基于谐波小波的梳状滤波器设计及应用
梳状滤波器设计
350
400
450
500
测 试 信 号 +50hz谐 波 干 扰 20 10 0 -10 -20
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1 1.2 t/s 测 试 信 号 +50hz谐 波 干 扰 滤 波 后
1.4
1.6
1.8
2
20 10 0 -10 -20
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1 1.2 t/s 测 试 信 号 +50hz谐 波 干 扰 频 谱
梳状滤波器设计设计原理
• 设计一梳状滤波器，要求去除信号中的50hz及其 倍频干扰。
• 系统函数 • • • •
1 zN h( z ) N 1 az
N-----滤波器阶次； N=Fs/50; Fs-----采样频率（hz); a------0~1常数；
a=0.5
梳状滤波器幅频曲线 1.5 a=0.5 1
1.4
1.6
1.8
2
6
00
150
250 300 f/hz 测 试 信 号 +50hz谐 波 干 扰 滤 波 后 频 谱
200
350
400
450
500
6
4
2
0
0
50
100
150
200
250 f/hz
300
350
400
450
500
•
a取值的影响：
• (1)a增大，滤波器频响曲线平坦，对其他频 率信号影响小，但滤波效果变差，a=1时全 通。 • (2)a减小，滤波器频响曲线不平坦，对其他 频率信号影响大，但滤波效果变好。
梳状滤波器的主要应用
梳状滤波器的主要应用梳状滤波器是一种常见的信号处理工具，主要用于信号的频域处理和滤波。
它的设计灵感来源于梳子的排齿结构，具有一系列截止频率的特点，因此在各个领域都有广泛的应用。
1. 信号陷波梳状滤波器在信号处理中常被用于实现信号的陷波功能。
当需要在信号的频谱中去除特定频率的干扰或噪声时，可以设计梳状滤波器以在该频率附近形成“陷波”，从而抑制对应频率的信号成分。
这种应用在通信系统中尤为常见，可以有效消除干扰频率对通信质量的影响。
2. 频率选择性滤波梳状滤波器还可用于实现频率选择性滤波，即选择性地通过或抑制信号的特定频率成分。
通过调节梳状滤波器的参数，可以实现对不同频段信号的滤波控制，例如在无线通信系统中用于选择特定频段的信号进行解调或解调等应用。
3. 频率倍频与分频另一个常见的应用是利用梳状滤波器实现频率的倍频和分频。
当需要将信号的频率进行倍增或减少时，可以设计合适的梳状滤波器结构，通过其特定的频率响应特性来实现信号频率的倍频或分频，这在频率合成和频率调整方面有着重要作用。
4. 信号压缩与特征提取梳状滤波器还可以应用于信号的压缩和特征提取。
通过设计不同参数的梳状滤波器网络，可以将信号在频域上进行有效压缩，提取出信号的关键特征信息，用于信号识别、分类和分析等应用，这对于处理复杂信号具有重要意义。
5. 信号重构与复原最后，梳状滤波器还可用于信号的重构和复原。
在信号传输或存储过程中，可能会因为通道特性或媒介影响而导致信号的失真或丢失，利用梳状滤波器的特性可以对信号进行重构和复原，恢复原始信号的信息，提高信号的质量和可靠性。
综上所述，梳状滤波器作为一种重要的信号处理工具，具有多种应用领域。
在通信、信号处理、电子工程等领域中，都有着广泛的应用前景，通过灵活的设计和调节，梳状滤波器可以实现多种信号处理功能，为信号处理与通信技术的发展提供了有力支持。
梳状滤波器功能
梳状滤波器功能梳状滤波器是一种常见且实用的信号处理工具，广泛应用于音频、视频等领域，具有很多有用的功能。
本文将介绍梳状滤波器的功能及其在不同领域中的应用。
梳状滤波器的基本原理梳状滤波器是一种反馈式的滤波器，其基本原理是延迟输入信号并将延迟后的信号与原始信号进行相减，从而实现频率特性的调整。
通过调整梳状滤波器的延迟时间和反馈系数，可以实现不同的滤波效果，包括陷波、通带等。
梳状滤波器的功能1.频率选择：梳状滤波器可以选择特定频率的信号进行增强或抑制，常用于去除信号中的噪音或强调特定频率成分。
2.时域处理：通过调整梳状滤波器的延迟时间，可以实现时域上的信号平移或延迟，对信号进行时域处理。
3.音频效果：在音频处理中，梳状滤波器常用于实现混响、回声等特效，增强音频效果。
4.频率估计：梳状滤波器可以用于频率估计，通过观察滤波器的输出可以确定信号中的频率成分。
5.波形合成：梳状滤波器也可以用于波形合成，将不同频率的信号进行合成，生成新的波形。
梳状滤波器在不同领域中的应用1.音频处理：梳状滤波器在音频处理中被广泛应用，用于混响、均衡等效果的实现。
2.图像处理：在图像处理中，梳状滤波器可以用于图像增强、边缘检测等任务。
3.通信系统：在通信系统中，梳状滤波器可以用于信号解调、信号滤波等应用。
4.生物医学工程：在生物医学工程领域，梳状滤波器可以用于心电信号处理、脑电信号处理等。
