数字信号处理选做实验--心电信号数字滤波系统设计

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数字信号处理课程设计二心电信号分析系统设计-matlab

数字信号处理课程设计二心电信号分析系统设计-matlab

数字信号处理课程设计报告课题名称:心电信号分析系统的设计–matlab班级: 通信103姓名:滕冲学号: 102189成绩:指导教师:王宝珠日期: 2011年12月28日目录摘要 (3)一、课程设计的目的、意义 (3)二、设计任务及技术指标 (3)三、设计方案论证 (3)三、相关函数及程 (3)(1)读取txt形式的心电信号M文件 (3)(2) 数据保存:分别用来保存插值前和插值后的数据 (4)(3)线性插值: (4)(4)对以上步骤进行画图 (4)(5) 两个滤波器 (5)(6)主程序 (5)五、实验结果与分析 (10)六、结论(只对设计课题内容进行总结并给出结论) (14)七、课程设计心得与体会 (15)八、参考文献 (16)摘要:设计一个心电信号分析系统。

读取原始心电信号txt文件并将其前两行内容用程序的方法去除,对其做一次线性插值并保存在新的txt文件里面。

由心电信号特点得知需要设计带通滤波器还有一个带阻滤波器,设置初步滤波技术指标画出初步滤波图形后看出的结果好不好,出图是否与设计指标相符,若计数指标不好应该怎样调节,对处理完的时域和频域波形进行分析,得出结论,做过程记录。

该系统做完后,启用simulink功能,建立模型,进行连线,设置参数,最后启动仿真。

观察示波器模块的输入和输出波形是否真确。

关键词:数字心电信号,线性插值,滤波器,功能仿真一、课程设计的目的、意义通过本课题的设计学会用matlab软件实现对心电信号进行读取,设计滤波器并进行滤波,分析心电信号的特点并反馈给滤波器的设计指标,同时强化对matlab语句应用的训练更好地掌握该软件;提高对实际问题的分析解决能力,锻炼综合能力;通过实际的动手过程发现问题解决问题,加深对所学知识的理解和掌握,重在过程。

二、设计任务及技术指标(1)对原始数字心电信号进行读取,由数字信号数据绘制出其时域波形。

(2)对数字信号数据做一次线性插值,使其成为均匀数字信号,以便后面的信号分析。

数字信号处理实验报告-FIR滤波器的设计与实现

数字信号处理实验报告-FIR滤波器的设计与实现

数字信号处理实验报告-FIR滤波器的设计与实现在数字信号处理中,滤波技术被广泛应用于时域处理和频率域处理中,其作用是将设计信号减弱或抑制被一些不需要的信号。

根据滤波器的非线性抑制特性,基于FIR(Finite Impulse Response)滤波器的优点是稳定,易设计,可以得到较强的抑制滤波效果。

本实验分别通过MATLAB编程设计、实现、仿真以及分析了一阶低通滤波器和平坦通带滤波器。

实验步骤:第一步:设计一阶低通滤波器,通过此滤波器对波型进行滤波处理,分析其对各种频率成分的抑制效果。

为此,采用零极点线性相关算法设计滤波器,根据低通滤波器的特性,设计的低通滤波器的阶次为n=10,截止频率为0.2π,可以使设计的滤波器被称为一阶低通滤波器。

第二步:设计平坦通带滤波器。

仿真证明,采用兩個FIR濾波器組合而成的阻礙-提升系統可以實現自定義的總三值響應的設計,得到了自定義的總三值響應函數。

实验结果:1、通过MATLAB编程,设计完成了一阶低通滤波器,并通过实验仿真得到了一阶低通滤波器的频率响应曲线,证明了设计的滤波器具有良好的低通性能,截止频率为0.2π。

在该频率以下,可以有效抑制波形上的噪声。

2、设计完成平坦通带滤波器,同样分析其频率响应曲线。

从实验结果可以看出,此滤波器在此频率段内的通带性能良好,通带范围内的信号透过滤波器后,损耗较小,滞后较小,可以满足各种实际要求。

结论:本实验经过实验操作,设计的一阶低通滤波器和平坦通带滤波器具有良好的滤波特性,均已达到预期的设计目标,证明了利用非线性抑制特性实现FIR滤波处理具有较强的抑制滤波效果。

本实验既有助于深入理解FIR滤波器的设计原理,也为其他应用系统的设计和开发提供了指导,进而提高信号的处理水平和质量。

数字信号处理实验FIR数字滤波器的设计

数字信号处理实验FIR数字滤波器的设计

数字信号处理实验:FIR数字滤波器的设计1. 引言数字滤波器是数字信号处理的关键技术之一,用于对数字信号进行滤波、降噪、调频等操作。

FIR (Finite Impulse Response) 数字滤波器是一种常见的数字滤波器,具有线性相应和有限的脉冲响应特性。

本实验旨在通过设计一个FIR数字滤波器来了解其基本原理和设计过程。

2. FIR数字滤波器的基本原理FIR数字滤波器通过对输入信号的每一个样本值与滤波器的冲激响应(滤波器的系数)进行线性加权累加,来实现对信号的滤波。

其数学表达式可以表示为:y(n) = b0 * x(n) + b1 * x(n-1) + b2 * x(n-2) + ... + bN * x(n-N)其中,y(n)表示滤波器的输出,x(n)表示滤波器的输入信号,b0~bN表示滤波器的系数。

FIR数字滤波器的脉冲响应为有限长度的序列,故称为有限冲激响应滤波器。

3. FIR数字滤波器的设计步骤FIR数字滤波器的设计主要包括以下几个步骤:步骤1: 确定滤波器的阶数和截止频率滤波器的阶数决定了滤波器的复杂度和性能,而截止频率决定了滤波器的通带和阻带特性。

根据实际需求,确定滤波器的阶数和截止频率。

步骤2: 选择滤波器的窗函数窗函数是FIR滤波器设计中常用的一种方法,可以通过选择不同的窗函数来实现不同的滤波器特性。

常用的窗函数有矩形窗、汉宁窗、汉明窗等。

根据实际需求,选择合适的窗函数。

步骤3: 计算滤波器的系数根据选择的窗函数和滤波器的阶数,使用相应的公式或算法计算滤波器的系数。

常见的计算方法有频率采样法、窗函数法、最小二乘法等。

步骤4: 实现滤波器根据计算得到的滤波器系数,可以使用编程语言或专用软件来实现滤波器。

步骤5: 评估滤波器性能通过输入测试信号,观察滤波器的输出结果,评估滤波器的性能和滤波效果。

常见评估指标有滤波器的幅频响应、相频响应、群延迟等。

4. 实验步骤本实验将以Matlab软件为例,演示FIR数字滤波器的设计步骤。

数字信号处理数字滤波器设计及在心电信号滤波中的应用的课程设计报告

数字信号处理数字滤波器设计及在心电信号滤波中的应用的课程设计报告

一、课程设计的性质与目的《数字信号处理》课程是通信专业的一门重要专业基础课,是信息的数字化处理、存储和应用的基础。

通过该课程的课程设计实践,使学生对信号与信息的采集、处理、传输、显示、存储、分析和应用等有一个系统的掌握和理解;巩固和运用在《数字信号处理》课程中所学的理论知识和实验技能,掌握数字信号处理的基础理论和处理方法,提高分析和解决信号与信息处理相关问题的能力,为以后的工作和学习打下基础。

二、课程设计题目方向二:数字滤波器设计及在心电信号滤波中的应用。

三、课程设计步骤:1、心电信号采集心电信号作为心脏电活动在人体体表的表现,信号一般比较微弱,幅度在10μV~5mV,频率为0.05~100Hz。

在心电信号的采集、放大、检测及记录过程中,有来自外界的各种干扰。

记录一段时间内的人体心电信号波形,要求长度不小于10秒,并对记录的信号进行数字化,保存为数据文件;这里,请同学们使用美国的MIT/BIH心电原始数据,由实验老师给出一定长度的的心电原始数据,数据保存在文件“a01.txt~a10.txt”中,在MATLAB中通过如下语句读取:load ‘a01.txt’;%从当前路径下的a01.txt文件读取心电原始数据到变量a01中,a01为二维数据,第一列%为心电信号时间,第二列为心电信号幅度。

2、心电信号分析使用MATLAB绘出数字化后的心电信号的时域波形和频谱图。

根据频谱图求出其带宽,并说明心电信号的基本特征。

3、含噪心电信号合成在MATLAB软件平台下,给原始的心电信号叠加上噪声或干扰,干扰类型分为如下几种:(1)白噪声;(2)工频干扰(50Hz);(3)谐波干扰(二次、三次谐波为主,分别为100Hz、150Hz);(4)其它干扰,可设置为低频、高频、带限噪声,或冲激干扰。

绘出叠加噪声后的心电信号时域和频谱图,在视觉上与原始心电信号图形对比,绘出其时域波形差,分析频域基本特征变化。

4、数字滤波器设计及滤波,完成以下题目中的一个给定滤波器的规一化性能指标(参考指标,实际中依据每个同学所叠加噪声情况而定)例如:通带截止频率wp=0.25*pi, 阻通带截止频率ws=0.3*pi; 通带最大衰减Rp=1 dB; 阻带最小衰减Rs=15 dB,每个题目至少设计出5个用不同方法的不同类型滤波器。

数字信号处理第六章数字滤波器设计

数字信号处理第六章数字滤波器设计

窗函数法是一种常用的数字滤 波器设计方法,通过选择合适 的窗函数和滤波器系数,实现
滤波器的设计。
窗函数法具有简单、直观的 特点,但设计出的滤波器性
能可能不是最优的。
常用的窗函数包括矩形窗、汉 宁窗、海明窗等,不同窗函数
具有不同的特性。
频率采样法
频率采样法是一种基于频率域的数字滤波器设计方法,通过在频域内采样并重构滤 波器的频率响应,实现滤波器的设计。
IIR滤波器具有较好的幅频特性,但相位特性较差,且存 在稳定性问题。
在实际应用中,应根据具体需求选择合适的滤波器类型 和设计方法。
04
数字滤波器的实现
数字滤波器的实现步骤
确定滤波器参数
设计滤波器系数
根据实际需求,确定滤波器的阶数、截止 频率等参数。
根据滤波器类型和参数,计算滤波器系数 。
实现滤波器算法
描述滤波器实现的难易程度,包括运算量和 存储需求。
数字滤波器的基本结构
直接实现型
将输入信号直接与滤波器系数进行运算,得到输 出信号。
级联实现型
将滤波器分解为若干个简单滤波器的级联,以降 低计算复杂度。
并行实现型
将滤波器分解为若干个简单滤波器的并行运算, 以提高处理速度。
03
数字滤波器的设计方法
窗函数法
验证滤波器效果
根据滤波器系数,编写滤波器算法,实现 信号的滤波处理。
对滤波后的信号进行验证,确保满足设计 要求。
数字滤波器的编程实现
选择编程语言
根据实际需求,选择适合的编程语言,如C、 Python等。
设计滤波器函数
根据滤波器算法,编写滤波器函数,实现信 号的滤波处理。
测试滤波器函数
对滤波器函数进行测试,确保其正确性和稳 定性。

杭电_数字信号处理课程设计_实验5

杭电_数字信号处理课程设计_实验5

实验5 IIR和FIR滤波器过滤信号的实现及比较:以心电信号为例一、实验目的1、探究心电信号的初步分析。

心电信号(频率-般在0.05Hz ~100Hz范围)是一种基本的人体生理信号,体表检测人体心电信号中常带有工频干扰(50HZ)、基线漂移(频率低于0.5Hz)和肌电干扰等各种噪声。

2、为了得到不失真的原始心电信号,需要滤波预处理。

设计数字低通滤波器、高通滤波器、带阻滤波器,用MATLAB软件对含噪心电信号分别进行高通、带阻和低通滤波等处理,将心电信号中的低频基线漂移、50Hz 工频高频和高频杂波进行滤除。

3、通过观察对含噪心电图信号的滤波作用,获得数字滤波的感性知识。

二、实验要求及内容实验题目:给定一组干净心电信号数据,数据文件存于C盘Ecg.txt。

采样频率Fs = 500Hz。

1、编写程序读出心电信号,并在屏幕上打印出其波形。

2、产生模拟高斯白噪声信号,与干净心电混合,设计一个IIR低通滤波器和一个FIR 低通滤波器分别滤除心电信号中的白噪声干扰,调整白噪声信噪比大小,对滤波前后的心电信号的频谱进行分析比较。

其中数字低通滤波器指标要求,通带截止频率Wp=0.1π,阻带截止频率Ws=0.16π,阻带衰减不小于15 dB,通带衰减不大于1 dB。

要求:编写一个IIR低通滤波器和一个FIR低通滤波器仿真程序,在屏幕上打印出数字滤波器的频率区间[0, π]上的幅频响应特性由线(H(e^jw)) ;计算其对含噪心电信号的低通滤波响应序列,并在屏幕上打印出干净心电信号波形,含工频干扰的心电信号波形以及IIR低通滤波和FIR低通后的信号波形,并进行比较;同时对滤波前后的心电信号的频谱进行分析比较,并在屏幕上打印出滤波前后的心电信号的频谱,观察其变化。

3、产生模拟工频信号,与干净心电混合,设计一个带阻滤波器(50Hz 陷波器)滤除心电信号中的电源线干扰,调整工频幅度大小,对滤波前后的心电信号的频谱进行分析比较。

数字信号处理实验报告五--数字滤波器设计与仿真

数字信号处理实验报告五--数字滤波器设计与仿真

实验五 数字滤波器设计及仿真实验一、实验目的(1)熟悉用数字滤波器滤波器设计的原理与方法;(2)学会调用MATLAB 信号处理工具箱中滤波器设计函数(或滤波器设计分析工具FDATOOL )设计各种IIR 数字滤波器,学会根据滤波需求确定滤波器指标参数。

(3)掌握数字滤波器的MATLAB 实现方法。

(3)通过观察滤波器输入输出信号的时域波形及其频谱,建立数字滤波的概念。

二、实验原理与方法 三、实验内容及步骤(1)调用信号产生函数mstg 产生由三路抑制载波调幅信号相加构成的复合信号st ,该函数还会自动绘图显示st 的时域波形和幅频特性曲线,如图10.4.1所示。

由图可见,三路信号时域混叠无法在时域分离。

但频域是分离的,所以可以通过滤波的方法在频域分离,这就是本实验的目的。

图10.4.1三路调幅信号st 的时域波形和幅频特性曲线(2)要求将st 中三路调幅信号分离,通过观察st 的幅频特性曲线,分别确定可以分0.0020.0040.0060.0080.010.0120.0140.0160.0180.02-10123t/ss (t )(a) s(t)的波形(b) s(t)的频谱f/Hz幅度离st 中三路抑制载波单频调幅信号的三个滤波器(低通滤波器、带通滤波器、高通滤波器)的通带截止频率和阻带截止频率。

要求滤波器的通带最大衰减为0.1dB,阻带最小衰减为60dB 。

提示:抑制载波单频调幅信号的数学表示式为0001()cos(2)cos(2)[cos(2())cos(2())]2c c c s t f t f t f f t f f t ππππ==-++其中,cos(2)c f t π称为载波,f c 为载波频率,0cos(2)f t π称为单频调制信号,f 0为调制正弦波信号频率,且满足0c f f >。

