对“并行 FIR”滤波器的典型引用（例如此链接：https ://download.atlantis-press.com/article/23421.pdf ）是多相实现，可将任何一个滤波器的资源（处理速率）要求降低能够以实现与单个 FIR 滤波器相同的处理结果所需的速率的一小部分运行每个滤波器。从这个意义上说，我们正在并行化滤波器以共享资源，而不是用低阶的加法形式表示 IIR 滤波器（使用部分分数展开）。

请注意，当您级联两个滤波器时，您会对系数进行卷积，即多项式乘法（因此是滤波器多项式的乘积）。当您以并行形式交替实现滤波器时，您正在执行将系数提高到 z 的相同幂的加法。因此，例如以下两个 FIR 滤波器的并行形式：

实际的并行实现将导致在中将两者简单地相加为：$z$

与存在相同加法过程的 IIR 形式不同，它的用途是在简化更复杂的框图时识别如何轻松组合这些结构，而不是将给定的 FIR 滤波器简化为每个具有较低阶的并行结构。虽然与此类似，但确实存在显着优势的是具有并行形式的多相结构的实现（但包括并行滤波器之间的换向功能）。大多数对实际“并行 FIR”实现的引用，其中并行化以减少延迟和优化资源是多相滤波器实现。我在这篇文章中进一步描述了多相滤波器的并行化和实现细节：如何实现多相滤波器？

FIR 和 IIR 滤波器的其他常用滤波器结构称为“直接形式 1”、“直接形式 II”、转置、级联、频率采样、点阵和点阵阶梯以及已经提到的多相结构。

如果“平行形式”是指与“级联部分”相比的“平行部分”，那么答案是“不是真的”。

FIR 可以被认为是所有极点在的 IIR 。从技术上讲，您可以通过多个根进行部分分数展开的动作，但您最终将再次得到完全相同的 FIR 滤波器，并且所有低阶部分都将为零。$z=0$