8. Realizacja projektowanie i pomiary filtrów IIR

Podobne dokumenty
Przetwarzanie sygnałów

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

Filtracja. Krzysztof Patan

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

Ćwiczenie nr 11. Projektowanie sekcji bikwadratowej filtrów aktywnych

Politechnika Wrocławska Wydział Elektroniki Mikrosystemów i Fotoniki Przetwarzanie sygnałów laboratorium ETD5067L

A-2. Filtry bierne. wersja

Ćwiczenie 4. Filtry o skończonej odpowiedzi impulsowej (SOI)

6. Transmisja i generacja sygnałów okresowych

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

Charakterystyka amplitudowa i fazowa filtru aktywnego

Ćwiczenie: "Obwody prądu sinusoidalnego jednofazowego"

Politechnika Wrocławska Wydział Elektroniki Mikrosystemów i Fotoniki Przetwarzanie sygnałów laboratorium ETD5067L

AKADEMIA MORSKA KATEDRA NAWIGACJI TECHNICZEJ

Wydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej

BADANIE FILTRÓW. Instytut Fizyki Akademia Pomorska w Słupsku

Ćwiczenie - 7. Filtry

Przetwarzanie sygnałów

Szybkie metody projektowania filtrów aktywnych

Ćwiczenie 6 Projektowanie filtrów cyfrowych o skończonej i nieskończonej odpowiedzi impulsowej

SPRZĘTOWA REALIZACJA FILTRÓW CYFROWYCH TYPU SOI

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

Projekt z Układów Elektronicznych 1

Wykonawcy: Data Wydział Elektryczny Studia dzienne Nr grupy:

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

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

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

Podstawy Przetwarzania Sygnałów

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

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

TEORIA OBWODÓW I SYGNAŁÓW LABORATORIUM

Analiza właściwości filtra selektywnego

5 Filtry drugiego rzędu

Filtry aktywne filtr górnoprzepustowy

Cyfrowe przetwarzanie sygnałów Jacek Rezmer -1-

Filtry aktywne filtr środkowoprzepustowy

L ABORATORIUM UKŁADÓW ANALOGOWYCH

Dynamiczne badanie wzmacniacza operacyjnego- ćwiczenie 8

Tranzystor bipolarny LABORATORIUM 5 i 6

L ABORATORIUM UKŁADÓW ANALOGOWYCH

KOMPUTEROWE SYSTEMY POMIAROWE

Filtry. Przemysław Barański. 7 października 2012

Liniowe układy scalone. Filtry aktywne w oparciu o wzmacniacze operacyjne

PROTOKÓŁ POMIAROWY - SPRAWOZDANIE

Filtry cyfrowe procesory sygnałowe

10. Demodulatory synchroniczne z fazową pętlą sprzężenia zwrotnego

Wprowadzenie. Spis treści. Analiza_sygnałów_-_ćwiczenia/Filtry

Analiza właściwości filtrów dolnoprzepustowych

Przykładowe pytania 1/11

Technika analogowa. Problematyka ćwiczenia: Temat ćwiczenia:

12. Demodulatory synchroniczne z fazową pętlą sprzężenia zwrotnego

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

LABORATORIUM ELEKTRONIKI

WOJSKOWA AKADEMIA TECHNICZNA

Wydział Elektryczny. Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej. Konstrukcje i Technologie w Aparaturze Elektronicznej.

Laboratorum 2 Badanie filtru dolnoprzepustowego P O P R A W A

ANALIZA SYGNAŁÓ W JEDNÓWYMIARÓWYCH

A3 : Wzmacniacze operacyjne w układach liniowych

Temat: Filtracja cyfrowa okresowych sygnałów deterministycznych Ćwiczenie 3

Temat: Filtracja cyfrowa okresowych sygnałów deterministycznych Ćwiczenie 3

Wydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej

WYZNACZANIE CHARAKTERYSTYK FILTRÓW BIERNYCH. (komputerowe metody symulacji)

