11种数字滤波函数
fir
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1、设计任务1、用MATLAB软件实现FIR滤波器;2、设计基于DSP的FIR滤波器硬件框图;3、了解用DSP实现FIR滤波器的关键问题;4、完成必要的软件流程图。
2.前言在信号与信息处理过程中,在对信号作分析处理时,滤波是一种十分重要的算法,滤波是将信号中特定波段频率滤除的操作。
数字信号处理通常采用FFT/IFFT 实现,那么其中需要滤除的频率,可以采用“滤波函数”与被处理信号相乘而达到目的。
滤波分为模拟滤波和数字滤波,数字滤波它是通过一种算法排除可能的随机干扰,提高检测精度的一种手段, 随着数字技术的飞速发展,数字滤波理论也得到了长足的进步,现在广泛用于对信号的过滤、检测与参数的估计、语音和图像处理、模式识别、频谱分析等应用中等信号处理中。
滤波需要用到的是滤波器,滤波器的种类很多,实现方法也多种多样。
在数字信号处理中,数字滤波器有及其重要的地位。
在许多信号处理应用中用数字滤波器替代模拟滤波器具有许多优势。
数字滤波器容易实现不同的幅度和相位频率特性指标,克服了与模拟滤波器性能相关的电压漂移、温度漂移和噪声等问题。
数字滤波器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数字滤波器的设计方法是利用模拟滤波器成熟的理论及设计图表进行设计的,因而保留了一些典型模拟滤波器优良的幅度特性,但设计中只考虑了幅度特性,没考虑相位特性,所设计的滤波器一般是某种确定的非线性相位特性。
为了得到线性相位特性,对IIR滤波器必须另外加相位校正网络,使滤波器设计变得复杂,成本也高,又难以得到严格的线性相位特性。
而FIR滤波器在保证幅度特性满足技术要求的同时,很容易做到有严格的线性相位特性,又因为FIR滤波器的h(n)是有限长的,所以它一定是稳定的,同时为了使FIR数字滤波器的设计更优化,因而研究FIR数字滤波器的优化设计具有重要的意义。
在数字滤波器的设计过程中,软件模拟的方法不仅能及时地提供系统运行的信息,还可以随时改变系统结构从而验证全新的系统,所以软件仿真变得非常重 要。
各种滤波器及其典型电路
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第一章滤波器1.1 滤波器的基本知识1、滤波器的基本特性定义:滤波器是一种通过一定频率的信号而阻止或衰减其他频率信号的部件。
功能:滤波器是具有频率选择作用的电路或运算处理系统,具有滤除噪声和分离各种不同信号的功能。
类型:按处理信号形式分:模拟滤波器和数字滤波器。
按功能分:低通、高通、带通、带阻、带通。
按电路组成分:LC无源、RC无源、由特殊元件构成的无源滤波器、RC有源滤波器按传递函数的微分方程阶数分:一阶、二阶、…高阶。
如图1.1中的a、b、c、d图分别为低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器、带阻滤波器传输函数的幅频特性曲线。
图1.1 几种滤波器传输特性曲线.2、模拟滤波器的传递函数与频率特性(一)模拟滤波器的传递函数模拟滤波电路的特性可由传递函数来描述。
传递函数是输出与输入信号电压或电流拉氏变换之比。
经分析,任意个互相隔离的线性网络级联后,总的传递函数等于各网络传递函数的乘积。
这样,任何复杂的滤波网络,可由若干简单的一阶与二阶滤波电路级联构成。
(二)模拟滤波器的频率特性模拟滤波器的传递函数H(s)表达了滤波器的输入与输出间的传递关系。
若滤波器的输入信号Ui是角频率为w的单位信号,滤波器的输出Uo(jw)=H(jw)表达了在单位信号输入情况下的输出信号随频率变化的关系,称为滤波器的频率特性函数,简称频率特性。
频率特性H(jw)是一个复函数,其幅值A(w)称为幅频特性,其幅角∮(w)表示输出信号的相位相对于输入信号相位的变化,称为相频特性(三)滤波器的主要特性指标1、特征频率:(1)通带截止频f p=wp/(2π)为通带与过渡带边界点的频率,在该点信号增益下降到一个人为规定的下限。
(2)阻带截止频f r=wr/(2π)为阻带与过渡带边界点的频率,在该点信号衰耗(增益的倒数)下降到一人为规定的下限。
(3)转折频率f c=wc/(2π)为信号功率衰减到1/2(约3dB)时的频率,在很多情况下,常以fc作为通带或阻带截频。
数字滤波器的基本结构
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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)
数字信号处理 第五章
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+ a2 z-1
数字信号处理—第五章
6
举例:二阶数字滤波器
y ( n ) a 1 y ( n 1) a 2 y ( n 2 ) b 0 x ( n )
x(n) b0 +
-1 a1 z
y(n)
+ a2 z-1
数字信号处理—第五章
7
举例:二阶数字滤波器
y ( n ) a 1 y ( n 1) a 2 y ( n 2 ) b 0 x ( n )
z z
2 2
H (z)
1 1k z 1 1k z
1 1
x(n)
H 1(z)
y (n )
H 2(z)
H k (z)
数字信号处理—第五章
22
数字信号处理—第五章
23
IIR数字滤波器的级联型结构优点
1) 每个二阶或一阶子系统单独控制零、极点。 2)级联顺序可交换,零、极点对搭配任意,因此级联 结构不唯一。有限字长对各结构的影响是不一样的, 可通过计算机仿真确定子系统的组合及排序。 3)级联各节之间要有电平的放大和缩小,以使变量值 不会太大或太小。太大可能导致运算溢出;太小可 能导致信噪比太小。 4)级联系统也属于最少延时单元实现,需要最少的存 储器,但乘法次数明显比直接型要多。 4)级联结构中后面的网络输出不会再流到前面,运算 误差积累比直接型小。
