常见滤波器Matalab程序

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(整理)各类滤波器的MATLAB程序清单.

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各类滤波器的MATLAB程序一、理想低通滤波器IA=imread('lena.bmp');[f1,f2]=freqspace(size(IA),'meshgrid');Hd=ones(size(IA));r=sqrt(f1.^2+f2.^2);Hd(r>0.2)=0;Y=fft2(double(IA));Y=fftshift(Y);Ya=Y.*Hd;Ya=ifftshift(Ya);Ia=ifft2(Ya);figuresubplot(2,2,1),imshow(uint8(IA));subplot(2,2,2),imshow(uint8(Ia));figuresurf(Hd,'Facecolor','interp','Edgecolor','none','Facelighting','phong');二、理想高通滤波器IA=imread('lena.bmp');[f1,f2]=freqspace(size(IA),'meshgrid');Hd=ones(size(IA));r=sqrt(f1.^2+f2.^2);Hd(r<0.2)=0;Y=fft2(double(IA));Y=fftshift(Y);Ya=Y.*Hd;Ya=ifftshift(Ya);Ia=real(ifft2(Ya));figuresubplot(2,2,1),imshow(uint8(IA));subplot(2,2,2),imshow(uint8(Ia));figuresurf(Hd,'Facecolor','interp','Edgecolor','none','Facelighting','phong');三、B utterworth低通滤波器IA=imread('lena.bmp');[f1,f2]=freqspace(size(IA),'meshgrid');D=0.3;r=f1.^2+f2.^2;n=4;for i=1:size(IA,1)for j=1:size(IA,2)t=r(i,j)/(D*D);Hd(i,j)=1/(t^n+1);endendY=fft2(double(IA));Y=fftshift(Y);Ya=Y.*Hd;Ya=ifftshift(Ya);Ia=real(ifft2(Ya));figuresubplot(2,2,1),imshow(uint8(IA));subplot(2,2,2),imshow(uint8(Ia));figuresurf(Hd,'Facecolor','interp','Edgecolor','none','Facelighting','phong');四、B utterworth高通滤波器IA=imread('lena.bmp');[f1,f2]=freqspace(size(IA),'meshgrid');D=0.3;r=f1.^2+f2.^2;n=4;for i=1:size(IA,1)for j=1:size(IA,2)t=(D*D)/r(i,j);Hd(i,j)=1/(t^n+1);endendY=fft2(double(IA));Y=fftshift(Y);Ya=Y.*Hd;Ya=ifftshift(Ya);Ia=real(ifft2(Ya));figuresubplot(2,2,1),imshow(uint8(IA));subplot(2,2,2),imshow(uint8(Ia));figuresurf(Hd,'Facecolor','interp','Edgecolor','none','Facelighting','phong');五、高斯低通滤波器IA=imread('lena.bmp');IB=imread('babarra.bmp');[f1,f2]=freqspace(size(IA),'meshgrid');D=100/size(IA,1);r=f1.^2+f2.^2;Hd=ones(size(IA));for i=1:size(IA,1)for j=1:size(IA,2)t=r(i,j)/(D*D);Hd(i,j)=exp(-t);endendY=fft2(double(IA));Y=fftshift(Y);Ya=Y.*Hd;Ya=ifftshift(Ya);Ia=real(ifft2(Ya));figuresubplot(2,2,1),imshow(uint8(IA));subplot(2,2,2),imshow(uint8(Ia));figuresurf(Hd,'Facecolor','interp','Edgecolor','none','Facelighting','phong');六、高斯高通滤波器IA=imread('lena.bmp');IB=imread('babarra.bmp');[f1,f2]=freqspace(size(IA),'meshgrid');%D=100/size(IA,1);D=0.3;r=f1.^2+f2.^2;for i=1:size(IA,1)for j=1:size(IA,2)t=r(i,j)/(D*D);Hd(i,j)=1-exp(-t);endendY=fft2(double(IA));Y=fftshift(Y);Ya=Y.*Hd;Ya=ifftshift(Ya);Ia=real(ifft2(Ya));figuresubplot(2,2,1),imshow(uint8(IA));subplot(2,2,2),imshow(uint8(Ia));figuresurf(Hd,'Facecolor','interp','Edgecolor','none','Facelighting','phong');七、梯形低通滤波器IA=imread('lena.bmp');IB=imread('babarra.bmp');[f1,f2]=freqspace(size(IA),'meshgrid');%D=100/size(IA,1);D0=0.1;D1=0.4;r=sqrt(f1.^2+f2.^2);Hd=zeros(size(IA));Hd(r<D0)=1;for i=1:size(IA,1)for j=1:size(IA,2)if r(i,j)>=D0 & r(i,j)<=D1Hd(i,j)=(D1-r(i,j))/(D1-D0);endendendY=fft2(double(IA));Y=fftshift(Y);Ya=Y.*Hd;Ya=ifftshift(Ya);Ia=real(ifft2(Ya));figuresubplot(2,2,1),imshow(uint8(IA));subplot(2,2,2),imshow(uint8(Ia));figuresurf(Hd,'Facecolor','interp','Edgecolor','none','Facelighting','phong');八、梯形高通滤波器IA=imread('lena.bmp');IB=imread('babarra.bmp');[f1,f2]=freqspace(size(IA),'meshgrid');%D=100/size(IA,1);D0=0.1;D1=0.4;r=sqrt(f1.^2+f2.^2);Hd=ones(size(IA));Hd(r<D1)=0;for i=1:size(IA,1)for j=1:size(IA,2)if r(i,j)>=D0 & r(i,j)<=D1Hd(i,j)=(D0-r(i,j))/(D0-D1);endendendY=fft2(double(IA));Y=fftshift(Y);Ya=Y.*Hd;Ya=ifftshift(Ya);Ia=real(ifft2(Ya));figuresubplot(2,2,1),imshow(uint8(IA));subplot(2,2,2),imshow(uint8(Ia));figuresurf(Hd,'Facecolor','interp','Edgecolor','none','Facelighting','phong');九、用其他方法编写的理想低通、理想高通、Butterworth低通、同态滤波程序1、理想低通i1=imread('lena.bmp');i2=imnoise(i1,'salt & pepper',0.1);f=double(i2);k=fft2(f);g=fftshift(k);[N1,N2]=size(g);d0=50;u0=floor(N1/2)+1;v0=floor(N2/2)+1;for i=1:N1for j=1:N2d=sqrt((i-u0)^2+(j-v0)^2);if d<=d0h=1;elseh=0;endy(i,j)=g(i,j)*h;endendy=ifftshift(y);E1=ifft2(y);E2=real(E1);figuresubplot(2,2,1),imshow(uint8(i1));subplot(2,2,2),imshow(uint8(i2));subplot(2,2,3),imshow(uint8(E2));2、理想高通i1=imread('lena.bmp');i2=imnoise(i1,'salt & pepper',0.1); f=double(i2);k=fft2(f);g=fftshift(k);[N1,N2]=size(g);n=2;d0=10;u0=floor(N1/2)+1;v0=floor(N2/2)+1;for i=1:N1for j=1:N2d=sqrt((i-u0)^2+(j-v0)^2);if d<=d0h=0;else h=1;endy(i,j)=g(i,j)*h;endendy=ifftshift(y);E1=ifft2(y);E2=real(E1);figuresubplot(2,2,1),imshow(uint8(i1)); subplot(2,2,2),imshow(uint8(i2)); subplot(2,2,3),imshow(uint8(E2));3、Butterworth低通i1=imread('lena.bmp');i2=imnoise(i1,'salt & pepper',0.1); f=double(i2);k=fft2(f);g=fftshift(k);[N1,N2]=size(g);n=2;d0=50;u0=floor(N1/2)+1;v0=floor(N2/2)+1;for i=1:N1for j=1:N2d=sqrt((i-u0)^2+(j-v0)^2);h=1/(1+(d/d0)^(2*n));y(i,j)=g(i,j)*h;endendy=ifftshift(y);E1=ifft2(y);E2=real(E1);figuresubplot(2,2,1),imshow(uint8(i1)); subplot(2,2,2),imshow(uint8(i2)); subplot(2,2,3),imshow(uint8(E2));4、同态滤波I=rgb2gray(imread('fabric00.bmp')); [M,N]=size(I);T=double(I);L=log(T);F=fft2(L);A=2;B=0.3;for i=1:Mfor j=1:ND(i,j)=((i-M/2)^2+(j-N/2)^2);endendc=1.1;%锐化参数D0=max(M,N);H=(A-B)*(1-exp(c*(-D/(D0^2))))+B;F=F.*H;F=ifft2(F);Y=exp(F);figuresubplot(1,2,1),imshow(I);subplot(1,2,2),imshow(uint8(real(Y)));十、十一、Gabor滤波器。

