Para as aplicações mais práticas, as respostas dos filtros que se aproximam do comportamento do filtro "muro de tijolos" ideal são um exagero. Sei que é tentador criar um filtro realmente nítido quando você tem o tempo todo no mundo (por exemplo, para aplicativos offline), mas se você realmente observar as características do seu problema, provavelmente poderá se safar de algo muito mais razoável.
Outro bom motivo para não usar um filtro de parede de tijolos: sua resposta ao impulso é infinita em comprimento e tem a forma de uma função . Quando você aplica esse filtro ao seu sinal, pode notar um toque prolongado no sinal na saída do filtro. Isso vem do fato de que a função na resposta de impulso do filtro é infinitamente longa e não decai muito rapidamente; o efeito resultante provavelmente não é desejável. Em geral, filtros com respostas de frequência longa não são muito adequados para a análise de sinais curtos, pois a saída do filtro é dominada pelo comportamento transitório do filtro.sincsinc
Os efeitos acima mencionados não se limitam estritamente às respostas ideais de filtro; se você projetar um filtro com um corte realmente nítido, ainda é possível obter artefatos no domínio do tempo que você não deseja. Isso intuitivamente faz sentido, porque você pode visualizar a resposta de frequência do filtro "não muito ideal" como a resposta do filtro ideal convoluída com um lóbulo principal estreito que mancha um pouco a resposta. A convolução no domínio da frequência é equivalente à janela no domínio do tempo; se você observar a resposta ao impulso de um filtro muito nítido que você projetou, provavelmente parecerá uma função com uma janela aplicada para diminuir a resposta ao impulso a uma taxa mais rápida do que o por si só.sincsinc
Dou o mesmo conselho da maioria dos problemas de design de filtro: você deve realmente tentar resolver o problema da maneira mais quantitativa possível. Usar a intuição sobre o que pode parecer uma boa abordagem geralmente pode levá-lo ao caminho errado. Em vez disso, pense no seguinte:
Onde está o meu sinal de interesse no espectro?
Quais sinais indesejados estão no espectro? Onde eles estão?
Qual o tamanho dos sinais indesejados em relação ao sinal de interesse? Para atingir meu objetivo final, quanto deve ser suprimido?
Quanta distorção posso tolerar no meu sinal de interesse (tanto em amplitude quanto em fase)?
Quais limitações computacionais eu tenho?
As quatro primeiras perguntas fornecerão especificações de desempenho de filtro que você pode usar com qualquer número de métodos de design para chegar a filtros que atingirão seus objetivos. A última pergunta também é importante e pode ser usada para escolher entre diferentes topologias de filtro (por exemplo, FIR versus IIR) para encontrar uma que seja implementável para o seu aplicativo.