- •Лекции по курсу
- •4 Видеосигналы 44
- •1 Цифровые фильтры
- •1.1 Сущность явления Гиббса
- •1.2 Весовые функции
- •1.3 Разностное уравнение
- •1.4 Нерекурсивные фильтры
- •1.5 Рекурсивные фильтры
- •1.6 Структурные схемы цифровых фильтров
- •1.7 Импульсная характеристика фильтров
- •1.7.1 Свертка входного сигнала с импульсной характеристикой цифрового фильтра
- •2 Аналого-цифровое преобразование
- •2.1 Цифровая обработка звуковых сигналов
- •2.2 Основные понятия и определения
- •2.3 Структура и алгоритм работы цап
- •2.4 Структура и алгоритм работы ацп
- •2.4.1 Параллельные ацп
- •2.4.2 Ацп с поразрядным уравновешиванием
- •2.4.3 Ацп с плавающей точкой
- •3.1 Методы и стандарты передачи речи по трактам связи, применяемые в современном оборудовании (7 кГц)
- •3.1.1 Импульсно-кодовая модуляция (pcm — Pulse-Code Modulation)
- •3.1.3 Методы эффективного кодирования речи
- •3.1.4 Кодирование речи в стандарте cdma
- •3.1.5 Речевые кодеки для ip-телефонии
- •3.1.6 Оценка качества кодирования речи
- •3.2 Основные понятия цифровой звукозаписи
- •3.2.1 Натуральное цифровое представление данных
- •3.2.2 Кодирование рсм
- •3.3 Формат mp3
- •3.3.1 Сжатие звуковых данных
- •3.3.2 Кратко об истории и характеристиках стандартов mpeg.
- •3.3.3 Каковы отличия режимов cbr, vbr и abr?
- •3.3.4 Какие методы кодирования стерео информации используются в алгоритмах mpeg (и других)?
- •3.3.5 Какие альтернативные mpeg-1 Layer III (mp3) алгоритмы компрессии существуют?
- •3.4 OggVorbis
- •3.6 Flac
- •4 Видеосигналы
- •4.1 Общие положения алгоритмов сжатия изображений
- •4.2 Алгоритмы сжатия
- •4.2.1 Gif (CompuServe Graphics Interchange Format)
- •4.2.3 Jpeg
- •4.2.5 Метод Хаффмана
- •4.2.6 Png (Portable Network Graphics)
- •4.2.7 Tiff (Tagged Image File Format)
- •4.2.8 Pdf (Portable Document Format)
- •4.2.9 Adobe Photoshop Document
- •4.2.10 CorelDraw Document
- •4.2.11 Wmf (Windows Metafile)
- •4.2.12 Bmp (Windows Device Independent Bitmap)
- •4.2.13 Rtf (Microsoft Rich Text Format)
- •4.3 Вейвлет-преобразования
- •4.4 Jpeg2000
- •4.4.1 Общая характеристика стандарта и основные принципы сжатия
- •4.4.2 Информационные потери в jpeg2000 на разных этапах обработки
- •4.5 Видеостандарт mpeg-1
- •4.6 Mpeg-2
- •4.6.1 Стандарт кодирования mpeg-2
- •4.7 Стандарт mpeg-4
- •4.7.1 Особенности стандарта mpeg-4
- •4.7.2 Профайлы в mpeg-4
- •4.8 Стандарт hdtv
- •5 Принципы построения и особенности внедрения систем цифрового тв вещания
- •5.1 Глобальная модель систем цифрового вещания
- •5.2 Определение и классификация систем доставки
- •Приложение п1 Ортогональные разложения функций
- •П2 Дискретизация функций рядами Фурье
- •П4 Частота дискретизации
- •П5 Разрядность
1.5 Рекурсивные фильтры
Фильтры, которые описываются полным разностным уравнением (1.8), принято называть рекурсивными цифровыми фильтрами (РЦФ). Для них количество коэффициентов фильтра может быть существенно сокращено по сравнению с НЦФ. 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. Поскольку рекурсивные фильтры имеют определенную "память" по значениям предыдущих отсчетов, которая, в пределе, может быть бесконечной, они получили название фильтров с бесконечной импульсной характеристикой (БИХ-фильтров), в отличие от нерекурсивных фильтров, всегда имеющих конечную импульсную характеристику (КИХ-фильтры).
