数字滤波器结构的MATLAB实现

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使用MATLAB进行数字滤波器设计的步骤与方法

使用MATLAB进行数字滤波器设计的步骤与方法数字滤波器是用于信号处理的重要工具，它可以对信号进行去噪、频率调整等操作。

而MATLAB作为一种强大的数学计算软件，提供了丰富的数字信号处理工具箱，可以方便地进行数字滤波器的设计与仿真。

本文将介绍使用MATLAB进行数字滤波器设计的步骤与方法。

1. 了解数字滤波器的基本原理在进行数字滤波器设计之前，首先需要了解数字滤波器的基本原理。

数字滤波器根据其频率响应特性可以分为低通、高通、带通和带阻滤波器等。

此外，数字滤波器的设计还需要考虑滤波器的阶数、截止频率以及滤波器类型等因素。

在设计中，我们可以选择滤波器的类型和相应的参考模型，然后利用MATLAB工具箱提供的函数进行设计。

2. 导入MATLAB中的数字信号处理工具箱使用MATLAB进行数字滤波器设计需要先导入数字信号处理工具箱。

通过在MATLAB命令窗口输入`>> toolbox`即可打开工具箱窗口，并可以选择数字信号处理工具箱进行加载。

加载完成后，就可以调用其中的函数进行数字滤波器设计。

3. 设计数字滤波器在MATLAB中，常用的数字滤波器设计函数有`fir1`、`fir2`、`iirnotch`等。

这些函数可以根据系统特性需求设计相应的数字滤波器。

以FIR滤波器为例，可以使用`fir1`函数进行设计。

该函数需要输入滤波器的阶数和截止频率等参数，输出设计好的滤波器系数。

4. 评估滤波器性能设计好数字滤波器后，需要进行性能评估。

可以使用MATLAB提供的`fvtool`函数绘制滤波器的幅频响应、相频响应和群延迟等。

通过观察滤波器在频域的性能表现，可以判断设计的滤波器是否满足要求。

5. 对滤波器进行仿真在对滤波器性能进行评估之后，还可以使用MATLAB进行滤波器的仿真。

通过将需要滤波的信号输入设计好的滤波器中，观察输出信号的变化，可以验证滤波器的去噪效果和频率调整能力。

MATLAB提供了函数`filter`用于对信号进行滤波处理。

基于matlab的数字滤波器设计

基于matlab的数字滤波器设计一．概述本文重点介绍MATLAB 中用于数字滤波器设计的函数组。

MATLAB具备设计高性能滤波器的众多工具（toolbox），包括数字滤波器设计工具箱（Digital Filter Design T oolbox）、滤波系统仿真工具箱（Filter Design and Analysis Toolbox ）以及信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox），可以设计数字滤波器的结构和参数，并实现Advanced Digital Filter Design。

二．数字滤波器介绍数字滤波器，也称计算滤波器，是指利用现代计算机中的数字回授技术来进行信号处理的方法，是对计算机处理信号的一种技术。

数字滤波器是模拟滤波器组成的数字信号处理系统，是将模拟的通全在一个硬件上实现的数字信号处理系统，它的功能比模拟滤波器更加强大。

目前它们已经应用于通信、声音、镜头、图像处理、仪器仪表、数据采集等领域。

三．MATLAB 中的滤波器设计(1)首先，MATLAB中提供了丰富的函数来实现滤波器设计工作。

其中最常用的函数有：a. firpm：有限冲激响应滤波器设计，支持线性和非线性过滤器设计。

b. butter：Butterworth低通和高通滤波器设计。

c. fir1：有限冲激响应低通和高通滤波器设计。

d. cheby1：Chebyshev第一类低通和高通滤波器设计。

(2) MATLAB还可以实现进阶的数字滤波器设计，用户可以用以下函数实现自动设计是否优化的滤波器：a. fda：设计优化低通滤波器b. fda2：设计优化定带滤波器c. fda3：设计优化双带和多带滤波器d. gfd：设计优化频谱均衡滤波器四．总结数字滤波器是一种应用广泛的信号处理技术，对于一些信号处理应用有着至关重要的作用。

