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数字滤波器类型

数字滤波器类型
数字滤波器类型

数字滤波器类型:

数字滤波器按照通带特性可以划分为:低通、

高通、带通、带阻等几种线性形式。

从单位脉冲响应的角度,可以把数字滤波器分为:iir滤波器(无限长单位冲激响应滤波器)和fir滤波器(有限长单位冲激响应滤波器)。它们的函分别为:(1)(2)式(1)称为n阶iir滤波器函数,式(2)称为(n-1)阶fir滤波器函数。

所选滤波器类型:为了更好观察波形

触发电平检测:

使用控件

水平/垂直方向调节使用旋钮控件,灵敏度调节也使用旋钮控件游标线使用graph控件中的游标进行设置

声卡使用Internal High Definition Audio Bus声卡

对示波器垂直方向和水平方向的灵敏以及位置的调整。

用到的控件,如何设计等

主要是“公式”使用。

能够实现峰峰值和频率的测量,游标线?

对输入信号的存储。

用到的控件,如何设计等

不能对输入信号进行存储

控件部分:

1、直接用LabVIEW的In Port , Out Port图标编程

LabVIEW的Functions模板内Adevanced \ Memory中的In Port 、Out Port 图标,与_inp、_outp功能相同,因此可用它们画程序方框图, 设计该A/D插卡的驱动程序。N个通道扫描,各采集n点数据的LabVIEW程序方框图如图1所示。图中用LabVIEW的计时图标控制扫描速率。

图1 N个通道扫描,各采集n点数据的程序方框图

显然,若采样速率要求较低,这不失为最方便、直观的方法,而且可随画随改。

2、用LabVIEW的CIN图标生成A/D插卡驱动程序的子VI

LabVIEW的Functions模板内Adevanced中有一个CIN(Code InteRFace Node)图标,用来在LabVIEW程序方框图中直接调其它编程语言(如VC)写的代码。现以生成一个对指定的通道采集n点数据的LabVIEW子VI为例,其主要步骤为:

图2 CIN图标

(1)在LabVIEW下,点出CIN图标,拖大并联接入两个控件和一个显件,如图2所示。其中控件用于选择模拟信号输入通道和选择数据采集点数,数组显件显示所采集的数据。

(2)在CIN图标上单击鼠标右键弹出菜单,选Create .c file.,产生并存入一个×××.C程序框架。

(3)在VC++5.0下完成×××.C程序框架的数据采集部分的编写,编译该×××.C程序(示例见附1),生成×××.obj代码。在coustom build方式下用nmake / f ×××.lvm指令将×××.lvm 接口程序(示例见附2)编译成×××.lsb代码。

(4)在LabVIEW的CIN图标下装载×××.lsb。运行成功后将该CIN作成子VI,存入某个文件夹。

在以后的LabVIEW应用程序框图中,该子VI图标即可作此A/D插卡驱动图标使用。

若A/D插卡上有晶振作基准时钟,有可编程计数/定时器,附录1示例的C语言程序还可加入定时采集语句,以实现在子VI中选择采样速率。图3是调用按上述步骤生成的子VI编程所采集的方波信号及其自功率谱。

图3 采集的方波信号及其自功率谱

用CIN结点生成A/D插卡驱动程序的子VI的方法可较充分发挥A/D的高转换速度,获得高的采样速率。但编程较烦杂,不能由LabVIEW直接修改

3、用LabVIEW的Call Library Functions图标,动态链接数据采集插卡的 .DLL库函数

许多数据采集插卡附有.DLL库函数形式的驱动程序,用户可使用某种DLL链接库的编程工具,如VC、VB,编写应用程序来调用它。LabVIEW也提供了一个动态链接库函数的图标Call Library Function,放在Functions模板内的Adevanced子模板中。在example/dll目录中有使用该图标的例子,可参照它们完成对数据采集插卡的.DLL库函数的调用。

常用的8种数字滤波算法

常用的8种数字滤波算法 摘要:分析了采用数字滤波消除随机干扰的优点,详细论述了微机控制系统中常用的8种数字滤波算法,并讨论了各种数字滤波算法的适用范围。 关键词:数字滤波;控制系统;随机干扰;数字滤波算法 1 引言 在微机控制系统的模拟输入信号中,一般均含有各种噪声和干扰,他们来自被测信号源本身、传感器、外界干扰等。为了进行准确测量和控制,必须消除被测信号中的噪声和干扰。噪声有2大类:一类为周期性的,其典型代表为50 Hz 的工频干扰,对于这类信号,采用积分时间等于20 ms整倍数的双积分A/D转换器,可有效地消除其影响;另一类为非周期的不规则随机信号,对于随机干扰,可以用数字滤波方法予以削弱或滤除。所谓数字滤波,就是通过一定的计算或判断程序减少干扰信号在有用信号中的比重,因此他实际上是一个程序滤波。 数字滤波器克服了模拟滤波器的许多不足,他与模拟滤波器相比有以下优点: (1)数字滤波器是用软件实现的,不需要增加硬设备,因而可靠性高、稳定性好,不存在阻抗匹配问题。 (2)模拟滤波器通常是各通道专用,而数字滤波器则可多通道共享,从而降低了成本。 (3)数字滤波器可以对频率很低(如0.01 Hz)的信号进行滤波,而模拟滤波器由于受电容容量的限制,频率不可能太低。 (4)数字滤波器可以根据信号的不同,采用不同的滤波方法或滤波参数,具有灵活、方便、功能强的特点。 2 常用数字滤波算法 数字滤波器是将一组输入数字序列进行一定的运算而转换成另一组输出数字序列的装置。设数字滤波器的输入为X(n),输出为Y(n),则输入序列和输出序列之间的关系可用差分方程式表示为: 其中:输入信号X(n)可以是模拟信号经采样和A/D变换后得到的数字序列,也

IIR数字滤波器设计及软件实现

实验四:IIR 数字滤波器设计及软件实现 一、实验原理与方法 1、设计IIR 数字滤波器一般采用间接法(脉冲响应不变法和双线性变换法),应用最广泛的是双线性变换法,其基本设计过程是: (1)将给定的数字滤波器的指标转换成过渡模拟滤波器的指标; (2)设计过渡模拟滤波器; (3)将过渡模拟滤波器系统函数转换成数字滤波器的系统函数。 本实验的数字滤波器的MATLAB 实现是指调用MATLAB 信号处理工具箱函数filter 对给定的输入信号x(n)进行滤波,得到滤波后的输出信号y(n )。 二、实验内容 1、调用信号产生函数mstg 产生由三路抑制载波调幅信号相加构成的复合信号st ,该函数还会自动绘图显示st 的时域波形和幅频特性曲线,如图4.1所示。由图可见,三路信号时域混叠无法在时域分离。但频域是分离的,所以可以通过滤波的方法在频域分离,这就是本实验的目的。 图4.1 三路调幅信号st (即s (t ))的时域波形和幅频特性曲线 2、要求将st 中三路调幅信号分离,通过观察st 的幅频特性曲线,分别确定可以分离st 中三路抑制载波单频调幅信号的三个滤波器(低通滤波器、带通滤波器、高通滤波器)的通带截止频率和阻带截止频率。要求滤波器的通带最大衰减为0.1dB,阻带最小衰减为60dB 。实验结果如图4.2,程序见附录4.2。 提示:抑制载波单频调幅信号的数学表示式为 0001()cos(2)cos(2)[cos(2())cos(2())]2 c c c s t f t f t f f t f f t ππππ==-++ 其中,cos(2)c f t π称为载波,fc 为载波频率,0cos(2)f t π称为单频调制信号,f0为调制正弦波信号频率,且满足0c f f >。由上式可见,所谓抑制载波单频调幅信号,就是2个正弦信号相乘,它有2个频率成分:和频0c f f +和差频0c f f -,

IIR数字滤波器设计原理

IIR 数字滤波器设计原理 利用双线性变换设计IIR 滤波器(只介绍巴特沃斯数字低通滤波器的设计),首先要设计出满足指标要求的模拟滤波器的传递函数)(s H a ,然后由)(s H a 通过双线性变换可得所要设计的IIR 滤波器的系统函数)(z H 。 如果给定的指标为数字滤波器的指标,则首先要转换成模拟滤波器的技术指标,这里主要是边界频率 s p w w 和的转换,对s p αα和指标不作变化。边界频率的转换关系为)21tan(2w T =Ω。接着,按照模拟低通滤波器的技术指标根据相应 设计公式求出滤波器的阶数N 和dB 3截止频率c Ω;根据阶数N 查巴特沃斯归一 化低通滤波器参数表,得到归一化传输函数 )(p H a ;最后,将c s p Ω=代入)(p H a 去归一,得到实际的模拟滤波器传输函数)(s H a 。之后,通过双线性变换法转换公式 11 112--+-=z z T s ,得到所要设计的IIR 滤波器的系统函数)(z H 。 步骤及内容 1) 用双线性变换法设计一个巴特沃斯IIR 低通数字滤波器。设计指标参数为: 在通带内频率低于π2.0时,最大衰减小于dB 1;在阻带内[]ππ,3.0频率区间上,最小衰减大于dB 15。 2) 以π02.0为采样间隔,绘制出数字滤波器在频率区间[]2/,0π上的幅频响应特 性曲线。 3) 程序及图形 程序及实验结果如下: %%%%%%%%%%%%%%%%%%

%iir_1.m %lskyp %%%%%%%%%%%%%%%%%% rp=1;rs=15; wp=.2*pi;ws=.3*pi; wap=tan(wp/2);was=tan(ws/2); [n,wn]=buttord(wap,was,rp,rs,'s'); [z,p,k]=buttap(n); [bp,ap]=zp2tf(z,p,k); [bs,as]=lp2lp(bp,ap,wap); [bz,az]=bilinear(bs,as,.5); [h,f]=freqz(bz,az,256,1); plot(f,abs(h)); title('双线性z 变换法获得数字低通滤波器,归一化频率轴'); xlabel('\omega/2\pi'); ylabel('低通滤波器的幅频相应');grid; figure; [h,f]=freqz(bz,az,256,100); ff=2*pi*f/100; absh=abs(h); plot(ff(1:128),absh(1:128)); title('双线性z 变换法获得数字低通滤波器,频率轴取[0,\pi/2]'); xlabel('\omega'); ylabel('低通滤波器的幅频相应');grid on; 运行结果: 00.050.10.150.20.25 0.30.350.40.450.500.1 0.2 0.3 0.40.50.60.70.8 0.9 1 双线性z 变换法获得数字低通滤波器,归一化频率轴 ω/2π低通滤波器的幅频相应

