Фильтры, реализующие метод наименьших квадратов

Материал из Национальной библиотеки им. Н. Э. Баумана
Последнее изменение этой страницы: 23:47, 17 ноября 2016.

Основной инструмент цифровой фильтрации сигналов и проектирования цифровых фильтров – частотный (спектральный) анализ. Частотный анализ базируется на использовании ортогональных функций, совокупность которых образует ядро спектрального преобразования. В качестве периодических используются гармонические функции, специальные периодические (Уолша, Адамара и т.п.), апериодические Вейвлеты. По-существу, спектральный состав сигналов – это форма представления внутренней структуры сигналов, которая практически скрыта в динамическом представлении данных даже для опытных экспертов, решающих задачу вмешательства в КПС и противодействия передаче сообщений. Частотная характеристика цифрового фильтра однозначно и полностью определяет сущность преобразования фильтром входных сигналов. Рассмотрим пример частотного анализа фильтров при сглаживании сигналов методом наименьших квадратов (МНК).

Фильтры МНК 1-го порядка

Предположим, что требуется осуществить сглаживание (регуляризацию, аппроксимацию) по методу наименьших квадратов (МНК) равномерного по аргументу массива данных (дискретных отсчетов сигнала).

Расчет коэффициентов фильтра

Простейший способ аппроксимации по МНК произвольной функции - с помощью полинома первой степени, т.е. функции вида (метод скользящих средних). Произведем расчет симметричного фильтра МНК на точек с окном от до . Для определения коэффициентов полинома найдем минимум функции приближения (функцию остаточных ошибок). С учетом дискретности данных по точкам и принимая , для симметричного НЦФ с нумерацией отсчетов по от центра окна фильтра (в системе координат фильтра), функция остаточных ошибок записывается в форме:

Дифференцируем функцию остаточных ошибок по аргументам и, приравнивая полученные уравнения нулю, формируем 2 нормальных уравнения:

С учетом очевидного равенства , результат решения данных уравнений относительно значений и :

Подставляем значения коэффициентов в уравнение аппроксимирующего полинома, переходим в систему координат по точкам массива , где отсчет производится от точки массива, против которой находится точка фильтра, и получаем в общей форме уравнение фильтра аппроксимации:

Для сглаживающего НЦФ вычисления производятся непосредственно для точки k в центре окна фильтра ( ), при этом:

Импульсная реакция фильтра

Рис. 1.1.

Импульсная реакция фильтра соответственно определяется значениями коэффициентов . Так, для 5-ти точечного НЦФ:

Передаточная функция фильтра в z-области:

Коэффициент усиления дисперсии шумов:

т.е. обратно пропорционален ширине окна фильтра. Зависимость значения от ширины окна приведена на рис. 1.1

Частотная характеристика фильтра

Частотная характеристика фильтра (передаточная функция фильтра в частотной области) находится интегралом Фурье и преобразованием Фурье импульсной реакции ) (фильтр симметричный, начало координат в центре фильтра), или подстановкой при в выражение передаточной функции . И в том, и в другом случае получаем:

Можно использовать и непосредственно уравнение фильтра . Подадим на вход фильтра гармонический сигнал вида . Так как сигнальная функция относится к числу собственных, на выходе фильтра будем иметь сигнал . Подставляя выражения входного и выходного сигналов в уравнение , получаем:

Отсюда, выражение для передаточной функции:

что полностью идентично выражению .

Так как импульсная реакция фильтра МНК симметрична (функция h(n) четная), частотное представление передаточной функции должно быть вещественным, в чем нетрудно убедиться, объединив комплексно сопряженные члены выражения :

Альтернативное представление передаточной функции для фильтра с произвольным количеством коэффициентов нам достаточно хорошо известно, как нормированный фурье-образ прямоугольной функции, каковой по существу и является селектирующее окно фильтра :

Рис. 1.2. Сглаживающие фильтры МНК-1

Графики передаточных функций приведены на рисунке 1.2. По графикам можно видеть коэффициент передачи сигнала с входа на выход фильтра на любой частоте. Без ослабления (с коэффициентом передачи 1) сглаживающим фильтром пропускается (и должен пропускаться по физическому смыслу сглаживания данных) только сигнал постоянного уровня (нулевой частоты). Этим же определяется и тот фактор (который стоит запомнить), что сумма коэффициентов сглаживающего НЦФ всегда должна быть равна 1 (отсчет ненормированного дискретного фурье-преобразования на частоте равен сумме значений входной функции). Чем больше число коэффициентов фильтра (шире окно фильтра), тем уже полоса пропускания низких частот. Подавление высоких частот довольно неравномерное, с осцилляциями передаточной функции относительно нуля. На рис. 1.3 приведен пример фильтрации случайного сигнала (шума) фильтрами с различным размером окна.

Рис. 1.3. Фильтрация шумов фильтрами МНК 1-го порядка.

