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文档简介
1、概述线性相位 FIR DF 约束条件和频率响应窗函数法频率取样法FIR数字滤波器的实现结构 第五章FIR 数字滤波器设计和实现1概述:IIR 和 FIR 比较IIR与FIR性能比较IIR数字滤波器幅频特性较好,但相频特性较差 FIR数字滤波器可以严格线性相位,又可任意幅度特性因果稳定系统可用 FFT 计算 (计算两个有限长序列的线性卷积)但阶次比 IIR 滤波器要高得多2概述:IIR 和 FIR 比较IIR 与 FIR 设计方法比较IIR DF无限冲激响应,H(Z) 是 z-1 的有理分式,借助于模拟滤波器设计方法,阶数低(同样性能要求)。其优异的幅频特性是以非线性相位为代价的。缺点:只能设计
2、特定类型的滤波器,不能逼近任意的频响。 FIR DF有限冲激响应,系统函数 H(Z) 是 z-1 的多项式,采用直接逼近要求的频率响应。设计灵活性强。缺点: 设计方法复杂; 延迟大; 阶数高。 (运算量比较大,因而在实现上需要比较多的运算单元和存储单元) FIR DF 的技术要求通带频率p,阻带频率s 及最大衰减p,最小衰减s很重要的一条是保证 H(z) 具有线性相位。3概述:FIR DF 设计方法FIR 数字滤波器设计 FIR 滤波器的任务给定要求的频率特性,按一定的最佳逼近准则,选定 h(n) 及阶数 N。三种设计方法 窗函数加权法 频率采样法 FIR DF 的 CAD - 切比雪夫等波纹
3、逼近法4概述:FIR DF 零极点 FIR滤波器的I/O 关系: FIR 滤波器的系统传递函数: 在 Z 平面上有 N-1 个零点;在原点处有一个(N-1)阶极点,永远稳定。FIR 系统定义:一个数字滤波器 DF 的输出 y(n),如果仅取决于有限个过去的输入和现在的输入x(n), x(n-1),. ., x(n-N+1),则称之为 FIR DF。 FIR 滤波器的单位冲激响应:5 FIR DF 的频率响应为:FIR 滤波器的最重要特点是能实现线性相位。具有线性相移特性的 FIR 滤波器是 FIR 滤波器中应用最广泛的一种。Hr():振幅响应,它是一个取值可正可负的实函数。 () = arg
4、H(ejw) 为数字滤波器的相位响应。 概述:FIR DF 频率响应6信号通过线性滤波器时,其幅度和相位可能会发生改变,滤波器幅频特性 |H()|和相频特性 () 可能会随频率的变化而改变。如:输入正弦信号 Acos(n0) 则:输出为 |H(0)| Acos(n0),其中相移(0) 输出频率和输入频率相同,但幅度和相位都发生了变化输出信号比输入信号滞后的样点数 n (位移) 可由下式求得: 设:n00 滤波器在数字频率0 处的相位延迟(位移) 由于相位延迟 n 的不同,最终产生了相位失真。 确保不产生相位失真的办法:使不同频率的信号通过滤波器时有相同的延迟 n。 概述:相位失真7对不同的频率
5、有恒定的相移,不同的相位延迟 n,会产生相位失真. 如:方波 y(t) 可以用无数奇次谐波的正弦波的叠加来得到: 若每个正弦波相移/2 弧度: 确保所有频率具有相同相位延迟的简单方法: 随着频率的变化而改变相位,使滤波器具有线性相位特性,即使所有频率的相位延迟保持恒定,这种方法可通过使系统的相位函数()为频率的线性函数来实现。 概述:相位失真可见相移之后正弦波之和已不再是方波。8线性相移FIR DF 约束条件和频率响应三个内容 约束条件恒延时滤波h(n) 偶对称:恒相延时和恒群延时同时成立 h(n) 奇对称:仅恒群延时成立 频率响应Type I:h(n) 偶对称、N 为奇数Type II:h(
6、n) 偶对称、N 为偶数Type III:h(n) 奇对称、N 为奇数Type IV:h(n) 奇对称、N 为偶数 FIR DF 零极点分布9相延时: 群延时: 线性相移FIR DF 约束条件:恒延时滤波恒延时滤波 滤波器的延时分为相延时和群延时两种令恒延时滤波器:p() 或g() 是不随变化的常量,这时滤波器具有线性相位特性。10(负号是因为系统必有时延) 由于 FIR 滤波器的传递函数为 :w(w)0故: 线性相移FIR DF 约束条件:恒延时恒相延时和恒群延时同时成立要使p、g 都不随 变化,() 必须是一条过原点直线11于是: 线性相移FIR DF 约束条件:恒延时12可以证明,当 线
7、性相移FIR DF 约束条件:恒延时上式成立,此时恒相延时和恒群延时同时成立时,线性相位滤波器的必要条件是: 不管 N 为偶数,还是 N 为奇数,系统冲激响应 h(n) 都关于中心点 (N-1)/2 偶对称。当 N 为奇数时对称中心轴位于整数样点上; 当 N 为偶数时对称中心轴位于非整数样点上。h(n) 为偶对称,N 为偶数07nh(n)h(n) 为偶对称,N 为奇数06nh(n)13于是有:线性相移FIR DF 约束条件:恒群延时只要求恒群延时成立 若只要求群延时g() 为一常数,则相移特性为不过原点的直线。0()故14可以证明,当 上式成立,此时故线性相移FIR DF 约束条件:恒群延时1
