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我想实现下面的差分方程来设计一个累加器和一个微分器：

累加器：
y[n] = y[n-1] + x[n]，其中y[n]是第 n 个输出，x[n]是第 n 个输入。

微分器：
y[n] = x[n] - x[n-1]，其中y[n]是第 n 个输出，x[n]是第 n 个输入。

累加器：

double xn, yn, yn1 = 0;
std::vector<double> InputVector = GetInputVector(), OutputVector;
for(int i=0; i<MAX_NUM_INPUTS; i++)
{
    if (IsFinished()) break;
    yn = yn1 + xn;
    yn1 = yn;
    OutputVector.push_back(yn);
}

微分器：

double xn, yn, xn1 = 0;
std::vector<double> InputVector = GetInputVector(), OutputVector;
for(int i=0; i<MAX_NUM_INPUTS; i++)
{
    if (IsFinished()) break;
    yn = xn - xn1;
    xn1 = xn;
    OutputVector.push_back(yn);
}

输入向量中的数据来源于一个连续的时间信号。换句话说，它被采样以获得这个离散的时间信号。它有一个采样率 T d。

当我增加输入信号的采样率时，累加器的输出幅度。这是意料之中的，因为恰好有更多的样本需要区分。另一方面，随着采样率的增加，微分器的输出幅度减小。当采样率是单一的（即 1.0 个样本/秒）时，微分器和积分器的幅度都是正确的（在数学上认为它们必须是的值）。

我的问题是；
如何消除采样率对输出向量的影响？

我的一般问题是；
假设我从任意因果离散时间传递函数中获得差分方程H(z)。在这种情况下，差分方程可以是任何东西。在这种一般情况下，如何消除采样率的影响？

（请参阅此论坛主题以获取更多详细信息： 相关论坛主题）

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1 回答 1

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对于微分器：要获得不同采样间隔的相同结果，将输出y除以 Td。

对于累加器（积分器）：将输入乘以xTd。

于 2011-01-14T08:23:49.150 回答