总的来说，梳状滤波器是一种功能强大且多用途的信号处理工具，其在不同领域中都有着重要的应用。
通过合理的参数设置和应用场景选择，梳状滤波器可以发挥出最佳的效果，对信号处理和处理效果的改善具有重要意义。
手把手教系列之梳状滤波器设计实现
⼿把⼿教系列之梳状滤波器设计实现[导读]：前⾯⼀篇⽂章关于IIR/移动平均滤波器设计的⽂章。
本⽂来聊⼀聊陷波滤波器，该滤波器在混⼊谐波⼲扰时⾮常有⽤，算法简单，实现代价低。
本⽂来⼀探其在机理、应⽤场景。
注：尽量在每篇⽂章写写摘要，⽅便阅读。
信息时代，⼤家时间都很宝贵，如此亦可节约粉丝们的宝贵时间。
前⽂所说学习的倡导2W1H原则，思来想来并不全⾯，本⽂决定从What Why Where When How⼏个维度展开。
我称之为4W1H学习法，借鉴管理学领域中的5W1H，起源于1932年，美国政治学家拉斯维尔提出“5W分析法”，后延伸出5W1H法。
有兴趣的可以找来阅读，题外话技术⼈员读⼀些⽅法论管理学⽅⾯的书籍于做⼈做事个⼈认为是⾮常有益的。
梳状滤波器之What？在信号处理中，梳状滤波器是通过向其⾃⾝添加信号的延迟⽽实现的，从⽽造成增强或削弱⼲扰的滤波器。
梳状滤波器的频率响应由⼀系列规则间隔的凹⼝组成，从⽽呈现出梳状外观。
其⼤体拓扑形式如下：梳状滤波器有着⼤量不同形式的传递函数，其作⽤是对周期性信号增强或削弱周期性信号，本⽂主要介绍其中⼀种形式的Z传递函数H(Z)=b1−Z−N 1−ρN−N其中：b=1+ρ2其信号流图如下：梳状滤波器英⽂称为comb(梳⼦) filter，这个名字真是⽆与伦⽐的绝！为何？谈到滤波器⼀定会重点关注其对幅频响应曲线，梳状滤波器，正是描述其幅频响应的。
⽽幅频响应从本质上讲是描述系统各频率能量的放⼤或者衰减。
本⽂中谈到的滤波器就是⼀个系统，对其输⼊能量按频率不同进⾏放⼤或者衰减，从⽽起到过滤作⽤。
梳状滤波器之Why？前⾯说到梳状滤波器其幅频响应样⼦和梳⼦长的很像，为啥长的像，来⼀探究竟：其频率响应为：H(e jω)=b1−e jωN 1−ρe jωN现以采样率20000Hz，10阶，阻带带宽50Hz为例。
其幅频响应曲线如下：相频响应曲线为：从幅频响应曲线可看出，其形状真是如梳⼦形状，当阶数越⼤，其齿数越多。
梳状滤波器功能介绍
梳状滤波器功能介绍
梳状滤波器是一种常见的信号处理工具，主要用于频域滤波。
其名称源自其频率响应曲线上密集均匀的峰和谷，看起来像是一把梳子。
这种滤波器常用于调频调制解调器、数字电视接收器、无线通信等领域。
梳状滤波器的主要功能在于增强或者衰减特定频率成分，从而实现信号的去噪、滤波、频率选择等处理。
它通过将输入信号与一组延迟及权重不同的副本相加来实现频率响应。
这些延迟的副本叠加后，可以使得某些频率成分增强，某些频率成分抑制，起到滤波的效果。
在实际应用中，梳状滤波器经常用于去除信号中的周期性干扰或者噪声，以及在频率选择性通道中滤除不需要的频率成分。
通过调整梳状滤波器的延迟和权重参数，可以实现对信号频率响应的调节，从而使得特定频率成分得到增强或抑制。
梳状滤波器在数字信号处理中有着广泛的应用，比如在通信系统中，可以用来滤除相邻信道的干扰，提高信号的接收质量；在音频处理中，可以实现音频信号的降噪处理，提高音质；在图像处理中，也可以用于滤波去噪，提高图像清晰度等。
除了在信号处理领域应用广泛外，梳状滤波器也具有一些特殊的优点，比如它的滤波器特性十分清晰，易于设计和实现；另外，梳状滤波器结构简单，计算效率高，适用于实时处理等场景。
综上所述，梳状滤波器作为一种常见的信号处理工具，具有滤波、去噪、频率选择等功能，广泛应用于通信、音频、图像等领域。
其设计简单、效率高的特点使得它在实际工程中具有重要的地位和应用前景。
1。
matlab设计梳状滤波器
matlab设计梳状滤波器梳状滤波器是一种常用于信号处理领域的数字滤波器，它的设计和实现可以通过MATLAB进行。
本文将介绍梳状滤波器的原理、设计方法及MATLAB实现，并通过实例演示其应用。
一、梳状滤波器原理梳状滤波器是一种基于延迟和加权求和的滤波器，它通过一系列延迟单元和权重系数的组合，对输入信号进行滤波处理。
其基本原理是将输入信号与多个延迟版本的自身进行加权求和，从而实现对特定频率的滤波。
二、梳状滤波器设计方法梳状滤波器的设计方法主要包括确定延迟单元数目和权重系数。
延迟单元数目决定了滤波器的频率响应范围，权重系数决定了滤波器的增益和频率选择性。
确定延迟单元数目的方法有多种，常用的方法是通过信号频率和采样频率的比值计算得到。
例如，对于采样频率为Fs的信号，如果要设计一个梳状滤波器以滤除频率为f的信号成分，则延迟单元数目可以通过计算Fs/f得到。
确定权重系数的方法也有多种，常用的方法是通过设置滤波器的带宽和增益来实现。
带宽越窄，滤波器的频率选择性越高；增益越高，滤波器对信号的抑制效果越明显。
三、MATLAB实现梳状滤波器在MATLAB中，可以使用fir1函数进行梳状滤波器的设计和实现。