MATLAB 可以简便的实现滤波器设计，并可以同时考虑多个优化目标，这些特性使其成为进行数字滤波器设计的理想工具。

数字滤波器matlab的程序

数字滤波器matlab的源代码function lvbo(Ua,Ub,choise)%参考指令：lvbo(2*pi,10*pi,1/0/-1)U1=min(Ua,Ub);U2=max(Ua,Ub);Us=16*U2;T=2*pi/Us;T_sum=4*max(2*pi/Ua,2*pi/Ub);sum=T_sum/T;t=T:T:T_sum;x=sin(U1*t)+0.8*sin(U2*t);X=DFT(x);figure(1); subplot(221)U=Us/sum:Us/sum:Us;stem(U,abs(X));grid onaxis([Us/sum,Us/2,0,1.2*max(abs(X))])title('原模拟信号采样频谱图')Ucd=U1+(U2-U1)*1/5;Usd=U2-(U2-U1)*1/5;switch choisecase 1Hz_ejw=IIR_DF_BW(Ucd,1,Usd,30,T,sum);case -1Hz_ejw=IIR_DF_CF(Ucd,1,Usd,30,T,sum);case 0Hz_ejw=FIR_DF_HM(U1,U2,T,sum);otherwiseHz_ejw=IIR_DF_BW(Ucd,1,Usd,30,T,sum);endY=X.*Hz_ejw;y=1/sum*conj(DFT(conj(Y)));figure(1); subplot(224)plot(t,real(y)); title('模拟信号滤波后');grid on axis([0,T_sum,-max(real(y))*1.5,max(real(y))*1.5]) subplot(222);plot(t,x); hold onaxis([0,T_sum,-max(x)*1.2,max(x)*1.2])x=sin(U1*t);plot(t,x,':r');grid ontitle('模拟信号滤波前')function Hz_ejw=IIR_DF_BW(Ucd,Ap,Usd,As,t,sum)% 巴特沃思滤波器E=(10^(0.1*Ap)-1)^0.5;V=(10^(0.1*As)-1)^0.5;Wc=Ucd*t; Ws=Usd*t;Ucd=Wc/t; Usd=Ws/t;Uca=(2/t)*tan(Ucd*t/2); Usa=(2/t)*tan(Usd*t/2);N=ceil(log10(V/E)/log10(Usa/Uca));k=[1:2*N];Spk=exp(j*(pi/2+(2*k-1)/(2*N)*pi));i=find(real(Spk)<0);Sk(1:N)=Spk(i);den=real(poly(Sk'));k0=polyval(den,0);disp('模拟巴特沃思滤波器的归一化统函数 Ha(s) 为')tf(k0,den)syms s z T;den_jU=1;s=s/Uca;for i=1:Nden_jU=s^(N-i+1)*den(i)+den_jU;endHa_s=simple(1/den_jU);H_z=subs(Ha_s,'s',(2/T)*((1-1/z)/(1+1/z)));k=1:sum;w=(2*pi/sum)*k;ejw=exp(j*w);Hz_ejw=subs(H_z,{z,T},{ejw,t*ones(1,length(ejw))}); figure(1); subplot(223)plot(w,abs(Hz_ejw)); grid ontitle('巴特沃思低通滤波器')axis([2*pi/sum,pi,-0.2,1.2*max(abs(Hz_ejw))]) function Hz_ejw=IIR_DF_CF(Ucd,Ap,Usd,As,t,sum)% 切比雪夫低通滤波器E=(10^(0.1*Ap)-1)^0.5;V=(10^(0.1*As)-1)^0.5;Wc=Ucd*t; Ws=Usd*t;Ucd=Wc/t; Usd=Ws/t;Uca=(2/t)*tan(Ucd*t/2); Usa=(2/t)*tan(Usd*t/2);N=ceil(acosh(V/E)/acosh(Usa/Uca));;A=1/E+(1/E^2+1)^0.5;a=1/2*(A^(1/N)-A^(-1/N));b=1/2*(A^(1/N)+A^(-1/N));k=1:2*N;Spk=-a*sin((2*k-1)/(2*N)*pi)+j*b*...cos((2*k-1)/(2*N)*pi);i=find(real(Spk)<0);Sk(1:N)=Spk(i);den=real(poly(Sk'));k0=1;disp('模拟切比雪夫低通滤波器的归一化统函数 Ha(s) 为') tf(k0,den)if (rem(N,2)==1)for i=1:Nk0=k0*(-Sk(i));endelseif ((rem(N,2))==0)k0=1;for i=1:Nk0=k0*(-Sk(i));endendif (rem(N,2)==0)k0=10^(-0.05*Ap)*k0;endk0=real(k0);syms s z T;den_jU=1;s=s/Uca;for i=1:Nden_jU=s^(N-i+1)*den(i)+den_jU;endHa_s=simple(1/den_jU);H_z=subs(Ha_s,'s',(2/T)*((1-1/z)/(1+1/z)));k=1:sum;w=(2*pi/sum)*k;ejw=exp(j*w);Hz_ejw=subs(H_z,{z,T},{ejw,t*ones(1,length(ejw))}); figure(1); subplot(223)plot(w,abs(Hz_ejw));grid ontitle('切比雪夫低通滤波器')axis([2*pi/sum,pi,-0.5,max(abs(Hz_ejw))])function Hz_ejw=FIR_DF_HM(U1,U2,T,sum)wp=U1*T;ws=U2*T;kuan=ws-wp;M=sum;n=[0:1:M-1];wc=(ws+wp)/2;hd=H_D(wc,M);window=hamming_m(M);h_z=hd.*window;Hz_ejw=DFT(h_z);k=1:sum;w=(2*pi/sum)*k;figure(1); subplot(223)plot(w,abs(Hz_ejw));grid onaxis([2*pi/sum,pi,-0.2,1.2*max(abs(Hz_ejw))]);title('海明窗函数低通滤波器')function hd=H_D(wc,N)M=(N-1)/2;for k=-M:Mif k==0hd(k+M+1)=wc/pi;elsehd(k+M+1)=sin(wc*k)/(pi*k);endendfunction wn=hamming_m(M)n=0:M-1;wn(n+1)=0.54-0.46*cos((2*pi*n)/(M-1));function Xk=DFT(xn)% 离散傅立叶变换,xn为原序列,Xk为DFT变换后的序列N=length(xn);n=0:N-1;k=0:N-1;WN=exp(-j*2*pi/N);nk=n'*k;WNnk=WN.^nk;Xk=xn*WNnk;。

MATLAB中的数字滤波器设计与实现

MATLAB中的数字滤波器设计与实现数字滤波器在信号处理中具有重要的作用，可用于去除噪声、滤波信号以及提取特定频率的成分。

MATLAB作为一种强大的数学软件，提供了多种数字滤波器设计和实现的工具，为工程师和科学家们提供了便捷而高效的解决方案。

本文将介绍MATLAB中数字滤波器的设计原理和实现方法，帮助读者更好地理解数字滤波器在实际应用中的重要性。

1. 数字滤波器的基本原理数字滤波器是一种能够改变信号频谱特性的系统，常用于消除噪声、去除不需要的频率成分或者提取感兴趣的信号成分。

数字滤波器分为FIR（有限长冲击响应）和IIR（无限长冲击响应）两种类型。

FIR滤波器的冲击响应为有限长序列，实现简单且稳定；IIR滤波器的冲击响应为无限长序列，具备更好的频率响应特性。

在MATLAB中，我们可以通过不同的函数和工具箱来设计这些数字滤波器。

2. FIR数字滤波器的设计与实现FIR数字滤波器的设计主要通过窗函数和频域采样进行。

MATLAB提供了一系列用于FIR滤波器设计的函数，如fir1、fir2等。

其中，fir1函数可以使用窗函数方法设计低通、高通、带通和带阻滤波器；fir2函数则可以实现自定义的频率响应。

具体设计步骤为：选择合适的窗函数、确定滤波器阶数和截止频率、生成滤波器系数。

设计完成后，可以通过filter函数将滤波器应用到目标信号上。

3. IIR数字滤波器的设计与实现IIR数字滤波器的设计方法主要有脉冲响应不变法和双线性变换法。

MATLAB提供了butter、cheby1、cheby2、ellip等函数来方便地实现IIR滤波器设计。

这些函数可以通过选择滤波器类型、阶数、截止频率等参数来生成相应的滤波器系数。

与FIR滤波器不同的是，IIR滤波器具有反馈结构，在MATLAB中可以使用filter函数来实现。

4. 数字滤波器的性能评估与优化正确评估和优化数字滤波器的性能对于滤波器的应用至关重要。

MATLAB提供了多种函数和工具箱来评估滤波器的频率响应、相位响应、时域响应等，如freqz、grpdelay、impz等。

基于MATLAB的IIR数字滤波器设计与仿真

基于MATLAB的IIR数字滤波器设计与仿真一、概述在现代数字信号处理领域中，数字滤波器扮演着至关重要的角色。

其通过对输入信号的特定频率成分进行增强或抑制，实现对信号的有效处理。

无限脉冲响应（IIR）数字滤波器因其设计灵活、实现简单且性能优良等特点，得到了广泛的应用。

本文旨在基于MATLAB平台，对IIR数字滤波器的设计与仿真进行深入研究，以期为相关领域的研究与应用提供有益的参考。

IIR数字滤波器具有无限长的单位脉冲响应，这使得其在处理信号时能够展现出优秀的性能。

与有限脉冲响应（FIR）滤波器相比，IIR滤波器在实现相同性能时所需的阶数更低，从而减少了计算复杂度和存储空间。

在需要对信号进行高效处理的场合，IIR滤波器具有显著的优势。

MATLAB作为一款功能强大的数学软件，提供了丰富的函数和工具箱，使得数字滤波器的设计与仿真变得简单而高效。

通过MATLAB，我们可以方便地实现IIR滤波器的设计、分析和优化，从而满足不同应用场景的需求。

本文将首先介绍IIR数字滤波器的基本原理和特性，然后详细阐述基于MATLAB的IIR数字滤波器的设计方法和步骤。

接着，我们将通过仿真实验验证所设计滤波器的性能，并对其结果进行分析和讨论。

本文将总结IIR数字滤波器设计与仿真的关键技术和注意事项，为相关领域的研究人员和工程师提供有益的参考和启示。

1. IIR数字滤波器概述IIR（Infinite Impulse Response）数字滤波器是数字信号处理中常用的一类滤波器，它基于差分方程实现信号的滤波处理。

与FIR （Finite Impulse Response）滤波器不同，IIR滤波器具有无限长的单位脉冲响应，这意味着其输出不仅与当前和过去的输入信号有关，还与过去的输出信号有关。

