Разностное уравнение и передаточная функция дискретных фильтров (4 видео)

Разностное уравнение и передаточная функция дискретных фильтров

21.6. ЦИФРОВЫЕ ФИЛЬТРЫ, ИХ РАЗНОСТНЫЕ УРАВНЕНИЯ, ПЕРЕДАТОЧНЫЕ ФУНКЦИИ И ИМПУЛЬСНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ

Цифровой фильтр описывается тремя характеристиками разностным уравнением , которому может быть поставлена в соответствие передаточная функция K ( z ) или полученная в результате обратного z -преобразования K ( z ) его дискретная импульсная характеристика h [ k ] . Из приведенных примеров следует, что существуют два принципиально различных класса цифровых фильтров. Фильтры первого класса нерекурсивные описываются разностным уравнением, в котором выходная величина y [ k ] выражается только через конечное число значений входного сигнала x [ n ] . Таким, например, является уравнение усреднения, рассмотренное выше.

Фильтры второго класса рекурсивные описываются уравнением, в котором выходная переменная y [ k ] выражается не только через значения входного сигнала x [ n ], но и через предшествующие значения выходного сигнала y [ k – m ] . Сюда, например, относится разностное уравнение u₂[ k + 1] = u₂[ k ] e -T/ t + u₁[ k ][h(T) – h(T – T_и)], описывающее преобразование прямоугольных сигналов RС -цепью (см. п. 20.4), а также дискретные модели любых других аналоговых динамических систем (в частности, электрических цепей).

Нерекурсивный цифровой фильтр сохраняет информацию о входном сигнале за конечное число шагов его импульсная характеристика конечна, а передаточная функция имеет вид ряда по степеням z (который включает и отрицательные показатели).

Информация, поступившая на вход рекурсивного фильтра, сохраняется в нем бесконечно долго; он имеет бесконечную по длительности импульсную характеристику и описывается передаточной функцией в виде рациональной дроби. Максимальная разность индексов переменных в разностном уравнении, который отвечает разность степеней z в числителе и знаменателе передаточной функции, определяет порядок цифрового фильтра.

Так, нерекурсивный цифровой фильтр второго порядка описывается разностным уравнением f 2 [ n ] = a 0 f 1 [ n ] + a 1 f 1 [ n – 1] + a 2 f 1 [ n – 2], его передаточная функция K ( z ) = a 0 + a 1 z –1 + a 2 z –2 , а импульсная характеристика определяется коэффициентами, h [ n ] = a 0 , a 1 , a 2 , 0, 0, 0, 0, .

Рекурсивный цифровой фильтр второго порядка описывается разностным уравнением f 2 [ n ] = a 0 f 1 [ n ] + a 1 f 1 [ n – 1] + a 2 f 1 [ n – 2] + b 1 f 2 [ n – 1] + b 2 f 2 [ n – 2],

а его передаточная функция .

По известным значениям коэффициентов разностного уравнения a k и b k цифровой фильтр 2-го порядка может быть реализован с помощью умножителей, сумматоров и блоков задержки.

Блок-схемы цифровых фильтров обоих классов 2-го порядка, включающие перечисленные блоки, показаны на рис. 21.10 ( а – нерекурсивный; б – рекурсивный).

Видео:proТАУ: 1. Передаточная функцияСкачать

Преобразование Лапласа дискретного сигнала. Z-преобразование. Разностное уравнение дискретного фильтра

DSPL-2.0 — свободная библиотека алгоритмов цифровой обработки сигналов

Распространяется под лицензией LGPL v3

В предыдущих разделах мы подробно рассмотрели расчет аналоговых фильтров с заданными характеристиками. Пришло время переходить к анализу цифровых фильтров. Необходимо разделить понятия дискретного и цифрового фильтра.

Дискретным мы будем называть фильтр, импульсная характеристика которого является дискретной, а коэффициенты передаточной функции рассчитаны точно без ошибок округления.

Под цифровым фильтром мы будем понимать дискретный фильтр, коэффициенты передаточной характеристики которого рассчитаны не точно, а с ошибками округления вызванными конечной разрядностью представления числа.

