梳状滤波器实现
摘要
本文中根据实际使用产生回声的“梳状滤波器”进行MATLAB 实现。分别从时域和频域两个角度仿真模拟梳状滤波器的效果。时域采用“延时拼凑”的方法，直观地产生回声效果。频域模拟典型梳状传输函数来实现。
关键字
梳状滤波器 时域 频域 传输函数 MATLAB
提出问题 梳状滤波器它是由许多按一定频率间隔相同排列的通带和阻带，只让某些特定频率范围的信号通过。梳状滤波器其特性曲线象梳子一样，故称为梳状滤波器。 那么如何在MATLAB 环境下实现梳状滤波器呢？
解决方案
1.差分方程仿真梳状滤波器
回声可以认为是由原始声音衰减后的多个延迟叠加组成的，
因此回声可以用延迟单元来生成。
x(n)表示原始声音信号，x(n-N)是原始信号在时间轴上
延时N 后的信号，a 为衰减系数，T 为延迟周期，回声信
号[][][]...[]k y n x n ax n T a x n kT =+-++-。
图解如右：
因此，构建差分方程能从时域的角度实现梳状滤波的效果。
2.构建递归数字滤波器的传输函数
按照书中P190提供的传输函数81()10.5e
j H -ΩΩ=-进行试验取一段音频文件（hello.wav ）作为输入x[n]，观察检测输出效果y[n]。
具体实现
1. 差分方程仿真
MATLAB代码如下：
[x, fs] = wavread('hello.wav');% sound(x, fs);
a = 0.6; T = 0.2;
y1 = filter([1, zeros(1,T*fs-1), a], 1, x);% sound(y1, fs); wavwrite(y1, fs, ''hello.wav ');
y2 = filter([1, zeros(1,T*fs-1), a, zeros(1,T*fs-1), a^2, zeros(1,T*fs-1), a^3],1, x);
y3 = filter(1, [1, zeros(1,T*fs-1), a], x);% sound(y3, fs); wavwrite(y3, fs, ''hello.wav ');
plot(y3, 'm');
hold on; plot(y2, 'r');
hold on; plot(y1, 'g');
hold on; plot(x, 'b');
*代码引入函数解释：
1.y=filter(p,d,x)用来实现差分方程d表示差分方程输出y的系数，
p表示输入x的系数，
x表示输入序列。
实现差分方程，先从简单的说起：
filter([1,2],1,[1,2,3,4,5])，实现y[k]=x[k]+2*x[k-1]
y[1]=x[1]+2*0=1 (x[1]之前状态都用0)
y[2]=x[2]+2*x[1]=2+2*1=4
2. zeros(M,N)生成M行N列的0矩阵
3. [y,fs,nbits]= wavread(wavFile1);
y就是被载入的音频信号；
fs是采样频率，比如说16000就是每秒16000次；
nbit是采样精度，比如说16就是指16位精度的采样；
4.hello.wav 为事先用Cool Edit录制好的发音为“hello”的音频文件，并导入进document/MATLAB中
*绘图结果：
*代码具体解释：
y1 = filter([1, zeros(1,T*fs-1), a], 1, x)；
[1, zeros(1,T*fs-1), a]为x[n-m]的权系数矩阵（行数为1，列数需要计算），用来定义[]0[1]0[2]...[]x n x n x n ax n m +-+-++-在x[n]处有输入，在延时m 后又有增益为a 的输入ax[n-m]，就从时域角度组合起来了梳状滤波器的回声效果。其他同理。
2.递归数字滤波器
B=[1 zeros(1,7)];
A =[1 zeros(1,6) -0.5];
[H,w]=freqz(B,A,400,'whole');
Hf=abs(H);
Hx=angle(H);
clf
figure(1)
plot(w,Hf)
title('离散系统幅频特性曲线')
figure(2)
plot(w,Hx)
title('离散系统相频特性曲线') B=[1 zeros(1,6498)];
A =[1 zeros(1,6497) -0.5];
[x,fs]=audioread('hello.wav');
y=filter(B,A,x);
sound(y,fs)
>> sound(y,fs)
解释：根据书中提供的梳状滤波器的传输函数，定义其在MATLAB中的表达方式，并用filter 函数来进行，信号输入滤波器进行处理后输出的过程。总结上次教训是对函数filter的不理解，此函数是时域输入时域输出，其中的控制量是采用传递函数的分子分母系数矩阵。上次所发是在时域端口输入了频域信号，所以不会出现预期序列。经测试，此次回音效果明显，符合要求。
长江大学 毕业设计开题报告 题目名称自适应滤波器的设计与应用学院电信学院 专业班级信工10702班 学生姓名李雪利 指导教师王圆妹老师 辅导教师王圆妹老师 开题报告日期 2010年3月19日
自适应滤波器的设计与应用 学生：李雪利，长江大学电子信息学院 指导教师：王圆妹，长江大学电子信息学院 一、题目来源 来源于其他 二、研究目的和意义 滤波技术在当今信息处理领域中有着极其重要的应用。滤波是从连续的或离散的输入数据中除去噪音和干扰以提取有用信息的过程，相应的装置就称为滤波器。滤波器实际上是一种选频系统，他对某些频率的信号予以很小的衰减，使该部分信号顺利通过。而对其他不需要的频率信号予以很大的衰减，尽可能阻止这些信号通过。滤波器研究的一个目的就是：如何设计和制造最佳的(或最优的)滤波器。 在数字信号处理中，数字滤波是语音和图像处理、模式识别、频谱分析等应用中的一个基本处理算法。在许多应用场合，由于无法预先知道信号和噪声的特性或者它们是随时间变化的，仅仅用 FIR 和 IIR两种具有固定滤波系数的滤波器无法实现最优滤波。在这种情况下，必须设计自适应滤波器，以跟踪信号和噪声的变化。 自适应滤波器是利用前一时刻已获得的滤波器参数，自动地调节、更新现时刻的滤波器参数，以适应信号和噪声未知的统计特性，从而实现最优滤波。当在未知统计特性的环境下处理观测信号时，利用自适应滤波器可以获得令人满意的效果，其性能远超过通用方法所设计的固定参数滤波器。
