Introducción a los filtros paso alto
Los filtros paso alto atenúan las señales situadas por debajo de una frecuencia de corte (banda de atenuación) y permite el paso de señales situadas por encima de la frecuencia de corte (banda de paso). La cantidad de atenuación depende del diseño del filtro.
Los filtros paso alto se utilizan a menudo para limpiar el ruido de baja frecuencia, eliminar zumbidos en las señales de audio, redirigir las señales con frecuencias más altas a los altavoces adecuados en los sistemas de sonido y eliminar las tendencias de baja frecuencia de los datos de series temporales, resaltando así las tendencias de alta frecuencia.
Puede utilizar MATLAB® para diseñar filtros basados en respuesta finita al impulso (FIR) y respuesta infinita al impulso (IIR), dos métodos comunes de filtro paso alto.
Los filtros FIR son muy populares porque son inherentemente estables. Se pueden diseñar para que tengan una fase lineal que introduce un retardo en la señal filtrada mientras se mantiene la forma de onda. Sin embargo, estos filtros pueden tener respuestas transitorias largas y podrían imponer una alta carga computacional en ciertas aplicaciones. Los filtros FIR son útiles en aplicaciones de audio, biomédicas, de radar y otras en las que la forma de onda proporciona información útil. Algunos de los métodos frecuentes de diseño de filtros paso bajo basados en FIR son ventana de Kaiser, mínimos cuadrados y rizado constante.
Los filtros IIR son útiles cuando los recursos computacionales son limitados. Sin embargo, los filtros IIR estables y causales no tienen una fase perfectamente lineal. Los filtros IIR se utilizan frecuentemente en ecualización de audio, procesamiento de señales de sensores biomédicos, sensores inteligentes IoT/IIoT y aplicaciones de telecomunicaciones/RF de alta velocidad. Entre los métodos de diseño de filtros basados en IIR se encuentan Butterworth, Chebyshev (tipo I y tipo II) y elíptico.
La función highpass
de Signal Processing Toolbox™ es particularmente útil para filtrar señales rápidamente. Puede usar designfilt y otras funciones específicas de algoritmos (butter, fir1
) cuando se requiere más control sobre parámetros tales como el tipo y orden de filtro, y la atenuación. Para obtener más información sobre el diseño de filtros, consulte Signal Processing Toolbox™.
Ejemplos y procedimientos
Referencias de software
También puede consultar estos temas: GPU para algoritmos de procesamiento de señales en MATLAB, Radio definida por software, DSP System Toolbox, Filtro paso bajo, Diseño de filtros, Cuantización, filtro notch