这种特性使得IIR滤波器在实现相同的滤波效果时，通常具有更低的计算复杂度，从而提高了处理效率。

IIR滤波器的设计灵活多样，可以根据不同的需求实现低通、高通、带通和带阻等多种滤波功能。

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。

如何利用Matlab技术进行数字滤波

如何利用Matlab技术进行数字滤波数字滤波是一种广泛应用于信号处理和图像处理中的技术。

而Matlab作为一种强大的数学软件工具，在数字滤波方面也有很高的应用价值。

本文将介绍如何利用Matlab技术进行数字滤波，从概念到具体实现，帮助读者更好地掌握这一技术。

一、数字滤波的基本概念数字滤波是一种对数字信号进行处理的技术，通过改变信号的频率特性或时域特性，达到去除或强调信号中某些成分的目的。

数字滤波可以分为无限长脉冲响应（IIR）滤波器和有限长脉冲响应（FIR）滤波器两种。

二、Matlab中数字滤波的基本函数在Matlab中，数字滤波可以使用一些基本函数实现。

其中最常用的是fir1和filter函数。

fir1函数用于设计FIR滤波器的滤波器系数，而filter函数用于对信号进行滤波处理。

三、设计FIR滤波器FIR滤波器是一种非递归滤波器，其系统函数是有限长的。

在Matlab中，可以使用fir1函数对FIR滤波器的系数进行设计。

fir1函数的输入参数包括滤波器阶数、截止频率以及窗函数类型等。

通过调节这些参数，可以设计出不同的FIR滤波器。

四、对信号进行滤波处理在得到FIR滤波器的系数后，可以使用filter函数对信号进行滤波处理。

filter函数的输入参数包括滤波器系数和待滤波的信号等。

通过调用filter函数，可以对信号进行低通滤波、高通滤波或带通滤波等操作。

五、实例演示为了更好地理解如何利用Matlab进行数字滤波，下面将通过一个实例对其进行演示。

假设有一个包含高频噪声的信号，我们希望去除这些噪声，得到清晰的信号。

首先，我们使用fir1函数设计一个低通滤波器。

假设我们希望截止频率为1kHz，滤波器阶数为100。

通过调用fir1函数，得到该滤波器的系数。

接下来，我们生成一个包含高频噪声的信号，并加上一些正弦波成分。

我们将这个信号输入到filter函数中，利用之前得到的滤波器系数进行滤波处理。

最终，我们可以得到去除了噪声的清晰信号。

数字滤波器的设计及其MATLAB实现

设计低通数字滤波器，要求在通带内频率低于0.2pirad时，允许幅度误差在1dB以内，在频率0.3pi rad～pi rad之间的阻带衰减大于15dB，用脉冲响应不变法设计数字滤波器，T=1: 切比雪夫I型模拟滤波器的设计子程序：function [b,a]=afd_chb1(Omegap,Omegar,Ar)if Omegap<=0error('通带边缘必须大于0')endif(Dt<=0)|(Ar<0)error('通带波动或阻带衰减必须大于0');endep=sqrt(10^(Dt/10)-1);A=10^(Ar/20);OmegaC=Omegap;OmegaR=Omegar/Omegap;g=sqrt(A*A-1)/ep;N=ceil(log10(g+sqrt(g*g-1))/log10(OmegaR+sqrt(OmegaR*OmegaR-1)));fprintf('\n***切比雪夫I型模拟低通滤波器阶数=%2.0f\n',N);[b,a]=u_chblap(N,Dt,OmegaC);设计非归一化切比雪夫I型模拟低通滤波器原型程序：function [b,a]=u_chblap(N,Dt,OmegaC)[z,p,k]=cheb1ap(N,Dt);a=real(poly(p));aNn=a(N+1);p=p*OmegaC;a=real(poly(p));aNu=a(N+1);k=k*aNu/aNn;b0=k;B=real(poly(z));b=k*B;直接形式转换成级联形式子程序：function [C,B,A]=sdir2cas(b,a)Na=length(a)-1;Nb=length(b)-1;b0=b(1);b=b/b0;a0=a(1);a=a/a0;C=b0/a0;p=cplxpair(roots(a));K=floor(Na/2);if K*2==NaA=zeros(K,3);for n=1:2:NaArow=p(n:1:n+1,:);Arow=poly(Arow);A((fix(n+1)/2),:)=real(Arow);elseif Na==1A=[0 real(poly(p))];elseA=zeros(K+1,3);for n=1:2:2*KArow=p(n:1:n+1,:);Arow=poly(Arow);A((fix(n+1)/2),:)=real(Arow);endA(K+1,:)=[0 real(poly(p(Na)))];endz=cplxpair(roots(b));K=floor(Nb/2);if Nb==0B=[0 0 poly(z)];elseif K*2==NbB=zeros(K,3);for n=1:2:NbBrow=z(n:1:n+1,:);Brow=poly(Brow);B((fix(n+1)/2),:)=real(Brow);endelseif Nb==1B=[0 real(poly(z))];elseB=zeros(K+1,3);for n=1:2:2*KBrow=z(n:1:n+1,:);Brow=poly(Brow);B((fix(n+1)/2),:)=real(Brow);endB(K+1,:)=[0 real(poly(z(Nb)))];End计算系统函数的幅度响应和相位响应子程序：function [db,mag,pha,w]=freqs_m(b,a,wmax)w1=0:500;w=w1*wmax/500;h=freqs(b,a,w);mag=abs(h);db=20*log10((mag+eps)/max(mag));pha=angle(h);脉冲响应不变法程序：function [b,a]=imp_invr(c,d,T)[R,p,k]=residue(c,d);p=exp(p*T);[b,a]=residuez(R,p,k);b=real(b).*T;数字滤波器响应子程序：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);直接转换成并联型子程序：function [C,B,A]=dir2par(b,a)M=length(b);N=length(a);[r1,p1,C]=residuez(b,a);p=cplxpair(p1,10000000*eps);x=cplxcomp(p1,p);r=r1(x);K=floor(N/2);B=zeros(K,2);A=zeros(K,3);if K*2==Nfor i=1:2:N-2br=r(i:1:i+1,:);ar=p(i:1:i+1,:);[br,ar]=residuez(br,ar,[]);B((fix(i+1)/2),:)real(br');A((fix(i+1)/2),:)real(ar');end[br,ar]=residuez(r(N-1),p(N-1),[]);B(K,:)=[real(br') 0];A(K,:)=[real(ar') 0];elsefor i=1:2:N-1br=r(i:1:i+1,:);ar=p(i:1:i+1,:);[br,ar]=residuez(br,ar,[]);B((fix(i+1)/2),:)real(br);A((fix(i+1)/2),:)real(ar);endEnd比较两个含同样标量元素但（可能）有不同下标的复数对及其相位留数向量子程序：function I=cplxcomp(p1,p2)I=[];for i=1:length(p2)for j=1:length(p1)if(abs(p1(j)-p2(i))<0.0001)I=[I,j];endendendI=I';双线性变换巴特沃斯低通滤波器设计：巴特沃思模拟滤波器的设计子程序：function [b,a]=afd_butt(wp,ws,Rp,rs)if wp<=0error('通带边缘必须大于0');endif ws<=wperror('阻带边缘必须大于通带边缘');endif(Rp<=0)|(Rs<0)error('通带波动或阻带衰减必须大于0');endN=ceil((log10((10^(Rp/10)-1)/(10^(Rs/10)-1)))/(2*log10(wp/ws))); fprintf('\n***Butterworth Filter Order=%2.0f\n',N);OmegaC=wp/((10^(Rp/10)-1)^(1/(2*N)));[b,a]=u_buttap(N,OmegaC)设计非归一化巴特沃思模拟低通滤波器原型子程序：function [b,a]=u_buttap(N,OmegaC)[z,p,k]=buttap(N);p=p*OmegaC;k=k*OmegaC^N;B=real(poly(z));b0=k;b=k*B;a=real(poly(p));直接型到级联型形式的转换：function [b0,B,A]=dir2cas(b,a)b0=b(1);b=b/b0;a0=a(1);a=a/a0;b0=b0/a0;M=length(b);N=length(a);if N>Mb=[b,zeros(1,N-M)];a=[a,zeros(1,M-N)];elseNM=0;endk=floor(N/2);B=zeros(k,3);A=zeros(k,3);if k*2==Nb=[b,0];a=[a,0];endbroots=cplxpair(roots(b));aroots=cplxpair(roots(a));for i=1:2:2*kbr=broots(i:1:i+1,:);br=real(polt(br));B((fix(i+1)/2),:)=br;ar=aroots(i:1:i+1,:);ar=real(polt(ar));A((fix(i+1)/2),:)=ar;Endfunction [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=grdelay(b,a,w);设计一个巴特沃思高通滤波器，要求通带截止频率为0.6pi，通带内衰减不大于1dB，阻带·起始频率为0.4pi，阻带内衰减不小于15dB，T=1：>> wp=0.6*pi;ws=0.4*pi;>> Rp=1;Rs=15;T=1;>> [N,wn]=buttord(wp/pi,ws/pi,Rp,Rs) 