实际使用的IIR滤波器纯正弦信号的相位延迟

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马特Gaidica 2020年10月5日

评论道: 明星黾 2020年10月6日

答:接受明星黾

最近,我问了一个问题发现主要使用FFT频率和相位。我的后续问题与IIR滤波器引起的相移。例如,考虑一个情况我想要预测未来的一个信号。原,噪声信号过滤(第1行),占主导地位的频率决定的相位角(第2行)。主频率决定(第3行)。最后,预测信号与过滤信号基于相角的主导频率(第4行)。

然而,真正的目标是使预测信号与原始信号,但我不明白其他empirically-to确定相移。这是信息 phasedelay () (下图)?

这实际上导致两阶段预测信号的变化:一个基于原始信号的相位(聚集 fft () ),由于IIR正确的转变(确定关于这个)。

马修•诺伊 2020年10月6日

马特

我不是100%确定你打算做什么,但如果你想顺利一些嘈杂的正弦波在不增加延迟,你不仅应该尽量使用带通滤波器和低通滤波器。

如果你知道或测量第一正弦波频率(f0)带通滤波器和高通低频率:

f_low = f0 /

f_high = f0 *

定义带宽(选择性)的过滤器(例如开始= 2,看看diffeence当增加/减少)

这样做的好处是,你的带通滤波器将零延迟f0频率,所以如果你在DSP实现它,你可以观察到原始和过滤信号及时。

furtehr评论阶段过滤器的行为,没有过滤,没有一个阶段——即使是贝塞尔滤波器频率。这适用于模拟和数字滤波器。只有需要,有“线性”阶段过滤器和过滤器“非线性”阶段,但地球上没有“中性”阶段过滤器——不确定中立意味着什么……

明星黾 2020年10月6日

避免了相移,使用 filtfilt 函数来代替过滤器。

马特Gaidica 2020年10月6日

编辑:马特Gaidica 2020年10月6日

谢谢,明星。信息检索选择可能有点超出了这个线程的范围: 快速脑电图预测锁相算法经颅电刺激人类大脑的

在任何情况下,我最好尝试描述过滤器如下。我从低到高截止频率扫我的滤波器(0.5 - 4赫兹)使用频率来构造一个纯正弦波,然后通过我的过滤器。我用FFT在每个频率提取阶段,最终构建一个相位延迟曲线(或“查找表”)基于过滤的优势频率的数据(这是我需要适用于预测的相移信号重新排列它的原始数据)。

这些数据可以打开并符合一个三阶多项式(适合我的应用程序)使相移查找基本上一行代码(或使用函数宏指令() 在MATLAB中)。

在一起:原始数据是2.3赫兹正弦波任意转移(在这里,0.65 π 第1行)。那由FFT相位延迟发现(行2,3) 预测 ,然后纠正通过从我的多项式相位延迟查找方程(4)行。

这个感觉很复杂,但是到达一个简单的一行程序相位校正是我满意的东西。这是原始数据的另一个例子是调制1.6 3.15赫兹,任意改变的 π 。

明星黾 2020年10月6日

我不确定你想要做什么。如果你做任何实时,贝塞尔滤波器(或几级联如果有必要获得较短的过渡区)可能是我陈述的原因的路要走。对于实时应用程序,它将需要减少其他固有的相位延迟和相位失真滤波器设计。

我没有做过任何与脑电图,和对使用(在我看来)经颅刺激的反馈系统。这是超出了我目前的知识的范围。

在任何情况下,您可以使用贝塞尔滤波器对于实时应用程序,在MATLAB原型使用是很有必要的 filtfilt ,因为它提供了所有离散滤波器设计phase-neutral过滤。

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