数字信号课程设计之FIR滤波器设计
fir滤波器的主要设计方法 -回复
fir滤波器的主要设计方法-回复fir滤波器是一种基本的数字滤波器，主要用于数字信号处理中的滤波操作。
它的设计方法有很多种，包括频率采样法、窗函数法、最优权系数法等。
本文将一步一步回答"[fir滤波器的主要设计方法]"，让我们一起来了解一下吧。
一、频率采样法频率采样法是fir滤波器设计的最基本方法之一。
它的主要思想是在频域中对滤波器的频响特性进行采样，然后通过反变换得到滤波器的冲激响应。
这种方法的优点是设计简单，适用于各种滤波器的设计。
1. 确定滤波器的截止频率和通带、阻带的要求。
根据应用的具体需求，确定滤波器的频率范围和滤波特性。
2. 设计理想的滤波器频率响应。
根据频率范围和滤波特性的要求，设计所需的滤波器频率响应。
常见的有低通、高通、带通、带阻等类型。
3. 进行频率采样。
根据滤波器频率响应的要求，在频域中进行一系列均匀或者非均匀的采样点。
4. 反变换得到滤波器的冲激响应。
对采样得到的频率响应进行反傅里叶变换，得到滤波器的冲激响应。
5. 标准化处理。
对得到的冲激响应进行标准化处理，使得滤波器的增益等于1。
6. 实现滤波器。
根据得到的冲激响应，使用差分方程或者卷积的方法实现fir滤波器。
二、窗函数法窗函数法是一种常用的fir滤波器设计方法，它主要是通过在频域中将理想的滤波器乘以一个窗函数来实现滤波器的设计。
1. 确定滤波器的截止频率和通带、阻带的要求，根据具体应用的需求确定滤波器的频率范围和滤波特性。
2. 设计理想的滤波器频率响应。
根据频率范围和滤波特性要求，设计所需的滤波器频率响应。
3. 选择窗函数。
根据滤波器的频率响应和窗函数的性质，选择合适的窗函数。
4. 计算窗函数的系数。
根据选择的窗函数，计算窗函数的系数。
5. 实现滤波器。
将理想滤波器的频率响应与窗函数相乘，得到实际的滤波器频率响应。
然后使用反变换将频率响应转换为滤波器的冲激响应。
6. 标准化处理。
对得到的冲激响应进行标准化处理，使得滤波器的增益等于1。
数字信号处理实验报告-FIR滤波器的设计与实现
数字信号处理实验报告-FIR滤波器的设计与实现在数字信号处理中，滤波技术被广泛应用于时域处理和频率域处理中，其作用是将设计信号减弱或抑制被一些不需要的信号。
根据滤波器的非线性抑制特性，基于FIR（Finite Impulse Response）滤波器的优点是稳定，易设计，可以得到较强的抑制滤波效果。
本实验分别通过MATLAB编程设计、实现、仿真以及分析了一阶低通滤波器和平坦通带滤波器。
实验步骤：第一步：设计一阶低通滤波器，通过此滤波器对波型进行滤波处理，分析其对各种频率成分的抑制效果。
为此，采用零极点线性相关算法设计滤波器，根据低通滤波器的特性，设计的低通滤波器的阶次为n=10，截止频率为0.2π，可以使设计的滤波器被称为一阶低通滤波器。
第二步：设计平坦通带滤波器。
仿真证明，采用兩個FIR濾波器組合而成的阻礙-提升系統可以實現自定義的總三值響應的設計，得到了自定義的總三值響應函數。
实验结果：1、通过MATLAB编程，设计完成了一阶低通滤波器，并通过实验仿真得到了一阶低通滤波器的频率响应曲线，证明了设计的滤波器具有良好的低通性能，截止频率为0.2π。
在该频率以下，可以有效抑制波形上的噪声。
2、设计完成平坦通带滤波器，同样分析其频率响应曲线。
从实验结果可以看出，此滤波器在此频率段内的通带性能良好，通带范围内的信号透过滤波器后，损耗较小，滞后较小，可以满足各种实际要求。
结论：本实验经过实验操作，设计的一阶低通滤波器和平坦通带滤波器具有良好的滤波特性，均已达到预期的设计目标，证明了利用非线性抑制特性实现FIR滤波处理具有较强的抑制滤波效果。
本实验既有助于深入理解FIR滤波器的设计原理，也为其他应用系统的设计和开发提供了指导，进而提高信号的处理水平和质量。
数字信号处理实验FIR数字滤波器的设计
数字信号处理实验：FIR数字滤波器的设计1. 引言数字滤波器是数字信号处理的关键技术之一，用于对数字信号进行滤波、降噪、调频等操作。
FIR (Finite Impulse Response) 数字滤波器是一种常见的数字滤波器，具有线性相应和有限的脉冲响应特性。
本实验旨在通过设计一个FIR数字滤波器来了解其基本原理和设计过程。
2. FIR数字滤波器的基本原理FIR数字滤波器通过对输入信号的每一个样本值与滤波器的冲激响应（滤波器的系数）进行线性加权累加，来实现对信号的滤波。
其数学表达式可以表示为：y(n) = b0 * x(n) + b1 * x(n-1) + b2 * x(n-2) + ... + bN * x(n-N)其中，y(n)表示滤波器的输出，x(n)表示滤波器的输入信号，b0~bN表示滤波器的系数。
FIR数字滤波器的脉冲响应为有限长度的序列，故称为有限冲激响应滤波器。
3. FIR数字滤波器的设计步骤FIR数字滤波器的设计主要包括以下几个步骤：步骤1: 确定滤波器的阶数和截止频率滤波器的阶数决定了滤波器的复杂度和性能，而截止频率决定了滤波器的通带和阻带特性。
根据实际需求，确定滤波器的阶数和截止频率。
步骤2: 选择滤波器的窗函数窗函数是FIR滤波器设计中常用的一种方法，可以通过选择不同的窗函数来实现不同的滤波器特性。
常用的窗函数有矩形窗、汉宁窗、汉明窗等。
根据实际需求，选择合适的窗函数。
步骤3: 计算滤波器的系数根据选择的窗函数和滤波器的阶数，使用相应的公式或算法计算滤波器的系数。
常见的计算方法有频率采样法、窗函数法、最小二乘法等。
步骤4: 实现滤波器根据计算得到的滤波器系数，可以使用编程语言或专用软件来实现滤波器。
步骤5: 评估滤波器性能通过输入测试信号，观察滤波器的输出结果，评估滤波器的性能和滤波效果。
常见评估指标有滤波器的幅频响应、相频响应、群延迟等。
4. 实验步骤本实验将以Matlab软件为例，演示FIR数字滤波器的设计步骤。
实验四FIR数字滤波器设计与软件实现
实验四FIR数字滤波器设计与软件实现
实验目的：
掌握FIR数字滤波器的设计与软件实现方法，了解滤波器的概念与基
本原理。
实验原理：
FIR数字滤波器全称为有限脉冲响应数字滤波器，其特点是具有有限
长度的脉冲响应。
滤波器通过一系列加权系数乘以输入信号的延迟值，并
将这些值相加得到输出信号。
FIR滤波器的频率响应由滤波器系数所决定。
实验步骤：
1.确定所需的滤波器的设计规格，包括截止频率、通带波纹、阻带衰
减等。
2.选择适当的滤波器设计方法，如窗函数、最佳近似法、最小二乘法等。
3.根据所选方法，计算滤波器的系数。
4.在MATLAB环境下，使用滤波器的系数实现滤波器。
5.输入所需滤波的信号，经过滤波器进行滤波处理。
6.分析输出的滤波信号，观察滤波效果是否符合设计要求。
实验要求：
1.完成FIR数字滤波器的设计和软件实现。
2.对比不同设计方法得到的滤波器性能差异。
3.分析滤波结果，判断滤波器是否满足设计要求。
实验器材与软件：
1.个人电脑；
2.MATLAB软件。
实验结果：
根据滤波器设计规格和所选的设计方法，得到一组滤波器系数。
通过
将滤波器系数应用于输入信号，得到输出滤波信号。
根据输出信号的频率
响应、通带波纹、阻带衰减等指标，评估滤波器的性能。
实验注意事项：
1.在选择设计方法时，需要根据滤波器要求和实际情况进行合理选择。
2.在滤波器实现过程中，需要注意滤波器系数的计算和应用。
3.在实验过程中，注意信号的选择和滤波结果的评估方法。
fir数字滤波器的设计与实现
FIR数字滤波器的设计与实现介绍在数字信号处理中，滤波器是一种常用的工具，用于改变信号的频率响应。
FIR （Finite Impulse Response）数字滤波器是一种非递归的滤波器，具有线性相位响应和有限脉冲响应。
本文将探讨FIR数字滤波器的设计与实现，包括滤波器的原理、设计方法和实际应用。
原理FIR数字滤波器通过对输入信号的加权平均来实现滤波效果。
其原理可以简单描述为以下步骤： 1. 输入信号经过一个延迟线组成的信号延迟器。
2. 延迟后的信号与一组权重系数进行相乘。
3. 将相乘的结果进行加和得到输出信号。
FIR滤波器的特点是通过改变权重系数来改变滤波器的频率响应。
不同的权重系数可以实现低通滤波、高通滤波、带通滤波等不同的滤波效果。
设计方法FIR滤波器的设计主要有以下几种方法：窗函数法窗函数法是一种常用简单而直观的设计方法。
该方法通过选择一个窗函数，并将其与理想滤波器的频率响应进行卷积，得到FIR滤波器的频率响应。
常用的窗函数包括矩形窗、汉宁窗、哈密顿窗等。
不同的窗函数具有不同的特性，在设计滤波器时需要根据要求来选择合适的窗函数。
频率抽样法频率抽样法是一种基于频率抽样定理的设计方法。
该方法首先将所需的频率响应通过插值得到一个连续的函数，然后对该函数进行逆傅里叶变换，得到离散的权重系数。
频率抽样法的优点是可以设计出具有较小幅频纹波的滤波器，但需要进行频率上和频率下的补偿处理。
最优化方法最优化方法是一种基于优化理论的设计方法。
该方法通过优化某个性能指标来得到最优的滤波器权重系数。
常用的最优化方法包括Least Mean Square（LMS）法、Least Square（LS）法、Parks-McClellan法等。
这些方法可以根据设计要求，如通带波纹、阻带衰减等来得到最优的滤波器设计。
实现与应用FIR数字滤波器的实现可以通过硬件和软件两种方式。
硬件实现在硬件实现中，可以利用专门的FPGA（Field-Programmable Gate Array）等数字集成电路来实现FIR滤波器。
FIR数字滤波器设计实验_完整版
FIR数字滤波器设计实验_完整版本实验旨在设计一种FIR数字滤波器，以滤除信号中的特定频率成分。
下面是完整的实验步骤：材料：-MATLAB或其他支持数字信号处理的软件-计算机-采集到的信号数据实验步骤：1.收集或生成需要滤波的信号数据。
可以使用外部传感器采集数据，或者在MATLAB中生成一个示波器信号。
2. 在MATLAB中打开一个新的脚本文件，并导入信号数据。
如果你是使用外部传感器采集数据，请将数据以.mat文件的形式保存，并将其导入到MATLAB中。
3.对信号进行预处理。
根据需要，你可以对信号进行滤波、降噪或其他预处理操作。
这可以确保信号数据在输入FIR滤波器之前处于最佳状态。
4.确定滤波器的设计规范。
根据信号的特性和要滤除的频率成分，确定FIR滤波器的设计规范，包括滤波器的阶数、截止频率等。
你可以使用MATLAB中的函数来帮助你计算滤波器参数。
5. 设计FIR滤波器。
使用MATLAB中的fir1函数或其他与你所使用的软件相对应的函数来设计满足你的规范条件的FIR滤波器。
你可以选择不同的窗函数（如矩形窗、汉宁窗等）来平衡滤波器的频域和时域性能。
6. 对信号进行滤波。
将设计好的FIR滤波器应用到信号上，以滤除特定的频率成分。
你可以使用MATLAB中的conv函数或其他相应函数来实现滤波操作。
7.分析滤波效果。
将滤波后的信号与原始信号进行比较，评估滤波效果。
你可以绘制时域图、频域图或其他特征图来分析滤波效果。
8.优化滤波器设计。
如果滤波效果不理想，你可以调整滤波器设计参数，重新设计滤波器，并重新对信号进行滤波。
这个过程可能需要多次迭代，直到达到最佳的滤波效果。
9.总结实验结果。
根据实验数据和分析结果，总结FIR滤波器设计的优点和缺点，以及可能的改进方向。
通过完成以上实验步骤，你将能够设计并应用FIR数字滤波器来滤除信号中的特定频率成分。
这对于许多信号处理应用都是非常重要的，如音频处理、图像处理和通信系统等。
实验四FIR数字滤波器的设计
实验四FIR数字滤波器的设计
FIR数字滤波器也称作有限脉冲响应数字滤波器，是一种常见的数字滤波器设计方法。
在设计FIR数字滤波器时，需要确定滤波器的阶数、滤波器的类型（低通、高通、带通、带阻）以及滤波器的参数（截止频率、通带波纹、阻带衰减、过渡带宽等）。
下面是FIR数字滤波器的设计步骤：
1.确定滤波器的阶数。
阶数决定了滤波器的复杂度，一般情况下，阶数越高，滤波器的性能越好，但计算量也越大。
阶数的选择需要根据实际应用来进行权衡。
2.确定滤波器的类型。
根据实际需求，选择低通、高通、带通或带阻滤波器。
低通滤波器用于去除高频噪声，高通滤波器用于去除低频噪声，带通滤波器用于保留一定范围内的频率信号，带阻滤波器用于去除一定范围内的频率信号。
