数字滤波器的优化设计

实验四FIR数字滤波器的设计
FIR（有限冲击响应）数字滤波器是一种常见的数字信号处理器件，
可以用于滤波、降噪等应用。

下面是一种FIR数字滤波器的设计流程：
1.确定滤波器的需求：首先确定需要滤除的频率范围和滤波的类型，
例如低通、高通、带通、带阻等等。

2.设计滤波器的频率响应：根据滤波器的需求，设计其理想的频率响应。

可以使用窗函数、最小二乘法等方法获得一个理想的滤波器响应。

3.确定滤波器的阶数：根据设计的频率响应，确定滤波器的阶数。

阶
数越高，滤波器的响应越陡峭，但计算复杂度也会增加。

4.确定滤波器的系数：根据滤波器的阶数和频率响应，计算滤波器的
系数。

可以使用频域窗函数或时域设计方法。

5.实现滤波器：根据计算得到的滤波器系数，实现滤波器的计算算法。

可以使用直接形式、级联形式、传输函数形式等。

6.评估滤波器的性能：使用所设计的FIR滤波器对输入信号进行滤波，评估其滤波效果。

可以使用频率响应曲线、幅频响应、群延时等指标进行
评估。

7.调整滤波器设计：根据实际的滤波效果，如果不满足需求，可以调
整滤波器的频率响应和阶数，重新计算滤波器系数，重新实现滤波器。

以上是FIR数字滤波器的基本设计流程，设计过程中需要考虑滤波器
的性能、计算复杂度、实际应用需求等因素。

实验五FIR数字滤波器的设计
FIR数字滤波器的设计可以分为以下几个步骤：
1.确定滤波器的类型和规格：根据实际需求确定滤波器的类型（如低通、高通、带通等）以及滤波器的截止频率、通带衰减以及阻带衰减等规格。

