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 ) H(z) 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 z^{-1} 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。
(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 ) y(n) 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：
H ( z ) = Y ( z ) X ( z ) = ∑ k = 0 M b k z − k 1 + ∑ k = 1 N a k z − k H(z) = \frac{Y(z)}{X(z)} = \frac{\sum_{k=0}^{M} b_k z^{-k}}{1 + \sum_{k=1}^{N} a_k z^{-k}} H(z)=X(z)Y(z)=1+∑k=1Nakz−k∑k=0Mbkz−k
其中， b k b_k bk 是前向路径的系数（零点相关）， a k a_k ak 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 ) H(z) H(z) 看成两部分级联：一个只有分母（全极点）的系统 H 1 ( z ) H_1(z) H1(z) 和一个只有分子（全零点）的系统 H 2 ( z ) H_2(z) H2(z)。
- 先实现 H 2 ( z ) H_2(z) H2(z)：输入信号 X ( z ) X(z) X(z) 经过一系列延迟和乘法（ b k b_k bk 系数），得到一个中间信号 W ( z ) W(z) W(z)。
- 再实现 H 1 ( z ) H_1(z) H1(z)：中间信号 W ( z ) W(z) W(z) 作为 H 1 ( z ) H_1(z) H1(z) 的输入，经过反馈环路（ a k a_k ak 系数）的处理，得到最终输出 Y ( z ) Y(z) 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 N+M 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 ) H_1(z) H1(z) 和 H 2 ( z ) H_2(z) H2(z) 的顺序，让输入信号 X ( z ) X(z) 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！
(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 ) \max(N, M) 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 a_k, b_k ak,bk 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 ) H(z) 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：
H ( z ) = G ⋅ H 1 ( z ) ⋅ H 2 ( z ) ⋯ H K ( z ) H(z) = G \cdot H_1(z) \cdot H_2(z) \cdots H_K(z) H(z)=G⋅H1(z)⋅H2(z)⋯HK(z)
其中，每个 H k ( z ) H_k(z) Hk(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 ) = b 0 k + b 1 k z − 1 + b 2 k z − 2 1 + a 1 k z − 1 + a 2 k z − 2 H_k(z) = \frac{b_{0k} + b_{1k}z^{-1} + b_{2k}z^{-2}}{1 + a_{1k}z^{-1} + a_{2k}z^{-2}} Hk(z)=1+a1kz−1+a2kz−2b0k+b1kz−1+b2kz−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。
(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 ) H(z) 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 ：
H ( z ) = C + ∑ k = 1 K H k ( z ) H(z) = C + \sum_{k=1}^{K} H_k(z) H(z)=C+k=1∑KHk(z)
其中，每个 H k ( z ) H_k(z) Hk(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 ) X(z) X(z) 同时送入所有并联的支路 H k ( z ) H_k(z) Hk(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 ) Y(z) 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：
H ( z ) = ∑ n = 0 N − 1 h ( n ) z − n H(z) = \sum_{n=0}^{N-1} h(n) z^{-n} H(z)=n=0∑N−1h(n)z−n