3.确定滤波器的参数。
根据实际需求，确定滤波器的截止频率、通带波纹、阻带衰减和过渡带宽等参数。
这些参数决定了滤波器的性能。
4.设计滤波器的频率响应。
使用窗函数、最小二乘法等方法，根据滤波器的参数来设计滤波器的频率响应。
5.将频率响应转换为滤波器的系数。
根据设计的频率响应，使用逆快速傅里叶变换（IFFT）等方法将频率响应转换为滤波器的系数。
6.实现滤波器。
将滤波器的系数应用到数字信号中，实现滤波操作。
7.优化滤波器性能。
根据需要，可以对滤波器进行进一步优化，如调整滤波器的阶数、参数等，以达到较好的滤波效果。
以上是FIR数字滤波器的设计步骤，根据实际需求进行相应的调整，可以得到理想的滤波器。
FIR滤波器的原理及设计
FIR滤波器的原理及设计1.选择理想的滤波特性：根据实际需求，选择滤波器的频率响应特性。
常见的滤波特性包括低通滤波、高通滤波、带通滤波和带阻滤波等。
这些特性可以通过选择不同的频率响应曲线来实现。
2.确定滤波器的长度：确定滤波器的长度是指确定冲激响应函数h(n)的长度。
一般情况下，滤波器的长度与所需的滤波特性密切相关。
如果需要更陡的滤波特性，滤波器的长度应该相对较长。
3.求解滤波器的系数：滤波器的系数通过优化方法求解得到。
最常用的方法是窗函数法和最小二乘法。
-窗函数法：将理想的频率响应特性和滤波器的长度进行离散傅里叶变换，得到频率响应的频谱图。
然后，利用窗函数将频谱图控制在滤波器的长度范围内，并进行反离散傅里叶变换得到滤波器系数。
-最小二乘法：将理想的频率响应特性与滤波器的输出响应特性进行最小二乘拟合，通过最小化滤波器的输出与理想输出之间的误差，得到滤波器的系数。
优化方法的选择主要取决于滤波器的设计要求和性能指标。
例如，窗函数法简单易用，适用于一般的滤波要求；最小二乘法则可以得到更精确的滤波器响应。
FIR滤波器设计的一个常见问题是权衡滤波器的性能和计算复杂度。
较长的滤波器可以实现更陡的滤波特性，但也会增加计算复杂度。
因此，在设计FIR滤波器时需要综合考虑滤波特性、滤波器长度和计算复杂度等因素，以达到最佳性能和实用性的平衡。
总之，FIR滤波器是一种基于冲激响应函数的数字滤波器。
它的设计原理主要包括选择滤波特性和确定滤波器的长度，然后通过窗函数法或最小二乘法求解滤波器的系数。
FIR滤波器具有线性相位、稳定性和灵活性等优点，在数字信号处理中有着广泛的应用。
FIR滤波器设计与实现
FIR滤波器设计与实现一、FIR滤波器的设计原理y(n)=b0*x(n)+b1*x(n-1)+b2*x(n-2)+...+bM*x(n-M)其中，b0、b1、..、bM是滤波器的系数，M是滤波器的阶数。
在设计FIR滤波器时，需要确定滤波器的截止频率、滤波器类型（低通、高通、带通、带阻）以及滤波器的阶数。
通常情况下，滤波器的阶数越高，滤波器的性能越好，但计算复杂度也越高。
1.确定滤波器的截止频率和滤波器类型。
根据信号的频谱特性和滤波器的要求，确定滤波器的截止频率和滤波器类型。
2.确定滤波器的阶数。
根据滤波器的设计要求和计算资源的限制，确定滤波器的阶数。
3.计算滤波器的系数。
通过设计方法（如窗函数法、频率采样法、最优化法等），计算滤波器的系数。
4.实现滤波器。
根据计算得到的滤波器系数，使用差分方程或直接形式等方法实现FIR滤波器。
二、FIR滤波器的实现方法1.差分方程形式差分方程形式是FIR滤波器的一种常见实现方法，它基于差分方程对输入信号进行逐点计算。
根据滤波器的差分方程，可以使用循环结构对输入信号进行滤波。
2.直接形式直接形式是另一种常见的FIR滤波器实现方法，它基于滤波器的系数和输入信号的历史值对输出信号进行逐点计算。
直接形式的计算过程可表示为：y(n)=b0*x(n)+b1*x(n-1)+b2*x(n-2)+...+bM*x(n-M)其中，b0、b1、..、bM是滤波器的系数，x(n)、x(n-1)、..、x(n-M)是输入信号的历史值。
直接形式的优点是计算过程简单，缺点是计算量比较大，特别是当滤波器的阶数较高时。
除了差分方程形式和直接形式外，还有其他一些高级实现方法如离散余弦变换（DCT）和快速卷积等，它们能够进一步提高FIR滤波器的计算效率和性能。
总结：本文介绍了FIR滤波器的设计原理和实现方法。
FIR滤波器采用离散时间信号的卷积运算，通过确定截止频率、滤波器类型和阶数，计算滤波器系数，并使用差分方程或直接形式等方法实现滤波器。
FIR滤波器的设计
FIR滤波器的设计FIR (Finite Impulse Response) 滤波器是数字信号处理中常用的一种滤波器。
与 IIR (Infinite Impulse Response) 滤波器相比，FIR 滤波器具有线性相位响应和稳定性的特点。
在设计 FIR 滤波器时，我们通常需要确定滤波器的阶数、通带和阻带的频率范围、滤波器的类型等参数。
下面将介绍 FIR 滤波器的设计过程。
首先，我们需要确定FIR滤波器的阶数。
阶数决定了滤波器的复杂度和性能。
一般来说，较高阶数的滤波器可以提供更好的频率响应，但会增加计算复杂度。
阶数的选择需要根据实际需求进行权衡。
接下来，我们需要确定滤波器的通带和阻带的频率范围。
通带频率范围是指信号在经过滤波器后保持不变的频率范围，而阻带频率范围是指信号在经过滤波器后被衰减的频率范围。
根据不同的应用需求，我们可以选择不同的频率范围。
然后，我们需要选择滤波器的类型。
FIR滤波器有很多不同的类型，包括低通、高通、带通和带阻等。
选择不同的滤波器类型取决于所需的滤波器特性。
例如，如果我们想要保留信号中低频成分，可以选择低通滤波器；如果我们想要去除信号中的低频成分，可以选择高通滤波器。
在确定了滤波器的阶数、频率范围和类型后，我们可以开始进行滤波器的设计。
FIR滤波器设计的目标是在给定的频率范围内最小化滤波器的误差。
有很多方法可以用来设计FIR滤波器，包括窗函数法、频率抽样法和最小二乘法等。
下面以窗函数法为例进行介绍。
窗函数法是一种常用的FIR滤波器设计方法。
它基于窗函数的特性，在频域上对输入信号进行加权，从而实现滤波的目的。
设计过程中，我们需要选择一个合适的窗函数，并确定其对应的参数。
