dsp.DCBlocker

Блокируйте компонент DC (смещение) от входного сигнала

Описание

dsp.DCBlocker Система object™ удаляет смещение DC из каждого канала (столбец) входного сигнала. Операция запускается в зависимости от времени, чтобы постоянно оценить и удалить смещение DC.

Блокировать компонент DC входного сигнала:

Создайте dsp.DCBlocker объект и набор его свойства.
Вызовите объект с аргументами, как будто это была функция.

Чтобы узнать больше, как Системные объекты работают, смотрите то, Что Системные объекты?.

Создание

Синтаксис

dcblker = dsp.DCBlocker

dcblker = dsp.DCBlocker(Name,Value)

Описание

пример

dcblker = dsp.DCBlocker создает Системный объект блокировщика DC, dcblker, блокировать компонент DC от каждого канала (столбец) входного сигнала.

пример

dcblker = dsp.DCBlocker(Name,Value) создает Системный объект блокировщика DC, dcblker, с каждым заданным набором свойств к заданному значению. Заключите каждое имя свойства в одинарные кавычки.

Пример: dcblker = dsp.DCBlocker ('Алгоритм', 'КИХ')

Свойства

развернуть все

Если в противном случае не обозначено, свойства являются ненастраиваемыми, что означает, что вы не можете изменить их значения после вызова объекта. Объекты блокируют, когда вы вызываете их, и release функция разблокировала их.

Если свойство является настраиваемым, можно изменить его значение в любое время.

Для получения дополнительной информации об изменении значений свойств смотрите Разработку системы в MATLAB Используя Системные объекты.

`Algorithm` — Алгоритм для оценки DC возмещен
`'IIR'` (значение по умолчанию) | `'FIR'` | `'CIC'` | `'Subtract mean'`

Алгоритм для оценки DC возместил в виде одного из следующего:

'IIR' – Объект использует рекурсивную оценку на основе узкого, lowpass эллиптический фильтр. Наборы свойств Порядка порядок фильтра и наборы свойств NormalizedBandwidth его пропускная способность. Этот алгоритм обычно использует меньше памяти, чем КИХ-алгоритм и более эффективен.
'FIR' – Объект использует нерекурсивную оценку скользящего среднего значения на основе конечного числа прошлых входных выборок. Наборы свойств Длины количество выборок. КИХ-фильтр имеет линейный фазовый отклик и не вызывает искажения фазы к сигналу. БИХ-фильтр требует меньшей памяти и более эффективен, чтобы реализовать.
'CIC' – Объект использует CIC decimator с фактором децимации 1, чья дифференциальная задержка вычисляется с помощью свойства NormalizedBandwidth. Это использует два раздела, чтобы гарантировать, что первое затухание бокового лепестка на по крайней мере 25 дБ ниже основного лепестка фильтра. Этот алгоритм требует входных параметров фиксированной точки и может использоваться для генерации HDL-кода.
'Subtract mean' – Объект вычисляет средние значения столбцов входной матрицы и вычитает средние значения из входа. Этот метод не сохраняет состояние между входными параметрами.

Можно визуализировать БИХ, КИХ и ответы CIC при помощи fvtool функция.

`NormalizedBandwidth` — Нормированная пропускная способность БИХ lowpass или CIC-фильтра
0.001 (значение по умолчанию) | действительный скаляр, больше, чем 0 и меньше чем 1

Нормированная пропускная способность БИХ или CIC-фильтра в виде действительного скаляра, больше, чем 0 или меньше, чем 1. Нормированная пропускная способность используется, чтобы оценить компонент DC входного сигнала.

Зависимости

Это свойство применяется только, когда вы устанавливаете свойство Algorithm на 'IIR' или 'CIC'.

`Order` — Порядок БИХ lowpass эллиптический фильтр
6 (значение по умолчанию) | целое число, больше, чем 3

Порядок БИХ lowpass эллиптический фильтр, который используется, чтобы оценить уровень DC в виде целого числа, больше, чем 3.

