irr 镜像频率抑制比

IRR镜像频率抑制比是指在通信系统中使用的滤波器性能指标之一，用来评估滤波器对于带有镜像频率的输入信号的抑制能力。

在通信系统中，由于各种原因（如非线性元件引起的非线性失真等），信号的镜像频率可能会出现。镜像频率是指在频谱中与信号所在频率相对称的频率。而IRR镜像频率抑制比是用来衡量滤波器对于镜像频率信号的抑制程度。

IRR镜像频率抑制比通常以单位dB来表示，数值越大表示滤波器对镜像频率信号的抑制能力越强。一般情况下，我们希望IRR镜像频率抑制比越高越好，因为这意味着滤波器能够更好地抑制镜像频率信号，减少非线性失真以及降低对系统性能的影响。

IRR镜像频率抑制比的计算通常是通过测量信号在滤波器输入端和输出端的功率来实现的。具体的计算方式根据滤波器的特性和设计参数而有所不同。一般来说，要获得较高的IRR镜像频率抑制比，我们需要设计滤波器具有较窄的带宽以及陡峭的滚降特性。

总之，IRR镜像频率抑制比是评估滤波器抑制镜像频率信号能力的重要指标，对于保证通信系统中信号的传输质量至关重要。

相关问题

镜像抑制比计算matlab

### 如何在 MATLAB 中计算镜像抑制比

镜像抑制比（Image Rejection Ratio, IRR）是衡量接收机或混频器性能的重要指标之一。为了评估这一特性，在MATLAB中可以通过模拟信号处理过程来实现IRR的测量。

假设有一个理想情况下应该被完全消除但在实际系统中存在的镜像频率分量，通过比较所需信号强度与其对应的镜像信号之间的功率差异即可得到镜像抑制比。具体操作如下：

#### 创建测试信号
首先创建一个包含目标载波及其镜像成分在内的复合正弦波作为输入信号源[^2]。

Fs = 8000;                    % Sampling frequency (Hz)
t = 0:1/Fs:1-(1/Fs);          % Time vector
f_carrier = 300;              % Carrier frequency of desired signal (Hz)
f_image = Fs-f_carrier;       % Image frequency due to aliasing effect (Hz)

% Desired and image signals with different amplitudes representing the suppression level
desired_signal = cos(2*pi*f_carrier*t);
image_signal = 0.1 * sin(2*pi*f_image*t);

input_signal = desired_signal + image_signal;

#### 应用低通滤波器去除高频部分并绘制原始信号图
接着应用适当的低通滤波器以移除高于奈奎斯特频率的部分，并展示未经任何额外处理之前的时域表示形式。

[b,a] = butter(6,F_carrier/(Fs/2));   % Design a low-pass Butterworth filter
filtered_signal = filtfilt(b,a,input_signal);

figure;
subplot(2,1,1),plot(t, input_signal),title('Input Signal');
subplot(2,1,2),plot(t, filtered_signal),title('Filtered Input Signal');

#### 计算镜像抑制比
最后一步就是量化这两个特定频率处的能量差值从而得出最终的结果。这里采用的是基于FFT变换后求取对应位置幅值的方式来进行近似估计[^1]。

NFFT = length(input_signal);           % Length of FFT
Y = fftshift(abs(fft(filtered_signal,NFFT)));     % Compute two-sided spectrum estimates
F = (-NFFT/2:NFFT/2-1)*(Fs/NFFT);      % Frequency axis

% Find indices corresponding to carrier and its mirrored counterpart within [-Fs/2,+Fs/2]
idx_carrier = find(F==f_carrier | F==-f_carrier);
idx_image = find(F==(Fs-f_carrier) | F==-(Fs-f_carrier));

% Calculate power ratio between main lobe at f_carrier vs side lobes around it caused by imperfect filtering
power_ratio_db = 10*log10((mean(Y(idx_carrier).^2)) ./ mean(Y(idx_image).^2));
disp(['Mirror Suppression Level:', num2str(power_ratio_db),' dB']);

上述代码展示了如何构建含有镜像干扰项的数据序列并通过简单的线性相位LPF加以初步净化；之后借助快速傅里叶转换技术定位到关心区域内的峰值高度变化情况进而推导出所期望获得的镜像抑制效果数值表达式。