第五章数字信号处理系统的实现

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第五章 数字信号处理系统的实现







引言
5.1 数字滤波器的结构
5.1.1 数字网络的信号流图
5.1.2 IIR滤波器的结构
5.1.2 FIR滤波器的结构
5.2 硬件结构简述


Slide 2

引言






数字信号处理系统与模拟信号系统在功
能上有许多相同之处,但在处理技术和
方法上却有很大区别。
模拟信号处理系统是由R,L,C等元件或放
大器等构成,用来直接处理模拟信号。
数字信号则利用通用或专用计算机,以
数值计算的方法对信号进行加工。


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数字滤波器的理想幅频特性
H (e

jw

)

…….
H (e

jw

)



2

ω
…….

H (e

jw

)



2

3

LPDF

HPDF
ω

…….

H (e

jw

2

ω

)

BPDF

…….


2

ω

BSDF


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研究DF实现结构意义
1.滤波器的基本特性(如有限长冲激响应FIR与无
限长冲激响应IIR)决定了结构上有不同的特点。

2.不同结构所需的存储单元及乘法次数不同,前
者影响复杂性,后者影响运算速度。
3.有限精度(有限字长)实现情况下,不同运算
结构的误差及稳定性不同。
4.好的滤波器结构应该易于控制滤波器性能,适
合于模块化实现,便于时分复用。


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数字滤波器的实现方法:
1) 利用专用计算机;
2)直接利用计算机和通用软件编程实现。
一个数字滤波器的系统函数一般可表示为有理函
数形式:
aZ
N

i

i

H (z) 

i0

N


为I I R滤波器形式,{ bi }都为0时就是一个FIR滤
波器。对于这样一个系统,也可用差分方程来表
示:
N
N
1

bi Z

i

i 1

y (n) 

a
i0

i

x(n  i) 

b
i 1

i

y (n  i)


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对于上面的算式,可以化成不同的计算形式,如
直接计算、分解为多个有理函数相加、分解为多个
有理函数相乘等等,不同的计算形式也就表现出不
同的计算结构,而不同的计算结构可能会带来不同
的效果,或者是实现简单,编程方便,或者是计算
精度较高等等。
另外,数字信号是通过采样和转换得到的,而
转换的位数是有限的(一般6、8、10、12、16位)
,所以存在量化误差,另外,计算机中的数的表示
也总是有限的,经此表示的滤波器的系数同样存在
量化误差,在计算过程中因有限字长也会造成误差



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量化误差主要有三种误差:
①A/D变换量化效应;

②系数的量化效应;
③数字运算的有限字长效应。


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5.1 数字滤波器的结构


有两 种表示方法:

方框图表示法:
单位延时

系数乘
加法

Z-1

a

信号流图表示法:
Z-1

a

把三个基
本单元互
联,可构
成不同数
字网络或
运算结构。


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2.例子:二阶数字滤波器:
y(n)  a1 y(n  1)  a2 y(n  2)  b0 x(n)

其方框图及流图结构如下:
x(n)

b0

y(n)

a1
a2

Z-1
Z-1

x(n)

b0

y(n)
a1

Z-1

a2

Z-1

看出:可通过流图或方框图看出系统的运算步骤和运
算结构。以后我们用流图来分析数字滤波器结构。


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5.1.1 数字网络的信号流图表示
y ( n )  a 0 x ( n )  a1 x ( n  1)  b1 y ( n  1)


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只有输出支路的节点称为输入节点或源点7;
只有输入支路的节点称为输出节点或阱点8;
既有输入支路又有输出支路的节点叫做混合节点。

通路是指从源点到阱点之间沿着箭头方向的连续的一
串支路,通路的增益是该通路上各支路增益的乘
积7-1-2-6-3-4-8。
回路是指从一个节点出发沿着支路箭头方向到达同一
个节点的闭合通路,它象征着系统中的反馈回路
3-4-5-6-3。组成回路的所有支路增益的乘积通常
叫做回路增益。
每个节点可以同时含有几条输入支路和几条输出支路,
任一节点的信号变量值等于所有输入支路信号之
和。


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2、梅逊(Mason)公式:
利用信号流图,可列出一线性方程组,求得系
统函数。利用信号流图中的梅逊公式,可以方
便地求得系统函数。梅逊公式如下
H z  