在选择窗函数时，我们需要考虑窗函数的主瓣宽度和辅瓣衰减。
主瓣宽度决定了滤波器的频率响应的过渡带宽度，辅瓣衰减决定了滤波器在阻带中的衰减程度。
常用的窗函数有矩形窗、汉宁窗、汉明窗和布莱克曼窗等。
确定了窗函数后，我们可以计算滤波器的冲激响应。
FIR数字滤波器的设计
FIR数字滤波器的设计
FIR（有限冲激响应）数字滤波器的设计主要包括以下几个步骤：
1.确定滤波器的要求：根据应用需求确定滤波器的类型（如低通、高通、带通、带阻等）和滤波器的频率特性要求（如截止频率、通带波动、阻带衰减等）。
2.确定滤波器的长度：根据频率特性要求和滤波器类型，确定滤波器的长度（即冲激响应的系数个数）。
长度通常根据滤波器的截止频率和阻带宽度来决定。
3.设计滤波器的冲激响应：使用一种滤波器设计方法（如窗函数法、频率抽样法、最小二乘法等），根据滤波器的长度和频率特性要求，设计出滤波器的冲激响应。
4.计算滤波器的频率响应：将设计得到的滤波器的冲激响应进行傅里叶变换，得到滤波器的频率响应。
可以使用FFT算法来进行计算。
5.优化滤波器的性能：根据频率响应的实际情况，对滤波器的冲激响应进行优化，可以通过调整滤波器的系数或使用优化算法来实现。
6.实现滤波器：将设计得到的滤波器的冲激响应转化为差分方程或直接形式，并使用数字信号处理器（DSP）或其他硬件进行实现。
7.验证滤波器的性能：使用测试信号输入滤波器，检查输出信号是否满足设计要求，并对滤波器的性能进行验证和调整。
以上是FIR数字滤波器的一般设计步骤，具体的设计方法和步骤可能因应用需求和设计工具的不同而有所差异。
在实际设计中，还需要考虑滤波器的实时性、计算复杂度和存储资源等方面的限制。
FIR低通滤波器设计
FIR低通滤波器设计一、FIR低通滤波器的设计原理FIR低通滤波器是通过截断滤波器的频率响应来实现的。
设计过程中，需要确定滤波器的截止频率和滤波器的阶数。
阶数越高，滤波器的性能越好，但需要更多的计算资源。
截止频率决定了滤波器的带宽，对应于滤波器的3dB截止频率。
低通滤波器将高频部分去除，只保留低频部分。
二、FIR低通滤波器的设计步骤1.确定滤波器的阶数N：根据滤波器的性能要求，确定阶数N，一般通过试验和优化得到。
2.确定滤波器的截止频率：根据所需的频率特性，确定滤波器的截止频率，可以根据设计要求选择合适的截止频率。
3. 建立理想的频率响应：根据滤波器的类型和截止频率，建立理想的频率响应，例如矩形窗、Hamming窗等。
4.通过傅里叶反变换得到滤波器的冲激响应：将建立的理想频率响应进行傅里叶反变换，得到滤波器的冲激响应。
5.通过采样和量化得到滤波器的离散系数：根据采样频率和滤波器的冲激响应，得到滤波器的离散系数。
6.实现滤波器：利用离散系数和输入信号进行卷积运算，得到滤波器的输出信号。
三、常用的FIR低通滤波器设计方法1.矩形窗设计法：矩形窗设计法是一种简单的设计方法，通过选择合适的滤波器阶数和截止频率，利用离散傅里叶变换求解滤波器的系数。
矩形窗设计法的优点是简单易用，但是频率响应的副瓣比较高。
2. Hamming窗设计法：Hamming窗设计法是一种常用的设计方法，通过选择合适的滤波器阶数和截止频率，利用离散傅里叶变换求解滤波器的系数。
Hamming窗设计法可以减小副瓣，同时保持主瓣较窄。
3. Parks-McClellan算法：Parks-McClellan算法是一种常用的优化设计方法，通过最小化滤波器的最大截止误差来得到滤波器的系数。
Parks-McClellan算法可以得到相对较好的频率响应，但是计算量较大。
四、总结FIR低通滤波器设计是数字信号处理中的关键任务之一、设计滤波器的阶数和截止频率是设计的关键步骤，采用不同的设计方法可以得到不同的滤波器性能。
FIR滤波器设计
FIR滤波器设计FIR滤波器（Finite Impulse Response Filter）是一种数字滤波器，其输出仅取决于当前输入和以前的输入，而不取决于以前的输出。
FIR滤波器设计是指确定FIR滤波器的系数，使其具有所需的频率响应特性。
在设计FIR滤波器时，常见的方法包括窗函数法、四种极点分布法和最小二乘法。
窗函数法是FIR滤波器设计中最简单和最常用的一种方法。
该方法通过选择合适的窗函数来对理想滤波器的频率响应进行逼近。
常见的窗函数有矩形窗、汉宁窗、汉明窗等。
在进行设计时，首先确定所需的频率响应特性，然后选择合适的窗函数，并计算窗函数的系数。
最后，通过将理想滤波器的频率响应与窗函数进行卷积运算，得到FIR滤波器的系数。
四种极点分布法包括均匀采样法、线性相位法、最小相位法和Hilbert变换法。
这些方法通过在单位圆上选择合适的极点分布来设计FIR滤波器。
均匀采样法将极点均匀分布在单位圆上，线性相位法将极点分布在单位圆的实轴上，最小相位法将极点分布在单位圆的右半平面上，Hilbert变换法将极点分布在单位圆的上半平面上。
这些方法各有特点，根据实际需求选择合适的方法进行设计。
最小二乘法是一种经典的优化方法，用于确定FIR滤波器的系数。
该方法通过最小化实际输出与期望输出之间的误差来确定滤波器的系数。
常见的最小二乘法包括基于频域的最小二乘法和基于时域的最小二乘法。
在基于频域的最小二乘法中，通过选择合适的权重函数和目标函数来进行优化。
在基于时域的最小二乘法中，通过最小化滤波器的延迟和频率响应之间的误差来确定滤波器的系数。
在进行FIR滤波器设计时，需要考虑的因素包括滤波器的阶数、截止频率、过渡带宽和抗混叠性能。
滤波器的阶数取决于所需的频率响应特性，通常较高阶数的滤波器具有更陡峭的滚降斜率。
截止频率和过渡带宽决定了滤波器的频率响应特性，通常需要根据实际需求进行选择。
抗混叠性能是指滤波器在抽样过程中抑制混叠频率的能力，通常通过在设计过程中引入预留频率来实现。
FIR滤波器设计与实现实验报告