其中 h ( n ) h(n) 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 N-1 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 ) h(n) 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 ) h(n) h(n) 具有对称性 ，即 h ( n ) = h ( N − 1 − n ) h(n) = h(N-1-n) 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 ) h(0) h(0) 和 h ( N − 1 ) h(N-1) 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！
x ( n ) ⋅ h ( 0 ) + x ( n − N + 1 ) ⋅ h ( N − 1 ) = [ x ( n ) + x ( n − N + 1 ) ] ⋅ h ( 0 ) x(n) \cdot h(0) + x(n-N+1) \cdot h(N-1) = [x(n) + x(n-N+1)] \cdot h(0) x(n)⋅h(0)+x(n−N+1)⋅h(N−1)=[x(n)+x(n−N+1)]⋅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 1 - z^{-N} 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 a_1, a_2 a1,a2，前向系数为 b 0 , b 1 , b 2 b_0, b_1, b_2 b0,b1,b2)，写出它的系统函数 H ( z ) = Y ( z ) / X ( z ) H(z) = Y(z)/X(z) 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 ] h = [1, 2, 3, 2, 1] 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 ) W(z) W(z)。我们可以得出：
W ( z ) = X ( z ) − a 1 z − 1 W ( z ) − a 2 z − 2 W ( z ) W(z) = X(z) - a_1 z^{-1} W(z) - a_2 z^{-2} W(z) W(z)=X(z)−a1z−1W(z)−a2z−2W(z)
整理得到 W ( z ) W(z) W(z) 和 X ( z ) X(z) X(z) 的关系：
W ( z ) ( 1 + a 1 z − 1 + a 2 z − 2 ) = X ( z ) W(z)(1 + a_1 z^{-1} + a_2 z^{-2}) = X(z) W(z)(1+a1z−1+a2z−2)=X(z)
然后，根据流图的前向部分，写出输出 Y ( z ) Y(z) Y(z)：
Y ( z ) = b 0 W ( z ) + b 1 z − 1 W ( z ) + b 2 z − 2 W ( z ) Y(z) = b_0 W(z) + b_1 z^{-1} W(z) + b_2 z^{-2} W(z) Y(z)=b0W(z)+b1z−1W(z)+b2z−2W(z)
整理得到 Y ( z ) Y(z) Y(z) 和 W ( z ) W(z) W(z) 的关系：
Y ( z ) = ( b 0 + b 1 z − 1 + b 2 z − 2 ) W ( z ) Y(z) = (b_0 + b_1 z^{-1} + b_2 z^{-2}) W(z) Y(z)=(b0+b1z−1+b2z−2)W(z)
将两个式子联立，消去中间变量 W ( z ) W(z) W(z)，即可得到系统函数 H ( z ) H(z) H(z):
H ( z ) = Y ( z ) X ( z ) = b 0 + b 1 z − 1 + b 2 z − 2 1 + a 1 z − 1 + a 2 z − 2 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}} H(z)=X(z)Y(z)=1+a1z−1+a2z−2b0+b1z−1+b2z−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 N=5 N=5，脉冲响应为 h ( n ) h(n) h(n)。
h ( 0 ) = 1 , h ( 1 ) = 2 , h ( 2 ) = 3 , h ( 3 ) = 2 , h ( 4 ) = 1 h(0)=1, h(1)=2, h(2)=3, h(3)=2, h(4)=1 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 ) h(n) = h(4-n) h(n)=h(4−n)）。
-
使用直接型结构 :
需要 N N 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(0)=h(4)=1 h(0)=h(4)=1, h ( 1 ) = h ( 3 ) = 2 h(1)=h(3)=2 h(1)=h(3)=2。
- 信号 x ( n ) x(n) x(n) 和 x ( n − 4 ) x(n-4) x(n−4) 相加后，与系数 h ( 0 ) = 1 h(0)=1 h(0)=1 相乘（1个乘法器）。
- 信号 x ( n − 1 ) x(n-1) x(n−1) 和 x ( n − 3 ) x(n-3) x(n−3) 相加后，与系数 h ( 1 ) = 2 h(1)=2 h(1)=2 相乘（1个乘法器）。
- 中心的信号 x ( n − 2 ) x(n-2) x(n−2) 自己与系数 h ( 2 ) = 3 h(2)=3 h(2)=3 相乘（1个乘法器）。
总共需要的乘法器数量为 1 + 1 + 1 = ⌈ N / 2 ⌉ = ⌈ 5 / 2 ⌉ = 3 1 + 1 + 1 = \lceil N/2 \rceil = \lceil 5/2 \rceil = 3 1+1+1=⌈N/2⌉=⌈5/2⌉=3 个。
所以，使用线性相位结构需要 3个 乘法器。