数字滤波器

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数字滤波器的基本结构

数字滤波器的基本结构

群延迟
定义:群延迟是指数字滤波器在单位频率下输出信号相对于输入信号的延迟时间
影响因素:滤波器的阶数、滤波器的类型、滤波器的参数等
重要性:群延迟是衡量数字滤波器性能的重要指标之一对于信号处理、通信系统等应用具有重要 意义
测量方法:可以通过仿真或实验方法测量群延迟常用的测量方法有傅里叶变换、快速傅里叶变换 等
数字滤波器的分类
按照滤波器的 实现方式可以 分为FIR滤波器 和IIR滤波器
按照滤波器的 频率响应可以 分为低通滤波 器、高通滤波 器、带通滤波 器和带阻滤波

按照滤波器的 阶数可以分为 一阶滤波器、 二阶滤波器、 三阶滤波器等
按照滤波器的 应用领域可以 分为通信滤波 器、图像滤波 器、音频滤波
器等
数字滤波器的基本原理
数字滤波器是一 种信号处理设备 用于处理数字信 号
基本原理:通过 改变信号的频率 成分实现信号的 滤波
滤波器类型:包 括低通滤波器、 高通滤波器、带 通滤波器和带阻 滤波器等
应用领域:广泛 应用于通信、信 号处理、图像处 理等领域
03
数字滤波器的结构
IIR数字滤波器结构
结构类型:直接 型、间接型、状 态空间型
单击此处添加副标题
数字滤波器的基本结构
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目录
01 02 03 04 05 06
添加目录项标题 数字滤波器的概述 数字滤波器的结构 数字滤波器的性能指标 数字滤波器的实现方法 数字滤波器的应用
01
添加目录项标题
02
数字滤波器的概述
数字滤波器的定义
数字滤波器是一种信号处理设备用于处理数字信号 主要功能:对输入信号进行滤波处理以消除或减弱某些频率成分 应用领域:通信、雷达、图像处理、音频处理等领域 数字滤波器可以分为低通、高通、带通、带阻等类型每种类型都有其特定的应用场合。

