MIC7340 - PowerPoint PPT Presentation

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MIC7340

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Title: PowerPoint Presentation Author: WALTER GREEN Last modified by: Boukadoum, A. Mounir Created Date: 3/31/2002 9:04:36 PM Document presentation format – PowerPoint PPT presentation

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Title: MIC7340


1
MIC7340 Chapitre 12 Filtres
2
Quatres types fondamentaux
Passe-bas
Passe-haut
Idéal Réalisable
fc
fc
Passe-bande
Coupe-bande
fc1
fc2
fc1
fc2
  • Peuvent être réalisés par des moyens analogiques
    ou numériques
  • Lanalyse de la réponse en fréquence se fait
    généralement avec la transformée de Fourier, la
    synthèse part de la transformée de Laplace

3
Série de Fourier
  • Permet de représenter tout signal périodique par
    une combinaison de signaux sinusoïdaux

4
Série et transformée de Fourier
  • Légalité sin(??) j cos(??)e j? permet aussi
    décrire
  • Chaque terme se distingue par une amplitude ck et
    un angle de phase ?kk?0t
  • Lorsque s(t) nest pas périodique ou T est
    infini, on utilise la transformée de Fourier
  • s(t) comprend un nombre infini de composant et
    F(?) est une fonction continue
  • La transformée de Fourier est aussi applicable
    aux fonctions de durée finie ou périodiques F(?)
    est alors discontinu
  • Dans tous les cas, les paires (ck,?k) ou F(?)
    décrivent le spectre de fréquences de s(t)

5
Transformée de Laplace
  • Définie par
  • où et
  • Peut être vue comme une extension de la
    transformée de Fourier où j? est remplacé par s?
    j?
  • Lusage de s au lieu de j? permet de rendre
    compte aussi du comportement transitoire dun
    circuit
  • ? permet détudier la réponse transitoire et j?
    la réponse permanente
  • Utile pour déterminer la stabilité dun circuit
    pour différente conditions dopération
  • On passe souvent de la transformée de Fourier à
    la transformée de Laplace en rempaçant j? par s
    dans lune ou lautre
  • En pratique, la transformée de Fourier est plus
    facile dusage

6
Propriété fondamentale
  • Les relations
  • s(t) ?F(?)
  • s(t)?F(s)
  • sont bi-univoques
  • Pour chaque s(t), le F(?) ou F(s) correspondant
    est unique sil existe, et vice-versa
  • Par conséquent limpact dun circuit sur un
    signal s(t) peut se faire de manière équivalente
    en faisant une analyse dans le temps ou dans lun
    des espaces j? ou s, dépendant de qui est le
    plus avantageux

7
Fonction de transfert
  • Définie par H(s)Y(s)/X(s) ou Y(s) et X(s) sont
    la sortie et lentrée du circuit étudié
  • Joue un rôle similaire à celui la fonction de
    réponse en fréquence, mais dans le domaine de
    Laplace
  • Dans tous les cas
  • En pratique, on retrouve aussi souvent lune que
    lautre formulation

8
Moyens de mise en oeuvre des filtres
  • Filtres numériques implémentés par
    microprocesseur, microcontrôleurs, FPGA ou autre
    moyen numérique
  • Le filtre calcule directement la fonction de
    réponse en fréquence en matériel ou logiciel
  • Filtres analogiques la mise en œuvre est basée
    sur des composants analogiques qui réalisent la
    fonction de réponse en fréquence
  • Les filtres passifs utilisent uniquement R, L et
    C et ont un gain inférieurs à 1.
  • Les filtre analogiques actifs ajoutent des
    composants actifs (habituellement des
    amplificateurs operations) pour un gain
    arbitraire

9
Filtre analogiques passifs
.

0 dB
R

-3 dB
Diagramme de Bode
C
VI
VO
_
_
?
1/RC
Filtre passe-bas de permier ordre
1
x
Diagramme linéaire
0.707
?
1/RC
0
Réponse en amplitude
10
Filtre analogiques passifs
0 dB
.