matlab【滤波器】程序资料

matlab【滤波器】程序资料

matlab滤波器程序wc=(400/1000)*pi;%求截止频率w1=boxcar(81);%窗函数w2=triang(81);w3=hamming(81);w4=hanning(81);w5=bartlett(81);w6=blackman(81);w7=chebwin(81,30);w8=kaiser(81,7.856);n=1:1:81;hd=sin(wc*(n-41))./(pi*(n-41)); %求h(d)hd(41)=wc/pi;h1=hd.*w1';%加窗h2=hd.*w2';h3=hd.*w3';h4=hd.*w4';h5=hd.*w5';h6=hd.*w6';h7=hd.*w7';h8=hd.*w8';[mag1,rad]=freqz(h1);%求幅频特性曲线[mag2,rad]=freqz(h2);[mag3,rad]=freqz(h3);[mag4,rad]=freqz(h4);[mag5,rad]=freqz(h5);[mag6,rad]=freqz(h6);[mag7,rad]=freqz(h7);[mag8,rad]=freqz(h8);figure(1);%画幅频特性曲线plot(rad,20*log10(abs(mag1)));xlabel('Normalized Frequency(rad)');ylabel('Normaliaed Magnitude(dB)');axis([0,3,-80,0]);title('利用矩形窗设计的数字滤波器');grid on;figure(2);plot(rad,20*log10(abs(mag2)));xlabel('Normalized Frequency(rad)');ylabel('Normaliaed Magnitude(dB)');axis([0,3,-80,0]);title('利用三角窗设计的数字滤波器');grid on;figure(3);plot(rad,20*log10(abs(mag3)));xlabel('Normalized Frequency(rad)');ylabel('Normaliaed Magnitude(dB)');axis([0,3,-80,0]);title('利用海明设计的数字滤波器');grid on;figure(4);plot(rad,20*log10(abs(mag4)));xlabel('Normalized Frequency(rad)');ylabel('Normaliaed Magnitude(dB)');axis([0,3,-80,0]);title('利用汉宁窗设计的数字滤波器');grid on;figure(5);plot(rad,20*log10(abs(mag5)));xlabel('Normalized Frequency(rad)');ylabel('Normaliaed Magnitude(dB)');axis([0,3,-80,0]);title('利用巴特里特窗设计的数字滤波器');grid on;figure(6);plot(rad,20*log10(abs(mag6)));xlabel('Normalized Frequency(rad)');ylabel('Normaliaed Magnitude(dB)');axis([0,3,-100,0]);title('利用布拉克曼窗设计的数字滤波器');grid on;figure(7);plot(rad,20*log10(abs(mag7)));xlabel('Normalized Frequency(rad)');ylabel('Normaliaed Magnitude(dB)');axis([0,3,-100,0]);title('利用切比雪夫窗设计的数字滤波器');grid on;figure(8);plot(rad,20*log10(abs(mag8)));xlabel('Normalized Frequency(rad)');ylabel('Normaliaed Magnitude(dB)');axis([0,3,-100,0]);title('利用凯塞窗设计的数字滤波器');grid on;MATLAB参考程序和仿真内容%*******************************************************************% %mode: 1--巴特沃斯低通;2--巴特沃斯高通;3--巴特沃斯带通;4--巴特沃斯带阻% 5--契比雪夫低通;6--契比雪夫高通;7--契比雪夫带通;8--契比雪夫带阻%fp1,fp2:通带截止频率,当高通或低通时只有fp1有效%fs1, fs2:阻带截止频率,当高通或低通时只有fs1有效%rp: 通带波纹系数%as: 阻带衰减系数%sample: 采样率%h: 返回设计好的滤波器系数%*******************************************************************% function[b,a]=iirfilt(mode,fp1,fp2,fs1,fs2,rp,as,sample)wp1=2*fp1/sample;wp2=2*fp2/sample;ws1=2*fs1/sample;ws2=2*fs2/sample;%得到巴特沃斯滤波器的最小阶数N和3bd频率wnif mode<3[N,wn]=buttord(wp1,ws1,rp,as);elseif mode<5[N,wn]=buttord([wp1 wp2],[ws1 ws2],rp,as);%得到契比雪夫滤波器的最小阶数N和3bd频率wnelseif mode<7[N,wn]=cheb1ord(wp1,ws1,rp,as);else[N,wn]=cheblord([wp1 wp2],[ws1 ws2],rp,as);end%得到滤波器系数的分子b和分母aif mode= =1[b,a]=butter(N,wn);endif mode= =2[b,a]=butter(N,wn,/high/);endif mode= =3[b,a]=butter(N,wn);endif mode= =4[b,a]=butter(N,wn,/stop/);endif mode= =5[b,a]=cheby1(N,rp,wn);endif mode= =6[b,a]=cheby1(N,rp,wn,/high/);endif mode= =7[b,a]=cheby1(N,rp,wn);endif mode= =8[b,a]=cheby1(N,rp,wn,/stop/);endset(gcf,/menubar/,menubar);freq_response=freqz(b,a);magnitude=20*log10(abs(freq_response));m=0:511;f=m*sample/(2*511);subplot(3,1,1);plot(f,magnitude);grid; %幅频特性axis([0 sample/2 1.1*min(magnitude) 1.1*max(magnitude)]);ylabel('Magnitude');xlabel('Frequency-->');phase=angle(freq_response);subplot(3,1,2);plot(f,phase);grid; %相频特性axis([0 sample/2 1.1*min(phase) 1.1*max(phase)]);ylabel('Phase');xlabel('Frequency-->');h=impz(b,a,32); %32点的单位函数响应t=1:32;subplot(3,1,3);stem(t,h);grid;axis([0 32 1.2*min(h) 1.1*max(h)]);ylabel('h(n)');xlabel('n-->');基于MATLAB信号处理工具箱的数字滤波器设计与仿真摘要:传统的数字滤波器的设计过程复杂,计算工作量大,滤波特性调整困难,影响了它的应用。