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

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。

数字滤波器优缺点

数字滤波器优缺点

数字滤波器优缺点数字滤波器是一种能够处理数字信号的设备,它可以对信号进行滤波处理,去除或者减弱信号中的某些成分,以期望得到符合需求的信号。

数字滤波器广泛应用于各种工程领域,如通信、音频处理、图像处理等,其在信号处理中扮演着重要的角色。

在实际应用中,数字滤波器既有各自的优点,也存在一些局限性。

优点1.灵活性强:与模拟滤波器相比,数字滤波器更加灵活多样,可以很容易地实现各种滤波算法和功能。

2.精确性高:数字滤波器在运算过程中不受模拟元件的误差影响,能够提供较高的滤波精度和稳定性。

3.易于实现:数字滤波器可以通过编程语言在数字处理器或者嵌入式系统中实现,非常适合自动化生产和大规模应用。

4.可调性强:数字滤波器参数可以进行软件调节,可以根据需要随时更改滤波特性,提高了应用的灵活性。

5.可靠性高:数字滤波器结构简单,元器件稳定,故可靠性较高,且易于维护和升级。

缺点1.抗混叠性:在处理高频信号时,数字滤波器需要进行抗混叠处理,否则可能出现混叠误差,影响滤波效果。

2.时滞现象:数字滤波器存在处理延迟,导致信号输出在输入信号之后,这种时滞可能对某些实时性要求高的应用产生不利影响。

3.量化误差:数字滤波器在模拟信号转换为数字信号时,存在量化误差,会对滤波结果产生一定的影响。

4.复杂度:某些高级数字滤波器需要较复杂的算法和大量的计算,对硬件和软件实现都提出了一定的挑战。

结语数字滤波器作为数字信号处理的关键工具,具有诸多优点和一定的局限性。

在实际应用中,我们可以根据具体需求和工程背景选择合适的数字滤波器,充分发挥其优点,同时针对缺点采取有效的补偿措施,以确保信号处理的准确性和稳定性。

在今后的发展中,数字滤波器将继续发挥重要作用,为各类工程问题提供有效的信号处理解决方案。

数字滤波器原理及应用

数字滤波器原理及应用

数字滤波器原理及应用数字滤波器是一种能够通过数学运算对数字信号进行处理的重要工具。

它的原理基于对信号进行采样和离散化,然后利用数学算法对采样后的数字信号进行滤波处理,以实现去除噪声、平滑信号、提取特定频率成分等目的。

数字滤波器在信号处理、通信系统、控制系统等领域具有广泛的应用。

原理介绍数字滤波器主要根据其处理信号的方式可以分为FIR(有限脉冲响应)和IIR(无限脉冲响应)两种类型。

FIR滤波器的输出仅由输入信号和滤波器的系数决定,它具有稳定性和线性相位的优点,适用于需要精确控制频率响应的场合;而IIR滤波器则包含反馈回路,具有更高的计算效率,但可能引入稳定性和相位失真等问题。

数字滤波器的设计过程通常包括滤波器类型选择、频率响应设计、滤波器参数计算和滤波器实现等步骤。

常用的设计方法包括窗口法、频率采样法和最小最大法等,根据具体的应用需求选择适合的设计方法和滤波器类型。

应用领域数字滤波器在实际应用中有着广泛的应用。

在通信系统中,数字滤波器用于抑制噪声、滤除干扰、解调信号等,提高了通信质量和可靠性。

在音频处理中,数字滤波器可以去除杂音、平滑音频信号,提高音频的清晰度和质量。

在医疗领域,数字滤波器可用于生理信号处理、医学影像处理等,帮助医生准确诊断病情。

此外,在雷达信号处理、控制系统中、生产检测中等领域,数字滤波器的应用也很常见。

未来发展随着数字信号处理技术的不断发展和智能化要求的增加,数字滤波器的应用将会更加广泛。

未来,数字滤波器可能会与人工智能技术结合,实现更智能化的信号处理和控制,进一步提高系统性能和效率。

同时,随着物联网、5G等技术的普及,数字滤波器会在更多的领域展现出其重要作用,为各种应用场景提供更好的信号处理解决方案。

总的来说,数字滤波器作为一种重要的信号处理工具,在现代科技发展中发挥着重要作用。

通过不断地研究和创新,数字滤波器的应用将会越来越广泛,为各个领域带来更多的发展机遇和应用潜力。

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。

数字滤波器总结【可修改文字】

可编辑修改精选全文完整版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。

数字滤波器原理

数字滤波器原理数字滤波器是一种用于信号处理的重要工具,它可以对数字信号进行滤波处理,去除噪声和干扰,提取所需的信号成分。

数字滤波器的原理涉及到数字信号处理、频域分析和滤波器设计等多个方面的知识,下面将对数字滤波器的原理进行详细介绍。

首先,我们来了解一下数字滤波器的基本原理。

数字滤波器可以分为时域滤波器和频域滤波器两大类。

时域滤波器是根据信号在时域上的特性进行滤波处理,常见的有移动平均滤波器、中值滤波器等;而频域滤波器则是根据信号在频域上的特性进行滤波处理,常见的有低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器等。

不同类型的数字滤波器在处理信号时有着不同的特点和适用范围。

其次,我们需要了解数字滤波器的设计原理。

数字滤波器的设计一般包括滤波器的规格确定、滤波器类型选择、滤波器参数计算等步骤。

在滤波器的规格确定阶段,需要根据实际应用需求确定滤波器的通带、阻带、过渡带等参数;在滤波器类型选择阶段,需要根据信号特性选择合适的滤波器类型;在滤波器参数计算阶段,需要根据具体的设计方法计算滤波器的参数,如截止频率、阶数、增益等。

数字滤波器的设计原理是数字信号处理中的重要内容,设计出满足实际需求的数字滤波器对于信号处理具有重要意义。

接着,我们来讨论数字滤波器的性能评价原理。

数字滤波器的性能评价包括频率响应、相位响应、幅频特性、群延迟等多个方面。

频率响应是指滤波器在频率域上的特性,可以通过频率响应曲线来直观地表示;相位响应是指滤波器对信号相位的影响,对于保持信号相位特性的应用来说,相位响应是非常重要的;幅频特性是指滤波器在不同频率下的幅度变化特性,可以通过幅频特性曲线来表示;群延迟是指滤波器对信号不同频率成分的传输延迟,对于时域要求严格的应用来说,群延迟是一个重要的性能指标。