Частотное представление передаточных функций позволяет наглядно видеть особенности фильтров и целенаправленно улучшать их характеристики. Так, если в рассмотренном нами фильтре с однородной импульсной реакцией уменьшить два крайних члена в 2 раза и заново нормировать к сумме , то частотные характеристики фильтра заметно улучшаются. Для нахождения передаточной функции модифицированного фильтра снимем в выражении нормировку (умножим на ), вычтем значение крайних членов и заново пронормируем полученное выражение (разделим на ). Пример новой передаточной функции при также приведен на рисунке 1.2. Передаточные функции модифицированных таким образом фильтров приводятся к нулю на частоте Найквиста, при этом несколько расширяется полоса пропускания низких частот и уменьшается амплитуда осцилляций в области подавления высоких частот. Если смотреть на сглаживание, как на операцию подавления высокочастотных помех, то модифицированные фильтры без сомнения больше соответствует своему целевому назначению.

Оптимизация сглаживания

При выборе окна фильтра следует учитывать как коэффициент подавления дисперсии шумов, так и степень искажения полезного сигнала, на который наложены шумы. Оптимальное окно фильтра может быть определено только в том случае, если спектр сигнала известен и ограничен определенной верхней частотой, а мощность шумов не превышает определенного уровня. Рассмотрим это на конкретном примере.

Допустим, что нужно обеспечить максимальное подавление дисперсии шумов при минимальном искажении верхней граничной частоты сигнала , при этом мощность шумов равна мощности сигнальной гармоники . Допустим, значение равно частоты Найквиста дискретизации данных, т.е. Гц при . Относительные значения мощности гармоники и шума принимаем равными 1. Спектр модели сигнала плюс шума в сопоставлении с передаточными функциями фильтров приведен на рис. 1.4.

Рис. 1.4.

По формуле вычисляем коэффициенты усиления фильтров с от 0 до 6 на частоте (см. таблицу 1.1). При мощности гармоники амплитудное значение гармоники на входе фильтра равно . Мощности гармоник на выходе фильтров в зависимости от представлены в таблице 1.1.

0 1 2 3 4 5 6 7
1 0.98 0.94 0.88 0.8 0.7 0.6 0.51
1 0.96 0.88 0.77 0.64 0.51 0.38 0.26
1 0.33 0.2 0.14 0.11 0.09 0.08 0.07
1 2.88 4.4 5.4 5.8 5.6 4.89 3.85
1 0.35 0.23 0.18 0.17 0.18 0.21 0.26
1 0.32 0.2 0.15 0.15 0.18 0.23 0.31
Таблица 1.1. Мощности гармоник на выходе фильтров. − сигнал/шум.


Соответственно, при мощности входного шума мощности шумов на выходе фильтров будут численно равны коэффициентам усиления дисперсии шумов .

Рис. 1.5.

Максимум отношения

определяет оптимальный фильтр с максимальным увеличением отношения сигнал/шум, т.е., по существу, коэффициент увеличения отношения сигнал/шум при выполнении фильтрации с учетом изменения амплитудных значений полезной части сигнала.

Рис. 1.6.

При и численные значения величины в первом приближении могут служить оценкой квадрата среднего квадратического отклонения выходных сигналов от "чистой" гармоники , заданной на входе. Свидетельством этому служат последние строки таблицы 1.1, где приведены результаты математического моделирования фильтрации по данным условиям на выборке 10000 точек. На рис. 1.6 приведены результаты сопоставления расчетных и модельных значений данных коэффициентов. Эффект фильтрации можно видеть на рис. 1.7, где приведен пример сигналов моделирования на ограниченном отрезке данных.

Рис. 1.7. Сигналы на входе и выходе фильтра МНК 1-го порядка.

Фильтры МНК 2-го порядка

Расчет фильтров

Фильтры МНК 2-го порядка (МНК-2) рассчитываются и анализируются аналогично. Рассмотрим квадратный многочлен вида . Для упрощения анализа ограничимся симметричным сглаживающим НЦФ с интервалом дискретизации данных . Уравнение суммы квадратов остаточных ошибок:

Система уравнений после дифференцирования выражения по и приравнивания полученных выражений нулю:

При вычислении значения квадратного многочлена только для центральной точки () необходимости в значениях коэффициентов и не имеется. Решая систему уравнений относительно , получаем:

При развертывании выражения для 5-ти точечного НЦФ:

Импульсная реакция:

Передаточная функция фильтра:

Аналогичным образом выражение позволяет получить импульсную реакцию для 7, 9, 11 и т.д. точек фильтра:

Частотные характеристики фильтров

Подставляя значение в или непосредственно в сигнал и объединяя комплексно сопряженные члены, получаем частотную характеристику 5-ти точечного сглаживающего фильтра МНК второго порядка:

Рис. 2.1. Сглаживающие фильтры МНК-2.

