Při návrhu FIR filtru řešíme obvykle následující problémy:



Podobné dokumenty
Při návrhu FIR filtru řešíme obvykle následující problémy:

A7B31ZZS 10. PŘEDNÁŠKA Návrh filtrů 1. prosince 2014

Lineární a adaptivní zpracování dat. 3. SYSTÉMY a jejich popis ve frekvenční oblasti

SIGNÁLY A SOUSTAVY, SIGNÁLY A SYSTÉMY

r Odvoď te přenosovou funkci obvodů na obr.2.16, je-li vstupem napě tí u 1 a výstupem napě tí u 2. Uvaž ujte R = 1Ω, L = 1H a C = 1F.

Číslicové filtry. Honza Černocký, ÚPGM

31SCS Speciální číslicové systémy Antialiasing

Rekurentní filtry. Matlab

Lineární a adaptivní zpracování dat. 2. SYSTÉMY a jejich popis v časové doméně a frekvenční doméně

MĚŘENÍ A ANALÝZA ELEKTROAKUSTICKÝCH SOUSTAV NA MODELECH. Petr Kopecký ČVUT, Fakulta elektrotechnická, Katedra Radioelektroniky

filtry FIR zpracování signálů FIR & IIR Tomáš Novák

7.1. Číslicové filtry IIR

Lineární a adaptivní zpracování dat. 2. SYSTÉMY a jejich popis v časové doméně a frekvenční doméně

ÚPGM FIT VUT Brno,

P7: Základy zpracování signálu

Lineární a adpativní zpracování dat. 3. Lineární filtrace I: Z-transformace, stabilita

Úvod do zpracování signálů

Ideální frekvenční charakteristiky filtrů podle bodu 1. až 4. v netypických lineárních souřadnicích jsou znázorněny na následujícím obrázku. U 1.

31ZZS 9. PŘEDNÁŠKA 24. listopadu 2014

Transformace obrazu Josef Pelikán KSVI MFF UK Praha

Filtrace obrazu ve frekvenční oblasti

FILTRACE VE FOURIEROVSKÉM SPEKTRU

KTE/TEVS - Rychlá Fourierova transformace. Pavel Karban. Katedra teoretické elektrotechniky Fakulta elektrotechnická Západočeská univerzita v Plzni

Vstupní signál protne zvolenou úroveň. Na základě získaných údajů se dá spočítat perioda signálu a kmitočet. Obrázek č.2

Návrh filtrů FIR, metoda okénkování, klasická okna, návrh pomocí počítače. Návrh filtrů IIR, základní typy filtrů, bilineární transformace

Digitalizace převod AS DS (analogový diskrétní signál )


APLIKACE ALGORITMŮ ČÍSLICOVÉHO ZPRACOVÁNÍ SIGNÁLŮ 1. DÍL

04 Lineární filtrace filtry

1 Zpracování a analýza tlakové vlny

polyfázové filtry (multirate filters) cascaded integrator comb filter (CIC) A0M38SPP - Signálové procesory v praxi - přednáška 8 2

Příklady k přednášce 5 - Identifikace

ADA Semestrální práce. Harmonické modelování signálů

doc. Dr. Ing. Elias TOMEH Elias Tomeh / Snímek 1

DSY-4. Analogové a číslicové modulace. Evropský sociální fond Praha & EU: Investujeme do vaší budoucnosti

Quantization of acoustic low level signals. David Bursík, Miroslav Lukeš

Signál v čase a jeho spektrum

SIGNÁLY A LINEÁRNÍ SYSTÉMY

Metody lineární optimalizace Simplexová metoda. Distribuční úlohy

Multimediální systémy

Metoda nejmenších čtverců Michal Čihák 26. listopadu 2012

Spektrální analýza a diskrétní Fourierova transformace. Honza Černocký, ÚPGM

Zpráva k semestrální práci z předmětu Syntéza audio signálů. Vypracoval: Jakub Krista Zimní semestr 2016/2017 Datum odevzdání:

0.1 Úvod do lineární algebry

l, l 2, l 3, l 4, ω 21 = konst. Proved te kinematické řešení zadaného čtyřkloubového mechanismu, tj. analyticky

Direct Digital Synthesis (DDS)

