最新数字滤波器总结
dsp原理与应用实验报告总结
dsp原理与应用实验报告总结DSP（Digital Signal Processing）数字信号处理是利用数字技术对信号进行处理和分析的一种方法。
在本次实验中，我们探索了DSP的原理和应用，并进行了一系列实验以验证其在实际应用中的效果。
以下是对实验结果的总结与分析。
实验一：数字滤波器设计与性能测试在本实验中，我们设计了数字滤波器，并通过性能测试来评估其滤波效果。
通过对不同类型的滤波器进行设计和实现，我们了解到数字滤波器在信号处理中的重要性和应用。
实验二：数字信号调制与解调本实验旨在通过数字信号调制与解调的过程，了解数字信号的传输原理与方法。
通过模拟调制与解调过程，我们成功实现了数字信号的传输与还原，验证了调制与解调的可行性。
实验三：数字信号的傅里叶变换与频谱分析傅里叶变换是一种重要的信号分析方法，可以将信号从时域转换到频域，揭示信号的频谱特性。
本实验中，我们学习了傅里叶变换的原理，并通过实验掌握了频谱分析的方法与技巧。
实验四：数字信号的陷波滤波与去噪处理陷波滤波是一种常用的去除特定频率噪声的方法，本实验中我们学习了数字信号的陷波滤波原理，并通过实验验证了其在去噪处理中的有效性。
实验五：DSP在音频处理中的应用音频处理是DSP的一个重要应用领域，本实验中我们探索了DSP在音频处理中的应用。
通过实验，我们成功实现了音频信号的降噪、均衡和混响处理，并对其效果进行了评估。
实验六：DSP在图像处理中的应用图像处理是另一个重要的DSP应用领域，本实验中我们了解了DSP在图像处理中的一些基本原理和方法。
通过实验，我们实现了图像的滤波、边缘检测和图像增强等处理，并观察到了不同算法对图像质量的影响。
通过以上一系列实验，我们深入了解了DSP的原理与应用，并对不同领域下的信号处理方法有了更深刻的认识。
本次实验不仅加深了我们对数字信号处理的理解，也为日后在相关领域的研究与实践提供了基础。
通过实验的结果和总结，我们可以得出结论：DSP作为一种数字信号处理的方法，具有广泛的应用前景和重要的实际意义。
数字滤波器的优势和实现方法
数字滤波器的优势和实现方法数字滤波器是一种在数字信号处理中常用的工具，它能够对信号进行滤波和处理，以消除噪声、改善信号质量和提取感兴趣的信息。
本文将讨论数字滤波器的优势以及一些常见的实现方法。
1. 数字滤波器的优势数字滤波器相对于模拟滤波器具有以下几个优势：1.1 精度高：数字滤波器能够提供非常高的滤波精度，能够实现复杂的滤波特性。
相比之下，模拟滤波器受到元器件的限制，在滤波特性的精度上有所不足。
1.2 稳定性好：数字滤波器的性能不会随着时间、温度和其他环境因素的变化而发生明显的变化，能够保持较好的稳定性。
而模拟滤波器受到元器件参数的影响，容易受到环境因素的干扰而导致不稳定。
1.3 灵活性强：数字滤波器的参数可以通过编程进行调整，可以根据实际需求进行设计和修改。
而模拟滤波器的参数通常需要通过更换元器件或调整电路进行修改，不如数字滤波器灵活。
1.4 抗干扰能力强：数字滤波器能够有效抑制噪声的干扰，提高信号的抗干扰能力。
相比之下，模拟滤波器对于噪声干扰的抑制效果较差。
2. 实现方法2.1 FIR滤波器FIR（Finite Impulse Response）滤波器是一种常见的数字滤波器，其特点是滤波器的输出只取决于滤波器的输入和滤波器的系数。
FIR滤波器通过调整滤波器的系数来实现不同的滤波特性。
FIR滤波器的输出可以通过以下公式计算：y(n) = h(0)x(n) + h(1)x(n-1) + ... + h(N-1)x(n-N+1)其中，y(n)表示滤波器的输出，x(n)表示滤波器的输入，h(i)表示滤波器的系数。
2.2 IIR滤波器IIR（Infinite Impulse Response）滤波器是另一种常见的数字滤波器，其特点是滤波器的输出不仅取决于滤波器的输入和滤波器的系数，还取决于滤波器的历史输出。
IIR滤波器的输出可以通过以下公式计算：y(n) = b(0)x(n) + b(1)x(n-1) + ... + b(M)x(n-M) - a(1)y(n-1) - ... -a(N)y(n-N)其中，y(n)表示滤波器的输出，x(n)表示滤波器的输入，b(i)和a(i)分别表示前向系数和反馈系数。
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。
数字滤波器实验总结
数字滤波器实验总结数字滤波器实验总结一、引言数字滤波器是在数字信号处理中广泛应用的一种工具，它可以对信号进行滤波，去除噪声或者选择特定频率范围内的信号。
数字滤波器的设计和实现是数字信号处理课程中重要的一部分。
本次实验通过使用Matlab软件，设计并实现了数字滤波器。
二、实验目的1. 了解数字滤波器的基本原理；2. 熟悉数字滤波器的设计与实现。