matlab对离散数据的滤波

matlab对离散数据的滤波

matlab对离散数据的滤波
Matlab提供了多种方法来对离散数据进行滤波。

滤波的目的是
去除信号中的噪声或者平滑信号以便更好地分析。

下面我将介绍几
种常用的离散数据滤波方法:
1. 移动平均滤波,这是最简单的滤波方法之一。

在Matlab中,你可以使用函数`filter`来实现。

该函数可以对信号进行一维滤波。

你可以选择不同的滤波器类型,比如FIR滤波器或IIR滤波器,并
根据需要选择滤波器的系数。

2. 中值滤波,中值滤波器是一种非线性滤波器,常用于去除椒
盐噪声。

在Matlab中,你可以使用函数`medfilt1`来对一维信号进
行中值滤波。

3. 卡尔曼滤波,卡尔曼滤波是一种适用于线性动态系统的滤波
方法,可以用于估计动态系统的状态。

Matlab提供了`kalman`函数
来实现卡尔曼滤波。

4. 小波变换,小波变换可以将信号分解成不同尺度的成分,从
而可以对不同频率的噪声进行滤除。

Matlab中的`wavedec`和
`waverec`函数可以用于小波变换和逆变换。

5. 自适应滤波,自适应滤波器可以根据信号的特性自动调整滤波器的参数。

Matlab中的`dsp.AdaptiveLMSFilter`和
`dsp.LMSFilter`类可以用于自适应滤波。

除了上述方法,Matlab还提供了许多其他滤波函数和工具箱,如信号处理工具箱和滤波器设计工具箱,可以帮助你对离散数据进行滤波处理。

你可以根据具体的需求和信号特性选择合适的滤波方法和工具。

希望以上信息能够对你有所帮助。

MATLAB的7种滤波方法(重制版)

MATLAB的7种滤波方法(重制版)

MATLAB的7种滤波方法(重制版)滤波是信号和图像处理中常用的一种方法,用于去除噪音,增强信号或图像的特征。

MATLAB提供了丰富的滤波函数和工具箱,包括7种常用的滤波方法,分别是均值滤波、中值滤波、高斯滤波、拉普拉斯滤波、Sobel滤波、Prewitt滤波和Canny边缘检测。

1.均值滤波:均值滤波是使用一个窗口对图像进行平滑处理的方法,窗口内的像素值取平均值作为输出像素值。

这种滤波方法可以有效地去除高频噪声,但会导致图像细节的模糊。

2.中值滤波:中值滤波是一种非线性滤波方法,它使用一个窗口对图像进行平滑处理,窗口内的像素值按照大小排序,然后取中值作为输出像素值。

这种滤波方法能够很好地去除椒盐噪声和脉冲噪声,但无法处理其他类型的噪声。

3.高斯滤波:高斯滤波是一种线性平滑滤波方法,它使用一个高斯函数对图像进行卷积处理,窗口内的像素值按照高斯分布加权求和作为输出像素值。

这种滤波方法能够平滑图像并保持图像的细节信息,但会导致图像的边缘模糊。

4.拉普拉斯滤波:拉普拉斯滤波是一种边缘增强滤波方法,它使用一个拉普拉斯算子对图像进行卷积处理,突出图像中的边缘信息。

这种滤波方法能够提高图像的锐度和对比度,但会增强图像中的噪声。

5. Sobel滤波:Sobel滤波是一种边缘检测滤波方法,它使用Sobel算子对图像进行卷积处理,突出图像中的边缘信息。

这种滤波方法能够检测出图像中的水平和垂直边缘,但对于斜向边缘检测效果较差。

6. Prewitt滤波:Prewitt滤波是一种边缘检测滤波方法,它使用Prewitt算子对图像进行卷积处理,突出图像中的边缘信息。

与Sobel滤波类似,Prewitt滤波也能够检测出图像中的水平和垂直边缘,但对于斜向边缘检测效果较差。

7. Canny边缘检测:Canny边缘检测是一种广泛应用的边缘检测算法,它使用多个步骤对图像进行处理,包括高斯滤波、计算梯度、非极大值抑制和双阈值处理。

这种滤波方法能够检测出图像中的所有边缘,并进行细化和连接,对于复杂的边缘检测有较好的效果。

matlab用布莱克曼窗设计fir滤波器代码

matlab用布莱克曼窗设计fir滤波器代码

matlab用布莱克曼窗设计fir滤波器代码如何使用Matlab设计带有布莱克曼窗的FIR滤波器。

布莱克曼窗是一种用于设计数字滤波器的常见窗函数之一。

它具有非常好的频域特性,可以用于实现各种滤波器,比如低通、高通、带通、带阻等。

在本文中,我们将详细介绍如何使用Matlab来设计带有布莱克曼窗的FIR 滤波器。

步骤1:确定设计规格在设计FIR滤波器之前,我们首先需要确定滤波器的一些规格,如滤波器的类型(低通、高通等)、截止频率、阶数等。

这些规格将决定最终滤波器的性能。

假设我们要设计一个低通滤波器,截止频率为0.2,阶数为50。

步骤2:计算滤波器系数使用Matlab的fir1函数可以计算出FIR滤波器的系数。

该函数的使用语法如下:h = fir1(N, Wn, window)其中,N表示滤波器的阶数,Wn表示归一化的截止频率,window表示所采用的窗函数。

对于布莱克曼窗,我们可以使用matlab中的blackman函数来生成窗函数:window = blackman(N+1)在这里,我们需要注意一个细节:由于Matlab的fir1函数使用的是双边频率表示法,而我们通常使用的是单边频率表示法。

因此,我们需要将截止频率进行一些处理,将其从正常范围[0, 0.5]映射到[-0.5, 0.5]上。

Wn = 2 * 0.2完成上述计算后,我们可以编写Matlab代码如下:N = 50;Wn = 2 * 0.2;window = blackman(N+1);h = fir1(N, Wn, window);步骤3:绘制滤波器的频率响应为了验证我们设计的滤波器效果,我们可以绘制其频率响应。

