28 страниц (Word-файл)

Посмотреть все страницы

Фрагмент текста работы

МИНИСТЕРСТВО ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ И СВЯЗИ

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНСТВО СВЯЗИ

ХАБАРОВСКИЙ ИНСТИТУТ ИНФОКОММУНИКАЦИИ

(ФИЛИАЛ) ГОУ ВПО СИБИРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ

УНИВЕРСИТЕТ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИЙ И ИНФОРМАТИКИ

КУРСОВАЯ РАБОТА

по математическим основам цифровой обработки

сигналов

Тема: Расчет рекурсивного цифрового фильтра

Специальность 210405

Радиосвязь, радиовещание и телевидение

Вариант № 30

Выполнил

Руководитель проекта

Зав. Отделением

Хабаровск

	Техническое задание	3
	Исходные данные на вариант № 30	4
	Введение	5
1	Графическое представление задачи	6
1.1	Методы проектирования рекурсивных цифровых фильтров	7
1.2	Методы численного интегрирования	8
1.3	Метод инвариантности импульсной характеристики	10
1.4	Метод билинейного преобразования	12
1.5	Обобщенное биноминальное преобразование	13
2.	Расчет передаточной функции аналогового фильра и преобразование ее в передаточную функцию цифрового фильтра	14
3.	Структурная схема цифрового фильтра	22
4.	Методы реализации цифрового фильтра	23
4.1	Аппаратный метод	23
4.2	Программный метод	24
4.3	Аппаратно-программный метод	25
	Заключение	27
	Список используемой литературы	28

ТЕХНИЧЕСКОЕ ЗАДАНИЕ

По исходным данным необходимо выполнить расчет рекурсивного цифрового фильтра.

Считаются заданными следующие параметры:

1 Вид фильтра: ФНЧ, ФВЧ.

2 Тип фильтра: Баттерворта (Б) или Чебышева (Ч).

3 Частота дискретизации fд.

4 Границы полос пропускания (ПП) :

Верхняя граница полосы пропускания fп для ФНЧ;

Нижняя граница полосы пропускания fп для ФВЧ;

5 Границы полос задерживания (ПЗ);

Нижняя граница ПЗ fз для ФНЧ;

Верхняя граница ПЗ fз для ФВЧ.

6 Допустимая неравномерность амплитудно-частотной характеристики в ПП ∆A max, дБ.

7 Минимально допустимое ослабление в ПЗ А min, дБ.

ИСХОДНЫЕ ДАННЫЕ НА ВАРИАНТ № 30

Вид фильтра ФНЧ

Тип фильтра Баттерворта

Частота дискретизации fд = 16 кГц

Границы полос пропускания fп = 1.7 кГц

Границы полос задерживания fз = 3.8 кГц

Допустимая неравномерность ПП ∆A max = 1.35 дБ

Допустимое ослабление ПЗ А min = 25 дБ.

Преподаватель_____________ Студент___ ____________

“__27__” _______мая_______ 2011 г.

ВВЕДЕНИЕ

Высококачественные частотные нерекурсивные цифровые фильтры (НЦФ) имеют, как правило, большую ширину окна (многочленный оператор фильтра). Чем меньше допустимая ширина переходной зоны частотной характеристики фильтра между полосами пропускания и подавления, тем больше окно фильтра. Альтернативное решение - применение рекурсивных цифровых фильтров (РЦФ), для которых количество коэффициентов фильтра может быть сокращено на несколько порядков по сравнению с НЦФ.

Рекурсивные фильтры имеют определенную "память" по значениям предыдущих отсчетов, которая, в пределе, может быть бесконечной. С учетом этого фактора рекурсивные фильтры получили название фильтров с бесконечной импульсной характеристикой (БИХ-фильтров), в отличие от нерекурсивных фильтров, всегда имеющих конечную импульсную характеристику (КИХ-фильтры). Реакция рекурсивного фильтра на сигнал с учетом "памяти" исключает возможность создания фильтров с четным импульсным откликом, и частотные характеристики рекурсивных фильтров всегда являются комплексными. Проектирование рекурсивных частотных фильтров с заданными частотными характеристиками осуществляется с использованием z-преобразований.

1. Графическое представление задачи

Отобразим графически требования к АЧХ фильтра нижних частот, для этого потребуется вычислить:

Рисунок 1 – АЧХ фильтра Баттерворта и АЧХ фильтра

Баттерворта в Дб.

1.1. Методы проектирования рекурсивных цифровых фильтров

Передаточная функция цифровых БИХ-фильтров задаются соотношением , которая подобна передаточной функции АФ при замене переменной z на s. Следовательно, одним из подходов к проектированию цифровых БИХ-фильтров является преобразование передаточной функции АФ в передаточную функцию ЦФ. Чтобы ЦФ обладали требуемыми свойствами как их АФ, требуется выполнения двух условий:

1. Мнимая ось s-плоскости () отображалась в единичную окружность в z-плоскости (). Это условие необходимо для сохранения частотных характеристик АФ.

2. Левая половина s-плоскости () отображалась в z-плоскости внутри единичного круга (). Это условие необходимо для сохранения свойств устойчивости АФ.

1.2. Метод численного интегрирования

Дифференциальное уравнение, описывающее АФ заменяется на разностное уравнение ЦФ, путем аппроксимации производной некоторыми конечными разностями. Эта операция приводит к замене комплексной переменной s в передаточной функции АФ на комплексную переменную z в передаточной функции ЦФ.

Различные методы численного интегрирования дадут различные функции перехода и, следовательно, различные результирующие ЦФ. Рассмотрим метод Эйлера, аппроксимирующий производную по времени непрерывной функции конечной разностью вида

, где T – интервал дискретизации, а y(n)=y(nT). В операторной форме уравнение дает

.

Покажем, что данный метод удовлетворяет двум выше указанным условиям:

1. или из этого следует что при .

Муниципальное бюджетное общеобразовательное учреждение гимназия № 9

ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНО-РЕФЕРАТИВНЫЙ ПРОЕКТ

по теме:

Применение метода инвариантов при решении задач ЕГЭ и олимпиадных задач

Выполнила:

ученица XI «Б» класса

Тищенко Элина

Научный руководитель:

учитель математики

Хатунцева

Ирина Владимировна

Воронеж – 2017

Содежание

Введение

В современной математике важную роль играет понятие инвариантности, т.е. неизменность математического объекта. Очень многие определения математики фактически связаны с этим понятием, хотя сам термин инвариантности в учебниках отсутствует.

Пример: четная функция f(x) с областью определения R инвариантна, т.к. f(x)= f(-x).

Наличие того или иного свойства инвариантности у математического объекта позволяет установить некоторые общие качественные свойства этого объекта.

Цель данной работы - показать применение метода инвариантов при решении задач ЕГЭ и олимпиадных задач.

Этой теме посвящено много литературы издательств ведущих ВУЗов страны, таких как МГУ и МФТИ. Классической книгой по теории инвариантов является книга выдающегося немецкого математика Герлеана Вейля. А студентами Оксфордского Университета издается ежегодный журнал "The Invariant".

Эта тема представляется очень актуальной, т.к. метод инвариантов позволяет довольно просто решать задачи повышенного уровня сложности.

Глава 1. Применение метода инварианто в при решении олимпиадных задач

В качестве инварианта чаще всего рассматриваются четность (нечетность), остаток от деления, перестановки, раскраски и т.д.

Применение четности – одна из наиболее часто встречающихся идей при решении олимпиадных задач. Сформулируем наиболее важные утверждения, на которых основано применение этой идеи:

четность суммы нескольких целых чисел совпадает с четностью количества нечетных слагаемых;

знак произведения нескольких (отличных от нуля) чисел определяется четностью количества отрицательных сомножителей.

Задача 1.

На доске написано десять плюсов и пятнадцать минусов. Разрешается стереть любые два знака и написать вместо них плюс, если они одинаковы, и минус в противном случае. Какой знак останется на доске после выполнения двадцати четырех таких операций?

Решение.

Заменим каждый плюс числом 1 , а каждый минус числом -1 .

Тогда мы стираем любые два числа и записываем их произведение. Поэтому произведение всех написанных на доске чисел останется неизменным.

Так как произведение изначально было отрицательным (15 отрицательных чисел), то и в конце оно останется отрицательным .

Ответ: минус.

Задача 2.

Мальчик получил двойку за контрольную работу по математике и в порыве отчаяния разорвал листок со своей работой на десять кусков. Затем один из получившихся кусков он разорвал еще на 10 кусков. Может ли по завершении релаксации оказаться 2015 кусков бумаги?

Решение.

Каждый раз при разрывании одного куска бумаги на 10, мальчик увеличивает общее количество кусков бумаги на 9. После первого разрывания у него будет 1+9=10 кусков, после второго – 10+9=19 кусков и т.д. Т.е., количество кусков бумаги на n-ном разрывании находится по формуле 1+9 n .

Проверим, представимо ли число 2015 в виде 1+9 n :

1+9 n =2015;

9 n =2014.

2014 не делится на 9 без остатка, следовательно, 2015 кусков по завершении релаксации оказаться не может.

Ответ: нет

Задача 3.

На доске записаны числа от 1 до 1998. Разрешается за один ход стирать любые два числа и вместо них записывать их разность, пока не останется одно число. Может ли это число быть нулем?

