IIR数字滤波器的原理及设计精品PPT课件
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=0附近以及 很大时幅频特性都接近理想情况,而且在 这两处曲线趋于平坦,因此B型特性又叫做最平坦特性。
2. 3db带宽
由(6.4)式可知,当Ω=Ωc 时,| Ha ( j)|2 =
1 2
,而
10 log10
|
Ha(
jc )
|2
10 log10
1 2
3db
因此截止频率又叫做3db带宽或者半功率点。
图6.1 Butterworth低通滤波器的平方幅度特性
3. N的影响
在通带内,0<(Ω/Ωc)<1,故N越大, | Ha ( j)|2 随增大
而下降越慢;
在阻带内,(Ω/Ωc)>1,故N越大,| Ha ( j)|2随增大而下
降越快。
因此,N越大,B型滤波器的幅频特性越接近理想的矩形 形状;而不同的N所对应的特性曲线都经过Ωc 处的半功 率点。离Ωc越近,幅频特性与理想特性相差越大。
图6.1中用虚线画出的矩形表示一个理想的模拟低通滤波 器的指标,是以平方幅度特性|Ha(jΩ)|2来给出的。
Ωc 是截止频率,当0≤Ω<Ωc时,|Ha(jΩ)|2 =1,是通带; 当Ω>Ωc时,|Ha(jΩ)|2 =0,是阻带。图6.1中的实的曲线 表示一个实际的模拟低通滤波器的平方幅度特性,我们的 设计工作就是要用近似特性来尽可能地逼近理想特性。 通常采用的典型逼近有Butterworth逼近、 Chebyshev逼 近和Cauer逼近(也叫椭圆逼近〕。
6.2.1.2 由得到Ha(s), B型滤波器的极点
由于Ha(s)是s的实系数有理函
数,故有:H
* a
(s)
Ha
(s*
),
令s=jΩ,
则有:H
* a
(
j)
Ha ( j) ,
而
|Ha
( j)|2
Ha
(
j)H
* a
( j)
Ha
( j)Ha
(
j)
(6.5)
由(6.4)式和(6.5)式有:Ha (j)Ha (j)
简单而严格的设计公式,而且设计参数已图表化,设计起
来方便准确。
而数字滤波器就其滤波功能而言与模拟滤波器是相同的, 因此,完全可以借助于模拟滤波器的理论和设计方法来设 计数字滤波器。在IIR数字滤波器的设计中,较多地采用 了这种方法。
3. 用优化技术设计
系统函数H(z)的系数、或者零极点、等参数,可以采
用最优化设计方法来确定。最优化设计法的第一步是要选
择一种误差判别准则,用来计算误差和误差梯度等。
第二步是最优化过程,这个过程的开始是赋予所设计的参 数一组初值,以后就是一次次地改变这组参数,并一次次 计算H(z)的特性与所要求的滤波器的特性之间的误差,当 此误差达到最小值时,所得到的这组参数即为最优参数, 设计过程也就到此完成。
6.2.1 Butterworth低通滤波特性的逼近
对于Butterworth滤波器有:
| Ha ( j)|2
1
[1
(
c
)
2
N
]
(6.4)
满足此平方幅度特性的滤波器又叫做B型滤波器。这里N
为正整数,为B 型滤波器的阶次,为截止频率。
6.2.1.1 B型滤波特性 1. 最平坦函数 B型滤波器的幅频特性是随增大而单调下降的。在
部分是与数字滤波器的设计有关的。本节要讨论的是,在 已知模拟低通滤波器技术指标的情况下,如何设计其系统 函数Ha(s),使其逼近所要求的技术指标。
模拟系统的频率响应Ha(jΩ)是冲激响应ha(t)的傅里叶变 换,Ha(jΩ)的模表征系统的幅频特性,下面要讨论如何 根据幅频特性指标来设计系统函数。
这种方法能够精确地设计许多复杂的滤波器,但是往往计 算很复杂,需要进行大量的迭代运算,故必须借助于计算 机 , 因 而 优 化 设 计 又 叫 做 IIR 滤 波 器 的 计 算 机 辅 助 设 计 (CAD)。
第一种方法的算法简单、设计粗糙,在这里不具体讨论了; 第三种方法所涉及的内容很多,并且需要最优化理论作为 基础,因此在本章中只能作简要介绍;本章将着重讨论用 得最多的第二种方法。
达到简单的性能要求。所谓累试,就是当特性尚未达到要
求时,通过多次改变零极点的位置来达到要求。当然这种
方法只适用于简单的、对性能要求不高的滤波器的设计。
