8、有限脉冲响应(FIR)滤波器的特殊类型及应用

有限脉冲响应(FIR)滤波器的特殊类型及应用

1. 引言

有限脉冲响应(FIR)滤波器具有广泛的速度、频率选择性和功能能力,在各种应用中都有发现。大多数基线 FIR 设计要求可以使用基线窗口、最小均方(LMS)或等波纹 FIR 来满足。但在某些情况下,这些标准设计实践可能会导致过于复杂的结果或表现出其他不良属性。此时,特殊的 FIR 形式有时可以用来克服传统 FIR 设计的缺点。

2. 移动平均(MA)FIR 滤波器

2.1 基本原理

移动平均(MA)FIR 滤波器是一类重要的无乘法器 FIR 滤波器。在时域中,N 阶 MA 滤波器的输出是 N 个连续样本的平均值。其传递函数为:
[H_{MA}(z)=\frac{1}{N}\sum_{m = 0}^{N - 1}z^{-m}=\frac{1 - z^{-N}}{N(1 - z^{-1})}]
N 阶 MA FIR 滤波器通过 N - 1 个移位寄存器和一个累加器实现。累加器的动态范围要求可以根据滤波器的最坏情况增益来指定,MA FIR 滤波器的最坏情况增益 (G_{MA} = 1)。

2.2 零极点分布

MA FIR 滤波器的零点由分子多项式的根确定,即 (z^N - 1 = 0),零点为 (z = e^{j\frac{2\pi i}{N}}, i\in[0, N - 1])。这些零点均匀分布在单位圆上,其中一个零点位于 (z = 1),与分母定义的极点位置重合,在 (z = 1) 处实现了精确的零极点抵消。剩余的零点定义了频率响应零点的位置,MA FIR 滤波器的幅度频率响应明显是低通的,具有 (\frac{\sin(x)}{x}) 的

【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与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,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与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与效率,为后续的电能治理与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的实现过程与特征提取步骤,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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