Решение.

Рассмотрим сумму всех чисел, записанных на доске до и после одного шага. Пусть мы стерли числа a , b . Тогда сначала сумма всех чисел была равна , а потом , где S – сумма всех остальных чисел. Как видим, замена (a + b ) на ( a - b ) не меняет четности суммы всех чисел. Сумма чисел в самом начале есть нечетное число (
), значит, на каждом шаге сумма записанных на доске чисел будет нечетна. Ноль – четное число, поэтому получить его на доске мы не можем.

Ответ: нет.

Задача 4.

Каждая клетка квадратной таблицы 2*2 закрашена в черный или белый цвет, как показано на рисунке ниже. За один ход можно перекрасить клетки в любой строке, в любом столбце или в любой диагонали: черные – в белый цвет, а белые – в черный. Можно ли через несколько ходов получить таблицу, все клетки которой белые?

Решение.

Сопоставим каждой клетке 1, если она покрашена в белый цвет, и -1, если она покрашена в черный цвет. Тогда смена цветов означает смену знаков. Рассмотрим произведение всех чисел, соответствующих клеткам. Так как при перекрашивании мы изменяем знаки ровно у двух сомножителей, то произведение всех четырех чисел не изменяется. В самом начале это произведение равно -1. Требуемой раскраске соответствует произведение, равное 1. Следовательно, указанными операциями перекрасить таблицу невозможно.

Ответ: нет.

Задача 5.

В трех кучках лежат 1, 9 и 98 камней. За один ход разрешается из любых двух кучек взять по одному камню и переложить их в третью. Можно ли за несколько ходов собрать все камни в одной из кучек?

Решение.

Рассмотрим остатки при делении на три исходных чисел – количества камней в кучках. В первой кучке остаток 1, во второй – 0, в третьей – 2. Рассмотрим, что будет дальше происходить с точки зрения остатков, когда мы перекладываем камни:

Мы нашли инвариант – после любой из операций остатки будут прежние: 0, 1, 2, только уже распределены по-другому. Если же мы сможем собрать все камни в одной кучке, то остатки при делении на 3 во всех кучках будет одинаковые (равны 0). Следовательно, указанными операциями собрать все камни в одной кучке нельзя.

Ответ: нет.

Задача 6.

На плоскости дана несамопересекающаяся замкнутая ломаная, никакие три вершины которой не лежат на одной прямой. Назовем пару несоседних звеньев ломаной особой, если продолжение одного из них пересекает другое. Докажите, что число особых пар чётно.

Решение.

Возьмем соседние звенья АВ и ВС и назовем уголком угол, симметричный углу АВС относительно точки В (на рисунке ниже уголок заштрихован). Такие же уголки можно рассмотреть для всех вершин ломаной. Ясно, что число особых пар равно числу точек пересечения звеньев с уголками. Остается заметить, что число звеньев ломаной, пересекающихся с одним уголком, четно, т.к. по пути от А к С ломаная входит в уголок столько же раз, сколько выходит из него (это следует из условия, что никакие три вершины ломаной не лежат на одной прямой). Следовательно, число особых пар чётно, что и требовалось доказать.

Задача 7 (региональный этап Всероссийской олимпиады школьников, 2016-2017 г.г., 11 класс, второй день, №8).

Изначально на стол кладут 100 карточек, на каждой из которых записано по натуральному числу; при этом среди них ровно 28 карточек с нечётными числами. Затем каждую минуту проводится следующая процедура. Для каждых 12 карточек, лежащих на столе, вычисляется произведение записанных на них чисел, все эти произведения складываются, и полученное число записывается на новую карточку, которая добавляется к лежащим на столе. Можно ли выбрать исходные 100 чисел так, что для любого натурального d на столе рано или поздно появится карточка с числом, делящимся на
?

Решение.

Если в некоторый момент среди чисел на карточках есть ровно k нечётных, то среди произведений чисел по 12 ровно
нечётных; поэтому число на очередной добавляемой карточке будет нечётным ровно тогда, когда нечётно (и тогда k в эту минуту увеличится на 1).

Нетрудно заметить, что число
нечётно (это следует из того, что степени двойки, входящие в
и
, равны). Далее, при последовательной проверке получаем, что первое
,
,
- нечетные числа, а
- четное. Следовательно, когда количество нечетных карточек достигнет 32, больше оно увеличиваться не будет, и на столе всегда будет лежать только 32 нечетные карточки, а все добавляемые числа будут четными.

