Filtro FIR con fase mínima - página 6

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keekkenen:
la conclusión es simple - ¡no el sombrero de Juan!
No lo sé.
O tal vez... señales más sencillas.
Como un sintético de 100 hercios + 1.000 hercios.
Deja que dibuje, aísle y resuma.
Pero esta vez con un control de fase visual.

P.D. No pegues lo que sea
todo lo necesario para construir un modelo
señal = LF + HF + ruido
Genera uno más sencillo: juega con el modelo.
Entonces, hazlo más complicado.
 
¿Qué tal esto? El retraso es correcto, pero sólo es crítico en algunos casos. Es un error pensar que, en principio, debería ser de minutos o incluso de horas y no hay forma de reducirlo sin una pérdida fatal de la calidad de la señal. Sí, la reducción del retardo se debe a que el filtro se parece cada vez menos a un paso de banda perfecto. Pero nadie nos prohíbe aumentar ligeramente la frecuencia de muestreo de una señal para poder seleccionar una frecuencia límite "de sobra" de un filtro, es decir, por encima del límite del espectro de una señal, pero por debajo de la mitad de la frecuencia de muestreo. En este caso, la respuesta de amplitud-frecuencia escalonada no ideal del filtro no importará mucho. Por último, algunas personas parecen confundir la distorsión no lineal con la distorsión de la respuesta de amplitud-frecuencia del filtro.
 
A la luz de esto, es problemático hacer un sistema con estos filtros en el que la longitud de la respuesta al impulso se incrementa repetidamente. Y si tenemos en cuenta la tasa de muestreo no uniforme - diferente número de ticks por minuto. Entonces la función de ponderación tendrá una longitud dinámica. Como consecuencia de ello, es necesario o bien adaptar la cinemática -regenerar completamente sus características y adaptarse al espectro de forma permanente en cada muestra discreta- o bien utilizar filtros IIR.
 

¿Por qué un filtro FIR? ¿No sería mejor obtener el espectro primero? Entonces, ¿recoge el filtro y ve el resultado?

El DSP también es posible...

.... Gracias por el tema, hace tiempo que quiero hacerlo yo, pero no me he puesto a ello.

 
Zhunko:

El filtro FIR se puede hacer de cualquier manera. La recuperación de este tiempo de cálculo.

Corrección.

El pago no es por el filtro FIR en sí, sino por el deseo de implementarlo en el procesador.

Sólo que no entiendo muy bien de dónde viene este deseo.

La calculadora especial de hardware puede calcular el valor de cualquier filtro FIR en 2 ciclos de reloj.

 
http://www.metolit.by/ru/dir/index.php/2512 Neuroordenador con arquitectura extensible para tareas especiales
 
A juzgar por el ejemplo de los limpiadores, para una profundidad de 1024 barras, el número de limpiadores necesarios aumenta a decenas, cientos o, en el mejor de los casos, miles o más. Calcular tal número de filtros utilizando filtros digitales en lugar de limpiadores es aún más difícil.
 
http://physics-animations.com/rusboard/themes/22453.html Encontré algunas discusiones interesantes que no temen alejarse de las teorías. Discutió todo, desde la mecánica cuántica hasta Kotelnikov. Taki en el post destacado es un poco similar a lo que escribí aquí sobre los valores intermedios. No hay mucha información sobre el retraso de los filtros y su reducción. Pero esto es lo esencial. Cito: "Lo del retraso es correcto, pero es crítico sólo en algunos casos. No es correcto pensar que deben ser minutos o incluso horas, y no es posible reducirlo sin una pérdida fatal de la calidad de la señal. Sí, la reducción del retardo se debe a que el filtro se parece cada vez menos a un paso de banda perfecto. Pero nadie nos prohíbe aumentar ligeramente la frecuencia de muestreo de una señal para poder seleccionar una frecuencia límite "de sobra" de un filtro, es decir, por encima del límite del espectro de una señal, pero por debajo de la mitad de la frecuencia de muestreo. En este caso, la respuesta de amplitud-frecuencia escalonada no ideal del filtro no tendrá mucha importancia. Por último, el autor parece confundir la distorsión no lineal con la distorsión de la respuesta de amplitud-frecuencia del filtro". Destacaré este punto en particular:"... Sí, la disminución del retardo se debe a que el filtro se parece cada vez menos a un paso de banda perfecto. Pero nadie nos prohíbe aumentar ligeramente la frecuencia de muestreo de la señal, lo que nos permitiría elegir una frecuencia límite "de sobra" del filtro, es decir, por encima del límite del espectro de la señal, pero por debajo de la mitad de la frecuencia de muestreo. En este caso, la respuesta de amplitud-frecuencia escalonada no ideal del filtro no tendrá especial importancia....".
 

El retraso puede ser importante o no. Todo depende de la finalidad de los filtros. En mi caso, los filtros se utilizan para descomponer una curva compleja en componentes simples de tipo sinusoidal. Más concretamente, para la representación visual de la curva como una suma de componentes en la pantalla, porque percibo mejor tales componentes, y no necesito estos componentes para ningún cálculo.

Así, un simple experimento (descomposición de una onda sinusoidal) muestra que esta descomposición sólo es útil en un caso: si el desfase del filtro es cero. De lo contrario, el panorama no se vuelve más fácil de entender, sino más complicado.

Después de leer el tema en diagonal, todavía no he podido encontrar una respuesta a la pregunta del título: ¿cuál es el desplazamiento de fase mínimo del filtro FIR? Aunque todavía no he terminado mi trabajo, tengo motivos para creer que el mínimo desplazamiento de fase posible del filtro FIR es cero. En los libros, estos filtros se denominan físicamente irrealizables, y ahí suele acabar la discusión. Sin embargo, es obvio que estos filtros pueden utilizarse en el historial y, en algunas condiciones, también funcionarán en tiempo real.

 
No he visto ningún indicador que analice el cambio de fase dinámico. Es decir, los filtros de las patadas cambian la fase de diferentes maneras. Si, por ejemplo, se traza la media entre las muestras, entonces en algunos casos el desplazamiento óptimo no se requiere por medio período, sino por +- otra parte fraccionaria. Es decir, si en lugar del alisado ficticio por el método de las complejidades inscritas las tangentes a las caras que conectan las muestras adyacentes darán puntos adicionales que tendrán muestras complementarias a lo largo del eje del precio, y al mismo tiempo tendrán muestras de longitud no uniforme, algo se desplazará un poco más, algo menos. Así, obtendremos una función no sólo a lo largo del eje del precio, sino también a lo largo del eje del "tiempo". Por ejemplo, mucha gente construye las escalas empezando por el periodo 1,2,3,.... y así sucesivamente, pero hay varitas con períodos de 1/2, 1/4, 1/64.... y así sucesivamente, y los puntos de intersección de estas formas también tienen su propia información. Y luego, añadiendo, digamos, una recta de interpolación que contenga 1000 puntos discretos adicionales (o por ejemplo, una función que varíe dinámicamente como un ancho de rango, o el mismo volumen de ticks como una función puede adjuntarse a estos 1000 puntos intermedios) entre las muestras, tendremos dummies con pesos fraccionarios. Y como los puntos adicionales entre las muestras tendrán un paso de fase no uniforme, los pesos de las caídas u otros ticks, también variarán.
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