经典数字滤波器
十种常用的数字滤波器（值得收藏）
十种常用的数字滤波器（值得收藏）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<>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=1~4B、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。
数字滤波器概念及设计
数字滤波器概念及设计数字滤波器概念及设计•数字滤波器分类•滤波器相关函数•常见滤波器•o平均滤波器o平滑滤波器o限幅滤波器o中值滤波器数字滤波器(digital filter)是一个离散时间系统，通常按照预定的算法，将输入的离散时间信号或数字信号转化为所要求的离散时间或数值信号，相对于模拟滤波器而言，数字滤波器具有精度高、可靠性高、灵活性好、可程序控制调试的优点。
数字滤波器分类滤波器可以分为经典滤波器和现代滤波器两类经典滤波器：经典滤波器（classical filter),其原理是假定期望信号和噪声各占不同频段，滤波后去除噪声频段的信号，保留期望频段的信号。
•按频率分类：•(1)低通滤波器：low-pass filter•(2)高通滤波器：high-pass filter•(3)带通滤波器：band-pass filter•(4)带阻滤波器：band-stop filter•(5)全通滤波器：all-pass filter•按单位冲击响应特性分类：•(1)无限冲击响应滤波器:infinite impulse respance•(2)有限冲击响应滤波器：finite impulse respance•其中有限冲击响应滤波器可以参考FIR数字滤波器,该文介绍了有限冲击响应滤波器的设计方法，和代码实现。
•现代滤波器：•现代滤波器又称为统计最优滤波器(statistical optimal filter),与经典滤波器不同，统计最优滤波器是依据某些统计最优规则，从带噪声的测试信号中对由用信号或信号参数进行估计。
•（1）维纳滤波器：Wiener filter•（2）卡尔曼滤波器：Kalman filter•（3）自适应滤波器：adaptive filter•现代滤波器中，卡尔曼滤波器比较常见，其公式推导和实现方法可以参考卡尔曼滤波原理介绍及算法实现,该文介绍了详细的推导公式和代码实现。
滤波器相关函数当ak全为0时，滤波器称为有限冲击响应滤波器，当不全为0时，称为无限冲击响应滤波器。
数字信号处理中的滤波算法比较
数字信号处理中的滤波算法比较数字信号处理在现代通讯、音频、图像领域被广泛应用，而滤波技术则是数字信号处理中最核心和关键的技术之一。
随着新一代数字信号处理技术的发展，各种高效、高精度的数字滤波算法层出不穷，其中经典的滤波算法有FIR滤波器和IIR 滤波器。
下面将对它们进行比较分析。
一、FIR滤波器FIR滤波器是一种实现数字滤波的常用方法，它采用有限长冲激响应技术进行滤波。
FIR滤波器的主要特点是线性相位和稳定性。
在实际应用中，FIR滤波器常用于低通滤波、高通滤波和带通滤波。
优点：1. 稳定性好。
FIR滤波器没有反馈环，不存在极点，可以保证系统的稳定性。
2. 线性相位。
FIR滤波器的相位响应是线性的，可达到非常严格的线性相位要求。
3. 不会引起振荡。
FIR滤波器的频率响应是光滑的，不会引起振荡。
缺点：1. 会引入延迟。
由于FIR滤波器的冲击响应是有限长的，所以它的输出需要等待整个冲击响应的结束，这就会引入一定的延迟时间，造成信号的延迟。
2. 对于大的滤波器阶数，计算量较大。
二、IIR滤波器IIR滤波器是一种有反馈的数字滤波器，在数字信号处理中得到广泛的应用。
IIR滤波器可以是无限长冲激响应（IIR）或者是有限长冲激响应（FIR）滤波器。
IIR滤波器在实际应用中，可以用于数字滤波、频率分析、系统建模等。
优点：1. 滤波器阶数较低。
IIR滤波器可以用较低的阶数实现同等的滤波效果。
2. 频率响应的切变特性好。
IIR滤波器的特性函数是有极点和零点的，这些极点和零点的位置可以调整滤波器的频率响应，进而控制滤波器的切变特性。
3. 运算速度快。
由于IIR滤波器的计算形式简单，所以在数字信号处理中的运算速度通常比FIR滤波器快。
缺点：1. 稳定性问题。
由于IIR滤波器采用了反馈结构，存在稳定性问题，当滤波器的极点分布位置不合适时，就容易产生不稳定的结果。
2. 失真问题。
与FIR滤波器不同，IIR滤波器的输出会被反馈到滤波器的输入端，这就可能导致失真问题。
iir数字滤波器处理实际案例
IIR数字滤波器处理实际案例I.概述数字信号处理作为一门重要的学科，其在工程领域中得到了广泛的应用。
数字滤波器作为数字信号处理的重要工具，常常用于对信号进行去噪、滤波等处理。
本文将以IIR数字滤波器处理实际案例为主题，探讨IIR数字滤波器的原理、应用以及实际案例分析。
II.IIR数字滤波器原理1. IIR数字滤波器概述IIR数字滤波器（Infinite Impulse Response）是一种常见的数字滤波器，其基本原理是根据输入信号的当前值和过去的输出值计算当前的输出值。
IIR数字滤波器具有反馈，可以实现很复杂的频率响应。
2. IIR数字滤波器结构IIR数字滤波器通常由系统函数和差分方程两部分组成。
系统函数是用来描述滤波器的频率响应特性，而差分方程则是描述滤波器的输入输出关系。
常见的IIR数字滤波器包括Butterworth、Chebyshev等。
III.IIR数字滤波器应用1. 语音信号处理在语音信号处理中，常常需要对信号进行降噪、滤波等处理。
IIR数字滤波器可以很好地满足这一需求，对语音信号进行有效处理。
2. 生物医学信号处理生物医学信号通常包含多种噪声和干扰，需要进行滤波处理以提取有效信息。
IIR数字滤波器在心电图、脑电图等生物医学信号处理中有着广泛的应用。
IV.IIR数字滤波器实际案例分析以一种生物医学信号处理为例，对IIR数字滤波器进行实际案例分析。
1.问题描述假设有一组心电图信号，该信号包含多种噪声和干扰，需要对其进行滤波处理，以提取有效的心电信号。
2.解决方案针对该问题，可以采用Butterworth低通滤波器进行处理。
利用Matlab等工具，设计并实现Butterworth低通滤波器，对心电图信号进行滤波处理。
3.实验结果经过Butterworth低通滤波器处理后，心电图信号的噪声和干扰得到了有效抑制，同时保留了有效的心电信号，达到了预期的滤波效果。
V.总结IIR数字滤波器作为数字信号处理领域中的重要工具，具有着广泛的应用前景。
《数字滤波器概述》PPT课件
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。
第一节 数字滤波器概述
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。
1
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；
13
➢ 滤波器的基本特性（如有限长冲激响应FIR与无限 长冲激响应IIR）决定了结构上有不同的特点。
➢ 不同结构所需的存储单元及乘法次数不同，前者影 响复杂性，后者影响运算速度。
➢ 有限精度（有限字长）实现情况下，不同运算结构 的误差及稳定性不同。
➢ 好的滤波器结构应该易于控制滤波器性能，适合于 模块化实现，便于时分复用。
2、高通滤波器（HPAF/HPDF)
(High pass analog filter / High pass digital filter)
3、带通滤波器（BPAF/BPDF)
(Bandpass analog filter / Bandpass digital filter)
4、带阻滤波器（BSAF/BSDF)
相加
方框图表示法
乘常数
a
延时
z-1
信号流图表示法
第5章数字滤波器的基本概念
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
数字滤波器原理
4.2经典数字滤波器原理数字滤波是数字信号分析中最重要的组成部分之一，与模拟滤波相比，它具有精度和稳定性高、系统函数容易改变、灵活性强、便于大规模集成和可实现多维滤波等优点。
在信号的过滤、检测和参数的估计等方面，经典数字滤波器是使用最广泛的一种线性系统。
数字滤波器的作用是利用离散时间系统的特性对输入信号波形(或频谱)进行加工处理，或者说利用数字方法按预定的要求对信号进行变换。
4.2.1数字滤波器的概念若滤波器的输入、输出都是离散时间信号，那么该滤波器的单位冲激响应h(n)也必然是离散的，这种滤波器称为数字滤波器。
当用硬件实现一个DF时，所需的元件是乘法器、延时器和相加器；而用MATLAB软件实现时，它仅仅需要线性卷积程序就可以实现。
