В течение последних двух десятилетий блочные высокоскоростные фильтры (далее БВФ) нашли различное применение во многих областях, таких как кодирование речи, скремблирование, адаптивная обработка сигналов, сжатие изображений, приложения для обработки сигналов и изображений, а также передача нескольких сигналов по одному каналу.

Описание работы БВФ

Основная идея использования БВФ заключается в способности системы разделять в частотной области рассматриваемый сигнал на два или более сигналов или составлять два или более разных сигнала в один сигнал. При разделении сигнала на два и более сигналов используется система анализа-синтеза. Системы анализа-синтеза, представляют собой многоканальные или M-канальные блоки однородных фильтров с критической выборкой и блоки октавных фильтров. В БВФ сигнал разделяется с помощью M фильтров Hk (z) для k = 0,1,…, M − 1 на M полос с одинаковой шириной полосы, и каждый под-сигнал прореживается коэффициент M. В случае банков октавных фильтров общий сигнал сначала разделяется на две полосы с одинаковой шириной полосы, и оба субсигнала прореживаются с коэффициентом два. После этого прореженный сигнал, прошедший через фильтр нижних частот, разделяется на две полосы и так далее. Выполнение этого трижды приводит к трехуровневому октавному банку фильтров.

Применение БВФ

Во многих приложениях блок обработки соответствует хранению сигнала в памяти или передаче его по каналу. Основная цель состоит в том, чтобы значительно уменьшить с помощью надлежащих схем кодирования количество битов, представляющих исходный сигнал для целей сохранения или передачи. При разделении сигнала на различные полосы частот с помощью банка фильтров анализа, характеристики сигнала в каждой полосе различаются, и для кодирования и декодирования субсигналов можно использовать различное количество битов. В некоторых приложениях блок обработки используется для обработки субсигнала, чтобы получить желаемую операцию для выходного сигнала всей системы. Типичным примером является использование всей системы для повышения эффективности адаптивной обработки сигналов. Другим примером является устранение шумов сигнала, выполняемое с помощью специального банка октавных фильтров, называемого звуковым банком вейвлетов (математическая функция, позволяющая анализировать различные частотные компоненты данных) с дискретным временем, и коммуникационных приложений. В зависимости от того, сколько каналов используется для разделения сигналов, существует две группы блоков однородных фильтров, а именно, блоки многоканальных или M-канальных фильтров (M> 2) и блоки двухканальных фильтров (M = 2). В первой группе сигнал разделен на M различных каналов, а во второй группе — на два канала. Используя древовидную структуру, двухканальные банки фильтров могут использоваться для построения M-канальных банков фильтров в случае, когда M является степенью двойки. Более эффективный способ создания банков фильтров с M-каналом — сначала разработать надлежащим образом прототип фильтра. Затем фильтры в банках анализа и синтеза генерируются с помощью этого фильтра-прототипа с использованием метода косинусной модуляции или модифицированного дискретного преобразования Фурье (MDFT). Двухканальные банки фильтров очень полезны при создании банков октавных фильтров. В этом случае общий сигнал сначала разделяется с помощью двухканального набора фильтров на две полосы. После этого прореженный сигнал с фильтрацией нижних частот разделяется на две полосы с использованием одного и того же двухканального банка фильтров и так далее. Существует два основных типа банков октавных фильтров, а именно, банки частотно-селективных фильтров, которые в основном используются для аудио и телекоммуникационных приложений, и банки дискретных вейвлетов, используемых в приложениях, где желательно сохранить форму сигнала, например, в случае изображений. После фильтрации сигналы в обоих каналах подвергаются понижающей дискретизации в два раза за счет сбора каждой второй выборки, в результате чего образуются два компонента сигнала поддиапазона. Если входная дискретизация скорость равна Fs, тогда частота дискретизации v0 [n] и v1 [n] равна Fs/2.