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Die Konstruktion digitaler Filter

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Digitale Filter

Zusammenfassung

Es werden vornehmlich LSI-Filter \(\boldsymbol{\mathsf{F}}\) mit einer in \(z^{{-1}}\) rationalen Systemfunktion

$$\boldsymbol{\varPsi}_{{\boldsymbol{\mathsf{F}}}}(z)=\frac{P(z)}{Q(z)}=\frac{\sum _{{\kappa=0}}^{{k}}u_{{\kappa}}z^{{-\kappa}}}{\sum _{{\mu=0}}^{{m}}v_{{\mu}}z^{{-\mu}}}$$
(4.1)

behandelt. Die Berechnung von Amplituden- und Phasengang kann daher nach Abschn. 3.10 erfolgen. Einige Werte lassen sich aber direkt ablesen. Z. B. ist wegen \(e^{{0}}=1\)

$$\boldsymbol{\gamma}_{{\boldsymbol{\mathsf{F}}}}(0)=\boldsymbol{\varPsi}_{{\boldsymbol{\mathsf{F}}}}(1)=\frac{P(1)}{Q(1)}=\frac{\sum _{{\kappa=0}}^{{k}}u_{{\kappa}}}{\sum _{{\mu=0}}^{{m}}v_{{\mu}}}$$
(4.2)

Nach Abschn. 3.8 gehört zu der Systemfunktion das Filter

$$\begin{aligned}&v_{{0}}\boldsymbol{\mathsf{F}}(\boldsymbol{x})(n)+v_{{1}}\boldsymbol{\mathsf{F}}(\boldsymbol{x})(n-1)+\cdots+v_{{m}}\boldsymbol{\mathsf{F}}(\boldsymbol{x})(n-m)\\ &=u_{{0}}\boldsymbol{x}(n)+u_{{1}}\boldsymbol{x}(n-1)+\cdots+u_{{k}}\boldsymbol{x}(n-k)\end{aligned}$$
(4.3)

Besteht die Systemfunktion nur aus einem Polynom in \(z^{{-1}}\), dann fügt man das konstante Nennerpolynom \(Q(z^{{-1}})=1\) hinzu,

$$\boldsymbol{\varPsi}_{{\boldsymbol{\mathsf{F}}}}(z)=P(z)=\sum _{{\kappa=0}}^{{k}}u_{{\kappa}}z^{{-\kappa}}=\frac{\sum _{{\kappa=0}}^{{k}}u_{{\kappa}}z^{{-\kappa}}}{1}$$
(4.4)

um zu dem folgenden Filter zu gelangen:

$$\boldsymbol{\mathsf{F}}(\boldsymbol{x})(n)=u_{{0}}\boldsymbol{x}(n)+u_{{1}}\boldsymbol{x}(n-1)+\cdots+u_{{k}}\boldsymbol{x}(n-k)$$
(4.5)

Wird die Systemfunktion mit einer (komplexen) Konstanten multipliziert, ändern sich Lage und Art der Nullstellen und Pole nicht, es ist daher möglich, einen der Koeffizienten zu normieren, ohne Einschränkungen befürchten zu müssen, etwa . Wie weiter oben schon bemerkt wurde, ist es allerdings recht lästig, diesen Spezialfall bei allen Berechnungen und Formeln berücksichtigen zu müssen.

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Notes

  1. 1.

    Zur Berechnung des Phasenganges siehe Abschn. 3.10.

  2. 2.

    Mehr dazu in Abschn. 3.5

  3. 3.

    Das Spektrum legt allerdings ein Filter nahe, das die Spektralanteile von \(\omega_{1}\) und \(\omega_{2}\) nur auf das Niveau der Nachbarfrequenzen dämpft.

  4. 4.

    Siehe auch Abschn. 3.5. Dort wird untersucht, für welche \(\varOmega\) das Signal \(n\mapsto\cos(\varOmega n)\) periodisch ist.

  5. 5.

    Zu einer sehr eleganten Abhandlung von Differentialen siehe [Grau] Kap. IV.

  6. 6.

    Hier kommt unweigerlich die alte Volksweisheit in den Sinn: Die Nürnberger hängen keinen, sie hätten ihn denn.

  7. 7.

    Der Träger eines Signals x ist die Menge \(\max(\mathbb{T}_{\boldsymbol{x}})=\{n\in\mathbb{Z}\,\boldsymbol{\lvert}\,\boldsymbol{x}(n)\neq 0\}\)

  8. 8.

    Es ist schwierig, Beispiele zu finden, die zugleich einfach, aussagefähig und praxisrelevant sind!

  9. 9.

    Eine umfangreiche Formelsammlung zur Integralberechnung ist in [Grad] enthalten.

  10. 10.

    Siehe dazu Abschn. 4.7.

  11. 11.

    Zum Polarwinkel siehe Kap. 2.

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© 2014 Springer Fachmedien Wiesbaden

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Schmidt, H., Schwabl-Schmidt, M. (2014). Die Konstruktion digitaler Filter. In: Digitale Filter. Springer Vieweg, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-03523-5_4

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