Politechnika Wrocławska Wydział Elektroniki Mikrosystemów i Fotoniki Przetwarzanie sygnałów laboratorium ETD5067L

Podobne dokumenty
Politechnika Wrocławska Wydział Elektroniki Mikrosystemów i Fotoniki Przetwarzanie sygnałów laboratorium ETD5067L

Przetwarzanie sygnałów

Ćwiczenie 4. Filtry o skończonej odpowiedzi impulsowej (SOI)

Przetwarzanie sygnałów

Ćwiczenie 3. Właściwości przekształcenia Fouriera

b n y k n T s Filtr cyfrowy opisuje się również za pomocą splotu dyskretnego przedstawionego poniżej:

x(n) x(n-1) x(n-2) D x(n-n+1) h N-1

Transformata Laplace a to przekształcenie całkowe funkcji f(t) opisane następującym wzorem:

8. Realizacja projektowanie i pomiary filtrów IIR

Politechnika Wrocławska Wydział Elektroniki Mikrosystemów i Fotoniki Przetwarzanie sygnałów laboratorium ETD5067L

Podstawy Przetwarzania Sygnałów

W celu obliczenia charakterystyki częstotliwościowej zastosujemy wzór 1. charakterystyka amplitudowa 0,

AKADEMIA MORSKA KATEDRA NAWIGACJI TECHNICZEJ

Przetwarzanie sygnałów

Cyfrowe przetwarzanie sygnałów Jacek Rezmer -1-

Wprowadzenie. Spis treści. Analiza_sygnałów_-_ćwiczenia/Filtry

Charakterystyka amplitudowa i fazowa filtru aktywnego

Ćwiczenie 6 Projektowanie filtrów cyfrowych o skończonej i nieskończonej odpowiedzi impulsowej

A-2. Filtry bierne. wersja

2. Próbkowanie Sygnały okresowe (16). Trygonometryczny szereg Fouriera (17). Częstotliwość Nyquista (20).

ĆWICZENIE 5 EMC FILTRY AKTYWNE RC. 1. Wprowadzenie. f bez zakłóceń. Zasilanie FILTR Odbiornik. f zakłóceń

ANALIZA SYGNAŁÓ W JEDNÓWYMIARÓWYCH

Laboratorium Przetwarzania Sygnałów Biomedycznych

Andrzej Leśnicki Laboratorium CPS Ćwiczenie 7 1/7 ĆWICZENIE 7. Splot liniowy i kołowy sygnałów

Analiza właściwości filtra selektywnego

Analiza właściwości filtrów dolnoprzepustowych

Ćwiczenie 6. Transformacje skali szarości obrazów

WOJSKOWA AKADEMIA TECHNICZNA

PROCESORY SYGNAŁOWE - LABORATORIUM. Ćwiczenie nr 04

CYFROWE PRZTWARZANIE SYGNAŁÓW (Zastosowanie transformacji Fouriera)

CZWÓRNIKI KLASYFIKACJA CZWÓRNIKÓW.

3. Przetwarzanie analogowo-cyfrowe i cyfrowo-analogowe... 43

Ćwiczenie - 1 OBSŁUGA GENERATORA I OSCYLOSKOPU. WYZNACZANIE CHARAKTERYSTYKI AMPLITUDOWEJ I FAZOWEJ NA PRZYKŁADZIE FILTRU RC.

DYSKRETNE PRZEKSZTAŁCENIE FOURIERA C.D.

CHARAKTERYSTYKI CZĘSTOTLIWOŚCIOWE

SPRZĘTOWA REALIZACJA FILTRÓW CYFROWYCH TYPU SOI

Systemy akwizycji i przesyłania informacji

ĆWICZENIE 6 Transmitancje operatorowe, charakterystyki częstotliwościowe układów aktywnych pierwszego, drugiego i wyższych rzędów

Kartkówka 1 Opracowanie: Próbkowanie częstotliwość próbkowania nie mniejsza niż podwojona szerokość przed spróbkowaniem.

Detekcja zespołów QRS w sygnale elektrokardiograficznym

Ćwiczenie: "Obwody prądu sinusoidalnego jednofazowego"

Zjawisko aliasingu. Filtr antyaliasingowy. Przecieki widma - okna czasowe.

