LABORATORIO 1: DISEÑO FILTROS FIR

LABORATORIO 1: DISEÑO FILTROS FIR

SEPTIEMBRE 26 DE 2013.                                      

Resumen— A través de este laboratorio se analiza y aplica el diseño de un filtro FIR como una herramienta de estudio a profundidad de una señal.

 Los filtros digitales han tenía gran acogida, pero desafortunadamente inducen distorsiones en señales.

Abstract— Through this laboratory analyzes, and applies the FIR filter design as a tool for in-depth study of a signal.

 Digital filters have had great success, but unfortunately induce distortions in signals.

Index Terms— filtro (filter), señal (signal), ecuación (equation).

1. INTRODUCION

El término filtrado se refiere a un proceso lineal diseñado para alterar el contenido espectral de una señal de entrada  o una secuencia de datos. El filtrado es realizado por FILTROS, cuya magnitud o fase satisfacen ciertas especificaciones en el dominio de la frecuencia.

1. objetivo

• Diseñar e implementar un algoritmo que permita la obtención de una señal de muestra y analizarla a través de un filtro FIR.

1. Filtro FIR

El filtro FIR, por sus siglas en inglés, significa Finite Impulse Response. Se expresa por su ecuación en diferencias:  

[pic 3]

Lo cual es equivalente a la función de transferencia:

[pic 4]

Al evaluar su respuesta impulsional h(n), se obtiene que para cierto 0 ≤ n ≤ M la respuesta h(n) ≠ 0 , es decir, su respuesta es finita, dado que su respuesta impulsional para n > M es igual a cero. Asimismo, otra característica importante de los FIR es que, como se puede observar en la ecuación en diferencias es una convolución, por lo que su implementación puede realizarse tanto en el dominio del tiempo como en el dominio de la frecuencia, por medio de la transformada discreta de Fourier.

Para construir un filtro FIR:

• Se necesita una señal de entrada.
• Es necesario realizar N multiplicaciones y N sumas para un único dato de salida.

1. materiales

• PC con MATLAB

1. Método experimental.

Para realizar el diseño del filtro FIR, se empezara por crear un filtro Butterworth pasa bandas, ya que de este se extraerá los datos necesarios para el desarrollo del filtro FIR.

Para la creación del filtro Butterworth se utilizaran los siguientes datos:

• Frecuencia de muestreo: 1000 Hz
• Banda de paso: 60-200Hz
• Atenuación Banda de paso: menos a 3db

[pic 5]

Fig 1 Filtro Butterworth

[pic 6]

Fig 2 Filtro FIR

1. codigo en matlab

Fm=1000;

Fe=Fm/2;

Wp=[60 200]/Fe;

Ws=[10 250]/Fe;

Rp=3;

Rs=40;

[n,Wn]=buttord(Wp,Ws,Rp,Rs)

[b,a]=butter(n,Wn)

[h,f]=freqz(b,a,[],Fm);

Plot(abs(h))

Xlabel(‘Hz’)

Ylabel(‘Modulo de H(z)’)

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