。
控制系统
数字滤波器可以用于控制系统 的处理,如伺服控制、PID控制
、卡尔曼滤波等。
02
CHAPTER
数字滤波器的基本结构
数字滤波器的基本结构 直接形式
直接形式是数字滤波器的基本结构之 一。它是一种直观的形式,由一个输 入和一个输出组成,输入信号经过一 个或多个线性时不变系统后得到输出 信号。直接形式的结构简单,易于理 解和实现。
硬件优化
随着集成电路和计算机工程的发展,数字滤波器的硬件实 现越来越高效,低功耗、高速度和小型化成为主要趋势。
软件算法改进
数字滤波器的算法不断优化,以适应更复杂和多变的应用 场景,如神经网络、深度学习等算法的引入使得滤波效果 更加精确。
嵌入式应用
随着嵌入式系统的发展,数字滤波器在嵌入式设备上的应 用越来越广泛,这要求数字滤波器具有更强的稳定性和适 应性。

数字滤波器(Infiniteim...

数字滤波器(Infiniteim...

目录前言 0正文 (1)2.1数字滤波器的分类 (1)2.2脉冲响应不变法 (2)2.3双线性变换法 (3)2.4滤波器的特性及使用函数 (4)2.5设计步骤 (6)2.6程序流程图 (7)2.7MATLAB程序 (7)3.8仿真结果 (10)致谢 (13)参考文献 (13)前言随着信息时代和数字世界的到来,数字信号处理已成为当今一门极其重要的学科和技术领域。

目前数字信号处理在通信、语音、图像、自动控制、雷达、军事、航空航天、医疗和家用电器等众多领域得到了广泛的应用。

在数字信号处理中起着重要的作用并已获得广泛应用的是数字滤波器(DF,Digital Filter)。

数字滤波器是一种用来过滤时间离散信号的数字系统,通过对抽样数据进行数学处理来达到频域滤波的目的。

MA TLAB 是英文MA Trix LABoratory(矩阵实验室)的缩写。

它是美国的MathWorks 公司推出的一套用于科学计算和图形处理可视化、高性能语言与软件环境。

它的信号处理工具箱包含了各种经典的和现代的数字信号处理技术,是一个非常优秀的算法研究与辅助设计的工具。

在设计数字滤波器时,通常采用MA TLAB 来进行辅助设计和仿真。

本次课程设计将完成一个数字切比雪夫带通IIR 滤波器的设计,利用双线性变换和无限冲激响应IIR 原理完成设计,并利用MATLAB 进行仿真。

正文2.1 数字滤波器的分类按时间域特性,数字滤波器可以分为无限冲激(脉冲)响应数字滤波器(Infinite impulse response digital filter,简称IIR 滤波器)和有限冲激(脉冲)响应数字滤波器(Finite impulse response digital filter,简称FIR 滤波器)两类。

IIR 滤波器的传递函数为:∑∑∑∞==-=--+===0101)()()()(n N k kk Mr rr n z a zb z n h z X z Y z Hh(n)为滤波器的脉冲响应,n=0~∞均有值。

数字滤波器的基本原理

数字滤波器的基本原理

数字滤波器的基本原理数字滤波器是一种信号处理系统,它能够对数字信号进行频率选择性处理,从而实现信号的去噪、平滑、增强等功能。

数字滤波器广泛应用于通信、音频处理、图像处理等领域,是数字信号处理中的重要组成部分。

一、数字滤波器的分类数字滤波器主要分为两大类:时域滤波器和频域滤波器。

时域滤波器是通过对信号的时域波形进行加权求和得到滤波效果,常见的时域滤波器包括移动平均滤波器、中值滤波器等。

而频域滤波器则是通过对信号进行傅里叶变换,对变换后的频谱进行滤波得到滤波效果,常见的频域滤波器包括低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器等。

二、数字滤波器的基本原理无论是时域滤波器还是频域滤波器,其基本原理都是对信号进行滤波处理。

时域滤波器通过对信号的波形进行加权求和,实现对信号的滤波作用。

而频域滤波器则是通过对信号的频谱进行滤波处理,将不需要的频率成分滤除,从而实现滤波效果。

数字滤波器的设计过程通常包括以下几个步骤:1.确定滤波器类型:根据信号的特点和需要实现的滤波效果,选择合适的滤波器类型,如低通滤波器、高通滤波器等。

2.选择滤波器参数:确定滤波器的相关参数,如截止频率、滤波器阶数等,这些参数会直接影响滤波器的性能和效果。

3.设计滤波器:根据选定的滤波器类型和参数,利用数字滤波器设计方法,设计出满足需求的数字滤波器系统。

4.滤波器实现:将设计好的数字滤波器系统实现为软件或硬件形式,用于对信号进行滤波处理。

5.滤波器性能评估:对设计好的数字滤波器系统进行性能评估,包括滤波效果、运算速度、系统稳定性等指标的评估。

三、数字滤波器的应用数字滤波器在实际应用中具有广泛的用途,常见的应用包括:1.音频处理:数字滤波器用于音频信号的去噪、均衡、混响等处理,提高音频信号的质量和清晰度。

