Phase changing Allpass IIR Filter

Phase changing Allpass IIR Filter


 

The following Matlab function generates allpass coefficients for an IIR filter.  In this design, the magnitude response is unchanged but the phase response is very different.  This code only supports 1st order or 2nd order variants.

1st order allpass filters shift the phase by 180 degrees, while the 2nd order shifts the phase by 360 degrees.  The "center frequency" of Fc defines where the phase response should be halfway to the max shift.

 

For example,

If order=2 and Fc = 2000Hz, there would be a 180deg shift at 2kHz

If order=1 and Fc = 5000Hz, there would be a 90deg shift at 5kHz

 
function  [b,a ] = allpass (order, Fc, Fs, Q )
% Returns allpass filter coefficients.
% Currently only 1st and 2nd orders are supported.
%
% Usage: [b,a] = ALLPASS(N, FC, FS, Q);
%
%        N is the order of the allpass
%        FC is the frequency a the 90deg phase shift point
%        FS is the sampling rate
%        Q is quality factor describing the slope of phase shift
%
% Author: sparafucile17 01/07/2004

if (order >  2 )
     error ( 'Only 1st and 2nd orders are supported' );
end

%Bilinear transform
g =  tan ( pi* (Fc/Fs ) );

if (order ==  2 )
    d  =  1/Q;
    K  =  1/ ( 1 + d*g + g^ 2 );
    b0 =  ( 1 - g*d + g^ 2 ) * K;
    b1 =  2 *  (g^ 2 -  1 ) * K;
    b2 =  1;
    a1 = b1;
    a2 = b0;
else
    b0 =  (g- 1 )/ (g+ 1 );
    b1 =  1;
    b2 =  0;
    a1 = b0;
    a2 =  0;
end

b =  [b0 b1 b2 ];
a =  [ 1  a1 a2 ];
 
### IIR 自适应滤波器基于全通系统的估计 IIR(无限冲激响应)自适应滤波器是一种重要的信号处理工具,在许多领域中得到了广泛应用,例如回声消除、噪声抑制以及系统辨识等。当提到基于全通系统估计的 IIR 自适应滤波器时,其核心思想在于利用全通滤波器来近似未知系统的特性[^1]。 #### 全通系统的特点 全通滤波器具有恒定增益频率响应,这意味着它不会改变输入信号的能量分布,而仅会引入相位延迟。这种性质使得全通滤波器非常适合用于建模某些类型的动态系统行为。通过调整参数,可以使其逼近目标系统的传递函数[^2]。 #### 实现方法概述 一种常见的实现方式是采用最小均方误差准则下的梯度下降算法更新系数向量 w(n),其中 n 表示当前时间步数。具体而言: - 定义代价函数 J(w)=E[e^2 (n)] ,这里 e(n) 是误差信号; - 利用 LMS 或 RLS 类型的学习规则迭代优化权重矢量直至收敛; 以下是伪代码形式表示该过程的一个简化版本: ```python def update_weights(x, d, mu, w_prev): y = np.dot(w_prev.T, x) # 计算输出预测值y[n] error = d - y # 得到瞬时误差e[n]=d[n]-y[n] gradJ = -error * x # 梯度计算∇J=-2*e*x≈-e*x(忽略常数因子) delta_w = -mu * gradJ # 权重增量Δw=η*∇J new_weight_vector = w_prev + delta_w return new_weight_vector ``` 此段脚本展示了如何依据输入样本 `x` 和期望响应 `d` 调整权值数组 `w_prev` 的基本逻辑框架[^3]。 #### 数学模型描述 设 H(z)为目标线性时不变(LTI)LTI 系统传输函数,则可将其分解成如下结构: \[H_{AP}(z)\cdot G(z)+D(z),\quad |G|=constant,\angle D=\pi/2+\phi_H \] 在这里 \(H_{AP}\)(z)代表待估测得全通部分;G(z)为幅度修正项;\(\phi_H\)则对应原始相角偏移量[^4]. 综上所述,构建一个有效的基于全通系统估计策略对于设计高性能IIR自适应回路至关重要. ---
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