微信小程序用Echarts绘制FIR/IIR滤波器性能曲线

在本文档中，主要探讨了微信小程序中使用Echarts获取数据并生成折线图的设计指标，以及与数字信号处理中的FIR（有限 impulse response）和IIR（infinite impulse response）滤波器相关的概念。首先，作者明确了滤波器分类的基本原理，指出FIR滤波器的特点是其单位冲击响应为有限区间数列，而IIR滤波器则相反，具有无限的单位冲击响应。 在程序实现部分，文章详细解释了FIR和IIR滤波器的区别。FIR滤波器通过线性差分方程描述，其输入输出关系仅依赖于当前时刻的输入值，没有反馈，因此单位冲击响应是有限的。反之，IIR滤波器包含反馈，使得输出不仅依赖于当前输入，还依赖于过去的历史值，导致单位冲击响应是无限的。为了展示这一原理，作者提供了一个C语言实现的FIR滤波器函数`Real_Time_FIR_Filter`，该函数使用了输入数据和预先定义的滤波器系数来计算输出。 值得注意的是，文档也提到了程序的执行结果和频率响应，但这部分内容缺失具体数值，可能是通过GCC编译并通过测试。对于实际应用中的微信小程序，可能是在实时的数据流中使用Echarts绘制折线图，展示滤波后的数据变化趋势。 在IIR滤波器的设计部分，虽然没有给出具体的实现代码，但可以推测这部分内容涉及如何间接设计IIR滤波器，包括确定递归系数（a_k），以及如何处理系统的稳定性问题。对于IIR滤波器的直接设计，通常涉及到更复杂的计算，如巴特沃斯、切比雪夫等设计方法，这些会在实际编程中采用特定的库函数或算法来完成。 本文档结合了理论知识和编程实践，旨在帮助读者理解数字信号处理中FIR和IIR滤波器的区别，以及如何在微信小程序中利用Echarts生成图表来可视化滤波效果。对于希望深入了解数字信号处理并在实际项目中运用Echarts的开发者来说，这是一份宝贵的参考材料。