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FIR滤波器相对于ⅡR滤波器来说有很多优点，是设计者通常首先考虑选用的。然而，当要求过渡带比较窄时，其阶数和算法复杂度就变得非常高。解决这一矛盾的非常有效的方法之一是使用FRM方法。这种方法是通过牺牲信号通过系统的延迟时间来实现的。也就是说用稍微增加一点群延迟为代价来换取阶数和算法复杂度的有效降低。本文研究使用FRM技术方法来设计两通道最大抽取FIR滤波器组，使用的正是FRM技术。为更好的达到这一目的，本文介绍了一类改进了的FRM滤波器组。这些FRM滤波器和一般意义的FRM滤波器的主要区别是前者具有非线性相位的响应，后者具有严格的线性相位响应。本文提出的FRM滤波器组可以被用作分解和重建滤波器，适用于两种类型的两通道滤波器组。可以根据实际需要来选用。第一类滤波器组是无混叠的，无相位失真的，但是允许存在微小的幅度失真。第二种类型是用允许存在小的混叠误差来换取进一步的算法复杂度的降低。对比于普通的QMF组，第一类滤波器组在分解和重建滤波器的过渡带较窄的时候具有更低的算法复杂度，这种减小的代价就是靠稍微牺牲一点整个系统的群延迟换取的。对于第二种类型，是用允许存在小的混叠误差来换取进一步的算法复杂度的降低的。在本文的第二章将首先回顾一下一般的FRM方法及两通道最大抽取的滤波器组，在本文的第三章设计两种类型两通道最大抽取FIR滤波器组，讨论基于使用适当的修正FRM方法来降低两类两通道滤波器组的算法复杂度。滤波器通阻带波动的优化是通过在极小极大意义上的最大化阻带衰减来实现的，用来最小化整个两通道滤波器组的算法的复杂度和波动。对于两种类型，决定有无混叠那部分的失真仅仅来自于幅度失真。第一类是无混叠的，第二类是存在部分混叠失真的，为的是进一步降低算法的复杂程度。本文的第四章将研究如何进一步降低第三章提出的滤波器组的有效的方法。在第五章依据给定允许的幅度及混叠误差，所提出的方法的高效性在Matlab仿真环境下用例子作了说明，并做了对比总结。
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