Понятие о линейном фильтре. Оператор свертки.
Преобразование экспериментальных данных в некоторую функцию производится путем применения оператора фильтра L: , где - вход фильтра, - выход фильтра. Линейным оператором или линейным фильтром называется оператор, удовлетворяющий двум условиям:
Воздействие линейного фильтра на входной сигнал f(t) задается выражением , где - весовая функция фильтра, которое называется интегралом свертки. Дискретным аналогом свертки является ее представление в виде
(6.1) ,
где - дискретные значения весовой функции фильтра (весовые коэффициенты) i=0,1,…,M. fj – входные (исходные) значения, т.е. результаты фильтрации j=0,1,…..,n. (M<<n).
Основная задача линейной фильтрации состоит в определении весовой функции фильтра hi. Заметим, что если в качестве весовых коэффициентов используются непосредственно сами исходные данные fi, то выражение (6.1) приводит к реализации нелинейного фильтра. Так, если , то (6.1) представляет автокорреляционную функцию, и, таким образом, расчет АКФ является нелинейной процедурой.
Суть операции свертки (6.1) легко пояснить на следующем примере. Пусть входная функция, т.е. исходные данные заданы тремя дискретными значениями f0, f1 и f2, а весовая функция – двумя дискретными значениями h0, h1. В соответствии с выражением свертки (6.1) получаем:
при j=0 y0=h0f0
при j=1
при
при
Процесс вычисления выходных значений свертки можно представить в виде следующей схемы
f0 f1 f2
→ h1 h0
h1 h0
h h0
h1 h0 →
Таким образом, операция свертки выполняется в четыре этапа: обращение во времени весовой функции, ее перемещение вдоль исходных (входных) значений поля, перемножение весовых коэффициентов с входными значениями и суммирование полученных произведений.
Общее число выходных значений равно n+M-1. Крайние члены выходных значений (для рассмотренного примера и ) получаются при неполном перекрытии входного сигнала и весовой функции, т.е. их значения обычно искажены. Это – так называемые краевые эффекты. При обработке обычно их не учитывают, т.е. отбрасывают.
Проблема построения фильтра состоит в нахождении весовой функции, исходя из выбранной модели экстремальных данным, цели обработки и априорной информации о сигнале и помехах.
Используя свойство преобразований Фурье о свертке, можно перейти к частотному аналогу уравнения свертки, т.е.
(6.2)
где и - спектры входного и выходного сигналов, а - есть частотная характеристика линейного фильтра.
При дискретном задании весовой функции ее частотная характеристика определяется дискретным преобразованием Фурье. Обратное преобразование Фурье позволяет найти весовую функцию фильтра , если задана его частотная характеристика .
При этом амплитудный спектр выходного сигнала равен произведению амплитудных спектров и , а фазовый спектр – сумме их фазовых спектров, т.е.
В общем случае частотная характеристика является комплексным спектром, т.е. , где есть амплитудно-частотная характеристика фильтра, называемая также коэффициентом передачи линейной системы, - частотно-фазовая характеристика фильтра.
Амплитудно-частотная характеристика определяет величину усиления для составляющих сигнала определенной частоты при ее прохождении через линейный фильтр. Частотно-фазовая характеристика определяет временную задержку для составляющих, создаваемую фильтром на заданной частоте.
Фильтры, построение которых проводится в частотной области, делятся на
1.Низкочастотные, амплитудно-частотная характеристика которых имеет постоянное усиление в полосе частот и нулевое вне этой полосы.
2.Высокочастотные, амплитудно-частотная характеристика которых постоянна в полосе и равна нулю вне этой полосы.
3.Полосовые, обеспечивающие равномерное усиление в полосе частот и нулевое усиление за пределами этой полосы.
Частоты и являются граничными частотами или частотами среза фильтра.
Основой построения (или синтеза) фильтров любого типа является низкочастотный фильтр, поскольку через его амплитудно-частотную характеристику выражаются другие типы фильтров. Так, для высокочастотного фильтра , а для полосового фильтра .
Дата добавления: 2016-01-16; просмотров: 1707;