HighpassFilter

HighpassFilter[data,ωc]

把截止频率为 ωc 的高通滤波器应用于数据阵列.

HighpassFilter[data,ωc,n]

使用长度为 n 的滤波器内核.

HighpassFilter[data,ωc,n,wfun]

对滤波器内核应用平滑窗函数 wfun.

更多信息和选项

  • 高通滤波通常用于降低信号的低频含量，同时保留高频.
  • HighpassFilter 用窗口法创建的有限脉冲响应（FIR）核卷积数字信号.
  • 截止频率越大，低频损失越多. 内核越长，频率辨别度越高.
  • data 可以是以下任意一种形式：
  • list任意阶数的数值数组
    tseries时间数据，如 TimeSeries 和 TemporalData
    image任意 Image 或 Image3D 对象
    audioAudio 或 Sound 对象
  • 当应用于图像和多维阵列时，会连续的把滤波应用于每个维度，从第 1 层开始. HighpassFilter[data,{ωc1,ωc2,…}] 对第 维使用频率 ωci.
  • HighpassFilter[data,ωc] 使用适用于截止频率 ωc 和输入 data 的滤波器内核长度和平滑窗.
  • 典型平滑窗函数 wfun 包括：
  • BlackmanWindow使用 Blackman 窗函数进行平滑处理
    DirichletWindow没有经过平滑处理
    HammingWindow使用 Hamming 窗函数进行平滑处理
    {v1,v2,…}使用数值为 vi 的窗函数
    f通过在 和 之间对 f 进行采样，创建窗函数
  • 可以给出下列选项：
  • Padding "Fixed"使用的填充值
    SampleRate Automatic对输入假定的样本率
  • 缺省情况下，对于图像和列表，假定 SampleRate->1. 对于音频信号和时间序列，从输入数据中提取或计算采样率.
  • 设置 SampleRatesr 下，截止频率 ωc 应该位于 0 和 sr× 之间.

范例

打开所有单元关闭所有单元

基本范例  (3)

对正弦序列进行高通滤波：

Audio 对象的高通滤波：

图像的高通滤波：

范围  (13)

数据  (8)

对一维脉冲序列进行滤波：

对二维脉冲序列进行滤波：

对 TimeSeries 进行滤波：

对正弦扫频音频信号进行高通滤波：

对双音多频信号的 Sound 对象进行高通滤波：

使用长度为 101、含有 Blackman 窗的截止频率位于两个频率中间的滤波器：

对半色调象进行高通滤波：

对三维图像进行高通滤波：

用精确值进行滤波：

参数  (5)

对于音频信号，数值截止频率被解释为弧度每秒：

用 15000 Hz 的截止频率滤除白噪声信号：

使用更低的截止频率：

默认情况下，滤波器的长度及其鉴频能力取决于截止频率：

对于较低的频率，使用较短的滤波器内核：

通过使用更长的核提高频率分辨能力：

通过使用不同的窗口函数改变阻带衰减量：

通过使用可调 Kaiser 窗口改变衰减量：

用数值列表指定窗口函数：

在各个维度使用不同的截止频率：

选项  (3)

Padding  (1)

不同的填充方法导致边呈现不同的效果：

SampleRate  (2)

使用长度为 5 的半带高通滤波器，假定归一化采样率 sr=1：

假定采样率为 sr=3：

对采样率为 TemplateBox[{44100, "Hz", hertz, "Hertz"}, QuantityTF] 的音频信号应用半带高通滤波器：

应用  (3)

降低周期序列的零频分量：

用 HighpassFilter 使得 Audio 对象听起来“更细”：

在现代 88 键钢琴上，键 55（音符 C5）的基础频率为约 523 Hz. 使用 HighpassFilter 可在下列音频片段中高效移除该基础数据并保留该键的所有谐波：

使用长度为 59 截止频率在其基础频率 (523 Hz) 和其第一个谐波频率 (1046 Hz) 中间的高通滤波器：

比较两段音频片段的频谱：

属性和关系  (8)

把截止频率设为 0 将返回原来的序列：

使用 π 或更大的截止频率返回一个零序列：

使用 LeastSquaresFilterKernel 和 HammingWindow 创建高通滤波器：

与 HighpassFilter 的结果比较：

高通滤波器的冲激响应：

滤波器的幅频响应：

长度为 21 且没有平滑窗函数的半带高通滤波器的冲激响应：

滤波器的幅值谱：

长度为偶数的滤波器的冲激响应：

滤波器的幅值谱：

高通滤波器的频率分辨力随着滤波器长度的增加而提高：

冲激响应的长度随着滤波器带宽的减小而增加：

可能存在的问题  (1)

使用 PaddingNone 会导致输出的长度短于输入的问题：

使用长度大于输入的内核会给出空列表的结果：

Wolfram Research (2012)，HighpassFilter，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/HighpassFilter.html （更新于 2016 年）.

文本

Wolfram Research (2012)，HighpassFilter，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/HighpassFilter.html （更新于 2016 年）.

CMS

Wolfram 语言. 2012. "HighpassFilter." Wolfram 语言与系统参考资料中心. Wolfram Research. 最新版本 2016. https://reference.wolfram.com/language/ref/HighpassFilter.html.

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Wolfram 语言. (2012). HighpassFilter. Wolfram 语言与系统参考资料中心. 追溯自 https://reference.wolfram.com/language/ref/HighpassFilter.html 年

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