Зависимости

Это свойство применяется только, когда вы устанавливаете свойство Algorithm на 'IIR'.

`Length` — Количество прошлых входных выборок используется в КИХ-алгоритме
50 (значение по умолчанию) | положительное целое число

Количество прошлых входных выборок, используемых в КИХ-алгоритме, чтобы оценить рабочее среднее значение в виде положительного целого числа.

Зависимости

Это свойство применяется только, когда вы устанавливаете свойство Algorithm на 'FIR'.

Использование

Синтаксис

dcblkerOut = dcblker(input)

Описание

пример

dcblkerOut = dcblker(input) удаляет компонент DC из каждого канала (столбец) входа и возвращает выходной параметр.

Входные параметры

развернуть все

`input` — Входной сигнал
вектор | матрица | N-D массив

Ввод данных к блокировщику DC возражает в виде вектора, матрицы или N-D массив.

Пример: t = (0:0.001:100)'; x = sin (30*pi*t) + 1;

Типы данных: single | double | int8 | int16 | int32 | fi
Поддержка комплексного числа: Да

Выходные аргументы

развернуть все

`dcblkerOut` — Сигнал с удаленным компонентом DC
вектор | матрица | N-D массив

Сигнал с удаленным компонентом DC, возвратился как вектор, матрица, или N-D array.The выходные размерности совпадает с входными размерностями.

Типы данных: single | double | int8 | int16 | int32 | fi
Поддержка комплексного числа: Да

Функции объекта

Чтобы использовать объектную функцию, задайте Системный объект как первый входной параметр. Например, чтобы выпустить системные ресурсы Системного объекта под названием obj, используйте этот синтаксис:

release(obj)

развернуть все

Визуализация, характерная для DSP System Toolbox

fvtool Визуализируйте частотную характеристику фильтров DSP

Характерный для всех системных объектов

`step`	Запустите алгоритм Системного объекта
`release`	Высвободите средства и позвольте изменения в значениях свойств Системного объекта и введите характеристики
`reset`	Сбросьте внутренние состояния Системного объекта

Примеры

свернуть все

Удалите компонент DC и отобразите результаты

Скрипт Open Live Script

Примечание: Если вы используете R2016a или ранее, заменяете каждый вызов объекта с эквивалентным синтаксисом шага. Например, obj (x) становится шагом (obj, x).

Удалите компонент DC входного сигнала с помощью БИХ, КИХ, и вычтите средние алгоритмы оценки.

Создайте сигнал, состоявший из тона на 15 Гц, тона на 25 Гц и смещения DC.

t = (0:0.001:100)';
x = sin(30*pi*t) + 0.33*cos(50*pi*t) + 1;

Создайте три объекта блокировщика DC для трех алгоритмов оценки.

dc1 = dsp.DCBlocker('Algorithm','IIR','Order', 6);
dc2 = dsp.DCBlocker('Algorithm','FIR','Length', 100);
dc3 = dsp.DCBlocker('Algorithm','Subtract mean');

В течение каждой секунды времени передайте входной сигнал через блокировщики DC. Путем реализации блокировщиков DC с 1 вторым шагом можно наблюдать различия во времени сходимости.

for idx = 1 : 100
    range = (1:1000) + 1000*(idx-1);
    y1 = dc1(x(range));          % IIR estimate
    y2 = dc2(x(range));          % FIR estimate
    y3 = dc3(x(range));          % Subtract mean
end

Постройте входные и выходные данные для трех блокировщиков DC в течение первой секунды времени и покажите среднее значение для каждого сигнала. Средние значения для трех типов алгоритма показывают что FIR и Subtract mean алгоритмы сходятся более быстро.

plot(t(1:1000),x(1:1000), ...
    t(1:1000),y1, ...
    t(1:1000),y2, ...
    t(1:1000),y3);
xlabel('Time (sec)')
ylabel('Amplitude')
legend(sprintf('Input DC:%.3f',mean(x)), ...
    sprintf('IIR DC:%.3f',mean(y1)), ...
    sprintf('FIR DC:%.3f',mean(y2)), ...
    sprintf('Subtract mean DC:%.3f',mean(y3)));

Figure contains an axes. The axes contains 4 objects of type line. These objects represent Input DC:1.000, IIR DC:0.011, FIR DC:-0.000, Subtract mean DC:-0.000.

