对于无阶跃响应不会过冲的无因果低通滤波器,最清晰的频率响应是什么?


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巴特沃斯(Butterworth),贝塞尔(Bessel),切比雪夫(Chebychev)和辛克(Sinc)低通滤波器用于各种情况,在这些情况下,要使频率响应均匀减小,相位响应均匀,陡峭截止或“砖墙”响应之间具有不同的权衡。我相信所有这些滤波器在某些情况下都可能在阶跃响应上出现过冲,这意味着它们的脉冲响应在某些情况下为负值。

在唯一的约束是脉冲响应在任何地方都不能为负的滤波器中,最佳频率响应是什么,或者哪种类型的频率响应可用?当然,可能有一个满足这种约束的低通滤波器,因为基本的RC滤波器可以做到这一点(尽管这种滤波器的响应有些模糊)。最佳脉冲响应会是正态分布曲线还是其他?


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@supercat,如果您包括数字滤波,那么令人惊讶的是,您如何获得砖墙响应而不会出现过冲。
科尔图克2011年

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@Kortuk:真的吗?我认为很难避免过冲,因为经过砖墙滤波的方波几乎没有尖峰,随着截止频率的升高,其宽度接近于零,但幅度却没有。什么是一个很好的参考?
超级猫

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您在问题中说“非因果关系”,但是所有示例都是因果关系的。你什么意思 非因果关系要求您记录整个波形,然后将滤波器应用于记录。(或者,也许使用磁通电容器和大型电源。)
endolith,2011年

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@endolith:如果不需要因果关系,那将是最佳的滤波器。
supercat

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@Kortuk:将信号剪辑为零将完全消除滤波的任何好处。而且,当我在DSP上发布内容时,我也对音频电影录音机(从公认的知识而不是实践角度考虑)这样的东西感到好奇,在这种录音机中,人们可以不受宽度限制地实现任何想要的非负脉冲功能。
超级猫

Answers:


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我将列出一堆“不会超调的过滤器”。希望您会发现部分答案总比没有答案要好。希望正在寻找“不会超调的过滤器”的人们会发现这种过滤器列表会有所帮助。即使我们还没有找到数学上最佳的滤波器,这些滤波器中的一个也许也可以在您的应用程序中正常工作。

一阶和二阶LTI因果滤波器

一阶滤波器(“ RC滤波器”)的阶跃响应永远不会过冲。

可以设计二阶滤波器(“ biquad”)的阶跃响应,使其永远不会过冲。有几种等效的方法来描述此类二阶滤波器,它们不会在阶跃输入上产生过冲:

  • 它被严重阻尼或被过度阻尼。
  • 它没有衰减。
  • 阻尼比(zeta)为1或更大
  • 品质因数(Q)为1/2或更小
  • 衰减率参数(alpha)至少为无阻尼自然角频率(omega_0)或更高

特别是,具有相等的电容器和相等的电阻器的单位增益Sallen–Key滤波器拓扑被严格阻尼:Q = 1/2,因此在阶跃输入上不会过冲。

二阶贝塞尔滤波器的阻尼稍有不足:Q = 1 / sqrt(3),因此它有一些过冲。

二阶Butterworth滤波器的欠阻尼更大:Q = 1 / sqrt(2),因此它有更多的过冲。

在所有可能的因果关系且不会过冲的LTI滤波器中,具有“最佳”(最陡峭)频率响应的是“临界阻尼”二阶滤波器。

高阶LTI因果滤波器

脉冲响应永远不会为负(因此不会在阶跃输入上出现过冲)的最常用的高阶因果滤波器是“运行平均滤波器”,也称为“棚车滤波器”或“ 移动平均滤波器” ”。

有些人喜欢通过一个棚车过滤器运行数据,并将该过滤器的输出传递到另一个棚车过滤器。经过几个这样的滤波器后,结果是高斯滤波器的良好近似。(由于中心极限定理,级联的滤波器越多,无论您以箱形车,三角形,一阶RC或任何其他滤波器开始,无论使用什么滤波器开始,最终输出都越接近高斯。)

实际上,所有窗口功能的脉冲响应都不会为负,因此原则上可以用作FIR滤波器,在阶跃输入中永远不会过冲。特别是,我听到了有关Lanczos窗口的好消息,该窗口是sinc()函数的中央(正)波瓣(该波瓣外部为零)。一些脉冲整形滤波器的脉冲响应永远不会为负,因此可用作永不步进输入过冲的滤波器。

我不知道这些滤波器中的哪一个最适合您的应用程序,我怀疑数学上最佳的滤波器可能会比其中任何一个都要好。

非线性因果滤波器

中值滤波器是一种流行的非线性滤波器从未上的阶跃函数输入过冲。

编辑:LTI非因果过滤器

函数sech(t)= 2 /(e ^(-t)+ e ^ t)是它自己的傅立叶变换,我想可以用作一种不会因过冲而导致的过高LTI滤波器。步进输入。

具有(sinc(t / k))^ 2脉冲响应的非因果LTI滤波器的频率响应为“ abs(k)*三角形(k * w)”。当给定阶跃输入时,它会有很多时域波动,但绝不会超过最终的稳定点。在该三角形的高频角上方,它可提供完美的阻带抑制(无限衰减)。因此,在阻带区域,它的频率响应比高斯滤波器更好。

因此,我怀疑高斯滤波器会给出“最佳频率响应”。

在所有可能的“不超调”滤波器的集合中,我怀疑没有一个“最佳频率响应” —一些具有更好的阻带抑制性能,而另一些具有更窄的过渡带,等等。


感谢您的回复。我忽略了将问题局限于线性滤波器,尽管当然,表征非线性滤波器的频率响应可能是一个模糊的主张。如前所述,将棚车滤波器级联会使其接近高斯。我想知道高斯滤波器是否具有最佳的频率响应,而无需超调即可获得。在写这个问题时,我正在考虑各种模拟过程,这些过程会执行类似于定义的脉冲响应滤波器的操作,例如,模糊相机或显示像素以最大程度地减少混叠。
超级猫

可以构造一个摄像头,使每个像素从中心周围的各个点拾取不同数量的光。理想情况下,摄像机会过滤掉奈奎斯特上方的所有物体,而不会模糊下方的任何物体,但实际上这不太可能发生。
supercat

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LTI?您永远不会定义它。补充说这意味着“线性时不变”,可能会有所帮助。
康纳·沃尔夫

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那么Q = 0.5是临界阻尼吗?对于给定的订单,是否存在多个严重阻尼的系统?Q = 0.5的双二元称为LR2 Linkwitz-Riley滤波器。不过,看起来高阶版本的LR滤波器在阶跃响应中出现了振铃。
endlith 2013年

“级联的临界阻尼滤波器将导致另一个临界阻尼滤波器”。 因此,只要将倾卸极保持在-1,它将始终处于临界阻尼状态?(随着数量的增加,是否接近高斯滤波器的响应?)
Endolith 2013年

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数字世界中使用的大多数滤波器只是模拟副本的采样版本。造成这种情况的主要原因是,在数字技术问世之前,模拟滤波已经完成了许多工作,因此,他们重新发明了轮子,大多数只是以前的设计。数字化的优势在于,与模拟世界相比,可以轻松实现高阶滤波器。试想一下,每当您向设计添加另一个订单时,电路就会复杂。

如果您要使用砖墙型过滤器,那么高斯曲线是一个很好的起点。如果您了解时域<->频域;高斯变换为另一个域中的高斯。当它在一个中卷绕时,在另一个中变窄。因此,为了在频域中获得完美的峰值,您将需要无限数量的样本。

如果碰巧可以使用Matlab,则应检查一些内置的滤波器设计工具。这是谈论ButterworthBessel的链接。设计工具使您可以指定过滤器的某些方面。这些方面会针对每种滤波器类型而变化,但通带,阻带,纹波等示例会有所变化。如果给设计人员所需的约束,它将给您带来错误(这意味着无法使用该滤波器类型来制造该滤波器),否则将为您提供符合规格所需的最低订购要求的过滤器。


一个高斯适合非负脉冲响应的要求,但它不是太大的砖墙。另一方面,巴特沃思(Butterworth),贝塞尔(Bessel)和切比雪夫(Chebyshev)的冲动响应具有类似Sinc的振荡,从而导致过冲。在这些贝塞尔滤波器中,过冲最少,因为它在通带中具有近乎平坦的群延迟(线性相位)。
Eryk Sun

除了高斯以外,这些滤波器都是因果关系。对于离线处理,线性相位NNFIR(负FIR)会很好地工作,或者您可以使用filtfilt技术消除因果递归滤波器的相位失真。当然,您仍然需要一种设计NNIR LPF的方法来避免过冲/下冲。建议有人吗?参考?
Eryk Sun

附带说明一下,@ eryksun,如果将以最大值的1.05倍振荡,则将其阻尼到1.00即可停止,您的阶跃响应会小一些,例如稳定时为0.96。问题解决了。
2011年

@Kortuk:在时域解决了问题,但是进行削波不仅是非线性的,而且还会打开频域的某些部分以传递以前没有的信号。他希望在频率上尽可能严格的通过/不通过滤波器,而不会在时域中出现过冲。没有时域超调与说脉冲响应永远不会为负相同。
奥林·拉斯洛普

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@Kortuk:在某些域中,最大值和最小值之间的中点附近为零,将信号缩放到中点将避免出现过冲问题。在其它结构域,诸如成像,零最低,和动态范围是最重要的有; 通常最好有一个“模糊的”过滤器,它不会过冲,而较清晰的过滤器则不会过冲。
超级猫
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