Моделирование цифровой обработки сигналов ЦОС в MATLAB. Часть 2. Синтез оптимальных цифровых БИХ-фильтров программными средствами MATLAB

№ 12’2008
PDF версия
Основные этапы проектирования цифровых фильтров (КИХ и БИХ) были рассмотрены в [6]. В этой статье автор знакомит читателей с синтезом оптимальных БИХ/фильтров — первым этапом их проектирования.

Все статьи цикла:

Свойства БИХ–фильтров

БИХ–фильтр описывается передаточной функцией общего вида:

 

H(z)

(1)

и при (N−1)≤(M−1) (по умолчанию) имеет порядок R = M−1.

Сложность БИХ–фильтра определяется порядком R передаточной функции (1).

БИХ–фильтры характерны следующими особенностями:

  • нелинейной ФЧХ;
  • необходимостью проверки на устойчивость.

Задание требований к частотным характеристикам БИХ–фильтров

При синтезе частотно–избирательных БИХ–фильтров с существенно нелинейной ФЧХ последняя обычно не контролируется, и требования задаются к АЧХ. Они не отличаются от требований к АЧХ КИХ–фильтров, за тем исключением, что для рассматриваемого далее метода синтеза значение АЧХ в полосе пропускания не превышает единицы. Кроме того, для БИХ–фильтров требования задаются к характеристике затухания — АЧХ (дБ) (см. формулу (6) в [6]) и включают в себя:

  • частоту дискретизации fд (Гц);
  • граничные частоты полос пропускания (ПП) и полос задерживания (ПЗ), для которых введены условные обозначения:
    • fχ — граничная частота ПП для ФНЧ и ФВЧ;
    • fk — граничная частота ПЗ для ФНЧ и ФВЧ;
    • f−χ, fχ — левая и правая граничные частоты ПП для ПФ и РФ;
    • f−k, fk — левая и правая граничные частоты ПЗ для ПФ и РФ;
  • допустимые отклонения от Â(f) (дБ) (см. формулу (6) в [6]):
    • amax (дБ) — максимально допустимое затухание в ПП;
    • amin (дБ) — минимально допустимое затухание в ПЗ.

В статье рассматривается синтез оптимальных БИХ–фильтров методом билинейного Z–преобразования на основе аналоговых фильтров–прототипов (АФП).

Идея синтеза БИХ–фильтров на основе АФП возникла из желания воспользоваться давно известными и хорошо себя зарекомендовавшими методами синтеза аналоговых фильтров. Обоснование такой возможности вытекает из следующих положений:

  • передаточные функции АФП и БИХ–фильтров — дробно–рациональные;
  • импульсные характеристики АФП и БИХ–фильтров — бесконечные.

Для того чтобы подчеркнуть контраст типа фильтра (аналоговый или цифровой), будем использовать аббревиатуры АФП и ЦФ, по умолчанию подразумевая под ЦФ БИХ–фильтр.

Процедура синтеза БИХ–фильтра

Процедура синтеза ЦФ на основе АФП включает в себя [4]:

  1. Задание требований к АЧХ ЦФ.
  2. Выбор метода синтеза.
  3. Формирование требований к АЧХ АФП.
  4. Выбор типа аппроксимирующей функции. Четырем типам аппроксимирующих функций соответствуют четыре разновидности аналоговых (и цифровых) фильтров:
  • Баттерворта (Butterwhorth) — с АЧХ, максимально плоской в ПП и монотонной в ПЗ;
  • Чебышева I рода (Chebyshov Type I) — с АЧХ, равноволновой в ПП и монотонной в ПЗ;
  • Чебышева II рода (Chebyshov Type II) — с АЧХ, максимально плоской в ПП и равноволновой в ПЗ;
  • Золотарева – Кауэра (эллиптические фильтры) (Eleptic) — с АЧХ, равноволновой в ПП и ПЗ.
  • Расчет передаточной функции АФП.
  • Преобразование передаточной функции АФП в передаточную функцию ЦФ.
  • Для лучшего понимания синтеза в MATLAB ЦФ на основе АФП коротко познакомимся с синтезом АФП.

    Синтез аналоговых фильтров

    Синтез частотно–избирательных АФП Баттерворта, Чебышева I и II рода и Золотарева – Кауэра выполняется соответственно с помощью функций:

    [bs,as]=butter(R,Wn,ftype,'s') 
    [bs,as]=cheby1(R,rp,Wn,ftype,'s') 
    [bs,as]=cheby2(R,rs,Wn,ftype,'s') 
    [bs,as]=ellip(R,rp,rs,Wn,ftype,'s')
    

    Здесь R — порядок АФП; Wn — вектор частот среза в шкале ω = 2πf (рад/с), содержащий один элемент — для ФНЧ и ФВЧ и два — для ПФ и РФ (частотами среза называют частоты, на которых нормированная АЧХ АФП Â(f) равна 1/√2≈0,707, а Â(f) (дБ) — 3 дБ); rp, rs — соответственно максимально и минимально допустимые затухания amax (дБ) в ПП и amin (дБ) в ПЗ для Â(f) (дБ); ftype — параметр, указывающий тип избирательности и принимающий значения: ‘high’ — для ФВЧ; ‘stop’ — для РФ; по умолчанию (если значение параметра не задано явно) — для ФНЧ и ПФ; ‘s’ — признак аналогового фильтра, при его отсутствии по умолчанию подразумевается ЦФ; bs, as — векторы коэффициентов числителя и знаменателя передаточной функции АФП Ha(p) в порядке возрастания степеней p; as(1) = 1.

    Выходными параметрами могут быть также нули, полюсы и коэффициент усиления передаточной функции, представленной в виде произведения простейших множителей. Соответствующий формат будет приведен для ЦФ.

    Как правило, при синтезе АФП порядок фильтра (R) и частоты среза (Wn) заранее неизвестны. Их можно определить по требованиям к АЧХ с помощью следующих функций, соответственно для АФП Баттерворта, Чебышева I и II рода и Золотарева – Кауэра:

    [R,Wn]=buttord(Wp,Ws,rp,rs,'s') 
    [R,Wn]=cheb1ord(Wp,Ws,rp,rs,'s') 
    [R,Wn]=cheb2ord(Wp,Ws,rp,rs,'s') 
    [R,Wn]=ellipord(Wp,Ws,rp,rs,'s')
    

    Здесь R — минимальный порядок при заданных требованиях, соответствующий оптимальному АФП; Wp, Ws — соответственно векторы граничных частот ПП и ПЗ в порядке их следования слева направо в шкале частот ω = 2πf (рад/с). Остальные параметры были определены ранее.

    Пример 1

    Синтезировать оптимальные АФП Баттерворта, Чебышева I и II рода и Золотарева – Кауэра по заданным требованиям к АЧХ ФНЧ (см. табл. 3 в [6]). Значения amax = 0,4455 дБ и amin = 40 дБ (rp и rs) были вычислены в [6] в примере 1:

     <  <  ft=1000; fk=1500; 
     <  <  Wp=2.*pi.*ft; Ws=2.*pi.*fk; 
     <  <  rp=0.4455; rs=40; 
     <  <  [R1,Wn1]=buttord(Wp,Ws,rp,rs,'s'); 
     <  <  [R2,Wn2]=cheb1ord(Wp,Ws,rp,rs,'s'); 
     <  <  [R3,Wn3]=cheb2ord(Wp,Ws,rp,rs,'s'); 
     <  <  [R4,Wn4]=ellipord(Wp,Ws,rp,rs,'s'); 
     <  <  [bs1,as1]=butter(R1,Wn1,'s'); 
     <  <  [bs2,as2]=cheby1(R2,rp,Wn2,'s'); 
     <  <  [bs3,as3]=cheby2(R3,rs,Wn3,'s'); 
     <  <  [bs4,as4]=ellip(R4,rp,rs,Wn4,'s');
    

    Выведем значения порядков R1, R2, R3, и R4 соответственно оптимальных ФНЧ Баттерворта, Чебышева I и II рода и Золотарева – Кауэра:

     <  <  R=[R1 R2 R3 R4] 
    R = 
    	15   7   7   5
    

    Наименьший порядок имеет ФНЧ Золотарева – Кауэра.

    Построим графики АЧХ аналоговых ФНЧ Баттерворта, Чебышева I и II рода и Золотарева – Кауэра на густой сетке частот (выберем 1000 точек) и выведем их в основной полосе частот [0; fд/2] ЦФ при частоте дискретизации 8000 Гц (для сравнения с ним впоследствии).

    Для построения графиков АЧХ АФП используем функцию:

    Ha=freqs(bs,as,W)
    

    где bs, as — коэффициенты числителя и знаменателя передаточной функции АФП; W — вектор, задающий сетку частот в шкале ω = 2πf (рад/с).

    Выведем значения АЧХ всех АФП в одинаковом диапазоне [0;1] по оси ординат с помощью функции ylim([0 1]) (рис. 1):

    Рис. 1. АЧХ аналоговых ФНЧ: а) Баттерворта; б) Чебышева I рода; в) Чебышева II рода; г) Золотарева - Кауэра
    Рис. 1. АЧХ аналоговых ФНЧ:
    а) Баттерворта; б) Чебышева I рода;
    в) Чебышева II рода; г) Золотарева – Кауэра
     <  <  %f — густая сетка частот в Гц 
     <  <  %W — густая сетка круговых частот в рад/с 
     <  <  %Ha1,Ha2,Ha3,Ha4 — передаточные функции АФП Баттерворта, ... Чебышева I и II рода и Золотарева – Кауэра 
     <  <  Fs=8000; 
     <  <  f=0:((Fs/2)/1000):Fs/2; 
     <  <  W=2.*pi.*f; 
     <  <  Ha1=freqs(bs1,as1,W); MAG1=abs(Ha1); 
     <  <  Ha2=freqs(bs2,as2,W); MAG2=abs(Ha2); 
     <  <  Ha3=freqs(bs3,as3,W); MAG3=abs(Ha3); 
     <  <  Ha4=freqs(bs4,as4,W); MAG4=abs(Ha4); 
     <  <  subplot(2,2,1),plot(f,MAG1),xlabel('f(Hz)'),grid,... ylabel('MAGNITUDE'),title('Analog Filter Butterworth'),ylim([0 1]) 
     <  <  subplot(2,2,2),plot(f,MAG2),xlabel('f(Hz)'),grid,... ylabel('MAGNITUDE'),title('Analog Filter Chebyshov I'),ylim([0 1]) 
     <  <  subplot(2,2,3),plot(f,MAG3),xlabel('f(Hz)'),grid,... ylabel('MAGNITUDE'),title('Analog Filter Chebyshov II'),ylim([0 1]) 
     <  <  subplot(2,2,4),plot(f,MAG4);xlabel('f(Hz)'),grid,... ylabel('MAGNITUDE'),title('Analog Filter Eleptic'),ylim([0 1])
    

    Синтез БИХ–фильтров методом билинейного Z–преобразования

    Отображение p–плоскости в z–плоскость выполняется в соответствии с формулой билинейного Z–преобразования:

     

    p

    (2)

    где γ = 1/T, получаемой из стандартного Z–преобразования z = epT → p = (1/T)lnz, путем разложения lnz в ряд Тейлора:

    ln(z)

    и сохранения первого члена.

    Формула (2) позволяет представить передаточную функцию ЦФ H(z) на основе передаточной функции АФП Ha(p):

     

    H(z)

    (3)

    Используя (2), выражаем z через p:

    z = (γ+p)/(γ−p).

    И подставляя z = rejˆω  и p = jΩ, где jΩ — обозначение оси частот АФП (во избежание путаницы), получаем:

     

    e^jomega^

    (4)

    Откуда имеем нелинейные зависимости между частотами АФП и ЦФ:

     

    Omega

    (5)
     

    omega

    (6)

    Согласно (4), ось частот jΩ p–плоскости, как и при стандартном Z–преобразовании, отображается на z–плоскости в единичную окружность (радиус равен единице), однако каждому ее обороту (изменению нормированной частоты на Δˆω  = 2π), а именно: …, −3π < ˆω  < −π, −π < ˆω  < π, π < ˆω  < 3π, …, соответствует не отрезок оси, как при стандартном Z–преобразовании, а вся ось jΩ (так как зависимость между частотами определяется функцией arctg: …, −∞ < Ω < ∞, −∞ < Ω < ∞, −∞ < Ω < ∞…

    Связь между частотными характеристиками АФП и ЦФ, соответственно H(ejΩT) и Ha(jΩ), имеет вид [1, 4]:

     

    H(e)^jomegaT

    (7)

    При этом частотная характеристика АФП Ha(jΩ), бесконечная в шкале частот Ω, в шкале частот ω, согласно (6), сжимается в отрезок Δω = ωд, то есть становится финитной. Соответственно, частотная характеристика ЦФ H(ejΩT), согласно (7), оказывается равной (с точностью до множителя 1/T) бесконечной сумме копий финитных частотных характеристик АФП длины Δω = ωд, сдвинутых друг относительно друга на частоту ωд. Вследствие этого элайсинг (Aliasing) принципиально отсутствует, и АЧХ ЦФ и АФП в основной полосе частот [0; ωд/2] совпадают (с учетом нелинейной зависимости между частотами).

