- •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.
16. Каскадная и параллельная форма
Схемы реализации фильтров. По принципам структурной реализации фильтров различают следующие схемы:
1. Прямая форма реализуется непосредственно по передаточной функции
H(z) = bnzn /(1+ amzm).
2. Прямая каноническая форма содержит минимальное число элементов задержки. Передаточную функцию РЦФ можно представить в следующем виде:
v(k) = x(k) - amv(k-m), y(k) = bnv(k-n).
Каскадная (последовательная) форма соответствует представлению передаточной функции в виде произведения:
H(z) = Hi(z).
Hi(z) - составляющие функции вида (1-riz)/(1-piz) при представлении H(z) в факторизованной форме, где ri и pi - нули и полюсы функции H(z). В качестве функций Hi(z) обычно используются передаточные функции биквадратных блоков - фильтров второго порядка:
Hi(z) = (b0i + b1i z + b2i z2) / (1 + a1i z + a2i z2).
Параллельная форма используется много реже, и соответствует представлению передаточной функции в виде суммы биквадратных блоков или более простых функций.
17. Режекторные и селекторные фильтры.
Режекторный фильтр (фильтр-пробка) подавляет определенную частоту во входном сигнале. Он может быть спроектирован непосредственно по z-диаграмме.
РЦФ постоянной составляющей сигнала. Сконструируем простейший РЦФ:
Hп(z) = G(1-z)/(1-az), zp= 1/a. (1)
Допустим, что полюс помещен в точке zp1= 1.01, при этом, а=0,99. Масштабный коэффициент G получим нормировкой H(z) к 1 на частоте Найквиста. Для приведенных условий G=0.995. Отсюда, при t=1:
Рис.1
yk = 0.995(xk-xk-1)+ 0.99yk-1.
п() = n1-p1.
РЦФ произвольной частоты. При проектировании на подавление любой другой частоты v нули и полюсы располагаются на соответствующем радиусе z-плоскости. Радиальный угол направления на нуль и полюс определяются выражением:
v = ·v/N. (2)
Наличие двух знаков в выражении (2) отражает тот факт, что для получения вещественной функции фильтра нули и полюсы должны быть комплексно-сопряженными парами:
Hv(z) = G(z-zn)(z-zn*)/[(z-zp)(z-zp*)]. (3)
Нули фильтра располагаются на единичной окружности:
zn = cos v + j sin v = Re zn + j Im zn. (4)
Полюсы - на полярном радиусе R:
zp = R·cos v + j R·sin v = Re zp + j Im zp. (5)
Пример положения нулей (n2 и n2*) и полюсов (р2 и р2*) приведен на рис.1. Подставляя (4-5) в (3), получаем:
Hv(z) = , (6) G = [1+(1+2Re zp)/R2] / (2+2Re zn). При приведении уравнения (6) в типовую форму:
Hv(z) = , b0 = 1, b1 = -2·Re zn, b2 = 1. (8)
a1 = - (2·Re zp)/R2, a2 = 1/R2.
Соответственно, алгоритм вычислений:
y k = G·(xk+b1·xk-1+xk-2) – a1·yk-1 – a2·yk-2. (9)
рис.2
Пример импульсной реакции для фильтра, вычисленного выше, приведен на рис. 2. Отклик фильтра получен при подаче на вход РЦФ импульса Кронекера. Для наглядности реакции на графике не показан начальный пик отклика (отсчет на нулевой точке), амплитуда которого равна значению G.
Рис. 3
Hs(z) = G/[(z-zp)(z-zp*)],
H s(z= ,
При расположении полюсов фильтра за пределами единичного круга значение коэффициента передачи фильтра на произвольной частоте ω на единичной окружности будет обратно пропорционально величине векторов из этих точек окружности на полюса фильтра. При изменении ω от нуля до ±π (движение по единичной окружности на z-плоскости по или против часовой стрелки) один из векторов изменяется в достаточно небольших пределах (<=2), в то время как второй из векторов будут сначала уменьшаться, достигает минимума при расположении ω на полярном радиусе полюса (на частоте селекции ωs), а затем снова начинает увеличиваться. Соответственно, значение Hs(ω) максимально на частоте селекции ±ωs и при R → 1 может быть очень высоким. Пример передаточной функции (при G1=1) приведен на рис. 3.