Айфичер Э., Джервис Б. Цифровая обработка сигналов, практический подход (2-е изд., 2004), страница 2

Схема разработки цифровых фильтров 6.1. Введение в цифровые фильтры 6.2. Типы цифровых фильтров: КИХ- и БИХ-фильтры 6.3. Выбор между КИХ- и БИХ-фильтрами 6.4. Этапы разработки фильтра 6.4.1. Спецификация требований 6.4.2. Расчет коэффициентов 6.4.3. Представление фильтра подходящей структурой 6.4.4. Анализ влияния конечной разрядности 6.4.5. Реализация фильтра 6.5. Примеры 6.6. Резюме 281 281 282 288 296 306 311 319 320 320 322 323 325 326 327 329 334 337 338 339 339 339 344 348 354 354 355 355 357 359 362 362 364 366 367 371 372 377 Содержание ?.

Разработка фильтров с конечной импульсной характеристикой (КИХ-фильтров) ограммы 7.1. Вступление 7.1.1. Резюме по ключевым особенностям КИХ-Фильтров ?.1.2. Линейная фазовая характеристика и ее следствия ?.1.3. Типы КИХ-фильтров с линейной фазовой характеристикой 7.2. Разработка КИХ-фильтров 7.3. Спецификации КИХ-фильтра 7.4. Методы расчета коэффициентов КИХ-фильтров 7.5. Метод взвешивания 7.5.1. Некоторые распространенные весовые функции 7.5.2. Метод взвешивания; резюме ?.5.3. Плюсы и минусы метода взвешивания 7.6.

Оптимизационные методы 7.6.1. Основные концепции 7.6.2. Параметры, требуемые для использования оптимальной пр ?.6.3. Соотношения для оценки длины фильтра Ж 7.6.4. Резюме по процедуре вычисления коэффициентов фильтра с помощью оптимального метода 7.6.5. Примеры 7.7. Метод частотной выборки 7.7.1. Нерекурсивные фильтры частотной выборки ?.?.2. Рекурсивные фильтры частотной выборки 7.7.3. Фильтры частотной выборки с простыми коэффициентами 7.7.4.

Метод частотной выборки; резюме 7.8. Сравнение метода взвешивания, оптимального метода и метода частотной выборки 7.9. Разработка КИХ-фильтров — специальные вопросы 7.9.1. Полуполосные КИХ-фильтры 7.9.2. Преобразование частоты 7.9.3. Вычислительно эфФективные КИХ-Фильтры 7.10, Структуры реализаций КИХ-Фильтров ?.10.1. Трансверсальная структура 7.10.2. Структура с линейной фазовой характеристикой 7.10.3. Другие структуры 7.10.4. Выбор структуры ?.11. Влияние конечной разрядности на цифровые КИХ-фильтры ?.11.1. Ошибки квантования коэффициентов 7.11.2. Ошибки округления ?.11.3.

Ошибки переполнения ?.12. Методы реализации КИХ-фильтров 7.13. Пример разработки 7.14. Резюме 381 382 382 382 385 388 389 390 390 394 397 404 405 406 409 409 410 411 418 418 428 429 436 437 439 439 441 443 444 445 446 447 449 450 451 457 458 459 460 464 Содержание 7.15.

Примеры применения КИХ-фильтров Приложения 7.А. Программы на С для разработки КИХ-фильтров 7.Б. Разработка КИХ-фильтра с помощью МАТ1 АВ ?.Б.1. Метод взвешивания ?.Б.2. Оптимизационные методы 7.Б.З. Метод частотной выборки 8. Разработка фильтров с бесконечной импульсной характеристикой (БИХ-фильтров) 464 481 481 485 485 489 495 500 501 502 504 504 504 508 508 ки; 511 ки; 511 513 513 516 516 517 517 519 523 52? 52? 530 535 544 544 549 553 554 554 8.1.

Вступление; резюме по основным характеристикам БИХ-фильтров 8.2. Этапы разработки цифровых БИХ-фильтров 8.3. Спецификация производительности 8.4. Методы расчета коэффициентов БИХ-фильтров 8.5. Расчет коэффициентов фильтра путем размещения нулей и полюсов 8.5.1. Основные концепции и пример разработки 8.6. Расчет коэффициентов методом инвариантного преобразования импульсной характеристики 8.6.1. Основные концепции и пример разработки 8.6.2. Метод инвариантного преобразования импульсной характеристи резюме 8.6.3. Метод инвариантного преобразования импульсной характеристи замечания 8.7.

