无限冲激响应数字滤波器的设计一
无限冲激响应(IIR)数字滤波器的三种结构

一、实验目的1、掌握IIR 滤波器的直接II 型、级联型和并联型三种结构的基本原理和特点。
2、掌握利用MATLAB 实现IIR 滤波器的三种结构的程序设计方法,并能够进行三者之间的相互转换。
3、掌握滤波器频响特性的绘制方法。
二、实验原理与计算方法按照结构划分数字滤波器,有递归式和非递归式两种。
递归式数字滤波器的差分方程为∑∑==-=-+Mi i Nk ki n x b k n y an y 11)()()((1)其中至少有一个0≠k a .非递归式数字滤波器的差分方程为∑=-=Mi i i n x b n y 1)()( (2)可以看出递归式数字滤波器的响应)(n y 不仅与激励)(n x 有关,而且与以前的输出信号)(k n y -有关;而非递归式数字滤波器的响应)(n y 仅只与激励)(n x 有关。
按照单位样值响应划分数字滤波器,则有无限冲激响应(IIR)和有限冲激响应(FIR)之分。
IIR 滤波器是递归式的,差分方程如(1)式所示,FIR 滤波器一般是非递归式的,差分方程如(2)式所示。
IIR 滤波器常用的典型结构有直接II 型、级联型和并联型,分别介绍如下: 1、直接II 型(也称为正准型结构) 根据(1)式,IIR 滤波器的传输函数为∑∑=-=--=Nk kk Nk kkzazb z H 101)( (3)其中已假设(1)式中的M N =,对于其它情况,则可令相应的某些系数为零。
令 11)( ,)(1201∑∑=-=--==Nk kk Nk k k z az H z b z H则有)()()(21z H z H z H = (4) 由此可以得到相应的时域中激励)(n x 与响应)(n y 之间的关系为∑∑==-=+-=Nk kNk kk n y bn y n x k n y an y 02122)()()()()( (5)其中)(2n y 是与(4)式中的)(2z H 相应的中间函数序列。
无限冲激响应数字滤波器设计实验结论

无限冲激响应数字滤波器设计实验的结论可能涉及多个方面,包括实验过程、数据分析以及可能的设计改进。
以下是一个可能的结论示例:
在本次无限冲激响应数字滤波器设计实验中,我们通过MATLAB软件进行了滤波器的设计和分析。
实验结果表明,设计的滤波器具有良好的性能,能够有效地滤除输入信号中的噪声。
此外,通过调整滤波器的参数,可以实现不同频率范围的滤波效果。
然而,实验过程中也暴露出了一些问题。
首先,对于某些特定频率的信号,滤波器的响应不够理想,可能需要进一步优化设计。
其次,由于算法的限制,滤波器的计算时间较长,影响了实时处理的效果。
针对这些问题,我们提出了改进方案,包括优化算法和调整滤波器参数等。
通过本次实验,我们深入了解了无限冲激响应数字滤波器的工作原理和设计方法。
实验结果不仅验证了设计的有效性,也为进一步研究提供了有益的参考。
在未来的工作中,我们将继续关注滤波器性能的优化,以更好地满足实际应用的需求。
请注意,以上结论仅为示例,实际实验结论应根据具体实验过程和数据分析进行撰写。
iir数字滤波器设计原理

iir数字滤波器设计原理IIR数字滤波器设计原理IIR(Infinite Impulse Response)数字滤波器是一种常用的数字滤波器,其设计原理基于无限冲激响应。
与FIR(Finite Impulse Response)数字滤波器相比,IIR数字滤波器具有更低的计算复杂度和更窄的频率过渡带。
在信号处理和通信系统中,IIR数字滤波器被广泛应用于滤波、陷波、均衡等领域。
IIR数字滤波器的设计原理主要涉及两个方面:滤波器的结构和滤波器的参数。
一、滤波器的结构IIR数字滤波器的结构通常基于差分方程来描述。
最常见的结构是直接型I和直接型II结构。
直接型I结构是基于直接计算差分方程的形式,而直接型II结构则是通过级联和并联方式来实现。
直接型I结构的特点是简单直接,适用于一阶和二阶滤波器。
它的计算复杂度较低,但对于高阶滤波器会存在数值不稳定性的问题。
直接型II结构通过级联和并联方式来实现,可以有效地解决数值不稳定性的问题。
它的计算复杂度相对较高,但适用于高阶滤波器的设计。
二、滤波器的参数IIR数字滤波器的参数包括滤波器的阶数、截止频率、增益等。
这些参数根据实际需求来确定。
滤波器的阶数决定了滤波器的复杂度和性能。
阶数越高,滤波器的频率响应越陡峭,但计算复杂度也越高。
截止频率是指滤波器的频率响应开始衰减的频率。
截止频率可以分为低通、高通、带通和带阻滤波器。
根据实际需求,选择合适的截止频率可以实现对信号的滤波效果。
增益是指滤波器在特定频率上的增益或衰减程度。
增益可以用于滤波器的频率响应的平坦化或强调某些频率。
IIR数字滤波器的设计通常包括以下几个步骤:1. 确定滤波器的类型和结构,如直接型I或直接型II结构;2. 确定滤波器的阶数,根据要求的频率响应和计算复杂度来选择;3. 设计滤波器的差分方程,可以使用脉冲响应不变法、双线性变换法等方法;4. 根据差分方程的系数,实现滤波器的级联和并联结构;5. 进行滤波器的参数调整和优化,如截止频率、增益等;6. 对滤波器进行性能测试和验证,确保设计满足要求。
实验3 无限冲激响应数字滤波器设计

实验3 无限冲激响应数字滤波器设计一、实验目的掌握双线性变换法及冲激响应不变法设计IIR数字滤波器的具体设计方法及其原理;熟悉用双线性变换法及冲激响应不变法设计低通、高通和带通IIR数字滤波器的计算机编程。
二、实验编程函数在MATLAB中,可以用下列函数辅助设计IIR数字滤波器:1)利用buttord和cheblord可以确定低通原型巴特沃斯和切比雪夫滤波器的阶数和截止频率;2)[num,den]=butter(N,Wn)(巴特沃斯);3)[num,den]=cheby1(N,Wn),[num,den]=cheby2(N,Wn)(切比雪夫1型和2型)可以进行滤波器的设计;4)lp2hp,lp2bp,lp2bs可以完成低通滤波器到高通、带通、带阻滤波器的转换;5)使用bilinear可以对模拟滤波器进行双线性变换,求得数字滤波器的传输函数系数;6)利用impinvar可以完成冲激响应不变法的模拟滤波器到数字滤波器的转换。
注:双线性变换法通过将数字频率ω的取值范围从0到π对应到模拟频率Ω到的范围0,也就对应于模拟域中所有可能的频率值。
双线性变换法不会出∞现频率混叠,但非线性关系却导致数字滤波器的频率响应不能逼真地模仿模拟滤波器的频率响应。
冲激响应不变法通过选择满足设计要求的模拟滤波器单位冲激响应h(t)的采样值的h(n),得到的被采样的冲激响应将给出与原模拟滤波器非常相近的滤波器形状。
由于该方法不可避免的要发生频率混叠现象,所以只适合设计低通和带通滤波器。
三、实验内容1.设采样周期T=250μs,用冲激响应不变法和双线性变换法设计一个三阶巴特沃斯滤波器,其3dB边界频率为fc =1kHz。
[B,A]=butter(3,2*pi*1000,'s');[num1,den1]=impinvar(B,A,4000);[h1,w]=freqz(num1,den1);[B,A]=butter(3,2/0.00025,'s');[num2,den2]=bilinear(B,A,4000);[h2,w]=freqz(num2,den2);f=w/pi*2000;plot(f,abs(h1),'-.',f,abs(h2),'-');grid;xlabel('频率/Hz ')ylabel('幅值/dB')程序中第一个butter的边界频率2π×1000,为冲激响应不变法原型低通滤波器的边界频率;第二个butter的边界频率2/T=2/0.00025,为双线性变换法原型低通滤波器的边界频率.图1给出了这两种设计方法所得到的频响,虚线为冲激响应不变法的结果;实线为双线性变换法的结果。
基于MATLAB的IIR数字滤波器设计与仿真

基于MATLAB的IIR数字滤波器设计与仿真一、概述在现代数字信号处理领域中,数字滤波器扮演着至关重要的角色。
其通过对输入信号的特定频率成分进行增强或抑制,实现对信号的有效处理。
无限脉冲响应(IIR)数字滤波器因其设计灵活、实现简单且性能优良等特点,得到了广泛的应用。
本文旨在基于MATLAB平台,对IIR数字滤波器的设计与仿真进行深入研究,以期为相关领域的研究与应用提供有益的参考。
IIR数字滤波器具有无限长的单位脉冲响应,这使得其在处理信号时能够展现出优秀的性能。
与有限脉冲响应(FIR)滤波器相比,IIR滤波器在实现相同性能时所需的阶数更低,从而减少了计算复杂度和存储空间。
在需要对信号进行高效处理的场合,IIR滤波器具有显著的优势。
MATLAB作为一款功能强大的数学软件,提供了丰富的函数和工具箱,使得数字滤波器的设计与仿真变得简单而高效。
通过MATLAB,我们可以方便地实现IIR滤波器的设计、分析和优化,从而满足不同应用场景的需求。
本文将首先介绍IIR数字滤波器的基本原理和特性,然后详细阐述基于MATLAB的IIR数字滤波器的设计方法和步骤。
接着,我们将通过仿真实验验证所设计滤波器的性能,并对其结果进行分析和讨论。
本文将总结IIR数字滤波器设计与仿真的关键技术和注意事项,为相关领域的研究人员和工程师提供有益的参考和启示。
1. IIR数字滤波器概述IIR(Infinite Impulse Response)数字滤波器是数字信号处理中常用的一类滤波器,它基于差分方程实现信号的滤波处理。
与FIR (Finite Impulse Response)滤波器不同,IIR滤波器具有无限长的单位脉冲响应,这意味着其输出不仅与当前和过去的输入信号有关,还与过去的输出信号有关。
这种特性使得IIR滤波器在实现相同的滤波效果时,通常具有更低的计算复杂度,从而提高了处理效率。
IIR滤波器的设计灵活多样,可以根据不同的需求实现低通、高通、带通和带阻等多种滤波功能。
有限冲激响应数字滤波器设计实验报告

实验6 有限冲激响应数字滤波器设计一、实验目的:1、加深对数字滤波器的常用指标理解。
2、学习数字滤波器的设计方法。
二、实验原理:低通滤波器的常用指标:(1)通带边缘频率;(2)阻带边缘频率;(3)通带起伏;(4)通带峰值起伏,(5)阻带起伏,最小阻带衰减。
三、实验内容:利用MATLAB编程,用窗函数法设计FIR数字滤波器,指标要求如下:通带边缘频率:,通带峰值起伏:。
阻带边缘频率:,最小阻带衰减:。
采用汉宁窗函数法的程序:wp1=0.45*pi;wp2=0.65*pi;ws1=0.3*pi;ws2=0.75*pi;width1=wp1-ws1;width2=ws2-wp2;width=min(width1,width2)N1=ceil(8*pi/width)b1=fir1(N1,[0.45 0.65],hanning(N1+1));[h1,f]=freqz(b1,1,512);plot(f/pi,20*log10(abs(h1)),'-')grid;图形:采用切比雪夫窗函数法德程序:wp1=0.45*pi;wp2=0.65*pi;ws1=0.3*pi;ws2=0.75*pi;width1=wp1-ws1;width2=ws2-wp2;width=min(width1,width2)N1=ceil(8*pi/width)b1=fir1(N1,[0.45 0.65],chebwin(N1+1,20));[h1,f]=freqz(b1,1,512);plot(f/pi,20*log10(abs(h1)),'-')grid;图形:四.小结FIR和IIR滤波器各自的特点:①结构上看,IIR滤波器必须采用递归结构,极点位置必须在单位圆内,否则系统将不稳定,IIR滤波器脱离不了模拟滤波器的格局,FIR滤波器更灵活,尤其能使适应某些特殊的应用。
设计选择:在对相位要求不敏感的场合,用IIR较为适合,而对图像处理等对线性要求较高,采用FIR滤波器较好。
数字信号处理 第六章

各种数字滤波器的理想幅度频率响应 数字滤波器的设计步骤 理想滤波器的逼近 数字滤波器的系统函数H(z) IIR滤波器设计方法
6.1 引言
数字滤波器的设计步骤:
按任务要求,确定滤波器性能要求。 用一个因果稳定的离散线性移不变的系统函数去逼 近这一性能要求。逼近所用系统函数有无限冲激响 应(IIR)系统函数与有限长单位冲激响应(FIR) 系统函数两种。 利用有限精度算法来实现这个系统函数。 实际的技术实现。
零极点分布对系统相角的影响
相位“延时”(或相位“滞后”)系统
最小相位延时系统 最大相位延时系统 最大相位超前系统 最小相位超前系统
相位“超前”(或相位“领先”)系统
当全部零点在单位圆外时,相位变化最大,又是负数, 当全部零点在单位圆外时,相位变化最小, 当全部零点在单位圆内时,相位变化最大, 当全部零点在单位圆内时,相位变化最小, 故称为最小相位超前系统。 故称为最大相位超前系统。 故称为最大相位延时系统。 故称为最小相位延时系统。
2、可实现Ha(s)Ha(-s)零极点分布
j
σ
1、零极点中一半属Ha(s),另一 半属Ha(-s)。如要求系统稳定, 则左半平面极点属于Ha(s)。 2、挑选零点时,不加任何限制, 则Ha(s)的解不唯一。 3、如限定Ha(s)是最小相位的, 则只能取所有左半平面的零极 点作为Ha(s)的零极点,Ha(s) 的解唯一。 4、虚轴上的零点阶数减半分配给 Ha(s)。 5、稳定系统虚轴上无极点,临界 稳定时虚轴上才会有极点。
第6章 无限冲激响应IIR 数字滤波器的设计方法
刘笑楠
第6章 无限冲激响应IIR 数字滤波器的设计方法
实验-3-无限冲激响应滤波器(IIR)算法实验

实验-3-无限冲激响应滤波器(IIR)算法实验介绍滤波器是数字信号处理非常重要的一个概念,用来去除信号中不需要的部分,保留信号中需要的部分。
在数字信号处理中,有两种类型的滤波器:有限冲激响应滤波器(FIR)和无限冲激响应滤波器(IIR)。
本次实验将使用IIR算法实现滤波器。
IIR滤波器是一种递归滤波器,输出序列由输入序列和输出序列的线性组合得到。
实验目标本次实验的主要目标是掌握IIR滤波器算法实现过程,熟悉IIR滤波器的基本结构和原理,并实现IIR滤波器的设计和效果验证。
实验步骤1.确定IIR滤波器的结构和参数。
IIR滤波器有多种不同的结构,包括直接I型IIR结构、直接II型IIR结构、级联结构和平行结构等。
本次实验将使用直接I型IIR结构,结构参数包括两个系数a和b。
2.计算IIR滤波器的系数a和b。
根据设计要求,计算得到IIR滤波器的系数a和b。
系数的选择会影响滤波器的性能,需要根据具体的应用场景进行选择。
3.编写IIR滤波器的代码。
使用计算得到的系数a和b实现IIR滤波器的代码,并测试代码的正确性。
4.测试IIR滤波器的效果。
使用已有的信号对IIR滤波器进行测试,观察滤波器的输出效果。
本次实验实现了IIR滤波器算法,并通过测试验证了滤波器的正确性和效果。
实验结果表明,IIR滤波器在实际应用中具有良好的滤波性能和可靠性,可以有效地对信号进行去噪和滤波处理。
参考文献1.刘嘉辰. 数字信号处理[M]. 清华大学出版社, 2014.2.Lyons R. Understanding digital signal processing[M]. PearsonEducation, 2016.3.Oppenheim A V,Schafer R W. Discrete-time signal processing[M].Prentice Hall, 1999.。
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第六章 无限冲激响应数字滤波器的设计无限冲激响应(IIR )数字滤波器可以实现用较少的阶数达到要求的幅度特性,因此,所需的运算次数及存储单元都较少,所以,在要求相位特性不严格的场合使用IIR 数字滤波器是适宜的。
IIR 滤波器的系统函数可以用极、零点表示如下:∏∏∑∑=-=-=-=---=-=Nk kMk kN k k k Mk kk z dzc Az a zb z H 11111)1()1(1)(一般满足M ≤N ,这类系统称为N 阶系统,当M >N 时,H (z )可看成是一个N 阶IIR 子系统与一个(M-N)阶的FIR 子系统的级联。
以下讨论都假定M ≤N 。
IIR 滤波器的系统函数的设计就是确定各系数a k , b k 或零极点c k ,d k 和A ,以使滤波器满足给定的性能要求。
设计IIR 数字滤波器一般有以下三种方法:(1) 模拟-数字转换法 先设计一个合适的模拟滤波器,然后变换成满足预定指标的数字滤波器。
这种方法很方便, 因为模拟波滤波器已很成熟,它有很多现成的设计公式,并且设计参数已经表格化, 使用起来既方便又准确。
(2) 直接法滤波器系统函数的零点和极点位置完全决定了滤波器的幅度和相位响应。
所以,通过合理设置数字滤波器系统函数的零、极点,即可得到符合要求的滤波特性。
这种方法往往需要多次调整零、极点位置,称为直接法,也称为零、极点累试法。
(3) 计算机辅助设计法。
这是一种最优化设计方法。
它先确定一种最优化准则, 例如设计出的实际频率响应的幅度与理想频率响应的幅度的均方误差最小准则,或它们的最大误差最小准则等, 然后确定满足该最佳准则的滤波器系数a k 、b i 。
这种设计一般不易得到滤波器系数的显式表达式, 而是需要进行大量的迭代运算,需用计算机辅助设计完成。
