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中值滤波器（Median filter）特性及其实现
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滤波器电路
电子发烧友本栏目提供专业的滤波器电路图和滤波电路,是电子工程师在设计电源电路及信号处理中经常要用到的基础电路。
本文首先介绍了数字滤波器的原理，其次介绍了数字滤波器分类，最后介绍了五种不同数字滤波器的设计方法与步骤。...
本文首先介绍了LC滤波器的概念与分类，其次详解介绍了LC滤波器简单设计方法，最后介绍了两款LC滤波器电路图。...
本文首先阐述了LC滤波器的原理，其次介绍了二阶LC椭圆低通滤波器电路，最后介绍了二阶低通滤波器的详细设计方案。...
微波滤波器广泛应用于雷达、电子对抗、通讯、制导等系统中，是必不可少的重要部件。通信系统的宽带、小型化发展趋势，对滤波器提出了越来越高的要求。...
FIR数字滤波器在数字信号处理的过程中有很好的线性相位和稳定性，被广泛应用于音频处理、语音处理、信息系统等各种系统中。随着现代电子技术及EDA技术的发展，特别是可编程逻辑电路的发...
在测试系统中，常用RC滤波器。因为在这一领域中，信号频率相对来说不高。而RC滤波器电路简单，抗干扰性强，有较好的低频性能，并且选用标准的阻容元件易得，所以在工程测试的领域中最...
器件选择对电路设计来说至关重要。在最终开始生产前，通过仿真和原型制作验证器件选择是否正确极为重要。...
滤波器是一种选频装置，可以使信号中特定的频率成分通过，而极大地衰减其他频率成分。利用滤波器的这种选频作用，可以滤除干扰噪声或进行频谱分析。换句话说，凡是可以使信号中特定的...
设计了采样频率为640 MHz、过采样率为64的高频数字抽取滤波器。该数字抽取滤波器由CIC（Cascaded Integrator Comb）滤波器（降16倍）、CIC补偿滤波器（降2倍）和半带滤波器（降2倍）组成。为了实现...
信息需要传播，靠的就是波形信号的传递。信号在它的产生、转换、传输的每一个环节都可能由于环境和干扰的存在而畸变，甚至是在相当多的情况下，这种畸变还很严重，以致于信号及其所携...
RC滤波器电路是一种电子领域常用的无源抗干扰性强的滤波电路。...
滤波电路常用于滤去整流输出电压中的纹波，一般由电抗元件组成，如在负载电阻两端并联电容器C，或与负载串联电感器L，以及由电容，电感组成而成的各种复式滤波电路。滤波是信号处理中...
高通滤波器是一种让某一频率以上的信号分量通过，而对该频率以下的信号分量大大抑制的电容、电感与电阻等器件的组合装置。...
本文主要介绍了数字低通滤波器的设计，数字滤波器有无限冲激响应（IIR）系统和有限冲激响应（FIR）系统两种。利用MATLAB设计IIR滤波器，设计过程简单、直接，大大缩减了设计开发的时间。采...
本文主要介绍了低通滤波器参数怎么设置，低通滤波器是指车载功放中能够让低频信号通过而不让中、高频信号通过的电路，其作用是滤去音频信号中的中音和高音成分，增强低音成分以驱动扬...
本文主要介绍了实际滤波器的基本参数和滤波器的主要参数。理想滤波器是不存在的，在实际滤波器的幅频特性图中，通带和阻带之间应没有严格的界限。在通带和阻带之间存在一个过渡带。在...
无源滤波电路的结构简单，易于设计，但它的通带放大倍数及其截止频率都随负载而变化，因而不适用于信号处理要求高的场合。...
LC滤波器，又称无源滤波器，是利用电感、电容和电阻的组合设计构成的滤波电路，可滤除某一次或多次谐波，最普通易于采用的无源滤波器结构是将电感与电容串联，可对主要次谐波（3、5、...
0 引言 常见的片内滤波器的设计带宽都上兆赫兹，而几十千赫兹带宽的滤波器大多采用片外无源器件来实现。原因是低频滤波器的时间常数巨大，在芯片内占据大量的芯片面积。 在片内实现巨...
标准的EMI滤波器通常由串联电抗器和并联电容器组成的低通滤波电路，其作用是允许设备正常工作时的频率信号进入设备，而对高频的干扰信号有较大的阻碍作用。EMI滤波器是一种由电感和电容...
电子技术应用论坛讨论
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目前， ARVR云设计是全国首款增强现实和虚拟现实于一体的编辑器，让任何一个没有开发经验的用户可以在几分钟内就可以创造属于自己的ARVR应用，并可以...
作为业界领先的方案提供商，Qorvo亚太区移动事业部市场战略高级经理陶镇也发出了积极的信号，并现场解读了在第一个5G国际标准完成后全球运营商5G网络...
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电信与信息服务业务经营许可证：粤B2-电容具体是怎样实现调谐、滤波、耦合、旁路、能量转换和延时作用的？
电容的结构是两个导体之间有一层绝缘物质.电荷不能通过,两边的导体在电场作用下,积聚了异性电荷,在这个过程中外界看来好象电荷通过了电容.如果是直流电,充上电后就不会再有电流.这就是隔直流作用.如加交流电,由于电容的充放电作用,就会随着电压方向的不同,充电电荷也不断变化,电流跟着变化,一充一放,好象电流通过电容似的.这就是耦合.由于电容的容量大小对不同频率的电流有不同的阻抗,就是对不同频率的信号有选择,就造成了滤波和旁路.调谐回路是电容和电感的并联回路,电感的电流不能跃变,就形成外界没有电压时回路还有电流流向电容充电,等电感的电势能释放完,电容已经充上电荷,又向电感放电,电感又反向给电容充电.这样就形成振荡,如果外界信号频率与这个回路的振荡频率相同,就引起共振,电学又叫谐振,可以用来选频,用做调谐和滤波.这个回路里发生的是电势能(在电感里)变电场能(在电容里).电场能(在电容里)变电势能(在电感里).延时是利用在电容充电回路里串电阻,限制充电电流,达到电容充满电需要时间来达到延时的.