8、5FIR滤波器单独满足恒定群延时的必要条件为: 冲激响应 h(n) 对中心点 (N-1)/2 成奇对称。此时,无论 N 为奇数或偶数,滤波器的相频特性均为线性,并包含有/2 的固定相移: 因此,信号通过此类滤波器时不仅产生 (N-1)/2 个取样点的延迟,还将产生 90o 的相移,通常这类滤波器又被称为 90o 移相器,并具有很好的应用价值。当 N 为奇数时,故07h(n) 为奇对称,N 为偶数nh(n)06h(n) 为奇对称,N 为奇数nh(n)线性相移FIR DF 约束条件:恒群延时16 奇对称:() 对所有的频率成分都有一个 90相移。因此,有四种类型的 FIR DF: 线性相移 FIR
9、 DF 约束条件线性相位约束条件对于任意给定的值 N,当 FIR 滤波器的 h(n) 相对其中心点 (N-1)/2 是对称时,不管是偶对称还是奇对称,此时滤波器的相移特性是线性的,且群延时都是 = (N-1)/2 。偶对称 : () 为过原点的,斜率为 - 的一条直线17线性相移 FIR DF 频率响应:Type Ih(n) 偶对称,N 为奇数(恒相时延、恒群时延此时,由于 h(n) 序列的长度为奇数,因此滤波器的频率响应函数可进行以下拆分(前后对称部分、中心点):h(n) 为偶对称,N 为奇数06nh(n)对上式的第二和式作变量替换(n=N-1-m) 后得到:由对称条件则 H(ej) 表示为
10、:18线性相移 FIR DF 频率响应:Type I令 则上式为 19 由此可以看出其线性相位特性。由于 cos(n) 对于 =0、2都是偶对称,所以幅度响应 Hr() 对=0、2也是偶对称。线性相移 FIR DF 频率响应:Type I其中振幅响应:相频响应:N=9Hr (w)20h(n) 偶对称,N 为偶数(恒相时延、恒群时延由于h(n) 序列的长度为偶数,因此滤波器的频率响应函数可拆分成如下两部分(前后对称部分,中心点处无值):线性相移 FIR DF 频率响应:Type IIh(n) 为偶对称,N 为偶数07nh(n)对上式的第二和式作变量替换(n=N-1-m) 后得到:由对称条件则 H
11、(ej) 表示为:21 线性相移 FIR DF 频率响应:Type II令 ,则上式为: 其中(注意 n 从1 开始,即 b(0)=0,或没有定义) 22线性相移 FIR DF 频率响应:Type II 与所设计的 b(n) 或 h(n) 无关,恒为 0。这种类型(即 h(n) 偶对称,N为偶数)不能用于高通或带阻滤波器。 (2)由于 cos(n-1/2) 对于 =是奇对称,所以,Hr(w) 对 =也是奇对称;以 =0、2为偶对称。 振幅响应:相频响应:N=8n 从1开始Hr (w)注意: (1) 在 = 处,有:23h(n) 奇对称,N 为奇数(恒群时延h(n) 长度为奇数,拆分成前后两部分
12、:线性相移 FIR DF 频率响应:Type III对上式的第二和式作变量替换,并利用对称条件 h(n)=-h(N-1-n),得:06h(n) 为奇对称,N 为奇数nh(n)24Hr (w)线性相移 FIR DF 频率响应:Type III,则上式为: 其中令振幅响应:相频响应:n 从1开始25与 c(n) 或 h(n) 的值无关,因此,这种类型的滤波器不适用于低通、带阻或高通滤波器设计,而且 ,这说明 jHr(w) 是纯虚数,对于逼近理想数字希尔伯特变换和微分器,它是很有用的。理想的希尔伯特变换是一个全通滤波器,它对输入信号产生 90 度的相移,它频繁用于通信系统中的调制。微分器广泛用于模拟
13、和数字系统中对信号求导。 (2)由于 sin(n) 对于 =0、2 都是奇对称,所以,Hr(w) 以 =0、 、2为奇对称。 注意: (1) 在 = 0 和 处,有:线性相移 FIR DF 频率响应:Type III26线性相移 FIR DF 频率响应:Type IVh(n) 奇对称,N 为偶数(恒群时延07h(n) 为奇对称,N 为偶数nh(n)其中27线性相移 FIR DF 频率响应:Type IVHr (w)与 d(n) 或 h(n) 的取值无关,因此传输函数 H(z) 在 z = 1 处为零点。显然,这种类型不能用于实现低通滤波器。又有 ,所以这类滤波器适用于设计希尔伯特变换和微分器。
14、注意: (1) 在 =0 处,有:(2)由于 sin(n-1/2) 在 =处偶对称,在0、2 是奇对称,所以,Hr(w) 以 = 偶对称,0、2为奇对称。 28一般形式: 偶对称: 奇对称: (两个恒时延条件) (一个恒时延条件) ( Hr() 为 的实函数 )线性相移 FIR DF 频率响应:小结29四类线性相位FIR滤波器第一类FIR 系统是 的线性组合,在 时,易取得最大值,因此这一类滤波器易体现低通特性,且是偶函数。通过频率移位,又可体现高通、带通、带阻特性。所以,经典的低通、高通、带通和带阻滤波器的 都是偶对称的。第三、四类FIR 系统是 的线性组合,在 时, 的值为零,且是奇函数。
15、这一类滤波器都是作为特殊形式的滤波器,如Hilbert变换器、差分器等。请使用时注意。N最好取为奇数,以便以中心点为对称。30 一般的 FIR DF 的零、极点: 在z=0处,有一个(N-1)阶的极点,故滤波器稳定;其零点要求 f(z)=0,根据代数理论,它为 N-1阶多项式,应有 N-1 个根,所以有 N-1 个零点。如果 h(n) 为实数值,其根肯定是共轭对称的。线性相移 FIR DF 零极点分布31令:m=N-1-n于是: 线性相移 FIR DF 零极点分布线性相移 FIR DF 的零极点: 如果 zi 是 H(z) 的零点,即 H(zi) = 0 则 H(z-1) =0,即 zi-1