计算巴特沃思滤波器阶数和截止频率N =4wn =>> [b,a]=butter(N,wn,'high'); 频率变换法计算巴特沃思高通滤波器>> [C,B,A]=dir2cas(b,a)C =0.0751B =1.0000 -2.0000 1.00001.0000 -2.0000 1.0000A =1.0000 0.1562 0.44881.0000 0.1124 0.0425>> [db,mag,pha,grd,w]=freqz_m(b,a);>> subplot(2,1,1);plot(w/pi,mag);>> subplot(2,1,2);plot(w/pi,db);椭圆带通滤波器的设计--ellip函数的应用：>> ws=[0.3*pi 0.75*pi]; 数字阻带边缘频率>> wp=[0.4*pi 0.6*pi]; 数字通带边缘频率>> Rp=1;Rs=40;>> Ripple=10^(-Rp/20); 通带波动>> Attn=10^(-Rs/20); 阻带衰减>> [N,wn]=ellipord(wp/pi,ws/pi,Rp,Rs) 计算椭圆滤波器参数N =4wn =0.4000 0.6000>> [b,a]=ellip(N,Rp,Rs,wn); 数字椭圆滤波器的设计>> [b0,B,A]=dir2cas(b,a) 级联形式实现b0 =0.0197B =1.0000 1.5066 1.00001.0000 0.9268 1.00001.0000 -0.9268 1.00001.0000 -1.5066 1.0000A =1.0000 0.5963 0.93991.0000 0.2774 0.79291.0000 -0.2774 0.79291.0000 -0.5963 0.9399>> figure(1);>> [db,mag,pha,grd,w]=freqz_m(b,a);>> subplot(2,2,1);plot(w/pi,mag);>> grid on;>> subplot(2,2,3);plot(w/pi,db);grid on;>> subplot(2,2,2);plot(w/pi,pha/pi);grid on;>> subplot(2,2,4);plot(w/pi,grd);设计一个巴特沃思带阻滤波器，要求通带上下截止频率为0.8pi、0.2pi，通带内衰减不大于1dB，阻带上起始频率为0.7pi、0.4pi，阻带内衰减不小于30dB：>> wp=[0.2*pi 0.8*pi];>> ws=[0.4*pi 0.7*pi];>> Rp=1;Rs=30;>> [N,wn]=buttord(wp/pi,ws/pi,Rp,Rs);>> [b,a]=butter(N,wn,'stop');>> [C,B,A]=dir2cas(b,a)C =0.0394B =1.0000 0.3559 0.99941.0000 0.3547 1.00401.0000 0.3522 0.99541.0000 0.3499 1.00461.0000 0.3475 0.99601.0000 0.3463 1.0006A =1.0000 1.3568 0.79281.0000 1.0330 0.46331.0000 0.6180 0.17751.0000 -0.2493 0.11131.0000 -0.6617 0.37551.0000 -0.9782 0.7446>> [db,mag,pha,grd,w]=freqz_m(b,a); >> subplot(2,1,1);plot(w/pi,mag);>> subplot(2,1,2);plot(w/pi);数字低通---数字带阻：function [bz,az]=zmapping(bZ,aZ,Nz,Dz) bzord=(length(bZ)-1)*(length(Nz)-1); azord=(length(aZ)-1)*(length(Dz)-1);bz=zeros(1,bzord+1);for k=0:bzordpln=[1];for i=0:k-1pln=conv(pln,Nz);endpld=[1];for i=0:bzord-k-1pld=conv(pld,Dz);endbz=bz+bZ(k+1)*conv(pln,pld); endfor k=0:azordpln=[1];for i=0:k-1pln=conv(pln,Nz);endpld=[1];for i=0:azord-k-1pld=conv(pld,Dz);endaz=az+aZ(k+1)*conv(pln,pld); endall=az(1);az=az/az1;bz=bz/az1;线性相位FIR滤波器的幅度特性：function pzkplot(num,den)hold on;axis('square');x=-1:0.01:1;y=(1-x.^2).^0.5;y1=-(1-x.^2).^0.5;plot(x,y,'b',x,y1,'b');num1=length(num);den1=length(den);if(num1>1)z=roots(num);elsez=0;endif(den1>1)p=roots(den);elsep=0;endif(num>1&den1>1)r_max_z=max(abs(real(z)));i_max_z=max(abs(imag(z)));a_max_z=max(r_max_z,i_max_z);r_max_p=max(abs(real(p)));i_max_p=max(abs(imag(p)));a_max_p=max(r_max_p,i_max_p);a_max=max(a_max_z,a_max_p);elseif (num1>1)r_max_z=max(abs(real(z)));i_max_z=max(abs(imag(z)));a_max=max(r_max_z,i_max_z);elser_max_p=max(abs(real(p)));i_max_p=max(abs(imag(p)));a_max=max(r_max_p,i_max_p);endaxis([-a_max a_max -a_max a_max]);plot([-a_max a_max],[0 0],'b');plot([0 0],[-a_max a_max],'b');plot([-a_max a_max],[a_max a_max],'b');plot([a_max a_max],[-a_max a_max],'b');Lz=length(z);for i=1:Lz;plot(real(z(i)),imag(z(i)),'bo');endLp=length(p);for j=1:Lpplot(real(p(j)),imag(p(j)),'bx');endtitle('The zeros-pole plot');xlabel('虚部');ylabel('实部');function [Hr,w,a,L]=Hr_Type1(h)M=length(h);L=(M-1)/2;a=[h(L+1) 2*h(L:-1:1)];n=[0:1:L];w=[0:1:500]'*pi/500;Hr=cos(w*n)*a';设计I型线性相位FIR滤波器：>> h=[-4 1 -1 -2 5 6 5 -2 -1 1 -4];>> M=length(h);n=0:M-1;>> [Hr,w,a,L]=Hr_Type1(h);>> amax=max(a)+1;>> amin=min(a)-1;>> subplot(2,2,1);stem(n,h);>> axis([-1 2*L+1 amin amax]);text(2*L+1.5,amin,'n'); >> xlabel('n');ylabel('h(n)');title('脉冲响应');>> subplot(2,2,3);stem(0:L,a);>> axis([-1 2*L+1 amin amax]);>> xlabel('n');ylabel('a(n)');title('a(n) 系数');>> subplot(2,2,2);plot(w/pi,Hr);>> grid on;text(1.05,-20,'频率pi');>> xlabel('频率');ylabel('Hr');title('I 型振幅响应');>> subplot(2,2,4);pzkplot(h,1);>> title('零极点分布');function [hr,w,b,L]=Hr_Type2(h)M=length(h);L=M/2;b=2*h(L:-1:1);n=[1:1:L];n=n-0.5;w=[0:1:500]'*pi/500;hr=cos(w*n)*b';II型线性相位FIR滤波器：>> h=[-4 1 -1 -2 5 6 5 -2 -1 1 -4];>> M=length(h);n=0:M-1;>> [Hr,w,b,L]=Hr_Type2(h);Warning: Integer operands are required for colon operator when used as index. > In Hr_Type2 at 2>> bmax=max(b)+1;bmin=min(b)-1;>> subplot(2,2,1);stem(n,h);axis([-1 2*L+1 bmin bmax]);text(2*L+1.5,bmin,'n');xlabel('n');ylabel('h(n)');title('脉冲响应');>> subplot(2,2,3);stem(1:L,b);axis([-1 2*L+1 bmin bmax]);xlabel('n');ylabel('b(n)');title('b(n) 系数');>> subplot(2,2,2);plot(w/pi,Hr);grid on;text(1.05,-20,'频率pi');xlabel('频率');ylabel('Hr');title('II 型振幅响应');>> subplot(2,2,4);pzkplot(h,1);title('零极点分布');function [hr,w,c,L]=Hr_Type3(h)M=length(h);L=(M-1)/2;b=2*h(L+1:-1:1);n=[1:1:L];w=[0:1:500]'*pi/500;hr=cos(w*n)*c';用MA TLAB编程绘制各种窗函数的形状。

