第三章 滤波器发展的回顾
滤波器基本知识介绍
切比雪夫滤波器的频率响应具有非对称性,即通带和阻带的中心频率不一定为滤波 器的截止频率。
椭圆滤波器
椭圆滤波器是一种介于巴特沃斯 滤波器和切比雪夫滤波器之间的 滤波器,其幅度响应为椭圆函数。
在通带和阻带边缘,其幅度变化 率介于零和无穷大之间,且在通 带和阻带之间,幅度变化率为有
滤波器基本知识介绍
contents
目录
• 滤波器概述 • 滤波器的工作原理 • 常见滤波器类型 • 滤波器的设计 • 滤波器的应用 • 滤波器的发展趋势与未来展望
01
滤波器概述
滤波器的定义
01
滤波器是一种电子设备,用于将 输入信号中的特定频率成分提取 或抑制,从而改变信号的频谱。
02
滤波器通常由电感器和电容器组 成的网络构成,通过调整元件的 参数和连接方式,可以实现对不 同频率信号的选择性处理。
04
滤波器的设计
巴特沃斯滤波器
巴特沃斯滤波器是一种最平坦 的滤波器,其特点是通带和阻 带都是单调的。
在通带和阻带边缘,其幅度变 化率为零,而在通带和阻带之 间,幅度变化率为无穷大。
巴特沃斯滤波器的频率响应具 有对称性,即通带和阻带的中 心频率均为滤波器的截止频率。
切比雪夫滤波器
切比雪夫滤波器是一种边缘陡峭的滤波器,其幅度响应为切比雪夫多项式的值。
滤波器的发展现状
滤波器的发展现状
滤波器是一种用于信号处理的关键器件,其作用是通过去除或强调信号中的特定频率分量来改变信号的频谱。随着科技的发展,滤波器也在不断演进和创新,以满足不同领域的需求。
1. 传统滤波器:传统滤波器包括低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器等。这些滤波器基于电容、电感和电阻等被 passives 元件构建,其主要特点是结构简单、成本较低,适用于一些基础应用。
2. 数字滤波器:随着数字信号处理技术的不断发展,数字滤波器应运而生。数字滤波器通过将连续时间信号转换为离散时间信号,并使用数字算法处理信号,在滤波效果、可编程性和精度方面具有优势。数字滤波器可以实现各种复杂的滤波功能,并具有较好的灵活性和可扩展性。
3. 自适应滤波器:自适应滤波器是一类具有自我调节能力的滤波器,能够根据输入信号的特性实时优化滤波效果。自适应滤波器主要应用于通信、雷达、声音处理等领域,能够有效地抑制噪声、提高信号质量和抗干扰能力。
4. 宽带滤波器:随着通信技术的快速发展,对宽带信号的处理需求也越来越迫切。宽带滤波器具有更宽的通带和截止频率范围,能够处理多个频率分量的信号。宽带滤波器在宽带通信、雷达、医疗成像等领域得到广泛应用。
5. 智能滤波器:随着人工智能和机器学习的发展,智能滤波器
在信号处理中得到了应用。智能滤波器能够根据输入信号的模式和特征自适应地调整滤波参数,从而实现更精确和高效的信号处理。
除了以上几种滤波器,还有许多其他类型的滤波器不断涌现,如时频滤波器、经验模态分解滤波器等。这些新型滤波器在提高滤波效果、减小系统复杂性、提高可靠性等方面都具有巨大潜力。滤波器的发展一直在持续推进,为各个领域的信号处理提供了更多的选择和可能性。
滤波器基础知识
滤波器基础知识
一、滤波器概述
滤波器是一种二端口网络(各类电子系统中用于检测、传输、处理信息或能量的微波电路为微波网络),它允许输入信号中特定的频率成分通过,同时抑制或极大的衰减其它频率成分,还可用来分开或组合不同的频率段。目前由于在雷达、微波、无线通信,特别是移动通信,多频率工作越来越普遍,还需要在有限的频谱范围内划分出更多的频段给不同的运营商,以满足多种通信业务的需求,各频道间的间隔规定非常的小。为避免信道间相互干扰,需要在所有系统内配置高性能的滤波器。滤波器既可用来限定大功率发射机在规定频带内辐射,反过来又可用来防止接收机受到工作频带以外的干扰。总之,从超长波经微波到光波以上的所有电磁波段都需要用到滤波器。
二、滤波器的主要分类:(按应用分)
⑴低通滤波器通频带为0-fC2, fC2-∞为阻带。
⑵高通滤波器与低通滤波器相反,通频带为 fC1-∞,f0-fC1为阻带。
⑶带通滤波器通频带为fC1-fC2,其它频率为阻带。
⑷带阻滤波器与带通滤波器相反,阻带为fC1-fC2,其它频率为通带。
除腔体滤波器外,还有:微带电路滤波器、晶体滤波器、声表面滤波器、介质滤波器等等,按不同的作用或功能等有不同的分类。现在公司生产的一般都是带通腔体滤波器和双工器,因此我们主要以腔体滤波器进行分析和讲解,腔体滤波器的谐振器全部都由机械结构组成,本身有相当高的Q 值(数千甚至上万),非常适合于低插入损耗(<1dB)、窄带(1%-5%)、大功率(可达300W或更高)传输等应用场合,工作性能较为稳定。但该类滤波器具有较大体积且有寄生通带,加工成本相对较高,但特别适合应用于现代移动通信基站或直放站中使用。
第三章 无限长单位脉冲响应1
这时数字滤波器的频响才能不失真地重现模拟滤 波器的频响(存在于折叠频率ΩS/2以内)
H (e
j
1 ) Ha ( j ) T T
但任何一个实际的模拟滤波器,其频响都不可能 是真正带限的,因此不可避免地存在频谱的交叠, 即混淆,如图,这时,数字滤波器的频响将不同于 原模拟滤波器的频响而带有一定的失真。模拟滤波 器频响在折叠频率以上衰减越大,失真则越小,这 时,采用脉冲响应不变法设计的数字滤波器才能得 到良好的效果。
设计方法:
1)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。 由于模拟的网络综合理论已经发展得很成 熟,模拟滤波器有简单而严格的设计公式,设 计起来方便、准确、可将这些理论推广到数字 域,作为设计数字滤波器的工具。
