[导读] 前面分享了 IIR/FIR/mean/梳状数字滤波器的具体设计实现,这几种使用起来或许觉得计算量大,相对复杂。实际工程应用中通常有必要过滤来自传感器或音频流的数据,以抑制不必要的噪声。有的应用场景,可能只需要一个最简单的一阶滤波器即可。所以今天来分享一下怎么设计实现一阶数字滤波器。

一阶 RC 滤波?

小伙伴们一定都用过下面这个无源 RC 低通滤波电路:其拉普拉斯模型如下:由于

所以:

其幅频响应为:

由其传递函数可知,这是一个单极点系统,其阻带满足-20dB/10 倍频程斜率下降。其截止频率为:

如把 C/R 交换位置则变成了高通滤波器,其截止频率依然按上式进行计算。这里也分享一个可在线计算的网址给大家:

http://www.elecfans.com/tools/rclvboqijiezhipinlv.html

其通带增益为 0dB。为什么要先谈谈硬件的一阶滤波器呢? 因为这个是大家最为熟悉的东西,而且也一定学过对其进行幅频响应分析。

既然硬件很容易实现一阶低通或者高通滤波器,那么为什么还要讨论一阶数字滤波器呢?

  • 硬件滤波器需要 RC 器件,R/C 的规格并不能随意选取,受厂家规格限制,其数值并不连续,特殊规格需要定制
  • 数字滤波器非常灵活,一阶数字滤波器计算代价极低。随便一个单片机都可以玩的转。
  • 在满足香农采样定理的前提下可灵活实现截止频率。

数字滤波器

这里直接把差分方程列出来,具体推导就不罗嗦了,有兴趣可以找书看看,比较容易:

其中

表示滤波时间常数,T 表示采样周期。

MATLAB 代码

clc; format compacts = tf('s');w = 50; % rad/sH = w/(s+w)T = 1/500;Hd = c2d(H,T,'zoh')opts = bodeoptions;opts.FreqUnits = 'rad/s';opts.XLim = [0.01, 10000];opts.Grid = 'on';bode(H,Hd, opts)

从其响应曲线看为一低通滤波器,相频响应不线性,从其差分方程也看出输出反馈参与运算了,所以其本质是 IIR 滤波器。

上代码

#include #include #include typedef struct _t_FSTO_FILTER{float yn1;float a;}t_FSTO_FILTER;int init_first_order_lpf(t_FSTO_FILTER * pFilter,float Tf,float T){if(T<=0 || Tf<=0)return -1;    pFilter->a   = Tf/(Tf+T);    pFilter->yn1 = 0;return 0;}float fist_order_lpf(t_FSTO_FILTER * pFilter,float xn){float yn;    yn = pFilter->a*pFilter->yn1+(1-pFilter->a)*xn;    pFilter->yn1 = yn;return yn;}#define PI 3.1415f#define SAMPLE_RATE 500.0f#define SAMPLE_T (1/SAMPLE_RATE)#define SAMPLE_SIZE (100)int main(){float sim[SAMPLE_SIZE];float out[SAMPLE_SIZE];    t_FSTO_FILTER lpf;if(init_first_order_lpf(&lpf,0.005,SAMPLE_T)==-1)return -1;    FILE *pFile=fopen("./simulationSin.csv","wt+");if(pFile==NULL)    {printf("simulationSin.csv opened failed");return -1;    }for(int i=0;i    {        sim[i]=20*sin(2*PI*10*i/500)+rand()%5;    }for(int i=0;i    {        out[i]=fist_order_lpf(&lpf,sim[i]);fprintf(pFile,"%f,%f\n",sim[i],out[i]);    }    fclose(pFile);return 0;}

取滤波时间常数为 0.005S,采样周期为 0.2S,为 40 倍关系,来看一下上述代码的滤波效果,波形未失真,效果棒棒哒~

如果将常数修改为 0.1S,看下效果:

由图可见,幅度已经衰减,波形已经失真,传递函数的幅频响应已进入衰减区。所以实际使用的时候,滤波器时间常数尽量取小于采样周期 10 倍为宜,具体可以仿真一下,或者类似上面测试程序测试一下为宜。

总结一下

一阶数字滤波计算简单,实现代价非常低。在滤除高频噪声时应用很广泛。其本质是 IIR 滤波器,为啥要单列出来介绍一下呢?是因为其实现简单,实际使用时也不必进行复杂的仿真。

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