式中, ,得到 。 与 应满足关系:                 (2-18)
故, , 逼近 。
(4)设计窗口后得到的最终结果: 。
2.4 滤波的理论
离散时间的采样率能被任意改变,若使用内插和抽取组合。若想要得到新采样周期 ,  的内插,接着再按 抽取便可。若存在较大的中间变化在采样的速率上,且滤波是在较高的采样率上进行的话,则对处理速率的需求就会较高,通常情况下,现有的数字电路很难满足这样的需求。所以,想要尽可能降低样本的处理速率,就需要采用一些基本的多速率信号处理方法[18][19]。
2.4.1 滤波和增减采样互换定理
研究表明,很高的运算速率将被需要当  倍内插之后滤波,抽取模型中,要在抽样之前进行滤波,即低通滤波器仅在抽取因子的前面;在内插模型中,要在内插提速之后进行滤波,即低通滤波器仅在内插因子的后面。在这种情况下,需要在高速下进行这两个模型,于是滤波的难度和复杂度便提高了。为了简化,将滤波器移到抽取之后和内插之前的想法诞生了,滤波和减采样互换的框图如图2-10所示:
图 2-10 减采样的恒等系统
以下是上述框图两个恒等系统的证明:
                                                         (2-19)
                                              (2-20)
把式2-19代入式2-20可得:
                                          (2-21)
由 ,则式2-21可改写为:
                              (2-22)
以上是图2-10减采样恒等系统的证明。同样的恒等关系对于增采样同样适用,其系统框图如图2-11所示:
 
图 2-11 增采样的恒等系统
2.4.2 多相分解
多相分解的过程可由图2-12来表示:

 
图 2-12 利用  分量的滤波器 的分解
 组子序列的叠加, 个依次延迟的序列值组成,这样一个序列的多相分解便有了。若在滤波器的单位脉冲响应上应用这一分解,则线性滤波器便可以更加有效的实现了。 ,将它分解为 :
                                           (2-23)
2.4.3 抽取滤波器结构
最为直接的抽取实现方式如图2-13所示,计算并且输出一次每个样本, 个输出点中保留其中一个。
 
图2-13 抽取系统
由上图得,那些将丢弃的值是不用计算的,所以可以应用一种更高效的方法来实现。众所周知基于分解便能实现滤波, 分解成不同相位的组,避免不必要的计算是滤波的本质,提高计算效率是滤波的目的。在完整的抽取结构中, 滤波器结构,其转移函数为:
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