Студопедия — Идеальные частотные фильтры.
Студопедия Главная Случайная страница Обратная связь

Разделы: Автомобили Астрономия Биология География Дом и сад Другие языки Другое Информатика История Культура Литература Логика Математика Медицина Металлургия Механика Образование Охрана труда Педагогика Политика Право Психология Религия Риторика Социология Спорт Строительство Технология Туризм Физика Философия Финансы Химия Черчение Экология Экономика Электроника

Идеальные частотные фильтры.






Идеальным полосовым фильтром называется фильтр, имеющий единичную амплитудно-частотную характеристику в полосе от определенной нижней частоты wн до определенной верхней частоты wв, и нулевой коэффициент передачи за пределами этой полосы (для цифровых фильтров - в главном частотном диапазоне).

Импульсная реакция фильтра (коэффициенты оператора) находится обратным преобразованием Фурье заданной передаточной функции H(w). В общем случае:

h(nDt) = (1/2p) H(w) exp(jwnDt) dw.

Для получения вещественной функции импульсного отклика фильтра действительная часть передаточной функции должна быть четной, а мнимая - нечетной. Цифровые фильтры задаются в главном частотном диапазоне, границы которого (частота Найквиста wN) определяются интервалом дискретизации данных (wN = p/Dt), подлежащих фильтрации, и соответственно определяют интервал дискретизации оператора фильтра (Dt = p/wN). Для фильтров с нулевым фазовым сдвигом мнимая часть передаточной функции должна быть равна нулю, при этом оператор фильтра определяется косинусным преобразованием Фурье:

h(nDt)= (1/p) H(w) cos(npw/wN) dw, n = 0, 1, 2,... (7.2.1)

Для идеального полосового фильтра H(w)=1 в полосе частот от wн до wв, и интеграл (7.2.1) вычисляется в этих пределах. Идеальные фильтры низких и высоких частот, как частные случаи идеальных ПФ, интегрируются в диапазоне от 0 до wв для низкочастотного и от wн до wN для высокочастотного фильтра.

При интервале дискретизации данных Dt, условно принимаемым за 1, главный частотный диапазон передаточных функций ограничивается значением частоты Найквиста от -p до p. Если на практике интервал дискретизации данных в физических единицах отличается от 1, то это сказывается только на изменении масштаба частотной шкалы передаточных функций.

Пример 1. Dt = 0.1 сек. fN = 1/2Dt = 5 Гц. wN = p/Dt = 10 p.

Пример 2. Dx = 10 метров. fN = 0.05 м-1. wN= 0.1 p.

Во всех дальнейших выражениях значение Dt, если это специально не оговорено, будем принимать равным 1.

При H(w)=A=1 в полосе пропускания (wн, wв), и H(w)=0 за ее пределами, для идеальных симметричных полосовых НЦФ из (7.2.1) с границами интегрирования, соответственно, от wн до wв в общем виде получаем:

h(n) = (А/p) [wв sinc(nwв) - wн sinc(nwн)], (7.2.2)

ho = (wв - wн)/p, h(n) = (sin nwв - sin nwн)/(np).

где sinc(nw) = sin(nw)/(nw) - функция интегрального синуса (функция отсчетов), бесконечная по координате w.

При инверсии частотной характеристики в заградительный фильтр:

ho = (1-(wн - wв))/p, h(n) = (sin nwн - sin nwв)/(np).

Рис. 7.2.1. Входные сигналы. Рис. 7.2.2. Спектр сигнала и границы фильтра.

На рис. 7.2.1 приведен пример сигнала однотональной балансной амплитудной модуляции (чистого сигнала – вверху, с наложенными шумами внизу, мощность шумов равна мощности сигнала). Если информация заключена в частоте и амплитуде модулирующего сигнала, то полосовой фильтр выделения сигнала из шумов, спектр которого для одной модулирующей частоты приведен на рис. 7.2.2, в идеальном случае должен иметь плоскую частотную характеристику в границах возможных вариаций модулирующей частоты (от wн до wв).

Размер оператора фильтра определяется приблизительно из следующих соображений. Чем больше размер оператора, тем круче будет переходная зона и меньше ее размер, т.е. тем ближе будет фактически реализованная передаточная функция фильтра к идеальной. Обычно сначала стоит попробовать построить фильтр достаточно большого размера, оценить его соответствие заданной частотной характеристике и в дальнейшем попытаться уменьшить. Значение N для симметричных НЦФ должно быть нечетным числом.

Рис. 7.2.3. Оператор фильтра.

На рис. 7.2.3 приведен оператор полосового фильтра, вычисленный по (7.2.2) для приведенных выше условий, с ограничением по числу коэффициентов оператора до N=100. Как видно из рисунка, оператор затухает достаточно медленно и явно усечен, что должно сказаться на форме частотной характеристики фильтра. Все дальнейшие вычисления будут проводиться на продолжении данного примера.







Дата добавления: 2015-08-30; просмотров: 457. Нарушение авторских прав; Мы поможем в написании вашей работы!



Расчетные и графические задания Равновесный объем - это объем, определяемый равенством спроса и предложения...

Кардиналистский и ординалистский подходы Кардиналистский (количественный подход) к анализу полезности основан на представлении о возможности измерения различных благ в условных единицах полезности...

Обзор компонентов Multisim Компоненты – это основа любой схемы, это все элементы, из которых она состоит. Multisim оперирует с двумя категориями...

Композиция из абстрактных геометрических фигур Данная композиция состоит из линий, штриховки, абстрактных геометрических форм...

Разработка товарной и ценовой стратегии фирмы на российском рынке хлебопродуктов В начале 1994 г. английская фирма МОНО совместно с бельгийской ПЮРАТОС приняла решение о начале совместного проекта на российском рынке. Эти фирмы ведут деятельность в сопредельных сферах производства хлебопродуктов. МОНО – крупнейший в Великобритании...

ОПРЕДЕЛЕНИЕ ЦЕНТРА ТЯЖЕСТИ ПЛОСКОЙ ФИГУРЫ Сила, с которой тело притягивается к Земле, называется силой тяжести...

СПИД: морально-этические проблемы Среди тысяч заболеваний совершенно особое, даже исключительное, место занимает ВИЧ-инфекция...

Эффективность управления. Общие понятия о сущности и критериях эффективности. Эффективность управления – это экономическая категория, отражающая вклад управленческой деятельности в конечный результат работы организации...

Мотивационная сфера личности, ее структура. Потребности и мотивы. Потребности и мотивы, их роль в организации деятельности...

Классификация ИС по признаку структурированности задач Так как основное назначение ИС – автоматизировать информационные процессы для решения определенных задач, то одна из основных классификаций – это классификация ИС по степени структурированности задач...

Studopedia.info - Студопедия - 2014-2024 год . (0.008 сек.) русская версия | украинская версия