рефераты конспекты курсовые дипломные лекции шпоры

Реферат Курсовая Конспект

Расчет БИХ фильтров во временной области

Расчет БИХ фильтров во временной области - раздел Связь, Дискретные сигналы определяются для дискретных значений независимой переменной - времени   Это Расчет По Заданной Импульсной Характеристике Z – Преобраз...

 

Это расчет по заданной импульсной характеристике Z – преобразование импульсной характеристики h(k) равно.

Требуется, что бы импульсная характеристика h(k) аппроксимировала заданную последовательность g(k) в диапазоне


Можно найти такой набор коэффициентов ai и bi, что

 

будет минимальной

 

т.к. h(k) – нелинейно зависит от {ai} и {bi}, в общем случае задачи минимизации ошибки ε может быть решена только методом последовательных приближений.

В частном случае, когда P=n+m-1, параметры фильтра, минимизирующие ошибку, можно найти решив систему из (m+n) линейных уравнений.

Подробнее этот метод рассмотрен в моей диссертации.

 

 
 

Тензорный фильтр требования к импульсной характеристике

 
 

Рекурсивный тензорный фильтр.

 

 

Спектральный анализ и БПФ.

 

Алгоритм БПФ с основанием 2. Свойства алгоритма БПФ с основанием 2 и прореживанием по времени. Перестановка данных и двоичная инверсия.

Применение спектрального анализа:

- обработка речевых сигналов.

- Гидроакустические системы обработки (гидролокация)

- Радиолокационные системы.

– Конец работы –

Эта тема принадлежит разделу:

Дискретные сигналы определяются для дискретных значений независимой переменной - времени

Последовательности и их представления.. дискретные сигналы определяются для дискретных значений независимой переменной времени..

Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: Расчет БИХ фильтров во временной области

Что будем делать с полученным материалом:

Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:

Все темы данного раздела:

Где Т – интервал между отсчетами
n – целые числа, -5, -4, -3,…, 0, 1, 2, 3,… Обозначения последовательностей:    

Способы получения последовательностей
  1)     Взять

Некоторые важные последовательности
  1)     Цифро

Линейная система
      x1(n) y1

Система с постоянными параметрами (ЛПП)
    x(n) y(n)

Необходимое и достаточное условие
  Устойчивость системы:    

Разностные уравнения
В общем виде линейное разностное уравнение М-го порядка с постоянными коэффициентами имеет вид:  

Частотная характеристика систем первого порядка
  Рассмотрим разностное уравнение: С начальным условием: y(-1)=0  

Частотная характеристика систем второго порядка
  Разностное уравнение:   (для простоты члены при коэффициентах b опущены, т.к.

Единицы измерения частоты
Запись: x(n), y(n), h(n) - опускается период дискретизации Т или – частота ди

Соотношение между непрерывными и дискретными системами
Непрерывный сигнал: Спектр: (1) Временная область:

Спектральная функция дискретной последовательности состоит из суммы бесконечного числа спектральных компонент непрерывного колебания
  Если спектр непрерывного колебания ограничен по полосе диапазоном частот , где Т – период дискретизации,

С какой частотой дискретизировать непрерывное колебание?
Если уменьшать частоту дискретизации, т.е. увеличивать Т, тогда может произойти: &nbs

Z-преобразования некоторых последовательностей
Единичный импульс Т.к. при всех n, кроме n=0, где x(n)=1,

Геометрическая интерпретация преобразования Фурье
Последовательность x(n), ее z-преобразование: Преобразование Фурье:

Структурные схемы фильтров без полюсов
В частном случае знаменатель дроби: может быть постоянным. Для прос

Дискретное преобразование Фурье
Методы описания последовательностей или дискретных систем: - дискретная свертка - преобразование Фурье - z-преобразование.   Когда последовательнос

Свойства ДПФ
1. Линейность xp(n) и yp(n) – периодичные последовательности с периодом N каждая. Xp(к) и Yp(к) – их ДПФ. Тогда для последоват

Порядок расчета цифрового фильтра
1. Решение задачи аппроксимации с целью определения коэффициентов фильтра, при которых фильтр удовлетворяет заданным требованиям:   2. Выбор конкретной схемы построения фильт