    «Платой» за отсутствие элайсинга, помимо нелинейной зависимости между частотами АФП и ЦФ, будет полное несовпадение их импульсных характеристик и ФЧХ.

    Метод билинейного Z–преобразования реализуется по–разному, в зависимости от поставленной задачи, а именно:

    • Если ЦФ синтезируется на основе имеющегося АФП (копирует его АЧХ с учетом нелинейного соотношения между частотами), то в этом случае удобно воспользоваться функцией bilinear следующих основных форматов:
    [b,a]=bilinear(bs,as,Fs[,Fp]) 
    [q,p,K]=bilinear(qs,ps,Ks,Fs[,Fp])
    

    Здесь bs, as — векторы коэффициентов числителя и знаменателя передаточной функции АФП Ha(p) в порядке возрастания степеней p; as(1)=1; Fs — частота дискретизации fд (Гц); Fp — необязательный параметр — частота f (Гц), на которой значения АЧХ АФП и ЦФ должны совпадать; b, a — векторы коэффициентов числителя и знаменателя передаточной функции ЦФ H(z) (1) в порядке возрастания отрицательных степеней z; a(1)=1; q, p, K — соответственно векторы нулей и полюсов и коэффициент усиления передаточной функции, представленной в виде произведения простейших множителей:

     

    H(e)^jomegaT

    (8)

    где zok, z*k — соответственно k–е нуль и полюс передаточной функции (1), а b0 — коэффициент усиления; qs, ps, Ks — аналогичные параметры для передаточной функции АФП.

    • Если ЦФ синтезируется непосредственно по заданным требованиям к АЧХ, то в этом случае процедура синтеза подобна рассмотренной ранее для АФП, более того, используются те же функции, но без параметра ‘s’:
    [b,a]=butter(R,WDn,ftype) 
    [b,a]=cheby1(R,rp,WDn,ftype) 
    [b,a]=cheby2(R,rs,WDn,ftype) 
    [b,a]=ellip(R,rp,rs,WDn,ftype)
    

    Здесь R — порядок ЦФ; WDn — вектор нормированных частот среза в шкале ˆf  (частотами среза называют частоты, на которых нормированная АЧХ ЦФ Â(f) равна 1/√2≈0,707, а Â(f) (дБ) — 3 дБ), содержащий один элемент для ФНЧ и ФВЧ, равный:

    WDn(1)

    где f0 — абсолютная частота среза, и два — для ПФ и РФ, равные:

    WDn(1)
    WDn(1)

    где f01, f02 — абсолютные частоты среза; rp, rs — соответственно максимально и минимально допустимые затухания amax (дБ) в ПП и amin (дБ) в ПЗ для Â(f) (дБ) (они совпадают с допустимыми отклонениями для АФП); ftype — параметр, указывающий тип избирательности и принимающий значения: ‘high’ — для ФВЧ; ‘stop’ — для РФ; по умолчанию (если значение параметра не задано явно) — для ФНЧ и ПФ; b, a — векторы коэффициентов числителя и знаменателя передаточной функции ЦФ (1) в порядке возрастания отрицательных степеней z; где a(1)=1.

    Примечание. Здесь и далее в обозначениях частот ЦФ добавлена буква «D» от слова «Digital». Согласно (5)–(6) зависимость между частотами WDn и Wn нелинейная.

    При синтезе ЦФ Баттерворта, Чебышева I и II рода и Золотарева – Кауэра по методу билинейного Z–преобразования свойство оптимальности ЦФ сохраняется: синтезируемый ЦФ, подобно АФП, при заданных требованиях к АЧХ (характеристике затухания) имеет минимальный порядок.

    Расчет минимального порядка R и вектора частот среза WDn для ЦФ Баттерворта, Чебышева I и II рода и Золотарева – Кауэра выполняется с помощью тех же функций, что и для АФП, но без параметра ‘s’:

    [R,WDn]=buttord(WDp,WDs,rp,rs) 
    [R,WDn]=cheb1ord(WDp,WDs,rp,rs) 
    [R,WDn]=cheb2ord(WDp,WDs,rp,rs) 
    [R,WDn]=ellipord(WDp,WDs,rp,rs)
    

    Здесь WDp, WDs — соответственно векторы граничных нормированных частот ПП и ПЗ в порядке их следования слева направо в шкале ˆf . Остальные параметры были определены ранее.

