MATLAB'ın filtre filtresinin avantajı nedir

30

MATLAB'ler filtfiltgeriye doğru filtreleme yapar, yani sinyali filtreler, tersine çevirir, tekrar filtre eder ve sonra tekrar tersine çevirir. Görünüşe göre bu faz gecikmelerini azaltmak için yapıldı. Böyle bir filtreleme kullanmanın avantajları / dezavantajları nelerdir (Sanırım filtre sıralamasında etkili bir artışa yol açacaktır).

Her filtfiltzaman yerine kullanmak filter(örneğin, yalnızca ileri filtreleme) kullanılması tercih edilebilir mi? Bunu kullanmanın gerekli olduğu ve kullanılmaması gereken herhangi bir uygulama var mı?

matlab filters theory

Ses için sıfır fazlı filtreleme kullanmayın, çünkü garip sesler "ön çaldırmaya" neden olur. Minimum faz filtreleme daha doğaldır. ccrma.stanford.edu/~jos/filters/Linear_Phase_Really_Ideal.html

— Endolit

34

En iyi frekans alanında bakabilirsiniz. Eğer giriş dizilimi ise ve filtrenin darbe cevabı ise, ilk filtre geçişinin sonucu $x[n]$ $h[n]$

X (e^{j ω}) H (e^{j ω})

$X(e^{j\omega})H(e^{j\omega})$

ile ve Fourier dönüşümleri ve , sırasıyla. Değiştirilmesi için zaman ters karşılık ile frekans alanında, yani zaman-ters sonra elde $X(e^{j\omega})$ $H(e^{j\omega})$ $x[n]$ $h[n]$ $\omega$ $-\omega$

X (e^{- j ω}) H (e^{- j ω})

$X(e^{-j\omega})H(e^{-j\omega})$

$H(e^{j\omega})$

X (e^{- j ω}) H (e^{j ω}) H (e^{- j ω})

$X(e^{-j\omega})H(e^{j\omega})H(e^{-j\omega})$

zaman tersine çevrildikten sonra nihayet çıkış sinyalinin spektrumunu verir.

\begin{matrix} (1) & Y (e^{j ω}) = X (e^{j ω}) H (e^{j ω}) H (e^{- j ω}) = X (e^{j ω}) | H (e^{j ω}) |^{2} \end{matrix}

$Y(e^{j\omega})=X(e^{j\omega})H(e^{j\omega})H(e^{-j\omega})= X(e^{j\omega})|H(e^{j\omega})|^2\tag{1}$

$H(e^{-j\omega})=H^{*}(e^{j\omega})$ $|H(e^{j\omega})|^2$

$\hat{h}[n]=h[n]*h[-n]$

Toplamda:

IIR filtresine ihtiyacınız varsa veya ihtiyacınız varsa ve sıfır faz bozulmasını istiyorsanız, VE işlem gecikmesi sorun değil, o zaman bu yöntem kullanışlıdır.
işlem gecikmesi bir sorun ise kullanmamalısınız
Bir FIR filtreniz varsa, bu yöntemi kullanmaya eşdeğer yeni bir FIR filtre yanıtını kolayca hesaplayabilirsiniz. FIR filtreleri ile tamamen doğrusal bir fazın her zaman gerçekleştirilebileceğini unutmayın.

— Matt L.
kaynak

Adlı bir etiket yarattım maximum-aposteriori-estimation. Lütfen adını yeniden adlandırabilir misiniz maximum-a-posteriori-estimation? Yanlışlıkla -ondan sonra unuttum a. Teşekkür ederim.

— Royi

15

Bu videoyu çok, çok yararlı buldum (Matt'in cevabına odaklandı).

İşte videodan bazı temel fikirler:

Sıfır faz, faz bozulmasına neden olmaz, ancak nedensel olmayan bir filtreye neden olur. Bu, veriler toplandıkça filtreleniyorsa, bunun bir seçenek olmayacağı anlamına gelir (yalnızca işleme koyabileceğimiz depolanmış veriler için geçerlidir).
Nedensel olmayan bir filtre uyguladığınızda, geçişler ileri ve geri bulanıklaşır (örneğin, 2dB'lik bir dalgalanma istiyorsak, filtreyi kullanarak ileri ve geri koşacağımız gerçeği, her birini istediğimiz anlamına gelir Bunların 1dB olması).
Ayrık zamanlı Fourier dönüşümünün zaman-ters özelliğini kullanır.
FILTFILT'ın neden olduğu etkili frekans tepkisi, bir yönde karenin kare büyüklüğüdür. Giriş sinyalinizi alırsınız x[n], filtreler, sonucu ters çevirin, tekrar filtreleyin ve tekrar ters çevirin (zaman ters çevirme adımı tüm verilerin kullanılabilir olmasını gerektirir).

— aralar
kaynak