数字滤波器(DF)

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数字滤波器结构

数字滤波器结构

2、现代滤波器
它主要研究内容是从含有噪声的数据记录(又称时间序列) 中估计出信号的某些特征或信号本身。一旦信号被估计出, 那么估计出的信号将比原信号会有高的信噪比。
现代滤波器把信号和噪声都视为随机信号,利用它们的统计 特征(如自相关函数、功率谱等)导出一套最佳估值算法, 然后用硬件或软件予以实现。 现代滤波器理论源于维纳在40年代及其以后的工作,这一类 滤波器的代表为维纳滤波器,此外,还有卡尔曼滤波器、线 性预测器、自适应滤波器。
第一节 引言
一、什么是数字滤波器
顾名思义:其作用是对输入信号起到滤波的作用; 即DF是由差分方程描述的一类特殊的 离散时间系统。 功能: 把输入序列通过一定的运算变换成输出 序列。不同的运算处理方法决定了滤波 器的实现结构的不同。
二、数字滤波器的工作原理
设:x(n)是系统的输入,X(ej)是其傅立叶变换; y(n)是系统的输出,Y(ej)是其傅立叶变换; 则:
3、带通滤波器(BPAF/BPDF)
(Bandpass analog filter / Bandpass digital filter)
4、带阻滤波器(BSAF/BSDF)
(Bandstop analog filter / Bandstop digital filter)
4、模拟滤波器的理想幅频特性
1、经典滤波器
假定输入信号x(n)中的有用成分和希望去除的成分,各自 占有不同的频带。 当x(n)经过一个线性系统(即滤波器)后即可将欲去除的 成分有效地去除。
|X(ej)|
无用 有用 c
|H
c

如果信号和噪声的频谱相互重叠,那么经典滤波器将 无能为力,此时可以设计现代滤波器来解决。

6无限脉冲响应数字滤波器的设计

6无限脉冲响应数字滤波器的设计
解:(1) 设计模拟滤波器的指标为
p=2fp=104(rad/s), α p=2dB
s=2fs=2.4×104(rad/s), α s=30dB
(2Nk) ss确pp 定22滤l11gll00g波g0ff00ps...101k器aa2pssspp4的k2N2=s.s11pp4阶数022l.N11g000l20fgf004ps...10212aa2.ps4422k.N114sspp40.2.220l511g2,00l40fgf002ps...取1021Naa2.ps4N422为.1145540.2.052, 42N 5
N
4.25, N 5
lg 2.4
(3) 求极点
j 3 j 3
s0 sP00e5e ,5 ,
p e s s e e , , j 12k1 20 20N
j 3j 3 55
k
sP11
j 4
s1e5e
j 45s2Ps22
eje,j
,
s1 s1
j 4j 4
e e5 5
s2
e j ,
j 6j 6
FIR滤波器设计方法 (1)采用的是窗函数设计法和频率采样法, (2)用计算机辅助的切比雪夫最佳一致逼近法设计。
6.2 模拟滤波器的设计
理论和设计方法相当成熟,有若干典型的模拟滤波器可以选
择。如:巴特沃斯(Butterworth)滤波器、切比雪夫(Chebyshev)滤
波器、椭圆(Kllipse)滤波器、贝塞尔(Bessel)滤波器等,这些滤波 器都有严格的设计公式、现成的曲线Ha和H(jΩa (图)jΩ)表供设计人HH员aa (j使ΩΩ)) 用。
j 1 2 k1
p e 归一化极点 k
2 2N

数字滤波器的基本结构

数字滤波器的基本结构

H (z)

A
m1 N1
m1 N2
(1 ck z1) (11k z1 2k z2 )
k 1
k 1
将单实根因子看作二阶因子的特例:
46
M 1 2
(1 1m z1 2m z2 )
H (z) A m1 N 1 2 (1 1k z1 2k z2 ) k 1
:表示取整。
其中
Hi
(z)

1 1i z1 11i z1
2i 2i
z 2 z 2
,
级联结构:
i 0,1,..., m
X(n) H1(Z)
H2(Z)
。。。
Y(n) Hm(Z)
48
H(Z)的实现结构即可表示为基本二阶节 的级联形式。每个二阶节用典范型实现:
Z-1
Z 1 a1
y(n 1)
Z 1
a2
y(n 2)
Z 1 bM
x(n M )
Z 1
aN 1
y(n N 1)
Z 1
aN
y(n N)
实现N阶差分方程的直接I型结构
36
M=N
37
1)可直接差分方程或系统函数的标准形式画 出。两个网络级联:第一个横向结构M节延 时网络实现零点(分子,输入),第二个有 反馈的N节延时网络实现极点(分母,输 出) 。需要N+M级延时单元。
32
◦ 系统函数 ◦ 差分方程
M
bk z k
H(z)
k 0 N
1 ak zk

Y (z) X (z)
k 1
N
M
y(n) ak y(n k) bk x(n k)

