Mudança média filtro frequência resposta

O Guia de cientistas e engenheiros para processamento de sinal digital Por Steven W. Smith, Ph. D. A Tabela 3-2 resume as características desses três filtros, mostrando como cada um otimiza um parâmetro particular à custa de tudo o resto. O Chebyshev otimiza o roll-off. O Butterworth otimiza a planicidade da banda passante. E o Bessel otimiza a resposta passo a passo. A seleção do filtro antialias depende quase inteiramente de uma questão: como a informação é representada nos sinais que você pretende processar. Embora existam muitas maneiras de a informação ser codificada em uma forma de onda analógica, apenas dois métodos são comuns, a codificação de domínio do tempo. E codificação de domínio de freqüência. A diferença entre estes dois é crítica no DSP, e será um tema recorrente ao longo deste livro. Na codificação de domínio de freqüência. A informação está contida em ondas sinusoidais que se combinam para formar o sinal. Os sinais de áudio são um excelente exemplo disso. Quando uma pessoa ouve fala ou música, o som percebido depende das frequências presentes e não da forma particular da forma de onda. Isso pode ser mostrado passando um sinal de áudio através de um circuito que altera a fase dos vários sinusoides, mas mantém sua freqüência e amplitude. O sinal resultante parece completamente diferente em um osciloscópio, mas parece idêntico. A informação pertinente foi deixada intacta, mesmo que a forma de onda tenha sido significativamente alterada. Como aliasing localiza e sobrepõe componentes de freqüência, ele destrói diretamente as informações codificadas no domínio da freqüência. Conseqüentemente, a digitalização desses sinais geralmente envolve um filtro antialias com um corte afiado, como um Chebyshev, Elíptico ou Butterworth. E sobre a resposta de passo desagradável desses filtros. Não importa, a informação codificada não é afetada por esse tipo de distorção. Em contraste, a codificação de domínio do tempo usa a forma da forma de onda para armazenar informações. Por exemplo, os médicos podem monitorar a atividade elétrica de um coração de pessoas, conectando eletrodos ao peito e aos braços (um eletrocardiograma ou EKG). A forma da forma de onda EKG fornece a informação que está sendo procurada, como quando as várias câmaras se contraem durante os batimentos cardíacos. As imagens são outro exemplo desse tipo de sinal. Em vez de uma forma de onda que varia ao longo do tempo. As imagens codificam informações na forma de uma forma de onda que varia ao longo da distância. As imagens são formadas a partir de regiões de brilho e cor, e como elas se relacionam com outras regiões de brilho e cor. Você não olha para a Mona Lisa e diz, My, que interessante coleção de sinusoides. O problema é: o teorema de amostragem é uma análise do que ocorre no domínio da frequência durante a digitalização. Isso torna ideal para compreender a conversão analógico-digital dos sinais com suas informações codificadas no domínio da frequência. No entanto, o teorema de amostragem é de pouca ajuda para entender como os sinais codificados no domínio do tempo devem ser digitalizados. Vamos olhar mais de perto. A Figura 3-15 ilustra as escolhas para digitalizar um sinal codificado no domínio do tempo. A figura (a) é um exemplo de sinal analógico a ser digitalizado. Nesse caso, a informação que queremos capturar é a forma dos pulsos retangulares. Um breve estourar de uma onda de seno de alta freqüência também está incluído neste exemplo de sinal. Isso representa o ruído de banda larga, interferências e lixo semelhante que sempre aparece em sinais analógicos. As outras figuras mostram como o sinal digitalizado apareceria com diferentes opções de filtro antialias: um filtro Chebyshev, um filtro Bessel e nenhum filtro. É importante entender que nenhuma dessas opções permitirá que o sinal original seja reconstruído a partir dos dados amostrados. Isso ocorre porque o sinal original contém inerentemente componentes de freqüência maiores que a metade da taxa de amostragem. Uma vez que estas frequências não