《数字滤波器设计》PPT课件.ppt

第7章数字滤波器设计,7.1数字滤波器的分类7.2数字滤波器的设计原理7.3IIR数字滤波器设计7.4FIR数字滤波器设计7.5IIR与FIR数字滤波器的比较本章内容参考：郑君里等信号与系统（第二版）下册第十章模拟与数字滤波器MATLAB:SignalProcessingToolbox,7.1数字滤波器的分类,数字滤波器是具有一定选择特性的数字信号处理系统（物理装置或软件算法）。按照不同的分类方法，可以对数字滤波器进行多种分类。此处首先介绍一种最重要的分类方法，所得到的概念不仅是数字滤波器的最基本和最重要的概念，而且是数字滤波器设计的理论基础。数字滤波器是离散时间系统，其系统函数（或称为传递函数）一般可以表示为有理函数的形式：,此处不失一般性，令a0=1，称为归一化。,（1）FIR数字滤波器,如果其余系数ai全为零，则此时数字滤波器的系统函数为：对此式作z反变换，可得相应的单位脉冲响应函数h(n)为有限长度的脉冲序列：称此类数字滤波器为有限脉冲响应数字滤波器（FiniteImpulseResponseDigitalFilter），简称FIR数字滤波器。,（2）IIR数字滤波器,如果其余系数ai不全为零，此处以最简单的情况为例，设a1=-1，且设b0=1，其余系数ai和bi全为零，则此时数字滤波器的系统函数为：对此式作z反变换，可得相应的单位脉冲响应函数h(n)为无限长度的脉冲序列：称此类数字滤波器为无限脉冲响应数字滤波器（InfiniteImpulseResponseDigitalFilter），简称IIR数字滤波器。,例1：已知某数字滤波器的差分方程为,即该离散时间系统的输出序列y(n)是当前时刻的输入序列x(n)与前一时刻的输入序列x(n-1)的两点加权平均值（也称为输入序列的两点移动加权平均值），其中b0和b1为加权平均系数。试求该系统的单位脉冲响应序列h(n)。解：对差分方程的两边取（单边）z变换，得,进而得数字滤波器的传递函数为,对上式取z反变换，可得该数字滤波器的单位脉冲响应序列h(n)为,显然，此h(n)为有限长序列，此系统为FIR系统。,该FIR系统的频率特性（频率响应）：,b0=0.5;b1=0.5;num=b0b1;den=1;freqz(num,den);,由图可见：（1）该系统的幅频特性具有低通滤波的特性。（2）该系统没有极点，或者可以认为极点在原点处，所以系统总是稳定的。（3）当b0=0.5，b1=0.5时，具有线性相位。,该FIR系统的实现：非递归（开环，无反馈）。从该FIR系统的差分方程为可知，这种滤波器的输出y(n)只与当前时刻的输入x(n)以及过去时刻的输入x(n-1)有关，而与过去时刻的输出无关。所以，该FIR系统通常采用非递归的结构形式来实现。,可以证明，FIR数字滤波器具有严格线性相位的充要条件是其单位脉冲响应序列h(n)为偶对称，即h(n)=h(N-1-n)，即n=(N1)/2是h(n)的偶对称中心。,例2：已知某数字滤波器的差分方程为,即该离散时间系统的输出序列y(n)不仅与当前时刻的输入序列x(n)有关，而且与前一时刻的输出序列y(n-1)也有关，其中a和b为系数。试求该系统的单位脉冲响应序列h(n)。解：对差分方程的两边取（单边）z变换，得,进而得数字滤波器的传递函数为,对上式取z反变换，可得该数字滤波器的单位脉冲响应序列h(n)为,显然，此h(n)为无限长序列，此系统为IIR系统。,该IIR系统的频率特性（频率响应）：,b=0.5;a=0.5;num=b;den=1-a;freqz(num,den);,由图可见：（1）该系统的幅频特性具有低通滤波的特性。（2）当a1时，极点z=a位于单位圆以内，系统稳定。（3）稳定的系统具有非线性相位。,该IIR系统的实现：递归（闭环，有反馈）。