16、亦为 H(z) 的零点。 32上面提到 zi 肯定是共轭的,故 zi* 亦必为其零点于是零点有:1-1Za1Za21/bb线性相移 FIR DF 零极点分布总结:(1) 一般情况, ,有四个零点: (2) r=1,单位圆上的零点: (共轭对) (3) 位于实轴上的实数:b, 1/b (实轴上的倒数对)。(4) zi =1:单零点 33例 : 设FIR滤波器的系统函数为: 求出该滤波器的单位取样响应h(n),判断是否具有线性相位,求出其幅度特性和相位特性。解 :对FIR数字滤波器,其系统函数为:34所以,该FIR滤波器具有第一类线性相位特性,设其频率响应函数为幅度特性函数为:相位特性函数为:35
17、思路:理想数字滤波器设计的 FIR 数字滤波器要求:线性相位尽可能降低逼近误差FIR DF 窗口法(傅里叶级数法)hd(n) 无限长,且非因果 h(n) 有限长,且因果 36设所要求的 DF 的频率响应是 Hd(ej),需要注意:它可能是低通、高通、带通和带阻 FIR DF,没有特指某种类型的数字滤波器。不管是何种 FIR DF,它的频率响应是频域中的周期函数,周期为 2,所以它可以展开为傅氏级数形式:窗口法:基本原理 式中 hd(n) 是傅里叶系数,也是单位取样响应序列。 由傅里叶级数理论可得: 37因此,所要求的 DF 的系统函数便可求得:显然,Hd(z) 是非因果的,且 hd(n) 的持
18、续时间为 - +,物理上不可实现。我们可以采用逼近 Hd(ej) 的方法 首先把 hd(n) 先截短为有限项,把 hd(n) 截为2M+1项,得:窗口法:基本原理38然后把截短后的 hd(n) 右移,使之变成因果性的序列。 令 H(z) 等于 H1(z) 乘以 z-M 得:令 h(n)= hd (n-M), n=0, 1, 2, ., 2M,则 频率响应 z=ej窗口法:基本原理显然H(z) 是物理可实现的其冲激响应 h(n) 的持续时间也是有限的选择 hd(n) = hd(N-1-n),保证H(z) 具有线性相位。 39对 hd(n) 的截短必然产生误差,即以 |H(ej)| 近似 |Hd(
19、ej)| 。定义逼近误差为均方误差:而 Hd(ej) 可以展开为:式中:窗口法:性能分析 |H(ej)| 对 |Hd(ej)| 的逼近40 因为 |H(ej)| 是对 hd(n) 截短而产生的,假定: 即当 |n|M 时,An = 0, Bn =0。所以把上述两式代入逼近误差中,利用三角函数的正交性可得:由于上式中每一项都是正的,所以,只有当 最小。 窗口法:性能分析41说明: 当用 |H(ej)|Hd(ej)| 时,要使 2 =min, |H(ejw)| 的截短后的单位取样响应 h(n) 的系数必须等于所要求的幅频响应 |Hd(ejw)|展成傅里叶级数的系数 hd(n)。 有限项傅氏级数是在
20、最小均方意义上对原信号的最佳逼近 其逼近误差为: 截短的长度 M 越大,逼近误差2 愈小(因为 hd(n) 值愈小)。 窗口法:性能分析42将 hd(n) 截短: 相当于将 hd(n ) 与一窗函数 wR(n) 相乘,即窗口法:Gibbs 效应其中在一定意义上来看,窗函数决定了我们能够 “看到” 多少个原来的冲激响应,“窗” 这个用词的含义也就在此。43窗函数的频谱 窗口法:Gibbs 效应此矩形窗谱为一钟形偶函数,在 +2/N 之间为其主瓣,主瓣宽度 = 4/N,在主瓣两侧有无数幅度逐渐减小的旁瓣, 见图所示。2/N-2/N主瓣第1个旁瓣第2个旁瓣44 截短,根据时域相乘映射为频域卷积,得:
21、窗口法:Gibbs 效应为便于分析,我们假定 |Hd(ejw)| 是理想低通滤波器 LPF。式中积分等于由 c 到 c 区间内 WNej(w-) 下的面积,随着变化,窗函数的主瓣和不同正负、不同大小的旁瓣移入和移出积分区间,使得此面积发生变化, 也即 |H(ejw)| 的大小产生波动。-wc0wc450WR()-c0cHd()0.50.50.08950.08950.04680.0468卷积窗口法:Gibbs 效应-wc0wc-Hd()46现在分析几个特殊频率点的滤波器性能 = 0 时: 由于一般情况下都满足 c 2 / N,因此,H(0) 的值近似等于窗谱函数 WR(ejw) 与轴围出的整个面
22、积。 窗口法:Gibbs 效应0WR()-wc0wc-Hd() =c 时: 此时窗谱主瓣一半在积分区间内一半在区间外,因此,窗谱曲线围出的面积,近似为=0 时所围面积的一半,即 。-wc0wcHd()w =wcWR(w-)47=c - 2/N 时,正肩峰 此时窗谱主瓣全部处于积分区间内,而其中一个最大负瓣刚好移出积分区间,这时得到最大值,形成正肩峰。之后,随着值的不断增大,H(ejw) 的值迅速减小,此时进入滤波器过渡带。=c + 2/N 时,负肩峰 此时窗谱主瓣刚好全部移出积分区间,而其中一个最大负瓣仍全部处于区间内,因此得到最小值,形成负肩峰。之后,随着值的继续增大, H(ejw) 的值振