三、实验流程1. 设计一个低通滤波器并实现其频率响应函数；2. 利用设计好的低通滤波器对输入信号进行滤波；3. 设计一个高通滤波器并实现其频率响应函数；4. 利用设计好的高通滤波器对输入信号进行滤波。
四、实验结果1. 低通滤波器的设计与实现通过设计巴特沃斯低通滤波器，我成功实现了低通滤波器的频率响应函数。
通过调整滤波器的阶数和截止频率，我可以控制滤波器的响应特性。
在实验中，我将截止频率设置为500Hz，滤波器的阶数为4，实现了对输入信号的低通滤波。
实验结果表明，滤波器可以有效地去除高频噪声，得到了一幅清晰的信号。
2. 高通滤波器的设计与实现通过设计巴特沃斯高通滤波器，我成功实现了高通滤波器的频率响应函数。
通过调整滤波器的阶数和截止频率，我可以控制滤波器的响应特性。
在实验中，我将截止频率设置为200Hz，滤波器的阶数为2，实现了对输入信号的高通滤波。
实验结果表明，滤波器可以有效地去除低频噪声，突出了输入信号的高频成分。
五、实验总结通过本次实验，我对数字滤波器的原理、设计和实现有了深刻的了解。
实验中，我成功设计并实现了一个低通滤波器和一个高通滤波器，并对输入信号进行了滤波处理。
通过调整滤波器的参数，我控制了滤波器的频率响应，实现了不同类型的滤波效果。
实验结果表明，数字滤波器可以有效地去除噪声，提取感兴趣的信号成分，具有较好的滤波效果。
然而，在实验过程中也遇到了一些问题。
首先，我对滤波器的阶数和截止频率的选择不够理智，需要进一步学习理论知识，优化滤波器的设计。
其次，Matlab软件的使用也存在一定的困难，需要加强对软件的学习和理解。
数字滤波的基础知识(不断更新,总结)
数字滤波的基础知识（不断更新，总结）数字滤波是一种软件程序滤波，与模拟滤波器相比，数字滤波有以下优点： １) 数字滤波是用程序实现的，无需增加硬设备，而且滤波器（滤波程序）可多通道共享，降低了开发成本。
２)数字滤波可以对低频信号（如0.01Hz 以下）实现滤波，克服了模拟滤波器的缺陷。
３)数字滤波可以根据信号的不同，采取不同的滤波方法或滤波参数，使用方便灵活。
４)数字滤波由于不用硬件设备，各回路间不存在阻抗匹配等问题，故可靠性高，稳定性好。
（1）平均值滤波程序设计1）算术平均值滤波N 为采样次数；x i 为第i 次采样值；y 为N 个采样值的算术平均值；2）加权平均值滤波在N 次采样值中，突出最近几次采样值在平均值中所占比重，这种方法称为加权平均滤波方法。
加权平均滤波算法为：N 为采样次数；x i 为第i 次采样值；y 为N 次采样值的滤波输出值；C i 为加权系数, 对C i 选取要求：（2）中位值滤波 ∑==N i i x N y 11∑==N i i i x C y 111=∑=N i i C中位值滤波的原理是对被测参数连续采样N 次（N 取奇数），并按大小顺序排列，再取中间值作为本次采样的有效数据。
中位值滤波能有效地滤除由于偶然因素引起采样值波动的脉冲干扰，对变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果。
（3）限幅滤波限幅滤波的方法是考虑到被测参数在两次采样时间间隔内，一般最大变化的增量△Y(以绝对值表示)总是在一定的范围内，如果前后两次采样值的实际增量│Y k -Y k-1│≤△Y ，则认为是正常的，否则认为是干扰造成的，则用上次的采样值代替本次采样。
由此得限幅滤波的算法为（4）惯性滤波在模拟量输入通道中，常用一阶低通滤波器来消弱干扰，惯性滤波运算公式源于RC 低通滤波器的传递函数⎩⎨⎧∆>-∆≤-=---YY Y Y Y Y Y Y Y k k k k k k k 111,,当当后向差分离散化处理得整理后得滤波系数T 为采样周期；T f 为滤波器时间常数；x k 为本次采样输入；y k 、y k-1为本次和上次滤波输出。
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能够对数字信号进行处理的重要工具，它在信号处理、通信系统、控制系统等领域都有着广泛的应用。
本文将从数字滤波器的基本原理、常见类型和应用实例等方面进行介绍，希望能够为读者提供一些有益的参考和帮助。
数字滤波器的原理。
数字滤波器是一种能够对数字信号进行滤波处理的设备或算法。
它可以通过对输入信号进行加权求和的方式，实现对信号频率成分的调节和抑制，从而达到滤波的效果。
数字滤波器的原理主要包括时域滤波和频域滤波两种方式。
时域滤波是通过对时域信号进行加权求和来实现滤波处理，而频域滤波则是通过对信号的频率成分进行调节来实现滤波处理。
这两种原理在数字滤波器的设计和实现中都有着重要的应用。
数字滤波器的常见类型。
根据数字滤波器的特性和实现方式，可以将其分为多种类型，常见的包括低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器等。
