FIR 滤波器和 IIR 滤波器的格型结构

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FIR滤波器与IIR滤波器的区别与选择

FIR滤波器与IIR滤波器的区别与选择

FIR滤波器与IIR滤波器的区别与选择滤波器在信号处理中起到了至关重要的作用,用于对信号进行频率选择和降噪等处理。

在滤波器的设计中,FIR滤波器和IIR滤波器是两种常见的类型。

本文旨在介绍FIR滤波器和IIR滤波器的区别,并给出选择滤波器类型的一些建议。

一、FIR滤波器首先,我们来了解一下FIR滤波器。

FIR滤波器即“有限脉冲响应滤波器”,它的特点是系统的冲击响应是有限长度的。

FIR滤波器采用了“窗函数”来设计滤波器的冲击响应,这意味着它只使用了当前输入和过去输入的值来计算输出,在计算上比较简单。

FIR滤波器的设计比较灵活,可以通过选择不同的窗函数来获得不同的频率特性。

另外,FIR滤波器由于没有反馈回路,因此具有稳定性和线性相位特性。

在一些应用中,如语音和音频处理,要求稳定的相位响应,所以FIR滤波器更加适用。

然而,FIR滤波器也有一些缺点。

首先,由于它的冲击响应是有限长度的,所以相对于IIR滤波器而言,FIR滤波器的阶数较高,需要更多的计算资源。

此外,在频率选择方面,FIR滤波器的过渡带宽相对较宽,因此在对于信号频率选择要求较为严格的应用中可能表现不佳。

二、IIR滤波器接下来,我们来了解一下IIR滤波器。

“无限脉冲响应滤波器”是IIR 滤波器的全称,与FIR滤波器不同,它的冲击响应是无限长度的。

IIR滤波器采用了反馈回路的结构,在计算上相对复杂。

IIR滤波器的阶数相对较低,可以实现相同频率特性的滤波效果,占用较少的计算资源。

而且,IIR滤波器的过渡带宽相对较窄,能够更好地满足信号频率选择的要求。

然而,IIR滤波器也存在一些缺陷。

由于反馈回路的存在,IIR滤波器可能引入不稳定性,导致滤波器的输出出现振荡现象。

此外,IIR滤波器的线性相位特性相对较差,在某些应用中可能会对信号的相位造成一定的影响。

三、FIR滤波器与IIR滤波器的选择在选择FIR滤波器和IIR滤波器时,需要根据具体的应用需求进行评估。

FIR和IIR滤波器设计

FIR和IIR滤波器设计

FIR和IIR滤波器设计滤波器是信号处理中常用的工具,用于去除信号中的噪声、增强或抑制特定频率成分等。

FIR(有限脉冲响应)和IIR(无限脉冲响应)是两种常见的滤波器设计方法。

FIR滤波器是一种线性相位的滤波器,其脉冲响应是有限长度的,因此被称为有限脉冲响应。

它的频率响应是通过一个线性组合的单位样本响应来实现的。

在设计FIR滤波器时,可以通过窗函数法或频率采样法来选择滤波器的系数。

窗函数法适用于要求较为简单的滤波器,而频率采样法适用于要求较高的滤波器。

窗函数法是一种基于原始滤波器响应的方法。

它通过将滤波器响应乘以一个窗函数,从而使得脉冲响应在时间上截断。

常用的窗函数有矩形窗、汉明窗、布莱克曼窗等。

通过选择不同窗函数可以得到不同的滤波器特性,如频带宽度、峰值纹波等。

频率采样法是一种通过等间隔采样得到频率响应的方法。

首先确定滤波器的截止频率和带宽,然后选择一组频率点进行采样。

根据采样得到的频率响应,可以通过逆傅里叶变换得到滤波器的脉冲响应,进而得到滤波器的系数。

频率采样法可以灵活地选择频率点,从而得到更精确的滤波器特性。

与FIR滤波器不同,IIR滤波器的脉冲响应是无限长度的,因此被称为无限脉冲响应。

IIR滤波器的频率响应是通过递归方式的单位样本响应来实现的。

在设计IIR滤波器时,可以通过模拟滤波器的方法来选择滤波器的结构和参数。

常用的模拟滤波器有巴特沃斯滤波器、切比雪夫滤波器等。

巴特沃斯滤波器是一种最优近似设计的滤波器,其特点是在通带和阻带中都具有等级衰减。

切比雪夫滤波器是一种在通带和阻带中都具有等级衰减,同时具有较窄过渡带的滤波器。

