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32 关系: 卷积，复平面，巴特沃斯滤波器，带阻滤波器，带通滤波器，低通滤波器，微分方程，信号，切比雪夫滤波器，冲激响应，等化器，系统科学，线性时不变系统理论，维纳滤波，电子学，电子滤波器，頻率，频率响应，高通滤波器，贝塞尔滤波器，零点，Z轉換，极点，椭圆函数滤波器，波德圖，滤波器设计，机械工程，有限脉冲响应，无限脉冲响应，数字信号处理，数字滤波器，拉普拉斯变换。
卷积
在泛函分析中，捲積、疊積、--積或旋積，是通过两个函数f和g生成第三个函数的一种数学算子，表徵函数f与经过翻转和平移的g的乘積函數所圍成的曲邊梯形的面積。如果将参加卷积的一个函数看作区间的指示函数，卷积还可以被看作是“滑動平均”的推广。.
复平面
数学中，复平面（complex plane）是用水平的实轴与垂直的虚轴建立起来的复数的几何表示。它可视为一个具有特定代数结构笛卡儿平面（实平面），一个复数的实部用沿着 x-轴的位移表示，虚部用沿着 y-轴的位移表示。 复平面有时也叫做阿尔冈平面，因为它用于阿尔冈图中。这是以让-罗贝尔·阿尔冈（1768-1822）命名的，尽管它们最先是挪威-丹麦土地测量员和数学家卡斯帕尔·韦塞尔（1745-1818）叙述的。阿尔冈图经常用来标示复平面上函数的极点与零点的位置。 复平面的想法提供了一个复数的几何解释。在加法下，它们像向量一样相加；两个复数的乘法在极坐标下的表示最简单——乘积的长度或模长是两个绝对值或模长的乘积，乘积的角度或辐角是两个角度或辐角的和。特别地，用一个模长为 1 的复数相乘即为一个旋转。.
巴特沃斯滤波器
巴特沃斯滤波器是一种的频率响应曲线很平坦的。它也被称作最大平坦滤波器。这种滤波器最先由英国工程师、物理学家在1930年发表的论文《滤波器放大器理论研究》中提出的。In Wireless Engineer (also called Experimental Wireless and the Wireless Engineer), vol.
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带阻滤波器
信号处理中的带阻滤波器（Band-stop filter或band-rejection filter）是指能通过大多数频率分量、但将某些范围的频率分量衰减到极低水平的滤波器，与带通滤波器的概念相对。其中点阻滤波器（notch filter）是一种特殊的带阻滤波器，它的阻带范围极小，有着很高的Q因子。.
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带通滤波器
一个模拟带通滤波器的例子是电阻-电感-电容电路（RLC circuit）。这些滤波器也可以用低通滤波器同高通滤波器组合来产生。 一个理想的滤波器应该有一个完全平坦的通带，例如在通带内没有增益或者衰减，并且在通带之外所有频率都被完全衰减掉，另外，通带外的转换在极小的频率范围完成。实际上，并不存在理想的带通滤波器。滤波器并不能够将期望频率范围外的所有频率完全衰减掉，尤其是在所要的通带外还有一个被衰减但是没有被隔离的范围。这通常称为滤波器的滚降现象，并且使用每十倍频的衰减幅度dB来表示。通常，滤波器的设计尽量保证滚降范围越窄越好，这样滤波器的性能就与设计更加接近。然而，随着滚降范围越来越小，通带就变得不再平坦—开始出现“波纹”。这种现象在通带的边缘处尤其明显，这种效应称为吉布斯现象（Gibbs phenomenon）。 除了电子学和信号处理领域之外，带通滤波器应用的一个例子是在大气科学领域，很常见的例子是使用带通滤波器过滤最近3到10天时间范围内的天气数据，这样在数据域中就只保留了作为扰动的气旋。 在频带较低的截止频率f1和较高的截止频率f2之间是共振频率，这里滤波器的增益最大，滤波器的带宽就是f2和f1之间的差值。.
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低通滤波器
低通滤波器（Low-pass filter）容许低频信号通过，但减弱（或减少）频率高于截止频率的信号的通过。对于不同滤波器而言，每个频率的信号的减弱程度不同。当使用在音频应用时，它有时被称为高频剪切滤波器，或高音消除滤波器。 高通滤波器则相反，而带通滤波器则是高通滤波器同低通滤波器的组合。 低通滤波器概念有许多不同的形式，其中包括电子线路（如音频设备中使用的hiss滤波器、平滑数据的数字算法、音障（acoustic barriers）、图像模糊处理等等)。低通滤波器在信号处理中的作用等同于其它领域如金融领域中移动平均数（moving average）所起的作用；这两个工具都通过剔除短期波动、保留长期发展趋势提供了信号的平滑形式。.