低通滤波器主要用于去除高频噪声和保留低频信号，高通滤波器则相反，用于去除低频噪声和保留高频信号。
带通滤波器和带阻滤波器则分别用于保留特定频率范围内的信号和去除特定频率范围内的信号。
这些不同类型的数字滤波器在实际应用中有着各自的特点和适用场景，需要根据具体的需求来选择合适的类型。
数字滤波器的应用实例。
数字滤波器在实际应用中有着广泛的应用，比如在通信系统中，数字滤波器可以用于信号解调和解调，帮助提高信号的质量和可靠性；在音频处理中，数字滤波器可以用于音频信号的去噪和均衡处理，提高音频的清晰度和音质；在控制系统中，数字滤波器可以用于对控制信号进行滤波处理，提高系统的稳定性和响应速度。
这些都是数字滤波器在实际应用中的一些典型案例，说明了它在不同领域中的重要性和价值。
总结。
数字滤波器作为一种重要的信号处理工具，在现代科学技术领域中有着广泛的应用。
通过对数字滤波器的原理、常见类型和应用实例进行了介绍，希望能够帮助读者对数字滤波器有一个更加全面和深入的了解。
在未来的发展中，数字滤波器将继续发挥着重要的作用，为各种领域的信号处理和系统控制提供更加有效和可靠的解决方案。
数字滤波器总结
数字滤波器总结设计数字滤波器时，应充分利用成熟的软件工具，避免复杂的人工计算。
Matlab便是这样的一个软件，它集成了FDAtool（filter design & analysis tool）工具，这是Matlab信号处理工具箱里专用的滤波器设计分析工具。
FDAtool可以设计几乎所有的常规滤波器，包括FIR 和IIR。
它操作简单，方便灵活。
一、那么，打开FDAtool的方法有两种，第一种是在Matlab中键入“fdatool”（大小写均可），即可打开FDAtool的界面；另一种是在Matlab工作环境的左下角依次点开Start—Toolboxes—Filter Design—Filter Design & Analysis Tool(fdatool)。
此外，还可以在simulink中将FDAtool模块放入仿真模型中，其位置在Signal Processing Blockset—Filtering—Filter Implementations—Digital Filter Design。
下面用两个实例来说明如何在Simulink中设计滤波器。
（一）、低通滤波器的设计模型如下所示：其中，Sine Wave是幅值为10，频率为10Hz的正弦波，Sine Wave1也是幅值为10，但频率是1000Hz的正弦波。
因为数字滤波器的采样时间是离散的，故在Digital Filter Design前端加Zero-Order Hold模块，其采样周期为1e-4。
Digtal Filter Design设置为FIR型低通滤波器、采用窗函数设计，窗类型为Blackman，指定其阶数为30（则实际的阶数将会是31），设置采样频率为10000Hz，设置截止频率是100Hz，其界面如下图所示：Scope 示波器和Scope1示波器的波形分别为： 其中（a ）图是10Hz 信号的波形图，（b ）图是10Hz 信号和1000Hz 信号叠加后的波形图，（c ）图是滤波后的信号波形图。
数字滤波器总结
数字滤波器总结设计数字滤波器时，应充分利用成熟的软件工具，避免复杂的人工计算。
Matlab便是这样的一个软件，它集成了FDAtool（filter design & analysis tool）工具，这是Matlab信号处理工具箱里专用的滤波器设计分析工具。
FDAtool可以设计几乎所有的常规滤波器，包括FIR 和IIR。
它操作简单，方便灵活。
一、那么，打开FDAtool的方法有两种，第一种是在Matlab中键入“fdatool”（大小写均可），即可打开FDAtool的界面；另一种是在Matlab工作环境的左下角依次点开Start—Toolboxes—Filter Design—Filter Design & Analysis Tool(fdatool)。
此外，还可以在simulink中将FDAtool模块放入仿真模型中，其位置在Signal Processing Blockset—Filtering—Filter Implementations—Digital Filter Design。
下面用两个实例来说明如何在Simulink中设计滤波器。
（一）、低通滤波器的设计模型如下所示：其中，Sine Wave是幅值为10，频率为10Hz的正弦波，Sine Wave1也是幅值为10，但频率是1000Hz的正弦波。
因为数字滤波器的采样时间是离散的，故在Digital Filter Design前端加Zero-Order Hold模块，其采样周期为1e-4。
