FIR数字滤波器设计函数
FIR和IIR滤波器设计
FIR和IIR滤波器设计滤波器是信号处理中常用的工具，用于去除信号中的噪声、增强或抑制特定频率成分等。
FIR（有限脉冲响应）和IIR（无限脉冲响应）是两种常见的滤波器设计方法。
FIR滤波器是一种线性相位的滤波器，其脉冲响应是有限长度的，因此被称为有限脉冲响应。
它的频率响应是通过一个线性组合的单位样本响应来实现的。
在设计FIR滤波器时，可以通过窗函数法或频率采样法来选择滤波器的系数。
窗函数法适用于要求较为简单的滤波器，而频率采样法适用于要求较高的滤波器。
窗函数法是一种基于原始滤波器响应的方法。
它通过将滤波器响应乘以一个窗函数，从而使得脉冲响应在时间上截断。
常用的窗函数有矩形窗、汉明窗、布莱克曼窗等。
通过选择不同窗函数可以得到不同的滤波器特性，如频带宽度、峰值纹波等。
频率采样法是一种通过等间隔采样得到频率响应的方法。
首先确定滤波器的截止频率和带宽，然后选择一组频率点进行采样。
根据采样得到的频率响应，可以通过逆傅里叶变换得到滤波器的脉冲响应，进而得到滤波器的系数。
频率采样法可以灵活地选择频率点，从而得到更精确的滤波器特性。
与FIR滤波器不同，IIR滤波器的脉冲响应是无限长度的，因此被称为无限脉冲响应。
IIR滤波器的频率响应是通过递归方式的单位样本响应来实现的。
在设计IIR滤波器时，可以通过模拟滤波器的方法来选择滤波器的结构和参数。
常用的模拟滤波器有巴特沃斯滤波器、切比雪夫滤波器等。
巴特沃斯滤波器是一种最优近似设计的滤波器，其特点是在通带和阻带中都具有等级衰减。
切比雪夫滤波器是一种在通带和阻带中都具有等级衰减，同时具有较窄过渡带的滤波器。
这两种滤波器的设计方法都是基于频率变换的思想，首先将模拟滤波器的频率响应映射到数字滤波器上，然后利用一定的优化算法来得到滤波器的参数。
FIR和IIR滤波器在滤波器设计中有不同的特点和适用范围。
FIR滤波器具有线性相位特性，因此适用于对信号的相位要求较高的应用，如音频处理、图像处理等。
(整理)FIR数字滤波器的(海明)窗函数法设计.
FIR数字滤波器的（海明）窗函数法设计1．课程设计目的（1）熟悉并掌握MATLAB中有关声音（wave）录制、播放、存储和读取的函数。
（2）加深对FIR数字滤波器设计的理解，并用窗函数法进行FIR数字滤波器的设计。
（3）将设计出来的FIR数字滤波器利用MATLAB进行仿真。
（4）对一段音频文件进行加入噪声处理，对带有噪声的文件进行滤波处理。
2.设计方案论证2.1 Matlab语言概述MATLAB是一种以矩阵运算为基础的交互式程序语言，专门针对科学、工程计算及绘图的需求。
随着版本的不断升级，内容不断扩充，功能更加强大，从而被广泛应用于仿真技术、自动控制和数字信号处理领域。
此高级语言可用于技术计算此开发环境可对代码、文件和数据进行管理交互式工具可以按迭代的方式探查、设计及求解问题数学函数可用于线性代数、统计、傅立叶分析、筛选、优化以及数积分等二维和三维图形函数可用于可视化数据各种工具可用于构建自定义的图形用户界面各种函数可将基于MATLAB的算法与外部应用程序和语言（如C、C++、Fortran、Java、COM 以及Microsoft Excel）集成不支持大写输入，内核仅仅支持小写2.2声音处理语音是人类获取信息的重要来源和利用信息的重要手段。
语音信号处理是一门发展十分迅速，应用非常广泛的前沿交叉学科，同时又是一门跨学科的综合性应用研究领域和新兴技术。
声音是一种模拟信号，而计算机只能处理数字信息0和1。
因此，首先要把模拟的声音信号变成计算机能够识别和处理的数字信号，这个过程称为数字化，也叫“模数转换”。
在计算机对数字化后的声音信号处理完后，得到的依然是数字信号。
必须把数字声音信号转变成模拟声音信号，然后再图1 选择windows下的录音机”或是点击快捷按钮图5 加噪后语音信号和频谱图7 滤波器幅频特性与相频特性设计的滤波器是用单位采样响应h(n)表示的，可以利用带噪声语音图8滤波器系统函数。
FIR滤波原理及verilog设计
FIR滤波原理及verilog设计FIR滤波器是一种基于有限长冲激响应（Finite Impulse Response）的数字滤波器，它主要用于对数字信号进行滤波处理，例如降噪、去除杂音和频带限制等。
本文将介绍FIR滤波的原理，并给出一个基于Verilog的FIR滤波器设计。
一、FIR滤波原理：FIR滤波器是一种非递归滤波器，其输出是输入信号的线性组合。
它通过计算输入信号与一组滤波系数之间的加权和来实现滤波。
每一个滤波系数决定了输入信号在输出中所占的权重，当输入信号通过滤波器时，每一个采样点都与滤波系数进行乘法运算，并将结果相加得到输出。
Y(n)=h(0)*X(n)+h(1)*X(n-1)+h(2)*X(n-2)+…+h(N-1)*X(n-N+1)其中，Y(n)为输出信号的当前采样值，X(n)为输入信号的当前采样值，h(i)为滤波器的滤波系数，N为滤波器的阶数。
二、FIR滤波器的设计：1.滤波器的阶数N的选择：2.滤波系数h(i)的计算：滤波系数的计算是根据所需滤波器的频率响应来确定的。
常见的计算方法有窗函数法、频率采样法和最佳化法等。
具体的计算方法可以根据不同的需求进行选择。
三、基于Verilog的FIR滤波器设计：以下是一个基于Verilog的FIR滤波器设计示例，该设计以32阶FIR滤波器为例。
```verilogmodule FIR_filterinput wire clk,input wire reset,input wire signed [15:0] X,output reg signed [15:0] Yparameter N = 32;reg signed [15:0] delay_line [N-1:0];parameter signed [15:0] h [N-1:0] = {32'b0000_0000_0000_0000, /* 系数h0 */32'b0000_0000_0000_0000,/*系数h1*/...32'b0000_0000_0000_0000};/*系数h31*/if(reset) beginY<=0;for(int i=0; i<N; i=i+1) begindelay_line[i] <= 0;endendelse beginY <= (h[0] * X) + (h[1] * delay_line[0]) + ... + (h[N-1] * delay_line[N-2]);for(int i=N-1; i>0; i=i-1) begindelay_line[i] <= delay_line[i-1];enddelay_line[0] <= X;endendendmodule```在上面的Verilog代码中，FIR_filter模块包含了一个clk时钟信号、一个reset复位信号，以及输入信号X和输出信号Y。
fir滤波器窗函数设计法
fir滤波器窗函数设计法
FIR (Finite Impulse Response)滤波器的窗函数设计法是一种经典的数字滤波器设计方法。
它通过选择一个合适的窗函数来对滤波器的频率响应进行加权，从而实现对信号的滤波。
窗函数设计法的基本步骤如下：
1. 确定滤波器的设计规格：包括截止频率、通带和阻带的幅频响应要求等。
2. 根据设计规格，计算出滤波器的理想频率响应：可以使用理想滤波器的频率响应作为目标。
3. 选择一个合适的窗函数：常用的窗函数有矩形窗、汉宁窗、汉明窗等。
选择窗函数的关键是考虑到主瓣宽度和副瓣衰减的平衡。
4. 将选择的窗函数应用于理想频率响应上，得到加权后的频率响应。
5. 对加权后的频率响应进行反变换，得到滤波器的时域响应。
6. 根据需要，对时域响应进行截断或零增益处理，以满足设计规格。
7. 最后，根据计算得到的滤波器系数，可以通过巴特沃斯频率抽样公式将其转换为巴特沃斯直接型或传输函数型，以便在数字系统中实现滤波。
需要注意的是，FIR滤波器的窗函数设计法是一种近似方法，设计的滤波器无法完全符合理想要求。
设计过程中需要权衡主瓣宽度和副瓣衰减等因素，以及选择合适的截断或零增益处理方式，以获得满
足实际需求的滤波器性能。
fir滤波器数学公式
fir滤波器数学公式
fir滤波器是数字信号处理中常用的一种滤波器，其通过对输入信号的加权平均来实现滤波作用。
其数学公式如下：
$$y[n] = sum_{k=0}^{N-1}h[k] x[n-k]$$
其中，$x[n]$表示输入信号，在离散时间的n时刻的取值；$y[n]$表示输出信号，在离散时间的n时刻的取值；$h[k]$表示滤波器的系数，在k时刻的取值。
