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【DSP笔记 · 第5章】数字滤波器的蓝图：从数学公式到硬件实现的艺术

news 来源：原创 2025/6/15 10:22:14

数字滤波器的蓝图：从数学公式到硬件实现的艺术

在前几章，我们已经领略了数字信号处理的魅力。在未来的章节（第六、七章），我们将深入学习如何设计一个滤波器——也就是根据需求，计算出一套神奇的数学系数，来“筛”出我们想要的信号。

但是，在拿到这套完美的系数（也就是滤波器的系统函数 $H (z)$ 或差分方程）之后，我们面临一个更现实的问题：如何将这个数学公式，转化为可以在计算机软件或硬件芯片上高效运行的实际代码或电路？

这，就是数字滤波器网络结构要解决的问题。它就像建筑师（滤波器设计者）完成了宏伟的建筑设计图（系统函数）后，结构工程师（我们）需要绘制出具体的施工蓝图（网络结构），告诉施工队（CPU或FPGA）该如何用最少的材料（计算资源）、最稳固的方式（数值稳定性），把大楼盖起来。

今天，我们将一起探索这些“施工蓝图”。你会发现，同一个滤波器设计，可以有多种不同的实现结构，而选择哪一种结构，将直接影响到你的程序的运行效率、内存占用，甚至是最终结果的精度。

信号流图：滤波器的可视化语言

要讨论结构，我们首先需要一种通用的、可视化的语言来描述它。这就是信号流图（Signal Flow Graph）。它用非常简单的符号，就能清晰地表达出信号在滤波器内部的流动和处理过程。

一个信号流图主要由三种基本构件组成：

加法器 (Adder): 在图中用一个节点表示，所有指向它的信号在这里相加。
乘法器 (Multiplier): 在图中用一个带系数的支路表示，流过这条支路的信号会被乘以该系数。
单位延迟器 (Unit Delay): 在图中用一个标有 $z^{-1}$ 的支路表示。信号每经过一个延迟器，就会在时间上延迟一个采样周期。这在硬件上对应一个寄存器，在软件上对应数组中的上一个元素。

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(上图展示了信号流图的三个基本构件：加法器、乘法器和单位延迟器)

有了这套语言，我们就可以开始绘制各种滤波器的“施工蓝图”了。我们将分别探讨IIR和FIR这两大家族的结构。

IIR滤波器：构建带有“记忆”的系统

IIR（无限脉冲响应）滤波器的特点是其差分方程中包含输出信号 $y (n)$ 的反馈项。这意味着它的当前输出，不仅与当前和过去的输入有关，还与过去的输出有关。这种“记忆”或“反馈”特性，使得它的结构设计更为复杂，也更有趣。

一个通用的IIR系统函数如下：
$\frac{Y(z)}{X(z)} = \frac{\sum_{k=0}^{M} b_k z^{-k}}{1 + \sum_{k=1}^{N} a_k z^{-k}}$
其中， $b_k$ 是前向路径的系数（零点相关）， $a_k$ 是反馈路径的系数（极点相关）。

直接型：最直观的翻译

直接型结构，顾名思义，就是将上述系统函数或其对应的差分方程“直译”成信号流图。

直接I型 (Direct Form I)

这是最朴素、最不假思索的实现方式。我们可以把 $H (z)$ 看成两部分级联：一个只有分母（全极点）的系统 $H_1(z)$ 和一个只有分子（全零点）的系统 $H_2(z)$ 。

先实现 $H_2(z)$ ：输入信号 $X (z)$ 经过一系列延迟和乘法（ $b_k$ 系数），得到一个中间信号 $W (z)$ 。
再实现 $H_1(z)$ ：中间信号 $W (z)$ 作为 $H_1(z)$ 的输入，经过反馈环路（ $a_k$ 系数）的处理，得到最终输出 $Y (z)$ 。

这种结构非常直观，但它有一个明显的缺点：延迟器是冗余的。全零点部分和全极点部分各自用了一套延迟器，总共需要 $N + M$ 个。在硬件实现中，每一个延迟器都意味着一个存储单元，这无疑是一种浪费。

直接II型 (Direct Form II)

为了解决直接I型的浪费问题，聪明的工程师想到了一个绝妙的办法。既然两套延迟器链上的信号是一样的（都是中间信号的延迟版本），我们为什么不把它们合并呢？

于是，我们交换一下 $H_1(z)$ 和 $H_2(z)$ 的顺序，让输入信号 $X (z)$ 先经过全极点部分，再经过全零点部分。这样做之后，两条延迟器链就奇迹般地可以合并成一条了！

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(上图清晰地对比了直接I型和直接II型结构。可以看到，直接II型通过交换零点和极点部分，将两串延迟器合并为一串，大大节省了存储资源。)

直接II型是IIR最经典的结构之一。它使用的延迟器数量为 $\max(N, M)$ ，是所有直接型结构中最少的，因此也被称为典范型（Canonical Form）。在软件实现（如MATLAB的filter函数）和教科书中，这是一种非常常见的结构。

但是，直接型有一个潜在的“致命”弱点：当滤波器的阶数很高时（比如N>4），系数 $a_k, b_k$ 的微小量化误差（由于计算机使用有限字长存储）会被反馈环路不断放大，可能导致滤波器的极点偏离单位圆，从而使系统变得不稳定，或者频率响应严重偏离设计目标。这就像盖一栋超高层摩天大楼，如果地基有微小的沉降不均，到了顶层就会被放大成巨大的倾斜。

级联型：化整为零的智慧

为了解决高阶直接型结构的数值稳定性问题，我们引入了级联型（Cascade Form） 结构。

它的核心思想是 “分而治之”。我们不直接实现那个高阶的、敏感的系统函数 $H (z)$ ，而是先在数学上将它因式分解成一系列低阶（通常是一阶或二阶）系统函数的乘积：
$\cdot H_1(z) \cdot H_2(z) \cdots H_K(z)$
其中，每个 $H_k(z)$ 都是一个简单的二阶系统（也称为二阶节，Second-Order Section, SOS）：
$H_k(z) = \frac{b_{0k} + b_{1k}z^{-1} + b_{2k}z^{-2}}{1 + a_{1k}z^{-1} + a_{2k}z^{-2}}$
然后，我们在硬件或软件上，将这些简单的二阶节的直接II型结构一个个串联起来，前一个的输出是后一个的输入。

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(上图展示了一个级联型IIR滤波器结构，它由多个简单的二阶节（SOS）串联而成。)

为什么这样做更好？

提高数值稳定性：每个二阶节都是一个低阶系统，其系数的量化误差对极点位置的影响被限制在节内部，不会像高阶直接型那样被累积放大。这使得整个滤波器的性能对系数的精度不那么敏感。就像用预制好的、坚固的楼层模块来盖高楼，比从地基开始一点点往上浇筑要稳固得多。
模块化设计：这种结构非常适合模块化实现。你只需要设计和优化一个标准的二阶节模块，然后根据需要复制和串联它们即可。

在专业的DSP库和硬件实现中，级联型是实现高阶IIR滤波器的首选方法，因为它极大地改善了实际应用中的稳定性和精度问题。

并联型：多路并进的策略

除了级联，还有一种“分而治之”的策略，叫做并联型（Parallel Form）。

这次，我们不是将 $H (z)$ 分解为乘积，而是通过部分分式展开，将其分解为一系列简单系统函数的和：
$\sum_{k=1}^{K} H_k(z)$
其中，每个 $H_k(z)$ 通常也是一个简单的一阶或二阶系统。

在实现时，输入信号 $X (z)$ 同时送入所有并联的支路 $H_k(z)$ ，每个支路独立进行处理，最后将所有支路的输出相加，得到最终的输出 $Y (z)$ 。

并联型结构同样具有很好的数值稳定性。它在某些特定的分析和设计（如控制系统中根据极点进行模式分解）中非常有用。不过，在通用的数字信号处理应用中，它的普及程度略低于级联型。

FIR滤波器：稳定可靠的“流水线”

与IIR不同，FIR（有限脉冲响应）滤波器没有反馈环路，它的输出只依赖于当前和过去的输入。这使得它的结构更加简单，并且天生稳定。你可以把它想象成一条“流水线”，信号从一端流入，经过一系列工位（延迟、乘法、加法）的处理，从另一端流出。

其系统函数是一个只包含分子的多项式：
$\sum_{n=0}^{N-1} h(n) z^{-n}$
其中 $h (n)$ 就是滤波器的系数。

直接型结构

FIR的直接型结构非常简单，就是对上述公式的直接翻译：输入信号经过一串 $N - 1$ 个延迟器，每个延迟器的输出（以及原始输入）分别乘以对应的系数 $h (n)$ ，然后全部相加得到最终输出。这种结构也被称为横截型（Transversal） 结构。

线性相位结构：天才的优化

在关于FIR设计的博客中我们会讲到，FIR滤波器最大的魅力在于能实现线性相位，而实现线性相位的秘诀是其系数 $h (n)$ 具有对称性，即 $h (n) = h (N - 1 - n)$ 。

这个对称性，不仅带来了完美的相位特性，还为我们提供了一个绝佳的优化结构的机会！

思考一下，在一个直接型FIR结构中，如果系数 $h (0)$ 和 $h (N - 1)$ 是相等的，我们为什么需要两个独立的乘法器来执行 x(n)*h(0) 和 x(n-(N-1))*h(N-1) 呢？既然乘数一样，我们可以先把两个输入信号加起来，然后再做一次乘法！
$\cdot h(0) + x(n-N+1) \cdot h(N-1) = [x(n) + x(n-N+1)] \cdot h(0)$
这一步简单的代数变换，在硬件实现上是巨大的胜利！我们用一个加法器，换掉了一个乘法器。在数字电路中，乘法器通常比加法器占用更多的芯片面积、消耗更多的功率、运算速度也更慢。

通过利用系数的对称性，我们可以将延迟链“对折”，将对称位置的信号先相加，再共享一个乘法器。如果有一个长度N=7的线性相位FIR滤波器结构，通过把延迟链“对折”，对称位置的信号在乘法前相加，使得乘法器的数量从7个减少到了4个。

这种线性相位结构，可以将FIR滤波器的乘法器数量减少近一半！这对于需要在资源受限的嵌入式系统或追求高性能的FPGA上实现滤波器的工程师来说，是至关重要的优化。因此，只要是设计线性相位的FIR滤波器，几乎总会采用这种优化结构。

频率采样结构

除了直接型和线性相位结构，FIR还有一种比较特殊的结构，叫做频率采样结构。它的思路与我们在FIR设计中会提到的频率采样法相对应。

它将滤波器分解为一个梳状滤波器和一个并联谐振器组的级联。

梳状滤波器 ( $1 - z^{-N}$ ) 在频域上产生了一系列等间隔的零点。
并联的谐振器组则在这些零点的位置上放置极点，以“抵消”掉梳状滤波器的零点，并根据期望的频率采样值来设定增益。

这种结构在理论上很有启发性，因为它直观地将滤波器的实现与频域上的采样点联系了起来。在某些需要动态调整滤波器频响的应用中，它可能提供便利。但在通用滤波任务中，它的量化噪声特性不如直接型，且可能需要复数乘法，因此应用相对较少。

总结：结构的选择是一门艺术

我们今天走过了一趟数字滤波器内部的结构之旅。现在，让我们站在宏观的视角回顾一下：

没有“最好”的结构，只有“最合适”的结构。你的选择取决于你的应用需求：是追求最低的计算成本，还是最高的数值精度？是在PC上用浮点数编程，还是在单片机上用定点数实现？
IIR滤波器结构：
- 直接II型：最节省延迟器，是理论分析和简单软件实现的基础。但对高阶系统，数值稳定性是隐患。
- 级联型：高阶IIR实现的首选。通过“分而治之”，大大提高了数值稳定性和对系数误差的鲁棒性。
- 并联型：提供了另一种高稳定性的实现方式，在特定领域有其优势。
FIR滤波器结构：
- 直接型：最基础的实现，稳定可靠。
- 线性相位型：线性相位FIR实现的首选。利用系数对称性，节省了近一半的乘法器，是极致优化的典范。

理解了这些“施工蓝图”，你才真正掌握了从理论到实践的桥梁。当你拿到一个滤波器设计任务时，你不仅会思考“我需要一个什么样的频率响应？”，更会思考“我应该用哪种结构来实现它，才能在满足性能的同时，最大限度地节省资源？”。这就是从一个信号处理的“使用者”到“创造者”的转变。

习题

来吧，用几个小问题检验一下你是否已经掌握了这些“蓝图”的精髓。

第1题 (看图写函数)

一个直接II型IIR滤波器，反馈系数为 $a_1, a_2$ ，前向系数为 $b_0, b_1, b_2$ )，写出它的系统函数 $H (z) = Y (z) / X (z)$ 。

第2题 (概念选择题)

你被要求在-一个资源非常有限的8位单片机上，实现一个10阶的IIR低通滤波器。你主要担心的问题是，有限的8位字长会导致系数存在较大的量化误差，可能会使滤波器变得不稳定。在这种情况下，你优先选择哪种实现结构？
A. 直接II型
B. 级联型
C. 频率采样型

第3题 (资源计算题)

一个线性相位FIR滤波器的脉冲响应为 $h = [1, 2, 3, 2, 1]$ 。如果使用直接型结构来实现，需要多少个乘法器？如果使用线性相位结构来实现，需要多少个乘法器？

答案

第1题答案:

首先，我们定义中心延迟链上的信号为 $W (z)$ 。我们可以得出：
$W(z) = X(z) - a_1 z^{-1} W(z) - a_2 z^{-2} W(z)$
整理得到 $W (z)$ 和 $X (z)$ 的关系：
$W(z)(1 + a_1 z^{-1} + a_2 z^{-2}) = X(z)$

然后，根据流图的前向部分，写出输出 $Y (z)$ ：
$Y(z) = b_0 W(z) + b_1 z^{-1} W(z) + b_2 z^{-2} W(z)$
整理得到 $Y (z)$ 和 $W (z)$ 的关系：
$Y(z) = (b_0 + b_1 z^{-1} + b_2 z^{-2}) W(z)$

将两个式子联立，消去中间变量 $W (z)$ ，即可得到系统函数 $H (z)$ :
$\frac{Y(z)}{X(z)} = \frac{b_0 + b_1 z^{-1} + b_2 z^{-2}}{1 + a_1 z^{-1} + a_2 z^{-2}}$

第2题答案:

B. 级联型

原因: 题目中的核心痛点是高阶(10阶)系统在资源受限(8位字长)平台上的数值稳定性问题。

直接II型在高阶时对系数误差非常敏感，8位字长带来的量化误差很可能会使极点偏移到单位圆外，导致系统不稳定。
级联型通过将10阶系统分解为5个独立的二阶节，将系数误差的影响限制在各个节内部，极大地增强了滤波器的鲁棒性和数值稳定性，是解决这个问题的标准方案。
频率采样型本身对系数的量化也比较敏感，且不是IIR的标准结构。

第3题答案:

该FIR滤波器的长度 $N = 5$ ，脉冲响应为 $h (n)$ 。
$h (0) = 1, h (1) = 2, h (2) = 3, h (3) = 2, h (4) = 1$ 。
这是一个偶对称的线性相位FIR滤波器（ $h (n) = h (4 - n)$ ）。

使用直接型结构:
需要 $N$ 个乘法器，即 5个乘法器。
使用线性相位结构:
我们利用系数的对称性： $h (0) = h (4) = 1$ , $h (1) = h (3) = 2$ 。
- 信号 $x (n)$ 和 $x (n - 4)$ 相加后，与系数 $h (0) = 1$ 相乘（1个乘法器）。
- 信号 $x (n - 1)$ 和 $x (n - 3)$ 相加后，与系数 $h (1) = 2$ 相乘（1个乘法器）。
- 中心的信号 $x (n - 2)$ 自己与系数 $h (2) = 3$ 相乘（1个乘法器）。
  总共需要的乘法器数量为 $\lceil N/2 \rceil = \lceil 5/2 \rceil = 3$ 个。
  所以，使用线性相位结构需要 3个乘法器。