数字滤波器的基本概念
数字滤波器结构的表示方法一数字滤波器的概念滤波
单位延时:
z-1 (n)
乘常数:
a
(n）
a
相加:
例如：
x(n)
பைடு நூலகம்b0
b0x(n)
y(n)
Z 1 Z 1
2、信号流图法 三种基本的运算：
单位延时： 乘常数： 相加：
这种表示法更加简单方便。
几个基本概念：
a）输入节点或源节点， 所处的节点；
b）输出节点或阱节点， 所处的节点；
2、级联型
将H（z）分解为实系数二阶因子的乘积形式
注：[N/2]表示取N/2的整数部分，如
*N为偶数时，N-1为奇数，这时因为有奇数个根， 所以 中有一个为零。
当N为奇数时的结构如下：
一般情况：
特点：每节结构可控制一对零点。 所需系数 多，乘法次数也多。
3、快速卷积结构
如果， 的长为N1 ，h（n）的长为N2。
再将共轭因子展开，构成实系数二阶因子， 则得
最后，将两个一阶因子组合成二阶因子（或将 一阶因子看成是二阶因子的退化形式），则有
当（M=N=2）时 A
当（M=N=4）时 当（M=N=6）时
A
Z-1
Z-1
特点： 仅影响第k对零点，同样
仅影响第k对极点，便于调节滤波器的频率特性。 所用的存储器的个数最少。
3、非递归结构。
h(n)为一个N点序列，z=0处为（N-1）阶极点， ，有（N-1）阶零点。
二、基本结构 1、横截型（卷积型、直接型）
它就是线性移不变系统的卷积和公式
h(0) h(1) h(2)
h(N-2)
h(N-1)
用转置定理可得另一种结构
h(N-1) h(N-2) h(N-3)
1数字滤波器的基本概念
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。
第5章数字滤波器的基本概念
0.5 1
0 0.5
-0.5
-1 -1 -0.5 0 0.5 1 Real Part
1
0
0Leabharlann 0.511.5
2
/
1.5
Imaginary Part
0.5
1
0
0.5 -0.5
-1 -1 -0.5 0 0.5 1 Real Part
滤除信号中的高频分量
解：
H(z) 1 a z 1 a ? 2 za
1）变模拟信号为数字信号
采样间隔
2
2）滤波器的带宽 T
2max
T
max
200
T
0.015
低频分量对应的数字频率 T 70.015 0.105
高频分量对应的数字频率 T 2000.015 3
选择滤波器带宽
3）滤波器
H N (e j )
1
2
H (e j ) RN (e j )
x(n)
0.4 0.2
0
截断效应
-0.2
-10 0 10 20 30 40 50
通带幅度不再是常数，产生波动
n
频谱泄漏，阻带幅度不再是零 0.4
x(n)
产生过渡带
0.2
0
-0.2 -10 0 10 20 30 40 50 n 9
5.3简单滤波器设计
第5章 数字滤波器的基本概念 及一些特殊滤波器
1
5.1 数字滤波器的基本概念（1）
数字滤波器:
输入与输出均为数字信号, 通过一定数值运算 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； 或者进行信号检测与参数估计 与模拟滤波不同在于信号的形式与滤波的方法.
