Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
ПОИТ / Учебное пособие.docx
Скачиваний:
499
Добавлен:
11.04.2015
Размер:
15.14 Mб
Скачать

9.5 Синтез нерекурсивного фильтра методом частотной выборки

В методе частотной выборки импульсная характеристика фильтра h(n) находится путем дискретизации по частоте заданной частотной характеристики Hid(jω) и вычисления ее обратного дискретного преобразования Фурье (ОДПФ).

Дискретизация частотной характеристики Hid(jω) по частоте осуществляется в полосе 0 . . . ωд путем перехода от непрерывных значений частоты ω к дискретным: ωn = Δω·n, где n = 0, 1, . . ., N-1; - шаг дискретизации;n – номер частотной выборки; N – число точек дискретизации.

Шаг дискретизации по частоте Δω выбирается из условия , гдеL – целые числа, L = 0, 1, 2, . . .; Δωпер – переходная полоса синтезируемого фильтра.

В результате получается дискретизированная частотная характеристика фильтра (ДЧХ) (Рис. 9.36).Так как заданная идеализированная частотная характеристика соответствует физически нереализуемому фильтру, то для ЦФ со ступенчатообразными АЧХ дискретизированная частотная характеристика отождествляется далее с их дискретизированной АЧХ.

Дискретизация частотной характеристики на рис.9.36 выполнена с шагом , (L = 1).

Рис. 9.36 Дискретизированная ЧХ цифрового фильтра нижних частот

ДЧХ имеет значения, равные в полосе пропускания 1 (Hid(jωn) = 1), в полосе задерживания – нулю (Hid(jωn) = 0) и в переходной полосе – некоторым промежуточным варьируемым значениям Hid(jωn) = var,от которых зависит качество аппроксимации в переходной полосе - некоторым лосе задерживания - нулю со ступенчатообразным заданной частотной характеристики.

ДЧХ Hid(jωn) можно поставить в соответствие некоторую импульсную характеристику hp(n), определяемую с помощью обратного дискретного преобразования Фурье (ОДПФ), получаемого путем дискретизации по частоте общего выражения для импульсной характеристики hid(n) соответствующей заданной (непрерывной) частотной характеристике Hid(jω):

Выполняя замены:

; ;,

получим импульсную характеристику hp(n):

где i = 0, ±1, ±2, ±… .

В качестве импульсной характеристики синтезируемого методом частотной выборки НФ выбирается один период импульсной характеристики hp(n), сдвинутый вправо на отсчетов (для обеспечения физической реализуемости) и усеченный прямоугольной весовой функцией (для получения КИХ – фильтра) (рис. 9.37).

,

n = 0, . . ., N – 1.

Рис. 9.37 Импульсная характеристика НФ, синтезированного методом частотной выборки

По импульсной характеристике h(n) находится частотная характеристика фильтра Hp(jω), аппроксимирующая заданную:

Это уравнение получено на основе выражения для суммы конечного числа членов геометрической прогрессии.

В этом выражении множитель определяет ФЧХ фильтра, которая строго линейна вследствие симметрии импульсной характеристики.

АЧХ фильтра на частотах :точно совпадает с частотными выборками ДЧХ, а на частотах:- отличается от заданной на величину погрешности аппроксимации.

С учетом свойств четности АЧХ: и нечетной симметрии ФЧХ: φ(ωn) =-φ(ωN-n) выражение для частотной характеристики фильтра может быть преобразовано к более удобному для расчетов виду:

Здесь Ω = ωТд. Верхний предел суммирования – при нечетномN и - при четном. В случае четногоN для фильтра с линейной ФЧХ выполняется условие ,.

Качество аппроксимации в данном методе зависит от числа выборок частотной характеристики в переходной полосе L и их значений vari, (i = 1, 2, …, L) делающих аппроксимируемую функцию более гладкой. Различным значениям соответствуют следующие примерные значения максимального уровня боковых лепестков:

L = 0: aзmax ≈ – 20 дБ;

L = 1: aзmax ≈ – 40 дБ;

L = 2: aзmax ≈ – 50 – 60 дБ;

L = 3: aзmax ≈ – 80 – 100 дБ.

Реально методом частотной выборки можно синтезировать НФ с минимальным затуханием в полосе задерживания до (90 – 120) дБ.

Таким образом, оптимизация фильтра заключается в выборе L – числа выборок в переходной полосе и поиске их оптимальных значений variopt минимизирующих погрешности аппроксимации. Очевидно, что с увеличением числа варьируемых выборок существенно усложняется процедура оптимизации. Она достаточно эффективно реализуется на ЭВМ методом линейного программирования.