POLITECHNIKA WROCŁAWSKA, WYDZIAŁ PPT I-21 LABORATORIUM Z PODSTAW ELEKTRONIKI Ćwiczenie nr 4. Czwórniki bierne - charakterystyki częstotliwościowe

Filtry cyfrowe. h(n) odpowiedź impulsowa. Filtr cyfrowy. Procesory sygnałowe (DSP), układy programowalne

Technika audio część 2

Dynamiczne badanie wzmacniacza operacyjnego- ćwiczenie 8

DYSKRETNA TRANSFORMACJA FOURIERA

H f = U WY f U WE f =A f e j f. 1. Cel ćwiczenia. 2. Wprowadzenie. H f

5 Filtry drugiego rzędu

Liniowe układy scalone. Filtry aktywne w oparciu o wzmacniacze operacyjne

A3 : Wzmacniacze operacyjne w układach liniowych

Widmo akustyczne radia DAB i FM, porównanie okien czasowych Leszek Gorzelnik

Filtracja. Krzysztof Patan

rezonansu rezonansem napięć rezonansem szeregowym rezonansem prądów rezonansem równoległym

Wydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej

Ćwiczenie 6 Projektowanie filtrów cyfrowych o skończonej i nieskończonej odpowiedzi impulsowej

Dyskretne przekształcenie Fouriera cz. 2

Filtry aktywne filtr górnoprzepustowy

Przetwarzanie sygnałów dyskretnych

Laboratorium nr 4: Porównanie filtrów FIR i IIR. skończonej odpowiedzi impulsowej (FIR) zawsze stabilne, mogą mieć liniową charakterystykę fazową

Teoria sterowania - studia niestacjonarne AiR 2 stopień

Filtrowanie a sploty. W powyższym przykładzie proszę zwrócić uwagę na efekty brzegowe. Wprowadzenie Projektowanie filtru Zadania

Rys. 1. Wzmacniacz odwracający

8. Analiza widmowa metodą szybkiej transformaty Fouriera (FFT)

Analiza obrazów - sprawozdanie nr 2

Instrukcja do laboratorium z Fizyki Budowli. Temat laboratorium: CZĘSTOTLIWOŚĆ

STUDIA MAGISTERSKIE DZIENNE LABORATORIUM SYGNAŁÓW, SYSTEMÓW I MODULACJI. Filtracja cyfrowa. v.1.0

Transformata Fouriera

KOMPUTEROWE SYSTEMY POMIAROWE

1. Modulacja analogowa, 2. Modulacja cyfrowa

Filtry aktywne filtr środkowoprzepustowy

13.2. Filtry cyfrowe

WZMACNIACZE OPERACYJNE Instrukcja do zajęć laboratoryjnych

Wydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej

BADANIE FILTRÓW. Instytut Fizyki Akademia Pomorska w Słupsku

f = 2 śr MODULACJE

Laboratorium Inżynierii akustycznej. Przetwarzanie dźwięku - wprowadzenie do efektów dźwiękowych, realizacja opóźnień

TEORIA OBWODÓW I SYGNAŁÓW LABORATORIUM

Ćwiczenie nr 65. Badanie wzmacniacza mocy

Projekt z Układów Elektronicznych 1

BIBLIOTEKA PROGRAMU R - BIOPS. Narzędzia Informatyczne w Badaniach Naukowych Katarzyna Bernat

Politechnika Białostocka

Algorytmy detekcji częstotliwości podstawowej

Procedura modelowania matematycznego

uzyskany w wyniku próbkowania okresowego przebiegu czasowego x(t) ze stałym czasem próbkowania t takim, że T = t N 1 t

Teoria sygnałów Signal Theory. Elektrotechnika I stopień (I stopień / II stopień) ogólnoakademicki (ogólno akademicki / praktyczny)

FFT i dyskretny splot. Aplikacje w DSP

AiR_TSiS_1/2 Teoria sygnałów i systemów Signals and systems theory. Automatyka i Robotyka I stopień ogólnoakademicki