2.图像处理:数字滤波器常用于图像的去噪、锐化、边缘检测等处理,改善图像的质量和清晰度。

3.通信系统:数字滤波器在通信系统中起到滤波、调制解调、信道均衡等作用,确保通信信号的传输质量和稳定性。

数字滤波器

数字滤波器

数字滤波器
数字滤波器是一种用于数字信号处理的算法或电路,用于
在数字信号中去除或改变一些频率分量或噪声。

数字滤波
器可以根据其频率响应和实现方式进行分类。

以下是一些
常见的数字滤波器类型:
1. FIR滤波器:有限脉冲响应滤波器,是通过乘以系数的方式实现的。

它的频率响应是线性相位的,可以通过更改滤
波器的系数来实现不同的频率响应。

2. IIR滤波器:无限脉冲响应滤波器,是通过差分方程实现的。

IIR滤波器具有反馈回路,可以实现更复杂的频率响应,但可能会引起稳定性问题。

3.低通滤波器:将高频信号滤除,只保留频率低于某个截止频率的信号。

4.高通滤波器:将低频信号滤除,只保留频率高于某个截止频率的信号。

5.带通滤波器:只允许某个频率范围内的信号通过,滤除其他频率范围的信号。

6.带阻滤波器:滤除某个频率范围内的信号,允许其他频率范围的信号通过。

7.升采样和降采样滤波器:用于改变数字信号的采样率。

这只是一些常见的数字滤波器类型,实际上还有很多其他类型的滤波器。

选择适当的数字滤波器取决于信号处理的需求和系统要求。

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题目: 数字滤波器描述及仿真数字滤波器的研究背景与意义当今,数字信号处理(DSP:Digtal Signal Processing)技术正飞速发展,它不但自成一门学科,更是以不同形式影响和渗透到其他学科:它与国民经济息息相关,与国防建设紧密相连;它影响或改变着我们的生产、生活方式,因此受到人们普遍的关注。

数字化、智能化和网络化是当代信息技术发展的大趋势,而数字化是智能化和网络化的基础,实际生活中遇到的信号多种多样,例如广播信号、电视信号、雷达信号、通信信号、导航信号、射电天文信号、生物医学信号、控制信号、气象信号、地震勘探信号、机械振动信号、遥感遥测信号,等等。

上述这些信号大部分是模拟信号,也有小部分是数字信号。

模拟信号是自变量的连续函数,自变量可以是一维的,也可以是二维或多维的。

大多数情况下一维模拟信号的自变量是时间,经过时间上的离散化(采样)和幅度上的离散化(量化),这类模拟信号便成为一维数字信号。

因此,数字信号实际上是用数字序列表示的信号,语音信号经采样和量化后,得到的数字信号是一个一维离散时间序列;而图像信号经采样和量化后,得到的数字信号是一个二维离散空间序列。

数字信号处理,就是用数值计算的方法对数字序列进行各种处理,把信号变换成符合需要的某种形式。

例如,对数字信号经行滤波以限制他的频带或滤除噪音和干扰,或将他们与其他信号进行分离;对信号进行频谱分析或功率谱分析以了解信号的频谱组成,进而对信号进行识别;对信号进行某种变换,使之更适合于传输,存储和应用;对信号进行编码以达到数据压缩的目的,等等。

