数字信号处理(DigitalSignalProcessing).ppt
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1、,数字信号处理(Digital Signal Processing),国家电工电子实验示范中心 数字信号处理课程组,第7章 FIR 数字滤波器设计,7.1 FIR DF 设计的窗函数法7.2 窗函数7.3 FIR DF 设计的频率抽样法7.4 FIR DF 设计的切比雪夫最佳一致逼近法7.5 几种简单形式的滤波器7.6 简单整系数滤波器7.7 差分滤波器,IIR数字滤波器:,有极点,也有零点,因此可以借用经典的连续滤波器的设计方法,且取得非常好的效果,如好的衰减特性,准确的边缘频率。由于FIR数字滤波器,只有零点而没有极点,所以没办法借用连续滤波器的设计方法。其思路是:直接从频域出发,即以某种
2、准则逼近理想的频率特性,且保证滤波器具有线性相位。,7.1 Fourier 级数法(窗函数法),1.由理想的频率响应 得到理的;,2.由 得到因果、有限长的单位抽样响应;,3.对 加窗得到较好的频率响应。,理想频率响应,一、思路与方法:,设理想低通滤波器的幅频为1,相频为零:,则:,特点:无限长 非因果 偶对称,于是:,注意:H(Z)是因果的,且是线性相位的,即,?,这样:,于是:,使用了矩形窗,上式的的表达式及设计 的思路可推广到高通、带阻及带通滤波器,也可推广到其它特殊类型的滤波器。实际上,给定一个,只要能积分得到,即可由截短、移位的方法得到因果的、且具有线性相位的FIR滤波器。,高通:,
3、令:,相当于用一个截止频率在 处的低通滤波器(实际上是全通滤波器)减去一个截止频率在 处的低通滤波器。,令:,相当于用一个截止频率在 处的低通滤波器减去一个截止频率在 处的低通滤波器。,带通:,令:,:窗函数,自然截短即是矩形窗。当然也可以用其它形式的窗函数。,带阻:,例1.设计低通 FIR DF,令归一化截止频率 0.125,M10,20,40,用矩形窗截短。,结果如右图,接上例:M10分别用矩形窗和Hamming 窗,使用Hamming 窗后,阻带衰减变好,但过渡带变宽。,例:理想差分器及其设计,令:,理想差分器的频率特性:,理想微分器的频率特性:,奇对称,纯虚函数,实际相频特性,有关各种
4、差分器的性能,本 章将继续讨论,幅频:1 矩形窗2 哈明窗,例:设计 Hilbert 变换器,思考:能否用上一章的方法设计差分器和Hilbert变换器?,优点:1.无稳定性问题;2.容易做到线性相位;3.可以设计各种特殊类型的滤波器;4.方法特别简单。,缺点:1.不易控制边缘频率;2.幅频性能不理想;3.较长;,二、FIR DF 设计的窗函数法的特点:,改进:1.使用其它类型的窗函数;2.改进设计方法。,三、关于对 截短的讨论,最小,所以,有限项傅立叶级数是在最小平方意义上对原信号的逼近。傅立叶级数是正交变换,这也体现了正交变换的性质。,窗函数法,周期信号展开为傅里叶级数,傅里叶系数,傅里叶级
5、数法,7.2 窗函数,窗函数的使用在数字信号处理中是不可避免的。数据、频谱、自相关函数等都需要截短。对窗函数提出那几方面的要求?,关键是要搞清楚使用窗函数后所产生的影响:一个域相乘,在另一个域是卷积。,2.边瓣最大峰值(dB),3.边瓣谱峰衰减速度(dB/oct),对窗函数的技术要求:1.3 dB 带宽:主瓣归一化幅度降到 3 dB 时的带宽;或直接用。令 则 的单位为;,常用窗函数:,1.矩形窗,2.三角窗Bartlett窗,3.汉宁窗Hanning,4.汉明窗Hamming,窗函数,窗函数,7.3 FIR DF设计的频率抽样法,窗函数法:给定连续的理想的,用,得到因果的、具有线性相位的 F
6、IR DF,逼近,离散化,直接赋值,可指定:,如何指定,?,转移函数、频率响应和给定的 的关系:,用DFT系数作为权函数来表示设计出的,用插值的方法得到所要的滤波器:,插值函数,权重,线性相位,应为实数,为偶数:,为奇数:,其它赋值方法见书。当然,阻带内应指定为零。另外,为了得到好的幅频响应,在1和0之间加过渡点,如0.5。,7.4 用Chebyshev 最佳一致逼近设计 FIR DF 7.4.1 最佳一致逼近定理 7.4.2 利用最佳一致逼近理论设计 FIR DF 7.4.3 关于误差函数的极值特性 7.4.4 FIR DF 的四种表示形式 7.4.5 设计举例 7.4.6 滤波器阶次估计,
7、上述两种方法(窗函数法和频率抽样法)设计的 FIR DF 的频率响应都不理想,即通带不够平,阻带衰减不够大,过渡带过宽,频率边缘不能精确指定。因此我们要寻找新的设计方法。此方法即是Chebyshev 最佳一致逼近 法。该方法在数字信号处理中占有重要的定位,是设计 FIR DF 最理想的方法。但是,该方法的原理稍为复杂。,给定理想的,设计,使 是对 的“最佳”逼近。,对函数 f(x)逼近的方法:,目标:,插值法:寻找 阶多项式,使其 在 个点 上满足:,频率抽样方法,Chebyshev最佳一致逼近理论解决了 的存在性、唯一性及构造方法等问题。,将最佳一致逼近理论应用于FIR DF的设计,是数学和
8、信号处理理论相结合的又一典型范例。该方法可以设计出性能优良的FIR DF,是FIR设计的主要方法。该方法又称,McClellan-Parks 方法,一、切比雪夫最佳一致逼近定理,在 阶多项式的集合中,寻找多项式 使其相对其它所有的多项式 对 的偏差为最小:,最小最大原理,交错点组原理:,令:,误差最大值,误差曲线,是 最佳一致逼近的充要条件是,在 上至少存在 个交错点,所以:,是 的极值点,它们构成了一个“交错点 组”,Chebyshev 多项式:,在区间-1,1上存在 个点:,轮流使 取极值1,1。,是 的 阶多项式,最高项系数是,在所有阶多项式的集合中,和 0 的偏差为最小。因此,可用 为
9、误差多项式。,?,二、利用最佳一致逼近理论设计 FIR DF,理想滤波器,要设计的滤波器,四种情况下的“滤波器增益”都是实函数,也有四种表示形式。其一是:,线性相位FIR滤波器有四种形式:,我们用 逼近理想滤波器。显然,若能求出,则滤波器也就设计出来了。,定义加权函数:,在设计滤波器时,对通带和阻带往往有不同的要求,如通带要求特别平,这是需要牺牲阻带;反之,要想阻带衰减特别大,则需要牺牲通带。实现方法:给以不同的加权。,由交错点组定理:,注意,将频率分成了 个离散的点。分点在通带和阻带上,过渡带不考虑。目的是取得 个极值点。,方阵,可唯一地求出,然而,该方程的求解异常困难!,McClellan
10、.J.H&Parks.T.W 等于70年代初提出用数值分析中的Remez算法,靠一次次的迭代来求解最优的系数 及。从而达到滤波器设计的目的。,该方法不但可以用来设计低通、高通、带通、带阻等经典滤波器,而且可以用来设计差分滤波器,Hilbert变换器。不但可以给出好的幅频特性、线性相位,而且可以给出较为准确定边缘频率。,数字信号处理中最有名的算法之一!,Step1.先在通带、阻带频率轴上等间隔取 M2个频率点,计算出。它是相对第一次指定的交错点组产生的误差,A.,求出 后,利用插值公式,在不知 的情况下求出。,B.,当然,初次求出的 肯定不是最优的!,将求出的 代入,C.,可求出误差函数。,如果
11、第一次迭代即是最优,那么 应是 的极值点。当然,一次迭代是不够的。,完成第一次迭代!,Step2.检查是否有 的频率点(肯定有)。将出现这种情况的频率点和原来指定的频率点 中相距最近的点相交换(注意:这样的点可能不止一个),这样,就得到一组新的频率点组,当然,它们不再是原频率区间的等分。,Step3.将新的频率点组,再重复步骤2,又可得到一组新的交错点组:,如此重复迭代,每一次都是把新的局部极值点当作新的交错点组,所以,每一次的 都是递增的,最后收敛到自己的上限。再迭代一次,也不会再增加,频率点组也不会再移动,这时的 即是对 的最佳一致逼近。,Step4.将最优的 配上线性相位,作傅 立叶反变
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