-3 dB
Bode
C

R
Vi
VO
_
1/RC
_
?
1/RC
1
Filtre passe-haut de premier ordre
.
x
0.707
Linéaire
?
0
1/RC
11
Filtre analogiques passifs

C
L

VO
R
Vi
_
_
Filtre passe-bande du second-ordre
12
Filtre analogiques passifs
Example

R

L
VO
Vi
_
C
_
Matlab num 1 0 300000 den 1 3100
300000 w 1 5 10000 Bode(num,den,w)
Filtre coupe-bande de second-ordre
Bode
Matlab
13
Filtre analogiques actifs
Filtre passe-bas du 1er ordre
Filtre passe-haut du 1er ordre
Filtre coupe-bande du 2nd ordre
Rappel Pour un ampli-op inverseur G-Zf/Zi
Filtre passe-bande du 2nd ordre
14
Filtres numériques
  • Deux types fondamentaux
  • À réponse impulsionnelle de durée finie (RIF)
  • À réponse impulsionnelle de durée infinie (RII)
  • Analysés et conçus à laide de la transformée z
  • Adaptation de la transformée de Laplace aux
    systèmes à temps échantillonnés avec le
    changement de variable z eTs
  • Permet donc de
  • Déterminer la réponse dun filtre numérique à un
    signal dentrée
  • Étudier sa réponse en fréquence
  • Étudier sa stabilité

15
Transformée Z
  • La transformée z dun signal à temps
    échantillonné quelconque xn est définie par
  • où z esTe, s étant la variable de Laplace et
    Te la période déchantillonnage pour un signal
    causal k00.
  • Il existe une relation biunivoque entre le signal
    et sa transformée z

16
Fonctions de transfert numériques
  • Si xn est lexcitation, hn la fonction de
    réponse du filtre á une impulsion et y n sa
    sortie, alors
  • et H( ) est la fonction de transfert du
    système.
  • Résultat similaire à ceux trouvés pour les
    transformée de Fourier et Laplace

17
Diagrammes de placement des pôles-zéros et
réponse en fréquence
Ex. donne
  • Leffet du numérateur et du dénominateur peut
    être représenté par des vecteurs qui partent de
    pôles ou zéros et se rejoignent en un point
    commun sur le cercle unité.
  • Les rapports damplitudes et les angles des
    vecteurs définissent la réponse en fréquence.

18
Comparaison entre RII et RIF
RIF RII
Stable par défaut Demande ngtgt 1 pour une bonne performance Peut demander un temps de calcul escessif La gamme dynamique se calcule facilement Réponse en phase linéaire si filtre causal Ne possède pas déquivalent analogique stable La stabilité dépend de la position des pôles de H(z) Peut donner une performance adéquate pour n1 ou 2 La gamme dynamique se calcule difficilement Peut nuire à la performance Réponse en phase non linéaire en général Effets de quantification et darrondi plus prononcés que pour RIF. Possède un équivalent analogique
19
Propriétés dun filtre RIF
  • Équation de/s

xn représente les valeurs successives du
signal dentrée, bk représente les coefficients
de la fonction de transfert du filtres, yn
représente les valeurs successives du signal de
sortie, N est le nombre de coefficients du
filtre (lordre).
20
Réponse en fréquence dun filtre FIR
  • La transformée z de

est
  • La fonction de réponse en fréquence du filtre est
    obtenue en remplaçant z by ej?Te
  • La similarité de H(?) avec une série de Fourier
    suggère une méthode pour trouver hn !

