Filtros FIR: filtros casuales

Published On Oct-05-2017

Transcripción

Según la matemática, la curva descrita por la función seno de x entre x es infinita. Asimismo, el valor más alto en el eje Y de la señal de salida, coincide con la magnitud del impulso de entrada.

La señal de salida del filtro ha cambiado antes siquiera de que la señal de entrada sea conocida. Por lo tanto, decimos que el filtro es no causal. Por el contrario, los filtros causales son aquellos cuya señal de salida depende únicamente de las señales de entrada presentes y pasadas. Para convertir el filtro en uno causal, de manera que sea útil en aplicaciones reales, se debe limitar la extensión de la función en el eje X.

Para este ejemplo, se ha limitado la función a 7 muestras, correspondientes a una magnitud de -0.21, 0, 0.64, 1, 0.64, 0 y -0.21. Estos valores se obtienen al muestrear y cuantizar la función de la respuesta a impulso. Cada una de las muestras resultantes constituye el coeficiente por el que se multiplicarán las muestras correspondientes de la señal de entrada que llega al filtro LPF. Evidentemente, la frecuencia de muestreo de la respuesta a impulso debe ser igual a la frecuencia de muestreo de la señal de entrada.

Figura 6.4. Filtro LPF FIR

En la práctica, hay una leve variación. Los coeficientes son calculados, en lugar de obtenerse al muestrear una respuesta a impulso. El wordlength de cada coeficiente es una concesión entre costo y desempeño. Cuanto mayor sea el wordlength, mejor el desempeño, a un mayor costo de diseño y fabricación.

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