uwboy 0 12 августа, 2019 Опубликовано 12 августа, 2019 (изменено) · Жалоба Почтенные господа! Давно интересует вопрос о том, как используются в современных анализаторах спектра т. н. «channel filters». На каком этапе ЦОС они встраиваются и как влияют на результаты измерений? Какова мотивация к использованию, например, фильтра Гаусса? Гуглил, разумеется, но просветления не достиг. Не могли бы вы посоветовать литературу, где бы внятно этот вопрос рассматривался? Заранее спасибо. Изменено 12 августа, 2019 пользователем uwboy Цитата Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на другие сайты Поделиться
coding4dsp 0 13 августа, 2019 Опубликовано 13 августа, 2019 (изменено) · Жалоба Мотивация - использование фильтров в лучшей АЧХ (большее подавление в полосе затухания), чем у фильтра с прямоугольной импульсной характеристикой (как в классическом FFT). У Сергиенко в Цифровой обработке сигналов (3-изд.) см главу Банки фильтров. Изменено 13 августа, 2019 пользователем coding4dsp Цитата Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на другие сайты Поделиться
V_G 8 13 августа, 2019 Опубликовано 13 августа, 2019 (изменено) · Жалоба 6 часов назад, coding4dsp сказал: Мотивация - использование фильтров в лучшей АЧХ (большее подавление в полосе затухания), чем у фильтра с прямоугольной импульсной характеристикой (как в классическом FFT). Вероятно, имеется в виду не прямоугольная импульсная характеристика, а прямоугольная оконная функция. Это немного не фильтр. Если имеются в виду оконные функции Блэкмана, Хэмминга, Flat-top и пр., то они подавляют спектральные хвосты, возникающие при несовпадении частоты оцифровываемого сигнала с частотами базисных функций ДПФ. Эти штуки я изучал по книге Стивена Смита "Цифровая обработка сигналов". На английском языке. Русский вариант вроде есть, но я его не видел Изменено 13 августа, 2019 пользователем V_G Цитата Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на другие сайты Поделиться
petrov 6 13 августа, 2019 Опубликовано 13 августа, 2019 · Жалоба V_G Это немного не фильтр. Это буквально фильтры. Цитата Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на другие сайты Поделиться
uwboy 0 13 августа, 2019 Опубликовано 13 августа, 2019 · Жалоба 6 hours ago, coding4dsp said: Мотивация - использование фильтров в лучшей АЧХ (большее подавление в полосе затухания), чем у фильтра с прямоугольной импульсной характеристикой (как в классическом FFT). У Сергиенко в Цифровой обработке сигналов (3-изд.) см главу Банки фильтров. 24 minutes ago, V_G said: Вероятно, имеется в виду не прямоугольная импульсная характеристика, а прямоугольная оконная функция. Это немного не фильтр. Если имеются в виду оконные функции Блэкмана, Хэмминга, Flat-top и пр., то они подавляют спектральные хвосты, возникающие при несовпадении частоты оцифровываемого сигнала с частотами базисных функций ДПФ. Эти штуки я изучал по книге Стивена Смита "Цифровая обработка сигналов". На английском языке. Русский вариант вроде есть, но я его не видел В том-то всё и дело, почтенные: похоже, что «оконная функция» и «канальный фильтр» — не одно и то же. Вот есть кусочек, который не проливает свет на то, как это работает — https://www.rohde-schwarz.com/us/faq/filter-faq_78704-30077.html Цитата Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на другие сайты Поделиться
aser 0 15 августа, 2019 Опубликовано 15 августа, 2019 · Жалоба Есть стандартный анализ спектра банком фильтров со времен до БПФ. Фильтры — канальные, АЧХ отстоят друг от друга на треть или 1/6 октавы. Форма АЧХ — стандартная для этой задачи. При наличии БПФ такой фильтр получается искусственно складыванием взвешенных значений соседних частотных бинов. Фильтр Гаусса в этом деле применяется редко, т.к. АЧХ слишком пологая. Но он ценится за плавность этой АЧХ, благодаря чему импульсы после фильтрации мало меняют форму. Цитата Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на другие сайты Поделиться