该函数可以根据指定的参数自动计算出滤波器的权重系数，并生成滤波器的传递函数。
下面通过一个实例来演示如何使用MATLAB实现梳状滤波器。
我们需要定义信号频率和采样频率，并计算出延迟单元数目。
假设信号频率为f=100Hz，采样频率为Fs=1000Hz，则延迟单元数目为N=Fs/f=10。
接下来，我们可以使用fir1函数设计滤波器，并指定希望滤波器的带宽为0.2。
代码如下：```matlabf = 100; % 信号频率Fs = 1000; % 采样频率N = Fs/f; % 延迟单元数目bw = 0.2; % 滤波器带宽h = fir1(N, bw); % 设计梳状滤波器freqz(h); % 绘制滤波器的频率响应曲线```我们可以使用filter函数对输入信号进行滤波处理。
通信电子领域中的梳状滤波器设计
通信电子领域中的梳状滤波器设计梳状滤波器是一种常用的通信电子领域的滤波器，具有高速、低功耗、小体积等优点，广泛应用于数字信号处理、无线通信、雷达信号处理等领域。
本文将介绍梳状滤波器的原理、分类、设计方法及应用等方面的内容。
一、梳状滤波器的原理传统的滤波器是通过调节电阻、电容、电感等元件的数值来实现对不同频率信号的滤波，但由于这些元件在高频应用中往往会感到非理想效应，导致滤波器性能下降。
而梳状滤波器则是利用时钟信号来在时域上对输入信号进行采样，再根据采样数据进行数字卷积运算，从而实现对特定频谱范围的信号滤波。
具体来说，梳状滤波器采用周期性函数作为滤波器的冲激响应，对输入信号进行卷积计算。
梳状滤波器的输入信号经过时钟采样后，得到采样序列，将采样序列与周期性函数进行卷积运算，最后得到滤波后的输出信号。
由于梳状滤波器的卷积运算是利用移位寄存器实现的，因此具有高速、低功耗、小体积等优点。
二、梳状滤波器的分类梳状滤波器可以分为单倍频梳状滤波器和多倍频梳状滤波器两种。
单倍频梳状滤波器的冲激响应是一个周期性的函数，频率等于采样频率的一半。
多倍频梳状滤波器则是通过修改周期性函数的频率来实现对不同频率信号的滤波，可以实现更高的滤波性能。
此外，梳状滤波器还可以根据其实现方式分为顺序梳状滤波器和并行梳状滤波器。
顺序梳状滤波器逐个计算序列中的每个样本，具有较低的硬件成本，但计算速度较慢；并行梳状滤波器则同时计算序列中的多个样本，具有较高的计算速度，但需要更多的硬件资源支持。
三、梳状滤波器的设计方法梳状滤波器的设计首先需要确定所需要滤波器的频率响应特性，然后根据特定的应用场景选择合适的梳状滤波器类型，最后根据所选型号的特性进行设计与实现。
具体来说，梳状滤波器的设计需要确定采样率、滤波器带宽、阶数等参数。
在确定这些参数的基础上，可以采用从时钟信号导出生成冲激响应、通过FIR散点插值方法进行实现、利用频率变换法将低通滤波器变换成带通或高通滤波器等方法进行设计。
梳状线滤波器的设计(8.95-10.45GHz)
梳状滤波器设计（8.95-10.45GHz）作者：stonemw 时间：2020.1.17摘要：最近在学习腔体滤波器的整体仿真，闲得无聊时手调了一款中心频率在10GHz的滤波器。
调试好后的波形如下图所示：频率8.95-10.45GHz滤波器仿真图设计目标：-Frequency Range: 8950-10450MHz-Insertion Loss: 1.0dB max-Return Loss: 15dB min-Power Handling: 5W max-Rejection: >50dB@6700MHz, >50dB@12700MHz目标分析：1、分析滤波器的中心频率及带宽可得，相对带宽比为15%，采用梳状线结构比较合适。
损耗要求小于1.0dB，这里采用Q值更高的腔体结构。
2、滤波器承受功率为5W，采用腔体结构完全满足设计目标。
设计思路：1、使用CoupleFil软件或者CST内部集成的滤波器Filter Desinger 3D来分析设计参数，得出级数与耦合系数。
2、在HFSS里面仿真单腔，计算出腔体与谐振杆的高度。
3、依据时延，在HFSS里仿真滤波器输出抽头高度。
4、根据CoupleFil软件得出的耦合系数，扫描出谐振杆之间的距离。
5、整体建模，仿真验证。
设计流程：1、使用CoupleFil软件或者CST内部集成的滤波器Filter Desinger 3D来分析设计参数，得出级数为6。
2、在HFSS里面仿真单腔，计算出腔体高度为6mm与谐振杆的高度为5.3mm。
3、依据时延值为0.4ns，在HFSS里仿真滤波器输出抽头高度与第一根谐振杆的高度为5.7mm。
中心频率为9.7GHz时，时延曲线4、根据CoupleFil软件得出的耦合系数，扫描出谐振杆之间的距离。
耦合系数为：M1,2 = 0.1336292838M2,3 = 0.09585126655M3,4 = 0.0913*******M4,5 = 0.09585126655M5,6 = 0.1336292838谐振杆距扫描模型5、整体建模，仿真验证。
小波滤波方法及应用
小波滤波方法及应用一、本文概述本文旨在深入探讨小波滤波方法的理论基础、实现技术及其在信号处理、图像处理、数据压缩等多个领域的应用。
小波滤波作为一种新兴的信号处理技术，通过利用小波变换的多分辨率分析特性，能够在不同尺度上有效提取信号中的有用信息，实现对信号的高效滤波和去噪。
本文首先介绍小波滤波的基本概念、发展历程和主要特点，然后详细阐述小波滤波的数学原理和实现方法，包括小波变换的基本原理、小波基函数的选择、小波滤波器的设计等。
在此基础上，本文将重点分析小波滤波在信号处理、图像处理、数据压缩等领域的应用实例，探讨其在实际应用中的优势和局限性。
本文还将对小波滤波的未来发展趋势进行展望，以期为该领域的进一步研究提供参考和借鉴。
二、小波理论基础知识小波理论，作为一种现代数学工具，自20世纪80年代以来，已在信号处理、图像处理、数据压缩等众多领域展现出强大的应用潜力。
其核心思想是通过一组被称为“小波”的函数来分解和分析信号或数据。
与傅里叶变换等传统方法相比，小波变换提供了时频局部化的分析能力，意味着它可以在不同的时间和频率上同时提供信号的信息。
小波变换的基础是小波函数，也称为母小波。
这些函数具有有限的持续时间并且振荡，可以在时间和频率两个维度上进行局部化。
通过伸缩和平移操作，母小波可以生成一系列的小波基函数，这些函数能够匹配并适应不同频率的信号部分。
小波变换可以分为连续小波变换（CWT）和离散小波变换（DWT）两种类型。
连续小波变换在时间和频率上都是连续的，能够提供非常精细的分析结果，但计算复杂度较高。
而离散小波变换则对时间和频率进行了离散化，计算效率更高，更适用于实际应用。
小波变换的一个重要特性是多分辨率分析，它允许我们在不同尺度上观察信号。
通过逐层分解信号，我们可以得到从粗糙到精细的一系列逼近和细节分量。
这种特性使得小波变换在信号去噪、图像增强等应用中表现出色。
小波理论还涉及小波包、尺度函数、小波框架等概念，这些构成了小波分析的基础框架。
基于谐波小波的梳状滤波器设计及应用
进 限 制 。 谐 波 小 波 的 时 域 表 达 式 为ห้องสมุดไป่ตู้： 音 ｊ ４ ｍ 一 。 ｊ ２ ￣ ｒ ｔ
ｍ ・ ｎ
４ ０ Ｏ ｆ ， Ｈｚ
４５ ０
图 １仿 真信 号频 谱 图 （ 局部 ）
利用基于谐波小波设计的梳状滤波器来进行降噪 ， 令高斯窗的 为更灵活的选取分析频带 ， 引入尺度参数 ｍ， ｎ （ ｎ ＞ ｍ） ， 得到谐 波 小波的时域表达式 ： ｐ ｊ ｎ ２ ｒ ｔ — ｐ ｊ ￣ Ｔ ｒ ｔ 带 宽 参数 ａ ＝ ２ ， 构 造 中心 通带 的 中心频 率 为 ４ ０ ０ Ｈ ｚ ， 中 心通 带 两 侧通 带数为 ２ ， 相邻通带 间隔为 ３ ０ Ｈ ｚ ， 各通带带 宽为 １ ０ Ｈ ｚ ， 对信号进 ） — ｊ ２ ７ ｒ （ ｎ — －ｍ） ｔ 行卷积处理后 ， 频谱如 图 ２ 所示。 给定谐波小波 的移位步长 ， ｋ为平移参数（ ｋ ∈ｚ ） ， 做平移 变
（ ｆ ） ： 寿 ４ １ ｔ ２
）
能， 常需要较高 的阶次 ， 若对信号处理的实时性没 有特 殊要 求 ， Ｆ Ｉ Ｒ
下面通过仿真信号模拟齿轮故障振动信号来检 验谐 波小 波设
计 的梳 状 滤波 器 的效 果 ， 调 制仿 真 信号 设 为 ： 滤 波 器 是较 好 的选 择 。 经典 滤 波 器 的设 计 原理 和 方法 都 很 成熟 。 笔 者 利用 谐波 小 波 在 ｘ ＝ ｓ ｉ ｎ （ ２ ａ ｘ ４ Ｏ Ｏ ｔ ） ［ １ ＋ ｓ ｉ ｎ （ ２ ￣ ｒ ３ ０ ｔ ） ＋ ｓ ｉ ｎ （ ２ ａ ｘ ６ ０ ｔ ） ］ ＋ ｎ （ ｔ ） ， 时域 、频域 都 具有 良好 集 中 性 的特 点 ，以及 傅 里 叶变 换 的尺 度 、 线 其中 ｎ （ ｔ ） ＝ ｓ ｉ ｎ （ ２ ￣ ｒ ３ ５ ２ ｔ ） ＋ ｓ ｉ ｎ （ ２ ￣ ｒ ４ ５ ０ ｔ ） 表示频 率分别 为 ３ ５ ２ 、 ４ ５ ０ Ｈ ｚ 性、 频移特性 ， 研究 了一种通过多个 具有不 同中心频率 的谐波小波 的信号干扰 ， 采样频率 ｆ ｓ ＝ ２ Ｏ Ｏ Ｏ Ｈ ｚ ， 采样点数 Ｎ ＝ ２ ０ ４ ８ ， 此仿真信号 的 时 域叠 加 ， 在 频域 构 建 出平 顶 滤波 器 的设 计 方 法 。利 用 ＭＡ Ｔ Ｌ Ａ Ｂ软 频谱局部图 ， 如图 １ 所示 。 件 编写 了应 用程 序 ， 并结 合 仿 真信 号 进行 了验 证 。 １ １谐 波小 波 １ ９ ９ ３年 由英 国剑桥 大学 Ｄ ． Ｅ ． Ｎ ｅ ｗ ｌ ａ ｎ ｄ 教授首先 提出的谐波小 《 ０． ５ 波概念 ， 这 种 小 波 有 优 秀 的 紧支 性 以及 完 全 ” 盒形 ” 的 频 域特 性 ， 具 有 更 为 广 泛 意 义 的正 交 性 ， 可 以更 为 灵 活 的实 现 时频 分解 ， 没 有 二 Ｏ
