实验三FIR滤设计实验报告
fir滤波器设计实验报告
fir滤波器设计实验报告fir滤波器设计实验报告引言：滤波器是数字信号处理中常用的工具，它能够对信号进行去噪、频率分析和频率选择等处理。
其中，FIR（Finite Impulse Response）滤波器是一种常见的数字滤波器，具有线性相位和稳定性等优点。
本实验旨在设计一个FIR滤波器，并通过实际测试验证其性能。
一、实验目的本实验的目的是通过设计一个FIR滤波器，掌握FIR滤波器的设计方法和性能评估。
具体包括以下几个方面：1. 了解FIR滤波器的基本原理和特点；2. 学习FIR滤波器的设计方法，如窗函数法、最小二乘法等；3. 掌握MATLAB等工具的使用，实现FIR滤波器的设计和性能评估；4. 通过实际测试，验证所设计FIR滤波器的性能。
二、实验原理FIR滤波器是一种非递归滤波器，其输出仅依赖于当前和过去的输入样本。
其基本原理是将输入信号与一组滤波器系数进行卷积运算，得到输出信号。
FIR滤波器的频率响应由滤波器系数决定，通过调整滤波器系数的值，可以实现不同的滤波效果。
在本实验中，我们采用窗函数法设计FIR滤波器。
窗函数法是一种常见的FIR滤波器设计方法，其基本思想是通过对滤波器的频率响应进行窗函数加权，从而实现对信号频率的选择。
常用的窗函数有矩形窗、汉宁窗、布莱克曼窗等。
三、实验过程1. 确定滤波器的要求：根据实际需求，确定滤波器的截止频率、通带衰减和阻带衰减等参数。
2. 选择窗函数：根据滤波器的要求，选择合适的窗函数。
常用的窗函数有矩形窗、汉宁窗、布莱克曼窗等，不同窗函数有不同的性能特点。
3. 计算滤波器系数：根据所选窗函数的特性，计算滤波器的系数。
这一步可以使用MATLAB等工具进行计算，也可以手动计算。
4. 实现滤波器：使用MATLAB等工具，将计算得到的滤波器系数应用于滤波器的实现。
可以使用差分方程、卷积等方法实现滤波器。
5. 评估滤波器性能：通过输入不同的信号，观察滤波器的输出，并评估其性能。
FIR滤波器设计实验报告
FIR滤波器设计实验报告实验报告：FIR滤波器设计一、实验目的：本实验旨在通过设计FIR滤波器，加深对数字信号处理中滤波器原理的理解，掌握FIR滤波器的设计方法和调试技巧。
二、实验原理：在窗函数法中，常用的窗函数有矩形窗、三角窗、汉明窗和黑曼窗等。
根据实际需求选择适当的窗口函数，并通过将窗口函数应用到理想低通滤波器的冲激响应中，得到FIR滤波器的冲激响应。
三、实验步骤：1.确定滤波器的阶数和截止频率。
2.选择适当的窗口函数，如汉明窗。
3.计算出理想低通滤波器的冲激响应。
4.将选定的窗口函数应用到理想低通滤波器的冲激响应中。
5.得到FIR滤波器的冲激响应。
四、实验结果：假设要设计一个阶数为10的FIR滤波器，截止频率为800Hz，采样频率为1600Hz。
1.选择汉明窗作为窗口函数。
2.根据采样频率和截止频率计算出理想低通滤波器的冲激响应。
假设截止频率为f_c，则理想低通滤波器的冲激响应为：h(n) = 2f_c * sinc(2f_c * (n - (N-1)/2))其中，sinc(x)为正弦函数sin(x)/x。
3.将汉明窗应用到理想低通滤波器的冲激响应中，得到FIR滤波器的冲激响应。
具体计算过程如下：h(n) = w(n) * h_ideal(n)其中，w(n)为汉明窗：w(n) = 0.54 - 0.46 * cos(2πn/(N-1))h_ideal(n)为理想低通滤波器的冲激响应。
4.计算得到FIR滤波器的冲激响应序列。
五、实验总结：本次实验通过设计FIR滤波器，加深了对数字信号处理中滤波器原理的理解。
掌握了FIR滤波器的设计方法和调试技巧。
通过设计阶数为10的FIR滤波器，截止频率为800Hz，采样频率为1600Hz的实例，了解了窗函数法设计FIR滤波器的具体步骤，并得到了滤波器的冲激响应。
【备注】以上内容仅为参考，具体实验报告内容可能根据实际情况有所调整。
FIR滤波器设计实验报告
FIR滤波器设计实验报告实验目的：学习和掌握有限脉冲响应（FIR）滤波器的设计方法，了解数字滤波器的原理和实现。
实验器材：计算机、Matlab软件、FIR滤波器设计工具。
实验原理：1.确定滤波器的规格：包括通带频率、阻带频率、通带纹波、阻带衰减等参数。
2. 根据滤波器规格选择合适的FIR滤波器设计方法：常见的设计方法有窗函数法、频域近似法、Remez算法等。
3.根据设计方法计算FIR滤波器的系数：根据设计方法的不同，计算滤波器的系数也有所区别。
4.对FIR滤波器进行验证和优化：可以通过频率响应、幅频特性等指标对滤波器进行调整，并进行验证。
实验步骤：1.确定滤波器规格：设置通带频率为3kHz，阻带频率为5kHz，通带纹波为0.01dB，阻带衰减为40dB。
2.选择窗函数法进行FIR滤波器设计。
3.根据滤波器规格计算滤波器的阶数。
4.根据阶数选择合适的窗函数。
5.计算FIR滤波器的系数。
6.通过绘制滤波器的频率响应曲线进行验证。
7.分析滤波器的性能，并对滤波器进行优化。
实验结果：根据以上步骤进行设计和计算，得到了FIR滤波器的系数，利用Matlab绘制了滤波器的频率响应曲线。
分析和讨论：根据频率响应曲线，可以看出滤波器在通带频率范围内有较好的衰减效果，滤波器的阻带频率范围内衰减也满足要求。
但是在通带和阻带之间存在一定的过渡带，可能会对信号造成一部分的失真。
因此，可以考虑进一步优化滤波器的设计，使其在通带和阻带之间的过渡带更加平滑，减小失真的影响。
结论：通过本次实验，我们学习并掌握了FIR滤波器的设计方法，了解了数字滤波器的原理和实现。
在实际应用中，可以根据需要选择合适的FIR滤波器设计方法，并根据滤波器的规格进行计算和调整。
通过不断优化和验证，可以得到满足要求的FIR滤波器，实现对数字信号的滤波处理。
FIR低通滤波器实验
实验三：FIR 低通滤波器实验一、实验目的1. 了解FIR 滤波器的原理及使用方法；2. 了解DSP 对FIR 滤波器的设计及编程方法；3. 熟悉对FIR 滤波器的调试方法 二、实验内容设计滤波器采样频率为2048Hz ，截至频率100Hz 的低通滤波器，设计FIR 滤波器实现上面的滤波器要求。
三、实验原理数字滤波的作用是滤出信号中某一部分频率分量。
信号经过滤波处理就相当于信号的频谱与滤波器的频率响应相乘的结果。
从时域来看，就是输入信号与滤波器的冲激响应作卷积。
数字滤波器在各种领域有广泛胡应用，例如数字音响、音乐和语音合成、噪声消除、数据压缩、频率合成、谐波消除、过载检测、相关检测等。
数字滤波器可以从时域特性来分类，即根据其冲激相应是有限收敛还是无限延续考虑，前者称为有限冲激响应(Finite Impulse Response,缩写为FIR)滤波器，后者称为无限冲激响应(Infinite Impulse Response,缩写为IIR)滤波器。
本实验将采用DSP （TMS320C5416）来实现有限冲击响应滤波器（FIR ）。