FIR滤波器设计与实现实验报告目录一、实验概述 (2)1. 实验目的 (3)2. 实验原理 (3)3. 实验设备与工具 (4)4. 实验内容与步骤 (6)5. 实验数据与结果分析 (7)二、FIR滤波器设计 (8)1. 滤波器设计基本概念 (9)2. 系数求解方法 (10)频谱采样法 (11)最小均方误差法 (14)3. 常用FIR滤波器类型 (15)线性相位FIR滤波器 (16)非线性相位FIR滤波器 (18)4. 设计实例与比较 (19)三、FIR滤波器实现 (20)1. 硬件实现基础 (21)2. 软件实现方法 (22)3. 实现过程中的关键问题与解决方案 (23)4. 滤波器性能评估指标 (25)四、实验结果与分析 (26)1. 实验数据记录与处理 (27)2. 滤波器性能测试与分析 (29)通带波动 (30)虚部衰减 (31)相位失真 (32)3. 与其他设计方案的对比与讨论 (33)五、总结与展望 (34)1. 实验成果总结 (35)2. 存在问题与不足 (36)3. 未来发展方向与改进措施 (37)一、实验概述本次实验的主要目标是设计并实现一个有限脉冲响应（Finite Impulse Response，简称FIR）滤波器。
FIR滤波器是数字信号处理中常用的一种滤波器，具有线性相位响应和易于设计的优点。
本次实验旨在通过实践加深我们对FIR滤波器设计和实现过程的理解，提升我们的实践能力和问题解决能力。
在实验过程中，我们将首先理解FIR滤波器的基本原理和特性，包括其工作原理、设计方法和性能指标。
我们将选择合适的实验工具和环境，例如MATLAB或Python等编程环境，进行FIR滤波器的设计。
我们还将关注滤波器的实现过程，包括代码编写、性能测试和结果分析等步骤。
通过这次实验，我们期望能够深入理解FIR滤波器的设计和实现过程，并能够将理论知识应用到实践中，提高我们的工程实践能力。
本次实验报告将按照“设计原理设计方法实现过程实验结果与分析”的逻辑结构进行组织，让读者能够清晰地了解我们实验的全过程，以及我们从中获得的收获和启示。
实验七FIR数字滤波器设计及应用
实验七FIR数字滤波器设计及应用FIR数字滤波器设计及应用是一种常见的数字信号处理技术。
FIR （Finite Impulse Response）滤波器是一种线性时不变系统，其输出仅取决于输入和系统的过去有限数量的输入样本。
FIR滤波器的设计和应用可以实现信号的滤波、去噪、频率响应调整等功能。
以下是实验七FIR数字滤波器设计及应用的步骤：1.确定滤波器的设计要求，包括滤波器的类型（低通、高通、带通或带阻）、截止频率、通带衰减、阻带衰减等。
2. 使用数字滤波器设计软件，如MATLAB的fdatool工具箱或Python的scipy库，进行滤波器设计。
可以选择不同的设计方法，如频率采样法、窗函数法或最小最大化设计法等。
3.根据设计软件的结果，得到滤波器的系数序列。
这些系数将用于实现滤波器的数字滤波算法。
4.在应用程序中使用设计好的滤波器。
将输入信号送入滤波器，通过计算得到输出信号。
5.可以通过观察输出信号的频率响应、时域波形等进行性能评估。
根据需要，可以调整滤波器的设计参数，进行优化。
6.对于实时应用，需要将设计好的滤波器实现在硬件平台上，如FPGA或DSP芯片。
实验七FIR数字滤波器设计及应用的应用场景包括音频处理、图像处理、通信系统等。
在音频处理中，可以使用低通滤波器来去除音频信号中的高频噪声；在图像处理中，可以使用高通滤波器来增强图像的边缘信息；在通信系统中，可以使用带通滤波器来选择特定频段的信号。
总之，实验七FIR数字滤波器设计及应用是一种重要的数字信号处理技术，通过设计和应用滤波器可以对信号进行滤波、去噪和频率响应调整等操作，广泛应用于各个领域。
FIR滤波器的设计
①变化了理想频响旳边沿特征，形成过渡带，宽为4π/N ，
等于WR()旳主瓣宽度。（决定于窗长）
②过渡带两旁产生肩峰和余振（带内、带外起伏），
取决于WR()旳旁瓣。旁瓣多，余振多；旁瓣相对值
大，肩峰强 ，与 N无关。（决定于窗口形状）
③N增长,过渡带宽减小,肩峰值不变。（ 8.95% ，吉布斯 （Gibbs）效应）
不大于33点采样时插入一种过渡带采样点旳过渡带宽 4π/33 ，而阻带衰减增长了20多分贝，达-60dB以上， 当然，代价是滤波器 阶数增长，运算量增长。
小结： 频率采样设计法优点： ① 直接从频域进行设计，物理概念清楚，直观以便； ② 适合于窄带滤波器设计，这时频率响应只有少数几种 非零值。
缺陷：截止频率难以控制。 因频率取样点都局限在2π/N旳整数倍点上，所以在
WR ( )
sin(N / 2) sin( / 2)
N
sin(N / 2) N / 2
N
sin x
x
N旳变化不能变化主瓣与旁瓣旳百分比关系，只能
变化WR( 旳绝对值大小和起伏旳密度。
肩峰值旳大小决定了滤 波器通带内旳平稳程度 和阻带内旳衰减，所以 对滤波器旳性能有很大 旳影响。
c
0. 0895 1
FIR滤波器旳ห้องสมุดไป่ตู้计
FIR型滤波器旳系统函数为：
M
H (z) h(0) h(1)z1 h(M )zM h(n)zn
n0
FIR数字滤波器旳特点(与IIR数字滤波器比较)：
优点 ：（1）很轻易取得严格旳线性相位，防止被 处理旳信号 产生相位失真；
（2）极点全部在原点（永远稳定），无稳定 性问题； （3）任何一种非因果旳有限长序列，总能够经 过一定旳延时，转变为因果序列， 所以因果性总 是满足； （4）无反馈运算，运算误差小。
fir数字滤波器的设计与实现
fir数字滤波器的设计与实现一、引言数字滤波器是数字信号处理中的重要组成部分，它可以用于去除信号中的噪声，平滑信号等。
其中，fir数字滤波器是一种常见的数字滤波器。
本文将介绍fir数字滤波器的设计与实现。
二、fir数字滤波器概述fir数字滤波器是一种线性相位、有限脉冲响应（FIR）的数字滤波器。
它通过一系列加权系数对输入信号进行卷积运算，从而实现对信号的过滤。
fir数字滤波器具有以下特点：1. 稳定性好：由于其有限脉冲响应特性，使得其稳定性优于IIR（无限脉冲响应）数字滤波器。
2. 线性相位：fir数字滤波器在频域上具有线性相位特性，因此可以保持输入信号中各频率分量之间的相对时延不变。
3. 设计灵活：fir数字滤波器可以通过改变加权系数来实现不同的频率响应和截止频率。
三、fir数字滤波器设计步骤1. 确定需求：首先需要确定所需的频率响应和截止频率等参数。
2. 选择窗函数：根据需求选择合适的窗函数，常用的有矩形窗、汉明窗、布莱克曼窗等。
