Was ist ein Hochpassfilter?
Ein Hochpassfilter dämpft Signale unterhalb einer Grenzfrequenz (dem sogenannten Sperrbereich) und lässt Signale überhalb der Grenzfrequenz (dem Durchlassbereich) passieren. Die Stärke der Dämpfung hängt vom Filterdesign ab.
Hochpassfilter werden verwendet, um Störgeräusche niedriger Frequenzen zu bereinigen, Brummgeräusche in Audiosignalen zu entfernen, Signale höherer Frequenzen in Soundanlagen an die entsprechenden Lautsprecher weiterzuleiten und niedrigere Frequenzen aus den Zeitreihendaten zu entfernen und damit die Trends höherer Frequenzen zu betonen.
Hochpassfilterung von Musiksignalen.
Mit MATLAB® können Sie die beiden gängigen Hochpassfiltermethoden, FIR-basierte (Finite Impulse Response) und IIR-basierte Filter (Infinite Impulse Response), erstellen.
FIR-Filter sind sehr attraktiv, weil sie stabil sind. Sie lassen sich so gestalten, dass sie eine lineare Phase haben, die eine Verzögerung in das gefilterte Signal einfügt. Die Wellenform wird dabei gewahrt. Dennoch können diese Filter ein langes Einschwingverhalten an den Tag legen und sind in bestimmten Anwendungen möglicherweise rechnerisch aufwendig. FIR-Filter eignen sich für Audio-, biomedizinische, Radar- und andere Anwendungen, wo die Wellenform nützliche Informationen enthält. Gängige Design-Methoden für Tiefpass-FIR-Filter sind zum Beispiel Kaiser-Fenster, Methode der kleinsten Quadrate und Equiripple.
Design-Spezifikation und Reaktion eines Hochpass-Kaiser-FIR-Filters in MATLAB.
IIR-Filter eignen sich, wenn Rechnerressourcen teuer sind. Stabile, kausale IIR-Filter haben jedoch keine vollkommen lineare Phase. IIR-Filter werden häufig für Audioentzerrung, biomedizinische Sensorsignalverarbeitung, intelligente IoT/IIoT-Sensoren und Hochgeschwindigkeits-Telekommunikations-/RF-Anwendungen verwendet. Design-Methoden für IIR-basierte Filter sind unter anderem Butterworth, Chebyshev (Type-I und Type-II) sowie elliptisch.
Design-Spezifikation und Reaktion eines Hochpass-Butterworth-IIR-Filters in MATLAB.
Die Hochpass-Funktion in der Signal Processing Toolbox™ ist besonders nützlich, um Signale schnell zu filtern. Sie können designfilt und andere Algorithmus-spezifische (butter, fir1) Funktionen nutzen, wenn Sie größere Kontrolle über Parameter wie Filterart, Filterreihenfolge und Dämpfung benötigen. Mehr zum Filterdesign erfahren Sie in der Signal Processing Toolbox™ .
Beispiele und Anleitungen
Software-Referenz
Hochpassfilter-FAQs
Ein Hochpassfilter dämpft Signale unterhalb einer Grenzfrequenz (das Sperrbereich) und lässt Signale oberhalb der Grenzfrequenz (das Durchlassbereich) passieren, wobei die Höhe der Dämpfung vom Filterdesign abhängt.
Hochpassfilter werden verwendet, um niederfrequentes Rauschen zu entfernen, Brummtöne in Audiosignalen zu beseitigen, höherfrequente Signale in Audiosystemen an die geeigneten Lautsprecher weiterzuleiten und niederfrequente Trends aus Zeitreihendaten zu entfernen, um hochfrequente Trends hervorzuheben.
FIR-Filter sind von Natur aus stabil und können eine lineare Phase aufweisen, die die Form der Wellenform bewahrt, dafür können sie lange Einschwingverhalten haben, während IIR-Filter weniger Rechenaufwand erfordern, aber keine perfekt lineare Phase besitzen.
FIR-Filter sind nützlich in Audio-, biomedizinischen, Radar- und anderen Anwendungen, in denen die Wellenform wichtige Informationen liefert und Stabilität kritisch ist.
IIR-Filter werden häufig eingesetzt, wenn Rechenressourcen knapp sind, z. B. bei Audio-Equalizern, der Verarbeitung von biomedizinischen Sensorsignalen, IoT/IIoT-Smart-Sensoren und in Hochgeschwindigkeits-Telekommunikations-/RF-Anwendungen.
Gängige Entwurfsmethoden für FIR-basierte Filter sind das Kaiser-Fenster, die Methode der kleinsten Quadrate und Equiripple.
Entwurfsmethoden für IIR-basierte Filter umfassen Butterworth, Chebyshev (Typ I und Typ II) und elliptisch.
Sie können die Funktion highpass für schnelles Filtern verwenden oder designfilt und algorithmusspezifische Funktionen wie butter und fir1 nutzen, wenn mehr Kontrolle über Parameter wie Filtertyp, Filterordnung und Dämpfung erforderlich ist.
Siehe auch: Grafikkarte für Signalbearbeitungsalgorithmen in MATLAB, Software-definierte Funktechnik, DSP System Toolbox, Tiefpassfilter, Filterdesign, Quantisierung, Kerbfilter
