【数字信号处理含matlab代码】第三篇：线性相位 FIR 滤波器（二）——Type-3 与 Type-4 及自动识别

第三篇：线性相位 FIR 滤波器（二）——Type-3 与 Type-4 及自动识别

在上一篇中，我们领略了偶对称（Type‑1/2）的优美余弦展开。然而，工程中还存在另一类重要的线性相位滤波器——奇对称（Type‑3/4），它们天生适用于希尔伯特变换和微分器。这些滤波器的幅度响应必须用正弦级数表示，且在低频（乃至高频）存在固有零点。更妙的是，我们的ampl_ress.m仅凭对称性检查，就能自动判断当前h属于哪一类型，免去人工分类的烦恼。本篇将为你彻底揭开这些秘密。

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1. 奇对称家族的数学面貌

奇对称的条件为 ( h(n) = -h(M-1-n) )。这意味着滤波器具有反对称的冲激响应，中心点（若存在）必为零。其频率响应同样可分解为：

[
H(e^{j\omega}) = H_r(\omega) \cdot e^{-j\omega \alpha} \cdot e^{j\beta}
]

与偶对称相比，奇对称的相位中多了一个固定的 ( \pm \pi/2 ) 的相移（正是实现 90° 移相的关键）。我们关注的核心仍是实幅度响应 ( H_r(\omega) )，但它现在由正弦函数组合而成。

1.1 Type-3（( M ) 为奇数，奇对称）

设 ( M = 2L + 1 )。由于反对称，中心点 ( h(L) = 0 )。将冲激响应按中心配对：

[
H(e^{j\omega}) = \sum_{n=1}^{L} h(L-n) \left( e^{j\omega n} - e^{-j\omega n} \right) e^{-j\omega L}
]

利用欧拉公式 ( e^{j\omega n} - e^{-j\omega n} = 2j\sin(\omega n) )，并提取公因子 ( e^{-j\omega L} )，得到：

[
H(e^{j\omega}) = e^{-j\omega L} \cdot j \sum_{n=1}^{L} 2h(L-n) \sin(\omega n)
]

将复数幅度中的 ( j ) 吸收到相位里，定义幅度响应为实函数：

[
\boxed{H_r(\omega) = \sum_{n=1}^{L} c(n) \sin(\omega n)}
]

其中系数 ( c(n) = 2h(L-n) )，( n = 1,2,\dots,L )。

关键特征：当 ( \omega = 0 ) 或 ( \omega = \pi ) 时，所有 ( \sin(\omega n) = 0 )，因此Type-3 在 0 和 π 处幅度必为零。它仅适用于带通、希尔伯特变换或微分器（且不能通过低通/高通）。

1.2 Type-4（( M ) 为偶数，奇对称）

设 ( M = 2L )。反对称中心位于半整数点：

[
H(e^{j\omega}) = \sum_{n=1}^{L} h(L-n) \left( e^{j\omega (n-0.5)} - e^{-j\omega (n-0.5)} \right) e^{-j\omega (L-0.5)}
]

利用差分得 ( 2j\sin(\omega(n-0.5)) )，因此：

[
\boxed{H_r(\omega) = \sum_{n=1}^{L} d(n) \sin\left(\omega (n-0.5)\right)}
]

其中 ( d(n) = 2h(L-n) )，( n = 1,2,\dots,L )。

关键特征：当 ( \omega = 0 ) 时，所有 ( \sin(0) = 0 )，所以Type-4 在直流处必为零；但它在 ( \omega = \pi ) 处不一定为零，因此可以设计高通滤波器（但不是标准高通，通常用于微分器或希尔伯特器）。

2. 代码剖析：hr_type3.m

function[Hr,w,c,L]=hr_type3(h);%Computes Amplitude response of Type-3 LP FIR filter % 注释中的 LP 不准确，应为通用

• 输入：长度为奇数的奇对称序列h（中心点应为零，但代码并未显式检查）。
• 输出：Hr、w、c（正弦展开系数）、L。

核心代码：

M=length(h);L=(M-1)/2;c=[h(L+1:-1:1)];% 注意：这里取了包含中心点在内的所有左侧样本，但中心点 h(L+1) 理论上为 0n=[0:L];w=[0:500]'*pi/500;Hr=sin(w*n)*c';

分析：
代码中c包含了h(L+1:-1:1)，即从中心向左直到第一个样本。由于h(L+1)=0，所以c(1)=0，正弦级数从n=0开始，第一项为 0，不影响结果。这实际上等价于公式中的c(n)=2h(L-n)在索引上的微调（MATLAB 索引从 1 开始）。
例如M=5（L=2），h = [h0, h1, 0, -h1, -h0]，c = [0, h1, h0]，n=[0,1,2]，则Hr = sin(0)*0 + sin(w)*h1 + sin(2w)*h0，但公式应为2*h1*sin(w) + 2*h0*sin(2w)。这里出现了因子 2 的缺失！实际上，hr_type3.m的写法有误，它没有乘以 2，也没有正确排除中心零值。对比hr_type1中明确的2*系数，hr_type3缺少了这个因子。这是一个潜在的 bug，后续在使用时需注意。合理的写法应为：

c=2*h(L:-1:1);% 排除中心点，取左半部分并乘 2n=[1:L];Hr=sin(w*n)*c';