使用freqz 函数可以绘制滤波器的幅频特性:freqz(h,1)上述代码将绘制出滤波器的振幅响应和相位响应。

步骤4:应用滤波器完成滤波器的设计后,我们可以将其应用于信号上。

假设我们有一个需要滤波的信号x,我们可以使用filter函数实现滤波效果:y = filter(h, 1, x)其中,x表示输入信号,y表示输出信号。

matlab滤波器原理

matlab滤波器原理

matlab滤波器原理滤波器在信号处理中起着重要的作用。

它可以用于去除噪声、提取感兴趣的频率成分、平滑信号等。

Matlab提供了多种滤波器设计和应用的函数,下面介绍一些常见的滤波器原理。

1. FIR滤波器(Finite Impulse Response Filter):FIR滤波器是一种常用的线性相位滤波器。

其特点是系统的输出只与当前和前几个输入样本有关。

FIR滤波器的频率响应由其系数序列确定,通常可以通过窗函数法、最小二乘法等方法来设计。

2. IIR滤波器(Infinite Impulse Response Filter):IIR滤波器是一种具有无限冲激响应的滤波器。

与FIR滤波器不同,IIR滤波器的输出不仅受到当前的输入样本影响,还受到之前的输出样本的影响。

IIR滤波器的设计可以采用脉冲响应不变法、双线性变换法等。

3. 巴特沃斯滤波器(Butterworth Filter):巴特沃斯滤波器是一种重要的IIR滤波器。

其特点是在通带内频率响应尽量平坦,而在阻带内频率响应逐渐下降。

可以使用巴特沃斯函数来设计巴特沃斯滤波器。

4. 升余弦滤波器(Raised Cosine Filter):升余弦滤波器是一种常用的数字通信中的滤波器。

它的频率特性是一种余弦函数,因此在频域内的频率响应呈现平坦衰减的特点。

升余弦滤波器广泛应用于调制解调、信号重构等领域。

5. 高通滤波器和低通滤波器:高通滤波器可以通过去除低频成分而突出高频成分,低通滤波器则相反。

在Matlab中,可以使用函数如freqz和filter来实现高通和低通滤波器的设计和应用。

除了这些滤波器,Matlab还提供了其他一些滤波器设计和应用函数,如椭圆滤波器、Chebyshev滤波器和滑动平均滤波器等。

根据实际需求和信号特性,可以选择合适的滤波器来进行信号处理。

matlab的一阶低通滤波

matlab的一阶低通滤波

matlab的一阶低通滤波Matlab是一种功能强大的数值计算和编程软件,它在各个领域都有广泛的应用。

在信号处理中,低通滤波是一项常见的任务,可以用于去除高频噪声或者平滑信号。

本文将介绍如何使用Matlab实现一阶低通滤波,并逐步解释其原理和步骤。

一阶低通滤波器是一种常见的滤波器类型,用于衰减高频部分而保留低频部分。

它的频率响应具有一阶衰减特性,在临界频率上开始工作。

在Matlab中,可以使用数字滤波器函数designfilt()来设计一阶低通滤波器。

步骤一:确定滤波器的设计要求在设计滤波器之前,我们需要明确滤波器的设计要求。

包括滤波器类型、采样频率、截止频率等参数。

以中括号内的内容为例,我们假设要设计一个采样频率为Fs的一阶低通滤波器,截止频率为Fc。

这些参数将在后续的代码实现中使用。

步骤二:设计滤波器使用designfilt()函数可以方便地设计滤波器。

在设计一阶低通滤波器时,可以指定'butter'滤波器类型,并提供截止频率Fc和采样频率Fs。

代码如下所示:matlabfilterSpecs = fdesign.lowpass('N,Fc', 1, Fc, Fs);filter = design(filterSpecs, 'butter');这段代码将构造一个低通滤波器的设计规范,并使用'butter'滤波器类型进行设计。

其中'N,Fc'是设计规范的参数,1表示一阶滤波器,Fc为截止频率,Fs为采样频率。

最后,使用design()函数返回滤波器对象。

步骤三:滤波器的应用设计好滤波器后,我们可以通过应用滤波器对象来滤除信号中的高频噪声。

假设我们有一个信号向量x,需要对其进行滤波处理。

代码如下所示:matlabfilteredSignal = filter.filter(x);这段代码使用filter对象的filter()函数将信号向量x进行滤波处理,并将结果存储在filteredSignal中。

matlab 巴特沃斯滤波器 例子

matlab 巴特沃斯滤波器 例子

Matlab 巴特沃斯滤波器例子1. 前言Matlab 巴特沃斯滤波器是数字信号处理中常用的滤波器之一,它可以对信号进行滤波处理,去除噪声和干扰,保留信号的主要信息。

本文将通过一个例子来详细介绍Matlab中如何使用巴特沃斯滤波器进行信号处理。

2. 理论基础巴特沃斯滤波器是一种频率域滤波器,它可以对信号的频率进行调整,实现低通、高通、带通和带阻滤波等功能。

其传递函数为:H(jω) = 1 / [1 + (jω / ωc)^2n]其中,ω为信号的频率,ωc为截止频率,n为滤波器的阶数。

根据不同需求,可以调整ωc和n的数值,实现不同的滤波效果。

3. Matlab 实现我们需要准备一个需要进行滤波处理的信号数据。

假设我们有一段包含噪声的正弦信号,我们希望去除其中的高频噪声,保留主要的信号波形。

我们可以通过以下代码生成这个信号:```matlabfs = 1000; 采样频率t = 0:1/fs:1-1/fs; 时间范围f1 = 50; 信号频率f2 = 200; 噪声频率A = 1; 信号幅值s = A*sin(2*pi*f1*t) + 0.5*sin(2*pi*f2*t); 生成信号```我们可以使用巴特沃斯滤波器对这段信号进行滤波处理。

假设我们希望设计一个10阶的带阻滤波器,截止频率为100Hz和300Hz。

我们可以通过以下代码实现:```matlabWn = [100 300]/(fs/2); 截止频率[b, a] = butter(10, Wn, 'stop'); 设计滤波器s_filtered = filtfilt(b, a, s); 滤波处理```我们可以将原始信号和滤波后的信号进行对比,查看滤波效果。