众所周知，模拟滤波器(Analog Filter，AF)只能用硬件来实现，其元件有电阻R，电感L，电容C及运算放大器等。
因此，DF的实现要比AF容易得多，并且更容易获得较理想的滤波性能。
数字滤波器的作用是对输入信号进行滤波，就如同信号通过系统一样。
对于线性时不变系统，其时域输入输出关系是：(4-1)若y(n)、x(n)的傅里叶变化存在，则输入输出的频域关系是：(4-2)当输入信号x(n)通过滤波器h(n)后，其输出y(n)中不再含有的频率成分，仅使的信号成分通过，其中是滤波器的转折频率。
4.2.2经典数字滤波器的分类经典数字滤波器按照单位取样响应h(n)的时域特性可分为无限冲激响应(IIR，I nfinite Impulse Response)系统和有限冲激响应(FIR，Finite Impulse Respo nse)系统。
如果单位取样响应是时宽无限的h(n)，则称之为IIR系统；而如果单位取样响应是时宽有限的h(n)，，则称之为FIR系统。
数字滤波器按照实现的方法和结构形式分为递归型或非递归型两类。
递归型数字滤波器的当前输出y(n)是输入x(n)的当前值和以前各输入值x(n)，x(n–1)，….，及以前各输出值y(n)，y(n–1)，….的函数。
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数字滤波器是现在电视中常用的电路元件之一。
数字滤波器(digital filter)是由数字乘法器、加法器和延时单元组成的一种装置。
其功能是对输入离散信号的数字代码进行运算处理，以达到改变信号频谱的目的。
由于电子计算机技术和大规模集成电路的发展，数字滤波器已可用计算机软件实现，也可用大规模集成数字硬件实时实现。
数字滤波器是一个离散时间系统（按预定的算法，将输入离散时间信号转换为所要求的输出离散时间信号的特定功能装置）。
应用数字滤波器处理模拟信号时，首先须对输入模拟信号进行限带、抽样和模数转换。
数字滤波器输入信号的抽样率应大于被处理信号带宽的两倍，其频率响应具有以抽样频率为间隔的周期重复特性，且以折叠频率即1／2抽样频率点呈镜像对称。
为得到模拟信号，数字滤波器处理的输出数字信号须经数模转换、平滑。
数字滤波器具有高精度、高可靠性、可程控改变特性或复用、便于集成等优点。
数字滤波器在语言信号处理、图像信号处理、医学生物信号处理以及其他应用领域都得到了广泛应用。
数字滤波器有低通、高通、带通、带阻和全通等类型。
它可以是时不变的或时变的、因果的或非因果的、线性的或非线性的。
应用最广的是线性、时不变数字滤波器.
阶数越高，截止频率等参数越精确，但是电路结构也越复杂。
简单说比如你的截止频率是100HZ，你只有2阶的话可能实际的截止平率是95-1000HZ，衰减比较慢，但如果是20阶的话，可能截止
频率就变成了95-105HZ，衰减很快。
但是阶数上升，实际电路的结构就会非常的复杂，浪费资源。
先听我慢慢说啊，先说傅里叶变换，然后再说滤波器，就懂了。
周期信号可以用一系列的不同频率不同幅度的正弦信号表示出来，就是傅里叶级数。
而非周期信号亦可以，比如门信号，它的傅氏变换是抽样信号，意思就是，它可以用的一系列不同频率的正弦信号表示，比如有：频率为0.1Hz幅度为2的正弦，频率为0.2Hz幅度为1的正弦，频率为0.25幅度为a的正弦……这些无数个的所谓的“频率为某Hz幅度为某”的正弦波叠加之后，就成了门信号。
从门信号的频谱图可看出：用来表示门信号的一系列频率连续的无数个的正弦波幅度是不同的，甚至有些是0 。
尤其频率越高的正弦波，它们的幅度普遍很小，因为这些频率成分是表示细节（门信号的棱角）的。
另一方面，低频成分显示的是门信号的轮廓。
下面可以说滤波器了：假设将门信号经过低通滤波器，把高频分量滤掉，也就是说，没有高频正弦信号的表示，门信号的棱角就被削掉了。
如果门信号通过高通滤波器，那么低频信号就被滤掉，变为零，只剩高频分量，那么就没有基本轮廓了，就乱糟糟的了。
再比如：正弦信号的频谱就是一个冲击，也就是说，只由一种频率构成。
如果通过适当的带通滤波器（通带频率包含此正弦信号的频率）那就能毫无损失的通过；如果通过一个通带范围不包含此正弦频率的带通滤波器，那就会彻底把这个频率滤掉，出来的信号就是恒为零。
总的来讲，高通滤波器只能通过某个频率以上的信号。
低通则只能通过某频率以下的那些信号（或者叫频率分量也行）。
带通滤波器只能通过频率在通带范围内的那些频率分量。