手把手教系列之IIR數(shù)字濾波器設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)
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何為IIR濾波器?
無限沖激響應(yīng)(IIR:Infinite Impulse Response)是一種適用于許多線性時(shí)不變系統(tǒng)的屬性,這些系統(tǒng)的特征是具有一個(gè)沖激響應(yīng)h(t),該沖激響應(yīng)h(t)不會(huì)在特定點(diǎn)上完全變?yōu)榱悖菬o限期地持續(xù)。這與有限沖激響應(yīng)(FIR:Finite Impulse Response)系統(tǒng)形成對(duì)比,在有限沖激響應(yīng)(FIR)系統(tǒng)中,對(duì)于某個(gè)有限T,在時(shí)間t> T時(shí),沖激響應(yīng)確實(shí)恰好變?yōu)榱?。線性時(shí)不變系統(tǒng)的常見示例是大多數(shù)電子和數(shù)字濾波器。具有此屬性的系統(tǒng)稱為IIR系統(tǒng)或IIR濾波器。對(duì)于什么叫沖激響應(yīng),這里就不展開解釋了,有興趣的可以查閱相關(guān)書籍。
這是常見的教科書式數(shù)學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)定義,很多人看到這一下就蒙了,能說人話嗎?
線性時(shí)不變系統(tǒng)理論俗稱LTI系統(tǒng)理論,源自應(yīng)用數(shù)學(xué),直接在核磁共振頻譜學(xué)、地震學(xué)、電路、信號(hào)處理和控制理論等技術(shù)領(lǐng)域運(yùn)用。它研究的是線性、非時(shí)變系統(tǒng)對(duì)任意輸入信號(hào)的響應(yīng)。雖然這些系統(tǒng)的軌跡通常會(huì)隨時(shí)間變化(例如聲學(xué)波形)來測(cè)量和跟蹤,但是應(yīng)用到圖像處理和場(chǎng)論時(shí),LTI系統(tǒng)在空間維度上也有軌跡。因此,這些系統(tǒng)也被稱為線性非時(shí)變平移,在最一般的范圍理論給出此理論。在離散(即采樣)系統(tǒng)中對(duì)應(yīng)的術(shù)語是線性非時(shí)變平移系統(tǒng)。由電阻、電容、電感組成的電路是LTI系統(tǒng)的一個(gè)很好的例子。比如一個(gè)運(yùn)放系統(tǒng)在一定頻帶范圍內(nèi)滿足信號(hào)的時(shí)域疊加,輸入一個(gè)100Hz和200Hz正弦信號(hào),輸出頻率是這兩種信號(hào)的線性疊加。
用數(shù)學(xué)對(duì)LTI系統(tǒng)描述:
線性:輸入x1(t),產(chǎn)生響應(yīng) y1(t),而輸入x2(t),產(chǎn)生相應(yīng)y2(t) , 那么放縮和加和輸入 ax1(t)+bx1(t), 產(chǎn)生放縮、加和的響應(yīng)ay1(t)+by1(t),其中a和b是標(biāo)量,對(duì)于任意的有:
輸入
產(chǎn)生響應(yīng)為:
時(shí)不變性:指如果將系統(tǒng)的輸入信號(hào)延遲δ秒,那么得到的輸出響應(yīng)也相應(yīng)延時(shí)δ秒。用數(shù)學(xué)描述,也即如果輸入x1(t),產(chǎn)生響應(yīng)y1(t) ,而輸入x1(t+δ) ,產(chǎn)生響應(yīng) y1(t+δ)。
這么描述還是不易懂,來個(gè)圖,有圖有真相:
假定一個(gè)信號(hào)放大電路對(duì)100Hz正弦信號(hào)放大2倍,則輸出為:
而對(duì)200Hz的正弦信號(hào),假定其放大倍數(shù)為1.7倍。(做過運(yùn)放電路設(shè)計(jì)的朋友應(yīng)該有經(jīng)驗(yàn),在其同頻帶其放大倍數(shù)往往并不平坦,也即幅頻響應(yīng)在頻帶內(nèi)不平坦,這是比較常見的)。也即輸入為:
則響應(yīng)為:
那么如果輸入100Hz和200Hz的時(shí)域疊加信號(hào),則其輸入為:
則其響應(yīng)為:
由這些圖可看出,輸入信號(hào)的形狀保持不變,輸出為對(duì)應(yīng)輸入的線性時(shí)域疊加。對(duì)于時(shí)不變,就不用圖描述了,在一個(gè)真實(shí)電路中,如果輸入延遲一定時(shí)間,則響應(yīng)對(duì)應(yīng)延遲相同時(shí)間輸出。
上面這么多文字只是為了描述在什么場(chǎng)合可以使用IIR濾波器對(duì)信號(hào)進(jìn)行數(shù)字濾波??偨Y(jié)而言,就是在線性時(shí)不變系統(tǒng)中適用。換言之,在大多數(shù)電路系統(tǒng)中我們都可以嘗試采用IIR濾波器進(jìn)行數(shù)字濾波。
那么究竟什么是IIR濾波器呢?從數(shù)字信號(hào)處理的書籍中我們能看到這樣的Z變換信號(hào)流圖:
在時(shí)域中對(duì)于上述流圖,用時(shí)域描述即為:
如果熟悉Z變換,則Z變換傳遞函數(shù)為:
上述數(shù)字濾波器,如果從編程的角度來看,x(n-1),表示上一次的信號(hào),可能是來自ADC的上次采樣,而y(n-1)則為上一次濾波器的輸出值,對(duì)應(yīng)就比較好理解x(n-N)就表示前第n次輸入樣本信號(hào),而y(n-M)則為前第M次濾波器的輸出。
說了這么多,只是為了更好的理解概念,只有概念理解正確,才能使用正確。概念理解這對(duì)工程師而言,非常之重要。
如何設(shè)計(jì)呢?
MATLAB提供了非常容易使用的FDATool幫助我們?cè)O(shè)計(jì)數(shù)字濾波器,真正精彩的地方開始了,讓我們拭目以待究竟如何一步一步設(shè)計(jì)并實(shí)施一個(gè)IIR濾波器。首先打開MATLAB,在命令行中敲fdatool,然后敲回車
彈出窗體就是fdatool了,如下:
A(V)(dB)=20lg(Vo/Vi);電壓增益,Vo 為輸出電壓,Vi為輸入電壓
A(I)(dB)=20lg(Io/Ii);電流增益,Io 為輸出電流,Ii為輸入電流
A(p)(dB)=10lg(Po/Pi);功率增益,Po 為輸出功率,Pi為輸入功率
濾波器類型:這里有Butterworth(巴特沃斯)、Chebyshev Type I,Chebyshev Type II、(切比雪夫)、Elipic 等可選。
巴特沃斯 Butterworth,也被稱作最大平坦濾波器。巴特沃斯濾波器的特點(diǎn)是通頻帶內(nèi)的頻率響應(yīng)曲線最大限度平坦,沒有紋波。
切比雪夫 Chebyshev,是在通帶或阻帶上頻率響應(yīng)幅度等波紋波動(dòng)的濾波器。切比雪夫?yàn)V波器在過渡帶比巴特沃斯濾波器的衰減快,但頻率響應(yīng)的幅頻特性不如后者平坦。
橢圓 Elliptic,橢圓濾波器是在通帶和阻帶等波紋的一種濾波器。
…這里就不一一介紹了,有興趣可以去查信號(hào)處理書籍。
就其特點(diǎn),這里對(duì)其中幾種略作介紹:
巴特沃斯具有最平坦的通帶。
橢圓濾波器衰減最快,但是通帶、阻帶都有波紋。
切比雪夫?yàn)V波器衰減比巴特沃斯快,但比橢圓濾波器慢,波紋區(qū)域可選擇。
假設(shè)我們需要設(shè)計(jì)一個(gè)IIR濾波器,采樣率為32000Hz, 有用信號(hào)頻率在10000Hz內(nèi),設(shè)計(jì)IIR濾波器對(duì)信號(hào)進(jìn)行數(shù)字濾波。這里為節(jié)省算力,我們指定濾波器的階數(shù),也即傳遞函數(shù)中N/M中的最大值,一般而言N大于M。
這里指定階數(shù)為8階,類型指定為巴特沃斯型IIR濾波器,輸入階數(shù)8階,采樣率32000Hz,然后點(diǎn)擊Design Filter如下圖所示:
其相頻響應(yīng)曲線如下:
除此之外,我們還可以將幅頻與相頻曲線放在一個(gè)頻率坐標(biāo)上去看設(shè)計(jì)結(jié)果:
導(dǎo)出濾波器參數(shù),這里我們選擇,
然后就得到了一個(gè)文件,保存2KHz_LPF.fcf,文件名隨你喜歡。
文件內(nèi)容如下:
% Generated by MATLAB(R) 8.4 and the Signal Processing Toolbox 6.22.
% Generated on: 27-Mar-2020 21:27:06
% Coefficient Format: Decimal
% Discrete-Time IIR Filter (real)
% -------------------------------
% Filter Structure : Direct-Form II, Second-Order Sections
% Number of Sections : 4
% Stable : Yes
% Linear Phase : No
SOS Matrix:
1 2 1 1 -1.7193929141691948 0.8610574795347461
1 2 1 1 -1.5237898734101736 0.64933827386370635
1 2 1 1 -1.4017399331200424 0.51723237044751591
1 2 1 1 -1.3435020629061745 0.45419615396638446
Scale Values:
0.035416141341387819
0.031387100113383172
0.028873109331868367
0.027673522765052503
至此設(shè)計(jì)工作就結(jié)束了,馬上進(jìn)入濾波器的部署測(cè)試階段。
這里有個(gè)概念需要略作解釋:什么叫直接II型 SOS
所謂直接II型,SOS(second order section)理解很簡(jiǎn)單,本質(zhì)是將IIR Z傳遞函數(shù)分解為上述二階塊的級(jí)聯(lián)形式。
部署測(cè)試濾波器
到這里,沒有經(jīng)驗(yàn)的朋友可能會(huì)說,這么一堆參數(shù)我該咋用呢?
需要自己去寫前面描述的計(jì)算公式嗎?當(dāng)然你也可以這么做,這里就不寫了,ARM的CMSIS庫已經(jīng)幫大家設(shè)計(jì)好了種類繁多的數(shù)字信號(hào)處理函數(shù)實(shí)現(xiàn)了,而且經(jīng)過了測(cè)試,這里直接拿來用即可。有興趣自己寫也不難,只要理解Z傳遞函數(shù)概念內(nèi)涵,非常容易實(shí)現(xiàn)。這里我們采用32位浮點(diǎn)實(shí)現(xiàn)函數(shù):
arm_biquad_cascade_df1_f32。該函數(shù)位于:
CMSIS\DSP\Source\FilteringFunctions\arm_biquad_cascade_df1_init_f32.c
CMSIS\DSP\Source\FilteringFunctions\arm_biquad_cascade_df1_f32.c
我們來看一看這個(gè)函數(shù):
arm_biquad_cascade_df1_init_f32.c:
/*
*作用 :初始化濾波器
*S :指向浮點(diǎn)SOS級(jí)聯(lián)結(jié)構(gòu)的實(shí)例。
*numStages:濾波器中二階SOS的數(shù)量
*pCoeffs :濾波器參數(shù)指針,參數(shù)按下列順序存儲(chǔ)
* {b10, b11, b12, a11, a12, b20, b21, b22, a21, a22, ...}
*pState :歷史狀態(tài)緩沖區(qū)指針
*/
void arm_biquad_cascade_df1_init_f32(
arm_biquad_casd_df1_inst_f32 * S,
uint8_t numStages,
const float32_t * pCoeffs,
float32_t * pState)
{
/* Assign filter stages */
S->numStages = numStages;
/* Assign coefficient pointer */
S->pCoeffs = pCoeffs;
/* Clear state buffer and size is always 4 * numStages */
memset(pState, 0, (4U * (uint32_t) numStages) * sizeof(float32_t));
/* Assign state pointer */
S->pState = pState;
}
arm_math.h 定義了須用到的結(jié)構(gòu)體,對(duì)于本例相關(guān)的結(jié)構(gòu)體為arm_biquad_casd_df1_inst_f32
typedef struct
{
unsigned int numStages; /*2階節(jié)的個(gè)數(shù),應(yīng)為2*numStages. */
float *pState; /*狀態(tài)系數(shù)數(shù)組指針,數(shù)組長度為4*numStages*/
float *pCoeffs; /*系數(shù)數(shù)組指針, 數(shù)組的長度為5*numStages.*/
} arm_biquad_casd_df1_inst_f32;
濾波器具體濾波函數(shù)為:
arm_biquad_cascade_df1_f32
/**
* *S :指向浮點(diǎn)Biquad級(jí)聯(lián)結(jié)構(gòu)的實(shí)例.
* *pSrc :指向輸入數(shù)據(jù)塊。
* *pDst :指向輸出數(shù)據(jù)塊。
* blockSize:每次調(diào)用要處理的樣本數(shù)。
* 返回值 :無.
*/
void arm_biquad_cascade_df1_f32(
const arm_biquad_casd_df1_inst_f32 * S,
float * pSrc,
float * pDst,
unsigned int blockSize)
{
float *pIn = pSrc; /*源指針 */
float *pOut = pDst; /*目的指針 */
float *pState = S->pState; /*狀態(tài)指針 */
float *pCoeffs = S->pCoeffs; /*參數(shù)指針 */
float acc; /*累加器 */
float b0, b1, b2, a1, a2; /*濾波器參數(shù) */
float Xn1, Xn2, Yn1, Yn2; /*濾波器狀態(tài)變量*/
float Xn; /*臨時(shí)輸入 */
unsigned int sample, stage = S->numStages; /*循環(huán)計(jì)數(shù) */
do
{
/* Reading the coefficients */
b0 = *pCoeffs++;
b1 = *pCoeffs++;
b2 = *pCoeffs++;
a1 = *pCoeffs++;
a2 = *pCoeffs++;
Xn1 = pState[0];
Xn2 = pState[1];
Yn1 = pState[2];
Yn2 = pState[3];
sample = blockSize >> 2u;
while(sample > 0u)
{
/* 讀第一個(gè)輸入 */
Xn = *pIn++;
/* acc = b0 * x[n] + b1 * x[n-1] + b2 * x[n-2] + a1 * y[n-1] + a2 * y[n-2] */
Yn2 = (b0 * Xn) + (b1 * Xn1) + (b2 * Xn2) + (a1 * Yn1) + (a2 * Yn2);
/* Store the result in the accumulator in the destination buffer. */
*pOut++ = Yn2;
/* 每次計(jì)算輸出后,狀態(tài)都應(yīng)更新. */
/* 狀態(tài)應(yīng)更新為: */
/* Xn2 = Xn1 */
/* Xn1 = Xn */
/* Yn2 = Yn1 */
/* Yn1 = acc */
/* Read the second input */
Xn2 = *pIn++;
/* acc = b0 * x[n] + b1 * x[n-1] + b2 * x[n-2] + a1 * y[n-1] + a2 * y[n-2] */
Yn1 = (b0 * Xn2) + (b1 * Xn) + (b2 * Xn1) + (a1 * Yn2) + (a2 * Yn1);
/* 將結(jié)果存儲(chǔ)在目標(biāo)緩沖區(qū)的累加器中. */
*pOut++ = Yn1;
/* 每次計(jì)算輸出后,狀態(tài)都應(yīng)更新. */
/* 狀態(tài)應(yīng)更新為: */
/* Xn2 = Xn1 */
/* Xn1 = Xn */
/* Yn2 = Yn1 */
/* Yn1 = acc */
/*讀第三個(gè)輸入 */
Xn1 = *pIn++;
/* acc = b0 * x[n] + b1 * x[n-1] + b2 * x[n-2] + a1 * y[n-1] + a2 * y[n-2] */
Yn2 = (b0 * Xn1) + (b1 * Xn2) + (b2 * Xn) + (a1 * Yn1) + (a2 * Yn2);
/* 將結(jié)果存儲(chǔ)在目標(biāo)緩沖區(qū)的累加器中. */
*pOut++ = Yn2;
/* 每次計(jì)算輸出后,狀態(tài)都應(yīng)更新. */
/* 狀態(tài)應(yīng)更新為: */
/* Xn2 = Xn1 */
/* Xn1 = Xn */
/* Yn2 = Yn1 */
/* Yn1 = acc */
/* 讀第四個(gè)輸入 */
Xn = *pIn++;
/* acc = b0 * x[n] + b1 * x[n-1] + b2 * x[n-2] + a1 * y[n-1] + a2 * y[n-2] */
Yn1 = (b0 * Xn) + (b1 * Xn1) + (b2 * Xn2) + (a1 * Yn2) + (a2 * Yn1);
/* 將結(jié)果存儲(chǔ)在目標(biāo)緩沖區(qū)的累加器中. */
*pOut++ = Yn1;
/* 每次計(jì)算輸出后,狀態(tài)都應(yīng)更新. */
/* 狀態(tài)應(yīng)更新為: */
/* Xn2 = Xn1 */
/* Xn1 = Xn */
/* Yn2 = Yn1 */
/* Yn1 = acc */
Xn2 = Xn1;
Xn1 = Xn;
/* 遞減循環(huán)計(jì)數(shù)器 */
sample--;
}
/* 如果blockSize不是4的倍數(shù),
*請(qǐng)?jiān)诖颂幱?jì)算任何剩余的輸出樣本。
*不使用循環(huán)展開. */
sample = blockSize & 0x3u;
while(sample > 0u)
{
/* 讀取輸入 */
Xn = *pIn++;
/* acc = b0 * x[n] + b1 * x[n-1] + b2 * x[n-2] + a1 * y[n-1] + a2 * y[n-2] */
acc = (b0 * Xn) + (b1 * Xn1) + (b2 * Xn2) + (a1 * Yn1) + (a2 * Yn2);
/* 將結(jié)果存儲(chǔ)在目標(biāo)緩沖區(qū)的累加器中. */
*pOut++ = acc;
/* 每次計(jì)算輸出后,狀態(tài)都應(yīng)更新。 */
/* 狀態(tài)應(yīng)更新為: */
/* Xn2 = Xn1 */
/* Xn1 = Xn */
/* Yn2 = Yn1 */
/* Yn1 = acc */
Xn2 = Xn1;
Xn1 = Xn;
Yn2 = Yn1;
Yn1 = acc;
/* d遞減循環(huán)計(jì)數(shù)器 */
sample--;
}
/* 將更新后的狀態(tài)變量存儲(chǔ)回pState數(shù)組中 */
*pState++ = Xn1;
*pState++ = Xn2;
*pState++ = Yn1;
*pState++ = Yn2;
/*第一階段從輸入緩沖區(qū)到輸出緩沖區(qū). */
/*隨后的numStages在輸出緩沖區(qū)中就地發(fā)生*/
pIn = pDst;
/* 重置輸出指針 */
pOut = pDst;
/* 遞減循環(huán)計(jì)數(shù)器 */
stage--;
} while(stage > 0u);
}
開始測(cè)試:
#include <stdio.h>
#include <math.h>
/*
SOS Matrix:
1 2 1 1 -1.7193929141691948 0.8610574795347461
1 2 1 1 -1.5237898734101736 0.64933827386370635
1 2 1 1 -1.4017399331200424 0.51723237044751591
1 2 1 1 -1.3435020629061745 0.45419615396638446
Scale Values:
0.035416141341387819
0.031387100113383172
0.028873109331868367
0.027673522765052503
做如下轉(zhuǎn)換:
1.縮放
[1 2 1] * 0.035416141341387819
[1 2 1] * 0.031387100113383172
[1 2 1] * 0.028873109331868367
[1 2 1] * 0.027673522765052503
得到:
[0.035416141341387819 2*0.035416141341387819 0.035416141341387819]
[0.031387100113383172 2*0.031387100113383172 0.031387100113383172]
[0.028873109331868367 2*0.028873109331868367 0.028873109331868367]
[0.027673522765052503 2*0.027673522765052503 0.027673522765052503]
2.舍掉第四列參數(shù)
3.將后兩列分別乘以-1,即:
0.035416141341387819 2*0.035416141341387819 0.035416141341387819 -1.7193929141691948 0.8610574795347461
0.031387100113383172 2*0.031387100113383172 0.031387100113383172 -1.5237898734101736 0.64933827386370635
0.028873109331868367 2*0.028873109331868367 0.028873109331868367 -1.4017399331200424 0.51723237044751591
0.027673522765052503 2*0.027673522765052503 0.027673522765052503 -1.3435020629061745 0.45419615396638446
這樣就得到了濾波器系數(shù)組了
*/
#define IIR_SECTION 4 /*見前面設(shè)計(jì)輸出為4個(gè)SOS塊*/
static float iir_state[4*IIR_SECTION];/*歷史狀態(tài)緩沖區(qū) */
const float iir_coeffs[5*IIR_SECTION]={
0.035416141341387819,2*0.035416141341387819,0.035416141341387819,1.7193929141691948,-0.8610574795347461, 0.031387100113383172,2*0.031387100113383172,0.031387100113383172,1.5237898734101736,-0.64933827386370635, 0.028873109331868367,2*0.028873109331868367,0.028873109331868367,1.4017399331200424,-0.51723237044751591, 0.027673522765052503,2*0.027673522765052503,0.027673522765052503,1.3435020629061745,-0.45419615396638446
};