3. 计算滤波器系数：利用所选窗函数计算出fir数字滤波器的加权系数。
常见的计算方法有频率采样法、最小二乘法等。
4. 实现滤波器：将计算得到的加权系数应用于fir数字滤波器中，实现对信号的过滤。
四、fir数字滤波器实现方法1. 直接形式：直接将计算得到的加权系数应用于fir数字滤波器中，实现对信号的过滤。
该方法简单易懂，但是需要大量运算，不适合处理较长的信号序列。
2. 快速卷积形式：利用快速傅里叶变换（FFT）来加速卷积运算。
该方法可以大大减少计算量，适合处理较长的信号序列。
五、fir数字滤波器应用案例1. 语音处理：fir数字滤波器可以用于去除语音信号中的噪声和杂音，提高语音质量。
2. 图像处理：fir数字滤波器可以用于图像去噪和平滑处理，提高图像质量。
3. 生物医学信号处理：fir数字滤波器可以用于生物医学信号的滤波和特征提取，如心电信号、脑电信号等。
六、总结fir数字滤波器是一种常见的数字滤波器，具有稳定性好、线性相位和设计灵活等优点。
FIR滤波器设计
FIR滤波器设计1.滤波器规格确定：首先，需要明确滤波器的规格，即滤波器需要实现的频率响应。
这包括截止频率、通带和阻带的增益要求等，通过这些规格确定FIR滤波器的设计目标。
2.确定滤波器类型：FIR滤波器有多种类型可供选择，包括低通、高通、带通和带阻滤波器等。
根据应用需求选择合适的滤波器类型。
3.选择滤波器设计方法：FIR滤波器的设计方法有很多，常见的有窗函数法、频率采样法和最小最大法等。
不同的设计方法有不同的优势和限制，根据具体情况选择合适的设计方法。
4. 确定滤波器系数：在选定设计方法后，需要确定滤波器的系数。
这些系数决定了滤波器对输入信号的处理方式。
系数可以通过不同的计算方法得到，比如使用Matlab等数学工具软件进行计算。
5.评估滤波器性能：设计完成后，需要对滤波器进行性能评估。
这包括通过频率响应测试检查滤波器是否满足规格要求，并通过模拟信号或真实信号进行实际测试。
6.适应性滤波器设计：有时，滤波器的系数可能需要根据实时输入信号的情况进行调整。
这需要使用适应性滤波器设计方法，如LMS算法或RLS算法，根据误差信号和输入信号之间的关系来调整滤波器系数，以获得更好的滤波效果。
FIR滤波器的设计过程需要一定的理论基础和数学知识，以及对滤波器性能评估的能力。
实际中，常常通过使用现有的设计工具和软件来实现FIR滤波器的设计，比如使用Matlab、Python等语言中的信号处理工具箱。
总之，FIR滤波器是一种常见的数字滤波器类型，设计FIR滤波器的过程包括确定滤波器规格、选择滤波器类型、选择设计方法、确定滤波器系数、评估滤波器性能以及可能的适应性设计。
理解和掌握FIR滤波器的设计过程对于数字信号处理的应用具有重要意义。
FIR带通滤波器设计
FIR带通滤波器设计FIR（Finite Impulse Response）滤波器是一种数字滤波器，它由一组有限个延时单元和加权系数组成。
FIR滤波器具有相对简单的实现方式和稳定的性能，因此在数字信号处理中得到了广泛的应用。
1.确定滤波器的规格：带通滤波器需要确定的主要参数包括通带宽度、阻带宽度、过渡带宽度和通带最大衰减。
这些参数一般由实际应用要求决定。
2.确定滤波器的响应：带通滤波器需要传递通带内的信号，并在阻带内对信号进行抑制。
通常采用频率响应曲线来描述滤波器的性能。
可以使用理想滤波器的幅度和相位响应作为参考，然后通过对其进行近似来设计实际滤波器。
3. 确定滤波器的类型：根据实际需求，可以选择不同类型的FIR滤波器，例如均衡二进制FIR滤波器（Equiripple）、最小最大线性相位FIR滤波器（Least Maximum Phase FIR）等。
选择合适的滤波器类型可以最大程度上满足设计要求。
4.选择窗函数：窗函数用于对理想滤波器的幅度响应进行近似。
常见的窗函数有矩形窗、汉宁窗、汉明窗等。
选择合适的窗函数是实现滤波器的关键，需要平衡通带与阻带之间的矛盾。
5.计算滤波器的阶数和系数：根据滤波器的响应和窗函数的选择，可以使用不同的算法来计算滤波器的阶数和系数。
常见的算法有最小二乘法、频域采样法等。
计算得到的系数用于实现滤波器的延时单元和加权系数，可以采用直接形式或快速算法实现滤波器。
6.检验滤波器的性能：完成滤波器设计之后，需要对设计的滤波器进行性能检验。
可以通过频率响应、相位响应、群延迟等指标来评估滤波器的性能。
如果滤波器的性能不满足要求，可以进行调整或更换算法重新设计。
需要注意的是，FIR滤波器的设计过程具有一定的复杂性，需要掌握一定的信号处理理论知识和数学知识。
此外，滤波器设计还需要根据具体应用场景进行考虑，以获得更好的性能和适应性。
总的来说，FIR带通滤波器的设计过程包括确定规格、确定响应、选择类型、选择窗函数、计算系数和检验性能等步骤。
fir、iir数字滤波器的设计与实现
一、概述数字滤波器是数字信号处理中的重要部分，它可以对数字信号进行滤波、去噪、平滑等处理，广泛应用于通信、音频处理、图像处理等领域。
在数字滤波器中，fir和iir是两种常见的结构，它们各自具有不同的特点和适用场景。
本文将围绕fir和iir数字滤波器的设计与实现展开讨论，介绍它们的原理、设计方法和实际应用。
二、fir数字滤波器的设计与实现1. fir数字滤波器的原理fir数字滤波器是一种有限冲激响应滤波器，它的输出仅依赖于输入信号的有限个先前值。
fir数字滤波器的传递函数可以表示为：H(z) = b0 + b1 * z^(-1) + b2 * z^(-2) + ... + bn * z^(-n)其中，b0、b1、...、bn为滤波器的系数，n为滤波器的阶数。
fir数字滤波器的特点是稳定性好、易于设计、相位线性等。
2. fir数字滤波器的设计方法fir数字滤波器的设计通常采用频率采样法、窗函数法、最小均方误差法等。
其中，频率采样法是一种常用的设计方法，它可以通过指定频率响应的要求来确定fir数字滤波器的系数，然后利用离散傅立叶变换将频率响应转换为时域的脉冲响应。
3. fir数字滤波器的实现fir数字滤波器的实现通常采用直接型、级联型、并行型等结构。
其中，直接型fir数字滤波器是最简单的实现方式，它直接利用fir数字滤波器的时域脉冲响应进行卷积计算。