数字滤波器原理

数字滤波器原理

数字滤波器原理
数字滤波器是一种利用数字信号处理技术对数字信号进行滤波处理的电子设备或算法。

它的原理是基于信号的时域或频域特性进行滤波操作,通过改变信号的频谱特征,实现对信号中的某些频率成分的增强或抑制。

数字滤波器主要由滤波器系数和滤波器结构两部分组成。

滤波器系数决定了滤波器的频率响应,而滤波器结构则决定了滤波器的实现方式。

常见的数字滤波器结构有有限冲激响应(FIR)滤波器和无限冲激响应(IIR)滤波器。

FIR滤波器是一种线性相位滤波器,它的特点是稳定性好、易
于设计和实现。

FIR滤波器通过滤波器系数的加权和来计算输
出信号,这些系数可以通过窗函数或频率采样等方法进行设计。

FIR滤波器具有零相位特性,不会引入额外的相位延迟。

IIR滤波器是一种非线性相位滤波器,它的特点是具有更窄的
过渡带和更陡峭的滚降特性。

IIR滤波器通过反馈回路来实现,它的输出信号是当前输入信号和过去输出信号的加权和。

IIR
滤波器的设计较为复杂,需要考虑稳定性和振荡等问题。

数字滤波器的设计可以通过滤波器设计软件或者手动计算滤波器系数来完成。

一般的设计流程包括确定滤波器的类型和性能要求、选择滤波器结构、计算滤波器系数、进行模拟和数字滤波器的验证。

数字滤波器在信号处理领域有着广泛的应用。

它可以用于音频
处理、图像处理、无线通信、生物信号处理等各个领域。

通过选择不同类型的数字滤波器和调整滤波器参数,可以实现对信号的去噪、频率选择、频率响应均衡等功能,提高信号质量和提取需要的信息。

数字滤波器是干什么的

数字滤波器是干什么的

数字滤波器是干什么的
数字滤波器是一种用于处理数字信号的重要工具,其作用在于对输入信号进行滤波处理,以达到去除噪声、提取有用信息、调整信号频谱等目的。

在数字信号处理领域中,数字滤波器扮演着至关重要的角色,由于数字信号可以通过计算机进行处理,数字滤波器的应用范围变得十分广泛。

数字滤波器根据其处理方式不同可以分为IIR滤波器和FIR滤波器两种主要类型。

IIR滤波器采用反馈结构,具有无限长的冲激响应,因此在频域上具有无限长的频率响应。

相比之下,FIR滤波器采用前馈结构,其冲激响应是有限长的,因此在频域上有截止频率。

数字滤波器的应用十分广泛,其中之一就是在通信系统中扮演着至关重要的角色。

在数字通信中,信号往往会受到传输过程中的干扰和噪声影响,为了提高通信质量,常常需要使用数字滤波器对接收到的信号进行滤波处理,去除噪声和干扰,使得信号质量得以提升。

数字滤波器在调制解调、信道均衡、信号重构等方面都有着不可或缺的作用。

此外,数字滤波器还广泛应用于音频处理、图像处理、生物医学信号处理等领域。

在音频处理中,数字滤波器可以用于降低音频信号中的杂音和谐波,提高音频质量;在图像处理中,数字滤波器可以用于边缘检测、图像锐化等处理;在生物医学信号处理中,数字滤波器可以用于心电图信号滤波、脑电信号分析等方面。

总的来说,数字滤波器是一种广泛应用于数字信号处理领域的工具,其作用在于对输入信号进行滤波处理,去除噪声、提取有用信息等。

无论是在通信系统、音频处理、图像处理还是生物医学信号处理等领域,数字滤波器都发挥着重要的作用,为信号处理提供了有效的手段和技术支持。

1。

DF简介——精选推荐

DF简介——精选推荐

DF简介滤波器的过去现在和未来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。

实际上有些滤波器很难归于哪⼀类,例如开关电容滤波器既可属于取样模拟滤波器,⼜可属于混合滤波器,还可属于有源滤波器。

因此,我们不必苛求这种“精确”分类,只是让⼈们了解滤波器的⼤体类型,有个总体概念就⾏了。

数字信号处理第5章答案

数字信号处理第5章答案
最小, 而既非通带波纹最小, 又非阻带波动最小。 所以, 用这种优化程序设计的滤波器的阻带最小衰减和通带波纹可能 不满足要求。
第5章 无限脉冲响应(IIR)数字滤波器的设

特别是以理想滤波器特性作为Hd(ejω)时, 为了使ε2最小,
优化过程尽可能逼近Hd(ejω)的间断特性(即使过渡带最窄), 而使通带出现较大过冲、 阻带最小衰减过小, 不能满足工
H(ejω)=|H(ejω)|ejθ(ω) 其中, |H(ejω)|称为幅频特性函数, θ(ω)称为相频特性函数。
常用的典型滤波器|H(ejω)|是归一化的, 即|H(ejω)|max=1, 下 的讨论一般就是针对归一化情况的。 对IIR数字滤波器, 通
常用幅频响应函数|H(ejω)|来描述设计指标, 而对线性相位特 性的滤波器, 一般用FIR数字滤波器设计实现。

