实验三 双线性变换法设计 IIR 数字滤波器 的实验结论和感想

时间: 2023-06-15 14:05:45 浏览: 35
双线性变换法是一种常用的 IIR 数字滤波器设计方法,通过将模拟滤波器的传递函数进行双线性变换,得到数字滤波器的传递函数,从而实现数字滤波器的设计。在本次实验中,我们通过 MATLAB 工具箱中的函数设计了一个低通 IIR 数字滤波器。 在实验过程中,我们发现双线性变换法设计数字滤波器的步骤相对简单,且设计出的数字滤波器具有较好的抗混叠性能和相位响应。但同时,由于数字滤波器的设计需要考虑多种因素,如滤波器类型、截止频率、阶数等,因此在具体设计时需要仔细思考和调试,以达到较好的滤波效果。 总的来说,双线性变换法是一种有效的数字滤波器设计方法,可以应用于多种信号处理领域。在今后的工程实践中,我们将继续探索和应用这种方法,以提高数字信号处理的效率和精度。
相关问题

双线性变换法设计IIR数字滤波器原理

双线性变换法是一种基于模拟滤波器设计原理的数字滤波器设计方法。其基本原理是将模拟滤波器的传递函数通过双线性变换映射到数字滤波器的传递函数上,从而实现数字滤波器的设计。 具体来说,双线性变换将模拟滤波器的传递函数H(s)变换为数字滤波器的传递函数H(z),其中H(s)表示模拟滤波器的传递函数,H(z)表示数字滤波器的传递函数。变换公式为: H(z) = H(s)|s=(2/T)*((1-z^-1)/(1+z^-1)) 其中,T为采样周期。 双线性变换的本质是将s平面映射到z平面上,从而将模拟滤波器的传递函数转换为数字滤波器的传递函数。这个过程中,模拟滤波器的无穷远点(s=∞)被映射到z平面的z=-1处,因此,数字滤波器的通带截止频率和阻带截止频率一般是不等于模拟滤波器的截止频率的。 双线性变换法设计IIR数字滤波器的基本思路是:首先根据所需的滤波器类型和规格参数,计算模拟滤波器的传递函数H(s),然后通过双线性变换将H(s)变换为数字滤波器的传递函数H(z),最后将H(z)分解为二阶段IIR数字滤波器,计算滤波器的系数,实现为直接I型或者直接II型结构。这样就可以实现IIR数字滤波器的设计。 总之,双线性变换法设计IIR数字滤波器的原理是将模拟滤波器的传递函数通过双线性变换映射到数字滤波器的传递函数上,实现数字滤波器的设计。

双线性变换法设计IIR数字滤波器步骤

设计IIR数字滤波器的双线性变换法步骤如下: 1. 根据所需的滤波器类型和规格参数,计算模拟滤波器的传递函数H(s)。 2. 对传递函数H(s)进行双线性变换,得到数字滤波器的传递函数H(z)。双线性变换公式为: H(z) = H(s)|s=(2/T)*((1-z^-1)/(1+z^-1)) 其中,T为采样周期。 3. 将H(z)分解为二阶段的IIR数字滤波器,每个二阶段IIR数字滤波器的传递函数为: H(z) = (b0 + b1*z^-1 + b2*z^-2)/(1 + a1*z^-1 + a2*z^-2) 4. 根据分解后的二阶段IIR数字滤波器的传递函数,计算滤波器的系数b0、b1、b2、a1和a2。 5. 将每个二阶段IIR数字滤波器实现为直接I型或者直接II型结构。 6. 对于需要级联的IIR数字滤波器,将每个二阶段IIR数字滤波器级联起来。 7. 对于需要并联的IIR数字滤波器,将每个二阶段IIR数字滤波器并联起来。 8. 对于需要加权和的IIR数字滤波器,将每个二阶段IIR数字滤波器的输出加权求和。 这些是设计IIR数字滤波器的双线性变换法的基本步骤。

