实验11 用MATLAB设计FIR数字滤波器
matlabfir滤波器设计
matlabfir滤波器设计在数字信号处理中，滤波器是一种常用的工具，用于处理信号的频率特性。
其中，FIR（有限脉冲响应）滤波器是一种常见的滤波器类型之一。
MATLAB提供了方便的工具和函数来设计和实现FIR滤波器。
在本文中，我们将介绍MATLAB中如何使用fir1函数来设计FIR滤波器。
要使用fir1函数设计FIR滤波器，需要指定滤波器的阶数和截止频率。
阶数决定了滤波器的复杂度，而截止频率则决定了滤波器的频率响应特性。
通过调整这两个参数，可以设计出不同类型的滤波器，如低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器。
接下来，我们可以使用fir1函数来设计一个简单的低通滤波器。
例如，我们可以指定一个4阶低通滤波器，截止频率为0.5（归一化频率，取值范围为0到1）。
通过调用fir1函数并传入相应的参数，即可得到设计好的滤波器系数。
设计好滤波器系数后，我们可以将其应用于信号处理中。
例如，我们可以使用filter函数来对信号进行滤波。
将设计好的滤波器系数和待处理的信号作为输入参数传入filter函数，即可得到滤波后的信号。
这样，我们就可以实现对信号的滤波处理。
除了fir1函数外，MATLAB还提供了其他用于滤波器设计的函数，如firpm、fircls、firls等。
这些函数可以实现更复杂的滤波器设计，满足不同的需求。
通过选择合适的函数和参数，可以设计出性能优越的滤波器，用于各种信号处理应用中。
MATLAB提供了强大的工具和函数来设计和实现各种类型的滤波器。
通过合理选择滤波器的阶数和截止频率，以及使用适当的函数来设计滤波器系数，可以实现对信号的有效滤波处理。
希望本文能够帮助读者了解MATLAB中fir1函数的使用方法，进一步掌握滤波器设计的技巧，提高信号处理的效率和质量。
matlabfir滤波器设计
matlabfir滤波器设计MATLAB是一个高级编程语言和交互式环境，被广泛应用于各种科学和工程问题的数值分析、数据可视化和编程开发等领域。
FIR滤波器是数字信号处理中经常使用的一种滤波器，它是基于有限长冲激响应的滤波器。
在MATLAB平台上，我们可以使用fir1函数来设计FIR滤波器。
一、FIR滤波器设计基础1.1 什么是FIR滤波器FIR滤波器是有限长冲激响应滤波器，由于其具有线性相位特性和可控阶数等优点，在数字信号处理中得到了广泛的应用。
一般来说，FIR滤波器的频率响应特性由滤波器的系数函数确定。
FIR滤波器的设计一般采用窗函数法、最小二乘法、频率抽取法等方法。
窗函数法是最常见的一种方法，大部分情况下选择的是矩形窗、汉宁窗、布莱克曼窗等。
1.3 fir1函数介绍fir1函数是MATLAB中用于FIR滤波器设计的函数，用法为：h = fir1(N, Wn, type)N为滤波器的阶数，Wn是用于指定滤波器截止频率的参数，type指定滤波器类型，可以是低通、高通、带通、带阻等。
二、使用fir1函数设计FIR滤波器2.1 设计要求采样率为300Hz；滤波器阶数为50；截止频率为50Hz。
2.2 实现步骤（1）计算规范化截止频率规范化截止频率是指在数字滤波器设计中使用的无单位量，通常范围为0到1。
在本例中，我们需要将50Hz的截止频率转化为规范化截止频率。
Wn = 2*50/300 = 1/3根据计算出的规范化截止频率和滤波器阶数，我们可以使用fir1函数来进行滤波器设计。
此处滤波器的阶数为50，规范化截止频率为1/3，类型为低通。
（3）绘制滤波器的幅频响应图为了验证设计的低通FIR滤波器是否符合要求，我们需要绘制其幅频响应图。
freqz(h,1,1024,300)经过上述步骤后，我们就得到了一张低通FIR滤波器的幅频响应图，如下图所示：图1.低通FIR滤波器的幅频响应图三、总结通过上述例子，我们可以看出在MATLAB中与fir1函数可以非常方便的进行FIR滤波器的设计。
使用MATLAB设计FIR滤波器
使⽤MATLAB设计FIR滤波器1. 采⽤fir1函数设计，fir1函数可以设计低通、带通、⾼通、带阻等多种类型的具有严格线性相位特性的FIR滤波器。
语法形式：b = fir1(n, wn)b = fir1(n, wn, ‘ftype’)b = fir1(n, wn, ‘ftype’, window)b = fir1(n, wn, ‘ftype’, window, ‘noscale’)参数的意义及作⽤：b：返回的FIR滤波器单位脉冲响应，脉冲响应为偶对称，长度为n+1；n：滤波器的介数；wn：滤波器的截⽌频率，取值范围为0<wn<1，1对应信号采样频率⼀半。
如果wn是单个数值，且ftype参数为low，则表⽰设计截⽌频率为wn的低通滤波器，如果ftype参数为high，则表⽰设计截⽌频率为wn的⾼通滤波器；如果wn是有两个数组成的向量[wn1wn2]，ftype为stop，则表⽰设计带阻滤波器，ftype为bandpass，则表⽰设计带通滤波器；如果wn是由多个数组成的向量，则根据ftype的值设计多个通带或阻带范围的滤波器，ftype为DC-1，表⽰设计的第⼀个频带为通带，ftype为DC-0，表⽰设计的第⼀个频带为阻带；window：指定使⽤的窗函数，默认为海明窗；noscale：指定是否归⼀化滤波器的幅度。
⽰例：N=41; %滤波器长度fs=2000; %采样频率%各种滤波器的特征频率fc_lpf=200;fc_hpf=200;fp_bandpass=[200 400];fc_stop=[200 400];%以采样频率的⼀半，对频率进⾏归⼀化处理wn_lpf=fc_lpf*2/fs;wn_hpf=fc_hpf*2/fs;wn_bandpass=fp_bandpass*2/fs;wn_stop=fc_stop*2/fs;%采⽤fir1函数设计FIR滤波器b_lpf=fir1(N-1,wn_lpf);b_hpf=fir1(N-1,wn_hpf,'high');b_bandpass=fir1(N-1,wn_bandpass,'bandpass');b_stop=fir1(N-1,wn_stop,'stop');%求滤波器的幅频响应m_lpf=20*log(abs(fft(b_lpf)))/log(10);m_hpf=20*log(abs(fft(b_hpf)))/log(10);m_bandpass=20*log(abs(fft(b_bandpass)))/log(10);m_stop=20*log(abs(fft(b_stop)))/log(10);%设置幅频响应的横坐标单位为Hzx_f=0:(fs/length(m_lpf)):fs/2;%绘制单位脉冲响应%绘制单位脉冲响应subplot(421);stem(b_lpf);xlabel('n');ylabel('h(n)');subplot(423);stem(b_hpf);xlabel('n');ylabel('h(n)');subplot(425);stem(b_bandpass);xlabel('n');ylabel('h(n)');subplot(427);stem(b_stop);xlabel('n');ylabel('h(n)');%绘制幅频响应曲线subplot(422);plot(x_f,m_lpf(1:length(x_f)));xlabel('频率(Hz)','fontsize',8);ylabel('幅度(dB)','fontsize',8);subplot(424);plot(x_f,m_hpf(1:length(x_f)));xlabel('频率(Hz)','fontsize',8);ylabel('幅度(dB)','fontsize',8);subplot(426);plot(x_f,m_bandpass(1:length(x_f)));xlabel('频率(Hz)','fontsize',8);ylabel('幅度(dB)','fontsize',8);subplot(428);plot(x_f,m_stop(1:length(x_f)));xlabel('频率(Hz)','fontsize',8);ylabel('幅度(dB)','fontsize',8);2. 采⽤fir2函数设计，函数算法是：⾸先根据要求的幅频响应向量形式进⾏插值，然后进⾏傅⾥叶变换得到理想滤波器的单位脉冲响应，最后利⽤窗函数对理想滤波器的单位脉冲响应激进型截断处理，由此得到FIR滤波器系数。
Matlab设计FIR数字滤波器
FIR数字滤波器专业：学号：XX：一课题目的：1学会使用Matlab的各项功能。
2学会把自己在课堂上学习的知识运用到实践当中。
3了解利用Matlab设计FIR数字滤波器的基本方法。
4在课程设计的过程中掌握程序编译及软件设计的基本方法。
5提高自己对于新知识的学习能力及进行实际操作的能力。
二课题要求：在信号处理过程中所处理的信号往往混有噪音，从接受到的信号中消除或减弱噪音是信号处理过程中十分重要的问题。
根据有用信号和噪音的不同特性，提取有用信号的过程称为滤波，实现滤波功能的系统称为滤波器。
而数字滤波器又是滤波器中运用极为广泛的一种滤波器。
数值滤波技术是数字信号处理的一个重要组成部分，滤波器的设计是信号处理的核心问题之一。
FIR数字滤波器在保证幅度特性满足技术要求的同时，很容易做到有严格的线性相位特性。
要求通过网络及各种资料解决实际问题设计一个符合要求的FIR数字滤波器。
三课题内容：数字滤波器和模拟滤波器有着相同的滤波概念,根据其频率响应特性可分为低通、高通、带通、带阻等类型。
与模拟滤波器相比,数字滤波器除了具有数字信号处理固有优点外,还有滤波精度高、稳定性好、灵活性强等优点。
在数字信号处理中,由于信号中经常混有各种复杂成分，所以很多信号分析都是基于滤波器而进行的，FIR数字滤波器在数字信号处理中发挥着重要作用，采用Matlab软件对FIR数字滤波器进行仿真设计，简化了设计中繁琐的计算。
设计中采用窗函数法，频率采样法和优化设计方法，通过调用Matlab函数设计FIR数字滤波器。
绘制出滤波器的特性图。
利用所设计的滤波器对多个频带叠加的正弦信号进行处理，对比滤波前后的信号时域和频域图，验证滤波器的效果。
最后录制一段语音信号，并对录制的信号进行采样和加噪，绘制出采样后语音信号的时域波形和频谱图，然后用所设计的滤波器对加噪后的信号进行滤波，绘制出滤波后信号的时域波形和频谱，并对滤波前后的信号进行对比，分析信号的变化。
利用MATLAB仿真软件系统结合窗函数法设计一个数字带通FIR滤波器
目录目录 (1)摘要 (I)Abstract (II)1 原理说明 (1)1.1 数字滤波技术 (1)1.2 FIR滤波器 (2)1.3 窗函数 (2)2 滤波器设计 (4)2.1 滤波器设计要求 (4)2.2 设计函数的选取 (4)2.3 窗函数构造 (5)2.4 设计步骤 (8)2.5 设计方法 (8)3 滤波器测试 (15)3.1 滤波器滤波性能测试 (15)3.2 滤波器时延测量 (16)3.3 滤波器稳定性测量 (17)4 心得体会 (19)5 参考文献 (20)附件一： (21)附件二： (23)摘要Abstract1 原理说明随着信息时代的到来，数字信号处理已经成为一门极其重要的学科和技术，并且在通信、语音、图像、自动控制等众多领域得到了广泛的应用。
在数字信号处理中，数字滤波器占有极其重要的地位，它具有精度高、可靠性好、灵活性大等特点。
现代数字滤波器可以用软件或硬件两种方式来实现。
软件方式实现的优点是可以通过滤波器参数的改变去调整滤波器的性能。
MATLAB是一种面向科学和工程计算的语言，它集数值分析、矩阵运算、信号处理和图形显示于一体，具有编程效率高、调试手段丰富、扩充能力强等特点。
MATLAB的信号处理工具箱具有强大的函数功能，它不仅可以用来设计数字滤波器，还可以使设计达到最优化，是数字滤波器设计的强有力工具。
1.1 数字滤波技术数字滤波，就是通过一定的计算或判断程序减少干扰在有用信号中的比重，故实质上是一种程序滤波。
与此对应的就是模拟滤波，由于模拟滤波牵扯到的其他知识太多在此不详细介绍了，模拟滤波主要无源绿波（直接用电阻、电容、电感等不外接电源的元件组成的）与有源滤波（如运算放大器等需要外接电源组成的），其目的是将信号中的噪音和干扰滤去或者将希望得到的频率信号滤出为我所用。
数字滤波的出现克服了模拟滤波的很多不足，具有以下优点：A．是用程序实现的，不需要增加硬设备，所以可靠性高，稳定性好。
matlab的fir滤波器设计
matlab的fir滤波器设计Matlab是一种常用的科学计算软件，可以广泛应用于信号处理领域。
其中一个常用的信号处理技术就是滤波器。
FIR滤波器是数字滤波器的一种，它具有线性相位特性和稳定性，并且在数字信号处理中应用非常广泛。
