background image

 

11. Podstawy filtracji cyfrowej.doc, 1/18 

PODSTAWY  FILTRACJI  CYFROWEJ

1

 

 
•  do opisu układów liniowych w dyskretnej dziedzinie czasu wykorzystuje się równania 

różnicowe, wiążące z sobą pobudzenie układu 

( )

n

x

 z jego odpowiedzią 

( )

n

y

, postaci 

 

(

)

(

)

=

=

=

N

k

k

M

k

k

k

n

x

b

k

n

y

a

0

0

 

skąd 

 

( )

(

)

(

)

=

=

+

=

N

k

k

M

k

k

k

n

x

a

b

k

n

y

a

a

n

y

0

0

1

0

 

jeżeli współczynniki 

{ }

k

a

 oraz 

{ }

k

b

, opisujące właściwości układu są wartościami 

stałymi (nie zależą od czasu dyskretnego) to układ jest stacjonarny 

wartość 

(

)

N

,

max

 nazywamy rzędem (stopniem) równania (układu) 

równania różnicowe są dyskretnym odpowiednikiem równań różniczkowych, opisujących 
układy analogowe 

                                                 

1

 opracowano na podstawie [1-6], wersja z dnia 02.10.2014 

  materiał nie jest pełnym i ścisłym pod względem formalnym opracowaniem poszczególnych tematów, stanowi 

jedynie szkielet, wokół którego budowany jest wykład 

 

11. Podstawy filtracji cyfrowej.doc, 2/18 

PODSTAWY  FILTRACJI  CYFROWEJ (cd) 

 

•  z równań różnicowych wynika bezpośrednio struktura układu (schemat strukturalny), 

np. przy założeniu 

1

0

=

a

1

=

N

 oraz 

1

=

M

 (układ rzędu 1-szego) 

 

( )

(

)

( )

(

)

1

1

1

0

1

+

+

=

n

x

b

n

x

b

n

y

a

n

y

 

skąd 

 

 

•  wykorzystując związek pomiędzy odpowiedzią układu a jego odpowiedzią impulsową 

( )

n

h

 i wymuszeniem 

( )

n

x

 

 

( )

( ) (

)

=

=

0

k

k

n

x

k

h

n

y

 

dokonując przekształcenia 

Z

 powyższej zależności i wykorzystując twierdzenie 

o splocie otrzymujemy relację 

 

( )

( )

[

]

( ) (

)

( ) ( )

z

X

z

H

k

n

x

k

h

n

y

z

Y

n

=

=

=

=0

Z

Z

 

b

1

 

y(n) 

x(n) 

b

1

x(n-1) 

-a

y(n-1) 

-a

1

 

b

0

 

z

-1

 

z

-1

 

 

11. Podstawy filtracji cyfrowej.doc, 3/18 

PODSTAWY  FILTRACJI  CYFROWEJ (cd) 

 
•  funkcję 

 

( )

( )

( )

( )

[

]

( )

=

=

=

=

0

n

n

z

n

h

n

h

z

X

z

Y

z

H

Z

 

nazywamy transmitancją (inaczej funkcją przenoszenia, przy założeniu zerowych 
warunków początkowych) dyskretnego, przyczynowego układu liniowego, niezmiennego 

względem przesunięcia; transmitancja układu 

( )

z

H

 jest transformatą 

Z

 jego 

odpowiedzi impulsowej 

( )

n

h

 

•  wyznaczając transformatę 

Z

 równania różnicowego można wykazać, że transmitancja 

układu (wyrażona współczynnikami równania różnicowego) 

 

( )

( )

( )

=

=

+

=

=

M

k

k

k

N

k

k

k

z

a

a

z

a

b

z

X

z

Y

z

H

1

0

0

0

1

 

 

 

11. Podstawy filtracji cyfrowej.doc, 4/18 

PODSTAWY  FILTRACJI  CYFROWEJ (cd) 

 

