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PDSs filtros

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by

Dan Tabarez

on 16 January 2012

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Transcript of PDSs filtros

Filtros Digitales Desarrollar y Explicar claramente el uso de los filtros digitales utilizando aplicaciones y ejemplos, mediante el uso de software dedicado FDA tools de Matlab, con el objetivo de reconocer sus usos en las diferentes áreas donde estos tipos de filtros se emplean. Los filtros digitales lineales e invariantes en el tiempo pueden clasificarse de acuerdo a la longitud de su respuesta impulsiva h[n].

las señales de entrada y salida están relacionadas por la suma de convolución IIR toma la forma: FIR toma la forma: Del análisis de estas dos ecuaciones es evidente que, mientras que la suma convolución puede ser una forma apropiada para implementar un filtro FIR, no es adecuada para los filtros IIR debido a que la respuesta impulsiva es muy larga (en teoría, infinitamente larga). Por ello, los filtros IIR se implementan con ecuaciones a diferencia que permiten calcular las muestras de salida en forma recursiva: Los factores que influencian la elección entre distintas alternativas en cada etapa del diseño de filtro tienen mucho que ver con que el filtro sea FIR o IIR. Por ello resulta importante apreciar las diferencias entre ambos tipos de filtros, las características peculiares de cada uno, y, lo más importante, cómo elegir entre uno y otro. FIR IIR FIR : Finite Impulse Response o Respuesta finita al impulso.

Se trata de un tipo de filtros digitales cuya respuesta a una señal impulso como entrada tendrá un número finito de términos no nulos. Estos filtros tienen todos los polos en el origen, por lo que son estables.
Los ceros se presentan en pares de recíprocos si el filtro se diseña para tener fase lineal. La estructura básica de un FIR es: Diseños
FIR Rizado
constante Ventanas Minimos
Cuadrados Barlett Rectangular Hanning Blackman Muestreo
en frecuencia Hamming Kaiser Aproximación de Chebyshev y algoritmo de intercambio de Remez Ventajas y desventajas

Los filtros FIR tienen la gran ventaja de que pueden diseñarse para ser de fase lineal, lo cual hace que presenten ciertas propiedades en la simetría de los coeficientes. Este tipo de filtros tiene especial interés en aplicaciones de audio.

Además son siempre estables debido a la ubicación de los polos en el origen.

Por el contrario también tienen la desventaja de necesitar un orden mayor para cumplir las características requeridas. Esto se traduce en un mayor gasto computacional.
IIR: Infinite Impulse Response o Respuesta infinita al impulso.

Se trata de un tipo de filtros digitales en el que, como su nombre indica, si la entrada es una señal impulso, la salida tendrá un número infinito de términos no nulos, es decir, nunca vuelve al reposo. Este tipo de filtros presenta polos y ceros que determinan la estabilidad y la causalidad del sistema.
Cuando todos los ceros y polos están en el interior de la circunferencia unidad se dice que es fase mínima y el sistema es estable y causal. Si todos los ceros están en el exterior es fase máxima.
Si algún polo está fuera de la circunferencia unidad el sistema es inestable.
Estructura: Ventajas y Desventajas de los filtros IIR

La ventaja de los filtros IIR es que pueden cumplir con exigencias de los filtros FIR pero con menos orden del filtro lo que lleva a una convergencia mucho más rápida.

La principal desventaja de estos filtros es que son inestables lo cual producirían errores de compilación.
Comparación entre FIR y IIR 1. Los filtros FIR tienen una respuesta de fase lineal: transmisión de datos, audio digital y procesamiento de imágenes.
Los filtros IIR tienen uan respuesta de fase no lineal: cercanías de la zona de transición.

2. Los filtros FIR implementados de forma no recursiva, son inherentemente estables.
En la estabilidad de los filtros IIR siempre debe comprobarse, ya que son sistemas realimentados.

3. Los efectos causados por la implementación con aritmética de punto fijo, errores de cuantización de los coeficientes y errores redondeo en las operaciones aritméticas, son mucho más severos en los filtros IIR que en los FIR.

4. FIR necesitan un mayor número de coeficientes que los filtros IIR, en bandas de transición estrechas.
En consecuencia, los requerimientos de memoria, el número de operaciones y los tiempos de procesamiento son mayores para los FIR que para los IIR.

Sin embargo, la posibilidad de implementar los FIR mediante la técnica de convolución rápida usando FFT y también el empleo de técnicas multirate permite aumentar significativamente la eficiencia de las implementaciones.

5. Un filtro analógico convencional puede convertirse en un filtro digital IIR .
Esto no es posible con filtros FIR pues no tienen una contraparte analógica. Sin embargo es más sencillo sintetizar filtros con respuestas en frecuencia arbitrarias utilizando filtros FIR. Aplicacion Implementación de Filtros Digitales tipo FIR en FPGA Los filtros adaptativos tienen cuatro formas de aplicación:
1. Identificar sistemas desconocidos
2. Ecualización de sistemas
3. Predicción
4. Cancelación de interferencia
ENTITY FIR IS GENERIC (N : natural := 16 );
PORT ( SIGNAL CLK : IN std_logic;
SIGNAL RES_n : IN std_logic;
SIGNAL X : IN std_logic_vector( N-1 DOWNTO 0 );
SIGNAL Y : OUT std_logic_vector( N-1 DOWNTO 0 ) );
END ENTITY FIR ;
Conclusiones

• Se determino el principio de funcionamiento y la utilidad de los filtros digitales con un análisis de su teoría y aplicación.
• Se observo las diferentes clasificaciones de los 2 grupos grandes de los filtros digitales los cuales son FIR e IIR.
• Los filtros FIR eran mas usados en los tiempos cuando recién comenzó la electrónica digital, en cambio los hoy en día los filtros mas usados son los IIR por el avance tecnológico entonces el tiempo de procesamiento es casi infinito.
• Se analizo el uso de los filtros FIR son altamente utilizados en las tarjetas de video FPGA para dar una mejor resolución y velocidad de procesamiento en las imágenes de las computadoras.
• La herramienta FDA tools de matlab permite diseñar filtros de cualquier tipo con sus diferentes características, permitiendo importar dichos valores al área de trabajo de matlab para poder desarrollar una aplicación

Recomendaciones

• Diseñar los filtros con las frecuencias de corte especificas con las que se quiere trabajar ya que de esta manera se trabaja de mejor manera.
• Para importar los datos desde la FDA tools de matlab es necesario usar los comandos específicos de matlab.
• Para graficar el espectro de las frecuencias de cualquier señal sea digital o analógica es necesario usar la trasformada rápida de Fourier.
Diseño de filtros con FDA tool
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