基于IIR的智能传感器实时监测系统设计

本文详细探讨了基于无限脉冲响应(IIR)的智能传感器实时监测系统。文中介绍了IIR滤波器的国内外发展概况、设计与实现过程及系统硬件的设计。该系统主要由Arduino单片机控制,配合光敏传感器和液位传感器进行外部环境信息的实时采集。为了优化采集信号质量,采用了特定的滤波电路和IIR信号处理技术,显著地降低了信号噪声。经对比分析滤波前后的信号振幅图和频谱图,信号质量得到了明显改善。此监测系统不仅成功实现了智能传感器的实时功能,且在该领域中展现出重要的应用价值。

基于MATLAB双线性变换法IIR滤波器的设计

滤波是信号处理的基础,因此滤波器的设计也就成为数字信号处理的基本问题之一。数字滤波是对数字信号处理不可或缺的环节,其好处远远大于模拟滤波器。本文应用MATLAB,实现了用双线性变换法设计IIR滤波器,完成了模拟滤波器到数字滤波器的转换,该设计方法效率高,可靠性强。

IIR数字滤波器设计中两种主要离散化方法的比较

对IIR数字滤波器设计中的脉冲响应不变法和双线性变换法等两种主要离散化方法的原理、步骤进行了论述;就它们在对滤波器性能的影响方面进行了比较。最后,给出了设计中两种离散化方法的选用准则。

IIR数字滤波器的MATLAB实现

针对数字信号处理里面的无限长单位脉冲响应(IIR)数字滤波器的设计方法进行讨论.运用MATLAB软件设计模拟滤波器和IIR数字滤波器.IIR数字滤波器可以采用冲激响应不变法和双线性变换法进行设计,冲激响应不变法存在频率混叠,不能用于设计数字高通和数字带阻滤波器;双线性变换法能有效地消除频率混叠现象,可用于设计数字低通、数字高通、数字带通和数字带阻滤波器.但是双线性变换法消除频率混叠是以牺牲频率的线性变换关系为代价的.

基于TMS320 VC5402的超声检测高速采样系统

设计研制了一种以TMS320 VC5402数字信号处理(DSP)为核心处理器,以分时采集方式对多路超声模拟信号进行的高速数据采集与处理系统,采样率最高可达40 MHz。改进了无限脉冲响应(IIR)数字滤波的运算,并在定点DSP芯片上实现,可以灵活地对采集信号的带外噪声进行处理,提高了采集信号的信噪比。实验表明,该系统是一套较为理想的超声信号采集系统。

随机噪声干扰下的迭代学习控制器设计

为解决迭代学习控制系统中随机噪声扰动问题,提出基于无限脉冲响应(IIR)数字滤波器的优化迭代学习控制器设计方法。该方法在首次迭代时对系统输出误差进行基于小波变换的两轮实验法滤波;其次根据小波滤波获得的输出误差确定部分及原误差信号作为输入输出辨识出等效IIR线性滤波器,并重构优化误差目标函数,进一步利用优化方法对迭代学习控制器优化设计;最后利用获得的线性滤波器及新学习律对系统进行后续批次迭代,直到满足收敛条件为止。仿真显示:在针对输出误差二范数这个性能指标,该方法与小波滤波相比,降低了近15%,并消除了由于小波滤波阈值选取过小产生的振铃现象;在批次间噪声累积上,降低了9%左右。仿真结果表明,提出的等效滤波器综合设计方法,有效抑制了随机噪声的影响,并提高了系统跟踪的准确性。

基于FPGA的幅频数字均衡器设计

设计了一款以ALTERA公司(Cyclone系列FPGA(现场可编程门阵列)芯片为控制核心的幅频数字均衡器。原信号经过衰减后由高速A/D芯片TLC55401进行采集,而后送入由FPGA实现的IIR(无限脉冲响应)数字滤波器进行补偿,再经D/A芯片THS5651将补偿后的信号输出,经低通滤波后,得到的输出信号完全补偿了信道造成的5dB衰减,幅频均衡效果良好。

一种改进猫群优化算法的数字滤波器设计

针对传统智能算法在无限脉冲响应(IIR)数字滤波器设计面临的收敛速度较慢和容易陷入局部极值等问题,提出了一种基于猫群优化算法的IIR数字滤波器设计方法。猫群优化算法分为搜寻模式和跟踪模式,通过对猫群行为的观察,改进猫群的行为模式并利用该算法设计IIR数字滤波器,经过与利用粒子群算法与自由搜索算法设计的滤波器进行比较,证明用本文算法设计的数字滤波器有更好的效果。

基于MATLAB的数字滤波器比较

数字滤波器主要采用有限精度算法获得离散时间非时变线性系统,从而完成对信号滤波的处理功能。在输入一组数字量(模拟信号取样和量化)时,可以得到另外一组数字量,是经过变换后的。相对于传统的模拟滤波器而言,数字滤波器能够处理低频信号、精度高、有利于集成,并且无漂移,频率响应特性也能够做到非常接近于理想的状态,因而被越来越广泛的使用。