本教程中每个阶段要实现的滤波器是一个 1024 阶数字 FIR 方框滤波器,其滤波输出是最近 1024 个输入样本的简单算术平均值。这个滤波器的行为并不特别有趣,但我们关心的是每个实现的性能细节,而不是滤波器的实用性,所以一个简单的滤波器就足够了。
滤波器定义
在离散时间步 k,给定输入样本序列 x[],FIR 滤波器的输出样本 y[k] 定义为:
y[k]=n=0∑N−1x[k−n]⋅b[n]
其中 N 是滤波器阶数,b[n](n∈{0,1,2,...,N−1})是滤波器系数的向量。
滤波器系数 b[n] 有滞后 n。也就是说,滤波器系数 b[0] 总是与时间 k 的最新输入样本相乘,b[1] 与上一个输入样本相乘,依此类推。
本教程中使用的滤波器阶数 N 固定为 1024 阶。在我们的情况下,由于滤波器是一个简单的方框平均滤波器,所有的 b[n] 都将是相同的值,即 N1。因此,
b[n]=N1∀k∈{0,1,2,...,N−1}