三、阅读的主要参考文献及资料名称 1、《数字信号处理》刘益成（第二版）西安电子科技出版社 2、《数字信号处理》张小虹（第二版）机械工业出版社 3、自适应信号处理[M]．西安：西安电子科技大学出版社，2001． 4．邹理和,数字信号处理, 国防工业出版社,1985 5．丁玉美等, 数字信号处理,西安电子科技大学出版社,1999 6．程佩青, 数字信号处理,清华大学出版社,2001 7. The MathWorks Inc, Signal Processing Toolbox For Use with MATLAB, Sept. 2000 8. vinay K.Ingle, John G.Proakis,数字信号处理及MATLAB实现,陈怀琛等译,电子工业出版社,1998.9 9、《MATLAB编程参考手册》 10、中国期刊网的相关文献 11、赫金，自适应滤波器原理第四版，西安工业出版社，2010-5-1 四、国内外现状和发展趋势与主攻方向 自适应滤波器的理论与技术是50年代末和60年代初发展起来的。它是现代信号处理技术的重要组成部分，对复杂信号的处理具有独特的功能。自适应滤波器在数字滤波器中试属于随机数字信号处理的范畴。对于随机数字信号的滤波处理，通常有维纳滤波，卡尔曼滤波和自适应滤波，维纳滤波的权系数是固定的，适用于平稳随机信号；卡尔曼滤波器的权系数是可变的，适用于非平稳随机信号中。但是，只有在对信号和噪声的统计特性先验
滤波器的分类与选型实战经验
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滤波器的分类与选型实战经验 滤波器（filter），是一种用来消除干扰杂讯的器件，将输入或输出经过过滤而得到纯净的直流电。对特定频率的频点或该频点以外的频率进行有效滤除的电路，就是滤波器，其功能就是得到一个特定频率或消除一个特定频率。 滤波器选型 电路设计人员如何确定在哪种场合该选用哪种滤波器呢？本文旨在帮助他们作出这种决定。 滤波器的选择看似神秘，但实质上并非如此。不过在很多场合，即使竭尽全力采取以下所述方法来选择，也还是需要实验多个滤波器后才能挑出最合适的一只。 那么，为什么要煞费苦心去正确的选择滤波器呢？按这里提供的准则来进行滤波器的筛选，至少可满足滤波器的正确尺寸和类型的要求，因此，试用滤波器仅仅是用一只滤波器替换另一只滤波器，同时检查传导及辐射发射，看哪只滤波器具有最佳的费效比。 如果在设计过程中没有足够的耐心去选择滤波器，墨菲法则（好象所有的物理、医疗和财政方面的公式都是从这里派生出来的）表明：最终证明是最合适的滤波器会与产品的其它要求完全不兼容。要么滤
波器太大或太重而不能安装在铸塑模机壳内，需要一笔昂贵的重新制造模具的费用，要么需要一种不易实现的安装方法，要么由于滤波器的泄漏电流，将使推向市场的产品存在安全隐患问题。确实，如果没有仔细选择正确型号及类型的滤波器，那么按照墨菲法则，挑选合适的滤波器将增加研发和生产费用，同时也会推迟产品的上市时间。 1. 滤波器有关指标的计算 通过将产品的发射频谱与相关的电磁兼容标准比较，可以估算用滤波器控制发射所需要的衰减量。对于抗扰性控制，可以通过比较外部电噪声（通常取自有关的电磁兼容抗扰度标准）与产品电子线路的敏感性以及干扰期间希望达到的性能等级来估算一个粗略值。 当明确知道一个产品实际的发射或敏感性能时，就可采取精确的计算而不去进行估测。不过，如果不是在一个可控的50Ω阻抗环境中工作，在购买滤波器时，厂家提供的产品指标是靠不住的。 2. 阻抗问题 滤波器的工作原理是在射频电磁波的传输路径上形成很大的特性阻抗不连续，将射频电磁波中的大部分能量反射回源处。大多数滤波器的性能是在源和负载阻抗均为50的条件下测得的，这使我们直接联想到极为重要的一点，这就是滤波器的性能在实际情况下不可能达到最佳。 考察一个典型的电源线滤波器，它安装在交流电源线与作为电子产品直流电源的交-直流变换器之间。白天，交流电源的阻抗在2～2kΩ间变化，取决于与它连接的负载以及所关心的频率。连接到电
（科信学院） 信息与电气工程学院 电子电路仿真及设计CDIO三级项目 设计说明书 （2012/2013学年第二学期） 题目： ____低通滤波器设计____ _____ _____ _ 专业班级：通信工程 学生姓名： 学号： 指导教师： 设计周数：2周 2013年7月5日 题目： ____低通滤波器设计____ _____ _____ _ (1)
第一章、电源的设计 (2) 1.1实验原理： (2) 1.1.1设计原理连接图： (2) 1. 2电路图 (5) 第二章、振荡器的设计 (7) 2.1 实验原理 (7) 2.1.1 (7) 2.1.2定性分析 (7) 2.1.3定量分析 (8) 2.2电路参数确定 (10) 2.2.1确定R、C值 (10) 2.2.2 电路图 (10) 第三章、低通滤波器的设计 (12) 3.1芯片介绍 (12) 3.2巴特沃斯滤波器简介 (13) 3.2.1滤波器简介 (13) 3.2.2巴特沃斯滤波器的产生 (13) 3.2.3常用滤波器的性能指标 (14) 3.2.4实际滤波器的频率特性 (15) 3.3设计方案 (17) 3.3.1系统方案框图 (17) 3.3.2元件参数选择 (18) 3.4结果分析 (20) 3.5误差分析 (23) 第四章、课设总结 (24) 第一章、电源的设计 1.1实验原理： 1.1.1设计原理连接图：
