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私は8次のIIRフィルターを実装しようとしていますが、これまで読んだすべてのアプリケーションノートと教科書には、2次のセクションとして2を超える次数のフィルターを実装するのが最善であると書かれています。tf2sosMATLABで2次セクションの係数を取得するために使用しましたが、予想どおり、4 2次セクションの6x4係数が得られました。SOSとして実装する前は、8次フィルターには7つの以前のサンプル値を保存する必要がありました（および出力値も）。ここで、2次セクションとして実装するとき、フローが入力から出力までどのように機能するか、2つの前のサンプル値のみを保存する必要がありますか？または、最初のフィルターの出力はx_in2番目のフィルターのように送られますか？

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背景：私はしばしば、独自のフィルターを必要とする何らかの信号処理タスクを行っています。通常、この時点でMATLABに行き、firpm()firpm()\tt firpm()を使用して新しい一意のフィルターを生成します。MATLAB firpm()関数は、そのParks-McClellanアルゴリズムを実装します。これでフィルターができたので、フィルターをハードコーディングされた配列に入れました。しかし、1つのシナリオでのみ機能するハードコードされたフィルターがあるという問題があります。 問題：信号処理の問題を解決できるようになりましたが、非常に特定のシングルサンプルレートまたは特定のシナリオの場合のみです。 目標： Cコードまたは他の言語からfirpm()firpm()\tt firpm()を呼び出して、信号処理コードをより汎用的にしたい。のオープンソース実装が見つかりませんfirpm()！ Parks-McClellan最適FIRフィルター設計アルゴリズム（MATLABでは別名firpm()firpm()\tt firpm()オープンソース実装はどこで入手できますか？ PS私は、ウィンドウ処理などを使用してフィルタを異なる方法で設計できることを認識しています...コメントでそれらを自由に言及してください。しかし、この質問のポイントは、「他のフィルター設計手法とは何ですか？」ポイントは、非常に便利なfirpm()firpm()\tt firpm() ...または類似のもののオープンソース実装を見つけることです。 PPSこの質問の目標の1つは、最初にコードを見て、Parks-McClellanアルゴリズムがどのように機能するかを学習することです。その後、背景理論を読む予定です。

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線形位相、つまり一定の群遅延を持つ4種類のFIRフィルターがあることを知っています：（M =インパルス応答の長さ） 対称的なインパルス応答、M =奇数 インプ それぞれ 対称、M =偶数 インプ それぞれ 非対称、M =奇数 インプ それぞれ 非対称、M =偶数 それぞれに特徴があります。これらのタイプのうち、線形位相設計のFIRフィルターで最も一般的に使用されるのはなぜですか？:)

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FIRフィルターが常に安定しているのはなぜですか？ ポールが含まれているため、他のポールよりも安定性の問題の影響が大きいのではないですか？

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Hzでサンプリングされたオーディオ信号があり、60 Hz 以下のすべてを分離するローパスフィルターを設計したいとします。デジタルの世界では、これは、通過帯域を有するローパスフィルタです[ - π480004800048000606060。また、遷移帯域も同様に合理的でなければなりません。このためにFIRフィルターを構築すると、長期的には精度に影響する多くのタップが発生する可能性があります。IIRフィルターは、オーディオがフィルターの非線形位相応答の影響を受けるため、あまり理想的ではありません。そのため、信号をフィルター処理し、次に反転してフィルター処理しない限り、実際にはオプションではありません。[ - π400、π400][−π400、π400][-\frac{\pi}{400} , \frac{\pi}{400} ] これで、ウェーブレット変換は、1回限りの通常のフィルタリングよりも優れているでしょうか？

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私は、リアルタイムのオーディオ処理プロジェクトに取り組んでいます。このプロジェクトでは、計算の複雑さを減らすために、44.1 kHzをまだ決定されていない低いサンプリングレートにダウンサンプリングする必要があります。まともなダウンサンプリングフィルターを探しています。IIR（主に楕円）とFIR（主に最小位相）の両方を示唆する記事を見つけました。線形位相フィルターが必要なため、FIR最小位相フィルターは必ずしも機能しません。したがって、オプションは、かなりのレイテンシが発生する可能性がある線形位相FIRかfiltfilt、最初に前方にフィルター処理してから後方にフィルター処理する二重フィルター処理IIR（MATLAB コマンド）のいずれかです。 ダウンサンプリングフィルターとしてのFIRおよびIIRの長所と短所は何ですか？リアルタイムアプリケーションではどちらがより実用的ですか？

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現在のオーディオ処理アプリケーションでは、IIRフィルターを使用して完全に時間領域で作業しています。これにより、3つまたは4つのサンプルのオーディオバッファーを使用でき、そのフレーム内に何らかの形式のオーディオ出力があることを保証できます。 FIRベースのフィルターに切り替えた場合（この質問で概説されているようにフィルターのリンギング時間を短縮するため）、処理効率を維持するためにFFTベースのオーバーラップ加算手法を使用する必要があるでしょう。ご覧のように、変換を行う前に、FFTフレームバッファーにサンプルを入力する必要があります。これにより、FFTの計算に使用されるサンプルの数に比例して、アルゴリズムに固有のレイテンシが追加されます。私はトリックを逃していますか？

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