podem existir no sinal digitalizado, o sinal reconstruído também não pode conter os mesmos. Essas altas freqüências resultam de duas fontes: (1) ruído e interferência, que você deseja eliminar, e (2) bordas afiadas na forma de onda, que provavelmente contêm informações que deseja reter. O filtro Chebyshev, mostrado em (b), ataca o problema ao remover agressivamente todos os componentes de alta freqüência. Isso resulta em um sinal analógico filtrado que pode ser amostrado e depois perfeitamente reconstruído. No entanto, o sinal analógico reconstruído é idêntico ao sinal filtrado. Não o sinal original. Embora nada seja perdido na amostragem, a forma de onda foi severamente distorcida pelo filtro antialias. Como mostrado em (b), a cura é pior do que a doença. Não faça isso. O filtro Bessel, (c), foi projetado apenas para este problema. Sua saída se parece muito com a forma de onda original, com apenas um arredondamento suave das bordas. Ao ajustar a freqüência de corte dos filtros, a suavidade das bordas pode ser trocada para a eliminação de componentes de alta freqüência no sinal. O uso de mais pólos no filtro permite um melhor tradeoff entre esses dois parâmetros. Uma diretriz comum é definir a freqüência de corte em cerca de um quarto da freqüência de amostragem. Isso resulta em cerca de duas amostras ao longo da porção crescente de cada uma das bordas. Observe que tanto o Bessel como o filtro Chebyshev removeram o estouro de ruído de alta freqüência presente no sinal original. A última escolha é usar nenhum filtro antialias, como é mostrado em (d). Isso tem a forte vantagem de que o valor de cada amostra é idêntico ao valor do sinal analógico original. Em outras palavras, tem uma nitidez de borda perfeita, uma alteração no sinal original é imediatamente refletida nos dados digitais. A desvantagem é que o alias pode distorcer o sinal. Isso leva duas formas diferentes. Primeiro, a interferência de alta freqüência e o ruído, como o exemplo de explosão sinusoidal, se transformarão em amostras sem sentido, como mostrado em (d). Ou seja, qualquer ruído de alta freqüência presente no sinal analógico aparecerá como ruído alias no sinal digital. Em um sentido mais geral, este não é um problema de amostragem, mas um problema da eletrônica analógica a montante. Não é o objetivo dos ADC reduzir o ruído e a interferência, esta é a responsabilidade da eletrônica analógica antes da digitalização ocorrer. Pode concluir que um filtro Bessel deve ser colocado antes do digitalizador para controlar esse problema. No entanto, isso significa que o filtro deve ser visto como parte do processamento analógico, não é algo que está sendo feito por causa do digitalizador. A segunda manifestação de aliasing é mais sutil. Quando ocorre um evento no sinal analógico (como uma borda), o sinal digital em (d) detecta a alteração na próxima amostra. Não há informações nos dados digitais para indicar o que acontece entre as amostras. Agora, compare usando nenhum filtro usando um filtro Bessel para este problema. Por exemplo, imagine desenhar linhas retas entre as amostras em (c). O tempo em que essa linha construída cruza a metade da amplitude da etapa fornece uma estimativa de subamostra de quando a borda ocorreu no sinal analógico. Quando nenhum filtro é usado, esta informação de subamostra está completamente perdida. Você não precisa de um teorema extravagante para avaliar como isso afetará sua situação particular, apenas uma boa compreensão do que você planeja fazer com os dados uma vez que ele é adquirido. Filtro de SDP - DISPFIL. EXE Versão 1.09J - 18 de junho de 2000 JE3HHT Makoto Mori Traduzido para o inglês por JA7UDE Oba Esta é uma ferramenta de filtro DSP usando um PC com a placa de som. Com esta ferramenta, você pode até mesmo projetar vários tipos de filtros digitais, incluindo filtros adaptativos. No entanto, esta ferramenta é apenas experimental e não vai permitir o uso prático do radioamador amador. Você provavelmente precisa de uma CPU poderosa para fazer esta ferramenta funcionar sem falhas. Além disso, você precisa de uma placa de som com o modo full-duplex. Eu fiz este programa apenas por causa do meu próprio interesse. Como não conhecia muito o uso da placa de som, ele ainda tem um atraso substancial entre a entrada e a saída e pode não funcionar para o CW. Escusado será dizer que este programa é freeware. Como desinstalar o DSPFIL não faz nada no registro do Windows, então simplesmente exclua todos os arquivos com o diretório que possui arquivos DSPFIL. OS: Windows 95, 98, NT (Nota - por VE5KC - funcionou bem em testes com o Windows XP amp Vista) PC: mais rápido o melhor Visor: 640 x 480 ou mais Placa de som: placa de som de 16 bits capaz de FULL - DUPLEX (alguns cartões não funcionam) Conexão e operação Conecte o alto-falante do rádio ao Line-in ou Mic da placa de som. Conecte um fone de ouvido ou alto-falante à saída da placa de som. Uma vez que a entrada Mic tem ganho muito alto, recomendo o Line-in. Ajuste o nível de entrada usando o nível Mic ou Linha na propriedade Record ou o áudio no painel de controle. Você pode fazer isso usando o ganho de AF de seu rádio também. Ajuste o nível de saída usando o nível Wave ou Master na propriedade Play ou o áudio no painel de controle. Você também pode fazer isso usando o botão para cima (seta para cima) ou para baixo (seta para baixo) na janela do DSPFIL. Se você tiver uma saída de som do seu alto-falante sem executar o DSPFIL. EXE, o seu PC está configurado para reproduzir o sinal de gravação diretamente e, portanto, você deve desligá-lo. Go Play e obtenha Mic-in ou Line-in silenciado. Se você ouvir um som imediatamente após iniciar o DSPFIL. EXE, você está pronto para ir. No caso de você ver uma mensagem como quot. Não pode abrir o dispositivo de som, sua placa de som provavelmente não suporta o modo full-duplex. Desista de ouvir o som filtrado, mas você pode observar como o DSPFIL. EXE funciona pela FFT e janelas de resposta de filtro adaptativo. Uma vez que há um intervalo de tempo entre a entrada e a saída, você deve manter o tamanho do buffer tão pequeno quanto possível. O intervalo de tempo tem um grande problema na filtragem de sinais CW (você logo entenderá o que é quando você transmite um sinal, oi). O nível de entrada muito alto causa distorção no circuito analógico da placa de som. Você precisa ajustar o nível de entrada ao monitorar o conjunto de exibição FFT para quotIN. quot Quando overdriven, DSPFIL mostra quotOverquot no canto superior direito da janela FFT. Quando o botão HPF é pressionado, o filtro passa alta 100Hz é ativado no circuito de entrada. É eficaz se você tem ingrediente DC, mas eleva a carga da CPU. Use-o apenas quando precisar. Detalhes dos filtros Este é um filtro de pente usando a média móvel. Este filtro, por sua estrutura, obtém a freqüência central real Rfo deslocada da freqüência central definida Fo por RFo fss int (fssFo) Hz ifss fs 2j Isso pode ser compensado escolhendo cuidadosamente a freqüência de amostragem (fs). No entanto, o cartão de blaster de som não permite um ajuste fino em torno de 11025Hz, então o DSPFIL admite a mudança, oi. O filtro não usa um cálculo de média simples, mas usa subtrações para 12 períodos. Assim, os harmônicos pares são suprimidos, mas os harmônicos ímpares podem ser transmitidos. É uma boa idéia usar um filtro de 500Hz de seu rádio. Tem menor qualidade no domínio da frequência em comparação com o BP100, mas acho que este filtro oferece o melhor desempenho, especialmente para os sinais fracos. Este é um filtro passa-banda usando um filtro FIR. Ele usa o oversampling x3. A frequência de amostragem física é 11025Hz enquanto a frequência de amostragem da aplicação é de 3675Hz. Se o número de torneiras for aumentado, o filtro fica mais nítido. No entanto, aumenta o tempo de processamento ao mesmo tempo e, portanto, não será executado em um PC lento. Este é um filtro de passagem de banda adaptativo para CW. Não testei muito os valores de fnofEcirc (mu) e fnofAacute (gama), mas acho que o filtro funciona, oi. Este filtro não afeta Fo ou Tap, que está configurado na janela principal. O gráfico de domínio de freqüência no canto inferior direito