2.选择滤波器的窗函数：根据滤波器的规格，选择合适的窗函数（如矩形窗、汉宁窗、布莱克曼窗等）。

窗函数的选择会影响滤波器的频率响应以及滤波器的过渡带宽度等特性。

3.确定滤波器的阶数：根据滤波器的规格和窗函数的选择，确定滤波器的阶数。

通常来说，滤波器的阶数越高，滤波器的性能越好，但相应的计算和处理也会更加复杂。

4.设计滤波器的频率响应：通过在频率域中设计滤波器的频率响应来满足滤波器的规格要求。

可以使用频率采样法、窗函数法或优化算法等方法。

5. 将频率响应转换为差分方程：通过逆Fourier变换或其他变换方法，将频率响应转换为滤波器的差分方程表示。

6.量化滤波器的系数：将差分方程中的连续系数离散化为滤波器的实际系数。

7.实现滤波器：使用计算机编程、数字信号处理芯片或FPGA等方式实现滤波器的功能。

8.测试滤波器性能：通过输入一组测试信号并观察输出信号，来验证滤波器的性能是否符合设计要求。

需要注意的是，FIR数字滤波器的设计涉及到频率域和时域的转换，以及滤波器系数的选择和调整等过程，需要一定的信号处理和数学背景知识。

FIR数字滤波器的设计与实现介绍在数字信号处理中，滤波器是一种常用的工具，用于改变信号的频率响应。

FIR （Finite Impulse Response）数字滤波器是一种非递归的滤波器，具有线性相位响应和有限脉冲响应。

本文将探讨FIR数字滤波器的设计与实现，包括滤波器的原理、设计方法和实际应用。

原理FIR数字滤波器通过对输入信号的加权平均来实现滤波效果。

其原理可以简单描述为以下步骤： 1. 输入信号经过一个延迟线组成的信号延迟器。

2. 延迟后的信号与一组权重系数进行相乘。

3. 将相乘的结果进行加和得到输出信号。

FIR滤波器的特点是通过改变权重系数来改变滤波器的频率响应。

不同的权重系数可以实现低通滤波、高通滤波、带通滤波等不同的滤波效果。

设计方法FIR滤波器的设计主要有以下几种方法：窗函数法窗函数法是一种常用简单而直观的设计方法。

该方法通过选择一个窗函数，并将其与理想滤波器的频率响应进行卷积，得到FIR滤波器的频率响应。

常用的窗函数包括矩形窗、汉宁窗、哈密顿窗等。

不同的窗函数具有不同的特性，在设计滤波器时需要根据要求来选择合适的窗函数。

频率抽样法频率抽样法是一种基于频率抽样定理的设计方法。

该方法首先将所需的频率响应通过插值得到一个连续的函数，然后对该函数进行逆傅里叶变换，得到离散的权重系数。

频率抽样法的优点是可以设计出具有较小幅频纹波的滤波器，但需要进行频率上和频率下的补偿处理。

最优化方法最优化方法是一种基于优化理论的设计方法。

该方法通过优化某个性能指标来得到最优的滤波器权重系数。

常用的最优化方法包括Least Mean Square（LMS）法、Least Square（LS）法、Parks-McClellan法等。

这些方法可以根据设计要求，如通带波纹、阻带衰减等来得到最优的滤波器设计。

实现与应用FIR数字滤波器的实现可以通过硬件和软件两种方式。

硬件实现在硬件实现中，可以利用专门的FPGA（Field-Programmable Gate Array）等数字集成电路来实现FIR滤波器。

模拟信号处理中的数字滤波器设计思路数字滤波器在模拟信号处理中起着至关重要的作用，可以有效地去除信号中的噪声和干扰，提高信号的质量和准确性。

设计一个高效可靠的数字滤波器需要综合考虑信号的特性、滤波器的类型和参数设置等多个因素。

首先，确定信号的特性是设计数字滤波器的关键。

需要分析信号的频率范围、幅度范围以及所含的噪声类型，这些信息可以帮助选择合适的滤波器类型和参数。

常见的数字滤波器类型包括低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器，每种类型有不同的特性适用于不同的信号。

其次，根据信号的特性选择合适的数字滤波器类型。

如果信号包含高频噪声，可以选择低通滤波器；如果信号包含低频噪声，可以选择高通滤波器；如果信号需要保留一定频率范围，可以选择带通滤波器；如果信号需要去除某个频率范围，可以选择带阻滤波器。

合理选择滤波器类型可以有效地去除信号中的噪声和干扰。

在选择滤波器类型的基础上，需要确定滤波器的参数设置。

包括截止频率、通带波动和阻带衰减等参数。

截止频率是指滤波器开始起作用的频率，通带波动是指在通带范围内信号的波动情况，阻带衰减是指在阻带范围内信号的减弱情况。

合理设置这些参数可以使滤波器在有效去除噪声的同时尽可能保留原始信号的特性。

另外，数字滤波器的设计还需要考虑实现方式和计算复杂度。

常见的数字滤波器实现方式包括FIR滤波器和IIR滤波器，它们各有优劣。

FIR滤波器具有线性相位和稳定性优点，适用于需要保持信号相位信息的场合；IIR滤波器具有较高的滤波效率和计算速度，适用于计算资源有限的场合。

根据实际需求选择合适的实现方式。

最后，在设计数字滤波器时需要进行系统性能评估和优化。

可以通过频率响应、时域响应、幅频响应和群延迟等指标对滤波器性能进行评估，根据评估结果对滤波器进行优化。

一般来说，希望滤波器具有较窄的过渡带宽、较高的阻带衰减和较小的相位失真。

通过不断调整参数和算法，可以使滤波器达到最佳性能。

综上所述，设计数字滤波器是模拟信号处理中的重要任务，需要综合考虑信号特性、滤波器类型、参数设置、实现方式和系统性能等多个因素。

法， 该方法对 系统 的稳定性 、噪声传递 函数零极点 的优化进 行 了考 虑。采用该 方法 ，设计 了一种 带宽 为 ４ Ｈ 应用 于数 字 Ｍ ｚ
视频广播 系统 中的高阶两通道时 间交织调制器 的系统结构 。仿真 结果表 明，该 调制器具 有较大 的稳定输 人范 围以及对通 道
失 配 不敏 感 的特 点 。
关键词 ：∑Ａ调制器 ；折叠噪声 ；高 阶；时间交织 ；块数字滤波器 中图分类 号 ：Ｔ ４ Ｎ３ 文献标 识码 ：Ａ 文章编 号 ：１０ ０ ３ （０ ０ ０ ０ ７ ０ ０ ３— ５０ ２ １ ）２— ２ ２— ５
Ｓｙ ｔ ｍ ｔ ｚ ｔ ｎ Ｄｅ ｉｎ ｏ ｇ — ｒｅ ｗｏ－ ａ ｎ ｌ ｍｅ— ｔ ｒ ａ ｅ ｓｅ Ｏｐｉ ａｉ ｓｇ ｆＨｉｈ－ ｄ ｒＴ — ｍｉ ｏ Ｏ Ｃｈ ｎ ｅ 院，福建厦 门 ３ １２ ） ６０ １
摘
要 ：时间交织 技术是一 种提 高 ∑△调制器采 样频率 的有效方法 ，但 是时 间交织 ∑△调制器对 通道之 间的失 配非常
敏感。在传统 噪声传递 函数 （ Ｔ ）中增 加一个 ｚ ＮＦ ＝一１的零点 ，可 以减小折 叠到信号带 宽内 的噪声 。在已提 出的基 于块数 字滤波器 的二 阶两通道 时间交织 ∑△调制器结构 的基础 上 ，提 出了一种 高阶两通 道时 间交 织 ∑△调制器 的系统 优化设计 方
第２ ６卷
第 ２期
信 号 处 理
ＳＧ Ｉ ＮＡＬ Ｐ ＲＯＣ Ｓ Ｉ Ｅ Ｓ ＮＧ
Ｖ ｌ２ ． ｏ ＿ ６
Ｎ ． ｏ２
２１ ００年 ２月
Ｆ ｂ． ０１ ｅ ２ ０
基 于块 数 字滤 波器 的 高 阶两 通 道 时 间交 织 ∑△ 调 制 器 的 系统 优 化 设 计

