抽取与内插浅说
PCM/CVSD系统中内插和抽取高效滤波算法

( h 4hRs r ntr E C, hi ha gt bi .0 1 C i ) Te5 t e ac st efC T S i zun t e 00 8 , h a e hl ia o j a e 5 n
Ab ta t Atf s ,h p lc to a k r u d o ntro ain a d d c main f tr te r atme c n e so y tm ewe n PCM nd src rt te a pi ain b c go n f i ep lt n e i t les,h e li o v rin sse b t e i o o i a
C D, nrd c d. h n, i l d e iin e in me d o tr oain a d d cma o l r a e n a ̄ f d f tri p ee t , VS i it u e T e a s s o mpe a f ce td sg  ̄o fi ep lt e i t n ft sb s d o n n o n i ie l mn e s rs n e l i d
音 采用 A律 6 b s P M编 码体 制 。为 了解决 这 4k p 的 C 2 不 同语 音 编 码 方 式 的通 信 网之 间 的互 通 , 要 种 需 对 内插 和抽 取 滤波器 的设 计 以半 带滤 波器 为基
础 , 特征 介绍 如下 : 其
① 半 带 FR滤 波 器 的 冲激 响应 除 了零 点 不 为 I
h l n e to al d mtrmeh d ba
0 引言
某 专 用 网话 音 部 分 采用 1 b s的连 续 可变 斜 6k p
1 内插 和 抽 取 滤 波器 的设 计
抽取与内插滤波器

2020年4月22日星期三
抽取滤波器和内插滤波器
抽取滤波器 • 2倍抽取滤波的矩阵表示
内插滤波器 2倍内插滤波的矩阵表示
抽取滤波器
X(ejW)
-p
可用理想低通滤波器滤除X(ejW)中的高频分量
W
p
但理想低通滤波器无法实现。
抽取滤波器
X(ejW)
W
-p
p
若Wm/M 为X(ejW)中需保留的最高频率分量,则有
第0列 h0[k] =h[2k] 第2列 h0[k-1] = h[2k-2]
第4列 h0[k-2] = h[2k-4] 第2n列 h0[k-n] = h[2k-2n]
第1列 第3列
h-1[k]=h[2k -1] h-1[k-1] = h[2k-3]
第5列 h-1[k-2] = h[2k-5] 第2n+1列 h-1[k-n] = h[2k-(2n+1)]
2倍内插滤波器的时域表示
内插滤波器的时域表示
例:2倍抽取滤波器hR[k]=h[-k]的矩阵表示
例:2倍内插滤波器hR[k]=h[-k]的矩阵表示
利用MATLAB 计算抽样率变换
(1) 抽取 y = decimate(x,M)
用8阶Chebyshev I 型 IIR 低通滤波器进行滤波。 为保证零相位,对序列进行正向和反向滤波。
第4行 h0[2-n]= h[4-2n]
第2k行 h0[k-n]= h[2k-2n]
第-1行 第1行 第3行 第2k-1行
h-1[-n] = h[-1-2n] h-1[1-n]= h[1-2n ] h-1[2-n]= h[3-2n ] h-1[k-n] = h[2k-1-2n]
实验一低通采样定理和内插与抽取实现

实验一低通采样定理和内插与抽取实现一、实验目的用Matlab 编程实现自然采样与平顶采样过程,根据实验结果给出二者的结论;掌握利用MATLAB 实现连续信号采样、频谱分析和采样信号恢复的方法。
二、实验原理 1.抽样定理若)(t f 是带限信号,带宽为m ω,)(t f 经采样后的频谱)(ωs F 就是将)(t f 的频谱)(ωF 在频率轴上以采样频率s ω为间隔进行周期延拓。