在Matlab中，设计FIR滤波器有多种方法，其中最常用的是窗函数法和最小二乘法。
窗函数法是基于理想滤波器的幅频响应，在频域上与希望的滤波器响应相乘的方式得到FIR滤波器系数。
而最小二乘法则是通过最小化滤波器输出与希望的输出之间的误差平方和来设计FIR滤波器。
在Matlab中，可以使用fir1函数实现FIR滤波器设计。
这个函数的输入参数包括滤波器阶数、截止频率、滤波器类型等。
例如，下面的代码可以实现一个低通FIR滤波器的设计：fs = 1000; % 采样频率fc = 100; % 截止频率N = 100; % 滤波器阶数h = fir1(N, fc/(fs/2), 'low'); % 低通FIR滤波器在上面的代码中，fs表示采样频率，fc表示截止频率，N表示滤波器阶数，h表示设计得到的FIR滤波器系数。
'low'表示设计的是低通滤波器，如果要设计高通、带通或带阻滤波器，可以将'low'换成'high'、'bandpass'或'bandstop'。
设计好FIR滤波器后，可以使用filter函数将滤波器应用于信号中。
例如，下面的代码可以将一个信号x通过上面设计得到的FIR 滤波器h进行滤波：y = filter(h, 1, x);在上面的代码中，h表示设计得到的FIR滤波器系数，x表示需要进行滤波的信号，y表示滤波后的信号。
'1'表示滤波器的分母系数为1，因为FIR滤波器的分母系数恒为1。
综上所述，Matlab的FIR滤波器设计方法包括窗函数法和最小二乘法，可以使用fir1函数实现滤波器设计，使用filter函数将滤波器应用于信号中。
实验11用MATLAB设计FIR数字滤波器综述
实验11 用MATLAB 设计FIR 数字滤波器一、实验目的：1、加深对窗函数法设计FIR 数字滤波器的基本原理的理解。
2、学习用MA TLAB 语言的窗函数法编写设计FIR 数字滤波器的程序。
3、了解MATLAB 语言有关窗函数法设计FIR 数字滤波器的常用函数用法。
二、实验内容及步骤2、选择合适的窗函数设计FIR 数字低通滤波器，要求： w p =0.2π，R p =0.05dB ； w s =0.3π，A s =40dB 。
描绘该滤波器的脉冲响应、窗函数及滤波器的幅频响应曲线和相频响应曲线。
分析：根据设计指标要求，并查表11-1，选择汉宁窗。
程序清单如下： function hd=ideal_lp(wc,N)wp=0.2*pi;ws=0.3*pi;deltaw=ws-wp; tao=(N-1)/2; n=[0:(N-1)];m=n-tao+eps; hd=sin(wc*m)./(pi*m);function[db,mag,pha,grd,w]=freqz_m(b,a); [H,w]=freqz(b,a,1000,'whole'); H=(H(1:501))';w=(w(1:501))'; mag=abs(H);db=20*log10((mag+eps)/max(mag)); pha=angle(H); grd=grpdelay(b,a,w);wp=0.2*pi;ws=0.3*pi;deltaw=ws-wp; wc=(ws+wp)/2;课程名称：数字信号处理 实验成绩： 指导教师：实 验 报 告院系： 信息工程学院 班级： 电信二班 学号： 姓名： 日期：N0=ceil(6.6*pi/deltaw);N=N0+mod(N0+1,2)windows=(hanning(N))';hd=ideal_lp(wc,N);b=hd.*windows;[db,mag,pha,grd,w]=freqz_m(b,1);n=0:N-1;dw=2*pi/1000;Rp=-(min(db(1:wp/dw+1))) %检验通带波动As=-round(max(db(ws/dw+1:501))) %检验最小阻带衰减subplot(2,2,1);stem(n,b);axis([0,N,1.1*min(b),1.1*max(b)]);title('实际脉冲响应'); xlabel('n');ylabel('h(n)');subplot(2,2,2);stem(n,windows);axis([0,N,0,1.1]);title('窗函数特性');xlabel('n');ylabel('wd(n)');subplot(2,2,3);plot(w/pi,db);axis([0,1,-80,10]);title('幅度频率响应');xlabel('频率（单位：\pi）');ylabel('H(e^{j\omega})');set(gca,'XTickMode','manual','XTick',[0,wp/pi,ws/pi,1]);set(gca,'YTickMode','manual','YTick',[-50,-20,-3,0]);grid subplot(2,2,4);plot(w/pi,pha);axis([0,1,-4,4]);title('相位频率响应');xlabel('频率（单位：\pi）');ylabel('\phi(\omega)');set(gca,'XTickMode','manual','XTick',[0,wp/pi,ws/pi,1]);set(gca,'YTickMode','manual','YTick',[-3.1416,0,3.1416,4]);gridN =67Rp =0.0706As = 44204060实际脉冲响应nh (n )窗函数特性nw d (n)0.20.31-50-20-30幅度频率响应频率（单位：π）H (e j ω)0.20.31-3.14163.14164相位频率响应频率（单位：π）φ(ω)3、用凯塞窗设计一个FIR 数字高通滤波器，要求： w p =0.3π，R p =0.1dB ；w s =0.2π，A s =50dB 。
基于matlab的fir数字滤波器的设计
一、引言数字滤波器是数字信号处理中至关重要的组成部分，它能够对数字信号进行滤波处理，去除噪音和干扰，提取信号中的有效信息。
其中，fir数字滤波器作为一种常见的数字滤波器类型，具有稳定性强、相位响应线性等特点，在数字信号处理领域得到了广泛的应用。
本文将基于matlab软件，探讨fir数字滤波器的设计原理、方法和实现过程，以期能够全面、系统地了解fir数字滤波器的设计流程。