•  transmitancji układów dyskretnych można nadać „sens” częstotliwościowy jeśli 

wykorzystamy związek pomiędzy przekształceniem 

Z

 a przekształceniem Fouriera 

sygnału dyskretnego (

θ

 - unormowana pulsacja, 

s

T

ω

=

θ

 

( )

( )

( )

( )

( )

( )

θ

−∞

=

θ

−∞

=

θ

=

−∞

=

=

=

=

=

θ

j

n

n

j

n

n

j

e

z

n

n

e

X

e

n

x

e

n

x

z

n

x

z

X

j

 

(przekształcenie 

Z

 jest uogólnieniem przekształcenia Fouriera sygnału dyskretnego) 

transformata  Fouriera  jest  równoważna  transformacie 

Z

  dla  wszystkich 

z

  należących 

do okręgu jednostkowego 

funkcja 

( )

θ

j

e

X

 jest funkcją okresową zmiennej 

θ

 z okresem 

π

2

 

zatem charakterystyka częstotliwościowa układu dyskretnego 

 

( )

( ) ( )

( )

[

]

θ

θ

θ

θ

=

=

=

j

j

e

H

j

j

j

e

z

e

e

H

e

H

z

H

arg

 

gdzie: 

( )

θ

j

e

H

 - charakterystyka amplitudowa układu dyskretnego 

( )

[

]

θ

j

e

H

arg

 - charakterystyka fazowa układu dyskretnego 

background image

 

11. Podstawy filtracji cyfrowej.doc, 5/18 

PODSTAWY  FILTRACJI  CYFROWEJ (cd) 

 
•  dyskretne przyczynowe układy liniowe, niezmienne względem przesunięcia mogą 

posiadać odpowiedź impulsową o skończonym lub nieskończonym czasie trwania 

•  układy o nieskończonej odpowiedzi impulsowej NOI (ang.: IIR – Infinite Impulse 

Response) charakteryzowane są równaniami różnicowymi najmniej dla 

1

M

zakładając 

1

0

=

a

 otrzymujemy 

( )

(

)

(

)

=

=

+

=

N

k

k

M

k

k

k

n

x

b

k

n

y

a

n

y

0

1

 

oraz 

 

( )

( )

( )

=

=

+

=

=

M

k

k

k

N

k

k

k

z

a

z

b

z

X

z

Y

z

H

1

0

1

 

 
 
 
 

 

11. Podstawy filtracji cyfrowej.doc, 6/18 

PODSTAWY  FILTRACJI  CYFROWEJ (cd) 

 
•  struktura układu NOI (postać bezpośrednia) 

( )

(

)

(

)

=

=

+

=

N

k

k

M

k

k

k

n

x

b

k

n

y

a

n

y

0

1

 

 

y(n) 

a

1

 

a

2

 

b

N

 

b

0

 

b

1

 

b

2

 

a

M

 

z

-1

 

x(n) 

x(n-1) 

x(n-2) 

x(n-N) 

y(n-1) 

y(n-2) 

y(n-M) 

z

-1

 

z

-1

 

z

-1

 

z

-1

 

z

-1

 

 

11. Podstawy filtracji cyfrowej.doc, 7/18 

PODSTAWY  FILTRACJI  CYFROWEJ (cd) 

 
•  układy o skończonej odpowiedzi impulsowej SOI (ang.: FIR – Finite Impulse Response

można zawsze opisać równaniami różnicowymi przy założeniu, że 

0

=

M

 oraz 

przyjmując dodatkowo 

1

0

=

a

 otrzymujemy 

 

( )

(

)

=

=

N

k

k

k

n

x

b

n

y

0

 

wyrażenie stanowi sumę splotową, zatem dla układów SOI odpowiedź impulsowa jest 
określona następująco 

 

( )

=

=

n

N

n

b

n

h

n

  

h

pozostałyc

dla

dla

0

,...,

2

,

1

,

0

 

transmitancja układu SOI 

 

( )

( )

=

=

N

k

k

k

z

b

z

X

z

Y

0

 

 

( )

( )

( )

( )

( ) ( )

( )

N

N

k

k

N

k

k

k

z

N

h

z

h

h

z

k

h

z

b

z

X

z

Y

z

H

=

=

+

+

+

=

=

=

=

...

1

0

1

0

0

 

 
 

 

11. Podstawy filtracji cyfrowej.doc, 8/18 

PODSTAWY  FILTRACJI  CYFROWEJ (cd) 

 
•  struktura układu SOI 

( )

(

)

=

=

N

k

k

k

n

x

b

n

y

0

 

 

 

y(n) 

b

N

 

b

0

 

b

1

 

b

2

 

x(n) 

x(n-1) 

x(n-2) 

x(n-N) 

z

-1

 

z

-1

 

z

-1

 

background image

 

11. Podstawy filtracji cyfrowej.doc, 9/18 

PODSTAWY  FILTRACJI  CYFROWEJ (cd) 

 
•  dyskretne przyczynowe układy liniowe, niezmienne względem przesunięcia, opisywane 

równaniem różnicowym postaci (przy założeniu 

0

=

M

 

( )

(

)

=

=

N

k

k

k

n

x

a

b

n

y

0

0

 

nazywamy układami nierekursywnymi lub transwersalnymi; ich charakterystyczną 
cechą jest brak zależności sygnału wyjściowego w danej chwili od sygnału wyjściowego 
w chwilach poprzednich 

•  dyskretne przyczynowe układy liniowe, niezmienne względem przesunięcia, opisywane 

równaniem różnicowym postaci (przy założeniu 

1

M

 

( )

(

)

(

)

=

=

+

=

N

k

k

M

k

k

k

n

x

a

b

k

n

y

a

a

n

y

0

0

1

0

 

nazywamy układami rekursywnymi; ich charakterystyczną cechą jest zależność sygnału 
wyjściowego w danej chwili od sygnału wyjściowego w chwilach poprzednich 

 
 
 

 

11. Podstawy filtracji cyfrowej.doc, 10/18 

PODSTAWY  FILTRACJI  CYFROWEJ (cd) 

 
•  stacjonarny układ (filtr) liniowy dyskretny opisuje jest równanie różnicowe (

0

0

=

a

 

( )

(

)

(

)

=

=

+

=

N

k

k

M

k

k

k

n

x

b

k

n

y

a

n

y

0

1

 

(współczynniki 

k

a

 i 

k

b

 decydują o właściwościach układu, 

(

)

N

,

max

 - rząd filtru) 

•  struktura filtru IIR opisana powyższym równaniem przedstawiona jest na schemacie 

(1 forma bezpośrednia niekanoniczna

 

-a

1

 

-a

2

 

b

N

 

b

0

 

b

1

 

b

2

 

-a

M

 

y(n) 

x(n) 

x(n-1) 

x(n-2) 

x(n-N) 

y(n-1) 

y(n-2) 

y(n-M) 

z

-1

 

z

-1

 

z

-1

 

z

-1

 

z

-1

 

z

-1

 

 

11. Podstawy filtracji cyfrowej.doc, 11/18 

PODSTAWY  FILTRACJI  CYFROWEJ (cd) 

 
•  2 forma bezpośrednia niekanoniczna oraz 2 forma bezpośrednia kanoniczna 

 
 
 

         

 

 
 
 
 
 
 

-a

1

 

-a

2

 

b

N

 

b

0

 

b

1

 

b

2

 

-a

M

 

y(n) 

x(n) 

z

-1

 

z

-1

 

z

-1

 

z

-1

 

z

-1

 

z

-1

 

-a

1

 

-a

2

 

b

N

 

b

0

 

b

1

 

b

2

 

-a

M

 

y(n) 

x(n) 

z

-1

 

z

-1

 

z

-1

 

 

11. Podstawy filtracji cyfrowej.doc, 12/18 

PODSTAWY  FILTRACJI  CYFROWEJ (cd) 

