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1、特性表示不同 一阶滤波器：它的特性一般用一阶线性微分方程表示。二阶滤波器：它的特性用二阶线性微分方程表示。特点不同 一阶滤波器：频率响应。二阶滤波器：幅频响应在零频率处。
2、滤波器的品质因数并不是一定是越高越好，主要看具体的要求。如果要滤除的是非常单一频率的成分，当然是品质因数越高越好，而如果要滤除的是一个较宽频率，即一个频带，这时的品质因数就不能太高了。
3、根据环境的改变，使用自适应算法来改变滤波器的参数和结构。这样的滤波器就称之为自适应滤波器。一般情况下，不改变自适应滤波器的结构。而自适应滤波器的系数是由自适应算法更新的时变系数。
4、你是指数字滤波器吧。以FIR滤波器为例，其系数是指对不同输入信号的不同延时分量的加权。
5、这一点通过数值褶积的物理过程(图4-11)可以看得很清楚。 图4-11 数值褶积的物理过程 线性时不变滤波器的频率域滤波机理更为明显，即对输入信号中的不同频率成分用不同的权系数值相乘，结果组成输出信号的频谱。
6、大功率滤波器和小功率滤波器在逆变电路中的主要区别在于它们的工作原理和所需设计的参数。
简单说，无源滤波器，就是电容器＋电抗器（即：电感器）的组合，利用LC谐振原理滤波。有源滤波器，实际上是一个电子式谐波发生器，它产生一个与电网谐波的：幅度相同，方向相反的谐波，去抵消电网的谐波。
你需要制作两个动态滤波器：1 适合50Hz和20000Hz以上的频率。2 这两个滤波器都是对于频率具有选择性的放大和吸收。
采用无源滤波器是由于电容器的原因，所以同时可提高功率因素。采用有源滤波器只是消除谐波而与功率因素无关。
无源滤波：可滤除某一次或多次谐波，最普通易于采用的无源滤波器结构是将电感与电容串联，可对主要次谐波（7）构成低阻抗旁路。
根据环境的改变，使用自适应算法来改变滤波器的参数和结构。这样的滤波器就称之为自适应滤波器。一般情况下，不改变自适应滤波器的结构。而自适应滤波器的系数是由自适应算法更新的时变系数。
滤波器系数就是个一维数组，可以很容易用wfilters函数得到滤波器组的四个滤波器系数，[Lo_D，Hi_D，Lo_R，Hi_R] = wfilters(db2)； 由于是正交小波，分解和重构滤波器互为逆序。
设计数字滤波器，目的是得到滤波器的抽头系数，即h(n)。若时域离散的信号x(n)，通过该数字滤波器，其输出结果y(n)也就是x(n)与h(n)线性卷积的结果。
量化方法：先求出浮点系数，然后用Matlab里的量化函数进行量化，也就是点左下方第三个图标就是量化键就可。
需要将MATLAB设计出的IIR数字滤波器进一步分解和量化，从而获得可用FPGA实现的滤波器系数。IIR数字滤波器的设计方法有两类：间接设计法和直接设计法。
各个加权系数均小于1的小数，且满足总和等于1的结束条件。这样加权运算之后的累加和即为有效采样值。
设计数字滤波器，目的是得到滤波器的抽头系数，即h(n)。若时域离散的信号x(n)，通过该数字滤波器，其输出结果y(n)也就是x(n)与h(n)线性卷积的结果。
根据你需要的频率响应来确定。有多种方法，一种是先设计好模拟滤波器，然后据此设计数字滤波器，如双线性变化法等。另外一种不需要特别精确的场合，可以直接利用Matlab的SPtool，支持可视化的滤波器设计。
确定带通频率范围，即要通过的频率范围和需要抑制的频率范围。确定滤波器的类型，如低通滤波器，高通滤波器或带通滤波器。选择合适的滤波器设计方法，如IIR滤波器或FIR滤波器。
阶跃信号的Z变换可以很容易计算得到，为1/(1-z-1)。很显然，这个系统这显然可以看做是一个低通滤波器。
滤波器有通带截止频率、阻带截止频率、通带衰减、阻带衰减，四组参数。一般将通带最大增益处设为0dB，即对其进行归一化为1后取对数的结果。所以你先明确一下，你提供的数字分别对应那组参数。
1、图像变亮。在满足滤波需求的情况下，若滤波器系数之和为1，则滤波前后图像亮度保持不变，若系之和大于1，图像变亮；小于1，图像变暗；等于0，图像会变得非常暗，因此大于1效果为图像变亮。
2、若ρXY=0，则称X与Y不相关。即ρXY=0的充分必要条件是COV（X，Y）=0，亦即不相关和协方差为零是等价的。构造函数h(t)=E((X-EX)t+(Y-EY))^2。展开可得为(t^2)VAR(X)+2tCOV(X，Y)+VAR(Y)。
3、WP是通带截止频率，WS是阻带截止频率。需要除以采样率的一半进行归一化，即变为（0-1）。
关键词：FIR滤波器 滤波器结构 电容器 滤波器的频率 电感器 自适应滤波器 适应滤波器 一阶滤波器 电感与电容 滤波器系数 无源滤波器 滤波器的参数 电容 二阶滤波器 滤波器吧 功率滤波器 有源滤波器
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