matlab设计低通滤波器

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MATLAB低通滤波器的设计代码

MATLAB低通滤波器的设计代码

单位冲激响应及其幅频响应及其代码单位冲激响应的绘制思路比较简单,就是将一条直线用stem函数绘制出来,其图形必须为23个点。

其代码如下:n=0:22;x=n./n;stem(n,x); title('h(n)');axis([0,25,0,1.3]);单位冲激响应的幅频响应要用到专门的函数m文件。

该函数文件可以在主程序中调用多次,节省篇幅。

函数m文件代码如下:function xk=dft(xn,N)n=[0:1:N-1];k=n;WN=exp(-j*2*pi/N);nk=n'*k;WNnk=WN.^nk;xk=xn* WNnk;不同窗函数低通幅频响应对比模块窗函数不同,会对设计出的低通滤波器的性能不同。

应尽量选取旁瓣小主瓣窄的窗函数。

为了细致观察窗函数不同对设计的低通滤波器的不同影响,本次试验中设计了不同窗函数的低通滤波器的比较环节。

各个窗函数设计低通滤波器的思路是相似的,只是其中的窗函数是不同的。

用矩形窗设计低通滤波器的代码:D=str2num(get(handles.edit1,'string'));wn=D*pi;N=23;b=fir1(N,wn,boxcar(N+1));[w,t]=freqz(b,1,512);QX=plot(t,abs(w));set(QX,'LineWidth',2.0);title('矩形窗');用汉明窗设计低通滤波器的代码:D=str2num(get(handles.edit1,'string'));wn=D*pi;N=23;b=fir1(N,wn);[w,t]=freqz(b,1,512);QX=plot(t,abs(w));set(QX,'LineWidth',2.0)title('汉明窗');用三角窗设计低通滤波器的代码:D=str2num(get(handles.edit1,'string'));wn=D*pi;N=23;b=fir1(N,wn,triang(N+1));[w,t]=freqz(b,1,512);axis([0,3.5,0,1.5]);QX=plot(t,abs(w));set(QX,'LineWidth',2.0)axis([0,3.5,0,1.4]);title('三角窗');用汉宁窗设计低通滤波器的代码:D=str2num(get(handles.edit1,'string')); wn=D*pi;N=23;b=fir1(N,wn,hanning(N+1));[w,t]=freqz(b,1,512);QX=plot(t,abs(w));set(QX,'LineWidth',2.0)title('汉宁窗');用布莱克曼窗设计低通滤波器的代码:D=str2num(get(handles.edit1,'string')); wn=D*pi;N=23;b=fir1(N,wn,blackman(N+1));[w,t]=freqz(b,1,512);QX=plot(t,abs(w));set(QX,'LineWidth',2.0)title('布莱克曼窗');用凯泽窗设计低通滤波器的代码:D=str2num(get(handles.edit1,'string')); wn=D*pi;N=23;b=fir1(N,wn,kaiser(N+1));[w,t]=freqz(b,1,512);QX=plot(t,abs(w));set(QX,'LineWidth',2.0)title('凯泽窗');。

计算机视觉(二)-matlab之理想低通滤波器,布特沃斯低通、高斯低通,理想高通、布特沃斯。。。

计算机视觉(二)-matlab之理想低通滤波器,布特沃斯低通、高斯低通,理想高通、布特沃斯。。。

计算机视觉(⼆)-matlab之理想低通滤波器,布特沃斯低通、⾼斯低通,理想⾼通、布特沃斯。

未整理完!在滤波器之前,先讲解傅⾥叶变换理想低通滤波器f = imread('Fig0441.tif');f = im2double(f);% 计算填充图像⼤⼩[M,N] = size(f);M2 = 2*M;N2 = 2*N;% 傅⾥叶变换F = fftshift(fft2(f,M2,N2));figure;imshow(mat2gray(log(1+abs(F))));title('傅⾥叶频谱');% 设计滤波器% ⽣成⽹格坐标u = -N:N-1;v = -M:M-1;[U,V] = meshgrid(u,v);% 设计滤波器D = hypot(U,V);D0 = 30; % 截⽌频率[10 30 60 160 460]H = mat2gray( D <= D0 );% 理想低通滤波器figure;imshow(H);title('理想低通滤波器');% 频域滤波G = F.*H;figure;imshow(mat2gray(log(1+abs(G))));title('频域滤波'); 1-sum(sum(abs(G).^2))/sum(sum(abs(F).^2))g0 = ifft2(fftshift(G));g = g0(1:M,1:N);g = real(g);figure;imshow(g);title('滤波后的图像');figure;subplot(121);imshow(f);title('原图');subplot(122);imshow(g);title('滤波后的图像');结果:原图:布特沃斯低通滤波器f = imread('Fig0441.tif');f = im2double(f);% 计算填充图像⼤⼩[M,N] = size(f);M2 = 2*M;N2 = 2*N;% 傅⾥叶变换F = fftshift(fft2(f,M2,N2));figure;imshow(mat2gray(log(1+abs(F))));title('傅⾥叶频谱'); % 设计滤波器% ⽣成⽹格坐标u = -N:N-1;v = -M:M-1;[U,V] = meshgrid(u,v);% 设计滤波器D = hypot(U,V);D0 = 30; % 截⽌频率[10 30 60 160 460]H = mat2gray(1./(1+((D./D0).^4)));figure;imshow(H);title('布特沃斯低通滤波器(n=2)');% 频域滤波G = F.*H;figure;imshow(mat2gray(log(1+abs(G))));title('频域滤波'); 1-sum(sum(abs(G).^2))/sum(sum(abs(F).^2))g0 = ifft2(fftshift(G));g = g0(1:M,1:N);g = real(g);figure;imshow(g);title('滤波后的图像');figure;subplot(121);imshow(f);title('原图');subplot(122);imshow(g);title('滤波后的图像'); matlab结果:⾼斯低通滤波器⾼斯低通滤波器代码:H = exp((-D.^2)/(2*(D0).^2));figure;imshow(H);title('滤波器(D0=100)');结果:理想⾼通滤波器理想⾼通滤波器代码:H = mat2gray( D >= D0 );%理想⾼通滤波器figure;imshow(H);title('滤波器()');结果:布特沃斯⾼通滤波器布特沃斯⾼通滤波器代码:H = 1./(1+((D0./D).^4));%布特沃斯⾼通滤波器figure;imshow(H);title('滤波器(n=2)');结果:⾼斯⾼通滤波器⾼斯⾼通滤波器代码:H = 1-exp((-D.^2)/(2*(D0).^2));%⾼斯⾼通滤波器figure;imshow(H);title('滤波器');matlab结果:混合⾼频强调滤波[file,path] = uigetfile({'*.png';'*.jpg';},'选择图⽚');f = imread([path,file]);f = im2double(f);%计算填充图像⼤⼩[M,N] = size(f);M2 = 2*M;N2 = 2*N;% 傅⾥叶变换F = fftshift(fft2(f,M2,N2));figure;imshow(mat2gray(log(1+abs(F))));title('傅⾥叶频谱'); % 设计滤波器% ⽣成⽹格坐标u = -N:N-1;v = -M:M-1;[U,V] = meshgrid(u,v);% 设计滤波器D = hypot(U,V);D0 = 40; %截⾄频率[10 30 60 160 460]H = 1-exp((-D.^2)/(2*(D0).^2));%¸⾼斯⾼通滤波G = (F.^(-1)).*((0.5+0.75.*H).*F);%figure;imshow(H);title('滤波器');figure;imshow(mat2gray(log(1+abs(G))));title('频率滤波'); % 傅⾥叶逆变换g0 = ifft2(fftshift(G));g = g0(1:M,1:N);g = real(g);i=histeq(g);figure;imshow(g);title('滤波后的图像');figure;imshow(i);title('直⽅图均衡');结果:原图:reference:李卫军,肖宛昂,董肖莉,覃鸿⽼师《视觉信息处理及FPGA 实现》课程等越是憧憬,越要风⾬兼程。

Matlab中的多种滤波器设计方法介绍

Matlab中的多种滤波器设计方法介绍

Matlab中的多种滤波器设计方法介绍引言滤波器是数字信号处理中常用的工具,它可以去除噪声、改善信号质量以及实现其他信号处理功能。

在Matlab中,有许多不同的滤波器设计方法可供选择。

本文将介绍一些常见的滤波器设计方法,并详细说明它们的原理和应用场景。

一、FIR滤波器设计1.1 理想低通滤波器设计理想低通滤波器是一种理论上的滤波器,它可以完全去除截止频率之上的频率分量。

在Matlab中,可以使用函数fir1来设计理想低通滤波器。

该函数需要指定滤波器阶数及截止频率,并返回滤波器的系数。

但是,由于理想低通滤波器是非因果、无限长的,因此在实际应用中很少使用。

1.2 窗函数法设计为了解决理想滤波器的限制,窗函数法设计了一种有限长、因果的线性相位FIR滤波器。

该方法利用窗函数对理想滤波器的频率响应进行加权,从而得到实际可用的滤波器。

在Matlab中,可以使用函数fir1来实现窗函数法设计。

1.3 Parks-McClellan算法设计Parks-McClellan算法是一种优化设计方法,它可以根据指定的频率响应要求,自动选择最优的滤波器系数。

在Matlab中,可以使用函数firpm来实现Parks-McClellan算法。

二、IIR滤波器设计2.1 Butterworth滤波器设计Butterworth滤波器是一种常用的IIR滤波器,它具有平坦的幅频响应,并且在通带和阻带之间有宽的过渡带。

在Matlab中,可以使用函数butter来设计Butterworth滤波器。

2.2 Chebyshev滤波器设计Chebyshev滤波器是一种具有较陡的滚降率的IIR滤波器,它在通带和阻带之间有一个相对较小的过渡带。

在Matlab中,可以使用函数cheby1和cheby2来设计Chebyshev滤波器。

2.3 Elliptic滤波器设计Elliptic滤波器是一种在通带和阻带上均具有较陡的滚降率的IIR滤波器,它相较于Chebyshev滤波器在通带和阻带上都具有更好的过渡特性。

基于matlab对图像进行高通、低通、带通滤波

基于matlab对图像进行高通、低通、带通滤波

数字图像处理三级项目—高通、低通、带通滤波器摘要在图像处理的过程中,消除图像的噪声干扰是一个非常重要的问题。

利用matlab软件,采用频域滤波的方式,对图像进行低通和高通滤波处理。

低通滤波是要保留图像中的低频分量而除去高频分量,由于图像中的边缘和噪声都对应图像傅里叶频谱中的高频部分,所以低通滤波可以除去或消弱噪声的影响并模糊边缘轮廓;高通滤波是要保留图像中的高频分量而除去低频分量,所以高通滤波可以保留较多的边缘轮廓信息。

低通滤波器有巴特沃斯滤波器和高斯滤波器等等,本次设计使用的低通滤波器为****。

高通滤波器有巴特沃斯滤波器、高斯滤波器、Laplacian高通滤波器以及Unmask高通滤波器等等,本次设计使用巴特沃斯高通滤波器。

1、频域低通滤波器:设计低通滤波器包括 butterworth and Gaussian (选择合适的半径,计算功率谱比),平滑测试图像test1和2。

实验原理分析根据卷积定理,两个空间函数的卷积可以通过计算两个傅立叶变换函数的乘积的逆变换得到,如果f(x, y)和h(x, y)分别代表图像与空间滤波器,F(u, v)和H(u, v)分别为响应的傅立叶变换(H(u, v)又称为传递函数),那么我们可以利用卷积定理来进行频域滤波。

在频域空间,图像的信息表现为不同频率分量的组合。

如果能让某个范围内的分量或某些频率的分量受到抑制,而让其他分量不受影响,就可以改变输出图的频率分布,达到不同的增强目的。

频域空间的增强方法的步骤:(1)将图像从图像空间转换到频域空间;(2)在频域空间对图像进行增强;(3)将增强后的图像再从频域空间转换到图像空间。

低通滤波是要保留图像中的低频分量而除去高频分量。

图像中的边缘和噪声都对应图像傅里叶频谱中的高频部分,所以低通滤波可以除去或消弱噪声的影响并模糊边缘轮廓。

理想低通滤波器具有传递函数:其中D0为制定的非负数,D(u,v)为点(u,v)到滤波器中心的距离。

matlab 离散数据低通滤波

matlab 离散数据低通滤波

matlab 离散数据低通滤波【离散数据低通滤波】是一种常用的信号处理技术,用于去除高频噪声和保留信号中的低频成分。

在本文中,我们将详细介绍离散数据低通滤波的基本原理和实现方法。

让我们一步一步回答您关于这个主题的问题。

第一步:了解离散数据低通滤波的基本原理离散数据低通滤波的目标是通过保留信号的低频成分,去除高频噪声。

这是通过对信号进行频率域分析和滤波来实现的。

在离散数据中,信号通常以数字序列的形式存在。

我们可以将这些数字序列转换为频域表示,通过滤波器处理后再转换回时域。

第二步:理解频率域分析的概念频率域分析将一个信号从时域转换为频域,从而可以观察信号在不同频率上的能量分布。

在频率域中,信号可以表示为一系列的正弦和余弦函数的和,每个正弦和余弦函数表示了信号在不同频率上的贡献。

常用的频率域分析方法有傅里叶变换和离散傅里叶变换。

第三步:选择合适的滤波器在离散数据低通滤波中,我们需要选择一个合适的滤波器来滤去高频噪声。

常用的滤波器包括有限脉冲响应(finite impulse response, FIR)滤波器和无限脉冲响应(infinite impulse response, IIR)滤波器。

FIR滤波器的特点是具有线性相位和截止频率陡峭的传递函数,而IIR滤波器则是具有非线性相位和更为复杂的频率响应。

第四步:设计滤波器根据信号的特性和要求,可以使用不同的方法进行滤波器设计。

常用的方法有理想滤波器设计方法、巴特沃斯滤波器设计方法和窗函数设计方法。

理想滤波器设计方法通过频率响应的理想形状来设计滤波器的传递函数。

巴特沃斯滤波器设计方法则根据频率响应的最大允许误差,确定滤波器的阶数和截止频率。

窗函数设计方法则是通过在滤波器频率响应中应用窗函数来实现。

第五步:滤波器实现根据设计的滤波器特性和滤波器类型,可以使用不同的方法来实现低通滤波器。

在Matlab中,我们可以使用fir1函数来实现FIR滤波器,使用butter 函数来实现巴特沃斯滤波器。

课程设计-低通滤波器设计(含matlab程序)

课程设计-低通滤波器设计(含matlab程序)

课程设计-低通滤波器设计(含matlab程序)2010/2011学年第2 学期学院:信息与通信⼯程学院专业:电⼦信息科学与技术学⽣姓名:学号:课程设计题⽬:低通滤波器设计起迄⽇期: 6 ⽉13 ⽇~6⽉24⽇课程设计地点:指导教师:系主任:下达任务书⽇期: 2011 年 6 ⽉12 ⽇课程设计任务书课程设计任务书⽬录1 设计⽬的及要 (5) 1.1设计⽬的 (5)1.2设计内容和要求 (5)2 设计原理 (5)2.1 FIR滤波器 (5) 2.2窗函数 (6)2.3矩形窗 (7)3 设计过程 (8)3.1 设计流程图 (8)3.2 产⽣原始信号并分析频谱 (8)3.3 使⽤矩形窗设计不同特性的数字滤波器 (10)3.4 信号滤波处理 (11)4 实验结果及分析 (12)5 课程设计⼼得体会 (12)6 参考⽂献 (13)附录: (14)低通滤波器的设计1 设计⽬的及要求1.1设计⽬的设计⼀种低通滤波器并对信号进⾏滤波。

低通滤波器的作⽤是滤去信号中的中频和⾼频成分,增强低频成分。

要求做到:1.了解MATLAB 的信号处理技术;2.使⽤MATLAB 设计低通滤波器,掌握其滤波处理技术;3.对滤波前和滤波后的波形进⾏时域和频域⽐较。

1.2设计内容和要求1.熟悉有关采样,频谱分析的理论知识,对信号作频谱分析;2.熟悉有关滤波器设计理论知识,选择合适的滤波器技术指标,设计低通滤波器对信号进⾏滤波,对⽐分析滤波前后信号的频谱;3.实现信号频谱分析和滤波等有关MATLAB 函数;2 设计原理本次课程设计,我们主要是基于矩形窗的FIR 滤波器来设计⼀个低通滤波器。

2.1 FIR 滤波器FIR 滤波器即有限抽样响应因果系统,其单位抽样响应h(n)是有限长的;极点皆位于z=0处;结构上不存在输出到输⼊的反馈,是⾮递归型的。

其系统函数表⽰为:()()n -1-N 0n z n h z H ∑==普通的FIR 滤波器系统的差分⽅程为:()()()i n x i h n y 1N 0i -=∑-=式中:N 为FIR 滤波器的抽头数;x(n)为第n 时刻的输⼊样本;h(i)为FIR 滤波器第 i 级抽头系数。

matlab巴特沃斯低通滤波函数

matlab巴特沃斯低通滤波函数

matlab巴特沃斯低通滤波函数巴特沃斯低通滤波是一种常用的数字滤波方法,用于滤除信号中高频成分,保留低频信号。

在MATLAB中,可以通过调用内置函数`butter`来实现巴特沃斯低通滤波。

本文将介绍这个函数的使用方法,并给出一个简单的示例。

## 巴特沃斯低通滤波概述巴特沃斯低通滤波器是一种无限脉冲响应(IIR)滤波器,它的频率响应曲线为-3dB截止频率。

在信号处理中,巴特沃斯低通滤波器可以用于去除信号中的高频噪声,使得信号更加平滑。

## MATLAB中的`butter`函数MATLAB提供了`butter`函数来设计巴特沃斯滤波器。

该函数的基本语法格式如下:```[b, a] = butter(n, Wn, 'type')```其中,`n`是滤波器阶数,`Wn`为归一化的截止频率,范围为[0, 1],具体取值要根据实际需求设定。

参数`'type'`用来指定滤波器类型,可选的值有'low'、'high'、'bandpass'、'stop'。

`butter`函数将返回滤波器的分子系数`b`和分母系数`a`,用于滤波器的差分方程表达式。

## 示例假设我们有一个包含噪声的信号`x`,现在希望设计一个巴特沃斯低通滤波器来去除信号中的高频成分。

下面是具体的步骤:1. 生成一个包含噪声的信号`x`,作为示例输入信号。

```matlabFs = 1000; % 采样率t = 0:1/Fs:1; % 时间长度x = sin(2*pi*50*t) + sin(2*pi*120*t) + randn(size(t));```2. 设计巴特沃斯低通滤波器。

```matlabfc = 150; % 截止频率Wn = fc/(Fs/2); % 归一化的截止频率n = 6; % 滤波器阶数[b, a] = butter(n, Wn, 'low');```3. 使用设计好的巴特沃斯低通滤波器对信号进行滤波。

利用MATLAB实现数字低通滤波器的设计

利用MATLAB实现数字低通滤波器的设计

西南石油大学实验报告一实验目的:1学习用Matlab直接设计模拟滤波器和数字滤波器。

2学习用冲激响应不变法和双线性变换法的Matlab的实现。

二实验内容:设计满足下列指标的数字低通滤波器:Wp=0.2*pi, Rp=1db Ws=0.5*pi Rs=20db Fs=1khz1.利用B、C1型设计出模拟低通滤波器,采用冲激响应不变法、双线性发转换成数字低通滤波器。

2.直接设计出B、C1型数字低通滤波器。

三实验步骤:程序1Wp=2*pi*0.1*1000;Ws=2*pi*0.25*1000;Rp=1;Rs=20;[N,Wn]=buttord(Wp,Ws,Rp,Rs,'s');[z,p,k]=buttap(N);[B,A]=butter(N,Wn,'s');freq1=linspace(0,Wp,5);freq2=linspace(Wp,Ws,15);freq3=linspace(Ws,10*pi*2,25);h1=20*log10(abs(freqs(B,A,freq1)));h2=20*log10(abs(freqs(B,A,freq2)));h3=20*log10(abs(freqs(B,A,freq3)));plot([freq1 freq2 freq3]/(2*pi),[h1,h2,h3]);grid;Xlabel('Frequency in Hz');Ylabel('gain in DB');图一程序2wp=0.2*pi;ws=0.5*pi;rp=1;rs=20;fs=1000;omegap=wp*fs;omegas=ws*fs;[N,Wn]=buttord(omegap,omegas,rp,rs,'s');[B A]=butter(N,Wn,'s');[b,a]=impinvar(B,A,fs);[h,w]=freqz(b,a,256);h=20*log10(abs(h));plot(w/pi,h);图二程序3wp=0.2*pi;ws=0.5*pi;rp=1;rs=20;fs=1000;omegap=2*fs*tan(wp/2);omegas=2*fs*tan(ws/2);[N,Wn]=cheb1ord(omegap,omegas,rp,rs,'s');[B A]=cheby1(N,rp,Wn,'s');[b,a]=bilinear(B,A,fs);[h,w]=freqz(b,a,256);h=20*log10(abs(h));plot(w/pi,h);图三程序4wp=0.2*pi;ws=0.5*pi;rp=1;rs=20;[N,Wn]=buttord(wp/pi,ws/pi,rp,rs);[B A]=butter(N,Wn);[h,w]=freqz(B,A,256);h=20*log10(abs(h));plot(w/pi,h);图四程序5Wp=0.2*pi;Ws=0.5*pi;Rp=1;Rs=20;T=0.001;Fs=1000;omegap=(2/T)*tan(Wp/2);omegas=(2/T)*tan(Ws/2);[N,Wn]=cheb1ord(omegap,omegas,Rp,Rs,'s'); [B,A]=cheby1(N,Rp,Wn,'s');[b,a]=bilinear(B,A,Fs);[h,w]=freqz(b,a,256);h1=20*log10(abs(h));plot(w/pi,h1);grid;xlabel('Digital Frequency in pi units'); ylabel('Gain in DB');axis([0 1 -50 10]);图五Wp=0.2;Ws=0.5;Rp=1;Rs=20;disp('ÇбÈÑ©·òIÐÍ')[N,Wn]=cheb1ord(Wp,Ws,Rp,Rs)[B,A]=cheby1(N,Rp,Wn);disp('ÇбÈÑ©·òÐÍ·Ö×Ó¶àÏîʽ');fprintf('%.4e\n',B);disp('ÇбÈÑ©·ò·Öĸ¶àÏîʽ');fprintf('%.4e\n',A);w=linspace(0,0.8*pi,50);h1=20*log10(abs(freqz(B,A,w)));plot(w/pi,h1);grid;xlabel('Normalized frequency');ylabel('Gain in DB ');axis([0 0.8 -50 1]);图六四、实验小结通过本次实验,对MA TLAB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。