mostra as características de freqüência do filtro transversal calculado com os coeficientes, que são alterados pelo LMS. Você pode ver como a adaptação é realizada alterando a freqüência do sinal de entrada. No caso de sinais fracos, os coeficientes de filtro tendem a ser pequenos, o que resultaria em uma saída de baixo nível. Para compensar isso, o LMSB2 deixa o AGC ativado para aumentar o volume dos sinais fracos. Este é um BPF de freqüência fixa para SSB. A freqüência de corte baixo é fixada em 200Hz. Se ele oversamples os sinais de 2.2KHz ou mais, ele causa erros de dobramento por causa do decimeter. Este filtro não afeta o Fo, que está configurado na janela principal. Este é um ruído mais suave para o SSB. A operação de adaptação pode não estar bem ajustada ainda. O sinal SSB é menor autocorrelação do que os sinais CW, então eu coloco valores pequenos nos atrasos de correlação. Este filtro não afeta o Fo ou Tap, que está configurado na janela principal. Este é um filtro de entalhe automático para SSB. Daria melhores resultados se tivesse um comportamento de convergência mais rápido. No entanto, eu me atrevo a focar a velocidade de resposta para os sinais CW. Este filtro não afeta o Fo ou Tap, que está configurado na janela principal. Este é um filtro customizável pelo usuário. A configuração padrão dá um filtro de passagem de banda larga para SSB. Você pode personalizá-lo pressionando o botão DESIGN (o texto do texto do botão está escrito em japonês). Você pode copiar os parâmetros do outro filtro selecionado para aqueles desse filtro pressionando o botão COPY (o texto do texto do botão está escrito no japonês). Este filtro não afeta o Fo ou Tap, que está configurado na janela principal. Configuração do usuário para os filtros adaptáveis ​​LMSBP, LMSNS, LMSAN são filtros incorporados, mas o usuário pode projetar um filtro LMS por ele mesmo. Pressione o botão DESIGN (este texto está escrito em japonês, portanto, talvez não apareça corretamente com o Windows não japonês) e selecione LMS, depois pressione o botão UPDATE (em texto japonês). Agora você pode alterar os parâmetros. O algoritmo usado nos filtros adaptativos é chamado de Leaky LMS (método Least Mean Square). Os parâmetros customizáveis ​​do usuário são: Toque no número de ordens do filtro transversal Atrasar o número de nós de atraso 2u a velocidade de resposta V (gama) o fator de despejo Maior u dá uma resposta mais rápida mas uma convergência mais lenta. V menor (gama) faz com que os coeficientes diminuam mais rápido quando o sinal de entrada é cortado. No entanto, V demasiado pequeno (gama) resultará em oscilação. Geralmente, coloque um valor um pouco menor do que 1 a V (gama). Se o REVERSE OUTPUT (em japonês) estiver marcado, o DSPFIL emite um sinal de erro. É verificado para projetar um filtro de entalhe automático. Quando o AGC está marcado, o DSPFIL aumenta automaticamente o volume de saída para sinais de entrada fracos. As características dos filtros adaptativos dependem não apenas de u (mu) e V (gama), mas também de Delay and Tap. Mude todos eles para ver o que acontece. Use parâmetros que são fornecidos por outro software de design. Se você quiser testar os coeficientes de filtro que são calculados com outro software de design de filtro, experimente as seguintes etapas. 1. Pressione o botão DESIGN no User1. User6 2. Selecione User e pressione Update 3. Pressione o botão SAVE e faça um arquivo de definição de filtro. 4. Saia do DSPFIL. 5. Edite o arquivo de definição de filtro usando um editor de texto. Frequência de amostragem Não sobre amostragem 11025Hz OverSmp1 Sobre amostragem x2 5512.5Hz OverSmp2 Sobre amostragem x3 3675Hz OverSmp3 Ordem de filtro Coloque o número de pedidos no campo TAP Coeficientes Coloque os coeficientes em H0. Campos Hn (n Tap) 6. Inicie o DSPFIL e pressione um dos User1. Usuário 7. Pressione o botão LOAD para carregar o arquivo de definição. Poder da CPU Como este programa usa intensivamente operações de ponto flutuante e não está bem otimizado, ele não será executado em um PC com CPU lenta. 73 de JE3HHT Makoto Mori