По существу, полное окно рекурсивного фильтра состоит из двух составляющих: нерекурсивной части bn, ограниченной в работе текущими и "прошлыми" значениями входного сигнала (при реализации на ЭВМ возможно использование и “будущих” отсчетов сигнала) и рекурсивной части am, которая работает только с "прошлыми" значениями выходного сигнала.
Пример. Уравнение РЦФ: yk = boxk+a1yk-1, при bo = a1 = 0.5, y-1 = 0.
Входной сигнал: xk = {0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1....}
Расчет выходного сигнала:
уo = 0,5xo + 0,5y-1 = 0; y1 = 0,5x1 + 0,5yo =0; y2 = 0,5x2 + 0,5y1 = 0.5; y3 = 0,5x3 + 0,5y2 = 0.25;
y4 = 0,5x4 + 0,5y3 = 0.125; y5 = 0,5x5 + 0,5y4 = 0.0625; y6 = 0,5x6 + 0,5y5 = 0.03125; и т.д.
Выходной сигнал: yk = {0, 0, 0.5, 0.25, 0.125, 0.0625, 0.03125, 0.015625,...}
Рисунок 1.4 Рекурсивная фильтрация.
Из примера можно видеть, что реакция РЦФ на конечный входной сигнал, в принципе, может иметь бесконечную длительность (в данном случае с близкими к нулю, но не нулевыми значениями), в отличие от реакции НЦФ, которая всегда ограничена количеством членов bk (окном фильтра).
Пример. Уравнение РЦФ: yk = boxk - a1yk-1, при bo = 0.5, a1=1.1, y-1 = 0
Входной сигнал: xk = {0, 10, 0, 0, 0,....}.
Выходной сигнал: yk = {0,0,5,-5.5,6.05,-6.655,7.321,-8.053,8.858,-9.744,10.718,-11.79,… и т.д.}
Заметим: коэффициент обратной связи больше 1 и выходной сигнал идет "в разнос".
Рисунок 1.5 Неустойчивый рекурсивный фильтр.
Операции, относящиеся к рекурсивной фильтрации, также известны в обычной практике, например - интегрирование. При интегрировании по формуле трапеций:
yk = (xk+xk-1)/2 + yk-1, (1.9)
т.е. здесь мы имеем РЦФ с коэффициентами: bo = b1 = 0.5, a1 = 1.
Пример. Уравнение РЦФ: yk=(xk+xk-1)/2+yk-1, начальные условия - нулевые.
Входной сигнал: xk={0,0,2,2,4,0,0,0,4,4,4,0,0,0,5,0,0,0,....}
Выполните фильтрацию.
Контроль: yk= {0,0,0,1,3,6,8,8,8,10,14,18,20,20,20,22.5,25,25,25...}
Рисунок 1.6 Интегрирующий рекурсивный фильтр.
Реакция рекурсивного фильтра на сигнал с учетом "памяти" исключает возможность создания фильтров с четным импульсным откликом, и частотные характеристики рекурсивных фильтров всегда являются комплексными. Проектирование рекурсивных частотных фильтров с заданными частотными характеристиками осуществляется через z-область.
Синтез рекурсивных фильтров непосредственно в z-области возможен только для фильтров простого типа (режекторных и селективных) с ограниченным количеством полюсов и нулей (особых точек). В общем случае, процесс проектирования рекурсивного частотного фильтра обычно заключается в задании необходимой передаточной характеристики фильтра в частотной области и ее аппроксимации с определенной точностью какой-либо непрерывной передаточной функцией, с последующим z-преобразованием для перехода в z-область.
Первые две операции хорошо отработаны в теории аналоговой фильтрации сигналов, что позволяет использовать для проектирования цифровых фильтров большой справочный материал по аналоговым фильтрам. Последняя операция является специфичной для цифровых фильтров.
Для алгебраического преобразования непрерывной передаточной функции в многочлен по z используется билинейное преобразование, известное в теории комплексных переменных под названием дробно-линейного преобразования.