通过绘制波形图和频谱图,我们可以直观地观察到滤波效果,并验证滤波器设计的准确性。

4. 总结通过本文的介绍和实例演示,读者可以清楚地了解Matlab中巴特沃斯滤波器的使用方法和技巧。

常见滤波器Matalab程序

常见滤波器Matalab程序

%写上标题%设计低通滤波器:[N,Wc]=buttord()%估算得到Butterworth低通滤波器的最小阶数N和3dB截止频率Wc[a,b]=butter(N,Wc); %设计Butterworth低通滤波器[h,f]=freqz(); %求数字低通滤波器的频率响应figure(2); % 打开窗口2subplot(221); %图形显示分割窗口plot(f,abs(h)); %绘制Butterworth低通滤波器的幅频响应图title(巴氏低通滤波器'');grid; %绘制带网格的图像sf=filter(a,b,s); %叠加函数S经过低通滤波器以后的新函数subplot(222);plot(t,sf); %绘制叠加函数S经过低通滤波器以后的时域图形xlabel('时间(seconds)');ylabel('时间按幅度');SF=fft(sf,256); %对叠加函数S经过低通滤波器以后的新函数进行256点的基—2快速傅立叶变换w= %新信号角频率subplot(223);plot()); %绘制叠加函数S经过低通滤波器以后的频谱图title('低通滤波后的频谱图');%设计高通滤波器[N,Wc]=buttord()%估算得到Butterworth高通滤波器的最小阶数N和3dB截止频率Wc[a,b]=butter(N,Wc,'high'); %设计Butterworth高通滤波器[h,f]=freqz(); %求数字高通滤波器的频率响应figure(3);subplot(221);plot(f,abs(h)); %绘制Butterworth高通滤波器的幅频响应图title('巴氏高通滤波器');grid; %绘制带网格的图像sf=filter(); %叠加函数S经过高通滤波器以后的新函数subplot(222);plot(t,sf); ;%绘制叠加函数S经过高通滤波器以后的时域图形xlabel('Time(seconds)');ylabel('Time waveform');w; %新信号角频率subplot(223);plot()); %绘制叠加函数S经过高通滤波器以后的频谱图title('高通滤波后的频谱图');%设计带通滤波器[N,Wc]=buttord([)%估算得到Butterworth带通滤波器的最小阶数N和3dB截止频率Wc[a,b]=butter(N,Wc); %设计Butterworth带通滤波器[h,f]=freqz(); %求数字带通滤波器的频率响应figure(4);subplot(221);plot(f,abs(h)); %绘制Butterworth带通滤波器的幅频响应图title('butter bandpass filter');grid; %绘制带网格的图像sf=filter(a,b,s); %叠加函数S经过带通滤波器以后的新函数subplot(222);plot(t,sf); %绘制叠加函数S经过带通滤波器以后的时域图形xlabel('Time(seconds)');ylabel('Time waveform');SF=fft(); %对叠加函数S经过带通滤波器以后的新函数进行256点的基—2快速傅立叶变换w=( %新信号角频率subplot(223);plot(')); %绘制叠加函数S经过带通滤波器以后的频谱图title('带通滤波后的频谱图');实例应用:matlab设计的带通滤波器方法改变参数就行了cheb1% wp1=0.45*pi;wp2=0.65*pi;ws1=0.3*pi;ws2=0.75*pi;Rp=1;Rs=40% =============双线型变换法=========================================wp1=0.45*pi; wp2=0.65*pi;ws1=0.3*pi; ws2=0.75*pi;Rp=1; Rs=40;Wp1=tan(wp1/2); Wp2=tan(wp2/2);Ws1=tan(ws1/2); Ws2=tan(ws2/2);BW=Wp2-Wp1; W0=Wp1*Wp2; W00=sqrt(W0);WP=1; WS=WP*(W0^2-Ws1^2)/(Ws1*BW);[N,Wn]=cheb1ord(WP,WS,Rp,Rs,'s');[B,A]=cheby1(N,Rp,Wn,'s');[BT,A T]=lp2bp(B,A,W00,BW);[num,den]=bilinear(BT,A T,0.5);[h,omega]=freqz(num,den,64);subplot(2,2,1);stem(omega/pi,abs(h));xlabel('\omega/\pi');ylabel('|H(z)|');subplot(2,2,2);stem(omega/pi,20*log10(abs(h)));xlabel('\omega/\pi');ylabel('增益.dB');%=============双线性变化法2=================================ws=0.6*pi;Ap=1;As=25;wp=0.4*pi;T=0.001;Fs=1/T;wp=wp/T;ws=ws/T;N=buttord(wp,ws,Ap,As,'s');fprintf('\nN=%d\n',N);wc=wp/((10^(0.1*Ap)-1)^(1/2/N));fprintf('\nwc=%.4e\n',wc);[numa,dena]=butter(N,wc,'s');fprintf('\n');disp('A numerator polynomial');fprintf('%.4e\n',numa);fprintf('\n');disp('A Denominator polynomial');fprintf('%.4e\n',dena);[numd,dend]=bilinear(numa,dena,Fs);w=linspace(0,pi,512);h=freqz(numd,dend,w);norm=max(abs(h));numd1=abs(h)/norm;plot(w/pi,20*log10(numd1));grid;%xlable('Normalized frequency');%ylable('Gain,dB');fprintf('\n');disp('D numerator polynomial');fprintf('%.4e\n',numd);fprintf('\n');disp('D numerator polynomial');fprintf('%.4e\n',dend);% =============直接法================================= wp1=0.45*pi; wp2=0.65*pi;ws1=0.3*pi; ws2=0.75*pi;Rp=1; Rs=40;Wp=[wp1/pi,wp2/pi]; Ws=[ws1/pi,ws2/pi];[N,Wn]=cheb1ord(Wp,Ws,Rp,Rs);[B,A]=cheby1(N,Rp,Wn);[h,omega]=freqz(B,A,64);subplot(2,2,3);stem(omega/pi,abs(h));xlabel('\omega/\pi');ylabel('|H(z)|');subplot(2,2,4);stem(omega/pi,20*log10(abs(h)));xlabel('\omega/\pi');ylabel('增益.dB');%cheby2%% wp1=0.45*pi;wp2=0.65*pi;ws1=0.3*pi;ws2=0.75*pi;Rp=1;Rs=40% =============脉冲响应不变法的程序================================= wp=0.4*pi;ws=0.6*pi;Ap=1;As=25;wp=0.4*pi;T=0.001;Fs=1/T;wp=wp/T;ws=ws/T;N=buttord(wp,ws,Ap,As,'s');fprintf('\nN=%d\n',N);wc=wp/((10^(0.1*Ap)-1)^(1/2/N));fprintf('\nwc=%.4e\n',wc);[numa,dena]=butter(N,wc,'s');fprintf('\n');disp('A numerator polynomial');fprintf('%.4e\n',numa);fprintf('\n');disp('A Denominator polynomial');fprintf('%.4e\n',dena);[numd,dend]=impinvar(numa,dena,Fs);w=linspace(0,pi,512);h=freqz(numd,dend,w);norm=max(abs(h));numd1=abs(h)/norm;plot(w/pi,-20*log10(numd1));grid;%xlable('Normalized frequency');%ylable('Gain,dB');fprintf('\n');disp('D numerator polynomial');fprintf('%.4e\n',numd);fprintf('\n');disp('D numerator polynomial');fprintf('%.4e\n',dend);各种滤波器形式的MATLAB参考程序和仿真内容%*******************************************************************%%mode: 1--巴特沃斯低通;2--巴特沃斯高通;3--巴特沃斯带通;4--巴特沃斯带阻% 5--契比雪夫低通;6--契比雪夫高通;7--契比雪夫带通;8--契比雪夫带阻%fp1,fp2:通带截止频率,当高通或低通时只有fp1有效%fs1, fs2:阻带截止频率,当高通或低通时只有fs1有效%rp: 通带波纹系数%as: 阻带衰减系数%sample: 采样率%h: 返回设计好的滤波器系数%*******************************************************************% function[b,a]=iirfilt(mode,fp1,fp2,fs1,fs2,rp,as,sample)wp1=2*fp1/sample;wp2=2*fp2/sample;ws1=2*fs1/sample;ws2=2*fs2/sample;%得到巴特沃斯滤波器的最小阶数N和3bd频率wnif mode<3[N,wn]=buttord(wp1,ws1,rp,as);elseif mode<5[N,wn]=buttord([wp1 wp2],[ws1 ws2],rp,as);%得到契比雪夫滤波器的最小阶数N和3bd频率wnelseif mode<7[N,wn]=cheb1ord(wp1,ws1,rp,as);else[N,wn]=cheblord([wp1 wp2],[ws1 ws2],rp,as);end%得到滤波器系数的分子b和分母aif mode= =1[b,a]=butter(N,wn);endif mode= =2[b,a]=butter(N,wn,/high/);endif mode= =3[b,a]=butter(N,wn);endif mode= =4[b,a]=butter(N,wn,/stop/);endif mode= =5[b,a]=cheby1(N,rp,wn);endif mode= =6[b,a]=cheby1(N,rp,wn,/high/);endif mode= =7[b,a]=cheby1(N,rp,wn);endif mode= =8[b,a]=cheby1(N,rp,wn,/stop/);endset(gcf,/menubar/,menubar);freq_response=freqz(b,a);magnitude=20*log10(abs(freq_response));m=0:511;f=m*sample/(2*511);subplot(3,1,1);plot(f,magnitude);grid; %幅频特性axis([0 sample/2 1.1*min(magnitude) 1.1*max(magnitude)]); ylabel('Magnitude');xlabel('Frequency-->');phase=angle(freq_response);subplot(3,1,2);plot(f,phase);grid; %相频特性axis([0 sample/2 1.1*min(phase) 1.1*max(phase)]);ylabel('Phase');xlabel('Frequency-->');h=impz(b,a,32); %32点的单位函数响应t=1:32;subplot(3,1,3);stem(t,h);grid;axis([0 32 1.2*min(h) 1.1*max(h)]);ylabel('h(n)');xlabel('n-->');。

MATLAB在滤波器设计中的应用

MATLAB在滤波器设计中的应用

MATLAB在滤波器设计中的应用滤波器是一种信号处理的重要工具,用于对信号进行频率选择和滤波。

MATLAB是一种功能强大的数值计算和数据可视化软件,广泛应用于信号处理领域,包括滤波器设计。

MATLAB提供了一系列的滤波器设计函数和工具箱,使得滤波器设计变得更加简便和灵活。

本文将介绍MATLAB在滤波器设计中的一些常见应用及其功能。

1.滤波器设计函数MATLAB提供了许多用于设计不同类型滤波器的函数,包括FIR滤波器和IIR滤波器。

其中,fir1、fir2、firpm、firls等函数用于设计FIR滤波器,butter、cheby1、cheby2、ellip等函数用于设计IIR滤波器。

这些函数可以通过指定滤波器的阶数、截止频率和滤波器类型等参数,自动计算滤波器的系数。

例如,下面的代码演示了如何使用fir1函数设计一个带通滤波器:```matlabfs = 1000; % 采样率fc = [50 200]; % 截止频率w = fc / (fs/2); % 归一化频率b = fir1(100, w, 'bandpass'); % 设计带通滤波器freqz(b,1,[],fs); % 绘制滤波器的频率响应```2.滤波器设计工具箱MATLAB还提供了Signal Processing Toolbox,其中包含了更多用于滤波器设计的函数和工具。

