FIR Filter
10. FIR フィルタ
定義: FIR フィルタ は, Transfer Function が分母をもたないディジタルフィルタ .
(finite impilse repose, 有限インパルス応答)伝達関数 $H(z)$ が分母がないと, 非巡回型システム である.
特徴: (1) 安定性 が保証されたフィルタを実現できる. (2)設計が比較的容易である. (3)ひずみのない位相特性,つまり, 直線位相特性 を容易に実現できる.
比較:
- FIR フィルタ は(直線)位相特性を重視フィルタ.
- IIR Filter は振幅(急峻な減衰)特性を重視したフィルタ.
10.1 理想的なフィルタ
\[H(\omega)=\begin{cases} 1・e^{-j\omega T}, &(|\omega|\leq \omega_c) \\0,&(|\omega|> \omega_c) \end{cases}\]逆ラプラス変換 すると, インパルス応答 が得られる.
\[h(t)=\frac {1}{2\pi} \int_{-\omega_c}^{\omega_c} 1・e^{-j\omega\tau }e^{j\omega t}d\omega\] \[=\frac {1}{2\pi} [2\frac {\sin {\omega(t-\tau)} }{(t-\tau)}]_{0}^{\omega_c} =\frac {\sin {\omega_c(t-\tau)} }{\pi(t-\tau)}\]10.2 FIR フィルタと直線位相特性
デジタルフィルタの 差分方程式 :
\[y(n)=h(0)x(n)+h(1)x(n-1)+h(2)x(n-2)+\dots+h(N-1)x(n-(N-1))\] \[=\sum_{k=0}^{N-1}h(k)x(n-k)\]Blog/subpages/Transfer Function :
\[H(z)=h(0)+h(1)z^{-1}+h(2)z^{-2}+\dots+h(N-1)z^{-(N-1)}=\sum_{n=0}^{N-1} h(n)z^{-n}\]$N$ が奇数の場合:
\[H(z)=\sum_{n=0}^{\frac {N-1}{2}-1}h(n)z^{-n}+h(\frac {N-1}{2})z^{-\frac {N-1}{2}}+\sum_{n=\frac {N-1}{2}-+1}^{N-1}h(n)z^{-n}\] \[\sum_{n=\frac {N-1}{2}-+1}^{N-1}h(n)z^{-n}=\sum_{n=0}^{\frac {N-1}2-1}h(N-1-n)z^{-(N-1-n)}\]インパルス応答が偶対称すれば,直線位相を持つ
\[h(n)=h(N-1-n), (n=0,1,2,\dots,N-1)\]よって,伝達関数:
\[H(z)=\sum_{n=0}^{\frac {N-1}{2}-1}h(n)z^{-n}+h(\frac {N-1}{2})z^{-\frac {N-1}{2}}+\sum_{n=0}^{\frac {N-1}2-1}h(n)z^{-(N-1-n)}\] \[=z^{-\frac {N-1}{2}} \{ \sum_{n=0}^{\frac {N-1}{2}-1}h(n)z^{-n+\frac {N-1}{2}}+ h(\frac {N-1}{2})+ \sum_{n=0}^{\frac {N-1}{2}-1}h(n)z^{-(N-1-n)+\frac {N-1}{2}} \}\] \[=z^{-\frac {N-1}{2}}\{ h(\frac {N-1}{2})+ \sum_{n=0}^{\frac {N-1}{2}-1}h(n)(z^{-n+\frac {N-1}{2}}+z^{n-\frac {N-1}{2}})\}\]周波数特性 $z=e^{j\omega T}$
\[H(e^{j\omega T})=e^{-j\omega\frac {N-1}{2}T}[h(\frac {N-1}{2})+ \sum_{n=0}^{\frac {N-3}{2}}h(n)(e^{-j\omega(n-\frac {N-1}{2})T}+e^{j\omega(n-\frac {N-1}{2})T})]\] \[=e^{-j\omega\frac {N-1}{2}T}[h(\frac {N-1}{2})+ 2\sum_{n=0}^{\frac {N-3}{2}}h(n)\cos{\{\omega(n-\frac {N-1}{2}) T}\}]\]振幅特性
\[\mid h(\frac {N-1}{2})+ 2\sum_{n=0}^{\frac {N-3}{2}}h(n)\cos{\{\omega(n-\frac {N-1}{2}) T}\} \mid\]位相特性
\[\theta(\omega)=-\omega\frac {N-1}{2}T\dots(直線位相)\]★ Blog/Digital Signal Processing/subpages/群遅延
\[\tau(\omega)=-\frac {\partial\theta}{\partial\omega}=\frac {N-1}{2}T\dots(群遅延)\](意味:波形全体の遅れを表している)
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