N 阶有限冲激响应滤波器（FIR ）公式：FIR 设计原理：根据系数h 是偶对称为了简化运算产生如下计算方法，如果一个FIR 滤波有一个冲激响应，h(0)，h(1)，…，h(N-1),和x(n)描绘输入的时常滤波n ，输出滤波y(n)的 n 给出以下方程式：y(n)=h(0)x(n)+h(1)x(n-1)+h(2)x(n-2)+…+h(N -1)x[n-(n-1)] FIR 结构如下：∑-=+--+-=12/0))]1(()()[()(N k k Nn x k n x k h n yDSP 编程实现FIR 滤波波器有很多方法，可以使用MAC 指令的循环寻址方式实现，也可以使用指令FIRS 实现，FIRS 指令是C54系列汇编语言中专门为FIR 滤波器设计的，可以提高FIR 滤波器的运行时间，完成一些对市实行要求比较高的滤波器。
fir滤波器实验报告
fir滤波器实验报告fir滤波器实验报告引言：滤波器是信号处理中常用的工具，它可以对信号进行频率选择性处理。
在数字信号处理中，FIR（Finite Impulse Response）滤波器是一种常见的滤波器类型。
本实验旨在通过设计和实现FIR滤波器，探索其在信号处理中的应用。
一、实验目的本实验的主要目的有以下几点：1. 了解FIR滤波器的基本原理和特性；2. 掌握FIR滤波器的设计方法；3. 实现FIR滤波器并对信号进行处理，观察滤波效果。
二、实验原理1. FIR滤波器的原理FIR滤波器是一种非递归滤波器，其输出仅依赖于输入和滤波器的系数。
它的基本原理是将输入信号与滤波器的冲激响应进行卷积运算，得到输出信号。
FIR滤波器的冲激响应是有限长度的，因此称为有限脉冲响应滤波器。
2. FIR滤波器的设计方法FIR滤波器的设计方法有很多种，常用的包括窗函数法、频率采样法和最小二乘法。
在本实验中，我们将使用窗函数法进行FIR滤波器的设计。
具体步骤如下：（1）选择滤波器的阶数和截止频率；（2）选择适当的窗函数，如矩形窗、汉宁窗等；（3）根据选择的窗函数和截止频率，计算滤波器的系数；（4）利用计算得到的系数实现FIR滤波器。
三、实验步骤1. 确定滤波器的阶数和截止频率，以及采样频率；2. 选择合适的窗函数，并计算滤波器的系数；3. 利用计算得到的系数实现FIR滤波器；4. 准备待处理的信号，如音频信号或图像信号；5. 将待处理的信号输入FIR滤波器，观察滤波效果；6. 调整滤波器的参数，如阶数和截止频率，观察滤波效果的变化。
四、实验结果与分析在实验中，我们选择了一个音频信号作为待处理信号，设计了一个10阶的FIR滤波器，截止频率为1kHz，采样频率为8kHz，并使用汉宁窗进行滤波器系数的计算。
经过滤波处理后，观察到音频信号的高频部分被有效地滤除，保留了低频部分，使得音频信号听起来更加柔和。
通过调整滤波器的阶数和截止频率，我们可以进一步调节滤波效果，使得音频信号的音色发生变化。
fir数字滤波器设计实验报告
fir数字滤波器设计实验报告Title: FIR Digital Filter Design Experiment ReportAbstract:This experiment aims to design a Finite Impulse Response (FIR) digital filter using MATLAB software. The FIR filter is a type of digital filter that is widely used in signal processing applications. In this experiment, we will design a low-pass FIR filter with specified frequency response characteristics and then implement it using MATLAB.Introduction:Digital filters are essential components in signal processing systems. They are used to remove unwanted noise, extract specific frequency components, and improve the overall quality of signals. FIR filters are a popular choice due to their linear phase response and stability. In this experiment, we will focus on designing a low-pass FIR filter, which attenuates high-frequency components while passing low-frequency components.Methodology:1. Specification of filter characteristics: The first step is to specify the desired frequency response characteristics of the FIR filter, such as the cutoff frequency and the stopband attenuation.2. Design of filter coefficients: Using MATLAB, the filter coefficients are calculated using the specified filter characteristics. This involves determining the filter length and the coefficients that will achieve the desired frequency response.3. Implementation of the filter: The designed filter coefficients are then used to implement the FIR filter in MATLAB. The input signal is passed through the filter to observe the filtering effect.Results:The designed FIR filter successfully meets the specified frequency response characteristics. The filter effectively attenuates high-frequency components while passing low-frequency components, as intended. The implementation of the filter in MATLAB also demonstrates its practical application in signal processing.Conclusion:In conclusion, this experiment has provided hands-on experience in designing and implementing a low-pass FIR digital filter. The use of MATLAB software has facilitated the process and allowed for a deeper understanding of digital filter design. FIR filters are powerful tools in signal processing and their design and implementation are crucial skills for engineers and researchers in various fields. Overall, this experiment has provided valuable insights into the design and implementation of FIR digital filters, and has enhanced our understanding of their applications in signal processing.。
