Progettazione di filtri passa basso con MATLAB

Un filtro passa basso è un filtro che consente il passaggio di segnali al di sotto della frequenza di taglio (nota come banda passante) e attenua i segnali al di sopra della frequenza di taglio (nota come banda di arresto).

I filtri passa basso, soprattutto i filtri a media mobile o i filtri Savitzky-Golay, vengono spesso utilizzati per pulire i segnali, rimuovere il rumore, creare un effetto di smussamento, calcolare la media dei dati e progettare decimatori e interpolatori. I filtri passa basso producono delle lente modifiche nei valori di output così da riuscire a vedere con facilità le tendenze e da potenziare il rapporto segnale/rumore generale con una degradazione minima del segnale.

Smussamento dei segnali con il filtro Savitzky-Golay e il filtro a media mobile.

MATLAB® può essere usato per progettare filtri basati sulla risposta impulsiva finita (FIR) e sulla risposta impulsiva infinita (IIR), due dei metodi di filtraggio passa basso più diffusi.

I filtri FIR sono molto apprezzati perché sono intrinsecamente stabili. Possono essere progettati in modo da avere una fase lineare che introduce un ritardo nel segnale filtrato senza alterare la conformazione della forma d’onda. Tuttavia, questi filtri possono avere lunghe risposte transitorie e, in certe applicazioni, possono rivelarsi abbastanza costosi in termini computazionali. I filtri FIR hanno una certa utilità nelle applicazioni audio, biomediche, radar e di altro tipo, in cui la conformazione della forma d’onda offre informazioni utili. I metodi di progettazione più diffusi per i filtri passa basso basati su FIR comprendono la finestra di Kaiser, i minimi quadratiequiripple.

Specifiche di progettazione e risposta di un filtro passa basso FIR Kaiser in MATLAB.

I filtri IIR sono utili soprattutto quando le risorse computazionali assumono un ruolo di primaria importanza. Tuttavia, i filtri IIR, stabili e causali, non hanno una fase perfettamente lineare. I filtri IIR vengono prevalentemente utilizzati nell’equalizzazione audio, nell’elaborazione di segnali di sensori biomedici, nei sensori smart IoT/IIoT e nelle applicazioni RF/di telecomunicazione ad alta velocità. I metodi di progettazione dei filtri basati su IIR comprendono Butterworth, Chebyshev (Tipo I e Tipo II) e quello ellittico.

Specifiche di progettazione e risposta di un filtro passa basso IIR Chebyshev di Tipo I in MATLAB.

La funzione lowpass in Signal Processing Toolbox™ è particolarmente utile per filtrare rapidamente i segnali. È possibile usare designfilt e altre funzioni specifiche in base all’algoritmo (butter, fir1) nei casi in cui sia necessario un maggiore controllo su parametri quali il tipo di filtro, l’ordine del filtro e l’attenuazione. Per maggiori informazioni sulla progettazione dei filtri, fai riferimento a Signal Processing Toolbox™.

Vedere anche: GPU per gli algoritmi di elaborazione di segnali in MATLAB, DSP System Toolbox, Filtro passa alto, Progettazione di filtri, Quantizzazione