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微分方程
微分方程（Differential equation，DE）是一種數學方程，用來描述某一類函数與其导数之间的关系。微分方程的解是一個符合方程的函數。而在初等数学的代数方程裡，其解是常数值。 微分方程的应用十分广泛，可以解决许多与导数有关的问题 。物理中许多涉及变力的运动学、动力学问题，如空气的阻力為速度函數的落体运动等问题，很多可以用微分方程求解。此外，微分方程在化学、工程学、经济学和人口统计等领域都有应用。 数学领域对微分方程的研究着重在几个不同的面向，但大多数都是关心微分方程的解。只有少数简单的微分方程可以求得解析解。不过即使没有找到其解析解，仍然可以确认其解的部份性质。在无法求得解析解时，可以利用数值分析的方式，利用电脑来找到其数值解。 动力系统理论强调对于微分方程系统的量化分析，而许多数值方法可以计算微分方程的数值解，且有一定的准确度。.
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信号
信号（Signal）可以指：.
切比雪夫滤波器
切比雪夫滤波器（又译柴比雪夫滤波器，chebyshev filter）是在通带或阻带上频率响应幅度等波纹波动的滤波器。在通带波动的为“I型切比雪夫滤波器”，在阻带波动的为“II型切比雪夫滤波器”。切比雪夫滤波器在过渡带比巴特沃斯滤波器的衰减快，但频率响应的幅频特性不如后者平坦。切比雪夫滤波器和理想滤波器的频率响应曲线之间的误差最小，但是在通频带内存在幅度波动。 这种滤波器来自切比雪夫多项式，因此得名，用以纪念俄罗斯数学家巴夫尼提·列波维奇·切比雪夫（Пафнутий Львович Чебышёв）。.
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冲激响应
在信号处理中，脈衝響應（Impulse response）一般是指系统在输入为单位冲激函数时的输出（响应）。对于连续时间系统来说，冲激响应一般用函数h(t;\tau)来表示，相对应的输入信号，也就是单位冲激函数满足狄拉克δ函数的形式，其函数定义如下： 并且，在从负无穷到正无穷区间内积分为1： 在输入为狄拉克δ函数时，系统的冲激响应h(t)包含了系统的所有信息。所以对于任意输入信号x(t)，可以用连续域卷积的方法得出所对应的输出y(t)。也就是： 对于离散时间系统来说，冲激响应一般用序列h来表示，相对应的离散输入信号，也就是单位脉冲函数满足克罗内克δ的形式，在信号与系统科学中可以定义函数如下： 同样道理，在输入为\delta时，离散系统的冲激响应h包含了系统的所有信息。所以对于任意输入信号x，可以用离散域卷积（求和）的方法得出所对应的输出信号y。也就是：.
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等化器
等化器（Equalizer）在通訊系統中是很重要的一部分，由於傳送信號在傳送路徑到接收器接收的過程中會受到多路徑干擾（multipath）、路徑中遮蔽物阻擋造成遮蔽效應（shadow effect），這些現象都會造成接收訊號錯誤率上升。因此為了降低通訊系統傳輸的錯誤率要作通道估測，經由估測的結果對通道響應做補償進而降低傳送錯誤率。现亦有软件可利用等化器处理声音，将声音专门为某类优化，如摇滚、流行、舞曲、古典、柔和等。.
系统科学
系统指的是由相互联系、相互作用的要素（或部分）组成的具有一定结构和功能的有机整体；准确来说，要素+结构.
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线性时不变系统理论
线性非时变系统理论俗称LTI系统理论，源自应用数学，直接在核磁共振頻譜學、地震学、电路、信号处理和控制理论等技术领域运用。它研究的是线性、非时变系统对任意输入信号的响应。虽然这些系统的轨迹通常会随时间变化（例如声学波形）来测量和跟踪，但是应用到图像处理和场论时，LTI系统在空间维度上也有轨迹。因此，这些系统也被称为线性非時變平移，在最一般的范围理论给出此理论。在离散（即采样）系统中对应的术语是线性非時變平移系统。由电阻、电容、电感组成的电路是LTI系统的一个很好的例子。.
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维纳滤波
维纳滤波是美國應用數學家諾伯特·維納（Norbert Wiener）在二十世纪四十年代提出的一种滤波器，并在1949年出.
