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[经验]

介绍FIR滤波模型的建立，分4个步骤

2024-9-4 09:08:22

399 信号处理函数测试测量

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本帖介绍FIR滤波模型的建立，分以下几个步骤：

选定滤波结构：低通、高通、带通、带阻；
选定合适的窗函数，常见的有hamming、hanning、blackman、ExactBlackman、BlackmanHarris、KaiserBessel、FlatTop等；
基于FIR滤波方程，即可得到滤波后信号；

其中y是滤波后x， Nb是FIR个数， b是滤波系数；
考虑到时序幅值和原信号大小的一致性，需有滤波系数归一化的过程；
下面将从四个部分一一介绍。本帖涉及的参数概念如下：
numTaps--抽头数；N = numTaps-1；这里抽头数必须为奇数；
wc--归一化频率，为2.0 * fc/fs；其中fc为截止频率或中心频率，fs为采样速率；
coefficient--滤波系数；
关于低通、高通、带通、带阻滤波系数的计算过程，见下代码
1. 低通：
2. 高通：
3. 带通：
4. 带阻：
  
  关于窗函数的实现入下：
5. hamming：
6. hanning：
7. blackman：
  
  8.KaiserBessel：
  
  其中， beta默认为0；
  应用以上公式计算出滤波系数，套入滤波方程，即可得到滤波后y，观察发现，fft后频率没有问题，但是回归到时序，幅值滤波后甚至比滤波还要高，此时，需要对滤波系数进行归一化处理；
  多次实验对比后，给出归一化方程，如下：
  对于低通可以使用求和平均的方式，高通和带通，则需要将滤波系数实部和虚部分开处理。

关于准确性，以NI的滤波工具包函数为参考依据，对比结果如下：

低通-hamming窗，从400和700Hz信号中，提取400Hz信号
带通--hanning，上述混合波形中，使用600-800的带通过滤得到700Hz的信号

关于抽头数引起的延迟问题，将在后续帖子中给出处理方法。

本主题由 liuyongwangzi 于 2024-9-4 09:33 审核通过

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