EA038803B1 - Method for the adaptive digital filtering of impulse noise and filter for the implementation thereof - Google Patents
Method for the adaptive digital filtering of impulse noise and filter for the implementation thereof Download PDFInfo
- Publication number
- EA038803B1 EA038803B1 EA201700588A EA201700588A EA038803B1 EA 038803 B1 EA038803 B1 EA 038803B1 EA 201700588 A EA201700588 A EA 201700588A EA 201700588 A EA201700588 A EA 201700588A EA 038803 B1 EA038803 B1 EA 038803B1
- Authority
- EA
- Eurasian Patent Office
- Prior art keywords
- signal
- input
- filtering
- change
- input signal
- Prior art date
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
- G01S7/02—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00
- G01S7/36—Means for anti-jamming, e.g. ECCM, i.e. electronic counter-counter measures
-
- H—ELECTRICITY
- H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
- H03H—IMPEDANCE NETWORKS, e.g. RESONANT CIRCUITS; RESONATORS
- H03H21/00—Adaptive networks
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04B—TRANSMISSION
- H04B1/00—Details of transmission systems, not covered by a single one of groups H04B3/00 - H04B13/00; Details of transmission systems not characterised by the medium used for transmission
- H04B1/06—Receivers
- H04B1/10—Means associated with receiver for limiting or suppressing noise or interference
Description
Адаптивный фильтр для обработки измерительного сигнала относится к вычислительной технике и может использоваться для фильтрации сигналов в ЭВМ, микроконтроллерах (микро-ЭВМ), а также для формирования программного обеспечения ЭВМ и может использоваться в системах, где требуется обработка измерительных сигналов.An adaptive filter for processing a measuring signal belongs to computer technology and can be used to filter signals in computers, microcontrollers (micro-computers), as well as to generate computer software and can be used in systems where processing of measuring signals is required.
Известен адаптивный фильтр, содержащий последовательно соединенные блок дискретного преобразования Фурье (ДПФ), вход которого является первым входом адаптивного фильтра, блок перемножения, сумматор, вычитатель, второй вход которого является вторым входом адаптивного фильтра, и блок формирования весового коэффициента, выходы которого подключены к другой группе входов блока перемножения, а также блок деления, первая группа входов которого объединена с соответствующими входами блока нормирующих коэффициентов и подключена к соответствующим выходам блока ДПФ, а вторая группа входов подключена к соответствующим выходам блока нормирующих коэффициентов. Авторское свидетельство СССР № 1116537, МПК Н03Н 21/00, 30.09.1984.An adaptive filter is known that contains a series-connected block of discrete Fourier transform (DFT), the input of which is the first input of the adaptive filter, a multiplication unit, an adder, a subtractor, the second input of which is the second input of the adaptive filter, and a unit for generating a weight coefficient, the outputs of which are connected to another a group of inputs of the multiplication block, as well as a division block, the first group of inputs of which is combined with the corresponding inputs of the block of normalizing coefficients and connected to the corresponding outputs of the DFT block, and the second group of inputs is connected to the corresponding outputs of the block of normalizing coefficients. USSR author's certificate No. 1116537, IPC N03N 21/00, 09/30/1984.
Известно устройство адаптивного оценивания сосредоточенной помехи, содержащее первый и второй адаптивные фильтры, сумматор, блок вычисления отсчетов корреляционной функции, блок вычисления коэффициентов управления адаптивных фильтров, первый и второй сумматоры, первый и второй блоки вычисления кумулянтов. Патент РФ № 2381620, МПК Н04В 1/10, 10.02.2010.A device for adaptive estimation of concentrated interference is known, containing the first and second adaptive filters, an adder, a unit for calculating the samples of the correlation function, a unit for calculating the control coefficients of the adaptive filters, the first and second adders, the first and second units for calculating cumulants. RF patent No. 2381620, IPC Н04В 1/10, 10.02.2010.