二、fir数字滤波器的基本原理fir数字滤波器是一种有限长冲激响应（finite impulse response, FIR）的数字滤波器，其基本原理是利用线性相位特性的滤波器来实现对数字信号的筛选和处理。
fir数字滤波器的表达式为：$$y(n) = \sum_{k=0}^{M}h(k)x(n-k)$$其中，y(n)为输出信号，x(n)为输入信号，h(k)为滤波器的系数，M为滤波器的长度。
fir数字滤波器的频率响应特性由其系数h(k)决定，通过设计合适的系数，可以实现对不同频率成分的滤波效果。
三、fir数字滤波器的设计方法fir数字滤波器的设计方法主要包括窗函数法、频率抽样法、最小最大法等。
在matlab中，可以通过信号处理工具箱提供的fir1函数和firls函数等来实现fir数字滤波器的设计。
下面将分别介绍这两种设计方法的基本原理及实现步骤。
1. 窗函数法窗函数法是fir数字滤波器设计中最为常见的方法之一，其基本原理是通过对理想滤波器的频率响应进行窗函数加权来满足设计要求。
在matlab中，可以使用fir1函数实现fir数字滤波器的设计，其调用格式为：h = fir1(N, Wn, type)其中，N为滤波器的阶数，Wn为滤波器的截止频率，type为窗函数的类型。
通过调用fir1函数，可以灵活地设计出满足特定要求的fir数字滤波器。
2. 频率抽样法频率抽样法是fir数字滤波器设计中的另一种重要方法，其基本原理是在频域上对理想滤波器的频率响应进行抽样，并拟合出一个最优的滤波器。
用MAtlab实现FIR数字滤波器的设计
设计方法
• 一、窗函数设计法 • 二、频率抽样设计法 • 三、最小二乘逼近设计法
FIR 数 字 滤 波 器 的 文 件
一、fir1.m
• 本文件采用窗函数法设计FIR数字滤波器，其调用格式是
• 1）b=fir1（N ,W c）
• 2）b=fir1（N,W c ,’high’） • 3）b=fir1（N,W c ,’stop’）
实践课题
FIR 数 字 滤 波 器 的 设 计
实践目的
通过实践加深对Matlab软件的认识。 能熟练应用并基本掌握Matlab软件， 通过实践对课本以外的内容有初步的 了解。 通过设计FIR数字滤波器，对滤波器 的功能和原理有初步的认识和了解。
实践课题简介
在数字信号处理的许多领域中， 如图像处理、数字通信等领域，常 常要求滤波器具有线性相位。FIR数 字滤波器的最大优点就是容易设计 成线性相位特性，而且它的单位冲 激响应是有限长的，所以它永远是 稳定的。
•
Hale Waihona Puke 上式中N为滤波器的阶次，W c是通带截止频率，其值在0~1之间， 1对应采样频率的一半，b是设计好的滤波器系数（单位冲激响应序 列）其长度为N+1。
对于格式（1）若W c是一标量，则可用来设计低通滤波器；若W c 是 的向量，则用来设计带通滤波器。 格式（2）用来设计高通滤波器。 格式（3）用来设计带阻滤波器。
部分滤波器的例子（频率抽样法）
部分滤波器的例子（最小二乘逼近设计法）
Fircls1设计的低通滤波器，归一化截止频率 为0.3，通带波纹为0.02，阻带波纹为0.008。
实践总结
通过这次实践课题的设计与制作，使我 对Matlab这个软件有了进一步的了解，并且 加深了课本上的知识。与此同时，使我对 滤波器有了初步的认识。提高了我的理解 以及分析能力，理论和实践相结合，不仅 巩固了我的理论知识，同时更提高了我的 实践能力，使我受益匪浅。
FIR滤波器的MATLAB设计与实现
FIR滤波器的MATLAB设计与实现FIR滤波器（Finite Impulse Response Filter）是一种数字滤波器，其特点是其响应仅由有限长度的序列决定。
在MATLAB中，我们可以使用信号处理工具箱中的函数来设计和实现FIR滤波器。
首先，需要明确FIR滤波器的设计目标，包括滤波器类型（低通、高通、带通、带阻）、通带和阻带的频率范围、通带和阻带的增益等。
这些目标将决定滤波器的系数及其顺序。
在MATLAB中，我们可以使用`fir1`函数来设计FIR滤波器。
该函数的使用方式如下：```matlabh = fir1(N, Wn, type);```其中，`N`是滤波器长度，`Wn`是通带边缘频率（0到0.5之间），`type`是滤波器的类型（'low'低通、'high'高通、'bandpass'带通、'stop'带阻）。
该函数会返回一个长度为`N+1`的滤波器系数向量`h`。
例如，如果要设计一个采样频率为10kHz的低通滤波器，通带截止频率为2kHz，阻带频率为3kHz，可以使用以下代码：```matlabfc = 2000; % 通带截止频率h = fir1(50, fc/(fs/2), 'low');```上述代码中，`50`表示滤波器的长度。
注意，滤波器的长度越大，滤波器的频率响应越陡峭，但计算成本也更高。
在设计完成后，可以使用`freqz`函数来分析滤波器的频率响应。
例如，可以绘制滤波器的幅度响应和相位响应曲线：```matlabfreqz(h);```除了使用`fir1`函数外，MATLAB还提供了其他函数来设计FIR滤波器，如`fir2`、`firpm`、`firls`等，具体使用方式可以参考MATLAB的文档。
在实际应用中，我们可以将FIR滤波器应用于音频处理、图像处理、信号降噪等方面。
例如，可以使用FIR滤波器对音频信号进行去噪处理，或者对图像进行锐化处理等。
matlab频率采样法设计fir滤波器
matlab频率采样法设计fir滤波器频率采样法是一种常用的数字滤波器设计方法，可以用于设计FIR （有限脉冲响应）滤波器。
本文将介绍频率采样法的基本原理、设计步骤和实例应用。
我们来了解一下频率采样法的基本原理。
频率采样法的思想是将模拟滤波器的频率响应与数字滤波器的频率响应进行匹配。
具体地说，我们通过对模拟滤波器的单位样值响应进行频率采样，得到离散的样值序列。
然后，通过对这些样值进行离散傅里叶变换（DFT），得到数字滤波器的频率响应。
最后，根据所需的滤波器规格和设计要求，对数字滤波器的频率响应进行优化，得到滤波器的系数。
接下来，我们来介绍频率采样法的设计步骤。
首先，确定所需的滤波器规格，包括截止频率、通带衰减和阻带衰减等。
然后，选择合适的采样频率，通常要大于等于滤波器的最高频率分量的两倍。
接下来，根据所需的滤波器类型（如低通、高通、带通或带阻），选择相应的模拟滤波器原型。
然后，通过对模拟滤波器的单位样值响应进行频率采样，得到离散的样值序列。
