数字滤波器在DSP开发中的应用

数字信号处理（DSP）是一种通过对数字信号进行算法处理来实现信号分析、滤波、压缩等操作的技术。在DSP开发中，数字滤波器是一种关键的组件，用于去除信号中的噪声、滤波频率等应用。本文将介绍数字滤波器的基本原理，并提供相应的源代码示例。

数字滤波器的基本原理是通过对输入信号进行离散化处理，然后应用滤波算法来改变信号的频率响应。常见的数字滤波器类型包括无限脉冲响应（IIR）和有限脉冲响应（FIR）滤波器。在本文中，我们将重点介绍IIR数字滤波器。

IIR数字滤波器是一种递归滤波器，它的输出不仅依赖于当前输入样本，还依赖于先前的输出样本。IIR滤波器的传递函数通常可以表示为有理函数的形式，如下所示：

H(z) = (b0 + b1z^(-1) + b2z^(-2) + … + bmz^(-m)) / (1 + a1z^(-1) + a2z^(-2) + … + anz^(-n))

其中，b0, b1, …, bm是前向系数，a1, a2, …, an是反馈系数，m和n分别表示前向和反馈系数的阶数。通过调整这些系数，可以实现不同的滤波效果。

在以下的示例中，我们将使用Python语言来实现一个简单的IIR数字滤波器。我们将使用scipy库提供的signal模块来进行滤波器设计和信号处理。

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