其他答案（共2个回答）
　　电容器的基本特性是“通交流、隔直流”。所以在电路中可用作耦合、滤波、旁路、去耦……
　　电容器的容抗是随频率增高而下降；电感的感抗是随频率增高而增大。所以在...
——★超外差式收音机，它的高频电路功能包括两个：即本地震荡、和混频，完成差频电路。简单说，输入调谐电路收到的不同频率电台信号，和本地震荡器产生的震荡频率...
电容的主要物理特征是储存电荷。由于电荷的储存意味着能的储存，因此也可说电容器是一个储能元件，确切的说是储存电能。两个平行的金属板即构成一个电容器。电容也有多种多...
没看到图.TXT是不能保存图片 的.用WORD做,并保存成.DOC才行.
旁路负荷开关是可用于户外，可移动并快速安装在电杆上的小型三相开关，具有分闸、合闸两种状态，用于旁路作业中的电流切换。
答: 挺好的，明纬电源这二年发展的很快，在国内政府工程得到了一至好评，都是政府工程指定的品牌，一切证明明纬电源是一个不错的品牌。
答: 考试合格啊！
答: 当前世界上有四个最大的科学难题，全球各专业的科学家都在设法揭开大自然的这些秘密，如能解开这些谜团，那么人类的生活以及对世界的看法将发生根本的变化。
　　一、人体...
答: 电机工程学学科教育编辑电机工程师通常会经过“电机工程学”、“电子工程”或“电力电子工程”等名目的学位教育
每家运营商的DNS都不同，而且各省的也不同。你可以问问你的网络提供商，他们会告诉你的。（也可以通过分别访问域名和IP来检查DNS是否正常，访问域名不行，而访问IP可以，则说明DNS设置不对）
另外，如果ADSL-电脑没问题，一般ADSL-路由器也没问题的。而且采用ADSL拨号的话，DNS可以不设置的，拨号成功后会自动取得DNS服务器。
问题可能出在路由器设置上。进去检查一下吧。看看上网方式，上网用户名密码是否正确。
（有个问题要注意一下，有些地方的运营商会限制使用路由器或者限制接入数量，一般是采取绑定网卡MAC地址的方式，如果路由器设置都正常，试试路由器的MAC地址克隆功能，把电脑网卡的MAC复制过去）
根本就没有正式的国际驾照，如果到国外开车，正式的程序：
1、到公证处办理驾照的公证书，可以要求英文或者法文译本（看看到哪个国家而定）；
2、拿公证书到外交部的领事司指定的地点办理“领事认证”，可以登录外交部网站查询，北京有4、5家代办的，在外交部南街的京华豪园2楼或者中旅都可以。
3、认证后在公证书上面贴一个大标志；
4、有的国家还要到大使馆或者领事馆盖章一下。
偶前几天刚刚办过。
如何洗衣服？也许有人会说，衣服谁不会洗啊？放到水里，加点洗衣粉洗就成了呗。是啊，说是这样说，可是洗衣服还有不少学问呢。我就说说我的“洗衣经”吧。
说起洗衣服，想想真有不少要说的呢。
首先要分开洗。内衣外衣、深色浅色要分开。个人和个人的衣物也尽量分开洗涤，这样可以防止不同人体间细菌和病菌的相互交叉感染，尤其是宿舍或者朋友的衣服尽量不要放置在一起洗。即使是自己的衣服，内衣和外衣也要分开洗。因为外衣接触外界的污染和尘土较多，而内衣将直接接触皮肤，为避免外界尘螨等对皮肤的不良入侵，内外分开洗涤是有科学道理的。不同颜色的衣物要分开洗涤，可将颜色相近的一同洗涤，浅色的一起洗涤，容易掉色的单独洗涤，避免衣物因脱色而损坏。另外，袜子和其他衣物不要一起洗涤。
其次，使用洗衣粉宜提浸泡一会。洗衣粉功效的发挥不同于肥皂，只有衣物适时浸泡才能发挥最大的洗涤效果。浸泡时间也不宜太长，一般20分钟左右。时间太长，洗涤效果也不好，而且衣物易褶皱。有人洗衣服时把洗衣粉直接撒在衣物上便开始搓揉洗涤，那样不能发挥最好的洗涤效果，对洗衣粉是一种浪费，当然，免浸泡洗衣粉出外。另外，冬季一般宜使用温水浸泡衣物。水温过低，不能有效发挥洗衣粉的洗涤效果，水温太高，会破坏洗衣粉中的活性成分，也不利于洗涤。
再次，衣物及时更换，及时洗涤。衣服要及时更换，相信道理大家应该都很清楚。可是，衣物换下后应该及时清洗，有人却做的不好。好多家庭喜欢将换的衣服积攒起来，每周洗一次，这样很不科学，容易使衣物上积聚的细菌大量繁殖，容易诱发皮疹或皮肤瘙痒症状。为了个人和家人的身体健康，还是勤快一点，把及时换下的衣物及时洗涤，这样，其实也费不了多少时间，也不至于最后要花费半天甚至更长 的时间专门来洗涤大量的衣物要节约的多。另外衣服穿的太久就比较脏，要花很大的力气洗涤才能洗干净，也容易将衣物搓揉变形，而影响美观和穿着效果。
洗衣服是个简单的小家务，也是生活中不可缺少的一件事，学问却很多，也许您的“洗衣心得”比这还要科学，还要多样，欢迎您 的指正~~
工行的网银没有软键盘，主要通过安全控件来保证安全，只有安装了工行的安全控件，才能在工行网页上输入密码。
修改密码的操作，你可以在登陆工行网银以后，在“客户服务”的“修改客户密码”里找到相关链接。
1、税务所科员和基层分局科员都属于基层公务员，都是所在单位的最基层。
　　2、税务所是分局的派出机构。 税务所科员是在真正的基层，要比基层分局科员还要基层。
　　3、工作环境方面：基层分局一般在市里面的行政区域划分所在区以及县城，办公条件一般不会差，甚至要比同级别的其他单位（例如工商分局、民政分局等等）要好些。这要取决与当地经济条件发展状况。一般不会太差。
　　税务所，一般在县级以下的乡镇，条件一般比不上市里面和县里面的基层分局。一般不会太好。如果当地有旅游资源或赚钱的企业的话，另当别论。
　　4、工资待遇方面：同理，基层分局的要好于税务所的。但考虑到市里和县里的消费水平高，综合物价因素考虑，基本是差不多的。税务所山高皇帝远，可以经常吃到农家正宗美味，也是一大享受。
　　5、发展前景方面：一般来说，往上提（由下层单位提拔或调任到上级单位，平级）要比往下调（把上级单位的干部调到下级单位去当领导）要难得多。
　　6、税务所工作人员年龄结构偏大，基本都是30、40岁以上的话，作为一个年轻的本科生，进去不到几年，很快会有提拔的。我有个大学同学，3年不到，就当上所在税务所的副所长了，就属于这种情况
购车发票价格-增值税=裸车价
国税和地税是依据国务院关于分税制财政管理体制的决定而产生的一种税务机构设置中两个不同的系统。它们的不同主要体现在两者负责征收的税种的区别。前者征收的主要是维护国家权益、实施宏观调空所必需的税种（消费税、关税）和关乎国计民生的主要税种的部分税收（增值税）；后者则主要负责适合地方征管的税种以增加地方财政收入（营业税、耕地占用税、车船使用税）。国税与地税的征税区别？一、国税征收的项目有:1.增值税；2.消费税；3.海关代征的增值税、消费税、直接对台贸易调节税；4.企业所得税(中央企业所得税，铁道部门、各银行总行、各保险总公司、外资银行、地方银行及非银行金融企业所得税)；5.证券交易税(未开征前暂征收证券交易印花税)；6.外商投资企业所得税和外国企业所得及地方附加；7.海洋石油资源开发的各项税收；8.出口产品退税；9.个体户和集贸市场的增值税和消费税；10.中央税和共享税滞纳补税罚款收入；11.铁道部门、金融、保险业的营业税、城市维护建设税和教育费附加；12.储蓄存款利息所得税。二、地税征收的项目有:1.营业税；2.个人所得税；3.土地增值税；4.城市维护建设税；5.车辆使用税；6.房产税；7.屠宰税；8.资源税；9.城镇土地使用税；10.固定资产投资方向调节税；11.地方企业所得税；12.印花税；13.筵席税；14.地方税的滞补罚收入；15.地方营业税附征的教育费附加
