Документация Engee
Notebook

Реализация КИХ фильтра на базовых элементах

В данном примере мы разберём структуру КИХ-фильтра и проанализируем поведения фильтра при различных коэффициентах внутри него.

Базово ких фильтр состоит из линии задержек и коэффициентов на которые домножается задержанный сигнал, после чего результаты складываются.

На рисунке ниже показана схема КИХ-фильтра содержащая 4 коэффициента.

image.png

Далее добавим вспомогательную функцию модели и определим коэффициенты для нескольких прогонов фильтра.

In [ ]: 
# Подключение вспомогательной функции запуска модели.
function run_model( name_model)
    
    Path = (@__DIR__) * "/" * name_model * ".engee"
    
    if name_model in [m.name for m in engee.get_all_models()] # Проверка условия загрузки модели в ядро
        model = engee.open( name_model ) # Открыть модель
        model_output = engee.run( model, verbose=true ); # Запустить модель
    else
        model = engee.load( Path, force=true ) # Загрузить модель
        model_output = engee.run( model, verbose=true ); # Запустить модель
        engee.close( name_model, force=true ); # Закрыть модель
    end
    sleep(5)
    return model_output
end
Out[0]:
run_model (generic function with 1 method)
In [ ]: 
К_arr = [0.1 0.2 0.3 0.4; 0.16 0.38 0.38 0.16; 1 2 3 4]
Out[0]:
3×4 Matrix{Float64}:
 0.1   0.2   0.3   0.4
 0.16  0.38  0.38  0.16
 1.0   2.0   3.0   4.0

Запустим модель в цикле, и проанализируем результаты построив графики во временной и частотных областях.

In [ ]: 
out_arr = zeros(1001,3)
K, K1, K2, K3, K4 = 0, 0, 0, 0, 0
for i in 1:3
    K = К_arr[i,:]
    K1, K2, K3, K4  = K[1], K[2], K[3], K[4]
    run_model("Basic_FIR_filter") # Запуск модели.
    out = collect(simout["Basic_FIR_filter/out"]);
    out_arr[:,i] = out.value
end 

plot(out_arr)

Building...
Progress 100%
Building...
Progress 100%
Building...
Progress 100%
Out[0]:
In [ ]: 
using FFTW

Comp_out = ComplexF64.(out_arr);
spec_out = fftshift(fft(Comp_out));

plot([10log10.(abs.((spec_out/3e6)))], label =["0.1 0.2 0.3 0.4" "0.16 0.38 0.38 0.16" "1 2 3 4"])
ylabel!("Мощность дБВт")
xlabel!("Частота МГц")
Out[0]:

Вывод

Как мы видим из результирующих графиков коэффициенты фильтра влияют на изменения как мощности сигнала, так и его частотных характеристик.

Блоки, использованные в примере