23、荡并不断减小,形成滤波器阻带波动。-wc0wcHd()WR(w-)-wc0wcHd()WR(w-)48 理想滤波器的不连续点演化为过渡带 通带与阻带内出现起伏过渡带:正负肩峰之间的频带。其宽度等于窗口频谱的主瓣宽度。 对于矩形窗 WR(ejw), 此宽度为 4/N。 肩峰及波动:这是由窗函数的旁瓣引起的。旁瓣越多,波动越快、越多。相对值越大,波动越厉害,肩峰越强。肩峰和波动与所选窗函数的形状有关,要改善阻带的衰减特性只能通过改变窗函数的形状。 加窗处理对理想矩形频率响应的影响窗口法:Gibbs 效应49 Gibbs 现象在对 hd(n) 截短时,由于窗函数的频谱具有旁瓣,这些旁瓣在与 Hd(e
24、jw) 卷积时产生了通带内与阻带内的波动,称为吉布斯现象。长度 N 的改变只能改变 坐标的比例及窗函数 WR(ejw) 的绝对大小,但不能改变肩峰和波动的相对大小(因为不能改变窗函数主瓣和旁瓣的相对比例,波动是由旁瓣引起的),即增加 N,只能使通、阻带内振荡加快,过渡带减小,但相对振荡幅度却不减小。结论:过渡带宽度与窗的宽度 N 有关,随之增减而变化。 阻带最小衰减(与旁瓣的相对幅度有关)只由窗函数 决定,与 N 无关。 窗口法:Gibbs 效应50Gibbs现象;窗口法:Gibbs 效应51设计FIR DF时,窗函数不仅可以影响过渡带宽度,还能影响肩峰和波动的大小(阻带的衰减),因此,选择窗
25、函数应使其频谱:主瓣宽度尽量小,以使过渡带尽量陡。旁瓣相对于主瓣越小越好,这样可使肩峰和波动减小,即能量尽可能集中于主瓣内。对于窗函数,这两个要求是相互矛盾的,要根据需要进行折衷的选择,窗口法:常用窗函数w020lg|W(w)/W(0)|B3dBAD (dB/Oct)为了定量地比较各种窗函数的性能,给出三个频域指标:3db 带宽 B,单位为 (最大可能的频率分辨力)最大旁瓣峰值 A(dB),A 越小,由旁瓣引起的谱失真越小旁瓣谱峰渐进衰减速度 D(dB/oct)一个好的窗口,应该有最小的 B、A 及最大的 D。52以下介绍的窗函数均为偶对称函数,都具有线性相位特性。 设窗的宽度为N,窗函数的对
26、称中心点在(N-1)/2处。因此,均为因果函数。矩形窗最简单的窗函数,从阻带衰减的角度看,其性能最差。它的频率响应函数为:窗口法:基本窗函数_矩形窗振幅响应53为了对过渡带和阻带衰减进行精确分析,对窗振幅响应进行连续积分(或累积振幅响应),即矩形窗函数 w(n) 以及它的振幅响应、累积振幅响应如下图所示。窗口法:基本窗函数_矩形窗性能指标3dB 带宽 B=0.89最大旁瓣峰值 A= -13dB旁瓣谱峰渐进衰减速度 D=-6dB/oct在 Matlab 中,实现矩形窗的函数为 w = boxcar(n)。54振幅响应在 = 1 处具有第一个零点:因而主瓣的宽度为 2,所以过渡带宽也近似为 2。大
27、约在 = 3/N 处,出现第一个旁瓣(即主旁瓣),其幅度为:将它与主瓣振幅 N 比较,则最大旁瓣峰值A(dB) 为 A= -13db。 累积振幅响应第一个旁瓣为 21dB,这个 21dB 的阻带衰减与窗长度 N 无关。根据最小阻带衰减,可以精确地计算出过渡带宽为:它大约是近似带宽的一半。 窗口法:基本窗函数_矩形窗55三角窗(或 巴特利特 Bartlett 窗)由于矩形窗从 0 到 1 (或 1 到 0 )有一个突变的过渡带,这造成了吉布斯现象。Bartlett 提出了一种逐渐过渡的三角窗形式,它是两个矩形窗的卷积。B=1.28, A=-27dB, D= -12dB/oct ,近似过渡带宽 8
28、/N,精确过渡带宽 6.1/N,最小阻带衰减 25dB。与矩形窗来比较,阻带衰减性能有所改善,但代价是过渡带的加宽。窗口法:基本窗函数_三角窗56在 Matlab 中,函数 bartlett(n) 和 triang(n) 用来计算相似的三角窗,但它们有两个重要的区别:bartlett 函数返回的序列两端总是 0,因此,对于奇数 n,语句 bartlett(n+2) 的中间部分等于 triang(n);对于偶数 n,bartlett 仍然是两个矩形序列的卷积,但 n 为偶数时的三角窗没有标准定义。5.3.3 窗口法:基本窗函数_三角窗57余弦窗B=1.2, A=-23dB, D=-12dB/oc
29、t。近似过渡带宽 8/N,精确过渡带宽6.5/N,最小阻带衰减 34dB。窗口法:基本窗函数_余弦窗或其中频率响应58窗口法:基本窗函数_余弦窗59升余弦窗函数汉宁窗、汉明窗、布莱克曼窗都是升余弦窗的特例。它们都是频率为 0 2/(N-1) 和 4/(N-1) 的余弦序列的组合。升余弦窗的频率特性比矩形窗有很大改善。其中 A、B、C 为常数。当 A = 0.5,B=0.5,C=0 时,为汉宁 (Hanning)窗。 Matlab 中,w = hanning(n)当 A = 0.54,B=0.46,C=0 时,为汉明 (Hamming) 窗。 Matlab 中,w = hamming(n)当 A
30、 = 0.42,B=0.5,C=0.08 时,为布莱克曼窗。 Matlab 中,w = blackman(n)窗口法:升余弦窗函数60窗口法:升余弦窗函数61W()0.5u()0.25u(-2/(N-1)0.25u(+2/(N-1)Hanning 窗(升余弦窗)窗口法:升余弦窗函数_汉宁窗B=1.44, A=-32db, D=-18db/oct,近似过渡带宽 8/N,精确过渡带宽 6.2/N,最小阻带衰减 44dB。与矩形窗来比,最小阻带衰减性能明显提高,但过渡带也明显增大。 62窗口法:升余弦窗函数_汉宁窗63Hamming 窗(改进的升余弦窗)窗口法:升余弦窗函数_汉明窗B=1.3, A=
