- •1.Цифровые сигналы. Обработка цифровых сигналов.
- •4.Полосовой цифровой фильтр Баттерворта.
- •5.Цифровые фильтры Чебышева.
- •6.Ключевые операции цифровой обработки
- •7.Низкочастотный и высокочастотный цифровые фильтры Баттерворта.
- •8.Передаточные функции фильтров. Z-преобразование.
- •10.Цифровые фильтры обработки одномерных сигналов.
- •11. Нерекурсивные фильтры.
- •12. Импульсная реакция фильтров. Передаточные функции фильтров
- •14. Рекурсивные цифровые фильтры
- •15. Конструкция рекурсивных цифровых фильтров
- •16. Каскадная и параллельная форма
- •17. Режекторные и селекторные фильтры.
- •18. Цифровые фильтры
- •19. Частотные характеристики фильтров
- •20. Фазовая и групповая задержка.
- •21.Структурные схемы цифровых фильтров.
- •22.Билинейное z-преобразование при синтезе рекурсивных цифровых фильтров.
- •23.Деформация частотной шкалы.
- •24.Аппроксимационная задача синтеза фильтров. Передаточная функция фильтров
- •27 Метод наименьших квадратов.
- •28. Фильтры мнк 1-го, 2-го и 4-го порядка
- •29.Расчет коэффициентов фильтров.
- •Удобным методом решения разностных уравнений линейных систем является именно z-преобразование.
- •31. Определение z-преобразования.
- •32. Пространство z - полиномов. Аналитическая форма z-образов.
- •В общем случае, множества z, для которых полиномы s(z) сходится, образуют на z-плоскости.
- •33. Фильтры сглаживания сигналов методом наименьших квадратов.
- •34. Импульсные реакции и частотные характеристики фильтров. Модификации фильтров. Оптимизация сглаживания. Расчет простого цифрового фильтра по частотной характеристике.
- •Удобным методом решения разностных уравнений линейных систем является именно z-преобразование.
- •Разностные операторы.
- •Выделение в сигналах шумов.
- •38. Восстановление утраченных или пропущенных данных.
- •39.Аппроксимация производных. Частотные характеристики операторов.
- •40.Нерекурсивные частотные цифровые фильтры.
- •43Гладкие частотные фильтры
- •Цифровые фильтры интегрирование данных. Алгоритмы интегрирования по формулам трапеций, прямоугольников, Симпсона.
- •45.Частотные характеристики фильтров. Дифференцирующие цифровые фильтры. Методика расчетов.
- •47.Применение весовых функций.
- •51Явление Гиббса. Параметры эффекта.
- •52. Последствия для практики. Нейтрализация явления Гиббса.
- •Основные весовые функции.
- •54.Фильтрация случайных сигналов. Спектр мощности выходного сигнала. Средняя мощность выходного сигнала. Дисперсия выходного сигнала.
- •55. Взаимный спектр мощности входного и выходного сигналов.
- •56. Функция когерентности входного и выходного сигналов фильтра оценивается по формуле:
- •57. Рекурсивные частотные цифровые фильтры Чебышева.
- •58. Передаточная функция цифрового фильтра. Методика расчета фильтров.
18. Цифровые фильтры
Общие понятия. В одномерной дискретной линейной системе связь между входом и выходом (входной и выходной дискретными последовательностями значений сигнала – отсчетами), задается линейным оператором преобразования TL:
y(kt) = TL{x(kt)}.
Это выражение отображает краткую запись линейного разностного уравнения:
am y(kt-mt) = bn x(kt-nt), (1)
где k = 0,1,2,..- порядковый номер отсчетов, t - интервал дискретизации сигнала, am и bn - вещественные или, в общем случае, комплексные коэффициенты. Положим a0 = 1, что всегда может быть выполнено соответствующей нормировкой уравнения (1), и, принимая в дальнейшем t = 1, приведем его к виду: y(k) = bn x(k-n) – am y(k-m). (2)
Оператор в правой части данного уравнения, – цифровой фильтр (ЦФ). Если хотя бы один из коэффициентов am или bn зависит от переменной k, то фильтр называется параметрическим. Ниже мы будем рассматривать фильтры с постоянными коэффициентами.
Основные достоинства цифровых фильтров по сравнению с аналоговыми.
Цифровые фильтры могут иметь параметры, реализация которых невозможна в аналоговых фильтрах, например, линейную фазовую характеристику.
ЦФ не требуют периодического контроля и калибровки, т.к. их работоспособность не зависит от дестабилизирующих факторов внешней среды, например, температуры.
Один фильтр может обрабатывать несколько входных каналов или сигналов.
Входные и выходные данные можно сохранять для последующего использования.
Точность цифровых фильтров ограничена только разрядностью отсчетов (длиной слов).
Фильтры могут использоваться при очень низких частотах и в большом диапазоне частот, для чего достаточно только изменять частоту дискретизации данных.
Рекурсивные фильтры. Фильтры, которые описываются полным разностным уравнением
y(k) = bn x(k-n) – am y(k-m),
принято называть рекурсивными цифровыми фильтрами (РЦФ), так как в вычислении текущих выходных значений участвуют не только входные данные, но и значения выходных данных фильтрации, вычисленные в предшествующих циклах расчетов. С учетом последнего фактора рекурсивные фильтры называют также фильтрами с обратной связью, положительной или отрицательной в зависимости от знака суммы коэффициентов am. Полное окно фильтра состоит из нерекурсивной части bn, ограниченной в работе текущими и "прошлыми" значениями входного сигнала (на ЭВМ возможно использование и “будущих” отсчетов сигнала) и рекурсивной части am, которая работает с "прошлыми" значениями выходного сигнала.
Нерекурсивные фильтры. При нулевых значениях коэффициентов am уравнение (2) переходит в уравнение линейной дискретной свертки функции x(k) с оператором bn:
y(k) = bn x(k-n). (3)
Значения выходных отсчетов свертки (3) для любого аргумента k определяются текущим и "прошлыми" значениями входных отсчетов. Такой фильтр называется нерекурсивным цифровым фильтром (НЦФ). Интервал суммирования по n получил название "окна" фильтра. Окно фильтра составляет N+1 отсчет, фильтр является односторонним каузальным, т.е. причинно обусловленным текущими и "прошлыми" значениями входного сигнала, и выходной сигнал не опережает входного. Каузальный фильтр может быть реализован физически в реальном масштабе времени. При k<n, а также при k<m для фильтра (1.1.2), проведение фильтрации возможно только при задании начальных условий для точек x(-k), k = 1,2,..,N, и y(-k), k = 1,2,..,M. Как правило, в качестве начальных условий принимаются нулевые значения или значения отсчета х(0), т.е. продление отсчета x(0) назад по аргументу.