В этой главе затронут круг вопросов, связанных с использованием на практике методов цифровой фильтрации. Среди них будут рассмотрены шум и искажение, неустойчивость, различные виды программной записи алгоритмов фильтрации, сглаживание данных и децимация.

Выбор конкретного фильтра невозможно подчинить какому-либо общему правилу. Дело в том, что как необходимый тип фильтра (например, полоснопропускающий или низких частот), так и те условия, в которых должна проводиться фильтрация, в различных приложениях существенно отличаются.
Читай что делать, если нужно провести свадебный банкет это полезно.
С другой стороны, во многих приложениях требуется только низкочастотная фильтрация. В этом случае в качестве своего рода отправной точки выбора может служить шестиполюсный фильтр низких частот Баттеруорта. Иначе говоря, правомерна такая постановка вопроса: «Нужно ли в данном приложении отказываться от шестиполюсного фильтра Баттеруорта?» Нередко, если оптимальный выбор неосуществим, наиболее подходящим оказывается именно этот тип фильтра.
На сайте allmult.ru много чего интересного.
Во многих вычислительных операциях, производимых ЭВМ, возникает шум. При использовании арифметики с фиксированной точкой это преимущественно бывает в результате умножения. После перемножения меньшая значащая половина произведения стирается, а большая значащая половина (усеченная или округленная) запоминается. В данном случае величину шума определяет разница между истинным ответом и числом, которое получилось после усечения или округления. Уровень такого шума колеблется в пределах примерно половины последнего значащего бита.

При использовании арифметики с плавающей точкой ошибками такого рода дело не ограничивается. Здесь возникают новые погрешности, обусловленные антипереполнением при сложении. Когда складываются два числа с плавающей точкой, одно из которых значительно больше другого, все меньшее число или его часть могут быть потеряны.