31、-43dB, D=-6dB/oct,近似过渡带宽 8/N,精确过渡带宽6.6/N,最小阻带衰减 53dB。通过这一系数调整,使能量的 99.963% 都集中在了窗谱的主瓣内。64窗口法:升余弦窗函数_汉明窗65Blackman 窗(二阶升余弦窗)窗口法:升余弦窗函数_布莱克曼窗B=1.68, A=-58db, D=-18db/oct,近似过渡带宽 12/N,精确过渡带宽11/N,最小阻带衰减 74dB。通过增加余弦的二次谐波分量,能够进一步抑制旁瓣,但主瓣宽度却比矩形窗谱的主瓣宽度大三倍。66窗口法:升余弦窗函数_布莱克曼窗 比较以上窗函数,可以看到,矩形窗函数具有最窄的主瓣B,但也有最大的旁
32、瓣峰值 A 和最慢的衰减速度 D。 汉宁窗主瓣稍宽,但有着较小的旁瓣和较大的衰减速度,因而被认为是较好的窗口。67窗口法:凯瑟窗函数凯瑟(Kaiser)窗上面讨论的几种窗函数以牺牲主瓣宽度,换取旁瓣抑制;Kaiser 窗全面反映了这种主瓣和旁瓣衰减之间的互换关系;定义了一组可调的由零阶贝塞尔 Bessel 函数构成的窗函数;通过调整参数可以在主瓣宽度和旁瓣衰减之间自由选择它们的比重。从而实现以同一种窗类型来满足不同窗性能需求的目的。 Kaiser 窗函数由 J.F. Kaiser 提出,由下式给出: 其中 I0 是修正过的零阶贝塞尔 Bessel 函数是用来调整窗形状的参数,依赖于参数 N。6
33、8对于相同的 N,Kaiser 窗可以提供不同的过渡带宽,这是其他窗函数做不到的。通过调整参数,就可以方便地完成对过渡带宽度和阻带衰减的调整。参数越高,其频谱的旁瓣越小,但主瓣宽度也相应增加。xI0(x)I0()10零阶贝塞尔函数 Kaiser 窗函数依参数 而变化 Matlab 中,函数 w = kaiser(n, beta) 实现 Kaiser 窗 窗口法:凯瑟窗函数弗里德里希威廉贝塞尔(Friedrich Wilhelm Bessel)1784年1846 年德国天文学家及数学家69下面图固定,当窗的长度变化时,相应的旁瓣的高度保持不变。 窗口法:凯瑟窗函数70 = 5.658,则过渡带宽
34、等于 7.8pi/N,最小阻带衰减为 60dB,如下图所示: 窗口法:凯瑟窗函数71凯瑟窗的计算由于 Bessel 函数的复杂性,这种窗的设计公式很难推导,为此,Kaiser 提出了经验公式。给定 p、s、Rp 和 As,参数定义如下: 对于过渡带宽 = s - p (rad/s),滤波器阶数为需要强调的是:阶数为 N 的滤波器大致能满足要求,但最后的结果还必须要演算以便证明这一点。在 Matlab 中,函数 w = kaiser(n, beta) 实现 Kaiser 窗。5.3.3 窗口法:凯瑟窗函数72窗函数旁瓣峰值衰减(dB)窗函数主瓣宽度加窗后滤波器过渡带宽()加窗后滤波器阻带最小衰减
35、(dB)矩形窗-134/N1.8/N-21汉宁窗(升余弦窗)-318/N6.2/N-44汉明窗(改进升余弦窗)-418/N6.6/N-53布莱克曼窗(二阶升余弦窗)-5712/N11/N-74凯塞(=7.865)-5710/N10/N-80窗口法:常用窗函数的性能指标73FIR DF 窗口法设计步骤 性能要求 Hd(e j)把 Hd(e j) 展成傅里叶级数,得到 hd(n);把 hd(n) 自然截短到所需的长度 N=2M+1;将截短后 hd(n) 右移 M 个取样间隔,得 h(n);将 h(n) 乘以合适的窗函数,即得所需的滤波器的冲激响应,这时窗函数以 n = M对称(当然窗函数也可直接加
36、在 hd(n) 上,这时窗函数以原点为对称);利用 h(n),既可用硬件构成滤波器的系统函数 H(z),也可直接用计算机软件实现滤波。窗口法:设计步骤74数字低通滤波器的设计例: 一个理想低通数字滤波器的频率响应如图所示,为: 假定 c=0.25,分别取 N =11、21、31的线性相位 FIR,观察加窗后对滤波器幅频特性的影响。窗口法:设计步骤_ 数字低通75解: 由于 Hd(e j) 是一个实周期函数,把它展成为傅氏级数: 窗口法:设计步骤_ 数字低通式中将 hd(n) 截短为 N=2M+1,并将截短后的 hd(n) 移位,得:76窗口法:设计步骤_ 数字低通然后乘以窗函数 wR(n),得
37、到最后得 h(n)。对于 c = 0.25,由上式得:(当 c=,就得到一个全通滤波器)当 N=11 时,M= 5,求得h(0) = h(10) = -0.045,h(1) = h(9) = 0,h(2) = h(8) = 0.075,h(3) = h(7) = 0.1592,h(4) = h(7) = 0.2251,h(5) = 0.25。当 N=11 时,乘以汉明窗:77窗口法:设计步骤_ 数字低通78当 N 取不同值时,H(ej) 都不同程度上近似于Hd(ej)。N 过小时,通带过窄,且阻带内波纹较大,当 N 增加时,通频带接近于0.25pi,阻带内波纹减小,但在通带内出现了波纹,随着
38、N 的继续增加,这些波纹并不能消失。由图中还可以看到,使用汉明窗后,通带内的振荡基本消失,阻带内的纹波也大大减小,从这一点上来说,滤波器的性能得到了改善,但是,这是以过渡带的加宽为代价的。 矩形窗汉明窗窗口法:设计步骤_ 数字低通79适用范围对于能用解析式表达,且傅里叶级数的系数容易求解的滤波器: 此时,窗函数法是设计 FIR DF 较为方便的一个方法如果 hd(n) 不易求,则使用该方法较为困难窗函数用窗口法设计 FIR DF,一个重要问题是选用何种窗函数 w(n) 进行截短,以及截短的长度 N。窗函数的选择:阻带衰减指标满足设计给定的阻带衰减和其它滤波器性能要求;能量尽量集中于主瓣内;个人