2. 借助于模拟滤波器的理论和设计方法来设计数字滤波器
模拟滤波器的逼近和综合理论已经发展得相当成熟,
产生了许多效率很高的设计方法,很多常用滤波器不仅有
1 [1
(
c
)
2
N
]
1
[1
(
j jc
)
2
N
]
用
s
代
替
H a (上s)H a (式s)
1中
[1
(
s jc
)的2 N
]
j:
(6.6)
图 6.2 阶次N对B型特性的影响
(6.6)式的极点为:s p jc (1)1/(2N ) jc p p=0,1,…,2N-1
i0
i 1
于是得到IIR数字滤波器的系统函数:
M
H (z) Y (z)
ai z i
i0
X (z)
N
1 bi z i
i 1
(6.2)
6.1.2 IIR 数字滤波器的设计方法
对(6.2)式的有理函数的分子、分母多项式进行因式分解,
可以得到:
ຫໍສະໝຸດ Baidu
M
M
ai z i
(1 ci z 1 )
H (z)
第6章 IIR数字滤波器的原理及设计
6.1 概述
6.1.1 IIR 数字滤波器的差分方程和系统函数
我们已经知道IIR数字滤波器是一类递归型的线性时不变
因果系统,其差分方程可以写为:
M
N
y(n) ai x(n i) bi y(n i)
i0
i 1
(6.1)
M
N
进行z变换,可得: Y (z) ai z i X (z) bi z iY (z)
i0 N
a0
i 1 N
(6.3)
1 bi z i
(1 di z 1 )
i 1
i 1
其中ci 为零点而di为极点。H(z)的设计就是要确定系数、
或者零极点、,以使滤波器满足给定的性能指标。一般有
三种方法。
1. 零极点位置累试法
IIR系统函数在单位圆内的极点处出现峰值、在零点
处出现谷值, 因此可以根据此特点来设置H(z)的零极点以
6.1.3 借助于模拟滤波器的理论和方法的设计原理 利用模拟滤波器来设计数字滤波器,要先根据滤波器的性
能指标设计出相应的模拟滤波器的系统函数Ha(s),然后 由Ha(s)经变换而得到所需要的数字滤波器的系统函数 H(z)。常用的变换方法有冲激响应不变法和双线性变换法。
6.2 模拟低通滤波特性的逼近 模拟滤波器的设计包括逼近和综合两大部分,其中逼近
2. 3db带宽
由(6.4)式可知,当Ω=Ωc 时,| Ha ( j)|2 =
1 2
,而
10 log10
|
Ha(
jc )
|2
10 log10
1 2
3db
因此截止频率又叫做3db带宽或者半功率点。
图6.1 Butterworth低通滤波器的平方幅度特性
3. N的影响
在通带内,0<(Ω/Ωc)<1,故N越大, | Ha ( j)|2 随增大
而下降越慢;
在阻带内,(Ω/Ωc)>1,故N越大,| Ha ( j)|2随增大而下
降越快。
因此,N越大,B型滤波器的幅频特性越接近理想的矩形 形状;而不同的N所对应的特性曲线都经过Ωc 处的半功 率点。离Ωc越近,幅频特性与理想特性相差越大。
图6.1中用虚线画出的矩形表示一个理想的模拟低通滤波 器的指标,是以平方幅度特性|Ha(jΩ)|2来给出的。
Ωc 是截止频率,当0≤Ω<Ωc时,|Ha(jΩ)|2 =1,是通带; 当Ω>Ωc时,|Ha(jΩ)|2 =0,是阻带。图6.1中的实的曲线 表示一个实际的模拟低通滤波器的平方幅度特性,我们的 设计工作就是要用近似特性来尽可能地逼近理想特性。 通常采用的典型逼近有Butterworth逼近、 Chebyshev逼 近和Cauer逼近(也叫椭圆逼近〕。
6.2.1.2 由得到Ha(s), B型滤波器的极点
由于Ha(s)是s的实系数有理函
数,故有:H
* a
(s)
Ha
(s*
),
令s=jΩ,
则有:H
* a
(
j)
Ha ( j) ,
而
|Ha
( j)|2
Ha
(
j)H
* a
( j)
Ha
( j)Ha
(
j)
(6.5)
由(6.4)式和(6.5)式有:Ha (j)Ha (j)
简单而严格的设计公式,而且设计参数已图表化,设计起
来方便准确。
而数字滤波器就其滤波功能而言与模拟滤波器是相同的, 因此,完全可以借助于模拟滤波器的理论和设计方法来设 计数字滤波器。在IIR数字滤波器的设计中,较多地采用 了这种方法。
3. 用优化技术设计
系统函数H(z)的系数、或者零极点、等参数,可以采
用最优化设计方法来确定。最优化设计法的第一步是要选
择一种误差判别准则,用来计算误差和误差梯度等。
第二步是最优化过程,这个过程的开始是赋予所设计的参 数一组初值,以后就是一次次地改变这组参数,并一次次 计算H(z)的特性与所要求的滤波器的特性之间的误差,当 此误差达到最小值时,所得到的这组参数即为最优参数, 设计过程也就到此完成。
6.2.1 Butterworth低通滤波特性的逼近
对于Butterworth滤波器有:
| Ha ( j)|2
1
[1
(
c
)
2
N
]
(6.4)
满足此平方幅度特性的滤波器又叫做B型滤波器。这里N
为正整数,为B 型滤波器的阶次,为截止频率。
6.2.1.1 B型滤波特性 1. 最平坦函数 B型滤波器的幅频特性是随增大而单调下降的。在
部分是与数字滤波器的设计有关的。本节要讨论的是,在 已知模拟低通滤波器技术指标的情况下,如何设计其系统 函数Ha(s),使其逼近所要求的技术指标。
模拟系统的频率响应Ha(jΩ)是冲激响应ha(t)的傅里叶变 换,Ha(jΩ)的模表征系统的幅频特性,下面要讨论如何 根据幅频特性指标来设计系统函数。
这种方法能够精确地设计许多复杂的滤波器,但是往往计 算很复杂,需要进行大量的迭代运算,故必须借助于计算 机 , 因 而 优 化 设 计 又 叫 做 IIR 滤 波 器 的 计 算 机 辅 助 设 计 (CAD)。
第一种方法的算法简单、设计粗糙,在这里不具体讨论了; 第三种方法所涉及的内容很多,并且需要最优化理论作为 基础,因此在本章中只能作简要介绍;本章将着重讨论用 得最多的第二种方法。
达到简单的性能要求。所谓累试,就是当特性尚未达到要
求时,通过多次改变零极点的位置来达到要求。当然这种
方法只适用于简单的、对性能要求不高的滤波器的设计。
2. 借助于模拟滤波器的理论和设计方法来设计数字滤波器
模拟滤波器的逼近和综合理论已经发展得相当成熟,
产生了许多效率很高的设计方法,很多常用滤波器不仅有
1 [1
(
c
)
2
N
]
1
[1
(
j jc
)
2
N
]
用
s
代
替
H a (上s)H a (式s)
1中
[1
(
s jc
)的2 N
]
j:
(6.6)
图 6.2 阶次N对B型特性的影响
(6.6)式的极点为:s p jc (1)1/(2N ) jc p p=0,1,…,2N-1
i0
i 1
于是得到IIR数字滤波器的系统函数:
M
H (z) Y (z)
ai z i
i0
X (z)
N
1 bi z i
i 1
(6.2)
6.1.2 IIR 数字滤波器的设计方法
对(6.2)式的有理函数的分子、分母多项式进行因式分解,
可以得到:
ຫໍສະໝຸດ Baidu
M
M
ai z i
(1 ci z 1 )
H (z)
第6章 IIR数字滤波器的原理及设计
6.1 概述
6.1.1 IIR 数字滤波器的差分方程和系统函数
我们已经知道IIR数字滤波器是一类递归型的线性时不变
因果系统,其差分方程可以写为:
M
N
y(n) ai x(n i) bi y(n i)
i0
i 1
(6.1)
M
N
进行z变换,可得: Y (z) ai z i X (z) bi z iY (z)
i0 N
a0
i 1 N
(6.3)
1 bi z i
(1 di z 1 )
i 1
i 1
其中ci 为零点而di为极点。H(z)的设计就是要确定系数、
或者零极点、,以使滤波器满足给定的性能指标。一般有
三种方法。
1. 零极点位置累试法
IIR系统函数在单位圆内的极点处出现峰值、在零点
处出现谷值, 因此可以根据此特点来设置H(z)的零极点以
6.1.3 借助于模拟滤波器的理论和方法的设计原理 利用模拟滤波器来设计数字滤波器,要先根据滤波器的性
能指标设计出相应的模拟滤波器的系统函数Ha(s),然后 由Ha(s)经变换而得到所需要的数字滤波器的系统函数 H(z)。常用的变换方法有冲激响应不变法和双线性变换法。
6.2 模拟低通滤波特性的逼近 模拟滤波器的设计包括逼近和综合两大部分,其中逼近