18、数字信号处理中的滤波器设计与多速率信号处理

数字信号处理中的滤波器设计与多速率信号处理

1. 无限脉冲响应(IIR)数字滤波器

1.1 滤波器设计与性能分析

在数字信号处理中,IIR 滤波器有着广泛的应用。不同架构的窄带 IIR 滤波器在资源使用和性能上存在差异,以下是几种架构的 HDL 综合结果:
| 架构 | Wrap | LEs | Mult. | Fmax (MHz) |
| — | — | — | — | — |
| Direct | - | 6279 | 128 | 29.96 |
| Direct | ✓ | 2474 | 128 | 46.99 |
| Parallel BiQuad | - | 1871 | 51 | 54.00 |
| Parallel BiQuad | ✓ | 624 | 51 | 87.69 |
| All - pass three - port LWDF | - | 1465 | 12 | 33.83 |
| All - pass three - port LWDF | ✓ | 764 | 12 | 55.97 |

从表中可以看出,不同架构在逻辑单元(LEs)、乘法器(Mult.)的使用以及最大工作频率(Fmax)上各有优劣。例如,使用 Wrap 的 Parallel BiQuad 架构在 LEs 和 Fmax 方面表现较好。

1.2 滤波器设计练习

1.2.1 不同类型滤波器设计

根据给定的滤波器规格(采样频率 2 kHz,通带 0 - 0.4 kHz,阻带 0.5 - 1 kHz,通带波纹 3 dB,阻带波纹 48 dB),可以

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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