Частотная характеристика до и после блокировщика DC

Открыть скрипт

Сравните спектр входного сигнала со смещением DC к спектру того же сигнала после применения блокировщика DC. Позвольте блокировщику DC использовать FIR алгоритм оценки.

Создайте входной сигнал, состоявший из трех тонов, и это имеет смещение DC 1. Установите частоту дискретизации на 1 кГц и установите длительность сигнала на 100 секунд.

fs = 1000;
t = (0:1/fs:100)';
x = sin(30*pi*t) + 0.67*sin(40*pi*t) + 0.33*sin(50*pi*t) + 1;

Создайте объект блокировщика DC, который использует КИХ-алгоритм, чтобы оценить смещение DC.

dcblker = dsp.DCBlocker('Algorithm','FIR','Length',100);

Создайте спектр анализатор с набором блоков питания к dBW и частотный диапазон [-30 30] отобразить частотную характеристику входного сигнала. Используя clone функционируйте, создайте второй спектр анализатор, чтобы отобразить ответ выхода. Затем используйте Title свойство спектра анализаторы, чтобы пометить их.

hsa = dsp.SpectrumAnalyzer('SampleRate',fs, ...
    'PowerUnits','dBW','FrequencySpan','Start and stop frequencies',...
    'StartFrequency',-30,'StopFrequency',30,'YLimits',[-200 20],...
    'Title','Signal Spectrum');

hsb = clone(hsa);
hsb.Title = 'Signal Spectrum After DC Blocker';

Передайте входной сигнал, x, через блокировщик DC, чтобы сгенерировать выходной сигнал, y.

y = dcblker(x);

Используйте первый спектр анализатор, чтобы отобразить характеристики частоты входного сигнала. Тоны в 15, 20, и 25 Гц, и компонент DC, ясно отображаются.

hsa(x)

Используйте второй спектр анализатор, чтобы отобразить характеристики частоты выходного сигнала. Компонент DC был удален.

hsb(y)

Алгоритмы

развернуть все

Блокировщик DC вычитает компонент DC из входного сигнала. Можно оценить компонент DC при помощи БИХ, КИХ, CIC, или вычесть средний алгоритм.

БИХ

Передайте входной сигнал через БИХ lowpass эллиптический фильтр.

Эллиптический БИХ-фильтр имеет неравномерность в полосе пропускания 0,1 дБ и затухание в полосе задерживания 60 дБ. Вы задаете нормированную пропускную способность и порядка фильтра.

КИХ

Передайте входной сигнал через КИХ-фильтр, который использует нерекурсивное скользящее среднее значение от конечного числа прошлых входных выборок.

КИХ-коэффициенты фильтра даны как ones(1,Length)/Length, где вы задаете Length. КИХ-структура фильтра является прямой формой I транспонированная структура.

CIC

Передайте входной сигнал через CIC-фильтр. Поскольку CIC-фильтр усиливает сигнал, усиление фильтра оценено и вычтено из оценки DC.

Каскадный интегрально-гребенчатый (CIC) фильтр состоит из двух пар расчески интегратора. Эти пары помогают гарантировать, что пик первого бокового лепестка ответа фильтра ослабляется по крайней мере на 25 дБ относительно пика основного лепестка. Нормированная пропускная способность на 3 дБ используется, чтобы вычислить дифференциальную задержку. Задержка используется, чтобы определить усиление CIC-фильтра. Инверсия усиления фильтра используется в качестве множителя, который применяется к выходу CIC-фильтра. Это гарантирует, что совокупное усиление оценки DC составляет 0 дБ.