На практике все рассчитанные фильтры являются цифровыми, так как разрядность представления числа ограничена. Однако использование компьютера позволяет производить операции с 64-битными числами с плавающей точкой, что минимизирует ошибки округления, поэтому можно предполагать, что рассчитанные с такой разрядностью фильтры «почти дискретные».

Важно отметить, что округление коэффициентов устойчивого дискретного фильтра, даже самое незначительное, может привести к неустойчивому цифровому фильтру. Поэтому при расчете фильтров, особенно фильтров высокого порядка, всегда необходимо проверять их устойчивость.

В цифровых системах сигналы представляют собой последовательности отсчетов, взятые, как правило, через равные промежутки времени . Ранее мы уже рассматривали модель дискретного сигнала :

Графически процесс дискретизации сигнала показан на рисунке 1.

Рассмотрим преобразование Лапласа дискретного сигнала :

Важное замечание. Если , то получаем дискретно-временное преобразование Фурье дискретного сигнала, при этом является периодической функцией частоты с периодом , кроме того, если , то

Кружочками условно показаны нули образа , а крестиками — полюсы.

Важно отметить, что периодичность дискретного преобразования Лапласа соответствует периодичности преобразования Фурье дискретного сигнала . Однако, как мы знаем из теории дискретного преобразования Фурье, на каждом периоде повторения спектр дискретного сигнала может быть искажен эффектом алиасинга, т.е. наложением «хвостов» исходной спектральной плотности из высших зон Найквиста (заполненная точками область на карте нулей и полюсов образа соответствует высшим зонам Найквиста).

В случае дискретного преобразования Лапласа эффект алиасинга сохраняется, и периодический образ на каждом периоде отличается от исходного образа . Так например, мы можем наблюдать алиасинг полюсов из высших зон Найквиста при неверном выборе частоты дискретизации. Если все полюсы исходного образа попадают в первую зону Найквиста, то при дискретизации они периодически разможатся, как это показано на рисунке 2.

Положение нулей дискретного преобразования Лапласа , как правило отличается от положения нулей исходного образа в результате эффекта алиасинга.

Рассмотрим процесс фильтрации дискретного сигнала . Согласно свойству преобразования Лапласа, процесс фильтрации во временно́й области сводится к умножению образа исходного сигнала на передаточную характеристику фильтра , которая в свою очередь, представляет преобразование Лапласа импульсной характеристики фильтра . Тогда преобразование Лапласа сигнала на выходе фильтра можно записать:

Первый случай. — образ дискретного сигнала, удовлетворяет (3), а — передаточная характеристика непрерывного фильтра, и свойство (3) не выполняется, значит также не удовлетворяето (3). Тогда можно сделать вывод о том, что при прохождении дискретного сигнала через аналоговый фильтр, выходной сигнал получается аналоговым. Аналоговый фильтр производит восстановление непрерывного сигнала по имеющемуся дискретному.

Второй случай. удовлетворяет (3), также удовлетворяет (3) (импульсная характеристика фильтра является дискретной), причем интервалы дискретизации сигнала и фильтра одинаковые и равны . Тогда в результате произведения также удовлетворяет (3). Таким образом, при прохождении дискретного сигнала через дискретный фильтр, выходной сигнал получается дискретным, с той же частотой дискретизации.

Третий случай. и удовлетворяют (3), но интервал дискретизации сигнала равен , а интервал дискретизации импульсной характеристики фильтра (исходный сигнал и и импульсная характеристика фильтра дискретизированы с разной частотой). В этом случае , в частных случаях, может удовлетворять (3), но период дискретизации выходного сигнала , будет равен «наименьшему общему кратному» периодов и . Заметим, что термин «наименьшее общее кратное» взят в кавычки, потому что и могут быть вещественными числами, в том числе и иррациональными. Тогда понимается как вещественное число, которое делится нацело как на , так и на . Например, если , а , то . Данный на практике не встречается, так как требует реализации цифровых схем, работающих на разных тактовых частотах. Разработка таких схем сопряжена с трудностями синхронизации при переходе данных из модулей, работающих на различных тактовых частотах.

Основное правило — для дискретных и цифровых фильтров интервалы дискретизации сигнала и фильтра должны быть равны.