整体电路由以下四部分构成： 电源变压器：将交流电网电压U1变为合适的交流电压U2。 整流电路：将交流电压U2变为脉动的直流电压U3。 滤波电路：将脉动直流电压U3转变为平滑的直流电压U4。 稳压电路：当电网电压波动及负载变化时,保持输出电压Uo的稳定。 1）变压器变压 220V交流电端子连一个降压变压器，把220V家用电压值降到9V左右。 2）整流电路 桥式整流电路巧妙的利用了二极管的单向导电性，将四个二极管分为两组，根据变压器次级电压的极性分别导通。见变压器次级电压的正极性端与负载电阻的上端相连，负极性端与负载的电阻的下端相连，使负载上始终可以得到一个单方向的脉动电压。单项桥式整流电路，具有输出电压高，变压器利用率高，脉动系数小。
滤波器定义 Attenuation（衰减）信号在通过耗散网络或其他媒体时所导致的电压损耗（以 dB 为单位）。 Band Reject Filter（频带抑制滤波器）滤波器，其对一个频带的频率进行抑制而让较高或较低的频率通过。有时也称作带阻滤波器。 （带宽）带通滤波器的通带宽度是较低和较高转角频率之间的频差，诸如3 dB 点。Bandpass Filters（带通滤波器）滤波器，其让一个频带的频率通过而对较高和较低的频率进行抑制。 Bessel Function（贝塞尔函数）数学函数，用于在根本不考虑幅度响应的情况下在滤波器中产生最恒定的时间延迟。该函数十分接近于高斯函数。 Butterworth Function（巴特沃斯函数）数学函数，用于在根本不考虑时间延迟或相位响应的情况下在滤波器中产生最恒定的幅度响应。 Center Frequency（中心频率）(?0) 在标准带通滤波器中，中心频率是通过集合或算术方法计算出来的。 几何方法 算术方法 Characteristic Impedance（特征阻抗）滤波器的特征阻抗通常被认为是等于 L/C，其中L 是以亨利 (henry) 为单位的全系列电感应，而 C 是以法拉 (farad) 为单位的总旁路电容。特征阻抗是以欧姆 (ohm) 为量度的。
Chebyshev Function（切比雪夫函数）数学函数，用于生成在特定范围波动的曲线（见ripple/波纹）。这用于生成比巴特沃斯函数更接近矩形的幅度响应，但想要的相位和时间延迟特征较少。有一整套的切比雪夫函数（0.1 波纹、0.5 波纹，等等）。 Cut-Off Frequency（截止频率）( fc ) 低通滤波器中的上通带边缘或者高通滤波器中的下通带边缘。最靠近阻带的通带边缘，有时称作 3 dB 点。 Decibel（分贝）(dB) 增益或衰减单位，用于表示两个电压之比。用于描述电压增益、电压损耗、性能指数或任何可以作为两个电压之比来考虑的数值。以分贝定义为 20 Log (E1/E2)，其中 E1 和 E2 是两个电压，诸如输入和输出电压，或者峰值电压和平均电压，等等。 Dissipation（耗散）滤波器中由于电阻或磁芯损耗等而发生的能量损耗。 Distortion（失真）通常是指信号遭到修改从而产生不想要的末端效应。这些修改可以是与相位、幅度和延时等有关的。正弦波失真通常定义为正弦基波成分被去除后所剩余的信号功率的百分比。 Elliptic Function（椭圆函数）一个数学函数，用于借助若干个电路元件产生最接近矩形的相位滤波器相应。椭圆函数在通带和阻带两者中都有一个切比雪夫响应。椭圆函数滤波器的相位响应和瞬态响应要比任何传统的传递函数要差。 Envelope Delay（包络延迟）调相信号在通过滤波器时，其包络的传播时间延迟。有时也称作时间延迟或群延时。包络延迟与移相响应与频率曲线之比成比例。包络延迟失真是当延时在通带区域中所有频率处并不都恒定时发生的。 Filter Q（滤波器 Q）带通和频带抑制滤波器的一个重要参数:
关于自适应滤波的问题： 自适应滤波器有4种基本应用类型： 1) 系统辨识：这时参考信号就是未知系统的输出，当误差最小时，此时自适应滤波器就与未知系统具有相近的特性，自适应滤波器用来提供一个在某种意义上能够最好拟合未知装置的线性模型 2) 逆模型：在这类应用中，自适应滤波器的作用是提供一个逆模型，该模型可在某种意义上最好拟合未知噪声装置。理想地，在线性系统的情况下，该逆模型具有等于未知装置转移函数倒数的转移函数，使得二者的组合构成一个理想的传输媒介。该系统输入的延迟构成自适应滤波器的期望响应。在某些应用中，该系统输入不加延迟地用做期望响应。 3) 预测：在这类应用中，自适应滤波器的作用是对随机信号的当前值提供某种意义上的一个最好预测。于是，信号的当前值用作自适应滤波器的期望响应。信号的过去值加到滤波器的输入端。取决于感兴趣的应用，自适应滤波器的输出或估计误差均可作为系统的输出。在第一种情况下，系统作为一个预测器；而在后一种情况下，系统作为预测误差滤波器。 4) 干扰消除：在一类应用中，自适应滤波器以某种意义上的最优化方式消除包含在基本信号中的未知干扰。基本信号用作自适应滤波器的期望响应，参考信号用作滤波器的输入。参考信号来自定位的某一传感器或一组传感器，并以承载新息的信号是微弱的或基本不可预测的方式，供给基本信号上。 这也就是说，得到期望输出往往不是引入自适应滤波器的目的，引入它的目的是得到未知系统模型、得到未知信道的传递函数的倒数、得到未来信号或误差和得到消除干扰的原信号。 1 关于SANC （自适应消噪）技术的问题 自适应噪声消除是利用winer 自适应滤波器，以输入信号的时延信号作为参考信号来进行滤波的，其自适应消噪的原理说明如下： 信号()x n 可分解为确定性信号分量()D x n 和随机信号分量()R x n ，即： ()()()D R x n x n x n =+ (1.1) 对于旋转机械而言，确定性信号分量()D x n 通常可表示为周期或准周期信号分量()P x n ，即： ()()()P R x n x n x n =+ 1.2 对信号()x n 两个分量()P x n 和()R x n ，有两个基本假设： (1) ()P x n 和()R x n 互不相关； (2) ()P x n 和()R x n 的自相关函数具有下述特性：()0P P x x R m ≈， N m M ≥；()0R R x x R m ≈，B m M ≥；