裸车50000元，所谓的裸车就是净车价，就是车的最终售价，别的就什么都没有了，不含办手续的费用。
车价里包含17%的增值税，车辆的最终售价=不含税的车价+增值税。
举个例子：设不含税的车价为X，增值税就为17%*X，
X+17%X=50000，
得X=42735元，
42735就是不含税的车价。
最后你交购置税就是交不含税部分的10%，就是4273元
1、保险公司现在所存在的业务所具有的价值属于内涵价值，是当前所直接具有的；但是，保险公司潜在的业务具有的价值就是新业务价值；
2、所以，保险公司的总价值就等于内涵价值加上新业务价值；
3、新业务价值反映的是公司的经营能力和公司的发展潜力，这部分价值会随着新业务的开发进而转化为内涵价值；
4、影响新业务价值的因素有三因素：死差益、费差异、利差益。
FIRSTALK狒狒国际探索英语靠谱文章的学习现在的教材文章普遍较难。所以阅读文章难度是相当大的。学生在学习文章前1定要预习老师即将要讲的内容，事先把自己认为比较难的单词语法和句子划出来，这样就可以有的放矢。课本上的文章1定要精读，不能说看懂了就可以，而是要把每一个重要的单词和句子都要吃透。同时对文章中的经典词汇和段落要记笔记，甚至要会背诵，为后面的写作打基础。加强英语学习，阅读是重点，课堂上的文章太过教条和局限，可能缺乏生动性和乐趣性。
你可以去如初妈咪看看，个人很喜欢他家，去网上也能搜到很多信息你可以先去了解看看再决定
具体去当地问问
不知道你想知道成品衣柜还是订做的衣柜。 衣柜的价格折算成投影面积来算，成品衣柜根据材质，一般没什么牌子的衣柜一平米600元-800元， 楸木是江北种面临绝种的优质名贵木材。纹理清晰，结构细而匀，耐腐朽强，不变型，不开裂，无异味。明式家具里面有大量的楸木材质制作的家具。既具备所有红木家具的实用、观赏、保值升值的特点，又具备红木因水土不服、干裂、变型、开缝所达不到的品质。红松材质轻软，强度适中，干燥性好，耐水、耐腐，加工、涂饰、着色、胶结性好。红松是名贵而又稀有的树种，在我国只分布在东北的长白山到小兴安岭一带。
具体去当地问问
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这个不是我熟悉的地区【安富莱——DSP教程】第40章
IIR滤波器的实现 - STM32/STM8技术论坛 -
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【安富莱——DSP教程】第40章
IIR滤波器的实现
11:58:21　　
第40章&&IIR滤波器的实现& & 本章节讲解IIR滤波器直接I型的低通，高通，带通和带阻滤波器的实现。40.1 IIR滤波器介绍40.2 Matlab工具箱fdatool生成IIR滤波器系数40.3 IIR低通滤波器设计40.4 IIR高通滤波器设计40.5 IIR带通滤波器设计40.6 IIR带阻滤波器设计40.7 总结
已退回1积分
12:01:45　　
40.1&&IIR滤波器介绍& && &ARM官方提供的直接I型IIR库支持Q7，Q15，Q31和浮点四种数据类型。其中Q15和Q31提供了基于Cortex-M3和Cortex-M4的快速版本。& && &直接I型IIR滤波器是基于二阶Biquad级联的方式来实现的。每个Biquad由一个二阶的滤波器组成：
直接I型算法每个阶段需要5个系数和4个状态变量。
& && && && && && && && && && &这里有一点要特别的注意，有些滤波器系数生成工具是采用的下面公式实现：
比如matlab就是使用上面的公式实现的，所以在使用fdatool工具箱生成的a系数需要取反才能用于直接I型IIR滤波器的函数中。& && &高阶IIR滤波器的实现是采用二阶Biquad级联的方式来实现的。其中参数numStages就是用来做指定二阶Biquad的个数。比如8阶IIR滤波器就可以采用numStages=4个二阶Biquad来实现。
如果要实现9阶IIR滤波器就需要将numStages=5，这时就需要其中一个Biquad配置成一阶滤波器(也就是b2=0，a2=0)。
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12:06:46　　
40.2&&Matlab工具箱fdatool生成IIR滤波器系数& & 前面介绍FIR滤波器的时候，我们讲解了如何使用fdatool生成C头文件，从而获得滤波器系数。这里不能再使用这种方法了，主要是因为通过C头文件获取的滤波器系数需要通过ARM官方的IIR函数调用多次才能获得滤波结果，所以我们这里换另外一种方法。& & 下面我们讲解如何通过fdatool工具箱生成滤波器系数。首先在matlab的命令窗口输入fdatool就能打开这个工具箱：
& && && && && && && && && && &fdatool界面打开效果如下：
IIR滤波器的低通，高通，带通，带阻滤波的设置会在下面一一讲解，这里说一下设置后相应参数后如何生成滤波器系数。参数设置好以后点击如下按钮：
点击Design Filter之后，注意左上角生成的滤波器结构：
默认生成的IIR滤波器类型是Direct-Form II, Second-Order Sections（直接II型，每个Section是一个二阶滤波器）。这里我们需要将其转换成Direct-Form I,Second-Order Sections，因为本章使用的IIR滤波器函数是Direct-Form I的结构。& & 转换方法，点击Edit-&Convert Structure，界面如下，这里我们选择第一项，并点击OK：
转换好以后再点击File-Export，第一项选择Coefficient File（ASCII）：
第一项选择好以后，第二项选择Decimal：
两个选项都选择好以后，点击Export进行导出，导出后保存即可：
保存后Matlab会自动打开untitled.fcf文件，可以看到生成的系数：%
% Generated by MATLAB(R) 7.14 and the Signal Processing Toolbox 6.17.
%
% Generated on: 30-Dec-:50
%
% Coefficient Format: Decimal
% Discrete-Time IIR Filter (real)& && && && && && && && && &
% -------------------------------& && && && && && && && && &
% Filter Structure& & : Direct-Form II, Second-Order Sections
% Number of Sections&&: 2& && && && && && && && && && && &&&
% Stable& && && && &&&: Yes& && && && && && && && && && && &
% Linear Phase& && &&&: No& && && && && && && && && && && &
& && && && && && && && && && && && && && && && && && && &&&
SOS Matrix:& && && && && && && && && && && && && && && && &
1&&2&&1&&1&&-1.3479& &0.95477& && &
1&&2&&1&&1&&-0.175& && &
& && && && && && && && && && && && && && && && && && && && &
Scale Values:& && && && && && && && && && && && && && && &&&
0.15171& && && && && && && && && && && && && && &
0.34613复制代码由于咱们前面选择的是4阶IIR滤波，生成的结果就是由两组二阶IIR滤波系数组成，系数的对应顺序如下：SOS Matrix:& && && && && && && && && && && && && && && && &
1& &2& &1& &1& &-1.3479& &0.95477& && &
b0&&b1&&b2&&a0& && &&&a1& && && && && && && & a2
1& & 2& &1& &1& &-0.175& && &
b0&&b1&&b2&&a0& && &&&a1& && && && && && && & a2复制代码注意，实际使用ARM官方的IIR函数调用的时候要将a1和a2取反。另外下面两组是每个二阶滤波器的增益，滤波后的结果要乘以这两个增益数值才是实际结果：0.15171& && && && && && && && && && && && && &&&
0.34613复制代码实际的滤波系数调用方法，看下面的例子即可。
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13:54:55　　
40.3&&IIR低通滤波器设计& & 本章使用的IIR滤波器函数是arm_biquad_cascade_df1_f32。下面使用此函数设计IIR低通，高通，带通和带阻滤波器。
40.3.1&&函数arm_biquad_cascade_df1_f32说明函数定义如下：voidarm_biquad_cascade_df1_f32(& && &constarm_biquad_casd_df1_inst_f32 * S,& && &float32_t * pSrc,& && &float32_t* pDst,& && &uint32_tblockSize)参数定义：& &[in]&&*S& && &&&points to an instance of the floating-point Biquad cascadestructure.& & & &[in]&&*pSrc& &&&points to the block of input data.& && &[out]*pDst& && &points to the block of outputdata.& & &&[in]&&blockSize number of samples to process per call.& &&&return& &&&none.& &注意事项：结构arm_fir_instance_f32的定义如下（在文件arm_math.h文件）： typedef struct {/**& number of 2nd order stages in the filter.&&Overall order is 2*numStages. */uint32_t numS& & /**& Points tothe array of state coefficients.&&The array is oflength 4*numStages. */float32_t *pS /**& Points to the array of coefficients.&&The array is of length 5*numStages. */& &float32_t *pC
} arm_biquad_casd_df1_inst_f32;特别注意，参数pState指向的数组大小要是4倍的numStages，pCoeffs指向的数组大小要是5倍的numStages。1.& &&&参数pCoeffs指向滤波因数，滤波因数数组长度为numTaps。但要注意pCoeffs指向的滤波因数应该按照如下的顺序进行排列：{b10, b11, b12, a11, a12,b20, b21, b22, a21, a22, ...} 先放第一个二阶Biquad系数，然后放第二个，以此类推。2.& &&&pState指向状态变量数组。3.& & blockSize 这个参数的大小没有特殊要求，用户只需保证大于1且小于等于采样点个数即可。
40.3.2&&fdatool获取低通滤波器系数& & 设计一个如下的例子：& & 信号由50Hz正弦波和200Hz正弦波组成，采样率1Kbps，现设计一个巴特沃斯滤波器低通滤波器，采用直接I型，截止频率80Hz，采样400个数据，滤波器阶数设置为4。fadtool的配置如下：
& && && && && && && && && && &配置好低通滤波器后，具体滤波器系数的生成大家参考本章第二小节的方法即可。
40.3.3&&低通滤波器实现& & 通过工具箱fdatool获得低通滤波器系数后在开发板上运行函数arm_biquad_cascade_df1_f32来测试低通滤波器的效果。#define numStages&&2& && && && && & /* 2阶IIR滤波的个数 */
#define TEST_LENGTH_SAMPLES&&400& & /* 采样点数 */
static float32_t testInput_f32_50Hz_200Hz[TEST_LENGTH_SAMPLES]; /* 采样点 */
static float32_t testOutput[TEST_LENGTH_SAMPLES];& && && && && &/* 滤波后的输出 */
