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六阶巴特沃斯滤波器怎样转化为3个二阶
级联方法：- 将六阶滤波器划分为三个二阶滤波器。- 每个二阶滤波器的输入为前一个二阶滤波器的输出。- 可以使用传递函数或巴特沃斯、切比雪夫等滤波器设计方法来设计每个二阶滤波器。
它通过对信号的频率进行放大或衰减来实现对信号的滤波。二阶滤波器通常由两个一阶滤波器组成，这两个一阶滤波器的输出相加在一起。二阶滤波器的频率响应曲线呈二次函数形式，因此称为二阶滤波器。
一阶巴特沃斯滤波器的衰减率为每倍频6分贝，每十倍频20分贝。二阶巴特沃斯滤波器的衰减率为每倍频12分贝、三阶巴特沃斯滤波器的衰减率为每倍频18分贝、如此类推。
实现滤波器的设计：利用计算出的滤波器参数，设计出巴特沃斯二阶滤波器的电路或者程序代码。输入信号进行滤波：将需要进行分频的信号输入到巴特沃斯二阶滤波器中，根据滤波器的参数和设计，对信号进行滤波处理。
带通滤波器可以通过放大特定频段的信号来滤除其他频段的信号，带阻滤波器则是通过减弱特定频段的信号来滤除其他频段的信号。二阶滤波器的频率特性可以用滤波器的传递函数来表示，通常使用的是巴特沃斯传递函数。
buttord （1）[N，wc]=buttord(wp，ws，αp，αs) 用于计算巴特沃斯数字滤波器的阶数N和3dB截止频率wc。 调用参数wp，ws分别为数字滤波器的通带、阻带截止频率的归一化值，要求：0≤wp≤1，0≤ws≤1。
关于小波分解的滤波器理解
1、本来小波变换就不是纯频域的变换，确切地讲是小波域的东西，这种变换的好处就是有时域的信息，你滤波后不就是时间信息同时又有DWT某层的尺度信息吗（这种尺度与频域信息有关联，所以可以说小波变换在时、频两域都有信息）。
2、在DWT或SWT中，小波分析主要使用mallat算法，通常通过由四个滤波器组成的滤波器组来完成对信号的分解和重构，将信号分为低频逼近和高频细节信息。
3、对于正交小波，重构低通、高通滤波器恰好是分解低通、高通滤波器的逆序。对于双正交小波，这种关系并不成立。
4、小波就是wavelet，简单的说就是一个迅速衰减的波形，用小波来对信号进行分解。滤波器就是对信号的频率进行过滤的东东，比如你想让信号的低频率被过滤掉，那么你就需要有一个高通滤波器，也就是只让高频的信号通过的意思。
5、因此，小波可以看作是一个只允许频率和小波中心频率相近的信号通过的带通滤波器。通过缩放因子可以得到一系列不同的中心频率，通过平移系数则可以检测时域上不同位置的信号。这样就得到了原信号在各个时间点包含的频率信息。
6、简单的理解，用离散的：就是如：11 7 9 2 这4个数，把它（用haar离散小波）（11+7）/2=9 （9+2）/2=5 ，11-9=2{7-9=-2}，9-5=5{2-5=-5}。
一维DWT的分解过程能否用多次低通滤波器实现?
其一，对S只使用高频（带通）分解滤波器，下采样丢掉近一半结果数据后再用高频（带通）重构滤波器，得到D1，然后用S－D1得到A1。
对于第一个问题，因为DWT使用了mallat算法，这才和滤波器组联系了起来，而你第二句话（小波系数表征...）那是CWT理论对小波系数的说明，两者就不是一个体系的东西（一个是数学，一个是信号处理）。
DWT和WP每层是使用同一滤波器计算，处理算法不变，计算中没有参数变化，只变化采样频率（即下采样）和卷积完成伸缩和平移。
数字滤波器的基本结构
fir数字滤波器的基本网络结构就是横截型、级联型等。
fir数字滤波器的基本结构有横截型、级联型、频率抽样、快速卷积4种。横截型很明显，就是线性时不变系统的卷积和公式，也是x（n）的延时链的横向结构，称为横截型结构或卷积型结构，也可称为直接型结构。
fir数字滤波器基本网络结构类型级联型、直接型、线性相位有限脉冲响应系统网络结构、频率采样型信息等。直接型设FIR滤波器的单位冲击响应h（n）为一个长度为N的序列，则滤波器系统函数为关系式。