图5.1.6
第5章 无限脉冲响应(IIR)数字滤波器的设

5.1.4 IIR-DF的直接设计法
所谓直接设计法, 就是直接在数字域设计IIR[CD*2]DF 的方法。 相对而言, 因为从AF入手设计DF是先设计相应的 AF, 然后再通过s-z平面映射, 将Ha(s)转换成H(z), 所以 这属于间接设计法。 该设计法只能设计与几种典型AF相对 应的幅频特性的DF。 而需要设计任意形状幅频特性的DF时, 只能用直接设计法。 直接设计法一般都要借助于计算机进行 设计, 即计算机辅助设计(CAD)。 现在已有多种DF优化 设计程序。 优化准则不同, 所设计的滤波器特点亦不同。所 以最主要的是建立优化设计的概念, 了解各种优化准则的 特点, 并根据设计要求, 选择合适的优化程序设计DF。
≤≤
(5.1.1)

(5.1.2)

数字滤波器使用方法

数字滤波器使用方法

数字滤波器使用方法数字滤波器是一种用于信号处理的重要工具,能够帮助我们去除信号中的噪音、平滑信号、提取信号特征等。

在实际工程和科学应用中,数字滤波器具有广泛的应用,例如音频处理、图像处理、通信系统等领域。

下面将介绍数字滤波器的基本原理和使用方法。

一、数字滤波器的基本原理数字滤波器是一种能对数字信号进行处理的系统,其基本原理是根据预先设计好的滤波器系数对输入信号进行加权求和,从而得到输出信号。

根据滤波器的结构不同,数字滤波器可以分为FIR(有限脉冲响应)滤波器和IIR(无限脉冲响应)滤波器两种类型。

FIR滤波器的特点是稳定性好、易于设计,其输出只取决于当前和过去的输入信号;而IIR滤波器具有较高的处理效率和更窄的频带宽度,但设计和稳定性方面相对复杂一些。

根据不同的应用需求和信号特性,可以选择合适的滤波器类型。

二、数字滤波器的使用方法1.确定滤波器类型:首先需要根据实际需求确定所需的滤波器类型,是需要设计FIR滤波器还是IIR滤波器。

2.设计滤波器:接下来根据所选滤波器类型进行设计,确定滤波器的阶数、频率响应特性等参数。

可以使用数字信号处理工具软件进行设计,或者根据经验公式进行计算。

3.滤波器实现:设计好滤波器之后,需要在编程环境中实现滤波器结构。

根据设计的滤波器系数,编写滤波器算法并将其应用于目标信号。

4.滤波器应用:将待处理的信号输入到设计好的数字滤波器中,并获取滤波后的信号输出。

根据实际需求对输出信号进行后续处理或分析。

5.性能评估:最后需要对滤波器的性能进行评估,可以通过对比滤波前后信号的频谱特性、信噪比以及滤波器的稳定性等指标来评估滤波器的效果。

三、注意事项•在设计数字滤波器时,需要根据具体应用场景和信号特性选择合适的滤波器类型和参数,以达到最佳的滤波效果。

•需要注意滤波器的稳定性和性能,避免设计过分复杂的滤波器导致系统不稳定或无法实现。

•对于实时应用,还需考虑滤波器的计算效率,尽量优化滤波器算法以减少计算复杂度。

数字信号处理FIR—DF设计小结

数字信号处理FIR—DF设计小结




4
N
1

(7-48)
w(n) 1
0.8
矩形 窗
三角 窗
0.6 海明 窗
0.4 布拉 克曼窗
0.2 海宁 窗
0
(N- 1) / 2
图 7-5 五种常用的窗函数
N- 1 n
6. 凯塞(Kaiser)窗 这是一种适应性较强的窗,其窗函数的表示式为
w(n) I0( 1 [1 2n /(N 1)]2 ) I0( )
N 1 2


2 N

sin(N sin( /
/ 4) 2)
2


e
j
N 1 2



(7-41)
近似结果在N>>1 时成立。 此时,主瓣宽度为8π/N, 比矩形窗 主瓣宽度增加一倍, 但旁瓣却小很多。
3. 汉宁(Hanning)窗 汉宁窗又称升余弦窗。
H( )
o

2
H(0)、H(2 ( )=0,不适 合低通和带阻。
窗函数法的设计步骤:
(1) 给定希望逼近的频率响应函数Hd(ejω) (2) 求单位脉冲响应hd(n)。
hd
(n)

1
2

Hd
(e
j
)e
jnd
如果Hd(ejω)很复杂或不能直接计算积分,则必须用求和代替 积分,以便在计算机上计算,也就是要计算离散傅里叶反变换。
从以上讨论中看出,窗函数序列的形状及长度的选择很关键, 一般希望窗函数满足两项要求:
1. 矩形窗
w(n)

RN
(n)

