滤波器的主要参数
主要分类
按所处理的信号分为模拟滤波器和数字滤波器两种。按所通过信号的频段分为低通、高通、带通、带阻和全通滤波器五种。低通滤波器：它允许信号中的低频或直流分量通过，***高频分量或干扰和噪声；高通滤波器：它允许信号中的高频分量通过，***低频或直流分量；带通滤波器：它允许一定频段的信号通过，***低于或高于该频段的信号、干扰和噪声；带阻滤波器：它***一定频段内的信号，允许该频段以外的信号通过，又称为陷波滤波器。 [1] 全通滤波器：全通滤波器是指在全频带范围内，信号的幅值不会改变，也就是全频带内幅值增益恒等于1。一般全通滤波器用于移相，也就是说，对输入信号的相位进行改变，理想情况是相移与频率成正比，相当于一个时间系统。
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实现技术手段
数字滤波器有多种方式可以实现信号的处理，我们介绍在实际中使用的两种，一种是我们集成电路的方式将集成电路的各种元 器件组成一个专用的设备，这种设备称之为数字信号处理机，类似于arm架构或者单片机架构的数字处理机就是我们常用的一种，这种方式对于成套批量的需求商用价值比较高，因为造价成本比较低，受到了市场的欢迎；另一种就是使用我们平常使用的x86/x64的商用或者工控计算机进行模拟，这个完全是使用应用软件进行的，这种方式也在实验室或者大型的数字滤波项目中使用，这种方式成本较高，不适宜与大批量的生产与配套。但是在实验室是的一种模拟方式，在高阶模拟和运算中有非常大的优势。
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低通滤波器实例
理想与实际滤波器一个理想的低通滤波器能够完全剔除高于截止频率的所有频率信号并且低于截止频率的信号可以不受影响地通过。实际上的转换区域也不再存在。一个理想的低通滤波器可以用数学的方法（理论上）在频域中用信号乘以矩形函数得到，作为具有同样效果的方法，也可以在时域与sinc函数作卷积得到。然而，这样一个滤波器对于实际真正的信号来说是不可实现的，这是因为sinc函数是一个延伸到无穷远处的函数（extends to infinity），所以这样的滤波器为了执行卷积就需要预测未来并且需要有过去所有的数据。对于预先录制好的数字信号（在信号的后边补零，并使得由此产生的滤波后的误差小于量化误差）或者无限循环周期信号来说这是可实现的。实时应用中的实际滤波器通过将信号一小段时间让它们能够“看到”未来的一小部分来近似地实现理想滤波器，这已为相移所证明。近似精度越高所需要的越长。采样定理描述了如何使用一个完善的低通滤波器和奈奎斯特-香农插值公式从数字信号采样重建连续信号。实际的数模转换器都是使用近似滤波器。
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