ZÁKLADY AUTOMATICKÉHO ŘÍZENÍ

7. Derivace složené funkce. Budeme uvažovat složenou funkci F = f(g), kde některá z jejich součástí

A7B31ZZS 4. PŘEDNÁŠKA 13. října 2014

3 METODY PRO POTLAČENÍ ŠUMU U ŘE- ČOVÉHO SIGNÁLU

Teorie elektronických obvodů (MTEO)

Čas (s) Model časového průběhu sorpce vyplývá z 2. Fickova zákona a je popsán následující rovnicí

Funkce komplexní proměnné a integrální transformace

Soustavy lineárních a kvadratických rovnic o dvou neznámých

1 Modelování systémů 2. řádu

FAKULTA ELEKTROTECHNIKY A KOMUNIKAČNÍCH TECHNOLOGIÍ

1. Vlastnosti diskretních a číslicových metod zpracování signálů... 15

Diferenciální rovnice 3

1 Diference a diferenční rovnice

KONVERZE VZORKOVACÍHO KMITOČTU

Spektrální analyzátory

Číslicové filtry. Použití : Analogové x číslicové filtry : Analogové. Číslicové: Separace signálů Restaurace signálů

Spektrální analyzátory a analyzátory signálu

elektrické filtry Jiří Petržela filtry se spínanými kapacitory

Obsah. Aplikovaná matematika I. Gottfried Wilhelm Leibniz. Základní vlastnosti a vzorce

þÿ K o n v e r z e v z o r k o v a c í h o k m i t o t u

Flexibilita jednoduché naprogramování a přeprogramování řídícího systému

1 Mnohočleny a algebraické rovnice

Čebyševovy aproximace

Diferenciální počet 1 1. f(x) = ln arcsin 1 + x 1 x. 1 x 1 a x 1 0. f(x) = (cos x) cosh x + 3x. x 0 je derivace funkce f(x) v bodě x0.

VŠB Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky Katedra elektroniky

KONVERZE VZORKOVACÍHO KMITOČTU

Komplexní obálka pásmového signálu

A/D převodníky - parametry

Integrace. Numerické metody 7. května FJFI ČVUT v Praze

Dodatky k FT: 1. (2D digitalizace) 2. Více o FT 3. Více k užití filtrů. 7. přednáška předmětu Zpracování obrazů

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ

M - Příprava na 1. zápočtový test - třída 3SA

M - Příprava na pololetní písemku č. 1

Primární zpracování radarového signálu dopplerovská filtrace

Vlastnosti IIR filtrů:

Periodicita v časové řadě, její popis a identifikace, exponenciální vyrovnáván

0.1 Úvod do lineární algebry

Lineární a adaptivní zpracování dat. 1. ÚVOD: SIGNÁLY a SYSTÉMY

teorie elektronických obvodů Jiří Petržela obvodové funkce

Základní principy přeměny analogového signálu na digitální

Matematika pro všechny

CW01 - Teorie měření a regulace

Kombinatorická minimalizace

základní vlastnosti, používané struktury návrhové prostředky MATLAB problém kvantování koeficientů

Úloha D - Signál a šum v RFID

Publikace prezentuje nìkteré poznatky z obsáhlé oblasti analogových soustav, které v poslední dobì prodìlávají rozvoj. Z toho dùvodu ani nemùže podat

Literatura: Kapitola 2 d) ze skript Karel Rektorys: Matematika 43, ČVUT, Praha, Text přednášky na webové stránce přednášejícího.

Osnova. Idea ASK/FSK/PSK ASK Amplitudové... Strana 1 z 16. Celá obrazovka. Konec Základy radiotechniky

TRANZISTOROVÝ ZESILOVAČ

Pseudospektrální metody

Matematickým modelem soustavy je známá rovnice (1)

Interpolace Lagrangeovy polynomy. 29. října 2012

X31EO2 - Elektrické obvody 2. Kmitočtové charakteristiky

f (k) (x 0 ) (x x 0 ) k, x (x 0 r, x 0 + r). k! f(x) = k=1 Řada se nazývá Taylorovou řadou funkce f v bodě x 0. Přehled některých Taylorových řad.