WZMACNIACZ OPERACYJNY

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

f = 2 śr MODULACJE

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

Filtry elektroniczne sygnałów ciągłych - cz.1

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

Przetwarzanie sygnałów z czasem ciągłym

Laboratorium Przetwarzania Sygnałów Biomedycznych

, , ,

Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Inżynierii Systemów Sterowania. Podstawy Automatyki

Wydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej

Instrukcja do laboratorium z Fizyki Budowli. Temat laboratorium: CZĘSTOTLIWOŚĆ

POŁÓWKOWO-PASMOWE FILTRY CYFROWE

ZASTOSOWANIA PRZEKSZTAŁCENIA ZET

Ćwiczenie F3. Filtry aktywne

13.2. Filtry cyfrowe

OPROGRAMOWANIE WSPOMAGAJĄCE PROJEKTOWANIE FILTRÓW CYFROWYCH

FILTRY AKTYWNE. Politechnika Wrocławska. Instytut Telekomunikacji, Teleinformatyki i Akustyki. Instrukcja do ćwiczenia laboratoryjnego

CHARAKTERYSTYKI CZĘSTOTLIWOŚCIOWE

Ćwiczenie nr 65. Badanie wzmacniacza mocy

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

Ćwiczenie F1. Filtry Pasywne

TEORIA OBWODÓW I SYGNAŁÓW LABORATORIUM

Wydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej

CYFROWE PRZTWARZANIE SYGNAŁÓW (Zastosowanie transformacji Fouriera)

Przetwarzanie sygnałów dyskretnych

Ćwiczenie 6 Projektowanie filtrów cyfrowych o skończonej i nieskończonej odpowiedzi impulsowej

2. Arytmetyka procesorów 16-bitowych stałoprzecinkowych

Wydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej

A-4. Filtry aktywne RC

Ćw. 7 Wyznaczanie parametrów rzeczywistych wzmacniaczy operacyjnych (płytka wzm. I)

Wykład 2 Projektowanie cyfrowych układów elektronicznych

Rys Filtr górnoprzepustowy aktywny R

Katedra Elektrotechniki Teoretycznej i Informatyki

PORÓWNANIE METOD PROJEKTOWANIA FILTRÓW CYFROWYCH

Ćwiczenie 21. Badanie właściwości dynamicznych obiektów II rzędu. Zakres wymaganych wiadomości do kolokwium wstępnego: Program ćwiczenia:

PROCESORY SYGNAŁOWE - LABORATORIUM. Ćwiczenie nr 04

Politechnika Łódzka. Instytut Systemów Inżynierii Elektrycznej. Laboratorium cyfrowej techniki pomiarowej. Ćwiczenie 3

Transkrypt:

53 8. Realizacja projektowanie i pomiary filtrów IIR Cele ćwiczenia Realizacja na zestawie TMX320C5515 ezdsp prostych liniowych filtrów cyfrowych. Pomiary charakterystyk amplitudowych zrealizowanych filtrów cyfrowych. Liniowe filtry cyfrowe Liniowy przyczynowy filtr cyfrowy o transmitancji 1 Y( z) b0 b1 z... bm z H( z) 1 X ( z) a a z... a z 0 1 N M N. (7.1) opisany jest równaniem różnicowym a0 y[ n] a1 y[ n 1]... an y[ n N] b0 n] b1 n 1]... bm n M], (7.2) gdzie: n] pobudzenie, y[n] odpowiedź, b 0,, b M i a 0,, a N współczynniki licznika i mianownika transmitancji będące jednocześnie współczynnikami równania różnicowego i współczynnikami filtru. Po przekształceniu równania (7.2) uzyskuje się wzór pozwalający obliczyć odpowiedź filtru y[n] na pobudzenie n] 1 y[ n] b0 n] b1 n 1]... bm n M ] a1 y[ n 1]... a a 0 N y[ n N]. (7.3)

