数字滤波器 的分类:
数字滤波器的种类很多,分类方法也不同,可以从功能上分,也可以从实现方法上分,还可以从设计方法上来分等。一种比较通用的分类方法是将数字滤波器分为两大类,即经典滤波器和现代滤波器。
经典滤波器是假定输入信号X(n)中的有效信号和噪声(或干扰)信号分布不同的频率带,当x(n)通过一个线性滤波系统后,可以将噪声信号成分有效地减少或去除。如果有效信号和噪声信号的频带互相重叠,那么经典的滤波器将无能无力。经典滤波器主要有低通滤波(Low Pass Filter, LPF)、高通滤波器( High Pass Filter, HPF)、带通滤波器( Band Pass Filter,BPF)、带阻滤波器(Band Stop Filter ,BSF)以及全通滤波器(ALL Pass Filter ,APF)等。图1-1是各种经典滤波器的幅频特性响应示意图。
在图1-1中,w为数字脚频率,|H(ejw)|是归一化的幅频响应率。数字滤波器的幅频特性相对于π对称,且以2π为周期。
现代滤波理论研究的主要内容是从含有噪声的数据记录(又称为时间序列)中估计出信号的某些特征或信号本身。一旦信号被估计出,那么估计出的信号将比原信号有更高的信噪比。现代滤波器吧信号和噪声都视为随机信号,利用它们的统计特征(如自相关函数、功率谱函数等)推导出一套最佳的估值算法,然后用硬件或软件实现。现代滤波器主要有维纳滤波器、卡尔曼滤波器、线性预测器、自适应滤波器等。一些专著将基于特征分解的频率估计及奇异值分解算法也归入现代滤波器的范畴。
从实现的网络结构或者单位脉冲响应来看,数字滤波器可以分成无限脉冲响应滤波器和有限脉冲响应滤波器,二者的根本区别在于两则的系统函数结构不同。时(1-1)和式(1-2)分别为FIR和IIR的系统函数。
FIR与IIR滤波器系统函数的特点也决定了它们具有不同的实现结构及特点;FIR不存在输出对输入的反馈结构,IIR存在输出对输入的反馈;FIR具有严格的线性相位特性,IIR无法实现线性相位特性,且其频率选择性越好相位的非线性越严重。
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