光梳状滤波器在光纤光栅解调中的研究及应用
光梳状滤波器在光纤光栅解调中的研究及应用【摘要】本文简要介绍了光纤光栅传感解调系统中光梳状滤波器的原理，讨论了梳状滤波器的基本制作方法，详细分析了两种制作方法制作的光梳状滤波器，分析了制作方法不同对梳状滤波器的性能的影响。
采用梳状滤波器作为光纤光栅解调系统的波长校准的参考。
对梳状滤波器的工艺制作进行了改进，在制作中引入了零温度系数玻璃，降低了梳状滤波器的温漂。
【关键词】FP梳状滤波器；解调；应用1.梳状滤波器原理及基本制作方法1.1 光梳状滤波器的基本原理光梳状滤波器实际上是一种F-P滤波器，它可以实现多光束干涉。
它所产生的干涉条纹非常细锐，常用于对光谱的精细研究和检测。
F-P滤波器由平行放置的两块平板P1、P2组成。
在两平板相对的面上镀有高反射率的膜。
这两个高反射膜表面之间的空气层就是可以作为多光束干涉产生的平板层。
为消除两平板P1、P2相背平面上的反射光的干扰，使每块板的两面有一很小的楔角，滤波器中的一块平面板固定不动而另一块可以平移。
多数采用把两高反射面的间隔用热膨胀系数很小的钢环固定下来以稳定两平板间的距离。
通常将两平板间距离固定的F-P滤波器称为F-P标准具。
也可以使用一块平行平板玻璃（或石英玻璃）两面镀膜做成F-P标准具。
因其输出光的谱线与梳子类似，故称其为梳状滤波器。
1.2 光纤光栅解调中使用的光梳状滤波器研究在光纤光栅解调中我们采用的光梳状滤波器是由一对光准直器和一块两面镀有高反射膜的石英玻璃片组成，梳状滤波器结构示意图如图1-1：图1-1 梳状滤波器结构示意图石英玻璃板的两面镀有高反射膜，并且允许部分光透射，且两个膜相互平行，光源发出的光经由光准直器一端进入梳状滤波器中，入射光波在两个膜之间发生多次反射，产生干涉现象，从而出射了多个波长的窄带光束，假设透射光的相邻两光束产生的相位差为，则表达式可以写为：为光在真空中的波长，为光束入射的入射角，此处为0。
，d为石英玻璃板的厚度，也就是F-P谐振腔的腔长，当相位差为的整数倍（，k=1，2，…），产生多光束干涉现象，此时公式（1-1）可以改写为：2.光梳状滤波器制作方法改进将两面镀有高反射膜的石英玻璃片用室温固化硅橡胶粘在光准直器的一端，静置两小时使硅橡胶干透。
梳状滤波器的设计.
NANHUA University课程设计(论文)题目梳状滤波器学院名称电气工程学院指导教师陈忠泽班级电子091班学号20094470128学生姓名周后景2013年1 月摘要现如今随着电子设备工作频率范围的不断扩大，电磁干扰也越来也严重，接收机接收到的信号也越来越复杂。
为了得到所需要频率的信号，就需要对接收到的信号进行过滤，从而得到所需频率段的信号，这就是滤波器的工作原理。
对于传统的滤波器而言，如果滤波器的输入，输出都是离散时间信号，则该滤波器的冲激响应也必然是离散的，这样的滤波器定义为数字滤波器。
它通过对采样数据信号进行数学运算来达到频域滤波的目的。
滤波器在功能上可分为四类，即低通（LP）、高通（HP）、带通（BP）、带阻（BS）滤波器等，每种又有模拟滤波器（AF）和数字滤波器（DF）两种形式。
对数字滤波器，从实现方法上，由有限长冲激响应所表示的数字滤波器被称为FIR滤波器，具有无限冲激响应的数字滤波器增称为IIR滤波器。
在MATLAB工具箱中提供了几种模拟滤波器的原型产生函数，即Bessel低通模拟滤波器原型，Butterworth滤波器原型，Chebyshev（I型、II型）滤波器原型，椭圆滤波器原型等不同的滤波器原型。
本实验需要产生滤除特定频率的梳状滤波器关键字：MATLAB,，梳状滤波器引言随着社会的发展，各种频率的波都在被不断的开发以及利用，这就导致了不同频率的波相互之间的干扰越来越严重，因此滤波器的市场是庞大的。
所以各种不同功能滤波器的设计就越来越重要，在此要求上实现了用各种不同方式来实现滤波器的设计。
本设计通过MATLAB软件对IIR 型滤波器进行理论上的实现。
设计要求设计一个梳状滤波器，其性能指标如下，要求阻带最小衰减为dB As 40=，N=8.249.0=ως8rad π手工计算因为梳状滤波器的转移函数公式为H(Z)=b N N eZZ ----11 ，现已知N=8，As=40dB, 2498.0=ωςrad π，H(jw e )=b jwN jwNe e ---- 11,b=21 +因为As=60Db,故)(jw e H =0.01 H(jwe )=b jwN jwNe e ---- 11 = 21 +)sin (cos 1)sin (cos 1wN j wN wN j wN ---- =21 +wN j wN wN j wN sin cos 1sin cos 1+-+- =21 +)sin cos 1)(sin cos 1()sin cos 1)(sin cos 1(wN