使用这些函数和工具,可以更加灵活地进行滤波器设计,包括自定义滤波器类型、设计多通道滤波器、优化滤波器性能等。

工具箱中的函数和工具还可以对设计的滤波器进行性能评估和参数调整。

例如,使用Signal Processing Toolbox中的设计图形界面工具Filter Designer,可以直观地设计和调整滤波器。

用户可以通过拖拽滑块、调整参数和观察滤波器频率响应,来实时优化滤波器的性能。

设计好的滤波器的参数可以直接导出代码,在MATLAB中使用。

3.滤波器分析和评估例如,使用freqz函数可以计算滤波器的频率响应,并绘制振幅响应和相位响应曲线。

matlab滤波器设计命令

matlab滤波器设计命令

matlab滤波器设计命令Matlab滤波器设计命令滤波器是数字信号处理中常用的工具,用于去除信号中的噪声、频率干扰或其他不需要的成分。

Matlab提供了一系列有用的滤波器设计命令,使用户能够轻松设计并应用各种类型的滤波器。

在本文中,我们将详细介绍Matlab中常用的滤波器设计命令,包括滤波器设计函数、滤波器类型和设计过程。

I. Matlab中常用的滤波器设计函数在Matlab中,有几种函数可用于设计滤波器,其中最常用的函数是`designfilt`函数和`fir1`函数。

1. designfilt函数`designfilt`函数是Matlab中最灵活和功能强大的滤波器设计函数之一,可用于设计各种类型的IIR和FIR滤波器。

它的基本语法如下:`filt = designfilt(FilterType, 'PropertyName', PropertyValue, ...)`其中,`FilterType`代表滤波器类型,包括低通滤波器(Lowpass)、高通滤波器(Highpass)、带通滤波器(Bandpass)、带阻滤波器(Bandstop)等。

`PropertyName`和`PropertyValue`是可选的参数,用于设置滤波器的各种属性,如阶数(Order)、截止频率(CutoffFrequency)、通带和阻带的最大衰减(MaximumAttenuation)等。

下面是一个使用`designfilt`函数设计低通滤波器的例子:Fs = 1000; 采样频率Fpass = 20; 通带截止频率Fstop = 30; 阻带截止频率designfilt('lowpassiir', 'FilterOrder', 4, 'PassbandFrequency', Fpass, 'StopbandFrequency', Fstop, 'SampleRate', Fs)该命令将设计一个4阶的低通IIR滤波器,其通带截止频率为20Hz,阻带截止频率为30Hz,采样频率为1000Hz。

matlab好用的带通滤波算法

matlab好用的带通滤波算法

matlab好用的带通滤波算法"使用MATLAB实现的带通滤波算法"MATLAB是一种强大的数学软件工具,可以用于信号处理、图像处理和滤波等应用。

带通滤波是一种常见的信号处理技术,可以用于去除噪声、提取特定频率的信号等。

在MATLAB中,有许多内置的函数和工具箱,可以方便地实现带通滤波算法。

带通滤波是一种频域滤波技术,通过选择一个频率范围内的信号进行滤波处理。

在MATLAB中,可以使用fft函数将信号转换到频域,然后使用带通滤波器设计函数(如butter、cheby1、ellip等)设计带通滤波器,最后使用ifft函数将信号转换回时域。

下面是一个简单的例子,演示了如何使用MATLAB实现带通滤波算法:matlab.% 生成一个频率为50Hz的正弦信号。

fs = 1000; % 采样频率为1000Hz.t = 0:1/fs:1-1/fs; % 1秒钟的时间。

f1 = 50; % 信号频率为50Hz.x = sin(2pif1t); % 生成正弦信号。

% 添加高斯白噪声。

noise = 0.5randn(size(t)); % 生成高斯白噪声。

x_noisy = x + noise; % 添加噪声。

% 设计带通滤波器。

f_low = 40; % 低通截止频率为40Hz.f_high = 60; % 高通截止频率为60Hz.order = 4; % 滤波器阶数。

[b, a] = butter(order, [f_low/(fs/2), f_high/(fs/2)],'bandpass'); % 设计带通滤波器。

% 应用滤波器。

x_filtered = filtfilt(b, a, x_noisy); % 应用带通滤波器。

% 绘制结果。

figure;subplot(3,1,1);plot(t, x);title('原始信号');subplot(3,1,2);plot(t, x_noisy);title('添加噪声后的信号');subplot(3,1,3);plot(t, x_filtered);title('经过带通滤波后的信号');在这个例子中,我们首先生成了一个频率为50Hz的正弦信号,并添加了高斯白噪声。

Matlab中的滤波器设计方法详解

Matlab中的滤波器设计方法详解

Matlab中的滤波器设计方法详解滤波器在信号处理中起着至关重要的作用,能够对信号进行去噪、去除干扰、增强所需频谱等操作。

Matlab作为一种强大的数学计算工具,提供了丰富的滤波器设计方法。

本文将详细介绍Matlab中常用的滤波器设计方法,包括FIR和IIR滤波器的设计原理和实现步骤。

一、FIR滤波器的设计方法FIR滤波器全称为有限脉冲响应滤波器,其特点是具有线性相位和稳定性。

在Matlab中,常用的FIR滤波器设计方法有窗函数法、最小二乘法和频率抽取法。

1. 窗函数法窗函数法是最简单直观的FIR滤波器设计方法。

它的基本思想是,在频域上用一个窗函数乘以理想滤波器的频率响应,再进行频域到时域的转换,得到滤波器的冲激响应。

常用的窗函数有矩形窗、汉宁窗、汉明窗等。

Matlab中,我们可以使用fir1函数进行窗函数法滤波器设计。

该函数的输入参数包括滤波器阶数、归一化截止频率和窗函数类型。

通过设计不同阶数和不同窗函数的滤波器,可以得到不同性能的滤波器。

2. 最小二乘法最小二乘法是一种优化方法,通过最小化滤波器的输出与目标响应之间的均方误差来设计滤波器。

在Matlab中,我们可以使用fir2函数进行最小二乘法滤波器设计。

该函数的输入参数包括滤波器阶数、频率向量和响应向量。

通过调整频率向量和响应向量,可以实现对滤波器的精确控制。

3. 频率抽取法频率抽取法是一种有效的FIR滤波器设计方法,能够实现对特定频带的信号进行滤波。

在Matlab中,我们可以使用firpm函数进行频率抽取法滤波器设计。

该函数的输入参数包括滤波器阶数、频率向量、增益向量和权重向量。

通过调整频率向量、增益向量和权重向量,可以实现对滤波器的灵活控制。

二、IIR滤波器的设计方法IIR滤波器全称为无限脉冲响应滤波器,其特点是具有非线性相位和多项式系数。

在Matlab中,常用的IIR滤波器设计方法有巴特沃斯滤波器、切比雪夫滤波器和椭圆滤波器。

1. 巴特沃斯滤波器巴特沃斯滤波器是一种最常用的IIR滤波器,其特点是具有最平滑的通带和最陡峭的阻带。

matlab窗函数法设计数字滤波器

matlab窗函数法设计数字滤波器

matlab窗函数法设计数字滤波器
好的,下面为你介绍使用matlab窗函数法设计数字滤波器的步骤:
1. 确定指标:确定需要设计的滤波器的指标,如滤波器的类型、过渡带宽度、阻带最小衰减等。

