yulewalk

Рекурсивное создание цифровых фильтров

Синтаксис

[b,a] = yulewalk(n,f,m)

Описание

yulewalk проектирует рекурсивные БИХ-цифровые фильтры с помощью подгонки наименьших квадратов к заданной частотной характеристике.

[b,a] = yulewalk(n,f,m) возвращает векторы-строки, b и a, содержа n+1 коэффициенты порядка n БИХ фильтруют, чьи характеристики величины частоты приблизительно совпадают с данными в векторах f и m:

  • f вектор точек частоты, заданных в области значений между 0 и 1, где 1 соответствует половине демонстрационной частоты (частота Найквиста). Первая точка f должен быть 0 и последняя точка 1. Все промежуточные точки должны быть в увеличивающемся порядке. Дублирующиеся точки частоты позволены, соответствуя шагам в частотной характеристике.

  • m вектор, содержащий желаемый ответ величины в точках, заданных в f.

  • f и m должна быть та же длина.

  • plot(f,m) отображает форму фильтра.

Выходные коэффициенты фильтра упорядочены в убывающих степенях z.

B(z)A(z)=b(1)+b(2)z1++b(n+1)zna(1)+a(2)z1++a(n+1)zn

При определении частотной характеристики избегайте чрезмерно резких переходов от полосы пропускания до полосы задерживания. Вы, возможно, должны экспериментировать с наклоном области перехода, чтобы получить лучшее создание фильтра.

Примеры

свернуть все

Спроектируйте 8-й порядок фильтр lowpass с нормированной частотой среза 0.6. Постройте его частотную характеристику и наложите ответ соответствующего идеального фильтра.

f = [0 0.6 0.6 1];
m = [1 1 0 0];
[b,a] = yulewalk(8,f,m);
[h,w] = freqz(b,a,128);

plot(w/pi,abs(h),f,m,'--')
xlabel 'Radian frequency (\omega/\pi)', ylabel Magnitude
legend('Yule-Walker','Ideal'), legend boxoff

Алгоритмы

yulewalk выполняет, наименьшие квадраты помещаются во временной интервал. Это вычисляет коэффициенты знаменателя с помощью, изменил уравнения Уокера Рождества, с коэффициентами корреляции, вычисленными обратным преобразованием Фурье заданной частотной характеристики. Вычислить числитель, yulewalk берет следующие шаги:

  1. Вычисляет соответствие полинома числителя аддитивному разложению частотной характеристики степени.

  2. Оценивает полную частотную характеристику, соответствующую полиному числителя и полиному знаменателя.

  3. Использует спектральный метод факторизации, чтобы получить импульсную характеристику фильтра.

  4. Получает полином числителя подгонкой наименьших квадратов к этой импульсной характеристике.

Ссылки

[1] Фридлендер, B. и Боуз Порэт. “Модифицированный метод Юла-Уокера Спектральной Оценки ARMA”. IEEE® Transactions на Космических Электронных системах. Издание AES-20, Номер 2, 1984, стр 158–173.

Расширенные возможности

Смотрите также

| | | | | | |

Представлено до R2006a

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте