滤波的原理和实现

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滤波电路的原理

滤波电路的原理

滤波电路的原理
滤波电路是一种用于去除信号中不需要的频率成分,保留有用信号的电路。

它的原理基于信号的频率特性,通过选择性地传递或阻止特定频率范围内的信号来实现滤波。

滤波电路通常由电容器、电感器和电阻器等元件组成。

根据元件的排列方式和连接方式,滤波电路可以分为低通滤波电路、高通滤波电路、带通滤波电路和带阻滤波电路。

低通滤波电路可以让低频信号通过,而阻止高频信号的传输。

它的原理是通过电容器对高频信号的阻抗产生作用,使高频信号流向地,从而实现对高频信号的滤波。

高通滤波电路则与低通滤波电路相反,它可以让高频信号通过,而阻止低频信号的传输。

高通滤波电路利用电感器对低频信号的阻抗产生作用,将低频信号流向地,从而实现对低频信号的滤波。

带通滤波电路可以选择某个频率范围内的信号通过,同时阻止其他频率范围的信号传输。

它通常由高通滤波和低通滤波两部分组成,可以实现对特定频率范围内信号的滤波。

带阻滤波电路则相反,它可以选择阻止某个频率范围内的信号通过,而允许其他频率的信号传输。

带阻滤波电路通常由低通滤波和高通滤波两部分组成。

通过合理选择滤波电路的元件和参数,可以实现对不同频率范
围内信号的有效滤波,从而去除噪音或干扰,提取出我们所需要的信号。

这是滤波电路的基本原理。

常见数字滤波技术与原理

常见数字滤波技术与原理

常见数字滤波技术与原理数字滤波技术是一种在数字信号处理中广泛应用的技术。

它通过在数字信号中加入一些特定的滤波器,以减少噪声、平滑信号或提取特定特征。

数字滤波器通常由数字信号处理软件或硬件实现,具有精度高、稳定性好、易于编程等优点。

常见的数字滤波技术包括移动平均滤波、滑动窗口滤波、傅里叶变换滤波等。

1. 移动平均滤波移动平均滤波是一种简单而有效的数字滤波方法。

它通过计算输入信号在一定时间窗口内的平均值,以平滑信号中的噪声。

移动平均滤波器通常由一个滑动窗口和一个累加器组成,窗口内的数据逐个进入累加器,并输出窗口内的平均值。

移动平均滤波器适用于消除随机噪声和周期性噪声。

2. 滑动窗口滤波滑动窗口滤波是一种基于滑动窗口的数字滤波方法。

它通过将输入信号分成多个固定长度的窗口,并对每个窗口内的数据进行处理,以提取特定特征或平滑噪声。

滑动窗口滤波器通常由一个滑动窗口和一个处理函数组成,窗口内的数据逐个进入处理函数,并输出处理结果。

滑动窗口滤波器适用于提取信号中的特定特征或平滑信号中的噪声。

3. 傅里叶变换滤波傅里叶变换滤波是一种基于傅里叶变换的数字滤波方法。

它通过将输入信号从时域转换到频域,以提取信号中的特定频率成分或消除特定频率成分。

傅里叶变换滤波器通常由一个傅里叶变换和一个逆傅里叶变换组成,输入信号经过傅里叶变换后得到频谱图,然后通过逆傅里叶变换将频谱图转换回时域。

傅里叶变换滤波器适用于提取信号中的特定频率成分或消除特定频率成分。

以上是常见数字滤波技术与原理的简要介绍。

在实际应用中,需要根据具体需求选择合适的数字滤波技术,以达到最佳的信号处理效果。