Digtal Filter Design设置为FIR型低通滤波器、采用窗函数设计，窗类型为Blackman，指定其阶数为30（则实际的阶数将会是31），设置采样频率为10000Hz，设置截止频率是100Hz，其界面如下图所示：Scope 示波器和Scope1示波器的波形分别为： 其中（a ）图是10Hz 信号的波形图，（b ）图是10Hz 信号和1000Hz 信号叠加后的波形图，（c ）图是滤波后的信号波形图。
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精品文档精品文档1数字滤波器的应用领域在信号处理过程中，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精品文档输速率是雷达信号数字处理面临的首要问题。
高速数字器件的出现促进了雷达信号处理技术的进步。
在现代雷达系统中，数字信号处理部分是不可缺少的，因为从信号的产生、滤波、加工到目标参数的估计和目标成像显示都离不开数字滤波技术。
雷达信号的数字滤波器是当今十分活跃的研究领域之一。
(6) 声纳声纳信号处理分为两大类，即有源声纳信号处理和无源声纳信号处理，有源声纳系统涉及的许多理论和技术与雷达系统相同。
例如，他们都要产生和发射脉冲式探测信号，他们的信号处理任务都主要是对微弱的目标回波进行检测和分析，从而达到对目标进行探测、定位、跟踪、导航、成像显示等目的，他们要应用到的主要信号处理技术包括滤波、门限比较、谱估计等。
(7) 生物医学信号处理数字滤波器在医学中的应用日益广泛，如对脑电图和心电图的分析、层析X射线摄影的计算机辅助分析、胎儿心音的自适应检测等。
(8) 音乐数字滤波器为音乐领域开辟了一个新局面，在对音乐信号进行编辑、合成、以及在音乐中加入交混回响、合声等特殊效果特殊方面，数字滤波技术都显示出了强大的威力。
数字滤波器还可用于作曲、录音和播放，或对旧录音带的音质进行恢复等。
(9) 其他领域数字滤波器的应用领域如此广泛，以至于想完全列举他们是根本不可能的，除了以上几个领域外，还有很多其他的应用领域。
例如，在军事上被大量应用于导航、制导、电子对抗、战场侦察；在电力系统中被应用于能源分布规划和自动检测；在环境保护中被应用于对空气污染和噪声干扰的自动监测，在经济领域中被应用于股票市场预测和经济效益分析，等等。
精品文档精品文档精品文档 2 数字滤波器的基本结构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。
作为线性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。
一．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 -=-===-∑∑ 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性差分程为：00()()()N Mk k k k y n a y n k b x n k ===-+-∑∑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，因此采用最少常数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精品文档减少存储器。
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（直接I型和直接II型）：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。
精品文档精品文档精品文档a 、直接型b 、并联型c 、串联型图1、IIR 滤波器的基本结构二．FIR 滤波器的基本结构FIR 滤波器[7]的单位抽样响应为有限长度，一般采用非递归形式实现。
通常的FIR 数字滤波器有横截性和级联型两种。
FIR 滤波器实现的基本结构有：(1)FIR 滤波器的横截型结构表示系统输入输出关系的差分方程可写作：10()()()N m y n h m x n m -==-∑ (2-3) 直接由差分方程得出的实现结构如图2-2所示：图2、 横截型(直接型﹑卷积型)精品文档精品文档若h (n )呈现对称特性，即此FIR 滤波器具有线性相位，则可以简化加横截型结构，下面分情况讨论：N 为奇数时线形相位FIR 滤波器实现结构 N 为偶数时线性相位FIR 滤波器实现结构(2)FIR 滤波器的级联型结构将H (z )分解成实系数二阶因子的乘积形式： []121201201()()N N N k k k N k H z h n z b b z b z ----====++∑∏ (2-4)这时FIR 滤波器可用二阶节的级联结构来实现，每个二阶节用横截型结构实现。
如图所示：图3、 FIR 滤波器的级联结构这种结构的每一节控制一对零点，因而在需要控制传输零点时可以采用这种结构。
精品文档精品文档3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。