因此,当s ω≥m ω时,不会发生频率混叠;而当s ω<m ω时将发生频率混叠。
2.信号重建经采样后得到信号)(t f s 经理想低通)(t h 则可得到重建信号)(t f ,即:)(t f =)(t f s *)(t h 其中:)(t f s =)(t f ∑∞∞--)(s nT t δ=∑∞∞--)()(s s nT t nT f δ,)()(t Sa T t h c csωπω= 所以:)(t f =)(t f s *)(t h =∑∞∞--)()(s s nT t nT f δ*)(t Sa T c csωπω =πωcs T ∑∞∞--)]([)(s csnT t Sa nT f ω上式表明,连续信号可以展开成抽样函数的无穷级数。
利用MATLAB 中的t t t c ππ)sin()(sin =来表示)(t Sa ,有)(s i n )(πt c t Sa =,所以可以得到在MATLAB 中信号由)(s nT f 重建)(t f 的表达式如下:)(t f =πωcs T ∑∞∞--)]([sin )(s cs nT t c nT f πω 我们选取信号)(t f =)(t Sa 作为被采样信号,当采样频率s ω=2m ω时,称为临界采样。
我们取理想低通的截止频率c ω=m ω。
下面程序实现对信号)(t f =)(t Sa 的采样及由该采样信号恢复重建)(t Sa : 三、实验内容已知信号()()99(1)cos 2(10050)m x t m m t π==++∑,试以以下采样频率对信号采样:(a)20000s f Hz =;(b)10000s f Hz =;(c)30000s f Hz =,求x(t)信号原信号和采样信号频谱,及用采样信号重建原信号x’(t)时序图。
数字信号处理讲义-2抽取与内插滤波器

L:内插的倍数 M:抽样的倍数。
例:离散信号x[k]是由抽样频率为10Hz,试求出抽样频
率为15Hz的序列y[k]。
f=0.35;N=40;
fs=10;fs1=15;
k=0:N-1;t=k/fs;
k1=0:N*1.5-1;t1=k1/fs1;
x=cos(2*pi*f*t);
xr=cos(2*pi*f*t1);
l=3时,要求的阻带为[(6p0.4p)/4,(6p+0.4p)/4]=[1.4p,1.6p]
综上所述,抽取滤波器阻带为 [0.4p,0.6p],[0.9p, p] 7
2021/3/18
x = firls(511,[0 0.1 0.1 0.5 0.5 1],[1 1 1 0 0 0]); f=[0.1 0.4 0.6 0.9];a=[1 0 0];dev=[0.01 0.001 0.001]; %设计滤波器 [N,fo,ao,w] = remezord(f,a,dev); h = remez(N,fo,ao,w); xd=filter(h,[1],x); y=xd(1:4:end); w=linspace(0,pi,512); mag=freqz(h,[1],w); subplot(3,1,1);plot(w/pi,20*log10(abs(mag))); xlabel('Normalized frequency'); ylabel('Gain, dB'); X=freqz(x,[1],w);Y=freqz(y,[1],w); subplot(3,1,2);plot(w/pi,(abs(X))); xlabel('Normalized frequency'); ylabel('magnitude');title('Spectrum of x'); Subplot(3,1,3);plot(w/pi,abs(Y)); xlabel('Normalized frequency'); ylabel('magnitude');title('Spectrum of y');
实验一:低通采样定理和内插与抽取实现a

