时域离散系统的实现

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时间:2019-05-12

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1、第八章时域离散系统的实现8.4格型网络结构8.3IIR网络结构8.2FIR网络结构8.6数字信号处理中的量化效应8.5用软件实现各种网络结构本章内容:8.1引言8.1引言时域离散系统的实现方法:(a)软件实现:按所设计的软件在通用的计算机运行数字信号处理程序。优点:经济,一机可以多用.缺点:处理速度慢.(b)硬件实现:用加法器、乘法器和延时器等组成的专用数字网络设备,以实现信号的处理运算.优点:处理速度快,容易做到实时处理.缺点:不灵活,开发周期较长,且设备只能专用.在实际应用中,通常采用软硬件结合实现.返回数字滤波器的表示方法(a)常系数线性差分方程:(b)数字滤波器的系

2、统函数:返回回到本节加法器方框图数乘器单位延时基本运算单元流图返回回到本节所设计的系统由软件算法或硬件实现,都可由延时器,乘加器,加法器等组成方框图来实现。数字处理处理中的方框图称为运算结构或网络结构。数字信号处理器中的基本运算单元本章重点讨论下述内容IIR滤波器的基本结构FIR滤波器的直接型、级联型、线性相位结构,理解频率抽样型结构返回回到本节8.2FIR网络结构它的差分方程和系统函数分别为一般称上面两式表示长度为N,阶数为N-1的FIR滤波器.返回(a)没有反馈支路,即没有环路,非递归型结构。FIR网络结构特点:(b)N-1阶滤波器,N为滤波器的长度,有N-1个零点分布

3、于z平面,z=0处是N-1阶极点。(c)其单位脉冲响应是有限长序列。(因果系统)返回本节主要讲述:8.2.1FIR直接型结构和级联型结构8.2.2线性相位结构8.2.3FIR频率采样结构8.2.4快速卷积法返回FIR滤波器网络结构的五种实现方法(1)直接型结构(2)级联型结构(3)线性相位型结构(4)频率取样型结构(5)快速卷积法返回8.2.1FIR直接型结构和级联型结构1.FIR直接型结构(卷积型、横截型)按照H(z)或者差分方程直接画出结构图。如图8.2.1所示y(n)h(0)h(1)h(2)h(n2)h(n1)z1z1z1x(n)图8.2.1FIR直接型结构流图特点:

4、单位延时器串联,有抽头,称为延时线;简单直观,乘法运算量少,但不易调整零点.返回回到本节2.FIR级联型结构当需要控制滤波器的传输零点时,可将H(z)进行因式分解,并将共轭成对的零点放在一起,形成一个系数为实数的二阶形式:这样级联型网络结构就是由一阶或二阶因子构成的级联结构,其中每一个因式都用直接型实现。返回回到本节例8.2.1设FIR网络系统函数H(z)如下式:画出H(z)的直接型结构和级联型结构。解:将H(z)进行因式分解,得到:它的直接型结构和级联型结构分别如下图所示:返回回到本节y(n)x(n)z-1z1z10.9622.81.5(a)直接型结构z1z1z1x(n)

5、0.60.51.623y(n)(b)级联型结构图8.2.3例8.2.1图返回回到本节级联型结构中,每一个一阶网络控制一个零点,调整零点只需调整该因式的两个系数;二阶网络控制一对零点,调整它也只需调整该因式的三个系数.相对于直接型结构来说:FIR级联型结构特点:1)每个基本节控制一对零点,调整零点方便。2)需要对系统函数进行因式分解,系数比直接型多,所需的乘法运算多。返回回到本节8.2.2线性相位结构返回回到本节如果系统具有线性相位,则它的单位脉冲响应满足下式即FIR滤波器单位抽样响应h(n)为实数,对称中心在(N-1)/2处,偶对称:奇对称:从频响函数看,分别满足:当N为偶

6、数时当N为奇数时返回回到本节从系统函数H(z)看,分别满足:图8.2.4第一类线性相位网络结构流图返回回到本节根据系统函数H(z),作出其网络结构流图单独共用系数,节约一半乘法器图8.2.5第二类线性相位网络结构流图返回回到本节通常的FIR与线性相位FIR结构相比:对于N阶系统,直接型需要N个乘法器,而线性相位结构如果N取偶数,而线性相位结构需要N/2个,节约了一半的乘法器.如果N取奇数,则乘法器减少到(N+1)/2个,同样也节约了一半的乘法器.返回回到本节8.2.3FIR频率采样结构根据频率采样定理,在频率的区间,对系统的传输函数进行N点等间隔采样,如果N大于等于系统单位

7、脉冲响应的长度M,不会引起信号失真,系统函数和采样值之间服从下面的内插关系返回回到本节其中子统:是N节单位延时单元的梳状滤波器在单位圆上有N个等间隔角度的零点:频率响应:返回回到本节与第k个零点相抵消,使该频率处的频率响应等于H(k)一阶网络单位圆上有一个极点:子系统:返回回到本节即由此可知频率采样结构是由一个梳状滤波器与N个一阶网络Hk(z)的并联结构进行级联而成.其结构如下图所示返回回到本节频率抽样型结构的优缺点:(1)在频率采样点而H(k)正是乘法器的系数,调整H(k)就可以有效地调整频响特性。(2)对于任意

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