+ All Categories

Download - filtros_IIR

Transcript
Page 1: filtros_IIR

DiseΓ±o de FiltrosFiltros de respuesta al impulso infinita (IIR)

Page 2: filtros_IIR

Filtros IIR

β€’ Sistema con respuesta al impulso infinita (IIR)

𝐻 (𝑧 )= 1

1βˆ’π‘Žπ‘§βˆ’ 1|z|>|a| h [𝑛 ]=π‘Žπ‘›π‘’[𝑛]

β€’ Sistema con respuesta al impulso finita (FIR)

𝒉=[h0 h1 h2 h3 h4 …]𝑇

h [𝑛 ]=h0𝛿 [𝑛 ]+h1𝛿 [π‘›βˆ’1 ]+h2𝛿 [π‘›βˆ’2 ]+…

0 1 2 3 4 5 6H (𝑧 )=h0+h1π‘§βˆ’1+h2𝑧

βˆ’2+h3π‘§βˆ’3+…

0 5 10 15 20

β€’ Los sistemas IIR tienen funciΓ³n de sistema racional

Page 3: filtros_IIR

Filtros IIR

β€’ Tienen estructuras mΓ‘s complicadas (con retroalimentaciΓ³n)

π‘§βˆ’ 1+ 𝑦 [𝑛 ]x

-a

β€’ Son mΓ‘s difΓ­ciles de implementar y analizar

β€’ No tienen una respuesta en fase lineal

β€’ Son mΓ‘s eficientes

Page 4: filtros_IIR

Filtros IIR (dificultades en la implementaciΓ³n)β€’ Problemas de estabilidad y desempeΓ±o debido a la

precisiΓ³n finita de sistemas discretosβ€’ CuantizaciΓ³n de coeficientesβ€’ Errores de overflowβ€’ Errores de redondeo (roundoff)β€’ Uso de filtros de orden pequeΓ±o en cascadaβ€’ Implementaciones de tipo II

Page 5: filtros_IIR

DiseΓ±o de filtros IIR

β€’ Parten de diseΓ±os analΓ³gicos (e.g., filtros de Butterworth, Chevyshev, elΓ­pticos)

β€’ TΓ©cnica de invarianza al impulso β€’ TransformaciΓ³n bilinealβ€’ OptimizaciΓ³n

Page 6: filtros_IIR

DiseΓ±o de filtros IIR (Invarianza I)1. DiseΓ±ar el filtro en tiempo continuo2. Determinar la respuesta al impulso en tiempo

continuo 3. Muestrear la respuesta al impulso con un periodo

para obtener una respuesta en tiempo discreto 4. Calcular la transformada z de la respuesta al

impulso5. Obtener la ecuaciΓ³n en diferencias 𝐻 (𝑠 )=βˆ‘ π‘π‘˜π‘ 

π‘˜

βˆ‘ π‘Žπ‘˜π‘ π‘˜ 𝐻 [ 𝑧 ]=βˆ‘ π‘π‘˜ 𝑧

βˆ’π‘˜

βˆ‘π‘Žπ‘˜π‘§βˆ’π‘˜h𝑐(𝑑) h [𝑛 ]

Page 7: filtros_IIR

DiseΓ±o de filtros IIR (invarianza I)

1. DiseΓ±ar el filtro en tiempo continuo: filtro Chebyshev de segundo orden, rizado de 1dB y frecuencia de corte de 20Hz.

