A medida que aumenta el orden de un filtro de paso bajo "convencional", como una respuesta de Butterworth, por ejemplo, al mantener otras cosas iguales, aumenta el desplazamiento de fase en cualquier frecuencia.
Usted dice que está intentando eliminar los pasos. 'Eliminar los pasos' describe el efecto general de un filtro de paso bajo. Desafortunadamente, todavía no proporciona una especificación.
Hay varios parámetros que describen un filtro de paso bajo.
El primero es el ancho de banda, cuya inversa es la 'longitud' de la respuesta al impulso para una definición de longitud. Un pequeño ancho de banda tiene una respuesta de impulso larga, que "manchará" la señal original.
El segundo es el orden, o la inclinación de la caída en la banda de parada. Los filtros de comunicación que deben rechazar las señales adyacentes a menudo tienen un orden alto. Los filtros de suavizado de datos a menudo tienen un orden bajo.
El tercero, o debería ser el cero, es el tipo de filtro. Causal o acausal, Butterworth, Cheby, Gaussian, Elliptic o Bessel, FIR o IIR.
A veces, los filtros se diseñan eligiendo una especificación en términos de lo anterior e implementándola. Aunque a menudo, especialmente con el suavizado de datos, no sabes exactamente lo que quieres y necesitas verlo para saber si es correcto.
Parece que le preocupa el retraso cada vez mayor a medida que aumenta el orden del filtro. Esto me hace sospechar que lo que usted quiere es un filtro con un retraso de grupo plano, esto es, una respuesta centrada.
El más simple de estos es el llamado filtro de caja de autos. La salida en el punto n es el promedio de todas las muestras entre los puntos n-m y n + m, donde m es un parámetro entero que puede sintonizar para suavizar. La pequeña m es un poco suave, pero las características no están muy manchadas, la gran m es mucho más suave con las características mucho más difuminadas. Esto es fácil de implementar en Excel, por ejemplo, si sabe cómo "rellenar" las celdas. Esta no es una forma computacionalmente eficiente de hacerlo, pero rara vez importa en esta etapa del proceso de diseño. Obviamente, la programación es trivial en el idioma que elija.
El siguiente más simple es el filtro triangular, que puede implementar como una segunda iteración del box-car. Podrías iterar más veces, si quisieras, aunque dudo que encuentres que es necesario. La respuesta del filtro se acerca a Gaussian a medida que el número de iteraciones se aproxima a infinito BTW.
Si desea ver el efecto de un filtro centrado y no desea volver a escribir todo lo que ha hecho, puede ejecutar su filtro existente, invertir la serie de tiempo de salida y volver a ejecutarlo. Tal filtro es siempre simétrico. Buen truco, ¿eh?