Transkript:

Návrh FIR filtrů

Při návrhu FIR filtru řešíme obvykle následující problémy: volba frekvenční odezvy požadovaného filtru; nejčastěji volíme ideální charakteristiku normovanou k Nyquistově frekvenci, popř. tzv. toleranční schema stanovení délky (řádu) filtru M; nejčastěji odhadem (první krok) a v dalších krocích se iterativním postupem se zpřesňuje zavedení kriteria kvality posouzení skutečné frekvenční charakteristiky. Jako kritérium pro hodnocení aproximace frekvenční charakteristiky lze použít: a) Průměr kvadratické chyby (kritérium nejmenších čtverců), kterým minimalizujeme chybu E E = N = 1 H ( jω) H d ( jω) 2 k 0 b) Maximální chybu frekvenční charakteristiky ve specifikované oblasti (propustné, popř. nepropustné) - tzv. Čebyševova aproximace c) Kritérium založené na aproximaci Taylorovým rozvojem požadované frekvenční charakteristiky tzv. Butterworthova aproximace volba metody stanovení koeficientů filtru

Metody návrhu koeficientů filtru metoda Fourierových řad s využitím funkce okna metoda frekvenčního vzorkování Remezův algoritmus optimalizovaného návrhu používající Čebyševovu aproximaci chyby

Metoda Fourierových řad

Postup 1 Princip metody vychází z toho, že frekvenční charakteristika filtru je periodická a je ji možné reprezentovat jako Fourierovu řadu, tj. frekvenční odezva se rozvine do Fourierovy řady a tento rozvoj se omezí na konečný počet koeficientů. Výsledná odezva aproximuje originální požadovanou charakteristiku. Algoritmus : 1. Specifikace požadavků na frekvenční charakteristiku filtru H d (jω) 2. Stanovení délky filtru 3. Výpočet koeficientů filtru h[n], pro hodnoty n=0,1,,m s použitím vztahu h d 1 2 [ n] = H ( jω) cos( mω) + ω π 2 d j sin( m ) π kde m=n-m/2 4. Výsledné koeficienty vynásobíme vhodným oknem abychom omezili zákmity ve frekvenční charakteristice (Gibbsův jev) 5. Pro výsledné koeficienty vypočteme skutečnou odezvu filtru, pokud nevyhovuje, zvolíme jiné N a postup opakujeme.

Příklad 1: Návrh dolní propusti Navrhněte FIR filtr, který bude aproximovat amplitudovou charakteristiku ideálního filtru s dolní mezní frekvencí f d =2kHz při vzorkovací frekvenci f v =8kHz frekvenční charakteristika dolní propusti Řešení: Mezní frekvence ω c normovaná k vzorkovacímu kmitočtu f v bude ω d =2πf d /f v. Aplikujeme rovnici: h d 1 2π ω ω 1 1 d 2π 2π 2π ω ω d d [ n] = H ( jω) cos( mω) + j sin( mω) = cos( mω ) dω + j sin( mω ) dω d d h d = sin( m 2πm ω π / 2 ) π / 2 = sin( πm / 2) πm kde m=n-10

Pro výpočet vzorku h d [n] pro m=0 a n=10 se použije l Hositalovo pravidlo (derivujeme čitatel podle m a dosadíme m=0) h d = d[sin( mω)]/ dm d[2πm]/ dm ( π / 2) cos( πm / 2) = π m= 0 m= 0 = 0.5 koeficienty dolní propusti

Příklad 2: Návrh horní propusti Navrhněte filtr FIR délky N=21, který bude aproximovat amplitudovou charakteristiku ideálního filtru typu horní propust s normovanou horní mezní frekvencí ω h = 3π/5. Řešení: Impulsní charakteristika filtru je dána vztahem ωh 1 π pro m = 0 h[n] sin( mωh ) mππ pro m 0 koeficienty horní propusti frekvenční charakteristika horní propusti

Příklad 3: Návrh pásmové propusti Navrhněte filtr FIR délky N=21, který bude aproximovat amplitudovou charakteristiku ideálního filtru typu pásmová propust. Normované kmitočty nechť jsou: spodní mez propustného pásma ω h = 2π/5, horní mez propustného pásmaí ω h = 3π/5. Řešení: Impulsní charakteristika je dána vztahem ωh ωd π pro m = 0 h[n] sin( m ω h ) sin( m ω d ) mπ pro m 0 koeficienty pásmové propusti frekvenční charakteristika pásmové propusti

