Howtosignalprocessing
- Quelle est la réponse impulsive dans le filtre FIR?
- Qu'est-ce que la méthode FIR?
- Qu'est-ce que FIR dans le traitement du signal?
- Qu'est-ce que FIR et IIR?
- Quelle est la formule d'un sapin?
- Qu'est-ce que l'analyse FIR?
Quelle est la réponse impulsive dans le filtre FIR?
Dans le traitement du signal, un filtre de réponse à l'impulsion à l'impulsion finie est un filtre dont la réponse impulsionnelle (ou la réponse à toute entrée de longueur finie) est de durée finie, car elle se résume à zéro en temps fini.
Qu'est-ce que la méthode FIR?
La convolution FIR est une corrélation croisée entre le signal d'entrée et une copie inversée dans le temps de la réponse impulsionnelle. Par conséquent, la réponse à l'impulsion du filtre apparié est "conçue" en échantillonnant la forme d'impulsion connue et en utilisant ces échantillons dans l'ordre inverse comme coefficients du filtre.
Qu'est-ce que FIR dans le traitement du signal?
Les modèles de réponse à l'impulsion finie sont basés sur des filtres de réponse à l'impulsion finie (FIR), qui sont un type de filtre de traitement du signal dont la réponse impulsionnelle est de durée finie car elle se règle à zéro en temps fini.
Qu'est-ce que FIR et IIR?
Les filtres de réponse à l'impulsion à l'impulsion (FIR) et infinie (IIR) sont les algorithmes de traitement du signal numérique les plus fréquemment utilisés, en particulier pour les applications de traitement audio. Ainsi, une partie importante du temps d'un processeur est consommée pour le filtrage FIR et IIR dans un système audio typique.
Quelle est la formule d'un sapin?
La formule est simple: étant donné un filtre FIR qui a n robots, le retard est: (n - 1) / (2 * fs), où FS est la fréquence d'échantillonnage. Ainsi, par exemple, un filtre FIR en phase linéaire de 21 TAP fonctionnant à un taux de 1 kHz a un délai: (21 - 1) / (2 * 1 kHz) = 10 millisecondes.
Qu'est-ce que l'analyse FIR?
Cette méthode est connue comme un modèle de réponse à l'impulsion à l'impulsion finie, dans laquelle vous spécifiez la longueur de la fenêtre temporelle et le nombre de points de temps que vous souhaitez estimer. Au lieu d'une seule estimation de l'amplitude moyenne de la réponse, qui se fait dans la plupart des analyses, vous estimerez l'activité à chaque point.