static arm_biquad_casd_df1_inst_f32 S;
/*假定采樣512個(gè)點(diǎn)*/
#define BUF_SIZE 512
#define PI 3.1415926
#define SAMPLE_RATE 32000 /*32000Hz*/
int main()
{
float raw[BUF_SIZE];
float raw_4k[BUF_SIZE];
float raw_out[BUF_SIZE];
float raw_noise[BUF_SIZE];
float raw_noise_out[BUF_SIZE];
arm_biquad_casd_df1_inst_f32 S;
FILE *pFile=fopen("./simulation.csv","wt+");
if(pFile==NULL)
{
printf("file opened failed");
return -1;
}
for(int i=0;i<BUF_SIZE;i++)
{
/*模擬800Hz正弦幅度171,疊加幅度50隨機(jī)噪聲 */
raw[i] = 0.5*1024.0/3*sin(2*PI*800*i/32000.0f)+rand()%50;
raw_4k[i] = 0.5*1024.0/3*sin(2*PI*4000*i/32000.0f);
/*模擬800Hz +4000Hz+隨機(jī)噪聲疊加輸入 */
raw_noise[i] = raw[i] + raw_4k[i];
}
/*初始化濾波器,以及濾波*/
arm_biquad_cascade_df1_init_f32(&S, IIR_SECTION, (float *)&iir_coeffs[0], (float *)&iir_state[0]);
arm_biquad_cascade_df1_f32(&S, raw, raw_out, BUF_SIZE);
for(int i=0;i<BUF_SIZE;i++)
{
fprintf(pFile,"%f,",raw[i]);
}
fprintf(pFile,"\n");
for(int i=0;i<BUF_SIZE;i++)
{
fprintf(pFile,"%f,",raw_4k[i]);
}
fprintf(pFile,"\n");
for(int i=0;i<BUF_SIZE;i++)
{
fprintf(pFile,"%f,",raw_out[i]);
}
/*初始化濾波器,以及濾波*/
arm_biquad_cascade_df1_init_f32(&S, IIR_SECTION, (float *)&iir_coeffs[0], (float *)&iir_state[0]);
arm_biquad_cascade_df1_f32(&S, raw_noise, raw_noise_out, BUF_SIZE);
fprintf(pFile,"\n");
for(int i=0;i<BUF_SIZE;i++)
{
fprintf(pFile,"%f,",raw_noise[i]);
}
fprintf(pFile,"\n");
for(int i=0;i<BUF_SIZE;i++)
{
fprintf(pFile,"%f,",raw_noise_out[i]);
}
fclose(pFile);
return 0;
}
利用csv文件,將模擬數(shù)據(jù)存儲(chǔ),直接用excel打開,將行數(shù)據(jù)生成曲線圖如下:
有興趣也可以寫個(gè)界面直接顯示,甚至繪制出譜線圖,做進(jìn)一步分析。
第一幅圖,為800Hz信號(hào)混入隨機(jī)噪聲的波形
第二幅圖,為4000Hz信號(hào),對(duì)假定系統(tǒng)為無用干擾信號(hào)
第三幅圖, 為800Hz 混入隨機(jī)噪聲過濾后,已經(jīng)很好的還原有用信號(hào)頻率
第四幅圖, 為800Hz信號(hào)混入隨機(jī)噪聲,同時(shí)疊加4000Hz干擾的波形,對(duì)系統(tǒng)而言,從時(shí)域中,明顯可見,有用信號(hào)已經(jīng)完全扭曲
第五幅圖,為800Hz信號(hào)混入隨機(jī)噪聲,同時(shí)疊加4000Hz干擾的輸入,經(jīng)過該低通濾波器后的波形,與第三幅圖基本一樣,已經(jīng)非常好的濾除了干擾信號(hào)。
總結(jié):
IIR濾波器在線性時(shí)不變系統(tǒng)中可以很好的解決工程中一般噪聲問題
如果需要設(shè)計(jì)帶通、高通濾波器其步驟基本類似,只是濾波器的參數(shù)以及SOS塊個(gè)數(shù)可能不一樣而已
需要提醒的時(shí),IIR的相頻響應(yīng)不線性,如果系統(tǒng)對(duì)相頻響應(yīng)有嚴(yán)格要求,就需要采用其他的數(shù)字濾波器拓?fù)湫问搅?/span>
實(shí)際應(yīng)用中,如果階數(shù)不高時(shí),現(xiàn)在算力強(qiáng)勁的單片機(jī)或者DSP以及可以直接使用浮點(diǎn)處理。
如果對(duì)處理速度有嚴(yán)格的實(shí)時(shí)要求,需要在極短時(shí)間進(jìn)行濾波處理,可以考慮降低階數(shù),或采用定點(diǎn)IIR濾波算法實(shí)現(xiàn)。也或者將文中函數(shù)進(jìn)行匯編級(jí)優(yōu)化。
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—END—
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