这两种滤波器的设计方法都是基于频率变换的思想,首先将模拟滤波器的频率响应映射到数字滤波器上,然后利用一定的优化算法来得到滤波器的参数。

FIR和IIR滤波器在滤波器设计中有不同的特点和适用范围。

FIR滤波器具有线性相位特性,因此适用于对信号的相位要求较高的应用,如音频处理、图像处理等。

iir和fir基本结构

iir和fir基本结构

x[k]
b0
w[k]
y[k ]
z 1
b1
a1
z 1
z 1
b2
z 1
a2
z 1
a N 1 z 1
z 1
bN
aN z 1
直接 II 型结构
x[k]
x[k]
a1
a1
z 1
z 1
aa2 2
z 1
z 1
aaNN1z1z1 1
aaNN zz1 1
b0
z 1
b1b0
b1
z 1 b2b2 z1
k 0
z 1
z 1
z 1
1
1
1
z 1
z 1
1 z 1
z 1 1
h[0]
h[1]
h[2]
y[k]
h[ M 3] h[ M 1]
2
2
相同系数的共用乘法器,只需(M+1) /2个乘法器
三、 FIR 数字滤波器的级联型结构
将H(z)分解为若干个实系数一阶二阶因子相

L
H (z) h[0] (1 1,k z 1 2,k z 2 )
j 1
w[k] b0 x[k] b1x[k 1] bN x[k M ]
y[k] w[k] a1x[k 1] a2 x[k 2] aN x[k N ]
直接 I 型结构
设M=N w[k] b0 x[k] b1x[k 1] bN x[k N ] y[k] w[k] a1x[k 1] a2 x[k 2] aN x[k N ]
第5章 数字滤波器的基本结构
IIR数字滤波器的基本结构 FIR数字滤波器的基本结构 格型结构
IIR数字滤波器的基本结构

IIR和FIR数字滤波器的设计及其结构与功能的对比研究333

IIR和FIR数字滤波器的设计及其结构与功能的对比研究333

《数字信号处理课程设计》IIR和FIR数字滤波器的设计及其结构研究摘要数字信号处理是一门涉及许多学科而又广泛应用于许多领域的新兴学科,随着信息时代和数字世界的到来,数字信号处理已成为一门极其重要的学科和技术领域。

数字信号处理在通信领域、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。

在数字信号处理应用中,数字滤波器十分重要并已获得广泛应用。

此次研究主要探究在MATLAB的环境下无限脉冲响应(IIR)滤波器和有限脉冲响应(FIR)数字滤波器的设计过程另外对其结构进行在设计基础上的研究,并且最终对两种滤波器进行多方面的对比。

关键词数字信号处理数字滤波器IIR滤波器FIR滤波器第一部分数字滤波器的设计的意义当今,数字信号处理技术正飞速发展,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。

长期以来,信号处理技术一直用于转换、产生模拟或数字信号,其中最为频繁应用的领域就是信号的滤波。

数字滤波是语音、图像处理、模式识别和频谱分析等应用中的一个基本处理部件,它可以满足滤波器对幅度和相位特性的严格要求,避免模拟滤波器无法克服的电压漂移、温度漂移和噪声等问题。

数字滤波技术是数字信号分析、处理技术的重要分支[2-3]。

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。

数字滤波器具有高精度、高可靠性、可程控改变特性或复用、便于集成等优点。

数字滤波器在语言信号处理、图像信号处理、医学生物信号处理以及其他应用领域都得到了广泛应用。

数字滤波器应用极为广泛,以下列举两个成功的领域。

①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,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。

24第二十四讲:数字滤波器的结构(格型)

24第二十四讲:数字滤波器的结构(格型)

