vi濾波信號設計（vivado 濾波器）

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于vi濾波信號設計的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

• 已知信號模型的最佳濾波器設計
• 如何設計簡單的濾波電路，使得可以從方波信號中濾出其他頻率的信號
• 圖像維納濾波的原理是什么?
• 如何用labview實現(xiàn)一階系統(tǒng)的數(shù)字濾波器
• LabView設計VI，對一個混有高頻噪聲的正弦信號實現(xiàn)低通濾波。求圖，前后面板都要，模擬成功后給分。

已知信號模型的最佳濾波器設計

若已知信號模型和測量模型，信號是實的隨機信號s（n），其模型方程為

s（n）=as（n-1）+w（n） （2-57）

式中w（n）是信號模型中的白噪聲，常數(shù)a的絕對值小于1。顯然，可以將s（n）看成是由w（n）激勵而形成的。相應的測量模型為

x（n）=cs（n-1）+v（n） （2-58）

式中v（n）是信號在傳輸中或測量中引入的加性白噪聲，常數(shù)c的絕對值也小于1。

現(xiàn)在要設計一個因果IIR最佳濾波器，對x（n）進行處理，以得到最佳估計

。為了討論方便，作如下假定：

（1）設白噪聲w（n）的方差等于Q，其自相關(guān)函數(shù)為

E［w（n+m）w（n）］=Qδ（m） （2-59）

兩邊取Z變換后，得w（n）的功率譜為

P_ww（z）=Q （2-60）

（2）白噪聲v（n）的方差等于R，其自相關(guān)函數(shù)為

E［v（n+m）v（n）］=Rδ（m） （2-61）

兩邊取Z變換后，得v（n）的功率譜為

P_vv（z）=R （2-62）

（3）假設v（n）與s（n）不相關(guān)，而且也與w（n）不相關(guān)，即

E［v（n+m）s（n）］=r_vs（m）=0

E［v（n+m）w（n）］=r_vw（m）=0 （2-63）

在設計之前，首先需要求出功率譜P_ss（z）、P_sw（z）、P_xx（z）等。

因為

E［s（n+m）s（n）］=aE［s（n+m）s（n-1）］+E［s（n+m）w（n）］

E［w（n+m）s（n）］=aE［w（n+m）s（n-1）］+E［w［n+m］w（n）］

所以

r_ss（m）=ar_ss（m-1）+r_sw（m）

r_ws（m）=ar_ws（m-1）+r_ww（m）

兩邊取Z變換，得

P_ss（z）=az^-1P_ss（z）+P_sw（z）

P_ws（z）=az^-1P_ws（z）+P_ww（z）

得

地球物理信息處理基礎

對于實的序列來說r_sw（m）=r_ws（-m），故有

地球物理信息處理基礎

所以

地球物理信息處理基礎

同理可得

地球物理信息處理基礎

由此可得

地球物理信息處理基礎

接下來，將P_xx（z）進行譜分解，得

地球物理信息處理基礎

式中：參數(shù)

和f由已知數(shù)據(jù)a、c、R、Q來計算，｜f｜＜1，計算公式推導如下：

比較式（2-66）和式（2-67）得到

地球物理信息處理基礎

或

地球物理信息處理基礎

由此可得

地球物理信息處理基礎

聯(lián)立求解式（2-68）的兩個方程，得

地球物理信息處理基礎

和

地球物理信息處理基礎

式中P是下列代數(shù)方程（所謂Ricatti方程）

地球物理信息處理基礎

的正解。

接著計算P_sx（z）/B（z^-1）的因果部分

地球物理信息處理基礎

令

地球物理信息處理基礎

于是

地球物理信息處理基礎

將上式代入式（2-55），這樣就得到了所要求的因果IIR最佳濾波器的系統(tǒng)函數(shù)

地球物理信息處理基礎

式中G稱為最佳增益。將式（2-69）和式（2-71）代入式（2-72），可得到G的另外兩個計算公式

地球物理信息處理基礎

后一等式利用了式（2-70），將該式代入式（2-69），得到G與f的關(guān)系式

地球物理信息處理基礎

綜上所述，把該信號模型的因果IIR最佳濾波器的設計步驟歸納如下：

（1）由已知參數(shù)a、c、R、Q求解式（2-69），得到正解P；

（2）由式（2-74）計算最佳增益G；

（3）由式（2-75）計算參數(shù)f；

（4）將G和f值代入式（2-73），得到H_opt（z）；

（5）對H_opt（z）進行Z反變換得h_opt（n）。

如何設計簡單的濾波電路，使得可以從方波信號中濾出其他頻率的信號

方波中含有豐富的諧波，相鄰諧波，尤其是高次諧波，頻率差距不大，一般的濾波器較難有效提取各次諧波。
方案一：
采用簡單的RC帶通濾波器加鎖相環(huán)
將RC帶通濾波器的通頻帶設計盡可能窄，中心頻率設為需要提取的諧波頻率，輸出為以選擇諧波為主，但是含有較大鄰近諧波含量的畸變波形。
再通過鎖相環(huán)電路可獲得較純正的正弦波。
方案二：
采用通頻帶很窄的RLC諧振電路作為選頻網(wǎng)絡，調(diào)節(jié)諧振頻率，使其接近方波的諧波頻率。
RLC諧振電路可采用串聯(lián)諧振電路，諧振頻率為1/2π√LC。

圖像維納濾波的原理是什么?