再然后，对这些样值进行DFT，得到数字滤波器的频率响应。
最后，根据设计要求和优化准则，对数字滤波器的频率响应进行优化，得到滤波器的系数。
下面，我们以一个具体的实例来说明频率采样法的应用。
假设我们需要设计一个低通滤波器，截止频率为1kHz，通带衰减为0.5dB，阻带衰减为40dB。
我们选择采样频率为10kHz，并选择巴特沃斯滤波器作为模拟滤波器原型。
首先，我们根据通带衰减和阻带衰减的要求，确定模拟滤波器的阶数和截止频率。
然后，通过对模拟滤波器的单位样值响应进行频率采样，得到离散的样值序列。
接下来，对这些样值进行DFT，得到数字滤波器的频率响应。
最后，根据设计要求和优化准则，对数字滤波器的频率响应进行优化，得到滤波器的系数。
通过这些系数，我们可以实现一个满足要求的低通滤波器。
总结一下，频率采样法是一种常用的数字滤波器设计方法，可以用于设计各种类型的FIR滤波器。
通过对模拟滤波器的单位样值响应进行频率采样，得到离散的样值序列，然后通过DFT得到数字滤波器的频率响应，最后根据设计要求和优化准则对频率响应进行优化，得到滤波器的系数。
基于matlab程序的fir滤波器设计实现
基于matlab程序的fir滤波器设计实现随着科学技术的发展，电子设备的设计要求也在不断提高，需要功能更加齐全的电子设备。
滤波器作为重要的电子元件，可以降低噪声，提高电子设备的工作效率，广泛应用在通信、仪器仪表、电力系统等领域。
fir滤波器由具有非常特殊结构的线性系统组成。
在传输特性中，它具有稳定的延迟，具有良好的频率分析和回波抑制功能。
为了使用fir滤波器，我们必须对其进行合理的设计，实现滤波器的功能。
本文介绍使用matlab程序来设计和实现fir滤波器的方法。
首先，我们需要确定滤波器的目标，包括滤波器的截止频率、阻带频率以及期望的功率谱，然后将这些参数输入matlab程序中，并使用合适的算法来计算滤波器的系数。
在matlab中实现fir滤波器的各种算法有很多种，包括传统的窗函数法，频率响应插值法，自适应法和波束形成法等。
算法的选择取决于优化目标，可以根据滤波器的要求自由选择。
当确定了滤波器要求和设计算法之后，就可以使用matlab编写程序来实现这些算法。
matlab有丰富的函数库，可以很容易地实现fir滤波器的设计。
具体的程序设计步骤如下：首先，选择所需的设计参数，包括滤波器阶数、归一化频率、幅值和相位等；然后，选择所需的算法，计算出匹配的滤波器系数；最后，编写一个完整的程序来实现fir滤波器的设计，测试滤波器的参数，并输出实现结果。
本文介绍了使用matlab程序来实现fir滤波器设计的方法，它可以实现滤波器的质量分析和测试，可以根据滤波器要求进行精确的设计。
使用matlab来设计fir滤波器，不仅可以缩短设计时间，而且能够节省大量的金钱和人力，具有非常重要的意义。
总之，fir滤波器在电子设备设计中有着重要的作用，使用matlab程序来设计和实现fir滤波器有着非常重要的意义。
通过此次研究，有助于我们更好地理解和应用matlab程序来设计和实现fir 滤波器，从而提高滤波器的性能，从而更好地满足电子设备设计的要求。
matlabfir滤波器设计
matlabfir滤波器设计
MATLAB是一种非常强大的工具，可以用于各种信号处理任务，包括滤波器设计。
MATLAB中的fir滤波器设计工具可以帮助用户设计数字滤波器，以满足特定的信号处理需求。
fir滤波器是一种数字滤波器，它使用有限数量的加权输入样本来计算输出样本。
fir滤波器的设计通常涉及确定滤波器的系数，这些系数用于计算输出样本。
MATLAB中的fir滤波器设计工具可以帮助用户确定这些系数，以满足特定的滤波器要求。
MATLAB中的fir滤波器设计工具提供了多种设计方法，包括窗口方法、最小二乘法、频率抽样和多项式逼近。
用户可以根据自己的需求选择适合自己的设计方法。
例如，如果用户需要设计一个低通滤波器，可以使用窗口方法，该方法使用一个窗口函数来确定滤波器的系数。
如果用户需要设计一个带通滤波器，可以使用最小二乘法，该方法使用最小二乘法来确定滤波器的系数。
MATLAB中的fir滤波器设计工具还提供了多种滤波器类型，包括低通、高通、带通和带阻滤波器。
用户可以根据自己的需求选择适合自己的滤波器类型。
例如，如果用户需要滤除高频噪声，可以选择低通滤波器，该滤波器将滤除高于一定频率的信号成分。
MATLAB中的fir滤波器设计工具是一种非常强大的工具，可以帮助用户设计数字滤波器，以满足特定的信号处理需求。
用户可以根
据自己的需求选择适合自己的设计方法和滤波器类型，以获得最佳的滤波效果。
matlab 信号过fir数字滤波器设计
一、概述Matlab 是一种用于算法开发、数据分析和可视化的高级技术计算语言和交互式环境。
在信号处理领域，Matlab 是一种非常强大的工具，可以用来设计和实现数字滤波器。
本文将重点介绍如何使用 Matlab 过FIR (Finite Impulse Response) 数字滤波器设计。
二、FIR 数字滤波器概述FIR 数字滤波器是一种常见的数字滤波器，它的特点是其单位脉冲响应有限，并且没有反馈。
FIR 滤波器的频率响应可以通过其线性相位特性来描述，因此在许多应用中非常有用。
三、Matlab 中的 FIR 数字滤波器设计工具Matlab 中提供了许多用于数字滤波器设计的工具，其中包括 fdatool 和 fir1 函数。
1. fdatoolfdatool 是 Matlab 中的一个交互式工具，可以帮助用户设计各种类型的数字滤波器。
用户可以通过图形界面选择滤波器类型、滤波器阶数、截止频率等参数，并实时查看滤波器的频率响应和单位脉冲响应。
使用 fdatool 可以快速方便地设计出所需的 FIR 数字滤波器。
2. fir1 函数fir1 函数是 Matlab 中用于设计标准的低通、高通、带通和带阻 FIR数字滤波器的函数。
用户可以通过指定滤波器类型、截止频率、滤波器阶数等参数来调用 fir1 函数，从而得到所需的数字滤波器的系数。
四、利用 Matlab 设计 FIR 数字滤波器的步骤1. 确定滤波器类型首先要确定所需的数字滤波器的类型，包括低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器。
2. 确定滤波器的频率特性根据具体的应用需求，确定滤波器的截止频率、通带和阻带的大小，以及过渡带的宽度等参数。
3. 计算滤波器的系数根据所需的滤波器类型、频率特性和滤波器阶数等参数，使用 fdaool 工具或 fir1 函数计算出滤波器的系数。
4. 应用滤波器将得到的滤波器系数应用到需要滤波的信号上，即可得到滤波后的信号。
matlabfir滤波器设计
matlabfir滤波器设计由于滤波器设计的复杂性，在matlab中完成滤波器设计过程可以减少大量的计算工作，下面将介绍在matlab中的FIR滤波器的设计。
一、matlab入口1. matlab工作环境：（1）安装matlab软件，在matlab中运行“dspstart”，启动数字信号处理的工作环境，包括了一些常用处理的函数和示例程序，在这种环境下可以进行滤波器设计的研究。
（2）matlab可以完成离散时间信号处理，因此，滤波器的设计需要在离散时间信号领域完成，即用离散时间信号的算法来完成滤波器设计。
2. matlab工具箱：（1）安装滤波器设计工具箱，这是一个专门用于滤波器设计的matlab库，包括了四种基本滤波器：抗谐波滤波器（notched filter），低通滤波器（low pass filter），带阻滤波器（band stop filter），以及带通滤波器（band pass filter）。
（2）安装滤波器设计高级工具箱，这是一个高级的matlab 库，可以支持滤波器的更复杂的设计，包括滤波器的参数优化，非线性滤波器，以及多种滤波器结构的数字滤波器。
3. matlab辅助性的工具：（1）安装滤波器设计助手，这是一个滤波器设计的可视化工具，可以帮助滤波器的初学者快速上手，了解滤波器设计的基本思想，并运行滤波器的例子及示例程序。
（2）安装滤波器设计指南，这是一个matlab脚本文件，可以帮助滤波器的更高级的使用者了解滤波器设计的原理，以及各种滤波器的不同之处，可以大大提高滤波器的设计效率。
二、 matlab 滤波器设计思路1. FIR滤波器的设计：（1）首先要明确滤波器的工作频率范围，记录滤波器的输入信号精度以及输出精度。
（2）设计滤波器的类型，选择适用于该频率范围内的滤波器类型，如低通滤波器，带阻滤波器等。
（3）定义滤波器的功率频谱，根据滤波器的类型，定义滤波器的功率频谱，包括最大值，超调因数以及滤波器的边带幅度。
matlabfir滤波器设计
matlabfir滤波器设计在数字信号处理中，滤波器是一种常用的工具，用于对信号进行处理和分析。
其中，fir滤波器是一种常见的数字滤波器，具有线性相位和有限冲激响应的特点。
在Matlab中，fir滤波器设计是一项重要的任务，可以通过Matlab提供的函数和工具来实现。
fir滤波器是一种使用有限长脉冲响应（finite impulse response, FIR）的数字滤波器。
与IIR滤波器相比，fir滤波器具有较好的稳定性和线性相位特性，因此在许多应用中得到广泛应用。
fir滤波器的设计通常包括确定滤波器的系数，即滤波器的频率响应。
在Matlab中，可以使用fir1、firls、firpm等函数来设计fir滤波器。
fir1函数是Matlab中用于设计一阶和二阶fir滤波器的函数，可以指定滤波器的类型（低通、高通、带通、带阻）、截止频率和滤波器的阶数。
通过调整这些参数，可以设计出符合要求的fir滤波器。
另外，firls函数可以用于最小二乘法设计fir滤波器，firpm函数可以用于最小最大法设计fir滤波器。
fir滤波器设计的关键是确定滤波器的系数，即滤波器的权重。
在Matlab中，可以通过fir1、firls、firpm等函数来计算出滤波器的系数，从而实现fir滤波器的设计。
设计fir滤波器时，需要考虑滤波器的类型、截止频率、滤波器的阶数等因素，以满足具体的信号处理需求。
除了fir1、firls、firpm等函数外，Matlab还提供了firgr、fdatool 等工具，用于可视化fir滤波器的频率响应和设计滤波器。
通过这些工具，可以直观地查看滤波器的频率响应曲线、幅度响应和相位响应，帮助用户更好地理解和调整滤波器的设计参数。
fir滤波器设计是数字信号处理中的重要任务，Matlab提供了丰富的函数和工具，可以帮助用户设计出符合要求的fir滤波器。
通过合理选择滤波器的类型、截止频率和阶数，可以实现对信号的有效滤波和处理。
利用MATLAB进行基于窗函数的FIR数字滤波器的设计
西南石油大学实验报告一实验目的：学习利用MATLAB进行基于窗函数的FIR数字滤波器的设计。
二实验内容：利用矩形窗、哈明窗、汉宁窗和布莱克曼窗设计一个FIR低通滤波器，已知ωc=0.25π，N=10三实验步骤：1、实验程序N=10;M=128;b1=fir1(N,0.25,boxcar(N+1)); %用矩形窗作为冲激响应的窗函数b2=fir1(N,0.25,hamming(N+1)); %用哈明窗作为冲激响应的窗函数b3=fir1(N,0.25,blackman(N+1)); %用布莱克曼窗作为冲激响应的窗函数b4=fir1(N,0.25,hanning(N+1)); %用汉宁窗作为冲激响应的窗函数h1=freqz(b1,1,M); %矩形窗对应的频率响应h2=freqz(b2,1,M); %哈明窗对应的频率响应h3=freqz(b3,1,M); %布莱克曼窗对应的频率响应h4=freqz(b4,1,M); %汉宁窗对应的频率响应f=0:0.5/M:0.5-0.5/M;plot(f,abs(h1),'-.',f,abs(h2),f,abs(h3),'*',f,abs(h4),':');legend('¾ØÐδ°','¹þÃ÷´°','BLACKMAN','ººÄþ´°');grid;ylabel('magnitude response');xlabel('w/(2*pi)');axis([0 0.5 0 1.2]);set(gca,'XTickMode','manual','XTick',[0,0.25,0.5]);set(gca,'YTickMode','manual','XTick',[0,0.5,1]);2、运行结果如下图所示四、实验结论在实验后，我对MATLAB软件有了进一步的了解,也在不断的实践中,更多的熟悉了MATLAB的编程，在编程方面一点点的有了进步。
使用matlab实现fir滤波，产生波形，并进行过滤
使⽤matlab实现fir滤波，产⽣波形，并进⾏过滤代码如下这⾥直接使⽤了matlab中的fir1函数进⾏滤波，具体fir1函数如何使⽤可以百度
