Почему


14

Я обнаружил, что это простой, но плохой фильтр нижних частот:

y(n)=x(n)+x(n−1)

Однако я не могу понять, почему это фильтр нижних частот. Какова его частота среза?


9
Ваш фильтр - это то, что можно назвать «краткосрочным усреднителем с усилением»: - это среднее значение текущей и прошедшей выборок, в два раза больше, что дает вам краткосрочную средний с приростом 2 . Долгосрочное (но краткосрочный по сравнению с бесконечностью!) В среднем будет в среднем текущих и прошлых K значений выборок, к > 1 . Это фильтр нижних частот, поскольку он сглаживает кратковременные изменения. В частности, максимально возможная частота сигнала ((x(n)+x(n−1))/22kk>1 обнуляется краткосрочным усреднителем (с усилением или без него). (⋯,−1,+1,−1,+1,−1,+1,⋯)
— Дилип Сарватэ

спасибо за помощь, теперь мне стало понятнее. Но этот фильтр с низкой частотой (1,1,1,1,1,1) будет иметь слишком большую амплитуду ... разве это не проблема?
— GorillaApe

Вы помещаете усиление в краткосрочный усреднитель; Вы берете это!
— Дилип Сарватэ

Я получаю фильтр верхних частот с (x (n) -x (n-1)), но у меня есть только верхнее усиление с x (n) + x (n-1), какой-либо ключ, почему у меня такой результат?
— спасибо

Ответы:


16

Здесь у вас есть эквивалент фильтра скользящего среднего. В частности, это фильтр порядка 1, чей импульс ответа

h(n)=δ(n)+δ(n−1)

Взяв его преобразование, получимZ

H(z)=1+z−1=z+1z

Есть полюс в и ноль в z = - 1 . Построение амплитуды частотной характеристики H ( ω ) ≜ H ( e - ı ω ) = 2 | cos ( ω / 2 ) | , вы получите следующую кривуюz=0z=−1H(ω)≜H(e−ıω)=2|cos⁡(ω/2)|

введите описание изображения здесь

Как видите, это явно фильтр нижних частот. С этого момента вы можете легко рассчитать частоту среза.


Для вычисления точки половинной мощности (в отличие от первой нулевой точки), как указано выше, смотрите здесь
— Dilip Sarwate
Используя наш сайт, вы подтверждаете, что прочитали и поняли нашу Политику в отношении файлов cookie и Политику конфиденциальности.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.