Корольов, А. П.Korolov, A. P.Рибка, С. В.Rybka, S. V.Варава, І. А.Varava, I. A.Мацаєнко, А. М.Matsaenko, A. M.2022-04-182022-04-182021Програмний засіб для проектування цифрових фільтрів «дизайнер смугових фільтрів на основі частотної вибірки / Корольов А. П., Рибка С. В., Варава І. А., Мацаєнко А. М. // Моделювання та інформаційні системи в економіці : зб. наук. пр. / М-во освіти і науки України, ДВНЗ «Київ. нац. екон. ун-т ім. Вадима Гетьмана» ; редкол.: О. Є. Камінський (голов. ред.) [та ін.]. – Київ : КНЕУ, 2021. – Вип. 101. – С. 117–127.2616-6437https://ir.kneu.edu.ua:443/handle/2010/37252Існує багато програмних засобів для проектування цифрових фільтрів. Наприклад, пакет прикладних програм MATLAB має можливість моделювати та обчислювати різні типи цифрових фільтрів. Однак фільтрам частотної дискретизації (FSF) приділяється мало уваги, а відомих і доступних програмних засобів для їх розрахунку немає. Такі фільтри мають високу обчислювальну ефективність і гнучкість у переналаштуванні діапазонів частот, які аналізуються. Вони можуть бути корисними при розробці високопродуктивних аналізаторів спектру, обробки мовних сигналів, маніпуляції квадратурними фазовими сигналами тощо. Метод частотної дискретизації є одним із методів проектування фільтрів із кінцевою імпульсною характеристикою (КІХ). Він полягає в отриманні коефіцієнтів передатної функції фільтра безпосередньо з відліків заданої амплітудно-частотної характеристики (частотної характеристики). Ця характеристика легко встановлюється для смуг затримання (вона дорівнює нулю) і смуги пропускання (це одиниця). Отже, вагові коефіцієнти передатної функції, що визначаються частотною характеристикою в смузі пропускання, дорівнюють одиниці. Результуюча частотна характеристика фільтра відрізняється від бажаної на інтервали між вузлами інтерполяції. Ця різниця суттєво визначається заданими значеннями коефіцієнтів у перехідних смугах (так звані коефіцієнти переходу). Таким чином, основна проблема апроксимації полягає у правильному виборі порядку передатної функції та оптимальному визначенні коефіцієнтів переходу. Метою даної статті є опис можливостей програмного засобу «Конструктор смугових частотних дискретизаційних фільтрів», що дозволяє оптимально розв’язати задачу апроксимації ФЧП, та продемонструвати приклад розв’язання такої задачі. Стаття має науково-методичний характер. There are many software tools for designing digital filters. For example, the MATLAB application package has the ability to model and calculate different types of digital filters. However, little attention is paid to frequency sampling filters (FSF) and there are no well-known and available software tools for their calculation. Such filters have high computational efficiency and flexibility in reconfiguring the frequency bands that are analyzed. They can be useful in the design of high-performance spectrum analyzers, speech signal processing, quadrature phase signal manipulation, etc. The frequency sampling method is one of the methods of designing filters with finite impulse response (FIR). It consists in obtaining the coefficients of the transfer function of the filter directly from the samples of a given amplitude-frequency characteristic (frequency response). This characteristic is easily set for stopbands (it is zero) and passband (it is one). Therefore, the weighting coefficients of the transfer function, determined by the frequency response in the passband are equal to one. The resulting frequency response of the filter differs from the desired at intervals between interpolation nodes. This difference is significantly determined by the specified values of the coefficients in the transition bands (so-called transition coefficients). Thus, the main problem of approximation is contained in the correct choice of the order of the transfer function and the optimal determination of the transition coefficients. The purpose of this article is to describe the capabilities of the software tool “Designer of bandpass frequency sampling filters”, which allows you to optimally solve the problem of approximation FSF, and demonstrate an example of solving such a problem. The article has a scientific and methodological nature.ukцифровий фільтрфільтри частотної дискретизаціївагові коефіцієнтичастотні коефіцієнтикоефіцієнти переходупередатна функціяхарактеристика загасанняцифровий банк смугових фільтрівdigital filterfrequency sampling filtersweighting coefficientsfrequency coefficientstransition coefficientstransfer functionattenuation characteristicdigital bank of bandpass filtersArticle621.372.542