Расчет коэффициентов с помощью согласованного т-преобразования 8.7.1. Основные концепции и примеры разработки 8.7.2. Метод согласованного г-преобразования; резюме 8.7.3. Метод согласованного г-преобразования: замечания 8.8. Расчет коэффициентов с помощью билинейного к-преобразования 8.8.1. Основные концепции и примеры разработки 8.8.2. Метод билинейного к-преобразования; резюме 8.8.3. Метод билинейного з-преобразования: замечания 8.9. Использование для разработки БИХ-фильтров билинейного г-преобразования и классических аналоговых фильтров 8.9.1. Характерные особенности классических аналоговых фильтров 8.9.2.

Методология билинейного г-преобразования с использованием классических аналоговых фильтров 8.9.3. Примеры разработки фильтров нижних частот, верхних частот, полосовых и режекторных 8.10. Расчет коэффициентов БИХ-фильтра путем отображения полюсов и нулей з-плоскости 8.10.1. Основные концепции 8.10.2. Примеры 8.11. Использование программ разработки БИХ-фильтров 8.12. Выбор метода расчета коэффициентов БИХ-фильтров 8.12.1.

Эффект Найквиста 1г Содержание 8.13. Структуры реализации цифровых БИХ-фильтров 8.13.1. Практические стандартные блоки БИХ-фильтров 8.13.2. Каскадная и параллельная реализации БИХ-фильтров больших порядков 8.14. Влияние конечной разрядности на БИХ-фильтры 8.14.1. Ошибки квантования коэффициентов 8.15. Реализация БИХ-фильтров 8.15.1.

Требования к вычислениям 8.16. Подробный пример разработки цифрового БИХ-фильтра 8.17. Резюме 8.18. Примеры использования БИХ-фильтров в цифровых аудиосистемах и измерительных приборах 8.18.1. Цифровые аудиосистемы 8.18.2. Цифровое управление 8.18.3. Цифровые частотные осцилляторы 8.19. Примеры применения БИХ-фильтров в связи 8.19.1. Генерация и прием сигналов в цифровых кнопочных телефонах 8.19.2. Цифровая телефония; детектирование двухтонального многочастотного сигнала с использованием алгоритма Горцеля 8.19.3. Восстановление тактовой частоты в сфере передачи данных Приложения 8.А.

Программы на С для разработки БИХ-фильтров 8.А.1. Реализации на С инвариантного преобразования импульсной характеристики 8.Б. Разработка БИХ-фильтров с помощью МАТЮКАВ 8.В.1. Вычисление квадратных корней из комплексных величин с использованием действительной арифметики 9. Цифровая обработка сигналов при нескольких скоростях 9.1. Введение 9,1.1. Некоторые области промышленного применения обработки данных при нескольких скоростях 9.2. Концепции обработки при нескольких скоростях 9.2.1. Уменьшение частоты дискретизации: децимация с целым шагом 9.2.2.

Увеличение частоты дискретизации: интерполяция с целым шагом 9.2.3. Преобразование частоты дискретизации с нецелым шагом 9.2.4. Многокаскадное преобразование частоты дискретизации 9.3. Разработка практических конвертеров частоты дискретизации 9.3.1. Спецификация фильтра 9.3.2. Требования к фильтрам отдельных каскадов 9.3.3. Определение числа каскадов и шагов децимации 9.3.4. Примеры разработки 9.4. Программная реализация дециматоров 9.4.1.

Программа многокаскадной децимации 562 562 565 569 570 573 573 574 579 580 580 580 582 582 583 585 590 605 605 606 610 627 629 629 630 632 632 633 635 639 640 640 642 643 644 652 653 Содержание 9.4.2. Тестовый пример использования программы децимации 9.5.

Программная реализация интерполяторов 9.5.1. Программа многокаскадной интерполяции 9.5.2. Тестовый пример 9.6. Преобразование частоты дискретизации с использованием многофазного фильтра 9.6.1. Многофазная реализация интерполяторов 9.7. Примеры применения 9.7.1. Высококачественное аналого-цифровое преобразование в цифровом аудио 9.?.2. Эффективное аналого-цифровое преобразование в высококачественных системах воспроизведения компакт-дисков 9.7.3.

Сбор высококачественных данных 9.7.4. Узкополосная цифровая фильтрация с обработкой при нескольких скоростях 9.7.5. Узкополосный спектральный анализ с высоким разрешением 9.8. Резюме Приложения 9.А. Программы на С для разработки и реализации систем обработки при нескольких скоростях 9.Б. Цифровая обработка сигналов с помощью МАТ~ АВ 10. Адаптивные цифровые фильтры 10.1.

