19104

Проектирование фильтров с импульсной характеристикой бесконечной длины

Практическая работа

Физика

Лекция № 16. Проектирование фильтров с импульсной характеристикой бесконечной длины. Фильтры с бесконечной импульсной характеристикой БИХфильтры коренным образом отличаются от КИХфильтров изза наличия обратной связи. Во первых они требуют проверки на устойчив

Русский

2013-07-11

174 KB

18 чел.

Лекция № 16.

Проектирование фильтров с импульсной характеристикой бесконечной длины.

Фильтры с бесконечной импульсной характеристикой (БИХ-фильтры) коренным образом отличаются от КИХ-фильтров из-за наличия обратной связи. Во- первых, они требуют проверки на  устойчивость, как и все системы с обратной связью. Во-вторых, они имеют более сложную структуру, их труднее проектировать и анализировать. Кроме того, их фазочастотная  характеристика принципиально не линейна. Почему же их используют? Потому, что они очень эффективны. БИХ-фильтры требуют намного меньше умножений на один выходной отсчет, чтобы реализовать требуемую частотную характеристику. Они позволяют строить фильтры реального времени, которые работают на значительно более высоких частотах дискретизации, чем КИХ-фильтры. Второе принципиальное достоинство состоит в том, что БИХ-фильтры могут аппроксимировать заданные аналоговые фильтры. КИХ-фильтры такой возможности не предоставляют.

Стандартные методы проектирования (синтеза) БИХ-фильтров делятся на три базовых класса:

  •  метод инвариантного преобразования импульсной характеристики;
  •  метод билинейного z-преобразования;
  •  оптимизационные методы, основанные на алгоритмах итерационного моделирования коэффициентов фильтра.

Рассмотрим метод инвариантного преобразования импульсной характеристики, основанный на дискретизации импульсной характеристики аналогового прототипа. Для этого используем общую форму записи Z-преобразования импульсной характеристики БИХ-фильтров, которая  имеет вид:

.                                                                       (16.1)

Существуют два варианта метода инвариантного преобразования.

 Вариант 1 требует применения как обратного преобразования Лапласа, так и Z-преобразования. Его основные этапы (шаги) заключаются в следующем:

  1.  Получить передаточную функцию  аналогового фильтра-прототипа с   требуемой частотной характеристикой.

2.   По передаточной функции  определить непрерывную импульсную  характеристику , используя обратное преобразование Лапласа.

3.   Определить частоту дискретизации  и шаг дискретизации . Частоту  дискретизации выбирают в зависимости от абсолютной частоты аналогового фильтра-прототипа. Из-за проблем наложения спектральных характеристик, свойственных этому методу, должна намного превосходить ширину спектра фильтруемых сигналов.

4.   Подставить значение (не переменную!) шага дискретизации  вместо непрерывной переменной  в выражении импульсной характеристики. Этим обеспечивается равенство отсчетов дискретной импульсной характеристики  значениям непрерывной импульсной характеристики в моменты времени .

5.   Найти Z-преобразование функции  и получить системную (передаточную) функцию БИХ-фильтра  в форме отношения полиномов от переменной .

Примечание. Поскольку  при дискретизации непрерывной импульсной характеристики частотная характеристика цифрового фильтра оказывается умноженной на коэффициент , многие разработчики фильтров считают необходимым включить множитель  в выражение для .  Это позволяет  сделать коэффициент передачи цифрового фильтра равным коэффициенту передачи прототипа. Некоторые авторы предпочитают вводить множитель  в дискретную импульсную характеристику, то есть записать

            Окончательно для получаем:

,          (16.2)

и разностное уравнение в общей форме записывается как:

                                                      (16.3)

Вариант 2 метода инвариантного преобразования импульсной характеристики использует другой подход. Он разбивает математически аналоговый фильтр-прототип на несколько фильтров с одним полюсом, а затем аппроксимирует каждый из этих фильтров однополюсным цифровым фильтром. Набор из  однополюсных фильтров затем аналитически объединяется в БИХ-фильтр  порядка, имеющий  полюсов.

При расчете фильтра этим методом необходимо выполнить следующие шаги:

  1.  Получить передаточную функцию  аналогового фильтра-прототипа в форме:

.                                                               (16.4)

  1.  Выбрать подходящую частоту дискретизации  и вычислить период (шаг) дискретизации  .
  2.  Выразить передаточную функцию  в виде суммы однополюсных передаточных функций. Это требует использования разложения (16.4) на простейшие дроби вида:

             (16.5)

где коэффициенты  представляют собой константы; а  -й полюс в точке

на -плоскости. Обозначим -ю однополюсную передаточную функцию как :

.                                                                                              (16.6)

4.   Определить импульсную характеристику аналогового фильтра с передаточной функцией вида (16.5) и записать ее в форме:

                                                                       (16.7)

где  единичная функция.