IIR数字滤波器的MATLAB实现

第6章 IIR 数字滤波器的MATLAB 实现6.1 实验目的● 要求掌握IIR 数字滤波器的设计原理、设计方法和设计步骤； ● 能根据给定的滤波器指标进行滤波器设计；● 掌握数字巴特沃斯滤波器、数字切比雪夫滤波器的设计原理和步骤；6.2 实验原理及实例分析6.2.1 IIR 数字滤波器的传递函数及特点设IIR 滤波器的输入序列为x(n)，则IIR 滤波器的输入序列x(n)与输出序列y(n)之间的关系可以用下面的方程式表示：)()()(1j n x a i n x b n y Nj j M i i -+-=∑∑==其中，j a 和i b 是滤波器的系数，其中j a 中至少有一个非零。

与之相对应的差分方程为：NN M M z a z a z b z b b z X z Y Z H ------++==....1....)()()(11110由传递函数可以发现无限常单位冲激响应滤波器有如下特点：（1）单位冲激响应h(n)是无限长的。

（2）系统传递函数H(z)在有限z 平面上有极点存在。

（3）结构上存在着输出到输入的反馈，也就是结构上是递归型的。

6.2.2 IIR 数字滤波器的设计与实现IIR 数字滤波器的设计有多种方法，如频率变换法、数字域直接设计以及计算辅助设计等。

下面只介绍频率变换设计法。

首先考虑由模拟低通滤波器到数字低通滤波器的转换，其基本的设计过程如下:（1）将数字滤波器的技术指标转换为模拟滤波器的技术指标；（2）设计模拟滤波器G(S)；（3）将G(S)转换成数字滤波器H(Z)；在低通滤波器的设计基础上，可以得到数字高通、带通、带阻滤波器的设计流程如下：（1）给定数字滤波器的设计要求（高通、带阻、带通）；（2）转换为模拟（高通、带阻、带通）滤波器的技术指标；（3）转换为模拟低通滤波器的指标；（4）设计得到满足第三步要求的低通滤波器传递函数；（5）通过频率转换得到模拟（高通、带阻、带通）滤波器；（6）变换为数字（高通、带阻、带通）滤波器。

iir数字滤波器的设计matlab

iir数字滤波器的设计matlab摘要：1.IIR数字滤波器简介2.MATLAB在IIR数字滤波器设计中的应用3.设计实例与分析4.结论正文：一、IIR数字滤波器简介IIR（无限脉冲响应）数字滤波器是数字信号处理中的重要组成部分，其设计方法与模拟滤波器设计密切相关。

在设计IIR数字滤波器时，需要确定采样间隔或采样频率，将数字滤波器的指标转化为模拟滤波器的指标，然后根据模拟滤波器的指标设计模拟滤波器。

最后，通过冲激响应不变法和双线性变换法，将模拟滤波器的冲激响应转化为数字滤波器的冲激响应。

二、MATLAB在IIR数字滤波器设计中的应用MATLAB以其强大的计算和仿真能力，在数字滤波器设计中得到了广泛的应用。

设计师可以利用MATLAB的函数和工具箱，方便地实现IIR数字滤波器的设计、仿真和分析。

三、设计实例与分析以下是一个基于MATLAB的IIR数字滤波器设计实例：1.确定设计指标：通带截止频率为1kHz，阻带截止频率为2kHz，通带波纹小于1dB，阻带衰减大于40dB。

2.利用MATLAB的函数，如freqz、butter等，设计模拟低通滤波器。

3.将模拟滤波器的参数转化为数字滤波器的参数，如采样频率、阶数等。

4.利用MATLAB的函数，如impulse、bode等，对数字滤波器进行仿真和分析。

四、结论通过以上实例，可以看出MATLAB在IIR数字滤波器设计中的重要作用。

它不仅提供了方便的设计工具，还能实时地展示滤波器的性能，大大提高了设计效率和精度。

此外，IIR数字滤波器的设计方法和MATLAB的应用也可以推广到其他数字信号处理领域，如音频处理、图像处理等。

设计数字低通滤波器(用matlab实现)

设计数字低通滤波器（用matlab实现）（一）实验目的：掌握IIR数字低通滤波器的设计方法。

（二）实验原理：1、滤波器的分类滤波器分两大类：经典滤波器和现代滤波器。

经典滤波器是假定输入信号x(n)中的有用成分和希望取出的成分各自占有不同x(n)的频带。

这样，当通过一个线性系统（即滤波器）后可讲欲去除的成分有效的去除。

现代滤波器理论研究的主要内容是从含有噪声的数据记录（又称时间序列）中估计出信号的某些特征或信号本身。

经典滤波器分为低通、高通、带通、带阻滤波器。

每一种又有模拟滤波器（AF）和数字滤波器（DF）。

对数字滤波器，又有IIR滤波器和FIR滤波器。

IIR DF 的转移函数是：Mr,bz,rY(z)r,0H(z),,NX(z)k,1，azk,k,1FIR DF的转移函数是：N,1,nH(z),h(n)z,n,0FIR滤波器可以对给定的频率特性直接进行设计，而IIR滤波器目前最通用的方法是利用已经很成熟的模拟滤波器的设计方法进行设计。

2、滤波器的技术要求,,低通滤波器：ps：通带截止频率（又称通带上限频率）：阻带下限截止频率,,,,ppss ：通带允许的最大衰减：阻带允许的最小衰减（，的单位dB）,,ps ：通带上限角频率：阻带下限角频率,,,,spsp,,,,,2,,,,,2spspTTFF（ssCC，）即3、IIR 数字滤波器的设计步骤：1）按一定规则将给出的数字滤波器的技术指标转换魏模拟低通滤波器的技术指标。

G(s)；G(s)H(z)3）再按一定的规则将转换成。

2）根据转换后的技术指标设计模拟低通滤波器4）若是高通、带通或带阻数字滤波器则将它们的技术指标先转化为低通模G(s)G(s)拟滤波器的技术指标，然后按上述步骤2）设计出低通，再将转H(z)换为所需的。

4．几种不同类型的滤波器的介绍：因为我们设计的滤波器的冲击响应一般都为实数，所以有2*G(s)G(s),G(s)G(,s),G(j,)s,j,s2,,G(j,),,ppss这样，如果我们能由，，，求出，那么就容易得到所需要G(s)的。

FIR数字滤波器的MATLAB详细程序

%FIR-DF hd=ideal_lp(wc,M);Fs=32000;a=2*pi*6500;b=2*pi*7000;c=2*pi*9000;n1=0:4096;t=n1/Fs;xa=cos(a*t)+cos(b*t)+cos(c*t);%+cos(d*t);figure(1);y=fft(xa);plot(abs(y));title('fft(xa)变换');grid;Rp=0.25;As=52;%ws=pi*6600*2/Fs;wp=pi*6700*2/Fs;%gao tong%ws=pi*6700*2/Fs;wp=pi*6600*2/Fs;%di tongws=[pi*6600*2/Fs,pi*7400*2/Fs];wp=[pi*6800*2/Fs,pi*7200*2/Fs];%dai tong%ws=[pi*6600*2/Fs,pi*7400*2/Fs,pi*8600*2/Fs,pi*9400*2/Fs];wp=[pi*6800*2/Fs,pi*7200*2/Fs, pi*8800*2/Fs,pi*9200*2/Fs];%dai tong%ws=[pi*6800*2/Fs,pi*7200*2/Fs];wp=[pi*6600*2/Fs,pi*7400*2/Fs];%dai zuDB=abs(ws(1)-wp(1));%DB=abs(ws-wp);M0=ceil((As-8)/(2.285*DB));%阶数M=M0+mod(M0,2);%确保阶数为偶数N=M+1;%长度为奇数%0.112*(As-8.7);As>50;%0.5842*(As-21)^0.4+0.07886*(As-21);21<=As<=50;%0;As<21;if As>50beta=0.112*(As-8.7);elseif21<=As&&As<=50beta=0.5842*(As-21)^0.4+0.07886*(As-21);elsebeta=0;endwn=kaiser(N,beta);wc=(wp+ws)/2/pi;%fir1使用wc归一化%hn=fir1(M,wc,'high',wn);%gao tonghn=fir1(M,wc,wn);%dai tong,di tong%hn=fir1(M,wc,'stop',wn);%dai zufigure(2);plot(abs(wn));title('窗函数');grid;figure(3);[hh,w]=freqz(hn,1);freqzplot(hh,w,'linear');title('幅频/相频特性');%Hn=fft(hn);%plot(abs(Hn));title('FFT(Hn)');%freqz(hn,1);title('幅频特性');y=filter(hn,1,xa);figure(4);y1=fft(y);plot(abs(y1));title('高通滤波器滤波之后');grid;%=========验证=====================%验证%w_kai=wn';%hd=hn;%h=hd.*w_kai;%freqz_mN1=1000;[H,W]=freqz(hn,1,N1,'whole');%[H,W]=freqz(B,A,N1,'whole');delta_w=2*pi/N1;db=20*log10(abs(H)/max(abs(H))+eps);%通带波纹db数%rp1=-(min(db(wp/delta_w+1:1:501)))%gao tong yan zheng%as1=-round(max(db(1:1:ws/delta_w+1)))%rp1=-(min(db(1:1:wp/delta_w+1)))%di tong yan zheng%as1=-round(max(db(ws/delta_w+1:1:501)))rp1=-(min(db(wp(1)/delta_w+1:1:wp(2)/delta_w+1)))%dai tong yan zhengas1=round(max(-max(db(1:1:ws(1)/delta_w+1)),-max(db(ws(2)/delta_w+1:1:501))))%rp1=-min(min(db(1:1:wp(1)/delta_w+1)),min(db(wp(2)/delta_w+1:1: 501)))%dai zu yan zheng%as1=-round(max(db(ws(1)/delta_w+1:1:ws(2)/delta_w+1)))%N1=4096;%Hw=fft(h,N1);%wk=2*pi*[0:N1-1]/N1;%hgw=Hw.*exp(j*wk*N/2);%rp=max(20*log10(abs(hgw)))%%hgmin=min(real(hgw));%rs=20*log10(abs(hgmin))%w_kai=wn';%hd=hn;%h=hd.*w_kai;%d_w=2*pi/1000;%[db,w0]=freqz(h,1);%rp1=-(min(db(wp/d_w+1:1:501))) %as1=-round(max(db(1:1:ws/d_w+1)))。

基于MATLAB的数字滤波器的设计

基于MATLAB 的数字滤波器的设计1 引言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线性非时变系统，其输入是一组（由模拟信号取样和量化的)数字量，其输出是经过变换或说处理的另一组数字量。

数字滤波器具有稳定性高、精度高、灵活性大等突出优点。

这里所说的数字滤波器是指理想带通，低通等的频率选择数字滤波器。

数字滤波器设计的一个重要步骤是确定一个可实现的传输函数H(z)，这个确定传输函数H(z)的过程称为数字滤波器设计。

数字滤波器的一般设计过程为：（1）按照实际需要，确定滤波器的性能要求（通常在频域内给定数字滤波的性能要求）。

（2）寻找一满足预定性能要求的离散时间线性系统。

（3）用有限精度的运算实现所设计的系统。

（4）通过模拟，验证所设计的系统是否符合给定性能要求。

2 数字滤波器的设计滤波器分为两种，分别为模拟滤波器和数字滤波器。

数字滤波器可以理解为是一个计算程序或算法，将代表输入信号的数字时间序列转化为代表输出信号的数字时间序列，并在转化的过程中，使信号按预定的形式变化。

数字滤波器有多种分类，从数字滤波器功能上分可分为低通、高通、带阻、带通滤波器，根据数字滤波器冲激响应的时域特征，可将数字滤波器分为两种，即无限长冲激响应滤波器（IIR ）和有限长冲激响应滤波器（FIR ）。

数字滤波器指标：一般来说，滤波器的幅频特性是分段常数的，以低通为例，在通带内逼近于1，阻带内逼近与0，实际设计的滤波器并非是锐截止的通带和阻带两个范围，两者之间总有一个过渡带。

在设计滤波器时事先给定幅频特性允许误差，在通带范围内幅度响应以误差逼近于1，在阻带内幅1σ度响应以误差逼近于0。

2σ （1）πσσ≤≤≤≤≤≤-w w e H w w e H r jwc jw ,2|)(|,1|)(|11式中wc 和wr 分别为通带边界频率和阻带边界频率，wr-wc 为过渡带。

在具体的技术指标中往往用通带波动来表示，用最小阻带衰减At 来表示，其具体的对应公式这里就不详述了。

基于matlab的IIR数字滤波器设计

基于matlab的IIR数字滤波器设计一．IIR数字滤波器介绍1.IIR数字滤波器的根本原理所谓数字滤波器，是指输入，输出均为数字信号，通过一定运算关系改变输入信号所含频率成分的相比照例或者滤除某些频率成分的硬件。

实质上就是一个由有限精度算法实现的线性时不变离散系统。

它的根本工作原理是利用离散系统的特性对系统输入信号进展加工和变换，改变输入序列的频谱或信号波形，让有用的频率分量通过，抑制无用的信号分量输出，因此数字滤波与模拟滤波的概念一样，根据其频率特性同样可以分为低通，高通，带通，带阻，只是信号的形式和实现滤波方式有所不同。

如果要处理的信号是模拟信号，就可以通过A/D或者D/A转换，在信号形式上进展匹配转换，同样可以使用数字滤波器对模拟信号进展滤波。

数字滤波器滤波的数学表达式：y〔n〕=x(n)*h(n); 如果滤波器的输入输出信号都是离散信号，那么该滤波器的脉冲响应也一定是离散信号，这样的滤波器就成为了数字滤波器。

上面的系统为时域离散系统时，其频域特性为：其中分别是数字滤波器的输出序列和输入序列的频域响应，是数字滤波器的频域响应。

可以看见按照输入信号的频谱特点和处理信号的目的适中选择滤波器的频域响应，使得滤波后的输出信号满足设计性能要求，就是滤波器的滤波原理。

2．IIR数字滤波器传输特性IIR数字滤波器的系统函数可以表示为：H(Z)=，式中H(Z)称为N阶IIR滤波器函数。

3．.数字滤波器的技术要求.我们通常设计的数字滤波器一般属于选频滤波器，。

我们的目的是要设计一个因果可实现的滤波器，另外买也要考虑到本钱和复杂性问题，因此实用中通带和阻带都允许一定的误差容限，即通带不一定是完全水平的，阻带也不可能完全衰减到零。

而且，通带和阻带之间还要设置一定带宽的过渡带。

如如下图表示低通滤波器的技术要求：图中，分别表示通带截止频率和阻带截止频率，通带频率范围为0≤w≤，通带中要求〔1-δ1〕≤|H≤1，阻带截止频率范围≤w≤Π，再阻带中要求≤δ2，从p w 到s w 称为过渡带，在这个频带内，幅度响应从通带平滑的下落到阻带。

matlab窗函数法设计数字滤波器

matlab窗函数法设计数字滤波器窗函数法是一种常用的数字滤波器设计方法，它通过选择合适的窗函数来实现滤波器的频域响应。

在数字滤波器设计中，需要确定滤波器的截止频率和滤波器响应的形状。

一种常用的方法是设计滤波器的频率响应为矩形形状，然后通过应用窗函数来实现所需的频率响应。

窗函数是一种在有限时间内将信号置零的函数，它在频域上对应于信号的频谱的卷积操作。

首先，我们需要确定所需滤波器的频率响应。

通常情况下，我们会选择一种频率响应的形状，例如低通、高通、带通或带阻。

然后可以通过将这些形状变换到规范化的频率范围来设计出具体的频率响应。

接下来，选择合适的窗函数。

常用的窗函数包括矩形窗、汉宁窗、汉明窗、布莱克曼窗等。

每种窗函数具有不同的性质，例如，矩形窗将信号置零，并且光谱泄漏较大，而汉宁窗和汉明窗具有较小的主瓣宽度和旁瓣衰减。

然后，通过将所选择的窗函数应用于设定的频率响应，可以得到滤波器的时域响应。

通过计算窗函数和所需频率响应的卷积，可以获得数字滤波器的单位样本响应。

其中，卷积可以通过使用快速傅里叶变换（FFT）来高效地计算。

最后，根据所需的滤波器长度，可以对单位样本响应进行截断，从而得到最终的数字滤波器。

通常情况下，滤波器的长度越长，其频域响应和时域响应的性能都越好，但也会导致计算复杂度的增加。

使用MATLAB进行数字滤波器设计是非常方便的。

MATLAB提供了一系列的函数用于滤波器设计，例如fir1、fir2、firpm等。

这些函数可以直接输入截止频率和滤波器类型，然后使用窗函数法来计算滤波器的系数。

在MATLAB中，设计数字滤波器的一般流程如下：1.确定所需滤波器的频率响应，例如低通、高通、带通或带阻。

2.选择合适的窗函数，例如矩形窗、汉宁窗、汉明窗或布莱克曼窗。

3.计算窗函数和所需频率响应的卷积，得到单位样本响应。

4.根据所需的滤波器长度截断单位样本响应，得到最终的数字滤波器。

MATLAB提供了丰富的函数和工具箱，用于数字滤波器设计和滤波器性能分析。

用MATLAB设计FIR数字滤波器

实验八用MATLAB 设计FIR 数字滤波器（二）一、实验目旳：1、加深对窗函数法设计FIR 数字滤波器旳基本原理旳理解。

2、学习用MATLAB 语言旳窗函数法编写设计FIR 数字滤波器旳程序。

3、理解MATLAB 语言有关窗函数法设计FIR 数字滤波器旳常用函数用法。

二、实验原理：1、用窗函数法设计FIR 数字滤波器 FIR 数字滤波器旳系统函数为N-1-n n=0H(z)=h(n)z ∑这个公式也可以当作是离散LSI 系统旳系统函数M-m -1-2-mmm=0012m N -1-2-k-k12k k k=1bz b +b z +b z ++b z Y(z)b(z)H(z)====X(z)a(z)1+a z +a z ++a z1+a z ∑∑ 分母a 0为1，其他a k 全都为0时旳一种特例。