-100 -50 0 50 100-30

-20

-10

0

10

Frecuencia (Hz)

Gan

anci

a (d

B)

|H(j)|

0 0.05 0.1 0.15 0.2-20

0

20

40

60

80

hc(t)

tiempo (s)

0 0.05 0.1 0.15 0.2-20

0

20

40

60

80h[n]

tiempo (s)

-100 -50 0 50 100-30

-20

-10

0

Frecuencia (Hz)

Gan

anci

a (d

B)

|H(j)|

-50 0 50-20

-15

-10

-5

0

Frecuencia (Hz)

Gan

anci

a (d

B)

|H(j)|

-50 0 50-20

-15

-10

-5

0

|H(z)|

frecuencia (Hz)

2. Determinar la respuesta al impulso en tiempo continuo

3. Muestrear la respuesta al impulso con un periodo para obtener una respuesta en tiempo discreto . .

-100 -50 0 50 100-30

-20

-10

0

Frecuencia (Hz)

Gan

anci

a (d

B)

|H(j)|

-100 -50 0 50 100-30

-20

-10

0

|H(z)|

frecuencia (Hz)

Tiempo continuo Tiempo discreto

Page 8: filtros_IIR

DiseΓ±o de filtros IIR (invarianza I)

β€’ ΒΏCΓ³mo minimizar el efecto del aliasing?

-50 0 50-20

-15

-10

-5

0

frecuencia (Hz)

Gan

anci

a (d

B)

|H(z)|

Fs = 100

Fs = 120

Fs = 150

β€’ El diseΓ±o de filtros mediante invarianza al impulso es apropiado para filtros de banda limitada (pasa-bajas o pasa-bandas) cuando la frecuencia de corte mΓ‘xima es pequeΓ±a respecto a la frecuencia de muestreo

Page 9: filtros_IIR

DiseΓ±o de filtros IIR (invarianza I)

𝐻 (𝑠 )= 17410

𝑠2+137.9 𝑠+17410

𝐻 (𝑠 )= 112.5βˆ—154.8(𝑠+68.97)2+112.52

h (𝑑 )=154.8π‘’βˆ’68.97 𝑑 sin (112.5𝑑)

h [𝑛 ]=154.8 π‘’βˆ’ 0.6897𝑛 sin (1.125𝑛)

𝐻 (𝑧 )= 70.05 π‘§βˆ’1

1βˆ’0.4328𝑧+0.2517 π‘§βˆ’2

𝑦 [𝑛 ]=0.7 π‘₯ [π‘›βˆ’1 ]+0.43 𝑦 [π‘›βˆ’1 ]βˆ’0.25 𝑦 [π‘›βˆ’2]

𝑇𝐻 (𝑧 )= 0.70 π‘§βˆ’1

1βˆ’0.4328 𝑧+0.2517 π‘§βˆ’2

1. DiseΓ±ar el filtro en tiempo continuo: filtro Chebyshev de segundo orden, rizado de 1dB y frecuencia de corte de 20Hz.

2. Determinar la respuesta al impulso en tiempo continuo

3. Muestrear la respuesta al impulso con un periodo para obtener una respuesta en tiempo discreto . .

4. Calcular la transformada z de la respuesta al impulso

5. Obtener la ecuaciΓ³n en diferencias

Page 10: filtros_IIR

DiseΓ±o de filtros IIR (Invarianza II)

1. Partir de un filtro en tiempo contΓ­nuo

2. Descomponer el filtro en unidades bΓ‘sicas

3. Convertir cada unidad a tiempo discreto

4. Obtener la transformada z racional a partir de las unidades bΓ‘sicas

5. Sacar la ecuaciΓ³n en diferencias

𝐻 (𝑠 )=𝑑0+𝑑1𝑠+𝑑2𝑠

2+…𝑒0+𝑒1𝑠+𝑒2𝑠

2+…

𝐻 (𝑠 )=𝐴1

(𝑠+𝑐1)+

𝐴2

(𝑠+𝑐2)+…

𝐻 (𝑧 )=𝐴1

(1+𝑝1π‘§βˆ’1)

+𝐴2

(1+𝑝2π‘§βˆ’ 1)

+…

𝐻 (𝑧 )=𝑏0+𝑏1 𝑧

βˆ’ 1+𝑏2π‘§βˆ’2+…

π‘Ž0+π‘Ž1π‘§βˆ’1+π‘Ž2 𝑧

βˆ’ 2+…

ΒΏCΓ³mo mapear los polos de tiempo continuo a tiempo discreto? (𝑠+𝑐1) (1+𝑝1𝑧

βˆ’1)?

Page 11: filtros_IIR

Transformada de Laplace vs. Transformada zβ€’ La transformada de Laplace es a la transformada de Fourier como la

transformada Z es a la Transformada discreta de Fourier

𝐻 (𝑠 ) :𝐻 (πœ” ) ∷𝐻 (𝑧 ):𝐻 (𝑒 π‘—πœ”)

𝐻 (𝑠 )|𝑠= 𝑗 πœ”=𝐻 (πœ” ) 𝐻 (𝑧 )|𝑧=𝑒 𝑗 πœ”=𝐻 (𝑒 π‘—πœ” )

β€’ La transformada de Fourier se corresponde a la transformada de Laplace evaluada en el eje

β€’ La transformada Discreta de Fourier se corresponde a la transformada z evaluada en el cΓ­rculo

Page 12: filtros_IIR

DiseΓ±o de filtros IIR (Invarianza II)𝑠=𝛼+ 𝑗 πœ”

𝛼

π‘—πœ”

x

Page 13: filtros_IIR

DiseΓ±o de filtros IIR (Invarianza II)𝑠=𝛼+ 𝑗 πœ”

𝛼

π‘—πœ”

x

+0.5πœ”π‘ 

βˆ’0.5πœ”π‘ 

xβˆ’0.5πœ”π‘ 

+0.5πœ”π‘ 

𝑧=π‘Ÿ 𝑒 𝑗 πœ”

Para entonces

𝑠=𝛼+ 𝑗 πœ”β†’π‘§=𝑒𝛼𝑇 𝑒 π‘—πœ”π‘‡

Page 14: filtros_IIR

DiseΓ±o de filtros IIR (Invarianza II)

𝛼

π‘—πœ”

x

+0.5πœ”π‘ 

βˆ’0.5πœ”π‘ 

𝑠=𝛼+ 𝑗 πœ”

xβˆ’0.5πœ”π‘ 

+0.5πœ”π‘ 

𝑧=𝑒𝛼𝑇𝑒 𝑗 πœ”π‘‡

Efecto de

Page 15: filtros_IIR

DiseΓ±o de filtros IIR (Invarianza II)

𝛼

π‘—πœ”

x

+0.5πœ”π‘ 

βˆ’0.5πœ”π‘ 

𝑠=𝛼+ 𝑗 πœ”

xβˆ’0.5πœ”π‘ 

+0.5πœ”π‘ 

𝑧=𝑒𝛼𝑇𝑒 𝑗 πœ”π‘‡

Page 16: filtros_IIR

DiseΓ±o de filtros IIR (Invarianza II)

𝛼

π‘—πœ”

x

+0.5πœ”π‘ 

βˆ’0.5πœ”π‘ 

𝑠=𝛼+ 𝑗 πœ”

xβˆ’0.5πœ”π‘ 

+0.5πœ”π‘ 

𝑧=𝑒𝛼𝑇𝑒 𝑗 πœ”π‘‡

Page 17: filtros_IIR

DiseΓ±o de filtros IIR (Invarianza II)

𝛼

π‘—πœ”

x

+0.5πœ”π‘ 

βˆ’0.5πœ”π‘ 

𝑠=𝛼+ 𝑗 πœ”

xβˆ’0.5πœ”π‘ 

+0.5πœ”π‘ 

𝑧=𝑒𝛼𝑇𝑒 𝑗 πœ”π‘‡

Efecto de

Page 18: filtros_IIR

DiseΓ±o de filtros IIR (Invarianza II)

𝛼

π‘—πœ”

x

+0.5πœ”π‘ 

βˆ’0.5πœ”π‘ 

𝑠=𝛼+ 𝑗 πœ”

xβˆ’0.5πœ”π‘ 

+0.5πœ”π‘ 

𝑧=𝑒𝛼𝑇𝑒 𝑗 πœ”π‘‡

Page 19: filtros_IIR

DiseΓ±o de filtros IIR (Invarianza II)