从该IIR系统的差分方程为可知，这种滤波器的输出y(n)不仅与当前时刻的输入x(n)有关，而且与前一时刻的输出y(n-1)也有关。所以，该IIR系统通常采用递归的结构形式来实现。,7.2数字滤波器的设计原理,数字滤波器是一种具有频率选择性的离散时间线性时不变系统，即选频滤波器。许多信息处理过程，例如信号的过滤、检测、预测等都要用到滤波器。数字滤波器是数字信号处理中使用得最广泛的一种线性系统，是数字信号处理的重要基础。数字滤波器的功能（本质）是，将一组输入的数字序列，通过一定的运算后，转变为另一组输出的数字序列。实现方法主要有两种：数字信号处理硬件和计算机软件。数字滤波器的设计，就是确定其系统函数（传递函数）并实现的过程。,7.2.1数字滤波器的基本设计步骤,（1）按照实际需要确定滤波器的性能指标。（2）用一个因果稳定的离散线性时不变系统的系统函数去逼近这一性能要求，求出H(z)或h(n)。根据不同要求，可以用IIR系统函数，也可以用FIR系统函数去逼近。（3）利用有限精度算法来实现这个系统函数。这里包括选择运算结构（例如级联型、并联型等），选择合适的字长（包括系数的量化，输入变量、中间变量和输出变量的量化），以及选择有效数字的处理方法（舍入、截尾）等。（4）采用适当的软件和硬件技术来实现。包括可以采用通用计算机软件或数字滤波器硬件来实现，或者采用二者结合的方法来实现。,7.2.2数字滤波器的基本设计思想,（1）确定数字滤波器的传递函数H(z)的过程，称为数字滤波器设计。（2）在大多数应用中，关键的问题是用一个可实现的传递函数去逼近给定的滤波器幅度响应指标，而滤波器的相位响应可以通过级联全通滤波器来校正。（3）在设计数字传递函数H(z)之前，有两个关键的问题需要考虑：分析使用数字滤波器的整个系统的需求，确定合理的滤波器频率响应指标。确定所设计的滤波器是FIR数字滤波器，还是IIR数字滤波器。,7.2.3数字滤波器的基本性能指标,符号规则说明：在数字信号处理中，为了书写方便起见，原来用大写希腊字母表示的数字频率，现在用小写希腊字母来表示。而模拟频率却用大写希腊字母表示。（1）理想滤波器的幅频响应理想滤波器的单位脉冲响应是非因果、无限长序列，在物理上无法实现。现实中，需要指定可接受的误差容限，并且在通带和阻带之间指定一个过渡带。,说明：前面已经证明，数字频率具有周期性，且最小周期为2。数字滤波器与模拟滤波器相似，根据幅频响应的特性也可以分为低通、高通、带通、带阻等类型。与模拟滤波器不同之处是，数字滤波器是离散系统，其幅频特性|H(ej)|是以2为周期的周期函数。因为实数序列的离散时间傅里叶变换为偶函数，所以数字低通、高通、带通、带阻等幅频特性都是指数字角频率在=0的频率范围之内而言的。在一般情况下，=0为最低数字角频率，=为最高数字角频率。,（2）实际低通数字滤波器的典型幅频响应性能指标,数字滤波器指标：,通带：0p,阻带：s,p:通带截止频率(passbandedgefrequency)s:阻带截止频率(stopbandedgefrequency)p:通带波纹(peakripplevalueinthepassband)s:阻带波纹(peakripplevalueinthestopband),p:峰值通带波纹（Peakpassbandripple）,s:最小阻带衰减（Minimumstopbandattenuation）,损益函数（lossfunction）：,（3）归一化的（normalizedform）低通数字滤波器的典型幅频响应性能指标,通带幅度的最大值设定为1。