Расчет цифровых ких-фильтров: методы взвешивания и частотной выборки.
Процедура расчета КИХ-фильтров методом взвешивания следующая:
1. Задается требуемая или идеальная частотная характеристика фильтра
2. Находится импульсная характеристика желаемого фильтра либо путем нахождения преобразования Фурье частотной характеристики, либо нахождением обратного z-преобразования передаточной функции H(z), которая может быть получена из частотной характеристики заменой ej на z.
3. Выбирается весовая функция, которая удовлетворяет заданным требованиям к полосе пропускания или затухания, а затем определяется число коэффициентов фильтра, используя выражение для связи длины импульсной характеристики фильтра с шириной переходной полосы пропускания (записываются через частоту дискретизации).
4. Получают значение выбранной весовой функции w(n) и значения коэффициентов импульсной характеристики h(n) реального КИХ-фильтра, умножив hu(n) w(n):
(2.108)
В настоящее время, как уже было отмечено, известно много взвешивающих функций (оконных функций), которые успешно применяются при разработке цифровых КИХ-фильтров. Как показывает опыт, в общем случае желательно, чтобы окно обладало следующими свойствами:
1) Ширина главного лепестка частотной характеристики окна, содержащего по возможности большую часть энергии, должна быть малой.
2) Энергия в боковых лепестках частотной характеристики окна должны быстро уменьшаться при приближении к .
Наибольшее распространение среди всех известных взвешивающих (вырезающих) функций, которые часто называют просто окнами, получили прямоугольное (окно Дирихле), обобщенное окно Хемминга, окно Блэкмана и окно Кайзера.
Преимущества и недостатки метода взвешивания.
1. Важным достоинством метода взвешивания является простота: его просто применять и легко понять. Метод требует минимального объема вычислений даже при использовании более сложных функций взвешивания, например, Кайзера.
2. Главный недостаток метода – отсутствие гибкости. Максимальная неравномерность в полосе пропускания и неравномерность в полосе подавления примерно равны, так что при разработке можно получить фильтр с либо слишком маленькой неравномерностью в полосе пропускания, либо с чрезмерно большим затуханием в полосе задерживания.
3. Вследствие того, что в методе присутствует свертка взвешивающей функции и желаемой характеристики, невозможно точно задать граничные частоты полосы пропускания и полосы подавления.4. Для выбранной взвешивающей функции (кроме функции Кайзера) максимальная амплитуда колебаний в характеристике фильтра фиксирована независимо от того, насколько велико N. Следовательно, затухание в полосе подавления фиксировано для каждой конкретной взвешивающей функции.
5. В некоторых приложениях выражения формулы для будут настолько сложными, что находить аналитически из соответствующего уравнения нет смысла. В таких случаях можно получить с помощью метода частотной выборки, а затем применять весовую функцию.
Очевидно, что метод взвешивания включает минимум вычислений. В действительности при таком подходе коэффициенты можно вычислить с помощью карманного калькулятора, хотя существуют и компьютерные программы вычисления
Метод частотной выборки.
Данный метод позволяет разрабатывать нерекурсивные КИХ-фильтры, в число которых входят как обычные частотно-избирательные фильтры (нижних и верхних частот, полосовые и режекторные), так и фильтры с произвольной частотной характеристикой. Уникальное достоинство метода частотной выборки состоит в том, что он допускает рекурсивные реализации КИХ-фильтров, что приводит к увеличению их вычислительной эффективности. При определенных условиях можно разработать рекурсивные КИХ-фильтры, коэффициенты которых – целые числа, что удобно для систем, реализованных на стандартных микропроцессорах.
Последовательность применения метода частотной выборки следующая:
1. Задается идеальная или желаемая частотная характеристика, затухание в полосе задерживания (подавления) и границы полос фильтра.
2. Исходя из заданных требований выбирается фильтр частотной выборки первого (выборки берутся с интервалом kfs /N) или второго типа (выборки берутся с интервалом ).
3. На основании требований к АЧХ фильтра и данных соответствующих таблиц определяется значение N – число частотных выборок идеальной характеристики, М – число выборок в переходной полосе, ширина перехода, число частотных выборок в полосе пропускания и Ti – значения выборок в полосе перехода (i = 1, 2, …, М).
4. Используется подходящее уравнение для расчета коэффициентов фильтра.
Одним из существенных недостатков метода частотной выборки является то, что он не позволяет строго контролировать положение граничных частот или неравномерность в полосе пропускания и зависит от наличия таблиц разработки для нахождения необходимых числовых параметров.
- Общие принципы получения информации в физических исследованиях. Основные цели обработки сигналов. Преимущества цифровых методов обработки сигналов. Примеры практического применения.
- Содержание, этапы, методы и задачи цифровой обработки сигналов. Основные методы и алгоритмы цос.
- Основные направления, задачи и алгоритмы цифровой обработки сигналов
- Дискретные и цифровые сигналы. Основные дискретные последовательности теории цос.
- Линейные дискретные системы с постоянными параметрами. Импульсная характеристика. Физическая реализуемость и устойчивость.
- Линейные разностные уравнения с постоянными параметрами, их практическое значение и решение.
- Соотношение между z-преобразованием и преобразованием Фурье
- Обратное z-преобразование и методы его нахождения: на основе теоремы о вычетах, разложение на простые дроби и в степенной ряд.
- Передаточная функция дискретных систем. Диаграммы нулей и полюсов. Условие устойчивости.
- Частотная характеристика дискретных систем. Амплитудно-частотная и фазочастотная характеристики.
- Фазовая и групповая задержка. Цифровая частота и единицы измерения частоты, которые используются в цифровой обработке сигналов.
- Общая характеристика дискретного преобразования Фурье. Задачи, решаемые с помощью дпф. Дискретный ряд Фурье.
- Дискретный ряд Фурье
- Свойства дискретных рядов Фурье. Периодическая свертка двух последовательностей.
- Дискретное преобразование Фурье. Основные свойства.
- Общая характеристика ряда и интеграла Фурье, дискретного ряда Фурье и дискретного преобразования Фурье. Равенство Парсеваля.
- Прямой метод вычисления дпф. Основные подходы к улучшению эффективности вычисления дпф.
- Алгоритмы бпф с прореживанием по времени. Основные свойства.
- Двоичная инверсия входной последовательности для
- Алгоритмы бпф с прореживанием по частоте. Вычисление обратного дпф.
- Вычисление периодической, круговой и линейной свертки. Алгоритм быстрой свертки. Вычислительная эффективность.
- Вычисление линейной свертки с секционированием.
- Амплитудный спектр, спектр мощности. Определение и алгоритмы получения.
- Оценка спектра мощности на основе периодограммы. Свойства периодограммы. Методы получения состоятельных периодограммных оценок.
- Основные проблемы цифрового спектрального анализа. Взвешивание. Свойства весовых функций. Модифицированные периодограммные оценки спм.
- 1.6.1. Просачивание спектральных составляющих и размывание спектра
- Взвешивание. Свойства весовых функций
- Паразитная амплитудная модуляция спектра
- Эффекты конечной разрядности чисел в алгоритмах бпф
- Метод модифицированных периодограмм
- Метод Блэкмана и Тьюки получения оценки спектральной плотности мощности. Сравнительная оценка качества методов получения спм.
- Сравнение методов оценки спектральной плотности мощности
- Основные характеристики цифровых фильтров. Рекурсивные и нерекурсивные цифровые фильтры, их преимущества и недостатки.
- Структурные схемы бих-фильтров (прямая и каноническая, последовательная и параллельная формы реализации).
- Структурные схемы ких-фильтров (прямая, каскадная, с частотной выборкой, схемы фильтров с линейной фазой, на основе метода быстрой свертки).
- Проектирование цифровых фильтров. Основные этапы и их краткая характеристика.
- Расчет цифровых бих-фильтров по данным аналоговых фильтров. Этапы и требования к процедурам перехода.
- Общая характеристика аналоговых фильтров-прототипов: Баттерворта, Чебышева I и II типа, Золоторева-Каура (эллиптические). Методика применения билинейного z-преобразования.
- Эффекты конечной разрядности чисел в бих-фильтрах. Ошибки квантования коэффициентов, ошибки переполнения и округления. Предельные циклы.
- Расчет цифровых ких-фильтров: методы взвешивания и частотной выборки.
- Эффекты конечной разрядности чисел в ких-фильтрах.
- Общая структурная схема системы цос. Дискретизация сигналов. Теорема отсчетов.
- Погрешности дискретизации. Выбор частоты дискретизации в реальных условиях. Эффект наложения спектров
- Дискретизация узкополосных сигналов
- Выбор частоты дискретизации на практике
- Квантование сигналов. Погрешность квантования. Отношение сигнал/шум и динамический диапазон при квантовании сигналов. Равномерное и неравномерное квантование
- Анализ ошибок
- Отношение сигнал/шум и динамический диапазон
- Способы реализации алгоритмов и систем цос. Понятие реального времени обработки.
- Особенности цос, влияющие на элементную базу, ориентированной на реализацию цифровых систем обработки сигналов.
- Общие свойства процессоров цифровой обработки сигналов и особенности их архитектуры.
- Архитектура Фон Неймана и гарвардская архитектура в пцос. Преимущества и недостатки.
- Универсальные процессоры цос. Общая характеристика процессоров с фиксированной и плавающей точкой (запятой).
- Основные различия между микроконтроллерами, микропроцессорами и сигнальными процессорами.