另外，还可以利用快速傅立叶变换等算法加速fir数字滤波器的实现。
三、iir数字滤波器的设计与实现1. iir数字滤波器的原理iir数字滤波器是一种无限冲激响应滤波器，它的输出不仅依赖于输入信号的有限个先前值，还依赖于输出信号的先前值。
iir数字滤波器的传递函数可以表示为：H(z) = (b0 + b1 * z^(-1) + b2 * z^(-2) + ... + bn * z^(-n)) / (1 +a1 * z^(-1) + a2 * z^(-2) + ... + am * z^(-m))其中，b0、b1、...、bn为前向系数，a1、a2、...、am为反馈系数，n为前向路径的阶数，m为反馈路径的阶数。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
FIR 数字滤波器设计一、摘 要数字滤波器是一种具有频率选择性的离散线性系统，在信号数字处理中有着广泛的应用。
其中FIR 滤波器是一种常用的滤波器，它在保证幅度特性满足技术要求的同时，很容易做到严格的线性相位特性，在语音分析、图像处理、雷达监测等对信号相位要求高的领域有着广泛的应用，能实现IIR 滤波器不能实现的许多功能。
二、关键词： FIR 窗函数 系统函数 MATLAB三、设计要求设计理想特性FIR 线性数字相位数字滤波器⎩⎨⎧≤≤-≤≤-=其他0,1)(ππw w w w e H c c iw d （1）求单位冲激响应)(n h（2）设4π=c w ，)(n h 的长度N=21，编写求)(n h 的Matlab 程序，并上机输出矩形窗设计和海明窗设计的)(n h 。
四、 设计目的1、学会MATLAB 的使用，掌握MATLAB 的程序设计方法；2、掌握数字信号处理的基本概念、基本理论和基本方法；3、掌握MATLAB 设计FIR 线性数字相位数字滤波器的方法；4、学会用MATLAB 对信号进行分析和处理。
五、设计意义数字滤波器是数字信号处理的重要组成部分，可作为应用系统对信号的前置处理。
同时用DSP 芯片实现数字滤波除了具有稳定性好、精确度高、不受外界影响等优点外，还具有灵活性好的特点，可对DSP芯片编程来实现数字滤波的参数修改，进而十分方便地修改滤波器的特性。
因此基于数字信号处理的数字滤波被广泛应用于语音、图像、软件无线电等领域，具有广阔的发展空间。
FIR滤波器具有严格的线性相位，可以具有任意的幅度特性，且是可物理实现的因果系统，因此被广泛地应用在现代通信技术当中，如解调器中的位同步和位定时提取、自适应均衡去码间串扰以及话音的自适应编码等。
可见对FIR滤波器的研究是具有非常重要的现实意义的。
六、设计原理1、MATLAB概述MATLAB是美国MathWorks公司开发的一种功能极其强大的高技术计算语言和内容极其丰富的软件库，集数值计算、矩阵运算和信号处理和显示于一身。
该软件最初是由美国教授Cleve Moler创立的。
1980年前后，他在教线性代数课程时，发现用其他高级语言编程时极不方便，便构思开发了MATLAB，即矩阵实验室（Matrix Laboratory）。
该软件利用了当时代表数值线性代数领域最高水平的EISPACK和LINPACK两大软件包，并且利用Fortran语言编写了最初的一套交互式软件系统，MATLAB的最初版本便由此产生了。
最初的MATLAB由于语言单一，只能进行矩阵的运算，绘图也只能用原始的描点法，内部函数只有几十个，因此功能十分简单。
1984年该公司推出了第一个MATLAB的商业版，并用C语言作出了全部改写。
现在的MATLAB 程序是MathWorks公司用C语言开发的，第一版由steve Bangert主持开发编译解释程序，Steve Kleiman完成图形功能的设计，John Little和Cleve Moler主持开发了各类数学分分析的子模块，撰写用户指南和大部分的M文件。
接着又添加了丰富的图形图像处理、多媒体功能、符号运算和和其它流行软件的接口功能，使MATLAB的功能越来越强大。
MTALAB系统主要由以下五个部分组成：(1)MATALB语言体系。
MATLAB是高层次的矩阵／数组语言，具有条件控制、函数调用、数据结构、输入输出、面向对象等程序语言特性。
利用它既可以进行小规模端程，完成算法设计和算法实验的基本任务，也可以进行大规模编程，开发复杂的应用程序。
(2)MATLAB工作环境。
这是对MATLAB提供给用户使用的管理功能的总称。
包括管理工作空间中的变量据输入输出的方式和方法，以及开发、调试、管理M文件的各种工具。
(3)图形句相系统。
这是MATLAB图形系统的基础，包括完成2D和3D数据图示、图像处理、动画生成、图形显示等功能的高层MATLAB命令，也包括用户对图形图像等对象进行特性控制的低层MATLAB命令，以及开发GUI 应用程序的各种工具。
(4)MATLAB数学函数库。
这是对MATLAB使用的各种数学算法的总称。
包括各种初等函数的算法，也包括矩阵运算、矩阵分析等高层次数学算法。
(5)MATLAB应用程序接口(API)。
这是MATLAB为用户提供的一个函数库，使得用户能够在MATLAB环境中使用C程序或FORTRAN程序，包括从MATLAB中调用于程序(动态链接)，读写MAT文件的功能。
2、数字滤波器概述数字滤波器是指完成信号滤波处理功能的，用有限精度算法实现的离散时间线性非时变系统，其输入是一组数字量，其输出是经过变换的另一组数字量。
因此，数字滤波器本身既可以是用数字硬件装配成的一台完成给定运算的专用的数字计算机，也可以将所需要的运算编成程序，让通用计算机来执行。
数字滤波器，输入输出均为数字信号，通过一定的运算关系，改变输入信号中所含频率成分的相对比例，或则滤除某些频率成分的器件。
对于数字滤波器而言，若系统函数为H(z),其脉冲响应为h(n),输入时间序列为x(n),则它们在时域内的关系式如下：y(n)=h(n)﹡x(n)在Z 域内，输入和输出存在如下关系：Y(z)= H(z)X(z)式中，X(z)、Y(z)分别为x(n)和y(n)的Z 变换。