H (Z ) ai z i
i 0 M
1 bi z i
ω c ωr
通带
阻带
1 1 | H (e ) | 1, c | H (e ) | 2 ,
j
j
r
在具体技术指标中,往往用通带波动δ 和最小 阻带衰减At来表示。
| H (e j ) |max 1 20 lg 20 lg 20 lg(1 1 ) j | H (e ) |min 1 1 At 20 lg 1 | H (e ) |max
微带低通滤波器的仿真设计
微带低通滤波器的仿真设计
陕西理工学院毕业设计
微带低通滤波器的仿真设计
王艳磊
(陕西理工学院电信工程系电子信息工程专业 2007级5班陕西汉中723000)
指导教师:贾建科
[摘要] 在实际的应用中~射频信号的频率范围非常广~通常所用的有用信号只是在很小的频段内~因此需要
通过滤波器来实现。滤波器是用来选择性地通过或抑制某一频段信号的装置。在高频是滤波器通常由分布参数元件
构成~因为其成本低且有较高的可重复性~而绝大部分分布参数滤波器都是用微带线设计的~通过在电路板上构成
电路回路来实现滤波特性。本文简要介绍了采用高低阻抗微带线实现分布参数低通滤波器的方法~并且着重通过一
个具体设计实例给出微带滤波器的整个设计过程和AWR 仿真结果。
[关键词] 微带低通滤波器 AWR 仿真
Design and Simulation of Microstrip Low-pass Filter
Wang Yan lei
(Grade 07,Class 5,Major electronics and information engineering ,Electronics and information
engineering Dept.,Shaanxi University of Technology,Hanzhong 723000,Shaanxi)
Tutor: Jia Jian Ke
[Abstract]: In practical projects, the range of frequency is very wide. Useful signal is usually used only in a narrow band, so it needs filters. Filter is a device which is used to select frequency required. At high frequency, the filter is normally
毕业设计论文 外文文献翻译 微波滤波器的发展及发展前景 中英文对照
The development of microwave filters and development prospects
The development of microwave filters
In 1917, the U.S. and German scientists were invented the LC filters, the following year led the United States first multiplexing systems to appear. The 1950 s no filter more mature. Since the s with the computer technology, integrated process and material industry development, the filter development on a new level, low power consumption, high precision and toward, small volume, multi-function, stability and low price can be high and effort, including small volume, multi-function, high precision, high stability can be the main attack direction of the 70 s. Cause RC active filter, digital filters, switch capacitance filter and the charge transfer of the rapid development of the filter, by the late 70's, the above several filter monolithic integration has been developed and applied. In the 80 s, specialized in all kinds of new type filter research, and strive to improve performance and gradually expand the scope of application. In the 90 s to now mainly devotes to the of all kinds filter used in all kinds of filter development and the development of all kinds of products. Of course, to filter the research continues to itself.