Podstawowe człony dynamiczne

CYFROWE PRZETWARZANIE SYGNAŁÓW

Filtry FIR i biblioteka DSPLIB

Opis efektów kształcenia dla modułu zajęć

Systemy. Krzysztof Patan

Podstawowe zastosowania wzmacniaczy operacyjnych wzmacniacz odwracający i nieodwracający

Filtry. Przemysław Barański. 7 października 2012

Przykładowe pytania 1/11

Temat: Filtracja cyfrowa okresowych sygnałów deterministycznych Ćwiczenie 3

Laboratorium Przetwarzania Sygnałów. Ćwiczenie 3. Filtracja i korelacja sygnałów dyskretnych

Ćwiczenie nr 11. Projektowanie sekcji bikwadratowej filtrów aktywnych

Diagnostyka obrazowa

Transkrypt:

Politechnika Wrocławska Wydział Elektroniki Mikrosystemów i Fotoniki Przetwarzanie sygnałów laboratorium ETD5067L Ćwiczenie 4. Filtry o skończonej odpowiedzi impulsowej (SOI) 1. Filtracja cyfrowa podstawowe wiadomości Cyfrowa filtracja sygnału ma na celu wyodrębnienie pożądanej informacji z danego sygnału dyskretnego. Efektem filtracji sygnału wejściowego jest sygnał wyjściowy, przy czym relację między nimi określa deterministyczna funkcja transmitancji filtru. Sygnał wejściowy nazywany jest często pobudzeniem filtru. Natomiast sygnał wyjściowy odpowiedzią filtru. Funkcję transmitancji dla układów analogowych definiuje się za pomocą transformaty Laplace a sygnałów wejściowego i wyjściowego. Narzędzie to umożliwia przekształcenie równań różniczkowych opisujących układy analogowe na równania algebraiczne. Pozwala efektywnie projektować właściwości filtru. Dla układów dyskretnych takim narzędziem jest transformata Z. Zamienia ona dyskretne równania różnicowe na równania algebraiczne, co pozwala projektować właściwości filtrów cyfrowych. Celem ćwiczenia 4 jest opanowanie umiejętności badania właściwości filtrów cyfrowych, oraz umiejętności projektowania pasmowych filtrów o skończonej odpowiedzi impulsowej. Właściwości filtrów analogowych i cyfrowych mogą być określane w dziedzinie czasu i w dziedzinie częstotliwości. Wybór dziedziny definiuje sposób kodowania informacji w sygnale. Na przykład obrazy są przykładem dwuwymiarowych sygnałów, w których informacja kodowana jest w dziedzinie czasu (przestrzeni). Ludzkie oko rejestruje krawędzie obiektów, jasność i kolor poszczególnych elementów obrazu. Inaczej jest w przypadku dźwięku. Tu informacja kodowana jest w dziedzinie częstotliwości. Ucho ludzkie reaguje na częstotliwość fali akustycznej i zawartość składowych harmonicznych. 1.1.Właściwości filtru w dziedzinie czasu W dziedzinie czasu właściwości filtrów cyfrowych określają następujące charakterystyki: odpowiedź impulsowa (rys. 1), czyli odpowiedź na pobudzenie deltą Kroneckera. Poniżej przedstawiono równanie delty Kroneckera 1 dla n 0 δn 0 dla n 0 odpowiedź skokowa (rys. 2), czyli odpowiedź na skok jednostkowy. Poniżej przestawiono równanie skoku jednostkowego. 0 dla n 0 1n 1 dla n 0 Charakterystyki te w całości określają działanie filtru. Jeżeli jednak mamy do czynienia z pewną klasą filtrów (np. filtrów pasmowych), to konieczne jest ustalenie wartości liczbowych pewnych parametrów charakterystyk. Pozwala to ocenić jakość filtru w sposób ilościowy.