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电子学
电子学（Electronics），作用于包括有源电子元器件（例如真空管、二极管、三极管、集成电路）和与之相关的无源器件电路的互连技术。有源器件的非线性特性和控制电子流动的能力能够放大微弱信号，并且电子学广泛应用于信息处理、通信和信号处理。电子器件的开关特性使处理数字信号成为可能。电路板、电子封装等互连技术和其他各种形式的通信基础元件完善了电路功能，并使连接在一起的元件成为一个正常工作的系统。 电子学有别于電機（Electrical）和機電（Electro-mechanical）科学与技术，电气和电机科学与技术是处理电能的产生、分布、开关、储存和转换，通过电线、电动机、发电机、电池、开关、中继器、变压器、电阻和其他无源器件从其他形式的能量转换为电能。 1897年，約瑟夫·湯姆森發現電子的存在，这是電子學的起源。早期的電子學使用真空管來控制電子的流動，但其存在成本高及體積大等缺點。现如今，大多數电子设备都使用半导体器件来控制电子。真空管至今仍有一些特殊应用，例如、阴极射线管、专业音频设备和像多腔磁控管等微波设备。 半导体器件的研究和相关技术是固体物理学的一个分支，但是电子电路的设计和搭建来解决实际问题却是电子工程的范围。本文专注于电子学的工程方面。.
电子滤波器
电子滤波器（electronic filters）可执行信号处理功能的电子线路元件或裝置，它专门用于去除信号中不想要的成分或者增强所需成分。 电子濾波器有音频滤波器（wave filter）與雜訊濾波器（noise filter）等應用裝置，可以是：.
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頻率
频率（Frequency）是单位时间内某事件重复发生的次数，在物理学中通常以符号f 或\nu表示。采用国际单位制，其单位为赫兹（英語：Hertz，简写为Hz）。设\tau时间内某事件重复发生n次，则此事件发生的频率为f.
频率响应
频率响应（Frequency response，简称频响）是当向电子仪器系统输入一个振幅不变，频率变化的信号时，测量系统相對输出端的响应。通常与电子放大器、扩音器等联系在一起，频响的主要特性可用系统响应的幅度（用分贝）和相位（用弧度）来表示。.
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高通滤波器
通滤波器（High-pass filter）是容许高频信号通过、但减弱（或减少）频率低于截止频率信号通过的滤波器。对于不同滤波器而言，每个频率的信号的减弱程度不同。它有时被称为低频剪切滤波器；在音频应用中也使用低音消除滤波器或者噪声滤波器。高通滤波器与低通滤波器特性恰恰相反。 一个滤波器滤除一个复杂信号中不想要的低频成份同时让高频信号通过是很有用的。当然，'低'和'高'频率的含义是相对于滤波器设计者所选择的截止频率而言的。.
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贝塞尔滤波器
在电子学和信号处理领域，贝塞尔滤波器（Bessel filter）是具有最大平坦的群延迟（线性相位响应）的线性滤波器。贝塞尔滤波器常用在音频天桥系统中。模拟贝赛尔滤波器在几乎整个通频带都具有恒定的群延迟，因而在通频带上保持了被过滤的信号波形。滤波器的得名德国数学家弗雷德里希·贝塞尔，他发展了滤波器的数学理论基础。.
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零点
对全纯函数f，称满足f(a).
Z轉換
在數學和信号处理中，Z轉換（Z-transform）把一連串離散的實數或複數訊號，從時域轉為复頻域表示。 可以把它认为是拉普拉斯变换的离散时间等价。在时标微积分中会探索它们的相似性.
极点
极点可以指：.
椭圆函数滤波器
椭圆滤波器（Elliptic filter）又称考尔滤波器（Cauer filter），是在通带和阻带等波纹的一种滤波器。椭圆滤波器相比其他类型的滤波器，在阶数相同的条件下有着最小的通带和阻带波动。它在通带和阻带的波动相同，这一点区别于在通带和阻带都平坦的巴特沃斯滤波器，以及通带平坦、阻带等波纹或是阻带平坦、通带等波纹的切比雪夫滤波器。 一个低通椭圆滤波器的频率响应的幅度为： G_n(\omega).
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波德圖
波德圖（Bode plot，“Bode”的英文發音類似Boh-dee，荷蘭文的發音則類似Bow-dah），又名伯德图、波特图，是線性非時變系統的傳遞函數對頻率的半對數座標圖，其橫軸頻率以對數尺度表示，利用波德圖可以看出系統的頻率響應。波德圖一般是由二張圖組合而成，一張幅頻圖表示頻率響應增益的分貝值對頻率的變化，另一張相頻圖則是頻率響應的相位對頻率的變化。 波德圖可以用電腦軟體（如MATLAB）或儀器繪製，也可以自行繪製。利用波德圖可以看出在不同頻率下，系統增益的大小及相位，也可以看出大小及相位隨頻率變化的趨勢。 波德圖的圖形和系統的增益，極點、零點的個數及位置有關，只要知道相關的資料，配合簡單的計算就可以畫出近似的波德圖，這是使用波德圖的好處。.
