DSP数字滤波器基本结构与开发

DSP数字滤波器：结构与开发详解

最新推荐文章于 2025-04-05 16:36:22 发布

IfllUnity

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文章标签：算法人工智能机器学习 dsp开发

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本文深入探讨了数字信号处理中的数字滤波器，包括FIR和IIR滤波器的基本结构，详细阐述了滤波器设计、系数计算及Python实现示例，旨在帮助读者理解滤波器在去噪、滤波和频率选择中的应用。

数字信号处理（Digital Signal Processing，简称DSP）中的数字滤波器是一种重要的工具，用于在数字信号中去除噪声、滤波和频率选择等应用。本文将介绍数字滤波器的基本结构和开发，并提供相应的源代码示例。

数字滤波器的基本结构包括输入信号、滤波器系数、滤波器内部状态和输出信号。常见的数字滤波器结构包括有限冲激响应（FIR）滤波器和无限冲激响应（IIR）滤波器。

1.1 有限冲激响应滤波器（FIR）

有限冲激响应滤波器是一种线性时不变系统，其输出仅取决于当前和过去的输入样本，无依赖于未来的输入样本。FIR滤波器的输出可以通过以下公式计算：

y[n] = b[0]*x[n] + b[1]*x[n-1] + b[2]*x[n-2] + ... + b[M]*x[n-M]

其中，y[n]表示输出信号，x[n]表示输入信号，b[0]到b[M]表示滤波器的系数，M为滤波器的阶数。

1.2 无限冲激响应滤波器（IIR）

无限冲激响应滤波器是一种具有反馈环路的滤波器结构，其输出不仅依赖于当前和过去的输入样本，还依赖于当前和过去的输出样本。IIR滤波器的输出可以通过以下公式计算：

y[n] = b[0]*x[n] + b[1]*x[n-1] + b[2]*x[n-2] + ... + b[M]*x[n-M] - a[1]*y[n-1] - a[2]*y[n-2] - ... - a[N]*y[n-N]

其中，y[n]表示输出信号，x[n]表示输入信号，b[0]到b[M]和a[1]到a[N]表示滤波器

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