1
0

数字信号处理课程设计

数字信号处理课程设计

数字滤波器的设计与实现摘要:在现代通信系统中,由于信号中经常混有各种复杂成分,所以很多信号分析都是基于滤波器而进行的,而数字滤波器是通过数值运算实现滤波,具有处理精度高、稳定、灵活、不存在阻抗匹配问题,可以实现模拟滤波器无法实现的特殊滤波功能。

数字滤波器根据其冲激响应函数的时域特性,可分为两种,即无限长冲激响应(IIR)数字滤波器和有限长冲激响应(FIR)数字滤波器。

实现IIR 滤波器的阶次较低,所用的存储单元较少,效率高,精度高,而且能够保留一些模拟滤波器的优良特性,因此应用很广。

Matlab软件以矩阵运算为基础,把计算、可视化及程序设计有机融合到交互式工作环境中,并且为数字滤波的研究和应用提供了一个直观、高效、便捷的利器。

尤其是Matlab 中的信号处理工具箱使各个领域的研究人员可以直观方便地进行科学研究与工程应用。

本文首先介绍了数字滤波器的概念,分类以及设计要求。

接着利用MATLAB函数语言编程,用信号处理图形界面FDATool来设计滤波器以及Sptool界面设计的方法,并用FDATool模拟IIR数字滤波器处理信号。

重点设计Chebyshev I型和Chebyshev II型数字低通滤波器,并介绍最优化设计。

关键词:FIR;IIR;数字滤波器ABSTRACTAbstract:In modern communication systems, Because often mixed with various signal comple x components, So many signal analysis is based on filters, and the digital filter is realized thro ugh numerical computation, digital filters filter with high precision, stability and flexibility, d on't exist, can realize the impedance matching simulating the special filter cannot achieve filte r function. Digital filter according to its impulse response function and characteristics of the ti me can be divided into two kinds, namely the infinite impulse response (IIR) digital filter and finite impulse response (FIR digital filters). The order of realizing IIR filter is used, low and h igh efficiency less storage unit, high precision, and can keep some simulation characteristics o f filter, so it is widely used. Matlab software based on matrix computation, the calculation, visualization and program design of organic integration to interactive environment for digital filt er, and the research and application of provides an intuitive, efficient and convenient tool. Esp ecially in the Matlab signal processing to all areas of research toolbox personnel can easily for scientific research and engineering application. This paper introduces the concept of digital fi lter, classification and design requirements. Then using MATLAB language programming, wit h functions of signal processing FDATool graphical interface design of interface design and S ptool filter, and FDATool analog signal processing IIR digital filter. Key design Chebyshev ty pe I and II digital Chebyshev lowpass filter, and introduces optimization design. 【Keywords】 FIR ; IIR; Filter目录第1章引言........................................................ 错误!未定义书签。

数字信号处理复习总结

数字信号处理复习总结

数字信号处理复习总结如果系统函数的分母中除a0外,还有其它的ak不为零,则相应的h(n)将是无限长序列,称这种系统为无限长单位脉冲响应(IIR,InfiniteImpulseResponse)系统。

(2)低通、高通、带通、带阻滤波器注意:数字滤波器(DF)与模拟滤波器(AF)的区别数字滤波器的频率响应都是以2π为周期的,滤波器的低通频带处于2π的整数倍处,而高频频带处于π的奇数倍附近。

2.设计指标描述滤波器的指标通常在频域给出。

数字滤波器的频率响应一般为复函数,通常表示为其中,称为幅频响应,称为相频响应。

对IIR数字滤波器,通常用幅频响应来描述设计指标,而对于线性相位特性的滤波器,一般用FIR滤波器设计实现。

IIR低通滤波器指标描述:——通带截止频率,——阻带截止频率,——通带最大衰减,——阻带最小衰减,——3dB通带截止频率3.设计方法(重点)三步:(1)按照实际需要确定滤波器的性能要求。

(2)用一个因果稳定的系统函数去逼近这个性能要求。

(3)用一个有限精度的算法去实现这个系统函数。

IIR滤波器常借助模拟滤波器理论来设计数字滤波器,(重点)设计步骤为:先根据所给的滤波器性能指标设计出相应的模拟滤波器传递函数Ha(s)( butterworth滤波器设计法等,有封闭公式利用),然后由Ha(s)经变换(脉冲响应不变法或者双线性变换法等)得到所需的数字滤波器的系统函数H(z)。

在变换中,一般要求所得到的数字滤波器频率响应应保留原模拟滤波器频率响应的主要特性。

为此要求:(重点)(1)因果稳定的模拟滤波器必须变成因果稳定的数字滤波器;(2)数字滤波器的频响应模仿模拟滤波器的频响。

6.2 脉冲响应不变法、双线性不变法设计IIR数字低通滤波器设计数字滤波器可以按照技术要求先设计一个模拟低通滤波器,得到模拟低通滤波器的传输函数,再按一定的转换关系将转换成数字低通滤波器的系统函数。

其设计流程如图所示6.1所示。

有独立数字滤波器的解码器

有独立数字滤波器的解码器

有独立数字滤波器的解码器卓韦【期刊名称】《电子制作》【年(卷),期】2015(000)019【总页数】7页(P42-48)【作者】卓韦【作者单位】【正文语种】中文图1 第1 版的完成照数字滤波器目前都集成在DAC 芯片里,将其独立出来,当然是为了提高性能。

数字滤波器也是决定DAC 性能的重要因素之一,将其独立出来,也是有其现实意义的。

市场上的高端解码器,也不乏使用独立的数字滤波器的产品,但不是市场的主流。

在DIY 领域,这样的玩法和上一篇介绍的“分立件”解码器相比,虽然技术理论方面更为复杂一些,但由于采用的是专用的IC,电路形式方面却相对要简单一些。

就公开的资料来看,这样的玩法虽然还不算太少见,但也同样属于较为高端的玩法。

对于高端的玩法,设计方案特色各异,雷同的很少见。

对于经验不足的爱好者来说,选择DIY 市场上的成品板或者套件比自己攒件焊机要容易得多。

虽然近期已经没有数字滤波器芯片上市了,但这款解码器选择了DF1706+PCM1704 这样的组合,器件是比较容易买到的。

经过几轮的试制修正,电路方案也已经趋近于成熟了。

数字滤波器数字滤波器(DF,Digital Filter)的主要功能是完成超取样,也叫SRC(Sample Rate Converter,采样率变换器),因此非超取样的解码器并不会用到它。

除此之外,数字滤波器的功能还有如下几个方面。

◆ 数字衰减(Digital Attenuation)。

数字滤波器进行SRC 变换用的是多级有源电路,电路的增益会让信号的电平发生变化,有其是正增益有可能使信号的电平过大而产生削波失真,增益调节就显得至关重要。

另外,有些大动态的信号也需要进行幅度控制。

当然了,用作音量控制也未尝不可,只是鲜有这样用的而已。

◆ 数据格式变换。

数字滤波器的SRC 功能,不仅可以升频,还可以降频,不仅如此,还可以升位或降位。

比如把32bit 降为24bit 乃至16bit,把采样率384kHz 降为192kHz 乃至44.1kHz。

第5章DF结构

第5章DF结构

5.2.2 直接形式Ⅰ型
实现零点
实现极点
5.2.3 直接形式Ⅱ型
特点:延时单元最少,又称典范结构(Canonic form Network)
直接形式结构主要特点:
1) I型需要N+M级延时单元,II型需要N个延时单元。 2) 系数 ak , bk 对滤波器的性能控制作用不明显。
3) 直接形结构对于系数的变化过于敏感,尤其对于有限精度
k 1 k 0 N M
Y(z) H(z) k 0 N X(z) 1 a k zk
k 1
bk波器)的基本单元:
5.1.4 数字滤波器的基本形式:
• 按h(n)长度分:
无限长单位冲激响应滤波器(IIR): h(n) 有限长单位冲激响应滤波器(FIR):h(n) 0≤n≤∞ 0≤n≤N-1
级联结构(M=N)
注 意 以 下 几 点: (1) 一般情况下,分式的分子和分母可以由一阶因子和二 阶因子组成,但是为了对该结构进行统一,均采用二阶因子, 不足的可以用零系数补齐。统一用二阶节表示保持了结构上的 一致性,有利于时分多路复用。 (2) 为什么二阶因子是最基本的?因为二阶因子是实系数, 而一阶因子通常包含复系数。 (3) 级联能够单独调整滤波器的第k个零极点,而不影响其 它零极点的配置。 (4) 对于分式中二阶节的配置有多种,同时若采用有限位 字长,其不同配置所带来的误差也不相同,存在优化问题。
• 第四章 快速傅立叶变换FFT
按时间抽取DIT的FFT、按频率抽取DIF的FFT、IDFT快速算法及FFT的软件 实现。
接下来的内容
• 第五章 数字滤波器的基本结构
• 第六章 无限冲激响应数字滤波器的设计
• 第七章 有限冲激响应数字滤波器的设计

五章节IIR数字滤波器设计

五章节IIR数字滤波器设计
第五章 IIR数字滤波器设计
数字滤波类型与指标 模拟滤波器设计 设计IIR滤波器旳脉冲响应不变法 设计IIR滤波器旳双线性变换法 设计IIR数字滤波器频率变换法 数字陷波器设计
1
§1 数字滤波类型与指标
滤波旳目旳
① 为了压制输入信号旳某些频率成份,从而变化信号 频谱中各频率分量旳相对百分比。 ② 广义滤波涉及对信号旳检测与参量旳估计。 信号旳检测:拟定在干扰背景中信号是否存在。 信号参量旳估计:为辨认信号而拟定信号旳某一种或某 几种参量旳估值。
滤波技术
① 滤波器设计:根据给定滤波器旳频率特征,求得满足 该特征旳传播函数。 ② 滤波过程旳实现:取得传播函数后,以何种方式到达 对输入信号旳进行滤波旳目旳。
版权全部 违者必究
2
数字滤波类型与指标
数字滤波器
具有某种特定频率特征旳线性时不变系统。广义上,任何 线性时不变离散系统都是一种数字滤波器(简称DF)。 设计数字滤波器旳任务就是谋求一种因果稳定旳线性时不 变系统,使其系统函数H(z)具有指定旳频率特征。
首先设计一种合适旳模拟滤波器,然后将它 “ 变换 ” 成满足给定 指标旳数字滤波器。
这种措施适合于设计幅频特征比较规则旳滤波器,例如低通、高通 、带通、带阻等。 当把模拟滤波器旳H(s) “ 变换 ” 成数字滤波器旳H(z) 时,其实质就 是实现S平面对Z平面旳 “ 映射 ” 。这必须满足两个条件: ① 必须确保模拟频率映射为数字频率,且确保两者旳频率特征基本
有关极点旳讨论
在归一化频率旳情况 c=1,极点均匀分布在单位圆上
s e j(2k N 1) / 2N k
k 1,2,, N
对于物理可实现系统,它旳全部极点均应在 s旳左半平面上
版权全部 违者必究

数字滤波器的原理和设计方法

数字滤波器的原理和设计方法
N k N k 1 2 k 0 k N k k 0 N k k k 1 k k 1 k
H1 ( z)
H1 ( z) 对应的差分方程
H 2 ( z)
N
Q(n) bk x(n k )
k 0
H 2 ( z ) 对应的差分方程
y(n) ak y(n k ) Q(n)
k 1 k 0 N M
有 ak 0 系统有极点 所有 ak 0 系统只有零点
FIR系统的系统函数为
Y z H z bk z k X z k 1
M
18 copyright ©赵越
ise_zhaoy1@
第4章 数字滤波器的原理和设计方法
k 1
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N
第4章 数字滤波器的原理和设计方法
假设IIRDF是线性非移变系统,那么交换 H1 ( z) 和 H 2 ( z ) 的次序不会影响系统的传输效 两条延迟链都是 果,即 对中间变量 (n) 进 H ( z) H1( z) H 2 ( z) H 2 (行延迟,因此可以进 z) H1( z)
1.直接I型
由差分方程
y (n) ak yn k bk x(n k )
N M k 1 k 0
或系统函数
Y ( z) H ( z) X ( z)
bk z k 1 ak z k
k 1 k 0 N
M
直接画出IIRDF的方框图和流程图
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第4章 数字滤波器的原理和设计方法
数字滤波器有无限冲激响应(IIR)和有限 冲激响应(FIR)两种。 一般从以下几方面区分两类系统: 1、IIR系统的系统函数为

FIR--IIR--时域滤波滤除高频噪声

FIR--IIR--时域滤波滤除高频噪声

数字信号处理综合实验报告题目:FIR--IIR--时域滤波滤除高频噪声*名:***学号:***********年级:2014级专业:电子信息工程时间:2016年12月25日摘要数字滤波器是一种用来过滤时间离散信号的数字系统,通过对抽样数据进行数学处理来达到频域滤波的目的。

根据其单位冲激响应函数的时域特性可分为两类:无限冲激响应(IIR)滤波器和有限冲激响应(FIR)滤波器。

IIR滤波器的首要优点是可在相同阶数时取得更好的滤波效果。

但是IIR滤波器设计方法的一个缺点是无法控制滤波器的相位特性。

与IIR滤波器相比,FIR的实现是非递归的,总是稳定的;更重要的是,FIR滤波器在满足幅频响应要求的同时,可以获得严格的线性相位特性。

因此,它在高保真的信号处理,如数字音频、图像处理、数据传输、生物医学等领域得到广泛应用。

本次课程设计根据信号的特性,在时域上设计滑动平均滤波器,在频域上分别设计FIR和IIR数字滤波器,对采集的音乐信号进行滤波去噪处理,并绘制出处理前后的时域波形图和频谱图。

最后根据处理前后的图形和音乐回放来分析滤波去噪的效果。

关键词:滤波去噪滑动平均滤波器FIR滤波器IIR滤波器MATLAB GUI目录摘要 (1)一、设计基本原理 (6)(一)MATLAB软件设计平台简介 (6)(二)FIR滤波器设计的基本原理 (7)1.2.1数字滤波器的概念 (7)1.2.2 IIR和FIR滤波器 (8)1.2.3设计IIR数字滤波器的基本思想 (8)1.2.3.1巴特沃思低通数字滤波器 (9)1.2.3.2巴特沃思高通数字滤波器 (9)1.2.3.3巴特沃思带通数字滤波器 (10)1.2.4设计FIR滤波器的基本思想 (10)1.2.4.1 凯泽窗低通滤波器 (11)(三)语音信号的采样理论依据 (11)1.采样频率 (11)2.采样位数 (11)3.采样定理 (12)二、语音信号去噪实现框图 (13)三、语音信号去噪的详细设计 (14)3.1 语音信号的采集 (14)3.2 加噪语音信号的频谱分析 (16)3.3 语音信号的滤波去噪 (19)3.3.1 FIR数字滤波器的滤波效果 (19)3.3.2 IIR数字滤波器的滤波效果 (22)总结 (25)参考文献................................................................................................................ 错误!未定义书签。

DF

DF
• 假定输入信号x(n)中的有用成分和希望去除 的成分,各自占有不同的频带。当x(n)经 过一个线性系统(即滤波器)后即可将欲去 除的成分有效地去除。但如果信号和噪声的 频谱相互重叠,那么经典滤波器将无能为力。
|X(ejw)| 有用 wc wc wc 怎么计算?如何实现的?什么意思? w w 无用 |H(ejw)| |Y(ejw)|
3.模拟滤波器和数字滤波器
• 经典滤波器从功能上分又可分为: 低通滤波器(LPAF/LPDF):Low pass analog filter 带通滤波器(BPAF/BPDF):Bandpass analog filter 高通滤波器(HPAF/HPDF):High pass analog filter 带阻滤波器(BSAF/BSDF):Bandstop analog filter • 即它们每一种又可分为:数字(Digital)和模拟 (Analog)滤波器。
2.现代滤波器
它主要研究内容是从含有噪声的数据记录(又称 时间序列)中估计出信号的某些特征或信号本身。一 旦信号被估计出,那么估计出的信号将比原信号会有 高的信噪比。 现代滤波器把信号和噪声都视为随机信号,利用 它们的统计特征(如自相关函数、功率谱等)导出一 套最佳估值算法,然后用硬件或软件予以实现。 现代滤波器理论源于维纳在40年代及其以后的工 作,这一类滤波器的代表为:维纳滤波器,此外,还 有卡尔曼滤波器、线性预测器、自适应滤波器。 我们还是介绍一些经典滤波器,因为现代的过于复杂。
4.模拟滤波器的理想幅频特性
H( jΩ)
LPAF
− Ωc
H( jΩ)
Ωc

HPAF
− Ωc − Ωc
H( jΩ) Ωc

BPAF
H( jΩ)
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N k =1
z
−1
x' (n) = ∑ak x' (n − k) + x(n)
y(n) = ∑bk x' (n − k)
k =0 M
对 上 式 行 变 : 以 两 进 Z 换 X ' (z) = X ' (z)∑ak z
k= 1 M N −k
+ X (z)
Y(z) = X ' (z)∑bk z−k
H(Z) =
N1 N2
∑1−c Z ∑(1− d Z
k =1 k k =1 k
Ak
+ −1
Bk (1− gk Z −1)
−1
* )(1− dk Z −1)
+
M −N k =0

Gk Z −k
其中, A , Bk , gk , ck , Gk k 当M〈N时,不包含
M −N k =0
* 均为实数,dk 与 dk 复共轭;
β
2[
N ] 2
Z−1
特点:每节结构可控制一对零点。 所需系数 多,乘法次数也多。
y(n) = x(n) ⊗h(n) = x(n) ∗h(n),0 ≤ n ≤ N1 + N2 − 2
由卷积定理得Y(k)=X(k)H(k) 所以有
3、频率抽样型 从略 4、快速卷积结构 x 如果, (n) 的长为N1 ,h(n)的长为N2。 将 x(n) 补L-N1个零值点,h(n)补L-N2零值点, 只要L ≥N1+ N2-1,就有
−k
=1 = A kN1
∏(1− p z )∏(1− q z
−1
k k
M1
M2
−1
)(1− qk z )
∗ −1

−1
∏(1−c z )∏(1− d z
−1
k k
k =1 N2
−1
)(1− dk z )
k =1
k =1
其中,pk为实零点,ck为实极点;qk,qk*表示复共轭 零点,dk ,dk*表示复共轭极点,M=M1+2M2,N=N1+2N2
k =0
因 , ' (z) = 此 X
X (z) 1− ∑ak z
k= 1 M N −k
Y(z) H(z) = = X (z)
bk z−k ∑ 1− ∑ak z
k= 1 k =0 N −k
3、级联型 先将系统函数按零、极点进行因式分解
M
H(Z) =
∑b z
k
−k
1− ∑ak z
k =1
k =0 N
Gk Z −k 项;M=N时,该项为G。 ∑
当M=N时,将两个一阶实极点合为一项,将共 轭极点化成实系数二阶多项式,H(Z)可表为
[( N+1) / 2]
H(Z) = G0 +

k =1
γ 0k +γ1k Z −1 = G0 + −1 −2 1−α1k Z −α2k Z
[( N+1) / 2]
∑H (Z)
1+ β1k z + β2k z H(z) = A∏ = A∏Hk (z) −1 −2 k 1−α1k z −α2k z k
−1 −2
当(M=N=2)时
1+ β11z + β21z H(z) = A −1 −2 1−α11z −α21z
−1
−2
x(n)
A
B
y(n)
−1
α11 Z
Z
β11 β21
α21
∑bkx(n − k)
N
k =1
∑ ak y(n − k)
2直接 型(正准型 ) 直接II型 直接
x(n)
x' (n)
b0
y(n)
x(n)
b0
y(n)
b1
a
a
1
z z
−1 −1
z
z
−1
b1 b2
a
a
1
z z
−1 −1
−1
2
2
b2
bM−1
bM−1
aN−1
z z
−1
−1
bM
aN−1 z−1 bM
aN
aN
X (e jω )
H(ejω)为矩形窗时 为矩形窗时 的情形
0
H(e jω )
ωc
π
ω
0
Y(ejω )
ωc
π
ω
0
ω
c
π
ω
二、数字滤波器的系统函数与差分方程
1、系统函数
M
Y(z) H(z) = = X (z)
∑b z
k
−k
1− ∑ak z
k =1
k =0 N
−k
X(z)
H(z)
Y(z)
2、差分方程 对上式进行 Z反变换,即得
h(N-2)
h(N-1)
y(n)
用转置定理可得另一种结构
Z
−1
Z
−1
Z
h(N-3)
−1
Z
−1
y(n)
x(n)
h(N-1)
h(N-2)
h(2)
h(1) h(0)
2、级联型 将H(Z)分解为实系数二阶因子的乘积形式
H(Z) = ∑h(n)Z
n=0
N−1
−n
= ∏(β0k + β1k Z + β2k Z )
N M k k k =0
y(n) =
∑a y(n − k) + ∑b x(n − k)
k =1
3、滤波器的功能与实现 滤波就是对输入序列x (n)进行一定的运算操作。 从而得到输出序列 y(n) 实现滤波从运算上看,只需三种运算: 加法、单位延迟、乘常数。 因此实现的方法有两种: (1)利用通用计算机编程,即软件实现; (2)数字信号处理器(DSP)即专用硬件实现。
k k =1
当N为奇数时,包含一个一阶节,即
α2k = γ1k = 0
例:M=N=3时,为奇数,故
α21 = γ11 = 0
γ 02 +γ12Z −1 H(Z) = G0 + + = H1(z) + H2 (z) + H3 (z) −1 −2 −1 1−α11Z 1−α12Z +α22Z
γ 01
所以:
再将共轭因子展开,构成实系数二阶因子, 则得
H(z) = A
(1−pk z−1)∏(1+β1k z−1+β2k z−2) ∏
M1 M2 k=1 N1
(1−ck z−1)∏(1−α1k z−1−α2k z−2) ∏
k=1 k=1
k=1 N2
为了方便,分子取正号,分母取负号;这样,流图上 的系数均为正。 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
§ 5-1 数字滤波器结构的表示方法
一. 数字滤波器的概念 滤波器: 1.滤波器: 滤波器 指对输入信号起滤波作用的装置。
h(n)
y(n) = x(n) ∗ h(n) ,
y(n)
对其进行傅氏变换得: 对其进行傅氏变换得
Y(e jω) = X (e jω) ⋅ H(e jω)
2、当输入、输出是离散信号, 滤波器的冲激响应是单位抽样响应 h(n)时, 这样的滤波器称作数字滤波器。
§5-2 无限长单位冲激响(IIR)滤波器的
基本结构
一、IIR滤波器的特点 1、单位冲激响应h(n)是无限长的。 2、系统函数H(z)在有限Z平面( 0 < Z < ∞ ) 上有极点存在。 3、结构上是递归型的,即存在着输出到输入的反馈。
二、基本结构 1、直接I型 (1)系统函数
M
Y(z) H(z) = = X (z)
例如,
y(n) = a1 y(n −1) + a2 y(n − 2) + b0 x(n)
b0 1
2
y(n)
Z−1
x(n) 6
y (n )
a1y(n −1 + a2y(n − 2) )
7
5
a2y(n − 2)
a1
a1y(n-1)
3 4
a2
Z−1 y(n − 2)
y(n −1)
和点:1,5;分点:2,3,4;源点:6;阱点:7
y(n) = a1 y(n −1) + a2 y(n − 2) + b0 x(n)
x(n) b0 b0x(n) y(n)
Z −1
a1
a1 y(n −1)
y(n −1)
Z −1
a2 y(n − 2)
a2
y(n − 2)
2、信号流图法 三种基本的运算: 单位延时:
Z
乘常数:
−1
a
相加:
这种表示法更加简单方便。
Y(z) = β01 + β11 z−1 + β 21 z−2 X (z)
y(n) = β01 x(n) + β11 x(n −1) + β21 x(n − 2)
一般情况: 一般情况:
β01 β02
−1
β
−1
0[
N ] 2
y(n)
Z
−1
x(n)
β11 Z
β12 Z
β
N 1[ ] 2
β21
Z−1
Z−1 β22
−1
−2
−1
−2
−1
−2
x(n)
A
y(n)
α11
Z
Z
−1
β11
α12
Z-1
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