Пусть теперь на n -ном шаге – сумма всех произведений по 12 из чисел, написанных на карточках, а – сумма всех произведений по 11 чисел. Число
, которое будет записано на следующей карточке, отличается от на сумму произведений по 12 чисел, среди которых есть только что добавленное четное число , т.е. на
. Значит, . Число - четное, так как количество нечетных сумм по 11
четно. Значит,
нечетно, и максимальная степень двойки, на которую делится
равна максимальной степени двойки, на которую делится . Значит, так как изначально на столе не лежали числа, которые для любого натурального d делились на , то и дальше такие числа не появятся.

Ответ: нет, нельзя.

Глава 2. Применение метода инвариантов в задах ЕГЭ, содержащих параметр

После анализа большого количества задач, был составлен алгоритм решения задач с параметром методом инвариантов..

Алгоритм решения задач с параметрами с помощью инварианта:

1) проверить на инвариантность данное уравнение, неравенство, систему уравнений (неравенств);

2) найти допустимые значения параметра из проверки выполнения условий: при «симметрии относительно знака переменной» подставить её нулевое значение; при «симметрии относительно перестановки переменных» все переменные обозначают одной буквой;

3) проверкой убедиться, что найденные значения параметра удовлетворяют условию задачи;

4) записать ответ.

Утверждение 1 . Если выражение
инвариантно относительно преобразования
и уравнение
имеет корень ,то

Утверждение 2. Если выражение

и уравнение
имеет решение
, то и пара чисел

Утверждение 3 . Если выражение
инвариантно относительно преобразования
и уравнение
имеет решение
, то и пара чисел
также решение этого уравнения.

Утверждение 4. Если выражение
инвариантно относительно преобразования
и
, а уравнение
имеет решение
, то и пара чисел
также решение этого уравнения.

Утверждение 5. Если выражение
инвариантно относительно преобразования
, уравнение
имеет корень , то
также корень этого уравнения.

Задача 1.

Найти все значения параметра а, при которых уравнение имеет одно решение

Решение.

Заметим, что если является корнем уравнения, то - - тоже корень => один корень может быть только если =-=0.
Подставим
:

При
:

1 корень, подходит

При
:

Левая часть этого уравнения больше или равна
, причем эта нижняя граница является точной – она достигается при
. Оценить правую часть немного сложнее. Прежде всего отметим, что при изменении переменной от
до
выражение
меняется от -1 до 1. На отрезке
функция
монотонно возрастает от
до
. Поэтому выражение
меняется от
до
. Соответственно, правая часть уравнения (1) меняется от
до
, причем значения правой части уравнения полностью заполняют этот отрезок. Из полученной информации относительно возможных значений левой и правой частей уравнения (1) следует, что они могут быть равны только тогда, когда одновременно равны
. Иначе говоря, уравнение (1) равносильно системе:

Первое уравнение имеет единственный корень
, который удовлетворяет и второму уравнению системы. Значит, система, а вместе с ней и исходное уравнение имеет единственное решение
. Поэтому проверяемое значение параметра (
) нужно включить в ответ задачи.

Ответ: 0;
.

Задача 2. система неравенств
имеет единственное решение?

Решение. 1. В данной системе наблюдаем «симметрию относительно замены переменных». Тогда, если –решение системы, то и
также решение системы. Единственность решения достигается при условии
(Утверждение 4).

2. Обозначив все переменные через
Из неравенства которое имеет единственное решение, если дискриминант квадратного трёхчлена равен нулю, т.е.

3. Проверим, имеет ли система единственное решение при найденных значениях параметра.

а) Подставим в данную систему неравенств
:

Сложим неравенства последней системы:
+

Раскрыв скобки и приведя подобные слагаемые, получим: . Отсюда



- единственное решение.

б) При подстановке
получим единственное решение

Ответ:

Задача 3. Найдите все значения параметра , при которых система уравнений

имеет четыре различных решения.

Решение.

Из вида системы следует, что> 0.

1.Система инвариантна при замене на - и на -. Поэтому, если искомое значение параметра и пара чисел ;
- решение системы, то пары
;
, ;
и
; -
также решения системы. (Утверждения 2 и 3). Поэтому найдем решения при ≥ 0, ≥0. Изобразим графики уравнений в одной системе координат. График первого уравнения – точки сторон квадрата ABCD , график второго - окружность с центром в начале координат и радиусом, равным .

По рисунку видно, что система имеет ровно четыре решения в двух случаях: 1)


;
; так как > 0, то
; 2) = 0 E - радиус окружности, вписанной в квадрат, сторона которого равна
по т. Пифагора из треугольника ВОС.

Значит, 0Е =
, тогда =
откуда 2
= 2; 2 =
и =
.

Ответ: = 1; =
.

Задача 4. При каких значениях параметра система уравнений
имеет ровно три решения?