0
0
1
1
根据Bm ( z ) 1 b z
i 1 (i ) m
5、导出km与滤波器系数bm之间的 递推关系 m
i m 1
代入Bm ( z ) Bm 1 ( z ) k m z Bm 1 ( z ) 利用待定系数法可得到如下两组递推关系: (m) bm k m (i ) (i ) ( m i ) bm bm 1 k m bm 1 (m) k m bm (i ) ( m i ) 或写成: b ( i ) bm k m bm 2 m 1 1 km 式中,i 1,2, (m 1); m 1,2, , M .
以上两式给出了格型结构中由低阶到高 阶(或由高阶到低阶)系统函数的递推关系。
由于上式中同时包含B(z)和J(z)。实际中只给 出Bm(z),所以应找出Bm(z)和 Bm-1(z)之间的递推关 系。 B (z ) J ( z ) 1,
B1 ( z ) B0 ( z ) k1 z J 0 ( z ) 1 k1 z J 1 ( z ) k1 B0 ( z ) z 1 J 0 ( z ) k1 z 1 1 1 J 1 ( z ) z B1 ( z ) 令m 2,3, , M .可推出 J m ( z ) z m Bm ( z 1 ) 将上式代入矩阵,得 : m 1 Bm ( z ) Bm 1 ( z ) k m z Bm 1 ( z ) Bm ( z ) k m z m Bm ( z 1 ) Bm 1 ( z ) 2 1 km
可知:
1、全极点格型网络单元
• 全极点IIR系统格型结构的基本单元为:
f m1 (n) f m (n) k m g m1 (n 1) ( 1 ) g m (n) k m f m1 (n) g m1 (n 1) (2)

DSP实验报告——FIR和IIR滤波器设计

DSP实验报告——FIR和IIR滤波器设计
N 阶滤波器通常采用 N 个延迟单元、N 个加法器与 N+1 个乘法器组成。因 此可以得到 FIR 滤波器的结构图如图 1 所示。
DSP 实验报告——FIR 和 IIR 滤波器设计
4、设计思路
图 1 FIR 滤波器直接结构图
对于 FIR 滤波器的设计,其系数 h(n) 就是关键。由于 matlab 自带滤波器设计
DSP 实验报告——FIR 和 IIR 滤波器设计
DSP 实验报告
实验一 FIR 滤波器的设计
1、实验目的
利用所学 DSP 知识,在 CCS3、3 平台上,对 TMS320VC5416DSP 设计,编程实 现 FIR 滤波器。从而学会使用 CCS 软件与 TMS320VC5416 实验板。
2、实验要求
图8
(a) 时域图
DSP 实验报告——FIR 和 IIR 滤波器设计
(b) 频域图 图 9 输入信号 1 波形图
(a) 滤波结果时域图
(b) 滤波结果频域图 图 10 信号 1 滤波结果图 (a) 时域图
(b)频域图 图 11 输入信号 2 波形图
(a) 滤波结果时域图
DSP 实验报告——FIR 和 IIR 滤波器设计
取样响应为 h(n) ,长度为 N。 h(n) 表示截取 hd (n) 后的冲激响应,即 h(n) (n)hd (n) ,
其中(n) 即为窗函数,窗长为 N。一般的 FIR 滤波器差分方程如下:
n1
y(n) h(k)x(n k) k 0
进行 Z 变换得到 FIR 的系统函数为:
N 1
H (z) h(n)z n n0
DSP 实验报告——FIR 和 IIR 滤波器设计
图 7 CCS3、3 程序窗口

