tecktom.com

Butterworth フィルタ

2026年10月15日4分で読めますAI生成教科書『基礎理論』第10章 連続時間LTIシステムとアナログフィルタ

AI 生成・木下が未勉強

信号処理論入門 第10章 §10.2 ★ 最大平坦・全極型。IIR設計の出発点(背景)

低い周波数だけを通す理想 LPF(矩形の振幅特性)は実現できないので、有理関数で近似する。最も基本的な近似が Butterworth フィルタ:

∣H(jω)∣=11+(ωωc)2M\left\vert H(\mathrm{j}\omega)\right\vert =\frac{1}{\sqrt{1+\bigl(\frac{\omega}{\omega_c}\bigr)^{2M}}}

である(MM:次数、ωc\omega_c:遮断周波数)。ω=0\omega=0 で 1、ω=ωc\omega=\omega_c で 1/21/\sqrt2(−3 -3\,dB)、ω→∞\omega\to\infty で(ω/ωc)−M(\omega/\omega_c)^{-M} で減衰する。ω=0\omega=0 での微分係数が 2M−12M-1 階まで 0 になる最大平坦特性を持ち、通過域にも阻止域にもリップルがなく単調である。その代償として遮断特性(切れ味)は同じ次数の他のフィルタ(Chebyshev、楕円など)より緩い。

伝達関数 H(s)H(s) は次の手順で構成する。∣H(jω)∣2=H(jω)H∗(jω)=H(s)H(−s)∣s=jω\left\vert H(\mathrm{j}\omega)\right\vert ^2=H(\mathrm{j}\omega)H^*(\mathrm{j}\omega)=H(s)H(-s)\big|_{s=\mathrm{j}\omega}(実係数を仮定)に注意して

H(s)H(−s)=11+(−1)M(sωc)2MH(s)H(-s)=\frac{1}{1+(-1)^M\bigl(\frac{s}{\omega_c}\bigr)^{2M}}

と ss の関数に延長し、分母 =0=0 から極を求めると

s={ωcexp⁡(j(2m+1)π2M)(M 偶数)ωcexp⁡(jmπM)(M 奇数)m=0,1,…,2M−1s=\begin{cases} \omega_c\exp\Bigl(\mathrm{j}\dfrac{(2m+1)\pi}{2M}\Bigr) & (M\text{ 偶数})\\[8pt] \omega_c\exp\Bigl(\mathrm{j}\dfrac{m\pi}{M}\Bigr) & (M\text{ 奇数}) \end{cases} \qquad m=0,1,\dots,2M-1

となる。つまり極は半径 ωc\omega_c の円周上に等間隔に 2M2M 個並び、虚軸上には現れず、虚軸に関して対称に配置される(MM 奇数のときだけ実軸上に極がある)。2M2M 個のうち左半平面にある MM 個を H(s)H(s) に割り当てれば(右半平面の MM 個は H(−s)H(-s) の取り分)、因果的で BIBO 安定な伝達関数が得られる。共役対 ωce±j(π−θ)\omega_c\mathrm{e}^{\pm\mathrm{j}(\pi-\theta)} をまとめると実係数の2次因子s2+2ωccos⁡θ s+ωc2s^2+2\omega_c\cos\theta\,s+\omega_c^2 になるから、

H(s)={ωcM∏m=0M/2−11s2+2ωccos⁡θm s+ωc2,θm=(2m+1)π2M(M 偶数)ωcMs+ωc∏m=1(M−1)/21s2+2ωccos⁡θm s+ωc2,θm=mπM(M 奇数)H(s)= \begin{cases} \displaystyle\omega_c^{M}\prod_{m=0}^{M/2-1} \frac{1}{s^2+2\omega_c\cos\theta_m\,s+\omega_c^2}, & \theta_m=\dfrac{(2m+1)\pi}{2M}\quad(M\text{ 偶数})\\[14pt] \displaystyle\frac{\omega_c^{M}}{s+\omega_c}\prod_{m=1}^{(M-1)/2} \frac{1}{s^2+2\omega_c\cos\theta_m\,s+\omega_c^2}, & \theta_m=\dfrac{m\pi}{M}\quad(M\text{ 奇数}) \end{cases}

と書ける(M=2,3,4,5M=2,3,4,5 について、この積形式が確かに∣H(jω)∣2=1/(1+(ω/ωc)2M)\left\vert H(\mathrm{j}\omega)\right\vert ^2=1/(1+(\omega/\omega_c)^{2M}) を再現することを数値検証済み:検算スクリプト [A1])。分子は定数 ωcM\omega_c^M のみ、すなわち零点を持たない全極型である。

例題10.1(2次 Butterworth フィルタ)★

オリジナルM=2M=2 の Butterworth LPF の伝達関数を求めよ。

解答

M=2M=2(偶数)だから、極は

s=ωc ej(2m+1)π/4 (m=0,1,2,3)=ωc e±jπ/4, ωc e±j3π/4s=\omega_c\,\mathrm{e}^{\mathrm{j}(2m+1)\pi/4}\ (m=0,1,2,3) =\omega_c\,\mathrm{e}^{\pm\mathrm{j}\pi/4},\ \omega_c\,\mathrm{e}^{\pm\mathrm{j}3\pi/4}

の4個。左半平面にあるのは ωce±j3π/4\omega_c\mathrm{e}^{\pm\mathrm{j}3\pi/4} の共役対で、これをまとめると θ0=π/4\theta_0=\pi/4 として

H(s)=ωc2s2+2ωccos⁡π4 s+ωc2=ωc2s2+2 ωcs+ωc2.H(s)=\frac{\omega_c^2}{s^2+2\omega_c\cos\frac{\pi}{4}\,s+\omega_c^2} =\frac{\omega_c^2}{s^2+\sqrt2\,\omega_c s+\omega_c^2}.

検算:s=jωs=\mathrm{j}\omega を代入すると∣H∣2=ωc4/((ωc2−ω2)2+2ωc2ω2)=ωc4/(ωc4+ω4)=1/(1+(ω/ωc)4)\left\vert H\right\vert ^2=\omega_c^4/\bigl((\omega_c^2-\omega^2)^2+2\omega_c^2\omega^2\bigr) =\omega_c^4/(\omega_c^4+\omega^4)=1/(1+(\omega/\omega_c)^4) で定義と一致する。

木下の勉強ステータス

木下はまだこの記事を勉強していません。

AI(Claude)が書いた教材を、木下が勉強しながら公開しています。式と数値は検算していますが、誤りが残っているかもしれません。誤りのご指摘・削除のご依頼をいただければ直します。 連絡先:support@tecktom.com

← AI生成教科書『基礎理論』の記事一覧へ