fir滤波器的系数可以根据滤波器的设计要求进行设计。
常见的fir滤波器设计方法包括窗函数法、最小二乘法等。
其中，窗函数法是最为简单的fir滤波器设计方法之一，其数学公式如下：
$$h[k] = frac{w[k]}{sum_{k=0}^{N-1}w[k]}$$
其中，$w[k]$表示窗函数，在k时刻的取值。
窗函数的选择对fir滤波器的性能影响较大，常见的窗函数包括矩形窗、汉宁窗、汉明窗等。
另外，fir滤波器还可以通过快速傅里叶变换（FFT）来实现，其数学公式如下：
$$Y(k) = H(k) X(k)$$
其中，$X(k)$表示输入信号在频域中的取值，$Y(k)$表示输出信号在频域中的取值，$H(k)$表示fir滤波器在频域中的频率响应。
通过FFT可以大大加快fir滤波器的计算速度。
- 1 -。
FIR滤波器的设计说明
WR
( )
sin(N / 2) sin( / 2)
N
sin(N / 2) N / 2
N
sin x
x
N的改变不能改变主瓣与旁瓣的比例关系，只能改
变WR( 的绝对值大小和起伏的密度。
肩峰值的大小决定了滤 波器通带内的平稳程度 和阻带内的衰减，所以 对滤波器的性能有很大 的影响。
c
0. 0895 1
一、FIR数字滤波器的线性相位特性
H (e j )线性相位是指 ()是的线性函数
第一类线性相位
()
第二类线性相位
d () d
可以证明，线性相位FIR滤波器的单位脉冲 响应应满足下面条件：
h(n)为实序列，且满足 h(n) h(N 1 n)，N为 长度，即，h(n)关于 N 1 偶对称或奇对称。
2
分四种情况：
1． h(n) 偶对称， h(n) = h(N-1-n) 2． h(n) 偶对称， h(n) = h(N-1-n)
N 为奇数 N 为偶数
3. h(n) 奇对称， h(n) = - h(N-1-n) N为奇数
4. h(n) 奇对称， h(n) = - h(N-1-n) N为偶数
四种线性相位FIR DF特性：
Io
I0(x)是零阶修正贝塞尔函数； β可自由选择，决定主瓣宽度与 旁瓣衰减。
0 n N 1
β越大，w(n)窗越窄，其频谱的主瓣变宽，旁瓣变小。 一般取 4<β<9。
β=5.44 接近汉明；β=8.5 接近布莱克曼 β=0 为矩形
第一种情况 ，偶、奇，四种滤波器都可设计。
第二种情况，偶、偶，可设计低、带通滤波器， 不能设计高通和带阻。
第三种情况，奇、奇，只能设计带通滤波器， 其它滤波器都不能设计。
fir滤波器数学公式
fir滤波器数学公式一、引言在信号处理领域，fir滤波器是一种常见的数字滤波器，它可以用来对信号进行滤波和频率选择。
fir滤波器的设计和性能评估往往涉及到一些数学公式。
本文将介绍fir滤波器的数学公式及其应用。
二、fir滤波器的定义fir滤波器是一种线性时不变系统，它的输出是输入信号和滤波器的冲激响应之间的卷积运算。
fir滤波器的冲激响应可以用一个有限长度的序列h(n)来表示，因此也被称为有限脉冲响应滤波器。
fir滤波器的输出可以用以下公式表示：y(n) = ∑[h(k) * x(n-k)]其中，y(n)表示滤波器的输出信号，x(n)表示滤波器的输入信号，h(k)表示滤波器的冲激响应。
三、fir滤波器的设计方法fir滤波器的设计方法有很多种，常见的包括窗函数法、最小二乘法和频率采样法等。
其中，窗函数法是最常用的一种设计方法。
窗函数法的设计公式如下：h(n) = w(n) * sinc(nT)其中，w(n)表示窗函数，sinc函数定义为sinc(x) = sin(πx)/(πx)，T表示采样周期。
四、fir滤波器的性能评估fir滤波器的性能评估通常包括频率响应、幅频响应、相频响应和群延迟等指标。
其中，频率响应是指滤波器在不同频率下的响应情况，可以用以下公式表示：H(ω) = ∑[h(n) * e^(-jωn)]其中，H(ω)表示滤波器的频率响应，ω表示频率。
幅频响应是指滤波器在不同频率下的增益情况，可以用以下公式表示：|H(ω)| = √[Re(H(ω))^2 + Im(H(ω))^2]相频响应是指滤波器在不同频率下的相位变化情况，可以用以下公式表示：θ(ω) = atan2[Im(H(ω))/Re(H(ω))]群延迟是指滤波器在不同频率下的信号传输延迟情况，可以用以下公式表示：τ(ω) = -dθ(ω)/dω五、fir滤波器的应用fir滤波器广泛应用于信号处理领域，常见的应用包括音频处理、图像处理、通信系统等。