Таким образом, для того чтобы на выходе фильтра получить дискретный сигнал, необходимо чтобы импульсная характеристика фильтра также была дискретной, а значит передаточная характеристика дискретного фильтра может быть представлена как результат дискретного преобразования Лапласа:

Если у дискретного фильтра количество коэффициентов ограничено, то такой фильтр называют фильтром с конечной импульсной характеристикой (КИХ-фильтром) [1] , а если количество коэффициентов бесконечно, то такой фильтр называют фильтром с бесконечной импульсной характеристикой (БИХ-фильтр) [2] .

При переходе от аналогового фильтра к цифровому, происходит периодическое размножение передаточной характеристики вдоль оси . При этом, переменная в образах дискретного преобразования Лапласа всегда присутствует только в показателе экспоненты, для обеспечения периодичности передаточных характеристик дискретных систем [1, стр 155].

В результате периодизации также происходит периодическое размножение нулей и полюсов, что доставляет некоторые неудобства. Для облегчения анализа вводят переменную вида:

Отображение не является конформным [2, стр. 145], потому что множество точек плоскости отображается в одну точку плоскости .

Графически отображение -плоскости в комплексную -плоскость показано на рисунке 3.

Рассмотрим некоторые особенности отображения (7).

Если , где , то для всех этих точек .

Если чисто вещественно, то и также вещественное, причем 0″/>. Заметим, что при , (внутри единичной окружности), а при величина (вне единичной окружности).

При , точка на мнимой оси плоскости отображается в точку , расположенную на единичной окружности и повернутой на угол рад. Таким образом, вся мнимая ось плоскости отображается в единичную окружность плоскости . Причем, один оборот единичной окружности соответствует от до рад/c.

Левая полуплоскость комплексной плоскости отображается внутрь единичной окружности плоскости . Действительно если , то представляет вектор длины повернутый на угол рад. При , длина вектора .

Правая полуплоскость комплексной плоскости отображается вне единичной окружности плоскости .

При переходе из комплексной -плоскости в комплексную -плоскость все бесконечно-повторяющиеся нули и полюса дискретного фильтра в -плоскости отображаются в конечное количество нулей и полюсов в -плоскости. Тогда выражение для передаточной характеристики дискретного фильтра может быть представлено при помощи подстановки (7) через конечное количество нулей и полюсов в -плоскости как:

Таким образом, главный вывод, который мы должны сделать заключается в следующем: при переходе от аналогового фильтра к дискретному, образ по Лапласу становится периодическим по мнимой оси, а количество нулей и полюсов фильтра бесконечным. Но при переходе в комплексную –плоскость мы получаем снова конечное количество нулей и полюсов, и соответственно конечное количество коэффициентов дискретного фильтра.

Рассмотрим некоторые свойства -преобразования. При этом мы будем рассматривать свойства относительно индексов отсчетов в предположении . В результате мы можем опустить период дискретизации в выражениях -преобразования.

Линейность. -образ суммы двух сигналов равен сумме -образов этих сигналов. Действительно, пусть есть два дискретных сигнала и , . Найдем -преобразование их суммы :

Можно показать, что данное свойство также справедливо и для циклической задержки ограниченной выборки сигнала:

Теорема о свертке. Пусть дано два сигнала ограниченной длительности и , . Найдем -преобразование их циклической свертки :

При выводе было использовано свойство циклической задержки -преобразования. Таким образом циклическая свертка сигналов соответствует произведению их -образов.

Аналогично, используя свойство задержки, можно показать, что -образ линейной свёртки сигналов равен произведению их -образов:

Ранее мы говорили о том, что пассивные аналоговые цепи описываются интегро-дифференциальными уравнениями непрерывного времени . При этом математический аппарат преобразования Лапласа позволяет перейти к алгебраическим уравнениям комплексной переменной при описании характеристик комплексных сопротивлений двухполюсников и передаточных функций четырехполюсников.

Ограничение количества пассивных элементов аналогового фильтра приводит к ограничению порядков интегро-дифференциальных уравнений и, соответственно, полиномов переменной при описании передаточных характеристик.

