最小位相のFIRフィルタ - ページ 6

[Андрей]

keekkenen:
結論は簡単で、フアンのソンブレロではない。

どうだろう。
それとも...よりシンプルな信号
合成100ヘルツ＋1000ヘルツのような。
描かせる、切り取る、まとめる。
しかし、今回は視覚的な位相制御が可能です。

追伸：何でもかんでも貼り付ければいいってもんじゃない
モデルなら何でも
信号＝LF＋HF＋ノイズ
よりシンプルなものを生成する - モデルで遊ぶ。
じゃあ、もっと複雑にしてよ。

[削除済み]

これはどうでしょう。 遅延は正しいのですが、一部のケースで致命的なだけです。原則的に数分、あるいは数時間であるべきという考え方は間違っており、信号品質を致命的に落とさずに減らす方法はない。はい、遅延を減らすのは、フィルターが完全なバンドパスでなくなっていくためです。しかし，信号のサンプリング周波数を少し上げて，フィルタの境界周波数（信号スペクトルの境界より上だが，サンプリング周波数の半分より下）を選択することは，誰も禁じていない。最後に，非線形歪みとフィルタの振幅周波数特性の歪みを混同している人がいるようです。

[削除済み]

このことから、これらのフィルターでシステムを作ると、インパルス応答長が繰り返し長くなってしまうという問題がある。また、サンプリングレートが不均一であること、つまり1分間に何回刻むかが異なることを考慮すると。そうすると、重み付け関数は動的な長さを持つことになる。この結果、運動学的な適応、つまり特性を完全に再生成して各離散サンプルに恒久的にスペクトルを適応させるか、IIRフィルタを使用する必要があるのです。

[削除済み]

なぜFIRフィルタなのか？まずスペクトラムを取得したほうがいいのでは？そして、フィルターを手に取り、その結果を見る？

DSPも可能です...

....話題提供ありがとうございます！自分もずっとやりたいと思っていたのですが、なかなか手が出せずにいました。

[AlexeyFX]

Zhunko:

FIRフィルタの作り方は自由自在です。この計算時間の見返り。

訂正します。

FIRフィルタそのものではなく、それをプロセッサに実装したいという思いから、見返りを求めました。

ただ、その願いがどこから来るのか、私にはよくわかりません。

ハードウェアの特殊な計算機により、任意のFIRフィルタの値を2クロックサイクルで計算することができます。

[削除済み]

http://www.metolit.by/ru/dir/index.php/2512 特殊なタスクのために拡張可能なアーキテクチャを持つニューロコンピュータ

[削除済み]

ワイパーの例から判断すると、1024本の深さの場合、ワイパーの数は数十から数百、多い場合は数千個以上必要であり、ワイパーの代わりにデジタルフィルターでこの数を計算することはより困難である。

[削除済み]

http://physics-animations.com/rusboard/themes/22453.html 理論から離れることを恐れず、興味深い議論をすることができた。量子力学からコテルニコフまで、あらゆることを議論した。ハイライトされた記事のTakiは、私がここで書いた中間値についてと少し似ています。フィルター遅延とその低減に関する情報はあまりない。でも、ここが肝心なところです。引用：「遅延については正しいが、それが致命的なのは一部のケースに限られる。数分、数時間と考えるのはおかしいし、信号品質を致命的に損なわない限り、減らすことはできない。はい、遅延を減らすのは、フィルターが完全なバンドパスでなくなっていくためです。しかし，信号のサンプリング周波数を少し上げて，フィルタの境界周波数（信号スペクトルの境界より上だが，サンプリング周波数の半分より下）を選択することは，誰も禁じていない。この場合、フィルタの非理想的なステップ状の振幅-周波数特性はあまり重要ではありません。最後に、著者は非線形歪みとフィルタの振幅-周波数応答の歪みを混同しているようだ。"特に、まさにこの点を強調します。"...はい、遅延が減少するのは、フィルターが完全なバンドパスでなくなるためです。しかし、信号のサンプリング周波数を少し上げて、フィルタの境界周波数に「余裕」を持たせること、つまり信号スペクトルの境界より上で、サンプリング周波数の半分より下の周波数を選ぶことは誰も禁止していない。この場合、フィルタの非理想的なステップ状の振幅-周波数特性は、特に重要視されないだろう......」。

[AlexeyFX]

遅れは重要かもしれないし、そうでないかもしれない。どのような目的でフィルターを使用するかによります。私の場合、フィルターは複雑なカーブを単純なサイン状の成分に分解するために使用します。正確には、カーブを構成要素の総和として画面上に視覚的に表現することで、その構成要素をより良く認識でき、またその構成要素を計算に必要としないためです。

そこで、簡単な実験（正弦波の分解）をしてみると、この分解が有効なのはある場合だけで、それはフィルターの位相シフトがゼロの場合である。そうでなければ、絵はわかりやすくなるどころか、より複雑になってしまいます。

トピックを斜め読みした結果、やはりタイトルにあった「FIRフィルタの最小位相シフトは？まだ完成していませんが、FIRフィルタの位相シフトの最小値は0であると信じるに足る根拠があります。本では、このようなフィルターは物理的に実現不可能と言われ、大抵はそれで議論が終わってしまう。とはいえ、このようなフィルターが履歴に使用できることは明らかであり、ある条件下ではリアルタイムでも機能する。

[削除済み]

動的な位相シフトを分析する指標は見たことがありません。つまり、キックのフィルターによって位相が異なるようにシフトしているのです。例えばサンプル間の平均をプロットすると，場合によっては半周期ではなく，＋-もう1周期の分数だけ 最適なシフトが必要となる。つまり，内接複素数法によるダミースムージングの代わりに，隣接するサンプルを結ぶエッジの接線によって，価格軸に沿って相補的なサンプルを持ち，同時に不均一な長さのサンプルを持つ点を追加すると，何かが少し多く，何かが少なくシフトされることになります．したがって、価格軸だけでなく、「時間」軸に沿った関数も得られることになる。例えば、多くの人はピリオド1、2、3、...から順にスケールを組み立てていきます。といった具合に、1/2、1/4、1/64...といった周期を持つワンドが存在します。などがあり、これらの図形の交点もそれぞれの情報を持っています。そして、サンプル間に、例えば、1000個の離散点を追加した補間直線（あるいは、この1000個の中間点に、例えば、レンジ幅として動的に変化する関数や、関数として同じティックボリュームを付けることができる）を加えれば、分数の重みを持つダミーができあがることになる。また、サンプル間の追加ポイントは位相ステップが不均一になるため、ディップなどの刻みの重みも変化します。