由上式可见,所谓抑制载波单频调幅信号,就是2个正弦信号相乘,它有2个频率成分:和频0c f f +和差频0c f f -,这2个频率成分关于载波频率f c 对称。

数字信号处理实验报告--滤波器设计

数字信号处理实验报告--滤波器设计

大连理工大学实验报告学院(系): 专业: 班级:姓 名: 学号: 组: ___实验时间: 实验室: 实验台: 指导教师签字: 成绩:实验三 滤波器设计一、实验结果与分析IIR 部分:1.用buttord 和butter 函数,直接设计一个巴特沃兹高通滤波器,要求通带截止频率为0.6π,通带内衰减不大于1dB ,阻带起始频率为0.4π,阻带内衰减不小于15dB ,观察其频谱响应的特点: clc,clearwp=0.6*pi/pi; ws=0.4*pi/pi; ap=1,as=15;[N,wn]=buttord(wp,ws,ap,as); [bz,az]= butter(N,wn,'high'); [H,W]=freqz(bz,az);plot(W,20*log10(abs(H))); grid on;xlabel('频率/弧度') ;ylabel('对数幅频响应/dB') ; axis([0.2*pi pi -40 1]);1 1.522.53-40-35-30-25-20-15-10-50频率/弧度对数幅频响应/d B2. 给定带通滤波器的技术指标:通带上下截止频率为0.4,0.3ππ,通带内衰减不大于3dB ,阻带上下起始频率为0.5,0.2ππ,阻带内衰减不小于18dB 。

用buttord 和butter 函数,对比巴特沃兹和切比雪夫的效果: clc,clearwp=[0.3*pi/pi,0.4*pi/pi]; ws=[0.2*pi/pi,0.5*pi/pi]; ap=3,as=18;[N,wn]=buttord(wp,ws,ap,as); [bz,az]= butter(N,wn); [H,W]=freqz(bz,az);plot(W,20*log10(abs(H))); grid on;xlabel('频率/弧度') ;ylabel('对数幅频响应/dB') ; axis([0 pi -60 1]);00.511.52 2.53-60-50-40-30-20-10频率/弧度对数幅频响应/d B3.用双线性变换法的模拟滤波器原型设计一个巴特沃兹低通滤波器,给定技术指标是100p f Hz =300st f Hz =3p dB α=20s dB α=,抽样频率为1000sF Hz =:clc,clear;Rp=3; Rs=20;wp=0.2*pi; ws=0.3*pi; Fs=1000;wap=2*Fs*tan(wp/2);was=2*Fs*tan(ws/2);[N,Wn]=buttord(wap,was,Rp,Rs,'s'); [Z,P,K]=buttap(N);[Bap,Aap]=zp2tf(Z,P,K); [b,a]=lp2lp(Bap,Aap,Wn); [bz,az]=bilinear(b,a,Fs); %绘制频率响应曲线 [H,W]=freqz(bz,az);plot(W,20*log10(abs(H))); grid on;xlabel('频率/弧度')ylabel('对数幅频响应/dB') axis([0 0.5*pi -50 1])0.511.5-50-45-40-35-30-25-20-15-10-50频率/弧度对数幅频响应/d B4. 用双线性变换法的模拟滤波器原型和直接设计法(buttord 以及butter )两种方法,设计一个数字系统的抽样频率Fs=2000Hz ,试设计一个为此系统使用的带通数字滤波器。

数字信号处理实验二IIR数字滤波器设计

数字信号处理实验二IIR数字滤波器设计

数字信号处理课程设计报告课程名称数字信号处理实验项目IIR数字滤波器设计指导教师学院光电信息与通信工程 _专业电子信息工程班级/学号学生实验日期______ ____成绩_____ ________________实验目的1、熟悉IIR数字滤波器的设计原理与方法。

2、掌握数字滤波器的计算机软件实现方法。

3、通过观察对实际心电图信号的滤波作用,学习数字滤波器在实际中的应用。

实验仪器及材料计算机,MATLAB软件实验容及要求1.设计巴特沃斯低通数字滤波器对人体心电信号进行滤波(1) 人体心电图信号在测量过程中会受到工业高频干扰,所以必须经过低通滤波处理,才能作为判断心脏功能的有用信息。

以下为一个实际心电图信号采样序列x(n),其中存在高频干扰,抽样周期Ts=1秒。

在实验中,以x(n)作为输入序列,滤除其中干扰成分。

x(n)=[-4,-2,0,-4,-6,-4,-2,-4,-6,-6,-4,-4,-6,-6,-2,6,12,8,0,-16,-38,-60,-84,-90,-66,-32,-4,-2,-4,8,12,1 2,10,6,6,6,4,0,0,0,0,0,-2,-4,0,0,0,-2,-2,0,0,-2,-2,-2,-2,0]对序列x(n)用FFT做频谱分析,生成x(n)的频谱图。

(2)设计一个巴特沃斯低通IIR数字滤波器H(z)。

设计指标参数为:在通带频率低于0.2π时,最大衰减小于1dB;在阻带[0.3π, π]频率区间上,最小衰减大于15dB。

写出数字滤波器H(z)的表达式,画出滤波器的幅频响应曲线|)e(H|j 。

(3) 用所设计的滤波器对实际心电图信号采样序列x(n)进行滤波处理,编写程序,求滤波后的序列y(n),并分别画出滤波前后的心电图信号波形图和频谱图。

y(n)= [0,0,0,0, 0,0,0,0,-0.14025,0.40279,-0.56085 ,0.33328,0.023981,-0.18809,0.11843,-0.1038,0.11576,-0.1225,0.099815 ,-0.13769 ,0.095249,-0.0070273,0.018867,0.090543,-0.11257,-0.070884 ,0.17676,-0.55407,0.24813,-0.34732,-0.30428,0.59426,-0.29574,-0.063869,0.34018,-0.73334,1.0293,-0.57107,-0.2461,0.83605,-0.83026,0.45459,0.011551,-0.25667,0.23896,-0.17361,0.20829,-0.28417,0.28765 ,-0.2035,0.02865,0.066164,0.077916,-0.36052, 0.53517,-0.5571]源程序clear all,clcx=[-4,-2,0,-4,-6,-4,-2,-4,-6,-6,-4,-4,-6,-6,-2,6,12,8,0,-16,-38,-60,-84,-90,-66,-32 ,-4,-2,-4,8,12,12,10,6,6,6,4,0,0,0,0,0,-2,-4,0,0,0,-2,-2,0,0,-2,-2,-2,-2,0];%未经滤波的心电图信号L=length(x);l=0:L-1;y=fft(x,L);Wp=0.2*pi;Ws=0.3*pi;Rp=1;Rs=15;[N,Wn] = buttord(Wp,Ws,Rp,Rs,'s'); [b,a] = butter(N,Wn,'s');[numa,dena]=impinvar(b,a,1);w=linspace(0,pi,1024);h=freqz(numa,dena,w);norm=max(abs(h));numa=numa/norm;[z,p]=tf2zp(b,a);figure(1)plot(w,20*log10(abs(h)/norm));grid;xlabel('数字频率');ylabel('幅度响应dB');figure(2)plot(w,abs(h));grid;xlabel('数字频率');ylabel('幅度响应|H(e^(jw))|');figure(3)zplane(z,p);xx=filter(b,a,x);yy=fft(xx,L);figure(4)subplot(2,1,1)stem(l,x);title('未经滤波的心电图信号');xlabel('n');subplot(2,1,2)stem(l,xx);title('经滤波之后的心电图信号'); xlabel('n');figure(5)subplot(2,1,1)plot(l,abs(y));title('未经滤波的心电图信号的频谱'); subplot(2,1,2)plot(l,abs(yy));title('经滤波处理的心电图信号的频谱');2.用help查看部函数cheb1ord.m及cheby1.m,了解调用格式。

心电信号预处理的数字滤波器设计

心电信号预处理的数字滤波器设计

心电信号预处理的数字滤波器设计
心电信号预处理的数字滤波器设计是为了去除心电信号中的噪声和干扰,以提高心电信号的质量和提取特征。

常用的数字滤波器设计方法有以下几种:
1. 低通滤波器:用于去除高频噪声和干扰,保留心电信号中的低频成分。

常见的低通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。

2. 高通滤波器:用于去除低频噪声和干扰,保留心电信号中的高频成分。

常见的高通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。

3. 带通滤波器:用于去除心电信号中特定频率范围的噪声和干扰。

常见的带通滤波器设计方法有带通巴特沃斯滤波器、带通切比雪夫滤波器和带通椭圆滤波器。

在心电信号预处理过程中,通常会采用多个滤波器级联的方式进行滤波,以达到更好的滤波效果。

具体的滤波器参数选择和设计方法需要根据具体的应用场景和信号特点进行调整和决定。

数字信号处理滤波器设计实验报告

数字信号处理滤波器设计实验报告

实用文档数字信号处理实验报告实验名称:滤波器设计实验班级: 09信息工程3班姓名:学号:指导教师:**实验日期: 11月18号一、实验目的1、加深对数字滤波器的常用指标理解。

2、学习数字滤波器的设计方法。

二、实验原理图1 FIR幅值函数低通滤波器的常用指标:(1)通带边缘频率;(2)阻带边缘频率;(3)通带起伏;(4)通带峰值起伏,(5)阻带起伏,最小阻带衰减。

三、实验结果及分析1、求系统的零、极点和幅度频率响应和相位响应。

实验结果如下:零点为zs = -1.5870 + 1.4470i,-1.5870 - 1.4470i,0.8657 + 1.5779i,0.8657 - 1.5779i,-0.0669极点为ps =0.1328 + 0.9221i,0.1328 - 0.9221i,0.4736 + 0.4752i,0.4736 - 0.4752i,0.5979幅度频率响应和相位响应如下:源代码如下:b=[0.0528 0.0797 0.1295 0.1295 0.797 0.0528];a=[1 -1.8107 2.2947 -1.8801 0.9537 -0.2336];zs=roots(b)ps=roots(a)freqz(b,a)2、利用MATLAB编程,分别用窗函数法和等波纹滤波器法设计两种FIR数字滤波器,指标要求如下:通带边缘频率:,通带峰值起伏:。

阻带边缘频率:,最小阻带衰减:。

用窗函数法设计的FIR数字滤波器如下:源代码如下:[n,Wn,beta,ftype]=kaiserord([0.3 0.45 0.65 0.75],[0 1 0],[0.01 0.1087 0.01]); h=fir1(n,Wn,ftype,kaiser(n+1,beta),'noscale');[h1,w1]=freqz(h,1,256);subplot(2,1,1)plot(w1/pi,20*log10(abs(h1)))xlabel('归一化的频率w')ylabel('幅度响应/dB')gridsubplot(2,1,2)plot(w1/pi,angle(h1))xlabel('归一化的频率w')ylabel('相位/rad')grid用等波纹滤波器法设计的FIR数字滤波器如下:源代码如下:[n,fpts,mag,wt]=remezord([0.3 0.45 0.65 0.75],[0 1 0],[0.01 0.1087 0.01]); h=remez(n,fpts,mag,wt);%设计出等波纹滤波器[h1,w1]=freqz(h,1,256);subplot(2,1,1)plot(w1/pi,20*log10(abs(h1)));xlabel('归一化的频率w')ylabel('幅度响应/dB')gridsubplot(2,1,2)plot(w1/pi,angle(h1))xlabel('归一化的频率w')ylabel('相位/rad')grid分析:在幅度频谱上等波纹滤波器阻带边缘比用窗函数实现的更平滑(理想滤波器为垂直下降的)。

心电信号处理中的数字滤波器的设计

心电信号处理中的数字滤波器的设计

心电信号处理中的数字滤波器的设计数字滤波器是心电信号处理中的重要工具,它用于去除心电信号中的噪声,提取出有用的心电波形。

数字滤波器的设计是心电信号处理的关键环节之一,合理设计的数字滤波器能够有效地提高心电信号处理的准确性和可靠性。

数字滤波器的设计目标是通过滤波器的传递函数对心电信号进行滤波,使得滤波后的信号能够尽可能地接近原始心电信号,同时去除噪声和干扰。

在数字滤波器的设计中,常用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等。

在数字滤波器的设计中,常用的设计方法有FIR滤波器设计和IIR 滤波器设计。

FIR滤波器是一种非递归滤波器,它的传递函数是有限长的,具有线性相位特性,可以实现较好的频率响应。

FIR滤波器的设计通常采用窗函数法、频率采样法或最优化方法等。

窗函数法是一种简单有效的设计方法,通过选择合适的窗函数和滤波器的阶数,可以得到满足要求的滤波器。

IIR滤波器是一种递归滤波器,它的传递函数是无限长的,具有非线性相位特性,可以实现更为复杂的频率响应。

IIR滤波器的设计通常采用脉冲响应不变法、双线性变换法或最小均方误差法等。

脉冲响应不变法是一种常用的设计方法,通过将模拟滤波器的脉冲响应离散化,可以得到与之相对应的数字滤波器。

数字滤波器的设计过程中,需要根据信号的特点和滤波要求选择合适的滤波器类型和设计方法。

同时,还需要考虑滤波器的阶数、截止频率、通带波纹和阻带衰减等参数的选择。

阶数越高,滤波器的性能和复杂度会相应提高;截止频率越低,滤波器对低频信号的抑制能力越强;通带波纹越小,滤波器对通带内的信号失真越小;阻带衰减越大,滤波器对阻带内的噪声和干扰的抑制能力越强。

在数字滤波器的设计过程中,还需要进行滤波器的性能评估和优化。

常用的性能评估指标包括幅频响应、相频响应、群延迟、相位响应和时域响应等。

通过对这些指标的分析和优化,可以得到满足要求的数字滤波器。

数字滤波器的设计是心电信号处理中的重要环节,合理设计的数字滤波器能够提高心电信号处理的准确性和可靠性。

电子科大数字信号处理实验4_滤波器设计

电子科大数字信号处理实验4_滤波器设计

电 子 科 技 大 学实 验 报 告学生姓名Shrimp 学 号: 指导教师:一、实验室名称:数字信号处理实验室 二、实验项目名称:数字滤波器的设计及实现 三、实验原理:一.数字滤波器设计:1.数字滤波器设计步骤:(1) 根据给定的滤波器设计要求,得到参数化描述,即通带,阻带截止频率p ω和s ω,通带阻带纹波p δ和s δ等数据。

(2) 找一个数字系统函数G(z),使其频率响应逼近设计要求。

(3) 择合适的滤波器结构对满足要求的传递函数G(z)进行实现。

2.数字滤波器设计中的注意事项:(1) 设计要求的参数化:图1给出了一个典型的数字低通滤波器的幅频特性说明。

理解每个参数的物理含义。

(2) 滤波器类型选择:在数字滤波器实现中可选择IIR 滤波器和FIR滤波器两种。

在实现相同幅频特性时,IIR 滤波器的阶数会相对FIR 滤波器的更低;而在实现中,对相同阶数的两种滤波器来看,对每个采样值所做的乘法数量,IIR 约为FIR 的两倍;另外,FIRS ω - P ω- P ω S ω 通带 阻带 过渡带图1.典型的数字LPF 幅频特性还可以方便地设计成线性相位滤波器。

总的来说,IIR 滤波器除不能实现线性相位这一点外,由于阶数的原因,从计算复杂度上较FIR 滤波器有很大的优势。

根据以上这些区别,结合实际的设计要求,就可以选择一款合适的滤波器。

(3) 波器设计的方法:由于IIR 滤波器和FIR 滤波器各自的结构特点,所以它们的设计方法也不一样。

在IIR 滤波器的设计中,常用的方法是:先根据设计要求寻找一个合适的模拟原型滤波器)(s H a ,然后根据一定的准则将此模拟原型滤波器转换为数字滤波器)(z G ,即为我们需要设计的数字滤波器。

在FIR 滤波器设计中,一般使用比较直接的方法:根据设计的要求在时域对理想的冲击响应序列进行加窗逼近,或从频域对需要实现的频率响应特性进行采样逼近然后进行反FFT 。

(4) 波器阶数估计:IIR 滤波器的阶数就等于所选的模拟原型滤波器的阶数,所以其阶数确定主要是在模拟原型滤波器设计中进行的。

数字信号处理实验5数字滤波器的设计

数字信号处理实验5数字滤波器的设计

实验5数字滤波器的设计一、实验目的(1)加深对脉冲响应不变法、双线性变换法、窗函数法和频率采样法的了解;(2)掌握MATLAB进行滤波器设计的子函数.二、实验涉及的MATLAB子函数1、buttord功能:确定巴特沃斯滤波器的阶数和3dB截止频率.调用格式:[n,wn]=buttord(wp,ws,Rp,As).其中,0?wp (或ws)?1,其值为1 时表示0.5fs.Rp为通带最大衰减指标,As为阻带最小衰减指标.[n,wn]=buttord(wp,ws,Rp,As,'s').wp、ws 可以是实际的频率值或角频率值,wn将取相同的量纲.Rp为通带最大衰减指标,As为阻带最小衰减指标.当wp>ws时为高通滤波器,当wp、ws为二元向量时,为带通或带阻滤波器,此时wn也为二元向量.2、buttap功能:巴特沃斯模拟滤波器原型调用格式:[z,p,k]=buttap(n)3、lp2lp、lp2hp、lp2bp、lp2bs模拟域频率变换的子函数功能:低通原型到模拟低通滤波器的变换、低通原型到模拟高通滤波器的变换、低通原型到模拟带通滤波器的变换、低通原型到模拟带阻滤波器的变换.调用格式:[bt,at]=lp21P(b,a,w0).将传递函数表示的截止频率为 1 rad/s 的模拟低通滤波器原型变换成截止频率为w0的低通滤波器.4、impinvar功能:用脉冲响应不变法实现模拟到数字滤波器的变换.调用格式:[bd,ad]=impinvar(b,a,Fs).将模拟滤波器系数b,a变换成数字滤波器系数bd,ad,两者冲激响应不变.Fs缺省值为1Hz.5、bilinear功能:双线性变换,将s域映射到z域的标准方法.调用格式:[numd,dend]=bilinear(num,den,fs)o将模拟域传递函数变换为数字域传递函数,fs为取样频率.[numd,dend]=bilinear(num,den,fs,fp)o将模拟域传递函数变换为数字域传递函数,fs为取样频率,fp为通带截止频率.6、butter功能:调用格式:[b,a]=butter(n,wn,'ftype').n为滤波器阶数,wn为滤波器截止频率(0〜1).(在MATLAB滤波器设计工具函数中,数字频率采用标准化频率,取值范围为0〜1之间,标准化频率1对应数字频率冗,对应的模拟频率为采样频率的一半.)‘ftype'为滤波器类型:'high'为高通,截止频率wn; 'stop' 为带阻,截止频率wn=[w1,w2];缺省时为低通和带通滤波器,低通滤波器时wn为截止频率,带通滤波器时wn=[w1,w2].7、窗函数功能:boxcar矩形窗;triang 三角窗;hamming 汉明窗;hanning 海宁窗;blackman 布莱克曼窗;kaiser 凯瑟窗.调用格式:w=hamming(n).产生n点的汉明窗.三、实验原理1、在MATLAB中,经典设计IIR数字滤波器采用下面步骤:(1)根据给定的性能指标和方法,首先对设计性能指标中的频率指标进行转换,转换后的频率指标作为模拟滤波器原型设计指标;(2)估计模拟滤波器最小阶数和边界频率,可利用MATLAB工具函数buttord, cheblord 等.(3)设计模拟低通滤波器原型,可利用MATLAB工具函数buttap, cheblap 等;(4)有模拟低通原型经频率变换得到模拟滤波器(低通、高通、带通、带阻),可利用MATLAB 工具函数lp2lp, lp2hp, lp2bp, lp2bs等;(5)将模拟滤波器离散化得到IIR数字滤波器,可利用MATLAB工具函数bilinear, impinvar 等.四、实验内容1.利用脉冲响应不变法,用巴特沃斯滤波器原型设计一个低通滤波器,满足:环=0.2n,Rp=1dB, Q =0.3JI,入=15dB,采样频率为10000Hz.wp=0.2*pi;ws=0.3*pi;rp=1;rs=15;fs=10000;omgp=wp*fs;omgs=ws*fs;[n,omgc]=buttord(omgp,omgs,rp,rs,'s');[z,p,k]=buttap(n);[bap,aap]=zp2tf(z,p,k);[ba,aa]=lp2lp(bap,aap,omgc);[bz,az]=impinvar(ba,aa,fs);[H,w]=freqz(bz,az,fs);subplot(2,1,1),plot(w/pi,abs(H));subplot(2,1,2),plot(w/pi,angle(H));2,设计巴特沃斯高通数字滤波器,满足:通带边界频率为400Hz, 阻带边界频率为200Hz,通带衰减小于3dB,阻带衰减大于15dB, 采样频率为1000Hz.rp=3;rs=15;fs=1000;wp=2*pi*400/fs;ws=2*pi*200/fs;wp2=2*tan(wp/2)*fs;ws2=2*tan(ws/2)*fs;[n,omgc]=buttord(wp2,ws2,rp,rs,'s');[b,a]=butter(n,omgc,'high','s');[bz,az]=bilinear(b,a,fs);[H,w]=freqz(bz,az,fs);subplot(2,1,1),plot(w/pi,abs(H));subplot(2,1,2),plot(w/pi,angle(H));3.用窗函数法设计一个线性相位FIR低通滤波器,满足:通带边界频率3=0.6冗,阻带边界频率8s =0.7n,阻带衰减不小于50dB,通带ps 波纹不大于1dB.实验代码:wp =0.6*pi;ws=0.7*pi;N= ceil(8*pi/(ws-wp))if rem(N,2)==0N=N+1;endNw =N;wc =(wp+ws)/2;n=0:N-1;a=(N-1)/2;m =n-a+0.00001;hd =sin(wc*m)./(pi*m); win =(hanning(Nw))'; h=hd.*win;b=h;freqz(b,1)0 -2000-4000-600000.10.20.30.40.50.60.7 Normalized Frequency (< :■ rad/sample) 4.用频率采样法设计一高通数字滤波器,满足:阻带边界频率8s =0.6兀,通带边界频率0P=0.8兀,设过渡带中的频率样本值为 pT 1 =0.1094 T 2=0.598. 实验代码:N=37;wp=0.8*pi;ws=0.6*pi;wc =(wp+ws)/2;N1=fix(wc/(2*pi/N));N2=N-2*N1-1; ■ i r5005000 - 1 o 501 Normalized Frequency (< ;■ rad/sampl e)A=[zeros(1,N1+1),ones(1,N2),zeros(1,N1)]; A(N1+2)=0.1095;A(N-N1)=0.598;thta=-pi*[0:N-1]*(N-1)/N;H=A.*exp(j*thta);h=real(ifft(H));v=1:N;subplot(2,2,1),plot(v,A,'k*');title('频率样本');ylabel('H(k)');axis([0,fix(N*1.1),-0.1,1.1]);subplot(2,2,2),stem(v ,h,'k');title('脉冲响应');ylabel('h(n)');axis([0,fix(N*1.1),min(h)*1.1,max(h)*1.1]); M=500;n1=[1:N];w=linspace(0,pi,M);X=h*exp(-j*n1'*w);subplot(2,2,3);plot(w./pi,abs(X),'k');xlabel('\omega/\pi');三、思考题4.1 为什么脉冲响应不变法不能用于设计数字高通滤波器和带阻滤 波器数字滤波器的频率响应与模拟滤波器的频率响应有何区别答:脉冲响应不变法有频谱周期延拓效应,因此只能用于带限的频响 特性,如衰减特性很好的低通或带通.而高频衰减越大,频响的混淆 效应越ylabel('Hd(w)');title('幅度响应');axis([0,1,-0.1,1.3]);subplot(2,2,4);plot(w./pi,20*log10(abs(X)),'k');title ('幅度响应'), xlabel('\omega 八pi'); ylabel('dB');axis([0,1,-80,10]);频率样本0.8 0.6 0.4 0.2 J g J | J, 1 j_j g,-ii-nm+tA- 1 Ml J I B J J-l H i 0.30.20.1-0.1-0.2脉冲响应010203040幅度响应 010203040 幅度响应小,至于高通和带限滤波器,由于它们在高频局部不衰减,因此将完全混淆在低频响应中.数字滤波器的频率响应是模拟滤波器频率响应的周期延拓.正如采样定理所讨论的,只有当模拟滤波器的频率响应是限带的, 且带限于折叠频率以内时,即频带宽度为|Q|<=〃T=Qs/2,才能使数字滤波器的频率响应在折叠频率以内重现模拟滤波器的频率响应,而不产生混叠失真,但是,任何一个实际的模拟滤波器频率响应都不是严格限带的,变换后就会产生周期延拓分量的频谱交叠,即产生频率响应的混叠失真.这时数字滤波器的频响就不同于原模拟滤波器的频响,而带有一定的失真.当模拟滤波器的频率响应在折叠频率以上处衰减越大、越快时,变换后频率响应混叠失真就越小.这时,采用脉冲响应不变法设计的数字滤波器才能得到良好的效果.4.2 使用双线性变换法时模拟频率和数字频率有何关系会带来什么影响如何解决关系:数字域频率3和模拟域频率Q是非线性关系影响:双线性变换法虽然防止了频率混叠效应〞,但出现了模拟频率与数字频率为一种非线性的关系情形.即:模拟滤波器与数字滤波器的响应在对应的频率关系上发生了畸变工也造成了相位的非线性变化,这是双线性变换法的主要缺点.具体而言,在W上刻度为均匀的频率点映射到w上时变成了非均匀的点,而且随频率增加越来越密. 解决:根据公式Q=(2tan(峪)/T进行修正4.3 使用MATLAB窗函数法设计FIR DF的根本方法有哪几种请歹U 出各种方法设计低通、高通、带通、带阻的主要程序语句.矩形窗:b=firl(n, wc , boxcar (n))高通b=firl(n, wc r'high', boxcar (n))带阻Afirl(n,wc»4stop\ boxcar (n))三年形窗:b=firl(n, wc , bartlett(n))b=firl(n, wc, ' high', bartlettfn))b=firl(n, wc, "stop' bartlett(n))汉宁窗b=firl(n, wc , hanning(n))b=firl (n, wc, (high', hanning(n))b=firl(n t wc, * stop' f hanning(n))哈明窗b=firl(n, wc ,hamming (n))b=firl(iK wc,hamming (n))b=firl(n, wc, 'stop', hamming (n))布莱克曼窗:b=firl(n, wc t=blackman (n))b=firl(n, wc, * high", =blackmann))bMlrl(n.wc, ‘stop', =blackman (n))4.4 利用MATLAB提供的fir2子函数如何确定理想滤波器的幅频特性如何在过渡带增加采样点答:函数fir2的各种形式如下:b = fir2(n,f,m)b = fir2(n,f,m,window)b = fir2(n,f,m,npt)b = fir2(n,f,m,npt,window)b = fir2(n,f,m,npt,lap)b = fir2(n,f,m,npt,lap,window)其中,向量f是指定频率点的幅度响应样本,与m定义的幅度响应样本对应;f和m具有相同的长度,并且f的第一个和最后一个分量分别是0和1;可以对f中的频点进行复制,从而跳变地逼近幅度响应指标.npt指定了函数fir2 ()进行内插得频率响应的栅格点数目, 默认值为p指定了在f中重复频率点间插入的区域大小.为了提升阻带的衰减,减小通带的波动,可以采用频率采样的优化设计法,即在间断点区间内插一个或几个过渡带采样点.可以根据给定的阻带最小衰减来选择过渡带采样点个数m.增加过渡带采样点可以使通带和阻带内波纹幅度减小.。

数字信号处理选做实验--心电信号数字滤波系统设计

数字信号处理选做实验--心电信号数字滤波系统设计
OmegaP1=wp1/T1;OmegaS1=ws1/T1;
[cs1,ds1]=afd_butt(OmegaP1,OmegaS1,Rp1,As1);
[b1,a1]=imp_invr(cs1,ds1,T)
[db1,mag1,pha1,w1]=freqz_m(b1,a1);
y21=filter(b1,a1,y11);
title('高通滤波后信号频谱_{59.997}')
subplot(3,1,3)
plot(f2,abs(Y2))
axis([0,1000,0,200])
title('低通滤波后信号频谱_{59.997}')
8.截取到2.5s对截取的部分进行滤波及频谱分析
t1=0.006:0.001:2.5;
F0=interp1(x,y,t1);
subplot(3,1,2);plot(y1);
title('高通滤波后')
wp1=2*pi*60;ws1=2*pi*99;Rp1=0.1;As1=40;T1=1000;
OmegaP1=wp1/T1;OmegaS1=ws1/T1;
[cs1,ds1]=afd_butt(OmegaP1,OmegaS1,Rp1,As1);
Columns 1 through 10
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Columns 11 through 12
0 5.3949
A =
1.0e+28 *
Columns 1 through 10
0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0008
[b,a]=imp_invr(B,A,T)

数字滤波器的设计及实现 实验报告

数字滤波器的设计及实现 实验报告

数字滤波器的设计及实现实验报告1.数字滤波器是一种用于信号处理的重要工具,通过去除或衰减信号中的噪声、干扰或无用信息,从而实现信号的滤波和提取。

本实验旨在学习数字滤波器的设计原理和实现方法,并通过实验验证其滤波效果。

2. 实验目的•理解数字滤波器的基本原理和设计方法;•掌握数字滤波器的实现步骤和工具;•利用实验进行数字滤波器的设计与仿真;•分析和评估数字滤波器的性能指标。

3. 实验器材•计算机•MATLAB或其他数学软件4. 实验流程1.理解数字滤波器的基本原理和设计方法;2.根据所需的滤波特性选择滤波器类型(低通、高通、带通、带阻);3.设计滤波器的参数,如截止频率、阶数、窗函数等;4.使用MATLAB或其他数学软件进行滤波器的设计与仿真;5.评估滤波器的性能指标,如频率响应、幅度响应、相位响应等;6.分析实验结果,数字滤波器设计与实现的经验与教训。