数字滤波器的实现方法
重邮课程实验报告
一、实验名称数字信号处理实验二、实验目的1. 理解数字信号处理的基本概念和原理。
2. 掌握数字滤波器的设计方法及其应用。
3. 熟悉数字信号处理软件的使用，提高实验技能。
三、实验原理数字信号处理（Digital Signal Processing，DSP）是研究数字信号的产生、处理、分析和应用的科学。
本实验主要涉及以下几个方面：1. 数字滤波器的基本概念：数字滤波器是一种对数字信号进行频率选择的装置，可以用于信号的滤波、增强、抑制等。
2. 滤波器的设计方法：主要包括有限脉冲响应（FIR）滤波器和无限脉冲响应（IIR）滤波器的设计方法。
3. 数字信号处理软件的使用：利用MATLAB等软件进行数字信号处理实验，提高实验效率。
四、实验器材1. 实验计算机2. MATLAB软件3. 实验指导书五、实验步骤1. 实验一：FIR滤波器设计（1）打开MATLAB软件，创建一个新的脚本文件。
（2）根据实验指导书的要求，输入FIR滤波器的参数，如滤波器的阶数、截止频率等。
（3）运行脚本文件，观察滤波器的频率响应曲线。
（4）根据实验结果，分析滤波器的性能。
2. 实验二：IIR滤波器设计（1）打开MATLAB软件，创建一个新的脚本文件。
（2）根据实验指导书的要求，输入IIR滤波器的参数，如滤波器的阶数、截止频率等。
（3）运行脚本文件，观察滤波器的频率响应曲线。
（4）根据实验结果，分析滤波器的性能。
3. 实验三：数字信号处理软件的使用（1）打开MATLAB软件，创建一个新的脚本文件。
（2）根据实验指导书的要求，输入信号处理的参数，如采样频率、滤波器类型等。
（3）运行脚本文件，观察信号处理的结果。
（4）根据实验结果，分析数字信号处理软件的应用。
六、实验结果与分析1. 实验一：FIR滤波器设计实验结果表明，所设计的FIR滤波器具有较好的频率选择性，滤波效果符合预期。
2. 实验二：IIR滤波器设计实验结果表明，所设计的IIR滤波器具有较好的频率选择性，滤波效果符合预期。
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。
FIR
N 1 ( ) , 2 2 h(n) h( N 1 n), 0≤ n≤ N 1
（7.1.10）
由以上推导结论可知，如果要求单位脉冲响应为
h(n)、长度为N的FIR数字滤波器具有第二类线性相位 特性，则h(n)应当关于n=(N-1)/2点奇对称。N为奇数 和偶数时h(n)的对称情况分别如表7.1.1中情况3和情况 4
1． 线性相位FIR数字滤波器 对于长度为N的h(n)，频率响应函数为
j
H (e )
n 0
N 1
h(n)e jn
（7.1.1）
（7.1.2）
Hale Waihona Puke H (e j ) H g ()e j ( )
式中，Hg(ω)称为幅度特性; θ(ω)称为相位特性。注意，这
里Hg(ω)不同于|H(ejω)|，Hg(ω)为ω的实函数，可能取负值， 而|H(ejω)|总是正值。线性相位FIR滤波器是指θ(ω)是ω的线 性函数，即
低通滤波器的幅频特性技术指标示意图
ωp到ωs称为过渡带。
通带内和阻带内允许的衰减一般用分贝数表示，通带内允许
的最大衰减用p表示，阻带内允许的最小衰减用s表示。对
低通滤波器， 定义为：
max | H (e j ) | p 20lg dB , 0 p j min | H (e ) |
n 0
N 1
(7.1.6)
将（7.1.6）式中两式相除得到：
cos sin
h(n) cos n h(n)sin n
n0 n0 N 1
N 1
即
h(n) cos n sin h(n)sin n cos
fir数字滤波器的快速卷积实现原理
一、概述数字滤波器作为数字信号处理领域中的重要工具，其快速卷积实现原理是其中的关键技术之一。
本文将重点介绍数字滤波器的快速卷积实现原理，希望读者通过本文的阐述，能够对数字滤波器的快速卷积实现原理有一个全面的了解。
二、数字滤波器的基本概念1. 数字滤波器是指对数字信号进行滤波处理的工具，其基本原理是利用滤波器的特定性能来实现信号的去噪、增强、平滑等处理。
2. 数字滤波器根据其实现方式可以分为FIR（有限脉冲响应）滤波器和IIR（无限脉冲响应）滤波器，其中FIR滤波器的特点是其单位脉冲响应是有限长度的。
3. 数字滤波器的设计需要考虑滤波器的频率响应、幅度响应、相位响应等参数，以满足不同信号处理的需求。
三、快速卷积的基本概念1. 卷积是信号处理和图像处理领域中非常重要的数学运算，其作用是通过滤波器和输入信号的卷积运算来得到输出信号。
2. 传统的卷积运算需要进行大量的乘法和加法运算，计算复杂度较高。
3. 为了提高卷积运算的速度和效率，人们提出了快速卷积的算法，其中包括基于FFT（快速傅里叶变换）的快速卷积算法。
四、FIR数字滤波器的快速卷积实现原理1. 基于FFT的卷积实现原理FIR滤波器的离散卷积运算可以通过频域上的乘法来实现，即将信号和滤波器的时域卷积运算转换为频域上的乘法运算。
