Wykład - Filtry cyfrowe

Nasza ocena:

3
Pobrań: 63
Wyświetleń: 483
Komentarze: 0
Notatek.pl

Pobierz ten dokument za darmo

Podgląd dokumentu
Wykład -  Filtry cyfrowe - strona 1 Wykład -  Filtry cyfrowe - strona 2 Wykład -  Filtry cyfrowe - strona 3

Fragment notatki:

Filtry cyfrowe
Równania różnicowe
równianie w dziedzinie czasu dyskretnego
równanie w dziedzinie Z
Modele systemu/sygnału:
AR (ang. autoregresion)
MA (ang. moving average)
ARMA (ang. autoregresion moving average)
Położenie biegunów transmitancji H(z)
bi = [.9*e^(-j*pi*2/4); .9*e^(j*pi*2/4)]; A = poly(bi); zplane([],A);
freqz([],A,512,'whole');
Położenie zer transmitancji H(z)
zr = [.9*e^(-j*pi*1/4); .9*e^(j*pi*1/4)]; B = poly(zr); zplane(B,[]);
freqz(B,[],512,'whole');
Rodzaje filtrów:

DP/GP

PP/PZ
(Lyons rysunek ze str. 181)
pasmo przepustowe, pasmo przejściowe, pasmo zaporowe, nierównomierność charakterystyki
Nie ma filtrów idealnych!
Stabilność
BIBO – ograniczone wejście = ograniczone wyjście
∃M 0∥ x n∥M
 ∃K 0∥ y n∥≤ K ,
y n =x n∗h n
BIBO słabsze od zwykłej stabilności – np. co będzie, gdy pobudzimy system skokiem
jednostkowym?
x  n=u n5
bi=[1*e^(-j*pi*.17), 1*e^(j*pi*.17)]; A=poly(bi); zplane(1,A);
N=20;x=[zeros(1,N),ones(1,3*N)];y=filter(1,A,x);n=(0:4*N-1);plot(n,x,n,y);
SOI (FIR) – zawiera tylko zera
Stabilny zawsze – zera mogą być gdziekolwiek.
Odwrotny jest nie zawsze stabilny!!! - tylko minimalnofazowy
Równoważny z modelem MA
System minimalno-fazowy
Co to jest system odwrotny? H(z) → 1/H(z)
Definicja i korzyści
Liniowa faza filtru
po co? Opóźnienie grupowe
G f =
d  f 
[s ]
d f
NOI (IIR) – zawiera również bieguny
Warunki stabilności – bieguny wewnątrz koła jednostkowego
Nieliniowa faza filtru!!! Kompensacja przez filtr wszechprzepustowy.
Struktury obliczeniowe filtrów
Struktura bezpośrednia
Rys dla FIR
Rys dla IIR
Struktura kratowa
Rys dla AR
... zobacz całą notatkę

Komentarze użytkowników (0)

Zaloguj się, aby dodać komentarz