　　維納濾波（wiener filtering) 一種基于最小均方誤差準則、對平穩(wěn)過程的最優(yōu)估計器。這種濾波器的輸出與期望輸出之間的均方誤差為最小，因此，它是一個最佳濾波系統(tǒng)。它可用于提取被平穩(wěn)噪聲所污染的信號。

　　從連續(xù)的（或離散的）輸入數(shù)據(jù)中濾除噪聲和干擾以提取有用信息的過程稱為濾波，這是信號處理中經(jīng)常采用的主要方法之一，具有十分重要的應用價值，而相應的裝置稱為濾波器。根據(jù)濾波器的輸出是否為輸入的線性函數(shù)，可將它分為線性濾波器和非線性濾波器兩種。維納濾波器是一種線性濾波器。

　　維納濾波理論是由數(shù)學家N．維納(Norbert Wiener ，1894~1964)于第二次世界大戰(zhàn)期間提出的。這一科研成果是這一時期重大科學發(fā)現(xiàn)之一，他提出了線性濾波的理論和線性預測的理論，對通信工程理論和應用的發(fā)展起了重要的作用。維納濾波就是為紀念他的重要貢獻而命名的。

　　基本原理：

　　維納濾波的基本原理是：設觀察信號y(t)含有彼此統(tǒng)計獨立的期望信號x(t)和白噪聲ω（t）可用維納濾波從觀察信號y(t)中恢復期望信號x(t)。設線性濾波器的沖擊響應為h(t)，此時其輸入y(t)為y(t)=x(t)+w(t)，輸出為

　　從而，可以得到輸出對x(t)期望信號的誤差為

　　其均方誤差為：

　　E[ ]表示數(shù)學期望。應用數(shù)學方法求最小均方誤差時的線性濾波器的沖擊響應hopt(t)可得如圖方程：

　　式中，Ryx(t)為y(t)與x(t）的互相關(guān)函數(shù)，Ryy(τ-σ)為y(t)的自相關(guān)函數(shù)。上述方程稱為維納-霍夫(Wiener-Hopf)方程。求解維納-霍夫方程可以得到最佳濾波器的沖擊響應hopt(t)。在一般情況下，求解上述方程是有一定困難的，因此這在一定程度上限制了這一濾波理論的應用。然而，維納濾波對濾波和預測理論的開拓，影響著以后這一領域的發(fā)展。

　　常用的濾波器是采用電感、電容等分立元件構(gòu)成，如RC低通濾波器、LC諧振回路等。但對于混在隨機信號中的噪聲濾波，這些簡單的電路就不是最佳濾波器，這是因為信號與噪聲均可能具有連續(xù)的功率譜。不管濾波器具有什么樣的頻率響應，均不可能做到噪聲完全濾掉，信號波形的不失真。因此，濾波器研究的一個基本課題就是：如何設計和制造最佳的或最優(yōu)的濾波器。所謂最佳濾波器是指能夠根據(jù)某一最佳準則進行濾波的濾波器。

如何用labview實現(xiàn)一階系統(tǒng)的數(shù)字濾波器

如果要找濾波器，LV有直接的VI，可在信號處理——>濾波器里找，有各種濾波器，你可以利用條件結(jié)構(gòu)，寫一個濾波器類型選擇函數(shù)，選擇不同的濾波類型。如果要設計一個一階系統(tǒng)（你說的應該不是濾波器的階數(shù)，而是被測系統(tǒng)的吧），那你可以利用信號發(fā)生VI（LV里有，在信號生成里）配合自己寫的系統(tǒng)模型（其實就是一個函數(shù)，我只清楚時域的形式，頻域的不知道LV里怎么寫，不過對于你的一階系統(tǒng)，時域的應該足夠了……），將信號輸入到模型中，獲得其輸出，自行構(gòu)建一個一階系統(tǒng)仿真模塊。兩者組合起來就是你的一階系統(tǒng)的數(shù)字濾波器了。

LabView設計VI，對一個混有高頻噪聲的正弦信號實現(xiàn)低通濾波。求圖，前后面板都要，模擬成功后給分。

前面板

 

 

程序框圖。兩個正弦一個高頻的，100Hz模擬噪聲；一個低頻的10.1Hz模擬信號。濾波設置的低通截止頻率為15Hz，三階巴特沃斯濾波器。

 

附件是源程序，最近貌似總給你答題。。。。

 

以上就是關(guān)于vi濾波信號設計相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。

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