dsp。Differentiator

直接形成FIR全带差异化器过滤器

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描述

的dsp。DifferentiatorSystem object™对输入信号应用全频带微分滤波器，以区分其所有频率成分。本设计采用FIR等纹波滤波器设计微分器滤波器。微分器的理想频率响应为 $D （ ω ）＝ j ω$ 为 $- π \leq. ω \leq. π$ ．您可以使用指定顺序的最小顺序设计过滤器。此对象支持固定点操作。金宝app

要过滤输入的每个通道：

创建dsp。Differentiator对象并设置其属性。
使用参数调用对象，就像它是一个函数。

要了解更多关于System对象如何工作的信息，请参见什么是系统对象？．

创建

语法

DF = dsp。Differentiator

df = dsp.differentiator（名称，值）

描述

例子

DF= dsp。Differentiator返回一个区别,DF，它独立地通过给定的设计规范随时间滤除输入的每个通道。

DF= dsp.differentiator（名称,值）将每个属性名设置为指定的值。未指定的属性具有默认值。

特性

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除非另有说明，属性是nontunable，这意味着您不能在调用对象之后更改它们的值。对象在调用时锁定，而释放功能解锁它们。

如果一个属性是调节，您可以随时更改它的值。

有关更改属性值的详细信息，请参阅在MATLAB中使用系统对象进行系统设计．

`DesignFormInimimiminder.`- - - - - -设计最小阶滤波器
`真的`（默认）|`假`

设计最小订单过滤器的选项，指定为逻辑标量。过滤器具有2度自由度。当您将此属性设置为时

真的- 该对象使用满足的最小顺序设计过滤器传球架价值。
假-对象设计过滤器的顺序，您指定在FilterOrder财产。

此属性是不可调优的。

`FilterOrder`- - - - - -滤波器阶
31.（默认）|奇怪的正整数

滤波器的阶数，指定为奇数正整数。

此属性是不可调优的。

依赖性

只能在以下情况下指定过滤顺序'designforminimunder'被设置为假．

数据类型:单身的|双|INT8.|int16|int32|int64|uint8.|uint16|UINT32|UINT64

`传球架`- - - - - -最大通带纹波
0.1（默认）|积极的真正的标量

dB的最大通带纹波，指定为正实标量。

此属性是不可调优的。

依赖性

只能在以下情况下指定通带纹波'designforminimunder'被设置为真的．

数据类型:单身的|双|INT8.|int16|int32|int64|uint8.|uint16|UINT32|UINT64

`ScaleCoefficient.`- - - - - -缩放滤波器系数
`假`（默认）|`真的`

选项缩放过滤器系数，指定为逻辑标量。当您将此属性设置为时真的，对象将滤波器系数缩放以保留输入动态范围。

此属性是不可调优的。

定点属性

`CoefficientsDataType`- - - - - -系数的单词和分数长度
`Numerictype（1,16）`（默认）|`numerictype`对象

系数的单词和分数长度，指定为签名或无符号numerictype目的。默认值，Numerictype（1,16），对应具有16位系数的有符号数字类型对象。为了给出最好的可能的精度，分数长度是根据系数值计算的。

此属性是不可调优的。

输出的字长与输入的字长相同。对象计算输出的部分长度，这样输出的整个动态范围就可以表示而不会溢出。有关对象如何计算输出的分数长度的详细信息，请参见FIR滤波器中避免溢出的定点精度规则．

`圆形方法`- - - - - -输出定点运算的舍入方法
`“地板”`（默认）|`'天花板'`|`'收敛'`|`“最近的”`|`'圆形的'`|`“最简单”`|`“零”`

输出定点运算的舍入方法，指定为字符向量。有关舍入模式的更多信息，请参见精度和范围．

此属性是不可调优的。

用法

语法

y = DF (x)

描述

例子

y= DF (x）将完整带差模过滤器应用于输入信号，x．y是一个差异化的版本x．

输入参数

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`x`- - - - - -数据输入
向量|矩阵

数据输入，指定为向量或矩阵。如果输入信号是一个矩阵，则矩阵的每一列都被视为一个独立的信道。输入信号中的行数表示通道长度。输入数据和输出数据的数据类型特征(双值、单值或定点)和实-复值特征(实值或复值)必须相同。

数据类型:单身的|双|INT8.|int16|int32|int64|uint8.|uint16|UINT32|UINT64|fi
复数的支持:金宝app是的

输出参数

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`y`——分化信号
向量|矩阵

差异化信号，作为与输入信号相同大小，数据类型和复杂性的向量或矩阵作为输入信号，x．

数据类型:单身的|双|INT8.|int16|int32|int64|uint8.|uint16|UINT32|UINT64|fi
复数的支持:金宝app是的

对象的功能

要使用对象函数，请指定System对象作为第一个输入参数。例如，释放名为system的对象的系统资源obj，使用下面的语法:

发行版(obj)

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特定于`dsp。Differentiator`

getFilter 得到底层FIR滤波器

所有系统对象都是通用的

`一步`	跑系统对象算法
`释放`	释放资源并允许更改系统对象属性值和输入特征
`重置`	使内部状态复位系统对象

例子

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群时延估计

打开脚本

请注意:此示例仅在R2016b或更高版本中运行。如果您正在使用较早的版本，请将对该函数的每个调用替换为等价的一步句法。例如，MyObject（x）变为步骤（myObject，x）。

估计使用a的线性相位冷冻滤波器的组延迟dsp.transferfuncetionestimator.紧随其后的是对象dsp.phasextractor.和dsp。Differentiator对象。给出了线性相位FIR滤波器的群延迟 $GD = -(d\theta(ω)/d\ ω) = - frac{N}{2}$ ,在那里 $\θ(\ω)美元$ 是过滤器的相位信息， $ω\美元$ 是频率矢量，和N是过滤器的顺序。

设置对象

创建一个线性相位FIR低通滤波器。设置阶数为200，通频带频率为255 Hz，通频带纹波为0.1 dB，阻带衰减为80 dB。请指定采样频率为512 Hz。

FS = 512;lpf = dsp.lowpassfilter（'采样率'Fs,'Passband职业', 255,......'designforminimunder'，错误的，'筛选道', 200);

为了估计低通滤波器的传递函数，创建一个传递函数估计器。指定要设置的窗口损害．设置FFT长度为1024，平均光谱数为200。

TFE = dsp。TransferFunctionEstimator (“FrequencyRange”，双侧的，......“SpectralAverages”, 200,“FFTLengthSource”，“属性”，......“FFTLength”, 1024);

要从滤波器的频率响应中提取未包装的阶段，请创建相位提取器。

PE = dsp.PhaseExtractor;

为了区分相位 $\ theta$ ，创建微分器过滤器。该值用于计算组延迟。

df = dsp.differentiator;

为了平滑输入，创建一个可变带宽的FIR滤波器。

Gain1 = 512 /π;Gain2 = 1;VBFilter = dsp。VariableBandwidthFIRFilter (“CutoffFrequency”10，......'采样率'Fs);

要查看过滤器的组延迟，请创建数组绘图对象。

美联社= dsp。ArrayPlot (“PlotType”，“行”，“YLimits”(-500 400),......'ylabel'，“振幅”，'xlabel'，样品的数量）;

运行算法

的为-loop是估计过滤器的组延迟的流循环。在循环中，算法滤除输入信号，估计过滤器的传递函数，并将滤波器的相位区分开来计算组延迟。

硝石= 1000;%迭代次数为k = 1:Niter x = randn(512,1);％输入信号=白色高斯噪声y = lpf（x）;用低通FIR滤波器滤除噪声H = TFE (x, y);％计算传递函数估计阶段= PE（h）;%提取解压阶段phaseaftergain1 = Gain1 *阶段;DiffOut = DF (phaseaftergain1);％区分阶段phaseaftergain2 = GAIN2 *差异;vbfout = vbfilter（phaseadtergain2）;％平滑组延迟AP（VBFOUT）;％显示组延迟结束

如你所见，低通滤波器的组延迟是100。

调频信号转换为调幅信号

打开脚本

在1.5 kHz采样的100hz载波信号上创建调频波。

Fc = 1 e2;%载体Fs = 1.5 e3;％ 采样率sinewave = dsp.sinewave（'频率'10，......“SamplesPerFrame”1 e3,......'采样率'Fs);

将FM信号转换为AM信号。

ts = timescope (2......“TimeSpanSource”，“属性”，......'时间跨度'，0.3，......“BufferLength”10 * Fs,......'采样率'Fs,......“ShowGrid”，真的，......“YLimits”，[ -  1.5 1.5]，......“LayoutDimensions”，[2 1]）;df = dsp.differentiator;Tic.尽管toc <2.2 x =步骤（sinewave）;fm_y =调制（x，fc，fs，'调频'）;fm_y am_y =步骤(df);步骤(ts、fm_y am_y);结束释放（DF）;释放（TS）;