Rys. 1. Ilustracja odpowiedzi impulsowej filtru i jej najważniejszych parametrów. Jednym z takich parametrów jest np. długość odpowiedzi impulsowej filtru. Dla filtrów cyfrowych w uproszczeniu definiuje się ją jako ilość niezerowych próbek. Parametr ten w przypadku filtrów o skończonej odpowiedzi impulsowej pozwala ocenić złożoność obliczeń niezbędnych do przeprowadzenia operacji filtracji. Im dłuższa odpowiedź impulsowa filtru, tym więcej obliczeń należy przeprowadzić. Długość odpowiedzi impulsowej wpływa również na opóźnienie odpowiedzi filtru w stosunku do pobudzenia. Innym parametrem jest np. czas narastania odpowiedzi skokowej (rys. 2). Im dłuższy czas narastania, tym większy stopień rozmycia krawędzi sygnałów filtrowanych. Przerzut określa amplitudę oscylacji związanych z efektem Gibbsa. Efekt ten jest spowodowany zbyt gwałtownymi zmianami amplitudy odpowiedzi częstotliwościowej układu. Czas trwania tych oscylacji nazywany jest dzwonieniem. Rys. 2. Ilustracja odpowiedzi skokowej układu i jej najważniejszych parametrów. Oś odciętych/poziomą charakterystyk czasowych filtrów cyfrowych stanowi ciąg kolejnych liczb całkowitych. Zazwyczaj rozpoczynają się one od zero a kończą, gdy wartości charakterystyki mają wartość ustaloną. Jeżeli chcemy te charakterystyki odnieść do sygnałów próbkowanych z określoną częstotliwością próbkowania fs, to należy każdą taką liczbę całkowitą przemnożyć przez okres próbkowania Ts=1/fs. W tej sytuacji oś odciętych/pozioma stanie się osią czasu (wyrażoną w sekundach).

Rys. 3. Symetria odpowiedzi skokowej, powodująca liniowość fazy odpowiedzi częstotliwościowej filtru. 1.2. Właściwościowości filtru w dziedzinie częstotliwości Właściwości filtrów w dziedzinie częstotliwości określa charakterystyka częstotliwościowa filtru. Dla układów analogowych uzyskuje się ją przez analizę odpowiedzi filtru na pobudzenie sygnałem harmonicznym (sinusoidalnym). Filtry analogowe wpływają na sygnał harmoniczny w taki sposób, że zmieniają jego amplitudę i fazę. Zmiana tych dwóch parametrów zależy od częstotliwości harmonicznego sygnału pobudzającego. Zmiany amplitudy i fazy w funkcji częstotliwości nazywamy odpowiednio częstotliwościową charakterystyką amplitudową i częstotliwościową charakterystyką fazową lub krótko odpowiedzią (charakterystyką) amplitudową i odpowiedzią fazową filtru. Charakterystyka częstotliwościowa filtru jest transformatą Fouriera jego odpowiedzi impulsowej. Fakt ten jest szczególnie istotny dla filtrów cyfrowych. Dzięki niemu można obliczyć odpowiedź częstotliwościową poprzez obliczenie DFT odpowiedzi impulsowej filtru. Jest to zadanie obliczeniowo dużo prostsze od wyznaczania odpowiedzi dla sygnałów harmonicznych o różnych częstotliwościach. Istotny jest jednak pewien szczegół techniczny związany z obliczaniem DFT. Obliczenia należy przeprowadzić z pominięciem czynnika normalizującego 1/N. Równanie rozkładu DFT będzie wtedy wyglądać następująco: X k N 1 n0 x n e 2kn j N Zaimplementowana w środowisku Octave funkcja fft() dokonuje rozkładu zgodnie z tą zależnością. Wówczas widmo amplitudowe DFT dla delty Kroneckera jest dyskretną funkcją stałą o amplitudzie równej 1, a DFT odpowiedzi impulsowej filtru jest jego odpowiedzią częstotliwościową H[k]. Wartości odpowiedzi częstotliwościowej H[k], wyznaczane są dla k dyskretnych wartości częstotliwości f k (k=0..n/2 dla filtrów o współczynnikach N rzeczywistych i k=0..n-1 dla filtrów o współczynnikach zespolonych) odpowiadających częstotliwościom składowych DFT. Z tego powodu długość sygnału delty Kroneckera wpływa na dokładność wyznaczania odpowiedzi częstotliwościowej (im większe N, tym mniejsza różnica f k - f k-1 ). Częstotliwość f k[hz] w hercach podobnie jak w przypadku ciągłego sygnału próbkowanego uzyskuje się po przemnożeniu przez częstotliwość próbkowania f s - kfs fk [ Hz ]. N Algorytmy filtracji cyfrowej do wykonania obliczeń nie potrzebują informacji o częstotliwości próbkowania. Dlatego charakterystyki filtrów cyfrowych prezentuje się w.

zakresie od 0 do 1 (oś odciętych/pozioma charakterystyk częstotliwościowych). Żeby pokazać jak dany filtr będzie przetwarzał sygnał próbkowany z częstotliwością f s, należy współrzędne osi częstotliwości przemnożyć przez f s. Obliczając DFT odpowiedzi impulsowej filtru o współczynnikach rzeczywistych za pomocą funkcji fft(), uzyskujemy widmo jak dla sygnału zespolonego. Dlatego odpowiedź częstotliwościowa filtru widoczna jest dla zakresu częstotliwości od 0 do 0,5. Dalej obserwujemy odbicie symetryczne związane z tym, że odpowiedź impulsowa jest sygnałem rzeczywistym. Amplitudową charakterystykę częstotliwościową przedstawia się często w skali logarytmicznej, wówczas wartości na osi rzędnych (pionowej) wyrażane są w decybelach: k 20log H k, H db gdzie H db [k] zmiana amplitudy w decybelach. Taki sposób prezentacji poprawia odbiór wizualny charakterystyki, która ma duży zakres zmienności (na wykresie dobrze widać zarówno wartości bliskie 1, jak i wartości bliskie zeru np. 10-3 ). Podobnie do odpowiedzi impulsowej i skokowej charakterystyki częstotliwościowe również mają swoje parametry. Dla filtrów pasmowych istotnym parametrem jest podział charakterystyki amplitudowej na pasma przepustowe i pasma zaporowe (rys. 4a). Pasmem przepustowym jest zakres częstotliwości, dla których amplituda się nie zmienia (odpowiedź amplitudowa wynosi 1). Pasmem zaporowym jest zakres częstotliwości, dla których sygnały są całkowicie tłumione (odpowiedź amplitudowa wynosi 0). Przyjętą umownie granicą pasma przepustowego jest częstotliwość, dla której filtr tłumi połowę mocy sygnału harmonicznego (amplituda sygnału harmonicznego maleje 2 razy, tłumienie wynosi około 0.707 V/V lub -3 db). Granicę tę nazywa się częstotliwością odcięcia lub częstotliwością graniczną. Granica pasma zaporowego nie jest ustandaryzowana i zależy od wymaganego przez projektanta filtru minimalnego tłumienia w paśmie zaporowym. Jeżeli wymagane tłumienie w paśmie zaporowym wynosi 40 db, to właśnie dla tego poziomu wyznacza się granicę pasma zaporowego. Pomiędzy pasmami zaporowymi i przepustowymi występują pasma przejściowe. Ich szerokość wpływa na selektywność filtracji. Jeżeli używamy filtrów do przetwarzania sygnałów, w których informacja kodowana jest w dziedzinie częstotliwości, to zwykle zależy nam na tym, aby pasma przejściowe były jak najwęższe, tłumienia w pasmach zaporowych jak największe. W paśmie przepustowym mogą występować zafalowania, które niekorzystnie wpływają na przenoszone składowe sygnału pobudzającego. Dlatego poziom zafalowań (rys. 4b) jest również istotnym parametrem odpowiedzi częstotliwościowej filtrów pasmowych. Częstotliwościowa charakterystyka fazowa filtrów powinna być liniowa. Nieliniowości pojawiają się w przypadku braku symetrii odpowiedzi skokowej lub impulsowej filtru. Nachylenie charakterystyki fazowej (współczynnik kierunkowy prostej) informuje o opóźnieniu sygnału odpowiedzi względem sygnału pobudzenia. Rys. 4. Ilustracja amplitudowej odpowiedzi częstotliwościowej i jej najważniejszych parametrów:(a) cała charakterystyka amplitudowa, (b) powiększenia pasma przepustowego.

