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窗函数法及其对滤波器的影响

【摘要】:图2-73 种截断长度对应的滤波器特性图2-7是M分别取5、10及20时得到的一截止频率为0.25π低通滤波器的幅频特性曲线。矩形窗函数的频谱有较大的旁瓣,正是这些旁瓣在卷积时产生了吉布斯现象。另外,设计滤波器的任务又增加了窗函数的设计。窗函数法是针对时域幅度的控制,对频域期望的特性不能得到有效控制。通过窗函数使滤波器的波纹数得到了减少,但却增加了过渡带宽度。

带限信号的单位冲击响应hn)的持续时间是-∞~∞,在物理上是无法实现的。对hn)截断为有限2M+1项后右移M项,可变成因果性序列,即

hMn)=hn-Mn=0,1,…,2M (2-12)

hMn)近似代替hn)研究系统特性存在误差,记逼近误差为ε2,则

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式中,E为hM幅频特性|HM|和h的幅频特性|H|差值。把HMH展开成傅里叶级数有

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把式(2-14)代入到式(2-13)中并利用三角函数的正交性得到

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只有当A0=a0An=anBn=bnn=1,2,…,Mε2才最小。亦即用HM来近似H的最小误差的条件是HM的单位抽样响应必须是H的傅里叶系数。所以,有限项傅里叶系数是在最小二次方意义上对原信号的最佳逼近,且M取得越大,误差ε2越小。

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图2-73 种截断长度对应的滤波器特性

图2-7是M分别取5、10及20时得到的一截止频率为0.25π低通滤波器的幅频特性曲线。当M取不同值时,HM都在不同程度上近似于HM过小时,通频带过窄且阻带内波纹较大。M增大时,通频带接近0.25π且阻带内波纹减小,但在通带内出现了波纹,随着M的继续增大,这些波纹并不能消失,只是最大的上冲越来越接近间断点,这就是吉布斯现象。

MATLAB实现如下:

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hM的自然截断等于对它施加了一个矩形窗口w,在频域则相当于HMw的频谱W的线性卷积。矩形窗函数的频谱有较大的旁瓣,正是这些旁瓣在卷积时产生了吉布斯现象。为了减小吉布斯现象,可以选取一些旁瓣较小的窗口,如三角窗、汉宁窗等来代替矩形窗。图2-8中给出了M=10时分别加矩形窗和汉宁窗后的幅频特性曲线。

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图2-8 加矩形窗和汉宁窗后的幅频特性

MATLAB实现如下:

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在MATLAB中窗函数有矩形窗、三角窗、巴特利特窗、汉明窗、汉宁窗、布莱克曼窗、切比雪夫窗和凯泽窗,对应的函数波形和频谱曲线如图2-9所示。

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图2-9 8种窗函数的波形和频谱图对比

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图2-9 8种窗函数的波形和频谱图对比(续)

8种窗函数的MATLAB实现如下:

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通过窗函数使滤波器的波纹数得到了减少,但却增加了过渡带宽度。另外,设计滤波器的任务又增加了窗函数的设计。窗函数法是针对时域幅度的控制,对频域期望的特性不能得到有效控制。