Здесь имеется ввиду то, что при высоких порядках АЧХ будет приближаться к идеальной — прямоугольной функции, т.е. строго убирать все шумы и пропускать то что надо, в таком фильтре полоса перехода равна 0 (ну это идеал конечно же).
Такого я ещё не делал, но могу посоветовать рекурсивную реализацию цифрового фильтра (есть в книге Айфичера (см. подвал статьи)), ещё видел реализацию непрерывной фильтрации через обратную связь (измеряется шум, далее из получаемого сигнала вычитается шум, и изменение шума подается снова на вход, ссылки под рукой нет, но кажется довольно быстро это можно найти в гугле), и есть шум довольно маленький по сравнению с сигналом — можно попробовать метод «скользящего среднего».
Мне тоже скоро надо будет разбираться в нелинейностях и эффекте Гиббса, потому как первый этап — написать хоть какой-нибудь работающий цифровой фильтр (а пару-тройку недель назад я о их существовании и не знал) вроде бы пройден успешно.
Ещё раз спасибо, пойду-ка я изучать исходники функции remez.
Спасибо огромное за ссылку на алгоритм Ремеза, не мог нигде найти достаточно подробное описание по нему (по крайней мере такое, чтобы я его ещё и понял). Насчет картинок — я вообще думаю подробно написать про весовые функции отдельно, а то когда видишь много-много вариантов — глаза разбегаются.
Я когда начал тоже подумал добавить ещё и это, но потом решил что статья будет великовата. Если вас не затруднит — добавьте, буду признателен, время на доработку раньше чем завтра не появится уж точно.
Ещё раз спасибо, пойду-ка я изучать исходники функции remez.