实验四FIR数字滤波器的设计
FIR数字滤波器也称作有限脉冲响应数字滤波器，是一种常见的数字滤波器设计方法。

在设计FIR数字滤波器时，需要确定滤波器的阶数、滤波器的类型（低通、高通、带通、带阻）以及滤波器的参数（截止频率、通带波纹、阻带衰减、过渡带宽等）。

下面是FIR数字滤波器的设计步骤：
1.确定滤波器的阶数。

阶数决定了滤波器的复杂度，一般情况下，阶数越高，滤波器的性能越好，但计算量也越大。

阶数的选择需要根据实际应用来进行权衡。

2.确定滤波器的类型。

根据实际需求，选择低通、高通、带通或带阻滤波器。

低通滤波器用于去除高频噪声，高通滤波器用于去除低频噪声，带通滤波器用于保留一定范围内的频率信号，带阻滤波器用于去除一定范围内的频率信号。

3.确定滤波器的参数。

根据实际需求，确定滤波器的截止频率、通带波纹、阻带衰减和过渡带宽等参数。

这些参数决定了滤波器的性能。

4.设计滤波器的频率响应。

使用窗函数、最小二乘法等方法，根据滤波器的参数来设计滤波器的频率响应。

5.将频率响应转换为滤波器的系数。

根据设计的频率响应，使用逆快速傅里叶变换（IFFT）等方法将频率响应转换为滤波器的系数。

6.实现滤波器。

将滤波器的系数应用到数字信号中，实现滤波操作。

7.优化滤波器性能。

根据需要，可以对滤波器进行进一步优化，如调整滤波器的阶数、参数等，以达到较好的滤波效果。

以上是FIR数字滤波器的设计步骤，根据实际需求进行相应的调整，可以得到理想的滤波器。

ＪＮＧ Ｙ ｌ ｕ—ｊｎ ， ｅ—ｓｎ Ｌ ｈ ｎ ｕ ＸＵＸｕ ｏｇ，Ｕ Ｚ ｏ ｇ—ｑａ ｇ ｉｎ
（ ｃ ｏｌ ｆ ｌ ｔ ｃｌ Ｅ ｇ ｅｒ ｇ Ｅ ｓ Ｃ ｉａＪ ｏ ｎ ｎｖｒ ｔ， ａ ｃ ａｇ３ ０ １ ， ｈ ａ Ｓ ｈｏ ｏ ｅ ｒ ａ ＆ ｎ ｉ ｅ ｎ ， ａｔ ｈ ｉ ｔ ｇＵ ｉ ｓ ｙ Ｎ ｎ ｈｎ ３ ０ ３ Ｃ ｉ ） Ｅ ｃｉ ｎ ｉ ｎ ａｏ ｅｉ ｎ
功能的器官、 组织、 细胞、 免疫效应分子及基因组成。 当免 疫 系统 受 到外界 攻 击 时 ， 内在 的免 疫 机制 被 激 活， 从而保 证整个 智 能 信息 系 统基 本 信 息 处理 功 能 正常运作。免疫算法模拟免疫系统学习 一 记忆 一 遗 忘的知识处理机制 ， 使之对分布式复杂问题的分解、 处理和求解表现出较高的智能性和鲁棒性。免疫优 化实质上是一种微观上 的遗传选择 ， 不过免疫 系统 并不 追求 免疫 细胞群 的整体 最优 而是进 化地处 理不 同抗原的抗体 ， 能够较好地解决微观上个体进化与
ｎｑ ． ｉｕｅ
Ｋｅ ｒ ｓ Ｆ Ｒ ｌ ｒ ｅ ｕ ｎ ｙ ｓ ｐ ｉ ｇ ｐ ｍｉａ ｏ ｕ ｃ ｏ ｙ ｗｏ ｄ ： Ｉ ｆ ｔ ；￣ ｑ ｅ ｃ ａ ｌ ；ｏ ｔ ｚ ｔ ｎ ｆ ｎ ｔ ｎ；ｉ ｎ ｅ ａｇ ｒ ｍ ｉ ｅ ｍ ｎ ｉ ｉ ｉ ｍｍｕ ｏｉ ｌ ｈ ｔ
１ 引 言
较多的当属遗传算法， Байду номын сангаас是遗传算法存在收敛速度
较慢、 早熟收敛等不足 ， 然而免疫算法过程中的抗原 学习、 记忆体制、 浓度调节机制及多样性抗体保持策 略等优 良特性 能有效避 免进化 过程 中的早 熟收敛 和
收 稿 日期 ：０ ６—１ ３ ； 回 日期 ：０ ７— ３— ８ ２０ ０— １ 修 ２ ０ ０ ２ 基 金项 目： 东交通 大学基金 资助项 目（００３ 华 ３ ０） ４

h(n) 奇对称
图1 线性相位特性
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频率约束：
（1）h(n)=h(N-n-1)，N为奇数 (N 3)/2 –幅度特性为：H g()h2h(n)cos n n0 –相位特性：()
–由于c o s(n )关 于 0 , ,2偶对称，因此，H g 对
这些频率也呈偶对称。 –可实现低通、高通、带通、带阻滤波器
• Hg()在=0，2 处为零，即H(z)在 z=1处有零点； • Hg() 在=0，2 奇对称，在=处偶对称。 • 不能用于低通和带阻
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（3）线性相位FIRDF的零点分布特点
N1
将 h(n)h(N1n)代入式 H(z) h(n)zn得到
N 1
n0
N 1
H(z) h(n)zn h(N 1 n)zn
z1 z2
z2
1
z
* 1
Re( z )
零点分别是复数、 纯虚数、实数和 单位圆上的实数
z
* 3
1
z1
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由 该 式 可 看 出 ， 若 z=zi 是 H(z) 的 零 点 ， 则 z=z-1i 也 一 定 是 H(z)的零点。由于h(n)是实数，H(z)的零点还必须共轭成对 ，所以z=z*i 及 z=1/z*也必是零点。
完成幅度特性的逼近即可。
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7.2 窗函数设计FIRDF
设计思想 ➢ 保证线性相位 ➢ 逼近理想滤波器 H d (e j ) • 窗口设计法（时域逼近） • 频率采样法（频域逼近） • 最优化设计（等波纹逼近）
➢ h d ( n ) 一般情况下是无穷序列，需对其进行

FIR数字滤波器的设计
FIR（有限冲激响应）数字滤波器的设计主要包括以下几个步骤：
1.确定滤波器的要求：根据应用需求确定滤波器的类型（如低通、高通、带通、带阻等）和滤波器的频率特性要求（如截止频率、通带波动、阻带衰减等）。