39、的经验及喜好有关。窗口法:设计步骤_ 数字低通80窗函数长度 N 的选择:过渡带宽指标采用试验方法,即逐渐增大 M,直至 H(ej) 在通带和阻带内部达到指标要求。若对 |Hd(ej)|的过渡带提出了具体要求,因为 FIR DF 的过渡带等于窗函数的主瓣宽度,那么通过查表计算 N :例如 5.26,5.86。注意: (1)根据所要设计线性相位 FIR DF类型来决定最终 N 取奇数还是偶数。 (2)一般选择 N 为奇数。 5.3.4 窗口法:设计步骤_ 数字低通81窗口法:设计步骤_ 数字低通频率增益(幅度)所要求的通带边缘频率p所要求的阻带边缘频率 s设计中所用的截止频率 c过渡带宽度0.5
40、截止频率 c 的确定:截止频率 c 对应于明确的 0.5 增益点,而不再标志某个增益点。对于非理想滤波器,其截止频率 c 不采用通带边缘频率 p 或阻带边缘频率 s, 而使用过渡带的中点(即通带边缘和阻带边缘之间的中点。因此,窗函数法不能精确确定其通带和阻带的边缘频率):82例: 根据下列指标设计一个线性相位FIR低通滤波器 通带边缘频率 fp=2kHz 阻带边缘频率 fstop=3kHz 阻带衰减 40dB 取样频率 fs=10kHz 频率|H(ejw)|所要求的通带边缘频率p所要求的阻带边缘频率 s设计中所用的截止频率 c过渡带宽度-6dB0dB-40dB2kHz3kHz解:(1) 求对应
41、的理想数字频率: 过渡带宽 = 3kHz 2kHz = 1kHz。 转换为数字频率过渡带: 截止频率: 数字截止频率83(2) 设理想线性相位滤波器为: 由此可得脉冲响应: (4) 由过渡带宽确定窗口长度: (3) 由阻带衰减确定窗函数:因为阻带衰减 40dB,通过查表知道,可以 选择 Hanning 窗:(N-1)/2=15则此滤波器的脉冲响应为:8485例: 用矩形窗、汉宁窗和布莱克曼窗设计FIR低通滤波器,设N=11,c=0.2rad。 解: 用理想低通作为逼近滤波器,有86 用汉宁窗设计:用布莱克曼窗设计: 87低通幅度特性88 例:请选择合适的窗函数及N来设计一个线性相位低通滤 波器
42、 要求其最小阻带衰减为-45dB,过渡带宽为 。 求出 。(设 ) 解:(1) 因为题目要求设计的低通滤波器的最小阻带衰减 为-45dB,所以应该选择汉明窗。89 又根据题目所给低通滤波器的表达式求得: 由此可得: 90例:一段乐曲中夹杂着高频噪声,严重影响收听质量。下图给出了噪声污染后的信号及其频谱。系统的取样频率为 16kHz。设计一个滤波器来提高声音质量。 91从图中频谱可以看出,噪声从 2kHz 的频率点开始占据支配地位,因为这个频率很低,消除噪声的同时也会损失一部分音乐信息。可以用通带边缘频率为 2kHz 的低通滤波器对此段音乐进行滤波。由于没有特殊的阻带衰减要求,任何具有合理特性的
43、窗函数即可。在此选择 Hamming 窗。本例中,对过渡带宽也没有特殊要求。为了得到合理的陡峭滚降,选择 N = 101,则过渡带宽为 92此低通滤波器的参数总结如下:取样频率:16kHz通带边缘频率:2kHz过渡带宽:545Hz截止频率: 数字截止频率:窗函数:Hamming 窗,即 93窗口长度:N=101。则此滤波器的脉冲响应为: 得到的脉冲响应、幅频特性如下图所示。 94020406080100-0.100.10.20.3h(n)012345678-100-80-60-40-200kHzMagnitudeMagnitude Response95伴有噪声的音乐经过上述滤波器滤除噪声后的信
44、号及其频谱如下图所示。滤波后的信号几乎没有噪声,但歌曲听起来有点压抑,这是因为歌曲中高频分量也随噪声一起被滤除的缘故。可以想象,如果噪声存在于所有的频率分量上,则不可能在不严重降低信号质量的情况下滤除噪声。 96以上设计的是数字低通滤波器,若希望设计数字高通、带通和带阻滤波器,只需要改变付氏级数系数中积分的上、下限即可。数字高通滤波器窗口法:设计步骤_数字高通令其时域右移 M 位后的幅频特性为:(频域为 e-jM,表示时域右移 M 位) 97窗口法:设计步骤_数字高通则求得98窗口法:设计步骤_数字高通 从这个结果可以看出:一个高通滤波器相当于用一个全通滤波器(即c=)减去一个低通滤波器。 传
45、输函数: 脉冲响应:Hap(z)Hlp(z)X(z)Y(z)99数字带通滤波器窗口法:设计步骤_数字带通令其幅频特性为:(频域为 e-jM,表示时域右移 M 位) 则100窗口法:设计步骤_数字带通求得 从这个结果可以看出:一个带通滤波器相当于两个低通滤波器相减,其中一个截止频率为 h,另一个为 l。传输函数:脉冲函数:Hlph(z)Hlpl(z)X(z)Y(z)101窗口法:设计步骤_数字带通 或者一个带通滤波器相当于一个低通滤波器和一个高通滤波器相乘,即先经过一个 LP DF,再经过一个 HP DF。传输函数:脉冲函数:(频域相乘,时域卷积) Hlp (z)Hhp(z)X(z)Y(z)10
