Filtr dolnoprzepustowy z jak najmniejszym opóźnieniem

[l153k]

Witam,
próbuję od jakiegoś czasu zaprogramować filtr dolnoprzepustowy FIR, ale tak żeby miał jak najmniejsze opóźnienie. Do tej pory wygenerowałem ich całą masę, ale wszystkie dawały sygnał wyjściowy opóźniony o połowę ilości próbek jakie filtr brał do obliczeń. Ale widzę że tu ktoś zrobił filtr FIR o długości 250, a mimo to jego wartość jest baaardzo aktualna:

http://intelligenttradingtech.blogspot.com/2010/05/is-it-possible-to-get-causal-smoothed.html

co dowodzi, że taki filtr jest wykonalny.

Chciałbym się tylko dowiedzieć: jak taki filtr wygenerować?

Dziękuję za wszystkie odpowiedzi

pozdrawiam

[Treker (Damian Szymański)]

Na jakim sprzęcie próbujesz zrealizować filtr?

[l153k]

Na razie na laptopie, a ostatecznie na BananaPi - czyli też na komputerze (linux, itd.).

[marek1707]

Przede wszystkim napisz do czego to potrzebujesz. Filtry splotowe (a FIR taki jest) z definicji robią splot sygnału z odpowiedzią impulsową a to daje stałe opóźnienie równe przyjętej długości odpowiedzi. FIR okienkowane funkcją sinc robią wrażenie, że opóźnienie jest równe połowie liczby współczynników ale to tylko dlatego, że największe współczynniki znajdują się w środku odpowiedzi impulsowej.

Nic tu nie ugrasz, jeżeli filtr ma być przyczynowy (causal) może bazować jedynie na historii i jego odpowiedź częstotliwościowa ("jakość uśredniania" w przypadku filtra LP) jest zależna głównie od przyjętej długości odpowiedzi impulsowej - bo są one tożsame, tylko wyrażone w innej dziedzinie. Możesz tutaj coś ugrać poprzez podział odpowiedzi impulsowej na kilka podzbiorów i wykonywanie kilku równoległych splotów a potem sumowanie wyników, choć nie wiem, czy akurat ta metoda coś Ci da.

Dużo mniejsze opóźnienia (1-2-3 próbki) mają filtry IIR a te bardzo dobrze liczą się na dużych maszynach wyposażonych z jednostki zmiennoprzecinkowe. Inna sprawa, że nie są dobre do wszystkiego.

Zwykle, w systemach gdzie potrzebujesz szybkiej odpowiedzi a pomiary są obarczone dużymi szumami (np. w sterowaniach wielowirnikowcami) nie stosuje się filtrów FIR właśnie z uwagi na ich duże opóźnienia. Tam królują filtry predykcyjne, ale one muszą być wyposażone w mechanizm modelowania zjawiska. Czasem są to dwa współczynniki (np. filtr alfa-beta) a czasem niewielka macierz (Kalman).

W pewnych zastosowaniach do filtrowania zakłóceń np. impulsowych bardzo dobrze nadają się filtry medianowe.

Dlatego tak ważne jest byś napisał co chcesz zrobić, co to za dane i do czego chcesz wykorzystać wynik.