54 Często dla uproszczenia obliczeń i struktury filtru przyjmuje się, że a 0 = 1. Wzór (7.3) pozwala bezpośrednio obliczyć kolejną próbkę sygnału wyjściowego, jako średnią ważoną przeszłych próbek sygnału wejściowego i wyjściowego oraz bieżącej próbki sygnału wejściowego rolę współczynników wagowych pełnią współczynniki filtru. Wzór (7.3) może być wykorzystywany dla programowej realizacji filtrów cyfrowych. Realizacja filtru cyfrowego na procesorze sygnałowym Realizacja filtru cyfrowego na procesorze sygnałowym podlega ograniczeniom wynikającym z możliwości obliczeniowych procesora. Dużo trudniej jest realizować filtry na procesorach stałoprzecinkowych 16-bitowych, niż na procesorach zmiennoprzecinkowych 32-bitowych. Arytmetyka procesora 16- bitowego (stałoprzecinkowego) wymaga, aby współczynniki filtru były zapisane w formacie Q1.15, w którym można zapisać tylko liczby wymierne z zakresu od 1.0 do 0.99997 z rozdzielczością 0.0000305. Trudnością przy realizacji filtru jest też możliwość uzyskania w wyniku obliczeń próbki o wartości wykraczającej poza zakres zmienności liczb 16- bitowych. Metodą walki z przepełnieniem jest unormowanie charakterystyki amplitudowej filtru tak, aby filtr nie wzmacniał sygnału, czyli aby maksymalna wartość charakterystyki amplitudowej była równa 1. Unormowane filtry spełniają warunek j max H ( e ) 1 dla [, ). (7.4) Spełnienie warunku (7.4) pozwala oczekiwać, że podczas pracy filtru nie wystąpi przepełnienie i filtr będzie liniowy, chociaż nie dla każdego sygnału wejściowego, przykładem może być filtracja sygnału prostokątnego przez filtr selektywny. Z rozwinięcia w szereg Fouriera sygnału prostokątnego (1.3) wynika, że amplituda składowej sinusoidalnej o częstotliwości podstawowej jest o 4/ 1, 273 większa od wartości szczytowej samego prostokąta. Jeśli filtr

55 selektywny przepuści bez tłumienia składową o częstotliwości podstawowej i usunie wszystkie pozostałe składowe, to sinusoidalny sygnał wyjściowy będzie miał większa amplitudę od wartości szczytowej prostokątnego sygnału wejściowego i przy dużym poziomie sygnału wejściowego może wystąpić przepełnienie. Filtry IIR pierwszego rzędu Transmitancja dolnoprzepustowego filtru IIR pierwszego rzędu dana jest wzorem 1 1 z 2 1 z 1 H LP ( z) 1, 0 1. (7.5) Dla powyższej transmitancji próbki sygnału wyjściowego można obliczać na podstawie wzoru y[ n] ay[ n 1] 0.5(1 ) n] n 1], (7.6) będącego podstawą jego programowej realizacji. Struktura filtru przedstawiona jest na rys 7.1; z 1 oznacza opóźnienie jednostkowe. n] 0.5(1-α) z 1 z 1 y[n] n-1] y[n-1] α Rys 7.1. Struktura filtru o transmitancji (7.5) zrealizowanego na podstawie wzoru (7.6) Dla ω = 0 wzmocnienie filtru jest równe 0 db, 3-dB częstotliwość graniczna ω 3dB dana jest wzorem

56 cos 3dB 2, (7.7) 2 1 Na podstawie wzoru (7.7) można wyprowadzić wzór pozwalający obliczyć wartość współczynnika α dla zadanej częstotliwości granicznej ω 3dB 1 sin cos 3dB. (7.8) 3dB Filtry dolnoprzepustowe znajdują szerokie zastosowanie w algorytmach CPS, czego przykłady znajdą się w rozdziale poświęconym układom demodulatorów. Do zbadania właściwości filtru można wykorzystać program MATLAB. Polecenia z listingu 7.1 Listing 7.1. Kod projektu filtru dolnoprzepustowego języku MATLAB f3db = 4000; % częstotliwość graniczna filtru w Hz fp = 48000; % częstotliwość próbkowania w Hz W3dB = 2*pi*f3dB/fp; % unormowana pulsacja graniczna filtru alfa = (1.0 - sin(w3db))/cos(w3db); % wzór (7.8) fvtool((1-alfa)/2 * [1 1],[1 -alfa]); zaprojektują filtr o częstotliwości granicznej f 3dB = 4 khz, dla f p = 48 khz, następnie uruchomią narzędzie Filter Visualization Tool obliczające numerycznie charakterystyki filtru (7.5) [9]. Transmitancja górnoprzepustowego filtru IIR pierwszego rzędu dana jest wzorem 1 1 z 2 1 z 1 H HP ( z) 1, 0 1. (7.9) Częstotliwość graniczną filtru można obliczyć na podstawie wzoru (7.7). Doświadczenie 7.1. Pomiary charakterystyk filtrów IIR pierwszego rzędu program mainlp_hp (szybkość próbkowania równa 48 khz).