Y z 

1

T

X z  


k

k

k

式中Tk为从输入节点(源点)到输出节点(阱
点)的第k条前向通路增益; Δ为流图的特征式
  1   Li 
i

LL
'
i

'
j

  L iL jL k  

i, j

Δk是不接触第k条前向通路的特征式余因子


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 L 为所有不同回路增益之
i



i



'

'

L i L j 为每个互不接触回路增

益之和,

i, j

互不接触指两个回路之



"

"

间无公共的支路或结点

"

L i L j L k 为每三个互不接触的回

路增益之和;

i , j ,k

 k 是第 k 条前向通路的特征式余

因子

 k=1 -  L i+  L i L j+ .......
'

i
'

'

i, j
'

所有 L i L i L j 均是第 k 条通路不接触的回路。




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例:利用梅逊公式计算

前图的系统函数

有两条前向通路
T1= a 0 , T 2  a 1 z
  1  b1 z

1

1

 1  1,  2  1
所以系统函数为
H (z) 

T

k

k



k


a 0  a1 z
1  b1 z

1

1


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3、信号流图的转置定理:
对于单个输入、单个输出的系统,通过反

转网络中的全部支路的方向,并且将其输入
和输出互换,得出的流图具有与原始流图相
同的系统函数。


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y(n)

x(n)


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信号流图转置的作用:
①转变运算结构;

②验证计算流图的系统函数的正确与否。
运算结构对滤波器的实现很重要,尤其对于一
些定点运算的处理机,结构的不同将会影响系统的
精度、误差、稳定性、经济性以及运算速度等许多
重要的性能。对于无限长单位冲激响应(I I R)数
字滤波器与FIR数字滤波器,它们在结构上各有自己
不同的特点,因此我们在下面将对它们分别加以讨
论。


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5.1.2 IIR数字滤波器的结构
一、IIR DF特点
一个N阶IIR DF有理的系统函数可能表示为:
M

H(z ) 

 ai Z

i

i 0

N

1   bi Z


i

Y ( z)
X ( z)

i 1

则这一系统差分方程为:
N

M

i 0

i 1

y (n)   ai y (n  i )   bi x(n  i )


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根据前两式可见
1.单位冲激响应h(n)是无限长的n→∞
2.系统函数H(z)在有限长Z平面(0<|Z|<∞)
有极点存在。

3.系统的输出不仅与现在和以前的输入有
关,而且还与以前的输出有关。结构上存
在输出到输入的反馈,也即结构上是递归
型的。
4.同一系统函数,有各种不同的结构形式。


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(1) 直接型
直接由 IIR DF 的差分方程所得的网
络结构。
N

y (n) 

N

 a x(n  i)   b y (n  i)
i

i0

i

i 1

方程看出:y(n)由两部分组成:
N

ai x ( n  i )
第一部分 
是一个对输入x(n)
i 0
的N节延时链结构。即每个延时后加权相加。
N

第二部分  bi y ( n  i )是一个N节延时链结
i 1
构网络。不过它是对y(n)延时,因而是个反馈网络。


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H (z)  H1(z)H 2 (z)
H 1 z  

N

az
i

i0

i



W z 
X z 

H 2 z  

1
N

1   bi z


i

Y z 
W z 

i 1

w n  

N



a i x n  i 

y n   w n  

i0

N

 b y n  i 
i

i 1

可 以 看 到 H 1(z) 实 现 了 系 统 的 零
点 , H 2 ( z ) 实 现 了 系 统 的 极 点 。 H (z)
由这两部分级联构成。


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上述结构特点与缺点:
1)两个网络级联:第一个横向结构N节延时网
络实现零点,第二个有反馈的N节延时网络实现极
点。
2)需要2N个延迟器(z-1),太多。
3)系数ai、bi对滤波器性能的控制不直接,对
极、零点的控制难,一个ai、bi的改变会影响系统
的零点或极点分布。

4)对字长变化敏感(对ai、bi的准确度要求严
格),从而使系统频率响应对系统变化过于灵敏,
也就是对有限精度(有限字长)运算过于灵敏 。

5) 容易出现不稳定或产生较大误差。


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(2)直接Ⅱ型
上面直接型结构中的两部分可分别看作
是两个独立的网络(H1(z)和H2(z)),两部分串接
构成总的系统函数:
H (z)  H1(z)H 2 (z)

由系统函数的不变性(系统是线性的),交
换两个级联网络的次序得
H ( z )  H 2 ( z ) H 1` ( z )