最大通带波纹(maximumpassbanddeviation):最大阻带波纹(maximumstopbandmagnitude):最大通带衰减(maximumpassbandattenuation):,数字滤波器设计，需要将以Hz为单位的截止频率，按归一化角频率来设计，需要做如下计算：设FT为采样频率（Hz），Fp和Fs分别为通带和阻带的截止频率（Hz），则归一化截止角频率为：,例：设FT=25kHz,Fp=7kHz,Fs=3kHz,则归一化截止角频率为（rad）：,7.3IIR数字滤波器设计,IIR数字滤波器的基本设计思想：将IIR数字滤波器的技术指标转换成模拟滤波器的技术指标，设计出该模拟滤波器，然后再将其转换成IIR数字滤波器。,7.3.1IIR数字滤波器的设计原理,7.3.1.1IIR数字滤波器的设计步骤（1）按照实际需要确定滤波器的性能要求。（2）用一个因果稳定系统的H(z)或h(n)去逼近这个性能要求。（3）用一个有限精度的运算去实现这个系统函数。,7.3.1.2IIR数字滤波器的设计方法（1）先设计一个合适的模拟滤波器，然后变换成满足预定指标的数字滤波器。（2）由于模拟滤波器的设计理论已经发展得很成熟，模拟滤波器有简单而严格的设计公式，设计起来方便、准确，可以将这些理论推广到数字滤波器的设计，作为设计数字滤波器的工具。（3）因为数字滤波器在很多场合所要完成的任务与模拟滤波器相同，这时数字滤波也可看作是“模仿”模拟滤波器。在IIR滤波器设计中，采用这种设计方法目前最普遍。,7.3.1.2根据模拟滤波器设计IIR滤波器的原则利用模拟滤波器设计数字滤波器，就是从已知的模拟滤波器传递函数H(s)出发，设计数字滤波器的传递函数H(z)，这归根到底是一个由s平面到z平面的映射，这种映射应当遵循两个基本原则：（1）H(z)的频响要能模仿H(s)的频响，即s平面的虚轴应当映射到z平面的单位圆上。（2）H(s)的因果性和稳定性应当在映射成H(z)之后保持不变，即s平面的左半平面Res0应当映射到z平面的单位圆以内|z|1。,下面介绍IIR数字滤波器设计的两种常用的映射方法：（1）脉冲响应不变法(ImpulseInvarianceMethod)（2）双线性变换法(BilinearTransformMethodorTustinsMethod)所对应的MATLABFunction分别为：（1）Function:impinvarDescription:Impulseinvariancemethodforanalog-to-digitalfilterconversion.（2）Function:bilinearDescription:Bilineartransformmethodforanalog-to-digitalfilterconversion.具体使用方法参见：MATLABSignalProcessingToolboxFilterDiscretization,7.3.2脉冲响应不变法,采用模拟滤波器的理论设计数字滤波器，就是使数字滤波器能够“模仿”模拟滤波器的特性。这种“模仿”可从不同的角度出发。脉冲响应不变法就是从滤波器的单位脉冲响应出发，使数字滤波器的单位脉冲响应序列h(n)正好等于模拟滤波器的单位脉冲响应h(t)的采样值，即h(n)=h(t)|t=nT，其中T为采样周期。下图为脉冲响应不变法的原理图。以H(s)和H(z)分别表示h(t)的拉氏变换和h(n)的z变换，即H(s)=Lh(t)，H(z)=Zh(n)，下面举例说明如何从H(s)推导和计算出H(z)。,脉冲响应不变法的原理：数字滤波器的单位脉冲响应序列是模拟滤波器的单位脉冲响应函数的采样值。(ILT)(Sample)(ZT)H(s)h(t)h(n)H(z),不失一般性，设具有单极点的模拟滤波器的传递函数H(s)为,显然此H(s)的极点为s=-a。下面推导脉冲响应不变法的映射规律。对H(s)进行拉氏反变换，得模拟滤波器的单位脉冲响应函数为,以采样间隔T对h(t)进行等间隔采样，得数字滤波器的单位脉冲响应序列h(n)为,显然此H(z)的极点为z=e-aT。