57 1. Pomierzyć charakterystyki częstotliwościowe zrealizowanych filtrów programem Charakterystyki. 2. Przeprowadzić badania filtrów przy pomocy Filter Visualization Tool obejmujące mapę zer i biegunów i charakterystyki częstotliwościowe. W sprawozdaniu: 1. Umieścić wykresy pomierzonych charakterystyk częstotliwościowych filtrów i obliczonych programem MATLAB. 2. Ręcznie opisać charakterystyki amplitudowe, zaznaczyć częstotliwości graniczne. Filtry IIR drugiego rzędu wzorem Transmitancja pasmowoprzepustowego filtru drugiego rzędu dana jest 1 1 z 2 1 (1 ) z 2 H BP ( z) 1 2 z, 1, 1. (7.9) Dla powyższej transmitancji próbki sygnału wyjściowego można obliczać na podstawie wzoru y[ n] b0 n] b1 n 1] b2 n 2] a1 y[ n 1] a2 y[ n 2], (7.10) gdzie: b (1 ) / 2, b 0, b (1 ) / 2, a (1 ), a. 0 1 2 1 Wzór (7.10) jest podstawą dla programowej realizacji filtru. Struktura filtru przedstawiona jest na rysunku 7.5. 2

58 n] b 0 y[n] z 1 z 1 n-1] y[n-1] b 1 a 1 z 1 z 1 n-2] y[n-2] b 2 a 2 Rys 7.2. Struktura filtru o transmitancji (7.9) zrealizowanego na podstawie wzoru (7.10) Parametry filtru dane są następującymi wzorami: częstotliwość maksimum charakterystyki amplitudowej f cos 1 ( ) f / 2, 0 p 1 2 szerokość pasma 3-decybelowego B3dB cos f / 2 2 p, 1 dobroć filtru Q f 0 / B 3 DB [11]. Na listingu 7.1 zamieszczono kod w języku MATLAB projektujący filtr pasmowoprzepustowy o częstotliwości środkowej f 0 = 8 khz, paśmie B 3dB = 500 Hz i następnie prezentujące charakterystyki zaprojektowanego filtru uruchomiający narzędzie Filter Visualization Tool Listing 7.1. Kod projektu filtru pasmowoprzepustowego języku MATLAB fp = 48000; % częstotliwość próbkowania w Hz f0 = 8000; % częstotliwość środkowa filtru w Hz BW = 500; % pasmo 3dB w Hz w0 = f0 / (fp/2); % unormowana częstotliwość środkowa bw = BW / (fp/2); % unormowane pasmo 3dB B = cos(pi*bw); % obliczenie pierwiastka trójmianu delta = 4.0-4.0*B*B; % B*alfa^2 2*alfa B alfa = (2.0 - sqrt(delta))/(2.0*b); beta = cos(pi*w0);

59 b = ((1-alfa)/2)*[1 0-1]; a = [1 -beta*(1alfa) alfa]; fvtool(b, a); % licznik transmistacji filtru BP % mianownik transmitancji filtru BP b1 = ((1alfa)/2)*[1-2*beta 1]; % licznik transmistacji filtru BS a1 = [1 -beta*(1alfa) alfa]; % mianownik transmitancji filtru BS fvtool(b1,a1); % to samo z wykorzystaniem funkcji iirpeak [b,a] = iirpeak(w0, bw); % projekt filtru, b, a wsp. licznika i mian. fvtool(b,a); Rysunek 7.3 przedstawia charakterystykę amplitudową filtru uzyskaną programem MATLAB za pomocą poleceń z listingu 7.1. Rys. 7.3. Charakterystyka amplitudowa filtru pasmowoprzepustowego uzyskana w programie MATLAB listingiem 7.1; f p = 48 khz; f 0 = 8 khz; B 3dB = 500 Hz Kolejny rysunek 7.4 przedstawia pomierzoną charakterystykę filtru (7.9) zrealizowanego na zestawie TMX320C5515 ezdsp; f p = 48 khz; f 0 = 8 khz, B 3dB = 500 Hz.

