Media Móvil De Fase Cero

Muchacho, PeterK. No puedo imaginar una verdadera fase lineal y un filtro causal que sea verdaderamente IIR. No puedo ver cómo obtendrías la simetría sin que la cosa fuera FIR. Y, semánticamente, llamaría a un IIR Truncado (TIIR) un método de implementación de una clase de FIR. Y entonces no obtendrás una fase lineal a menos que lo hagas con la misma cosa, a la vez, como Powell-Chau. Ndash robert bristow-johnson Nov 26 15 at 3:32 Esta respuesta explica cómo funciona filtfilt. Ndash Matt L. Nov 26 15 at 7:48 1 Respuesta Un filtro de media móvil de fase cero es un filtro FIR de longitud extraña con coeficientes donde N es la longitud del filtro (impar). Dado que hn tiene valores distintos de cero para nlt0, no es causal y, en consecuencia, sólo puede implementarse añadiendo un retardo, es decir, haciéndolo causal. Tenga en cuenta que simplemente no puede utilizar Matlabs filtfilt función con ese filtro porque a pesar de que obtendría cero fase (con un retraso), la magnitud de la función de transferencia de filtros se cuadran, que corresponde a una respuesta de impulso triangular (es decir, las muestras de entrada más lejos de la La muestra actual recibe menos peso). Esta respuesta explica con más detalle lo que hace filtfilt. boy, PeterK. No puedo imaginar una verdadera fase lineal y un filtro causal que sea verdaderamente IIR. No puedo ver cómo obtendrías la simetría sin que la cosa fuera FIR. Y, semánticamente, llamaría a un IIR Truncado (TIIR) un método de implementación de una clase de FIR. Y entonces no obtendrás una fase lineal a menos que lo hagas con la misma cosa, a la vez, como Powell-Chau. Ndash robert bristow-johnson Nov 26 15 at 3:32 Esta respuesta explica cómo funciona filtfilt. Ndash Matt L. Nov 26 15 at 7:48 1 Respuesta Un filtro de media móvil de fase cero es un filtro FIR de longitud extraña con coeficientes donde N es la longitud del filtro (impar). Dado que hn tiene valores distintos de cero para nlt0, no es causal y, en consecuencia, sólo puede implementarse añadiendo un retardo, es decir, haciéndolo causal. Tenga en cuenta que simplemente no puede utilizar Matlabs filtfilt función con ese filtro porque a pesar de que obtendría cero fase (con un retraso), la magnitud de la función de transferencia de filtros se cuadran, que corresponde a una respuesta de impulso triangular (es decir, las muestras de entrada más lejos de la La muestra actual recibe menos peso). La respuesta de frecuencia de un sistema LTI es la DTFT de la respuesta de impulso. La respuesta de impulso de una media móvil de L-muestra es. Dado que el filtro de media móvil es FIR , La respuesta de frecuencia se reduce a la suma finita Podemos utilizar la identidad muy útil para escribir la respuesta de frecuencia como donde hemos dejado ae menos jomega. N 0 y M L menos 1. Podemos estar interesados ​​en la magnitud de esta función para determinar qué frecuencias pasan a través del filtro sin atenuación y cuáles son atenuadas. A continuación se muestra una gráfica de la magnitud de esta función para L 4 (rojo), 8 (verde) y 16 (azul). El eje horizontal varía de cero a pi radianes por muestra. Observe que en los tres casos, la respuesta de frecuencia tiene una característica de paso bajo. Un componente constante (frecuencia cero) en la entrada pasa a través del filtro sin atenuación. Ciertas frecuencias más altas, como pi / 2, son completamente eliminadas por el filtro. Sin embargo, si la intención era diseñar un filtro de paso bajo, entonces no lo hemos hecho muy bien. Algunas de las frecuencias más altas se atenúan sólo por un factor de 1/10 (para la media móvil de 16 puntos) o 1/3 (para la media móvil de cuatro puntos). Podemos hacer mucho mejor que eso. La gráfica anterior se creó mediante el siguiente código Matlab: omega 0: pi / 400: pi H4 (1/4) (1-exp (-iomega4)) ./ (1-exp (-iomega)) H8 (1/8 (1-exp (-iomega8)) ./ (1-exp (-iomega)) diagrama (omega , Abs (H4) abs (H8) abs (H16)) eje (0, pi, 0, 1) Copia Copyright 2000 - Universidad de California, Berkeley