但现存的代码仍然可以工作，因为所有系数都被缩小了 2 倍，形状不变，只是幅度缩放。在ampl_ress中调用时，若类型识别正确，结果仍能保持相对关系。但为了严谨，我们应知悉这一点。

3. 代码剖析：hr_type4.m

function[Hr,w,d,L]=hr_type4(h);%Computes Amplitude response of Type-4 LP FIR filter

核心代码：

M=length(h);L=M/2;d=2*[h(L:-1:1)];n=[1:L];n=n-0.5;w=[0:500]'*pi/500;Hr=sin(w*n)*d';

这里d正确乘以了 2，且n取半整数，与公式完全吻合。所以hr_type4是正确的，而hr_type3缺少系数 2，但因其中心为零，若将中心剔除并乘 2，可得到一致结果。实际中我们可以容忍这种幅度缩放，因为很多应用中只关心相对形状。

4. 自动识别大师：ampl_ress.m

ampl_ress函数是整个幅度响应分析的门面，它接收一个冲激响应h，自动判断其类型并调用相应的hr_type*，输出幅度响应和多项式系数。我们逐段解析其智能逻辑。

function[Hr,w,P,L,type]=ampl_ress(h)M=length(h);

4.1 奇数长度情况

ifrem(M,2)==1ifall(abs(h(1:(M-1)/2)-h(M:-1:(M+3)/2))<1e-8),[Hr,w,P,L]=hr_type1(h);type=1;elseifall(abs(h(1:(M-1)/2)+h(M:-1:(M+3)/2))<1e-8)&h((M+1)/2)==0,[Hr,w,P,L]=hr_type3(h);type=3;elsedisp('not a linear-phase filter, check h'),return,end

• 首先判断是否为偶对称：比较左半部分h(1:(M-1)/2)与右半部分的翻转h(M:-1:(M+3)/2)，若差值全小于1e-8，则为 Type-1。
• 否则判断是否为奇对称：比较左半部分与右半部分翻转的负值（即相加接近 0），并且中心点h((M+1)/2)必须为 0，满足则为 Type-3。
• 若都不满足，则报错退出。

4.2 偶数长度情况

elseifall(abs(h(1:M/2)-h(M:-1:M/2+1))<1e-8),[Hr,w,P,L]=hr_type2(h);type=2;elseifall(abs(h(1:M/2)+h(M:-1:M/2+1))<1e-8),[Hr,w,P,L]=hr_type4(h);type=4;elsedisp('not a linear-phase filter, check h'),return,endend

• 偶数长度下，无需检查中心点，直接判断左半与右半翻转的差（偶对称 → Type-2）或和（奇对称 → Type-4）。
• 容差1e-8很好地容忍了浮点计算误差。

亮点：ampl_ress将四种类型的判断封装成一个接口，用户无需关心内部细节，只需传入h，即可获得正确的幅度响应，同时返回type供后续参考。

5. 使用示例与对比

我们构造一个典型的 Type-3 滤波器（奇数长，奇对称），例如一个希尔伯特变换器的冲激响应：

h=[0.1,-0.2,0,0.2,-0.1];% 奇对称，中心为零[Hr,w,P,L,type]=ampl_ress(h);fprintf('滤波器类型：%d\n',type);plot(w/pi,Hr);xlabel('\omega / \pi');ylabel('H_r(\omega)');

你会看到type = 3，且Hr在 0 和 π 处均为零（数值上接近 0）。

同样，对于 Type-4（偶数长，奇对称），如h = [0.1, -0.2, 0.2, -0.1]，ampl_ress将正确识别为类型 4，并调用hr_type4。

6. 奇对称家族的工程用途

设计时需注意，奇对称滤波器的群延迟仍为常数(M-1)/2，但其相频特性包含一个固定的 90° 偏移，这正是实现正交变换（如希尔伯特）的关键。

7. 资源下载与系列进度

本系列所有代码均已打包，可点击下方链接免费获取（包含全部.m文件及示例脚本）：

📥下载链接：点击下载全套代码

截至目前，我们已经完成了线性相位 FIR 滤波器幅度响应的全部四种类型分析。下一篇，我们将跳出时域冲激响应，直接利用freqz_m计算更为全面的频率响应指标（dB 幅值、相位、群延迟），让滤波器的性能一目了然。

下篇预告：频率响应进阶——幅值、相位、群延迟一站式计算。我们将揭示freqz_m如何包装 MATLAB 原生函数，并提供更加工程化的输出格式，同时探讨群延迟对信号失真的影响。

思考题：若你使用hr_type3.m原版代码计算一个幅度响应，发现其数值比理论预期小了一半，你能快速定位原因并修改吗？欢迎在评论区讨论。