Análisis y diseño de los filtros de ranura de abeto e iir
Opcións un y segundo son los filtros de muesca FIR e IIR fijos, respectivamente. La simplicidad de estos filtros es una gran atracción. Pero qué tan bien funcionan? La caracterización de los filtros en el dominio de la frecuencia es un buen punto de partida para esta evaluación.
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Una señal sinusoidal de la forma
no pasará a través de estos filtros en estado estacionario.
La siguiente figura proporciona respuesta de magnitud en dB frente a las parcelas de frecuencia de los filtros de muesca FIR e IIR, cuando Fyo = 1000 Hz y Fs = 8000 Hz. Para el IIR, muesca r está escalonada sobre 0.8, 0.9, y 0.95. En la Figura c, una cascada de dos filtros de muesca IIR tiene r = 0.95 está hecho para Fi = 1000 y 600 Hz.
Aquí están las entradas de línea de comandos IPython para la creación de la cascada de IIR:
![[Ilustración de Mark Wickert, PhD]](https://cdn.faqsalex.info/dum/analysis-and-design-of-the-fir-and-iir-notch_3.jpg)
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en [659]: BIIR95, aIIR95 = ssd.fir_iir_notch (1000,8000,0.95) En [664]: BIIR95_600, aIIR95_600 = ssd.fir_iir_notch (600,8000,0.95) En [665]: BIIR_cas, aIIR_cas = ssd.cascade_filters (bIIR95, aIIR95, bIIR95_600, aIIR95_600) En [666]: F, HIIR_cas = signal.freqz (bIIR_cas, aIIR_cas, 1024)
tonos SNOI se bloquean si
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está en posición correcta. ¿Qué componentes espectrales de la SOI también se eliminan? Por desgracia, algunos datos SOI se pierde, pero desea reducir al mínimo la pérdida dentro de lo razonable. La muesca FIR, aunque sencillo de implementar, elimina demasiada información del SOI. Así que deje caer este filtro de una consideración adicional.
Ir con la muesca IIR vale la pena el esfuerzo extra para conseguir la eliminación de precisión esencialmente sólo la SNOI. Hay que aceptar que si el SOI tiene componentes de frecuencia en las frecuencias SNOI, ellos también serán eliminados por los filtros FIR e IIR.
El filtro adaptativo viene con muchos parámetros con los que jugar. Para este estudio, la longitud del filtro es METRO = 64 y μ = 0,005.