窗函数设计fir滤波器的原理
窗函数设计fir滤波器的原理
FIR滤波器是数字信号处理中常用的一种滤波器，其特点是具有线性相位和稳定性。
在FIR滤波器中，窗函数是一种常用的设计方法，它可以用来控制滤波器的频率响应和滤波器的截止频率等参数。
窗函数的设计原理是基于信号的截断和补零，即将信号限制在一个有限的时间段内，并在信号的两端补零，使得信号在有限时间内变得平滑。
这样做的目的是为了避免信号在频域上出现不必要的波动，从而影响滤波器的性能。
在FIR滤波器中，窗函数的设计可以分为两个步骤：首先选择一个合适的窗函数，然后将该窗函数与理想滤波器的频率响应相乘，得到实际滤波器的频率响应。
常用的窗函数包括矩形窗、汉明窗、汉宁窗、布莱克曼窗等。
其中，矩形窗是最简单的窗函数，其频率响应为常数，但其截止频率较高，不适合用于滤波器的设计。
汉明窗和汉宁窗的频率响应较为平滑，但其截止频率较低，适合用于低通滤波器的设计。
布莱克曼窗的频率响应最为平滑，但其计算较为复杂，适合用于高精度的滤波器设计。
在选择窗函数后，需要将其与理想滤波器的频率响应相乘，得到实际
滤波器的频率响应。
理想滤波器的频率响应可以通过傅里叶变换得到，其截止频率和通带宽度可以根据滤波器的设计要求进行调整。
将窗函
数与理想滤波器的频率响应相乘后，得到的实际滤波器的频率响应可
以通过傅里叶反变换得到时域响应，从而得到滤波器的系数。
总之，窗函数是一种常用的FIR滤波器设计方法，其原理是通过信号
的截断和补零来控制滤波器的频率响应和截止频率等参数。
在设计过
程中，需要选择合适的窗函数，并将其与理想滤波器的频率响应相乘，得到实际滤波器的频率响应，从而得到滤波器的系数。
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FIR 数字滤波器设计函数
1． fir1
功能：基于窗函数的FIR 数字滤波器设计——标准频率响应。
格式：b=fir1(n,Wn)
b=fir1(n,Wn,'ftype')
b=fir1(n,Wn,Window)
b=fir1(n,Wn,'ftype',Window)
说明：fir1函数以经典方法实现加窗线性相位FIR 滤波器设计，它可设计出标准的低通、带通、高通和带阻滤波器。
b=fir1(n,Wn)可得到n 阶低通FIR 滤波器，滤波器系数包含在b 中，这可表示成：
n z n b z b b z b --++⋅⋅⋅++=)1()2()1()(1
这是一个截止频率为Wn 的Hamming(汉明)加窗线性相位滤波器，0≤Wn ≤1，Wn=1相应于0.5fs 。
当Wn=[W1 W2]时，fir1函数可得到带通滤波器，其通带为W1<ω< W2。
b=fir1(n,Wn,'ftype')可设计高通和带阻滤波器，由ftype 决定：
·当ftype=high 时，设计高通FIR 滤波器；
·当ftype=stop 时，设计带阻FIR 滤波器。
在设计高通和带阻滤波器时，fir1函数总是使用阶为偶数的结构，因此当输入的阶次为奇数时，fir1函数会自动加1。
这是因为对奇数阶的滤波器，其在Nyquist 频率处的频率响应为零，因此不适合于构成高通和带阻滤波器。
b=fir1(n,Wn,Window)则利用列矢量Window 中指定的窗函数进行滤波器设计，Window 长度为n+1。
如果不指定Window 参数，则fir1函数采用Hamming 窗。
Blackman 布莱克曼窗
Boxcar 矩形窗
Hamming 海明窗
Hann 汉宁窗
Kaiser 凯瑟窗
Triang 三角窗
b=fir1(n,Wn,'ftype',Window)可利用ftype 和Window 参数，设计各种加窗的滤波器。
由fir1函数设计的FIR 滤波器的群延迟为n/2。
例如：
n=32;wn=1/4;window=boxcar(n+1)
b=fir1(n,wn,window)
b=fir1(126,6500/32000*2)
注意：在DSP汇编语言中，不能直接输入十进制小数，在MATLAB中进行如下转换：a=int16(b*32768)
或a=round(b*2^15) 则将系数转换为Q15的定点小数形式。