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常见滤波器类型解读(FIR,IIR)

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云深无际
发布2025-08-05 15:24:46
发布2025-08-05 15:24:46
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滤波器是非常强大的信号处理工具,不夸张的说,信号效果好不好,就要看滤波器有没有使用对,但是滤波器的知识多且繁杂,我从数字滤波器的角度来进行简单的总结。

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滤波器结构对比

FIR(有限脉冲响应)滤波器

像“反馈电路”,使用前面计算结果做下一步判断。

滤波效果强,计算量小,适合实时系统(如嵌入式脑电设备),但是有“相位延迟”,即波形会被推迟(脑波的“时刻”可能不准)。

常见 IIR 类型:

Butterworth:通带平滑,常用于通用 EEG 滤波

Chebyshev / Elliptic:斜率更陡但通带有波纹

Butterworth
Butterworth

Butterworth

Butterworth 带通滤波器 在不同阶数和频段设置下的频率响应特性(以 dB 为单位):

阶数

通带平坦度

截止陡峭性

2 阶

较缓

过渡区宽、衰减慢

4 阶

较陡

实用性好、实时系统常用

6 阶

非常陡

延迟更高,适合离线分析

截止频率设置对频率选择性影响:

1–50 Hz:广谱脑电滤波,保留绝大部分 δ/θ/α/β 波,可用于去除 DC 漂移和高频肌电(EMG)

8–12 Hz:精准聚焦 α 波段,适用于闭眼 α 活性分析、放松状态检测等。

Butterworth 滤波器优点:

最大通带平坦性,无波纹,控制简单、标准工具箱中默认选择,支持 IIR 实现,适用于嵌入式系统

Butterworth 带通滤波器的两个关键响应特性
Butterworth 带通滤波器的两个关键响应特性

Butterworth 带通滤波器的两个关键响应特性

零极点图(Z-Plane)

极点(×):均匀分布于单位圆内,控制滤波器的频率选择性和稳定性,显示出典型的 带通对称分布,因为是双边带通结构。

零点(○):分布于单位圆上或外部,用于构造带通带阻区,Z-Plane 结构反映了 因果稳定性与频率选择能力

群延迟(Group Delay)

表示不同频率分量经过滤波器的相对延迟。

观察到:

通带(8–12 Hz)附近群延迟最大,信号在该频段内被“平缓推迟”。

通带外群延迟迅速下降 → 滤波器对其他频率响应较快(无保真要求)。

Butterworth 为 非线性相位滤波器,其群延迟不恒定,会导致:ERP 脉冲或时间事件波形的扭曲,精准时序分析中相位失真。

四种经典 IIR 滤波器(阶数为4,带通 8–12 Hz)的幅频响应对比
四种经典 IIR 滤波器(阶数为4,带通 8–12 Hz)的幅频响应对比

四种经典 IIR 滤波器(阶数为4,带通 8–12 Hz)的幅频响应对比

滤波器类型

特点

通带波纹

阻带衰减斜率

使用建议

Butterworth

响应最平滑

中等平滑

通用型滤波,稳定但不激进

Chebyshev I

通带有波纹

陡峭(通带边缘快)

需要陡峭通带边界但可接受波纹

Chebyshev II

通带平滑

阻带非常陡(波纹在阻带)

追求通带无畸变,但希望快速衰减

Elliptic

最紧凑

有(通带+阻带)

最陡(最短阶数实现)

滤波器资源有限时最优折中方案

Butterworth 滤波器的通带最平坦,但过渡带最宽。

Chebyshev I 在通带产生波纹,以换取更陡峭的过渡。

Chebyshev II 通带依然平滑,但在阻带可见“锯齿状”快速下降。

Elliptic 同时压缩通带和阻带,牺牲“完美光滑”来获取极陡斜率。

IIR(无限脉冲响应)滤波器

只根据当前和历史输入信号决定输出,不用反馈。

可以做成线性相位滤波器,不改变波形形状或峰值时刻,但是需要更多计算(更长“滤波器长度”)

适合:ERP(事件相关电位)分析,精确时序分析(如峰值对齐),离线数据处理。

Sallen-Key 有源滤波器(模拟硬件)

一种用电阻、电容、运放等组成的模拟滤波器结构(我们在硬件 EEG 放大电路中看到它)。

实现简单,适合前端模拟预处理,用于制作硬件高通、低通、带通滤波器,通过改变电容或电阻值改变截止频率 / 增益。

峰值延迟
峰值延迟

峰值延迟

FIR 滤波器与 IIR(Butterworth)滤波器 对 ERP 信号峰值的时域对齐影响(峰值延迟)

曲线

横轴代表

纵轴代表

含义

蓝线(圆点)

FIR 滤波器阶数(tap 数)

峰值偏移样本数(±)

FIR 延迟非常小,且基本恒定

橙线(方点)

IIR 阶数 ×10(对齐复杂度)

峰值偏移样本数(±)

IIR 延迟较大,且变化不规律

峰值振幅的衰减趋势
峰值振幅的衰减趋势

峰值振幅的衰减趋势

ERP 信号在通过不同复杂度的 FIR 与 IIR 滤波器 后,其峰值振幅的衰减趋势

曲线

峰值衰减趋势

随复杂度变化

波形保真性

FIR(蓝线)

随 tap 数增加略有衰减

非线性,部分 tap 数最优

保真性好,稳定性高

IIR(橙线)

持续衰减,振幅下降更显著

阶数越高,衰减越强

波形失真风险增加

灰线

原始 ERP 脉冲峰值

基准参考

——

在不同的脑电(EEG)或电路信号处理任务中,滤波器的类型选择需根据应用需求而定。

例如:在实时嵌入式脑电采集中,通常优先选择IIR 滤波器(如 Butterworth),以实现高效率与低资源占用;而在精确脑事件相关电位(ERP)分析中,推荐使用FIR 滤波器,因其具备线性相位特性,能精确保持波形峰值位置;在PCB 上的电路级滤波中,则多采用Sallen-Key 结构的模拟滤波器,便于在前端进行类比抗混叠;而针对工频干扰(如 50/60 Hz),常使用陷波(Notch)+ 带通滤波器组合来有效剔除干扰信号同时保留目标频段。正确的滤波器选择将直接影响系统性能与信号完整性。

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原始发表:2025-08-03,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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