5.  Аппроксимировать  каждый однополюсный аналоговый фильтр с передаточной  функцией  однополюсным цифровым фильтром с передаточной функцией . Для этого путем дискретизации импульсной характеристики аналогового фильтра получим импульсную характеристику однополюсного цифрового фильтра:

.                                                                                   (16.8)

Найдем Z-преобразование этого однополюсного фильтра:

.                                      (16.9)

Аппроксимация заключается в отображении каждого полюса , расположенного в точке  на -плоскости, в точку  на z-плоскости. Другими словами, аппроксимация осуществляется с помощью отображения, при котором используется замена:

.                                                                                     (16.10)

Результирующая передаточная функция дискретного фильтра является суммой передаточных функций однополюсных дискретных фильтров:

                                                         (16.11)

  1.   Записать  выражение (16.11) в виде отношения двух полиномов от . Поскольку  является суммой простейших дробей, приводя их к общему знаменателю, получим:

.                                                          (16.12)

По аналогии с вариантом 1 из (16.12) вытекает разностное уравнение в обобщенной форме с известными коэффициентами. Разностное уравнение типа (16.3) можно реализовать либо в виде простой формы БИХ-фильтра, либо в виде улучшенных структур, варианты которых рассмотрены в лекции № 14.

Итак, частотная характеристика цифрового фильтра связана с частотной характеристикой аналогового прототипа точно так же, как спектр дискретизированного сигнала связан со спектром аналогового сигнала – периодическим повторением. Отсюда следует, что для того, чтобы частотные характеристики исходного аналогового фильтра и рассчитываемого методом инвариантного преобразования импульсной характеристики цифрового фильтра соответствовали друг другу, необходимо, чтобы полоса пропускания аналогового фильтра находилась в пределах диапазона:  Для выполнения этого условия необходимо до начала преобразования вводить дополнительный фильтр нижних частот, гарантирующий соответствующее ограничение полосы пропускания аналогового фильтра.

Метод билинейного z-преобразования позволяет синтезировать рекурсивный дискретный фильтр по частотной характеристике аналогового прототипа. При его использовании левая половина плоскости всегда отображается внутрь единичной окружности на плоскости, поэтому синтез по устойчивому аналоговому прототипу дает гарантированно устойчивый дискретный фильтр.

При реализации этого метода используют простое конформное отображение плоскости в плоскость, сохраняющее удобную алгебраическую форму преобразования. Оно основано на замене:

.                                                                     (16.13)

Можно показать, что частотные характеристики аналогового  и дискретного  фильтров связаны друг с другом лишь трансформацией частотной оси:

                                                         (16.14)

На низких частотах, когда, тангенс примерно равен своему аргументу и

. Поэтому в области низких частот частотные характеристики аналогового и дискретного фильтров почти совпадают.

           

PAGE  1


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

876. Свободные и вынужденные колебания в контуре 182.5 KB
  Ознакомление с приборами и лабораторным стендом. Свободные колебания в одиночном контуре. Вынужденные колебания в последовательном контуре. Получение синусоидальных колебаний звуковых и ультразвуковых частот в диапазоне 20 Гц - 200 кГц с напряжением от долей вольта до 30 вольт.
877. Сущность и методология маркетинговых исследований 506.5 KB
  Уменьшение неопределенности и риска при принятии коммерческих решений. Теоретические основы проведения маркетинговых исследований. Проведение маркетингового исследования эффективности рекламы. Анализ рынка шоколадных батончиков.
878. Воспитание и педагогическая мысль в эпоху Античности 416.5 KB
  Факторы, влияющие на социализацию и составляющие контекст воспитания и образование. Развитие воспитания и образования в древней Греции. Религия как фактор влияния на человека в древнегреческом обществе. Влияние общества и отношение к обществу. Семья как фактор воспитания. Отношение к семье.
879. Принятие решений в финансовом менеджменте с использованием финансовых функций MS Excel 198.5 KB
  Определите, сколько денег окажется на счете в конце пятого года для каждого варианта. Будущее значение вклада на конец пятого года. Если срок вклада увеличить до 10 лет, как изменится ставка процента.
880. Работа со списками (базами данных) в Excel 181 KB
  Правила формирования списка. Использование формы данных. Поиск и фильтрация данных. Использование Автофильтра. Вывод на экран записей, данные в которых в этом поле совпадают с выбранным значением. Использование Расширенного фильтра.
881. Философия Просвещения 178.5 KB
  Социально-политические и идейные предпосылки идеологии Просвещения. Томас Гоббс как идейный предшественник английского Просвещения. Учение Гоббса об обществе и государстве. Социально-философские идеи Дж. Локка. Французский материализм 18 века. Социальная философия французского Просвещения.
882. Вычисление определенного интеграла методом Симпсона 169 KB
  Реализовано вычисление определенного интеграла заданной функции методом Симпсона с заданной точностью. Предусмотрено сохранение и загрузка рабочих параметров программы. Алгоритм вычисления по формуле Симпсона.
883. Основы теории изобразительной грамоты 172.5 KB
  Академический рисунок как методическая система обучения изобразительному искусству. Вспомогательные линии построения формы. Методическая последовательность работы над рисунком натюрморта. Закономерности построения формы тоном.
884. Теорія ігор 255.5 KB
  Навчитись графічно розв’язувати задачі з теорії ігор та обирати найкращі альтернативи за різними критеріями при певному значенні критерію оптимізму.