Решение. 1. Если пара чисел ;
– решение системы, - искомый параметр, то пара

; -
– также решение системы. Значит, = -
= 0.(Утверждение 3).

2.Подставим = 0 в данную систему уравнений.

Получим:

Проверим, имеет ли данное уравнение при найденных значениях единственное решение. При =-3 имеем:

Решим второе уравнение системы:

или
не имеет решений.

Если у=0, то х=5 и (-5; 0) – единственное решение системы. Значит,
не подходит. . Заключение

В ходе проделанной работы был изучен метод инвариантов. Был применён метод инвариантов при решении задач ЕГЭ, содержащих параметр, и олимпиадных задач на раскраску, четность, остатки от деления, обосновано и наглядно показано практическое применение метода.

Список использованной литературы

Метод инвариантности

Метод инвариантности состоит в том, что в средстве измерений помимо измерительной цепи (канала) имеется сравнительная цепь (канал), к которой не подается входной сигнал, но которая, как и измерительная цепь, находится под воздействием некоторой влияющей величины. Причем параметры сравнительной цепи подобраны так, что изменение ее сигнала под действием влияющей величины идентично изменению сигнала измерительной цепи под действием этой величины, т. е. возмущения, вызванные влияющей величиной, поступают в средство измерений по двум каналам (принцип двухканальности). Использование разности сигналов измерительной и сравнительной цепей (при дифференциальном включении этих цепей) обеспечивает независимость (инвариантность) результирующего сигнала от названной влияющей величины, т. е. метод обеспечивает исключение дополнительной погрешности, вызванной изменениями некоторой, как правило, основной влияющей величины.

Метод прямого хода

Метод прямого хода состоит в том, что измеряемый сигнал поступает к чувствительному элементу средства измерений через ключ, с помощью которого осуществляется периодическое во времени отключение измеряемого сигнала от чувствительного элемента и подача к последнему сигнала, значение которого равно нулю. Это обеспечивает работу средства измерений на восходящей ветви (прямой ход) статической характеристики при всех значениях измеряемого сигнала, что исключает наиболее существенную погрешность многих средств измерений - погрешность от вариации.

Метод вспомогательных измерений

Метод вспомогательных измерений заключается в автоматизации процесса учета дополнительной погрешности средства измерений по известным функциям влияния ряда влияющих величин. Для этого осуществляется измерение значений этих величин и с помощью вычислительного устройства, построенного с учетом названных функций влияния, автоматически корректируется выходной сигнал средства измерений.

Метод обратного преобразования

Метод обратного преобразования (итерационный метод) базируется на использовании дополнительно в составе средства измерений кроме прямой измерительной цепи (прямого преобразователя), цепи, способной осуществлять обратное преобразование выходного сигнала (обратный преобразователь), имеющей существенно большую точность, чем цепь прямого преобразования. Результат измерения получают путем итераций. В процессе каждой итерации последовательно осуществляются: прямое преобразование измеряемой величины и запоминание результата, обратное преобразование запомненного значения этой величины, прямое преобразование сигнала обратного преобразователя, соответствующего запомненному значению измеряемой величины, и сравнение результатов этих двух преобразований, на основе которого формируется корректирующий сигнал. Обратный преобразователь в данном методе играет роль как бы многозначной меры, по которой корректируется статическая характеристика прямого преобразователя. Метод обратного преобразования позволяет уменьшать в зависимости от используемого алгоритма коррекции аддитивную и мультипликативную погрешности средств измерений.

Лабораторная работа 6

РАЗРАБОТКА ФИЛЬТРОВ С БЕСКОНЕЧНОЙ ИМПУЛЬСНОЙ ХАРАКТЕРИСТИКОЙ

Цель работы: получить навыки разработки БИХ–фильтров.

Задачи работы:

1. Познакомиться с основными методами разработки БИХ-фильтров

2. Изучить команды MATLAB, позволяющие выполнить синтез БИХ-фильтров

1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ СВЕДЕНИЯ.. 2

1.1. Методы расчета коэффициентов БИХ–фильтра. 2

1.1.1. Расчет коэффициентов фильтра путем размещения нулей и полюсов. 2

1.1.2. Инвариантное преобразование импульсной характеристики. 4

1.1.3. Билинейное z -преобразование. 8

1.1.4. Выбор метода расчета коэффициентов БИХ-фильтров. 12

1.2. Эффект Найквиста. 12

1.3. Разработка БИХ–фильтров с помощью MATLAB.. 16

2. ЗАДАНИЯ ДЛЯ ВЫПОЛНЕНИЯ.. 18

3. КОНТРОЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ.. 20

4. БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК.. 24

ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ СВЕДЕНИЯ

Методы расчета коэффициентов БИХ–фильтра

На этом этапе вначале выбирается метод аппроксимации, который затем используется для расчета значений коэффициентов a k и b k , при которых спецификации частотной характеристики, полученные на первом этапе разработки, будут удовлетворены. (Про этапы разработки и задание спецификаций фильтра подробнее в 4-й лабораторной работе).

