Python:通过窗口化的高通 FIR 滤波器

Question

我想在 Python 中通过窗口创建一个基本的高通 FIR 滤波器。

我的代码在下面并且是故意惯用的 - 我知道你可以(很可能)用 Python 中的一行代码完成它，但我正在学习。我使用了一个带有矩形窗口的基本 sinc 函数:我的输出适用于加法 (f1+f2) 而不是乘法 (f1*f2) 的信号，其中 f1=25kHz 和 f2=1MHz。

我的问题是:我是否误解了一些基本的东西或者我的代码有误？总之，我只想提取高通信号 (f2=1MHz) 并过滤掉其他所有信号。我还包含了为 (f1+f2) 和 (f1*f2) 生成的内容的屏幕截图:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# create an array of 1024 points sampled at 40MHz
# [each sample is 25ns apart]
Fs = 40e6
T  = 1/Fs
t  = np.arange(0,(1024*T),T)

# create an ip signal sampled at Fs, using two frequencies 
F_low  = 25e3 #  25kHz
F_high = 1e6  #  1MHz
ip = np.sin(2*np.pi*F_low*t) + np.sin(2*np.pi*F_high*t)
#ip = np.sin(2*np.pi*F_low*t) * np.sin(2*np.pi*F_high*t)
op = [0]*len(ip)


# Define -
# Fsample = 40MHz
# Fcutoff = 900kHz,
# this gives the normalised transition freq, Ft
Fc = 0.9e6
Ft = Fc/Fs
Length       = 101
M            = Length - 1
Weight       = []
for n in range(0, Length):
    if( n != (M/2) ):
        Weight.append( -np.sin(2*np.pi*Ft*(n-(M/2))) / (np.pi*(n-(M/2))) )
    else:
        Weight.append( 1-2*Ft )




for n in range(len(Weight), len(ip)):
    y = 0
    for i in range(0, len(Weight)):
        y += Weight[i]*ip[n-i]
    op[n] = y


plt.subplot(311)
plt.plot(Weight,'ro', linewidth=3)
plt.xlabel( 'weight number' )
plt.ylabel( 'weight value' )
plt.grid()

plt.subplot(312)
plt.plot( ip,'r-', linewidth=2)
plt.xlabel( 'sample length' )
plt.ylabel( 'ip value' )
plt.grid()

plt.subplot(313)
plt.plot( op,'k-', linewidth=2)
plt.xlabel( 'sample length' )
plt.ylabel( 'op value' )
plt.grid()
plt.show()

Answer 1

你误解了一些基本的东西。加窗 sinc 滤波器旨在分离线性组合的频率；即通过加法组合的频率，而不是通过乘法组合的频率。参见 chapter 5科学家和工程师指南数字信号处理了解更多详情。

基于 scipy.signal 的代码将提供与您的代码类似的结果:

from pylab import *
import scipy.signal as signal

# create an array of 1024 points sampled at 40MHz
# [each sample is 25ns apart]
Fs = 40e6
nyq = Fs / 2
T  = 1/Fs
t  = np.arange(0,(1024*T),T)

# create an ip signal sampled at Fs, using two frequencies 
F_low  = 25e3 #  25kHz
F_high = 1e6  #  1MHz
ip_1 = np.sin(2*np.pi*F_low*t) + np.sin(2*np.pi*F_high*t)
ip_2 = np.sin(2*np.pi*F_low*t) * np.sin(2*np.pi*F_high*t)

Fc = 0.9e6
Length = 101

# create a low pass digital filter
a = signal.firwin(Length, cutoff = F_high / nyq, window="hann")

# create a high pass filter via signal inversion
a = -a
a[Length/2] = a[Length/2] + 1

figure()
plot(a, 'ro')

# apply the high pass filter to the two input signals
op_1 = signal.lfilter(a, 1, ip_1)
op_2 = signal.lfilter(a, 1, ip_2)

figure()
plot(ip_1)
figure()
plot(op_1)
figure()
plot(ip_2)
figure()
plot(op_2)

脉冲响应:

线性组合输入:

过滤后的输出:

非线性组合输入:

过滤后的输出: