博客
关于我
第五章 数字滤波器的基本结构之四
阅读量:358 次
发布时间:2019-03-04

本文共 735 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

数字滤波器的格型结构

数字滤波器作为信号处理领域的重要组成部分,其格型结构设计至今仍然是研究的热点。格型结构的滤波器因其结构简单、性质明确而备受关注。本文将从零点系统和极点系统两个方面,详细探讨数字滤波器的格型结构特点。

格型结构的优点

格型结构的滤波器具有显著的优势,主要体现在以下几个方面:

  • 结构简单:格型滤波器的结构设计直观,易于实现。
  • 频率响应特性:其频率响应特性可以通过滤波器的系数直接观察。
  • 数值稳定性:格型滤波器在数值计算中具有较高的稳定性。
  • 全零点系统(FIR系统)的格型结构

    全零点系统属于数字滤波器的一种,其格型结构具有明显的特点:

  • 对称性强:FIR滤波器的系数通常关于中心对称。
  • 零点系统:滤波器的频率响应在零频率和对称频率处均为零。
  • 典型的FIR滤波器结构如下:

    • 结构特征
      • 滤波器的长度由设计参数决定。
      • 系数对称性是实现滤波器时的关键。

    全极点系统(IIR系统)的格型结构

    全极点系统是一种常见的数字滤波器,其格型结构具有以下特点:

  • 极点分布:滤波器的极点分布在单位圆上。
  • 反射性质:滤波器的设计往往基于反射原理。
  • 全极点滤波器的结构设计通常包括:

    • 低通滤波器:用于抑制低频成分。
    • 高通滤波器:用于抑制高频成分。

    零极点系统(IIR系统)的格型结构

    零极点系统是一种特殊的IIR滤波器,其格型结构具有显著特点:

  • 零点分布:滤波器的零点位于单位圆内。
  • 极点分布:滤波器的极点位于单位圆上或之外。
  • 零极点滤波器的设计通常包括:

    • 低通滤波器:用于保留低频信号。
    • 高通滤波器:用于保留高频信号。

    通过对上述结构的分析,可以清晰地看出数字滤波器的格型结构在不同系统中的独特优势。无论是FIR系统还是IIR系统,其结构设计都体现了在信号处理领域的实际需求。

    转载地址:http://pnfr.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    NTP服务器
    查看>>
    NTP配置
    查看>>
    NUC1077 Humble Numbers【数学计算+打表】
    查看>>
    NuGet Gallery 开源项目快速入门指南
    查看>>
    NuGet(微软.NET开发平台的软件包管理工具)在VisualStudio中的安装的使用
    查看>>
    nuget.org 无法加载源 https://api.nuget.org/v3/index.json 的服务索引
    查看>>
    Nuget~管理自己的包包
    查看>>
    NuGet学习笔记001---了解使用NuGet给net快速获取引用
    查看>>
    nullnullHuge Pages
    查看>>
    NullPointerException Cannot invoke setSkipOutputConversion(boolean) because functionToInvoke is null
    查看>>
    null可以转换成任意非基本类型(int/short/long/float/boolean/byte/double/char以外)
    查看>>
    Number Sequence(kmp算法)
    查看>>
    Numix Core 开源项目教程
    查看>>
    numpy
    查看>>
    Numpy 入门
    查看>>
    NumPy 库详细介绍-ChatGPT4o作答
    查看>>
    NumPy 或 Pandas:将数组类型保持为整数,同时具有 NaN 值
    查看>>
    numpy 或 scipy 有哪些可能的计算可以返回 NaN?
    查看>>
    numpy 数组 dtype 在 Windows 10 64 位机器中默认为 int32
    查看>>
    numpy 数组与矩阵的乘法理解
    查看>>