一、滤波器的选择与应用 滤波器的选择看似神秘，但实质上并非如此。不过在很多场合，即使竭尽全力采取以下所述方法来选择，也还是需要实验多个滤波器后才能挑出最合适的一只。电路设计人员如何确定在哪种场合该选用哪种滤波器呢？本文旨在帮助他们作出这种决定。 1.滤波器有关指标的计算 通过将产品的发射频谱与相关的电磁兼容标准比较，可以估算用滤波器控制发射所需要的衰减量。对于抗扰性控制，可以通过比较外部电噪声（通常取自有关的电磁兼容抗扰度标准）与产品电子线路的敏感性以及干扰期间希望达到的性能等级来估算一个粗略值。 2.阻抗问题 滤波器的工作原理是在射频电磁波的传输路径上形成很大的特性阻抗不连续，将射频电磁波中的大部分能量反射回源处。大多数滤波器的性能是在源和负载阻抗均为50的条件下测得的，这使我们直接联想到极为重要的一点，这就是滤波器的性能在实际情况下不可能达到最佳。 考察一个典型的电源线滤波器，它安装在交流电源线与作为电子产品直流电源的交-直流变换器之间。白天，交流电源的阻抗在2～2kΩ间变化，取决于与它连接的负载以及所关心的频率。连接到电子设备的电源线的特征阻抗大约在150Ω，当整流器在电源波形的尖峰附近导通时，相当于短路，而在其它时间，相当于开路。
滤波器参数是在50Ω的源和负载阻抗的测试环境下获得的，因为大多数射频测试设备采用50Ω的源、负载及电缆。这种方法获得的滤波器性能参数是最优化的，同时也是最具有误导性的。因为滤波器由电感和电容组成的，因此这是一个谐振电路。其性能和谐振主要取决于源端及负载端的阻抗。 3.信号线滤波器 如果传导发射或辐射发射由不可避免的信号频谱引起，那么试图使用差模滤波器来减小这些发射并不是办法。不过对所关心的信号频谱范围内的频率，采用共模滤波是可行的，因为有用的信号是差模而非共模。 信号线滤波器的技术指标中，一般都忽略了地线噪声。驱动芯片会产生地线跳跃噪声，如果数字印刷电路板的地线面与机壳间的射频搭接不好，便会在所有导线中产生大量的数字0V噪声，因此，外封装上标有低转换速率的驱动芯片仍可能产生高电平的射频噪声。 低频模拟信号中使用的滤波器，尤其是当电子电路的灵敏度非常高时，需要采用如电源线滤波器一样的单级或多级电路。然而，在多数情况下，信号是数字化的或高电平模拟信号，对干扰不很敏感，因此可采用R、L、C、RC、LC、T、或π型滤波器，如图1所示。
滤波器电路全集 一．EMI滤波电路：EMI滤波器主要作用是滤除外界电网的高频脉冲对电源的干扰，同时也起到减少开关电源本身对外界的电磁干扰。实际上它是利电感和电容的特性，使频率为50Hz左右的交流电可以顺利通过滤波器，但高于50Hz以上的高频干扰杂波被滤波器滤除，所以它又有另外一种名称，将EMI滤波器称为低通滤波器（彩电上的称法），其意义为，低频可以通过，而高频则被滤除。下面是EMI滤波电路的线路图： 上图中的C1和L1组成第一级EMI滤波，C2、C3、C4与L2组成第二级滤波。实物图如下图所示：
二级EMI滤波电路 在优质电源中，都有两道EMI滤波电路，其中一路在电源插座处，另外一路在电源的PCB板上（也有把两道EMI滤波电路都做在PCB板上的情况），这两道EMI电路，可以很好地滤除电网中的高频杂波和同相干扰电流，同时把电源中产生的电磁辐射削减到最低限度，使泄漏到电源外的电磁辐射量不至于对人体或其它设备造成不良影响。劣质电源通常会省去第一级EMI滤波电路，甚至连第二级EMI滤波电路也省 掉。 · [图文] EMI滤波电路 · [组图] 不同应用领域的滤波器(调节器)电路 · [图文] 单相全波整流复式滤波电路 · [图文] 单相全波整流电容滤波电路 · [组图] 单相全波整流电感滤波电路 · [组图] 单相半波整流电容滤波电路 · [图文] 用相同参数构成的每倍频程24dB低通滤波电路 · [图文] OPA2604制作的三阶低通滤波器电路 · [图文] OPA603制作的1MHz高通滤波器电路 · [图文] MC33171制作的陷波器电路 · [图文] INA110制作的60Hz输入陷波滤波器电路 · [组图] OPA603组成的10MHz带通滤波器电路 · [组图] 数字梳状滤波器集成电路 · [图文] UPC822电源频率噪声滤波器电路 · [组图] 运放组成的单峰特性滤波器电路 · [图文] MAX291+TA7504P构成的8次低通滤波器电路 · [组图] LM307组成的低Q值高增益带通滤波器电路 · [组图] 具有锐截止特性的有源高通滤波器电路
中国地质大学（北京）自适应滤波器的应用小论文 课程名称：地球物理信息处理基础 老师：景建恩 学生：李东 学号：2110120011 学院：地信学院 日期：2012年11月22日
自适应滤波器的应用 摘要:自适应滤波器可以在没有任何关于信号和噪声的先验知识的条件下，利用前一时刻已获得的滤波器参数来自动调节现时刻的滤波器参数，以适应信号和噪声未知或随机变化的统计特性，从而实现最优滤波。自适应滤波器可用于干扰对消，在地球物理领域也得到了广泛的应用。 一、自适应滤波器简介 滤波器的分类方法很多，总的来说可分为经典滤波器和现代滤波器两大类。经典滤波器是假定输入信号() x k中的有用成分和希望去掉的成分各占有不同的频带，即关于信号和噪 声应具有一定的先验知识，这样当原始信号通过一个线性系统时有效地除去无用的成分。如果有用信号和噪声的频谱相互重叠，那么经典滤波器就无能为力了。现代滤波器是在没有任何关于信号和噪声的先验知识的条件下，从含有噪声的测量数据或时间序列() x k中估计出 信号的某些特征或信号本身。一旦信号被估计出，那么被估计出的信号将比原信号具有更高的信噪比。现代滤波器把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、功率谱等）导出一套最佳的估计算法，然后用硬件或用软件予以实现。根据所处理的信号不同，滤波器还通常分为模拟滤波器和数字滤波器。现代滤波器大多是数字滤波器。 自适应滤波器属于现代滤波器的范畴，它是40年代发展起来的自适应信号处理领域的一个重要应用。自适应信号处理主要是研究结构可变或可调整的系统，它可以通过自身与外界环境的接触来改善自身对信号处理的性能。