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私の質問は、信号をハイパスしたい場合、信号をローパスして信号から減算することと同じですか？理論的には同じですか？実質的に同じですか？ （googleとdsp.stackexchangeの両方で）検索しましたが、矛盾する答えが見つかりました。私は信号で遊んでいますが、ここに結果があります。私はそれをあまり理解できません。これは、4秒ごとに1回サンプリング周波数を持つ信号です。0.8 mHz〜1 mHzの遷移帯域を持つデジタルローパスフィルターを設計し、信号をフィルター処理しました。次に、同じ遷移帯域を持つハイパスフィルターを設計し、信号をフィルター処理しました。結果は次のとおりです。 この最初の画像は、元の信号を黒で、ローパス信号を青で示しています。それらはほぼ重なり合っていますが、完全ではありません。赤い曲線は、信号から信号の真上にあるハイパス信号を引いたものです。 この2番目の画像は、何が起こっているかを示すためにズームインした最初の画像です。ここでは、明らかに2つが同じではないことがわかります。私の質問はなぜですか？それは2つのフィルターをどのように実装したかに関するものですか、それとも私の実装とは独立した理論的なものですか？フィルターの設計についてはあまり知りませんが、直感に反することで有名です。これをすべて再現する完全なMATLABコードを次に示します。filtfiltコマンドを使用して、位相遅延を解消しています。ただし、ここで指摘するもう1つの点は、フィルターが正規化されていないことです。sum（Hd.Numerator）を実行すると、ローパスで0.9930、ハイパスで0.007が得られます。これを説明する方法がわかりません。係数の合計が1にならないため、出力を何らかの方法でスケーリングする必要がありますか？このスケーリングはこれと何か関係がありますか？ close all clear all clc data = dlmread('data.txt'); Fs = 0.25; % Sampling Frequency N = 2674; % Order Fpass = 0.8/1000; % Passband Frequency Fstop = 1/1000; % Stopband Frequency Wpass = 1; % Passband Weight Wstop = 1; % Stopband Weight dens …

14 matlab  filter-design  lowpass-filter  highpass-filter  digital-filters 

だから私はFIRとIIRフィルターについて読み始めたばかりで、これまでのところ、理論がいかに「単純」であるかに驚いています。 しかし、私を混乱させるものは何ですか、なぜ以前のサンプルの加重和を作成することによってフィルタリングが機能するのですか？ これが望ましいフィルタリング効果を生み出すことができると考える直感は何ですか？ だれでも遅延信号を合計すると櫛形フィルタリングが生成されることを確認できますが、私には少し直感的ではないようです。しかし、望ましいフィルタリングは？どうして？

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ややユニークなIIRフィルターを作成し、リバースエンジニアリングからフィルターを保護したい インパルス信号を使用することで、IIRのさまざまな重みをすべて取得するのが非常に簡単であることはご存じでしょう。 フィルターはプログラムでより大きなプログラムにカプセル化されているので、フィルター係数を保護するためにいくつかのトリックを追加できます。 しかし、IIRフィルターを保護する最善の方法は何でしょうか？

7 filter-design  infinite-impulse-response  digital-filters  system-identification  reverse-engineering