fir滤波器设计实验报告
fir滤波器设计实验报告一、实验目的本次实验的目的是设计FIR滤波器，从而实现信号的滤波处理。
二、实验原理FIR滤波器是一种数字滤波器，它采用有限长的冲激响应滤波器来实现频率选择性的滤波处理。
在FIR滤波器中，系统的输出只与输入和滤波器的系数有关，不存在反馈环路，因此具有稳定性和线性相位的特性。
FIR滤波器的设计最常采用Window法和最小二乘法。
Window法是指先对理想滤波器的频率特性进行窗函数的处理，再通过离散傅里叶变换来得到滤波器的时域响应。
最小二乘法则是指采用最小二乘法来拟合理想滤波器的频率特性。
本次实验采用的是Window法。
三、实验步骤1.设计滤波器的频率响应特性：根据实际需要设计出需要的滤波器的频率响应特性，通常采用理想滤波器的底通、高通、带通、带阻等特性。
2.选择窗函数：根据设计的滤波器的频率响应特性选择相应的窗函数，常用的窗函数有矩形窗、汉宁窗、汉明窗等。
3.计算滤波器的时域响应：采用离散傅里叶变换将设计的滤波器的频率响应特性转化为时域响应，得到滤波器的冲激响应h(n)。
4.归一化：将得到的滤波器的冲激响应h(n)进行归一化处理，得到单位加权的滤波器系数h(n)。
5.实现滤波器的应用：将得到的滤波器系数h(n)应用于需要滤波的信号中，通过卷积的方式得到滤波后的信号。
四、实验结果以矩形窗为例，设计一阶低通滤波器，截止频率为300Hz，采样频率为8000Hz，得到的滤波器系数为：h(0)=0.0025h(1)=0.0025滤波效果良好，经过滤波后的信号频率响应相对于滤波前有较明显的截止效应。
五、实验总结通过本次实验，我们掌握了FIR滤波器的设计方法，窗函数的选择和离散傅里叶变换的应用，使我们能够更好地处理信号，实现更有效的信号滤波。
在日常工作和学习中，能够更好地应用到FIR滤波器的设计和应用，提高信号处理的精度和效率。
FIR滤波器设计实验报告
实验报告课程名称：数字信号处理实验项目： FIR滤波器设计专业班级：姓名：学号：实验室号：实验组号：实验时间：批阅时间：指导教师：成绩：实验报告专业班级： 学号： 姓名：一、实验目的：1、熟悉线性相位FIR 数字低通滤波器特性。
2、熟悉用窗函数法设计FIR 数字低通滤波器的原理和方法。
3、了解各种窗函数对滤波特性的影响。
要求认真复习FIR 数字滤波器有关内容实验内容。
二、实验原理如果所希望的滤波器理想频率响应函数为)(e H j ωd ，则其对应的单位样值响应为ωπ=ωππ-⎰d e j ωnj dd e )(H 21(n)h 窗函数法设计法的基本原理是用有限长单位样值响应h(n)逼近(n)h d 。
由于(n)h d 往往是无限长序列，且是非因果的，所以用窗函数(n)w 将(n)h d 截断，并进行加权处理，得到：(n)(n)h h(n)d w ⋅=。
h(n)就作为实际设计的FIR 滤波器单位样值响应序列，其频率函数)H(ej ω为∑-=ω=1n n j -j ωh(n)e )H(e N 。
式中N 为所选窗函数(n)w 的长度。
用窗函数法设计的FIR 滤波器性能取决于窗函数类型及窗口长度N 的取值。
设计过程中要根据阻带衰减和过渡带宽度的要求选择合适的窗函数类型和窗口长度N 。
各类窗函数所能达到的阻带最小衰减和过渡带宽度见P342表7-3。
选定窗函数类型和长度N 以后，求出单位样值响应(n)(n)h h(n)d w ⋅=。
验算)()()]([)(ωϕωω==j g j e H n h DTFT e H 是否满足要求，如不满足要求，则重新选定窗函数类型和长度N ，直至满足要求。
如要求线性相位特性，h(n)还必须满足n)-1-h(N h(n)±=。
根据上式中的正、负号和长度N 的奇偶性又将线性相位FIR 滤波器分成4类（见P330表7-1及下表），根据要设计的滤波器特性正确选择其中一类。
例如要设计低通特性，可选择情况1、2，不能选择情况3、4。
实验三FIR滤波器的DSP实验报告
实验三FIR滤波器的DSP实验报告实验目的：1.掌握FIR滤波器的基本原理和结构；2.了解DSP芯片的基本使用方法；3.熟悉MATLAB的使用，实现FIR滤波器的设计和仿真。
实验器材：1.TMS320C6748DSP开发板；2.电脑；3.MATLAB软件。
实验原理：FIR滤波器是数字信号处理中常用的一种滤波器，其基本原理是利用线性相位特性实现对信号频谱的选择性抑制。
FIR滤波器的结构简单，稳定性好，并且可以实现任意的频率响应，因此被广泛应用于音频处理、图像处理等领域。
FIR滤波器的结构由延时单元、加法器和乘法器组成。
延时单元用于存储输入信号的过去值，加法器用于将输入信号和延时单元中的值相加，乘法器用于对加法器的输出进行加权求和。
根据加权系数的不同，可以实现不同的滤波特性。
在本实验中，我们使用MATLAB软件进行FIR滤波器的设计和仿真。
首先，通过指定滤波器的截止频率、通带和阻带的最大衰减等参数，使用MATLAB中的fir1函数进行滤波器的设计。
接下来，将得到的滤波器系数保存为C语言代码，通过DSP开发板进行实时滤波处理。
实验步骤：1. 在MATLAB中打开fir1函数进行滤波器设计。
根据实际需求，指定滤波器的截止频率、通带和阻带的最大衰减等参数。
通过运行代码，得到滤波器的系数。
2.将得到的滤波器系数保存为C语言代码，包括头文件和滤波函数。
7.运行程序，在DSP开发板上实时进行滤波处理，并将输出结果通过耳机进行播放。
实验结果：通过上述实验步骤，我们成功地实现了一个FIR滤波器的设计和DSP 实时处理。
通过调整滤波器参数和监听输出结果，我们观察到不同滤波器参数下得到的滤波效果不同。
通过对比实时输入信号和输出信号，我们可以清晰地看到滤波器对于输入信号频谱的选择性抑制。
实验总结：本次实验通过设计和实现FIR滤波器，加深了我们对滤波器原理和DSP芯片的理解。
通过MATLAB软件的辅助，我们可以直观地观察到滤波器在频率域的作用，对于滤波器的选择和优化提供了方便。
fir数字滤波器设计实验报告
fir数字滤波器设计实验报告FIR数字滤波器设计实验报告概述数字滤波器是数字信号处理中的重要组成部分，广泛应用于音频、图像、视频等领域。
其中，FIR数字滤波器是一种常见的数字滤波器，具有线性相位、稳定性好、易于实现等优点。
本实验旨在设计一种基于FIR数字滤波器的信号处理系统，实现对信号的滤波和降噪。
实验步骤1. 信号采集需要采集待处理的信号。
本实验采用的是模拟信号，通过采集卡将其转换为数字信号，存储在计算机中。
2. 滤波器设计接下来，需要设计FIR数字滤波器。
为了实现对信号的降噪，我们选择了低通滤波器。
在设计滤波器时，需要确定滤波器的阶数、截止频率等参数。
本实验中，我们选择了8阶低通滤波器，截止频率为500Hz。
3. 滤波器实现设计好滤波器后，需要将其实现。
在本实验中，我们采用MATLAB 软件实现FIR数字滤波器。
具体实现过程如下：定义滤波器的系数。
根据滤波器设计的公式，计算出系数值。
利用MATLAB中的filter函数对信号进行滤波。
将采集到的信号作为输入，滤波器系数作为参数，调用filter函数进行滤波处理。
处理后的信号即为滤波后的信号。
4. 结果分析需要对处理后的信号进行分析。
我们可以通过MATLAB绘制出处理前后的信号波形图、频谱图，比较它们的差异，以评估滤波器的效果。
结果显示，经过FIR数字滤波器处理后，信号的噪声得到了有效的降低，滤波效果较好。
同时，频谱图也显示出了滤波器的低通特性，截止频率处信号衰减明显。
结论本实验成功设计并实现了基于FIR数字滤波器的信号处理系统。
通过采集、滤波、分析等步骤，我们实现了对模拟信号的降噪处理。
同时，本实验还验证了FIR数字滤波器的优点，包括线性相位、稳定性好等特点。
在实际应用中，FIR数字滤波器具有广泛的应用前景。
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实验报告：FIR滤波器设计与实现一、实验目的本实验旨在通过设计和实现FIR滤波器来理解数字滤波器的原理和设计过程，并且掌握FIR滤波器的设计方法和实现技巧。
二、实验原理1.选择滤波器的类型和阶数根据滤波器的类型和阶数的不同，可以实现不同的滤波效果。
常见的滤波器类型有低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器。
选择适当的滤波器类型和阶数可以实现对不同频率分量的滤波。
2.确定滤波器的系数在设计FIR滤波器时，系数的选择对滤波器的性能有重要影响。
通常可以使用窗函数法、最小二乘法、频率采样法等方法来确定系数的值。
常见的窗函数有矩形窗、汉明窗和布莱克曼窗等。
三、实验步骤1.确定滤波器的类型和阶数根据实际需求和信号特点，选择合适的滤波器类型和阶数。
例如，如果需要设计一个低通滤波器，可以选择实验中使用的巴特沃斯低通滤波器。
2.确定滤波器的频率响应根据滤波器的类型和阶数，确定滤波器的频率响应。
可以通过matlab等软件来计算和绘制滤波器的频率响应曲线。
3.确定滤波器的系数根据频率响应的要求，选择合适的窗函数和窗长度来确定滤波器的系数。
可以使用matlab等软件来计算和绘制窗函数的形状和频率响应曲线。
4.实现滤波器的功能将滤波器的系数应用于输入信号，通过加权求和得到输出信号的采样点。
可以使用matlab等软件来模拟和验证滤波器的功能。
四、实验结果在实际实验中，我们选择了一个4阶低通滤波器进行设计和实现。
通过计算和绘制滤波器的频率响应曲线，确定了窗函数的形状和窗长度。
在实际实验中，我们通过实现一个滤波器功能的matlab程序来验证滤波器的性能。
通过输入不同频率和幅度的信号，观察滤波器对信号的影响，验证了设计的滤波器的功能有效性。
五、实验总结通过本实验，我们深入了解了FIR滤波器的设计原理和实现方法。
通过设计和实现一个具体的滤波器，我们掌握了滤波器类型和阶数的选择方法，以及系数的确定方法。
FIR实验报告范文
FIR实验报告范文实验报告：FIR滤波器设计与实现一、实验目的1.了解和掌握FIR滤波器的基本概念和设计原理；2. 学会使用Matlab软件设计和实现FIR滤波器；3.分析和评价不同阶数（N）和窗函数类型对FIR滤波器性能的影响。
二、实验设备和原材料1.计算机；2. Matlab 2024a 软件；3.信号发生器。
三、实验原理1.FIR滤波器概念：FIR（Finite Impulse Response）即有限脉冲响应滤波器，是一种非递归滤波器。
其输出是当前输入和过去若干个输入的加权和。
2.FIR滤波器设计原理：FIR滤波器的设计一般通过确定滤波器系数实现。
常用的设计方法有直接设计法、频率采样法、窗函数法等。
其中，窗函数法是最常用的设计方法之一窗函数法步骤：a.选择适当的滤波器阶数N；b.选择合适的窗函数；c.根据滤波器的频率响应要求，计算出窗函数长度L；d.确定滤波器的理想频率响应；e.执行窗函数和理想频率响应的点乘运算得到滤波器的系数。
四、实验步骤step1. 设计滤波器频率响应：a. 确定采样频率fs和截止频率fc；b. 根据fs和fc确定滤波器通带、阻带宽度；c.设计理想频率响应，生成指定的通带增益和阻带衰减。
step2. 确定滤波器阶数和窗函数类型：a.根据滤波器的过渡带宽度、通带纹波和阻带衰减要求，选择适当的滤波器阶数N；b. 对于给定的滤波器长度L和滤波器阶数N，结合通带和阻带宽度，借助Matlab软件选择合适的窗函数类型。
step3. 确定窗函数长度L：根据滤波器的过渡带宽度，计算滤波器的窗函数长度L。
一般，L=N+1step4. 生成滤波器系数：通过窗函数与理想频率响应的点乘运算，生成滤波器的系数。
step5. 滤波器模拟与实现：a. 在Matlab软件中，使用fir1函数生成滤波器系数h；b. 使用filter函数实现滤波器的模拟和实现。
五、实验结果与分析本实验选择了截止频率fc = 1000Hz，采样频率fs = 8000Hz。
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。
fir数字滤波器设计实验报告
fir数字滤波器设计实验报告fir数字滤波器设计实验报告引言数字滤波器是一种常见的信号处理工具，用于去除信号中的噪声或者滤波信号以达到特定的目的。
其中，FIR（Finite Impulse Response）数字滤波器是一种常见且重要的数字滤波器，其特点是具有有限冲击响应。
本实验旨在设计并实现一个FIR数字滤波器，通过对滤波器的设计和性能评估，加深对数字滤波器的理解。
设计过程1. 确定滤波器的要求在设计FIR数字滤波器之前，首先需要明确滤波器的要求。
这包括滤波器类型（低通、高通、带通或带阻）、截止频率、滤波器阶数等。
在本实验中，我们选择设计一个低通滤波器，截止频率为1kHz，滤波器阶数为32。
2. 设计滤波器的传递函数根据滤波器的要求，我们可以利用Matlab等工具设计出滤波器的传递函数。
在本实验中，我们选择使用窗函数法设计滤波器。
通过选择合适的窗函数（如矩形窗、汉宁窗等），可以得到滤波器的传递函数。
3. 确定滤波器的系数根据滤波器的传递函数，我们可以通过离散化的方法得到滤波器的系数。
这些系数将决定滤波器对输入信号的响应。
在本实验中，我们使用了Matlab的fir1函数来计算滤波器的系数。
4. 实现滤波器在得到滤波器的系数之后，我们可以将其应用于输入信号，实现滤波器的功能。
这可以通过编程语言（如Matlab、Python等）来实现，或者使用专用的数字信号处理器（DSP）来进行硬件实现。