Вывод формул передаточных функций для 7, 9, 11-ти точечных фильтров МНК предлага-ется для самостоятельной работы. Вид частотных характеристик фильтров при и приводится на рис. 2.1. При сравнении характеристик с характеристиками фильтров МНК-1 можно видеть, что повышение степени полинома расширяет низкочастотную полосу пропускания фильтра и увеличивает крутизну ее среза. За счет расширения полосы пропускания главного частотного диапазона при тех же значениях N коэффициенты усиления дисперсии шумов фильтров МНК-2 выше, чем фильтров 1-го порядка, что можно видеть на рис. 2.2.

Методика выбора окна фильтра под частотные характеристики входных сигналов не отличается от фильтров МНК 1-го порядка. На рис. 2.3 приведены значения и фильтров МНК-2 в сопоставлении со значениями фильтров МНК-1 для частоты Гц при . Из сопоставления видно, что для получения примерно равных значений подавления шумов фильтры МНК-2 должны иметь в 2 раза большую ширину окна, чем фильтры МНК-1. Об этом же свидетельствует и пример моделирования фильтрации, приведенный на рис. 2.4.

Рис. 2.4. Пример моделирования фильтрации.

Модификация фильтров

Фильтры МНК второго порядка (равно как и другие фильтры подобного назначения) также можно модифицировать по условию при . Один из простейших методов модификации заключается в следующем. В выражение передаточной функции (со всеми коэффициентами фильтра, вида ) подставляем , заменяем значения концевых коэффициентов фильтра на параметры, принимаем , и, приравняв полученное выражение нулю, находим новые значения концевых коэффициентов, после чего сумму всех коэффициентов нормируем к при .

Пример модификации фильтра МНК 2-го порядка:

Передаточная функция: выражение . Частотная характеристика (нормировку можно снять):

Замена концевых коэффициентов {значение 3} на параметр и упрощение:

При . Отсюда:

Новая частотная характеристика (с приведением коэффициентов к целым числам):

. Сумма коэффициентов при .

Нормированная частотная характеристика:

Коэффициенты фильтра: .

Пример-задание: Модифицировать 7, 9 и 11-ти точечные сглаживающие фильтры МНК 2-го порядка. Контроль:

Сравнительные графики частотных характеристик модифицированных фильтров МНК второго порядка приведены на рисунке 2.1. Фильтры МНК третьего порядка по своим частотным характеристикам эквивалентны фильтрам второго порядка.

Фильтры МНК 4-го порядка

Фильтры МНК 4-го порядка

Расчет по аналогичной методике сглаживающих фильтров МНК 4-ой степени дает следующие результаты:

На рис. 3.1 приведено сопоставление частотных характеристик одноразмерных фильтров МНК 1-го, 2-го и 4-го порядка.

Рис. 3.1. Сглаживающие фильтры МНК.

В целом, по сглаживающим фильтрам МНК можно сделать следующие выводы:

  1. Повышение порядка фильтра увеличивает степень касания частотной характеристикой уровня коэффициента передачи на частоте и расширяет полосу пропускания фильтра.
  2. Увеличение количества членов фильтра приводит к сужению полосы пропускания и увеличивает крутизну ее среза.
  3. Модификация фильтров уменьшает осцилляции передаточной функции в полосе подавления сигналов.

Совместное изменение этих параметров позволяет подбирать для сглаживания данных такой фильтр МНК, частотная характеристика которого наилучшим образом удовлетворяет частотному спектру сигналов при минимальном количестве коэффициентов фильтра.

Расчёт простого фильтра по частотной характеристике

Если шумы в обрабатываемых сигналах сосредоточены в основном в высокочастотной области, то достаточно простые фильтры сглаживания без значительных осцилляций могут быть синтезированы непосредственно по частотной характеристике. В качестве примера проведем расчет простого симметричного сглаживающего НЦФ с окном в пять точек:

Полагаем , при этом . Подставляем значения входного и выходного сигнала в уравнение фильтра, сокращаем левую и правую части на общий член и, объединяя комплексно сопряженные члены в правой части, получаем уравнение передаточной функции:

Сокращаем количество параметров функции заданием граничных условий по частоте. Как правило, имеет смысл принять: . Отсюда

При этом функция превращается в однопараметровую:

По полученному выражению рекомендуется построить семейство кривых в параметрической зависимости от значений и выбрать фильтр, удовлетворяющий заданию. Пример семейства частотных характеристик приведен на рисунке 4.1.

Рис. 4.1. Частотные характеристики НЦФ.

Можно наложить еще одно дополнительное условие и определить все коэффициенты фильтра непосредственно. Так, например, если к двум граничным условиям задать третье условие сбалансированности: при , то из трех полученных уравнений сразу же получим все три коэффициента фильтра: (фильтр сокращается до трех точек).

В принципе, таким методом можно задать любую произвольную форму частотной характеристики симметричного НЦФ с произвольным количеством точек дискретизации, что определит полное уравнение (4.1) с окном точка и соответствующую передаточную функцию фильтра, по которой можно составить и решить уравнение для определения коэффициентов фильтра.

Литература

  1. Хемминг Р.В. Цифровые фильтры. – М.: Недра, 1987. – 221 с;

См. также