static float32_t IIRStateF32[4*numStages];& && && && && && && & /* 状态缓存，大小numTaps + blockSize - 1*/
& && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && &&&
/* 巴特沃斯低通滤波器系数 80Hz*/& && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && &
const float32_t IIRCoeffs32LP[5*numStages] = {
& &&&1.0f,&&2.0f,&&1.0f, 1.2167f,&&-0.86178f,& && &
& &&&1.0f,&&2.0f,&&1.0f, 1.2184f,&&-0.55354f& && && && && && && && &
};
/*
*********************************************************************************************************
*& & 函 数 名: arm_iir_f32_lp
*& & 功能说明: 调用函数arm_iir_f32_lp实现低通滤波器
*& & 形& & 参：无
*& & 返 回 值: 无
*********************************************************************************************************
*/
static void arm_iir_f32_lp(void)
{
& &&&uint32_
& &&&arm_biquad_casd_df1_inst_f32 S;
& &&&float32_t ScaleV
& &&&/* 初始化 */
& &&&arm_biquad_cascade_df1_init_f32(&S, numStages, (float32_t *)&IIRCoeffs32LP[0], (float32_t
*)&IIRStateF32[0]);
& &
& &&&/* IIR滤波 */
& &&&arm_biquad_cascade_df1_f32(&S, testInput_f32_50Hz_200Hz, testOutput, TEST_LENGTH_SAMPLES);
& &
& &&&/*放缩系数 */
& &&&ScaleValue = 0.161221f * 0.58381f
& &
& &&&/* 打印滤波后结果 */
& &&&for(i=0; i&TEST_LENGTH_SAMPLES; i++)
& &&&{
& && && &printf(&%f\r\n&, testOutput[i]*ScaleValue);
& &&&}
}复制代码运行如上函数可以通过串口打印出函数arm_biquad_cascade_df1_f32滤波后的波形数据，下面通过Matlab绘制波形来对比Matlab计算的结果和ARM官方库计算的结果。& & 对比前需要先将串口打印出的一组数据加载到Matlab中， arm_biquad_cascade_df1_f32的计算结果起名sampledata，加载方法在前面的教程中已经讲解过，这里不做赘述了。Matlab中运行的代码如下：fs=1000;& && && && &&&%设置采样频率 1K
N=400;& && && && && &%采样点数& &&&
n=0:N-1;
t=n/& && && && && & %时间序列
f=n*fs/N;& && && && &&&%频率序列
x1=sin(2*pi*50*t);
x2=sin(2*pi*200*t);& &&&%50Hz和200Hz正弦波
subplot(211);
plot(t, x1);
title('滤波后的理想波形');
subplot(212);
plot(t, sampledata);
title('ARM官方库滤波后的波形');
复制代码Matlab计算结果如下：
从上面的波形对比来看，matlab和函数arm_biquad_cascade_df1_f32计算的结果基本是一致的。为了更好的说明滤波效果，下面从频域的角度来说明这个问题，Matlab上面运行如下代码：fs=1000;& && && && && & %设置采样频率 1K
N=400;& && && && && &&&%采样点数& &&&
n=0:N-1;
t=n/& && && && && && &%时间序列
f=n*fs/N;& && && && && & %频率序列
x = sin(2*pi*50*t) + sin(2*pi*200*t);& && &%50Hz和200Hz正弦波合成
subplot(211);
y=fft(x, N);& && && && && & %对信号x做FFT&&
plot(f,abs(y));
xlabel('频率/Hz');
ylabel('振幅');
title('原始信号FFT');
y3=fft(sampledata, N);& & %经过IIR滤波器后得到的信号做FFT
subplot(212);& && && && && && && && && && &
plot(f,abs(y3));
xlabel('频率/Hz');
ylabel('振幅');
title('IIR滤波后信号FFT');
复制代码Matlab计算结果如下：
上面波形变换前的FFT和变换后FFT可以看出，200Hz的正弦波基本被滤除。
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13:57:26　　
40.4&&IIR高通滤波器设计
40.4.1&&fdatool获取高通滤波器系数& & 设计一个如下的例子：& & 信号由50Hz正弦波和200Hz正弦波组成，采样率1Kbps，现设计一个巴特沃斯滤波器高通滤波器，采用直接I型，截止频率140Hz，采样400个数据，滤波器阶数设置为4。fadtool的配置如下：
配置好高通滤波器后，具体滤波器系数的生成大家参考本章第二小节的方法即可。40.4.2&&高通滤波器实现& & 通过工具箱fdatool获得高通滤波器系数后在开发板上运行函数arm_biquad_cascade_df1_f32来测试高通滤波器的效果。#define numStages&&2& && && && && & /* 2阶IIR滤波的个数 */
#define TEST_LENGTH_SAMPLES&&400& & /* 采样点数 */
static float32_t testInput_f32_50Hz_200Hz[TEST_LENGTH_SAMPLES]; /* 采样点 */