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Slide 26

两条延时链中对应的延时单元内容完全相同,可合并,得:


Slide 27

直接II型优缺点:
优点:延迟线减少一半,为N个,可节
省寄存器或存储单元。
缺点:同直接型。
通常在实际中很少采用上述两种结构实

现高阶系统,而是把高阶变成一系列不同组
合的低阶系统(一、二阶)来实现。


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已知IIR DF系统函数,画出直接I型、直接II型的结构流图。
8 z  4 z  11z  2
3

H(z ) 

(z 

2

1
4

)( z  z 
2

1
2

)



8  4z
1

5
4

z

1

1

 11z


3
4

z

2

2

 2z


1

3

z

3

8

解:为了得到直接I、II型结构,必须将H(z)化为Z-1的有理式;
x(n)
8
y(n)
x(n)
8
y(n)
Z-1
5/4
-4
注意
Z-1 -4
5/4 Z-1
反馈
Z-1
-3/4
11
部分
Z-1 11
-3/4 Z-1
系数
-1
Z
-2
1/8
Z-1 -2
符号
1/8 Z-1


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设滤波器的差分方程为
y ( n )  x ( n )  x ( n  1) 

2

y ( n  1) 

3

1

y ( n  2 ),

4

试用直接 1型的网络结构实现它
解:系统函数为
1 z

H (z) 
1

2
3

X(n)

Z-1

z

1

1



1

z

2

4
2/3
1/4

直接1型:

Z-1
Z-1

Y(n)


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(3)级联型(串联)
一个 N 阶系统函数可用它的零、极点表示,即把
它的分子、分母都表达为因子形式
N

a

i

z

N

i

i0

H (z) 

1



bi z

(1  c i z



(1  d i z

1

i 1
N

 A

N



1

i

i 1

)
)

i 1

由于系数 a i 、 bi 都是实数,极、零点为实根或共
轭复根,所以有
N=M1+2×M2
M1


H (z)  A

M

(1  g i z

1

i 1

i 1

)  (1  h i z

1

)( 1  h i z

1

1

)( 1  q i z

1

*

)

i 1

N1



2

(1  p i z

1

N2

)  (1  q i z
i 1

*

N=N1+2*N2

)


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g i , p i   实根; h i , q i   复根
若将每一对共轭因子合

并起来构成一个实系数

的二阶

因子的特例
M1

H (z)  A

M2

1
2
(
1

g
z
)
(
1

a
z

a
z
)


i
1i
2i
1

i 1
N1

i 1
N2

i 1

i 1

1
1
2
(
1

p
z
)
(
1

b
z

b
z
)


i
1i
2i

如果将单实根因子看成
M

H ( z )  A
i 1

M

 A H i ( z )
i 1

二阶因子的特例

1  a1i z

1

 a 2i z

2

1  b1 i z

1

 b2 i z

2

a 2 i, b 2 i= 0


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用若干二阶网络级联构成滤波器,二阶子
网络称为二阶节,可用正准型结构实现。
一般形式为
H i (z) 

1  a1i z

1

1  b1i z

1

 a2i z

2

 b2 i z

2


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-1
Z
β1

α0

x(n)

α0

x(n)

α1

一阶网络结构

Z-1

β1

β2

Z-1

y(n)

α1

α2

二阶网络结构

H 1(z)

H M (z)


Slide 34

级联型结构的优缺点:
优点:
①简化实现,用一个二阶节,通过变换系数就
可实现整个系统;
②极、零点可单独控制、调整,调整 a 1 i 、a 2 i可
单独调整第 i 对零点,调整 b1i 、b 2 i 可单独调整第 i
对极点;
③级联的次序可以互换,各二阶节零、极点的
搭配可互换位置,所以系统函数的级联结构不唯一,
优化组合以减小运算误差;
缺点:
二阶节电平难控制,电平大易导致溢出,电平小
则使信噪比减小。


Slide 35



设系统函数 H ( z ) 

8  4z
1  1 . 25 z

试画出其级联型网络结

1

1

 11 z

2

 2z

 0 . 75 z

2

 0 . 125 z

1



( 2  0 . 379 z )( 4  1 . 24 z
1

(1  0 . 25 z )( 1  z

2  0 . 379 z
1  0 . 25 z

1

4  1 . 24 z

1

1 z

a 其结构图可以用一个一

x(n)

