Traitement du signal étude de cas: enlever le mauvais, en gardant la bonne
Options un et b sont les filtres notch RIF et RII fixes, respectivement. La simplicité de ces filtres est un attrait majeur. Mais comment fonctionnent-ils? Caractériser les filtres dans le domaine de fréquence est un bon point de départ pour cette évaluation.
Un signal sinusoïdal de la forme
ne passera pas à travers ces filtres à l'état d'équilibre.
La figure suivante fournit une réponse d'amplitude en dB par rapport parcelles de fréquence des filtres notch RIF et RII, lorsque Fje = 1000 Hz et Fs = 8000 Hz. Pour l'IIF, encoche r est étagée plus de 0,8, 0,9 et 0,95. Dans la figure c, une cascade de deux filtres notch IIR ayant r = 0,95 est faite pour Fi = 1 000 et 600 Hz.
Voici les entrées ipython de ligne de commande pour créer la cascade IIR:
Dans [659]: BIIR95, aIIR95 = ssd.fir_iir_notch (1000,8000,0.95) Dans [664]: BIIR95_600, aIIR95_600 = ssd.fir_iir_notch (600,8000,0.95) Dans [665]: BIIR_cas, aIIR_cas = ssd.cascade_filters (bIIR95, aIIR95, bIIR95_600, aIIR95_600) Dans [666]: F, HIIR_cas = signal.freqz (bIIR_cas, aIIR_cas, 1024)
Tonalités SNOI sont bloqués si
est correctement réglée. Que composantes spectrales du SOI sont également supprimés? Malheureusement, certaines informations de SOI est perdu, mais vous voulez minimiser la perte dans la raison. L'encoche de FIR, bien que simple à mettre en œuvre, enlève trop d'informations à partir du SOI. Alors déposez ce filtre par un examen plus approfondi.
Going avec l'encoche IIF vaut l'effort supplémentaire pour obtenir la suppression de la précision de l'SNOI essentiellement juste. Vous devez accepter que si le SOI a composantes de fréquence aux fréquences SNOI, elles aussi, seront éliminés par les filtres RIF et RII.
Le filtre adaptatif est livré avec de nombreux paramètres pour jouer avec. Pour cette étude, la longueur du filtre est M = 64 et # 956- = 0,005.
Étude de cas Signal Processing: Retrait de la Bad, Garder le Bon
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