数字滤波器设计——脉冲响应不变法与双线性变换法

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本文介绍了数字滤波器设计中的两种方法——脉冲响应不变法和双线性变换法,包括基本原理和Matlab实现。通过示例代码展示了如何使用这两种方法设计低通滤波器,并分析了幅频响应。

数字滤波器设计——脉冲响应不变法与双线性变换法

数字滤波器设计是数字信号处理中的重要内容之一,为了实现数字滤波器的设计,我们可以使用脉冲响应不变法和双线性变换法。下面将简要介绍这两种方法的基本原理,并附上Matlab源代码。

  1. 脉冲响应不变法

脉冲响应不变法是一种常见的数字滤波器设计方法,其基本思路是将模拟滤波器的脉冲响应直接映射到数字滤波器的单位脉冲响应上。具体而言,假设我们有一个模拟滤波器的传递函数H(s),其单位脉冲响应为h(t),那么我们可以通过以下公式来计算数字滤波器的单位脉冲响应:

h[n] = h(t)|t=nT

其中T为采样周期。在得到h[n]后,我们就可以直接将其作为数字滤波器的单位脉冲响应,从而实现数字滤波器的设计。

下面给出使用脉冲响应不变法设计低通滤波器的示例代码:

% 设计模拟低通滤波器
fc = 1000; % 截止频率
fs = 8000; % 采样频率
Wn = fc/(fs/2);
[b,a] = butter(4,Wn,‘low’);
% 求传递函数
[z,p,k] = butter(4,Wn,‘low’, ‘s’);
[num,den] = zp2tf(z,p,k);
sys = tf(num, den);
% 脉冲响应不变法
Ts = 1/fs;
[h,t] = impz(b,a);
n = length(h);
% 频率响应
[H,f] = freqz(b,a,n,fs);
figure;
subplot(2,1,1);
plot(t,h);
tit

脉冲响应变变换法是一种在数字滤波器设计中常用的方法。它主要用于将模拟滤波器转换为数字滤波器。 从原理上来说,脉冲响应变变换法基于系统的脉冲响应特性。系统的脉冲响应是指线性时变(LTI)系统对单位脉冲信号(Dirac Delta 函数)的响应,通过它可以推导出系统对任意输入信号的响应 [^1]。在脉冲响应变变换法里,其核心思想是让数字滤波器的单位脉冲响应序列 $h(n)$ 模仿模拟滤波器的单位冲激响应 $h_a(t)$,也就是使 $h(n)$ 等于 $h_a(t)$ 的等间隔采样值,即 $h(n)=h_a(nT)$,其中 $T$ 为采样周期。 在设计流程方面,首先根据待设计数字滤波器的幅频响应,转换为模拟滤波器的幅频响应,然后找到一个连续系统滤波器的频率响应 $H(j\Omega)$ 满足待设计数字滤波器的幅频响应,进而找到满足该幅频响应的连续系统的系统函数 $H(s)$,最后根据推导得到的 $H(s)$ $H(z)$ 的转换表达式,得到 $H(z)$,即离散系统的系统函数 [^3]。 过,脉冲响应变变换法也存在一定的局限性。由于采用等间隔采样,会产生频谱的周期延拓,可能导致频谱混叠现象,使得数字滤波器的频率响应模拟滤波器的频率响应存在一定偏差,特别是在高频段。 ### 代码示例 以下是一个简单的 Python 示例,展示如何使用 `scipy` 库实现脉冲响应变变换法设计数字滤波器: ```python import numpy as np from scipy import signal import matplotlib.pyplot as plt # 模拟滤波器参数 b_a = [1] # 模拟滤波器分子系数 a_a = [1, 1] # 模拟滤波器分母系数 T = 0.1 # 采样周期 # 脉冲响应变变换 b_d, a_d = signal.cont2discrete((b_a, a_a), T, method='impulse') # 频率响应 w, h = signal.freqz(b_d, a_d) # 绘制频率响应 plt.plot(w / np.pi, np.abs(h)) plt.title('Digital Filter Frequency Response (Impulse Invariant)') plt.xlabel('Normalized Frequency (×π rad/sample)') plt.ylabel('Magnitude') plt.grid() plt.show() ```
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