5. 实验内容5.1 数字滤波器原理数字滤波器是通过数字信号处理算法来实现滤波功能的滤波器。

它可以通过对信号进行采样、变换、运算等处理来实现对信号频率成分的选择性衰减或增强。

数字滤波器通常包含两种主要类型:无限脉冲响应(IIR)滤波器和有限脉冲响应(FIR)滤波器。

IIR滤波器具有时间域响应的无限长度,而FIR滤波器具有有限长度的时间域响应。

5.2 数字滤波器设计步骤•确定滤波器类型:根据滤波要求选择低通、高通、带通或带阻滤波器;•设计滤波器参数:包括截止频率、阶数、窗函数等;•进行滤波器设计:利用MATLAB等数学软件进行滤波器设计,滤波器系数;•进行滤波器仿真:通过信号输入滤波器进行仿真,评估滤波效果;•优化和调整:根据实际需要,对滤波器参数进行优化和调整,以获得更好的滤波效果。

5.3 实验结果与分析经过实验设计和仿真,我们得到了一个具有良好滤波效果的数字滤波器。

在设计过程中,我们选择了一个5阶的Butterworth低通滤波器,截止频率为1000Hz。

生物医学信号处理技术研究——心电信号滤波算法的设计

生物医学信号处理技术研究——心电信号滤波算法的设计

生物医学信号处理技术研究——心电信号滤波算法的设计一、前言心电信号滤波算法是生物医学信号处理技术中的一个重要部分,主要用于消除心电信号中的干扰和噪声,提高信号的质量和准确性。

本文将围绕心电信号滤波算法展开探讨,介绍其算法设计原理和实现方法,旨在为生物医学信号处理技术研究提供参考。

二、心电信号基础知识心电信号是人体心脏产生的电信号,包括了心房肌、心室肌和窦房结等器官的电活动。

心电信号在心肌细胞内的激动传导过程中产生,由心脏表面的电极测得,并通过心电图记录下来。

心电信号的特征在不同状态下有所不同,包括心率、心律、心电图波形等。

三、心电信号滤波算法原理心电信号中存在许多不同频段的噪声和干扰信号,如肌电干扰、50 Hz电源干扰等。

为了提高心电信号的质量和准确性,需要对心电信号进行滤波处理。

滤波算法的基本原理是在时域或频域上对信号进行处理,消除不需要的信号成分,保留有用的信号成分。

1.滤波器种类常见的滤波器有低通滤波器、带通滤波器和高通滤波器。

低通滤波器用于滤除高频信号,带通滤波器用于保留一定范围内的频率信号,高通滤波器用于消除低频信号。

2.时域滤波器原理时域滤波器通过对信号进行加权平均处理,消除不需要的信号成分。

常见的时域滤波器有移动平均滤波器和中值滤波器。

移动平均滤波器通过计算信号滑动窗口内的平均值实现滤波,去除信号中高频成分和噪声。

中值滤波器通过计算信号窗口内的中值实现滤波,去除信号中的脉冲噪声。

3.频域滤波器原理频域滤波器通过对信号进行傅里叶变换,将信号从时域转换为频域,然后在频域上对信号进行加权平均处理,消除不需要的信号成分。

常见的频域滤波器有巴特沃斯滤波器和数字滤波器。

巴特沃斯滤波器是一种理想滤波器,在频率响应上有非常平滑的过渡段和截止频率,但在实际应用中具有带宽选择范围较小的缺陷。

数字滤波器是一种基于数字信号处理技术的滤波器,具有工作效率高、可编程性强等优点,被广泛应用于心电信号滤波处理领域。

电子科大数字信号处理实验4_滤波器设计

电子科大数字信号处理实验4_滤波器设计

电 子 科 技 大 学实 验 报 告学生姓名Shrimp 学 号: 指导教师:一、实验室名称:数字信号处理实验室 二、实验项目名称:数字滤波器的设计及实现 三、实验原理:一.数字滤波器设计:1.数字滤波器设计步骤:(1) 根据给定的滤波器设计要求,得到参数化描述,即通带,阻带截止频率p ω和s ω,通带阻带纹波p δ和s δ等数据。

(2) 找一个数字系统函数G(z),使其频率响应逼近设计要求。

(3) 择合适的滤波器结构对满足要求的传递函数G(z)进行实现。

2.数字滤波器设计中的注意事项:(1) 设计要求的参数化:图1给出了一个典型的数字低通滤波器的幅频特性说明。

理解每个参数的物理含义。

(2) 滤波器类型选择:在数字滤波器实现中可选择IIR 滤波器和FIR滤波器两种。

在实现相同幅频特性时,IIR 滤波器的阶数会相对FIR 滤波器的更低;而在实现中,对相同阶数的两种滤波器来看,对每个采样值所做的乘法数量,IIR 约为FIR 的两倍;另外,FIRS ω - P ω- P ω S ω 通带 阻带 过渡带图1.典型的数字LPF 幅频特性还可以方便地设计成线性相位滤波器。

总的来说,IIR 滤波器除不能实现线性相位这一点外,由于阶数的原因,从计算复杂度上较FIR 滤波器有很大的优势。

根据以上这些区别,结合实际的设计要求,就可以选择一款合适的滤波器。

(3) 波器设计的方法:由于IIR 滤波器和FIR 滤波器各自的结构特点,所以它们的设计方法也不一样。

在IIR 滤波器的设计中,常用的方法是:先根据设计要求寻找一个合适的模拟原型滤波器)(s H a ,然后根据一定的准则将此模拟原型滤波器转换为数字滤波器)(z G ,即为我们需要设计的数字滤波器。

在FIR 滤波器设计中,一般使用比较直接的方法:根据设计的要求在时域对理想的冲击响应序列进行加窗逼近,或从频域对需要实现的频率响应特性进行采样逼近然后进行反FFT 。

(4) 波器阶数估计:IIR 滤波器的阶数就等于所选的模拟原型滤波器的阶数,所以其阶数确定主要是在模拟原型滤波器设计中进行的。

数字信号处理实验六IIR数字滤波器的设计实验报告

数字信号处理实验六IIR数字滤波器的设计实验报告

数字信号处理实验六IIR数字滤波器的设计实验报告一、实验目的1.学习理解数字滤波器的概念和基本原理;2.掌握IIR数字滤波器的设计方法;3.了解数字滤波器的时域和频域特性。

二、实验原理1.数字滤波器的概念和基本原理数字滤波器是一种将输入信号转换为输出信号的设备,通过在时域或频域对信号进行处理来过滤或改变信号的特性。

数字滤波器可以分为无限脉冲响应(IIR)和有限脉冲响应(FIR)两种类型。

在IIR数字滤波器中,输出信号的当前值与过去的输出值和输入值之间存在关联,即存在反馈回路。

IIR数字滤波器可以实现较窄的带通和带阻滤波,且具有较高的效率。

2.IIR数字滤波器的设计方法IIR数字滤波器的设计需要选择合适的滤波器类型,确定滤波器的阶数和截止频率等参数。

常用的IIR数字滤波器设计方法有:(1) Butterworth滤波器设计:通过选择滤波器阶数和截止频率来实现对输入信号的平滑处理。

(2) Chebyshev滤波器设计:通过选择滤波器阶数、截止频率和最大纹波来实现对输入信号的均衡增益或陡峭截止。

3.数字滤波器的时域和频域特性时域特性是指数字滤波器的输出与输入之间的时域关系。

常见的时域特性包括单位脉冲响应(IMPULSE)和单位阶跃响应(STEP)。

频域特性是指数字滤波器对不同频率的输入信号的响应程度。

常见的频域特性包括幅频特性(Amplitude-frequency Characteristics)和相频特性(Phase-frequency Characteristics)。