Příklad 4: Návrh pásmové zádrže Navrhněte filtr FIR délky N=21, který bude aproximovat amplitudovou charakteristiku ideálního filtru typu pásmová propust. Mezní kmitočty nepropustného pásma jsou 1.6kHz a 2.4kHz. Normované kmitočty nechť jsou: spodní mez propustného pásma ω d = 2π/5, horní mez propustného pásmaí ω h = 3π/5. Řešení: Impulsní charakteristika je dána vztahem ωh ωd 1 pro m = 0 π h[n] sin( mωd ) sin( mωh ) mπ pro m 0 Koeficienty impulsní odezvy frekvenční charakteristika pásmové zádrže

Příklad 4: Návrh diferenciátoru Ideální diferenciátor může být aproximován filtrem FIR s lineární fází. Frekvenční odezva diferenciátoru je H(jω)=jω. Navrhujeme-li diferenciátor se symetrií typu 3, bude mít lichý počet vzorků. Řešení: Impulsní charakteristika je dána vztahem 1 h d = π ) 2 π [ n ] ω sin( mω d ω = π 0 cos( πn) n pro pro m = 0 m 0 Frekvenční charakteristika Koeficienty impulsní odezvy

Okna používaná k omezení zákmitů frekvenční charakteristiky V uvedených příkladech bylo využito pravoúhlé okno. K většímu omezení zákmitů se však častěji používá některé z následujících oken:

Průběhy oken v časové oblasti a jejich frekvenční charakteristiky

Speciální typy oken u kterých lze změnou parametrů měnit vlastnosti: Čebyševovo okno 1 n cos M cos α cos π ( ) M 1 1 γ w n = α = cosh cosh CH ( 10 ) cosh[ M cos 1 ( α)] N n=0,1,,m

Kaiserovo okno w K ( n ) I [ β (1 [ ( n α ) 0 ( β ) / α ] 2 1 / 2 0 = 0 n M I ) ]

Postup 2 Stejný princip jako v předchozím případě, ale umožňuje určit řád filtru a vhodné okno na základě pararametrů A s a A p použitých v tolerančním schématu Parametry filtru (toleranční schéma)

Postup návrhu FIR filtru normalizace analogové frekvence vzorkovací frekvencí (převod na digitální frekvenci F <0,1> stanovení F p a F s dolní propusti určení frekvemce F c (cut-off frequency) F c =0.5(F p +F s ) Volba okna (z následující tabulky), které splňuje podmínku A ws A s a A wp A p stanovení délky okna N z hodnoty FT=F s -F p =F ws =C/N (hodnota C z tabulky) výpočet impulsové odezvy filtru h(n)=2f c sinc(2nf c ), n 0.5(N-1) vynásobení odezvy zvoleným oknem h lp (n)=w(n)h(n) provedení spektrální transformace na (pokud je to nutné) Ověření frekvenční charasteristiky a případné doladění N a F c tak, aby odpovídaly specifikaci

Tabulky parametrů a vlastnosti používaných oken

Metoda frekvenčního vzorkování

Princip : Vycházíme z amplitudové frekvenční charakteristiky, kterou navzorkujeme a určíme pro ní impulsovou odezvu. Výhodné, pokud máme složitejší tvar frekvenční charakteristiky Postup: 1. Vybereme M ekvidistantních hodnot (vzorků) požadované amplitudové frekvenční odezvy 2. Pro amplitudové hodnoty určíme hodnoty fázové charakteristiky ze vztahu Ф(k)= (πk(n-1))/n pro k=0,1,, 0.5(N-1), zbývající vzorky doplníme tak aby byly komplexně sdružené pro daný typ symetrie filtru. Podle typu symetrie zvolíme vzorky H(0) a H(N) (u horní a pásmové propusti musí být H(0) popř. H(N), pro N sudé, vždy rovno 0) 3. Na takto získanou poskoupnost aplikujeme IDFT (IFFT) 4. Ze získaných koeficientů určíme frekvenční charakteristiku, porovnáme s požadovanou a popř. upravíme amplitudy koeficientů frekv. Charakteristiky a pokračujeme krokem 3. 5. Výslednou impulsovou odezvu násobíme vhodným oknem