 
•  ze wzoru Masona (teoria grafów) wynika, że jeśli odwróci się kierunki wszystkich gałęzi 

schematu blokowego 2 formy bezpośredniej kanonicznej, transmitancja układu nie 
ulegnie zmianie; uzyskuje się w ten sposób odwróconą (transponowaną
formę 2 bezpośrednią kanoniczną 

 
 

   

   

 

 

x(n) 

-a

1

 

-a

2

 

b

N

 

b

0

 

b

1

 

b

2

 

-a

M

 

y(n) 

z

-1

 

z

-1

 

z

-1

 

b

2

 

b

N

 

-a

M

 

-a

2

 

-a

1

 

b

0

 

b

1

 

y(n) 

x(n) 

z

-1

 

z

-1

 

z

-1

 

b

2

 

b

N

 

-a

M

 

-a

2

 

-a

1

 

b

0

 

b

1

 

y(n) 

x(n) 

z

-1

 

z

-1

 

z

-1

 

background image

 

11. Podstawy filtracji cyfrowej.doc, 13/18 

PODSTAWY  FILTRACJI  CYFROWEJ (cd) 

 
•  przy założeniu, że współczynniki 

M

k

a

k

...,

,

2

,

1

,

0

=

=

, można otrzymać prostą 

bezpośrednią formę kanoniczną filtru FIR 

 
 
 

                    

 

 

 

x(n) 

-a

1

 

-a

2

 

b

N

 

b

0

 

b

1

 

b

2

 

-a

M

 

y(n) 

z

-1

 

z

-1

 

z

-1

 

y(n) 

x(n-N) 

x(n) 

b

N

 

b

0

 

b

1

 

b

2

 

x(n-2) 

x(n-1) 

z

-1

 

z

-1

 

z

-1

 

 

11. Podstawy filtracji cyfrowej.doc, 14/18 

PODSTAWY  FILTRACJI  CYFROWEJ (cd) 

 
•  korzystając ze wzoru Masona z powyższej formy można otrzymać odwróconą 

bezpośrednią formę kanoniczną filtru FIR 

 

    

    

 

 

 

y(n) 

x(n) 

b

N

 

b

0

 

b

1

 

b

2

 

z

-1

 

z

-1

 

z

-1

 

b

N

 

y(n) 

x(n) 

b

0

 

b

1

 

b

2

 

z

-1

 

z

-1

 

z

-1

 

b

N

 

b

2

 

b

0

 

b

1

 

y(n) 

x(n) 

z

-1

 

z

-1

 

z

-1

 

 

11. Podstawy filtracji cyfrowej.doc, 15/18 

PODSTAWY  FILTRACJI  CYFROWEJ (cd) 

 
•  jeśli 

( )

n

h

 układu FIR spełnia warunek symetrii 

 

( ) (

)

>

∈<

=

N

n

n

N

h

n

h

,

0

   

   

dla

 

to układ posiada liniową charakterystykę fazową 

•  uproszczona struktura filtru FIR o liniowej charakterystyce fazowej dla parzystej liczby 

ogniw filtru (

N

 nieparzyste) 

 

( )

( ) (

)

( ) (

) (

)

[

]

=

=

+

+

=

=

2

1

0

0

N

k

N

k

k

N

n

x

k

n

x

k

h

k

n

x

k

h

n

y

 

 

 

x[n-(N+1)/2)-1] 

x[n-(N+1)/2)] 

x[n-(N-1)/2)] 

x(n-N) 

x(n-1) 

y(n) 

x(n) 

h(0)= 
h(n-N) 

x(n-N+1) 

x[n-(N-1)/2)+1] 

h(1)= 
h(n-N+1) 

h[(N-1)/2+1]= 
h[(N-1)/2-1] 

h[(N-1)/2]= 
h[(N+1)/2] 

z

-1

 

z

-1

 

z

-1

 

z

-1

 

z

-1

 

 

11. Podstawy filtracji cyfrowej.doc, 16/18 

PODSTAWY  FILTRACJI  CYFROWEJ (cd) 