Fs=2048; %采样频率，根据⾹农采样定理，被采样信号频率不可以⾼于采样频率的⼀半，否则⽆法恢复出原信号
%产⽣的信号频率⼩于Fs/2，如果不满⾜此条件会发⽣信号频率的混叠，达不到预期的滤波效果
dt=1.0/Fs;
T=1;N=T/dt;t=[0:N-1]/N
x1=sin(2*pi*50*t)+sin(2*pi*300*t)+sin(2*pi*500*t); %产⽣⼀个频率为 50,300,500Hz的信号
subplot(3,1,1);plot(t,x1); %绘制输⼊信号
axis([0,0.1,-2,2]); %将x轴范围限制在0-0.1，y轴限制在-2到2
P=fft(x1,N); %对信号进⾏傅⾥叶变换
Pyy=2*sqrt(P.*conj(P))/N;
f=linspace(0,Fs/2,N/2);
subplot(3,1,2);plot(f,Pyy(1:N/2)); %画出信号频谱图
b=fir1(48,0.1); %滤波器取48长度，截⾄频率为0.1，取出低频信号，这⾥使⽤了matlab滤波函数
%b=fir1(48,[0.2 0.4]); %产⽣带通滤波器，取出中间的信号，滤去两边信号
%b=fir1(48,0.4,'high'); %让⾼频通过滤除两边信号
x2=filter(b,1,x1);
subplot(3,1,3);plot(t,x2);axis([0,0.1,-2,2]); %绘制滤除后的信号
滤波效果图如下。
- 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)。
实验11 用MATLAB 设计FIR 数字滤波器一、实验目的：1、加深对窗函数法设计FIR 数字滤波器的基本原理的理解。
2、学习用MA TLAB 语言的窗函数法编写设计FIR 数字滤波器的程序。
3、了解MATLAB 语言有关窗函数法设计FIR 数字滤波器的常用函数用法。
二、实验内容及步骤2、选择合适的窗函数设计FIR 数字低通滤波器，要求： w p =0.2π，R p =0.05dB ； w s =0.3π，A s =40dB 。
描绘该滤波器的脉冲响应、窗函数及滤波器的幅频响应曲线和相频响应曲线。
分析：根据设计指标要求，并查表11-1，选择汉宁窗。
程序清单如下： function hd=ideal_lp(wc,N)wp=0.2*pi;ws=0.3*pi;deltaw=ws-wp; tao=(N-1)/2; n=[0:(N-1)];m=n-tao+eps; hd=sin(wc*m)./(pi*m);function[db,mag,pha,grd,w]=freqz_m(b,a); [H,w]=freqz(b,a,1000,'whole'); H=(H(1:501))';w=(w(1:501))'; mag=abs(H);db=20*log10((mag+eps)/max(mag)); pha=angle(H); grd=grpdelay(b,a,w);wp=0.2*pi;ws=0.3*pi;deltaw=ws-wp; wc=(ws+wp)/2;课程名称：数字信号处理 实验成绩： 指导教师：实 验 报 告院系： 信息工程学院 班级： 电信二班 学号： 姓名： 日期：N0=ceil(6.6*pi/deltaw);N=N0+mod(N0+1,2)windows=(hanning(N))';hd=ideal_lp(wc,N);b=hd.*windows;[db,mag,pha,grd,w]=freqz_m(b,1);n=0:N-1;dw=2*pi/1000;Rp=-(min(db(1:wp/dw+1))) %检验通带波动As=-round(max(db(ws/dw+1:501))) %检验最小阻带衰减subplot(2,2,1);stem(n,b);axis([0,N,1.1*min(b),1.1*max(b)]);title('实际脉冲响应'); xlabel('n');ylabel('h(n)');subplot(2,2,2);stem(n,windows);axis([0,N,0,1.1]);title('窗函数特性');xlabel('n');ylabel('wd(n)');subplot(2,2,3);plot(w/pi,db);axis([0,1,-80,10]);title('幅度频率响应');xlabel('频率（单位：\pi）');ylabel('H(e^{j\omega})');set(gca,'XTickMode','manual','XTick',[0,wp/pi,ws/pi,1]);set(gca,'YTickMode','manual','YTick',[-50,-20,-3,0]);grid subplot(2,2,4);plot(w/pi,pha);axis([0,1,-4,4]);title('相位频率响应');xlabel('频率（单位：\pi）');ylabel('\phi(\omega)');set(gca,'XTickMode','manual','XTick',[0,wp/pi,ws/pi,1]);set(gca,'YTickMode','manual','YTick',[-3.1416,0,3.1416,4]);gridN =67Rp =0.0706As = 44204060实际脉冲响应nh (n )窗函数特性nw d (n)0.20.31-50-20-30幅度频率响应频率（单位：π）H (e j ω)0.20.31-3.14163.14164相位频率响应频率（单位：π）φ(ω)3、用凯塞窗设计一个FIR 数字高通滤波器，要求： w p =0.3π，R p =0.1dB ；w s =0.2π，A s =50dB 。
描绘该滤波器的脉冲响应、窗函数及滤波器的幅频响应曲线和相频响应曲线。