46、2 例:用布拉克曼窗设计一个线性相位的理想带通滤波器 求出 的表达式。 解:可求得此滤波器的时域函数为 103 采用布拉克曼窗设计时( N =51 ): 104 105 例: 利用窗函数法完成数字带通滤波器的设计,并画出其线性相位结构的示意图。低端阻带边缘:低端通带边缘:高端通带边缘:高端阻带边缘: 窗函数 旁瓣峰值衰减(dB)过渡带(w)阻带最小衰减(dB)矩形窗 -13 4/N -21汉宁窗 -31 8/N -44汉明窗 -41 8/N -53布莱克曼窗 57 12/N -74解:106 107 因h(n)为偶对称且N为奇数,其线性相位结构如图表示。108 例:为取样频率为 22kHz 的
47、系统设计一个 FIR 带通滤波器,中心频率为 4kHz,通带边缘在 3.5kHz 和 4.5kHz,过渡带宽为 500Hz,阻带衰减 50dB。 解:截止频率: kHzffhhc75.425.05.42/5.0=+=+=数字截止频率: 脉冲响应: 109所以窗口长度为 :窗函数:因为阻带衰减 50dB,可以选择 Hamming 窗,即 则此滤波器的脉冲响应为: 因为过渡带宽500Hz,转换为数字频率为:110111数字带阻滤波器窗口法:设计步骤_数字带阻令其幅频特性为:(频域为 e-jM,表示时域右移 M 位) 则112窗口法:设计步骤_数字带阻求得从这个结果可以看出:一个带阻滤波器相当于一个
48、低通滤波器加上一个高通滤波器,低通滤波器的截止频率为 l,高通在 h。传输函数:脉冲函数:Hlp(z)Hhp(z)+X(z)Y(z)113例:利用窗函数法设计满足下列指标的最低阶数的线性相位 FIR数字带阻滤波器。该数字带阻滤波器的性能指标如下: 低端阻带边缘: ;低端通带边缘: ; 高端阻带边缘: ;高端通带边缘: ;阻带衰减不小于52dB。 窗口法:设计步骤解:由于,可选汉明窗,其过渡带宽为 所以 取 N=67 (或 N=53)。114窗口法:设计步骤设理想线性相位带阻滤波器的频率响应为:其中 = (N-1)/2 =33 (或 = 26)115窗口法:设计步骤则 汉明窗 116FIR DF
49、 Matlab 设计函数b=fir1(n,wn,options),单带 FIR 滤波器b = fir2(n,f,m,options),多带 FIR 滤波器两者可设计低通、高通、带通、带阻和通用多带 FIR 滤波器Fir1 具有以下多种形式:b = fir1(n,wn)b = fir1(n,wn,ftype)b = fir1(n,wn,window)b = fir1(n,wn,ftype,window)b = fir1(.,noscale)参数向量 b 是 n 阶 FIR 滤波器的系数截止频率 wn 是从 0 到 1 之间的数,1 对应着奈氏频率。对于高通滤波器,ftype 为 high;带阻滤
50、波器 ftype 为 stop窗口法:Matlab 实现117对于带通或带阻滤波器,wn 为包含通频带边带频率的一个二元素向量 wn1,wn2 。参量 window 表示所采用的窗函数类型。window 的长度必须为 n+1 (n 为滤波器的阶数),若 window 却省,则 fir1 使用汉明窗。注意因为奇数阶的 II 型滤波器(h(n) 为偶对称,长度N为偶数)在高频段的频率响应为零,所以 fir1 函数在高通和带阻情况下不设计 II型滤波器,因此,如果 n 为奇数时,fir1 将阶次加 1 并返回 I 型滤波器。函数 b = fir2(n,f,m) 也可设计加窗 FIR 滤波器,但它针对
51、任意形状的分段(piece-wise)线性频率响应。向量 f 由从 0 到 1 的频率点组成,其中 1 表示奈氏频率,第一个点必须是 0,最后一个点必须是 1,频率点必须是递增的。m 是对应于频率点 f 处的期望的频率幅值响应。f 和 m 的长度必须相等。 窗口法:Matlab 实现118Matlab 频率响应函数在 Matlab 中提供了一个 freqz 函数,利用这个函数开发一个新的函数 freqz_m,它给出了绝对的和相对的 dB 值幅度响应、相位响应以及群延时响应。窗口法:Matlab 实现function db,mag,pha,grd,w = freqz_m(b,a);% Modif
52、ied version of freqz subroutine% -% db,mag,pha,grd,w = freqz_m(b,a);% db = Relative magnitude in dB computed over 0 to pi radians% mag = absolute magnitude computed over 0 to pi radians % pha = Phase response in radians over 0 to pi radians% grd = Group delay over 0 to pi radians% w = 501 frequency
53、samples between 0 to pi radians% b = numerator polynomial of H(z) (for FIR: b=h)% a = denominator polynomial of H(z) (for FIR: a=1)%H,w = freqz(b,a,1000,whole); H = (H(1:1:501); w = (w(1:1:501); mag = abs(H); db = 20*log10(mag+eps)/max(mag); pha = angle(H); grd = grpdelay(b,a,w);119例5.5 根据下列技术指标,设计一