21
Propriétés dun filtre RII
  • Équation de/s

xn représente les valeurs successives du
signal dentrée, ak, bk représentent les
coefficients de la fonction de transfert du
filtres, yn représente les valeurs successives
du signal de sortie, N, M représentent les
ordres du numérateur et du dénominateur de H(Z)
(M est souvent appelé lordre du filtre).
22
Réponse en fréquence dun filtre RII
  • La transformée z de

est
  • La fonction de réponse en fréquence du filtre est
    obtenue en remplaçant z by ej?Te

23
Propriétes de la réponse en fréquence numérique
  • Puisque e-j2?k 1, on a
  • La réponse en fréquence est périodique avec
    période 2?/Te dans le cercle de rayon unité. Si
    on normalise Te à 1, on a

24
Conception dun filtre numérique
  • Cinq étapes requises
  • Spécification du filtre
  • Calcul des coefficients.
  • Choix dune architecture de mise en oeuvre.
  • Simulation (option).
  • Implémentation.
  • Dans la suite, on discute les filtres RII

25
Étape 1 spécification du filtre
26
Étape 2 calcul des coefficients
  • Il existe deux approches
  • Placement direct des pôles et zeros dans la plan
    z
  • Conversion dun filtre analogique
  • Par transformation bilinéaire
  • En utilisant le principe de linvariance de la
    réponse impulsionnelle
  • Dans le cas de la transformation dun filtre
    analogique, on part souvent de léquation dun
    filtre passe bas normalisé que lon adapte au
    type désiré (passe haut, passe bande, etc.) avant
    la conversion.

27
Méthode du placement des pôles et zéros
  • Basée sur le principe que, dans le plan z
  • Le placement dun zéros z1 minimise la
    fonction de réponse en fréquence du filtre à cet
    endroit.
  • Le placement dun pôle z1 maximise la
    fonction de réponse en fréquence du filtre à cet
    endroit.
  • Pour obtenir un filtre avec des coefficients
    réels (donc réalisable), il faut que les pôles et
    zéros soient à valeurs réelles ou quils
    apparaissent pas paires conjuguées.
  • Méthode intuitive mais qui demande un réglage fin

28
Méthode du placement des pôles et zéros
  • Exemple

29
Méthode du placement des pôles et zéros
  • Conception et simulation dun filtre par
    placement de pôles et zéros
  • pole1 0.50.5i création
    de deux paires de pôles conjugués
  • pole2 0.8 0.25i
  • pole3 conj(pole1) pole4 conj(pole2)
  • poles pole1 pole2 pole3 pole4
  • zero1 -0.5 0.8i création
    de deux paires de zéros conjugués
  • zero2 -0.2 0.9i
  • zero3 conj(zero1) zero4 conj(zero2)
  • zeros zero1 zero2 zero3 zero4
  • denzpoly(poles) conversion des pôles en
    dénominateur de H(z)
  • numzpoly(zeros)
    numérateur de H(z) 1
  • zplane(numz, denz) affichage
    des pôles et zéros
  • figure(2) freqz(numz,denz,256) affichage de
    la réponse en fréquence
  • t01127 test avec 128 valeurs dun sinus
    corrompu
  • xsin(2pit/24)

30
Méthode du placement des pôles et zéros
31
Méthode du placement des pôles et zéros
Autre exemple en utilisant des coordonnées
polaires angl0.2 0.1 0.5pi/2
création de 4 paires conjuguées de
pôles poles0.85exp(jangl) polespoles
0.85exp(-jangl) denzpoly(poles)
conversion des pôles en dénominateur de
H(z) numz1
numérateur de H(z) 1 zplane(numz, denz)
affichage des pôles et
zéros figure(2) freqz(numz,denz,256)
affichage de la réponse en fréquence
t01127 test avec 128 valeurs dun
sinus bruité xsin(2pit/24) xxrand(1,128)-0.5
yfilter(numz,denz,x) figure(3)
plot(t,500x,'b',t,y,'k')axis(0 128 -1000
1000)axis('normal')
32
Méthode du placement des pôles et zéros
33
Conversion dun filtre analogique
  • Méthode la plus  simple 
  • Exploite le fait quil existe des méthodes
    établies de conception de filtres analogiques.
  • Consiste à concevoir un filtre analogique et à le
    convertir en filtre numérique.
  • Les deux méthodes les plus utilisés sont
  • Linvariance de la réponse impulsionnelle
  • La transformation bilinéaire