通过对输入信号和滤波器进行FFT变换，然后在频域上进行乘法运算，最后再进行IFFT逆变换，即可得到卷积运算的结果。
2. 基于快速卷积的算法除了基于FFT的卷积实现方式外，还有一些其他快速卷积算法，例如基于多项式乘法的Toom-Cook算法和Schönhage-Strassen算法等，这些算法能够进一步提高卷积运算的速度和效率。
五、优化与应用1. 优化策略在实际的FIR数字滤波器设计中，为了进一步提高卷积运算的速度和效率，人们常常会采用一些优化策略，例如数据重排、并行计算、硬件加速等方式。
2. 应用领域FIR数字滤波器的快速卷积实现原理在许多领域都有着广泛的应用，例如音频信号处理、图像处理、通信系统等领域。
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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。 优点： 精度高，稳定，体积小，重量轻，灵活，不 要求阻抗匹配，能实现模拟滤波器(AF)无法 实现的特殊滤波功能。
1. 数字滤波器的分类（回忆） 2.数字滤波器的技术要求 3. 数字滤波器设计方法概述
1、数字滤波器的分类
经典滤波器：即一般滤波器（输入信号中有用的频
率成分和希望滤除的频率成分各占有
不同的频带，通过以合适的选频滤波
器达到目的）
现代滤波器：如维纳滤波器，卡尔曼滤波器，自适
应滤波器等最佳滤波器（按随机信号
内部的统计分布规律，从干扰中最佳
提取信号）
经典滤波器的几种类型：
数字滤波器从实现的网络结构或者从单位脉冲响应 分类，可以分成无限脉冲响应(IIR)滤波器和有限脉冲 响应(FIR)滤波器。它们的系统函数分别为：
H (e
j
) H(e
j
)e
j ( )
H(e ) 2 jຫໍສະໝຸດ ( ) e j H (e )j
1 H(e j ) 1 H(e j ) ( ) ln j ln - j 2 j H (e ) 2 j H(e ) 1 H(z) ln 2 j H(z 1 ) z e j
群延迟响应
相位对角频率的导数的负值
d ( ) ( ) d dH ( z ) 1 Re z dz H ( z ) z e j
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：
H (e j0 ) H (e
H (e
j 0
j p
j0
p 20 lg
s 20 lg
)
)
dB 20 lg H (e
j p
) dB
H (e j s )
dB 20 lg H (e j s ) dB
| H (e 上式中，
j p
) | 归一化为1。
2 当 H (e ) 0.707 时， p 3dB， 2 我们称此时的 p为 c， c为3dB通带截止频率。
H(z)的极点：单位圆内的极点
0
a
a*
Re[ z ]
a 1
相位响应
H(e j ) H(e j ) e j ( ) Re[ H(e j )] j Im[ H (e j )]
Im[H (e j )] 相位响应： ( ) arctan j Re [H(e )]
4、表征滤波器频率响应的特征参量
幅度平方响应
2
H(e
j
) H(e j )H (e j )
H(e j )H(e -j ) H( z )H( z 1 )
z e j
H(z)H(z-1)
的极点既是共轭的，
j Im[ z ] 1/ a*
又是以单位圆成镜像对称的。
理想滤波器不可实现，只能以实际滤波器逼近
通带：
| | p
1 a1 | H (e ) | 1
| H (e ) | a2
j
j
阻带：
s | |
过渡带： p | | s
p ：通带截止频率 s ：阻带截止频率
a1 ：通带容限
a2 ：阻带容限
通带内和阻带内允许的衰减一般用dB数表示，通带 内允许的最大衰减用p表示，阻带内允许的最小衰减 用s表示， p和s分别定义为：
i b z i i 0 M
IIR滤波器
H( z )
1 ai z i
i 1
N 1 n0
N
FIR滤波器
H( z )
h( n )z
n
2、数字滤波器的设计过程
按设计任务，确定滤波器性能要求，制定技术指 标 用一个因果稳定的离散LSI系统的系统函数H(z) 逼近此性能指标
利用有限精度算法实现此系统函数：如运算结 构、字长的选择等
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：
H(e
j
) H(e
j
)e
j ( )
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。
i b z i i 0 M
H( z )
1 ai z i
i 1
N
ai 和bi 即为求滤波器的各系数：
s平面逼近：模拟滤波器的设计 z平面逼近：数字滤波器的设计
先设计模拟滤波器，再转换为数字滤波器