CN103580646B - 一种用于估计模拟滤波器频率响应特性的方法 - Google Patents

Abstract

本发明用于估计模拟滤波器频率响应特性的方法，通过将模拟滤波器与模数转换器连接，在一个模数转换器输入端和模拟滤波器的输入端分别送入正弦信号，在另外一个模数转换器的输入端送入余弦信号，且送入的正弦信号和余弦信号的频率相同，再对模数转换器量化后的信号进行互相关并求平均，通过计算得到模拟滤波器的幅频响应和相频响应，这样能够准确、快速确定出模拟滤波器的幅频特性和相频特性。

Description

一种用于估计模拟滤波器频率响应特性的方法

技术领域

本发明属于滤波器技术领域，更为具体地讲，涉及一种用于估计模拟滤波器频率响应特性的方法。

背景技术

滤波器是一种用来消除干扰杂讯的器件，将输入或输出经过过滤而得到纯净的交流电，凡是有能力进行信号处理的装置都可以成为滤波器。在近代电信装备和各类控制***中，滤波器应用极为广泛；在所有的电子部件中，滤波器使用最多，技术最复杂。滤波器的优劣直接决定产品的优劣，因此，对滤波器的研究和生产历来被重视。

模拟滤波器可以分为无源和有源滤波器。无源滤波器主要由无源元件电阻、电感和电容组成。有源滤波器主要由集成运放、电阻和电容组成，具有不用电感、体积小、重量轻等优点。一般来讲，模拟滤波器的阶数或者品质因数越高，其设计也就越复杂。模拟滤波器的硬件构成，比如电阻、电容、电感或者是集成运放等，都极易受到环境、制造工艺和时间老化等的影响，从而导致其参数的不确定性。

滤波器频响估计在很多领域中都有着重要的应用，如信号处理、通信、控制及***模式设别等。一般采用的是通过对被测滤波器输入一个激励信号，通过对输出信号采样及FFT变换，获得滤波器对应于不同频点的频率响应，激励信号可以是宽带信号，如噪声信号，也可以是窄带信号，如正弦信号。实际应用中，激励信号主要包括：单音信号，扫频信号，多音信号及脉冲信号等，其中以单音信号和多音信号较为常用，其原因是产生比较简单，并且容易实现周期性。经过采样之后的激励信号需要完成FFT运算以获得对应于不同频点的幅度及相位值。但是，FFT运算一般比较复杂，需要耗费一定的时间才能完成，特别是FFT点数较大时，时间消耗更为明显，同时数据处理量也会明显增加。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种用于估计模拟滤波器频率响应特性的方法，能够准确、快速确定模拟滤波器的幅频特性和相频特性。

为实现上述发明目的，本发明一种用于估计模拟滤波器频率响应特性的方法，其特征在于，包括以下步骤：

（1）、配置三个模数转换器ADC，将模拟滤波器H(s)的输出端与第一ADC的输入端连接；

（2）、在模拟滤波器的输入端和第二ADC的输入端送入频率为f_i正弦信号x_si(t)，经模拟滤波器滤波后的信号x′_si(t)送入到第一ADC,在第三ADC的输入端送入频率为f_i余弦信号x_ci(t)，其中，i＝1,2,...,N，N为总频点数；

（3）、对第一ADC和第二ADC量化后的信号进行互相关，并对互相关的结果求平均得到信号y_s(f_i)，对第一ADC和第三ADC量化后的信号进行互相关，并对互相关的结果求平均得到信号y_c(f_i)；

（4）、通过步骤（3）中的y_s(f_i)和y_c(f_i)分别计算出模拟滤波器的幅频响应|H(f_i)|和相频响应

其中，所述的模数转换器ADC采用相同频率f_s。

本发明的发明目的是这样实现的：

本发明用于估计模拟滤波器频率响应特性的方法，通过将模拟滤波器与模数转换器连接，在一个模数转换器输入端和模拟滤波器的输入端分别送入正弦信号，在另外一个模数转换器的输入端送入余弦信号，且送入的正弦信号和余弦信号的频率相同，再对模数转换器量化后的信号进行互相关并求平均，通过计算得到模拟滤波器的幅频响应和相频响应，这样能够准确、快速确定出模拟滤波器的幅频特性和相频特性。

同时，本发明用于估计模拟滤波器频率响应特性的方法还具有以下有益效果：

（1）、本发明的实现结构简单，具有低成本性能；

（2）、本发明能够准确、快速确定模拟滤波器的幅频特性和相频特性。

附图说明

图1是本发明用于估计模拟滤波器频率响应特性的方法的原理框图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施方式进行描述，以便本领域的技术人员更好地理解本发明。需要特别提醒注意的是，在以下的描述中，当已知功能和设计的详细描述也许会淡化本发明的主要内容时，这些描述在这里将被忽略。

实施例

图1是本发明用于估计模拟滤波器频率响应特性的方法的原理框图。

在本实施例中，如图1所示，本发明用于估计模拟滤波器频率响应特性的方法，其特征在于，包括以下步骤：

（1）、配置三个模数转换器ADC，将模拟滤波器H(s)的输出端与第一ADC的输入端连接；

（2）、在模拟滤波器的输入端和第二ADC的输入端送入频率为f_i正弦信号x_si(t)，经模拟滤波器滤波后的信号x′_si(t)送入到第一ADC,在第三ADC的输入端送入频率为f_i余弦信号x_ci(t)，其中，i＝1,2,...,N，N为总频点数。假如x_si(t)＝sin(2πf_it)，x_ci(t)＝cos(2πf_it)，三个ADC的采用率为f_s，则经过ADC量化之后的三个信号分别为：

x_si(n)＝sin(2πnf_i/fs)(1)

x_ci(n)＝cos(2πnf_i/f_s)(3)

|H(f_i)|，分别表示模拟滤波器H(s)在频点f_i处的幅度与相位，δ(n)表示测量噪声；

（3）、对第一ADC和第二ADC量化后的信号进行互相关，并对互相关的结果求平均得到信号y_s(f_i)，对第一ADC和第三ADC量化后的信号进行互相关，并对互相关的结果求平均得到信号y_c(f_i)。对步骤（2）中，经过ADC量化后的三个信号分别同时取M个采样样点进行图1中所示的互相关及平均，得到如下两个信号：

$y_s\left(f_i\right)=\frac{1}{M}\underset{n=0}{\overset{M-1}{\mathrm{\Σ}}}{x}_{\mathrm{si}}\left(n\right)x_{\mathrm{si}}^{\′}\left(n\right)---\left(4\right)$

$y_c\left(f_i\right)=\frac{1}{M}\underset{n=0}{\overset{M-1}{\mathrm{\Σ}}}{x}_{\mathrm{ci}}\left(n\right)x_{\mathrm{si}}^{\′}\left(n\right)---\left(5\right)$

选择恰当的M，使得对于任意的f_i值，M个采样样点中都包含整数个x_si(n)周期，同时假设测量噪声δ(n)和所有的信号都不相关，则式（4），（5）中的两个信号可以简化为：

$y_s\left(f_i\right)$

同理

（4）、通过步骤（3）中的公式（6）和（7）分别计算出模拟滤波器的幅频响应|H(f_i)|和相频响应：

$\left|H\left(f_i\right)\right|=2\sqrt{{y_s}^2\left(f_i\right)+{y_c}^2\left(f_i\right)}---\left(8\right)$

尽管上面对本发明说明性的具体实施方式进行了描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。

Claims (2)

1.一种用于估计模拟滤波器频率响应特性的方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)、配置三个模数转换器ADC，将模拟滤波器H(s)的输出端与第一ADC的输入端连接；

(2)、在模拟滤波器的输入端和第二ADC的输入端送入频率为f_i正弦信号x_si(t)，经模拟滤波器滤波后的信号x'_si(t)送入到第一ADC,在第三ADC的输入端送入频率为f_i余弦信号x_ci(t)，其中，i＝1,2,...,N，N为总频点数；三个模数转换器ADC均采用相同频率f_s；

(3)、对第一ADC和第二ADC量化后的信号进行互相关，并对互相关的结果求平均得到信号y_s(f_i)，对第一ADC和第三ADC量化后的信号进行互相关，并对互相关的结果求平均得到信号y_c(f_i)；

(4)、选择恰当的M，使得对于任意的f_i值，M个采样点中都包含整数个x_si(n)周期，其中，x_si(n)是x_si(t)经过ADC量化之后的信号；通过对步骤(3)中的y_s(f_i)和y_c(f_i)进行简化后分别计算出模拟滤波器的幅频响应|H(f_i)|和相频响应

$\left|H\left(f_i\right)\right|=2\sqrt{{y_s}^2\left(f_i\right)+{y_c}^2\left(f_i\right)}$

2.根据权利要求1所述的用于估计模拟滤波器频率响应特性的方法，其特征在于，所述的步骤(3)中进行互相关及平均的方法为：

取M个采样点，对第一ADC和第二ADC量化后的信号进行互相关及平均，得到信号y_s(f_i)：

$y_s\left(f_i\right)=\frac{1}{M}\underset{n=0}{\overset{M-1}{\Σ}}{x}_{si}\left(n\right)x_{si}^{\′}\left(n\right)$

对第一ADC和第三ADC量化后的信号进行互相关及平均，得到信号y_c(f_i)：

$y_c\left(f_i\right)=\frac{1}{M}\underset{n=0}{\overset{M-1}{\Σ}}{x}_{ci}\left(n\right)x_{si}^{\′}\left(n\right)$

其中，x′_si(n)、x_si(n)、x_ci(n)分别是经过三个ADC量化之后的信号。