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以下是使用双线性变换法设计IIR数字滤波器的C++代码示例: c++ #include <iostream> #include <cmath> using namespace std; const double pi = 3.14159265358979323846; // 双线性变换函数 void bilinear_transform(double b[], double a[], double num[], double den[], double fs, double fc, int order) { double wc = 2 * pi * fc / fs; double wcp = tan(wc / 2); double a1 = 2 * fs - 2 * wcp; double a2 = 2 * fs + 2 * wcp; double b0 = 0, b1 = 0, b2 = 0, a0 = 0, a1z = 0, a2z = 0; if (order == 1) { b0 = b[0] / a[0]; b1 = b[1] / a[0]; a0 = 1; a1z = a1 / a[0]; a2z = a2 / a[0]; } else if (order == 2) { b0 = b[0] / a[0]; b1 = b[1] / a[0]; b2 = b[2] / a[0]; a0 = 1; a1z = (a1 + sqrt(a1 * a1 - 4 * a2)) / 2 / a[0]; a2z = (a1 - sqrt(a1 * a1 - 4 * a2)) / 2 / a[0]; } num[0] = b0; num[1] = b1 * a1z; num[2] = b2 * a2z; den[0] = a0; den[1] = -a1z; den[2] = -a2z; } int main() { double fs = 44100; // 采样率 double fc = 1000; // 截止频率 int order = 2; // 滤波器阶数 double b[] = {1, 0, 0}; // 分子系数 double a[] = {1, 0.1, 1}; // 分母系数 double num[3], den[3]; // 双线性变换后的系数 bilinear_transform(b, a, num, den, fs, fc, order); cout << "双线性变换后的系数:" << endl; cout << "b[0] = " << num[0] << endl; cout << "b[1] = " << num[1] << endl; cout << "b[2] = " << num[2] << endl; cout << "a[0] = " << den[0] << endl; cout << "a[1] = " << den[1] << endl; cout << "a[2] = " << den[2] << endl; return 0; } 在这个例子中,我们使用了双线性变换来将模拟滤波器的系数转换为数字滤波器的系数。fs 和 fc 分别表示采样率和截止频率,order 表示滤波器的阶数,b 和 a 数组分别表示模拟滤波器的分子系数和分母系数。num 和 den 数组则表示双线性变换后的数字滤波器的分子系数和分母系数。 在函数 bilinear_transform 中,我们首先计算了截止频率的模拟角频率 wc 和双线性变换的参数 wcp,然后根据公式计算了双线性变换的系数。最后,将计算得到的系数存储到 num 和 den 数组中,并输出结果。 需要注意的是,在实际应用中,我们需要根据具体的滤波器类型和设计要求选择合适的阶数、截止频率和系数。同时,由于双线性变换会引入数字滤波器的频率响应失真和幅度响应非线性等问题,因此需要进行进一步的优化和校准。
以下是使用双线性变换法设计IIR数字滤波器的MATLAB代码示例: matlab fs = 44100; % 采样率 fc = 1000; % 截止频率 order = 2; % 滤波器阶数 b = [1, 0, 0]; % 分子系数 a = [1, 0.1, 1]; % 分母系数 % 双线性变换函数 [bz, az] = bilinear(b, a, fs, fc); disp('双线性变换后的系数:'); disp(['b[0]: ', num2str(bz(1))]); disp(['b[1]: ', num2str(bz(2))]); disp(['b[2]: ', num2str(bz(3))]); disp(['a[0]: ', num2str(az(1))]); disp(['a[1]: ', num2str(az(2))]); disp(['a[2]: ', num2str(az(3))]); % 双线性变换函数 function [bz, az] = bilinear(b, a, fs, fc) wc = 2 * pi * fc / fs; wcp = tan(wc / 2); a1 = 2 * fs - 2 * wcp; a2 = 2 * fs + 2 * wcp; if length(a) == 3 a0 = 1; a1z = (a1 + sqrt(a1^2 - 4 * a(3))) / 2 / a(1); a2z = (a1 - sqrt(a1^2 - 4 * a(3))) / 2 / a(1); az = [a0, -a1z, -a2z]; elseif length(a) == 2 a0 = 1; a1z = a1 / a(1); a2z = a2 / a(1); az = [a0, -a1z, -a2z]; end bz = b / a(1) * [1, a1z, a2z]; end 在这个例子中,我们同样使用了双线性变换来将模拟滤波器的系数转换为数字滤波器的系数。fs 和 fc 分别表示采样率和截止频率,order 表示滤波器的阶数,b 和 a 数组分别表示模拟滤波器的分子系数和分母系数。 在函数 bilinear 中,我们首先计算了截止频率的模拟角频率 wc 和双线性变换的参数 wcp,然后根据公式计算了双线性变换的系数。最后,将计算得到的系数存储到 bz 和 az 数组中,并输出结果。 需要注意的是,在实际应用中,我们需要根据具体的滤波器类型和设计要求选择合适的阶数、截止频率和系数。同时,由于双线性变换会引入数字滤波器的频率响应失真和幅度响应非线性等问题,因此需要进行进一步的优化和校准。
双线性变换法是一种数字滤波器设计方法,它可以将模拟滤波器转换为数字滤波器,并且可以保留滤波器的各种特性。下面是使用双线性变换法设计IIR数字滤波器的步骤及Matlab实现方法: 1. 确定模拟滤波器的传递函数H(s),并根据要求选择截止频率和滤波器类型(低通、高通、带通或带阻)。 2. 根据预设的采样频率fs,计算数字滤波器的截止频率ωc(单位为弧度/秒): ωc = 2πfc/fs 其中,fc为模拟滤波器的截止频率。 3. 将s替换为双线性变换的函数: s = 2fs * (z - 1) / (z + 1) 4. 将H(s)中的s替换为上一步的函数,得到数字滤波器的传递函数H(z)。 5. 对H(z)进行因式分解,得到数字滤波器的差分方程。 6. 根据数字滤波器的差分方程,使用Matlab进行程序实现。 下面是Matlab实现代码: % 设计IIR数字滤波器 % 模拟滤波器为低通Butterworth滤波器,截止频率为1000Hz % 采样频率为5000Hz % 计算数字滤波器的截止频率 fc = 1000; % 模拟滤波器的截止频率 fs = 5000; % 采样频率 wc = 2*pi*fc/fs; % 数字滤波器的截止频率 % 计算双线性变换系数 s = tf('s'); z = tf('z'); Hs = 1/(s^2 + 1.414*s + 1); Hz = 1/(1 + 1.414*(z^-1) + (z^-2)); Hd = c2d(Hs, 1/fs, 'zoh'); [num, den] = tfdata(Hd, 'v'); [b, a] = bilinear(num, den, fs); freqz(b, a, 512, fs); 运行程序后,可以得到数字滤波器的频率响应曲线,用于评估滤波器的性能和效果。