2. Filtry SOI Filtr o skończonej odpowiedzi impulsowej (SOI) (ang. finite impulse response FIR) jest nierekursywnym filtrem cyfrowym. Nierekursywność oznacza, że nie występuje w tym filtrze sprzężenie zwrotne, co m.in. wiąże się z tym, że odpowiedź filtru SOI na skończone w czasie pobudzenie jest również skończona w czasie. Filtr SOI określa się ciągiem współczynników {b n }. Poniższe równanie przedstawia zależność między pobudzeniem x[n] filtru a jego odpowiedzią y[n]. yn b0 xn b`1 xn 1 b`2 xn 2 b` M 1xn M 1. Ilość współczynników filtru SOI stanowi jednocześnie długość jego odpowiedzi impulsowej h[n]=b n. Przedstawiona zależność jest operacją splotu sygnału pobudzenia x[n] i współczynników filtru b n. Operacja filtracji różni się od operacji splotu tym, że długość sygnału pobudzenia musi równać się długości sygnału odpowiedzi. Dodatkowo wartość próbki y[n] odpowiada wartości próbki x[n] pobudzenia. Z tego powodu używając funkcji splotu sig_conv(b, x) z ćwiczenia 3, należy wynik splotu zmodyfikować tak, aby relacje te były spełnione. 2.1. Rodzaje filtrów ze względu na charakterystykę częstotliwościową Ze względu na to, które składowe widma są przez filtr tłumione, a które bez zmian zachowywane, wyróżniamy: filtry dolnoprzepustowe, przez które tłumione są składowe f > fc; filtry górnoprzepustowe, przez które tłumione są składowe f < fc; filtry pasmowoprzepustowe, tłumiące składowe f < fd i f > fg; filtry pasmowozaporowe, tłumiące składowe fd < f < fg. Metody projektowania filtrów SOI skupiają się na projektowaniu filtrów dolnoprzepustowych. Do zaprojektowania pozostałych rodzajów filtrów SOI wykorzystuje sie specjalne łączenie filtrów. 2.2. Filtry działające na zasadzie średniej kroczącej Najprostszą metodą filtracji sygnałów, często zupełnie wystarczającą, jest zastosowanie tzw. średniej kroczącej (ang. moving average). Metoda ta polega na uśrednianiu kilku kolejnych próbek sygnału w myśl zależności: y 1 1 M n xn k, gdzie M jest liczbą uśrednianych próbek. M k0 Filtr ten jest wykorzystywany do filtracji sygnałów, w których informacja kodowana jest w dziedzinie czasu. Częstotliwość odcięcia tego filtru zmienia się wraz z ilością uśrednianych próbek. Filtr charakteryzuje się słabym tłumieniem w paśmie zaporowym. Można je poprawić stosując filtrację wielokrotną. Odpowiada to szeregowemu połączeniu filtrów o takich samych współczynnikach. Wypadkowy ciąg współczynników można uzyskać stosując technikę z rozdziału 2.3.2. 2.3. Filtry oparte na okienkowanej funkcji sinc 2.3.1. Filtry dolnoprzepustowe