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Méthode de linvariance de la réponse
impulsionnelle
  • Conception dun filtre par la méthode de
    linvariance de la réponse impulsionnelle
  • num,denbutter(15,2pi,'s') Filtre Passe Bas
    de Butterworth dans le domaine s avec N15, fc1
    Hz
  • a,p,K residue(num,den) Décomposition
    en fractions élémentaires par la méthode des
    résidus
  • figure(1) plot(p,'xk') digramme des pôles
    maqués par des x noirs
  • figure(2) freqs(num,den) réponse en fréquence
    analogique
  • dans s donne
    dans t, ce qui donne dans z
  • Te0.05
    fe20Hz (gt fc normalisé 1Hz/(fe/2) 0.1)
  • pzexp(pTe) conversion
    des pôles dans s en des pôles dans z
  • az-a.pz détermination des
    coefficients des fractions élémentaires
    correspondantes
  • KKsum(a) Terme
    continu
  • numz,denz residue(az,pz,K)
    détermination de H(z) à partir des fractions
    élementaires dans z
  • figure(3) zplane(numz, denz) digramme des
    pôles et zéros dans le plan z
  • figure(4) freqz(numz,denz) réponse en
    fréquence numérique

35
Méthode de linvariance de la réponse
impulsionnelle
fc??c/2?1 Hz
fc?(?c/2?)fe1 Hz
36
Méthode de la transformation bilinéaire
  • Normalement
  • On peut donc dériver H(z) de H(s) par la
    transformation
  • Cette transformation donne des équations
    compliquées
  • La transformation bilinéaire utilise
    lapproximation dune surface continue par un
    ensemble de surfaces trapézoïdales.

37
Méthode de la transformation bilinéaire
  • Si , alors et
    jouent le même rôle
  • dans les domaines s et z
  • On peut donc dériver H(z) de H(s) par la
    transformation

38
Étape 5 mise en oeuvre
/IIR.c IIR filter using cascaded Direct Form II.
y(n)S ax(n-k)-by(n-j)/ Void IIR_Isr(void)
short a1 0x0 // coefficients du
filtre short a2 0x15f6 short b0
0x257d short b1 0x4afd short b2
0x257d static short p10, p20 // variables
persistentes short xn, p0, y0 // variables
de/s int prod1, prod2, prod3, prod4, prod5 //
termes intermédiaires xn input_sample() pnx
n-((b0p1)gtgt15)-((b1p2)gtgt15) yn((a0pn)gtgt15)
((a1p1)gtgt15) ((a2p2)gtgt15) p2 p1 p1
p0 output_sample(y0) // Envoyer le signal
au port de sortie sériel
  • gtgt15 non requis si calculs fait en virgule
    flottante
  • Noter labsence de boucles for.

39
Étape 5 mise en oeuvre
  • Code c plus rapide

void IIR_Isr (void) short a1 0x0 //
coefficients du filtre short a2 0x15f6
short b0 0x257d short b1 0x4afd short
b2 0x257d static short p10, p20 //
variables persistentes short xn, p0, y0 //
variables de/s int prod1, prod2, prod3, prod4,
prod5 // termes intermédiaires xn
input_sample() prod1 _mpy(p2,a2) prod2
_mpy(p1,a1) p0 xn (short)((prod1
prod2)gtgt15) prod3 _mpy(p1,b1) prod4
_mpy(p2,b2) prod5 _mpy(p0,b0) y0
(short)((prod3prod4prod5)gtgt15) p2 p1 p1
p0 output_sample(y0) // Envoyer le signal
au port de sortie sériel
gtgt15 non requis si calculs fait en virgule
flottante
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