C++FIR噪声滤波器

C++ FIR noise filter

本文关键字：滤波器 噪声 C++FIR      更新时间：2023-10-16

我正在挖掘一些有关从C++中过滤 IQ 数据样本中的噪声的信息。

我了解到，这可以通过使用一个简单的过滤器来完成，该过滤器计算最后几个数据样本的平均值并将其应用于当前样本。

您是否

对这种过滤有任何进一步的经验，或者您是否建议使用一些现有的FIR过滤库？

感谢您的评论！

不幸的是，它并不像"只需获得一些库，它将为您完成所有工作"那么简单; 数字滤波器是一个相当复杂的主题。

  1. 仅当测量以固定的时间间隔（在数字滤波器中称为"采样率"）进行时，才很容易对数据应用数字滤波器。否则（如果时间间隔不同），应用数字滤波器并非易事（我怀疑您可能需要FFT来做到这一点，但我在这里可能是错的）。

  2. 数字滤波器（IIR和FIR）很有趣，因为一旦你知道系数，你就不需要一个库，很容易自己编写它（例如，参见这里的第一张图片：https://en.wikipedia.org/wiki/Finite_impulse_response：看起来很简单，对吧？）;找到系数是很棘手的。

  3. 作为找出系数的先决条件，您需要了解很多关于滤波器的信息：您需要知道您需要哪种滤波器（如果是在解调之后 - 您可能需要低通，否则请参阅下面 MSalters 的评论），您需要了解什么是"转折频率"，并且您需要了解如何将这些频率映射到您的样本（例如， 您可以说您的样本每秒出现一次 - 或任何其他速率，但此选择会影响您想要的"转折频率"）。一旦你对"你需要的数字滤波器"有了这种理解 - 查找系数很容易，你可以在 MatLab 中完成，或者使用在线计算器，在谷歌中查找"数字滤波器计算器"。

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