大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于fir轮毂数据的问题，于是小编就整理了4个相关介绍fir轮毂数据的解答，让我们一起看看吧。
1、请教下M2前后轮毂用BBS FI-R上轮胎数据问题?
其实答案也在众多几位朋友帮助下，以及在远方的朋友实际证明了255/35/19275/35/19是相当完美没问题的。M2在BBS官方有他们给出举例模板车型对应的轮毂也就那么几个型号有，无非都是前9JET25左右，后10JET35左右。
表示方式有15x5 ；15x5JJ；15x5J；1565等等，在格式上没有硬性的规定。
④ 中心孔（CB）：每台车的中心孔数据不一样，但是只要记住一点：如果你买来的轮毂CB车辆CB，则需要用俗称“变径圈”的中心孔套环，如果你买来的轮毂CB车辆CB，一般状况下建议是让你换个轮毂。
假设 265/35R/22的轮胎和轮毂不影响转向，可以装车，您如果想用宽度245的，则宽高比应该是： 25 CM X 0.35 = 25 CM X ？ ？= 3 也就是245/38R/22。
GT-R还装备了轻量化的20寸合金轮圈，轮胎采用Bridgestone和Dunlop的宽扁胎，规格为：前255/40ZR20s、后285/35ZR20s。
2、FIR滤波器时延问题
为了解决这一问题，从FIR滤波器的相位特性出发，首先需要从理论上深入分析FIR滤波器产生时延的原因，获得了FIR数字滤波器产生时延的内在规律，并给出了消除时延的数学模型。
信号进行滤波会引入延迟。理论上看，可以分析FIR滤波器的相频特征是一个线性的直线，也就是说，频率越高相位的偏差越小。信号进行滤波会引入延迟。这意味着相对于输入，输出信号在时间上有所偏移。
这里的N一般是指滤波器的阶数，滤波器的输出可以看做一种预测或是平滑，也就是用前N个点来预测或是平滑第N 1个点，那么对于这种因果系统，肯定是需要N点的延时。
可以无限增加精度（在足够运算能力的前提下），并且不存在IIR滤波器的相位精度问题，是目前比较高端的解决方案。
是直接用matlab设计的线性相位滤波器吧？这样的话，很简单，设滤波器阶数为N。对采样点的延迟就是N/2，N为偶数；或者（N-1）/2，N为奇数。然后在滤波器输出结果那里，直接从头扔掉N/2或者（N-1）/2个点就好了。
3、FIR滤波器输出有效位截取问题
OutputWidth=coefwidth inputwidth ceil（log2（Tap） （*）比如，这里coefwidth=12， inputwidth=12， Tap是滤波器的阶数，ceil是向上取整。
截位当然是截断最低的位，高位截断了数据就错了。
输出的数据与你的系数进行了相乘，而且你还没有截位，当然位宽不同了。选择好增益，适当截位就可以了。
因此，落后的相位正比于频率w，如果超前，超前相位的大小也是正比于频率w。从系统的频率响应来看，就是要求它的相频特性是一条直线。
可以无限增加精度（在足够运算能力的前提下），并且不存在IIR滤波器的相位精度问题，是目前比较高端的解决方案。
4、fir滤波后数据变多
相位特性fir为线性相位延迟，iir为非线性相位延迟。信号处理速度fir的滤波输出取决于当前输入数据和历史输入数据，iir的滤波输出取决于当前输入数据、历史输入数据和历史输出数据。
可以无限增加精度（在足够运算能力的前提下），并且不存在IIR滤波器的相位精度问题，是目前比较高端的解决方案。
为了图形对比方便，各剖面图中仍然保留了测线边部两端的半个滤波窗口数据，这些数据由于存在边部效应，因而是不准确的，实际应用时应该去掉。
很明显，这就是线性移不变系统的卷积和公式，也是x （n）的延时链的横向结构，如图4-11所示，称为横截型结构或卷积型结构，也可称为直接型结构。将转置定理用于图4-11，可得到图4-12的转置直接型结构。
FIR（Finite Impulse Response）数字滤波器因其具有良好的线性特性而被广泛应用，但在利用FIR滤波器进行实际信号的滤波处理中，滤波后信号将会不可避免地产生明显的时延，影响滤波器的性能，从而限制了该滤波器在实际中的一些应用。
到此，以上就是小编对于fir轮毂数据的问题就介绍到这了，希望介绍关于fir轮毂数据的4点解答对大家有用。
