fir与iir的区别与联系及实现方法

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1、FIR:有限脉冲响应滤波器。有限说明其脉冲响应是有限的。与IIR相比,它具有线性相位、容易设计的优点。这也就说明,IIR滤波器具有相位不线性,不容易设计的缺点。而另一方面,IIR却拥有FIR所不具有的缺点,那就是设计同样参数的滤波器,FIR比IIR需要更多的参数。这也就说明,要增加DSP的计算量。DSP需要更多的计算时间,对DSP的实时性有影响。以下都是低通滤波器的设计。FIR的设计:     FIR滤波器的设计比较简单,就是要设计一个数字滤波器去逼近一个理想的低通滤波器。通常这个理想的低通滤波器在频域上是一个矩形窗。根据傅里叶变换我们可以知道,此函数

2、在时域上是一个采样函数。通常此函数的表达式为:sa(n)=sin(n∩)/n∏,但是这个采样序列是无限的,计算机是无法对它进行计算的。故我们需要对此采样函数进行截断处理。也就是加一个窗函数。就是传说中的加窗。也就是把这个时域采样序列去乘一个窗函数,就把这个无限的时域采样序列截成了有限个序列值。但是加窗后对此采样序列的频域也产生了影响:此时的频域便不在是一个理想的矩形窗,而是成了一个有过渡带,阻带有波动的低通滤波器。通常根据所加的窗函数的不同,对采样信号加窗后,在频域所得的低通滤波器的阻带衰减也不同。通常我们就是根据此阻带衰减去选择一个合适的窗函数。如矩

3、形窗、汉宁窗、汉明窗、BLACKMAN窗、凯撒窗等。选择一个具体的窗函数之后,根据所设计滤波器的参数来计算所需的阶数、此窗函数的表达式。然后用这个窗函数去和采样序列相乘,就可以得到实际滤波器的脉冲响应。IIR的设计(双线性变换法):   IIR的设计理念是这样的:根据所要设计滤波器的参数去确定一个模拟滤波器的传输函数,然后再根据这个传输函数,通过双线性变换、或脉冲响应不变法来进行数字滤波器的设计。它的设计比较复杂,复杂在于它的模拟滤波器传输函数H(s)的确定。这一点我们可以让软件来实现。然后,我们说一下它的具体实现步骤:首先你要先确定你需要一个什么样的

4、滤波器,巴特沃斯型,切比雪夫型,还是其它什么型的滤波器。当你选定一个型号后,你就可以根据设计参数和这个滤波器的计算公式来确定其阶数、传输函数的表达式。通常这个过程中还存在预扭曲的问题(这只是双线性变换法所需要注意的问题,脉冲响应不变法不存在这种问题)。确定H(S)后,就可以通过双线性变换得到其数字域的差分方程。线性移不变的数字滤波器包括无限长脉冲响应滤波器(IIR滤波器)和有限长脉冲响应滤波器(FIR滤波器)两种。这两种滤波器的系统函数可以统一以Z变换表示为:当时,M就是IIR滤波器的阶数,表示系统中反馈环的个数。由于反馈的存在,IIR滤波器的脉冲响应

5、为无限长,因此得名。若,则系统的脉冲响应的长度为N+1,故而被称作FIR滤波器。IIR滤波器的优点在于,其设计可以直接利用模拟滤波器设计的成果,因为模拟滤波器本身就是无限长冲激响应的。通常IIR滤波器设计的过程如下:首先根据滤波器参数要求设计对应的模拟滤波器(如巴特沃斯滤波器、切比雪夫滤波器等等),然后通过映射(如脉冲响应不变法、双线性映射等等)将模拟滤波器变换为数字滤波器,从而决定IIR滤波器的参数。IIR滤波器的重大缺点在于,由于存在反馈其稳定性不能得到保证。另外,反馈还使IIR滤波器的数字运算可能溢出。FIR滤波器最重要的优点就是由于不存在系统极

6、点,FIR滤波器是绝对稳定的系统。FIR滤波器还确保了线性相位,这在信号处理中也非常重要。此外,由于不需要反馈,FIR滤波器的实现也比IIR滤波器简单。FIR滤波器的缺点在于它的性能不如同样阶数的IIR滤波器,不过由于数字计算硬件的飞速发展,这一点已经不成为问题。再加上引入计算机辅助设计,FIR滤波器的设计也得到极大的简化。基于上述原因,FIR滤波器比IIR滤波器的应用更广。FIR有限冲击响应滤波器,输入消失,输出消失。IIR无限冲击响应滤波器,输入消失,输出不消失。FIR和IIR比较(有限冲击响应和无限冲击响应)从性能上进行比较"从性能上来说,IIR

7、滤波器传输函数的极点可位于单位圆内的任何地方,因此可用较低的阶数获得高的选择性,所用的存贮单元少,所以经济而效率高。但是这个高效率是以相位的非线性为代价的。选择性越好,则相位非线性越严重。相反,FIR滤波器却可以得到严格的线性相位,然而由于FIR滤波器传输函数的极点固定在原点,所以只能用较高的阶数达到高的选择性;对于同样的滤波器设计指标,FIR滤波器所要求的阶数可以比IIR滤波器高5~10倍,结果,成本较高,信号延时也较大;如果按相同的选择性和相同的线性要求来说,则IIR滤波器就必须加全通网络进行相位较正,同样要大增加滤波器的节数和复杂性。从结构上看"

8、IIR滤波器必须采用递归结构,极点位置必须在单位圆内,否则系统将不稳定。另外,在这种结构中,由

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