通过对数字滤波器性能的评价,可以全面了解滤波器的特性,为实际应用提供参考依据。

最后,我们需要了解数字滤波器在实际应用中的原理。

数字滤波器在实际应用中有着广泛的应用,如语音信号处理、图像处理、通信系统、生物医学领域等。

iir数字滤波

iir数字滤波(实用版)目录1.IIR 数字滤波器的概念2.IIR 数字滤波器的分类3.IIR 数字滤波器的优点4.IIR 数字滤波器的缺点5.IIR 数字滤波器的应用领域正文I.IIR 数字滤波器的概念IIR(Infinite Impulse Response,无限脉冲响应)数字滤波器是一种数字滤波器,其特点是在数字域中实现无限脉冲响应。

IIR 数字滤波器通过对数字信号进行加权求和,达到滤除噪声、调整频率响应等目的,从而改善信号质量。

II.IIR 数字滤波器的分类根据 IIR 数字滤波器的结构和实现方式,可以将其分为以下几类:1.直接型 IIR 滤波器:直接型 IIR 滤波器是基于脉冲响应的数字滤波器,其结构简单,但计算复杂度较高。

2.间接型 IIR 滤波器:间接型 IIR 滤波器通过离散傅里叶变换(DFT)或快速傅里叶变换(FFT)将滤波器的脉冲响应转换为频域滤波器,从而降低计算复杂度。

3.有限脉冲响应 IIR 滤波器:有限脉冲响应 IIR 滤波器是一种改进型的 IIR 滤波器,通过限制脉冲响应的长度,降低计算复杂度。

III.IIR 数字滤波器的优点1.实现简单:IIR 数字滤波器的结构相对简单,易于实现和编程。

2.计算效率高:相比于其他类型的数字滤波器,IIR 数字滤波器具有较高的计算效率。

3.频率响应可调:IIR 数字滤波器的频率响应可以通过调整滤波器的参数实现,具有较好的灵活性。

IV.IIR 数字滤波器的缺点1.稳定性问题:IIR 数字滤波器存在稳定性问题,当滤波器的参数选取不当时,可能导致滤波器不稳定,产生振荡。

2.频谱泄漏:IIR 数字滤波器在滤波过程中,可能出现频谱泄漏现象,即滤波后的信号中仍包含原信号的高频成分。

3.精度限制:IIR 数字滤波器的精度受限于其参数的取值范围,当参数取值范围较小时,滤波器的精度较低。

V.IIR 数字滤波器的应用领域1.信号处理:IIR 数字滤波器广泛应用于信号处理领域,如噪声抑制、信号滤波等。

数字滤波器的基本原理

数字滤波器的基本原理数字滤波器是一种信号处理系统,它能够对数字信号进行频率选择性处理,从而实现信号的去噪、平滑、增强等功能。

数字滤波器广泛应用于通信、音频处理、图像处理等领域,是数字信号处理中的重要组成部分。

一、数字滤波器的分类数字滤波器主要分为两大类:时域滤波器和频域滤波器。

时域滤波器是通过对信号的时域波形进行加权求和得到滤波效果,常见的时域滤波器包括移动平均滤波器、中值滤波器等。

而频域滤波器则是通过对信号进行傅里叶变换,对变换后的频谱进行滤波得到滤波效果,常见的频域滤波器包括低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器等。

二、数字滤波器的基本原理无论是时域滤波器还是频域滤波器,其基本原理都是对信号进行滤波处理。

时域滤波器通过对信号的波形进行加权求和,实现对信号的滤波作用。

而频域滤波器则是通过对信号的频谱进行滤波处理,将不需要的频率成分滤除,从而实现滤波效果。

数字滤波器的设计过程通常包括以下几个步骤:1.确定滤波器类型:根据信号的特点和需要实现的滤波效果,选择合适的滤波器类型,如低通滤波器、高通滤波器等。

2.选择滤波器参数:确定滤波器的相关参数,如截止频率、滤波器阶数等,这些参数会直接影响滤波器的性能和效果。

3.设计滤波器:根据选定的滤波器类型和参数,利用数字滤波器设计方法,设计出满足需求的数字滤波器系统。

4.滤波器实现:将设计好的数字滤波器系统实现为软件或硬件形式,用于对信号进行滤波处理。

5.滤波器性能评估:对设计好的数字滤波器系统进行性能评估,包括滤波效果、运算速度、系统稳定性等指标的评估。

三、数字滤波器的应用数字滤波器在实际应用中具有广泛的用途,常见的应用包括:1.音频处理:数字滤波器用于音频信号的去噪、均衡、混响等处理,提高音频信号的质量和清晰度。