2.确定滤波器的长度：根据频率特性要求和滤波器类型，确定滤波器的长度（即冲激响应的系数个数）。

长度通常根据滤波器的截止频率和阻带宽度来决定。

3.设计滤波器的冲激响应：使用一种滤波器设计方法（如窗函数法、频率抽样法、最小二乘法等），根据滤波器的长度和频率特性要求，设计出滤波器的冲激响应。

4.计算滤波器的频率响应：将设计得到的滤波器的冲激响应进行傅里叶变换，得到滤波器的频率响应。

可以使用FFT算法来进行计算。

5.优化滤波器的性能：根据频率响应的实际情况，对滤波器的冲激响应进行优化，可以通过调整滤波器的系数或使用优化算法来实现。

6.实现滤波器：将设计得到的滤波器的冲激响应转化为差分方程或直接形式，并使用数字信号处理器（DSP）或其他硬件进行实现。

7.验证滤波器的性能：使用测试信号输入滤波器，检查输出信号是否满足设计要求，并对滤波器的性能进行验证和调整。

以上是FIR数字滤波器的一般设计步骤，具体的设计方法和步骤可能因应用需求和设计工具的不同而有所差异。

在实际设计中，还需要考虑滤波器的实时性、计算复杂度和存储资源等方面的限制。

数字滤波器的设计方法与实现数字滤波器是一种用于信号处理的重要工具，它可以消除信号中的噪音和干扰，提高信号的质量和可靠性。

本文将介绍数字滤波器的设计方法与实现，并探讨一些常用的数字滤波器类型。

一、数字滤波器的基本原理和作用数字滤波器可以将满足一定数学规律的输入信号通过一系列运算，输出满足特定要求的信号。

其基本原理是对输入信号进行采样和量化，然后利用滤波算法对采样后的信号进行处理，最后通过重构输出滤波后的信号。

数字滤波器的作用主要有两个方面。

首先，它可以实现降低信号中噪音和干扰的功效，提高信号的质量。

其次，数字滤波器还可以提取信号中特定频率成分，并对信号进行频率选择性处理，从而满足特定的信号处理需求。

二、数字滤波器的设计方法1. 滤波器的类型选择数字滤波器的类型选择根据实际信号处理需求。

常见的数字滤波器类型包括有限冲激响应（FIR）滤波器和无限冲激响应（IIR）滤波器。

FIR滤波器的特点是稳定性好、幅频特性易于设计；IIR滤波器的特点是具有较高的处理效率和较窄的幅频特性。

2. 设计滤波器的幅频特性幅频特性描述了滤波器对输入信号幅度的影响。

常见的幅频特性包括低通、高通、带通和带阻。

根据实际需求，设计出合适的幅频特性。

设计幅频特性的方法有很多，包括窗口法、最佳近似法和频率变换法等。

3. 计算滤波器的系数滤波器系数是用于实现滤波器算法的关键参数。

根据所选的滤波器类型和幅频特性，可以通过不同的设计方法计算出滤波器的系数。

常见的设计方法包括巴特沃斯法、切比雪夫法和椭圆法等。

4. 实现滤波器算法滤波器算法的实现可以采用直接形式或间接形式。

直接形式基于滤波器的数学模型，通过块图或框图实现算法。

间接形式则是通过差分方程或状态空间方程描述滤波器，并利用计算机进行模拟和实现。

三、数字滤波器的应用实例数字滤波器广泛应用于各个领域，包括音频、图像、通信和生物医学等。

以音频处理为例，数字滤波器可以用于音频降噪、音频特效和音频编解码等。

∫ 于是：hd (n)
=
1
2π
ωc −ωc
e− jMω
2e jωndω
=
sin(n − M
π (n − M
2)ωc
2)
h(n) = hd (n) n = 0,1,...M
使用了 矩形窗
上式的的表达式及设计 H (z) 的思路可推广
到高通、带阻及带通滤波器，也可推广到其 它特殊类型的滤波器。实际上，给定一个 Hd (e jω )，只要能积分得到 hd (n) ，即可由截 短、移位的方法得到因果的、且具有线性相
上述两种方法设计的 FIR DF 的频率响应都 不理想，即通带不够平，阻带衰减不够大， 过渡带过宽，频率边缘不能精确指定。因 此我们要寻找新的设计方法。此方法即是 Chebyshev 最佳一致逼近 法。该方法在数 字信号处理中占有重要的定位，是设计 FIR DF 最理想的方法。但是，该方法的原 理稍为复杂。
用插值的方法得到所要的滤波器： 插值 线性相位 权重 函数
N −1
∑ H (e jω ) = e− j(N −1)ω / 2 Hd (k )S (ω, k ) k =0
应为 实数
所以： H d (k )e j(N −1)kπ / N
如何指定 Hd (k)
N 为偶数：
e− j( N −1)kπ / N Hd (k) = 0
带阻
令：
Hd (e jω )
=
e− jωM 0
2
ω ≤ ωl, ω ≥ ωh
其它
hd
(n)
=
sin[(n
−
M 2
)ωl
]
+
sin[(n − M 2
π (n − M

基于matlab的IIR数字滤波器设计一．IIR数字滤波器介绍1.IIR数字滤波器的根本原理所谓数字滤波器，是指输入，输出均为数字信号，通过一定运算关系改变输入信号所含频率成分的相比照例或者滤除某些频率成分的硬件。

实质上就是一个由有限精度算法实现的线性时不变离散系统。

它的根本工作原理是利用离散系统的特性对系统输入信号进展加工和变换，改变输入序列的频谱或信号波形，让有用的频率分量通过，抑制无用的信号分量输出，因此数字滤波与模拟滤波的概念一样，根据其频率特性同样可以分为低通，高通，带通，带阻，只是信号的形式和实现滤波方式有所不同。

如果要处理的信号是模拟信号，就可以通过A/D或者D/A转换，在信号形式上进展匹配转换，同样可以使用数字滤波器对模拟信号进展滤波。

数字滤波器滤波的数学表达式：y〔n〕=x(n)*h(n); 如果滤波器的输入输出信号都是离散信号，那么该滤波器的脉冲响应也一定是离散信号，这样的滤波器就成为了数字滤波器。

上面的系统为时域离散系统时，其频域特性为：其中分别是数字滤波器的输出序列和输入序列的频域响应，是数字滤波器的频域响应。

可以看见按照输入信号的频谱特点和处理信号的目的适中选择滤波器的频域响应，使得滤波后的输出信号满足设计性能要求，就是滤波器的滤波原理。

2．IIR数字滤波器传输特性IIR数字滤波器的系统函数可以表示为：H(Z)=，式中H(Z)称为N阶IIR滤波器函数。

3．.数字滤波器的技术要求.我们通常设计的数字滤波器一般属于选频滤波器，。

我们的目的是要设计一个因果可实现的滤波器，另外买也要考虑到本钱和复杂性问题，因此实用中通带和阻带都允许一定的误差容限，即通带不一定是完全水平的，阻带也不可能完全衰减到零。

而且，通带和阻带之间还要设置一定带宽的过渡带。

如如下图表示低通滤波器的技术要求：图中，分别表示通带截止频率和阻带截止频率，通带频率范围为0≤w≤，通带中要求〔1-δ1〕≤|H≤1，阻带截止频率范围≤w≤Π，再阻带中要求≤δ2，从p w 到s w 称为过渡带，在这个频带内，幅度响应从通带平滑的下落到阻带。