Известен адаптивный фильтр для оценивания нестационарных процессов, который может использоваться для фильтрации сигналов в специализированных и гибридных ЭВМ, а также для формирования программного обеспечения ЭВМ. Для повышения точности и устойчивости фильтрации нестационарных процессов в структуру общеизвестного фильтра Калмана введены дополнительные элементы и связи, реализующие оптимальную коррекцию фильтра по среднеквадратическому критерию Красовского и включающий фильтр коррекции - фильтр оценивания невязки, которая используется для настройки основного фильтра и фильтра коррекции с применением алгоритма нетерминального управления. Патент РФ № 2110883, МПК Н03Н 21/00, 10.05.1998.Known adaptive filter for evaluating non-stationary processes, which can be used for filtering signals in specialized and hybrid computers, as well as for the formation of computer software. To improve the accuracy and stability of filtering non-stationary processes, additional elements and connections have been introduced into the structure of the well-known Kalman filter that implement the optimal filter correction according to the Krasovsky rms criterion and include a correction filter - the residual estimation filter, which is used to adjust the main filter and the correction filter using the nonterminal control algorithm ... RF patent No. 2110883, IPC N03N 21/00, 10.05.1998.
Недостатками вышеприведенных устройств являются сравнительно сложная структура, большое количество вычислительных операций, что приводит к необходимости использовать более производительные вычислительные ресурсы, ограничивающие возможности их применения в приборах и устройствах со сверхнизким энергопотреблением.The disadvantages of the above devices are a relatively complex structure, a large number of computing operations, which leads to the need to use more efficient computing resources, limiting the possibilities of their use in devices and devices with ultra-low power consumption.
Известен способ адаптивной цифровой фильтрации и фильтр для его реализации. Способ характеризуется тем, что он включает в себя первую операцию адаптации коэффициента фильтрации в зависимости от принятой выборки данных и вторую операцию фильтрации путем приложения адаптированного коэффициента фильтрации к принятой выборке данных, причем первая и вторая операции синхронизированы таким образом, что определение адаптированных коэффициентов фильтрации и модулированных выборок данных производятся поочередно. Фильтр, который включает в себя средство фильтрации и средство адаптации, характеризуется тем, что средство адаптации осуществляет адаптацию коэффициента фильтрации для получения адаптированного коэффициента, а средство фильтрации прикладывает адаптивный коэффициент фильтрации к принятой выборке данных, причем работа средства фильтрации и средства адаптации синхронизирована таким образом, что определение адаптивных коэффициентов фильтрации и модулированных выборок данных производится поочередно. Заявка РФ № 97105757, МПК Н03Н 21/00, 20.04.1999. Данное техническое решение принято в качестве прототипа.A known method of adaptive digital filtering and a filter for its implementation. The method is characterized in that it includes the first operation of adapting the filter coefficient depending on the received data sample and the second filtering operation by applying the adapted filter coefficient to the received data sample, and the first and second operations are synchronized in such a way that the determination of the adapted filter coefficients and modulated data samples are taken one at a time. The filter, which includes the filtering means and the adaptation means, is characterized in that the adaptation means adapts the filtering coefficient to obtain the adapted coefficient, and the filtering means applies the adaptive filtering coefficient to the received data sample, and the operation of the filtering means and the adaptation means is synchronized in this way, that the determination of the adaptive filter coefficients and the modulated data samples are made in turn. RF application No. 97105757, IPC N03N 21/00, 20.04.1999. This technical solution was adopted as a prototype.
Недостатком указанного способа и фильтра для его реализации является то, что первая операция адаптации коэффициента фильтрации и вторая операция приложения адаптированного коэффициента фильтрации к принятой выборке данных производятся поочередно, что приводит к запаздыванию изменения выходного сигнала, представленного последовательностью выходных выборок данных, по отношению к входному сигналу, представленного последовательностью принятых выборок данных. Кроме того, для реализации указанного способа необходимо по крайней мере восемь выборок данных и сравнительно большое количество математических операций, что увеличивает время установления выходного сигнала и затрудняет применение указанного способа в приложениях с ограниченными вычислительными ресурсами, в частности в приборах со сверхнизким потреблением.The disadvantage of this method and the filter for its implementation is that the first operation of adapting the filter coefficient and the second operation of applying the adapted filter coefficient to the received data sample are performed alternately, which leads to a delay in the change in the output signal, represented by the sequence of output data samples, with respect to the input signal represented by a sequence of received data samples. In addition, the implementation of this method requires at least eight data samples and a relatively large number of mathematical operations, which increases the settling time of the output signal and complicates the application of this method in applications with limited computing resources, in particular in devices with ultra-low consumption.