实验一:低通采样定理和内插与抽取实现一.实验目的1. 连续信号和系统的表示方法,以及坊真方法。
2.用MATLAB实现连续信号采用与重构的方法,3. 采样信号的插值和抽取等重采样实现方法。
4. 用时域采样信号重构连续时域信号的原理和方法。
5. 用MATLAB绘图函数表示信号的基本方法,实验数据的可视化表示。
二.原理1 、时域抽样定理令连续信号xa(t)的傅里叶变换为Xa(jΩ),抽样脉冲序列p(t)傅里叶变换为P(jΩ),抽样后的信号x^(t)的傅里叶变换为X^(jΩ)若采用均匀抽样,抽样周期Ts,抽样频率为Ωs=2πfs,由前面分析可知:抽样的过程可以通过抽样脉冲序列p(t)与连续信号xa(t)相乘来完成,即满足:x^(t)=xa(t) p(t),又周期信号f(t)傅里叶变换为:故可以推得p(t)的傅里叶变换为:其中:根据卷积定理可知:得到抽样信号x(t)的傅里叶变换为:其表明:信号在时域被抽样后,他的频谱X(jΩ)是连续信号频谱X(jΩ)的形状以抽样频率Ω为间隔周期重复而得到,在重复过程中幅度被p(t)的傅里叶级数Pn 加权。
因为Pn只是n的函数,所以X(jΩ)在重复的过程中不会使其形状发生变化。
假定信号x(t)的频谱限制在-Ωm~+Ωm的范围内, 若以间隔Ts对xa(t)进行抽样,可知抽样信号X^(t)的频谱X^(jΩ)是以Ωs为周期重复。
显然,若在抽样的过程中Ωs<2Ωm,则X^(jΩ)将发生频谱混叠现象,只有在抽样的过程中满足Ωs>=2Ωm条件,X^(jΩ)才不会产生频谱的混叠,接收端完全可以由x^(t)恢复原连续信号xa(t),这就是低通信号抽样定理的核心内容。
2、信号的重建从频域看,设信号最高频率不超过折叠频率:Xa(jΩ)=Xa(jΩ) |Ω|<Ωs/2Xa(jΩ)=0 |Ω|>Ωs/2则理想取样后的频谱就不会产生混叠,故有:让取样信号x^(t)通过一带宽等于折叠频率的理想低通滤波器:H(jΩ)=T |Ω|<Ωs/2H(jΩ)=0 |Ω|>Ωs/2滤波器只允许通过基带频谱,即原信号频谱,故:Y(jΩ)=X^(jΩ)H(jΩ)=Xa(jΩ)因此在滤波器的输出得到了恢复的原模拟信号:y(t)=xa(t)从时域上看,上述理想的低通滤波器的脉冲响应为:根据卷积公式可求得理想低通滤波器的输出为:由上式显然可得:则:上式表明只要满足取样频率高于两倍信号最高频率,连续时间函数xa(t)就可用他的取样值xa(nT)来表达而不损失任何信息,这时只要把每一个取样瞬时值与内插函数式相乘求和即可得出xa(t),在每一取样点上,由于只有该取样值所对应的内插函数式不为零,所以各个取样点上的信号值不变。
1_1信号的抽取与内插

内插矩阵[2]的列
第0列 第1列 第n列
[k] [k-2] [k-2n]
内插矩阵[2] k行n列
[ 2]k ,n [k 2n]
抽取矩阵与内插矩阵
1 0 0 [ 2] 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0
利用MATLAB实现序列内插
1 0.5 0 -0.5 -1 0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
20
1
0.5
0 -0.5 -1 0
10
20
30
40
50
60
抽取的矩阵描述
x0 x 1 x 1 0 0 0 0 0 0 x 0 0 1 0 0 0 x2 [ 2] x 2 x 3 x 0 0 0 0 1 0 4 x 4 x5
X D ( z) x[kM ]z k
k
1 X D (z) M
M 1
l0
X (z W )
1 M
l M
X D (e
j
1 ) M
M 1
l0
X (e
j
2 πl M
)
M倍抽取后频谱的变换规律
X D(e )
X (e
j
j
1 M
M 1
l 0
X (e
j
2πl
k
k k是L的整数倍
x[k / L]z k
x[n]z nL
n
