Gain Correction for Nearly Optimal Variable Fractional Sample Delay Filter Design - Publikacja - MOST Wiedzy

Wyszukiwarka

Gain Correction for Nearly Optimal Variable Fractional Sample Delay Filter Design

Abstrakt

Jedną z najbardziej efektywną numerycznie metodą projektowania filtrów jest metoda okien. Sprawia to, że takie podejście bardzo dobrze nadaje się do implementacji filtrów ułamkowoopóźniających o zmiennym opóźnieniu, gdzie wymagana jest częsta aktualizacja współczynników takiego filtru. Z drugiej strony, jeżeli wymagane są filtry wysokiej jakości wybór okna jest najczęściej problematyczny. Z tego powodu w pracy rozpatrzono użycie symetrycznego okna wyodrębnionego z odpowiedzi impulsowej filtru optymalnego. Takie pojedyncze widmo, wyodrębnione dla pewnego dowolnie wybranego opóźnienia pozwala na zaimplementowanie filtru prawieoptymalnego. Należy jednak pamiętać, że wraz ze zmianą opóźnienia zmienia się również wzmocnienie projektowanego filtru, co jest cechą niepożądaną i musi być skorygowane. W pracy pokazano, że odpowiednia korekcja wzmocnienia filtru prowadzi do numerycznie wydajnej implementacji prawieoptymalnego filtru ułamkowoopóźniającego. Rozpatrzono dwa przypadki: filtry optymalne w sensie kryterium minimax oraz filtry optymalne w sensie kryterium najmniejszych kwadratów.

Cytuj jako

Pełna treść

pełna treść publikacji nie jest dostępna w portalu

Słowa kluczowe

Informacje szczegółowe

Kategoria:
Aktywność konferencyjna
Typ:
materiały konferencyjne indeksowane w Web of Science
Tytuł wydania:
Signal Processing: Algorithms, Architectures, Arrangements, and Applications SPA 2011 : conference proceedings, Poznan, 29030th September 2011 strony 27 - 32
Język:
angielski
Rok wydania:
2011
Opis bibliograficzny:
Blok M..: Gain Correction for Nearly Optimal Variable Fractional Sample Delay Filter Design, W: Signal Processing: Algorithms, Architectures, Arrangements, and Applications SPA 2011 : conference proceedings, Poznan, 29030th September 2011, 2011, ,.
Weryfikacja:
Politechnika Gdańska

wyświetlono 76 razy

Publikacje, które mogą cię zainteresować

Meta Tagi