数字信号处理—第五章
4
基本单元(数字滤波器结构)有两种表 示方法
数字信号处理—第五章
5
举例:二阶数字滤波器
y ( n ) a 1 y ( n 1) a 2 y ( n 2 ) b 0 x ( n )
x(n) b0 +
第5章数字滤波器的基本概念
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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
种软件滤波方法DOC
![种软件滤波方法DOC](https://img.taocdn.com/s3/m/8256816f3069a45177232f60ddccda38376be11f.png)
种软件滤波方法DOC软件滤波是一种信号处理技术,用于减小信号中的噪声或其他干扰。
也可以说,软件滤波是通过对信号进行数字化处理来消除噪声的一种方法。
在信号处理领域中,存在多种软件滤波方法,本文将重点介绍其中的11种常见方法。
1. 均值滤波(Mean Filtering):该方法通过将信号中每个点的值替换为其周围邻域内点的平均值来降低噪声。
该方法适用于噪声较小或均匀分布的信号。
2. 中值滤波(Median Filtering):该方法通过将信号中每个点的值替换为其周围邻域内点的中值来减少噪声。
中值滤波对于脉冲噪声的抑制效果较好。
3. 高斯滤波(Gaussian Filtering):该方法使用高斯函数来模拟滤波器的响应,通过卷积运算将噪声信号平滑化。
高斯滤波适用于噪声呈高斯分布的信号。
4. 自适应滤波(Adaptive Filtering):该方法根据输入信号的特性自动调整滤波器的参数。
这种滤波方法通常用于非线性滤波,如降低背景噪声。
5. 加权滤波(Weighted Filtering):该方法根据信号的重要性对滤波器的参数进行加权调整,进而减小噪声的影响。
加权滤波常用于需要保留信号细节的应用中。
6. 限幅滤波(Clipping Filtering):该方法将信号限定在特定范围内,超出范围的部分被替换为边界值。
限幅滤波可用于去除异常值或突发噪声。
7. 自相关滤波(Autocorrelation Filtering):该方法通过计算信号与其自身的自相关函数,来消除噪声对信号的影响。
自相关滤波对于周期性噪声的抑制效果较好。
8. 卡尔曼滤波(Kalman Filtering):该方法是一种递归滤波算法,通过使用系统模型和测量值来估计信号的真实值,并根据观测到的噪声不断更新估计值。
卡尔曼滤波适用于信号中存在随机噪声和系统动力学的情况。
9. 快速傅里叶变换滤波(FFT Filtering):该方法利用快速傅里叶变换将信号从时域转换到频域,滤除频谱上的噪声成分,并将结果逆变换回时域。
速度环常用滤波算法
![速度环常用滤波算法](https://img.taocdn.com/s3/m/4a21653b7ed5360cba1aa8114431b90d6c85899a.png)
速度环常用滤波算法全文共四篇示例,供读者参考第一篇示例:速度环是一种常用的控制系统,在许多工程领域得到广泛应用,例如电动车辆控制、风力发电机控制、风扇调速等。
速度环的目的是使系统的输出速度达到期望值,从而实现系统的稳定工作。
在速度环控制中,滤波算法是非常重要的一环,它可以帮助系统减小噪声的影响,平滑系统输出并提高系统的稳定性。
目前,常用的速度环滤波算法包括低通滤波、卡尔曼滤波、中值滤波等。
下面我们将详细介绍一下这三种算法的原理和应用。
一、低通滤波算法低通滤波是最简单且常用的一种滤波算法。
其原理是通过减小信号中高频成分的幅值,以减少噪声的影响。
在速度环中,低通滤波算法可以使系统输出更加平滑,减小波动,并提高系统的响应速度和稳定性。
低通滤波算法的实现非常简单,通常采用一阶滤波器或者二阶滤波器。
一阶滤波器的传递函数为:H(s) = 1 / (Ts + 1)T为滤波器的时间常数,s为复频率变量。
通过调整时间常数T的大小,可以得到不同的滤波效果。
在实际应用中,可以通过实验确定最佳的T值,以满足系统的需求。
二、卡尔曼滤波算法卡尔曼滤波是一种用于估计系统状态的优化算法,在速度环中也得到了广泛的应用。
其原理是通过运用贝叶斯原理,将系统的状态以及对该状态的不确定性进行估计,从而实现最优的滤波效果。
卡尔曼滤波算法包括预测步骤和更新步骤。
预测步骤是根据系统的模型预测下一时刻的状态和不确定性,更新步骤是通过测量获得的信息来修正预测值,以得到更加准确的状态估计。
卡尔曼滤波算法具有较高的精度和鲁棒性,在速度环中可以有效地减小噪声的影响,并提高系统的稳定性和控制性能。
中值滤波算法的实现非常简单,只需将样本数据进行排序,然后取中间的值作为输出。
在实际应用中,可以通过改变样本数据的窗口大小来调整滤波效果,例如选择窗口大小为3或5可以获得可靠的滤波效果。
速度环常用的滤波算法包括低通滤波、卡尔曼滤波和中值滤波等。
这些算法可以帮助系统减小噪声的影响,平滑系统输出并提高系统的稳定性。
数学滤波c语言 -回复
![数学滤波c语言 -回复](https://img.taocdn.com/s3/m/0f54f82049d7c1c708a1284ac850ad02de800727.png)
数学滤波c语言-回复什么是数学滤波?数学滤波是一种通过数学方法对信号进行处理的技术。
在信号处理领域中,信号可能会受到各种形式的噪声污染,而数学滤波就是利用数学算法来降低或去除这些噪声。
数学滤波可以应用于各种信号处理任务,包括图像处理、音频处理、视频处理等。
下面将详细介绍数学滤波的原理和常用的数学滤波器。
1. 数学滤波的原理数学滤波的基本原理是通过一系列的数学运算来改变信号的频率分量或时域分量,从而实现对信号的处理。
常见的数学滤波方法包括时域滤波和频域滤波。
时域滤波是指在时间域内对信号进行处理,常见的时域滤波方法有移动平均滤波、中值滤波和卡尔曼滤波等。
移动平均滤波是通过计算信号窗口内的平均值来平滑信号,可以有效地去除高频噪声。
中值滤波是通过计算信号窗口内的中值来平滑信号,可以有效地去除椒盐噪声。
卡尔曼滤波是一种递归滤波方法,可以根据系统的模型和测量值来估计系统的状态,适用于动态系统和带有噪声的信号处理。
频域滤波是指将信号转换到频域并对其进行处理,再将处理后的信号转换回时域。
频域滤波主要包括傅里叶变换、滤波器设计和频域滤波器等。
傅里叶变换可以将信号从时域转换到频域,可以分析信号的频谱特征。
滤波器设计是通过选择滤波器的参数和结构来实现对信号的滤波。
常见的频域滤波器包括低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器等,可以选择性地通过或抑制不同频率分量的信号。
2. 常用的数学滤波器在实际应用中,常用的数学滤波器有无限脉冲响应(IIR)滤波器和有限脉冲响应(FIR)滤波器。
IIR滤波器是一种递归滤波器,其输出值取决于前面的输入和输出值。
IIR 滤波器的优点是可以实现更高的滤波效果,但也容易产生不稳定性和极点不可控等问题。
常见的IIR滤波器有巴特沃斯、切比雪夫和椭圆等滤波器。
FIR滤波器是一种非递归滤波器,其输出值只取决于当前的输入值。
FIR 滤波器的优点是稳定性好、相位线性和易于设计,但也需要更长的滤波器长度才能达到较好的滤波效果。
10种简单的数字滤波C语言源程序算法
![10种简单的数字滤波C语言源程序算法](https://img.taocdn.com/s3/m/b350abfe84254b35eefd348b.png)
10种简单的数字滤波C语言源程序算法(2009-11-09 10:25:08)假定从8位AD中读取数据(如果是更高位的AD可定义数据类型为int),子程序为get_ad();1、限幅滤波法(又称程序判断滤波法)A、方法:根据经验判断,确定两次采样允许的最大偏差值(设为A)每次检测到新值时判断:如果本次值与上次值之差<=A,则本次值有效如果本次值与上次值之差>A,则本次值无效,放弃本次值,用上次值代替本次值B、优点:能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰C、缺点无法抑制那种周期性的干扰平滑度差2、中位值滤波法A、方法:连续采样N次(N取奇数)把N次采样值按大小排列取中间值为本次有效值B、优点:能有效克服因偶然因素引起的波动干扰对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果C、缺点:对流量、速度等快速变化的参数不宜3、算术平均滤波法A、方法:连续取N个采样值进行算术平均运算N值较大时:信号平滑度较高,但灵敏度较低N值较小时:信号平滑度较低,但灵敏度较高N值的选取:一般流量,N=12;压力:N=4B、优点:适用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波这样信号的特点是有一个平均值,信号在某一数值范围附近上下波动C、缺点:对于测量速度较慢或要求数据计算速度较快的实时控制不适用比较浪费RAM4、递推平均滤波法(又称滑动平均滤波法)A、方法:把连续取N个采样值看成一个队列队列的长度固定为N每次采样到一个新数据放入队尾,并扔掉原来队首的一次数据.(先进先出原则) 把队列中的N个数据进行算术平均运算,就可获得新的滤波结果N值的选取:流量,N=12;压力:N=4;液面,N=4~12;温度,N=1~4 B、优点:对周期性干扰有良好的抑制作用,平滑度高适用于高频振荡的系统C、缺点:灵敏度低对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差不易消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差不适用于脉冲干扰比较严重的场合比较浪费RAM5、中位值平均滤波法(又称防脉冲干扰平均滤波法)A、方法:相当于“中位值滤波法”+“算术平均滤波法”连续采样N个数据,去掉一个最大值和一个最小值然后计算N-2个数据的算术平均值N值的选取:3~14B、优点:融合了两种滤波法的优点对于偶然出现的脉冲性干扰,可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差C、缺点:测量速度较慢,和算术平均滤波法一样比较浪费RAM6、限幅平均滤波法A、方法:相当于“限幅滤波法”+“递推平均滤波法”每次采样到的新数据先进行限幅处理,再送入队列进行递推平均滤波处理B、优点:融合了两种滤波法的优点对于偶然出现的脉冲性干扰,可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差C、缺点:比较浪费RAM7、一阶滞后滤波法A、方法:取a=0~1本次滤波结果=(1-a)*本次采样值+a*上次滤波结果B、优点:对周期性干扰具有良好的抑制作用适用于波动频率较高的场合C、缺点:相位滞后,灵敏度低滞后程度取决于a值大小不能消除滤波频率高于采样频率的1/2的干扰信号8、加权递推平均滤波法A、方法:是对递推平均滤波法的改进,即不同时刻的数据加以不同的权通常是,越接近现时刻的数据,权取得越大。
常用滤波电路
![常用滤波电路](https://img.taocdn.com/s3/m/e956a0e66037ee06eff9aef8941ea76e58fa4a28.png)
低通
.
.
Ui
高通
Uo
. A
Aup 1
低通
O
h
. A
Aup 1
O
. A Aup 1
高通 l
通 O
阻
通
h
l
(b) 带 阻 滤 波 电 路
19
带通、带阻滤波器
20
21
软件设计方式
• Filter Solutions • Nuhertz公司出品;Nuhertz公司是滤波器设计
软件的行业领军企业& • 软件设计方式;只要理解滤波器的特性;填写
– 1、当时钟频率一定时;开关电容滤波器的特性 仅取决于电容的比值&由于采用了特种工艺;这 种电容的比值精度可达0.01%;并且具有良好的 温度稳定性;
– 2、当电路结构确定之后;开关电容滤波器的特 性仅与时钟频率有关;改变时钟频率即可改变其 滤波器特性;
– 3、开关电容滤波器可直接处理模拟信号;而不 27
0.047 F 0.01 F
340Hz 1600Hz
9
滤波器概述
• 无源滤波器由电感、电容和电阻构成;在一 定频率范围内是很适用的&然而;在低频范围; 由于电感尺寸和性能的限制;无源滤波器是 不理想的&
• 有源滤波器是用有源器件来模拟电感特性& 我们所说的有源器件一般指运算放大器
• 开关电容滤波器:通过开关通断来模拟特 性
组成带通滤波电路; ω>ωh的信号被低通滤 波电路滤掉; ω<ωl的信号被高通滤波电路 滤掉; 只有当ωl<ω<ωh时信号才能通过; 显 然; ωh>ωl才能组成带通电路&
18
.
低通
Ui
. A Aup 1
matlab11种数字信号滤波去噪算法
![matlab11种数字信号滤波去噪算法](https://img.taocdn.com/s3/m/e72a6690c0c708a1284ac850ad02de80d4d806c2.png)
matlab11种数字信号滤波去噪算法Matlab是一种强大的数学软件,广泛应用于信号处理领域。
在数字信号处理中,滤波去噪是一个重要的任务,可以提高信号的质量和准确性。
本文将介绍Matlab中的11种数字信号滤波去噪算法。
1. 均值滤波:该算法通过计算信号中一定窗口内的像素平均值来去除噪声。
它适用于高斯噪声和椒盐噪声的去除。
2. 中值滤波:该算法通过计算信号中一定窗口内的像素中值来去除噪声。
它适用于椒盐噪声的去除。
3. 高斯滤波:该算法通过对信号进行高斯模糊来去除噪声。
它适用于高斯噪声的去除。
4. 维纳滤波:该算法通过最小均方误差准则来估计信号的真实值,并去除噪声。
它适用于高斯噪声的去除。
5. 自适应滤波:该算法通过根据信号的局部特性来调整滤波器的参数,从而去除噪声。
它适用于非线性噪声的去除。
6. 小波去噪:该算法通过将信号分解为不同频率的小波系数,并对系数进行阈值处理来去除噪声。
它适用于各种类型的噪声的去除。
7. Kalman滤波:该算法通过对信号进行状态估计和观测更新来去除噪声。
它适用于线性系统的去噪。
8. 粒子滤波:该算法通过使用一组粒子来估计信号的状态,并通过重采样来去除噪声。
它适用于非线性系统的去噪。
9. 线性预测滤波:该算法通过使用线性预测模型来估计信号的未来值,并去除噪声。
它适用于平稳信号的去噪。
10. 自适应线性组合滤波:该算法通过对信号进行线性组合来估计信号的真实值,并去除噪声。
它适用于各种类型的噪声的去除。
11. 稀疏表示滤波:该算法通过使用稀疏表示模型来估计信号的真实值,并去除噪声。
它适用于各种类型的噪声的去除。
以上是Matlab中的11种数字信号滤波去噪算法。
每种算法都有其适用的场景和优缺点,根据具体的信号和噪声类型选择合适的算法进行去噪处理。
Matlab提供了丰富的函数和工具箱,可以方便地实现这些算法,并对信号进行滤波去噪。
通过合理选择和组合这些算法,可以有效提高信号的质量和准确性,为后续的信号处理任务提供更好的基础。
十一种通用软件滤波算法
![十一种通用软件滤波算法](https://img.taocdn.com/s3/m/ce1177aa6394dd88d0d233d4b14e852459fb3955.png)
十一种通用软件滤波算法滤波算法是一种常用的信号处理算法,用于去除信号中的噪声、干扰或者其他不需要的成分,以提高信号质量。
通用软件滤波算法主要用于数字信号处理,以下是十一种常见的通用软件滤波算法:1. 均值滤波算法(Mean Filtering):将输入信号的每个采样值替换为其周围邻域内所有样本的平均值。
它适用于消除高频噪声。
2. 中值滤波算法(Median Filtering):将输入信号的每个采样值替换为其周围邻域内所有样本的中值。
它适用于去除椒盐噪声。
3. 加权平均滤波算法(Weighted Mean Filtering):在均值滤波算法基础上,引入权值对周围样本进行加权平均,以便更好地保留原始信号的特征。
4. 自适应均值滤波算法(Adaptive Mean Filtering):根据信号的每个采样与周围样本的灰度差异,调整均值滤波算法的滤波参数,以提高滤波效果。
5. 高斯滤波算法(Gaussian Filtering):通过计算输入信号的每个采样与其周围邻域内各个样本之间的高斯核函数权重的加权平均来滤波信号。
6. 卡尔曼滤波算法(Kalman Filtering):根据系统状态特性和测量信息,结合时间和测量的线性状态方程,通过最小化预测误差方差来估计和滤波信号。
7. 二阶无限脉冲响应滤波器算法(IIR Filtering):基于差分方程和递归方式运算的滤波算法,具有较好的频率响应,但容易产生数值不稳定和计算复杂度高的问题。
8. 有限脉冲响应滤波器算法(FIR Filtering):基于加权线性组合的方式来滤波信号,具有稳定性好、易于实现的特点。
9. 最小均方滤波算法(Least Mean Square Filtering):通过最小化滤波器的均方误差来更新滤波器权值,以逼近滤波器的最优解。
10. 快速傅里叶变换滤波算法(FFT Filtering):利用快速傅里叶变换将信号从时域转换为频域,并利用频域上的特性进行滤波。