实验结果为了评估设计的FIR数字滤波器的性能，我们进行了一系列的实验。
首先，我们使用了一个具有噪声的输入信号，并将其输入到滤波器中。
通过比较滤波器输出信号和原始信号，我们可以评估滤波器对噪声的去除效果。
实验结果显示，设计的FIR数字滤波器能够有效地去除输入信号中的噪声。
滤波后的信号更加平滑，噪声成分明显减少。
此外，滤波器的截止频率也得到了有效控制，滤波器在截止频率之后的信号衰减明显。
讨论与总结通过本次实验，我们深入了解了FIR数字滤波器的设计和实现过程。
fir滤波器的设计实验报告
fir滤波器的设计实验报告fir滤波器的设计实验报告引言：滤波器是信号处理中常用的工具，它可以对信号进行去噪、降噪、频率调整等操作。
在本次实验中，我们将设计一种fir滤波器，通过对信号进行滤波处理，实现对特定频率成分的增强或抑制。
本报告将详细介绍fir滤波器的设计原理、实验步骤和结果分析。
一、设计原理：fir滤波器是一种无限冲激响应滤波器，其特点是具有线性相位和稳定性。
其基本原理是通过对输入信号和滤波器的冲激响应进行线性卷积运算，得到输出信号。
fir滤波器的冲激响应由一组有限长的系数决定，这些系数可以通过不同的设计方法得到，如窗函数法、最小二乘法等。
二、实验步骤：1. 确定滤波器的频率响应需求：根据实际应用需求，确定滤波器需要增强或抑制的频率范围。
2. 选择滤波器的设计方法：根据频率响应需求和系统要求，选择合适的fir滤波器设计方法。
3. 设计滤波器的冲激响应：根据所选设计方法，计算得到fir滤波器的冲激响应系数。
4. 实现滤波器的数字滤波器：将fir滤波器的冲激响应系数转换为差分方程，得到数字滤波器的差分方程表示。
5. 实现滤波器的数字滤波器：将fir滤波器的冲激响应系数转换为差分方程，得到数字滤波器的差分方程表示。
6. 通过编程实现滤波器：使用编程语言（如MATLAB）编写代码，实现fir滤波器的数字滤波器。
7. 信号滤波处理：将待滤波的信号输入到fir滤波器中，通过数字滤波器进行滤波处理，得到输出信号。
8. 结果分析：对滤波后的信号进行分析，评估滤波器的性能和效果。
三、实验结果分析：在本次实验中，我们设计了一个fir滤波器，并对一段音频信号进行滤波处理。
通过实验结果分析，我们发现滤波器能够有效地增强或抑制指定频率范围内的信号成分。
滤波后的音频信号听起来更加清晰，噪音得到了有效的抑制。
同时，我们还对滤波器的性能进行了评估。
通过计算滤波器的幅频响应曲线和相频响应曲线，我们发现滤波器在指定频率范围内的增益和相位变化符合预期。
fir数字滤波器设计实验报告
fir数字滤波器设计实验报告fir数字滤波器设计实验报告引言：数字滤波器是一种广泛应用于信号处理和通信系统中的重要工具。
其中，有一类常见的数字滤波器是FIR（Finite Impulse Response）数字滤波器。
FIR数字滤波器具有线性相位特性、稳定性好、易于设计和实现等优点，被广泛用于音频处理、图像处理、通信系统等领域。
本实验旨在通过设计一个FIR数字滤波器，探索其设计原理和实际应用。
一、实验目的本实验的目的是通过设计一个FIR数字滤波器，实现对特定信号的滤波处理。
具体来说，我们将学习以下几个方面的内容：1. FIR数字滤波器的基本原理和特点；2. FIR数字滤波器的设计方法和流程；3. 使用MATLAB软件进行FIR数字滤波器的设计和仿真。
二、实验原理1. FIR数字滤波器的基本原理FIR数字滤波器是一种线性时不变系统，其输出仅与当前输入和过去若干个输入有关，没有反馈回路。
这种特性使得FIR数字滤波器具有线性相位特性，适用于对信号的频率响应要求较高的应用场景。
FIR数字滤波器的输出可以通过卷积运算来计算，即将输入信号与滤波器的冲激响应进行卷积运算。
2. FIR数字滤波器的设计方法FIR数字滤波器的设计方法有很多种，常见的包括窗函数法、频率采样法和最优化方法等。
在本实验中，我们将使用窗函数法进行FIR数字滤波器的设计。
窗函数法的基本思想是将理想滤波器的频率响应与一个窗函数相乘，从而得到实际可实现的滤波器。
三、实验步骤1. 确定滤波器的设计要求在设计FIR数字滤波器之前，我们首先需要明确滤波器的设计要求。
包括滤波器的通带、阻带、过渡带的频率范围和响应要求等。
2. 选择窗函数和滤波器的阶数根据设计要求，选择合适的窗函数和滤波器的阶数。
常见的窗函数有矩形窗、汉宁窗、汉明窗等。
不同的窗函数对滤波器的性能有一定影响，需要根据实际情况进行选择。
3. 计算滤波器的冲激响应利用所选窗函数和滤波器的阶数，计算滤波器的冲激响应。
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FIR数字滤波器设计实验是一种以FIR（Finite Impulse Response）数字滤波器为主题的实验。
在这个实验中，我们将学习如何设计和实现一个FIR数字滤波器，以滤除特定频率范围内的噪声、增强信号或实现其他特定的信号处理功能。
以下是一个可能的FIR数字滤波器设计实验的完整版实验步骤和要求：实验目的：1.学习FIR数字滤波器的基本原理和设计方法。
2. 熟悉Matlab等数字信号处理软件的使用。
3.实践设计和实现一个FIR数字滤波器，以实现特定的信号处理功能。
实验步骤：1.确定实验所需的信号处理功能。
例如，设计一个低通滤波器以滤除高频噪声，或设计一个带通滤波器以增强特定频率范围内的信号。
2.确定数字滤波器的规格。
包括截止频率、滤波器阶数、滤波器类型（低通、高通、带通、带阻）等。
3. 使用Matlab等数字信号处理软件进行设计和仿真。
根据信号处理功能和滤波器规格，选择合适的设计方法（如窗函数法、频率采样法等），并设计出数字滤波器的系数。
4.对设计的数字滤波器进行性能评估。
通过模拟信号输入和滤波输出、频率响应曲线等方式，评估滤波器在实现信号处理功能方面的性能。
5.利用硬件平台（如DSP处理器、FPGA等）实现设计的FIR数字滤波器。
根据设计的滤波器系数，编程实现滤波器算法，并进行实时信号处理和输出。
同时，可以利用外部信号源输入不同类型的信号，进行滤波效果验证和性能测试。
6.对滤波器设计和实现进行综合分析。
根据实际效果和性能测试结果，分析滤波器设计中的优缺点，并提出改进方案。
实验要求：1.理解FIR数字滤波器的基本原理和设计方法。
2. 掌握Matlab等数字信号处理软件的使用。
3.能够根据信号处理要求和滤波器规格，选择合适的设计方法并设计出满足要求的滤波器。
4.能够通过模拟和实验验证滤波器的性能。
5.具备对滤波器设计和实现进行综合分析和改进的能力。
通过完成上述实验，学生可以深入理解FIR数字滤波器的原理和设计方法，掌握数字信号处理软件的使用，提升数字信号处理的实践能力，并了解数字滤波器在实际应用中的重要性和价值。
FIR实验报告范文
FIR实验报告范文一、实验目的1.了解FIR滤波器的特点和性能2.掌握FIR设计方法3.分析FIR滤波器的频率响应和时域响应4.比较FIR滤波器和IIR滤波器的差异二、实验原理FIR滤波器是一种无反馈结构，其输出仅取决于输入信号和滤波器的系数。
基于离散时间线性时不变系统的基本原理，FIR滤波器可以用差分方程描述：y(n)=b0*x(n)+b1*x(n-1)+...+bM*x(n-M)其中，y(n)为滤波器的输出，x(n)为滤波器的输入，b0,b1,...,bM 为滤波器的系数。