𝛼

π‘—πœ”

x

+0.5πœ”π‘ 

βˆ’0.5πœ”π‘ 

𝑠=𝛼+ 𝑗 πœ”

xβˆ’0.5πœ”π‘ 

+0.5πœ”π‘ 

𝑧=𝑒𝛼𝑇𝑒 𝑗 πœ”π‘‡

Page 20: filtros_IIR

DiseΓ±o de filtros IIR (Invarianza II)

𝛼

π‘—πœ”

x

+0.5πœ”π‘ 

βˆ’0.5πœ”π‘ 

𝑠=𝛼+ 𝑗 πœ”

x

βˆ’0.5πœ”π‘ 

+0.5πœ”π‘ 

𝑧=𝑒𝛼𝑇𝑒 𝑗 πœ”π‘‡

Page 21: filtros_IIR

DiseΓ±o de filtros IIR (Invarianza II)

𝛼

π‘—πœ”

x

+0.5πœ”π‘ 

βˆ’0.5πœ”π‘ 

𝑠=𝛼+ 𝑗 πœ”

x

βˆ’0.5πœ”π‘ 

+0.5πœ”π‘ 

𝑧=𝑒𝛼𝑇𝑒 𝑗 πœ”π‘‡

Page 22: filtros_IIR

DiseΓ±o de filtros IIR (Invarianza II)

1. Partir de un filtro en tiempo contΓ­nuo

2. Descomponer el filtro en unidades bΓ‘sicas

3. Convertir cada unidad a tiempo discreto

4. Obtener la transformada z racional a partir de las unidades bΓ‘sicas

5. Sacar la ecuaciΓ³n en diferencias

𝐻 (𝑠 )=𝑑0+𝑑1𝑠+𝑑2𝑠

2+…𝑒0+𝑒1𝑠+𝑒2𝑠

2+…

𝐻 (𝑠 )=𝐴1

(𝑠+𝑐1)+

𝐴2

(𝑠+𝑐2)+…

𝐻 (𝑧 )=𝐴1

(1+π’†π‘»π’„πŸπ‘§βˆ’1)+

𝐴2

(1+𝒆𝑻 π’„πŸ π‘§βˆ’1)+…

𝐻 (𝑧 )=𝑏0+𝑏1 𝑧

βˆ’ 1+𝑏2π‘§βˆ’2+…

π‘Ž0+π‘Ž1π‘§βˆ’1+π‘Ž2 𝑧

βˆ’ 2+…

Page 23: filtros_IIR

DiseΓ±o de filtros IIR (Invarianza II)1. Descomponer el filtro en unidades bΓ‘sicas

2. Convertir cada unidad a tiempo discreto

3. Obtener la transformada z racional a partir de las unidades bΓ‘sicas

4. Sacar la ecuaciΓ³n en diferencias

𝐻 (𝑠 )= 17410

𝑠2+137.9 𝑠+17410

𝐻 (𝑠 )= 𝑗77.8(𝑠+131.9𝑒 𝑗2.12)

+βˆ’ 𝑗77.8

(𝑠+131.9π‘’βˆ’ 𝑗2.12)

𝐻 (𝑧 )= 𝑗 77.8(1+0.5017 𝑒 𝑗1.1249 π‘§βˆ’ 1)

+βˆ’ 𝑗 77.8

(1+0.5017π‘’βˆ’ 𝑗1.1249 π‘§βˆ’1)

𝐻 (𝑧 )= 70.4318 π‘§βˆ’1

1+0.4327 π‘§βˆ’ 1+0.2517 π‘§βˆ’ 2

Page 24: filtros_IIR

DiseΓ±o de filtros IIR (Invarianza)β€’ El primer mΓ©todo requiere menos Γ‘lgebra pero

encontrar la transformada de Laplace y la transformada z inversa puede ser muy complicado para filtros de mayor orden

β€’ El segundo mΓ©todo puede ser automatizado para ser realizado algoritmicamente