 

•  uproszczona struktura filtru FIR o liniowej charakterystyce fazowej (

( ) (

)

n

N

h

n

h

=

) dla 

nieparzystej liczby ogniw filtru (

N

 parzyste) 

 

( )

( ) (

)

( ) (

) (

)

[

]

 −

+

+

+

=

=

=

=

2

2

1

2

0

0

N

n

x

N

h

k

N

n

x

k

n

x

k

h

k

n

x

k

h

n

y

N

k

N

k

 

 

•  przedstawione realizacje nie mają znaczenia praktycznego, zwłaszcza gdy rząd filtru 

przekracza wartość 3-5; dla realizacji filtrów wyższych rzędów, dla zmniejszenia ich 
wrażliwości na zmiany wartości współczynników stosuje się kaskadowe lub równoległe 
połączenia sekcji drugiego rzędu, tzw. sekcji bikwadratowych o transmitancji postaci 

 

( )

2

2

1

1

2

2

1

1

0

1

+

+

=

z

a

z

a

z

b

z

b

b

z

H

bi

 

x(n-N/2) 

x(n-N) 

x(n-1) 

y(n) 

x(n) 

h(0)= 
h(n-N) 

x(n-N+1) 

x(n-N/2-1) 

h(1)= 
h(n-N+1) 

h(N/2-1)= 
h(N/2+1) 

h(N/2) 

z

-1

 

z

-1

 

z

-1

 

z

-1

 

x(n-

background image

 

11. Podstawy filtracji cyfrowej.doc, 17/18 

PODSTAWY  FILTRACJI  CYFROWEJ (cd) 

 

•  porównanie właściwości filtrów IIR i FIR 

Cecha 

IIR 

FIR 

możliwość użycia procedur FFT 

nie 

tak 

liniowa charakterystyka fazowa 

nie 

zagwarantowana 

możliwość uzyskania dowolnych kształtów 
charakterystyki amplitudowo-częstotliwościowej 

ograniczona 

duża 

liczba mnożeń przy realizacji algorytmu 

mała 

duża 

wrażliwość na kwantyzację współczynników filtru 

może być duża 

bardzo mała 

prawdopodobieństwo wystąpienia błędów przepełnienia 

może być duże 

bardzo małe 

stabilność 

projektowana 

zagwarantowana 

sprzętowe wymagania dla pamięci 

małe 

duże 

sprzętowa złożoność układu sterowania filtrem 

umiarkowana 

mała 

dostępność oprogramowania wspomagającego 
projektowanie 

dobra 

bardzo dobra 

łatwość projektowania z użyciem oprogramowania 
wspomagającego 

umiarkowana 

prosta 

analiza problemu szumu kwantyzacji 

bardzo skomplikowana 

nieskomplikowana 

możliwość realizacji algorytmów filtracji adaptacyjnej 

tak 

tak 

 
 

 

11. Podstawy filtracji cyfrowej.doc, 18/18 

BIBLIOGRAFIA 

 

1. Proakis J.G., Manolakis D.G.: Digital signal processing. Principles, Algorithms, and 

Applications. Third Edition. Prentice-Hall, Inc., Upper Saddle River, New Jersey, 1996. 

2.  Lyons R.G.: Wprowadzenie do cyfrowego przetwarzania sygnałów

WKŁ, Warszawa, 2003. 

3.  Smith S.W.: Cyfrowe przetwarzanie sygnałów. Praktyczny poradnik dla inżynierów i 

naukowców. Wydawnictwo BTC, Warszawa, 2007. 

4.  Zieliński T.P.: Cyfrowe przetwarzanie sygnałów. Od teorii do zastosowań

WKŁ, Warszawa 2005. 

5.  Oppenheim A.V.: Cyfrowe przetwarzanie sygnałów. WKŁ, Warszawa, 1979. 

6.  Dąbrowski A. (redaktor): Przetwarzanie sygnałów przy użyciu procesorów sygnałowych

Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej, Poznań, 1997.