c数组低通滤波
![c数组低通滤波](https://img.taocdn.com/s3/m/1fb20a99370cba1aa8114431b90d6c85ed3a8841.png)
c数组低通滤波C数组低通滤波是一种常用的信号处理方法,用于去除信号中高频噪声或频率成分,保留信号中的低频信息。
在实际应用中,低通滤波通常用于平滑信号或降低信号的频率。
在C语言中,实现低通滤波通常使用数字滤波器的方法。
数字滤波器是一种将输入信号进行加工处理,滤除不需要的频率成分,保留需要的频率成分的系统。
常用的数字滤波器包括FIR滤波器和IIR滤波器。
FIR(Finite Impulse Response)滤波器是一种具有有限冲激响应的数字滤波器,其滤波特性由滤波器的系数决定。
在C语言中,可以通过设计滤波器的系数,然后使用卷积运算来实现FIR滤波器。
FIR滤波器的特点是相对简单,易于实现,且稳定性好。
另一种常见的数字滤波器是IIR(Infinite Impulse Response)滤波器,它具有无限冲激响应,可以实现更为复杂的滤波特性。
IIR滤波器通常使用递归的方式实现,其特点是滤波器的输出不仅取决于输入信号,还取决于滤波器的输出。
在C语言中,可以通过差分方程的形式实现IIR滤波器。
在实际的应用中,设计滤波器的系数是低通滤波的关键。
常用的滤波器设计方法包括窗函数法、最小均方误差法等。
通过选择合适的滤波器设计方法和滤波器的阶数,可以实现满足信号处理需求的低通滤波器。
总的来说,C数组低通滤波是一种常见的信号处理方法,可以通过设计滤波器的系数和选择滤波器类型来实现对信号的滤波。
在实际应用中,需要根据信号的特点和滤波的要求选择合适的滤波器设计方法,以达到滤波效果的最佳化。
通过合理的滤波器设计和实现,可以有效地滤除信号中的噪声和不需要的频率成分,保留信号中的有效信息,从而提高信号的质量和准确性。
常用滤波算法
![常用滤波算法](https://img.taocdn.com/s3/m/11c2a6f27e192279168884868762caaedc33ba54.png)
常用滤波算法
1 常见的滤波算法
滤波是数字信号处理的一个重要组成部分,它主要被用于降低噪声,消除干扰,增强重要的信号,以及增加信号的分析能力等。
传统
的滤波方法主要有线性滤波法和非线性滤波法,现在主要用线性滤波,线性滤波有内核法和傅立叶变换法。
1.1 内核法
内核法是把信号看作是一个连续函数,利用数学定义的滤波器
(滤波器是一个数学定义的函数)对信号进行滤波处理,典型的滤波
器有高斯滤波和圆形滤波,是最常用的滤波方法。
1.2 傅立叶变换法
傅立叶变换法是把信号看作是一个复数信号,把信号转换到频率域,然后利用低通、带通、高通滤波等进行处理,优点是快速,缺点
是失真较大。
1.3 卷积滤波器
卷积滤波器包括非线性卷积滤波器和线性卷积滤波器,这种方法
直接给定滤波器的权重,然后对信号进行滤波处理,优点是对滤波的
幅度可控,缺点是计算量较大。
1.4 直接归纳滤波
直接归纳滤波法是一种基于模式识别的非线性滤波,用来识别信号中的异常值,例如极端值,然后对信号进行滤波处理,优点是效果好,缺点是容易局部收敛。
1.5 其他滤波方法
除了上述常用的滤波法,还有很多滤波方法,如熵编码滤波、加权组合滤波、逐段滤波、抗苹果滤波等,这些滤波方法都有自己的特点,可以根据实际情况选择合适的滤波方法来进行滤波处理。
结论
以上就是常用的滤波算法,每种滤波算法都有自己的特性和应用场景,需要根据实际情况选择最适合的滤波方法,提高滤波效果。
(完整版)11种通用的滤波算法
![(完整版)11种通用的滤波算法](https://img.taocdn.com/s3/m/07f0165f76eeaeaad1f3309f.png)
一.十一种通用滤波算法(转)1、限幅滤波法(又称程序判断滤波法)A、方法:根据经验判断,确定两次采样允许的最大偏差值(设为A)每次检测到新值时判断:如果本次值与上次值之差<=A,则本次值有效如果本次值与上次值之差>A,则本次值无效,放弃本次值,用上次值代替本次值B、优点:能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰C、缺点无法抑制那种周期性的干扰平滑度差2、中位值滤波法A、方法:连续采样N次(N取奇数)把N次采样值按大小排列取中间值为本次有效值B、优点:能有效克服因偶然因素引起的波动干扰对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果C、缺点:对流量、速度等快速变化的参数不宜3、算术平均滤波法A、方法:连续取N个采样值进行算术平均运算N值较大时:信号平滑度较高,但灵敏度较低N值较小时:信号平滑度较低,但灵敏度较高N值的选取:一般流量,N=12;压力:N=4B、优点:适用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波这样信号的特点是有一个平均值,信号在某一数值范围附近上下波动C、缺点:对于测量速度较慢或要求数据计算速度较快的实时控制不适用比较浪费RAM4、递推平均滤波法(又称滑动平均滤波法)A、方法:把连续取N个采样值看成一个队列队列的长度固定为N每次采样到一个新数据放入队尾,并扔掉原来队首的一次数据.