三、实验步骤1.确定FIR滤波器的设计规格，包括采样频率、通带截止频率、阻带截止频率以及通带和阻带的幅频特性要求。
2.选择适当的FIR设计方法，例如窗函数法、最小二乘法或频率抽样法等。
3.根据设计方法，计算FIR滤波器的系数。
4.利用计算机软件，如MATLAB等，实现FIR滤波器的设计和仿真。
5.对FIR滤波器的频率响应和时域响应进行分析和评估。
6.可以与IIR滤波器进行对比，并讨论其区别和优缺点。
四、实验结果本次实验我们选择了窗函数法进行FIR滤波器设计，并用MATLAB进行仿真。
设定采样频率为8kHz，通带截止频率为1kHz，阻带截止频率为2kHz，通带和阻带的幅频特性要求为1dB的波纹和50dB的衰减。
根据窗函数法的设计步骤，我们选择了矩形窗函数进行滤波器设计。
经过计算得到FIR滤波器的系数为：h=[0.0156,-0.0234,-0.0156,0.1875,0.4844,0.4844,0.1875,-0.0156,-0.0234,0.0156]通过MATLAB的filter函数对输入信号进行滤波得到输出信号。
我们选择了一个1kHz的正弦信号作为输入信号。
经过滤波后，我们得到了去除了高频部分的信号。
通过对滤波器的频率响应进行分析，我们可以看到滤波器在通带内的频率响应基本符合要求，波纹较小。
在阻带内，滤波器的频率响应明显下降，达到了较高的衰减。
(完整word版)有限冲激响应滤波器(FIR)算法实验(word文档良心出品)
福州大学至诚学院《DSPs原理及应用》实验报告实验题目：实验三有限冲激响应滤波器（FIR）算法实验姓名：学号：系别：信息工程系专业：通信工程年级： 2011 级同组姓名：实验时间： 2014.11.10~2014.11.112014年 11 月 14 日实验3：有限冲激响应滤波器（FIR）算法实验1.实验目的1.1掌握用窗函数法设计FIR数字滤波器的原理和方法；1.2熟悉线性相位FIR数字滤波器特性；1.3了解各种窗函数对滤波器特性的影响。
2.实验设备PC 兼容机一台；安装Code Composer Studio 3.1软件。
3.实验原理3.1有限冲激响应数字滤波器的基础理论。
3.2模拟滤波器原理（巴特沃斯滤波器、切比雪夫滤波器、椭圆滤波器、贝塞尔滤波器）。
3.3数字滤波器系数的确定方法。
3.4根据要求设计低通 FIR 滤波器：要求：通带边缘频率 10kHz，阻带边缘频率 22kHz，阻带衰减 75dB，采样频率50kHz。
设计：3.4.1过渡带宽度=阻带边缘频率-通带边缘频率=22-10=12kHz；3.4.2采样频率：f1=通带边缘频率+(过渡带宽度)/2=10000+12000/2=16kHz；Ω1=2πf1/fs=0.64π；3.4.3理想低通滤波器脉冲响应：h1[n]=sin(nΩ 1)/n/π =sin(0.64π n)/n/π3.4.4根据要求，选择布莱克曼窗，窗函数长度为：N=5.98fs/过渡带宽度=5.98*50/12=24.93.4.5选择 N=25，窗函数为：w[n]=0.42+0.5cos(2π n/24)+0.8cos(4π n/24)3.4.6滤波器脉冲响应为：h[n]=h1[n]w[n] |n|≤12 h[n]=0 |n|＞123.4.7根据上面计算，各式计算出 h[n]，然后将脉冲响应值移位为因果序列。
3.4.8完成的滤波器的差分方程为：y[n]=-0.001x[n-2]-0.002x[n-3]-0.002x[n-4]+0.01x[n-5]-0.009x[n-6]-0.018x[n-7]-0.049x[n-8]-0.02x[n-9]+0.11x[n-10]+0.28x[n-11]+0.64x[n-12]+0.28x[n-13]-0.11x[n-14]-0.02x[n-15]+0.049x[n-16]-0.018x[n-17]-0.009x[n-18]+0.01x[n-19]-0.002x[n-20]-0.002x[n-21]+0.001x[n-22]3.5程序流程图：4.实验步骤4.1实验准备：设置软件仿真模式；启动CCS 3.3。
fir数字滤波器的设计实验报告
fir数字滤波器的设计实验报告Title: Experimental Report on the Design of FIR Digital FilterIntroductionIn the field of digital signal processing, finite impulse response (FIR) filters play a crucial role in removing unwanted noise and extracting relevant information from digital signals. The design and implementation of FIR filters are essential for various applications, including audio processing, image processing, and communication systems. In this experimental report, we will discuss the design and implementation of an FIR digital filter and present the results of our experiments.Design of FIR Digital FilterThe design of an FIR digital filter involves determining the filter coefficients that will produce the desired frequency response. In this experiment, we used the window method to design a low-pass FIR filter with a cutoff frequency of 1 kHz. The filter order was chosen to be 64, which provides a good balance between the filter's frequency response and computational complexity.Implementation of FIR Digital FilterAfter designing the filter coefficients, we implemented the FIR digital filter using MATLAB. We generated a test signal consisting of a 2 kHz sine wave and added white Gaussian noise to simulate a noisy input signal. The input signal was then passed through the FIR