j wN wN j wN wN j wN wN j wN --+--++- =21 +wNwN wN j wN wN j wN 22sin )cos 1()sin cos 1)(sin cos 1(---++- = 21 +wNwN wN j wN wN wN wN 2222sin )cos 1(sin )1()sin cos cos cos 1(----+-+- 所以：)(jw e H = 21 +22222222]sin )cos 1(sin )1([]sin )cos 1()sin cos cos cos 1([wNwN wN wN wN wN wN wN wN ---+--+-+- 将已知的)(ςjw e H =0.01，, 2498.0=ωςrad π，N=8代入上式得20.0= 16b=0.6008综上所述： H(Z)=0.6008882016.011----Z Z2在MATLAB 基础上分析滤波器结构对其性能指标的影响二 滤波器的不同结构对性能指标的影响在理想状态下，对于同一个传递函数几乎对应着无数种等效结构，然而这些结构却并不一定都能实现。
梳状滤波器的设计与应用
梳状滤波器的设计与应用梳状滤波对于画面质量是非常重要的一个技术，因此我们有必要对其进行详细刨析。
那么具体什么是梳状滤波器呢？这就要从源头（信号源）开始讲起了，一开始，接收视频的Video端子是Composite端子（比如RF 射频接口和AV接口），它所能接收的信号叫CompositeVideoSignal，即混合视频信号（也称复合信号），什么意思呢？因为这个Composite （混合）信号包括了亮度（Luminance，用字母Y表示）和色度/彩度（Chrominace）两方面的信号，视频电路要做的工作就是Y/C进行分离处理，目前的梳状滤波器是在保证图像细节的情况下解决视频信号亮色互窜的唯一方法，其内部有许多按一定频率间隔相同排列的通带和阻带，只让某些特定频率范围的信号通过，因为其特性曲线象梳子一样，故人们称之为梳状滤波器（CombFiltering）。
梳状滤波器一般由延时、加法器、减法器、带通滤波器组成。
对于静止图像，梳状滤波在帧间进行，即三维梳状滤波。
对活动图像，梳状滤波在帧内进行，即二维梳状滤波。
高档数字电视机采用行延迟的梳状滤波器与带通滤波器级联，构成Y/C分离方案就可获得满意的图像质量。
使用梳状滤波器能使图像质量明显提高。
解决了色串亮及亮串色造成的干扰光点、干扰花纹；消除了色度正交分量U、V色差信号混迭造成的彩色边缘蠕动；消除了亮、色镶边，消除了高频信号的色彩错误和灰度值表示错误。
有一段时期国内很多工厂（为了节省成本）使用模拟的方式实现梳状滤波器，实际上效果很不好，原因有两个，一是延迟器件的带宽很难保证，二是解决行相关性差问题的自适应电路很复杂。
而在数字电路里，只要有足够的存储器，就可以保证足够的延迟时间与信号带宽，且复杂的自适应电路很容易集成在芯片中硬件固化。
梳状滤波器原理及发展历史：梳状滤波器采用频谱间置技术，理论上可以保证亮度和色度的无失真分离。
如果我们好好回顾一下梳状滤波器的发展历程，将对其有个清醒的认识。
北邮《数字信号处理》Matlab实验——梳状滤波器的应用
实验题目3：梳状滤波器的应用实验目的：录制一段自己的话音，时间长度及取样频率自定；对该段声音加入一次反射、三次反射和无穷多次反射。
试验内容：1、对试验原理的说明回声可以认为是由原始声音衰减后的多个延迟叠加组成的，因此回声可以用延迟单元来生成。
x(n)表示原始声音信号，a为衰减系数，T为延迟周期，回声信号Y(n)=X(n)+a*x(n‐T）+a^2*x(n‐2T)+……+a^k*x(n‐kT)。
Z变换后的系统函数H(z)可由梳状滤波器实现。
本实验用MATLAB中的filter(b,a,x)函数可用来仿真差分方程a(1)*y(n)=b(1)*x(n)+b(2)*x(n‐1)+...+b(nb+1)*x(n‐nb)‐a(2)*y(n‐1)‐...‐a(na+1)*y(n‐na)。
2、在同一张图上，绘制原声音序列x(n)、加入一次反射后的声音序列x1(n)、加入三次反射后的声音序列x3(n)和加入无穷多次反射后的声音序列x I(n)。
[x, fs] = wavread('a.wav');% sound(x, fs);a = 0.6; T = 0.2;y1 = filter([1, zeros(1,T*fs-1), a], 1, x);% sound(y1, fs); wavwrite(y1, fs, 'echo1.wav');y2 = filter([1, zeros(1,T*fs-1), a, zeros(1,T*fs-1), a^2, zeros(1,T*fs-1), a^3], 1, x);% sound(y2, fs); wavwrite(y2, fs, 'echo2.wav');y3 = filter(1, [1, zeros(1,T*fs-1), a], x);% sound(y3, fs); wavwrite(y3, fs, 'echo3.wav');plot(y3, 'm');hold on; plot(y2, 'r');hold on; plot(y1, 'g');hold on; plot(x, 'b');其中蓝色为原声音序列x(n)，粉红色为加入一次反射后的声音序列x1(n)，绿色为加入三次反射后的声音序列x3(n)，红色为加入无穷多次反射后的声音序列x I(n)。