无线通信系统中的带通滤波器研究)
摘要
当今无线通信技术的发展对微波电路的性能要求越来越高、种类越来越多,新的工艺和设计方法也相应层出不穷。而带通滤波器作为其中的一个重要器件其相关技术也得到了广泛而深入的研究和长,足的发展。本文就无线通信系统中的带通滤波器的设计方法和新结构新工艺进行了分析和研究。论文主要包括以下内容:
首先,基于模板变换的思想,借助新型EDA软件的辅助功能提出了一种祸合型带状线带通滤波器的设计方法。根据文中提出的经验公式,在充分利用现有实际电路制备的模板库中选择合适的模板,再进行适当的变换来实现最终设计。
其次,在介绍了阶跃阻抗谐振器(SIR)结构相关原理之后,用SIR的原理讨论了一种锥形线带通滤波器的设计方法,并提出了一种在锥形线上增加spurline来提供2个零点的新结构。在基本不增加尺寸的情况下实现谐波抑制的功能,同时讨论了spurline放置位置的影响。加载spurline后杂散响应明显得到了抑制,满足设计要求,证实了设计方法的正确性。
最后,先对LTCC技术进行了基本介绍,然后基于多层结构设计了一个利用在输入输出端增加一个祸合电容以在高低阻带各提供一个衰减零点的2阶带通滤波器。相比它的参考原型,体积基本不变,却提高了阻带性能。之后又提出了一种能提供指定频率零点的2阶BPF 结构,能得到近似椭圆函数的响应,并给出了一种借助多种EDA软件来提高设计速度的设计方法。通过采用SIR技术和LTCC工艺使电路尺寸较微带平面电路得到了很大减小。最后给出了一个用于无线局域网的BPF设计实例,并结合LTCC实际生产需要提出了一种利用SIR谐振器带来的高阻带零点位置来判断基板介电常数细微变化的分析方法。
光学滤波器在光学成像中的应用研究
光学滤波器在光学成像中的应用研究第一章绪论
光学成像是指利用光学原理对物体进行成像的一种技术,广泛
应用于医学、航空航天、无人驾驶、遥感等领域。光学滤波器是
一种通过选择或者屏蔽特定波长的光线来对图像进行处理的技术,具有滤波精度高、复杂度低、易实现等优点。本文主要研究光学
滤波器在光学成像中的应用研究。
第二章光学滤波器概述
2.1 光学滤波器分类
根据滤波原理的不同,光学滤波器可以分为色散型、吸收型、
干涉型、衍射型等多种类型。其中,色散型光学滤波器根据不同
波长的光线在材料中的折射率不同而实现波长分离。吸收型光学
滤波器则是利用介质对特定波长的光线的吸收能力实现滤波。干
涉型光学滤波器则是利用波前干涉效应来实现滤波。衍射型光学
滤波器应用衍射原理来实现滤波。
2.2 光学滤波器应用
光学滤波器在光谱测量、成像处理、光学通信等领域有广泛的
应用。其中,光学滤波器在光学成像中的应用主要包括:成像质
量提高、噪声削弱、目标识别等方面。
第三章光学滤波器在光学成像中的应用
3.1 光学滤波器在成像质量提高中的应用
光学滤波器可以通过选择或者屏蔽指定波长的光线来实现图像
质量的优化。例如,在医学成像中,可以使用透射式滤波器来选
择特定波长的光线,通过对图像选择性的捕获,达到对目标部位
的显著增强。在无人驾驶领域,可以利用多级光学滤波器来降低
图像中的噪声,实现更清晰的成像。
3.2 光学滤波器在噪声削弱中的应用
图像的噪声往往会使图像质量下降。光学滤波器可以通过选择
或者屏蔽不同波长的光线,对图像进行处理,以降低噪声。例如,在光学成像中,可以使用平面滤波器来降低周围环境中的光线干扰,对图像信噪比进行优化,以达到更好的成像质量。
卡尔曼滤波起源发展原理及应用
附录:kalman滤波(起源、发展、原理、应用)
1、Kalman滤波起源及发展
1960年,匈牙利数学家卡尔曼发表了一篇关于离散数据线性滤波递推算法的论文,这意味着卡尔曼滤波的诞生。斯坦利.施密特(Stanley Schmidt)首次实现了卡尔曼滤波器,卡尔曼在NASA埃姆斯研究中心访问时,发现他的方法对于解决阿波罗计划的轨道预测很有用,后来阿波罗飞船的导航电脑使用了这种滤波器。关于这种滤波器的论文由Swerling (1958)、Kalman (1960)与Kalman and Bucy (1961)发表.
