Расчет и исследование нч-фильтров.

      Комментарии к записи Расчет и исследование нч-фильтров. отключены

ФНЧ1

1)коэффициенты фильтра рассчитываются по формулам:

Таким образом, коэффициент ak (k=0,…,N) зависит от отношения частоты среза к частоте дискретизации. Поэтому при расчетах удобно использовать относительную частоту среза:

;.

2)Рассчитаем коэффициенты фильтрав соответствии с вариантом задания:

,;

,.

3)уравнение фильтра:

4)аналитическое выражение частотной характеристики фильтра:

С помощью программы Matlab вычислить коэффициенты нерекурсивного фильтра нижних частот. Сопоставить (в табличной форме) расчетные и вычисленные с помощью программы Matlab коэффициенты фильтра, построить графики импульсного отклика, АЧХ и ФЧХ фильтра.

Рисунок 1 – расчет коэффициентов фильтра с помощью Matlab

Рисунок 2 – амплитудно- и фазово-частотная характеристики фильтра

Рисунок 3 – импульсная характеристика фильтра

Рисунок 4 – структурная схема фильтра

Приведем в таблице коэффициенты фильтра расчетные и вычисленные в Matlab.

Таблица 1 — Коэффициенты фильтра

Коэффициенты фильтра Расчётные Вычисленные
а0 0.166 0.166
а1 0.159 0.159
а2 0.137 0.137
а3 0.106 0.106
а4 0.069 0.068
а5 0.032 0.0318
а6 0.00019

ФНЧ2:

1)коэффициенты фильтра:

а0=0,24, а1=0,224, а2=0,158, а3=0,075, а4=0, а5=-0,045, а6=-0,052

2)уравнение фильтра:

Аналитическое выражение частотной характеристики фильтра:

С помощью программы Matlab вычислить коэффициенты нерекурсивного фильтра нижних частот. Сопоставить (в табличной форме) расчетные и вычисленные с помощью программы Matlab коэффициенты фильтра, построить графики импульсного отклика, АЧХ и ФЧХ фильтра.

Рисунок 5 – расчет коэффициентов фильтра с помощью Matlab

Рисунок 6 – амплитудно- и фазово-частотная характеристики фильтра

Рисунок 7 – импульсная характеристика фильтра

Рисунок 8 – структурная схема фильтра

Приведем в таблице коэффициенты фильтра расчетные и вычисленные в Matlab.

Таблица 2 — Коэффициенты фильтра

Коэффициенты фильтра Расчётные Вычисленные в Matlab
а0 0,24 0,24
а1 0,224 0,224
а2 0,158 0,158
а3 0,075 0,075
а4
а5 -0,043 -0,043
а6 -0,052 -0,052

По результатам расчета ФНЧ1 и ФНЧ2 рассчитать (без компьютера) коэффициенты полосового фильтра с частотами среза f c1 и fc2 (f c1fc2).

За основу берется ФНЧ с частотой среза wв, которая соответствует верхней частоте среза искомого ПФ. Из спектра этого ФНЧ вычитается спектр другого ФНЧ с меньшей (нижней) частотой среза wн. В результате останется спектр полосового фильтра с зоной прозрачности (пропускания) между wн и wв. Искомые коэффициенты ПФ рассчитываются по формуле:

ак,ПФ = ак,ФНЧ(в) — ак,ФНЧ(н)

С помощью программы Matlab произвести расчет коэффициентов этого же полосового цифрового фильтра и построить графики его импульсной и частотной характеристик. Сопоставить (в табличной форме) расчетные и вычисленные с помощью программы Matlab коэффициенты полосового фильтра

Рисунок 9 – расчет коэффициентов фильтра с помощью Matlab

Рисунок 10 – амплитудно- и фазово-частотная характеристики фильтра

Рисунок 11 – импульсная характеристика фильтра

Рисунок 12 – структурная схема фильтра

Приведем в таблице коэффициенты фильтра расчетные и вычисленные в Matlab.

Таблица 3 — Коэффициенты фильтра

Коэффициенты фильтра расчётные Вычисленные в Matlab
а0 0,82 0,82
а1 0,066 0,066
а2 0,02 0,02
а3 -0,03 -0,03
а4 -0,068 -0,068
а5 -0,075 -0,075
а6 -0,053 -0,053

Синтезировать входной сигнал в виде аддитивной смеси гармонического сигнала с шумом. Частота гармонического сигнала, амплитуда A=1, длительность. Шум – с нормальным распределением, нулевым средним значением и единичным стандартным отклонением. Произвести фильтрацию смеси сигнала с шумом, рассчитанным полосовым фильтром. Построить графики фильтруемой смеси и результата фильтрации.

Рисунок 13 – Simulink-модель фильтрации смеси сигнала с шумом

Рисунок 14 – отфильтрованный сигнал

Сгенерировать и профильтровать (рассчитанным полосовым фильтром) сигнал в виде последовательности знакоположительных прямоугольных импульсов амплитудой A=1, длительностью, следующих с частотой. Относительная длительность импульсов. Построить графики фильтруемой смеси и результата фильтрации.

Рисунок 15 – Simulink-модель фильтрации сигнала с шумом

Рисунок 16 – отфильтрованный сигнал

Ответы на контрольные вопросы

1. Нерекурсивный цифровой фильтра — это фильтр, который не имеет обратной связи.

2. Отличительной особенностью НЦФ является зависимость выходного сигнала y(n) только от входных сигналов в настоящий момент времени x(n) и предыдущие моменты x(n-k).

3. Его характеризует число задержек.

4. Тем, что выходной сигнал в момент времени n можно вычислить только тогда, когда станут известными “будущие” входные отсчеты. Это означает необходимость задержки выходного сигнала фильтра относительно входного.

5. Последовательность отсчетов, соответствующих весовым коэффициентам фильтра ak , конечна, поэтому НЦФ имеет конечный импульсный отклик и называется фильтром с конечной импульсной характеристикой (КИХ-фильтром или FIR (finite impulse response filtre) фильтром).

6. Относительная частота среза — это отношение верхней частоты (частоты среза) спектра аналогового сигнала к частота дискретизации сигнала, выраженное в радианах.

7.Всечастотный фильтр (ВФ) – это фильтр, который пропускает без ослабления все частоты.

Вывод

В результате проведения работы были синтезированы и рассчитаны рекурсивные и нерекурсивные фильтры низких частот. В результате работы, рассчитанные вручную коэффициенты совпадают с полученными с помощью компьютера. Дискретное преобразование Фурье, используемое во всех непараметрических методах спектрального оценивания, подразумевает периодическое продолжение анализируемого фрагмента сигнала. При этом на стыках фрагментов могут возникать скачки, приводящие к появлению боковых лепестков значительного уровня в спектральной области. Для ослабления этого эффекта сигнал перед выполнением ДПФ умножают на спадающую от центра к краям весовую функцию (окно). В результате величина скачков на стыках сегментов уменьшается, меньше становится и уровень нежелательных боковых лепестков спектра — платой за это является некоторое расширение спектральных пиков. Помимо спектрального анализа весовые функции применяются при синтезе нерекурсивных фильтров путем обратного преобразования Фурье желаемой частотной характеристики. В этом случае они позволяют увеличить подавление сигнала в полосе задерживания фильтра за счет некоторого расширения полосы пропускания.

Статьи к прочтению:

Лекция 66. Фильтр низкой частоты


Похожие статьи: