Implémentation filtre ordre 2

Bonjour,
J'ai besoin d'aide pour implémenter un filtre en C#. Pour poser l'environnement :
Je fait une acquisition d'un signal bruité que je souhaite filtré en temps réel. Je suis pas à 200ms près mais il faut filtrer les échantillons dès qu'ils arrivent, car je fait d'autre opération sur le signal filtré ensuite.
Sur matlab j'ai synthétisé mon filtre : B/A

B(q^-1)=b0+b1.q^-1+b2.q^-2
A(q^-1)=a0+a1.q^-1+a2.q^-2

Je cherche donc à implémenter : y(t)=B(q^-1)/A(q^-1) *x(t) en C ou java, le langage n'est pas le problème, je le mettrais en C# au final.

J'envisage deux solutions possibles :
1- Mettre B/A sous la forme d'un filtre H(q^-1)=h0+h1.q^-1+h2.q^-2
Car je sais que y(t)=H(q^-1).x(t)=h0.x(t)+h1.x(t-1)+h2.x(t-2)+...
Ici c'est un problème de mathématique.

2- Me donner une méthode d'implémentation directe d'une filtre passe bas d'ordre n de fréquence de coupure Fc.

J'ai pris l'habitude d'écrire les filtres sous la forme de polynôme, avec q^-1 l'opérateur retard mais on aussi remplacer q^-1 par s (q^-2=s²) pour le mettre sous la forme de fonction de transfert.
Par exemple sur MATLAB :

Code:

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[B,A]=butter(2,0.15,'low'); y=filter(B,A,x); % Donne : B = 0.0413 0.0825 0.0413 A = 1.0000 -1.3490 0.5140 % Transfer function: 0.04125 s^2 + 0.08251 s + 0.04125 --------------------------------- s^2 - 1.349 s + 0.514

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J'ai eu une illumination...
En faite les coefficients h0, h1... sont donnés par la réponse impulsionnelle du filtre 8O
J'ai donc tracer la réponse de mon filtre et lu les coefficients avec MATLAB.
Mon filtrage se code donc juste comme ça :

Code:

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for (int k = nbCoeff; k < tailleBuff; k++) for (i = 0; i < nbCoeff; i++) Yfiltre[k] = Yfiltre[k] + H[i] * BuffRssi[k - i];

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J'ai réussi à me dépanner mais ça fait vraiment bricolage...
Si quelqu'un a une méthode pour implémenter directement un filtre avec une fonction de transfert comme ça :
0.04125 s^2 + 0.08251 s + 0.04125
---------------------------------
s^2 - 1.349 s + 0.514
Je suis preneur.

http://fr.wikipedia.org/wiki/Algorit...Savitzky-Golay
permet de faire des filtres sans facteur de retard. C'est en effet un polynome. Les coefficients sont précalculés, si bien qu'il revient en pratique à une multiplication matrice carrée x vecteur de données.