２ＯＯ６年９月　第２９卷第３期　湖南师范大学自然科学学报　

Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｎａｔｕｒａｌ　Ｓｃｉｅｎｃｅ　ｏｆ　Ｈｕｎａｎ　Ｎｏｒｍａｌ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　Ｖｏ１．２９　Ｎｏ．３　

Ｓｅｐ．，２ＯＯ６　

２型ＦＩＲ高阶数字滤波器优化设计　罗玉雄　，刘跃君　（１．长沙理工大学电气与信息工程学院，中国长沙４１１Ｘ）７６；２．长沙电力职业技术学院，中国长沙４１０１３１）　

摘要研究了２型ＦＩＲ线性相位滤波器的幅频特性与激励矩阵为ｃ　曰的神经网络并行算法之间的关系，提出　并证明了该神经网络算法的收敛性定理，给出了ＦＩＲ高阶数字滤波器优化设计实例．计算机仿真结果表明了该神经网　络并行算法在ＦＩＲ高阶数字滤波器优化设计领域的有效性．　关键词　ＦＩＲ高阳数字滤波器；神经网络并行算法；幅频特性；优化设计　中图分类号ＴＰ３９３．０９　文献标识码Ａ　文章编号　１０Ｏ０－２５３７（２０ｏ６）ｏ３．００５３．０５　

Ｏｐｔｉｍａｌ　Ｄｅｓｉｇｎ　ｏｆ　Ｈｉｇｈ　Ｏｒｄｅｒ　ＦＩ　Ｒ　Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｆｉｌｔｅｒｓ　Ｔｙｐｅ　Ｔｗｏ　ＬＵＯ　Ｙｕ－ｘｉｏｎｇ‘．　Ｙｕｅ－ｑｕｎ。　（１．Ｃｏ￣ｅｇｅ　ｏｆ　Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ　ａｎｄ　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　Ｅｎｇａｎｅｅｒｉｎｇ，Ｃｈａｎｇｓｈａ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　ｏｆ　Ｓｃｉｅｎｃｅ　ａｎｄ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｃｈａｎｇｓｈａ４１００７６，Ｃｈｉｎａ　２．Ｖｏｃａｔｉｏｎａｌ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ　ｏｆ　Ｃｈａｎｇｓｈａ　Ｅｌｅｃｔｒｉｃ　Ｐｏｗｅｒ，Ｃｈａｎｇｓｈａ　４１０１３１，Ｃｈｉｎａ）　

Ａｂｓｔｒａｃｔ　Ｔｒａｖｅｒｓｅｓ　ｔｈｅ　ｒｅｌａｔｉｏｎｓ　ｂｅｔｗｅｅｎ　ｔｈｅ　ａｍｐｌｉｔｕｄｅ－ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ　ｒｅｓｐｏｎｓｅ　ｏｆ　ＦＩＲ　ｆｉｌｔｅｒ　ｏｎ　ｔｙｐｅ　ｔｗｏ　ｗｉｔｈ　ｔｈｅ　ｌｉｎｅａｒ　ｐｈａｓｅ　ａｎｄ　ｔｈｅ　ｐａｒａｌｌｅｌ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｏｆ　ｎｅｕｒａｌ　ｎｅｔｗｏｒｋ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｔｈｅ　ａｃｔｉｖａｔｉｏｎｍａｔｒｉｘ　Ｃ　Ｂ，ｐｒｅｓｅｎｔｓ　ａｎｄ　ｐｒｏｖｅｓ　ｔｈｅ　ｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅ　ｔｈｅｏｒｅｍ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｎｅｕｒａｌ－ｎｅｔｗｏｒｋ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ａｎｄ　ｐｒｅｓｅｎｔｓ　ｔｈｅ　ｏｐｔｉｍａｌ　ｄｅｓｉｇｎ　ｅｘａｍｐｌｅｓ　ｏｎ　ＦＩＲ　ｄｉｇｉｔａｌ　ｆｉｌｔｅｒｓ．Ｔｈｅ　ｒｅｓｕｌｔｓ　ｓｈｏｗ　ｔｈａｔ　ｔｈｅ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｉｓ　ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｆｉｅｌｄ　ｏｆ　ｏｐｔｉｍａｌ　ｄｅｓｉｇｎ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｈｉｇｈ　ｏｒｄｅｒ　ＦＩＲ　ｄｉｇｉｔａｌ　ｆｉｌｔｅｒｓ　ｏｎｔｙｐｅ　ｔｗｏ．　Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓ　ｈｉ曲－ｏｒｄｅｒ　ｆｉｒ　ｄｉｇｉｔａｌ　ｆｉｌｔｅｒｓ；ｎｅｕｒａｌ　ｎｅｔｗｏｒｋ　ｐａｒａｌｌｅｌ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ；ａｍｐｌｉｔｕｄｅ　ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ　ｒｅｓｐｏｎｓｅ；ｏｐｔｉｍａｌ　ｄｅｓｉｇｎ　