Page 25: filtros_IIR

DiseΓ±o de filtros IIR (Algoritmo)β€’ A partir de las especificaciones del filtro analΓ³gico (orden , y frecuencia

de corte ) obtener la transformada de Laplace del filtro

[b,a]=cheby1(n, 1, 2*pi*fc, β€˜s’)

β€’ Expandir mediante fracciones parciales

[A,c,r]=residue(b, a)

β€’ Mapear los polos del plano s al plano z

p = exp(T*c)

β€’ Generar la transformada z racional

[B,A] = residuez(A, p, r)

β€’ Obtener la ecuaciΓ³n en diferencias

Page 26: filtros_IIR

DiseΓ±o de filtros IIR (T. bilineal)β€’ Permite substituir por una funciΓ³n de para permitiendo obtener

directamente de

β€’ Mapea todo el plano-s al plano-z evitando asΓ­ el aliasing

β€’ Induce un mapeo no lineal en el eje de las frecuencias reduciendo la banda de transiciΓ³n

β€’ Se obtienen filtros de mayor complejidad computacional

𝐻 (𝑠) 𝐻 (𝑠)𝑠= 𝑓 (𝑧)

Page 27: filtros_IIR

DiseΓ±o de filtros IIR (T. bilineal)β€’ SegΓΊn el periodo de muestreo

𝑠= 2𝑇1βˆ’ π‘§βˆ’1

1+π‘§βˆ’1𝑧=

1+(0.5𝑇 )𝑠1βˆ’ (0.5𝑇 )𝑠

β€’ Se mapea todo el plano-s en z:

𝛼

π‘—πœ”

x

+∞

βˆ’βˆž

𝑠=𝛼+ 𝑗 πœ”

x+∞

βˆ’βˆž

𝑧=π‘Ÿ 𝑒 𝑗 πœ”

Page 28: filtros_IIR

DiseΓ±o de filtros IIR (T. bilineal)β€’ Efectos del mapeo

𝑧=¿𝑠=𝛼+ 𝑗 πœ” 𝑧

β€’ Si <0 (el sistema es estable), entonces

Page 29: filtros_IIR

DiseΓ±o de filtros IIR (T. bilineal)β€’ Efectos del mapeo (frequency warping)

πœ”π‘βˆˆ(βˆ’βˆž ,+∞) Frecuencia en tiempo continuo (eje en el plano-s)

πœ”βˆˆ(βˆ’πœ‹ ,+πœ‹) Frecuencia en tiempo discreto (cΓ­rculo unitario en el plano-z)

πœ”=2 tanβˆ’ 1 (0.5π‘‡πœ”π‘ ) πœ”π‘=2𝑇tanβˆ’1 (0.5πœ” )

-1000 -500 0 500 1000

-3.14

0.00

3.14

Frecuencia c (rad/s)

(

rad/

s)

T = 1/100

Page 30: filtros_IIR

DiseΓ±o del filtros IIR (T. bilineal)β€’ Frequency warping

+βˆžβˆ’βˆž +π…βˆ’π…

Consiste en un mapeo no lineal de las frecuencias

Page 31: filtros_IIR

DiseΓ±o de filtros IIR (T. bilineal)β€’ Filtro pasa-bajas

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50-15

-10

-5

0

5

Frequency (Hz)

Mag

nitu

de (

dB)

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50-200

-150

-100

-50

0

Frequency (Hz)

Pha

se (

degr

ees)

0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1-60

-40

-20

0

Normalized Frequency ( rad/sample)

Pha

se (

degr

ees)

0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1-15

-10

-5

0

5

Normalized Frequency ( rad/sample)

Mag

nitu

de (

dB)

𝐻 (𝑠 )= 17410

𝑠2+137.9+17410𝐻 (𝑧 )=0.2048+0.4096 𝑧

βˆ’1+0.2048π‘§βˆ’2

1βˆ’0.5315π‘§βˆ’1+0.3508 π‘§βˆ’2