通常这类系统是时变的非线性系统，可以自动适应信号传输的环境和要求，无须详细知道信号的结构和实际知识，无须精确设计处理系统本身。自适应系统的非线性特性主要是由系统对不同的信号环境实现自身参数的调整来确定的。自适应系统的时变特性主要是由其自适应响应或自适应学习过程来确定的，当自适应过程结束和系统不再进行时，有一类自适应系统可成为线性系统，并称为线性自适应系统，因为这类系统便于设计且易于数学处理，所以实际应用广泛。本文研究的自适应滤波器就是这类滤波器。自适应信号处理的应用领域包括通信、雷达、声纳、地震学、导航系统、生物医学和工业控制等。 自适应滤波器是相对固定滤波器而言的，固定滤波器属于经典滤波器，它滤波的频率是固定的，自适应滤波器滤波的频率则是自动适应输入信号而变化的，所以其适用范围更广。在没有任何关于信号和噪声的先验知识的条件下，自适应滤波器利用前一时刻已获得的滤波器参数来自动调节现时刻的滤波器参数，以适应信号和噪声未知或随机变化的统计特性，从而实现最优滤波。实际情况中，由于信号和噪声的统计特性常常未知或无法获知，为自适应滤波器提供广阔的应用空间。系统辨识、噪声对消、自适应谱线增强、通信信道的自适应均衡、线性预测、自适应天线阵列等是自适应滤波器的主要应用领域。 二、自适应滤波算法原理 当输入信号和噪声的统计特性未知或输入过程的统计特性发生变化时，自适应滤波能自动调整自身参数以满足某种最佳准则要求> 根据不同的准则，产生不同的自适应算法，但主要有两种基本的算法：最小均方误差（LMS）算法和递推最小二乘（RLS）算法。最小均方误差算法，因其具有计算量小、易于实现等优点而在实践中被广泛采用。最小均方误差算法的基本思想是：调整滤波器自身参数，使滤波器的输出信号与期望输出信号之间的均方误差
经典 无源低通滤波器的设计
团队：梦知队 团结奋进，求知创新，追求卓越，放飞梦想 队员： 日期：2010.12.10 目录 第一章一阶无源RC低通滤波电路的构建 (3) 1.1理论分析 (3) 1.2电路组成 (4) 1.3一阶无源RC低通滤波电路性能测试 (5) 1.3.1正弦信号源仿真与实测 (5) 1.3.2三角信号源仿真与实测 (10) 1.3.3方波信号源仿真与实测 (15) 第二章二阶无源LC低通滤波电路的构建 (21) 2.1理论分析 (21) 2.2电路组成 (22) 2.3二阶无源LC带通滤波电路性能测试 (23) 2.3.1正弦信号源仿真与实测 (23) 2.3.2三角信号源仿真与实测 (28)
2.3.3方波信号源仿真与实测 (33) 第三章结论与误差分析 (39) 3.1结论 (39) 3.2误差分析 (40) 第一章一阶无源RC低通滤波电路的构建1.1理论分析 滤波器是频率选择电路，只允许输入信号中的某些频率成分通过，而阻止其他频率成分到达输出端。也就是所有的频率成分中，只是选中的部分经过滤波器到达输出端。 低通滤波器是允许输入信号中较低频率的分量通过而阻止较高频率的分量。 图1RC低通滤波器基本原理图 当输入是直流时，输出电压等于输入电压，因为Xc无限大。当输入
频率增加时，Xc减小，也导致Vout逐渐减小，直到Xc=R。此时的频率为滤波器的特征频率fc。 解出，得： 在任何频率下，应用分压公式可得输出电压大小为： 因为在＝时，Xc=R，特征频率下的输出电压用分压公式可以表述为： 这些计算说明当Xc=R时，输出为输入的70.7%。按照定义，此时的频率称为特征频率。 1.2电路组成
非常好的滤波器基础知识 滤波器是射频系统中必不可少的关键部件之一，主要是用来作频率选择----让需要的频率信号通过而反射不需要的干扰频率信号。经典的滤波器应用实例是接收机或发射机前端，如图1、图2所示： 从图1中可以看到，滤波器广泛应用在接收机中的射频、中频以及基带部分。虽然对这数字技术的发展，采用数字滤波器有取代基带部分甚至中频部分的模拟滤波器，但射频部分的滤波器任然不可替代。因此，滤波器是射频系统中必不可少的关键性部件之一。滤波器的分类有很多种方法。例如：按频率选择的特性可以分为：低通、高通、带通、带阻滤波器等； 按实现方式可以分为：LC滤波器、声表面波/体声波滤波器、螺旋滤波器、介质滤波器、腔体滤波器、高温超导滤波器、平面结构滤波器。 按不同的频率响应函数可以分为：切比雪夫、广义切比雪夫、巴特沃斯、高斯、贝塞尔函数、椭圆函数等。 对于不同的滤波器分类，主要是从不同的滤波器特性需求来描述滤波器的不同特征。 滤波器的这种众多分类方法所描述的滤波器不同的众多特征，集中体现出了实际工程应用中对滤波器的需求是需要综
合考量的，也就是说对于用户需求来做设计时，需要综合考虑用户需求。 滤波器选择时，首先需要确定的就是应该使用低通、高通、带通还是带阻的滤波器。 下面首先介绍一下按频率选择的特性分类的高通、低通、带通以及带阻的频率响应特性及其作用。 巴特沃斯切比雪夫带通滤波器 巴特沃斯切比雪夫高通滤波器 最常用的滤波器是低通跟带通。低通在混频器部分的镜像抑制、频率源部分的谐波抑制等有广泛应用。带通在接收机前端信号选择、发射机功放后杂散抑制、频率源杂散抑制等方面广泛使用。滤波器在微波射频系统中广泛应用，作为一功能性部件，必然有其对应的电性能指标用于描述系统对该部件的性能需求。对应不同的应用场合，对滤波器某些电器性能特性有不同的要求。描述滤波器电性能技术指标有： 阶数（级数） 绝对带宽/相对带宽 截止频率 驻波 带外抑制 纹波 损耗
Labview滤波器选择 1.概述 根据冲激响应，可将滤波器分为有限冲激响应（FIR）和无线冲激响应（IIR）滤波器。对于FIR滤波器，冲激响应在有限时间内衰减为零，其输出仅取决于当前和过去的输入信号。对于IIR滤波器，冲激响应会无线持续（理论上），输出取决于当前及过去的输入信号值和过去的输出值。在实际应用中，稳定的IIR滤波器的冲激响应会在有限时间内衰减到接近于0的程度。IIR滤波器的缺点是响应非线性。在对线性响应由要求的情况下，则应当使用FIR滤波器。 https://www.doczj.com/doc/a89931739.html,bview中数字滤波器分类 Labview提供的IIR滤波器类型有Butterworth、Chebyshaev、Inverse Chebyshave、Elliptic和Besel。它们都有各自的特点，用途也不尽相同。 （1）B utterworth在所有频率上提供平滑的响应，但过渡带下降较为缓慢，陡峭程度同阶数成正比。 （2）C hebyshev在通带中是等副的纹波，阻带中单调衰减，过渡迅速。 （3）I nverse Chebyshav也称ChebyshevⅡ型滤波器，与Chebyshev 类似，不同时=是ChebyshevⅡ型滤波器将误差分散到阻带中，而且拥有最平稳的通带。 （4）E lliptic椭圆滤波器将峰值误差分散到通带和阻带中，与Butterworth和Chebyshev相比具有更陡峭的过渡带，因此椭圆滤波
器的应用较为广泛。 （5）B essel具有最为平坦的幅度和相位响应。在通带中贝塞尔滤波器的相位响应近似于线性，必须通过提高阶数来减小误差，因此应用不太广泛。 Labveiw提供的FIR滤波器有基于乘窗设计的滤波器FIR Windowed Filt.vi和基于Parks-McClellan算法的优化滤波器Equi-Ripple Bandpass、Equi-Ripple Bandstop、Equi-Ripple HighPass、Equi-Ripple Lowpass。 此外，Labview还提供了高级IIR和FIR滤波器的子面板。在高级面板中，滤波器的设计部分和执行部分是分开的。由于滤波器的设计很费时间，而滤波过称则很快。在含有循环结构的程序中，可以将滤波器的设计放在循环外，将设计好的滤波器参数传递到循环内，在循环内进行滤波，从而提高程序运行效率。 3.滤波器选择 选择滤波器时需要考虑应用的需求，例如是否要求线性相频响应，是否允许纹波存在，是否需要窄的过渡带，图1是一个选择滤波器的大致步骤，但实际应用中通常需要多次实验才能确定最合适的滤波器。
低通滤波器电路设计与实现 摘要 滤波器是一种二端口网络。它具有选择频率的特性，即可以让某些频率顺利通过，而对其它频率则加以阻拦。目前由于在雷达、微波、通讯等部门，多频率工作越来越普遍，对分隔频率的要求也相应提高，所以需用大量的滤波器。再则，微波固体器件的应用对滤波器的发展也有推动作用，像参数放大器、微波固体倍频器、微波固体混频器等一类器件都是多频率工作的，都需用相应的滤波器。低通滤波器是一个通过低频信号而衰减或抑制高频信号的部件。理想滤波器电路的频响在通带内应具有一定幅值和线性相移，而在阻带内其幅值应为零。有源滤波器是指由放大电路及RC网络构成的滤波器电路，它实际上是一种具有特定频率响应的放大器。滤波器的阶数越高，幅频特性衰减的速率越快，但RC网络节数越多，元件参数计算越繁琐，电路的调试越困难。根据指标，本次设计选用有源二阶巴特沃斯低通滤波器可达到本次设计要求的指标，可调增益部分通过电压跟随器和反相放大器来实现可调增益。 关键词：低通滤波器，巴特沃斯滤波器，频率响应
Low-pass filter circuit design and Achieve Author: Shang Shiwei Tutor: Song Jiayou Abstract Filter is a kind of two-port network. It has the characteristics of frequency choice, that can make some frequency pass, but to other frequency is to stop, because now in radar, microwave, communication, and other departments, more work frequency is becoming more and more common, the requirements of the frequency of space also increase; So need a lot of filter. Moreover, the application of microwave solid device for the development of the filter can boost, as parameters amplifiers, microwave solid times frequency device, microwave solid mixers, kind of device is working frequency, need corresponding filter. Low pass filter is a through the low frequency signal and attenuation or inhibit the high frequency signal components. Ideal filter circuit frequency response in bandpass should have certain amplitude and linear phase shift, and in which the amplitude with inner resistance should be zero. Active filter is to point to by amplifying circuit and network structure of RC filter circuit, it is actually a particular frequency response of the amplifier. The order number of filter, the higher amplitude frequency characteristics of the attenuation rate faster, but RC network's day, more component parameters are calculated the more detailed, the more difficult the commissioning of the circuit. According to the index, the design choose active second order bart wo low-pass filter can achieve the design requirements of the index, adjustable gain through the voltage of follow and reversed-phase amplifier to achieve adjustable gain. Key words:Low-pass filter,Butterworth filter,Frequency response
大学 数字信号处理课程要求论文 基于LMS的自适应滤波器设计及应用 学院名称： 专业班级： 学生姓名： 学号： 2013年6月
摘要自适应滤波在统计信号处理领域占有重要地位，自适应滤波算法直接决定着滤波器性能的优劣。目前针对它的研究是自适应信号处理领域中最为活跃的研究课题之一。收敛速度快、计算复杂性低、稳健的自适应滤波算法是研究人员不断努力追求的目标。 自适应滤波器是能够根据输入信号自动调整性能进行数字信号处理的数字滤波器。作为对比，非自适应滤波器有静态的滤波器系数，这些静态系数一起组成传递函数。研究自适应滤波器可以去除输出信号中噪声和无用信息，得到失真较小或者完全不失真的输出信号。本文介绍了自适应滤波器的理论基础，重点讲述了自适应滤波器的实现结构，然后重点介绍了一种自适应滤波算法最小均方误差（LMS）算法，并对LMS算法性能进行了详细的分析。最后本文对基于LMS算法自适应滤波器进行MATLAB仿真应用，实验表明：在自适应信号处理中，自适应滤波信号占有很重要的地位，自适应滤波器应用领域广泛；另外LMS算法有优也有缺点，LMS算法因其鲁棒性强特点而应用于自回归预测器。 关键词：自适应滤波器，LMS算法，Matlab,仿真
1.引言 滤波技术在当今信息处理领域中有着极其重要的应用。滤波是从连续的或离散的输入数据中除去噪音和干扰以提取有用信息的过程，相应的装置就称为滤波器。滤波器实际上是一种选频系统，他对某些频率的信号予以很小的衰减，使该部分信号顺利通过；而对其他不需要的频率信号予以很大的衰减，尽可能阻止这些信号通过。滤波器研究的一个目的就是:如何设计和制造最佳的(或最优的)滤波器。Wiener于20世纪40年代提出了最佳滤波器的概念，即假定线性滤波器的输入为有用信号和噪音之和，两者均为广义平稳过程且己知他们的二阶统计过程，则根据最小均方误差准则(滤波器的输出信号与期望信号之差的均方值最小)求出最佳线性滤波器的参数，称之为Wiener滤波器。同时还发现，在一定条件下，这些最佳滤波器与Wiener滤波器是等价的。然而，由于输入过程取决于外界的信号、干扰环境，这种环境的统计特性常常是未知的、变化的，因而不能满足上述两个要求，设计不出最佳滤波器。这就促使人们开始研究自适应滤波器。自适应滤波器由可编程滤波器(滤波部分)和自适应算法两部分组成。可编程滤波器是参数可变的滤波器，自适应算法对其参数进行控制以实现最佳工作。自适应滤波器的参数随着输入信号的变化而变化，因而是非线性和时变的。 2. 自适应滤波器的基础理论 所谓自适应滤波，就是利用前一时刻已获得的滤波器参数等结果，自动地调节现时刻的滤波器参数，以适应信号和噪声未知的或随时间变化的统计特性，从而实现最优滤波。所谓“最优”是以一定的准则来衡量的，最常用的两种准则是最小均方误差准则和最小二乘准则。最小均方误差准则是使误差的均方值最小，它包含了输入数据的统计特性，准则将在下面章节中讨论；最小二乘准则是使误差的平方和最小。 自适应滤波器由数字结构、自适应处理器和自适应算法三部分组成。数字结构是指自适应滤波器中各组成部分之间的联系。自适应处理器是前面介绍的数字滤波器（FIR或IIR），所不同的是，这里的数字滤波器是参数可变的。自适应算法则用来控制数字滤波器参数的变化。 自适应滤波器可以从不同的角度进行分类，按其自适应算法可以分为LMS自适应滤波
滤波器选择需注意的十个问题 时间：2012-04-17 14:37:14 来源：作者： 近期接触几位技术工程师朋友在选用滤波器，发现了不少有意思的问题，才发现波平浪静处水最险，简曰“灯下黑”。于是才斗胆诞生此文。 1、如果未经过对仪器的EMI、EMS指标测试就选定了滤波器，基本上属于“盲人骑瞎马、夜半临深池”的主儿； 2、如果机器上选择的是一个市面上买来的通用滤波器，这个滤波器基本上是可以不加的； 3、滤波器8分定制、2分通用才算比较靠谱。 下此结论的原因是因为最近遇到的好几起事情，都加了滤波器，但传导就是不过，最后还是根据测试结果给设计了个滤波器样品，一装上ok才算pass，其实设计本身也并不复杂，不过多加了一级差模电容和差模电感、或调整了一下滤波器电感电容的参数而已。通用型的IEC插座滤波器，里面的空间很小，一般只能放得下2个共模电容、一个差模电容和一个共模电感，靠这点东西就能放之四海而皆准，难度莫大焉。 那滤波器应如何选型？ 第一种是预知晓（起码是估计）需滤掉的杂波频点或频段和强度，然后提出对滤波频段的衰减要求，将此要求提给厂家，由厂家给您设计一款适用的滤波器。 第二种是先设计产品，结构空间上预留出装滤波器的位置，等产品装好后进行测试，根据测试的结果确定滤波器的滤除频点和衰减特性。 除此二者外，基本上没有其他的方法能有效地选好滤波器。 案例1： 如低频无极灯产品，整流器开关频率220KHz，此频率是干扰的基频，其他干扰频率基本都是此频点的高次谐波，在起初设计时，就可以根据预估给出滤波器的要求来，220KHz频点时，共模插损ILCM=60dB 差模插损ILDM=60dB，根据这个要求，滤波器厂家就可以设计出滤波器来。 如手术室用监护仪，与手术刀在共同的环境下使用，手术刀的频率是500KHz，可以根据预估给出对滤波器的要求，500KHz频点时，共模插损ILCM=70dB 差模插损ILDM=70dB，根据这个要求，滤波器厂家就可以设计出滤波器来。 插损这个指标，行规是在50Ω的标准负载下测得的，但实际电路中，阻抗匹配的不可能这样标准，
1、低通滤波器（LPF） 低通滤波器是用来通过低频信号，衰减或抑制高频信号。 如图13－2（a）所示，为典型的二阶有源低通滤波器。它由两级RC滤波环节与同相比例运算电路组成，其中第一级电容C接至输出端，引入适量的正反馈，以改善幅频特性。 图13－2（a）二阶低通滤波器电路图 图13－2（b）二阶低通滤波器电路仿真图 电路性能参数： 二阶低通滤波器的通带增益
截止频率，它是二阶低通滤波器通带与阻带的界限频率。 品质因数，它的大小影响低通滤波器在截止频率处幅频特性的形状。 2、高通滤波器（HPF） 与低通滤波器相反，高通滤波器用来通过高频信号，衰减或抑制低频信号。 只要将图13－2低通滤波电路中起滤波作用的电阻、电容互换，即可变成二阶有源高通滤波器，如图13－3所示。高通滤波器性能与低通滤波器相反，其频率响应和低通滤波器是“镜象”关系，仿照LPH分析方法，不难求得HPF的幅频特性。 图13－3 二阶高通滤波器电路图 电路性能参数A uf、f0、Q各量的函义同二阶低通滤波器 3、带通滤波器（BPF）
图13-4 二阶带通滤波器 这种滤波器的作用是只允许在某一个通频带范围内的信号通过，而比通频带下限频率低和比上限频率高的信号均加以衰减或抑制。这种滤波器的作用是只允许在某一个通频带范围内的信号通过，而比通频带下限频率低和比上限频率高的信号均加以衰减或抑制。 典型的带通滤波器可以从二阶低通滤波器中将其中一级改成高通而成。如图13－4所示。 电路性能参数： 通带增益中心频率 通带宽度选择性 的比例就可改变频宽而不影响中心频率。 此电路的优点是改变R f和R 4 4、带阻滤波器（BEF） 如图13－5所示，这种电路的性能和带通滤波器相反，即在规定的频带内，信号不能通过（或受到很大衰减或抑制），而在其余频率范围，信号则能顺利通过。
认证部物料培训 滤波器 主讲人：邹一鸣
一、滤波器的定义 滤波器是一种对信号有处理作用的器件或电路。 主要作用是：让有用信号尽可能无衰减的通过，对无用信号尽可能大的衰减。 滤波器，顾名思义，是对波进行过滤的器件。“波”是一个非常广泛的物理概念，在电子技术领域，“波”被狭义地局限于特指描述各种物理量的取值随时间起伏变化的过程。该过程通过各类传感器的作用，被转换为电压或电流的时间函数，称之为各种物理量的时间波形，或者称之为信号。因为自变量时间‘是连续取值的，所以称之为连续时间信号，又习惯地称之为模拟信号(Analog Signal)。随着数字式电子计算机(一般简称计算机)技术的产生和飞速发展，为了便于计算机对信号进行处理，产生了在抽样定理指导下将连续时间信号变换成离散时间信号的完整的理论和方法。也就是说，可以只用原模拟信号在一系列离散时间坐标点上的样本值表达原始信号而不丢失任何信息，波、波形、信号这些概念既然表达的是客观世界中各种物理量的变化，自然就是现代社会赖以生存的各种信息的载体。信息需要传播，靠的就是波形信号的传递。信号在它的产生、转换、传输的每一个环节都可能由于环境和干扰的存在而畸变，有时，甚至是在相当多的情况下，这种畸变还很严重，以致于信号及其所携带的信息被深深地埋在噪声当中了。 滤波，本质上是从被噪声畸变和污染了的信号中提取原始信号所携带的信息的过程。 二、滤波器的分类 滤波器按所处理的信号分为模拟滤波器和数字滤波器 模拟滤波器可以分为声表滤波器和介质滤波器 三、声表滤波器的原理及特点 声表面波滤波器是利用石英、铌酸锂、钛酸钡晶体具有压电效应做成的。所谓压电效应，即是当晶体受到机械作用时，将产生与压力成正比的电场的现象。具有压电效应的晶体，在受到电信号的作用时，也会产生弹性形变而发出机械波（声波），即可把电信号转为声信号。由于这种声波只在晶体表面传播，故称为声表面波。声表面波滤波器的英文缩写为SAWF，声表面波滤波器具有体积小，重量轻、性能可靠、不需要复杂调整。在有线电视系统中实现邻频传输的关键器件。
自适应滤波算法理解与应用 什么是自适应滤波器自适应滤波器是能够根据输入信号自动调整性能进行数字信号处理的数字滤波器。作为对比，非自适应滤波器有静态的滤波器系数，这些静态系数一起组成传递函数。 对于一些应用来说，由于事先并不知道所需要进行操作的参数，例如一些噪声信号的特性，所以要求使用自适应的系数进行处理。在这种情况下，通常使用自适应滤波器，自适应滤波器使用反馈来调整滤波器系数以及频率响应。 总的来说，自适应的过程涉及到将代价函数用于确定如何更改滤波器系数从而减小下一次迭代过程成本的算法。价值函数是滤波器最佳性能的判断准则，比如减小输入信号中的噪声成分的能力。 随着数字信号处理器性能的增强，自适应滤波器的应用越来越常见，时至今日它们已经广泛地用于手机以及其它通信设备、数码录像机和数码照相机以及医疗监测设备中。 下面图示的框图是最小均方滤波器（LMS）和递归最小平方（en:Recursive least squares filter，RLS，即我们平时说的最小二乘法）这些特殊自适应滤波器实现的基础。框图的理论基础是可变滤波器能够得到所要信号的估计。 自适应滤波器有4种基本应用类型：1）系统辨识：这时参考信号就是未知系统的输出，当误差最小时，此时自适应滤波器就与未知系统具有相近的特性，自适应滤波器用来提供一个在某种意义上能够最好拟合未知装置的线性模型 2）逆模型：在这类应用中，自适应滤波器的作用是提供一个逆模型，该模型可在某种意义上最好拟合未知噪声装置。理想地，在线性系统的情况下，该逆模型具有等于未知装置转移函数倒数的转移函数，使得二者的组合构成一个理想的传输媒介。该系统输入的延迟构成自适应滤波器的期望响应。在某些应用中，该系统输入不加延迟地用做期望响应。3）预测：在这类应用中，自适应滤波器的作用是对随机信号的当前值提供某种意义上的一个最好预测。于是，信号的当前值用作自适应滤波器的期望响应。信号的过去值加到滤