コラム23　EXCELでFIRフィルタの周波数特性を計算（続き） ●次は30サンプル移動平均！ 　フィルタの係数を変えてみます。図3‐10のように0.0333（すなわち1/30)をD列に30個並べます。 　　図3-10　係数は30個。全部0.0333 ●カットオフが低く、減衰が深くなる 　30サンプル移動平均の周波数特性は図3‐11のようになります。7サンプルに比べてより顕著なローパス特性になっています。 　　図3-11　30サンプル移動平均の振幅特性 ●さらに急峻なローパス特性にする 　それではこの係数をダウンロードしてD列にコピペしてみましょう（＊１）。 （＊１）Quantize... 以下の140個の数値をコピペする（DSPLinksで導出した係数ファイル）。 　　図3-12　係数140個をコピペ 　すると図3‐13のような急峻な振幅特性になります。移動平均フィルタは係数の値が全て同じでしたが、このフィルタは上図のように一つ一つ違う値を持ちます（負の値もある）。 　　図3-13　低域は0dB, 高域が80dB以上減衰 ●真逆の特性のフィルタも可能 　それではこの係数はどうでしょう。コピペすると図3‐14のようなHPF（High Pass Filter、高域通過フィルタ）になります。 　　図3-14　低域が減衰、高域は0dB ●中間の周波数を通したり除去したり 　さらにこの係数、この係数をコピペしてみると図3‐15、16のようにBPF（Band Pass Filter、帯域通過フィルタ）、BRF（Band Reject Filter、帯域除去フィルタ）になります。 　　図3-15　2000〜6000Hzを通す 　　図3-16　2000〜6000Hzを除去する ●FIRは係数の数が多いが急峻な特性になる 　このように係数の数を増やし、さらに各係数に重みづけすると非常に急峻なカットオフ特性が得られます。また係数を変えるだけでLPF/HPF、BPF/BRFのように全く違った特性をもたせることができます。 ●入出力特性も確認できる 　io-ding44k1シート、io-sinwaveシートに関してはコラム31で説明します。 最初のページへ 目次へ戻る