X=05 X=10 1.2 图4.3不同间距时f函数的形状 根据有约束的数字优化方法,在C=1时滤波器的最大r值可达r=0576。但如果我们稍 微放松对多重响应特性参数y的要求,那么可以在∑和∧这两个特性方面有显著的改进。这 就如图4.4中第4、5两个滤波器的特性所示 滤波器参数 Xmax x∑入 B 0.15 4.210.215 24.595500.1225063.97566 2.8 0.313 12.471200.38284 31.26800 30a 52.130.4177.858692.6285618.2880 1.870.515 5.065002.56770 11.06100 1.0 0.561 3.455800.07161 4.8084 1.2 1.120.576 2.052201.56939 2.91540 0.750.484 0.002073.50350 7.47700 图4.4不同参数下滤波器的性能 其中r=0576时的滤波器可以用高斯函数,G(x)=eX 的一阶导数来近似。高斯 函数的一阶导数冲激响应函数∫(x)等于83 图 4.3 不同间距时 f 函数的形状 根据有约束的数字优化方法，在 c =1 时滤波器的最大 r 值可达 r = 0.576 。但如果我们稍 微放松对多重响应特性参数的要求，那么可以在  和  这两个特性方面有显著的改进。这 就如图 4.4 中第 4、5 两个滤波器的特性所示。 滤波器参数 n Xmax  r    1 0.15 4.21 0.215 24.59550 0.12250 63.97566 2 0.3 2.87 0.313 12.47120 0.38284 31.26800 3 0.5 2.13 0.417 7.85869 2.62856 18.28800 4 0.8 1.87 0.515 5.06500 2.56770 11.06100 5 1.0 1.33 0.561 3.45580 0.07161 4.8084 6 1.2 1.12 0.576 2.05220 1.56939 2.91540 7 1.4 0.75 0.484 0.00207 3.50350 7.47700 图 4.4 不同参数下滤波器的性能 其中 r = 0.576 时的滤波器可以用高斯函数， G(x) x = −         exp 2 2 2 的一阶导数来近似。高斯 函数的一阶导数冲激响应函数 f (x) 等于 X max = 0.15 X max = 0.3 X max = 0.5 X max = 0.8 X max = 1.4 X max = 1.0 X max = 1.2