三、实验步骤1. 根据实验要求选择合适的IIR数字滤波器类型,比如Butterworth滤波器。

2.根据实验要求确定滤波器的阶数和截止频率等参数。

3.使用MATLAB等软件进行滤波器设计,得到滤波器的传输函数。

4.将传输函数转化为巴特沃斯模拟滤波器的传输函数形式。

5.根据传输函数的分母和分子系数,使用巴特沃斯滤波器原型的模拟滤波器电路设计方法,确定滤波器的电路结构。

数字滤波器设计及在心电信号滤波中的应用

数字滤波器设计及在心电信号滤波中的应用

课程设计报告课题名称数字滤波器设计及在心电信号滤波中的应用目录1.课程设计的性质与目的---------------------------- 32.课程设计题目-------------------------------------3①数字滤波器设计及在语音信号分析中的应用------------------------------------3②数字滤波器设计及在心电信号滤波中的应用------------------------------------43.课程设计要求-------------------------------------64.设计进度安排-------------------------------------65.课题的主要功能-----------------------------------7①问题的描述------------------------------------------------------------------7②功能要求--------------------------------------------------------------------76.设计原理-----------------------------------------7①用窗函数法设计FIR滤波器----------------------------------------------------8②用双线性变换法设计IIR数字滤波器--------------------------------------------97.课题的功能模块的划分----------------------------12①心电信号采集---------------------------------------------------------------12②源数据的导入---------------------------------------------------------------13③绘出源心电信号的时域波形图和频谱图-----------------------------------------13④含噪心电信号合成及时域波形图和频谱图---------------------------------------14⑤凯塞窗函数设计FIR低通滤波器设计-------------------------------------------15⑥布莱克窗函数设计FIR带阻滤波器---------------------------------------------18⑦汉宁窗函数设计FIR低通滤波器-----------------------------------------------208.设计体会----------------------------------------299.参考文献----------------------------------------29一、课程设计的性质与目的《数字信号处理》课程是通信专业的一门重要专业基础课,是信息的数字化处理、存储和应用的基础。

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本文是利用MATLAB软件对美国麻省理工学院提供的MIT-BIH数据库的122号心电信号病例进行分析,利用MATLAB软件及simulink平台对122号心电信号的病例进行读取、插值、高通滤波、低通滤波等的处理。将心电信号中的高频和低频的杂波进行滤除后对插值前后滤波前后的时域波形及频谱进行分析。同时也将滤波器的系统函数进行读取,分析,画出滤波的信号流程图,也分析各个系统及级联后的系统的幅频响应、相位响应来判断系统的稳定性,并用MATLAB软件将图形画出,以便于以后的对系统进行分析。
1、了解MATLAB软件的特点和使用方法,熟悉基于Simulink的动态建模和仿真的步骤和过程。
2、了解人体心电信号的时域特征和频谱特征。
3、进一步了解数字信号的分析方法。
4、通过应用具体的滤波器进一步加深对滤波器理解。
5、通过本课题的设计,培养学生运用所学知识分析和解决实际问题的能力。
二、实验原理
N=length(y)
n=1:N;
f1=n*fs/N;
Y1=fft(y);
plot(f1,abs(Y1))
title('初始信号频谱')
axis([0 1000 0 200])
subplot(2,2,3)
plot(t,F)
title('差值后信号时域波形')
axis([0 2.5 -2 1])
M=length(F);
Columns 1 through 10
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Columns 11 through 12
0 5.3949
A =
1.0e+28 *
Columns 1 through 10
0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0008
fid = fopen('F.txt','wt');
fprintf(fid,'%g\n',F);
fclose(fid);
4. 插值前后波形比较
subplot(2,2,1)
plot(x,y)
title('初始信号时域波形')
axis([0 2.5 -2 1])
subplot(2,2,2)
fs=1000;
五、实验过程原始记录(数据、图标、计算等)
1. 提取txt格式心电信号:
fid=fopen('122.txt');
C=textscan(fid,'%8c %f %*f','headerlines',2);
f close(fid);
a=C{1};
y=C{2};
k=length(a)
for i=1:k
c(i)=strread(a(i,:),'%*s %f','delimiter',':');
Columns 11 through 12
0.0926 5.3949
6模拟高通滤波器:
wp=0.7*2*pi;ws=0.25*2*pi;Rp=0.1;As=40;
[N,wc]=buttord(wp,ws,Rp,As,'s')
[B0,A0]=butter(N,wc,'s');
wph=2*pi*0.25;hk=freqs(B0,A0,wph);
3.对处理前后的心电信号分别做频谱分析
利用Matlab软件对处理前后的心电信号编程显示其频谱,分析比较滤波前后的频谱,得出结论。
如果分析频谱,滤波效果不明显,则需变动滤波器参数指标,重新设计滤波器。通过频谱分析,多次试验确定最合适的滤波器。
4 .Simulink仿真.
根据前面的设计,进行基于Simulink的动态仿真设计。实现心电信号的分析和处理。给出系统的基于Simulink的动态建模和仿真的系统方框图,同时记录系统的各个输出点的波形和频谱图。
实验题目
心电信号数字滤波系统设计
实验时间
2013年12 月16日
实验地点
A1118
实验成绩
实验性质
□验证性 □设计性 □综合性
教师评语:
□出勤率好 □原理正确 □ 方案合理
□实验结果正确 □ 回答问题正确 □ 报告规范
一、实验目的
本实验项目主要研究数字心电信号的初步分析及滤波器的应用。通过完成本实验的设计,主要达到以下几个目的:
[BH,AH]=lp2hp(B,A,wph);
[h,w]=freqs(BH,AH);
plot(w,20*log10(abs(h)));
三、使用仪器、器材
Matlab软件
四、实验步骤
1.对原始心电信号做线性插值
运算公式如下:
其中 是第i个数据时间点,Ai是与之对应的数据,N是两数据之间需要的插值数, 是需要插值的两点数据差, ,
2.根据心电信号的频域特征,设计相应的低通和带通滤波器
一般正常人的心电信号频率在0.7~100HZ范围内,人体心电信号微弱,信噪比小,因此,在采集心电信号时,易受到仪器、人体活动等因素的影响,而且所采集的心电信号常伴有干扰。采集心电数据时,由于人的说话呼吸,常常会混有约为0.1Hz到0.25Hz频段的干扰,对于这些低频干扰,可以让信号通过一个高频滤波器,低截止频率设置为0.25,来滤除低频信号,对于高频信号干扰,可以让信号再通过一个低频滤波器,其中截止频率设置为99H
end
x=c';
plot(x,y)
2. 对:2.5;
F=interp1(x,y,t);
F=F';
t=t';
plot(t,F)
3. 把数据读到txt中
fid = fopen('t.txt','wt');
fprintf(fid,'%g\n',t);
fclose(fid);
B,A]=butter(N,wc,'s')
k=0:511;fk=0:1000/512:1000;wk=2*pi*fk;
Hk=freqs(B,A,wk);
plot(fk,20*log10(abs(Hk)));
grid on
>> Untitled5
N =
11
wc =
409.2596
B =
1.0e+28 *
m=1:M;
f 2=m*fs/M;
Y2=fft(F);
subplot(2,2,4)
plot(f2,abs(Y2))
title('插值后信号频谱')
axis([0 1000 0 200])
5 模拟低通滤波器:
wp=60*2*pi;ws=99*2*pi;Rp=1;As=40;
[N,wc]=buttord(wp,ws,Rp,As,'s')
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