filter, and the filtered output signal was obtained. Experimental ResultsWe analyzed the frequency response of the designed FIR filter and compared it with the ideal low-pass filter response. The frequency response of the FIR filter closely matched the desired response, demonstrating the effectiveness of the filter design. Furthermore, we observed that the filtered output signal effectively removed the high-frequency noise while preserving the low-frequency components of the input signal.ConclusionIn conclusion, the design and implementation of an FIR digital filter using the window method proved to be successful in this experiment. The experimental results demonstrated the ability of the FIR filter to remove unwanted noise and extract relevant information from digital signals. The knowledge gained from this experiment will be valuable in the practical application of FIR filters in various digital signal processing systems.In summary, the design and implementation of FIR digital filters are essential in digital signal processing. Through this experimental report, we have gained valuable insights into the design and implementation of FIR filters, as well as their practical application in removing noise and extracting relevant information from digital signals.。
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数字信号处理实验三 FIR 滤波器设计实验报告班级：1202601学号：1202601**姓名：***日期：2015-6-11哈尔滨工业大学（威海）一、实验目的1、熟悉FIR 滤波器设计的基本方法；2、掌握窗函数法设计FIR 滤波器的原理和方法；3、熟悉线性相位FIR 滤波器的幅频特性和相位特性；4、了解不同窗函数对滤波器性能的响应。
二、实验原理1、窗函数法设计FIR 滤波器原理采用理想滤波器的截断单位脉冲响应序列实现实际滤波器。
对理想低通滤波器的单位脉冲响应h d(n) 进行长度为N 的截取，得到长度为N的序列h(n),截取时保证因果性和对滤波器线性相位的要求。
为减少吉布斯效应，对h(n)进行加窗，选择合适的窗函数以保证阻带衰减和过渡带要求。
注意窗函数的副瓣影响滤波器的阻带衰减，主瓣宽度影响滤波器的过渡带宽。
2、窗函数法设计FIR 低通过程1) 取理想低通单位取样响应的N 点，N 奇数(N-1 阶滤波器)2) 根据阻带衰减和过渡带要求选取窗函数—在保证阻带衰减满足要求的情况下，尽量选择主瓣窄的函数w(n)3) 得到加窗后的序列h(n)=h d(n)w(n)。
w(n)时关于(N-1)/2 偶对称，所以h(n)对称性取决于h d(n)4) 验证h(n)的频率响应是否满足设计要求。
若满足，则终止；否则重复2、3、4 步骤。
3、窗函数法设计高通高通= 全通- 低通.与低通设计的不同只在第1)步骤，选取理想高通的单位取样响应序列N 点。
4、设计带通带通= 低通1 -低通2带通截止频率为ωc1>ωc2 ,选择低通1 截止频率ωc1 ,低通1 截止频率ωc2 5、设计带阻带阻= 低通+ 高通6、频率采样法设计FIR 滤波器原理若要求设计的滤波器H d(e jw)公式复杂或者根本不能用封闭公式给出，对H)进行频率域取样，得到N 点离散取样值H(k),用N 点频d(e jw率取样值得到滤波器。
H(k)要满足线性相位FIR 的频率响应要求。
三、实验内容和步骤1、验证窗函数N 变化时，验证其频谱主瓣副瓣比、主瓣宽度的变化。
a)矩形窗函数的N 变化时，验证其其频谱主瓣副瓣幅度比基本不会发生变化，而主瓣宽度将会变窄。
这说明，当用矩形窗函数设计滤波器时，增大N 不能使得阻带衰减减小，但能够减小过渡带。
Matlab程序：N =20;n1=ones(1,N);fft1=fft(n1,128);fft1=fft1/max(fft1);x=(0:1:127)/128*2*3.14;figure (1);plot(x,20*log10(abs(fft1)));grid on;hold on;title('N=20');N =30;n2=ones(1,N);fft2=fft(n1,128);fft2=fft2/max(fft2);x=(0:1:127)/128*2*3.14;figure(2)plot(x,20*log10(abs(fft2)),'r');grid on;title('N=30');实验图像：由图可算：当N=20时，频谱主瓣副瓣幅度比为4.5704，过渡带为：0.63pi约等于4*π/N。
由图可算：当N=30时，频谱主瓣副瓣幅度比为4.59，过渡带为：0.43pi，约等于4*π/N。
实验结论：矩形窗函数的N变化时，其频谱主瓣副瓣幅度比基本不会发生变化，而主瓣宽度将会变窄。
这说明，当用矩形窗函数设计滤波器时，增大N不能使得阻带衰减减小，但能够减小过渡带。
2、用窗函数法设计线性相位FIR 低通，通带截止频率wp=0.5PI, 阻带截止频率ws=0.6PI, 阻带衰减不小于40dB,通带衰减不大于3dB.a)选取Hanning和Hamming就可以满足设计的要求。
b)根据过渡带的要求选择窗的长度。