Filtr ruchomej średniej jest filtrem mającym bardzo dobre właściwości w dziedzinie czasu. Natomiast filtry o dobrych właściwości w dziedzinie częstotliwości uzyskuje się za pomocą okienkowanej funkcji sinc. W metodzie tej współczynniki filtru oblicza się z równania: M 1 sin 2f ck 2 M 1 wk, dla k bk M 1 k 2 2 M 1 2f cwk, dla k 2 f gdzie fc 0;0,5 jest znormalizowaną częstotliwością graniczną, f jest częstotliwością fs graniczna w hercach, a f s częstotliwością próbkowania sygnału. M jest długością odpowiedzi impulsowej filtru (liczbą współczynników), w[k] tzw. funkcją okna (indeks k=0.. M-1). Kształt funkcji okna wpływa na szerokość pasma przejściowego i tłumienie w paśmie zaporowym. Najczęściej wykorzystywanymi oknami są: 2k 4k okno Blackmana wk 0,42 0,5cos 0,08cos M 1 M 1 2k okno Hamminga wk 0,54 0,46cos M 1 Okno Blackmana zapewnia największe tłumienie w paśmie zaporowym, a okno Hamminga najwęższe pasmo przejściowe filtru. Istnieje jeszcze wiele innych rodzajów okien, które pomagają kontrolować te dwie właściwości. Po obliczeniu w ten sposób współczynników filtru dolnoprzepustowego należy pamiętać o tym, aby go znormalizować. Oznacza to zapewnienie takiego działania filtru, by składowa stała sygnału była po przetworzeniu przez filtr niezmieniona (wzmocnienie filtru dla f = 0 wynosi 1). Aby uzyskać taki efekt, należy podzielić każdy element wektora b przez sumę wszystkich jego elementów: b k b norm k. M 1 b k k 0 2.3.2. Pozostałe rodzaje filtrów Mając do dyspozycji współczynniki filtru dolnoprzepustowego b dp [k], można zaprojektować filtr górnoprzepustowy b gp [k] o takiej samej częstotliwości odcięcia. Aby jednak metoda działała prawidłowo, współczynniki filtru muszą być znormalizowane, ich liczba musi być nieparzysta, a jego odpowiedź musi być symetryczna (faza liniowa). Wówczas współczynniki filtru górnoprzepustowego otrzymujemy z równania: M 1 bgpk k bdpk, 2 w którym jest deltą Kroneckera daną równaniem: 1 dla k 0 k. 0 dla k 0 Pozostałe rodzaje filtrów pasmowych uzyskujemy przez łączenie filtrów dolno i górnoprzepustowych o odpowiednio dobranych częstotliwościach granicznych.

Połączenie równoległe filtrów oznacza wykonanie filtracji na tym samym sygnale pobudzenia przez obydwa filtry, a następnie dodanie otrzymanych sygnałów odpowiedzi (y[n]=h 1 [n]*x[n]+h 2 [n]*x[n]). Ten sam efekt można uzyskać przeprowadzając operację filtracji filtrem o współczynnikach uzyskanych w wyniku dodawania współczynników filtrów równoległych z wyrównaniem osi symetrii (patrz pogrubiona wartość). Przykład: h 1 [n]=[ 1 2 3 2 1] h 2 [n]=[1 1 1 1-1 -1 2-1 -1 1 1 1 1]; h 12 [n]= [ 0 0 0 0 1 2 3 2 1 0 0 0 ]+ [1 1 1 1-1 -1 2-1 -1 1 1 1 1]= [1 1 1 1 0 1 5 1 0 1 1 1 1] Połączenie szeregowe filtrów oznacza przeprowadzenie filtracji najpierw pierwszym filtrem, a następnie drugim. Można podobnie jak poprzednio obliczyć odpowiedź impulsową filtru zastępczego obliczając splot współczynników obu filtrów ( h 12 [n]=h 1 [n]*h 2 [n]). 3. Zadania do realizacji Na zajęciach laboratoryjnych należy rozwiązać 5 podanych poniżej zadań. Za każde zadanie można otrzymać jeden punkt pod warunkiem, że zostanie ono całkowicie poprawnie zrealizowane. Zadanie nr 1 W zadaniu pierwszym należy napisać funkcję następującej postaci: function [y]=fir_filter(x, b) która wykona filtrację sygnału x filtrem o współczynnikach z tablicy b. Wymagane jest, aby sygnał y miał tyle samo próbek co sygnał x. Efekt filtracji zostanie zaprezentowany przy wizualizacji charakterystyk zaprojektowanych filtrów z zadań 3, 4 lub 5. Zadanie nr 2 W zadaniu drugim należy napisać następujące funkcje: function [y,t]=step_resp(b,n,fs) obliczającą odpowiedź skokową filtru SOI o współczynnikach podanych w tablicy b. Długość odpowiedzi skokowej (ilość próbek) określa argument N, natomiast fs jest częstotliwością próbkowania. t powinno być osią odciętych/poziomą odpowiedzi skokowej. function [y,t]=imp_resp(b,n,fs)