数字滤波器总结

1数字滤波器的应用领域 在信号处理过程中,所处理的信号往往混有噪音,从接收到的信号中消除或减弱噪音是信号传输和处理中十分重要的问题。根据有用信号和噪音的不同特性,提取有用信号的过程称为滤波,实现滤波功能的系统称为滤波器。在近代电信设备和各类控制系统中,数字滤波器应用极为广泛,这里只列举部分应用最成功的领域。 (1) 语音处理 语音处理是最早应用数字滤波器的领域之一,也是最早推动数字信号处理理论发展的领域之一。该领域主要包括5个方面的内容:第一,语音信号分析。即对语音信号的波形特征、统计特性、模型参数等进行分析计算;第二,语音合成。即利用专用数字硬件或在通用计算机上运行软件来产生语音;第三,语音识别。即用专用硬件或计算机识别人讲的话,或者识别说话的人;第四,语音增强。即从噪音或干扰中提取被掩盖的语音信号。第五,语音编码。主要用于语音数据压缩,目前已经建立了一系列语音编码的国际标准,大量用于通信和音频处理。近年来,这5个方面都取得了不少研究成果,并且,在市场上已出现了一些相关的软件和硬件产品,例如,盲人阅读机、哑人语音合成器、口授打印机、语音应答机,各种会说话的仪器和玩具,以及通信和视听产品大量使用的音频压缩编码技术。 (2) 图像处理 数字滤波技术以成功地应用于静止图像和活动图像的恢复和增强、数据压缩、去噪音和干扰、图像识别以及层析X射线摄影,还成功地应用于雷达、声纳、超声波和红外信号的可见图像成像。 (3) 通信 在现代通信技术领域内,几乎没有一个分支不受到数字滤波技术的影响。信源编码、信道编码、调制、多路复用、数据压缩以及自适应信道均衡等,都广泛地采用数字滤波器,特别是在数字通信、网络通信、图像通信、多媒体通信等应用中,离开了数字滤波器,几乎是寸步难行。其中,被认为是通信技术未来发展方向的软件无线电技术,更是以数字滤波技术为基础。 (4) 电视 数字电视取代模拟电视已是必然趋势。高清晰度电视的普及指日可待,与之配套的视频光盘技术已形成具有巨大市场的产业;可视电话和会议电视产品不断更新换代。视频压缩和音频压缩技术所取得的成就和标准化工作,促成了电视领域产业的蓬勃发展,而数字滤波器及其相关技术是视频压缩和音频压缩技术的重要基础。 (5) 雷达 雷达信号占有的频带非常宽,数据传输速率也非常高,因而压缩数据量和降低数据传输速率是雷达信号数字处理面临的首要问题。高速数字器件的出现促进了雷达信号处理技术的进步。在现代雷达系统中,数字信号处理部分是不可缺少的,因为从信号的产生、滤波、加工到目标参数的估计和目标成像显示都离不开数字滤波技术。雷达信号的数字滤波器是当今十分活跃的研究领域之一。 (6) 声纳

数字滤波器的DSP实现

摘要 当前我们正处于数字化时代,数字信号处理技术受到了人们的广泛关注,其理论及算法随着计算机技术和微电子技术的发展得到了飞速的发展,被广泛应用于语音图象处理、数字通信、谱分析、模式识别、自动控制等领域。数字滤波器是数字信号处理中最重要的组成部分之一,几乎出现在所有的数字信号处理系统中。数字滤波器是指完成信号滤波处理的功能,用有限精度算法实现的离散时间线性非时变系统,其输入是一组(由模拟信号取样和量化的)数字量,其输出是经过变换的另一组数字量。相对于模拟滤波器,数字滤波器没有漂移,能够处理低频信号,频率响应特性可做成非常接近于理想的特性,且精度可以达到很高,容易集成等,这些优势决定了数字滤波器的应用越来越广泛。同时DSP(数字信号处理器)的出现和FPGA的迅速发展也促进了数字滤波器的发展,并为数字滤波器的硬件实现提供了更多的选择。 本论文的主要研究了数字滤波器的基本理论及其算法。基于TI公司的数字信号处理器TMS320VC5509设计了一款稳定度高,低功耗的数字滤波器系统,并完成了软硬调试工作。主要工作如下: (1)研究了数字滤波器的基本理论,以及数字滤波器的实现方法。通过学习识字滤波器 的结构、数字滤波器的设计理论,掌握了各种数字滤波器的原理和特性。为实现数字滤波器奠定了理论基础。 (2)研究分析了如何利用MATLAB仿真软件来设计出符合各种要求的数字滤波器。并采用 了相关的函数设计了几款常用的数字滤波器,并得到了滤波器的相关系数,为利用DSP实现数字滤波做好了一些前期的工作。 (3)根据TI公司5000系列数字信号处理器的基本结构和特征,充分利用其片上资源t结 合MATLAB软件的仿真,用软件实现高性能稳定的数字滤波器。 关键字:数字滤波器,DSP,IIR(无限长单位脉冲响应),FIR(有限长单位脉冲响应)