考察H(s)的极点与H(z)的极点的映射关系，可得脉冲响应不变法的映射规律，就是将s平面的极点s=-a映射到z平面的极点z=e-aT。该映射关系就是从拉氏变换到z变换的映射关系：z=esT本例中的极点：,对h(n)进行z变换，得数字滤波器的传递函数H(z)为,说明1：从上述的推导过程可以看到，s平面的极点s=-a映射到z平面的极点是z=e-aT，而H(s)与H(z)中的部分分式所对应的分子部分的系数不变。但应当注意，只有将H(s)表示为部分分式形式时，这种从H(s)到H(z)的对应变换关系才成立。说明2：稳定性分析。如果模拟滤波器H(s)是稳定的，则所有极点p都应当在s平面的左半平面，即Rep0，进而可得|epT|1，即将s平面的右半平面映射到z平面的单位圆外。稳定性分析：因为s平面的左半平面映射到z平面的单位圆内，s平面的右半平面映射到z平面的单位圆外，所以，稳定的模拟滤波器H(s)通过双线性变换后，所得到的数字滤波器H(z)也是稳定的。,（3）当=0时，可得r=1，即将s平面的虚轴映射到z平面的单位圆上。将此条件代入上式，还还可以得到，从模拟频率到数字频率的映射变换关系为正切函数变换，如下所示。,正切变换是非线性的单值映射或一一映射关系，将模拟频率的无限定义域压缩到了数字频率的有限定义域上，s平面的整个虚轴对应于z平面单位圆的一周。因此，双线性变换法使数字滤波器H(z)的频率特性避免发生频谱混叠的现象。这是双线性变换法的最大优点。,双线性变换法使得s平面与z平面是单值的一一对应关系。但数字频率和模拟频率却是非线性关系。,双线性变换法的频率非线性关系。从图中还可以看到，在零频率附近，接近于线性关系。当进一步增加时，增长变得缓慢。当为无穷大时，终止于折叠频率处。所以双线性变换法不会出现由于高频部分超过折叠频率而混叠到低频部分的现象。,双线性变换法的主要缺点就是与的非线性关系，会导致下列问题：（1）线性相位模拟滤波器经双线性变换后，得到的数字滤波器为非线性相位。（2）数字滤波器的幅频响应相对于模拟滤波器的幅频响应有畸变，使数字滤波器与模拟滤波器在响应与频率的对应关系上发生畸变。例如一个模拟微分器，其幅度与频率是直线关系，但通过双线性变换后，就不可能得到数字微分器,虽然双线性变换有这样的缺点，但它目前仍是使用得最普遍、最有效的一种设计工具。这是因为大多数滤波器都具有分段常数的频响特性，如低通、高通、带通和带阻等，它们在通带内要求逼近一个衰减为零的常数特性，在阻带部分要求逼近一个衰减为的常数特性，这种特性的滤波器通过双线性变换后，虽然频率发生了非线性变化，但其幅频特性仍保持分段常数的特性。,双线性变换法的频率变换是非线性变换，所存在频率轴的非线性畸变可以通过预畸来解决。例如，一个考尔型的模拟滤波器H(s)，双线性变换后，得到的H(z)在通带与阻带内都仍保持与原模拟滤波器相同的等起伏特性，只是通带截止频率、过渡带的边缘频率，以及起伏的峰点、谷点频率等临界频率点发生了非线性变化，即畸变。这种频率点的畸变可以通过预畸来加以校正。,预畸变：将模拟滤波器的临界频率事先加以畸变，然后通过双线性变换后，正好映射到所需要的频率上。利用关系式：,将所要设计的数字滤波器临界频率点i，变换成对应的模拟频率i，利用此i设计模拟滤波器，再通过双线性变换，即可得到所需的数字滤波器，其临界频率正是i，如下图所示。,双线性变换法的频率预畸变,双线性变换法克服了脉冲响应不变法存在的频谱混叠问题，其幅度逼近程度好，可以应用于高通和带阻等各种滤波器的设计。因为双线性变换法的s与z之间有比较简单的代数关系，所以滤波器设计的运算过程更加直接和简单，从模拟滤波器的传递函数和频率特性，可直接通过代数置换得到数字滤波器的传递函数和频率特性。,脉冲响应不变法与双线性变换法的比较和选择：双线性变换法的代数置换比脉冲响应不变法的部分分式分解便捷得多。因此，在IIR数字滤波器设计中，在一般情况下，采用双线性变换法较多。只有强调滤波器的时域瞬态响应时，采用脉冲响应不变法较好。,例4：采用双线性变换法设计数字滤波器H(z)，已知所对应的模拟低通滤波器的传递函数H(s)为,解：将传递函数H(s)分解为部分分式之和，然后进行“双线性”变量代换，即可得到H(z)。,例5：采用双线性变换法设计数字滤波器H(z)，已知所对应的模拟低通滤波器的传递函数H(s)为一阶惯性环节,设模拟低通滤波器在-3dB处的频率为p1=2000弧度/秒（即fp1=318.31Hz），并且设采样频率为fs=1500Hz（即采样间隔为1/1500s）。,解：p1=2000弧度/秒，fp1=p1/2=318.31Hz,频率响应之间的差异见上图。数字滤波器的滚降比模拟滤波器要陡，而且带宽也不同。这种误差是由于双线性变换的扭曲造成的。扭曲误差可以通过对-3dB频率的预扭曲来克服。,已知采样频率为fs=1500Hz，则数字滤波器的归一化截止角频率p1为,则模拟滤波器在-3dB处的预扭曲模拟频率p1为,采用预扭曲技术，得模拟滤波器的传递函数H(s)和数字滤波器的传递函数H(z)分别为,7.4FIR数字滤波器设计,可以证明，FIR数字滤波器具有严格线性相位的充要条件是其有限长的单位脉冲响应序列h(n)为偶对称，即h(n)=h(N-1-n)，即n=(N1)/2是h(n)的偶对称中心。,序列的偶对称概念,FIR与IIR数字滤波器比较，FIR数字滤波器的主要特点如下。FIR数字滤波器的优点：（1）容易获得严格的线性相位，避免被处理信号产生相位失真。这一特点在宽频带信号处理、阵列信号处理、数据传输等系统中非常重要。（2）可以得到多带幅频特性。（3）极点全部在原点（永远稳定），无稳定性问题。（4）任何一个非因果的有限长序列，总可以通过一定的延时，转变为因果序列，所以因果性总是满足。（5）无反馈运算，运算误差小。,FIR数字滤波器的缺点：（1）因为无极点，所以，如果要获得好的过渡带特性，需要以较高的阶数为代价。（2）无法利用模拟滤波器的设计结果，一般无解析设计公式，需要借助计算机辅助设计程序才能完成。,7.4.1FIR数字滤波器的设计原理,如果希望得到的数字滤波器的理想频率特性为Hd(ej)，那么FIR数字滤波器的设计就在于寻找一个传递函数去逼近Hd(ej)，其中h(n)为有限长序列。逼近方法或设计原理一般有两种：（1）时域窗口设计法（时域逼近），简称窗函数法。（2）频率采样法（频域逼近）。,FIR数字滤波器设计常用的MATLABFunction为：（1）Function:fir1Purpose:Designawindow-basedfiniteimpulseresponsefilterDescription:fir1implementstheclassicalmethodofwindowedlinear-phaseFIRdigitalfilterdesign.Itdesignsfiltersinstandardlowpass,highpass,bandpass,andbandstopconfigurations.Bydefaultthefilterisnormalizedsothatthemagnituderesponseofthefilteratthecenterfrequencyofthepassbandis0dB.Syntax:b=fir1(n,Wn)b=fir1(n,Wn,ftype)b=fir1(n,Wn,window)b=fir1(n,Wn,ftype,window)b=fir1(.,normalization),（2）Function:fir2Purpose:Designafrequencysampling-basedfiniteimpulseresponsefilterDescription