数字滤波技术是数字信号分析、处理技术的重要分支。

无论是信号的获取、传输,还是信号的处理和交换都离不开滤波技术,它对信号安全可靠和有效灵活地传输是至关重要的。

在所有的电子系统中,使用最多技术最复杂的要算数字滤波器了。

数字滤波器的优劣直接决定产品的优劣。

数字滤波器的应用现状与发展趋势在信号处理过程中,所处理的信号往往混有噪音,从接收到的信号中消除或减弱噪音是信号传输和处理中十分重要的问题。

根据有用信号和噪音的不同特性,提取有用信号的过程称为滤波,实现滤波功能的系统称为滤波器。

在近代电信设备和各类控制系统中,数字滤波器应用极为广泛,这里只列举部分应用最成功的领域。

(1) 语音处理语音处理是最早应用数字滤波器的领域之一,也是最早推动数字信号处理理论发展的领域之一。

该领域主要包括5个方面的内容:第一,语音信号分析。

即对语音信号的波形特征、统计特性、模型参数等进行分析计算;第二,语音合成。

即利用专用数字硬件或在通用计算机上运行软件来产生语音;第三,语音识别。

即用专用硬件或计算机识别人讲的话,或者识别说话的人;第四,语音增强。

即从噪音或干扰中提取被掩盖的语音信号。

第五,语音编码。

主要用于语音数据压缩,目前已经建立了一系列语音编码的国际标准,大量用于通信和音频处理。

近年来,这5个方面都取得了不少研究成果,并且,在市场上已出现了一些相关的软件和硬件产品,例如,盲人阅读机、哑人语音合成器、口授打印机、语音应答机,各种会说话的仪器和玩具,以及通信和视听产品大量使用的音频压缩编码技术。

(2) 图像处理数字滤波技术以成功地应用于静止图像和活动图像的恢复和增强、数据压缩、去噪音和干扰、图像识别以及层析X射线摄影,还成功地应用于雷达、声纳、超声波和红外信号的可见图像成像。

(3) 通信在现代通信技术领域内,几乎没有一个分支不受到数字滤波技术的影响。

信源编码、信道编码、调制、多路复用、数据压缩以及自适应信道均衡等,都广泛地采用数字滤波器,特别是在数字通信、网络通信、图像通信、多媒体通信等应用中,离开了数字滤波器,几乎是寸步难行。

其中,被认为是通信技术未来发展方向的软件无线电技术,更是以数字滤波技术为基础。

(4) 电视数字电视取代模拟电视已是必然趋势。

高清晰度电视的普及指日可待,与之配套的视频光盘技术已形成具有巨大市场的产业;可视电话和会议电视产品不断更新换代。

视频压缩和音频压缩技术所取得的成就和标准化工作,促成了电视领域产业的蓬勃发展,而数字滤波器及其相关技术是视频压缩和音频压缩技术的重要基础。

(5) 雷达雷达信号占有的频带非常宽,数据传输速率也非常高,因而压缩数据量和降低数据传输速率是雷达信号数字处理面临的首要问题。

告诉数字器件的出现促进了雷达信号处理技术的进步。

数字滤波器的实现方法分析数字滤波器的实现,大体上有如下几种方法:(1) 在通用的微型机上用软件来实现。

软件可以由使用者自己编写或使用现成的。

自IEEE DSP Comm.于1979年推出第一个信号处理软件包以来,国外的研究机构、公司也陆续推出不同语言不同用途的信号处理软件包。

这种实现方法速度较慢,多用于教学与科研。

(2) 用单片机来实现。

目前单片机的发展速度很快,功能也很强依靠单片机的硬件环境和信号处理软件可用于工程实际,如数字控制、医疗仪器等。

(3) 利用专门用于信号处理的DSP片来实现。

DSP芯片较之单片机有着更为突出的优点,如内部带有乘法器、累加器,采用流水线工作方式及并行结构,多总线,速度快,配有适于信号处理的指令等,DSP芯片的问世及飞速发展,为信号处理技术应用于工程实际提供了可能。

数字滤波器的概述数字滤波器可以用差分方程、单位取样响应以及系统函数等表示。

对于研究系统的实现方法,即它的运算结构来说,用框图表示最为直接。

一个给定的输入输出关系,可以用多种不同的数字网络来实现。

在不考虑量化影响时,这些不同的实现方法是等效的;但在考虑量化影响时,这些不同的实现方法性能上就有差异。

因此,运算结构是很重要的,同一系统函数H (z ),运算结构的不同,将会影响系统的精度、误差、稳定性、经济性以及运算速度等许多重要性能。

IIR(无限冲激响应)滤波器与FIR(有限冲激响应)滤波器在结构上有自己不同的特点,在设计时需综合考虑。

数字滤波器的基本结构作为线形时不变系统的数字滤波器可以用系统函数来表示,而实现一个系统函数表达式所表示的系统可以用两种方法:一种方法是采用计算机软件实现;另一种方法是用加法器、乘法器、和延迟器等元件设计出专用的数字硬件系统,即硬件实现。