双线性法是一种将连续时间的系统转化为离散时间系统的方法,常用于设计IIR滤波器。其基本思想是将连续时间系统中的微分方程转化为差分方程,从而实现离散时间系统的设计。 具体而言,对于一个一阶的差分方程: y[n] - a1 y[n-1] = b0 x[n] 其中,y[n] 和 x[n] 分别表示输出和输入的离散时间信号,a1 和 b0 分别为系统的系数。我们可以将其转换为一个连续时间系统的微分方程: dy(t)/dt + a1 y(t) = b0 x(t) 然后,我们可以对该微分方程进行拉普拉斯变换,得到系统的传递函数: H(s) = b0 / (s + a1) 接着,我们可以通过双线性变换将传递函数 H(s) 转换为离散时间系统的传递函数 H(z),即: H(z) = b0 / (1 - a1 z^-1) 这样,我们就得到了一个使用双线性法设计的一阶IIR滤波器。 对于更高阶的IIR滤波器,我们可以将其拆分成多个一阶滤波器的级联形式。首先,我们将连续时间系统的微分方程转换为差分方程: y[n] - a1 y[n-1] - a2 y[n-2] - ... - ak y[n-k] = b0 x[n] + b1 x[n-1] + ... + bq x[n-q] 然后,我们可以对每个一阶滤波器都进行双线性变换,得到离散时间系统的传递函数。最终,我们将这些一阶滤波器级联起来,就得到了一个使用双线性法设计的高阶IIR滤波器。 需要注意的是,在使用双线性法设计IIR滤波器时,需要进行预留增益的处理,以避免频率响应的失真。具体而言,我们可以将传递函数 H(s) 和 H(z) 都乘以一个预留增益 K,使得在截止频率处的增益为原始截止频率处的增益。
用双线性变换法设计原型低通为巴特沃斯型的IIR数字带阻滤波器的步骤通常分为以下几步: 1. 确定带阻滤波器的通带和阻带:根据信号处理的要求和特点,确定数字带阻滤波器的通带和阻带的频率范围。 2. 计算模拟滤波器的参数:根据通带和阻带的截止频率,以及通带最大衰减和阻带最小衰减等参数,计算出原型低通巴特沃斯滤波器的阶数和截止频率。 3. 计算原型低通滤波器的系数:使用Butterworth滤波器函数butter计算出原型低通巴特沃斯滤波器的系数。 4. 对模拟滤波器进行双线性变换:使用双线性变换函数bilinear对模拟滤波器进行变换,得到数字带阻滤波器的系数。 5. 实现数字带阻滤波器:将数字带阻滤波器的系数转换为差分方程或直接形式,实现数字带阻滤波器。 6. 检验数字带阻滤波器的设计效果:使用freqz函数绘制数字带阻滤波器的幅频响应曲线,检验数字带阻滤波器的设计效果。 总的来说,通过双线性变换法设计原型低通为巴特沃斯型的IIR数字带阻滤波器,需要首先确定滤波器的通带和阻带的频率范围,然后计算模拟滤波器的阶数和截止频率,利用Butterworth滤波器函数计算出原型低通巴特沃斯滤波器的系数,再使用双线性变换函数对模拟滤波器进行变换得到数字带阻滤波器系数,最后实现数字带阻滤波器并检验其设计效果。
设计 IIR 数字滤波器的过程中,我觉得最重要的是对滤波器的性能指标和设计方法有充分的理解。下面是我在设计过程中的一些收获和建议: 1. 了解滤波器性能指标:在设计 IIR 数字滤波器之前,首先要了解滤波器的性能指标,如通带、阻带、截止频率等。只有对这些指标有充分的了解,才能根据实际需求选择合适的滤波器类型和设计方法。 2. 选择合适的滤波器类型:常见的 IIR 数字滤波器类型包括 Butterworth、Chebyshev、Elliptic 等。每种类型有其独特的特点和适用范围,需要根据实际需求选择合适的滤波器类型。 3. 选择合适的设计方法:常见的 IIR 数字滤波器设计方法包括模拟滤波器变换法、频率抽样法、窗函数法等。不同的设计方法有其独特的优缺点,需要根据实际需求选择合适的设计方法。 4. 注意滤波器稳定性:IIR 数字滤波器的设计需要注意其稳定性,即滤波器的输出在有限时间内是否收敛。一般情况下,滤波器的极点应该在单位圆内,否则滤波器可能会不稳定。 5. 理论与实际结合:在设计 IIR 数字滤波器时,需要将理论和实际相结合。理论上的设计只是一个起点,需要通过实际测试和调试来验证设计的正确性并进行优化。 总的来说,设计 IIR 数字滤波器需要深入了解滤波器的性能指标和设计方法,并将理论和实际相结合,才能得到满足实际需求的滤波器设计。

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