本章主要讨论IIR 滤波器的特点及主要设计方法。
§6-1 IIR 数字滤波器的特点及结构一、IIR 滤波器的主要特点IIR 滤波器的差分方程及系统函数分别为:1()(1)()M Ni i i i y n b x n a y n i ===-+-∑∑ (6-1)01()()()1Mii i N ii i b zY z H z X z a z -=-===-∑∑ (6-2)这种系统结构中存在反馈环节,因此称为递归系统;又因为该系统的冲激响应h(n)是无限长序列,所以又称为无限冲激响应(Infinite Impulse Response----IIR )系统。
这种类型的滤波器有如下特点:(1)单位冲激响应h(n)是无限长序列可将IIR 滤波器的系统函数展开成部分分式:0111()()()11Mii Ni kN ik k i i b zA Y z H z X z a za z -=--=====--∑∑∑ 单位冲激响应为1()()kNn k k h n A a u n ==∑;显然,其是无限长的。
(2)系统函数H(z)在有限Z 平面存在极点因此,存在稳定性问题。
为了使系统是因果稳定的,需要使极点在单位园内。
即,应采取措施使||1,1,2,,k a k N<=(3)结构上存在输出到输入的反馈可改进滤波器幅频特性,因此,阶数少,需要的存储单元数目及乘法运算次数少,系统的速度快,结构简单,适合对实时性高的场合。
由于IIR 滤波器具有上述特点,导致IIR 滤波器在设计上具有如下特点:1、阶数少、运算次数及存储单元都较少,适合应用于要求相位特性不严格的场合。
2、有现成的模拟滤波器可以利用,设计方法比较成熟。
3、是递归系统,存在稳定性问题。
因此,设计时需要研究其稳定性。
4、在相同阶数下,由有限字长效应引起的量化误差较大,并且其误差与其实现结构有关。
二、无限冲激响应(IIR )数字滤波器的结构根据IIR 的表示,IIR 有4种基本结构:直接型(直接I 型)结构、规范型结构(直接II 型)、级联型结构和并联型结构。
1 直接型结构也叫直接I 型结构(Direct form I structure )。
这种结构是直接通过差分方程得到的。
一个N 阶的IIR 滤波器的输入输出关系可以用如式(6-1)所示的N 阶的差分方程来描述。
把式(6-1)重写如下:1()()()M Ni i i i y n b x n i a y n i ===-+-∑∑从这个差分方程表达式可以看出,系统的输出y (n )由两部分构成:第一部分()Mi i b x n i =-∑是一个对输入x (n )的M 阶延时网络结构,把每节延时抽头后加权(加权系数是i b )相加,构成一个横向结构网络。
第二部分1()Ni i a y n i =-∑是一个对输出y (n )的N 阶延时的横向结构网络,是由输出到输入的反馈网络。
这两部分相加构成输出y (n ),如图6-3所示。
从图上可以看出,直接Ⅰ型结构由上述两部分网络级联而成,前一个实现零点,后一个实现极点,该结构需要M+N 个延时单元和M+N +1个乘法器,M+N 个加法器。
图 6-1 直接I 型结构(Direct form I structure )2 规范型结构-- Canonic form structure (直接Ⅱ型, Direct form I structure )规范型结构又称直接Ⅱ型结构。
由图6-2,直接Ⅰ型结构的系统函数H (z )也可以看成是两个独立的系统函数的乘积。
输入信号x (n )先通过系统H 1(z ),得到中间输出变量y 1(n ),然后再把y 1(n )通过系统H 2(z )得到输出信号y (n )。
即y (n )0121()()()1Mii i N ii i b zH z H z H z a z -=-===-∑∑ (6-3)式中,10()Mii i H z b z -==∑,对应的差分方程为:10()()Mi i y n b x n i ==-∑211()1Nii i H z a z -==-∑,对应的差分方程为:11()()()Nii y n a y n i y n ==-+∑假设所讨论的IIR 数字滤波器是线性移不变系统,显然交换H 1(z )和H 2(z )的顺序不会影响系统的输入输出关系,即1221()()()()()H z H z H z H z H z ==若系统函数H (z )的分子阶数和分母阶数相等,即M=N 时,其结构如图6-3所示。
