基于窗函数法设计FIR数字滤波器的新算法设计(一(2)

图1 对进行两种不同定义时的取值情况  图2  迭代一次所得的幅度曲线

 图3  迭代三十次所得的幅度曲线
算法的改进
在算法的迭代过程中，逼近误差值的减小是通过减小误差频率响应（算法第四步中
理想频率响应与实际设计所得到的频率响应之差）来实现的，因而，每次迭代的直接目的是使第五步中的尽可能好地逼近第四步中的，以减小下一次迭代中的误差频率响应。但是，算法中的窗函数一般是在的表达式和滤波器阶数已确定的情况下，根据理想频率响应的特点在常用的窗函数中选择的最佳窗函数（在迭代过程中它保持不变），此窗函数相对于每次迭代所得出的误差频率响应则不一定是最佳的。因而，可对算法进行如下改进：每次迭代时根据误差频率响应的特点对第五步中的窗函数作调整，使之相对于误差频率响应是最佳或接近最佳的。这样，在迭代过程中窗函数将是不断变化的。采用改进后的算法能获得更好的优化效果，这里不再举例。

参考文献：
Alan V. Oppenheim, Ronald W. Schafer. Digital signal processing. Prentice-Hall, Inc. Englewood Cliffs, New Jersey, 1975
[2] 刘益成，罗维炳.信号处理与过抽样转换器.电子工业出版社，1997
[3] 李素芝，万建伟.时域离散信号处理.国防科技大学出版社，1994