(不务正业)信号与系统习题9.63 高通滤波器与低通滤波器的转换
在滤波器设计中,我们通常可以很方便地将一个高通滤波器转换为低通滤波器,或将一个低通滤波器转化为低通滤波器。
如果用\(H(s)\)代表原滤波器的转移函数,\(G(s)\)代表转换后的滤波器的转移函数,通常这种转换是通过用\(\frac{1}{s}\)代替\(s\)来实现的,即
\[H(s)=G(\frac{1}{s})
\]
例如,考虑简单的一阶低通滤波器
\[H(s)=\frac{1}{s+\frac{1}{2}}
\]
现用\(\frac{1}{s}\)代替\(s\),可得
\[G(s)=H(\frac{1}{s})=\frac{2s}{s+2}
\]
我们在同一坐标系下画出\(|H(j\omega)|\)(绿色)和\(|G(j\omega)|\)(蓝色),可见该变换实现了从低通滤波器到高通滤波器的转变。
下面分别求出\(H(s)\)和\(G(s)\)的微分方程:
根据
\[H(s)=\frac{1}{s+\frac{1}{2}}=\frac{Y(s)}{X(s)}
\]
交叉相乘并进行拉普拉斯反变换,得
\[2\frac{dy(t)}{dt}+y(t)=2x(t)
\]
同样地,根据
\[G(s)=\frac{2s}{s+2}=\frac{Y(s)}{X(s)}
\]
可得
\[\frac{dy(t)}{dt}+2y(t)=2\frac{dx(t)}{dt}
\]
观察发现,\(G(s)\)的微分方程与\(H(s)\)相比,\(y(t)\)和\(x(t)\)的"零阶导数"和"一阶导数"的系数恰好颠倒了过来。
事实上,这个规律在更高阶高通/低通滤波器的转换中仍然成立。
下面考虑一般情况,假设\(H(s)\)是与下面一般形式的线性常系数微分方程相联系的转移函数。
\[\sum\limits_{k=0}^{N}a_k\frac{d^{k}y(t)}{dt^k}=\sum\limits_{k=0}^{N}b_k\frac{d^{k}x(t)}{dt^k}
\]
对等式两边进行拉普拉斯变换,得到\(H(s)\)的表达式
\[H(s)=\frac{Y(s)}{X(s)}=\frac{\sum\limits_{k=0}^{N}b_ks^k}{\sum\limits_{k=0}^{N}a_ks^k}
\]
用\(\frac{1}{s}\)代替\(s\),得到
\[G(s)=H(\frac{1}{s})=\frac{\sum\limits_{k=0}^{N}b_ks^{-k}}{\sum\limits_{k=0}^{N}a_ks^{-k}}=\frac{\sum\limits_{k=0}^{N}b_ks^{N-k}}{\sum\limits_{k=0}^{N}a_ks^{N-k}}=\frac{Y(s)}{X(s)}
\]
交叉相乘后进行拉普拉斯反变换,可以得到\(G(s)\)所对应的微分方程
\[\sum\limits_{k=0}^{N}a_k\frac{d^{N-k}y(t)}{dt^k}=\sum\limits_{k=0}^{N}b_k\frac{d^{N-k}x(t)}{dt^k}
\]
与\(H(s)\)的微分方程对比,可见两边\(k\)阶导数的系数与\(N-k\)阶导数的系数相互调换,即,将\(0,1,2,\cdots,N\)阶导数的系数序列由
\[a_0,a_1,a_2\cdots,a_N;b_0,b_1,b_2\cdots,b_N
\]
反转为
\[a_N,a_{N-1},a_{N-2}\cdots,a_{0};b_N,b_{N-1},b_{N-2}\cdots,b_{0};
\]
即可实现高通滤波器和低通滤波器之间的转换。