54、个数字 FIR 低通滤波器 wp = 0.2, Rp = 0.25dB ws = 0.3,As = 50dB 采用汉明窗,确定脉冲响应,并给出所设计的滤波器的频率响应图。解: 在设计中,没有使用通带波动值 Rp=0.25dB,但必须检查设计的实际波动,验证它是否确实在给定容限内。窗口法:Matlab 实现% Lowpass filter design - Hamming windowwp = 0.2*pi; ws = 0.3*pi;tr_width = ws - wpN = ceil(6.6*pi/tr_width) + 1 n=0:1:N;wc = (ws+wp)/2h = fir1(N,w
55、c/pi);db,mag,pha,grd,w = freqz_m(h,1);delta_w = 2*pi/1000;Rp = -(min(db(1:1:wp/delta_w+1) % Passband RippleAs = -round(max(db(ws/delta_w+1:1:501) % Min Stopband attenuation120运行结果如下: tr_width = 0.3142 (过渡带宽) N = 67 (滤波器的阶数,长度为 68,Type II 偶对称偶数 ) wc = 0.7854 (理想 LPF截止频率) Rp = 0.0364 (实际通带波动) As = 53
56、(最小阻带衰减)窗口法:Matlab 实现 从结果看,67 阶 Hamming 窗的 FIR 数字滤波器的实际阻带衰减为 53dB,通带波动为 0.0364dB,显然满足上面所提的技术要求,其时域和频域响应曲线如下图所示。121例5.6 利用例 5.5 给出的设计技术指标,选择 Kaiser 窗,设计所需的低通滤波器。解:窗口法:Matlab 实现% Lowpass filter design - Kaiser windowwp = 0.2*pi; ws = 0.3*pi; As = 50;tr_width = ws - wp;N = ceil(As-7.95)/(14.36*tr_width
57、/(2*pi)+1) + 1n=0:1:N;beta = 0.1102*(As-8.7)wc = (ws+wp)/2;h = fir1(N,wc/pi,Kaiser(N+1,beta);db,mag,pha,grd,w = freqz_m(h,1);delta_w = 2*pi/1000;As = -round(max(db(ws/delta_w+1:1:501) % Min Stopband Attenuation122运行结果如下:N = 61 (滤波器阶数)beta = 4.5513 As = 51 (实际的阻带衰减)窗口法:Matlab 实现123例5.7 用 Blackman 窗设计
58、下面的数字带通滤波器 阻带:ws1=0.2,As1 = 60dB;ws2=0.8,As2 = 60dB。 通带:wp1=0.35,Rp1 = 1dB;wp2=0.65,Rp2 = 1dB;解:窗口法:Matlab 实现% Bandpass filter design - Blackman windowws1 = 0.2*pi; wp1 = 0.35*pi;wp2 = 0.65*pi; ws2 = 0.8*pi;As = 60;tr_width = min(wp1-ws1),(ws2-wp2)N = ceil(11*pi/tr_width) + 1 %; N=75n=0:1:N;wc1 = (w
59、s1+wp1)/2; wc2 = (wp2+ws2)/2;wn = wc1/pi,wc2/pi;h = fir1(N,wn,blackman(N+1);db,mag,pha,grd,w = freqz_m(h,1);delta_w = 2*pi/1000;Rp = -min(db(wp1/delta_w+1:1:wp2/delta_w) % Actua; Passband RippleAs = -round(max(db(ws2/delta_w+1:1:501) % Min Stopband Attenuation124运行结果如下:N = 75 (滤波器的阶数)Rp = 0.0028 (实际
60、的通带波动)As = 75 (实际的阻带衰减)窗口法:Matlab 实现125例5.8 理想带阻滤波器的频率响应为:窗口法:Matlab 实现用 Kaiser 窗设计一个长度为 N 的带阻滤波器,它的阻衰减为 60dB。解:% Bandstop filter design - Kaiser windowN = 46; As = 60; n=0:1:N;beta = 0.1102*(As-8.7)+0.3wc1 = pi/3; wc2 = 2*pi/3;wn = wc1/pi,wc2/pi;h = fir1(N,wn,stop,kaiser(N+1,beta);db,mag,pha,grd,w
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