在频域内，输入和输出则存在如下关系：Y(j ω)=H(j ω)X(j ω)式中，H(j ω)是数字滤波器的频率特性；X(j ω)Y(j ω)分别为x(n)和y(n)的频谱，而ω为数字角频率。
3、FIR 数字滤波器的基本结构及设计流程（1）FIR 数字滤波器的基本结构在讨论任何一种滤波器时，都要着重分析其系统函数，FIR 滤波器的系统函数为：n N n z n h z H ∑-==10)()( 。
从该系统函数可看出，FIR 滤波器有以下特点：①系统的单位冲激响应h(n)在有限个n 值处不为零；②系统函数H(z)在|z|>0处收敛，极点全部在z=0处(稳定系统)； ③结构上主要是非递归结构，没有输出到输入的反馈，但有些结构中(例如频率抽样结构)也包含有反馈的递归部分。
（2）FIR 数字滤波器的设计流程图为：4、窗函数设计法（矩形窗、海明窗） 窗函数设计法也称为傅立叶级数法。
其设计是在时域进行的，先用傅氏反变换求出理想数字滤波器的单位抽样响应h d (n)，然后时域移位并加时间窗w(n)对其截断，从而求得FIR 滤波器的单位抽样响应h(n)；)()()(n w n h n h d ⋅=在设计过程中，将无限长序列变为有限长是通过时域加矩形窗乘积实现数据的截断的。
时域乘积对应了频域卷积，从而对频响特征发生的改变。
常见的窗函数有：矩形窗、三角形(Bartlertt)窗、汉宁(Hanning)窗。
海明(Hamming)窗、布拉克曼(Blackman)窗、凯泽(kaiser)窗等。
（1） 矩形窗（Rectangle Window ）()()n N R n =ω其频谱函数为： ()()()()ωωωωω⎪⎭⎫ ⎝⎛--⎪⎭⎫ ⎝⎛--==21212sin 2N sin N j R N j j e n W e e W其幅度函数为： ()()()2sin 2Nsin ωωω=W（2） 海明窗（Hamming Window ） 海明(Hamming)窗，又称改进的升余弦窗)()]12cos(46.054.0[)(n R N n n w N --=π 其频谱函数为：]e e[23.0)e (54.0)e ()12(j )12(j j j -+--+-=N R N R R W W W W πωπωωω其幅度函数为： )]12()12([23.0)(54.0)(-++--+=N W N W W W R R R πωπωωω 七、设计内容1、设计理想特性FIR 线性数字相位数字滤波器其频率响应为 ⎩⎨⎧≤≤-≤≤-=其他,0,,1)(ππw w w w e H c c iw d 所以，它所对应的单位抽样响应为ωπππd )(21)n (h n iw iw d d e e H ⎰-= ωπωππωωπd 21d 21n j n j c c w w e e ⎰⎰+=-- ⎥⎦⎤⎢⎣⎡-+-=）（）（n j n j n j -n j -c c e e jn 1e e jn 121ωππωπ ⎥⎦⎤⎢⎣⎡-+-=）（）（n j -n j n j n j -e e jn 1e e jn 121c c ππωωππωn n Sin c -=显然，)n (h d 是一个无限长、非因果的序列。
但由于FIR 滤波器的单位抽样响应是有限长的，所以需要寻求一个有限长序列)n (h 来逼近)n (h d 。
得到有限长序列的一种简便方法是运用相关窗函数)n (ω对)n (h d 进行截断处理（加窗处理）。
因此，本题设计滤波器的单位冲激响应)(n h 为()()()()n n n h n h d ωπωωn n Sin c -== 2、利用相关窗函数进行加窗，题设4π=c w ，)(n h 的长度N=21。
（1）利用矩形窗进行加窗处理 窗函数 ()()⎩⎨⎧-≤≤==其他,01N n ,01n N R n ω 加窗处理后，该数字滤波器的单位冲击响应)(n h 为()()⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≤≤-==其他,020n ,04n n n h )(d ππωn Sin n h （2）利用海明窗进行加窗处理窗函数 ()()n R 1N n 2cos 6.404.50N ⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎪⎭⎫ ⎝⎛--=πωn 加窗处理后，该数字滤波器的单位冲击响应)(n h 为()⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≤≤⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎪⎭⎫ ⎝⎛--=其他,020n ,0n R 10n cos 6.404.504n )(21πππn Sin n h 3、利用MATLAB 软件编写计算求解)(n h 的相关程序。
（1）矩形窗设计法（相应程序）b2=fir1(20,0.25);%系数h2=freqz(b2,1,20)n=0:20;subplot(221);stem(n,b2,'.');grid;f=0:0.5/20:0.5-0.5/20频谱显示程序为clear;clc;N=21;%阶数，可以用过渡带来计算wc=0.25;%wc 是过渡带中心，要除以pihn=fir1(N,wc,boxcar(N+1));freqz(hn,1)（2）海明窗设计法（相应程序）b1=fir1(20,0.25,rectwin(21));h1=freqz(b1,1,20);n=0:20;subplot(221);stem(n,b1,'.');hold on;grid;f=0:0.5/20:0.5-0.5/20;频谱显示程序为clear;clc;N=21;wc=0.25*pi; % 若为圆周角频率window=hamming(N+1);b=fir1(N,wc/pi,'low',window); % 注意里面用归一化频率freqz(b);八、结果分析（1）矩形窗设计法矩形窗设计的的单位冲激响应)h(n矩形窗设计的耗损函数和相频特性曲线（2）海明窗设计法海明窗设计的的单位冲激响应)h(n海明窗设计的耗损函数和相频特性曲线九、设计心得在实践中掌握知识———记课程设计心得体会近日，我们开始了本学期的最后一次课程设计。