2. 选择窗函数:根据滤波器指标选择合适的窗函数,常见的窗函数有矩形窗、汉宁窗、海明窗等。

3. 计算滤波器系数:根据选择的窗函数和滤波器指标,计算滤波器的系数。

4. 编写matlab代码:使用matlab编写代码,实现数字滤波器的设计。

5. 验证滤波器性能:使用设计好的数字滤波器对信号进行滤波处理,验证滤波器的性能是否符合指标要求。

窗函数法是一种简单实用的设计数字滤波器的方法,你可以根据实际需求选择合适的窗函数和滤波器指标,设计出满足要求的数字滤波器。

matlab中低通滤波器filter的用法

matlab中低通滤波器filter的用法

一、引言Matlab是一种强大的科学计算软件,广泛应用于工程、科学和数学领域。

在信号处理领域,滤波器是一种常用的工具,用于处理不同频率的信号。

低通滤波器是一种常见的滤波器类型,可以用于去除高频噪声或选择低频成分。

在Matlab中,可以使用filter函数来实现低通滤波器的功能。

本文将详细介绍Matlab中低通滤波器filter的用法,包括基本语法、参数设置以及实际应用。

二、基本语法在Matlab中,filter函数的基本语法如下:y = filter(b, a, x)其中,b和a分别是滤波器的分子和分母系数,x是输入信号,y是输出信号。