卡尔曼滤波是一种有着相当广泛应用的滤波方法,但它既需要假定系统是线性的,又需要认为系统中的各个噪声与状态变量均呈高斯分布,而这两条并不总是确切的假设限制了卡尔曼滤波器在现实生活中的应用。扩展卡尔曼滤波器(EKF)极大地拓宽了卡尔曼滤波的适用范围。EKF的基本思路是,假定卡尔曼滤滤对当前系统状态估计值非常接近于其真实值,于是将非线性函数在当前状态估计值处进行台劳展开并实现线性化。另一种非线性卡尔曼滤波叫线性化卡尔曼滤波。它与EKF的主要区别是前者将非线函数在滤波器对当前系统状态的最优估计值处线性化,而后者因为预先知道非线性系统的实际运行状态大致按照所要求、希望的轨迹变化,所以这些非线性化函数在实际状态处的值可以表达为在希望的轨迹处的台劳展开式,从而完成线性化。
不敏卡尔曼滤波器(UKF)是针对非线性系统的一种改进型卡尔曼滤波器。UKF处理非线性系统的基本思路在于不敏变换,而不敏变换从根本上讲是一种描述高斯随机变量在非线性化变换后的概率分布情况的方法。不敏卡尔曼滤波认为,与其将一个非线性化变换线性化、近似化,还不如将高斯随机变量经非线性变换后的概率分布情况用高斯分布来近似那样简单,因而不敏卡尔曼滤波算法没有非线性化这一步骤。在每一定位历元,不敏卡尔曼滤波器按照一套公式产生一系列样点,每一样点均配有一个相应的权重,而这些带权的样点被用来完整地描述系统状态向量估计值的分布情况,它们替代了原先卡尔曼滤波器中的状态向量估计值及协方差。不敏卡尔曼滤器让这些样点一一经历非线性状态方程与测量方程,然后再将这些经非线性变换后的样点按照它们的权重而综合出对当前时刻的系统状态向量估计值。
滤波器的发展现状
滤波器的发展现状
滤波器是一种用于信号处理的重要设备,广泛应用于通信、图像处理、音频处理、传感器等领域。滤波器的发展现状主要体现在以下几个方面:
一、数字滤波器技术的突破。随着计算机性能的提升,数字滤波器逐渐替代了传统的模拟滤波器。数字滤波器具有设计灵活、实现方便、精度高等优点,在各个领域得到广泛应用。此外,随着硬件技术的发展,数字滤波器的计算速度和处理能力也得到了显著提升。
二、滤波器的集成化趋势。随着芯片工艺的不断进步,滤波器的集成度越来越高。在一块芯片上集成多个滤波器单元,可以有效减少系统的体积和功耗,并提高系统的性能。目前,各类滤波器的集成化设计已经成为滤波器领域的发展趋势。
三、滤波器在通信领域的应用。随着通信技术的发展,滤波器在无线通信系统中的应用越来越广泛。如在移动通信系统中,滤波器用于解调器前端的滤波和射频前端的滤波处理,起到了抑制干扰、增强信号质量的重要作用。同时,在射频封装方面也出现了一些新的滤波器技术,如表面声波滤波器(SAW)、声表面波滤波器(BPF)等。
四、MEMS滤波器的发展。MEMS(微机械系统)技术是基
于硅微加工工艺制造微米级别结构的一种技术。MEMS滤波
器具有体积小、性能稳定、工作频率范围广等优点,逐渐成为滤波器领域的一个研究热点。目前,MEMS滤波器已经在无
线通信、物联网、汽车电子等领域得到了广泛应用。
综上,随着数字滤波器技术的突破,滤波器的集成化趋势,滤波器在通信领域的应用以及MEMS滤波器的发展,滤波器的技术正不断进步,应用范围不断扩大。未来,滤波器将继续发展,为各个领域的信号处理提供更好的技术支持。
2023年有源电力滤波器APF行业市场发展现状
2023年有源电力滤波器APF行业市场发展现状
有源电力滤波器(Active Power Filter,APF)是一种能够消除谐波和抑制电力干扰
的有效装置。随着工业化进程的不断加速以及电力质量问题的日益凸显,有源电力滤波器市场需求也在不断扩大。本文将从市场概况、行业发展前景、市场竞争格局等方面分析有源电力滤波器市场发展现状。
一、市场概况
目前,有源电力滤波器市场已经形成了比较成熟的市场体系,主要供应商包括ABB、SIEMENS、SCHNEIDER、EATON、TOSHIBA、Delta等国际知名电气企业和INVT、山特维克、烽火、栋松、长城等国内知名企业。根据市场研究公司Research and Markets的报告,全球有源电力滤波器市场规模在2019年达到了14.46亿美元,并预计在2027年将达到21.77亿美元,增长速度约为6.3%。目前,市场主要应用在
