Документация

Частотная характеристика фильтра скользящего среднего значения и КИХ-фильтра

Сравните частотную характеристику фильтра скользящего среднего значения с тем из обычного КИХ-фильтра. Установите коэффициенты обычного КИХ-фильтра как последовательность масштабированных 1's. Масштабный коэффициент равняется 1 / | filterLength |.

Создайте dsp.FIRFilter Система object™ и набор ее коэффициенты к 1/40. Чтобы вычислить скользящее среднее значение, создайте dsp.MovingAverage Системный объект с раздвижным окном длины 40, чтобы вычислить скользящее среднее значение. Оба фильтра имеют те же коэффициенты. Вход является Гауссовым белым шумом со средним значением 0 и стандартным отклонением 1.

filter = dsp.FIRFilter('Numerator',ones(1,40)/40);
mvgAvg = dsp.MovingAverage(40);
input = randn(1024,1);
filterOutput = filter(input);
mvgAvgOutput = mvgAvg(input);

Визуализируйте частотную характеристику обоих фильтров при помощи fvtool.

hfvt = fvtool(filterOutput,1,mvgAvgOutput,1);
legend(hfvt,'FIR Filter','Moving Average Filter');

Частотные характеристики соответствуют точно, который доказывает, что фильтр скользящего среднего значения является особым случаем КИХ-фильтра.

Для сравнения просмотрите частотную характеристику фильтра без шума.

fvtool(filter);

Сравните частотную характеристику фильтра на тот из идеального фильтра. Вы видите, что основной лепесток в полосе пропускания не является плоским, и пульсации в полосе задерживания не ограничиваются. Частотная характеристика фильтра скользящего среднего значения не совпадает с частотной характеристикой идеального фильтра.

Чтобы понять идеальный КИХ-фильтр, измените коэффициенты фильтра в вектор, который не является последовательностью масштабированной 1 с. Частотная характеристика фильтра изменяется и имеет тенденцию придвигаться поближе к идеальному ответу фильтра.

Спроектируйте коэффициенты фильтра на основе предопределенных спецификаций фильтра. Например, спроектируйте equiripple КИХ-фильтр с нормированной частотой среза 0,1, неравномерностью в полосе пропускания 0,5 и затуханием в полосе задерживания 40 дБ. Используйте fdesign.lowpass задавать спецификации фильтра и design метод, чтобы спроектировать фильтр.

FIReq = fdesign.lowpass('N,Fc,Ap,Ast',40,0.1,0.5,40);
filterCoeff = design(FIReq,'equiripple','SystemObject',true);
fvtool(filterCoeff)

Ответ фильтра в полосе пропускания является почти плоским (похожий на идеальный ответ), и полоса задерживания ограничила equiripples.