Прохождение сигнала через аналоговый фильтр описывается интегралом свертки входного сигнала и непрерывной импульсной характеристики , которая в свою очередь не может иметь произвольную форму при ограничении порядка аналогового фильтра, потому что является результатом решения интегро-дифференциальных уравнений ограниченного порядка.

Дискретные системы, в свою очередь, описываются разностными уравнениями дискретного времени . По аналогии с аналоговыми фильтрами, мы не можем требововать бесконечных порядков разностных уравнений, потому что это потребует бесконечных вычислительных ресурсов. Таким образом, мы должны ограничить порядки разностных уравнений, которые связывают выходной сигнал дискретного фильтра с входным сигналом , а также со значениями выходного сигнала на предыдущих тактах .

Заметим, что здесь мы также ведем рассмотрение относительно индексов отсчетов сигналов, в предположении c.

Общее разностное уравнение линейного цифрового фильтра имеет вид:

Временной индекс изменяется от до бесконечности, т.к. предполагается, что фильтр после включения может работать неограниченно долго.

Рассмотрим -преобразование разностного уравнения (16). -образ выходного сигнала равен:

Видео:7) ТАУ для чайников.Части 3.4 и 3.5 : Передаточная функция. Преобразование Лапласа...Скачать

Разностное уравнение и передаточная функция дискретных фильтров

«Понятие цифровых фильтров»

Передаточная функция звена фильтра низкой частоты первого порядка, схема которого представлена на рис.8.1

Разностное уравнение и передаточная функция дискретных фильтров

равна (8.1).

Этой передаточной функции соответствует дифференциальное уравнение, описывающее процессы в данном звене, которое имеет вид

(8.2).

Преобразуем данную непрерывную систему в дискретную установкой на входе и на выходе синхронных идеальных импульсных элементов, работающих с частотой f (рис.8.2).

Дифференциальное уравнение непрерывной системы преобразуется в разностное уравнение дискретной системы заменой производной конечной разностью.

(8.3),

где . Обозначив

(8.4)

преобразуем уравнение (8.3) к виду

(8.5).

(8.6),

придем к окончательному виду

(8.7).

Уравнение (8.7) представляет из себя разностное уравнение простейшего дискретного фильтра низких частот первого порядка.

В общем случае линейным дискретным фильтром называется дискретная система, удовлетворяющая линейному разностному уравнению

(8.8),

где x ( n ) и y ( n ) – соответственно входная и выходная последовательности устройства. Если хотя бы один коэффициент зависит от переменной n , то такой фильтр такой фильтр называется параметрическим или фильтром с переменными параметрами. Если все коэффициенты являются константами, то такой фильтр называется фильтром с постоянными коэффициентами.

Передаточная функция линейного дискретного фильтра имеет вид

(8.9),

который получается в результате применения z -преобразования к левой и правой частям уравнения (8.8).

Значения выходной последовательности y ( n ) определяются N значениями входного дискретного сигнала x ( n ) в моменты nT , ( n -1) T , ( n -2) T , и т.д. и M -1 значениями самого выходного дискретного сигнала в прошлые моменты ( n -1) T , ( n -2) T и т.д.

Фильтры, описываемые уравнением (8.8) называются рекурсивными.

В частном случае, при из (8.8) получаем

(8.10).

В этом случае значение выходного дискретного сигнала y ( n ) в любой момент nT определяется лишь значениями входного дискретного сигнала в этот же момент и N -1 его прошлыми значениями. Фильтры, описываемые уравнением (8.10) называются нерекурсивными. Передаточная функция нерекурсивного фильтра имет вид

(8.11)

Как видно из уравнения (8.8), в общем случае линейный дискретный фильтр может быть реализован путем комбинации операций умножения сигнала на константу, алгебраического сложения и задержки сигнала на один интервал дискретизации T . Для условного изображения алгоритмов дискретных фильтров используются структурные схемы, на которых вышеперечисленные операции изображаются так, как показано на рис.8.3.

Для реализации дискретных фильтров наиболее часто используются следующие формы структурных схем.

Прямая форма структурной схемы рекурсивного фильтра, представленная на рис.8.4, реализуется непосредственно по разностному уравнению (8.8) или по передаточной функции (8.9).