Когда и где стоит использовать адаптивные фильтры 10.2. Концепции адаптивной фильтрации 10.2.1. Адаптивные фильтры как средство подавления шума 10.2.2. Другие конфигурации адаптивного фильтра 10.2.3. Основные компоненты адаптивного фильтра 10.2.4. Адаптивные алгоритмы 10.3. Основы теории фильтров Винера 10.4. Стандартный адаптивный алгоритм наименьших квадратов 10.4.1.

Реализация стандартного алгоритма наименьших квадратов 10.4.2. Практические ограничения стандартного алгоритма наименьших квадратов 10.4.3. Другие алгоритмы на основе схемы наименьших квадратов 10.5. Рекурсивный алгоритм наименьших квадратов 10.5.1. Рекурсивный алгоритм наименьших квадратов 10.5.2. Ограничения рекурсивного алгоритма наименьших квадратов 10.5.3. Алгоритмы факторизации 10.6.

Сфера приложения 1 — адаптивная фильтрация окулярных артефактов на ЭЭГ человека 10.6.1. Физиологическая задача 10.6.2. Алгоритм обработки артефактов 10.6.3. Реализация в реальном времени 655 655 659 661 663 663 668 669 671 676 683 683 693 693 693 699 699 701 ?01 ?02 ?02 702 ?05 708 709 ?12 715 717 718 719 719 ?20 720 721 ?23 14 Содержание 723 ?25 725 725 72? 727 727 728 ?31 731 ?32 736 737 ??О 773 ?74 774 781 781 го 10.7. Сфера приложения 2 — адаптивное телефонное зхоподавление 10.8. Другие приложения 10.8.1.

Громкоговорящие телефоны 10.8.2. Компенсация многолучевого распространения 10.8.3. Адаптивное подавление преднамеренной помехи 10.8.4. Обработка сигналов с радаров 10.8.5. Отделение сигналов речи от фонового шума 10.8.6. Наблюдение за плодом — подавление ЭКГ матери при родах Приложения 10.А.

Программа на С для адаптивной фильтрации 10.А.1. Адаптивное выделение узкополосных сигналов, спрятанных в шуме 10.Б. Программы МАТ1 АВ для адаптивной фильтрации 11. Оценка и анализ спектра 11.1. Введение 11.2. Принципы оценки спектра 11.3. Традиционные методы 11.3.1. Подводные камни 11.3.2. Взвешивание 11.3.3. Метод и свойства периодограмм 11.3.4. Методы модифицированных периодограмм 11.3.5. Метод Блзкмена — Тычки 11.3.6.

Метод быстрой корреляции 11.3.?. Сравнение методов оценки спектральной плотности мощности 11.4. Современные параметрические методы оценки 11.5. Авторегрессионная оценка спектра 11.5.1. Авторегрессионная модель и авторегрессионный фильтр 11.5.2. Спектральная плотность мощности авторегрессионного ряда 11.5.3. Расчет параметров модели — уравнения Юла — Уокера 11.5.4.

Решение уравнений Юла-Уокера 11.5.5. Порядок модели 11.6. Сравнение методов оценки 11.7. Примеры применения 11.?.1. Использование спектрального анализа с помощью ДПФ для различения болезней мозга 11,7.2. Спектральный анализ ЭЭГ с использованием авторегрессионно моделирования 11.8. Резюме 11.9. Разобранный пример Приложение 11.А. Программы МАТ1 АВ для оценки и анализа спектра 737 740 ?42 743 746 756 759 760 761 761 762 763 763 764 765 767 769 770 770 Содержание 12. Универсальные и специализированные процессоры ЦОС 12.1. Вступление 12.2. Компьютерные архитектуры обработки сигналов 12.2.1, Гарвардская архитектура 12.2.2. Конвейерная обработка 12.2.3. Аппаратный умножитель-накопитель 12.2.4.

Специальные команды 12.2.5. Средства дублирования 12.2.6. Встроенная память/кэш 12.2.7. Расширенный параллелизм — 81МО, ЧЫУУ и статическая суперскалярная обработка 12.3. Универсальные процессоры ЦОС 12.3.1. Процессоры ЦОС с фиксированной запятой 12.3.2. Процессоры ЦОС с плавающей запятой 12.4. Выбор цифрового процессора сигналов 12.5. Реализация алгоритмов ЦОС на универсальных процессорах ЦОС 12.5.1.