1

1

1

1

,得到:
 5 . 264 z

 0 .5 z

 5 . 264 z

 0 .5 z

0.25

2

2

)

)

2

2

阶网络和一个二阶网络

2
Z-1

3



解:将 H ( z )的分子、分母进行分解
H (z) 

3

4

Z-1
-0.379

-1.24

Z-1
-0.5

5.264

y(n)

构成如图


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(4)并联型
将系统函数展开成部分分式之和,可用并联方式
构成滤波器:
N
H (z) 



ai z

i

N

i 1

 A0 

N

1



bi z

i



i 1

Ai
(1  d i z

1

)

i 1

将上式中的共轭复根成对地合并为二阶实系数的部
分分式,
L

H ( z )  A0 


i 1

M

Ai
(1  p i z

1


)


i 1

a 0 i  a1i z
1  b1i z

1

1

 b2 i z

上式表明,可用L个一阶网络、M个二阶网络以及
一个常数 A 0 并联组成滤波器 H(z),结构如下图:

2


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Slide 38

特点:
①系统实现简单,只需一个二阶节,系统通过
改变输入系数即可完成;
②极点位置可单独调整;
③运算速度快(可并行进行);
④各二阶网络的误差互不影响,总的误差小,
对字长要求低。
缺点:
不能直接调整零点,因多个二阶节的零点
并不是整个系统函数的零点,当需要准确的传
输零点时,级联型最合适。


Slide 39


Slide 40


Slide 41


Slide 42

5.1.3、FIR DF网络结构形式
它的系统函数和差分方程一般有如下形式:
N 1

H (z) 

 h(n) z

n

n0

y (n) 

N 1

N 1

i0

i0

 h (i ) x ( n  i )   h ( n  i ) x (i )


Slide 43

一、FIR DF的特点






(1)系统的单位冲激响应h(n)在有限个n值处
不为零。即h(n)是个有限长序列。
(2)系统函数|H(z)|在|z|>0处收敛,极点全
部在z=0处(即FIR一定为稳定系统)
(3)结构上主要是非递归结构,没有输出到
输入反馈。但有些结构中(例如频率抽样
结构)也包含有反馈的递归部分。


Slide 44

二、基本的结构形式有下几种:
(1)直接型(卷积型、横截型)
卷积型:差分方程是信号的卷积形式;
横截型:差分方程是一条输入x(n)延时链的横
向结构。

(2)级联型(串联型)
( 3 )频率采样
( 4 )线性相位型


Slide 45

直接由差分方程可画出对应的网络结构


Slide 46

直接型的转置:


Slide 47

例、用横截型结构实现以下系统函数:
1 1 
1 1 

1
1 
1
H  z  = 1  z  1  6 z 1  2 z  1  z  1  z 
2
6





解:

1 1 
1 1 

1
1 
1
H  z  = 1  z  1  6 z 1  2 z  1  z  1  z 
2
6




1 1
1 1

1
2  
1
2 
1
= 1  z  2 z  z   1  z  6 z  z  1  z 
2
6



5 1
37 1

2 
2 
1
= 1  z  z 1 
z  z  1  z 
2
6




 1

8
3

z

1



205
12

z

2



205
12

z

3



8
3

z

4

z

5


Slide 48


Slide 49

(2)级联型(串联型)
当需要控制滤波器的传输零点时,可将系统函
数分解
为二阶实系数因子的形式:
N 1

H (z) 



n0

h(n) z

n

M





( a 0 i  a1i z

1

 a 2i z

2

)

i 1

于是可用二阶节级联构成, 每一个二阶节控制一
对零点。
缺点:
①所需要的系数a比直接型的h(n)多;
②乘法运算多于直接型。


Slide 50


Slide 51

例设 FIR 网络结构系统函数
H(z)  0 . 96  2 . 0 z

1

 2 .8 z

1

 ( 0 . 6  0 . 5 z )( 1 . 6  2 z
x(n)

0.6
Z-1

1.6

Z-1
0.5

H ( z ) 如下式:

2

Z-1
3

1

2

 1 .5 z

 3z
y(n)

2

)

3


Slide 52

(3)线性相位型
FIR的重要特点是可设计成具有严格线性相位的滤
波器,此时 h ( n ) 满足偶对称或奇对称条件。
h ( n ) 偶对称时,
N

N为偶数, H ( z ) 

1

2

 h ( n )[ Z

n

Z

 ( N 1  n )