Техническим результатом настоящего изобретения является снижение требований к вычислительным ресурсам при реализации способа адаптивной фильтрации путем минимизации математических операций, необходимых для выполнения адаптивной фильтрации; уменьшение времени установления выходного сигнала: обеспечение подавления высокоамплитудных импульсных помех при сохранении крутизны фронта скачкообразного изменения сигнала, причем степень подавления импульсных помех увеличивается пропорционально их амплитуде.The technical result of the present invention is to reduce the requirements for computing resources when implementing the adaptive filtering method by minimizing the mathematical operations required to perform adaptive filtering; reduction of the settling time of the output signal: ensuring the suppression of high-amplitude impulse noise while maintaining the steepness of the front of the jump-like change in the signal, and the degree of suppression of the impulse noise increases in proportion to their amplitude.
Технический результат достигается тем, что в способе адаптивной цифровой фильтрации, заключающийся в том, что входной сигнал подают одновременно на операцию адаптации по крайней мере одного коэффициента фильтрации в зависимости от принятой выборки данных и на операцию рекурсивной фильтрации с по крайней мере одним изменяемым коэффициентом фильтрации, адаптацию по крайней мере одного коэффициента фильтрации осуществляют путем вычисления абсолютного значения скорости изменения входного сигнала, представленного последовательностью дискретных выборок, с последующим масштабированием полученного по крайней мере одного адаптируемого коэффициента фильт- 1 038803 рации; полученный по крайней мере один адаптируемый коэффициент фильтрации прикладывают к операции фильтрации, изменяя частотные свойства операции фильтрации таким образом, чтобы уменьшить или исключить в выходном сигнале импульсные помехи. Вычисление по крайней мере одного адаптируемого коэффициента фильтрации и его применение в операции фильтрации производится на текущей выборке данных.The technical result is achieved in that in the method of adaptive digital filtering, which consists in the fact that the input signal is fed simultaneously to the adaptation operation of at least one filtering coefficient depending on the received data sample and to the recursive filtering operation with at least one variable filtering coefficient, adaptation of at least one filter coefficient is carried out by calculating the absolute value of the rate of change of the input signal, represented by a sequence of discrete samples, with subsequent scaling of the obtained at least one adaptable filter coefficient; the obtained at least one adaptable filtering coefficient is applied to the filtering operation, changing the frequency properties of the filtering operation in such a way as to reduce or eliminate impulse noise in the output signal. The calculation of at least one adaptable filtering coefficient and its application in the filtering operation is performed on the current data sample.
Фильтрация производится в соответствии с выражением, описывающим рекурсивный фильтр 1-го порядка:Filtering is performed according to the expression describing the 1st order recursive filter:
у(п)=(х(п) +у(п-1) *(к(п)-1))/к(п), где x(n) - входная выборка сигнал в текущий дискретный момент времени;y (n) = (x (n) + y (n-1) * (k (n) -1)) / k (n), where x (n) is the input sample signal at the current discrete moment in time;
y(n) - выходная выборка сигнал в текущий дискретный момент времени;y (n) - output sample signal at the current discrete moment in time;
x(n-1) - входная выборка сигнал в предыдущий дискретный момент времени;x (n-1) - input sample signal at the previous discrete moment in time;
k(n) - адаптируемый коэффициент фильтрации, зависящий пропорционально через операцию масштабирования от результата вычисления скорости изменения входного сигнала.k (n) - adaptable filtering coefficient, which depends proportionally through the scaling operation on the result of calculating the rate of change of the input signal.
Адаптируемый коэффициент k(n) вычисляется как произведение модуля скорости изменения входного сигнала |x'(n)| на масштабирующий коэффициент Ka. Скорость изменения входного сигнала определяется вычислением дискретной производной входного сигнала, являющейся обратной разностью двух соседних отсчетов - на текущей операции и на предыдущей операции в соответствии с выражением:The adaptive coefficient k (n) is calculated as the product of the modulus of the rate of change of the input signal | x '(n) | by the scaling factor Ka. The rate of change of the input signal is determined by calculating the discrete derivative of the input signal, which is the inverse difference of two adjacent samples - at the current operation and at the previous operation in accordance with the expression:
х'(п) = х(п) - х(п-1).x '(n) = x (n) - x (n-1).
