Рекурсивное создание цифровых фильтров
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,mag2db(abs(h))) yl = ylim; hold on plot(f(2:3),yl,'--') xlabel('\omega/\pi') ylabel('Magnitude') grid
Увеличьте затухание в полосе задерживания путем определения более широкой полосы перехода.
f = [0 0.55 0.6 0.65 1]; m = [1 1 0.5 0 0]; [b,a] = yulewalk(8,f,m); h = freqz(b,a,128); hold on plot(w/pi,mag2db(abs(h))) hold off ylim(yl)
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.
yulewalk проектирует рекурсивные БИХ-цифровые фильтры с помощью подгонки наименьших квадратов к заданной частотной характеристике. Функция выполняет подгонку во временном интервале.
Вычислить коэффициенты знаменателя, yulewalk использование изменило уравнения Уокера Рождества с коэффициентами корреляции, вычисленными обратным преобразованием Фурье заданной частотной характеристики.
Вычислить числитель, yulewalk выполняет эти шаги:
Вычислите соответствие полинома числителя аддитивному разложению частотной характеристики степени.
Оцените полную частотную характеристику, соответствующую полиному числителя и полиному знаменателя.
Используйте спектральный метод факторизации, чтобы получить импульсную характеристику фильтра.
Получите полином числителя подгонкой наименьших квадратов к этой импульсной характеристике.
[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.