60 Rys. 7.4. Pomierzona charakterystyka amplitudowa filtru pasmowoprzepustowego (7.9); f p = 48 khz; f 0 = 8 khz; B 3dB = 500 Hz Transmitancja pasmowozaporowego filtru drugiego rzędu dana jest wzorem 1 1 2z z 2 1 (1 ) z z 1 2 H BS ( z) 1 2, 1, 1. (7.10) Parametry filtru dane są następującymi wzorami: częstotliwość minimum charakterystyki amplitudowej f cos 1 ( ) f / 2, 0 p 1 2 szerokość pasma 3-decybelowego B3dB cos f / 2 2 p, 1 dobroć filtru Q f 0 / B 3 DB [11]. Do projektowania filtru pasmowozaporowego można wykorzystać kod z listingu 7.1 zamieniając funkcję iirpeak(w0, bw), projektującą filtr pasmowoprzepustowy, na funkcję iirnotch(w0, bw), projektującą filtr pasmowozaporowy.

61 Doświadczenie 7.2. Pomiary filtrów pasmowo przepustowych IIR II rzędu, program BPvarF (przestrajana częstotliwość środkowa), program BPvarB3dB (przestrajane pasmo 3DB), program BPvarFxB3dB (częstotliwość środkowa i pasmo wprowadzane z konsoli). 1. Pomierzyć charakterystyki amplitudowe filtrów programem Charakterystyki. 2. Przeprowadzić badania filtrów przy pomocy Filter Visualization Tool obejmujące mapę zer i biegunów oraz charakterystyki częstotliwościowe. 3. Odczytać z charakterystyk częstotliwościowych, pomierzonych i obliczonych programem MATLAB, częstotliwości środkowe i pasmo filtrów, porównać wyniki z wartościami projektowanymi. W sprawozdaniu: 1. Umieścić wykresy pomierzonych charakterystyk częstotliwościowych filtrów i obliczonych przez programem MATLAB. 2. Odczytać z charakterystyk częstotliwościowych, pomierzonych i obliczonych programem MATLAB, częstotliwości środkowe i pasma filtrów, porównać wyniki z wartościami projektowanymi. 3. Ręcznie opisać charakterystyki amplitudowe, zaznaczyć obliczone w punkcie 2 parametry. 4. Opisać związek między położeniem zer i biegunów a charakterystyką amplitudową filtru. Doświadczenie 7.3. Badanie filtru pasmowoprzepustowego i pasmowo zaporowego program BPxBS. 1. Pomierzyć charakterystyki amplitudowe filtrów programem Charakterystyki. 2. Przeprowadzić badania filtrów przy pomocy Filter Visualization Tool obejmujące mapę zer i biegunów i charakterystyki częstotliwościowe.

62 3. Odczytać z charakterystyk częstotliwościowych, pomierzonych i obliczonych programem MATLAB, częstotliwości środkowe i pasmo filtrów, porównać wyniki z wartościami projektowanymi. W sprawozdaniu: 1. Umieścić wykresy pomierzonych charakterystyk częstotliwościowych filtrów i obliczonych przez programem MATLAB. 2. Odczytać z charakterystyk częstotliwościowych, pomierzonych i obliczonych programem MATLAB, częstotliwości środkowe i pasma filtrów, porównać wyniki z wartościami projektowanymi. 3. Ręcznie opisać charakterystyki amplitudowe, zaznaczyć obliczone w punkcie 2 parametry. 4. Opisać związek między położeniem zer i biegunów a charakterystyką amplitudową filtru. Filtry grzebieniowe Transmitancja grzebieniowego filtru IIR dana jest wzorem 1 H( z), 0 1. (7.11) D 1z Dla powyższej transmitancji próbki sygnału wyjściowego można obliczać na podstawie wzoru y[ n] y[ n D] (1 ) n], (7.12) będącego podstawą jego programowej realizacji. Struktura filtru przedstawiona jest na rys 7.5; z D oznacza opóźnienie o D próbek.

