Low Group Delay Interpolation Filter For Delta-Sigma Converters
Notice bibliographique
Résumé
This paper shows how a relaxation of the high frequency requirements can help reducing the latency in linear phase interpolation filter, with an audio production system perspective. The reduced need for attenuation is justified when the interpolation filter is followed by a noise-shaping Delta-Sigma loop and an analog filtering stage. This is done by using a non-constant error weight of the stop-band. In order to use the Parks-McClellan method for finite impulse response filter design from Matlab, the stop-band is divided and weighted logarithmically. Quantitative results are shown for different example filter design, limited to situations where the Parks-McClellan converges well. It has been found that the shorter the filter length needed to respect a given filter template, the more relative group delay reduction can be achieved by relaxing the high frequency requirement. For filter size of the order of 100, reduction of group delay of 30% can be expected. For sake of simplicity, the Delta-Sigma loop is discussed but not analysed here. The idea is demonstrated in the context of Digital-to-Analog converters (DAC) but by duality could be applicable also to Analog-to-Digital converters (ADC). The main performance metric used is a relative reduction of the impulse response group delay. The results are also presented as impulse responses and power spectrum examples. The presented approach may be generalised to complex and non-linear phase filters and does not prevent the use of polyphase structures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».