Эта схема содержим один сумматор, умножители и N + M -2 элементов задержки.

В качестве примера рассмотрим реализацию в прямой форме т.н. «биквадратного блока» – фильтра второго порядка, описываемого уравнением

(8.12)

или соответствующей передаточной функцией

(8.13).

Прямая форма структурной схемы биквадратного блока представлена на рис.8.5.

Прямая каноническая форма содержит минимальное число элементов задержки. Она получается если передаточную функцию рекурсивного фильтра (8.9) представить в виде

(8.14),

где (8.15).

Передаточным функциям H ₁ ( z ) и H ₂ ( z ) соответствуют разностные уравнения

(8.16).

Так как в фильтрах, реализующих H ₁ ( z ) и H ₂ ( z ), имеет место только задержка сигнала v ( n ), то можно использовать только один набор элементов задержки. Прямая каноническая форма структурной схемы фильтра, описываемого уравнением (8.8) или соответствующей передаточной функцией (8.9) представлена на рис.8.6.

Она содержит минимальное число элементов задержки и два сумматора. В качестве примера на рис.8.7 представлена прямая каноническая форма структурной схемы биквадратного блока с передаточной функцией (8.13).

Каскадная (последовательная) форма структурной схемы дискретного фильтра соответствует представлению передаточной фугкции (8.9) в виде произведения

(8.17),

где H_l ( z ) – передаточная функция биквадратного блока

(8.18),

где .

При этом отдельные биквадратные блоки, реализующие H_l ( z ) соединяются между собой последовательно. Такое представление всегда можно получить разложением числителя и знаменателя (8.9) на сомножители первого и второго порядка. Так что возможно, что в некоторых сомножителях H_l ( z ) некоторые коэффициенты равны нулю. При этом данные сомножители реализуются более простой структурой, чем показано на рис.8.5 и рис.8.7. Кроме того, при последовательном соединении биквадратных блоков, реализованных в прямой форме (рис.8.5), может оказаться, что элементы задержки в цепи обратной связи предшествующего блока дублируют элементы задержки в прямой ветви последующего блока. Поэтому при каскадной реализации L -звенного фильтра на биквадратных блоках в прямой форме из схемы могут быть исключены 2( L -1) элементов задержки.

Параллельная форма структурной схемы рекурсивного дискретного фильтра соответствует представлению передаточной функции (8.9) в виде

(8.19),

где слагаемые H_l ( z ) получаются при разложении H ( z ) на простые дроби типа

(8.20)

и могут быть реализованы в виде упрощенных структур биквадратных блоков.

Прямая форма структурной схемы нерекурсивного фильтра является непосредственной реализацией передаточной функции нерекурсивного фильтра (8.11) или его разностного уравнения (8.10). Прячмая форма, представленная на рис.8.8 содержит N -1 элементов задержки, N умножителей и сумматор на N входов.

Эту форму называют также трансверсальным фильтром или фильтром с многоотводной линией задержки.

Каскадная (последовательная) форма структурной схемы нерекурсивного фильтра соответствует представлению передаточной функции (8.11) в виде произведения

(8.21),

где

или

Такое разложение всегда можно получить разложением H ( z ) на сомножители первого и второго порядка, каждый из которых реализуется с помощью упрощенной структуры биквадратного блока, а все составляющие блоки соединяются между собой последовательно.

Важнейшей временной характеристикой линейной дискретной системы является импульсная характеристика, под которой понимают реакцию системы h ( n ) на единичный импульс d ( n ) при нулевых начальных условиях. Импульсную характеристику можно расчитать путем решения соответствующего разностного уравнения дискретной системы.

В качестве примера вычислим импульсную характеристику дискретного линейного фильтра, описываемого разностным уравнением . Пусть y (-1)=0, x ( n )= d ( n ). При этом y ( n ) есть h ( n ). Тогда получим

Входной дискретный сигнал фильтра x ( n ) можно представить в виде

(8.22).

Так как реакция дискретного фильтра на единичный импульс есть импульсная характеристика h ( n ), то вследствие стационарности фильтра реакцией фильтра на d ( n — m ) будет h ( n — m ). Тогда, вследтсвие линейности фильтра реакцией на вхожную последовательность x ( n ) будет

(8.23).

Заменой переменных это выражение может быть приведено к виду

(8.24).

При этом предполагается, что h ( n )=0 при n x ( n )=0 при n

(8.25).

Последняя формула определяет реакцию линейного дискретного фильтра на произвольное входное воздействие как свертку этого входного воздействия и импульсной характеристики.

Согласно формуле (8.25) переходная характеристика линейного дискретного фильтра т.е. его реакция на единичную последовательность при нулевых начальных условиях, может быть вычислена как

(8.26).

В свою очередь, очевидно, что

(8.27).

Если на вход линейного дискретного фильтра подается сигнал x ( n )= d ( n ), то реакцией системы будет y ( n )= h ( n ). При этом z -преобразования обоих сигналов будут иметь вид X ( z )=1, Y ( z )= H ( z ). Тогда передаточная функция фильтра

(8.28).

Это означает, что передаточная функция линейного дискретного фильтра есть ни что иное как z -преобразование импульсной характеристики. Если записать передаточную функцию в виде

(8.29),

то видно, что коэффициенты b_k совпадают с k -ми выборками импульсной характеристики и следовательно

(8.30).

Таким образом, импульсную характеристику можно вычислить как обратное z -преобразование передаточной функции.

Фильтром с конечной импульсной характеристикой (КИХ-фильтром) называется фильтр, у которого импульсная характеристика представляет собой конечный дискретный сигнал, т.е. может принимать отличные от нуля значения лишь при n =0, 1, …, N -1.

Фильтром с бесконечной импульсной характеристикой (БИХ-фильром) называется фильтр, у которого импульсная характеристика может принимать отличные от нуля значения на бесконечном множестве значений n =0, 1, …

Нерекурсивный фильтр всегда является КИХ-фильтром, в то время как рекурсивный фильтр может быть как КИХ так и БИХ фильтром.

Линейный дискретный фильтр физически реализуем, если его выходной сигнал не опережает входного, т.е. в любой момент n выходной сигнал y ( n ) зависит лишь от значений входного сигнала в моменты, предшествующие n и не зависит от его значений в последующие моменты. Критерием физической реализуемости линейного дискретного фильтра является равенство нулю отсчетов импульсной характеристики при отрицательных значениях моментов отсчетов, т.е. h ( n )=0 при n

Фильтр называется устойчивым, если при любых начальных условиях реакция фильтра на любое ограниченное воздействие x ( n ) также ограничена, т.е. если для всех n , то тоже для всех n , причем A и B – постоянные, не зависящие от n . Из выражения (8.24) следует, что если x ( n ) – ограничено, т.е. для всех n , то абсолютное значение выходного сигнала

(8.31).

Значит, критерием устойчивости дискретного фильтра является абсолютная сходимость ряда отсчетов импульсной характеристики.

(8.32).

Можно показать, что условие (8.32) является не только достаточным но и необходимым условием устойчивости фильтра. Однако неопсредственное использование этого условия для проверки устойчивости практически затруднено. Поэтому рассмотрим другую формулировку критерия устойчивости. Если представить передаточную функцию фильтра в общем виде (8.30), то можно сделать вывод о том, что

(8.33).

Если , то

(8.34).

Это значит, что в устойчивом фильтре H ( z ) конечна во всех точках z -плоскости, где , и, следовательно, передаточная функция H ( z ) не должна иметь особых точек полюсов при , т.е. на и вне единичного круга z -плоскости. Таким образом, фильтр будет устойчивым только тогда, когда все полюсы H ( z ) расположены внутри единичного круга z -плоскости.

Найдем преобразования Фурье входного и выходного сигнала линейного дискретного фильтра

(8.35).

Здесь суммирование производится от n =0 так как предполагается, что x ( n )=0 и y ( n )=0 при n

Частотной характеристикой дискретного фильтра называется отношение

(8.36).

частотная характеристика совпадает с передаточной функцией на единичной окружности z -плоскости, т.е. при . Поэтому для рекурсивного фильтра получим

(8.37),

а для нерекурсивного фильтра

(8.38).

В общем случае H ( e j w T ) – комплексная функция, которая может быть записана в виде

(8.39),

где A ( w ) – модуль частотной характеристики – амплитудно-частотная характеристика (АЧХ), j ( w ) – аргумент частотной характеристики – фазочастотная характеристика (ФЧХ), R ( w )= A ( w ) cos j ( w ), J ( w )= A ( w ) sin j ( w ) – вещественная и мнимая части частотной характеристики. Производная от ФЧХ

(8.40)

называется групповым временем замедления (ГВЗ).

Из теории дискретных систем вытекают ряд важных свойств частотных характеристик линейных дискретных фильтров.

1. Все частотные характеристики дискретных фильтров являются непрерывными периодическими функциями частоты с периодом w _d =2 p / T .

2. Для вещественных фильтров, т.е. фильтров, передаточные функции которых имеют только вещественные коэффициенты, АЧХ A ( w ) и ГВЗ t ( w ) представляют собой четные функции частоты, а ФЧХ j ( w ) – нечетную функцию частоты.

Из этого следует, что требования к частотным характеристикам достаточно задавать лишь на интервале полупериода .

Под цифровым фильтром понимают дискретный фильтр, описываемый уравнением (8.8) и реализованный программным путем с помощью микропроцессора или аппаратным путем в виде специализированного цифрового вычислительного устройства, состоящего из элементов памяти (регистров), сумматоров, умножителей и устройств управления.

Сигналы на входе и на выходе цифрового фильтра являются цифровыми, т.е. последовательностями чисел. Каждое из этих чисел представляется в виде двоичного кода определенной конечной разрядности. В цифровом фильтре в соответствии с алгоритмом (8.8) выполняются операции пересылки, сложения и умножения кодов. При этом алгоритм функционирования (8.8) реализуется неточно. Ошибки цифровой фильтрации обусловлены, во-первых, квантованием входных и выходных сигналов, во-вторых, квантованиемкоэффициентов фильтра и, в-третьих, конечной разрядностью операционных устройств, вследствие чего имеет место округление результатов арифметических операций. Таким образом, выбранная структура цифрового фильтра, разрядность входных и выходных сигналов, разрядность арифметических устройств влияют на точность работы устройства идолжны выбираться таким образом, чтобы результирующая ошибка цифрового фильтра не превышала допустимой величины.

Другим важным критерием качества цифрового фильтра является его быстродействие, определяемое минимальным временем, необходимым для вычисления одного отсчета выходного сигнала. Очевидно, что это время должно быть не больше периода дискретизации сигналов.

Цифровые фильтры могут иметь свойства как КИХ так и БИХ фильтров. В обоих случаях фильтры имеют свои преимущества и недостатки.

Преимущества КИХ фильтров:

1. КИХ фильтры могут иметь линейную ФЧХ.

2. КИХ фильтры, реализованные по нерекурсивному алгоритму всегда устойчивы.

3. Для КИХ фильтров, реализованных по нерекурсивному алгоритму шумы квантования можно сделать приемлемо малыми.

4. КИХ фильтры могут быть реализованы по рекурсивному алгоритму, если это необходимо.

Недостатки КИХ фильтров:

1. Длительность импульсной характеристики КИХ фильтра, несмотря на то, что она конечна, может оказаться достаточно большой для достижения резкого спада частотной характеристики на границе зоны пропускания.

2. Разработка КИХ фильтров более сложна чем разработка БИХ фильтров с аналогичными характеристиками.

Преимущества БИХ фильтров:

1. БИХ фильтры могут быть использованы для реализации цифровых аналогов классических видов аналоговых фильров, таких как фильтры Баттерворта, Чебышева и т.д.

2. При аналогичных характеристиках, БИХ фильтры имеют более простую реализацию по сравнению с КИХ фильтрами.

Недостатки БИХ фильтров:

1. БИХ фильтры более чувствительны к конечной разрядности вычислений, которая приводит у них к появлению колебаний т.н. «предельных циклов».

2. За исключением специального случая, когда все полюса передаточной функции лежат на единичной окружности z -плоскости, невозможно построить реализуемый стабильный БИХ фильтр, имеющий точно линейную ФЧХ.