制造业、工业、船舶航运、冶金、石油化工等行业。
二、行业发展前景
1.需求稳定增长
随着能源供应结构的转型升级以及电力消费量逐步增加,电力质量问题日益凸显,使得有源电力滤波器的需求呈现稳步增长的趋势。同时,应对可再生能源接入、新能源发展、智能电网建设等趋势也推动了市场需求的增长。
2.智能化发展趋势明显
目前,有源电力滤波器市场的产品主要在功能和技术上有很大提升空间。未来,有源电力滤波器将向智能化方向发展,实现对电力质量的自动监测、自动诊断和自动调整,以适应智能电网和工业4.0等发展趋势。
3.新兴市场增长潜力巨大
随着全球经济的不断发展,欠发达地区逐渐崛起,新兴市场存在着巨大的增长潜力。这些地区的电网建设和产业发展需要稳定的电力供应和高质量的电力,因此有源电力滤波器在这些新兴市场将有着广阔的应用前景。
模拟电子技术教案
模拟电子技术教案
第一章:模拟电子技术基础
1.1 学习目的:
(1)理解模拟电子技术的基本概念;
(2)掌握模拟信号的分类及特点;
(3)了解模拟电路的组成及基本原理。
1.2 教学内容:
(1)模拟电子技术的定义与特点;
(2)模拟信号的分类及特点;
(3)模拟电路的组成;
(4)模拟电路的基本原理。
1.3 教学方法:
(1)采用讲解、演示、实验相结合的方式进行教学;
(2)通过具体案例分析,让学生深入了解模拟电子技术的应用;(3)引导学生进行自主学习,提高分析问题和解决问题的能力。
1.4 教学资源:
(1)教材:《模拟电子技术基础》;
(2)实验设备:模拟电路实验板、信号发生器、示波器等;(3)网络资源:相关在线课程、学术文章等。
第二章:放大器电路
2.1 学习目的:
(1)掌握放大器电路的基本原理;
(2)了解不同类型的放大器电路及其应用;
(3)学会分析放大器电路的性能指标。
2.2 教学内容:
(1)放大器电路的分类及特点;
(2)放大器电路的基本原理;
(3)常见放大器电路及其应用;
(4)放大器电路的性能指标分析。
2.3 教学方法:
(1)采用讲解、演示、实验相结合的方式进行教学;
(2)通过实际案例,让学生了解放大器电路在实际应用中的重要性;(3)引导学生进行自主学习,提高分析问题和解决问题的能力。2.4 教学资源:
(1)教材:《模拟电子技术基础》;
(2)实验设备:放大器电路实验板、信号发生器、示波器等;(3)网络资源:相关在线课程、学术文章等。
第三章:滤波器电路
3.1 学习目的:
(1)理解滤波器电路的基本原理;
数字信号处理教案
数字信号处理教案
第一章:数字信号处理概述
1.1 数字信号处理的概念
介绍数字信号处理的定义和特点
解释信号的分类和数字信号的优势
1.2 数字信号处理的发展历程
回顾数字信号处理的发展历程和重要里程碑
介绍数字信号处理的重要人物和贡献
1.3 数字信号处理的应用领域
概述数字信号处理在通信、音频、图像等领域的应用举例说明数字信号处理在实际应用中的重要性
第二章:离散时间信号处理基础
2.1 离散时间信号的概念
介绍离散时间信号的定义和特点
解释离散时间信号与连续时间信号的关系
2.2 离散时间信号的运算
介绍离散时间信号的基本运算包括翻转、平移、求和等给出离散时间信号运算的示例和应用
2.3 离散时间系统的特性
介绍离散时间系统的概念和特性
解释离散时间系统的因果性和稳定性
第三章:数字滤波器的基本概念
3.1 数字滤波器的定义和作用
介绍数字滤波器的定义和其在信号处理中的作用
解释数字滤波器与模拟滤波器的区别
3.2 数字滤波器的类型
介绍不同类型的数字滤波器包括FIR、IIR、IIR 转换滤波器等
分析各种类型数字滤波器的特点和应用场景
3.3 数字滤波器的设计方法
介绍数字滤波器的设计方法包括窗函数法、插值法等
给出数字滤波器设计的示例和步骤
第四章:离散傅里叶变换(DFT)
4.1 离散傅里叶变换的定义和原理