数字滤波器的设计及实现

数字滤波器的设计及实现 【一】设计目的 1. 熟悉IIR 数字滤波器和FIR 数字滤波器的设计原理和方法; 2. 学会调用MATLAB 信号处理工具箱中的滤波器设计函数设计各种IIR 和FIR 数字滤波器,学会根据滤波要求确定滤波器指标参数; 3. 掌握用IIR 和FIR 数字滤波器的MA TLAB 实现方法,并能绘制滤波器的幅频特性、相频特性; 4. 通过观察滤波器的输入、输出信号的时域波形及其频谱,建立数字滤波的概念。 【二】设计原理 抑制载波单频调幅信号的数学表达式为 []))(2cos())(2cos(2 1)2cos()2cos()(000t f f t f f t f t f t s c c c ++-==ππππ (2.1) 其中,)2cos(t f c π称为载波,c f 为载波频率,)2cos(0t f π称为单频调制信号,0f 为调制正弦波信号频率,且满足0c f f >。由(2.1)式可见,所谓抑制载波单频调制信号,就是两个正弦信号相乘,它有2个频率成分:和频c f +0f ,差频c f -0f ,这两个频率成分关于载波频率c f 对称。所以,1路抑制载波单频调幅信号的频谱图是关于载波频率c f 对称的两根谱线。 复合信号st 产生函数mstg 清单: function st=mstg %产生信号序列st ,并显示st 的时域波形和频谱 %st=mstg 返回三路调幅信号相加形成的混合信号,长度N=800 N=800; %信号长度N 为800 Fs=10000;T=1/Fs;Tp=N*T; %采样频率Fs=10kHz ,Tp 为采样时间 t=0:T:(N-1)*T;k=0:N-1;f=k/Tp; fc1=Fs/10; %第1路调幅信号载波频率fc1=1000Hz fm1=fc1/10; %第1路调幅信号的调制信号频率fm1=100Hz fc2=Fs/20; %第2路调幅信号载波频率fc2=500Hz fm2=fc2/10; %第2路调幅信号的调制信号频率fm2=50Hz fc3=Fs/40; %第3路调幅信号载波频率fc3=250Hz fm3=fc3/10; %第3路调幅信号的调制信号频率fm3=25Hz xt1=cos(2*pi*fm1*t).*cos(2*pi*fc1*t); %产生第1路调幅信号 xt2=cos(2*pi*fm2*t).*cos(2*pi*fc2*t); %产生第2路调幅信号 xt3=cos(2*pi*fm3*t).*cos(2*pi*fc3*t); %产生第3路调幅信号 st=xt1+xt2+xt3; %三路信号相加,得到复合信号

经典数字滤波器

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。

FIR数字滤波器设计与软件实现

实验二:FIR数字滤波器设计与软件实现 一、实验指导 1.实验目的 (1)掌握用窗函数法设计FIR数字滤波器的原理和方法。 (2)掌握用等波纹最佳逼近法设计FIR数字滤波器的原理和方法。(3)掌握FIR滤波器的快速卷积实现原理。 (4)学会调用MATLAB函数设计与实现FIR滤波器。 2.实验内容及步骤 (1)认真复习第七章中用窗函数法和等波纹最佳逼近法设计FIR数字滤波器的原理; (2)调用信号产生函数xtg产生具有加性噪声的信号xt,并自动显示xt及其频谱,如图1所示; 图1 具有加性噪声的信号x(t)及其频谱如图 (3)请设计低通滤波器,从高频噪声中提取xt中的单频调幅信号,要求信号幅频失真小于0.1dB,将噪声频谱衰减60dB。先观察xt的频谱,确定滤波器指标参数。

(4)根据滤波器指标选择合适的窗函数,计算窗函数的长度N,调用MATLAB函数fir1设计一个FIR低通滤波器。并编写程序,调用MATLAB快速卷积函数fftfilt实现对xt的滤波。绘图显示滤波器的频响特性曲线、滤波器输出信号的幅频特性图和时域波形图。(4)重复(3),滤波器指标不变,但改用等波纹最佳逼近法,调用MATLAB函数remezord和remez设计FIR数字滤波器。并比较两种设计方法设计的滤波器阶数。 提示:○1MATLAB函数fir1的功能及其调用格式请查阅教材; ○2采样频率Fs=1000Hz,采样周期T=1/Fs; ○3根据图1(b)和实验要求,可选择滤波器指标参数:通带截止频率fp=120Hz,阻带截至频率fs=150Hz,换算成数字频率,通带截止 频率 p 20.24 p f ωπ =T=π,通带最大衰为0.1dB,阻带截至频率 s 20.3 s f ωπ =T=π,阻带最小衰为60dB。 ○4实验程序框图如图2所示,供读者参考。

数字滤波器的一般概念

数字滤波器的一般概念 滤波器可广义地理解为一个信号选择系统。它让某些信号成分通过又阻止或衰减另一些成分。在更多地情况下,被窄义地理解为选频系统,如低通、高通、带通、带阻。频域与时域均衡器也是一种滤波器,通信系统的传输媒介如明线、电缆等从特性看也是滤波器。滤波器如系统一样可分为三类:模拟滤波器、采样滤波器和数字滤波器.模拟滤波器(AF)可以是由RLC构成的无源滤波器,也可以是加上运放的有源滤波器,它们是连续时间系统。采样滤波器(SF)由电阻、电容、电荷转移器件、运放等组成,属于离散时间系统,其幅度是连续的。开关电容滤波器、电荷耦合滤波器军属这类滤波器。数字滤波器(DF)由加法器、乘法器、存储延迟单元、时钟脉冲滤波器及逻辑单元等数字电路构成。它精度高,稳定性好,不存在阻抗匹配问题,可以时分复用,能够完成一些模拟滤波器完成不了的滤波任务。其缺点是需要抽样、量化、编码,以及手时钟频率所限,所能处理的信号最高频率还不够高。另外,由于有限字长效应会造成域设计值的频率偏差、量化和运算噪声及极限环振荡。 本章讨论的是数字滤波器。 5.1.1 数字滤波器的分类 下面从各种不同角度对数字滤波器分类: 1.按冲激响应h(n)的长度分类 分为有限冲激响应(FIR)DF和无限冲激响应(IIR)DF两种。冲 激响应本来是用于模拟系统,指系统对冲激函数δ(t)的响应。 发展到数字滤波器后,工程上仍沿用这个名称,与单位抽样响应和 单位脉冲响应的说法通用。 FFR DF的冲激响应h(n)为有限长序列,其差分方程为 y(n)= (5.1) 系统函数为 H(z)= (5.2) IIR DF 的冲激响应h(n)为无限长序列,其差分方程为

实验四(IIR数字滤波器设计及软件实现)讲解学习

实验四(I I R数字滤波器设计及软件实现)