(先进先出原则) 把队列中的N个数据进行算术平均运算,就可获得新的滤波结果N值的选取:流量,N=12;压力:N=4;液面,N=4~12;温度,N=1~4 B、优点:对周期性干扰有良好的抑制作用,平滑度高适用于高频振荡的系统C、缺点:灵敏度低对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差不易消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差不适用于脉冲干扰比较严重的场合比较浪费RAM5、中位值平均滤波法(又称防脉冲干扰平均滤波法)A、方法:相当于“中位值滤波法”+“算术平均滤波法”连续采样N个数据,去掉一个最大值和一个最小值然后计算N-2个数据的算术平均值N值的选取:3~14B、优点:融合了两种滤波法的优点对于偶然出现的脉冲性干扰,可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差C、缺点:测量速度较慢,和算术平均滤波法一样比较浪费RAM6、限幅平均滤波法A、方法:相当于“限幅滤波法”+“递推平均滤波法”每次采样到的新数据先进行限幅处理,再送入队列进行递推平均滤波处理B、优点:融合了两种滤波法的优点对于偶然出现的脉冲性干扰,可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差C、缺点:比较浪费RAM7、一阶滞后滤波法A、方法:取a=0~1本次滤波结果=(1-a)*本次采样值+a*上次滤波结果B、优点:对周期性干扰具有良好的抑制作用适用于波动频率较高的场合C、缺点:相位滞后,灵敏度低滞后程度取决于a值大小不能消除滤波频率高于采样频率的1/2的干扰信号8、加权递推平均滤波法A、方法:是对递推平均滤波法的改进,即不同时刻的数据加以不同的权通常是,越接近现时刻的数据,权取得越大。
数字信号处理课程设计之带阻滤波器汇总
![数字信号处理课程设计之带阻滤波器汇总](https://img.taocdn.com/s3/m/6773eee9bb4cf7ec4afed06b.png)
课程设计报告(2013-- 2014年度第一学期)名称: 数字信号处理题目:带阻FIR数字滤波器设计院系:动力系班级:测控11K2学号:学生姓名:指导教师:白康设计周数:一周成绩:日期:2014年01月13日《数字信号处理》课程设计任务书一、目的与要求能够运用本课程中学到的知识,设计基于窗口函数法的FIR 数字滤波器。
要求掌握数字信号处理的基本方法;FIR滤波器的设计步骤和方法;能够熟练采用C 语言或MATLAB语言进行计算机辅助设计和仿真验证设计内容的合理性。
二、主要内容1)掌握设计数字滤波器的基本步骤;2)重点掌握利用窗口函数法设计FIR数字滤波器的设计方法,不同窗函数对滤波器滤波性能的影响以及滤波器单位冲激响应长度对滤波器延时特性的影响;3)能够利用傅立叶变换在理论上分析滤波器的频率响应;4)掌握计算机C语言或MATLAB的编程技巧;三、进度计划序号设计(实验)内容完成时间备注1 熟悉利用窗口函数法设计FIR带2天阻滤波器的方法和步骤,针对具体题目进行设计2 编制程序2天3 调试,答辩1天四、设计(实验)成果要求设计报告五、考核方式答辩+平时表现学生姓名:指导教师:白康20014年1月13 日数字信号处理课程设计一、设计目的与要求能够运用本课程中学到的知识,设计基于窗口函数法的FIR 数字滤波器。
要求掌握数字信号处理的基本方法;FIR 滤波器的设计步骤和方法;能够熟练采用C 语言或MATLAB 语言进行计算机辅助设计和仿真验证设计内容的合理性。
二、正文 1.设计题目:采用窗口函数法设计一个带阻FIR 数字滤波器,要求设计的频率响应为⎪⎩⎪⎨⎧≤≤≤≤≤≤+≤≤-πωππωπωπωω5.03.0,05.0)(2.06.0,05.01)(05.01j j e H and e H 2.设计步骤(1)根据设计要求,确定FIR 滤波器的频率响应,包括截止频率、过渡带、阻带最小衰减:由设计题目可得知滤波器的通带0.6πωπ≤≤||通带宽度0.4π和0πω2.0||≤≤,通带宽度0.2π,过渡带πωπ3.0||2.0≤≤宽度0.1π和πωπ6.0||5.0≤≤,过渡带宽0.1π,阻带πωπ5.0||3.0≤≤宽度0.2π,阻带最小衰减为dB 2605.0lg 20=-)(。
FIR滤波器的DSP实现
![FIR滤波器的DSP实现](https://img.taocdn.com/s3/m/a9e039caf71fb7360b4c2e3f5727a5e9856a2737.png)
H(z) h(i)z i (7-2)
i0
● 如图7-10所示为横截型(又称直接型或卷积型)FIR数字滤波器的结构
图。
x(n) h(0)
Z-1 h(1)
Z-1 h(2)
Z-1 h(N-2)
图7-10 横截型FIR数字滤波器的结构图
h(N-1) y(n)
1 线性缓冲区法
● 线性缓冲区法又称延迟线法。其方法是:对于n=N的FIR滤波器,在数据存储器中开辟一个N单元 的缓冲区,存放最新的N个样本;滤波时从最老的样本开始,每读一个样本后,将此样本向下移 位;读完最后一个样本后,输入最新样本至缓冲区的顶部。
.set 1
KS
.set 256
;输入样本数据个数
COEF_FIR .sect "COEF_FIR"
;FIR滤波器系数
●N
.set
17
;FIR滤波器阶数
.word 0,158,264,-290,-1406,-951,3187,9287,12272
.word9287,3187,-951,-1406,-290,264,158,0
区的长度为N/2。缓冲区指针AR2指向New 缓冲区中最新的数据;AR3指向Old 缓冲区中最老的 数据,并在程序存储器中设置系数表,如图7-18所示。
2.(AR2)+(AR3)→AH(累加器A的高位) ● (AR2)-1→AR2,(AR3)-1→AR3 3.将累加器B清0,重复执行以下操作N/2次(i=0,1,2,3): ● (AH)×系数ai+(B)→B,系数指针(PAR)加1 ● (AR2)+(AR3)→AH,AR2 和AR3减1 ● 并保存或输出结果(结果在BH中)。
MAC
数字滤波器的基本结构
![数字滤波器的基本结构](https://img.taocdn.com/s3/m/d1c971c4cfc789eb162dc8bd.png)
图5-11 并联结构的一阶、二阶基本节结构
.
19
第5章 数字滤波器的基本结构
图5-12 三阶IIR滤波器的并联型结构
.
20
第5章 数字滤波器的基本结构
2.并联型结构的特点
并联型结构也可以用调整 1k ,2k 的办法单独调整 一对极点的位置,但对于零点的调整却不如级联型方 便,它不能单独调整零点的位置,而且当滤波器的阶 数较高时,部分分式展开比较麻烦。在运算误差方面, 由于各基本网络间的误差互不影响,没有误差积累, 因此比直接型和级联型误差稍小一点。当要求有准确 的传输零点时,采用级联型最合适。
k 1
M NN=一N阶1+2系N统2
当M<N时, Gk z k 0
二阶系统 共轭复数
延时加 权单元
k 0
M N
当M=N时,
Gk zk G0
k 0 .
(4-6)
17
第5章 数字滤波器的基本结构
以M=N时为例进行研究,将共轭复根部分,成对地 合并为二阶实系数的部分分式,此时H(z)可表示为
H (z) G 0k N 1 11 A c k kz 1k N 2 11 1 0 k kz 1 1 kz 2 1 kz 2
调整系数 1k , 2k 就能单独调整滤波器的第k对零点,对其
他零极点并无影响;同样,调整系数 1k ,2k 也只单独调整了 第k对极点,而不影响其它零极点。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,因而便
于调整滤波器的频率响应性能。
.
16
第5章 数字滤波器的基本结构
四、并联型结构(※)
H(z)(1zN)N 1N k 0 11H W (N kk)z1
r时间序列滤波
![r时间序列滤波](https://img.taocdn.com/s3/m/16ac60f31b37f111f18583d049649b6649d7095b.png)
r时间序列滤波
在R语言中,时间序列滤波是一种常用的数据处理技术,用于从时间序列数据中提取有用的信息或去除不需要的成分。
在R中,可以使用不同的滤波器来实现这一目标。
1.HP滤波器:Hodrick-Prescott滤波器是一种常用的时间序列滤波方法,用于将时间序列分解为
趋势和周期性分量。
在R中,可以使用mFilter包中的hpfilter函数来实现HP滤波。
该函数需要输入时间序列数据和平滑参数,通常平滑参数的值设置为1600。
2.BK滤波器:Baxter-King滤波器是另一种常用的时间序列滤波方法,与HP滤波器类似,但可以
从时间序列中去除噪声,从而对周期分量进行平滑估计。
在R中,mFilter包也提供了bkfilter函数来实现BK滤波。
该函数需要输入时间序列数据、周期数量的下限和上限、假定周期发生的时间点以及平滑因子。
3.小波滤波器:Yogo(2008)提出使用小波滤波器从时间序列数据中提取商业周期。
小波滤波器
不仅可以提取序列的趋势、周期和噪声,还可以更具体地说明周期发生的周期。
在R中,可以使用wavelets 包来实现小波滤波。
除了上述提到的滤波器外,还有其他一些滤波器和方法可用于R中的时间序列滤波,如移动平均滤波器、指数平滑滤波器等。
选择哪种滤波器取决于具体的数据特征和分析需求。
需要注意的是,在使用滤波器对时间序列数据进行处理时,应谨慎选择滤波器的类型和参数,以避免过度拟合或信息丢失的问题。
此外,还应对滤波后的结果进行合理的解释和验证,以确保分析结果的准确性和可靠性。
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对于纯滞后时间常数较小,采样周期较长,变化缓慢的信号
不能迅速反应系统当前所受干扰的严重程度,滤波效果差
9、消抖滤波法
A、方法:
设置一个滤波计数器
将每次采样值与当前有效值比较:
如果采样值=当前有效值,则计数器清零
如果采样值<>当前有效值,则计数器+1,并判断计数器是否>=上限N(溢出)
对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果
C、缺点:
对流量、速度等快速变化的参数不宜
3、算术平均滤波法
A、方法:
连续取N个采样值进行算术平均运算
N值较大时:信号平滑度较高,但灵敏度较低
N值较小时:信号平滑度较低,但灵敏度较高
N值的选取:一般流量,N=12;压力:N=4
B、优点:
return (100-a)*value + a*new_value;
}
8、加权递推平均滤波法
/* coe数组为加权系数表,存在程序存储区。*/
#define N 12
char code coe[N] = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12};
char code sum_coe = 1+2+3+4+5+6+7+8+9+10+11+12;
适用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波
这样信号的特点是有一个平均值,信号在某一数值范围附近上下波动
C、缺点:
对于测量速度较慢或要求数据计算速度较快的实时控制不适用
比较浪费RAM
4、递推平均滤波法(又称滑动平均滤波法)
A、方法:
把连续取N个采样值看成一个队列
队列的长度固定为N
每次采样到一个新数据放入队尾,并扔掉原来队首的一次数据.(先进先出原则)
}
6、限幅平均滤波法
/*
*/
略 参考子程序1、3
7、一阶滞后滤波法
/* 为加快程序处理速度假定基数为100,a=0~100 */
#define a 50
char value;
char filter()
{
char new_value;
new_value = get_ad();
{
temp = value_buf;
value_buf = value_buf[i+1];
value_buf[i+1] = temp;
}
}
}
for(count=1;count<N-1;count++)
sum += value[count];
return (char)(sum/(N-2));
/*
*/
#define N 12
char value_buf[N];
char i=0;
char filter()
{
char count;
int sum=0;
value_buf[i++] = get_ad();
if ( i == N ) i = 0;
for ( count=0;count<N,count++)
C、缺点:
测量速度较慢,和
算术平均滤波法一样
比较浪费RAM
6、限幅平均滤波法
A、方法:
相当于“限幅滤波法”+“递推平均滤波法”
每次采样到的新数据先进行限幅处理,
再送入队列进行递推平均滤波处理
B、优点:
融合了两种滤
波法的优点
把队列中的N个数据进行算术平均运算,就可获得新的滤波结果
N值的选取:流量,N=12;压力:N=4;液面,N=4~12;温度,N=1~4
B、优点:
对周期性干扰有良好的抑制作用,平滑度高
适用于高频振荡的系统
C、缺点:
灵敏度低
对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差
不易消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差
11、IIR滤波例子
int BandpassFilter4(int InputAD4)
{
int ReturnValue;
int ii;
RESLO=0;
RESHI=0;
MACS=*PdelIn;
OP2=1068; //FilterCoeff4[4];
MACS=*(PdelIn+1);
/*
*/
#define N 12
char filter()
{
int sum = 0;
for ( count=0;count<N;count++)
{
sum + = get_ad();
delay();
}
return (char)(sum/N);
}
4、递推平均滤波法(又称滑动平均滤波法)
while (value !=new_value);
{
count++;
if (count>=N) return new_value;
delay();
new_value = get_ad();
}
return value;
}
10、限幅消抖滤波法
/*
*/
略 参考子程序1、9
{
if ( value_buf>value_buf[i+1] )
{
temp = value_buf;
value_buf = value_buf[i+1];
value_buf[i+1] = temp;
}
}
}
return value_buf[(N-1)/2];
}
3、算术平均滤波法
如果计数器溢出,则将本次值替换当前有效值,并清计数器
B、优点:
对于变化缓慢的被测参数有较好的滤波效果,
可避免在临界值附近控制器的反复开/关跳动或显示器上数值抖动
C、缺点:
对于快速变化的参数不宜
如果在计数器溢出的那一次采样到的值恰好是干扰值,则会将干扰值当作有效值导入系统
10、限幅消抖滤波法
对于偶然出现的脉冲性干扰,可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差
C、缺点:
比较浪费RAM
7、一阶滞后滤波法
A、方法:
取a=0~1
本次滤波结果=(1-a)*本次采样值+a*上次滤波结果
B、优点:
对周期性干扰具有良好的抑制作用
适用于波动频率较高的场合
C、缺点:
相位滞后,灵敏度低
滞后程度取决于a值大小
1、限副滤波
/* A值可根据实际情况调整
value为有效值,new_value为当前采样值
滤波程序返回有效的实际值 */
#define A 10
char value;
char filter()
{
char new_value;
new_value = get_ad();
if ( ( new_value - value > A ) || ( value - new_value > A )
不适用于脉冲干扰比较严重的场合
比较浪费RAM
5、中位值平均滤波法(又称防脉冲干扰平均滤波法)
A、方法:
相当于“中位值滤波法”+“算术平均滤波法”
连续采样N个数据,去掉一个最大值和一个最小值
然后计算N-2个数据的算术平均值
N值的选取:3~14
B、优点:
融合了两种滤波法的优点
对于偶然出现的脉冲性干扰,可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差
B. 优点:高通,低通,带通,带阻任意。设计简单(用matlab)
C. 缺点:运算量大。
//----------------------
-----------------------------------------------
软件滤波的C程序样例
10种软件滤波方法的示例程序
假定从8位AD中读取数据(如果是更高位的AD可定义数据类型为int),子程序为get_ad();
sum += value_buf[count]*coe[count];
return (char)(sum/sum_coe);
}
9、消抖滤波法
#define N 12
char filter()
{
char count=0;
char new_value;
new_value = get_ad();
11种经典软件滤波的原理和实现
1、限幅滤波法(又称程序判断滤波法)
A、方法:
根据经验判断,确定两次采样允许的最大偏差值(设为A)
每次检测到新值时判断:
如果本次值与上次值之差<=A,则本次值有效
return value;
return new_value;
}
2、中位值
滤波法
/* N值可根据实际情况调整
排序采用冒泡法*/
#define N 11
char filter()
{
MACS=*PdelOu;