嵌入式学习之数字一阶低通滤波器

嵌入式学习之数字一阶低通滤波器一阶低通滤波器是通过软件算法模拟硬件上的 RC 滤波器 用来抑制干扰信号 数学表达式为 式中 y 是此次滤波器的输出 x 是此次滤波器的输入信号 y 是上一次滤波器的输出

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俗话说得好,一流程序员靠数学,二流靠算法,三流靠逻辑;今天就和大家聊一聊嵌入式中的常用算法。

一阶低通滤波器

一阶低通滤波器是通过软件算法模拟硬件上的RC滤波器,用来抑制干扰信号,数学表达式为:

y(t) = k*x(t) + (1-k)*y(t-1) (1>k>0) 【1】

式中:y(t)是此次滤波器的输出,x(t)是此次滤波器的输入信号,y(t-1)是上一次滤波器的输出;k为数字滤波器的采样系数,实际取值 取决于滤波时间常数和采样周期;

若采样间隔△t足够小,则滤波器的截止频率为:

 f = k/(2*pi*△t)

例如,采样频率为19.2KHz,K为0.06518,则截止频率为200Hz

时域仿真模型

接下来我们用matlab编写一个.m文件,加上一阶低通滤波器看下他的效果;

嵌入式学习之数字一阶低通滤波器

一阶低通滤波器

原始信号为50Hz,幅值为5;采样频率为19.2KHz,K为0.06518;可以看到经过低通滤波器后已经将高频噪音信号滤除掉了,非常接近原始信号。这里要注意,低通滤波器的截止频率一定要高于原始信号,否则会导致原始信号失真

嵌入式学习之数字一阶低通滤波器

滤波器效果比较

如上图,原始信号均为幅值为5的正弦信号,左图的频率为500Hz,右图的频率为2000Hz;可以看到幅值和相位都被改变了;所以在使用低通滤波器时候一定要注意了,不能让波形失真。

结语

好了,低通滤波器的内容就是以上这些了,有不清楚的地方请在评论区告诉我哦;谢谢大家!

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