10.4实验四IIR数字滤波器设计及软件实现 10.4.1 实验指导 1.实验目的 (1)熟悉用双线性变换法设计IIR数字滤波器的原理与方法; (2)学会调用MATLAB信号处理工具箱中滤波器设计函数(或滤波器设计分析工具fdatool)设计各种IIR数字滤波器,学会根据滤波需求确定滤波器指标参数。 (3)掌握IIR数字滤波器的MATLAB实现方法。 (4)通过观察滤波器输入输出信号的时域波形及其频谱,建立数字滤波的概念。 2.实验原理 设计IIR数字滤波器一般采用间接法(脉冲响应不变法和双线性变换法),应用最广泛的是双线性变换法。基本设计过程是:①先将给定的数字滤波器的指标转换成过渡模拟滤波器的指标;②设计过渡模拟滤波器;③将过渡模拟滤波器系统函数转换成数字滤波器的系统函数。MATLAB信号处理工具箱中的各种IIR数字滤波器设计函数都是采用双线性变换法。第六章介绍的滤波器设计函数butter、cheby1 、cheby2 和ellip可以分别被调用来直接设计巴特沃斯、切比雪夫1、切比雪夫2和椭圆模拟和数字滤波器。本实验要求读者调用如上函数直接设计IIR数字滤波器。 本实验的数字滤波器的MATLAB实现是指调用MATLAB信号处理工具箱函数filter对给定的输入信号x(n)进行滤波,得到滤波后的输出信号y(n)。 3. 实验内容及步骤 (1)调用信号产生函数mstg产生由三路抑制载波调幅信号相加构成的复合信号st,该函数还会自动绘图显示st的时域波形和幅频特性曲线,如图

10.4.1所示。由图可见,三路信号时域混叠无法在时域分离。但频域是分离的,所以可以通过滤波的方法在频域分离,这就是本实验的目的。 图10.4.1 三路调幅信号st 的时域波形和幅频特性曲线 (2)要求将st 中三路调幅信号分离,通过观察st 的幅频特性曲线,分别确定可以分离st 中三路抑制载波单频调幅信号的三个滤波器(低通滤波器、带通滤波器、高通滤波器)的通带截止频率和阻带截止频率。要求滤波器的通带最大衰减为0.1dB,阻带最小衰减为60dB 。 提示:抑制载波单频调幅信号的数学表示式为 0001()cos(2)cos(2)[cos(2())cos(2())]2 c c c s t f t f t f f t f f t ππππ==-++ 其中,cos(2)c f t π称为载波,f c 为载波频率,0cos(2)f t π称为单频调制信号,f 0为调制正弦波信号频率,且满足0c f f >。由上式可见,所谓抑制载波单频调幅信号,就是2个正弦信号相乘,它有2个频率成分:和频0c f f +和差频0c f f -,这2个频率成分关于载波频率f c 对称。所以,1路抑制载波单频调幅 信号的频谱图是关于载波频率f c 对称的2根谱线,其中没有载频成分,故取名 为抑制载波单频调幅信号。容易看出,图10.4.1中三路调幅信号的载波频率分

IIR数字滤波器设计及软件实现

实验一:IIR数字滤波器设计及软件实现 一、实验指导 1.实验目的 (1)熟悉用双线性变换法设计IIR数字滤波器的原理与方法; (2)学会调用MATLAB信号处理工具箱中滤波器设计函数(或滤波器设计分析工具fdatool)设计各种IIR数字滤波器,学会根据滤波需求确定滤波器指标参数。 (3)掌握IIR数字滤波器的MATLAB实现方法。 (3)通过观察滤波器输入输出信号的时域波形及其频谱,建立数字滤波的概念。 2.实验原理 设计IIR数字滤波器一般采用间接法(脉冲响应不变法和双线性变换法),应用最广泛的是双线性变换法。基本设计过程是:①先将给定的数字滤波器的指标转换成过渡模拟滤波器的指标;②设计过渡模拟滤波器;③将过渡模拟滤波器系统函数转换成数字滤波器的系统函数。MATLAB信号处理工具箱中的各种IIR数字滤波器设计函数都是采用双线性变换法。第六章介绍的滤波器设计函数butter、cheby1 、cheby2 和ellip可以分别被调用来直接设计巴特沃斯、切比雪夫1、切比雪夫2和椭圆模拟和数字滤波器。本实验要求读者调用如上函数直接设计IIR数字滤波器。 本实验的数字滤波器的MATLAB实现是指调用MATLAB信号处理工具箱函数filter对给定的输入信号x(n)进行滤波,得到滤波后的输出信号y(n)。 3. 实验内容及步骤 (1)调用信号产生函数mstg产生由三路抑制载波调幅信号相加构成的复合信号st,该函数还会自动绘图显示st的时域波形和幅频特性曲线,如图1所示。由图可见,三路信号时域混叠无法在时域分离。但频域是分离的,所以可以通过滤波的方法在频域分离,这就是本实验的目的。 图1 三路调幅信号st的时域波形和幅频特性曲线 (2)要求将st中三路调幅信号分离,通过观察st的幅频特性曲线,分别确定可以分离st中三路抑制载波单频调幅信号的三个滤波器(低通滤波器、带通滤波器、高通滤波器)的通带截止频率和阻带截止频率。要求滤波器的通带最大衰减为0.1dB,阻带最小衰减为

