滤波器的功能是让指定频段的信号可以顺利通过,而对其他频段的信号起衰减作用。说白了就是对波的一种过滤,滤除无用的信号,留下有用的信号。
滤波器
的分类方法
滤波器可以按不同的分类方法进行分类:
1.按组成电路的元件不同分类:
RC、RLC、LC、晶体滤波器、陶瓷滤波器、机械滤波器等
2.按是否含有源器件分类:
有源滤波器、无源滤波器
3.按允许通过的频率范围分类:
低通、高通、带通和带阻滤波器等
4.按对信号的响应特性分类:
线性滤波器和非线性滤波器
5.按截止频率附近幅频特性或相频特性的不同分类:
巴特沃斯(Butterworth)滤波器、切比雪夫(Chebyshev)滤波器、椭圆滤波器、贝塞尔(Bessel)滤波器等。
模拟滤波器和数字滤波器
这些滤波器均是对模拟信号进行处理,因此又统称为模拟滤波器。
对应的另一大类滤波器为数字滤波器,数字滤波器利用数字计算机的强大计算能力,通过一定的算法实现对信号的滤波。也可以实现模拟滤波器的功能,如:低通、高通、带通、带阻滤波,以及巴特沃斯(Butterworth)、切比雪夫(Chebyshev)、椭圆、贝塞尔(Bessel)滤波。
另外,数字滤波器按实现方法的不同又分为有限冲击响应滤波器和无限冲击响应滤波器。
那么,数字滤波器和模拟滤波器可不可以分为一类?答案是肯定的,不论滤波器实现是模拟方式还是数字方式,都属于经典滤波器的范畴。
经典滤波器和现代滤波器
经典滤波器假定信号中有用成分和需要去除的成分各自占有不同的频带,当信号通过滤波器可以将有用成分保留而去除其他成分,但是当信号和噪声的频谱相互重叠时,经典滤波器无法将两者区分。
那么,现代滤波器应运而生,现代滤波器理论研究的主要内容则是从含有噪声的数据记录(又称为时间序列)中估计出信号的某些特征或信号本身。一旦信号被估计出,那么估计出的信号将比原信号的信噪比更高。
现代滤波器将信号和噪声都视为随机信号,利用他们的统计特征(例如自相关函数、功率谱等)导出一套最佳的估值算法,然后利用硬件或软件实现。说白了就是利用统计理论来处理滤波问题。维纳(Wiener)滤波器、卡尔曼(Kalman)滤波器、自适应滤波器都属于现代滤波器。
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