obliczającą odpowiedź impulsową filtru SOI o współczynnikach podanych w tablicy b. Ilość próbek odpowiedzi impulsowej określa argument N, natomiast fs jest częstotliwością próbkowania. t powinno być osią odciętych/poziomą odpowiedzi skokowej. function [mh,fih, mhdb, f]=freq_resp(b, N, fs) obliczającą odpowiedź częstotliwościową filtru SOI o współczynnikach podanych w tablicy b (mh- odpowiedź amplitudowa liniowa, mhdb- odpowiedź amplitudowa w db, fihodpowiedź fazowa z fazą rozwiniętą, f- wspólna oś odciętych/pozioma wszystkich odpowiedzi częstotliwościowych). Ilość próbek odpowiedzi określa argument N, natomiast fs jest częstotliwością próbkowania. Do rozwijania fazy można wykorzystać funkcję z ćwiczenia 3. Zadanie nr 3 Zadanie trzecie polega na napisaniu funkcji następującej: function [b]=movavg_filter(m, k), która obliczy współczynniki filtru ruchomej średniej, w którym ilość uśrednień wynosi M, a k określa ilość wielokrotnych filtracji (k>=1). Należy zaprezentować wszystkie rodzaje charakterystyk filtru dla parametrów podanych przez prowadzącego. Zadanie nr 4 W zadaniu czwartym należy napisać funkcję następującej postaci: function [b]=sinc_filter(fc, M, wnd), która będzie obliczać współczynniki filtru dolnoprzepustowego o długości odpowiedzi impulsowej M i częstotliwości odcięcia f c. Dla wnd=0 funkcja ma wykorzystywać okno Blackmana, a dla wnd=1 okno Hamminga. Należy zaprezentować wszystkie rodzaje charakterystyk filtru dla parametrów podanych przez prowadzącego. Zadanie nr 5 Za pomocą opracowanych funkcji należy zaprojektować określony przez prowadzącego filtr pasmowy (pasmowoprzepustowy lub pasmowozaporowy) i zaprezentować dla niego wszystkie rodzaje charakterystyk. Pytania na kartkówkę

1. Przeliczanie wartości ze skali liniowej na logarytmiczną np. 10 2 i odwrotnie np. 20 db. 2. Jakie wartości będą na osi odciętych dla charakterystyk czasowych a jakie dla częstotliwościowych? 3. Jak będą wyglądały osie odciętych charakterystyk czasowych i częstotliwościowych filtrów cyfrowych przetwarzających sygnały próbkowane z częstotliwością 1 khz? 4. Jaką częstotliwość odcięcia w hercach będzie miał dolnoprzepustowy filtr SOI, jeżeli zaprojektowano go dla częstotliwości odcięcia znormalizowanej fc=0.1, a częstotliwość próbkowania filtrowanego sygnału wynosi fs=1khz? 5. Dla jakiej częstotliwości odcięcia należy zaprojektować dolnoprzepustowy filtr SOI, aby z sygnału próbkowanego z częstotliwością fs=1khz usunąć wszystkie składowe powyżej 200Hz? 6. Co należy zrobić, aby poprawić tłumienie w paśmie zaporowym filtru ruchomej średniej? 7. Co należy zrobić, aby zmniejszyć częstotliwość odcięcia filtru ruchomej średniej? 8. Co należy zrobić, aby zmniejszyć szerokość pasma przejściowego filtru okienkowanej funkcji sinc? 9. Przeprojektuj filtr dolnoprzepustowy o odpowiedzi impulsowej h[n]=[1 1 1 1 1] na filtr górnoprzepustowy o tej samej częstotliwości odcięcia. 10. Oblicz odpowiedź impulsową filtru równoważnego dla równoległego połączenia filtrów h 1 [n]=[1 1 1] i h 2 [n]=[1 0 1 0 1 2 1 0 1 0 1]. 11. Oblicz odpowiedź impulsową filtru równoważnego dla szeregowego połączenia filtrów h 1 [n]=[1 2 1 ] i h 2 [n]=[1 1 1 1]. 12. Podaj częstotliwości filtrów dolno i górnoprzepustowych, których użyjesz do zaprojektowania filtru pasmowoprzepustowego o paśmie przepustowym od 1 khz do 5 khz. 13. Podaj częstotliwości filtrów dolno i górnoprzepustowych, których użyjesz do zaprojektowania filtru pasmowozaporowego o paśmie zaporowym od 1 khz do 5 khz.