带通滤波器的设计和实现

带通滤波器的设计和实现

带通滤波器的设计和实现随着科技的不断发展和应用场景的不断拓宽,信号处理在各个领域中扮演着重要的角色。

而滤波器作为信号处理的重要组成部分,其设计和实现对于信号处理的效果起到至关重要的作用。

本文将详细介绍带通滤波器的设计原理和实现方法。

一、带通滤波器的基本概念带通滤波器是一种对信号进行频率选择的滤波器,它能够将某一频率范围内的信号通过,而将其他频率范围内的信号抑制或削弱。

在信号处理中,常常需要对特定频率范围的信号进行提取或滤除,此时带通滤波器的应用便显得尤为重要。

二、带通滤波器的设计原理1. 滤波器的传输函数滤波器的传输函数是描述滤波器输入和输出之间关系的数学表达式。

带通滤波器的传输函数通常采用有理函数形式,例如巴特沃斯、切比雪夫等形式。

2. 频率响应带通滤波器的频率响应描述了滤波器对不同频率信号的处理效果。

通常采用幅度响应和相位响应两个参数来描述频率响应。

3. 滤波器的阶数滤波器的阶数表示滤波器的复杂程度,阶数越高,滤波器的频率选择性越强。

根据实际需求和应用场景,选择合适的滤波器阶数非常重要。

三、带通滤波器的实现方法1. 模拟滤波器的实现模拟滤波器是指基于传统电子电路的滤波器实现方法。

常见的模拟滤波器包括RC滤波器、RL滤波器、LC滤波器等。

模拟滤波器的设计需要考虑电路参数和元器件选择等因素,涉及到模拟电路设计的相关知识。

2. 数字滤波器的实现数字滤波器是指利用数字信号处理技术实现的滤波器。

常见的数字滤波器包括FIR滤波器、IIR滤波器等。

数字滤波器的实现采用离散系统的理论分析和数字信号处理算法的设计,需要掌握相关的数学知识和算法掌握。

四、带通滤波器的应用案例带通滤波器在实际应用中有着广泛的应用场景。

例如,在音频处理中,可以利用带通滤波器实现音乐频谱的提取和信号的降噪;在图像处理中,可以利用带通滤波器进行图像边缘检测和图像增强等处理;在通信系统中,带通滤波器可以用于信号调制和解调等关键环节。

五、总结本文对带通滤波器的设计原理和实现方法进行了详细介绍,并给出了相关的应用案例。

滤波的原理是什么

滤波的原理是什么

滤波的原理是什么
滤波的原理是通过改变信号的频谱特性来实现对信号的处理。

滤波器通过选择只保留特定频率范围的信号成分,或者对特定频率范围的信号成分进行衰减或消除,从而实现对信号的滤波。

滤波器可以分为低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器等不同类型。

低通滤波器允许通过低于一定频率的信号成分而对高频信号成分进行衰减;高通滤波器则允许通过高于一定频率的信号成分而对低频信号成分进行衰减;带通滤波器只允许通过特定的频率范围内的信号成分,过滤掉其他频率的信号成分;带阻滤波器则是对特定频率范围的信号成分进行消除,保留其他频率的信号成分。

滤波器可以采用多种不同的实现方式,如IIR滤波器和FIR滤
波器等。

IIR滤波器采用有限数量的存储器元件和递归结构,
适合对连续时间信号进行滤波处理;FIR滤波器则采用有限数
量的存储器元件和非递归结构,适合对离散时间信号进行滤波处理。

滤波器的设计可以基于频域方法或时域方法。

频域方法包括对信号的频谱进行变换,并在频域对滤波器进行设计;时域方法则直接对信号的时域表示进行处理,通常会采用窗函数的方式进行滤波器设计。

总之,滤波的原理是通过对信号的频谱进行选择性的变换和处理,从而达到对信号的滤波效果。

滤波器可以根据不同的需求
选择合适的滤波器类型和设计方法,以实现对信号的滤波和处理。

c语言均值滤波

c语言均值滤波

c语言均值滤波C语言中的均值滤波是一种常见的图像处理算法,它可以有效地去除图像中的噪声,提高图像的质量。

本文将介绍均值滤波的原理、实现方法以及应用场景。

一、均值滤波的原理均值滤波是一种线性滤波器,它通过计算像素周围邻域的平均值来获得滤波后的像素值。

具体而言,对于图像中的每个像素,将其邻域内的像素灰度值进行平均,然后用平均值来替代原始像素值。

这样做的效果是将邻域内的噪声平均掉,从而达到去噪的目的。

二、均值滤波的实现方法在C语言中,可以通过双重循环遍历图像的每个像素,并计算邻域内像素的平均值来实现均值滤波。

具体步骤如下:1. 定义一个与原始图像大小相同的二维数组用于存储滤波后的图像。

2. 双重循环遍历原始图像的每个像素,对于每个像素,再次进行双重循环遍历其邻域内的像素。

3. 将邻域内所有像素的灰度值相加,并除以邻域内像素的总数,得到平均值。

4. 将平均值赋给滤波后的图像对应位置的像素。

5. 最后得到的二维数组即为经过均值滤波后的图像。

三、均值滤波的应用场景均值滤波广泛应用于图像处理领域,主要用于去除图像中的噪声。

噪声对于图像处理来说是一个常见的问题,它会影响图像的质量和视觉效果。

通过应用均值滤波算法,可以有效地降低图像中的噪声水平,提高图像的清晰度和细节。

均值滤波在以下情况下特别有用:1. 数字相机拍摄的图像中存在的高频噪声,如椒盐噪声等。

2. 手持设备上拍摄的图像,由于手部晃动引起的模糊噪声。

3. 传感器采集数据时引入的噪声,如温度传感器、压力传感器等。

四、均值滤波的优缺点均值滤波作为一种简单而有效的滤波算法,具有以下优点:1. 实现简单,计算速度快。

2. 对于高斯噪声等轻度噪声有较好的去噪效果。

3. 不会产生新的伪影或图像失真。

然而,均值滤波也存在一些缺点:1. 对于图像中的细节边缘部分,可能会模糊或丢失细节信息。

2. 对于噪声强度较大的图像,均值滤波效果有限。

五、总结均值滤波是C语言中常用的图像处理算法,通过计算像素周围邻域的平均值来去除图像中的噪声。

滤波的原理

滤波的原理

滤波的原理一、引言滤波是信号处理领域中常用的一种技术,它通过改变信号的频率特性,去除不需要的信号成分或增强感兴趣的信号成分。

滤波的原理是对信号进行加权平均,使得某些频率成分的幅值减小或消失,而其他频率成分的幅值保持不变或增大。

滤波可以应用于音频、图像、视频等各种信号处理领域,具有广泛的应用价值。

二、滤波的基本原理滤波的基本原理是利用滤波器对输入信号进行加权平均,从而改变信号的频率特性。

滤波器可以分为低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器等不同类型。

低通滤波器可以去除高频成分,保留低频成分;高通滤波器可以去除低频成分,保留高频成分;带通滤波器可以去除低频和高频成分,保留中间频率的成分;带阻滤波器可以去除中间频率的成分,保留低频和高频成分。

三、滤波的应用领域滤波在各个领域都有广泛的应用。

在音频处理中,滤波可以用来去除噪声,增强声音的清晰度。

在图像处理中,滤波可以用来去除图像中的噪点,使图像更加清晰。

在视频处理中,滤波可以用来去除视频中的噪点和抖动,提高观看体验。

此外,滤波还可以应用于雷达信号处理、生物医学信号处理、通信信号处理等领域。

四、滤波的实现方法滤波可以通过不同的实现方法来完成。

常见的实现方法有时域滤波和频域滤波。

时域滤波是指在时域上对信号进行加权平均,常用的时域滤波器有移动平均滤波器和中值滤波器。

频域滤波是指将信号转换到频域上进行处理,常用的频域滤波器有傅里叶变换滤波器和小波变换滤波器。

不同的滤波方法适用于不同的信号处理任务,具体的选择需要根据实际情况进行。

五、滤波的局限性和改进方法滤波虽然在信号处理中有着广泛的应用,但也存在一些局限性。

滤波器的设计和选择需要根据具体的信号特点和处理需求进行,不同的滤波器对信号的处理效果可能有所差异。

此外,滤波器在去除噪声的同时,可能会损失信号的一些重要信息。

为了解决这些问题,可以采用自适应滤波、多级滤波等改进方法,以提高滤波器的性能和效果。

六、总结滤波是信号处理中常用的一种技术,可以改变信号的频率特性,去除不需要的信号成分或增强感兴趣的信号成分。

什么是滤波电路

什么是滤波电路

什么是滤波电路滤波电路是一种常见的电子电路,用于去除信号中的噪声或者选择特定频率范围内的信号。

滤波电路在各个电子设备中广泛应用,包括音频设备、通信设备、电源设备等等。

本文将介绍滤波电路的基本原理、分类、常见应用及工作原理。

一、滤波电路的基本原理滤波电路通过选择特定频率范围内的信号,或者去除信号中的杂波和干扰,实现信号的处理和提取。

其基本原理是利用电容、电感或者二者的组合,对不同频率的信号进行衰减或放大。

电容或电感可以根据频率的不同,阻止或允许信号通过。

二、滤波电路的分类滤波电路按照频率特性的不同可以分为低通滤波电路、高通滤波电路、带通滤波电路和带阻滤波电路。

1. 低通滤波电路低通滤波电路允许低频信号通过,而阻止高频信号通过。

通常用于去除高频噪声或提取低频信号。

常见的低通滤波电路有RC低通滤波电路和RL低通滤波电路。

2. 高通滤波电路高通滤波电路允许高频信号通过,而阻止低频信号通过。

通常用于去除低频噪声或提取高频信号。

常见的高通滤波电路有RC高通滤波电路和RL高通滤波电路。

3. 带通滤波电路带通滤波电路允许特定范围内的信号通过,而阻止其他频率范围内的信号通过。

常见的带通滤波电路有RC带通滤波电路和LC带通滤波电路。

4. 带阻滤波电路带阻滤波电路阻止特定范围内的信号通过,而允许其他频率范围内的信号通过。

常见的带阻滤波电路有RC带阻滤波电路和LC带阻滤波电路。

三、滤波电路的常见应用滤波电路在各个领域中都有广泛的应用。

以下是滤波电路的一些常见应用:1. 音频设备中的滤波电路音频设备中常用的滤波电路有低通滤波器,用于去除高频噪声,以确保音频信号的清晰度和质量。

2. 通信设备中的滤波电路通信设备中使用滤波电路用于信号处理和频率选择。

例如,在收音机中使用带通滤波电路选择特定的广播频率。

3. 电源设备中的滤波电路电源设备中常用的滤波电路有电源滤波器,用于去除电源信号中的噪声和纹波电压,以确保电子设备的正常工作和稳定性。

滤波器工作原理

滤波器工作原理

滤波器工作原理滤波器工作原理滤波器是一种常见的电子元器件,它能够改变信号的频率特性。

它在许多场合都有应用,比如音频放大器、调制解调器、射频接收机、传感器等。

它的基本作用是滤除信号中的不需要部分,保留需要的部分。

本文将介绍滤波器的工作原理及其分类。

一、滤波器的工作原理滤波器的工作原理是基于信号的频率特性。

我们知道,信号可以分解为许多不同频率的正弦波的叠加。

不同频率的正弦波有不同的振幅、相位和周期。

滤波器的作用是改变信号中不同频率正弦波的振幅、相位和周期,从而实现滤波的效果。

滤波器可以分为两类:激励型滤波器和反馈型滤波器。

激励型滤波器是指在滤波器的输入端加入激励信号,根据不同频率带通或者带阻,选择不同频率的信号输出。

反馈型滤波器则确定了一个中心频率的波形,将输入信号同中心频率波形做比较,不同的输出信号作出响应。

二、滤波器的分类根据滤波器的工作原理和滤波特性,滤波器可以分为以下几类:1. 低通滤波器低通滤波器指滤除高频部分的滤波器,只保留低频分量。

常见的低通滤波器有RC低通滤波器、LC低通滤波器和第一阶无源滤波器等。

它们的滤波效果逐渐变弱,而且相位变化不同。

2. 高通滤波器高通滤波器指滤除低频部分的滤波器,只保留高频分量。

常见的高通滤波器有RC高通滤波器、LC高通滤波器和第一阶无源滤波器等。

它们的滤波效果逐渐变弱,而且相位变化不同。

3. 带通滤波器带通滤波器指只保留某个范围内频率分量的滤波器。

带通滤波器可以分为两类:通带较窄的窄带滤波器和通带较宽的宽带滤波器。

常见的带通滤波器有RLC带通滤波器和第二阶有源滤波器等。

4. 带阻滤波器带阻滤波器指在某个频率范围内将信号滤除的滤波器。

常见的带阻滤波器有RLC带阻滤波器和巴特沃斯滤波器等。

5. 共模滤波器共模滤波器是指在差分信号中滤除共模干扰的滤波器。

常见的共模滤波器有差分线路、共模电感线圈和智能共模滤波器等。

滤波器的选择取决于特定的应用需求。

在设计滤波器时,需要考虑到滤波器的频率特性、频率响应和滤波器的幅值和相位响应等。

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  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

C、缺点: 相位滞后,灵敏度低 滞后程度取决于 a 值大小 不能消除滤波频率高于采样频率的 1/2 的干扰信号 8、加权递推平均滤波法 A、方法: 是对递推平均滤波法的改进,即不同时刻的数据加以不同的权 通常是,越接近现时刻的数据,权取得越大。 给予新采样值的权系数越大,则灵敏度越高,但信号平滑度越低 B、优点: 适用于有较大纯滞后时间常数的对象 和采样周期较短的系统 C、缺点: 对于纯滞后时间常数较小,采样周期较长,变化缓慢的信号 不能迅速反应系统当前所受干扰的严重程度,滤波效果差 9、消抖滤波法 A、方法: 设置一个滤波计数器 将每次采样值与当前有效值比较: 如果采样值=当前有效值,则计数器清零 如果采样值<>当前有效值,则计数器+1,并判断计数器是否>=上限 N(溢出) 如果计数器溢出,则将本次值替换当前有效值,并清计数器 B、优点: 对于变化缓慢的被测参数有较好的滤波效果, 可避免在临界值附近控制器的反复开/关跳动或显示器上数值抖动 C、缺点: 对于快速变化的参数不宜 如果在计数器溢出的那一次采样到的值恰好是干扰值,则会将干扰值当作有效值导入系统 10、限幅消抖滤波法 A、方法: 相当于“限幅滤波法”+“消抖滤波法” 先限幅,后消抖 B、优点: 继承了“限幅”和“消抖”的优点 改进了“消抖滤波法”中的某些缺陷,避免将干扰值导入系统 C、缺点: 对于快速变化的参数不宜
for ( count=0;count<N;count++) { value_buf[count] = get_ad(); delay(); } for (j=0;j<N-1;j++) { for (i=0;i<N-j;i++) { if ( value_buf>value_buf[i+1] ) { temp = value_buf; value_buf = 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<N;count++) { sum + = get_ad(); delay(); } return (char)(sum/N); } 4、递推平均滤波法(又称滑动平均滤波法) /* */ #define N 12 char value_buf[N]; char i=0;
char filter() { char count; int sum=0; value_buf[i++] = get_ad(); if ( i == N ) i = 0; for ( count=0;count<N,count++) sum = value_buf[count]; return (char)(sum/N); } 5、中位值平均滤波法(又称防脉冲干扰平均滤波法) /* */ #define N 12 char filter() { char count,i,j; char value_buf[N]; int sum=0; for (count=0;count<N;count++) { value_buf[count] = get_ad(); delay(); } for (j=0;j<N-1;j++) { for (i=0;i<N-j;i++) { if ( value_buf>value_buf[i+1] ) { temp = value_buf; value_buf = valuቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ_buf[i+1]; value_buf[i+1] = temp; } } } for(count=1;count<N-1;count++) sum += value[count]; return (char)(sum/(N-2)); }
MACS=*(PdelOu+2); OP2=-19578;//FilterCoeff4[6]; MACS=*(PdelOu+3); OP2=-3047; //FilterCoeff4[5]; *p=RESLO; *(p+1)=RESHI; mytestmul<<=2; ReturnValue=*(p+1); for (ii=0;ii<3;ii++) { DelayInput[ii]=DelayInput[ii+1]; DelayOutput[ii]=DelayOutput[ii+1]; } DelayInput[3]=InputAD4; DelayOutput[3]=ReturnValue; // if (ReturnValue<0) // { // ReturnValue=-ReturnValue; // } return ReturnValue; } //------------------------------------------------------------------------------
#define N 12 char filter() { char count=0; char new_value; new_value = get_ad(); while (value !=new_value); { count++; if (count>=N) return new_value; delay(); new_value = get_ad(); } return value; } 10、限幅消抖滤波法 /* */ 略 参考子程序 1、9 11、IIR 滤波例子 int BandpassFilter4(int InputAD4) { int ReturnValue; int ii; RESLO=0; RESHI=0; MACS=*PdelIn; OP2=1068; //FilterCoeff4[4]; MACS=*(PdelIn+1); OP2=8; //FilterCoeff4[3]; MACS=*(PdelIn+2); OP2=-2001;//FilterCoeff4[2]; MACS=*(PdelIn+3); OP2=8; //FilterCoeff4[1]; MACS=InputAD4; OP2=1068; //FilterCoeff4[0]; MACS=*PdelOu; OP2=-7190;//FilterCoeff4[8]; MACS=*(PdelOu+1); OP2=-1973; //FilterCoeff4[7];
第 11 种方法:IIR 数字滤波器
A. 方法: 确定信号带宽, 滤之。 Y(n) = a1*Y(n-1) + a2*Y(n-2) + ... + ak*Y(n-k) + b0*X(n) + b1*X(n-1) + b2*X(n-2) + ... + bk*X(n-k) B. 优点:高通,低通,带通,带阻任意。设计简单(用 matlab) C. 缺点:运算量大。
//--------------------------------------------------------------------软件滤波的 C 程序样例 10 种软件滤波方法的示例程序 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;
11 种经典软件滤波的原理和实现
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 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)
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
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