程序清单如下：function hd=ideal_lp(wc,N) tao=(N-1)/2; n=[0:(N-1)]; m=n-tao+eps; hd=sin(wc*m)./(pi*m);function[db,mag,pha,grd,w]=freqz_m(b,a); [H,w]=freqz(b,a,1000,'whole'); H=(H(1:501))';w=(w(1:501))'; mag=abs(H);db=20*log10((mag+eps)/max(mag)); pha=angle(H); grd=grpdelay(b,a,w);wp=0.3*pi;ws=0.2*pi;deltaw=wp-ws;N0=ceil(6.6*pi/deltaw);N=N0+mod(N0+1,2)windows=(kaiser(N,7.865))';wc=(ws+wp)/2;hd=ideal_lp(pi,N)-ideal_lp(wc,N);b=hd.*windows;[db,mag,pha,grd,w]=freqz_m(b,1);n=0:N-1;dw=2*pi/1000;Rp=-(min(db(wp/dw+1:501))) %检验通带波动As=-round(max(db(1:ws/dw+1))) %检验最小阻带衰减subplot(2,2,1);stem(n,b);axis([0,N,1.1*min(b),1.1*max(b)]);title('实际脉冲响应'); xlabel('n');ylabel('h(n)');subplot(2,2,2);stem(n,windows);axis([0,N,0,1.1]);title('窗函数特性');xlabel('n');ylabel('wd(n)');subplot(2,2,3);plot(w/pi,db);axis([0,1,-100,2]);title('幅度频率响应');xlabel('频率（单位：\pi）');ylabel('H(e^{j\omega})'); set(gca,'XTickMode','manual','XTick',[0,ws/pi,wp/pi,1]); set(gca,'YTickMode','manual','YTick',[,-40-20,-3,0]);grid subplot(2,2,4);plot(w/pi,pha);axis([0,1,-4,4]);title('相位频率响应');xlabel('频率（单位：\pi）');ylabel('\phi(\omega)');set(gca,'XTickMode','manual','XTick',[0,ws/pi,wp/pi,1]); set(gca,'YTickMode','manual','YTick',[-pi,0,pi]);gridN =67Rp = 0.2321As =32204060实际脉冲响应nh (n )窗函数特性nw d (n)0.20.31-60-30幅度频率响应频率（单位：π）H (e j ω)0.20.31-3.14163.1416相位频率响应频率（单位：π）φ(ω)4、选择合适的窗函数设计一个FIR 数字带通滤波器，要求：f p1=3.5kHz ，f p2=6.5kHz ，R p =0.05dB ；f s1=2.5kHz ，f s2=7.5kHz ，A s =60dB 。
滤波器采样频率Fs=20kHz 。
描绘该滤波器的脉冲响应、窗函数及滤波器的幅频响应曲线和相频响应曲线。
分析：根据设计指标应选择布莱克曼窗。
程序清单如下： function[db,mag,pha,grd,w]=freqz_m(b,a); [H,w]=freqz(b,a,1000,'whole'); H=(H(1:501))';w=(w(1:501))'; mag=abs(H);db=20*log10((mag+eps)/max(mag)); pha=angle(H); grd=grpdelay(b,a,w); fp1=3.5;fp2=6.5; fs1=2.5;fs2=7.5; Fs=20;ws1=fs1/(Fs/2)*pi;ws2=fs2/(Fs/2)*pi;wp1=fp1/(Fs/2)*pi;wp2=fp2/(Fs/2)*pi;deltaw=wp1-ws1;N0=ceil(11*pi/deltaw);N=N0+mod(N0+1,2) %为实现FIR类型1偶对称滤波器，应确保N为奇数windows=blackman(N);wc1=(ws1+wp1)/2/pi;wc2=(ws2+wp2)/2/pi;b=fir1(N-1,[wc1,wc2],windows);[db,mag,pha,grd,w]=freqz_m(b,1);n=0:N-1;dw=2*pi/1000;Rp=-(min(db(wp1/dw+1:wp2/dw+1))) %检验通带波动ws0=[1:ws1/dw+1,ws2/dw+1:501];%建立阻带频率样点数组As=-round(max(db(ws0))) %检验最小阻带衰减subplot(2,2,1);stem(n,b);axis([0,N,1.1*min(b),1.1*max(b)]);title('实际脉冲响应');xlabel('n');ylabel('h(n)');subplot(2,2,2);stem(n,windows);axis([0,N,0,1.1]);title('窗函数特性');xlabel('n');ylabel('wd(n)');subplot(2,2,3);plot(w/pi,db);axis([0,1,-150,10]);title('幅度频率响应');xlabel('频率（单位：\pi）');ylabel('H(e^{j\omega})');set(gca,'XTickMode','manual','XTick',[0,fs1,fp1,fp2,fs2,500]);set(gca,'YTickMode','manual','YTick',[-150,-40,-3,0]);gridsubplot(2,2,4);plot(w/pi,pha);axis([0,1,-4,4]);title('相位频率响应');xlabel('频率（单位：\pi）');ylabel('\phi(\omega)');set(gca,'XTickMode','manual','XTick',[0,fs1,fp1,fp2,fs2,500]);set(gca,'YTickMode','manual','YTick',[-pi,0,pi]);gridN =111Rp =0.0034As =7450100实际脉冲响应nh (n )窗函数特性nw d (n )-150-40-30幅度频率响应频率（单位：π）H (e j ω)-3.14163.1416相位频率响应频率（单位：π）φ(ω)5、选择合适的窗函数设计一个FIR 数字带阻滤波器，要求：f p1=1kHz ，f p2=4.5kHz ，R p =0.1dB ；f s1=2kHz ，f s2=3.5kHz ，A s =40dB 。