X I(z) X (z )
抽取和内插

多速率信号处理及抽取和内插一:多速率信号处理1、在信号处理系统中有时需要不同的抽样率,这样做的目的有时是为了适应不同系统之间的级联,以利于信号的处理、编码、传输和存储,有时则是为了节省计算工作量。
数据速率的转换两种途径:1)数字信号数模转换模拟信号模数转换另一抽样率抽样2)数字信号处理数字信号处理基本方法抽样率转换目的:改变原有数字信号的频率方法:抽取和内插,低通滤波。
低通滤波:抽取和内插的前提条件是信号频带内没有频谱混叠,实现这一点需要用到低通滤波。
2、多速率滤波器-->具有线性相位的FIR滤波器。
常用的多速率滤波器:多速率FIR滤波器,积分梳状滤波器(CIC)和半带滤波器(HB);3、常用多速率信号处理结构第一级:CIC滤波器。
用于实现抽取和低通滤波第二级:fir实现的半带滤波器优点:工作在较低频率下,且滤波器参数得到优化,更容易以较低阶数实现,达到节省资源,降低功耗的目的。
二:抽取概念:使抽样率降低的转换。
1、整数倍抽取当信号的抽取数据量太大时,为了减少数据量以便于处理和计算,我们把抽样数据每隔(D-1)个取一个,这里D是一个整数。
这样的抽取称为整数抽取,D称为抽取因子。
2、抽取后结果:信号的频谱:信号的频谱周期降低1/D;信号的时域:信号的时域每D个少了(D-1)信号。
3、抗混叠滤波:在抽取前,对信号进行低通滤波,把信号的频带限制在抽样后频率的一半以下,这样,整数倍抽取的的问题就变成了一个低通滤波的问题。
信号时域图信号频域图程序运行后所得到的滤波前后信号的时域图,滤波器的频率响应图如上图。
从图中可以看出,经半带滤波器滤波后的信号,与原信号相比,波形没有改变,但抽样速率降低了一半;半带滤波器通阻带容限相同,具有严格线性相位。
三:内插概念:使抽样率升高的转换。
1、整数倍内插:在已知的相邻抽样点之间等间隔插入(I-1)个零值点。
然后进行低通滤波,即可求得I倍内插的结果。
2、内插后结果:信号的时域:已知抽样序列的两相邻抽样点之间等间隔多了I-1个值信号的频谱:信号的频谱周期增加了I倍。
内插抽取滤波器(优质荟萃)

专业类别
16
16
4倍内插滤波器
专业类别
17
17
0
专业类别
18
18
YD (n) x(nM )
专业类别
5
5
频域关系表达式
H(z)
M
x(n) = xa(nT)
v(n)
yD(n) = xa(nMT)
YD (n) x(nM )
YD (eiw )
1 M
M 1
X (e j(w2k ) / M )
k 0
专业类别
6
6
频域关系表达式
输入信号:
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
数字滤波器
多速率滤波器
- 常用的多速率滤波器: FIR滤波器, 积分级联梳状(CIC)滤波器, 半带(HB)滤波器 IIR滤波器 。。。
-多速率滤波器的特点: 抽取, 插值, 底通滤波
专业类别
2
2
抽取
- 抽取: 把原始的采样数据每隔 M-1 个取一个, 形成新的采样序列
- M为大于1的整数, 称为抽取因子
专业类别
3
3
M抽取器的示意图
H(z)
M
x(n) = xa(nT)
v(n)
yD(n) = xa(nMT)
- 输入序列:x(n)
- 输出序列:YD(n)
- 采样率:f = 1/T
- 输出采样率:f = 1/(M专T业)类别
4
4
时域关系表达式
H(z)
M
x(n) = xa(nT)
v(n)
yD(n) = xa(nMT)
reg [1:0] cnt; reg [3:0] y;
ch71信号的抽取与内插.ppt

1
M 1
1
X ( z M WMl )
M l0
Y2 ( z) X ( z)H ( z M ) M
1
M 1
1
1
X ( z M WMl ) H (( z M WMl ) M )
M l0
H (z) M 1 M l0
1
X (z M WMl )