这里需要注意的是,b和a的长度通常是不相等的,分别对应于滤波器的分子和分母多项式系数。

三、参数设置1. 分子和分母系数的设置在使用filter函数时,需要首先设置滤波器的分子和分母系数。

这些系数可以通过滤波器的设计方法(如巴特沃斯滤波器、切比雪夫滤波器等)得到,也可以直接手动设置。

需要注意的是,分子和分母系数需要按照特定的格式输入,确保其正确性和合法性。

2. 输入信号的设置输入信号x可以是任何形式的信号数据,如数字信号、模拟信号、音频信号等。

在使用filter函数时,需要确保输入信号x的格式和长度与滤波器的要求相匹配,否则可能导致错误或不良效果。

3. 输出信号的获取在调用filter函数之后,会得到输出信号y。

可以将输出信号y保存到变量中,也可以通过绘图工具将其可视化显示。

在实际应用中,通常需要对输出信号y进行进一步的处理或分析,以满足具体的需求。

四、实际应用低通滤波器在实际应用中有着广泛的用途,如音频信号去噪、生物医学信号分析、通信系统等领域。

下面以音频信号去噪为例,介绍低通滤波器filter的实际应用。

```matlab读取音频文件[x, fs] = audioread('noisy_audio.wav');设计低通滤波器fc = 1000; 截止频率fs_new = 2 * fc; 采样频率设为截止频率的两倍[b, a] = butter(4, fc/fs_new);使用filter函数进行滤波y = filter(b, a, x);可视化输出信号t = (0:length(x)-1) / fs;t_new = (0:length(y)-1) / fs_new;figure;subplot(2,1,1);plot(t, x); title('原始音频信号');subplot(2,1,2);plot(t_new, y); title('滤波后的音频信号');保存滤波后的音频文件audiowrite('clean_audio.wav', y, fs_new);```在上述示例中,我们首先读取了一个存在噪声的音频文件,然后设计了一个低通滤波器,设置了截止频率为1000Hz,并使用了4阶巴特沃斯滤波器。

matlab 数据滤波算法

matlab 数据滤波算法

matlab 数据滤波算法MATLAB中有许多种数据滤波算法,根据不同的应用和需求可以选择合适的算法。

数据滤波的目标通常是去除噪声、平滑数据或者从数据中提取特定的信息。

以下是一些常见的数据滤波算法:1. 移动平均滤波,这是一种简单的滤波方法,通过计算数据点的移动平均值来平滑数据。

在MATLAB中,可以使用`smooth`函数来实现移动平均滤波。

2. 中值滤波,中值滤波是一种非线性滤波方法,它使用窗口中值来替换每个数据点,从而有效地去除噪声。

MATLAB中的`medfilt1`函数可以实现一维中值滤波。

3. 卡尔曼滤波,卡尔曼滤波是一种递归滤波方法,可以用于估计系统状态变量,特别适用于动态系统。

在MATLAB中,可以使用`kalman`函数来实现卡尔曼滤波。

4. 低通滤波,低通滤波器可以通过去除高频噪声来平滑信号。

MATLAB提供了许多滤波器设计函数,如`butter`、`cheby1`和`ellip`,可以用来设计和应用低通滤波器。

5. 高斯滤波,高斯滤波是一种线性平滑滤波方法,它通过应用高斯核来平滑数据。

在MATLAB中,可以使用`imgaussfilt`函数来实现一维或二维高斯滤波。

除了上述方法外,MATLAB还提供了许多其他滤波算法和工具箱,如信号处理工具箱和图像处理工具箱,这些工具箱中包含了丰富的滤波函数和工具,可以根据具体的需求选择合适的算法进行数据滤波。

在实际应用中,选择合适的滤波算法需要考虑数据特点、噪声类型、计算复杂度等因素,同时需要对滤波效果进行评估和调优。

希望以上信息能够帮助你更好地了解MATLAB中的数据滤波算法。

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%写上标题%设计低通滤波器:[N,Wc]=buttord()%估算得到Butterworth低通滤波器的最小阶数N和3dB截止频率Wc[a,b]=butter(N,Wc); %设计Butterworth低通滤波器[h,f]=freqz(); %求数字低通滤波器的频率响应figure(2); % 打开窗口2subplot(221); %图形显示分割窗口plot(f,abs(h)); %绘制Butterworth低通滤波器的幅频响应图title(巴氏低通滤波器'');grid; %绘制带网格的图像sf=filter(a,b,s); %叠加函数S经过低通滤波器以后的新函数subplot(222);plot(t,sf); %绘制叠加函数S经过低通滤波器以后的时域图形xlabel('时间(seconds)');ylabel('时间按幅度');SF=fft(sf,256); %对叠加函数S经过低通滤波器以后的新函数进行256点的基—2快速傅立叶变换w= %新信号角频率subplot(223);plot()); %绘制叠加函数S经过低通滤波器以后的频谱图title('低通滤波后的频谱图');%设计高通滤波器[N,Wc]=buttord()%估算得到Butterworth高通滤波器的最小阶数N和3dB截止频率Wc[a,b]=butter(N,Wc,'high'); %设计Butterworth高通滤波器[h,f]=freqz(); %求数字高通滤波器的频率响应figure(3);subplot(221);plot(f,abs(h)); %绘制Butterworth高通滤波器的幅频响应图title('巴氏高通滤波器');grid; %绘制带网格的图像sf=filter(); %叠加函数S经过高通滤波器以后的新函数subplot(222);plot(t,sf); ;%绘制叠加函数S经过高通滤波器以后的时域图形xlabel('Time(seconds)');ylabel('Time waveform');w; %新信号角频率subplot(223);plot()); %绘制叠加函数S经过高通滤波器以后的频谱图title('高通滤波后的频谱图');%设计带通滤波器[N,Wc]=buttord([)%估算得到Butterworth带通滤波器的最小阶数N和3dB截止频率Wc[a,b]=butter(N,Wc); %设计Butterworth带通滤波器[h,f]=freqz(); %求数字带通滤波器的频率响应figure(4);subplot(221);plot(f,abs(h)); %绘制Butterworth带通滤波器的幅频响应图title('butter bandpass filter');grid; %绘制带网格的图像sf=filter(a,b,s); %叠加函数S经过带通滤波器以后的新函数subplot(222);plot(t,sf); %绘制叠加函数S经过带通滤波器以后的时域图形xlabel('Time(seconds)');ylabel('Time waveform');SF=fft(); %对叠加函数S经过带通滤波器以后的新函数进行256点的基—2快速傅立叶变换w=( %新信号角频率subplot(223);plot(')); %绘制叠加函数S经过带通滤波器以后的频谱图title('带通滤波后的频谱图');实例应用:matlab设计的带通滤波器方法改变参数就行了cheb1% wp1=0.45*pi;wp2=0.65*pi;ws1=0.3*pi;ws2=0.75*pi;Rp=1;Rs=40% =============双线型变换法=========================================wp1=0.45*pi; wp2=0.65*pi;ws1=0.3*pi; ws2=0.75*pi;Rp=1; Rs=40;Wp1=tan(wp1/2); Wp2=tan(wp2/2);Ws1=tan(ws1/2); Ws2=tan(ws2/2);BW=Wp2-Wp1; W0=Wp1*Wp2; W00=sqrt(W0);WP=1; WS=WP*(W0^2-Ws1^2)/(Ws1*BW);[N,Wn]=cheb1ord(WP,WS,Rp,Rs,'s');[B,A]=cheby1(N,Rp,Wn,'s');[BT,A T]=lp2bp(B,A,W00,BW);[num,den]=bilinear(BT,A T,0.5);[h,omega]=freqz(num,den,64);subplot(2,2,1);stem(omega/pi,abs(h));xlabel('\omega/\pi');ylabel('|H(z)|');subplot(2,2,2);stem(omega/pi,20*log10(abs(h)));xlabel('\omega/\pi');ylabel('增益.dB');%=============双线性变化法2=================================ws=0.6*pi;Ap=1;As=25;wp=0.4*pi;T=0.001;Fs=1/T;wp=wp/T;ws=ws/T;N=buttord(wp,ws,Ap,As,'s');fprintf('\nN=%d\n',N);wc=wp/((10^(0.1*Ap)-1)^(1/2/N));fprintf('\nwc=%.4e\n',wc);[numa,dena]=butter(N,wc,'s');fprintf('\n');disp('A numerator polynomial');fprintf('%.4e\n',numa);fprintf('\n');disp('A Denominator polynomial');fprintf('%.4e\n',dena);[numd,dend]=bilinear(numa,dena,Fs);w=linspace(0,pi,512);h=freqz(numd,dend,w);norm=max(abs(h));numd1=abs(h)/norm;plot(w/pi,20*log10(numd1));grid;%xlable('Normalized frequency');%ylable('Gain,dB');fprintf('\n');disp('D numerator polynomial');fprintf('%.4e\n',numd);fprintf('\n');disp('D numerator polynomial');fprintf('%.4e\n',dend);% =============直接法================================= wp1=0.45*pi; wp2=0.65*pi;ws1=0.3*pi; ws2=0.75*pi;Rp=1; Rs=40;Wp=[wp1/pi,wp2/pi]; Ws=[ws1/pi,ws2/pi];[N,Wn]=cheb1ord(Wp,Ws,Rp,Rs);[B,A]=cheby1(N,Rp,Wn);[h,omega]=freqz(B,A,64);subplot(2,2,3);stem(omega/pi,abs(h));xlabel('\omega/\pi');ylabel('|H(z)|');subplot(2,2,4);stem(omega/pi,20*log10(abs(h)));xlabel('\omega/\pi');ylabel('增益.dB');%cheby2%% wp1=0.45*pi;wp2=0.65*pi;ws1=0.3*pi;ws2=0.75*pi;Rp=1;Rs=40% =============脉冲响应不变法的程序================================= wp=0.4*pi;ws=0.6*pi;Ap=1;As=25;wp=0.4*pi;T=0.001;Fs=1/T;wp=wp/T;ws=ws/T;N=buttord(wp,ws,Ap,As,'s');fprintf('\nN=%d\n',N);wc=wp/((10^(0.1*Ap)-1)^(1/2/N));fprintf('\nwc=%.4e\n',wc);[numa,dena]=butter(N,wc,'s');fprintf('\n');disp('A numerator polynomial');fprintf('%.4e\n',numa);fprintf('\n');disp('A Denominator polynomial');fprintf('%.4e\n',dena);[numd,dend]=impinvar(numa,dena,Fs);w=linspace(0,pi,512);h=freqz(numd,dend,w);norm=max(abs(h));numd1=abs(h)/norm;plot(w/pi,-20*log10(numd1));grid;%xlable('Normalized frequency');%ylable('Gain,dB');fprintf('\n');disp('D numerator polynomial');fprintf('%.4e\n',numd);fprintf('\n');disp('D numerator polynomial');fprintf('%.4e\n',dend);各种滤波器形式的MATLAB参考程序和仿真内容%*******************************************************************%%mode: 1--巴特沃斯低通;2--巴特沃斯高通;3--巴特沃斯带通;4--巴特沃斯带阻% 5--契比雪夫低通;6--契比雪夫高通;7--契比雪夫带通;8--契比雪夫带阻%fp1,fp2:通带截止频率,当高通或低通时只有fp1有效%fs1, fs2:阻带截止频率,当高通或低通时只有fs1有效%rp: 通带波纹系数%as: 阻带衰减系数%sample: 采样率%h: 返回设计好的滤波器系数%*******************************************************************% function[b,a]=iirfilt(mode,fp1,fp2,fs1,fs2,rp,as,sample)wp1=2*fp1/sample;wp2=2*fp2/sample;ws1=2*fs1/sample;ws2=2*fs2/sample;%得到巴特沃斯滤波器的最小阶数N和3bd频率wnif mode<3[N,wn]=buttord(wp1,ws1,rp,as);elseif mode<5[N,wn]=buttord([wp1 wp2],[ws1 ws2],rp,as);%得到契比雪夫滤波器的最小阶数N和3bd频率wnelseif mode<7[N,wn]=cheb1ord(wp1,ws1,rp,as);else[N,wn]=cheblord([wp1 wp2],[ws1 ws2],rp,as);end%得到滤波器系数的分子b和分母aif mode= =1[b,a]=butter(N,wn);endif mode= =2[b,a]=butter(N,wn,/high/);endif mode= =3[b,a]=butter(N,wn);endif mode= =4[b,a]=butter(N,wn,/stop/);endif mode= =5[b,a]=cheby1(N,rp,wn);endif mode= =6[b,a]=cheby1(N,rp,wn,/high/);endif mode= =7[b,a]=cheby1(N,rp,wn);endif mode= =8[b,a]=cheby1(N,rp,wn,/stop/);endset(gcf,/menubar/,menubar);freq_response=freqz(b,a);magnitude=20*log10(abs(freq_response));m=0:511;f=m*sample/(2*511);subplot(3,1,1);plot(f,magnitude);grid; %幅频特性axis([0 sample/2 1.1*min(magnitude) 1.1*max(magnitude)]); ylabel('Magnitude');xlabel('Frequency-->');phase=angle(freq_response);subplot(3,1,2);plot(f,phase);grid; %相频特性axis([0 sample/2 1.1*min(phase) 1.1*max(phase)]);ylabel('Phase');xlabel('Frequency-->');h=impz(b,a,32); %32点的单位函数响应t=1:32;subplot(3,1,3);stem(t,h);grid;axis([0 32 1.2*min(h) 1.1*max(h)]);ylabel('h(n)');xlabel('n-->');。

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