2.图像处理:数字滤波器常用于图像的去噪、锐化、边缘检测等处理,改善图像的质量和清晰度。

3.通信系统:数字滤波器在通信系统中起到滤波、调制解调、信道均衡等作用,确保通信信号的传输质量和稳定性。

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二、IIR数字滤波器的级联型结构 IIR数字滤波器的级联型结构 将滤波器系统函数H(z)的分子和分母分解为 一阶和二阶实系数因子之积的形式
H ( z) = K (1 − z k z −1 )∏ (1 + α 1,k z −1 + α 2,k z −2 ) ∏ (1 − p k z −1 )∏ (1 + β1,k z −1 + β 2,k z − 2 ) ∏
IIR数字滤波器的级联型结构优点 IIR数字滤波器的级联型结构优点 优点: 1. 硬件实现时,可以用一个二阶节进行时分复用 硬件实现时, 2. 每一个基本节系数变化只影响该子系统的零极点 3. 对系数变化的敏感度小,受有限字长的影响比直 对系数变化的敏感度小, 接型低
三、IIR数字滤波器的并联型结构 IIR数字滤波器的并联型结构
− aa − N
N
⋮⋮
1 z −z −1
bbN N
转置直接 II 型结构
x[k]
b0
b1
z −1
y[k ]
− a1
b2 z −1
− a2
⋮ − a N −1
⋮ z −1
bN
z −1
− aN
IIR数字滤波器的直接型结构优缺点 IIR数字滤波器的直接型结构优缺点 优点:简单直观 缺点: 1. 改变某一个{ak }将影响所有的极点 改变某一个{ 2. 改变某一个{bk }将影响所有的零点 改变某一个{ 3. 对有限字长效应太敏感,容易出现不稳定现象 对于三阶以上的IIR滤波器,几乎都不采用直接型 三阶以上的 滤波器 滤波器, 对于三阶以上的 结构,而是采用级联型、并联型等其它形式的结构。 结构,而是采用级联型、并联型等其它形式的结构。
格型结构
全零点(AZ)滤波器的格型结构 全零点(AZ)滤波器的格型结构 全极点(AP)滤波器的格型结构 全极点(AP)滤波器的格型结构 有极点和零点滤波器的格型结构
三种滤波器的系统函数 全零点(AZ)滤波器 全极点(AP)滤波器
p
A(z) = 1+ ∑ ap (n)z −n
n=1
1 H(z) = = A(z)
2π −1 2 − 2 cos( )z 1 N +1 + −1 2π 1 − z 1 − 2 cos( ) z −1 + z −2 N +1
实系数频率取样型结构流图
− z −N
2 cos(
2π ) N
− 2 cos( 2π ) N
优点: 零点较多时, 优点:1. H[m]零点较多时,实现较为简单。 零点较多时 实现较为简单。 2. 可以构成滤波器组,实现信号的频谱分析。 可以构成滤波器组,实现信号的频谱分析。
四、 FIR 数字滤波器的频率取样型结构
1− z −N H(z) = N
− z −N
H[m] ∑1−W −mz−1 m=0 N
0 WN
N−1
z −1
− WN 1
z −1
− W N ( N −1)
z −1
频率取样型结构分析
1 − z −N H ( z) = N
H [ m] ∑ 1 − W −m z −1 m =0 N
1 1+ ∑ ap (n)z −n
n=1 p
AZAP滤波器
p m=0
bm z −m ∑ A(z)
H(z) =
B(z) = A(z)
一、全零点(AZ)滤波器的格型结构 全零点(AZ)滤波器的格型结构
x[k ]
e0f [k ]
e1f [k ]
K1
e2f [k ]
K2
z −1
e pf [k ]
Kp
y[k ]
级联型 将系统函数H(z)表达为一阶、二阶实系数分式之积
5 −1 2 −2 3+ z + z 1 3 3 H (z) = ⋅ 1 −1 1 −1 1 − 2 1− z 1+ z + z 3 2 2
x[k ]
1/ 3
3
z −1
− 1/ 2
y[k ]
z −1 5 / 3 z −1 2 / 3
− 1/ 2
直接型结构 线性相位直接型结构 级联型结构 频率取样型结构
一、 FIR 数字滤波器的直接型结构
M阶FIR 数字滤波器
H ( z ) = ∑ h[k ]z −k = ∑ bi z −i
k =0 i =0 M M
z −1
z −1
b1 b2
z −1
bM −1
b0
bM
M+1个乘法器,M个延迟器,M个加法器 个乘法器, 个延迟器 个延迟器, 个加法器 个乘法器
直接 I 型结构 设M=N
w[k ] = b0 x[k ] + b1 x[k − 1] + ⋯ + bN x[k − N ]x[k] Nhomakorabeaz −1
z −1 z −1
y[k ] = w[k ] − a1 x[k − 1] − a 2 x[k − 2] − ⋯ − a N x[k − N ]
b0
b1 b2
w[k]
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乘
H(z) = h[0]∏(1+ β1,k z −1 + β2,k z −2 )
k =1 L
z −1 z −1
β11
β 21
z −1 z −1
β12
z −1
β 1L
β 2L
β 22
z −1
2L=M个延迟器,2L+1=M+1个乘法器,2L=M个加法器 特点: 特点:可以分别控制每个子系统的零点
x[k ]
A
− β 11
− β 21
y[k ]
z −1
z −1
α 11
α 21
− β 1L
z −1 z −1
α1L
− β 2L
α 2L
基于直接II型的级联型结构
A
y[k ]
α 11 α 21
z −1 − β 11
z −1 − β 21
α1L
α 2L
z −1− β 1L
z −1− β 2L
基于转置直接II型的级联型结构
z −1
b e0 [k ] [k
K1
e1b [k ] [k
f e p−1[k ]
K2
b e2 [k ] [k
并联型 将系统函数H(z)表达为部分分式之和的形式
2 1 + z −1 H ( z) = + 1 −1 1 −1 1 −2 1− z 1+ z + z 3 2 2
2
1/ 3
z −1
y[k ]
x[k ]
1
− 1/ 2 − 1/ 2
z −1 z −1
1
FIR数字滤波器的基本结构 FIR数字滤波器的基本结构
− a1
y[k ]
z −1
z −1
− a2

