快速扫盲 | 一阶RC低通数字滤波器算法实现

• 1 预备知识

• 2 simulink 仿真

• 3 simulink 运行结果

• 4 matlab实现

• 5 matlab运行结果

• 6 C语言实现

• 7 C语言运行结果

1 预备知识

低通滤波器（LPF）可以滤除频率高于截止频率的信号，类似的还有高通滤波器，带通滤波器，带阻滤波器。一阶RC低通滤波器的电路如下图所示；

参考了Wiki了，然后推导了一遍；首先输入输出的关系如下；

所以电容的 的充电时间为 因此满足以下条件；

所以由①，②可得：

将方程进行离散化，如果输入 和输出输入 按照 的时间采样，那么可以将输入和输出序列化，则 序列化为：

序列化为：

因此可以将③式转化为：

因此最终滤波输出的序列 如下所示；同样进行简化之后可以得到；

后面可以根据这个公式进行程序设计；另外，截止频率 满足；

2 simulink 仿真

这里直接根据公式③构建一搞Subsystem；

Subsystem整体的仿真图如下：其中Sine Wave频率设置为2*pi*50

其中Sine Wave1频率设置为2*pi

所以这里需要使得2*pi*50的信号衰减，所以根据，截止频率 的计算公式，可以改变增益的值，具体如下所示；

3 simulink 运行结果

最终的仿真的运行结果如下图所示；Gain Value为0.005Gain Value为0.0318

4 matlab实现

根据公式

实现数字一阶RC低通滤波器，具体matlab程序如下；

Serial = 0:0.1:100;
Fs = 1;
Phase = 0;
Amp = 1;

% 高频信号
N0 = 2*pi*Fs*Serial - Phase;
X0 = Amp*sin(N);
subplot(4,1,1);
plot(X0);

% 低频信号
Fs = 0.02;
N1 = 2*pi*Fs*Serial - Phase;
X1 = Amp*sin(N1);
subplot(4,1,2);
plot(X1);

% 高频低频叠加的信号
X2=X0+X1;
subplot(4,1,3);
plot(X2);

%Xi-Yi=RC*(Yi - Yi-1)/DetalT
len = length(X2);
X3=X2;
p=0.05;

% 一阶RC滤波得到X3
for i=2:len
    X3(i) = p*X2(i)+(1-p)*X3(i-1);
end

subplot(4,1,4);
plot(X3);

5 matlab运行结果

运行结果如下所示；

6 C语言实现

low_filter.h

typedef struct
{
     int16_t  Input;
     int16_t  Output[2];
     int32_t  FilterTf;  
     int32_t  FilterTs;
     int32_t  Kr;
     int32_t  Ky;
 
} low_filter;


void low_filter_init(low_filter *v);
int16_t low_filter_calc(low_filter *v);

其中；

• FilterTs为采样时间；
• FilterTf为 RC时间常数

具体参考下图；

low_filter.c

void low_filter_init(low_filter *v){
 
     v->Kr = v->FilterTs*1024/(v->FilterTs + v->FilterTf);
     v->Ky = v->FilterTf*1024/(v->FilterTs + v->FilterTf);
}

int16_t low_filter_calc(low_filter *v){

    int32_t tmp = 0;

    tmp = ((int32_t)v->Kr*v->Input + v->Ky*v->Output[1])/1024;
 
    if(tmp>32767){
      tmp = 32767;
    }
 
   if( tmp < -32768){
    tmp = -32768;
   }
 
    v->Output[0] = (int16_t)tmp;
    v->Output[1] = v->Output[0];
   return v->Output[0];
}

7 C语言运行结果

实际测试结果;

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