    При синтезе ЦФ с помощью данных функций в MATLAB реализуется алгоритм билинейного Z–преобразования, а именно:

    • по требованиям к АЧХ ЦФ автоматически формируются требования к АЧХ АФП путем пересчета граничных частот по формуле (5);
    • синтезируется АФП;
    • в соответствии с (3) передаточная функция АФП Ha(p) преобразуется в передаточную функцию ЦФ H(z) (1).

    Подобно функции bilinear, выходными параметрами функций butter, cheby1, cheby2 и ellip могут быть [q,p,K].

    Приведем примеры синтеза оптимальных БИХ–фильтров ФНЧ и ПФ непосредственно по заданным требованиям к АЧХ (дБ) ЦФ.

    Пример 2

    Заданы требования к АЧХ ФНЧ (табл. 3 и пример 2 в [6]). Значения amax = 0,4455 дБ и amin = 40 дБ (rp и rs) были вычислены в [6] в примере 1. Синтезировать оптимальные БИХ–фильтры Баттерворта, Чебышева I и II рода и Золотарева – Кауэра методом билинейного Z–преобразования:

     <  <  Fs=8000; 
     <  <  ft=1000; fk=1500; 
     <  <  ft=1000; fk=1500;; 
     <  <  [R2,WDn2]=cheb1ord(WDp,WDs,rp,rs); 
     <  <  [R3,WDn3]=cheb2ord(WDp,WDs,rp,rs); 
     <  <  [R4,WDn4]=ellipord(WDp,WDs,rp,rs); 
     <  <  [b1,a1]=butter(R1,WDn1); 
     <  <  [b2,a2]=cheby1(R2,rp,WDn2); 
     <  <  [b3,a3]=cheby2(R3,rs,WDn3); 
     <  <  [b4,a4]=ellip(R4,rp,rs,WDn4);
    

    Выведем рассчитанные значения порядков R1, R2, R3, и R4 соответственно оптимальных ФНЧ Баттерворта, Чебышева I и II рода и Золотарева – Кауэра:

     <  <  R=[R1 R2 R3 R4] 
    R = 
    	12   7   7   5
    

    Поскольку свойство оптимальности синтезируемых ЦФ сохраняется, их порядки совпадают с порядками соответствующих АФП (переменная R в примере 1).

    Построим графики АЧХ БИХ–фильтров ФНЧ Баттерворта, Чебышева I и II рода и Золотарева – Кауэра на густой сетке частот (выберем 1000 точек) в основной полосе [0; fд/2] и одинаковом диапазоне [0;1] по оси ординат, установленном с помощью функции ylim([0 1]). АЧХ рассчитывается с помощью функции freqz (рис. 2):

    Рис. 2. АЧХ БИХ-фильтров ФНЧ: а) Баттерворта; б) Чебышева I рода; в) Чебышева II рода; г) Золотарева - Кауэра
    Рис. 2. АЧХ БИХ–фильтров ФНЧ:
    а) Баттерворта; б) Чебышева I рода;
    в) Чебышева II рода; г) Золотарева – Кауэра
     <  <  %f — густая сетка частот 
     <  <  %Ha1,Ha2,Ha3,Ha4 — передаточные функции АФП Баттерворта, ... Чебышева I и II рода и Золотарева – Кауэра 
     <  <  Fs=8000; 
     <  <  f=0:((Fs/2)/1000):Fs/2; 
     <  <  Ha1=freqz(b1,a1,f,Fs); MAG1=abs(Ha1); 
     <  <  Ha2=freqz(b2,a2,f,Fs); MAG2=abs(Ha2); 
     <  <  Ha3=freqz(b3,a3,f,Fs); MAG3=abs(Ha3); 
     <  <  Ha4=freqz(b4,a4,f,Fs); MAG4=abs(Ha4); 
     <  <  subplot(2,2,1),plot(f,MAG1),xlabel('f(Hz)'),grid,... ylabel('MAGNITUDE'),title('Digital Filter Butterworth'),ylim([0 1]) 
     <  <  subplot(2,2,2),plot(f,MAG2),xlabel('f(Hz)'),grid,... ylabel('MAGNITUDE'),title('Digital Filter Chebyshov I'),ylim([0 1])
     <  <  subplot(2,2,3),plot(f,MAG3);xlabel('f(Hz)'),grid,... ylabel('MAGNITUDE'),title('Digital Filter Chebyshov II'),ylim([0 1]) 
     <  <  subplot(2,2,4),plot(f,MAG4),xlabel('f(Hz)'),grid,... ylabel('MAGNITUDE'),title('Digital Filter Eleptic'),ylim([0 1])
    

    Пример 3

    Заданы требования к АЧХ ПФ (табл. 4 и пример 3 в [6]). Значения amax = 0,4455 дБ и amin = 40 дБ (rp и rs) были вычислены в [6] в примере 1. Синтезировать оптимальные БИХ–фильтры Баттерворта, Чебышева I и II рода и Золотарева – Кауэра методом билинейного Z–преобразования.

    Параметры WDp и WDs представляют собой векторы из двух элементов:

     <  <  Fs=8000; 
     <  <  fk1=1000; ft1=1400; ft2=2000; fk2=2400; 
     <  <  ft=[ft1 ft2]; fk=[fk1 fk2]; 
     <  <  WDp=ft./(Fs/2); WDs=fk./(Fs/2); 
     <  <  rp=0.4455; rs=40; 
     <  <  [R1,WDn1]=buttord(WDp,WDs,rp,rs); 
     <  <  [R2,WDn2]=cheb1ord(WDp,WDs,rp,rs); 
     <  <  [R3,WDn3]=cheb2ord(WDp,WDs,rp,rs); 
     <  <  [R4,WDn4]=ellipord(WDp,WDs,rp,rs); 
     <  <  [b1,a1]=butter(R1,WDn1); 
     <  <  [b2,a2]=cheby1(R2,rp,WDn2); 
     <  <  [b3,a3]=cheby2(R3,rs,WDn3); 
     <  <  [b4,a4]=ellip(R4,rp,rs,WDn4);
    

    Выведем рассчитанные значения порядков R1, R2, R3, и R4 соответственно оптимальных ПФ Баттерворта, Чебышева I и II рода и Золотарева – Кауэра:

     <  <  R=[R1 R2 R3 R4] 
    R = 
    	7   5   5   4
    

    Наименьший порядок имеет ФНЧ Золотарева – Кауэра.

    Графики АЧХ БИХ–фильтров (рис. 3) ПФ Баттерворта, Чебышева I и II рода и Золотарева – Кауэра строятся так же, как для ФНЧ (пример 2).

    Рис. 3. АЧХ БИХ-фильтров ПФ: а) Баттерворта; б) Чебышева I рода; в) Чебышева II рода; г) Золотарева - Кауэра
    Рис. 3. АЧХ БИХ–фильтров ПФ:
    а) Баттерворта; б) Чебышева I рода;
    в) Чебышева II рода; г) Золотарева – Кауэра

    Анализ БИХ–фильтра

    В состав MATLAB входит программа GUI FVTool (Filter Visualization Tool — средства визуализации фильтра), предназначенная для анализа характеристик синтезированных ЦФ в окне Figure : Filter Visualization Tool, обращение к которой производится с помощью функции fvtool:

    fvtool(b,a)
    

    Здесь b, a — векторы коэффициентов передаточной функции БИХ–фильтра.

    Часть 3. Описание структур КИХ- и БИХ-фильтров в MATLAB

    Литература

    1. Ingle V., Proakis J. Digital Signal Processing Using MATLAB. Second Edition — Thomson.
    2. Оппенгейм А., Шафер Р. Цифровая обработка сигналов. М.: Техносфера, 2006.
    3. Сергиенко А. Б. Цифровая обработка сигналов, 2–е изд. СПб.: ПИТЕР, 2006.
    4. Солонина А. И., Улахович Д. А., Арбузов С. М., Соловьева Е. Б. Основы цифровой обработки сигналов. 2–е изд. СПб.: БХВ–Петербург, 2005.
    5. Солонина А. И., Арбузов С. М. Цифровая обработка сигналов. Моделирование в MATLAB. СПб.: БХВ–Петербург, 2008.
    6. Солонина А. Моделирование цифровой обработки сигналов в MATLAB. Часть 1. Синтез оптимальных (по Чебышеву) КИХ–фильтров программными средствами MATLAB // Компоненты и технологии. 2008. № 11.

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *