|
АННОТАЦИЯ
В настоящей курсовой работе рассмотрены методы реализации нелинейной цифровой фильтрации. Наиболее подробно изложен алгоритм работы медианного фильтра, и разработана программа на языке С++, для использования в автоматизированной системе обработки информации (например обработка изображений в цифровой форме).
Задача выделения сигнала из помех может решаться методами линейной и нелинейной фильтрации. В современной технике обработка сигналов, как правило, применяют цифровые фильтры которые обладают рядом существенных преимуществ перед аналоговыми фильтрами [1]:
" они нечувствительны к изменению параметров элементов, вызванных температурной нестабильностью или старением;
" обладают большой гибкостью в настройке рабочих параметров;
" совместимы с цифровыми системами передачи данных.
Конструирование цифровых фильтров связано с их моделированием на ЭВМ. Если в первых цифровых фильтрах с использованием микропроцессоров длина слова ограничивалась и точность была невелика, то при использовании 16- и 32-разрядных процессоров, позволяющих повысить точность, эта проблема снята. Достижение требуемой точности цифрового фильтра связано с выбором характеристик моделируемого фильтра.
Под термином "цифровая фильтрация" обычно понимают локальную цифровую обработку сигнала скользящим окном или апертурой. При этом полагают, что размер окна много меньше размера выборки обрабатываемого фрагмента сигнала. Для каждого положения окна, за исключением, возможно, небольшого числа крайних точек выборки, выполняются однотипные действия, которые определяют так называемый отклик или выход фильтра. Если действия, определяющие отклик фильтра, не изменяются в процессе перемещения по выборке сигнала, то соответствующий фильтр называется стационарным. В противном случае фильтр называется нестационарным.
Цифровые фильтры могут иметь конечную импульсную характеристику (КИХ-фильтры или нерекурсивные фильтры) и бесконечную импульсную характеристику (БИХ-фильтры или рекурсивные фильтры). Нерекурсивные фильтры реализуются с помощью суммирования конечного числа элементов входной последовательности и имеют конечную память, обладают линейной фазовой характеристикой. Но для получения амплитудно-частотной характеристики со значительным коэффициентом затухания необходимо наличие многих слагаемых (то есть элементов фильтра), что снижает их быстродействие и увеличивает объем памяти [3].
В рекурсивных фильтрах суммируются элементы входной и выходной последовательностей, поэтому этот фильтр имеет бесконечную память и обладает большим быстродействием, требует меньшего объема памяти, но имеет худшие фазовые характеристики. Рекурсивные фильтры применяются в микропроцессорных системах, где требуется большое быстродействие и сравнительно низкая точность [3].
Целью курсовой работы является рассмотрение известных методов реализации нелинейных цифровых фильтров и разработка алгоритма и программы для автоматизированной системы, предназначенной для решения одной из частных задач автоматизации нелинейной цифровой фильтрации.
|
На уровень вверх
Купить