Свойства КИХ-фильтров
  Основные достоинства этих фильтров: 1) Легко создавать КИХ-фильтры со строго линейной фазовой характеристикой. (Линейная фазовая характеристика особенно ва

Характеристики КИХ-фильтров с ЛФХ
Пусть - физически реализуемая последовательность конечной длины, заданная на интервале

Прямоугольное окно
N-точечное прямоугольное окно Весовая функция при

Метод взве шивания
Т.к. частотная характеристика ЦФ – периодическая функция частоты, ее можно представить рядом Фурье: (*) , где

Обобщенное окно Хэмминга
Окно имеет вид: при

Окно Кайзера
Задача расчета хороших окон практически сводится к математической задаче отыскания ограниченных во времени функций преобразования Фурье которых наилучшим образом аппроксимируют функции, ограниченны

ФНЧ с различными окнами
  Рассмотрим идеальный фильтр нижних частот. Будем использовать 3 окна: - прямоугольное - Хэмминга - Кайзера (в каждом по n=257 отсчетов)

Метод частотной выборки
Это второй метод проектирования КИХ-фильтров. КИХ-фильтр может быть однозначно задан как коэффициентами импульсной характеристики {h(n)}, так и коэффициентами ДПФ от импульсной характерист

Свойства БИХ-фильтров
БИХ-фильтры – это цифровые фильтры с бесконечной импульсной характеристикой, при условии, что фильтры являются физически реализуемы:

Методы расчета коэффициентов БИХ-фильтров
  Необходимо решить задачу расчета коэффициентов фильтра ( и ), которые обеспечивали бы аппроксимацию заданных характеристик фильтра таких, как импульсная и частотная характеристики,

Расчет БИХ-фильтров по аналоговому прототипу
Передаточная функция агалогового фильтра – преобразование Лапласа от импульсной характеристики. Предположим, что:

Билинейное Z – преобразование
   

Согласованное Z – преобразование
  Непосредственное отображение полюсов и нулей из S – плоскости в полюсы и нули на Z – плоскости. Полюс (или нуль) в точке s = - a плоскости s отображается в полюс (или нуль)

Обзор методов расчета аналоговых фильтров нижних частот
  Стандартные типы аналоговых фильтров: - Баттерворта - Чебышева 1 типа - Чебышева 2 типа - Кауэра (эллиптические фильтры)  

Фильтры Баттерворта
  Апроксимация по Баттерворту – фильтры НЧ имеют максимально гладкую амплитудную характеристику в начале координат в S – плоскости. Для частоты среза:  

Фильтры второго типа
    где Ωr - наименьшая частота, на которой достигается заданный ур

Эллиптические фильтры
  Характеризуются тем, что их амплитудная характеристика имеет равновеликие пульсации в полосе пропускания и в полосе не пропускания. Можно показать, что с точки зрения миним

Частотные преобразования
  Рассмотрим методы расчета ФНЧ непрерывных во времени, а так же методы их дискретизации. При расчете цифровых фильтров ВЧ, ПФ и режекторных, используются два подхода:  

Преобразование полосы частот аналоговых фильтров
   

Преобразование полосы для ЦФ
  ФНЧ с частотой среза в другой

Расчет ЦФ по квадрату амплитудной характеристики
  Квадрат амплитудной характеристики:

Алгоритм бпф с основанием 2
ДПФ конечной последовательности {x(n)} определено ранее:   W – является периодической по

Алгоритм БПФ с прореживанием по частоте
  Другая распространенная форма алгоритма БПФ при условии, что N – равно степени 2 – алгоритм БПФ с прореживанием по частоте.   Разобьем входную последовательно

Вычисление обратного ДПФ с помощью алгоритма БПФ
  Обратное ДПФ N – точечной последовательности {X(k)}; k=0, 1, … , N-1  

Хотите получать на электронную почту самые свежие новости?
Education Insider Sample
Подпишитесь на Нашу рассылку
Наша политика приватности обеспечивает 100% безопасность и анонимность Ваших E-Mail
Реклама
Соответствующий теме материал
  • Похожее
  • Популярное
  • Облако тегов
  • Здесь
  • Временно
  • Пусто
Теги