]

n0

N为奇数,
N 1

H (z) 

1

2



n0

h ( n )[ z  z
n

 ( N 1  n )

 N 1
]  h
z
 2 



N 1
2


Slide 53

由上两式,可得到线性相位FIR滤波器的结构,如图。

优点:
线相相位型结构的乘法次数减为

N
2
N 1
2

(横截型结构乘法次数:N次)

(N偶数)

(N奇数)


Slide 54


Slide 55


Slide 56

例:设某FIR数字滤波器的系统函数为
H z 

1
5

1  3z

1

 5z

2

 3z

3

z

4

试画出此滤波器的线性相位结构。
h (0) 

1

, h (1) 

5

3

, h ( 2 )  1, h ( 3 ) 

5

h ( n ) 是偶对称,对称中心在

3

, h(4) 

5
n

5

N 1
2

N 为奇数。

1

 2 处,




Slide 57

(4)频率采样型
第二章讨论了有限长序列可以进行频域采样。
现 h (n )是长为 N 的序列,因此也可对系统函数H(z)
在单位圆上作N 等分采样,这个采样值也就是 h (n ) 的离
散付里叶变换值H(k)。

H (k )  H ( z )

z

k
wN

 DFT [ h ( n )]

根据上一章的讨论,用频率采样表达z函数的内插
公式为:

H ( z )  (1  z

N

)

1

N 1

H (k )


N
1W
k 0

k
N

z

 N 1

 H c ( z )   H k ( z )
N
 k 0

1

1


Slide 58

H(z)由两部分级联而成,
第一部分( FIR 部分)
N

H C (z)  1  z
这是一个由 N 节延时器组成的梳状滤波器,它在单位圆上

有 N 个等分的零点:

1 z

N

zi  e

j

 0
2
N

i

, i  0, N  1

其频响为

H C (e
H C (e

j

j

) 1 e

)  2 sin(

 jN 

N
2

)


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第二部分(IIR部分)是一组并联的一阶网络:

H k (z) 

H (k )
1W

k
N

z

1

此一阶网络在单位圆上有一个极点:

zK  W
2

k
N

e

j

2
N

k

k 处的频响为  ,是一个谐振频率
该网络在  
N
2

k 的谐振器。这些并联谐振器的极点正好各自抵
N
消一个梳状滤波器的零点(i=k),从而使这个频率点
的响应等于 H (k ) 。


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H c ( z )  (1  z

H k ( z) 

N

)

H (k )
k

1  WN z

1

H c ( z)  H k ( z)  ( z k  e

j

2k
N

)

H (k )
(zk  e

j

 H (k )

2k
N

)

两部分级联后,就得到频率采样型的总结构,


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这一结构的最大特点是它的系数H(k)直接就是滤波
器在  
接。

2

k 处的响应,因此,控制滤波器的响应很直

N

两个主要的缺点:

①所有的系数 W N k 和 H (k ) 都是复数,计算复杂。
②所有谐振器的极点都在单位圆上,考虑到系数量
化的影响,有些极点实际上不能与梳状滤波器的零点

相抵消,使系统的稳定性变差。


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为了克服这两个缺点,作两点修正:
将所有零点和极点移到半径为 r 的圆上,r 略小于

1,同时频率采样点也移到该圆上,以解决系统的稳
定性。这时

H ( z )  (1  r z
N

N

)

1
N

N 1

H (k )

 1  rW
k 0

k
N

z

1


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5.2 量化与量化误差
有限字长的二进制数表示数字系统的误差
(a)A/D变换器的量化误差
即A/D变换器将模拟输入信号变为一组离散电平
时产生的量化误差。
(b)系数的量化误差
即把系统系数用有限二进制数表示时产生的量化误
差。
(c)算术运算的运算误差
数字运算运程中,为限制位数而进行尾数处理,
以及为防止溢出而压缩信号电平的有效字长效应。


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比较三种结构的误差大小,可知
直接型 > 级联型 > 并联型

原因:
l直接型结构的所有舍入误差都经过全部网络的反馈
环节,反馈过程中误差积累,输出误差很大。
l级联型结构,每个舍入误差只通过其后面的反馈环
节,而不通过它前面的反馈环节,误差小于直接型。

l并联型 :每个并联网络的舍入误差只通过本身的
反馈环节,与其它并联网络无关,积累作用最小,误
差最小。