一种小型梳状线滤波器的设计
７ ０
南京工程学院学报（自然科学版 ）
２０ ０ ８年 ９月
振器 传输线 的横截 面尺 寸 ， 算开路 或短 路微 带谐振 器 的长度 ， 计 并对开 路端 的终端 效应及 其它 不连 续效应 加 以修 正． 在梳状线 滤波 器 中 ， 由于集 总 电容 的作用 ， 振 器在谐 振 时约 为 Ａ ／ ， 谐 。８ 或更 短些 ． 端虽 然 不是 两 谐 振器 ， 用一 小段 间隙实现 电容加 载 ， 体积 缩小 ． 也 使
ｅ ｇ ｓｉ ｒｖ ｄ ｂ ｍｐ ｏ ｉ ｇ ｃ ｏ ｓ ｃ ｕ ｌ ｇ ｍｅｈ ｄ Ｍｅ ｎ ｉ ， ｉ ｏ ｐ ｅ ｅ ｏ ａｏ ， ｓ ｉｌ ｉ ｓｗｅ ｅ ａ ｐ ｉｄ ｔ ｄ ｅ ｗａ ｍｐ ｏ ｅ ｙ ｅ ｌｙ ｎ ｒ ｓ ｏ ｐ ｉ ｔｏ ． ｎ ａ ｗｈｌ ｅ ｎ ｃ ｕ ｌｄ ｒ ｓ ｎ ｔｒ ｈｅ ｄ ｗ ｒ ｒ ｐ ｌ ｏ ｅ ｅ
ｄ ｃ ｅ ｓ ｏ ｐ ｉｇ ｃ ｅ ｃｅ ｔＳ ｓｔ ｅ ｕ ｅ ｔ ｅ ｓｚ ｆｔ ｅ ｆ ｔｒ ｈ ｅ ｉ ｎ ｔ ｒ ｅ ｕ ｏ ｂ ｆ ｃ ｉｅ ｗｉ ｈ ｓ ｆ ｅ ｒ ａ ｅ ｃ ｕ ｌ ｏ ｆ ｉｎ Ｏ ａ ｏ ｒ ｄ ｃ ｈ ｉ ｏ ｈ ｌ ．Ｔ ｅ ｄ ｓｇ ｕ ｎ ｄ ｏ ｔｔ ｅ ｅ ｆ ｔ ｔ ｔ ｅ ｕ ｅ ｏ ｎ ｉ ｅ ｉ ｅ ｅ ｖ ｈ
在现代通信系统中， 滤波器是重要的部件之一 ， 尤其是窄带滤波器对于抑制接收机带外 的信号干扰起
到重要 的作 用 ． 宜于 微波 集成 电路 用 的带 通滤 波器 形 式很 多 ， 由于普 通 微 带 线 本身 的 品质 因数 很 低 ， 适 但 因而 由普通 微 带线 构成 的带通 滤波 器不 可 能将频 带 做 得很 窄 而 损耗 又 很低 ． 们 常 采 用 微带 介 质 谐 振器 人 滤波 器来 实现 尺寸 较小 的窄带带 通 滤波 器 ， 的典 型结 构是 在金 属屏 蔽 匣里 ， 高 介 电常数 的介 质材 料粘 它 将 在 普通 介质 基 片上 ， 由于整个 腔 体也 是滤 波器 电路 的功能 部分 ， 因此它 的设 计 和制作 都相 对 复杂 ． 本 文采 用 ｋ４谐振 线 在 高介 电常数 基 片上 直接 制作 一 种 微 带带 通 滤波 器 ， 用交 叉 耦 合 方法 提高 通 ／ 利 带 边缘 的陡度 ， 时在微 带谐 振 器 中应用 了屏 蔽线 ， 弱 了 由高 介 电常数 带 来 的 强耦 合 ， 仅 尺 寸 大大 减 同 减 不 小， 而且 设计 简 单 ， 适 合规模 化 生产 ． 并
梳状滤波器应用实验报告
实验报告通信系统仿真
题目：梳状滤波器应用姓名：
学号：
题目：
设一段音频信号中混杂了一个1000Hz的方波或三角波干扰，设计一个梳状滤波器来抑制干扰。
观察滤波前后的频谱变化，并通过声卡将滤波前后的声音输出到扬声器，进行主观对比，观察设计的滤波器是否能夠起到抑制干扰的目的？
评分标准：
1、在音频信号中混杂1000Hz的方波或三角波干扰；（10）
2、设计梳状滤波器；（30）
3、用扬声器输出滤波后音频；（20）
4、保存滤波后音频为wav文件；（10）
5、比较滤波后的话音功率谱；（30）
6、加分：仿真结果曲线注释清晰。
（10）
梳状滤波器设计参数：
Simulink模型及参数设置：
仿真结果：
结果分析：由仿真结果分析可知，红色线条为加2000HZ方波噪声信号的波形，黑色线条为滤波之后的信号曲线，由图可以看出滤波之后的信号波形更加有规律。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
基于谐波小波的梳状滤波器设计及应用
针对数字滤波器设计问题，利用谐波小波在频域具有良好的盒形特性，以及傅里叶变换的尺度、线性、频移特性，研究了一种通过叠加多个具有不同中心频率的谐波小波，在频域构建出平顶滤波器的方法；结果表明：基于谐波小波设计的梳状滤波器设计方法易于理解和编程实现，通过合理选择带宽参数即可设计出工程应用所需的高性能多通带滤波器。
标签：信号处理；梳状滤波；滤波器设计；谐波小波
滤波是信号分析中较为常用的手段之一，它的目的主要在于信号选频，将所需要的频率选取出来，而将不需要的频率成分衰减掉。
当信号在复杂系统中传输时，每通过其中的一个环节，都会受到该环节传输特性的影响，使信号有所变化（衰减、放大、延迟等），这就形成了更为广泛的滤波和滤波器的概念。