介绍离散傅里叶变换的定义和原理
解释离散傅里叶变换与连续傅里叶变换的关系
4.2 离散傅里叶变换的性质
介绍离散傅里叶变换的性质包括周期性、对称性等
给出离散傅里叶变换性质的证明和示例
4.3 离散傅里叶变换的应用
概述离散傅里叶变换在信号处理中的应用包括频谱分析、信号合成等举例说明离散傅里叶变换在实际应用中的重要性
滤波器的发展史
滤波器的发展历程
凡是有能力进行信号处理的装置都可以称为滤波器。在近代电信设备和各类控制系统中,滤波器应用极为广泛;在所有的电子部件中,使用最多,技术最为复杂的要算滤波器了。滤波器的优劣直接决定产品的优劣,所以,对滤波器的研究和生产历来为各国所重视。
1917年美国和德国科学家分别发明了LC滤波器,次年导致了美国第一个多路复用系统的出现。20世纪50年代无源滤波器日趋成熟。自60年代起由于计算机技术、集成工艺和材料工业的发展,滤波器发展上了一个新台阶,并且朝着低功耗、高精度、小体积、多功能、稳定可靠和价廉方向努力,其中小体积、多功能、高精度、稳定可靠成为70年代以后的主攻方向。导致RC有源滤波器、数字滤波器、开关电容滤波器和电荷转移器等各种滤波器的飞速发展,到70年代后期,上述几种滤波器的单片集成已被研制出来并得到应用。80年代,致力于各类新型滤波器的研究,努力提高性能并逐渐扩大应用范围。90年代至现在主要致力于把各类滤波器应用于各类产品的开发和研制。当然,对滤波器本身的研究仍在不断进行。
我国广泛使用滤波器是50年代后期的事,当时主要用于话路滤波和报路滤波。经过半个世纪的发展,我国滤波器在研制、生产和应用等方面已纳入国际发展步伐,但由于缺少专门研制机构,集成工艺和材料工业跟不上来,使得我国许多新型滤波器的研制应用与国际发展有一段距离。
滤波器的分类
滤波器有各种不同的分类,一般有如下几种。(1)按处理信号类型分类---按处理信号类型分类,可分为模拟滤波器和离散滤波器两大类。其中模拟滤波器又可分为有源、无源、异类三个分类;离散滤波器又可分为数字、取样模拟、混合三个分类。当然,每个分类又可继续分下去,总之,它们的分类可以形成一个树形结构,如图所示。
简述滤波器的发展历程及前景
简述滤波器的发展历程及前景
滤波器是一种用于提取无线信号中必要信息的设备,是信息获取、存
储和传输的重要组成部分,它能有效地过滤出低频部分信号以及不同无线
电波段的信号,给人以收听清晰的声音。滤波器有着悠久的历史,经历了
无线电技术的发展,也给世界的信息交流带来了重大的变革。
第一步:从技术发展的历史来看,滤波器的发展始于20世纪50年代,由当时的无线电技术发展成熟,滤波器也从机械式的开始。当时,相关的
系统技术已经超越了机械的限制,研究人员开发出了一种数字滤波器,它
能够更有效地从信号中过滤有用的信息,并将其转换成数据。
第二步:随着数字信号处理技术的发展,以及微电子技术的普及,数
字滤波器在70年代发展起来,成为一种新的滤波技术。最新的技术提供
了更高精度的滤波能力,以及更高效率的低通滤波器。同时,也有很多新
出现的模拟滤波器,能够更好地滤出低频的信号和高频的信号。
数字插值滤波器的设计
目录
0 前言 (1)
0.1课题背景及意义 (1)
0.2数字滤波器发展现状和研究方向 (2)
0.3本文主要研究内容和内容安排 (2)
1 数字滤波器理论基础 (4)
1.1滤波器简介 (4)
1.2滤波器用途 (4)
1.3滤波器种类 (6)
1.3.1 滤波器分类 (6)
1.3.2 FIR滤波器特性 (8)
1.4设计滤波器时的特征参数 (10)
1.5所用工具介绍 (10)
2 多速率信号和采样率转换 (12)
2.1多速率信号概述 (12)
2.2插值和抽取 (13)
2.2.1抽取(Decimation) (13)
2.2.2插值(Interpolation) (14)
2.3插值滤波器 (16)
2.3.1插值滤波器简介 (16)
2.3.2插值滤波器的原理 (16)
2.3.3插值滤波器的几种基本结构 (19)
2.4小结 (22)
