33、数字滤波器结构及其实现技术解析

数字滤波器结构及其实现技术解析

1. 具有递减纹波的滤波器

在滤波器设计中,由于元件值误差会导致衰减出现偏差,因此需要在通带允许纹波 $A_{max}$ 中预留一部分来应对元件值误差。这就要求滤波器在合成时需有一定设计余量,即纹波要小于应用所需。根据相关公式,低频时偏差较小,越靠近通带边缘偏差越大。但在实际操作中,为简化合成过程,标准近似的设计余量会在通带内均匀分布,即便低频部分可能无法充分利用该余量。

为更好地利用允许的通带纹波,可让合成滤波器的反射函数 $|\rho (j\omega)|$ 以与 $\Delta A(\omega)$ 中其他因素增加相同的速率减小,从而使 $A(\omega) + \Delta A(\omega) \leq A_{max}$。这样通带纹波会向通带边缘衰减,对应的 LC 滤波器可以使用公差更大的元件实现,降低整体成本。同时,具有递减纹波的滤波器的群延迟比原始滤波器略小,还能减少热噪声,并且在相应的波数字滤波器中,选择滤波器系数的可接受范围会更大。

示例 :考虑一个七阶 Cauer 滤波器,参数为 $A_{max} = 0.177287$ dB,$\rho = 20\%$,$A_{min} = 60$ dB,$\omega_c = 1$ rad/s,$\omega_s = 1.5$ rad/s。“最小”滤波器阶数为 $N = 5.979$,将阶数增加到 $N = 7$ 后,误差容限可增加到 $\epsilon = 0.043$,这显著增加了电路元件的偏差空间,使得相应数字滤波器中的乘法器系数可以进行更粗略的量化。

2. 双电阻端接模拟滤波器的设计

为了补偿公差因子 $

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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