由图可见,输入信号x (n )先经过反馈网络H 2(z ),得到中间输出变量221()()()Ni i y n a y n i x n ==-+∑然后,将y 2(n )通过系统H 1(z ),得到系统的输出y (n )20()()Mi i y n b y n i ==-∑由图可见,图的中间的两条串行延时支路都是对中间变量y 2(n )进行延迟的延时支路,是完全相同的,可以合并这两条延时支路,合并后得到如图6-4所示的直接Ⅱ型结构(图中取M=N ),或称规范型结构。
图 6-2 直接Ⅰ型的变形结构 图 6-3 接Ⅱ型结构(规范型结构)(Direct form II structure )y (n )x (n )y (n )b比较图6-1和图6-3可知:这种结构需要M+N 个延时单元和M+N +1个乘法器,M+N 个加法器。
对N 阶差分方程,直接Ⅱ型仅需N 个延时单元(一般N ≥M ),比直接Ⅰ型结构的延时单元少,是实现N 阶IIR 滤波器所需的最少延时单元,因此,又称规范型(Canonic form structure )。
由于参加参与反馈的噪声源减少一半,这种结构的误差或输出噪声要比直接I 型的要小。
这种结构用硬件实现可以节省寄存器数目,比直接Ⅰ型经济;用软件实现则可节省存储单元,因此比直接型好。
但是,对于高阶系统,这两种直接型结构表示的滤波器的系数i a ,i b 对滤波器的性能控制作用不明显,因为,滤波器的每一个极点(或零点)是由所有系数,1,2,,i a i N =(或,1,...,i b i M =)共同决定的,因而调整零、极点困难,每调整一个极点(或零点)需要调整所有系数i a (或i b );由于这样的特点,滤波器性能对系数的量化效应敏感度也很高(因为某一系数的一个微小变化可能导致极点或零点的较大变化),从而导致滤波器性能发生较大变化,甚至导致系统的不稳定或产生较大误差,因此,在实际系统实现中不建议采用这两种结构。
3 级联型(Cascade Form Structures )若把式(6-2)描述的N 阶IIR 滤波器的系统函数H (z )的分子和分母分别进行因式分解,得到多个因式连乘的形式11111(1)()1(1)MMiii i i N Ni i ii i c zb zH z Aa z d z--==--==-==--∑∏∑∏ (6-4)式中:A 为常数,ci 和di 分别表示H (z )的零点和极点。
由于H (z )的分子和分母都是实系数多项式,而实系数多项式的根只有实根和共轭复根两种情况。
1211*1111211*111(1)(1)(1)()(1)(1)(1)M M iii i i N N iii i i g z h zh z H z Ae zf zf z ---==---==---=---∏∏∏∏将每一对共轭零点(或极点)合并起来可构成一个实系数的二阶因子,并把单个的实根因子看成是二次项系数等于零的二阶因子,则可以把H (z )表示成多个实系数的二阶数字网络Hj (z )的连乘积形式, 如式(6-5)所示:1()()Kj j H z A H z ==∏ (6-5)式中: 121212121()1j j j j j z z H z z zββαα----++=--,12N K +⎡⎤=⎢⎥⎣⎦,[]表示取整运算。
若每一个实系数的二阶数字网络的系统函数Hj(z)的网络结构均采用前面介绍的直接Ⅱ型结构,则可以得到系统函数H(z)的级联型结构,如图6-4所示。
图6-4 级联型结构Cascade Form Structure在级联型结构中,每一个一阶网络只关系到滤波器的一个零点、一个极点;每个二阶网络只关系到滤波器的一对共轭零点和一对共轭极点。
调整系数β0j、β1j和β2j只会影响滤波器的第j对零点,对其他零点并无影响;同样, 调整分母多项式的系数α1j和α2j也只单独调整了第j对极点。
因此,与直接型结构相比,级联型结构便于准确地实现滤波器零、极点的调整。
此外,因为在级联结构中,后面的网络的输出不会流到前面,所以其运算误差也比直接型小。
因为式(6-5)中分子、分母的二阶因式可以任意组合,因此可以得到不同的结构形式,这将导致系统的误差性能不同(即量化误差导致的输出误差不同),因此,存在一个优化组合问题,适当地选择组合形式会显著地降低误差。