3系统设计及实现 (23)
3.1滤波器的整体设计思路 (23)
3.1.1滤波器设计方法 (23)
3.1.2插值滤波器指标 (24)
3.1.3插值滤波器的系统结构 (24)
3.2 插值滤波器的具体设计 (26)
3.2.1 半带滤波器的设计 (26)
3.2.2 CIC插值滤波器的设计 (31)
3.3插值滤波器的实现 (35)
4 模型仿真与验证 (36)
4.1各级滤波器程序仿真结果 (36)
4.2 插值模型simulink仿真结果 (37)
4.3 结论验证 (42)
5 结论 (43)
致谢 (44)
参考文献 (45)
附录A (46)
附录B (63)
0前言
0.1课题背景及意义
本文的内容是数字插值滤波器,是数字音频系统中的Sigma—Delta数模转换器(DAC)中常用的模块,DAC是一种将输入信号转换成模拟信号输出的电路或器件,它被广泛地用在信号采集和处理、数字通信、自动检测、自动控制和多媒体技术等领域。
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第三章滤波方法发展的回顾
数字滤波分空间域和频率域的方法。空间域的滤波处理,是根据平滑窗口内的统计值或自适应参数进行处理,很难达到在消除相干斑噪声的同时又能很好地保留边缘和纹理细节的理想状态。一般只能在相干斑噪声消除和细节信息保留两个方面进行折衷,综合这两个方面的较好效果。频率域的傅立叶变换能够进行高频或低频的带通滤波,但不能区分噪声和信息相近的频率。基于小波分析的方法由于具有多分辨率和时频联合分析的特征,使得频率域的去噪有了更好的途径。
3.1空间域滤波方法
空间域的几种著名滤波器可分为以下两类:传统方法、局域统计自适应滤波方法。均值滤波器和中值滤波器属于经典传统滤波器范畴。传统方法在对SAR 影像进行滤波时,对噪声和边缘信息是不加区分的。为了解决传统方法存在的问题,人们提出了各种形式的自适应滤波器,自适应滤波器一般通过局域统计参数的调节,对噪声进行较强的平滑,而对边缘则尽量予以保留。比较常用的自适应滤波器有Lee滤波器、Frost滤波器、Sigma滤波器、改良K-均值滤波器及Gamma滤波器等。
3.1.1 传统方法
3.1.1.1均值滤波器
均值滤波是采用滤波窗口内所有像素灰度值的平均值来代替中心像素的值,均值滤波器具有很好的噪声平滑能力,噪声标准差按窗口内像元数的均方根降低[1]。然而,均值滤波器进行平滑时对噪声还是边缘信息是不加区分的,从而不可避免地导致了影像的整体模糊和分辨率的下降。
3.1.1.2中值滤波器
中值滤波器是采用滤波窗口内所有像素的中值来代替中心像素的值,它能有效地去除孤立的斑点噪声[1]。然而,这种滤波器存在边缘模糊,消除细的线性特征以及目标形状扭曲等常见问题[3]。中值滤波滤波后的影像失真度较大,纹理等细节信息损失较严重。
3.1.2 局域统计自适应滤波
这些滤波器都是对SAR图像的局部统计特征自适应的,即它们是局部统参数的函数,与传统方法相比,它们对斑点噪声的去除效果较好,同时保持边缘信息的效果有所提高,而且能通过参数控制来调整平滑和边缘保持效果。
3.1.2.1 Lee局域统计参数滤波器
Lee[4]提出了一种使用滤波窗口内样本均值和方差的自适应滤波器。
在缺乏信号x的精确模型的情况下,使用影像本身从5×5或7×7的滤波窗口内的局域均值z和局域方差var(z)来估计信号的先验均值和方差。根据前面的
乘性噪声模型,信号x 的先验均值和方差可以这样来估算:
z v z x ==/ (3.1)
1)v a r ()v a r (222
+-=v v z z x σσ (3.2) 假设线性滤波器的形式为 bz x a x +=∧,这里∧x 是x 的最小均方估计。最小均
方估计为: )(x z b x x -+=∧ (3.3)
这里 )var(/)var(z x b =,z x =,)var(x 根据公式(3.3)计算。要注意的是必须确保var(x)为非负,如果为负则置var(x)为0,否则可能在影像上引入人为的噪声成分。