Для простого получения коэффициентов БИХ–фильтра можно разумно разместить полюса и нули на комплексной плоскости, чтобы получающийся в результате фильтр имел нужную частотную характеристику. Данный подход, известный как метод размещения нулей и полюсов, полезен только при разработке простых фильтров, например, узкополосных режекторных фильтров, где параметры фильтра (такие как неравномерность в полосе пропускания) не обязательно задавать точно. Более эффективный подход – вначале разработать аналоговый фильтр, удовлетворяющий желаемой спецификации, а затем преобразовать его в эквивалентный цифровой. Большинство цифровых БИХ–фильтров разрабатываются именно так. Данный подход получил широкое распространение потому, что на настоящий момент в литературе имеется масса информации по аналоговым фильтрам, которую можно использовать при разработке цифровых фильтров. Тремя наиболее распространенными методами конвертации аналоговых фильтров в эквивалентные цифровые являются метод инвариантного преобразования импульсной характеристики, согласованное z –преобразование и билинейное z –преобразование.

В следующих разделах рассмотрены такие методы расчета коэффициентов БИХ–фильтров:

метод размещения нулей и полюсов;

метод инвариантного преобразования импульсной характеристики;

билинейное z –преобразование.

Расчет коэффициентов фильтра путем размещения нулей и полюсов

Если в некоторую точку комплексной плоскости поместить нуль, частотная характеристика в этой точке будет равной нулю. Полюс, с другой стороны, порождает максимум (рис. 1). Полюса, расположенные близко к единичной окружности, дают большие пики, тогда как нули, расположенные близко к единичной окружности или лежащие на ней, дают минимумы характеристики. Следовательно, стратегическое размещение полюсов и нулей на комплексной плоскости позволяет получить простой фильтр нижних частот или другой частотно-избирательный фильтр.

При разработке фильтра стоит помнить один важный момент: чтобы коэффициенты фильтра были действительными, полюса и нули должны либо быть действительными, либо образовывать комплексно сопряженные пары. Проиллюстрируем описанный метод на примерах.

Рис. 1. Диаграмма нулей и полюсов простого фильтра (панель а); схематическое изображение частотной характеристики этого фильтра (панель б)

Пример 1. Иллюстрация расчета коэффициентов фильтра с помощью простого метода нулей и полюсов. Требуется цифровой полосовой фильтр, удовлетворяющий следующим спецификациям:

полная режекция сигнала на 0 и 250 Гц;

узкая полоса пропускания, центрированная на 125 Гц;

ширина полосы пропускания по уровню 3 дБ равна 10 Гц.

Считая частоту дискретизации равной 500 Гц, определите передаточную функцию фильтра, подходящим образом расположив на комплексной плоскости полюса и нули, и запишите разностное уравнение.

Решение

Вначале нужно определить, где на комплексной плоскости поместить полюса и нули. Поскольку полная режекция требуется на 0 и 250 Гц, в соответствующих точках комплексной плоскости следует поместить нули. Эти точки лежат на единичной окружности в местах, соответствующих углам 0° и 360° х 250/500 = 180°. Чтобы полоса пропускания была центрирована на 125 Гц, требуется поместить полюс в точках ±360° х 125/500 = ±90°. Чтобы коэффициенты были действительными, нужна пара комплексно-сопряженных полюсов.

Радиус r полюсов определяется желаемой шириной полосы. Для определения приблизительной ширины полосы (шп) при r > 0,9 используется следующее соотношение:

Рис. 2. Диаграмма нулей и полюсов (панель а).

В данной задаче шп = 10 Гц и Fs = 500 Гц, откуда r = 1 - (10/500)π = 0,937. Получающаяся диаграмма нулей и полюсов изображена на рис. 2. С помощью этой диаграммы записываем передаточную функцию:

Разностное уравнение:

y (n ) = -0,877969у (n - 2) + x (n ) - x (n - 2).

Сравнивая передаточную функцию H (z ) с общим уравнением БИХ–фильтров, находим, что фильтр представляет собой блок второго порядка со следующими коэф­фициентами:

b 0 =1 a 1 =0

b 1 =0 a 2 =0.877969

Инвариантное преобразование импульсной характеристики

Второй способ построения цифровых фильтров заключается в таком преобразование параметров исходного аналогового фильтра в параметры дискретного фильтра, при котором импульсные характеристики фильтров (аналогового и дискретного) совпадали бы в дискретные моменты времени при .

Математически условие совпадения импульсных характеристик фильтров (аналоговых и дискретных) записывается как

, (1)

где, , – импульсные характеристики аналоговых и дискретных фильтров, соответственно.

Определим передаточную функцию аналогового фильтра, а затем представим ее в виде простых дробей

, (2)

где, – различные полюса (корни) передаточной функции аналогового фильтра; – коэффициенты, определенные любым из известных методов; – степень характеристического уравнения знаменателя.

Аналогично уравнению (2) могут быть получены соотношения, определяющие Z –передаточную функцию дискретного фильтра, которые затем так же можно представить в виде суммы дробей

. (3)

Сравнивая выражения (2) и (3), получаем соотношение перехода от аналоговых фильтров к цифровым фильтрам по методу инвариантного преобразования импульсной переходной характеристики

, (4)

.

Пример 2. Пусть задана передаточная функция аналогового фильтра

.

Найти методом инвариантного преобразования импульсной переходной функции цифровой фильтр. Представим передаточную функцию в виде простых дробей

. (5)

Определим и методом Хевисайда

,

.

Используя соотношение (4) запишем Z –передаточную функцию цифрового фильтра

Упрощая выражение (6), получим

. (7)

При , получим

. (8)

Все трудоемкие вычисления, связанные с переходом от непрерывных передаточных функций к дискретным, можно исключить с помощью команды MATLABimpinvar

Impinvar(b,a,Fs),

где, , – заданные векторы коэффициентов числителя и знаменателя передаточной функции аналогового прототипа, – частота дискретизации сигнала в герцах, а , – вычисленные коэффициенты числителя и знаменателя дискретной передаточной функции дискретного фильтра.

Процедура определения параметров дискретного фильтра по его аналоговому прототипу, базируется на совпадении импульсных характеристик обоих фильтров в точках квантования сигналов, представлена программой MATLAB.

h=tf(,) %Передаточная функция непрерывного фильтра.

Tp=0.1; %Интервал дискретности.

hd=c2d(h,Tp) %Передаточная функция дискретного фильтра.

Tfdata(h,"v") %Определение коэффициентов передаточной

%функции непрерывного фильтра.

Impinvar(n,d,10) %Определение коэффициентов передаточной

%функции дискретного фильтра.

f=filt(nd,dd,0.1) %Передаточная

%функция дискретного фильтра.

bode(h,hd,f),grid on %Логарифмические характеристики

%проектируемых фильтров.

Следует отметить, что усиление цифрового фильтра на нулевой частоте равно , а усиление аналогового фильтра на составляет 1. Поэтому, если сравнить выражение (8) с аналогичным выражением, полученным в пакете MATLAB, то наблюдается расхождение, определяемой множителем . Поэтому, чтобы привести в соответствие результаты расчетов, полученные аналитическим путем (выражения 5–8), с результатами расчетов, полученными в пакете MATLAB, следует пронормировать выражение (8), умножив его на интервал дискретности.

Результаты выполнения этой программы показывают, что передаточные функции, полученные путем трудоемких расчетов (выражения 5–8) и с помощью процедуры impinvar, совпадают. Логарифмические характеристики, полученные применением разных процедур, отличаются: меньшую ошибку дает процедура impinvar.

Рис.3. Логарифмические характеристики фильтров (1 ‑ аналоговый; 2 ‑ дискретный (процедурыimpinvar); 3 ‑ дискретный (процедурыc2d)).

1.1.3. Билинейное z -преобразование

Известно, что метод преобразования импульсной переходной функции базируется на связи точек плоскости S с точками плоскости Z , определяемой отношением

где, – угол между действительной осью плоскости Z и векторами, определяющими точки на окружности единичного радиуса плоскости Z .

Из (9) следует, что связь между точками плоскости S и Z неоднозначна, что вносит наложение и может исказить результаты, т.е. синтезированный таким образом цифровой фильтр не будет адекватен его аналоговому прототипу. Действительно, частот ; и на плоскости Z отображаться в одну точку z =1.

Для исключения нежелательного эффекта наложение введено билинейное преобразование, которое однозначно преобразует точки мнимой оси плоскости S на точки мнимой оси плоскости Z . Таким образом, переход от мнимой оси плоскости S на плоскость Z осуществляется двумя преобразованиями: выражениями (9) и (10). Выражение (9) преобразует мнимую ось плоскости S в окружность единичного радиуса плоскости Z , а выражение (10) преобразует мнимую ось плоскости S в мнимую ось плоскости Z . Последнее преобразование (выражение (10) известно как W преобразование и плоскость Z при таком преобразовании обозначается как плоскость W .

(10)

Решая уравнение (10) относительно z получим выражение, определяющее переходу из плоскости W в плоскость S

Используя соотношения (9-11) обоснуем методику расчета цифровых фильтров, которая не отличается от рассмотренной ранее и состоит из следующих шагов.

1. Исходя из технических требований, определяем передаточную функцию требуемого аналогового фильтра .

2. Применяем к билинейное преобразование и получаем Z‑передаточную функцию цифрового фильтра

. (12)

При преобразовании (12) будут сохраняться частотные характеристики и свойства устойчивости аналогового фильтра. Однако это не означает, что частотные характеристики аналогового и цифрового фильтров одинаковы, одинакова только их форма. Например, если амлитудно–частотная характеристика аналогового фильтра спадает монотонно при изменении частоты от 0 до бесконечности, амлитудно–частотная характеристика цифрового фильтра будет монотонно спадать при изменении цифровой частоты от 0 до ; если амлитудно–частотная характеристика аналогового фильтра имеет подъемов и спадов в частотном диапазоне от 0 до бесконечности, то и амплитудно–частотная характеристика соответствующего цифрового фильтра будет иметь подъемов и спадов в диапазоне цифровой частоты от 0 до . Причем, связь между и нелинейная

(15)

Процедуру определения параметров цифрового фильтра на основе метода билинейного преобразования можно ускорить, воспользовавшись процедурами bilinear или c2dпакета MATLAB.

К процедуре bilinearможно обратиться тремя путями

Bilinear(b,a,Fs,Fp) (16)

Bilinear(z,p,kFs,Fp) (17)

Bilinear(А,В,С,D,Fs,Fp) (18)

Исходные данные для выполнения процедуры bilinear параметра аналогового фильтра, заданные в форме LTI. Параметр Fs задает частоту дискретизации в герцах. Параметр Fp не обязателен. Он определяет частоту в герцах, для которой значение АЧХ до и после выполнения преобразования должна совпадать.

Выражение (16)-(18) отличается исходными данными. В (16) определяться коэффициенты числителя bd и знаменателя adдискретного фильтра по коэффициентам числителя b и знаменателя a, аналогового прототипа. В выражении (17) исходными данными аналогового прототипа являются нули z, полюса ри коэффициент усиления k. Обращение к выражению (17) позволяет вичислить нули zd,полюса pdи коэффициент усиления kd дискретного фильтра. И, наконец, выражение (18) определяет дискретную матрицу пространства состояния фильтра по известным непрерывным матрицам пространства состояния это фильтра.

Процедура c2d определяет параметры дискретного фильтра по непрерывной передаточной функции h и интервалу дискретности T П

hd=c2d(h,Tp,‘метод’) (19)

MATLAB предлагает несколько методов аппроксимации: нулевого порядка, первого порядка, метод билинейной аппроксимации Тастина, билинейной аппроксимации Тастина с коррекцией и метод соответствия нулей и полюсов. При выборе метода аппроксимации выражение (19) конкретизируется (применена билинейная аппроксимации Тастина)

hd=c2d(h,Tp,‘TUSTIN’). (20)

Рис.4. Логарифмические характеристики фильтров (1 ‑ аналоговый; 2 ‑ дискретный (процедуры билинейного преобразования); 3 ‑ дискретный (процедурыc2d))

Все выше приведенные теоретические положения по расчету цифровых фильтров с помощью билинейного преобразования проиллюстрированы программой:

h=tf(,) %Исходные данные

syms z s %Ввод символьных переменных

k=2; %Ввод символьных переменных.

s=(2/Tp)*(1-z^-1)/(1+z^-1) %Переход на плоскость W.

hs=k/(s^2+3*s+3) %Применение преобразования к

%аналоговому фильтру.

hs1=simplify(hs) %Алгебраические преобразования

hs2=filt(,,Tp)*(2/463)%Уравнение

%цифрового фильтра при билинейном преобразовании.

Tfdata(h,"v") %Определение коэффициентов

%передаточной функции непрерывного фильтра.

Bilinear(n,d,10) %Уравнение цифрового фильтра при

%билинейном преобразовании.

hdt=c2d(h,Tp,"TUSTIN") %Уравнение цифрового фильтра при

%преобразовании Тастина.

hdv=filt(nd,dd,Tp) %Приведения уравнения к форме фильтра.

bode(h,hdt,hdv,hs2),grid on %Логарифмические

%характеристики аналоговых и цифровых фильтров.

Результаты расчетов этой программы приведены на рис.4, из которого следует, что графики частотных характеристик, полученные путем трудоемких расчетов (выражение (15)) и с помощью процедур bilinearи c2d, совпадают.