iir滤波是一种数字信号处理算法，全称为Infinite Impulse Response Filter，可以用于滤波、频率选择和信号模拟等领域。其特点在于使用了当前输出值和历史输入输出值来计算输出，因此可以在一定程度上提高计算效率。
相对于fir滤波（Finite Impulse Response Filter）而言，iir滤波的系统函数具有更高的阶数，因此具有更快的过渡带变化、更窄的过渡带以及更窄的滤波器带宽。这使得iir滤波在一些特定的应用场景中更加优越，比如音频处理、图像处理等。
iir滤波器通常可以分为两种类型：一种是基于直接二阶级联的iir滤波器（direct form ii)），另一种是蝶形结构的iir滤波器（Butterfly Structure)。直接二阶级联的iir滤波器依照系统函数的因子形式将滤波器分解成二阶部分，而蝶形结构的iir滤波器则采用残差转移结构来实现一阶和二阶滤波器级联。
需要注意的是，iir滤波器的阶数越高，滤波的稳定性就越难以保证。因此在实际使用中，需要针对不同的应用场景和信号特点进行选择。
常用的iir滤波器设计方法主要包括：巴特沃斯滤波器设计法、Chebyshev滤波器设计法和Elliptic滤波器设计法等。
其中，巴特沃斯滤波器是通过将滤波器阶数和通带、阻带的特性要求输入公式中，得出iir滤波器系数的方法。Chebyshev和Elliptic滤波器则是通过峰值最大偏离度和逼近宽度的设计要求，分别得到iir滤波器的系数。
iir滤波器在信号处理中有着广泛的应用场景，比如说音频处理、图像处理、信号分析等。同时，由于iir滤波器具有更高的阶数，因此在滤波效果和计算效率的权衡之下，一些高性能的应用场景，比如数字信号处理、雷达信号处理等也会选择iir滤波器。
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