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近乎完美的重建:多相滤波器组,具有...

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简介:
本研究提出了一种近乎完美的多相滤波器组重建技术,显著提升了信号处理中的频谱利用效率和动态范围性能。 这组文件可用于构建具有近乎完美重构的多相滤波器组。该滤波器组使用两个均匀调制的DFT滤波器组实现,并将频移12个通道宽度,因此实际上实现了两次过采样。通道数必须是2的倍数,每个通道中的抽头数量可以自由选择。 设计原型过滤器时提供了一个脚本,该脚本基于“根提升余弦函数”。原型具有完全线性的相位特性。每通道128个抽头可实现平均重建误差-300 dB;相邻通道间的分离度优于150 dB,而较远的通道则可以达到超过300 dB。 处理速度约为200 kSamples/秒,并且与通道数量无关(例如对于32抽头的通道)。只要内存足够,在实际应用中也可以支持大量的通道数,如64K。

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    本研究提出了一种近乎完美的多相滤波器组重建技术,显著提升了信号处理中的频谱利用效率和动态范围性能。 这组文件可用于构建具有近乎完美重构的多相滤波器组。该滤波器组使用两个均匀调制的DFT滤波器组实现,并将频移12个通道宽度,因此实际上实现了两次过采样。通道数必须是2的倍数,每个通道中的抽头数量可以自由选择。 设计原型过滤器时提供了一个脚本,该脚本基于“根提升余弦函数”。原型具有完全线性的相位特性。每通道128个抽头可实现平均重建误差-300 dB;相邻通道间的分离度优于150 dB,而较远的通道则可以达到超过300 dB。 处理速度约为200 kSamples/秒,并且与通道数量无关(例如对于32抽头的通道)。只要内存足够,在实际应用中也可以支持大量的通道数,如64K。
  • ReactImage件:React版
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    本段介绍一个高度优化且功能强大的ReactImage组件,适用于各种图片展示需求。它提供卓越性能与灵活配置选项,助力开发者构建精美网页应用。 React 提供了一个几乎完美的 ReactImage 组件。
  • db_nc_audio_recon.m: 展示音频处理中应用 - MATLAB开发
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    这段代码展示了如何在MATLAB环境中使用完美重建滤波器组进行音频信号处理。通过该脚本,用户可以深入理解音频信号分解与重构的原理及其应用。 使用由一阶全通结构构造的五阶巴特沃斯半带滤波器实现4通道树结构PR滤波器组,并采用双缓冲、非因果IIR合成滤波技术处理和播放原始多声道音频文件。此外,利用上述统一16位量化和PR结构重构音频文件及其误差信号。
  • 连六棋程序 сравнение
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    这段文字似乎涉及到了一个关于围棋或其变种“连六棋”的计算机程序的比较分析。为了更准确地提供帮助,请允许我基于对近乎完美的连六棋程序的理解,编写一段50字左右的简介:近乎完美的连六棋程序探讨了该款针对传统棋类游戏——连六棋开发的一款接近理想的电脑程序,文中深入解析其独特算法及性能优势。 这是一份很好的连六棋程序文档,非常值得参考。有需要的朋友可以看看。
  • Dell G3 3579 i5 8300H EFI
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    这款Dell G3 3579搭载i5 8300H处理器,结合EFI优化设置,性能卓越,提供流畅的游戏和工作体验。近乎完美的配置令人满意。 CPU:i5 8300H GPU:UHD630 网卡:换成博通BCM94352z 固态硬盘:三星970 EVO 500G M.2 BIOS取自MBP15,1 唯一不完美的地方在于重启后有一定几率出现暗屏,但正常睡眠模式下表现良好。
  • Sinc :实现理想低通或带通 - MATLAB 开发
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    本项目在MATLAB中开发了SINC滤波器,能够高效地实现接近理想特性的低通和带通滤波效果。 y = sinc_filter(x,Wn) y = sinc_filter(x,Wn,N) y = sinc_filter(x,Wn,N,dim) y = sinc_filter(x,Wn,[],dim) 函数 `sinc_filter` 用于对输入数组 x 应用接近理想的低通或带通砖墙滤波器,操作沿着第一个非单一维度进行(例如,在矩阵中沿列向下)。截止频率/频段在 Wn 中指定。若Wn为标量,则表示低通的截止频率;如果 Wn 是一个二元素向量,则它定义了带通间隔。必须满足 0.0 < Wn < 1.0 的条件,其中数值1.0对应于半采样率。 滤波过程通过 x 和 sinc 函数核之间的基于 FFT(快速傅里叶变换)的卷积来实现。
  • 功率.rar__源电力_三
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    本资源为功率有源滤波器的相关资料,包含有源滤波和三相无功补偿等内容,适用于研究与工程应用。 《三相有源滤波器在MATLAB环境下的应用与解析》 本段落深入探讨了三相有源滤波器(Active Power Filter, APF)的工作原理、设计过程及其在MATLAB中的实现方法,APF作为一种电力系统中重要的谐波治理设备,能够精确补偿电网中的谐波电流,从而提升电能质量。 一、基本工作原理 与传统的无源滤波器相比,有源滤波器具有动态响应和高精度的特点。它通过检测负载侧的电流,并分析出其中的谐波成分后生成一个等幅但相位相反的补偿电流注入电网中以抵消谐波的影响。 二、三相不平衡度及其影响 在实际应用中,由于负荷分布不均可能导致三相电压或电流出现不平衡现象。这种不平衡会降低系统效率并缩短设备寿命,严重时甚至可能引发保护装置误动作等问题。因此治理三相不平衡对保持系统的稳定运行至关重要。 三、MATLAB环境下的APF模型搭建 利用MATLAB强大的计算能力和电力系统工具箱,在Simulink中可以构建包括电流检测、谐波分析、控制算法设计以及逆变器模拟在内的完整APF系统模型,通过仿真观察其在不同负载条件下的滤波效果并验证补偿能力。 四、电流跟踪与谐波补偿 实现快速准确的电流跟踪是APF的关键技术之一。通常采用PID控制器来完成这一任务,并根据实际情况调整参数以达到最佳追踪性能,在MATLAB中可以通过修改这些参数来优化系统的响应特性。 五、实际应用及未来展望 三相有源滤波器广泛应用于工业、商业和住宅等领域,特别是在那些对电能质量要求较高的场合。随着电力电子技术的进步,未来的APF将集成更多功能如无功功率补偿等以适应更加复杂的电网环境需求。 总结来说,在MATLAB环境下建立并仿真APF模型有助于我们更好地理解其工作机理,并为实际应用中的性能优化提供理论支持和技术指导。
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  • 设计
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