Скорость изменения входного сигнала определяется с помощью дифференцирующего звена, представленного рекурсивным фильтром верхних частот 1-го порядка:The rate of change of the input signal is determined using the differentiator, represented by a recursive 1st order high-pass filter:
где x(n) - входная выборка сигнал в текущий дискретный момент времени;where x (n) is the input signal sample at the current discrete moment in time;
x'(n) - дифференциал входного сигнала;x '(n) - input signal differential;
a, b - коэффициенты, определяющие параметры дифференцирующего звена.a, b - coefficients that determine the parameters of the differentiating link.
Технический результат достигается также тем, что в адаптивном фильтре, который включает в себя детектор абсолютного значения скорости изменения входного сигнала, масштабирующее звено и перестраиваемый фильтр нижних частот первого порядка, имеющий один вход для подачи обрабатываемого сигнала, второй вход для подачи сигнала изменения его частоты среза и выход, один вход перестраиваемого фильтра нижних частот первого порядка соединен со входом детектора абсолютного значения скорости изменения входного сигнала, выход детектора абсолютного значения скорости изменения входного сигнала соединен со входом масштабирующего звена, выход масштабирующего звена соединен со вторым входом перестраиваемого фильтра нижних частот первого порядка для подачи сигнала изменения его частоты среза, при этом сигнал с выхода детектора скорости изменения входного сигнала через масштабирующее звено перестраивает фильтр нижних частот первого порядка таким образом, что при наличии импульсной помехи в обрабатываемом сигнале частота среза изменяется обратно пропорционально величине амплитуды импульсной помехи.The technical result is also achieved by the fact that in the adaptive filter, which includes a detector of the absolute value of the rate of change of the input signal, a scaling link and a tunable low-pass filter of the first order, having one input for supplying a processed signal, a second input for supplying a signal to change its cutoff frequency and the output, one input of the tunable first order low pass filter is connected to the input of the detector of the absolute value of the rate of change of the input signal, the output of the detector of the absolute value of the rate of change of the input signal is connected to the input of the scaling link, the output of the scaling link is connected to the second input of the tunable first order low pass filter for supplying a signal to change its cutoff frequency, while the signal from the output of the detector of the rate of change of the input signal through the scaling link rearranges the first-order low-pass filter in such a way that in the presence of impulse noise in the processed signal, the cutoff frequency changes in inverse proportion to the magnitude of the impulse noise amplitude.
В качестве основы способа адаптивной цифровой фильтрации импульсных помех используется способ рекурсивной фильтрации нижних частот 1-го порядка, требующий минимума вычислительных ресурсов для фильтрации и обладающий простотой обеспечения устойчивости, а адаптация, т.е. адаптивная подстройка, по крайней мере одного коэффициента фильтрации производится путем определения абсолютного значения скорости изменения входного сигнала. Кроме того, рекурсивная фильтрация при одинаковом порядке с нерекурсивной фильтрацией обеспечивает большую эффективность. При этом детектирование скорости изменения сигнала производится посредством использования либо способа рекурсивной фильтрации верхних частот 1-го порядка, либо математической операции вычисления дискретной производной сигнала, являющейся разностью двух соседних дискретных отсчетов. При этом вычисление адаптированных коэффициентов и их применение в рекурсивном фильтре нижних частот первого порядка производится на текущей выборке данных.As a basis for the method of adaptive digital filtering of impulse noise, a method of recursive filtering of low frequencies of the 1st order is used, which requires a minimum of computing resources for filtering and has the simplicity of ensuring stability, and adaptation, i.e. adaptive adjustment of at least one filtering coefficient is performed by determining the absolute value of the rate of change of the input signal. In addition, recursive filtering in the same order with non-recursive filtering provides greater efficiency. In this case, the detection of the rate of change of the signal is carried out by using either the method of recursive filtering of the high frequencies of the 1st order, or the mathematical operation of calculating the discrete derivative of the signal, which is the difference of two adjacent discrete samples. In this case, the calculation of the adapted coefficients and their application in the recursive low-pass filter of the first order is performed on the current data sample.
