Análise e projeto dos filtros notch fir e iir

Video: Matlab: DSP - Filter design (PDS - Projeto de filtros digitais)

Opçãos uma e b são os filtros notch FIR e IIR fixos, respectivamente. A simplicidade desses filtros é um grande atrativo. Mas quão bem eles funcionam? Caracterizar os filtros no domínio da freqüência é um bom ponto de partida para esta avaliação.

Video: Projeto de Filtros FIR (Parte 1)

Um sinal sinusoidal do formulário

Video: Filtros IIR

não vai passar por esses filtros em estado estacionário.

A figura a seguir fornece resposta de magnitude em dB contra ciladas dos filtros notch FIR e IIR, quando a frequência f_Eu = 1000 Hz e f_s = 8000 Hz. Para o IIR, entalhe r é intensificada acima de 0,8, 0,9, e 0,95. Na Figura c, uma cascata de dois filtros de entalhe IIR tendo r = 0,95 é feita para fi = 1000 e 600 Hz.

Aqui estão as entradas de linha de comando ipython para criar a cascata IIR:

Dentro [659]: BIIR95, aIIR95 = ssd.fir_iir_notch (1000,8000,0.95) Em [664]: BIIR95_600, aIIR95_600 = ssd.fir_iir_notch (600,8000,0.95) Em [665]: BIIR_cas, aIIR_cas = ssd.cascade_filters (bIIR95, aIIR95, bIIR95_600, aIIR95_600) Em [666]: F, HIIR_cas = signal.freqz (bIIR_cas, aIIR_cas, 1024)

tons SNOI serão bloqueados se

está definido corretamente. Quais são os componentes espectrais do SOI também são removidos? Infelizmente, algumas informações SOI está perdido, mas você quer minimizar a perda dentro da razão. O entalhe FIR, embora simples de implementar, remove demasiada informação do SOI. Então jogue este filtro de uma análise mais aprofundada.

Video: Filtros Digitais FIR: Por que fase linear?

Indo com o entalhe IIR vale a pena o esforço extra para obter a remoção precisão essencialmente apenas o SNOI. Você tem que aceitar que, se o SOI tem componentes de frequência nas freqüências SNOI, eles também serão removidos pelos filtros FIR e IIR.

O filtro adaptável vem com muitos parâmetros para brincar. Para este estudo, o comprimento do filtro é M = 64 e μ = 0,005.