Следующее уравнение характеризует совокупный ответ величины фильтра и множителя:

$| H (e^{j ω}) | = {| \frac{\sin (M \frac{π}{2} B_{n o r m})}{M \sin (\frac{π}{2} B_{n o r m})} |}^{N}$

_Bnorm является нормированной пропускной способностью, таким образом что 0 <_Bnorm <1.
M является дифференциальной задержкой выборок.
N является количеством разделов, равных 2.

Установите дифференциальную задержку, M, до самого маленького целого числа, таким образом что |^H(ejω) | <1 / √ 2. Если M известен, усиление CIC-фильтра вычисляется как ^MN. Поэтому, чтобы точно компенсировать усиление фильтра, множитель установлен в (1/M) ^N.

Вычтите среднее значение

Вычислите среднее значение каждого столбца входного сигнала и вычтите среднее значение из входа. Например, если вход [1 2 3 4; 3 4 5 6], затем набор Блокировщика DC к этому режиму выходные параметры [-1 - 1 - 1 - 1; 1 1 1 1].

Ссылки

[1] Nezami, M. “Оценка эффективности Основополосных Алгоритмов для Прямого Преобразования Тактическое программное обеспечение Заданные Приемники: Коррекция Разбаланса I/Q, Отклонение Изображений, Удаление DC и Формирование каналов”. MILCOM, 2002.

Расширенные возможности

Генерация кода C/C++
Генерация кода C и C++ с помощью MATLAB® Coder™.

Указания и ограничения по применению:

Смотрите системные объекты в Генерации кода MATLAB (MATLAB Coder).

Этот объект также поддерживает использование генерации кода SIMD технология Intel AVX2, когда входной сигнал имеет тип данных single или double.

Технология SIMD значительно улучшает производительность сгенерированного кода.

Документация

dsp.DCBlocker

Описание

Создание

Синтаксис

Описание

Свойства

Algorithm — Алгоритм для оценки DC возмещен 'IIR' (значение по умолчанию) | 'FIR' | 'CIC' | 'Subtract mean'

NormalizedBandwidth — Нормированная пропускная способность БИХ lowpass или CIC-фильтра0.001 (значение по умолчанию) | действительный скаляр, больше, чем 0 и меньше чем 1

Зависимости

Order — Порядок БИХ lowpass эллиптический фильтр6 (значение по умолчанию) | целое число, больше, чем 3

Зависимости

Length — Количество прошлых входных выборок используется в КИХ-алгоритме50 (значение по умолчанию) | положительное целое число

Зависимости

Использование

Синтаксис

Описание

Входные параметры

input — Входной сигнал вектор | матрица | N-D массив

Выходные аргументы

dcblkerOut — Сигнал с удаленным компонентом DC вектор | матрица | N-D массив

Функции объекта

Визуализация, характерная для DSP System Toolbox

Характерный для всех системных объектов

Примеры

Удалите компонент DC и отобразите результаты

Частотная характеристика до и после блокировщика DC

Алгоритмы

БИХ

КИХ

CIC

Вычтите среднее значение

Ссылки

Расширенные возможности

Генерация кода C/C++ Генерация кода C и C++ с помощью MATLAB® Coder™.

Смотрите также

Функции

Объекты

Блоки

Документация DSP System Toolbox

Поддержка

`Algorithm` — Алгоритм для оценки DC возмещен
`'IIR'` (значение по умолчанию) | `'FIR'` | `'CIC'` | `'Subtract mean'`

`NormalizedBandwidth` — Нормированная пропускная способность БИХ lowpass или CIC-фильтра
0.001 (значение по умолчанию) | действительный скаляр, больше, чем 0 и меньше чем 1

`Order` — Порядок БИХ lowpass эллиптический фильтр
6 (значение по умолчанию) | целое число, больше, чем 3

`Length` — Количество прошлых входных выборок используется в КИХ-алгоритме
50 (значение по умолчанию) | положительное целое число

`input` — Входной сигнал
вектор | матрица | N-D массив

`dcblkerOut` — Сигнал с удаленным компонентом DC
вектор | матрица | N-D массив

Генерация кода C/C++
Генерация кода C и C++ с помощью MATLAB® Coder™.