FIR滤波器和IIR滤波器格型结构

FIR滤波器和IIR滤波器格型结构

FIR滤波器和IIR滤波器格型结构FIR和IIR是数字滤波器的两种主要类型。

FIR(有限脉冲响应)滤波器和IIR(无限脉冲响应)滤波器都可以用于数字信号处理的滤波操作,但它们在结构和性能方面有所不同。

首先,FIR滤波器是一种线性时不变系统,其输出仅依赖于输入和滤波器的冲击响应。

FIR滤波器的输出是通过对输入信号和滤波器的冲击响应进行卷积运算得到的。

FIR滤波器的基本结构由若干个延迟器、系数和加法器组成。

其冲击响应是有限长的,因此称为有限脉冲响应滤波器。

FIR滤波器的结构可以用直观的块图表示,每个块代表一个延迟器、系数和加法器的组合。

FIR滤波器的优点之一是它具有稳定的性能和线性相位响应。

它可以设计为具有良好的频率响应特性,如带通、带阻和多通道滤波器。

FIR滤波器的系数可以通过不同的设计方法确定,例如基于窗函数、最小二乘法和频率采样等。

这些设计方法可以满足各种滤波器的要求。

然而,FIR滤波器也具有一些缺点。

由于其冲击响应是有限长度的,FIR滤波器的实现可能需要较长的处理时间。

此外,FIR滤波器的结构通常需要较大的存储空间来保存冲击响应的系数。

相比之下,IIR滤波器是一种具有无限冲击响应的滤波器,也是一种反馈滤波器。

与FIR滤波器不同,IIR滤波器的输出不仅取决于输入和滤波器的冲击响应,还取决于过去的输出值。

IIR滤波器的基本结构由延迟器、系数、加法器和反馈路径组成。

IIR滤波器的冲击响应是无限长的,因此称为无限脉冲响应滤波器。

IIR滤波器的结构可以用差分方程表示,通过对输入信号和过去的输出值进行运算得到输出。

相对于FIR滤波器,IIR滤波器具有更高的效率和更紧凑的结构。

由于其冲击响应是无限长的,IIR滤波器可以通过较少的延迟器和系数实现更复杂的频率响应特性。

此外,IIR滤波器的实现通常需要较少的处理时间和存储空间。

然而,IIR滤波器也具有一些问题,例如潜在的不稳定性和相位失真。

总的来说,FIR滤波器和IIR滤波器都是数字信号处理中常见的滤波器类型。

FIR滤波器和IIR滤波器格型结构

FIR滤波器和IIR滤波器格型结构

FIR滤波器和IIR滤波器格型结构FIR滤波器和IIR滤波器是数字信号处理中常用的两种基本滤波器结构。

它们分别采用了不同的实现方式和特点,在不同的应用场景中都有其优势和限制。

下面将详细介绍FIR滤波器和IIR滤波器的结构、特点和应用。

FIR滤波器(Finite Impulse Response Filter)是一种具有有限冲激响应的数字滤波器,其结构简单,易于设计和实现。

FIR滤波器的基本结构包括若干个延时元件、加法器和乘法器,其输入信号经过一系列加权和累加运算后得到滤波后的输出信号。

FIR滤波器的特点是具有稳定性、线性相位和无稳态误差等优点,适用于需要精确控制频率响应和相位特性的应用。

FIR滤波器的频率响应是由其系数决定的,可以通过设计滤波器的系数来实现所需的滤波特性。

常用的FIR设计方法包括窗函数法、最小均方误差法和频率抽样法等。

窗函数法是最为常用的设计方法,通过选择不同的窗函数可以实现不同的频率响应特性,如低通、高通、带通和带阻等。

另一种常用的数字滤波器结构是IIR滤波器(Infinite Impulse Response Filter),其特点是具有无限长冲激响应和递归结构。

IIR滤波器的基本结构包括延时元件、加法器、乘法器和递归反馈路径,其输入信号经过一系列递归和前馈运算后得到滤波后的输出信号。

IIR滤波器的特点是具有高效性、窄带特性和实现简便等优点,适用于需要高通、低通和带通滤波的应用。

IIR滤波器的频率响应是由其结构和系数决定的,可以通过设计滤波器的结构和系数来实现所需的滤波特性。

常用的IIR设计方法包括脉冲响应不变法、双线性变换法和频率抽样法等。

脉冲响应不变法是最为常用的设计方法,通过将模拟滤波器的冲激响应转化为数字滤波器的系数可以实现频率响应的转换。

在实际应用中,根据具体的信号处理需求和性能要求可以选择合适的FIR滤波器或IIR滤波器结构。

FIR滤波器适用于需要精确频率响应和相位特性的应用,如通信系统、音频处理和图像处理等。

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4.3.5 全零点格型结构1973年,Gray 和Markel 提出一种新的系统结构形式,即格型结构(lattice structure )。

这是一种很有用的结构,在功率谱估计、语音处理、自适应滤波等方面以得到了广泛的应用。

这种结构的优点是,对有限字长效应的敏感度低,且适合递推算法。

这种结构有三种形式,即适用于FIR 系统的全极点格型结构和适用于IIR 系统的全极点和零极点格型结构。

下面先介绍图7.10所示的全零点格型结构。

其他两种个性结构将留到第4.3节讨论。

格型结构是由多个基本单元级联起来的一种极为规范化的结构。

图7.11 示出其中的第m 极。

与FIR 滤波器的直接型结构一样,全零点格型结构也是没有反馈支路的,图7.10 全零点格型结构图7.11 全零点格型结构的基本单元让我们从一组FIR 滤波器的系统函数开始研究全零点格型结构。

图7.10 中,以)(n x 为输入序列,后接M 个格型级,这样就形成M 个滤波器:第m (M m ,...,2,1=)个滤波器有两个输出,即上输出)(n f m 和下输出)(n g m 。

以)(n f m 为输出的滤波器称为前向滤波器;以)(n g m 为输出的滤波器称为后向滤波器。

对于M 个前向FIR 滤波器,它们的系统函数为:,...,M ,m z A z H m m 21 ),()(== (18) 式中,)(z A m 是多项式: 1 ,)(1)(1M m z k az A kmk mm ≤≤+=-=∑ (19) 这里,为了数学推导的方便,令式子右边第1项为1;下标m 代表滤波器序号,也代表滤波器的阶数,例如,给定 1)0(=a 以及)(),...,2(),1(M a a a ,则第4个滤波器的系统函数为 443424144)4()3()2()1(1)(----++++=z a z a z a z a z H设第m 个滤波器的输入、输出序列分别是)(n x 和)(n y ,则)()()()(1k n x k a n x n y mk m -+=∑= (21)其直接型实现如图12所示。

图7.12 FIR 滤波器的一种直接实现形式1=m 阶滤波器的输出可表示为)1()1()()(1-+=n x a n x n y (22) 该输出也可以从图12所示的第一级格型滤波器得到。

图中,两个输入端联在一起,激励信号为)(n x 。

从两个输出端得到的信号分别为 )(1n f 和)(1n g :⎩⎨⎧--=-+=)1()()()1()()(0101n x n x k n g n x k n x n f (23)其次我们考虑二阶FIR 滤波器,它的直接型结构输出为 )2()2()1()1()()(22-+-+=n x a n x a n x n yT22)]2( )1( 2)][1-( 1)-( )([a a n x n x n x = (24) 上式将输出)(n y 表示为两个向量的内积,T 表示向量转置。

相应地,这个二阶滤波器可以用两个级联的格型单元(图10 前面的两级)来实现。

,图中,第一级的输出为⎩⎨⎧--=-+=)1()()()1()()(1111n x n x k n g n x k n x n f (25)⎩⎨⎧-+=-+=)1()()()1()()(11221212n g n f k n g n g k n f n f (26) 将式(25)中的)(1n f 代入式(26)中,得)]2()1([)1()()(1212-+-+-+=n x n x k k n x k n x n f)2()1()1()(221-+-++=n x k n x k k n x (27) 现在令式(24)和式(27)的系数相等,即)1()1( ,)2(21222k k a k a +== (28) 于是,得二阶格型结构的参数 )2(1)1( ),2(22122a a k a k +== (29)其中,)2(22a k =这个结果是很容易理解的。

从图7.12 看,如果滤波器阶数2=m ,则时延为2的输入输出传输值为)2(2a ,而从图7.10看,从输入到上端输出有三条可能的支路,而其中时延为2的支路传输值为1k 。

如果这两个流图等效,则应有)2(22a k =。

因此可以推论,若有m 个格型级,则其最右边的支路m k 与直接型结构的参数)(m a m 相等: )(m a k m m = (30) 为了得到其它支路传输值121,...,,k k k m m --与直接型结构的参数之间的关系,我们需要从图7.10 所示的M 阶格型结构的最右边做起:根据M 阶滤波器的直接型参数,依次求1-M ,1,...,3,2--M M 阶滤波器的直接型参数。

这是降阶递推。

只要求出m 阶滤波器的系数组},...,2,1),({m k k a m =,则格型结构的支路传输)(m a k m m =。

式(29)表明,二阶格型结构的两个参数1k 和2k 可以根据直接型结构的参数求出。

继续这个过程,可以得到一个m 阶直接型FIR 滤波器和一个m 阶或m 级格型滤波器之间的等效性。

按照图7.10,格型滤波器可用递归方程描述为)()()(00n x n g n f == (31)121 ),1()()(11,...,M-, m n g k n f n f m m m m =-+=-- (32)121 ),1()()(11,...,M-, m n g n f k n g m m m m =-+=-- (33) 因此,第1M-级滤波器的输出相当于1M- 阶FIR 滤波器的输出,即(n)f y(n)M 1-= (34)因为FIR 滤波器和格型滤波器的输出)(n f m 可以表示为1)0( )()()(0=-=∑=m mk mm a k n x k an f (35)而这个式子是两个序列的卷积和,所以它遵从z 变换关系 )()()(z X z A z F m m = 故)()()()()(0z F z F z X z F z A m m m ==(36) 现在我们来看二级格型滤波器的另一个输出)(2n g 。

由图7.10得 )1()()(1122-+=n g n f k n g)2()1()]1()([112-+-+-+=n x n x k n x k n x k )2()1()1()(212-+--+=n x n x k k n x k )2()1()1()()2(22-+-+=n x n x a n x aT 221] )1( )2()][2( )1( )([a a n x n x n x --= (37) 可见,对于)(2n g 为输出的后向滤波器,滤波系数组为1] )1( )2([22a a ,而对于以)(2n f 为输出的滤波器,滤波系数组按相反次序排列,为])2( )1( 1[22a a 。

根据以上分析。

可见m 级格型滤波器的输出)(n g m 可以用卷积和形式表示为 ∑=-=mk mm k n x k n g 0)()()(β(38)式中,滤波系数)(k m β与产生输出y(n)(n)f m =的另一滤波器有关,只不过操作次序相反。

例如,如果6=m ,6)6(,3)5(,5)4(,7)3(,4)2(,2)1(,1)0(6666666=======a a a a a a a ,则6)0(,3)1(,5)2(,7)3(,4)4(,2)5(,1)6(6666666=======βββββββ故⎩⎨⎧==-=1)( 10),()(m m m ,...,m ,k k m a k m ββ (39) 在z 域中,式(38)变为(z)X(z)B (z)G m m = (40) 即X(z)(z)G (z)B m m =(41) 这里,(z)B m 是下输出端相对于输入端的系统函数; k mk mm z k (z)B -=∑=)(0β(42)因为)()(m k m a k m -=β,故 kmk mm zk m a(z)B -=-=∑)(0mj mj m zj a -=∑=)(0j mj mmz j az)(0∑=-=)(1--=z A z m m (43) 这个式子描述前、后向滤波器系统函数之间的关系。

现在我们回到式(31)~(33)的递推方程组,并把它们变换到z 域,得 )()()(00z X z G z F == (44) ,...,M-,m z G z k z F z F m m m m 121 ),()()(111=+=--- (45) 121 ),()()(111,...,M-,m z G z z F k z G m m m m =+=--- (46) 各式除以X(z)并利用前面的关系式,可得100==(z)B (z)A (47) 121 ,111,...,M-,m (z)B z k (z)A (z)A m m m m =+=--- (48) 121 ,111,...,M-,m (z)B z (z)A k (z)B m m m m =+=--- (49) 因此,在z 域,一个格型级可用矩阵方程描述为⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎥⎦⎤⎢⎣⎡=⎥⎦⎤⎢⎣⎡---(z)B z z A k k (z)B z A m m m m m m 111)(1 1)( (50)利用式(47)~(49)可以根据格型滤波器系数,从1=m 开始按升阶递推法求出直接型滤波器系数。

例 给定三级格型滤波器如图13所示。

确定与之等效的直接型结构的FIR 滤波器系数。

图13 给定三级格型滤波器 解 根据式(48),得)()()(01101z B z k z A z A -+=1114111--+=+=z zk 因此,对应于单级格型的FIR 滤波器系数为1)0(1=a 。

41)1(11==k a ,因)(z B m 是)(z A m 的反转多项式,故 1141)(-+=z z B其次,对于2=m 得格型滤波器,根据式(48)得)()()(11112z B z k z A z A -+=2121831--++=z z 因此,对应于二级格型的FIR 滤波器系数为 1)0(2=a ,21)2(,83)1(22==a a 。

此外 3228321)(--++=z z z B 最后,添上第三个格型级,得出多项式 )()()(21323z B z k z A z A -+= 321318524131---+++=z z z因此,与给定三级格型滤波器等效的直接型FIR 滤波器系数为 31)3(,85)2(,2413)1(,1)0(3333====a a a a 31)3(,85)2(,2413)1(,1)0(3333====a a a a假定已知M 阶直接型FIR 滤波器的系数或者多项式)(z A M ,我们希望确定相应的格型滤波器的系数组},...,2,1,{M i k i =。

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