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数字信号处理v3 第七章 FIR滤波器(2)
算法工匠
2月前
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继续讲解!上堂课讲到FIR滤波器的线性相位特点,分析了线性相位带来的延时特性。本堂课继续讲解FIR滤波器的幅度特性,再理论联系实际的看看FIR滤波器到底长什么样?有什么用?听我慢慢道来。
在MATLAB自带的函数中,有fir1和fir2函数。前者是用窗函数法设计线性相位FIR的工具箱函数,以实现线性相位FIR的标准窗函数法设计。后者是基于频率基本法的FIR滤波器设计,用于任意频率响应的加窗数字FIR滤波器的设计。
信号通常是一维数组,可以用fir1和fir2函数处理。二维数组处理方式会有些差异。图像处理中会涉及二维数组的处理,这里只是提一下,能让同学们有个了解。二维数据主要是图像数据,图像滤波主要用imfilter函数。可以用fspecial函数预定义各种二维滤波器。这些知识会在《数字图像处理》课程中详细讲解,这里不再赘述。
讲完这些理论,来一些涉及程序仿真的内容,看看理论能不能联系实际!
公众 号的这部分内容会让你理论联系仿真!
线性相位 FIR 滤波器的应用主要包括以下几个方面:
音频处理
音频滤波
:在音响系统、语音通信等领域,用于去除音频信号中的噪声、干扰或不需要的频率成分,如滤除电源哼声、高频嘶嘶声等,以提高音频质量 。
音频特效处理
:实现音频的均衡、混响、延迟等特效。例如,通过设计特定的滤波器参数,可以模拟不同的声学环境,为音频添加丰富的空间效果,增强听觉体验。
图像处理
图像平滑与降噪
:对图像进行低通滤波操作,可有效减少图像中的高频噪声,使图像更加平滑,同时保持图像的细节和边缘信息,适用于各种需要对图像进行预处理的场景,如医学图像、卫星遥感图像等 。
图像模糊处理
:在一些特定的图像处理任务中,如背景虚化、图像融合等,需要对图像进行模糊处理。偶对称、偶数阶线性相位 FIR 滤波器可以通过适当的系数设计,实现不同程度的模糊效果,使图像过渡更加自然。
通信系统
信号调制与解调
:在通信系统中,作为调制和解调过程中的滤波器,用于对信号进行频谱搬移和滤波,保证信号的有效传输和接收,提高通信系统的性能和可靠性。
信道均衡
:对通信信道的频率响应进行均衡补偿,减小信道失真对信号的影响,提高通信质量,使接收端能够更准确地恢复发送端的信号。
仪器仪表
数据采集与预处理
:在各种测量仪器和数据采集系统中,对采集到的模拟信号进行滤波处理,去除干扰信号,提高数据的准确性和可靠性。例如,在电子示波器、频谱分析仪等仪器中,滤波器用于对输入信号进行预处理,以便更好地显示和分析信号的特征。
传感器信号处理
:对于传感器输出的信号,如温度传感器、压力传感器等,通过滤波器进行降噪和滤波处理,提取出有用的信号成分,以便后续的数据分析和处理。
生物医学工程
生物电信号处理
:对脑电图(EEG)、心电图(ECG)等生物电信号进行滤波和预处理,去除干扰信号,增强信号的特征,为医生的诊断提供更准确的依据。
医学图像处理
:在医学成像设备中,如 CT、MRI 等,对图像进行滤波和增强处理,提高图像的质量和分辨率,帮助医生更准确地观察和分析病变部位 。
信号中经常混有各种复杂成分,有需要的成分,也有不需要的成分。很多信号分析都是基于滤波器而进行, 因此数字滤波器占有极其重要的地位 。数字滤波器是具有一定传输选择特性的数字信号处理装置,其输入与输出均为数字信号实质上是一个由有限精度算法实现的线性时不变离散系统。它的基本工作原理是利用离散系统特性对系统输入信号进行加工和变换,改变输入序列的频谱或信号波形,让有用频率的信号分量通过,抑制无用的信号分量输出。数字滤波器和模拟滤波器有着相同的滤波概念,根据其频率响应特性可分为低通、高通、带通、带阻等类型。与模拟滤波器相比,数字滤波器除了具有数字信号处理固有优点外,还有精度高、稳定性好、灵活性强等优点。FIR滤波器具有线性相位,但它的传递函数的极点固定在原点,只能通过改变零点位置来改变性能,为了达到高的选择性必须用较高的阶数。对于同样的滤波器设计指标,FIR滤波器要求的阶数可能比IIR滤波器高10倍以上。
由于FIR数字滤波器具有严格的相位特性,对于信号处理和数据传输是很重要的。目前 FIR滤波器的设计方法主要有三种:窗函数法、频率抽样法和优化设计(切比雪夫逼近)方法。我们重点学习窗函数法。上篇文章也简单提及了一下!
看看结果吧!
来源:通信工程师专辑
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首次发布时间:2024-12-14
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