:fir2designsfrequencysampling-baseddigitalFIRfilterswitharbitrarilyshapedfrequencyresponse.Syntax:b=fir2(n,f,m)b=fir2(n,f,m,window)b=fir2(n,f,m,npt)b=fir2(n,f,m,npt,window)b=fir2(n,f,m,npt,lap)b=fir2(n,f,m,npt,lap,window)有关fir1与fir2的具体使用方法参见：MATLABSignalProcessingToolbox,7.4.2窗函数法,时域窗口设计法，就是从有限长的单位脉冲响应序列h(n)着手，使h(n)逼近理想的单位脉冲响应序列hd(n)。而hd(n)可以从数字滤波器的理想频率特性Hd(ej)通过离散时间傅里叶变换(DTFT)的反变换(IDTFT)来获得：,回顾第2章的离散时间非周期信号的DTFT：,在一般情况下，数字滤波器的理想频率特性Hd(ej)是分段恒定的，即在边界频率处有间断点或突变点。所以，在这种情况下，所得到的理想单位脉冲响应序列hd(n)往往都是无限长序列，而且是非因果的。但是FIR数字滤波器的h(n)是有限长序列。现在的问题是，怎样用一个有限长序列h(n)去近似一个无限长序列hd(n)。最简单的办法是直接从hd(n)中截取一段来作为h(n)，即hd(n)的近似。这种截取可以形象地想象为h(n)是通过一个“时间窗口”所看到的一段hd(n)。因此，h(n)可以表示为hd(n)和一个“时间窗口函数序列w(n)”的乘积，即h(n)=hd(n)w(n)。,此处的“时间窗口函数序列w(n)”可以是矩形脉冲函数序列。为了改善滤波器的频率特性，窗函数还可以有其它的形式，相当于在矩形窗内对hd(n)进行了一定的加权处理。采用窗函数法设计FIR数字滤波器的过程：,窗函数的频率特性的主要参数：（1）主瓣宽度(mainlobewidth)：主瓣两边最近过零点的距离，与窗长有关。主瓣宽度决定了滤波器的过渡带宽度。（2）相对旁瓣水平(relativesidelobelevel)：最大旁瓣与主瓣之间的dB差别，与窗长无关，只与窗的类型有关。相对旁瓣水平决定了滤波器的波纹。窗长：窗函数的时域参数，指时间长度。窗的类型：窗函数的不同类型。,窗函数的形状及长度的选择很关键，一般希望窗函数满足两项要求：（1）窗谱主瓣尽可能地窄，以便能够获取较陡的过渡带。（2）尽量减少窗谱的最大旁瓣的相对幅度，也就是将能量尽量集中于主瓣，这样使得肩峰和波纹减小，就可以增大阻带的衰减。,常用的窗函数：（1）矩形窗(rectangularwindow)（2）汉宁窗(Hanningwindow)：升余弦窗（3）汉明窗(Hammingwindow)：改进的升余弦窗（4）布莱克曼窗(Blackmanwindow)：二阶升余弦窗,（1）矩形窗(rectangularwindow),（2）汉宁窗(Hanningwindow),（3）汉明窗(Hammingwindow),（4）布莱克曼窗(Blackmanwindow),四种窗函数的比较：窗函数的频谱N=51，A=20lg|W()/W(0)|,(1)RectangularWindow,(2)HanningWindow,四种窗函数的比较：序列及其频谱,(4)BlackmanWindow,(3)HammingWindow,四种窗函数的比较：序列及其频谱,FIR数字滤波器及窗函数的频率特性,说明：（1）窗函数的性能主要取决于它的两个参数，即主瓣宽度和相对旁瓣级。（2）相对旁瓣级是最大旁瓣与主瓣以dB为单位的幅度差值。（3）最大通带偏移和最小阻带值之间的距离近似等于窗的主瓣宽度。（4）为了保证从通带快速过渡到阻带，窗函数应该有一个非常小的主瓣。另一方面，为了减小通带和阻带波纹，旁瓣下的面积也要求非常小。遗憾的是，这两个要求是相互矛盾的。,常用窗函数的频率特性：,Windows(MATLABFunctions):barthannwin:ComputeamodifiedBartlett-Hannwindow.bartlett:ComputeaBartlettwindow.blackman:ComputeaBlackmanwindow.blackmanharris:Computeaminimum4-termBlackman-Harriswindow.bohmanwin:ComputeaBohmanwindow.chebwin:ComputeaChebyshevwindow.gausswin:ComputeaGaussianwindow.hamming:ComputeaHammingwindow.hann:ComputetheHann(Hanning)window.kaiser:ComputeaKaiserwindow.nuttallwin:ComputeaNuttall-definedminimum4-termBlackman-Harriswindow.rectwin:Computearectangularwindow.triang:Computeatriangularwindow.tukeywin:ComputeaTukey(taperedcosine)window.window:Windowfunctiongateway.,低通FIR数字滤波器的窗函数法设计步骤：（1）确定通带截止频率fc：fc=(所要求的通带边缘频率+阻带边缘频率)/2（2）计算通带截止频率fc所对应的数字频率c,并计算理想低通FIR数字滤波器的脉冲响应：,（3）选择合适的窗函数（尽可能满足阻带要求），并确定其长度N=2M+1。（4）对理想低通滤波器的脉冲响应加窗。（5）将所得的脉冲响应移位M以得到因果的滤波器hn：,Example1:b=0.4*sinc(0.4*(-25:25);H,w=freqz(b,1,512,2);s.xunits=rad/sample;s.yunits=squared;s.plot=mag;%Plotmagnitudeonly.freqzplot(H,w,s);title(TruncatedSincLowpassFIRFilter);,Example2:b=0.4*sinc(0.4*(-25:25);b=b.*hamming(51);H,w=freqz(b,1,512,2);s.xunits=rad/sample;s.yunits=squared;s.plot=mag;freqzplot(H,w,s);title(Hamming-WindowedTruncatedSincLPFIRFilter);,7.4.3频率采样法,在工程上，经常给定频域上的技术指标，所以采用频域设计方法更加直接。频率采样法的基本思想：使所设计的FIR数字滤波器的频率特性，在某些离散频率点处的值，准确地等于所需滤波器在这些频率点处的值。而在其它频率处的特性，则需要有较好的逼近。,7.4.4最优化设计法,前面介绍了FIR数字滤波器的两种逼近设计方法，即窗函数法（时域逼近法）和频率采样法（频域逼近法）。用这两种方法设计出的数字滤波器的频率特性，都是在不同意义上对给定理想频率特性Hd(ej)的逼近。对于逼近，就有一个逼近得“好”或“坏”的问题。对“好”或“坏”的恒量标准不同，也会得出不同的结论。前面的窗口法和频率采样法，都是先给出逼近方法和所需变量，然后再讨论其逼近特性。如果反过来，先要求在某种准则下设计滤波器各参数，以获取最优的结果，这就引出了最优化设计的概念。这种FIR数字滤波器的逼近设计方法就是最优化设计法（等波纹逼近）。最优化设计一般需要大量的计算，所以一般需要依靠计算机进行辅助设计。,Example1:Designa48th-orderFIRbandpassfilterwithpassband0.350.65.b=fir1(48,0.350.65);freqz(b,1,512);,Example2:Designa30th-orderlowpassfilterandoverplotthedesiredfrequencyresponsewiththeactualfrequencyresponse.f=00.60.61;m=1100;b=fir2(30,f,m);h,w=freqz(b,1,128);plot(f,m,w/pi,abs(h);grid;legend(Ideal,fir2Designed);title(ComparisonofFrequencyResponseMagnitudes);,7.5IIR与FIR数字滤波器的比较,数字滤波器类型的选择：IIR和FIR这两种数字滤波器究竟各自有什么特点？在实际运用时，应该怎样去选择？为此，有必要对这两种数字滤波器作一简单的比较。下面分别从性能、结构和设计工具上进行比较。,7.5.1从性能上进行比较,（1）从性能上来说，IIR滤波器传递函数的极点可位于单位圆内的任何地方，因此可用较低的阶数获得高的选择性，所用的存贮单元少，所以经济而效率高。但是这个高效率是以相位的非线性为代价的。选择性越好，则相位非线性越严重。（2）相反，FIR滤波器却可以得到严格的线性相位。然而由于FIR滤波器传递函数的极点固定在原点，所以只能用较高的阶数达到高的选择性。（3）对于同样的滤波器设计指标，FIR滤波器所要求的阶数可以比IIR滤波器高510倍，结果成本较高，信号延时也较大。（4）如果按相同的选择性和相同的线性要求来说，则IIR滤波器就必须加全通网络进行相位较正，同样要大增加滤波器的环节数和复杂性。,7.5.2从结构上进行比较,（1）IIR滤波器必须采用递归结构，极点位置必须在单位圆内，否则系统将不稳定。另外，在这种结构中，由于运算过程中对序列的舍入处理，这种有限字长效应有时会引入寄生振荡。（2）相反，FIR滤波器主要采用非递归结构，不论在理论上，还是在实际的有限精度运算中，都不存在稳定性问题，运算误差也较小。（3）此外，FIR滤波器可以采用快速付里叶变换算法，在相同阶数的条件下，运算速度可以快得多。,7.5.3从设计工具上进行比较,（1）一种广泛应用的IIR滤波器设计方法，是将一个模拟的原型传递函数转换为一个数字的传递函数。而FIR滤波器的设计，则是基于对指定幅度响应的直接逼近。（2）IIR滤波器可以借助于模拟滤波器的成果，因此一般都有有效的封闭形式的设计公式可供准确计算，计算工作量比较小，对计算工具的要求不高。（3）FIR滤波器设计则一般没有封闭形式的设计公式。窗口法虽然仅仅对窗口函数可以给出计算公式，但计算通带和阻带衰减等仍无显式表达式。一般FIR滤波器的设计只有计算程序可循，因此对计算工具要求较高。,7.5.4总结,（1）IIR滤波器虽然设计简单，但主要是用于设计具有片段常数特性的滤波器，如低通、高通、带通及带阻等，往往脱离不了模拟滤波器的格局。（2）而FIR滤波器则要灵活得多，尤其它能易于适应某些特殊的应用，如构成微分器或积分器。例如，由于某些原因要求三角形振幅响应或一些更复杂的幅频响应，因而有更大的适应性和更广阔的应用范围。（3）从上面的简单比较可以看到，IIR与FIR滤波器各有所长，所以在实际应用时应该从多方面考虑来加以选择。例如，从使用要求上来看，在对相位要求不敏感的场合，如语言通讯等，选用IIR较为合适，这样可以充分发挥其经济高效的特点。而对于图像信号处理、数据传输等以波形携带信息的系统，则对线性相位要求较高，如果有条件，采用FIR滤波器较好。当然，在实际应用中，还应考虑经济上的要求以及计算工具的条件等多方面的因素。,