过渡带是0.1 PI,海明和汉宁窗的主瓣宽度均是8 PI/N的，从而选择的窗的长度都是大于等于80的，选择N大于等于80就可以了，在这里选取N=81.Matlab程序：wp = 0.5*pi; %通带截至频率ws = 0.6*pi; %阻带截至频率wdel = ws - wp; %过渡带宽% Hanning窗N_hanning = ceil( 8*pi/wdel );Wn = (wp + ws)/2; %截止频率% N_hanning取奇数if mod(N_hanning,2)==0N_hanning = N_hanning + 1;endwindow_hanning = hanning(N_hanning); %获得hanning窗离散序列b_hanning = fir1( N_hanning-1, Wn/pi, window_hanning );%指定滤波器阶次，归一化截止频率，窗函数序列得到h[n]%注意滤波器的阶次=窗长-1 !!!!!freq_axis = [0:pi/512:pi-pi/512];freq_norm = [0:511]/512; %归一化的频率轴H_hanning = freqz( b_hanning, 1, 512);subplot(2,1,1);plot( freq_norm,20*log10(abs(H_hanning)) ); hold on;xlabel( '归一化频率w/pi' ); ylabel( '幅度(dB)' );title( '采用hanning和hamming设计的FIR-幅度响应');subplot(2,1,2);plot( freq_norm,angle(H_hanning) ); hold on;xlabel( '归一化频率w/pi' ); ylabel( '相位' );title( '采用hanning和hamming设计的FIR-相位响应');% Hamming窗N_hamming = ceil( 8*pi/wdel );Wn = (wp + ws)/2; %截止频率% N_hamming取奇数if mod(N_hamming,2)==0N_hamming = N_hamming + 1;endwindow_hamming = hamming(N_hamming); %获得hamming窗离散序列b_hamming = fir1( N_hamming-1, Wn/pi, window_hamming );%指定滤波器阶次，归一化截止频率，窗函数序列得到h[n]%注意滤波器的阶次=窗长-1H_hamming = freqz( b_hamming, 1, 512);subplot(2,1,1);plot(freq_norm, 20*log10(abs(H_hamming)),'k' );subplot(2,1,2);plot( freq_norm,angle(H_hamming),'k' );实验图像：Matlab程序：clc,clear all,close all;wp = 0.5*pi; %通带截至频率ws = 0.6*pi; %阻带截至频率wdel = ws - wp; %过渡带宽% Hanning窗--------------------------------------------------------------N_hanning = ceil( 8*pi/wdel );Wn = (wp + ws)/2 %截止频率% N_hanning取奇数if mod(N_hanning,2)==0N_hanning = N_hanning + 1;endwindow_hanning = hanning(N_hanning) %获得hanning窗离散序列b_hanning = fir1( N_hanning-1, Wn/pi, window_hanning )%指定滤波器阶次，归一化截止频率，窗函数序列得到h[n]%注意滤波器的阶次=窗长-1 !!!!!freq_axis = [0:pi/512:pi-pi/512];freq_norm = [0:511]/512; %归一化的频率轴H_hanning = freqz( b_hanning, 1, 512);subplot(2,1,1);plot( freq_norm,20*log10(abs(H_hanning)) ); hold on;xlabel( '归一化频率w/pi' ); ylabel( '幅度(dB)' );title( '采用hanning和hamming设计的FIR-幅度响应');subplot(2,1,2);plot( freq_norm,angle(H_hanning) ); hold on;xlabel( '归一化频率w/pi' ); ylabel( '相位' );title( '采用hanning和hamming设计的FIR-相位响应');% Hamming窗--------------------------------------------------------------N_hamming = ceil( 8*pi/wdel );Wn = (wp + ws)/2; %截止频率% N_hamming取奇数if mod(N_hamming,2)==0N_hamming = N_hamming + 1endwindow_hamming = hamming(N_hamming); %获得hamming窗离散序列b_hamming = fir1( N_hamming-1, Wn/pi, window_hamming ); %指定滤波器阶次，归一化截止频率，窗函数序列得到h[n]%注意滤波器的阶次=窗长-1H_hamming = freqz( b_hamming, 1, 512);subplot(2,1,1);plot(freq_norm, 20*log10(abs(H_hamming)),'k' );subplot(2,1,2);plot( freq_norm,angle(H_hamming),'k' ); hold on;% Hamming窗--------------------------------------------------------------% 增大N时，查看滤波器带宽以及阻带衰减的变化N_hamming_2N = ceil( 8*pi/wdel )*2;Wn = (wp + ws)/2; %截止频率% N_hamming_2N取奇数if mod(N_hamming_2N,2)==0N_hamming_2N = N_hamming_2N + 1;endwindow_hamming = hamming(N_hamming_2N); %获得hamming窗离散序列b_hamming = fir1( N_hamming_2N-1, Wn/pi, window_hamming ); %指定滤波器阶次，归一化截止频率，窗函数序列得到h[n]%注意滤波器的阶次=窗长-1H_hamming = freqz( b_hamming, 1, 512);subplot(2,1,1);plot(freq_norm, 20*log10(abs(H_hamming)),'r' );subplot(2,1,2);plot( freq_norm,angle(H_hamming),'r' ); hold on;legend( ['Hanning' num2str(N_hanning) '阶'] ,['Hamming ' num2str(N_hamming) '阶'],['Hamming ' num2str(N_hamming_2N) '阶'] );实验图像：实验结论：从上图可以看出设计符合要求指标，当N相同时hanning窗和hamming窗过渡带宽相同。