filter 学习笔记

在计算机科学、药物分析、电子学等学科中,信号处理(英语:signal processing)是指对信号表示、变换、运算等进行处理的过程,就是要把记录在某种媒体上的信号进行处理,以便抽取出有用信息的过程,它是对信号进行提取、变换、分析、综合等处理过程的统称。

从连续的(或离散的)输入数据中滤除噪声和干扰以提取有用信息的过程称为滤波,而相应的装置称为滤波器。

根据滤波器的输出是否为输入的线性函数,可将它分为线性滤波器和非线性滤波器两种。

线性滤波器(英语:Linear filter)用于时变输入信号的线性运算。线性滤波器在电子学和数字信号处理中应用非常普遍(参见电子滤波器中的文章),它们也用于机械工程和其它技术领域。

线性滤波器经常用于剔除输入信号中不想要的频率或者从许多频率中选择一个想要的频率。滤波器和滤波器技术类型非常广泛,这篇文章将给出一个总的描述。

不论它们是电子的、电力的还是机械的,也不论它们的频率范围或者时间尺度有多大,线性滤波器的数学理论都是通用的。

几种常见的线性滤波器:

  • 允许低频率通过的低通滤波器。
  • 允许高频率通过的高通滤波器。
  • 允许一定范围频率通过的带通滤波器。
  • 阻止一定范围频率通过并且允许其它频率通过的带阻滤波器。
  • 允许所有频率通过、仅仅改变相位关系的全通滤波器。
  • 阻止一个狭窄频率范围通过的特殊带阻滤波器陷波滤波器(en:notch filter)。
  • 有些滤波器不是为了阻止任何频率的通过,而是为了在不同频率稍微调整幅度响应,预加重滤波器、均衡器或者音调控制等等都是这些滤波器的例子。

带阻和带通滤波器都可以通过低通和高通滤波器组合构建出来。一个流行的双极点滤波器是Sallen-Key型,它有低通、带通和高通等多种类型。

所有类型的线性滤波器都可以完全用频率响应和相位响应来描述,它们唯一地定义了脉冲响应,反之亦然。

线性滤波器的原始数据与滤波结果是一种算术运算,即用加减乘除等运算实现,如均值滤波器(模板内像素灰度值的平均值)、高斯滤波器(高斯加权平均值)等。

由于线性滤波器是算术运算,有固定的模板,因此滤波器的转移函数是可以确定并且是唯一的(转移函数即模板的傅里叶变换)。

非线性滤波器的原始数据与滤波结果是一种逻辑关系,即用逻辑运算实现,如最大值滤波器、最小值滤波器、中值滤波器等,是通过比较一定邻域内的灰度值大小来实现的,没有固定的模板,因而也就没有特定的转移函数(因为没有模板作傅里叶变换),另外,膨胀和腐蚀也是通过最大值、最小值滤波器实现的。

带宽(英语:Bandwidth)指信号所占据的频带宽度;在被用来描述信道时,带宽是指能够有效通过该信道的信号的最大频带宽度。

低通滤波器(英语:Low-pass filter)容许低频信号通过,但减弱(或减少)频率高于截止频率的信号的通过。

一个理想的低通滤波器能够完全剔除高于截止频率的所有频率信号并且低于截止频率的信号可以不受影响地通过。

滤波器截止频率的选择与原始数据的FFT有关。通常有个经验值30-50都可。

说在前面:低通滤波器的本质是微分方程,通过“变化”来改变信号,从而得到我们想要的信号

一阶微分方程:\tau \frac{dy(t)}{dt} + y(t) = x(t)

巴特沃斯低通滤波器的设计步骤:

1.选择滤波器阶数,写出归一化的系统函数H(s),例如一阶低通归一化H(s)=\frac{1}{s+1}

2.选择数字截止频率f_{cutoff},采样频率f_{sample}

3.计算模拟截止频率:w_c = 2*f_{sample}*tan(\pi * \frac{f_{cutoff}}{f_{sample}})

4.变换到实际的巴特沃斯滤波器系统函数:H'(s)=\frac{w_c^{N}}{w_c^{N}+a_1w_c^{N-1}s+\ldots +a_{N-1}w_cs^{N-1}+s^N}

5.双线性变换:s=2*f_{sample}*(\frac{z-1}{z+1})

其他滤波算法:

1.限幅滤波:就是对数据限幅。。。

2.中值滤波:开个窗口,取窗口数据的中值为本次输出,一般用于图像处理

 

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