滤波器设计
频域电子滤波器的设计必须首先考虑任务所需滤波器的类型。首先必须确定滤波器的基本功能，如低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器、全通滤波器或者是更为复杂的功能。.
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机械工程
没有描述。
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有限脉冲响应
#重定向 有限冲激响应.
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无限脉冲响应
#重定向 无限冲激响应.
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数字信号处理
数字信号处理（digital signal processing），简称DSP，是指用数学和数字计算来解决问题。大学里，数字信号处理常指用数字表示和解决问题的理论和技巧；而DSP也是数字信号处理器（digital signal processor）的简称，是一种可编程计算机芯片，常指用数字表示和解决问题的技术和芯片。 数字信号处理的目的是对真实世界的模拟信号进行加工和处理。因此在数字信号处理前，模拟信号要用模数转换器(A-D轉換器)变成数字信号；经数字信号处理后的数字信号往往要用数模转换器(D-A轉換器)变回模拟信号，才能适应真实世界的应用。 数字信号处理的算法需要用计算机或专用处理设备如数字信号处理器、专用集成电路等来实现。处理器是用乘法、加法、延时来处理信号，是0和1的数字运算，比模拟信号处理的电路稳定、准确、抗干扰、灵活。.
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数字滤波器
数字滤波器是对数字信号进行滤波处理以得到期望的响应特性的离散时间系统。作为一种电子滤波器，数字滤波器与完全工作在模拟信号域的模拟滤波器不同。数字滤波器工作在数字信号域，它处理的对象是经由采样器件将模拟信号转换而得到的數位信号。 数字滤波器的工作方式与模拟滤波器也完全不同：后者完全依靠电阻器、电容器、晶体管等电子元件组成的物理网络实现滤波功能；而前者是通过数字运算器件对输入的数字信号进行运算和处理，从而实现设计要求的特性。 数字滤波器理论上可以实现任何可以用数学算法表示的滤波效果。数字滤波器的两个主要限制条件是它们的速度和成本。数字滤波器不可能比滤波器内部的数字电路的运算速度更快。但是随着集成电路成本的不断降低，数字滤波器变得越来越常见并且已经成为了如收音机、蜂窝电话、立体声接收机这样的日常用品的重要组成部分。 数字滤波器一般由寄存器、延时器、加法器和乘法器等基本数字电路实现。随着集成电路技术的发展，其性能不断提高而成本却不断降低，数字滤波器的应用领域也因此越来越广。按照数字滤波器的特性，它可以被分为线性与非线性、因果与非因果、无限脉冲响应（IIR）与有限脉冲响应（FIR）等等。其中，线性时不变的数字滤波器是最基本的类型；而由于数字系统可以对延时器加以利用，因此可以引入一定程度的非因果性，获得比传统的因果滤波器更灵活强大的特性；相对于IIR滤波器，FIR滤波器有着易于实现和系统绝对稳定的优势，因此得到广泛的应用；对于时变系统滤波器的研究则导致了以卡尔曼滤波为代表的自适应滤波理论.
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拉普拉斯变换
拉普拉斯变换（Laplace transform）是应用数学中常用的一种积分变换，又名拉氏轉換，其符號為 \displaystyle\mathcal \left\。拉氏變換是一個線性變換，可將一個有引數實數 t(t \ge 0) 的函數轉換為一個引數為複數 s 的函數： 拉氏變換在大部份的應用中都是對射的，最常見的 f(t) 和 F(s) 組合常印製成表，方便查閱。拉普拉斯变换得名自法國天文學家暨數學家皮埃尔-西蒙·拉普拉斯（Pierre-Simon marquis de Laplace），他在機率論的研究中首先引入了拉氏變換。 拉氏變換和傅里叶变换有關，不過傅里叶变换將一個函數或是信號表示為許多弦波的疊加，而拉氏變換則是將一個函數表示為許多矩的疊加。拉氏變換常用來求解微分方程及積分方程。在物理及工程上常用來分析線性非時變系統，可用來分析電子電路、諧振子、光学仪器及機械設備。在這些分析中，拉氏變換可以作時域和頻域之間的轉換，在時域中輸入和輸出都是時間的函數，在頻域中輸入和輸出則是複變角頻率的函數，單位是弧度每秒。 對於一個簡單的系統，拉氏變換提供另一種系統的描述方程，可以簡化分析系統行為的時間。像時域下的線性非時變系統，在頻域下會轉換為代數方程，在時域下的捲積會變成頻域下的乘法。.
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