按照信号处理的性质，滤波器可分为模拟滤波器和数字滤波器。
数字滤波器的实现不但比模拟滤波器容易的多，而且还能获得较理想的滤波器性能，在数字信号处理中应用非常广泛。
在经典数字滤波器设计中包括无限冲激响应滤波器（IIR，Infinite Impulse Response）设计和有限冲激响应滤波器（FIR，Finite Impulse Response）设计两大类。
FIR滤波器可实现线性相位，为获得较好的性能，常需要较高的阶次，若对信号处理的实时性没有特殊要求，FIR滤波器是较好的选择。
经典滤波器的设计原理和方法都很成熟。
笔者利用谐波小波在时域、频域都具有良好集中性的特点，以及傅里叶变换的尺度、线性、频移特性，研究了一种通过多个具有不同中心频率的谐波小波时域叠加，在频域构建出平顶滤波器的设计方法。
利用MATLAB软件编写了应用程序，并结合仿真信号进行了验证。
1 谐波小波
1993年由英国剑桥大学D.E.Newland教授首先提出的谐波小波概念，这种小波有优秀的紧支性以及完全”盒形”的频域特性，具有更为广泛意义的正交性，可以更为灵活的实现时频分解，没有二进限制。
2 梳状滤波
广义谐波小波实质上等价于一个可以任意调节通带位置的理想带通滤波器，在实际应用中，由于存在时域截断，所以其频谱会有严重的Gibbs现象，即纹波现象。
为了压制纹波，常用的做法是叠加边瓣较小的窗函数，比如汉宁窗、海明窗或高斯窗。
其中，汉宁窗和海明窗由于无法调节衰减频率，因此在实际应用中较为受限，而高斯窗可以通过调节带宽参数来调节衰减频率从而可以适用于各种场合。
引入高斯因子而构造的复解析带通滤波器的时域表达式为：
其中，a为高斯窗的带宽参数。
通过设置不同的带宽参数a就可以达到调节
衰减速率的目的，使得其频率响应具有近似“盒形”特性，因而可以适用不同的应用场合。
考虑到故障频率往往是以倍频的形式出现，因此将不同中心频率的带通滤波器相互叠加构成—梳状滤波器就可以更好的完成滤波功能，组合带通滤波器的时域表达式为：
实际应用中通过合理设置不同的参数就可以实现不同带宽及通带间隔的梳状滤波器设计，达到多通带滤波的功能。
3 信号仿真
利用基于谐波小波设计的梳状滤波器来进行降噪，令高斯窗的带宽参数a=2，构造中心通带的中心频率为400Hz，中心通带两侧通带数为2，相邻通带间隔为30 Hz，各通带带宽为10 Hz，对信号进行卷积处理后，频谱如图2所示。
从图2中可以看出干扰频带已经基本滤除，信噪比由之前的4.12dB变为了15.8dB，在处理实际采集故障信号时，由于采集误差的存在，边频带不可能等间隔分布，因此，梳状滤波器的通带带宽不能太小以确保可以将故障信号提取出来。
4 结束语
基于谐波小波原理的梳状滤波器设计，利用了谐波小波近乎“盒形”的频域特性，考虑到Gibbs效应，在叠加高斯因子后其纹波衰减速率得到调节，通过叠加不同中心频率的谐波小波就可以设计出所要求的梳状滤波器，并通过带宽参数a 可以灵活控制中心带宽位置和通带间隔，因而可以利用此方法来灵活设计各种梳状滤波器来处理实际工程应用问题，此设计原理流程易于理解，理论支撑合理，同时由于谐波小波有明确的函数表达式，故易于通过MATLAB编程实现。
此方法实际应用中需要注意以下几个问题：
（1）为了保证滤波器的过渡带窄，带宽参数a应选择大一些。
但此时为了保证通带平直，所使用的小波个数会多一些。
因此，a和？驻f的取值不唯一，可以有多种不同的组合。
（2）为了简化设计过程，。
这样滤波器的通带完全由起始频率fL和组合小波的个数M确定。
（3）经典滤波器中的低通、高通、带通滤波器均可按单通带滤波器设计，带阻滤波器可按两通道带通滤波器设计。
（4）在多通带滤波器设计中优势明显，且每个通带的起始频率和带宽可以灵活选择，尤其对于窄带梳状滤波器的设计可以取得很好的性能。
参考文献
[1]胡广书.数字信号处理——理论、算法与实现[M].北京：清华大学出版社，2003.
[2]胡广书.现代信号处理教程[M].北京：清华大学出版社，2004.
[3]田福庆，罗荣，李万，等.改进的谐波小波包峭度图及其应用[J].上海交通大学学报，2014，48（1）：39-42.
[4]徐文明，张梅军，唐建，等.用Morlet小波进行包络检波分析[J].内燃机工程，2002，23（2）：81-84.
[5]唐贵基，邓飞跃.基于改进谐波小波包分解的滚动轴承复合故障特征分离方法[J].仪器仪表学报，2015，36（1）：143-149.
[6]张景亭，孙勇军，周友明，等.Morlet组合小波在颤振试飞中的应用[J].飞行力學，2008，26（4）：62-64.
[7]李远军，许钢，林园胜，等.基于小波变换的电力系统谐波检测的研究[J].重庆工商大学学报（自然科学版），2014，31（6）：78-81.
作者简介：梁瑞刚（1991-），男，硕士研究生，从事机械振动信号诊断与特征提取研究。