static float32_t testOutput[TEST_LENGTH_SAMPLES];& && && && && &/* 滤波后的输出 */
static float32_t IIRStateF32[4*numStages];& && && && && && && & /* 状态缓存，大小numTaps + blockSize - 1*/
& && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && &
/* 巴特沃斯高通滤波器系数 140Hz */& && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && &&&
const float32_t IIRCoeffs32HP[5*numStages] = {
& &&&1.0f,&&-2.0f,&&1.0f,&&0.1518f,& &-0.81642f,& &&&
& &&&1.0f,&&-2.0f,&&1.0f,&&0.32121f,&&-0.97309f,& && && && && && && && && && &&&
};
/*
*********************************************************************************************************
*& & 函 数 名: arm_iir_f32_hp
*& & 功能说明: 调用函数arm_iir_f32_hp实现高通滤波器
*& & 形& & 参：无
*& & 返 回 值: 无
*********************************************************************************************************
*/
static void arm_iir_f32_hp(void)
{
& &&&uint32_
& &&&arm_biquad_casd_df1_inst_f32 S;
& &&&float32_t ScaleV
& &&&/* 初始化 */
& &&&arm_biquad_cascade_df1_init_f32(&S, numStages, (float32_t *)&IIRCoeffs32HP[0], (float32_t
*)&IIRStateF32[0]);
& &
& &&&/* IIR滤波 */
& &&&arm_biquad_cascade_df1_f32(&S, testInput_f32_50Hz_200Hz, testOutput, TEST_LENGTH_SAMPLES);
& && &&&
& &&&/*放缩系数 */& &
& &&&ScaleValue = 0.99203f * 0.07356f;
& &&&/* 打印滤波后结果 */
& &&&for(i=0; i&TEST_LENGTH_SAMPLES; i++)
& &&&{
& && && &printf(&%f\r\n&, testOutput[i]*ScaleValue);
& &&&}
}复制代码运行如上函数可以通过串口打印出函数arm_biquad_cascade_df1_f32滤波后的波形数据，下面通过Matlab绘制波形来对比Matlab计算的结果和ARM官方库计算的结果。& & 对比前需要先将串口打印出的一组数据加载到Matlab中， arm_biquad_cascade_df1_f32的计算结果起名sampledata，加载方法在前面的教程中已经讲解过，这里不做赘述了。Matlab中运行的代码如下：fs=1000;& && && && &&&%设置采样频率 1K
N=400;& && && && && &%采样点数& &&&
n=0:N-1;
t=n/& && && && && & %时间序列
f=n*fs/N;& && && && &&&%频率序列
x1=sin(2*pi*50*t);
x2=sin(2*pi*200*t);& &&&%50Hz和200Hz正弦波
subplot(211);
plot(t, x2);
title('滤波后的理想波形');
subplot(212);
plot(t, sampledata);
title('ARM官方库滤波后的波形');
复制代码Matlab计算结果如下：
从上面的波形对比来看，matlab和函数arm_biquad_cascade_df1_f32计算的结果基本是一致的。为了更好的说明滤波效果，下面从频域的角度来说明这个问题，Matlab上面运行如下代码：fs=1000;& && && && && & %设置采样频率 1K
N=400;& && && && && &&&%采样点数& &&&
n=0:N-1;
t=n/& && && && && && &%时间序列
f=n*fs/N;& && && && && & %频率序列
x = sin(2*pi*50*t) + sin(2*pi*200*t);& && &%50Hz和200Hz正弦波合成
subplot(211);
y=fft(x, N);& && && && && & %对信号x做FFT&&
plot(f,abs(y));
xlabel('频率/Hz');
ylabel('振幅');
title('原始信号FFT');
y3=fft(sampledata, N);& & %经过IIR滤波器后得到的信号做FFT
subplot(212);& && && && && && && && && && &
plot(f,abs(y3));
xlabel('频率/Hz');
ylabel('振幅');
title('IIR滤波后信号FFT');
复制代码Matlab计算结果如下：
上面波形变换前的FFT和变换后FFT可以看出，50Hz的正弦波基本被滤除。
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13:59:41　　
40.5&&IIR带通滤波器设计
40.5.1&&fdatool获取低通滤波器系数& & 设计一个如下的例子：& & 信号由50Hz正弦波和200Hz正弦波组成，采样率1Kbps，现设计一个巴特沃斯滤波器带通滤波器，采用直接I型，截止频率140Hz和，采样400个数据，滤波器阶数设置为4。fadtool的配置如下：
& && && && && && && && && && &配置好带通滤波器后，具体滤波器系数的生成大家参考本章第二小节的方法即可。
40.5.2&&带通滤波器实现& & 通过工具箱fdatool获得带通滤波器系数后在开发板上运行函数arm_biquad_cascade_df1_f32来测试带通滤波器的效果。#define numStages&&2& && && && && & /* 2阶IIR滤波的个数 */