高效跨越 ． 借助标准 的转换标 准格局进行 横带 区域 的变换 ． 结合 实际 证后续处理文件 的正常播放 根据 阻带 的下 限要求进行规格的标准确 的响应效率进行数字 频率 的呼应 ．同时进行一定范 围的平面映射 ． 达 定 ， 注意整体采样频率 的选取在通 带运行 的优化 ． 同时整体运行 过程 到后续单值 映射关 系的具体 优化 中． 根据实际设计组合 框架 的控件 属性进行程序 值的改写 ． 程序 的代 通过数 字信号处 理工具进 行必要 函数模拟操控 的设计方 案以及 码 编写必 须保证程 序运行 的通 畅 ．同时注意 音频 文件的正常播 放效 幅值平坦 的最 大限度 规范 ．针对具 体陡度 的损失进行研究 与分析 ． 主 应 ． 总之 ． 在一定 阻带 衰减效应 的观察效果经 验支持下进行具体 的滤 要格式借助设计 的截 止频率 进行 ｎ 阶低 通数字的滤波处 理 ． 在相应的 波器处理与优化 ．保证主要设计框架不 同回调 函数 的数据共 享功能 ． 界面进行技 术指标 的数字模拟 ． 同时作为 相应器具 的指导资料 ． 实现 根据不 同延伸平 面的单值对应关 系进行低通滤波优化 ． 总结不 同功能 不 同模块分布 的统一 管理效 应 实 现方法 的总结归纳 ． 促进合理步 骤的安排 ． 促进 整体媒体文件 的处
２ ． 系 统 的设 计 方 案
２ ． １ 滤波器 的主要设计方案 根 据用 户界 面 的图形 化程 式进 行面 板控 件 的追 加 ．注 意编 辑
理技术高效发展 ３ － ２ 整体方案 的优化
通过满足设计原理 的基础经验总结过程 ． 保证代码 编写工 序的优 同时注意代码 注入的准确性 ． 根据添加 的标 准进行滤波 器程 框、 按钮 的组合标 准 ． 实 现必要 属性 的界定 ． 最 后进行 一定 范 围结 果 先进行 ， 实现 不同方案对 于相应运行结 果的验证 ． 结合 实践 的追加 。根 据按钮 的实际对话 框属性 以及编辑界 面的位置进行 调用 序 的衡量 与挑选 ． 的整合与有效巩 固进行知识 的延伸 ， 根据采样频率 、 通带 、 阻带 的截止 代码 的输 入 ． 保 证 整个 系统 结构 的积 极 回应 ． 通过 新建 子 函数 的功 能代码 进行 具体显 示幅度 函数 的结 合 ． 保 证整 体相位 谱极零 点 函数 频率 以及极 限衰减状况进行 回响效应 的科学编排 ． 通过 内部的基 础性 的科 学选择 ， 同 时针对波形 原始 文件 的播 放滤 波优化 实现 总体方 案 能保证 的前提下实现优化方案 的整体覆盖性

ｏｓ ｄ ．Ｔｈｅ ＰＳＬ ｓ ｓ ｉｌｍｏｒ ｈ ｎ ４ ｉ ｔｌ ｅ ｔ ａ ４ ｄＢ ｗｈｅ ｈｅ ｕ ｔ ｒ ｐｐｌｒ ｉ ０ ５ Ａｎｄ ｔ ｌ ｅ ｃ ｍ — ｎ ｔ ｎｉａ ｙ Ｄｏ ｅ ｓ ０． ０ ． ｈｅ ｐｕ ｓ ｏ ｐｒ ｓ ｉ ｎ ｓｇｎ ｌｐ ｓ ｓ ｃ ｈｅ ｅ ｔ ｅ ｅ ｅ ｅ ｒ ｐ ｓ ．Ｔｈｅ ｅ ｔｔ ｅ ｕｉｅ ｅ ｆｍｏ ｅ ｓｏ ｉ ａ ｈａ ｅ ｉ ｏｎ ｒ ｎｔｗｉｈ ｒ ｆ ｒ ｎｃ ｅ ｏｎ ｅ ｙ ｍ ｅ ｈｅ ｒ ｑ ｒ ｍ ｎ ｏ ｄ—
计 方 法 。 方 法 以期 望 的 压 缩 脉 冲 波 形主 辩 为参 考 ， 该 对脉 压 旁辩 进 行 控 制 ， 脉 压 滤 波 器 的设 计 转 化 为 二 阶 锥 规 将
化 问题 进 行 求解 。与 已有 方 法 相 比 ， 提 方 法 可 以兼 顾 峰 值 旁 瓣 、 瓣 宽 度 、 所 主 处理 增 益 损 失 等 指 标 ， 有 设 计 灵 具 活 的优 点 。仿 真 结 果验 证 了该 方 法 的有 效 性 ， 常 用 的频 域 加 窗方 法相 比 ， 方 法 的 旁辩 抑 制 效 果 得 到 了改善 ， 与 该
第２ 卷第 ５ ７ 期
２１ ０ ２年 ９月
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Ｓｅ ｐ． ２ ０１２
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文章 编 号 ：０ ４９ ３ （ ０ ２０ —６ ２０ １ ０—０ ７ ２ １ ） ４０ ０—５
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电力系统中的滤波器设计与优化电力系统中的滤波器设计与优化是为了减少电力系统中的电磁干扰和谐波，确保电力系统的稳定运行和提供高质量的电力供应的重要环节。

本文将探讨电力系统中滤波器的设计原理、优化方法以及应用领域。

第一部分：滤波器设计原理滤波器的设计原理是基于电磁噪声的频率和幅值特性。

在电力系统中，电磁干扰主要有谐波干扰和电源波动干扰，因此滤波器需要滤除电磁噪声的特定频率成分。

在传统的电力系统中，最常见的滤波器设计是基于LC滤波器。

LC滤波器通过串联的电感和电容元件实现对电磁干扰的滤波作用。

电感对高频信号有较高的阻抗，而电容对低频信号有较高的阻抗。

通过合理选择电感和电容的数值，可以达到对电磁噪声的滤波效果。

另外，随着科技的不断发展，数字信号处理技术在电力系统中的应用也越来越广泛。

数字信号处理滤波器可以通过数字滤波器器、FPGA等数字处理设备对电力系统中的电磁干扰进行滤波处理。

数字滤波器的优点在于可以实现更高的滤波精度和更灵活的参数调整，从而提供更好的滤波效果。

第二部分：滤波器优化方法滤波器的优化主要包括电路参数优化和信号处理算法优化两个方面。

在电路参数优化方面，可以通过减少电路的损耗、降低谐振频率等方法优化滤波器的性能。

例如，使用低损耗的电感和电容元件可以提高滤波器的效率；通过增加滤波器的阻尼系数可以减小谐振频率，提高滤波器的抑制能力。

在信号处理算法优化方面，可以通过选择更适合电力系统的滤波算法，如FIR滤波器、IIR滤波器等。

这些滤波算法可以在不同的频率区间内实现不同的滤波特性，以满足电力系统中不同频率干扰的需求。

此外，对滤波器进行自适应滤波算法的研究也可以提高滤波器的性能，使其能够动态地调整滤波器参数以适应电力系统中的动态干扰。

第三部分：滤波器的应用领域在电力系统中，滤波器的应用非常广泛。

以下是几个主要的应用领域：1.电力变频调速系统中的滤波器：电力变频调速系统是现代电力系统中常见的系统配置。

在这个系统中，滤波器主要用于滤除变频器引入的谐波干扰，确保电机正常运行和提高系统的效率。

fir数字滤波器的设计方法
fir数字滤波器是一种常用的数字信号处理器件，它通过一组线性时不变的数字滤波器系数来实现信号滤波处理。

fir数字滤波器设计的主要目的是通过去除不必要的噪声、滤波干扰信号、增强信号的频带等方式来提高信号质量，使得信号在传输、处理、分析等过程中更加稳定和可靠。

fir数字滤波器的设计方法包括以下几个步骤：
1. 确定滤波器的类型和频率响应：根据实际需求和信号特性，选择适合的fir数字滤波器类型（如低通、高通、带通、带阻等），并根据滤波器的通带、阻带、截止频率等参数设计出所需的频率响应。

2. 选择窗函数：窗函数是fir数字滤波器设计中不可或缺的一步，它可以用来平滑滤波器的频率响应曲线，减小滤波器的截止频率以及滤波器的阻带波纹。

常用的窗函数有Hamming窗、Hanning窗、Blackman窗等。

3. 确定滤波器的阶数：滤波器的阶数反映了滤波器的复杂度，阶数越高，滤波器的性能也就越好。

但同时也会增加运算量和延迟时间。

因此需要根据实际需求和性能要求来确定滤波器的阶数。

4. 计算滤波器系数：根据所选的窗函数、滤波器类型、频率响应和阶数等参数，利用Matlab等工具计算fir数字滤波器的系数。

5. 实现滤波器：将计算得到的滤波器系数采用FPGA、DSP等数字信号处理器件实现滤波器。

以上就是fir数字滤波器设计的基本方法，通过合理的设计和实
现，fir数字滤波器可以在实际应用中发挥重要作用，提升信号质量。