由于极点所有集中在零点，稳定和线性相位特性是FIR 滤波器旳突出长处，因此在实际中广泛使用。

FIR 滤波器旳设计任务是选择有限长度旳h(n)，使传播函数H(e j ω)满足技术规定。

重要设计措施有窗函数法、频率采样法和切比雪夫等波纹逼近法等。

本实验重要简介窗函数法。

用窗函数法设计FIR 数字滤波器旳基本环节如下：（1）根据过渡带和阻带衰减指标选择窗函数旳类型，估算滤波器旳阶数N 。

（2）由数字滤波器旳抱负频率响应H(e j ω)求出其单位脉冲响应h d (n)。

可用自定义函数ideal_lp实现抱负数字低通滤波器单位脉冲响应旳求解。

程序清单如下：function hd=ideal_lp(wc,N) %点0到N-1之间旳抱负脉冲响应%wc=截止频率（弧度）%N=抱负滤波器旳长度tao=(N-1)/2;n=[0:(N-1)];m=n-tao+eps; %加一种小数以避免0作除数hd=sin(wc*m)./(pi*m);其他选频滤波器可以由低通频响特性合成。

如一种通带在ωc1～ωc2之间旳带通滤波器在给定N值旳条件下，可以用下列程序实现：Hd=ideal_lp(wc2,N)-ideal_lp(wc1,N)（3）计算数字滤波器旳单位冲激响应h(n)=w(n)h d(n)。

matlab的fir滤波器设计

matlab的fir滤波器设计FIR（Finite Impulse Response）滤波器是指响应有限长度序列输入的数字滤波器，它可以用于信号去噪、信号滤波和信号重构等领域。

MATLAB软件是目前应用广泛的数学软件工具箱，它可以实现数字信号处理、信号滤波和滤波器设计等功能。

下面我们来分步骤解析如何利用MATLAB完成FIR滤波器设计。

第一步，确定滤波器参数要设计FIR滤波器，需要明确设计的目的，例如信号去噪还是信号滤波。

同时，需要确定滤波器的参数，包括滤波器的采样率、通带边界、阻带边界等。

第二步，调用MATLAB工具箱并加载数据打开MATLAB软件，选择Digital Signal Processing Toolbox，调用fir1函数，该函数用于设计一般的低通、高通、带通和带阻FIR 滤波器。

加载需要滤波的数据，并将其存储在一个变量中。

第三步，进行滤波器设计在MATLAB命令行窗口中输入以下命令，来进行FIR滤波器的设计。

h = fir1(N, Wn, 'type');其中，N是滤波器的阶数，Wn是正规化的截止频率值，type是滤波器的类型，可以是低通、高通、带通和带阻滤波器。

例如，我们要设计一个30阶的低通滤波器，带通频带为0.3至0.7，采样率为1000Hz，输入以下命令：N = 30;Wn = [0.3 0.7];Btype = 'low';FIR_filter = fir1(N, Wn, Btype);第四步，使用FIR滤波器进行滤波使用filter函数，可以将设计好的FIR滤波器应用到加载的数据上，进行滤波操作。

Y_filtered = filter(FIR_filter, 1, X);其中，FIR_filter是设计好的FIR滤波器，X是加载的待滤波数据，Y_filtered是经过滤波器处理后的数据。

第五步，可视化输出结果通过绘制函数将滤波器的输入和输出信号进行可视化处理，观察滤波效果。

基于matlab的数字滤波器设计及仿真

N-1阶FIR滤波器：
滤波器的指标
■ 滤波器的指标常在频域给出 ■ 数字滤波器的频率响应特性曲线：
H(ejw)= |H(ejw)|ej (w) |H(ejw)|为幅频特性函数，表示信号通过该滤波器后各频率的衰减情况。
(w)为相频特性函数，表示信号通过滤波器后在时间上的延时情况。
二、MATLAB环境下IIR数字滤波器的设计
四、两个有趣的实验
1、利用MATLAB进行声音滤波：利用MATLAB读取wav格式的声音文件，对
信号进行离散傅里叶变换，得到其频谱图，给信号加杂音，然后设计一个数字滤波器将杂音滤除，得到原音，最后比较滤波器的滤波效果。
语音读取和加噪
■ clear;close all; ■ [Y,Fs,NBITS]=WAVREAD("WindowsXP.wav"); ■ n=length(Y); ■ f=0:Fs/n:Fs*(n-1)/n; ■ K=0:1/(n-1):1; ■ subplot(2,3,1);plot(K,Y);title("语音信号的时域波形"); ■ Y1=fft(Y,n); ■ subplot(2,3,3);plot(f,abs(Y1));title("语音信号的频谱"); ■ noise=0.02*sin(2*pi*4000*K); ■ subplot(2,3,2);plot(K(1:50),noise(1:50));title("噪声的时域波形"); ■ s=length(noise); ■ noise1=fft(noise,s); ■ subplot(2,3,5);plot(f,abs(noise1));title("噪声的频谱"); ■ A=Y"+noise; ■ subplot(2,3,4);plot(K,A);title("含噪语音的时域波形"); ■ A1=fft(A,s); ■ subplot(2,3,6);plot(f,abs(A1));title("含噪语音的频谱");

matlab系统函数求直接型结构

matlab系统函数求直接型结构在信号处理领域中，直接型结构是一种常见的数字滤波器结构，可以使用matlab系统函数实现。

本文将介绍直接型结构的基本概念和matlab系统函数的使用方法。

一、直接型结构直接型结构是数字滤波器的一种常见实现方式，也是最简单的一种结构，其特点是直接使用差分方程来计算输出信号。

直接型结构可以使用多个不同的差分方程来实现同一个滤波器，但是所有的差分方程都具有相同的阶数和系数，因此可以选择具有最少计算量的差分方程来实现滤波器。

直接型结构的差分方程形式如下所示：y(n) = b0*x(n) + b1*x(n-1) + ... + bq*x(n-q) - a1*y(n-1) - ... - ap*y(n-p)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，b0~bq和a1~ap分别表示滤波器的前向系数和反馈系数，q和p 分别表示前向和反馈系数的最高阶数。

二、matlab系统函数实现直接型结构matlab提供了多个系统函数来实现直接型结构，其中最常用的是filter函数和dfilt.df2函数。

下面将分别介绍这两个函数的使用方法。

1. filter函数filter函数是matlab中用于数字滤波器设计和实现的基本函数之一，可以实现直接型结构。

filter函数的基本用法如下所示：y = filter(b,a,x)其中，b和a分别表示滤波器的前向和反馈系数，x表示滤波器的输入信号，y表示滤波器的输出信号。

例如，要实现一个二阶低通滤波器，截止频率为500Hz，采样率为1000Hz，可以使用如下代码：fc = 500; % 截止频率fs = 1000; % 采样率[b,a] = butter(2,fc/(fs/2)); % 计算滤波器系数x = randn(1,1000); % 生成随机输入信号y = filter(b,a,x); % 实现滤波器2. dfilt.df2函数dfilt.df2函数是matlab中用于实现直接型结构的函数，可以实现多种不同的差分方程。