Was ist ein Bandpassfilter?

Ein Bandpassfilter ist ein Filter, der einen bestimmten Frequenzbereich eines Signals durchlässt, aber Frequenzen oberhalb und unterhalb dieses Bereichs blockiert. Der Frequenzbereich, der durch den Bandpassfilter passieren kann, wird als Durchlassbereich bezeichnet.

Anwendungen für Bandpassfilter

Bandpassfilter werden häufig in der drahtlosen Kommunikation eingesetzt, wo sie die Übertragung oder den Empfang bestimmter Frequenzbänder ermöglichen. Drahtlose Signale nutzen mehrere Frequenzbänder, damit Signale aus verschiedenen Quellen gleichzeitig im selben Raum vorhanden sind. Abstimmbare Bandpassfilter ermöglichen einem einzigen Empfänger, Kommunikationssignale aus mehreren Frequenzbändern zu empfangen. In anderen digitalen Signalverarbeitungsanwendungen können Bandpassfilter zur Analyse verschiedener Teile eines Signalspektrums verwendet werden. In der biomedizinischen Signalverarbeitung werden zum Beispiel Bandpassfilter verwendet, um bestimmte Frequenzkomponenten aus Elektrokardiogrammen (EKG) zu extrahieren. So können Mediziner oder Wissenschaftler die relevanten Merkmale des Herzschlags messen. In Audiosystemen werden Bandpassfilter zur Entzerrung verwendet. Die Entzerrung passt die Lautstärke bestimmter Frequenzen an, um bestimmte Klangsignaturen zu erzeugen.

Entwurf von Bandpassfiltern mit MATLAB und Simulink

Mit MATLAB^® oder Simulink^® können Sie Filter mit endlicher Impulsantwort (FIR) und unendlicher Impulsantwort (IIR) entwickeln.

FIR-Filter sind von Natur aus stabil. Sie können so ausgelegt werden, dass ihre lineare Phase eine Verzögerung im gefilterten Signal hervorruft, aber die Wellenform beibehält. Diese Filter können jedoch lange transiente Frequenzen aufweisen und in gewissen Anwendungen eine hohe Rechenleistung erfordern. MATLAB kann die Entwicklung von Filtern zum Erfüllen von Frequenz- und Rechenanforderungen durch Festlegung der Filteranordnung unterstützen. FIR-Filter eignen sich für Audio-, Biomedizin- und Radaranwendungen sowie in allen anderen Bereichen, in denen die Form der Wellenform wertvolle Informationen liefert. Gängige Entwurfsmethoden für Tiefpass-FIR-Filter sind z. B.Kaiser-Fenster, kleinste Quadrate und Equiripple.

IIR-Filter eignen sich bei Anwendungen mit begrenzter Rechenleistung. Stabile, kausale IIR-Filter haben jedoch keine vollkommen lineare Phase. IIR-Filter werden häufig in der Audio-Entzerrung, der Signalverarbeitung biomedizinischer Sensoren, intelligenten IoT/IIoT-Sensoren und Hochgeschwindigkeits-Telekommunikations- bzw. HF-Anwendungen eingesetzt. IIR-Filter werden u. a. mit folgenden Methoden entworfen: Butterworth, Tschebyscheff (Typ I und Typ II) und elliptisch.

Mit der Funktion bandpass in der Signal Processing Toolbox™ können Sie Signale schnell filtern. Sie können designfilt und andere algorithmusspezifische (butter, fir1) Funktionen verwenden, wenn mehr Regelung für Parameter wie Filtertyp, Filteranordnung und Dämpfung erforderlich ist. Weitere Informationen zum Filterentwurf mit MATLAB finden Sie unter Signal Processing Toolbox .