#define TEST_LENGTH_SAMPLES&&400& & /* 采样点数 */
static float32_t testInput_f32_50Hz_200Hz[TEST_LENGTH_SAMPLES]; /* 采样点 */
static float32_t testOutput[TEST_LENGTH_SAMPLES];& && && && && &/* 滤波后的输出 */
static float32_t IIRStateF32[4*numStages];& && && && && && && & /* 状态缓存，大小numTaps + blockSize - 1*/
& && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && &
/* 巴特沃斯带通滤波器系数140Hz 400Hz*/& && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && &
const float32_t IIRCoeffs32BP[5*numStages] = {
& &&&1.0f,&&0.0f,&&-1.0f,& & -1.1668f,& &-0.53411f,& &&&
& &&&1.0f,&&0.0f,&&-1.0f,& & 0.04886f,&&-0.68387f& && && && && && && && && && &
};
/*
*********************************************************************************************************
*& & 函 数 名: arm_iir_f32_bp
*& & 功能说明: 调用函数arm_iir_f32_hp实现带通滤波器
*& & 形& & 参：无
*& & 返 回 值: 无
*********************************************************************************************************
*/
static void arm_iir_f32_bp(void)
{
& &&&uint32_
& &&&arm_biquad_casd_df1_inst_f32 S;
& &&&float32_t ScaleV
& &&&/* 初始化 */
& &&&arm_biquad_cascade_df1_init_f32(&S, numStages, (float32_t *)&IIRCoeffs32BP[0], (float32_t
*)&IIRStateF32[0]);
& &
& &&&/* IIR滤波 */
& &&&arm_biquad_cascade_df1_f32(&S, testInput_f32_50Hz_200Hz, testOutput, TEST_LENGTH_SAMPLES);
& && &&&
& &&&/*放缩系数 */& &
& &&&ScaleValue = 0.77365f * 0.77365f;
& &&&/* 打印滤波后结果 */
& &&&for(i=0; i&TEST_LENGTH_SAMPLES; i++)
& &&&{
& && && &printf(&%f\r\n&, testOutput[i]*ScaleValue);
& &&&}
}复制代码运行如上函数可以通过串口打印出函数arm_biquad_cascade_df1_f32滤波后的波形数据，下面通过Matlab绘制波形来对比Matlab计算的结果和ARM官方库计算的结果。& & 对比前需要先将串口打印出的一组数据加载到Matlab中， arm_biquad_cascade_df1_f32的计算结果起名sampledata，加载方法在前面的教程中已经讲解过，这里不做赘述了。Matlab中运行的代码如下：fs=1000;& && && && &&&%设置采样频率 1K
N=400;& && && && && &%采样点数& &&&
n=0:N-1;
t=n/& && && && && & %时间序列
f=n*fs/N;& && && && &&&%频率序列
x1=sin(2*pi*50*t);
x2=sin(2*pi*200*t);& &&&%50Hz和200Hz正弦波
subplot(211);
plot(t, x1);
title('滤波后的理想波形');
subplot(212);
plot(t, sampledata);
title('ARM官方库滤波后的波形');
复制代码Matlab计算结果如下：
从上面的波形对比来看，matlab和函数arm_biquad_cascade_df1_f32计算的结果基本是一致的。为了更好的说明滤波效果，下面从频域的角度来说明这个问题，Matlab上面运行如下代码：fs=1000;& && && && && & %设置采样频率 1K
N=400;& && && && && &&&%采样点数& &&&
n=0:N-1;
t=n/& && && && && && &%时间序列
f=n*fs/N;& && && && && & %频率序列
x = sin(2*pi*50*t) + sin(2*pi*200*t);& && &%50Hz和200Hz正弦波合成
subplot(211);
y=fft(x, N);& && && && && & %对信号x做FFT&&
plot(f,abs(y));
xlabel('频率/Hz');
ylabel('振幅');
title('原始信号FFT');
y3=fft(sampledata, N);& & %经过IIR滤波器后得到的信号做FFT
subplot(212);& && && && && && && && && && &
plot(f,abs(y3));
xlabel('频率/Hz');
ylabel('振幅');
title('IIR滤波后信号FFT');
复制代码Matlab计算结果如下：
上面波形变换前的FFT和变换后FFT可以看出，50Hz的正弦波基本被滤除。
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14:01:46　　
40.6&&IIR带阻滤波器设计
40.6.1&&fdatool获取带阻滤波器系数& & 设计一个如下的例子：& &&&信号由50Hz正弦波和200Hz正弦波组成，采样率1Kbps，现设计一个巴特沃斯滤波器带阻滤波器，采用直接I型，截止频率100Hz和325Hz，采样400个数据，滤波器阶数设置为4。fadtool的配置如下：
& && && && && && && && && && &配置好带阻滤波器后，具体滤波器系数的生成大家参考本章第二小节的方法即可。
40.6.2&&带阻滤波器实现& & 通过工具箱fdatool获得带阻滤波器系数后在开发板上运行函数arm_biquad_cascade_df1_f32来测试带阻滤波器的效果。#define numStages&&2& && && && && & /* 2阶IIR滤波的个数 */
#define TEST_LENGTH_SAMPLES&&400& & /* 采样点数 */
static float32_t testInput_f32_50Hz_200Hz[TEST_LENGTH_SAMPLES]; /* 采样点 */
static float32_t testOutput[TEST_LENGTH_SAMPLES];& && && && && &/* 滤波后的输出 */
static float32_t IIRStateF32[4*numStages];& && && && && && && & /* 状态缓存，大小numTaps + blockSize - 1*/
& && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && &
/* 巴特沃斯带阻滤波器系数100Hz 325Hz*/& && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && &&&
const float32_t IIRCoeffs32BS[5*numStages] = {
& &&&1.0f,&&-0.35005f,&&1.0f,&&1.7746f,& &-0.21391f,
& &&&1.0f,&&-0.35005f,&&1.0f,&&-0.41883f, -0.08849f& && && && && && && && &
};
/*
*********************************************************************************************************
*& & 函 数 名: arm_iir_f32_bs
*& & 功能说明: 调用函数arm_iir_f32_bs实现带阻滤波器
*& & 形& & 参：无
*& & 返 回 值: 无
*********************************************************************************************************
*/
static void arm_iir_f32_bs(void)
{
& &&&uint32_
& &&&arm_biquad_casd_df1_inst_f32 S;
& &&&float32_t ScaleV
& &&&/* 初始化 */
& &&&arm_biquad_cascade_df1_init_f32(&S, numStages, (float32_t *)&IIRCoeffs32BS[0], (float32_t
*)&IIRStateF32[0]);
& &
& &&&/* IIR滤波 */
& &&&arm_biquad_cascade_df1_f32(&S, testInput_f32_50Hz_200Hz, testOutput, TEST_LENGTH_SAMPLES);
& && &&&
& &&&/*放缩系数 */& &
& &&&ScaleValue = 0.78698f * 0.78698f;
& &&&/* 打印滤波后结果 */
& &&&for(i=0; i&TEST_LENGTH_SAMPLES; i++)
& &&&{
& && && &printf(&%f\r\n&, testOutput[i]*ScaleValue);
& &&&}
}复制代码运行如上函数可以通过串口打印出函数arm_biquad_cascade_df1_f32滤波后的波形数据，下面通过Matlab绘制波形来对比Matlab计算的结果和ARM官方库计算的结果。& & 对比前需要先将串口打印出的一组数据加载到Matlab中， arm_biquad_cascade_df1_f32的计算结果起名sampledata，加载方法在前面的教程中已经讲解过，这里不做赘述了。Matlab中运行的代码如下：fs=1000;& && && && &&&%设置采样频率 1K
N=400;& && && && && &%采样点数& &&&
n=0:N-1;
t=n/& && && && && & %时间序列
f=n*fs/N;& && && && &&&%频率序列
x1=sin(2*pi*50*t);
x2=sin(2*pi*200*t);& &&&%50Hz和200Hz正弦波
subplot(211);
plot(t, x1);
title('滤波后的理想波形');
subplot(212);
plot(t, sampledata);
title('ARM官方库滤波后的波形');
复制代码Matlab计算结果如下：
从上面的波形对比来看，matlab和函数arm_biquad_cascade_df1_f32计算的结果基本是一致的。为了更好的说明滤波效果，下面从频域的角度来说明这个问题，Matlab上面运行如下代码：fs=1000;& && && && && & %设置采样频率 1K
N=400;& && && && && &&&%采样点数& &&&
n=0:N-1;
t=n/& && && && && && &%时间序列
f=n*fs/N;& && && && && & %频率序列
x = sin(2*pi*50*t) + sin(2*pi*200*t);& && &%50Hz和200Hz正弦波合成
subplot(211);
y=fft(x, N);& && && && && & %对信号x做FFT&&
plot(f,abs(y));
xlabel('频率/Hz');
ylabel('振幅');
title('原始信号FFT');
y3=fft(sampledata, N);& & %经过IIR滤波器后得到的信号做FFT
subplot(212);& && && && && && && && && && &
plot(f,abs(y3));
xlabel('频率/Hz');
ylabel('振幅');
title('IIR滤波后信号FFT');
复制代码Matlab计算结果如下：
上面波形变换前的FFT和变换后FFT可以看出，200Hz的正弦波基本被滤除。
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14:02:09　　
40.7&&总结& & 本章节主要讲解了巴特沃斯低通，高通，带通和带阻滤波器的实现，有兴趣的可以使用同样的方法实现切比雪夫滤波器的设计。
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