IIR数字滤波器C语言.doc
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1、IIR数字滤波器C语言 分类: 数字信号处理 2013-09-16 14:04 2146人阅读 评论(2) 收藏 举报 目录(?)+11巴特沃斯滤波器的次数12巴特沃斯滤波器的传递函数13巴特沃斯滤波器的实现C语言双1次z变换21双1次z变换的原理22双1次z变换的实现C语言IIR滤波器的间接设计代码C语言间接设计实现的IIR滤波器的性能31设计指标32程序执行结果1.模拟滤波器的设计 1.1巴特沃斯滤波器的次数 根据给定的参数设计模拟滤波器,然后进行变数变换,求取数字滤波器的方法,称为滤波器的间接设计。做为数字滤波器的设计基础的模拟滤波器,称之为原型滤波器。这里,我们首先介绍的是最简单最基础
2、的原型滤波器,巴特沃斯低通滤波器。由于IIR滤波器不具有线性相位特性,因此不必考虑相位特性,直接考虑其振幅特性。 在这里,N是滤波器的次数,c是截止频率。从上式的振幅特性可以看出,这个是单调递减的函数,其振幅特性是不存在纹波的。设计的时候,一般需要先计算跟所需要设计参数相符合的次数N。首先,就需要先由阻带频率,计算出阻带衰减将巴特沃斯低通滤波器的振幅特性,直接带入上式,则有最后,可以解得次数N为当然,这里的N只能为正数,因此,若结果为小数,则舍弃小数,向上取整。 1.2巴特沃斯滤波器的传递函数 巴特沃斯低通滤波器的传递函数,可由其振幅特性的分母多项式求得。其分母多项式根据S解开,可以得到极点。
3、这里,为了方便处理,我们分为两种情况去解这个方程。当N为偶数的时候,这里,使用了欧拉公式。同样的,当N为奇数的时候,同样的,这里也使用了欧拉公式。归纳以上,极点的解为上式所求得的极点,是在s平面内,在半径为c的圆上等间距的点,其数量为2N个。为了使得其IIR滤波器稳定,那么,只能选取极点在S平面左半平面的点。选定了稳定的极点之后,其模拟滤波器的传递函数就可由下式求得。 1.3巴特沃斯滤波器的实现(C语言) 首先,是次数的计算。次数的计算,我们可以由下式求得。 其对应的C语言程序为 cpp view plaincopyN=Ceil(0.5*(log10(pow(10,Stopband_atten
4、uation/10)-1)/log10(Stopband/Cotoff); 然后是极点的选择,这里由于涉及到复数的操作,我们就声明一个复数结构体就可以了。最重要的是,极点的计算含有自然指数函数,这点对于计算机来讲,不是太方便,所以,我们将其替换为三角函数,这样的话,实部与虚部就还可以分开来计算。其代码实现为cpp view plaincopytypedefstructdoubleReal_part;doubleImag_Part;COMPLEX;COMPLEXpolesN;for(k=0;k=(2*N)-1);k+)if(Cotoff*cos(k+dk)*(pi/N)0)polescount.
