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Filtro FIR de optimización

Filtro FIR de optimización
  1. ¿Cuál es la transformación z de un filtro de abeto??
  2. ¿Cómo se normaliza los coeficientes del filtro FIR?
  3. Que es una ventaja del filtro FIR?

¿Cuál es la transformación z de un filtro de abeto??

Para un filtro FIR, la transformación Z de la salida y, y (z), es el producto de la función de transferencia y x (z), la transformación Z de la entrada x: y (z) = h (z) X (z) = (h (1) + h (2) z - 1 + ⋯ + h (n + 1) z - n) x (z) .

¿Cómo se normaliza los coeficientes del filtro FIR?

Los coeficientes se normalizan dividiendo por la suma de los coeficientes mismos. Esto se hace para tener una ganancia de CC igual a 1 (0 dB). En este punto, el filtro FIR es un filtro de paso bajo. Al negar cualquier otro coeficiente, el filtro FIR se convierte en un filtro de paso alto.

Que es una ventaja del filtro FIR?

Un filtro FIR es un filtro sin retroalimentación en su ecuación. Esto puede ser una ventaja porque hace que un filtro de abeto sea inherentemente estable. Otra ventaja de los filtros FIR es el hecho de que pueden producir fases lineales. Entonces, si una aplicación requiere fases lineales, la decisión es simple, se debe utilizar un filtro FIR.

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