数字IIR滤波器设计与MATLAB实现方法

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0 下载量 179 浏览量 更新于2024-10-07 收藏 4KB ZIP 举报
资源摘要信息:"IIR数字滤波器" IIR数字滤波器是一种线性时间不变的数字滤波器,其中“IIR”代表无限脉冲响应(Infinite Impulse Response)。在数字信号处理领域,IIR滤波器被广泛应用以处理各种信号。IIR滤波器的工作原理是基于差分方程,它可以根据过去的输入值和输出值来计算当前的输出。这与有限脉冲响应(FIR)滤波器不同,后者仅依赖于过去的输入值。IIR滤波器具有较低的计算复杂度和较小的相位失真特性,但通常会引入非线性相位响应,这在某些应用场合中可能是一个缺点。 IIR滤波器设计的关键步骤包括确定滤波器的规格(如通带、阻带频率以及通带和阻带的波纹)、选择适当的滤波器结构(如直接型、级联型或并联型)、计算滤波器系数以及使用特定算法实现滤波器设计。在实际应用中,IIR滤波器设计可以使用多种方法,其中冲激响应不变法和双线性变换法是两种常用的设计方法。 冲激响应不变法是一种将模拟滤波器转换为数字滤波器的方法,其基本思想是让数字滤波器的冲激响应与模拟滤波器的冲激响应相同。然而,这种方法可能会导致混叠现象,因此在使用之前需要对模拟滤波器的频率特性进行预畸变。 双线性变换法是一种避免混叠现象的方法,它通过将模拟滤波器的s平面映射到数字滤波器的z平面来实现。该方法将s平面的虚轴映射到z平面的单位圆上,从而确保数字滤波器的稳定性和无混叠性。双线性变换法的优点在于它简单且易于实现,但需要注意的是,它会导致频率的非线性失真,即频率畸变。 在MATLAB中,可以使用内置函数和工具箱来设计和分析IIR滤波器。例如,使用MATLAB的滤波器设计和分析工具箱(Filter Design and Analysis Tool, FDATool)可以方便地创建、编辑和分析滤波器设计。此外,MATLAB提供了专门设计IIR滤波器的函数,如`butter`、`cheby1`、`cheby2`、`ellip`等,这些函数分别对应于不同类型的IIR滤波器(如巴特沃斯、切比雪夫和椭圆滤波器)。 IIR滤波器的设计涉及到多个参数的调整,如滤波器的阶数、截止频率等,这些参数的选择将直接影响滤波器性能。在设计时还需要考虑滤波器在实际应用中的稳定性和计算复杂度,以确保滤波器能够有效地应用于实时信号处理系统中。 通过使用MATLAB进行IIR滤波器设计,工程师和研究人员可以快速实现复杂的数字信号处理任务,无需深入了解底层的数学和算法细节。这为数字滤波器的应用提供了极大的便利,并有助于缩短产品开发周期和提高设计效率。

请详细解释下这段代码Rect<float> Framer::ComputeActiveCropRegion(int frame_number) { const float min_crop_size = 1.0f / options_.max_zoom_ratio; const float new_x_crop_size = std::clamp(region_of_interest_.width * options_.target_crop_to_roi_ratio, min_crop_size, 1.0f); const float new_y_crop_size = std::clamp(region_of_interest_.height * options_.target_crop_to_roi_ratio, min_crop_size, 1.0f); // We expand the raw crop region to match the desired output aspect ratio. const float target_aspect_ratio = static_cast<float>(options_.input_size.height) / static_cast<float>(options_.input_size.width) * static_cast<float>(options_.target_aspect_ratio_x) / static_cast<float>(options_.target_aspect_ratio_y); Rect<float> new_crop; if (new_x_crop_size <= new_y_crop_size * target_aspect_ratio) { new_crop.width = std::min(new_y_crop_size * target_aspect_ratio, 1.0f); new_crop.height = new_crop.width / target_aspect_ratio; } else { new_crop.height = std::min(new_x_crop_size / target_aspect_ratio, 1.0f); new_crop.width = new_crop.height * target_aspect_ratio; } const float roi_x_mid = region_of_interest_.left + (region_of_interest_.width / 2); const float roi_y_mid = region_of_interest_.top + (region_of_interest_.height / 2); new_crop.left = std::clamp(roi_x_mid - (new_crop.width / 2), 0.0f, 1.0f - new_crop.width); new_crop.top = std::clamp(roi_y_mid - (new_crop.height / 2), 0.0f, 1.0f - new_crop.height); const float normalized_crop_strength = std::powf(options_.crop_filter_strength, ElapsedTimeMs(timestamp_) / kUnitTimeSlice); active_crop_region_.left = IirFilter(active_crop_region_.left, new_crop.left, normalized_crop_strength); active_crop_region_.top = IirFilter(active_crop_region_.top, new_crop.top, normalized_crop_strength); active_crop_region_.width = IirFilter( active_crop_region_.width, new_crop.width, normalized_crop_strength); active_crop_region_.height = IirFilter( active_crop_region_.height, new_crop.height, normalized_crop_strength); timestamp_ = base::TimeTicks::Now(); if (VLOG_IS_ON(2)) { DVLOGFID(2, frame_number) << "region_of_interest=" << region_of_interest_; DVLOGFID(2, frame_number) << "new_crop_region=" << new_crop; DVLOGFID(2, frame_number) << "active_crop_region=" << active_crop_region_; } return active_crop_region_; }

2023-06-09 上传