Questions tagged «matched-filter»

我有一个关于匹配过滤的问题。匹配滤波器仅在决策时才使SNR最大化吗？据我了解，如果您将NRZ通过匹配滤波器放置，则SNR将仅在决策点处最大化，这就是匹配滤波器的优势。它会在输出函数的其他位置还是在决策点最大化SNR？ 根据维基百科 匹配滤波器是用于在存在附加随机噪声的情况下最大化信噪比（SNR）的最佳线性滤波器 对我而言，这意味着它可以在任何地方使它最大化，但是我不知道这是怎么可能的。我已经看过我的通信工程教科书中的数学，并且据我所知，这只是决策点。 我的另一个问题是，为什么不做一个过滤器，使决策点真的很瘦。那不是会使SNR更好吗？ 谢谢。 编辑：我想我也在想什么，比如说您有一些NRZ数据，并且使用了匹配的过滤器，则可以通过I＆D（集成和转储）实现匹配的过滤器。I＆D基本上会逐渐增加，直到达到采样时间为止，其想法是在I＆D的峰值处进行一次采样，因为在那一点上，SNR最大。我不明白的是，为什么不创建一个对其进行两次积分的滤波器，那样，您将获得平方增加（而不是斜坡），并且采样点会更高从我的判断中，更有可能由决策电路正确解释（并给出较低的Pe（错误概率））？

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我正在尝试实现8阶IIR滤波器，并且我阅读的每个应用笔记和教科书都说，最好将2阶以上的任何滤波器实现为二阶部分。我tf2sos在MATLAB中使用了二阶部分的系数，这与我预期的4个二阶部分的6x4系数有关。在实施为SOS之前，八阶滤波器需要存储7个先前的采样值（以及输出值）。现在，当实现为二阶部分时，流程如何从输入到输出工作，我是否仅需要存储2个先前的样本值？还是第一个滤波器的输出馈x_in入第二个滤波器，依此类推？

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给定用于整形数字信号的滤波器，并且鉴于我们不希望该滤波器组合引起任何ISI，那么哪个“匹配”滤波器q （x ）将使SNR最大化？p(x)p(x)p(x)q(x)q(x)q(x) 匹配滤波器用于数字通信中，以最大化信噪比。通常使用根升余弦滤波器对信号进行整形，因为它在频率空间中有界，并且可以将同一滤波器应用于接收到的信号，以改善信噪比（SNR），而不会引起符号间干扰-干扰（ISI）。 但是，如果使用次优的滤波器来整形信号，则在接收器上使用相同的滤波器会引入ISI。接收端最好的滤波器选择是什么现在还不是很明显。 我的理解是，SNR通过最大化最大化，所以我想滤网原因没有ISI（以最大化这一点的同时满足约束p （X ）* q （X ）= 0的x = k T，k是整数，T是符号宽度）。∫p(x)q(x)dx∫p(x)q(x)dx\int{p(x)q(x)dx}p(x)∗q(x)=0p(x)∗q(x)=0p(x)*q(x) = 0x=kTx=kTx=kTkkkTTT 大概可以通过求解带有一些拉格朗日乘数的约束的Euler-Lagrange方程来做到这一点。有没有更简单的方法，还是我犯错了，还是走错了方向？

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