Сущность устройства, использующего способ адаптивной фильтрации, заключается в применении детектора абсолютного значения скорости изменения входного сигнала и масштабирующего звена, выполняющего операцию масштабирования, т.е. умножения на коэффициент масштабирования, для адаптации по крайней мере одного коэффициента рекурсивного фильтра 1-го порядка в соответствии со способом адаптивной фильтрации.The essence of the device using the adaptive filtering method is to use a detector of the absolute value of the rate of change of the input signal and a scaling link that performs the scaling operation, i.e. multiply by a scaling factor to adapt at least one factor of the 1st order recursive filter according to the adaptive filtering method.
Сущность изобретения, поясняется чертежами.The essence of the invention is illustrated by the drawings.
На фиг. 1 представлена структурная схема, где:FIG. 1 shows a block diagram, where:
- детектор абсолютного значения скорости изменения входного сигнала;- detector of the absolute value of the rate of change of the input signal;
- перестраиваемый фильтр нижних частот первого порядка;- tunable first-order low-pass filter;
- масштабирующее звено.- a scaling link.
На фиг. 2 представлены исходный сигнал и результат его обработки адаптивным фильтром.FIG. 2 shows the original signal and the result of its processing by an adaptive filter.
При реализации способа сигнал, представленный дискретными выборками x[n], одновременно является входным для операции адаптации по крайней мере одного коэффициента фильтрации и для операции фильтрации. На операции адаптации производится вычисление абсолютного значения скоростиWhen implementing the method, the signal represented by discrete samples x [n] is simultaneously input for the adaptation operation of at least one filtering coefficient and for the filtering operation. At the adaptation operation, the absolute value of the speed is calculated
- 2 038803 изменения входного сигнала посредством вычисления абсолютного значения его производной по текущей выборке сигнала x[n] и предшествующей выборке сигнала x[n-1]:- 2 038803 changes in the input signal by calculating the absolute value of its derivative from the current sample of the signal x [n] and the previous sample of the signal x [n-1]:
№]Нх[и]-х[и-1]| (1) или вычисления абсолютного значения его дифференциала на основе способа рекурсивной фильтрации верхних частот первого порядка (дифференцирующего звена):№] Nx [and] -x [and-1] | (1) or calculating the absolute value of its differential based on the method of recursive filtering of high frequencies of the first order (differentiating link):
|хИ= |1 - + Ь*х' [и-1]|, (2) где x[n] - входная выборка сигнала в текущий дискретный момент времени;| xI = | 1 - + b * x '[u-1] |, (2) where x [n] is the input signal sample at the current discrete moment in time;
x'[n-1] - выходная выборка сигнала рекурсивного фильтра верхних частот в предшествующий дискретный момент времени;x '[n-1] - output sample of the recursive high-pass filter signal at the previous discrete moment in time;
а, b - коэффициенты, определяющие параметры рекурсивного фильтра верхних частот 1 -го порядка.a, b - coefficients that determine the parameters of the recursive high-pass filter of the 1st order.
Абсолютное значение скорости изменения входного сигнала |x’[n]| подвергается масштабированию путем умножения на коэффициент масштабирования Ка, по крайней мере один, в результате чего получается по крайней мере один адаптируемый коэффициент фильтрации k[n].The absolute value of the rate of change of the input signal | x ’[n] | is scaled by multiplying by a scaling factor Ka, at least one, resulting in at least one adaptable filter factor k [n].
k[n] = \x>[n]\*Ka. (3)k [n] = \ x> [ n ] \ * Ka. (3)
Адаптируемый коэффициент фильтрации k[n], по крайней мере один, используется в операции фильтрации, описываемой выражением рекурсивного фильтра 1-го порядка:The adaptable filter coefficient k [n], at least one, is used in the filtering operation described by the 1st order recursive filter expression:
Я*] - №] + у[п - /] * (к[п] -1)) /к[п\ (4) где x[n] - входная выборка сигнала в текущий дискретный момент времени;I *] - #] + y [n - /] * (k [n] -1)) / k [n \ (4) where x [n] is the input sample of the signal at the current discrete moment in time;
y[n] - выходная выборка сигнала в текущий дискретный момент времени;y [n] - output signal sample at the current discrete moment of time;
y[n-1] - выходная выборка сигнала в предшествующий дискретный момент времени;y [n-1] - output sample of the signal at the previous discrete moment in time;
k[n] - адаптируемый коэффициент фильтрации, зависящий пропорционально через операцию масштабирования от результата вычисления абсолютного значения скорости изменения входного сигнала |x'[n]|.k [n] - adaptable filtering coefficient, which depends proportionally through the scaling operation on the result of calculating the absolute value of the rate of change of the input signal | x '[n] |.
При воздействии импульсной помехи на входной сигнал с ростом амплитуды этой помехи будет расти вычисляемое по формулам (1) или (2) абсолютное значение скорости изменения входного сигнала |x'[n]|, и, соответственно, будет расти вычисляемый по формуле (3) адаптируемый коэффициент k[n], что будет приводить к снижению частоты среза рекурсивного фильтра нижних частот 1-го порядка, описываемого выражением (4), вызывая подавление указанной импульсной помехи. Таким образом, применение операции вычисления абсолютного значения скорости изменения сигнала для адаптации коэффициента фильтрации позволяет обеспечить увеличение степени подавления импульсных помех пропорционально увеличению их амплитуды. В то же время при скачкообразном изменении сигнала с одного установившегося состояния в другое установившееся состояние во втором установившемся состоянии абсолютное значение скорости изменения сигнала |x'[n]| будет стремиться к нулю, что не будет приводить к снижению частоты среза рекурсивного фильтра нижних частот первого порядка. В результате задержка выходного сигнала фильтра при скачкообразном изменении сигнала не превысит один дискретный временной интервал.When impulse noise affects the input signal, with the growth of the amplitude of this noise, the absolute value of the rate of change of the input signal | x '[n] | calculated by formulas (1) or (2) will increase, and, accordingly, the value calculated by the formula (3) will grow adaptable coefficient k [n], which will lead to a decrease in the cutoff frequency of the recursive low-pass filter of the 1st order, described by expression (4), causing the suppression of the specified impulse noise. Thus, the use of the operation of calculating the absolute value of the rate of change of the signal for adapting the filtering coefficient makes it possible to ensure an increase in the degree of suppression of impulse noise in proportion to an increase in their amplitude. At the same time, when the signal changes abruptly from one steady state to another steady state in the second steady state, the absolute value of the rate of change of the signal | x '[n] | will tend to zero, which will not lead to a decrease in the cutoff frequency of the recursive first-order low-pass filter. As a result, the delay of the filter output signal during a jump signal change will not exceed one discrete time interval.
Как показано на вышеприведенных выражениях (1)-(4), операции рекурсивной фильтрации 1-го порядка требуют не более 4 математических операций, следовательно, предложенный способ адаптивной фильтрации в целом требует не более 10 математических операций вместе с нахождением абсолютного значения (модуля) скорости изменения сигнала и его масштабированием. Такое минимальное количество математических операций для реализации способа адаптивной фильтрации импульсных помех (не более 10) позволяет получить малое время установления выходного сигнала и использовать его в устройствах с ограниченными вычислительными ресурсами, в том числе в приборах со сверхнизким энергопотреблением.As shown in the above expressions (1) - (4), the operations of recursive filtering of the 1st order require no more than 4 mathematical operations, therefore, the proposed method of adaptive filtering as a whole requires no more than 10 mathematical operations together with finding the absolute value (modulus) of the speed changing the signal and its scaling. Such a minimum number of mathematical operations for the implementation of the method of adaptive filtering of impulse noise (no more than 10) makes it possible to obtain a short settling time of the output signal and use it in devices with limited computing resources, including devices with ultra-low power consumption.
Устройство работает следующим образом.The device works as follows.
Входной сигнал x[n] подается одновременно на вход детектора абсолютного значения скорости изменения входного сигнала 1 и на первый вход перестраиваемого фильтра нижних частот первого порядка 2. В детекторе 2 производится вычисление абсолютного значения скорости изменения входного сигнала |x'[n]| в соответствии с выражениями (1) или (2). Вычисленное абсолютное значение скорости изменения входного сигнала |x'[n]| подается на вход масштабирующего звена 3, где в соответствии с выражением (3) производится вычисление по крайней мере одного адаптируемого коэффициента k[n], подаваемого на второй вход перестраиваемого фильтра нижних частот 1-го порядка 2, описываемого выражением (4), изменяя при этом его частоту среза пропорционально абсолютному значению скорости изменения входного сигнала.The input signal x [n] is fed simultaneously to the input of the detector of the absolute value of the rate of change of the input signal 1 and to the first input of the tunable first-order low-pass filter 2. In the detector 2, the absolute value of the rate of change of the input signal is calculated | x '[n] | in accordance with expressions (1) or (2). The calculated absolute value of the rate of change of the input signal | x '[n] | is fed to the input of the scaling link 3, where, in accordance with expression (3), at least one adaptable coefficient k [n] is calculated, supplied to the second input of the tunable low-pass filter of the 1st order 2, described by expression (4), changing at its cutoff frequency is proportional to the absolute value of the rate of change of the input signal.
Фиг. 2б иллюстрирует результат обработки заявляемым адаптивным фильтром исходного сигнала (фиг. 2а), содержащего высокоамплитудные импульсные помехи (А) и скачкообразное изменение сигнала (В). Результатом работы заявляемого фильтра является практически полное подавление высокоамплитудных импульсных помех (А) при сохранении крутизны фронта скачкообразного изменения сигнала (В), а также подавление низкоамплитудных шумовых составляющих.FIG. 2b illustrates the result of processing by the claimed adaptive filter of the original signal (Fig. 2a), containing high-amplitude impulse noise (A) and a jump-like change in the signal (B). The result of the proposed filter is the almost complete suppression of high-amplitude impulse noise (A) while maintaining the steepness of the leading edge of a jump-like change in the signal (B), as well as suppression of low-amplitude noise components.
Claims (7)
Priority Applications (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| EA201700588A EA038803B1 (en) | 2017-12-25 | 2017-12-25 | Method for the adaptive digital filtering of impulse noise and filter for the implementation thereof |
| PCT/RU2018/000749 WO2019132720A1 (en) | 2017-12-25 | 2018-11-15 | Method for the adaptive digital filtering of impulse noise and filter for the implementation thereof |
| CN201880087567.3A CN111903059A (en) | 2017-12-25 | 2018-11-15 | Method for adaptive digital filtering of impulse noise and filter for implementing the method |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| EA201700588A EA038803B1 (en) | 2017-12-25 | 2017-12-25 | Method for the adaptive digital filtering of impulse noise and filter for the implementation thereof |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| EA201700588A1 EA201700588A1 (en) | 2019-06-28 |
| EA038803B1 true EA038803B1 (en) | 2021-10-21 |
Family
ID=66998648
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| EA201700588A EA038803B1 (en) | 2017-12-25 | 2017-12-25 | Method for the adaptive digital filtering of impulse noise and filter for the implementation thereof |
Country Status (3)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN111903059A (en) |
| EA (1) | EA038803B1 (en) |
| WO (1) | WO2019132720A1 (en) |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5414796A (en) * | 1991-06-11 | 1995-05-09 | Qualcomm Incorporated | Variable rate vocoder |
| WO2002089116A1 (en) * | 2001-05-02 | 2002-11-07 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Inverse filtering method, synthesis filtering method, inverse filter device, synthesis filter device and devices comprising such filter devices |
| RU2349048C2 (en) * | 2003-02-18 | 2009-03-10 | Квэлкомм Инкорпорейтед | Receiver of communication system with adaptive jack on basis of multichannel reception |
| RU2519041C2 (en) * | 2012-07-10 | 2014-06-10 | Александр Сергеевич Тумачек | Method for pulse interference control based on localisation thereof using min-max threshold in adaptive radio signal receiving systems |
| RU2599928C2 (en) * | 2014-11-26 | 2016-10-20 | Александр Сергеевич Тумачек | Method of processing hf signals with stage of adaptive filters with different response with common feedback by decision |
Family Cites Families (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3002049B2 (en) * | 1992-02-06 | 2000-01-24 | 松下電器産業株式会社 | Silencer |
| US5471527A (en) * | 1993-12-02 | 1995-11-28 | Dsc Communications Corporation | Voice enhancement system and method |
| US5568518A (en) * | 1994-09-14 | 1996-10-22 | Ericsson Ge Mobile Communications Inc. | Fast automatic gain control |
| JP3307197B2 (en) * | 1995-10-24 | 2002-07-24 | ソニー株式会社 | A / D converter |
| US5812336A (en) * | 1995-12-05 | 1998-09-22 | Cirrus Logic, Inc. | Fixed sample rate sampled amplitude read channel for zoned magnetic recording |
| JPH1011074A (en) * | 1996-06-19 | 1998-01-16 | Toa Corp | Electronic silencer |
| US6185251B1 (en) * | 1998-03-27 | 2001-02-06 | Telefonaktiebolaget Lm Ericsson | Equalizer for use in multi-carrier modulation systems |
| US6622044B2 (en) * | 2001-01-04 | 2003-09-16 | Cardiac Pacemakers Inc. | System and method for removing narrowband noise |
| US8768997B2 (en) * | 2009-02-05 | 2014-07-01 | Qualcomm Incorporated | Passive switched-capacitor filters conforming to power constraint |
-
2017
- 2017-12-25 EA EA201700588A patent/EA038803B1/en unknown
-
2018
- 2018-11-15 WO PCT/RU2018/000749 patent/WO2019132720A1/en active Application Filing
- 2018-11-15 CN CN201880087567.3A patent/CN111903059A/en active Pending
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5414796A (en) * | 1991-06-11 | 1995-05-09 | Qualcomm Incorporated | Variable rate vocoder |
| WO2002089116A1 (en) * | 2001-05-02 | 2002-11-07 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Inverse filtering method, synthesis filtering method, inverse filter device, synthesis filter device and devices comprising such filter devices |
| RU2349048C2 (en) * | 2003-02-18 | 2009-03-10 | Квэлкомм Инкорпорейтед | Receiver of communication system with adaptive jack on basis of multichannel reception |
| RU2519041C2 (en) * | 2012-07-10 | 2014-06-10 | Александр Сергеевич Тумачек | Method for pulse interference control based on localisation thereof using min-max threshold in adaptive radio signal receiving systems |
| RU2599928C2 (en) * | 2014-11-26 | 2016-10-20 | Александр Сергеевич Тумачек | Method of processing hf signals with stage of adaptive filters with different response with common feedback by decision |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| EA201700588A1 (en) | 2019-06-28 |
| CN111903059A (en) | 2020-11-06 |
| WO2019132720A1 (en) | 2019-07-04 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| EP0649578B1 (en) | Digital filter having high accuracy and efficiency | |
| Liu et al. | Non-asymptotic fractional order differentiator for a class of fractional order linear systems | |
| Krishna et al. | On design and applications of digital differentiators | |
| Ferdi | Fractional order calculus-based filters for biomedical signal processing | |
| Grado et al. | The sliding windowed infinite Fourier transform [tips & tricks] | |
| CN114235072B (en) | Zero-crossing detection-based Coriolis flowmeter phase difference calculation method | |
| Zhang et al. | Application of fourier transform and butterworth filter in signal denoising | |
| CN107154790B (en) | Feedback signal control method and system based on FPGA and optical module modulator | |
| EA038803B1 (en) | Method for the adaptive digital filtering of impulse noise and filter for the implementation thereof | |
| CN104331862B (en) | A kind of parallel connection type fractional order zero-phase filters and its filtering method | |
| CN111631707A (en) | Method, device and equipment for filtering baseline drift in electrocardiosignal and storage medium | |
| CN108627694B (en) | Method, device and equipment for detecting voltage frequency of power grid | |
| CN112737546B (en) | Signal tracking method, filtering method, device and medical equipment | |
| CN109921763B (en) | FIR filter for reducing multipliers and output calculation method thereof | |
| CN109960843B (en) | Doppler frequency shift numerical simulation method based on orthogonal principle | |
| Reddy et al. | Comparison of FIR and IIR Filters using ECG Signal with Different Sampling Frequencies | |
| WO2019181347A1 (en) | Optimal solution search device, optimal solution search method, and program | |
| JP6310222B2 (en) | Filter | |
| CN116865720A (en) | Digital periodic signal low-pass filtering method | |
| CN108201437A (en) | A kind of method and apparatus of signal processing | |
| Kalaiyarasi et al. | A hybrid window function to design finite impulse response low pass filter with an improved frequency response | |
| Gao | Research on the Denoising Effect of Filters Based on Matlab | |
| JP3411153B2 (en) | Dead time estimation device | |
| Singh et al. | Analysis of quantised digital FIR filter using different windowing techniques | |
| CN117932315A (en) | Transient response power frequency interference suppression method and system |