Comparación de filtros digitales IIR y FIR

3 Los filtros digitales IIR pueden aprender de los resultados de filtros analógicos maduros, como los filtros Butterworth, los filtros Chebyshev y los filtros elípticos. Hay datos o gráficos de diseño listos para usar, y la carga de trabajo de diseño es relativamente pequeña y requiere cálculo. tampoco son altos. Al diseñar el filtro digital iir, primero escribimos la fórmula del filtro analógico de acuerdo con los indicadores y luego convertimos la fórmula del filtro analógico en la fórmula del filtro digital mediante ciertas transformaciones.

4 iir Las características de fase de los filtros digitales son difíciles de controlar. Cuando los requisitos de fase son altos, es necesario agregar una red de calibración de fase.

Para diseñar el filtro iir en matlab, puede usar la función butterworth para diseñar el filtro Butterworth, la función cheby1 para diseñar el filtro Chebyshev i, la función cheby2 para diseñar el filtro Chebyshev II y el elipord Función para diseñar el filtro elíptico. A continuación se presentará cómo utilizar las dos primeras funciones.

A diferencia del diseño del filtro fir, el orden de diseño del filtro ir no lo especifica el diseñador, sino que se basa en cada parámetro del filtro (frecuencia de corte, ondulación del filtro de banda de paso) ingresado por el diseñador. atenuación de banda de parada, etc.), el software diseñará el orden de filtro más bajo que cumpla con estos parámetros. Los diferentes tipos de filtros iir diseñados en matlab tienen funciones de selección de pedidos correspondientes.

La respuesta unitaria de iir es una secuencia de pulsos infinita. La respuesta unitaria de fir es finita.

Las características de amplitud-frecuencia de iir son muy precisas y no son de fase lineal. se puede aplicar a sistemas que no son sensibles a la información de fase de la señal de audio;

La precisión de las características de amplitud-frecuencia de fir es menor que la de iir, pero la fase lineal, es decir, el tiempo. La diferencia entre los diferentes componentes de frecuencia de la señal permanece sin cambios después de pasar por el filtro de abeto. Esta es una característica muy buena.

Además, la respuesta de elementos finitos favorece el procesamiento de señales digitales, es fácil de programar y tiene un pequeño retraso de tiempo para el cálculo, lo cual es muy importante para el procesamiento de señales en tiempo real.