
- •Цифровая обработка сигналов
- •Тема 1: фильтрация одномерных сигналов.
- •1.1. Введение.
- •1.2. Цифровые фильтры /л2,л24/.
- •1.2.6. Интегрирующий рекурсивный фильтр.
- •1.3. Импульсная реакция фильтров.
- •1.4. Передаточные функции фильтров /л7/.
- •1.5. Частотные характеристики фильтров /л2,л13,л24/.
- •1.6. Фильтрация случайных сигналов /л4,л15,л24/.
- •1.7. Структурные схемы цифровых фильтров /л8,л21/.
- •Тема 2: частотный анализ цифровых фильтров.
- •Введение.
- •2.1. Сглаживающие фильтры и фильтры аппроксимации /л24/.
- •2.2. Разностные операторы /л24/.
- •2.3. Интегрирование данных /л24/
- •2.4. Расчет фильтра по частотной характеристике.
- •Тема 3: весовые функции.
- •3.1. Явление Гиббса /л24/.
- •3.2. Весовые функции /л16/.
- •Тема 4: нерекурсивные частотные фильтры.
- •4.1. Общие сведения.
- •4.2. Идеальные частотные фильтры.
- •4.3. Конечные приближения идеальных фильтров /л24/.
- •4.4. Дифференцирующие цифровые фильтры.
- •4.5. Гладкие частотные фильтры /л24/.
- •Тема 5: рекурсивные фильтры
- •5.1. Принципы рекурсивной фильтрации.
- •5.2. Режекторные и селекторные фильтры.
- •5.3. Билинейное z-преобразование.
- •5.4. Типы рекурсивных частотных фильтров.
- •Тема 6: рекурсивные частотные фильтры
- •6.1. Низкочастотный фильтр Баттеруорта /л12,л24/.
- •6.2. Высокочастотный фильтр Баттеруорта /л12/.
- •6.3. Полосовой фильтр Баттеруорта /л12/.
- •6.4. Фильтры Чебышева /л12/.
- •6.4. Дополнительные сведения.
- •Тема 7: деконволюция сигналов
- •7.1. Понятие деконволюции.
- •7.2. Инверсия импульсного отклика фильтра.
- •7.3. Оптимальные фильтры деконволюции /л12,л22/.
- •7.4. Рекурсивная деконволюция /л22/.
- •7.5. Фильтры неполной деконволюции.
- •Тема 8: основы теории вероятностей случайных сигналов
- •8.1. Основные понятия теории вероятностей [л28,л29].
- •8.2. Вероятности случайных событий [л30,л28,л29].
- •8.3. Случайные величины [л30,л31,л2,л4,л15].
- •8.4. Системы случайных величины [л31,л2,л4,л15].
- •Тема 9: случайные сигналы
- •9.1. Случайные процессы и функции [л31,л2,л4].
- •9.2. Функции спектральной плотности [л31,л4,л32].
- •9.3. Преобразования случайных функций [л31,л2,л32].
- •9.4. Модели случайных сигналов и помех [л33,л4].
- •Тема 10: оптимальные линейные фильтры.
- •10.1. Модели случайных процессов и шумов /л12/.
- •10.2. Критерии построения оптимальных фильтров.
- •10.3. Фильтр Колмогорова-Винера.
- •10.4. Оптимальные фильтры сжатия сигналов.
- •10.5. Фильтры прогнозирования.
- •10.6. Фильтр обнаружения сигналов.
- •10.7. Энергетический фильтр.
- •Тема 11: адаптивная фильтрация данных
- •11.1. Введение.
- •11.2. Основы статистической группировки информации.
- •11.3. Статистическая регуляризация данных.
- •11.4. Статистическая группировка полезной информации.
- •Литература
5.4. Типы рекурсивных частотных фильтров.
Рекурсивные цифровые фильтры, как и нерекурсивные, не могут обеспечить реализацию идеальной частотной характеристики со скачкообразными переходами от полосы пропускания к полосе подавления. Поэтому на этапе решения аппроксимационной задачи необходимо определить передаточную функцию H() фильтра, которая обеспечивает воспроизведение необходимой амплитудно-частотной характеристики (АЧХ) с требуемой точностью. Требования к фазочастотной характеристике (ФЧХ) частотных фильтров, как правило, не задаются, т. к. это приводит к резкому усложнению решения задачи. Специальные требования к форме ФЧХ обычно реализуются после расчета фильтров с заданной АЧХ путем контроля полученной при этом ФЧХ и разработкой, при необходимости, дополнительных корректоров ФЧХ.
Синтез рекурсивных фильтров, как и НЦФ, выполняется на базе фильтров низких частот (ФНЧ). Другие типы фильтров (ФВЧ - высоких частот, ПФ - полосовые, РФ - режекторные) образуются на основе ФНЧ путем частотного преобразования.
Рис. 5.4.1. Частотная
характеристика ФНЧ.
Кроме основных частотных параметров могут задаваться и требования к форме АЧХ (монотонность в полосе пропускания или подавления, характер пульсаций и т.п.), которые определяют выбор функции аппроксимации.
Передаточная функция. При решении аппроксимационной задачи амплитудно-частотная характеристика фильтра обычно задается в действительной аналитической форме - виде квадрата передаточной функции, нормированной по амплитуде и граничной частоте передачи:
|H(W)|2 = H(W)·H*(W) = 1/(1+An(W)), (5.4.1)
где Аn(W) - многочлен n-го порядка, W - нормированная частота (например, W = /p). Вид многочлена Аn(W) выбирается таким образом, чтобы выполнялось условие: Аn(W) << 1 при 0<W<1, что обеспечивает |H(W)|2 1, и An(W) >> 1 при W>1, соответственно |H(W)|2 0. Крутизна переходных зон фильтра устанавливается величиной порядка фильтра (чем больше значение n, тем больше крутизна переходных зон).
По знаменателю правой части выражения (5.4.1) достаточно просто могут быть определены комплексные полюса передаточной функции в p-области преобразования Лапласа и соответствующим комбинированием и объединением комплексно-сопряженных полюсов получены передаточные функции в виде биквадратных блоков при четном порядке, и с одним линейным блоком при нечетном порядке:
H(p)
= G
Вn(p),
n-четное,
(5.4.2)
H(p)
=
Вn(р),
n-нечетное,
(5.4.3)
где Вn(р) выражается в форме:
Вn(p) = 1/[(p-pn)(p-pn*)] = 1/(p2-2 anp+bn). (5.4.4)
Рис. 5.4.2. АЧХ фильтра
Баттеруорта.