基本单元
内插等式
x[k ] L
H (z L ) y3[k]
N=40; w0=0.6*pi; M=2 k=0:N-1; x=sin(w0*k); y=x(1:M:end); subplot(2,1,1); stem(k,x); title('x[k]'); subplot(2,1,2); stem(0:length(y)-1,y); title('y[k]');
p
p
p p
p p
p
2倍抽取产生的频谱混叠
抽取和内插的变换域描述
(b) L倍内插
X I (z) xI [k]z k
k
x[k / L]zk
k k是L的整数倍
x[n]z nL
n
X I (z) X (z L ) XI(ej)= X(ejL)
x[k]
M
v2 [k ] L
y2[k]
x[k]
L=2, M=3
x[k]
0
k
v1[k]
0
k
y1[k]
0
k
v2[k]
0
k
y2[k]
0
k
0
k
如M和L互素,即M和L无公因子,则上述两种级联等价。
抽取和内插

多速率信号处理及抽取和内插一:多速率信号处理1、在信号处理系统中有时需要不同的抽样率,这样做的目的有时是为了适应不同系统之间的级联,以利于信号的处理、编码、传输和存储,有时则是为了节省计算工作量。
数据速率的转换两种途径:1)数字信号→数模转换→模拟信号→模数转换→另一抽样率抽样2)数字信号处理→数字信号处理基本方法→抽样率转换目的:改变原有数字信号的频率方法:抽取和内插,低通滤波。
低通滤波:抽取和内插的前提条件是信号频带内没有频谱混叠,实现这一点需要用到低通滤波。
2、多速率滤波器-->具有线性相位的FIR滤波器。
常用的多速率滤波器:多速率FIR滤波器,积分梳状滤波器(CIC)和半带滤波器(HB);3、常用多速率信号处理结构第一级:CIC滤波器。
用于实现抽取和低通滤波第二级:fir实现的半带滤波器优点:工作在较低频率下,且滤波器参数得到优化,更容易以较低阶数实现,达到节省资源,降低功耗的目的。
二:抽取概念:使抽样率降低的转换。
1、整数倍抽取当信号的抽取数据量太大时,为了减少数据量以便于处理和计算,我们把抽样数据每隔(D-1)个取一个,这里D是一个整数。
这样的抽取称为整数抽取,D称为抽取因子。
2、抽取后结果:信号的频谱:信号的频谱周期降低1/D;信号的时域:信号的时域每D个少了(D-1)信号。
3、抗混叠滤波:在抽取前,对信号进行低通滤波,把信号的频带限制在抽样后频率的一半以下,这样,整数倍抽取的的问题就变成了一个低通滤波的问题。
信号时域图信号频域图程序运行后所得到的滤波前后信号的时域图,滤波器的频率响应图如上图。
从图中可以看出,经半带滤波器滤波后的信号,与原信号相比,波形没有改变,但抽样速率降低了一半;半带滤波器通阻带容限相同,具有严格线性相位。
三:内插概念:使抽样率升高的转换。
1、整数倍内插:在已知的相邻抽样点之间等间隔插入(I-1)个零值点。
然后进行低通滤波,即可求得I倍内插的结果。
2、内插后结果:信号的时域:已知抽样序列的两相邻抽样点之间等间隔多了I-1个值信号的频谱:信号的频谱周期增加了I倍。
抽取与内插的频谱分析

抽取与内插的频谱分析工科试验班钟汇凯3080100443我们知道,为了避免在抽样信号中出现混叠,抽样定理要求被抽样的信号是一个带限信号。
然而,在实际应用中,绝大多数信号都不能满足这个要求,为了减小混叠的影响以及放宽对滤波器性能指标的要求,在实际应用中往往采取一种提高抽样率的办法,使信号的抽样率远远大于限带滤波器通带频率的两倍。
例如,在下图中,当抽样频率略大于限带频率 ωm 的两倍时,混叠的影响还是很明显的,而当抽样频率远远大于两倍的 ωm 时,混叠的影响就非常之小了。
虽然提高抽样率可以减小混叠的影响,但是,在对连续时间信号进行处理的离散时间系统中,过高的抽样率将增加系统的成本,因为,过高的抽样率将要求离散时间系统以较高的速率工作,而高速率器件的成本一般都要贵于低速率的器件。