算法

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差异化因素过滤器

微分器计算信号的导数。给出了理想微分器滤波器的频率响应 $D （ ω ）＝ j ω$ ，定义于奈奎斯特区间 $- π \leq. ω \leq. π$ ．

频率响应是反对称的，并且与频率线性成比例。

dsp。Differentiator对象作为微分器过滤器。这个物体将两步的过程浓缩为一步。对于最小阶数设计，对象采用广义雷米兹FIR滤波器设计算法。对于指定阶数的设计，对象采用Parks-McClellan最优等纹FIR滤波器设计算法。该滤波器设计为具有直接形式结构的线性相位iv型FIR滤波器。

理想的区分剂具有抗体脉冲响应 $d （ n ）＝ - d （ - n ）$ ．因此 $d （ 0 ）＝ 0$ ．微分器在零频率时必须有零响应。

线性相位FIR微分滤波器

给出了反对称线性相位FIR滤波器的脉冲响应 $h （ n ）＝ - h （米 - 1 - n ）$ ,在那里米是过滤器的长度。由于过滤器是反对称的，因此可以使用此类FIR滤波器来设计线性相位FIR差分。

考虑基于切比雪夫近似准则的线性相位FIR微分器的设计。

如果米为奇数时，则FIR滤波器的实值频率响应，H_r(ω)，具有……的特点H_r(0) = 0和H_r（π）= 0．该滤波器满足零频率零响应的条件。但是，它不是全频，因为H_r（π）= 0．该区分器在有限频率范围内具有线性响应[02πf_p),f_p为微分器的带宽。切比雪夫近似与期望响应之间的绝对误差随ω从0到2πf_p．

如果米时，则FIR滤波器的实值频率响应，H_r(ω)，具有……的特点H_r(0) = 0和H_r(π)≠0．该滤波器满足零频率零响应的条件。它是满满的，这种设计导致比可比较的奇数差分差异显着较小的近似误差。因此，在实际系统中，偶数（奇数）差异是优选的。

参考文献

索福克勒斯·奥法尼迪斯信号处理简介．上鞍河，新泽西州:Prentice-Hall, 1996。

扩展能力

C / c++代码生成
使用MATLAB®Coder™生成C和C ++代码。

使用注意事项及限制:

看到MATLAB代码生成中的系统对象(MATLAB编码器)．

当输入信号的数据类型为时，该对象还金宝app支持使用Intel AVX2技术生成SIMD代码单身的或者双．

SIMD技术显著提高了生成代码的性能。

定点转换
使用fixed-point Designer™设计和模拟定点系统。

另请参阅

介绍了R2016a

DSP系统工具箱文档

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得到审判现在

dsp。Differentiator

描述

创建

语法

描述

特性

DesignFormInimimiminder.- - - - - -设计最小阶滤波器真的（默认）|假

FilterOrder- - - - - -滤波器阶31.（默认）|奇怪的正整数

依赖性

传球架- - - - - -最大通带纹波0.1（默认）|积极的真正的标量

依赖性

ScaleCoefficient.- - - - - -缩放滤波器系数假（默认）|真的

定点属性

CoefficientsDataType- - - - - -系数的单词和分数长度Numerictype（1,16）（默认）|numerictype对象

圆形方法- - - - - -输出定点运算的舍入方法“地板”（默认）|'天花板'|'收敛'|“最近的”|'圆形的'|“最简单”|“零”

用法

语法

描述

输入参数

x- - - - - -数据输入向量|矩阵

输出参数

y——分化信号向量|矩阵

对象的功能

特定于dsp。Differentiator

所有系统对象都是通用的

例子

群时延估计

调频信号转换为调幅信号

算法

差异化因素过滤器

参考文献

扩展能力

C / c++代码生成使用MATLAB®Coder™生成C和C ++代码。

定点转换使用fixed-point Designer™设计和模拟定点系统。

另请参阅

功能

对象

块

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`DesignFormInimimiminder.`- - - - - -设计最小阶滤波器
`真的`（默认）|`假`

`FilterOrder`- - - - - -滤波器阶
31.（默认）|奇怪的正整数

`传球架`- - - - - -最大通带纹波
0.1（默认）|积极的真正的标量

`ScaleCoefficient.`- - - - - -缩放滤波器系数
`假`（默认）|`真的`

`CoefficientsDataType`- - - - - -系数的单词和分数长度
`Numerictype（1,16）`（默认）|`numerictype`对象

`圆形方法`- - - - - -输出定点运算的舍入方法
`“地板”`（默认）|`'天花板'`|`'收敛'`|`“最近的”`|`'圆形的'`|`“最简单”`|`“零”`

`x`- - - - - -数据输入
向量|矩阵

`y`——分化信号
向量|矩阵

特定于`dsp。Differentiator`

C / c++代码生成
使用MATLAB®Coder™生成C和C ++代码。

定点转换
使用fixed-point Designer™设计和模拟定点系统。