5、Real_part=-Cotoff*cos(k+dk)*(pi/N);polescount.Imag_Part=-Cotoff*sin(k+dk)*(pi/N);count+;if(count=N)break; 计算出稳定的极点之后,就可以进行传递函数的计算了。传递的函数的计算,就像下式一样 这里,为了得到模拟滤波器的系数,需要将分母乘开。很显然,这里的极点不一定是整数,或者来说,这里的乘开需要做复数运算。其复数的乘法代码如下,cpp view plaincopyintComplex_Multiple(COMPLEXa,COMPLEXb,double*Res_Real,double*Res_I
6、mag)*(Res_Real)=(a.Real_part)*(b.Real_part)-(a.Imag_Part)*(b.Imag_Part);*(Res_Imag)=(a.Imag_Part)*(b.Real_part)+(a.Real_part)*(b.Imag_Part);return(int)1;有了乘法代码之后,我们现在简单的情况下,看看其如何计算其滤波器系数。我们做如下假设 这个时候,其传递函数为 将其乘开,其大致的关系就像下图所示一样。计算的关系一目了然,这样的话,实现就简单多了。高阶的情况下也一样,重复这种计算就可以了。其代码为cpp view plaincopyRes0.Re
7、al_part=poles0.Real_part;Res0.Imag_Part=poles0.Imag_Part;Res1.Real_part=1;Res1.Imag_Part=0;for(count_1=0;count_1N-1;count_1+)for(count=0;count=count_1+2;count+)if(0=count)Complex_Multiple(Rescount,polescount_1+1,&(Res_Savecount.Real_part),&(Res_Savecount.Imag_Part);elseif(count_1+2)=count)Res_Saveco
8、unt.Real_part+=Rescount-1.Real_part;Res_Savecount.Imag_Part+=Rescount-1.Imag_Part;elseComplex_Multiple(Rescount,polescount_1+1,&(Res_Savecount.Real_part),&(Res_Savecount.Imag_Part);1Res_Savecount.Real_part+=Rescount-1.Real_part;Res_Savecount.Imag_Part+=Rescount-1.Imag_Part;*(b+N)=*(a+N);到此,我们就可以得到一个
9、模拟滤波器巴特沃斯低通滤波器了。2.双1次z变换 2.1双1次z变换的原理 我们为了将模拟滤波器转换为数字滤波器的,可以用的方法很多。这里着重说说双1次z变换。我们希望通过双1次z变换,建立一个s平面到z平面的映射关系,将模拟滤波器转换为数字滤波器。 和之前的例子一样,我们假设有如下模拟滤波器的传递函数。将其做拉普拉斯逆变换,可得到其时间域内的连续微分方程式,其中,x(t)表示输入,y(t)表示输出。然后我们需要将其离散化,假设其采样周期是T,用差分方程去近似的替代微分方程,可以得到下面结果然后使用z变换,再将其化简。可得到如下结果从而,我们可以得到了s平面到z平面的映射关系,即由于所有的高阶
10、系统都可以视为一阶系统的并联,所以,这个映射关系在高阶系统中,也是成立的。然后,将关系式带入上式,可得到这里,我们可以就可以得到与的对应关系了。 这里的与的对应关系很重要。我们最终的目的设计的是数字滤波器,所以,设计时候给的参数必定是数字滤波器的指标。而我们通过间接设计设计IIR滤波器时候,首先是要设计模拟滤波器,再通过变换,得到数字滤波器。那么,我们首先需要做的,就是将数字滤波器的指标,转换为模拟滤波器的指标,基于这个指标去设计模拟滤波器。另外,这里的采样时间T的取值很随意,为了方便计算,一般取1s就可以。 2.2双1次z变换的实现(C语言) 我们设计好的巴特沃斯低通滤波器的传递函数如下所示
11、。 我们将其进行双1次z变换,我们可以得到如下式子可以看出,我们还是需要将式子乘开,进行合并同类项,这个跟之前说的算法相差不大。其代码为。 cpp view plaincopyfor(Count=0;Count=N;Count+)for(Count_Z=0;Count_Z=N;Count_Z+)ResCount_Z=0;Res_SaveCount_Z=0;Res_Save0=1;for(Count_1=0;Count_1N-Count;Count_1+)for(Count_2=0;Count_2=Count_1+1;Count_2+)if(Count_2=0)ResCount_2+=Res_S
12、aveCount_2;elseif(Count_2=(Count_1+1)&(Count_1!=0)ResCount_2+=-Res_SaveCount_2-1;elseResCount_2+=Res_SaveCount_2-Res_SaveCount_2-1;for(Count_Z=0;Count_Z=N;Count_Z+)Res_SaveCount_Z=ResCount_Z;ResCount_Z=0;for(Count_1=(N-Count);Count_1N;Count_1+)for(Count_2=0;Count_2=Count_1+1;Count_2+)if(Count_2=0)Re
13、sCount_2+=Res_SaveCount_2;elseif(Count_2=(Count_1+1)&(Count_1!=0)ResCount_2+=Res_SaveCount_2-1;elseResCount_2+=Res_SaveCount_2+Res_SaveCount_2-1;for(Count_Z=0;Count_Z=N;Count_Z+)Res_SaveCount_Z=ResCount_Z;ResCount_Z=0;for(Count_Z=0;Count_Z=N;Count_Z+)*(az+Count_Z)+=pow(2,N-Count)*(*(as+Count)*Res_Sa
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