⋮ z −1 − a N −1
z −1
bN
− aN
z −1
直接 II 型结构
b0
x[k]
− a1
y[k ]
y[k ]
− a1
z
z
z
−1
−1
z
−1
b1
b0
b1
− a2
− a2
z −1 −1
−1
z −1 z −1
z −1
b2
b2
⋮ −1 − aa⋮N1−z1 z − N−
−1
N为偶数 为偶数
1 − z −N H ( z) = N
其中
2πm cos(ϕ[m]) − z cos(ϕ[m] − ) N H m ( z) = 2πm −1 1 − 2 z cos( ) + r 2 z −2 N
例:设计一M阶实系数FIR,已知H[0]=1, [1]=1, 例:设计一M阶实系数FIR,已知H[0]=1,H[1]=1, 画出其频率取样型结构。 画出其频率取样型结构。 解:频率抽样点数N=M+1
第5章 数字滤波器的基本结构
IIR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 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数字滤波器的基本结构
直接型结构 级联型结构 并联型结构
一、IIR数字滤波器的直接型结构 IIR数字滤波器的直接型结构
将滤波器系统函数H(z)展开成部分分式之和,并 将一阶系统仍采用二阶基本节表示
H ( z) = γ 0 + ∑
L
γ 0,k + γ 1,k z −1
1 − β1,k z −1 − β 2,k z −2
k =1
画出各二阶基本节的直接型结构,再将它们并联。
并联型结构信号流图
γ0
x[k ]
γ0
γ 01
− β 11
试画出其直接型、级联型和并联型结构。
直接型 将系统函数H(z)表达为
5 −1 2 − 2 3+ z + z 3 3 H (z) = 1 −1 1 − 2 1 −3 1+ z + z − z 6 3 6 y[k ] x[k ] 3 z −1 −1/ 6 5/3 z −1 − 1/ 3 2/3 z −1 1/ 6
h[
M ] 2
相同系数的共用乘法器,只需M/2+1个乘法器
H(z) =为奇数](z −k ± z −(M−k) ) M ∑h[k
k =0
M −1 2
z −1
z −1
z −1
±1
z
−1
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