可以设想,如果能对信号的抽样率进行调整,使得在信号的抽样和恢复中使用较高的抽样率,在离散时间处理中使用较低的抽样率,那么,上述性能和成本的矛盾就可以得到适当的折中,而离散时间信号的抽取和内插就是一种调整信号抽样率的办法。
从技术性能层面来看。
这两种方法类似于连续时间信号的抽样和内插。
抽取离散时间信号的抽取包含信号抽样和尺度变换两个步骤:首先,以抽样间隔N 对离散时间信号进行抽样,然后再对抽样信号进行1/ N 的尺度压缩变换。
下图是离散时间信号的抽取过程,图中,x [ n ] 是离散时间信号,xs [ n ] 是抽样信号,抽样间隔N=3,xd [ n ] 是抽取信号,它是xs [ n ] 进行1/N 尺度压缩变换后所得到的结果。
由图可见,在抽样信号xs [ n ] 和抽取信号xd [ n ] 之间存在以下关系:(1)由于抽样信号xs [ n ] 在N 的整数倍上和离散时间信号x [ n ] 相等,因此,式(4.55)也可等效为:(2)虽然式(1)和式(2)在形式上完全相同,但两者的含义不同:式(1)的含义是,抽取信号xd [ n ] 是由抽样信号xs [ n ] 进行1/N 尺度压缩变换的结果;而式(2)的含义是,抽取信号xd [ n ] 是从离散时间信号x [ n ] 中每隔(N-1)个点取一个样本值所组成的一个新序列,这个过程就称为离散时间信号的抽取。
抽取及内插的频谱分析

抽取与内插的频谱分析工科试验班钟汇凯43我们知道,为了避免在抽样信号中出现混叠,抽样定理要求被抽样的信号是一个带限信号。
然而,在实际应用中,绝大多数信号都不能满足这个要求,为了减小混叠的影响以及放宽对滤波器性能指标的要求,在实际应用中往往采取一种提高抽样率的办法,使信号的抽样率远远大于限带滤波器通带频率的两倍。
例如,在下图中,当抽样频率略大于限带频率 ωm 的两倍时,混叠的影响还是很明显的,而当抽样频率远远大于两倍的 ωm 时,混叠的影响就非常之小了。
虽然提高抽样率可以减小混叠的影响,但是,在对连续时间信号进行处理的离散时间系统中,过高的抽样率将增加系统的成本,因为,过高的抽样率将要求离散时间系统以较高的速率工作,而高速率器件的成本一般都要贵于低速率的器件。
可以设想,如果能对信号的抽样率进行调整,使得在信号的抽样和恢复中使用较高的抽样率,在离散时间处理中使用较低的抽样率,那么,上述性能和成本的矛盾就可以得到适当的折中,而离散时间信号的抽取和内插就是一种调整信号抽样率的办法。
从技术性能层面来看。
这两种方法类似于连续时间信号的抽样和内插。
抽取离散时间信号的抽取包含信号抽样和尺度变换两个步骤:首先,以抽样间隔N 对离散时间信号进行抽样,然后再对抽样信号进行1/ N 的尺度压缩变换。
下图是离散时间信号的抽取过程,图中,x [ n ] 是离散时间信号,xs [ n ] 是抽样信号,抽样间隔N=3,xd [ n ] 是抽取信号,它是xs [ n ] 进行1/N 尺度压缩变换后所得到的结果。
由图可见,在抽样信号xs [ n ] 和抽取信号xd [ n ] 之间存在以下关系:(1)由于抽样信号xs [ n ] 在N 的整数倍上和离散时间信号x [ n ] 相等,因此,式(4.55)也可等效为:(2)虽然式(1)和式(2)在形式上完全相同,但两者的含义不同:式(1)的含义是,抽取信号xd [ n ] 是由抽样信号xs [ n ] 进行1/N 尺度压缩变换的结果;而式(2)的含义是,抽取信号xd [ n ] 是从离散时间信号x [ n ] 中每隔(N-1)个点取一个样本值所组成的一个新序列,这个过程就称为离散时间信号的抽取。
DSP10-2

H z hk z
k 0 N k
N /M l 0
hMl z
l 0
Ml
N /M l 0
hMl 1z
M 1 j 0
Ml 1
...
N /M l 0
hMl z Ml z 1
N /M
hMl 1z Ml ...
1 / 2 1 / 2 E z 1 1
1 1 / 2 Rz 1 1 / 2
分解滤波器组
H 0 z E z2 H z 1
1 1 1 z 1 1 2 2 z 1 z 1
M通道准确重建滤波器组的设计原理 M通道准确重建滤波器组的充分条件:
E z R z z I
只要满足上述条件,则信号通过抽取并进
行重建后,只有时间延迟,没有任何失真;
即使采用远非理想的滤波器组进行多相分
解,也能实现准确重建。
M通道准确重建滤波器组的设计原理
例:2通道临界抽取的Haar滤波器组
块变换法设计
频率调制法设计
设计思想: 设计一个满足子带要求的低通滤波器, 再通过频率调制方式构成其他各子带滤波器。
余弦调制法设计
利用余弦函数实现频率调制:
对于M通道滤波器组,子带宽度为:
M
对于第m子带,频移距离为:2m 1
2M
余弦调制法设计步骤
首先设计一个N阶线性相位低通滤波器,其截止 频率为:
余弦调制法设计
滤波器冲激响应和幅频特性如图所示:
余弦调制法设计
进行余弦调 制后,各子
带的冲激响
抽取与内插滤波器资料

滤波器的仿真工具
MATLAB
提供丰富的滤波器设计工具箱,支持多种滤波器类型 和设计方法。
Python
使用SciPy、NumPy等库进行滤波器设计和仿真,具 有强大的数据处理能力。
SPICE
电路仿真软件,可用于模拟电路中的滤波器设计和仿 真。
仿真结果分析
幅频响应分析
观察滤波器的通带、阻带特性以及过渡带的陡峭程度。
抽取与内插滤波器资 料
https://
REPORTING
• 引言 • 抽取滤波器 • 内插滤波器 • 抽取与内插滤波器的比较 • 滤波器的实现与仿真 • 总结与展望
目录
PART 01
引言
REPORTING
WENKU DESIGN
目的和背景
数字信号处理的发展
随着数字技术的飞速发展,数字信号处理已成为现代信号处理的主要手段。抽取与内插滤波器作为数字信号处理 的重要组成部分,对于提高信号处理效率和质量具有重要意义。
PART 05
滤波器的实现与仿真
REPORTING
WENKU DESIGN
滤波器的实现方法
IIR滤波器实现
采用递归型结构,利用模拟滤波器设计方法进行设计,如巴特沃 斯、切比雪夫等。
FIR滤波器实现
采用非递归型结构,通过窗函数法、频率采样法等进行设计。
自适应滤波器实现
根据输入信号的特性自适应地调整滤波器参数,如LMS算法、 RLS算法等。
图像处理
在图像处理中,抽取滤波器可用于 图像缩放和图像压缩等领域,实现 图像数据的降维和压缩。
PART 03
内插滤波器
REPORTING
WENKU DESIGN
内插滤波器的原理
采样定理
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内插和抽取浅说
Freehardman, CD,2008-10-22
(转载请注明出处)
数字通信系统中由于要将模拟信号数字化,必须要进行A/D变换。
A/D变换所带来的问题不只是模拟信号数字化了。
更为关键的是如何最大限度的保持原有模拟信号中所包含的有用信息。
一般涉及到两个指标,一个是ADC的分辨率,简单的表示就是转换后的数字信号的位宽,另一个就是ADC的采样速率。
在ADC分辨率一定的情况下,提高采样速率是一种有效的提高采样质量的方法。
但是采样速率的提高会给后续的处理带来压力。
在这种情况下就产生了多速率信号处理技术。
所谓多速率处理就是对已有的数字样值的处理不是按照一个速率进行,而是多个速率,其本质我认为就是对数字样值数量进行的一个变换。
样值数量的改变就是增加新的样值或者减少已有的样值。
增加样值:
如果样值数量增加,那么必然导致要有一个频率相应增加的时钟信号。
如果样值数量增加一倍,那么就要有一个2倍于采样时钟的信号。
依此类推。
这个过程用术语说就是内插。
其实相当于增加采样率。
减少样值:
如果样值数量减少,那么必然导致要有一个频率相应降低的时钟信号。
如果样值数量减少1半,那么就要有一个频率是采样时钟频率一半的时钟信号。
依此类推。
这个过程用术语说就是抽取。
其实相当于减少采样率。
数字下变频与数字上变频:
在数字通信系统中,一般信号输入端进行减少样值(抽取),在信号输出端进行增加样值(内插)。
由前面可知,抽取后,相应的时钟频率可以降低,所以这个过程也叫数字下变频;内插后,相应的时钟频率就要升高,因此这个过程又叫数字上变频。
疑问:既然要抽取,为什么不直接在ADC采样的时候就降低频率呢?
我的理解是这样的:因为在硬件电路处理上,ADC的采样时钟确定后,在工作过程中就会再有采样时钟频率的变化。
如果要求采样时钟变化,则必然要有一个控制电路以及相应和指标都很好的DDS或其他可程控的时钟源,这在硬件设计和处理上都增加复杂度。
抽取对信号本身频率的影响:
在时域和频域有相应的公式,可以很容易找到。
抛开公式,我们用简单的语言来加以说明。
一定要记住,无论怎么抽取,都要满足奈亏斯特采样定理。
我们都知道,在不满足奈亏斯特采样定理的时候,会发生频谱混叠。
而抽取其实就是降低采样率,所以一定要注意在抽取后不能发生频谱混叠。
有一个计算结果我们可以参考,假定抽取倍数为M,也就是M个点中取一个点,那么要求倍抽取的信号的频率必须是在[-π/M, π/M]。
为了满足这个要求,在处理的时候要根据实际情况在抽取前加入抗混叠滤波器。
关于抗混叠滤波器不在此文讨论范围内。
内插对信号本身频率的影响:
与抽取不同,内插是插入新的值,这就涉及到插入值的大小。
内插是插入零值。
当插入零之后,说明信号过零点的次数增加了,那么就可以很容易理解为信号的频率增加了,也就是周期变小了。
如果在相邻采样点之间等距插入L-1个0值,L要大于1的整数。
那么L 成为内插因子,而这个过程就叫L倍内插。
记住这个结果:在L倍内插后,新的信号的周期变为原来的1/L。
很容易理解,在0~2π这个范围内,会有重复的波形,这个重复的波形称
为镜像。
因此在内插后,要接一个通带在[-π/L, π/L]这样的滤波器,以消除镜像。
抽取的Verilog实现:
从前面所述,抽取就是减少样值,那么在HDL语言实现的时候,也就是一个分频的过程。
实现分频可以采取计数、专用的时钟单元等等。
比如对一个信号进行4倍抽取的代码如下:Module decimate_4(clk,rstn,x,y)
Input clk;//采样时钟
Input rstn;//复位信号,低有效
Input [13:0] x;//ADC 采样值
Output [13:0] y;//抽取后的输出值
Reg [1:0] cnt;//4分频计数器
Reg [13:0] y;
always@(posedge clk or negedge rstn)
begin
if (!rstn)
cnt <= 0;
else
begin
cnt <= cnt +1;
if (cnt ==2’b11)
y <= x;
else
y <= y;
end
end
内插的Verilog实现:
从前面所述,内插就是增加样值,那么在HDL语言实现的时候,也就是一个倍频的过程。
实现倍频频可以用专用的时钟单元。
但是在实际的过程中却可以不必这样。
如下对一个信号进行4倍抽取的代码如下:
Module decimate_4(clk,rstn,x,y)
Input clk;//采样时钟
Input rstn;//复位信号,低有效
Input [13:0] x;//ADC 采样值
Output [13:0] y;//抽取后的输出值
Reg [1:0] cnt;//取样值计数器,该计数器其实也就完成了倍频
Reg [13:0] y;
always@(posedge clk or negedge rstn)
begin
if (!rstn)
cnt <= 0;
else
begin
cnt <= cnt +1;
if (cnt ==2’b00)
y <= x;
else
y <= 0;
end
end
再学习:
Noble恒等式、输入数据的分数速率转换,大家可以自己考虑。
有机会再说下CIC滤波器的设计。
这两个简单的概念相信大家早已经在学校的时候很清楚了。
我的罗索实数自娱自乐。
错误之处,恳请批评指正。