不论软件实现还是硬件实现,在滤波器设计过程中,由同一系统函数可以构成很多不同的运算结构。

对于无限精度的系数和变量,不同结构可能是等效的,与其输入和输出特性无关;但是在系数和变量精度是有限的情况下,不同运算结构的性能就有很大的差异。

因此,有必要对离散时间系统的结构有一基本认识。

IIR 滤波器的基本结构一个数字滤波器可以用系统函数表示为: 01()()()1M k kk Nk k k b z Y z H z X z a z -=-===-∑∑ (2-1)由这样的系统函数可以得到表示系统输入与输出关系的常系数线形差分为:00()()()N M k k k k y n a y n k b x n k ===-+-∑∑ (2-2)可见数字滤波器的功能就是把输入序列x (n )通过一定的运算变换成输出序列y (n )。

不同的运算处理方法决定了滤波器实现结构的不同。

无限冲激响应滤波器的单位抽样响应h (n )是无限长的,其差分方程如(2-2)式所示,是递归式的,即结构上存在着输出信号到输入信号的反馈,其系统函数具有(2-1)式的形式,因此在z 平面的有限区间(0<︱z ︱<∞)有极点存在。

前面已经说明,对于一个给定的线形时不变系统的系统函数,有着各种不同的等效差分方程或网络结构。

由于乘法是一种耗时运算,而每个延迟单元都要有一个存储寄存器,因此采用最少常熟乘法器和最少延迟支路的网络结构是通常的选择,以便提高运算速度和减少存储器。

然而,当需要考虑有限寄存器长度的影响时,往往也采用并非最少乘法器和延迟单元的结构。

IIR滤波器实现的基本结构有:(1)IIR滤波器的直接型结构;优点:延迟线减少一半,变为N 个,可节省寄存器或存储单元;缺点:其它缺点同直接I型。

通常在实际中很少采用上述两种结构实现高阶系统,而是把高阶变成一系列不同组合的低阶系统(一、二阶)来实现。

(2)IIR滤波器的级联型结构;特点:∙系统实现简单,只需一个二阶节系统通过改变输入系数即可完成;∙极点位置可单独调整;∙运算速度快(可并行进行);∙各二阶网络的误差互不影响,总的误差小,对字长要求低。

缺点:不能直接调整零点,因多个二阶节的零点并不是整个系统函数的零点,当需要准确的传输零点时,级联型最合适。

(3)IIR滤波器的并联型结构。

优点:∙简化实现,用一个二阶节,通过变换系数就可实现整个系统;∙极、零点可单独控制、调整,调整α1i、α2i只单独调整了第i对零点,调整β1i、β2i 则单独调整了第i对极点;∙各二阶节零、极点的搭配可互换位置,优化组合以减小运算误差;∙可流水线操作。

缺点:∙二阶阶电平难控制,电平大易导致溢出,电平小则使信噪比减小。

a、直接型b、并联型c、串联型图2-1、IIR滤波器的基本结构数字滤波器的设计原理数字滤波器根据其冲激响应函数的时域特性,可分为两种,即无限长冲激响应(IIR)滤波器和有限长冲激响应(FIR)滤波器。

IIR滤波器的特征是,具有无限持续时间冲激响应。

这种滤波器一般需要用递归模型来实现,因而有时也称之为递归滤波器。

FIR滤波器的冲激响应只能延续一定时间,在工程实际中可以采用递归的方式实现,也可以采用非递归的方式实现。

数字滤波器的设计方法有多种,如双线性变换法、窗函数设计法、插值逼近法和Chebyshev逼近法等等。

随着MATLAB软件尤其是MATLAB的信号处理工作箱的不断完善,不仅数字滤波器的计算机辅助设计有了可能,而且还可以使设计达到最优化。

数字滤波器设计的基本步骤如下:(1)确定指标在设计一个滤波器之前,必须首先根据工程实际的需要确定滤波器的技术指标。

在很多实际应用中,数字滤波器常常被用来实现选频操作。

因此,指标的形式一般在频域中给出幅度和相位响应。

幅度指标主要以两种方式给出。

第一种是绝对指标。

它提供对幅度响应函数的要求,一般应用于FIR滤波器的设计。

第二种指标是相对指标。

它以分贝值的形式给出要求。

在工程实际中,这种指标最受欢迎。

对于相位响应指标形式,通常希望系统在通频带中具有线性相位。

运用线性相位响应指标进行滤波器设计具有如下优点:①只包含实数算法,不涉及复数运算;②不存在延迟失真,只有固定数量的延迟;③长度为N的滤波器(阶数为N -1),计算量为N/2数量级。

因此,本文中滤波器的设计就以线性相位FIR 滤波器的设计为例。

(2)逼近确定了技术指标后,就可以建立一个目标的数字滤波器模型。

通常采用理想的数字滤波器模型。

之后,利用数字滤波器的设计方法,设计出一个实际滤波器模型来逼近给定的目标。

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