博客
关于我
第五章 数字滤波器的基本结构之四
阅读量:358 次
发布时间:2019-03-04

本文共 735 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

数字滤波器的格型结构

数字滤波器作为信号处理领域的重要组成部分,其格型结构设计至今仍然是研究的热点。格型结构的滤波器因其结构简单、性质明确而备受关注。本文将从零点系统和极点系统两个方面,详细探讨数字滤波器的格型结构特点。

格型结构的优点

格型结构的滤波器具有显著的优势,主要体现在以下几个方面:

  • 结构简单:格型滤波器的结构设计直观,易于实现。
  • 频率响应特性:其频率响应特性可以通过滤波器的系数直接观察。
  • 数值稳定性:格型滤波器在数值计算中具有较高的稳定性。
  • 全零点系统(FIR系统)的格型结构

    全零点系统属于数字滤波器的一种,其格型结构具有明显的特点:

  • 对称性强:FIR滤波器的系数通常关于中心对称。
  • 零点系统:滤波器的频率响应在零频率和对称频率处均为零。
  • 典型的FIR滤波器结构如下:

    • 结构特征
      • 滤波器的长度由设计参数决定。
      • 系数对称性是实现滤波器时的关键。

    全极点系统(IIR系统)的格型结构

    全极点系统是一种常见的数字滤波器,其格型结构具有以下特点:

  • 极点分布:滤波器的极点分布在单位圆上。
  • 反射性质:滤波器的设计往往基于反射原理。
  • 全极点滤波器的结构设计通常包括:

    • 低通滤波器:用于抑制低频成分。
    • 高通滤波器:用于抑制高频成分。

    零极点系统(IIR系统)的格型结构

    零极点系统是一种特殊的IIR滤波器,其格型结构具有显著特点:

  • 零点分布:滤波器的零点位于单位圆内。
  • 极点分布:滤波器的极点位于单位圆上或之外。
  • 零极点滤波器的设计通常包括:

    • 低通滤波器:用于保留低频信号。
    • 高通滤波器:用于保留高频信号。

    通过对上述结构的分析,可以清晰地看出数字滤波器的格型结构在不同系统中的独特优势。无论是FIR系统还是IIR系统,其结构设计都体现了在信号处理领域的实际需求。

    转载地址:http://pnfr.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    OpenCV与AI深度学习 | 基于YoloV8的药丸/片剂类型识别
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLO和EasyOCR从视频中识别车牌
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于图像处理的火焰检测算法(颜色+边缘)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于拉普拉斯金字塔实现图像融合(步骤 + 代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于改进YOLOv8的景区行人检测算法
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于机器视觉的磁瓦表面缺陷检测方案
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于深度学习的轮胎缺陷检测系统
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 如何使用YOLO-World做目标检测
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 如何使用YOLOv9分割图像中的对象
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 如何使用YOLOv9检测图片和视频中的目标
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 如何在 Docker 容器中使用 GPU
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | OpenCV中更稳更快的找圆方法--EdgeDrawing使用演示(详细步骤 + 代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | OpenCV传统方法实现密集圆形分割与计数(详细步骤 + 代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | OpenCV实现扫描文本矫正应用与实现详解(附源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | YOLO11自定义数据集训练实现缺陷检测 (标注+训练+预测 保姆级教程)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | YOLOv10模型微调检测肾结石并提高准确率
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用OpenCV和Streamlit搭建虚拟化妆应用程序(附源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用OpenCV确定对象的方向(附源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用YOLOv8 Pose实现瑜伽姿势识别
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用YoloV8实例分割识别猪的姿态(含数据集)
    查看>>