Студопедия

КАТЕГОРИИ:


Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748)

Применение цифровых фильтров




Фильтрацию данных наблюдений можно осуществлять с целью сглаживания процесса, выделения составляющих в отдельных частотных диапазонах и исследования их свойств. На рис. 11 показано действие высокочастотного и низкочастотного фильтров на процесс, состоящий из суммы гармонического колебания и высокочастотного шума. Высокочастотный фильтр пропускает обладающий высокой частотой шум, а низкочастотный - выделяет сглаженное гармоническое колебание.

Общее соотношение между процессами x(t) на входе и y(t) на выходе линейного фильтра дается интегралом свертки:

где h(t) - весовая функция фильтра, которая определяется как реакция системы в некоторый момент t на единичную импульсную функцию, поданную на вход системы в момент t-t. Его частотная характеристика представляет собой преобразование Фурье функции h(t):

При построении цифрового фильтра в противоположность аналоговому случаю нет необходимости вводить условие физической осуществимости. Иначе говоря, не нужно требовать, чтобы весовая функция h(t) была равна нулю при t<0,поскольку данные могут быть накоплены в ЦВМ и в нужный момент поданы на фильтр для фильтрации их в обратном порядке.

Примеры идеальных амплитудных частотных характеристик |H(¦)| низкочастотного, высокочастотного и полосового фильтров показаны на рис. 12. Частотные характеристики рассматривае­мых ниже цифровых фильтров, которыми аппроксимируются идеальные фильтры, изображены на рис. 12. Такие фильтры легко программируются, причем в программе достаточно указать лишь некоторые простые их параметры, в частности, частоту среза ¦ 0 и требуемую скорость затухания частотной характеристики.

Рис. 11. Пример фильтрации низких и высоких частот.

а - исходная реализация; б - реализация после фильтрации высоких частот; в - реализация после фильтрации низких частот.

Рис. 12. Амплитудные частотные характеристики идеальных фильтров а - низкочастотный фильтр, б - высокочастотный фильтр, в – полосовой фильтр Рис. 13. Амплитудные частотные характеристики цифровых фильтров. а - низкочастотный фильтр, б - высокочастотный фильтр, в – полосовой фильтр



Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2015-05-09; Просмотров: 1185; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы!


Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет



studopedia.su - Студопедия (2013 - 2024) год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! Последнее добавление




Генерация страницы за: 0.007 сек.