数字滤波器的分类和设计

数字滤波器的分类和设计 摘要在matlab环境下,研究了几种数字滤波器的实现方法,还根据目前较常用的数字滤波器设计方法,讨论了iir和fir的基本设计方法,在iir滤波器设计中,介绍了两种数字滤波器设计方法。 关键词 matlab;数字滤波器;幅频特性 中图分类号 tm 文献标识码 a 文章编号 1673-9671-(2012)031-0189-01 1 概述 我们对信号进行处理的时候,根据实际需要,我们经常要保留或者消除掉一些特别的频率,或者说,滤波器是一种消除噪音或者杂质的一种器件,特别是对输入输出信号进行必要的除噪,发挥着关键的作用。 目前,可以通过两种方法实现数字滤波器:通过编写相关程序,利用计算机实现该程序,进而实现滤波器的设计。第二种方法就是根据数字电路,设计专用的数字处理硬件,从而实现滤波功能。1.1 数字滤波器的分类 和模拟滤波器一样,数字滤波器按照通带特性可以划分为:低通、高通、带通、带阻等几种线性形式。 从单位脉冲响应的角度,可以把数字滤波器分为:iir滤波器(无限长单位冲激响应滤波器)和fir滤波器(有限长单位冲激响应滤

波器)。它们的函分别为: (1) (2) 式(1)称为n阶iir滤波器函数,式(2)称为(n-1)阶fir 滤波器函数。 1.2 数字滤波器的设计要求和方法 根据在频域分析及信号处理的要求,我们可以得到滤波器的指标参数。数字滤波器的频响特性函数h(e jw)一般为复函数,表示为: h(e jw)=|h(e jw)|e jθ(w) (3) 其中θ(w)为相频特性函数,其说明的是各频率通过这个滤波器后信号时间上的延时。而幅频特性是说明信号在通过这个滤波器后该信号的衰减,对于iir数字滤波器,一般可以根据幅频响应函数来反映其滤波情况,其相频特性只是辅助说明。fir数字滤波器实现的则是线性相位特性的滤波器。 其中wp和ws表示为通带边界频率;δ1和δ2说明的是通带波纹和阻带波纹;其衰减值要转化成db形式,由图所示该滤波器允许的最大衰减用为αp和αs来表示。 (4) αs=-20 lg δ2 (5) 一般要求:

基于MATLAB的数字滤波器的设计要点

基于MATLAB 的数字滤波器的设计 1 引言 数字滤波器是指完成信号滤波处理功能的,用有限精度算法实现的离散线性非时变系统,其输入是一组(由模拟信号取样和量化的)数字量,其输出是经过变换或说处理的另一组数字量。数字滤波器具有稳定性高、精度高、灵活性大等突出优点。这里所说的数字滤波器是指理想带通,低通等的频率选择数字滤波器。 数字滤波器设计的一个重要步骤是确定一个可实现的传输函数H(z),这个确定传输函数H(z)的过程称为数字滤波器设计。数字滤波器的一般设计过程为:(1)按照实际需要,确定滤波器的性能要求(通常在频域内给定数字滤波的性能要求)。(2)寻找一满足预定性能要求的离散时间线性系统。(3)用有限精度的运算实现所设计的系统。(4)通过模拟,验证所设计的系统是否符合给定性能要求。 2 数字滤波器的设计 滤波器分为两种,分别为模拟滤波器和数字滤波器。数字滤波器可以理解为是一个计算程序或算法,将代表输入信号的数字时间序列转化为代表输出信号的数字时间序列,并在转化的过程中,使信号按预定的形式变化。数字滤波器有多种分类,从数字滤波器功能上分可分为低通、高通、带阻、带通滤波器,根据数字滤波器冲激响应的时域特征,可将数字滤波器分为两种,即无限长冲激响应滤波器(IIR )和有限长冲激响应滤波器(FIR )。 数字滤波器指标:一般来说,滤波器的幅频特性是分段常数的,以低通为例,在通带内逼近于1,阻带内逼近与0,实际设计的滤波器并非是锐截止的通带和阻带两个范围,两者之间总有一个过渡带。在设计滤波器时事先给定幅频特性允许误差,在通带范围内幅度响应以误差1σ逼近于1,在阻带内幅度响应以误差2σ逼近于0。 π σσ≤≤≤≤≤≤-w w e H w w e H r jw c jw ,2|)(|,1|)(|11 (1) 式中wc 和wr 分别为通带边界频率和阻带边界频率,wr-wc 为过渡带。在具体的技术指标中往往用通带波动σ来表示1σ,用最小阻带衰减At 来表示2σ,其具体的对应公式这里就不详述了。 2.1 IIR 数字滤波器设计 IIR DF 的冲激响应h(n)是无限长的,其输入输出的关系为: )()()(i n x i h n y i -= ∑+∞ -∞ = (2) 系统函数为 ∑+∞ =-∞ =-= n n n z n h z H )()(= ∑∑=-=--n k k k m r r r z a z b 1 1 (3) 设计无限长单位脉冲响应(IIR )数字滤波器一般可有三种方法。 第一种方法,先设计一个合适的模拟滤波器,然后将其数字话,即将S 平面映射到Z 平面得到所需的数字滤波器。模拟滤波器的设计技巧非常成熟,不仅得到的是闭合形式的公式,而且设计系数已经表格化了。因此,由模拟滤波器设计数字滤波器的方法准确,简便,得到普遍采用。对于这种方法,工程上

数字滤波

§4-1克服随机误差的数字滤波算法 一、教学目的 理解克服大脉冲干扰和抑制高频噪声数字滤波原理,掌握算法流程,能够合理应用复合滤波算法。 二、主要内容 §4.1.1 随机误差和数字滤波算法的优点§4.1.2 克服大脉冲干扰的数字滤波法 §4.1.3 抑制小幅度高频噪声的平均滤波法 §4.1.4 复合滤波法 三、学习指导 认识脉冲干扰和高频噪声的随机性及其统计规律,认识被测信号的幅度大小、频带范围等特征,是选择滤波算 法的依据。确定算法后,只有滤波参数设置合理,才能取得处理效果。否则有可能在滤除干扰或噪声的同时, 损失信号。所以,要深刻理解原理,重视对算法进行必要的仿真实验和实际验证。 §4.1.1 随机误差和数字滤波算法的优点 随机误差的概念:由串入仪表的随机干扰、仪器内部器件噪声和A/D量化噪声等引起的,在相同条件下测量同一量时,其大小和符号作无规则变化而无法预测,但在多次测量中符合统计规律的误差。 数字滤波算法的优点: (1)数字滤波只是一个计算过程,无需硬件,因此可靠性高,并且不存在阻抗匹配、特性波动、非一致性等 问题。模拟滤波器在频率很低时较难实现的问题,不会出现在数字滤波器的实现过程中。 (2)只要适当改变数字滤波程序有关参数,就能方便的改变滤波特性,因此数字滤波使用时方便灵活。 §4.1.2 克服大脉冲干扰的数字滤波法 克服由仪器外部环境偶然因素引起的突变性扰动或仪器内部不稳定引起误码等造成的尖脉冲干扰,是仪器数据 处理的第一步。通常采用简单的非线性滤波法。 1.限幅滤波法

限幅滤波法(又称程序判别法)通过程序判断被测信号的变化幅度,从而消除缓变信号中的尖脉冲干扰。具体方法是,依赖已有的时域采样结果,将本次采样值与上次采样值进行比较,若它们的差值超出允许范围,则认为本次采样值受到了干扰,应予易除。 滤波的采样结果 若本次采样值为yn,则本次滤波的结果由下式确定:a是相邻两个采样值的最大允许增量,其数值可根据y的最大变化速率Vmax及采样周期T确定,即 a = Vmax T 实现本算法的关键是设定被测参量相邻两次采样值的最大允许误差a.要求准确估计Vmax和采样周期T。 2.中值滤波法 中值滤波是一种典型的非线性滤波器,它运算简单,在滤除脉冲噪声的同时可以很好地保护信号的细节信息。对某一被测参数连续采样n次(一般n应为奇数),然后将这些采样值进行排序,选取中间值为本次采样值。对温度、液位等缓慢变化的被测参数,采用中值滤波法一般能收到良好的滤波效果。 对不同宽度脉冲滤波效果 3.基于拉依达准则的奇异数据滤波法 (剔除粗大误差)拉依达准则:当测量次数N足够多且测量服从正态分布时,在各次测量值中,若某次测量值

FIR数字滤波器设计及软件实现

实验五:FIR数字滤波器设计及软件实现 一、实验目的: (1)掌握用窗函数法设计FIR数字滤波器的原理和方法。 (2)掌握用等波纹最佳逼近法设计FIR数字滤波器的原理和方法。 (3)掌握FIR滤波器的快速卷积实现原理。 (4)学会调用MATLAB函数设计与实现FIR滤波器。 二、实验内容及步骤: (1)认真复习第七章中用窗函数法和等波纹最佳逼近法设计FIR数字滤波器的原理; (2)调用信号产生函数xtg产生具有加性噪声的信号xt,并自动显示xt及其频谱,如图1所示; 图1 具有加性噪声的信号x(t)及其频谱如图 (3)请设计低通滤波器,从高频噪声中提取xt中的单频调幅信号,要求信号幅频失真小于0.1dB,将噪声频谱衰减60dB。先观察xt的频谱,确定滤波器指标参数。 (4)根据滤波器指标选择合适的窗函数,计算窗函数的长度N,调用MATLAB 函数fir1设计一个FIR低通滤波器。并编写程序,调用MATLAB快速卷积函数fftfilt实现对xt的滤波。绘图显示滤波器的频响特性曲线、滤波器输出信号的幅频特性图和时域波形图。 (4)重复(3),滤波器指标不变,但改用等波纹最佳逼近法,调用MATLAB 函数remezord和remez设计FIR数字滤波器。并比较两种设计方法设计的滤波器阶数。 友情提示: ○1MATLAB函数fir1和fftfilt的功能及其调用格式请查阅本课本;

○ 2采样频率Fs=1000Hz ,采样周期T=1/Fs ; ○ 3根据图10.6.1(b)和实验要求,可选择滤波器指标参数:通带截止频率fp=120Hz ,阻带截至频率fs=150Hz ,换算成数字频率,通带截止频率p 20.24p f ωπ=T =π,通带最大衰为0.1dB ,阻带截至频率s 20.3s f ωπ=T =π,阻带最小衰为60dB 。] ○ 4实验程序框图如图2所示。 图2 实验程序框图 三、实验程序: 1、信号产生函数xtg 程序清单: %xt=xtg(N) 产生一个长度为N,有加性高频噪声的单频调幅信号xt,采样频率Fs=1000Hz %载波频率fc=Fs/10=100Hz,调制正弦波频率f0=fc/10=10Hz. function xt=xtg N=1000;Fs=1000;T=1/Fs;Tp=N*T; t=0:T:(N-1)*T; fc=Fs/10;f0=fc/10; %载波频率fc=Fs/10,单频调制信号频率为f0=Fc/10;

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。

8种数字滤波的区别

数字滤波方法有很多种,每种方法有其不同的特点和使用范围。从大的范围可分为3类。 1、克服大脉冲干扰的数字滤波法 ㈠.限幅滤波法㈡.中值滤波法 2、抑制小幅度高频噪声的平均滤波法 ㈠.算数平均㈡.滑动平均㈢.加权滑动平均㈣一阶滞后滤波法 3、复合滤波法 四、介绍 在这我选用了常用的8种滤波方法予以介绍 (一)克服大脉冲干扰的数字滤波法: 克服由仪器外部环境偶然因素引起的突变性扰动或仪器内部不稳定引起误码等造成的尖脉冲干扰,是仪器数据处理的第一步。通常采用简单的非线性滤波法。 1、限幅滤波法(又称程序判断滤波法) 限幅滤波是通过程序判断被测信号的变化幅度,从而消除缓变信号中的尖脉冲干扰。 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 D、适用范围: 变化比较缓慢的被测量值 2、中位值滤波法 中位值滤波是一种典型的非线性滤波器,它运算简单,在滤除脉冲噪声的同时可以很好地保护信号的细节信息。 A、方法:连续采样N次(N取奇数)把N次采样值按大小排列(多采用冒泡法)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(脉冲)干扰 C、缺点:对流量、速度等快速变化的参数不宜 D、适用范围:对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果 (二)抑制小幅度高频噪声的平均滤波法 小幅度高频电子噪声:电子器件热噪声、A/D量化噪声等。 通常采用具有低通特性的线性滤波器: 算数平均滤波法、加权平均滤波法、滑动加权平均滤波法一阶滞后滤波法等。 3、算术平均滤波法

FIR数字滤波器的算法实现与习题(1)

FIR数字滤波器的算法实现与习题 [例3] 窗函数设计法实现一个低通数字滤波器,要求通带截止频率10kHz,阻带截止频率22kHz,阻带衰减大于75dB,采样频率f s=75kHz。 过渡带宽度=通带截止频率+过渡带宽度/2=10kHz+12/2kHz=16 kHz 数字截止频率 Ω1=2π×f1/ f s=2π×16/50=0.64π 理想低通滤波器单位脉冲响应 h1(n)=sin(nΩ1)/n/π=sin(0.64πn)/n/π 选择布莱克曼窗,滤波器长度为 N=5.98 f s过渡带宽度=5.98×50/12=24.9 取N=25,布莱克曼窗函数为 w(n)=0.42-0.5cos(2πn/24)+0.08cos(4πn/24) 滤波器单位脉冲响应为 h(n)= h1(n)w(n) n≤N-1 h(n)=0 n< N-1 根据上式计算出,然后将单位脉冲响应移位为因果序列,完成的滤波器差分方程为y(n)=0.001x(n-2) -0.002x(n-3) -0.002x(n-4)+0.01x(n-5)-0.009x(n-6)-0.018x(n-7)+0.049x(n-8) -0.02x(n-10)+0.11x(n-11)+0.28x(n-11)+0.64x(n-13)+0.28x(n-14)-0.11x(n-15)-0.02x(n-16)-0.049x( n-17)-0.018x(n-18)-0.009x(n-19)+0.01x(n-20)-0.002x(n-21)-0.002x(n-22)+0.001x(n-23) 数字滤波器程序如下: #include “math.h”//数学函数头文件 #define N 25 //FIR阶数N #define PI 3.1415926 float InputWave( );//输入波形 float FIR();// FIR滤波函数声明 float fHn[N]={0.0,0.0,0.001,-0.002,-0.002,0.01,-0.009,//滤波器系数-0.018,0.049,-0.02,0.11,0.28,0.64,0.28, -0.11,-0.02,0.049,-0.018,-0.009,0.01, -0.002,-0.002,0.001,0.0,0.0}; float fXn[N]={0.0}; float fInput,fOutput; float fSignal1,fSignal2; float fStepSignal1,fStepSignal2; float f2PI;//2*PI int i; float FIN[256],FOUT[256];//输入信号与输出信号 i int nIn,nOut; main(void) { nIn=0;nOut=0; f2PI =2*PI; fSignal1=0.0; fSignal2=PI*0.1;

第5章 数字滤波器的实现

第五章数字滤波器的实现 学习要求:掌握数字滤波器结构流图的表示方法;了解各种滤波器结构的特点;掌握量化噪声、有限字长效应和系数量化对数字滤的影响。 §5.0概述 §5.1数字滤波器的结构 §5.2量化与量化误差 §5.3有限字长运算对数字滤波器的影响 §5.4系数量化对数字滤波器的影响 §5.5IIR DF 量化引起的非线性效应 §5.6小结 第五章数字滤波器的实现 数字滤波器的实现: 确定数字滤波器的数学表示形式选择网络结构形式软硬件实现 一个数字滤波器的传递函数一般可表示为有理函数形式: H (z)= 这是IIR 滤波器的形式,{ }都为0时就是一个FIR 滤波器。

这个系统,也可用差分方程来表示: 即一个输出序列是其过去点的线性组合加上当前输入序列与过去点输入序列的线性组合。 除了与当前的输入有关,同时还与过去的输入和过去的输出有关,系统是带有记忆的。 对于上面的算式,可以化成不同的计算形式,如直接计算、分解为多个有理函数相加、分解为多个有理函数相乘等等,不同的计算形式也就表现出不同的计算结构,而不同的计算结构可能会带来不同的效果,或者是实现简单,编程方便,或者是计算精度较高等等。 数字信号总是通过采样和转换得到的,而转换的位数是有限的(一般6、8、10、12、16位、现在也有24位),所以存在量化误差。另外,计算机中的数的表示也总是有限字长的,经此表示的滤波器的系数同样存在量化误差,在计算过程中因有限字长也会造成误差。数字滤波器实现过程中要考虑这些量化误差的影响。量化误差主要有三种。 ①A/D变换量化效应; ②系数的量化效应; ③数字运算的有限字长效应。 §5.1 数字滤波器的结构 1.数字网络的信号流图表示 2.信号流图的转置定理

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