)var()
var(22x z x b +=υσ (3.4)
这一滤波方法的直观解释是,在均匀区域0)var(≈x ,滤波后的像素值 x
x =∧(窗口内像素的平均值);对于高反差区域(或边缘),var(x)较大,z x ≈∧(像素
本身的值)。然而,该滤波器存在一个问题是边缘区域的噪声并没有被平滑。
3.1.2.2Frost 滤波器
Frost 滤波器[9]、[10]是特定大小窗口的像素值和指数脉冲响应m 卷积的Wiener 自适应滤波器:
()[]t t KC m y 0exp -= y C y y /σ= (3.5) 其中K 是滤波器参数,t 0代表中心像素的位置,t 是距t 0 的距离。这种响应是由目标反射率的自回归指数模型得到的。
Frost 滤波器采用的斑点噪声模型采用的形式如下:
ij ij ij ij h v x z *)(= (3.6) 这里h ij 是系统响应函数,“*”为卷积算子。尽管该算法适用于任何系统响应函数,但在通常的应用中,一般假定h ij 为delta 函数(例如假定h ij 的功率谱密度在感兴趣的波段宽度上是不变的)。最小均方滤波器形式如下:
)()()(*t m t z t x =∧ (3.7)
这里t 对应于空间域中像素之间的距离。选择脉冲函数m(t),使下式最小: ]))()([(2t x t x E J -=∧ (3.8)
按照频率域中Wiener 滤波器的推导,可以容易地找到上式的解:
||)(t e t m αα-= (3.9) a x x x a v ++=)])/(var())[var(/2(2
22σα (3.10) 衰减常数α的大小取决于x ,)var(x ,和a 。在应用中,a 取作一个常数,尽管它应当是与具体图像有关的。其他两个量则通过5×5窗口内像素的局域均值和方差来估计。
3.1.2.3 Sigma 滤波器[7]
这一滤波器是基于高斯分布的sigma 概率,它通过对滤波窗口内落在中央像素的两个sigma 范围内的像素进行平均来滤除影象噪声。众所周知,高斯分布的两个sigma 概率是0.955,即高斯分布随机样本的95.5%都落在其均值的两个标准偏差范围内。对于乘性噪声模型而言,两个sigma 范围是:
)2,2(z z z z υυσσ+- (3.11)
事先计算出所有灰度级(例如256个灰度级)的sigma 范围,并存储在数组中。对滤波窗口内的中央像素,从数组中提取出sigma 范围值,将窗口内像素与这些上下限进行比较,对落在上下限内的像素进行平均,并用平均值来替代中央像素的值。落在这两个sigma 范围之外的像素将被忽略。
如果没有其他窗口像素落在两个sigma 范围内时,引入一个阈值k s ,如果落在sigma 范围内的像素总数小于或等于k s 时,就用中间像素的四个最近的相邻像素的平均值来替代。
3.1.2.4 改良K-均值自适应滤波
改良K-均值自适应滤波器[15]是对Davis 和Rosenfeld [40]提出的K-均值滤波器的改进。两者的主要区别在于对k 值的估计方法不同,K-均值滤波器每一个滤波窗口均采用相同的 k 值,而改良K-均值滤波器的k 值则在每一个像素位置上都是变化的,因此改良K-均值滤波器对局域强度变化更加敏感。在这一滤波方案中,滤波窗口方差被认为是衡量中心像素的最近邻居数目(比如阈值k )的一种合适的度量方法,并利用这些最近邻像素的平均值来替代中心像素的值。阈值k 的确定方法如下:
)1(2sf n k -= (3.12) 这里:
)
()(min max min V V V V sf loc --= (3.13) 其中,V loc 为局域窗口的方差,n 为窗口的大小。
对于以任何一个像素为中心的滤波窗口,方差越大,存在边界的可能性就越大,选择的k 值就越小。相反,方差越小,就越有可能是均匀区域,用于平滑的k 值就会越大。这样,滤波窗口的局域影像方差就决定了最近邻像素的数目k 。然而,对影像上的高方差区域,固定最小阈值为3,以改善边缘处的均匀性和影像反差。