63 n] 1-α y[n] α z D y[n D] Rys 7.5. Struktura filtru o transmitancji (7.11) zrealizowanego na podstawie wzoru (7.12) Polecenia Do badania właściwości filtrów można wykorzystać program MATLAB. alfa=0.8; D=10; fvtool(1-alfa,[1 zeros(1,d-1) -alfa]); uruchomią narzędzie Filter Visualization Tool obliczające numerycznie charakterystyki filtru (7.11) dla D = 10 i α = 0,8 oraz prezentujące wyniki na wykresach [9]. Dla D = 1 filtr o transmitancji (7.11) jest filtrem dolnoprzepustowym, dla D > 1 jest filtrem o wielu maksimach charakterystyki amplitudowej występujących na częstotliwościach fk f pk / D, k = 0, 1,..., D 1. Na rys. 7.6 przedstawiono mapę zer i biegunów filtru dla D = 10 i α = 0,8 uzyskaną przy pomocy programu MATLAB.

64 Rys. 7.6. Mapa zer i biegunów filtru o transmitancji (7.5); α = 0,75, D = 10 Rysunek 7.7 przedstawia pomierzone charakterystyki amplitudowe filtrów (7.5) o różnych parametrach α = 0,9 i α = 0,8 oraz wspólnym parametrze D = 10. Rys. 7.7. Pomierzone charakterystyki amplitudowe filtrów (7.11) o α = 0,9 i α = 0,8; D = 10, f p = 48kHz Ze względu na kształt charakterystyki amplitudowej badane filtry są nazywane filtrami grzebieniowymi (ang. Comb filters).

65 wzorem Drugim badanym filtrem grzebieniowym jest filtr o transmitancji danej D 1 1 z H( z), 0 1. (7.13) D 2 1z Dla powyższej transmitancji próbki sygnału wyjściowego można obliczać na podstawie wzoru y[ n] ay[ n D] 0.5(1 ) n] n D], (7.14) będącego podstawą jego programowej realizacji. Struktura filtru przedstawiona jest na rysunku 7.8. n] 0.5(1-α) z D z D y[n] n-d] y[n-d] α Rys 7.8. Struktura filtru o transmitancji (7.13) zrealizowanego na podstawie wzoru (7.14) Dla D = 1 filtr o transmitancji (7.13) jest filtrem górnoprzepustowym 1 2 o unormowanej pulsacji granicznej 3dB cos [11], filtr jest często 2 1 wykorzystywany do usuwania składowej stałej sygnału. Dla D > 1 uzyskuje się filtr grzebieniowy o wielu minimach charakterystyki amplitudowej występujących na częstotliwościach f f k D, k = 0, 1,..., D 1. k p / Doświadczenie 7.4. Badanie filtrów grzebieniowych program CombIIRxIIR. 1. Pomierzyć charakterystyki amplitudowe filtrów programem Charakterystyki.

66 2. Przeprowadzić badania filtrów przy pomocy Filter Visualization Tool obejmujące mapę zer i biegunów i charakterystyki częstotliwościowe. fvtool((1alfa)/2*[1 zeros(1,d-1) -1],[1 zeros(1,d-1) -alfa]); 3. Odczytać z charakterystyk częstotliwościowych, pomierzonych i obliczonych programem MATLAB, częstotliwości środkowe i pasmo filtrów, porównać wyniki z wartościami projektowanymi. W sprawozdaniu: 1. Umieścić wykresy pomierzonych charakterystyk częstotliwościowych filtrów i obliczonych przez programem MATLAB. 2. Ręcznie opisać charakterystyki amplitudowe, zaznaczyć obliczone częstotliwości maksimów i minimów. 3. Opisać związek między położeniem zer i biegunów a charakterystyką amplitudową filtru.