matlab冲激响应不变法设计iir低通滤波器

matlab冲激响应不变法设计iir低通滤波器

一、引言Matlab是一款功能强大的工程仿真软件,多用于信号处理,通信系统,控制系统等方面的研究和应用。

在Matlab中,设计IIR(Infinite Impulse Response)滤波器是很常见的任务,其中冲激响应不变法是一种常用的设计方法,特别是针对所需的低通滤波器。

本文将介绍在Matlab中如何利用冲激响应不变法设计IIR低通滤波器。

二、IIR滤波器简介IIR滤波器是指其冲激响应具有无限长度的滤波器。

与FIR(Finite Impulse Response)滤波器相比,IIR滤波器具有更窄的过渡带和更陡峭的截止带,同时能够用更少的参数来达到相似的性能。

在数字信号处理中,IIR滤波器常常用于对信号进行滤波和增强。

三、冲激响应不变法的基本原理冲激响应不变法是一种通用的IIR滤波器设计方法,其基本原理是将所需的模拟滤波器(一般为巴特沃斯或切比雪夫滤波器)的冲激响应与仿真采样进行一一映射,从而得到对应的数字IIR滤波器的参数。

这样设计得到的数字IIR滤波器的频率响应与模拟滤波器的频率响应基本一致。

四、Matlab中的冲激响应不变法设计IIR滤波器在Matlab中,利用signal processing toolbox中的iirdesign函数可以很方便地实现冲激响应不变法设计IIR滤波器。

下面是一个使用iirdesign函数设计低通滤波器并绘制其频率响应的示例代码:```matlabFs = 1000; 采样频率Fpass = 100; 通带截止频率Fstop = 150; 阻带截止频率Apass = 1; 通带最大衰减Astop = 60; 阻带最小衰减designmethod = 'butter'; 巴特沃斯滤波器[b, a] = iirdesign(Fpass/(Fs/2), Fstop/(Fs/2), Apass, Astop, designmethod);freqz(b, a, 1024, Fs); 绘制滤波器频率响应```上述代码中,首先定义了采样频率Fs,通带和阻带的截止频率Fpass 和Fstop,以及通带最大衰减Apass和阻带最小衰减Astop。

基于matlab的低通滤波器的设计

基于matlab的低通滤波器的设计

基于matlab的低通滤波器的设计低通滤波器是一种能够过滤掉高频信号而保留低频信号的滤波器。

在信号处理领域中,低通滤波器是非常重要的一种滤波器,常见的应用包括:音频处理、图像处理、视频处理、通信领域、控制系统等。

在本篇文章中,我们将介绍如何使用matlab来设计低通滤波器。

设计的过程大致可以分为以下步骤:1. 确定滤波器类型2. 确定滤波器参数3. 执行滤波器设计4. 验证滤波器设计以下是详细的步骤:1. 确定滤波器类型低通滤波器的种类有很多,常见的包括Butterworth滤波器、Chebyshev滤波器、Elliptic滤波器等。

每种滤波器都有不同的特点,应该根据需要选择合适的滤波器类型。

在本篇文章中,我们介绍Butterworth滤波器。

这种滤波器是设计过程中最简单的一种,因为它的频率响应是平滑的、连续的,并且在通带中没有波纹和过渡带中没有振铃。

在设计Butterworth滤波器时,需要明确三个参数:通带截止频率、阻带截止频率和通带最大衰减。

通带截止频率:指在这个频率以下的信号将通过滤波器。

这个参数取决于应用,应根据需要进行选择。

阻带截止频率:指在这个频率以上的信号将被滤波器滤去。

这个参数的选择应该考虑到信号在该频率以上能够在处理方式下的好处。

通带最大衰减:指在通带截止频率处,滤波器对信号最大允许的衰减。

这个参数的选择应该是应用与滤波器频率响应上的折衷。

3. 执行滤波器设计当确定了滤波器类型和参数后,可以使用matlab执行滤波器设计。

在matlab中,可以使用“[b,a] = butter(n,Wn)”命令进行Butterworth滤波器设计。

其中,n是滤波器阶数,Wn是通带截止频率与Nyquist频率的比例。

这个命令将返回两个向量,b和a。

向量b代表数字滤波器分子多项式的系数,向量a 代表数字滤波器分母多项式的系数。

设计滤波器后,需要验证其设计是否正确,验证的方法包括频率响应的分析和信号滤波的实验。

基于Matlab的FIR滤波器设计与实现

基于Matlab的FIR滤波器设计与实现

二、实验平台Matlab7.1三、实验原理以低通滤波器为例,其常用的设计指标有:1.通带边缘频率f p(数字频率为Ωp)2.阻带边缘频率f st (数字频率为Ωst)3.通带内最大纹波衰减δp=-20log10(1-αp),单位为dB4.阻带最小衰减αs=-20log10(αs),单位为dB5.阻带起伏αs6.通带峰值起伏αp其中,以1、2、3、4条最为常用。

5、6条在程序中估算滤波器阶数等参数时会用到。

数字频率= 模拟频率/采样频率四、实例分析例1 用凯塞窗设计一FIR低通滤波器,通带边界频率Ωp=0.3pi,阻带边界频率Ωs=0.5pi,阻带衰减δs不小于50dB。

方法一:手动计算滤波器阶数N和β值,之后在通过程序设计出滤波器。

第一步:通过过渡带宽度和阻带衰减,计算滤波器的阶数B和β值。

第二步:通过程序设计滤波器。

程序如下:b = fir1(29,0.4,kaiser(30,4.55));[h1,w1]=freqz(b,1);figure (1)plot(w1/pi,abs(h1)); grid;xlabel('归一化频率/p') ; ylabel('幅度/dB') ;figure (2)plot(w1/pi,angle(h1)); grid;xlabel('归一化频率/p') ; ylabel('相位') ;波形如下:例2 利用雷米兹交替算法设计等波纹滤波器,设计一个线性相位低通FIR数字滤波器,其指标为:通带边界频率fc=800Hz,阻带边界fr=1000Hz,通带波动阻带最小衰减At=40dB,采样频率fs=4000Hz。

一般调用MATLAB信号处理工具箱函数remezord来计算等波纹滤波器阶数N和加权函数W (ω),调用函数remez可进行等波纹滤波器的设计,直接求出滤波器系数。

函数remezord中的数组fedge为通带和阻带边界频率,数组mval是两个边界处的幅值,而数组dev是通带和阻带的波动,fs是采样频率单位为Hz。

低通滤波器matlab课程设计

低通滤波器matlab课程设计

低通滤波器matlab课程设计一、课程目标知识目标:1. 理解低通滤波器的原理和数学模型;2. 掌握使用MATLAB进行低通滤波器的设计与实现;3. 学会分析低通滤波器的频率特性及其在实际应用中的作用。

技能目标:1. 能够运用MATLAB软件设计不同类型的低通滤波器;2. 能够通过调整滤波器参数,优化滤波效果;3. 能够利用所学的知识解决实际信号处理问题。

情感态度价值观目标:1. 培养学生对信号处理领域的兴趣,激发学习热情;2. 培养学生严谨的科学态度,注重实验数据的真实性;3. 培养学生的团队协作意识,提高沟通与交流能力。

课程性质:本课程为电子信息工程及相关专业的高年级学生设计,结合了理论知识与实践操作。

课程以低通滤波器的设计为主线,通过MATLAB软件的运用,使学生更好地理解信号处理技术。

学生特点:学生已具备一定的电路基础和MATLAB编程能力,具有较强的学习能力和动手实践能力。

教学要求:课程要求学生在掌握低通滤波器理论知识的基础上,通过MATLAB 软件实现滤波器的设计与优化。

教学过程中注重培养学生的实际操作能力和问题解决能力,将理论知识与实际应用紧密结合。

通过课程学习,使学生能够达到上述课程目标,为后续相关课程打下坚实基础。

二、教学内容1. 理论知识:- 低通滤波器的基本概念与分类;- 低通滤波器的传递函数与频率特性分析;- MATLAB环境下滤波器设计的基本原理。

2. 实践操作:- 使用MATLAB设计不同类型的低通滤波器(如巴特沃斯、切比雪夫等);- 分析和调整滤波器参数,观察滤波效果的变化;- 对实际信号进行处理,验证滤波器的性能。

3. 教学大纲:- 第一周:低通滤波器的基本概念与分类,介绍相关教材章节;- 第二周:低通滤波器的传递函数与频率特性分析,结合教材相关内容;- 第三周:MATLAB环境下滤波器设计原理,结合教材实例进行讲解;- 第四周:实践操作,指导学生使用MATLAB设计低通滤波器,并进行性能分析;- 第五周:课程总结与作业布置,巩固所学知识。

低通滤波的matlab实现

低通滤波的matlab实现

四种低通滤波器:一、理想低通滤波器I=imread('bb.jpg');T=rgb2gray(I);figure(1);subplot(1,2,1),imshow(uint8(I));title('原图像');subplot(1,2,2),imshow(uint8(T));title('理想低通滤波所得图像');[f1,f2]=freqspace(size(T),'meshgrid');H=ones(size(T));r=sqrt(f1.^2+f2.^2);H(r>0.1)=0;Y=fft2(double(T));Y=fftshift(Y);Ya=Y.*H;Ya=ifftshift(Ya);I=ifft2(Ya);figure(2);surf(H,'Facecolor','interp','Edgecolor','none','Facelighting','phong'); title('频谱图');二、巴特沃斯低通滤波器I=imread('bb.jpg');T=rgb2gray(I);figure(1);subplot(1,2,1),imshow(uint8(I));title('原图像');subplot(1,2,2),imshow(uint8(T));title('巴特沃斯低通滤波所得图像');[f1,f2]=freqspace(size(T),'meshgrid');D=0.3;r=f1.^2+f2.^2;n=4;for i=1:size(T,1)for j=1:size(T,2)t=r(i,j)/(D*D);H(i,j)=1/(t^n+1);endendY=fft2(double(T));Y=fftshift(Y);Ya=Y.*H;Ya=ifftshift(Ya);I=real(ifft2(Ya));figure(2);surf(H,'Facecolor','interp','Edgecolor','none','Facelighting','phong'); title('频谱图');三、梯形滤波器I=imread('bb.jpg');T=rgb2gray(I);figure(1);subplot(1,2,1),imshow(uint8(I));title('原图像');subplot(1,2,2),imshow(uint8(T));title('梯形低通滤波所得图像');[f1,f2]=freqspace(size(T),'meshgrid');D=100/size(I,1);D0=0.1;D1=0.4;r=sqrt(f1.^2+f2.^2);H=zeros(size(T));H(r<D0)=1;for i=1:size(T,1)for j=1:size(I,2)if r(i,j)>=D0 & r(i,j)<=D1H(i,j)=(D1-r(i,j))/(D1-D0);endendendY=fft2(double(T));Y=fftshift(Y);Ya=Y.*H;Ya=ifftshift(Ya);I=real(ifft2(Ya));figure(2);surf(H,'Facecolor','interp','Edgecolor','none','Facelighting','phong'); title('频谱图');四、高斯低通滤波器I=imread('bb.jpg');T=rgb2gray(I);figure(1);subplot(1,2,1),imshow(uint8(I));title('原图像');subplot(1,2,2),imshow(uint8(T));title('高斯低通滤波所得图像');[f1,f2]=freqspace(size(T),'meshgrid');D=100/size(I,1);r=f1.^2+f2.^2;H=ones(size(T));for i=1:size(T,1)for j=1:size(T,2)t=r(i,j)/(D*D);H(i,j)=exp(-t);endendY=fft2(double(T));Y=fftshift(Y);Ya=Y.*H;Ya=ifftshift(Ya);I=real(ifft2(Ya));figure(2);surf(H,'Facecolor','interp','Edgecolor','none','Facelighting','phong'); title('频谱图');。

F28335基于MATLAB低通滤波器实现

F28335基于MATLAB低通滤波器实现

DSP28335基于MATLAB-FIR低通滤波器的实现1.任务目标:滤波器的截止频率为500HZ,采样频率为128000HZ,采样的点数为256,滤波器的阶数为32,输入信号如下:Sample[i]=511*(sin(2*pi*5*i/(a-1))+sin(2*pi*i*5*3/(a-1))/3+sin(2*pi*i*5*5/(a-1 ))/5)+5122.实现进程:由MAtlab的FDATOOL计算出滤波器的阶数,再由DSP程序进行卷积运算,最后由CCSV5的Graph功能进行输入前后的波形分析。

3.FIR(Finite Impulse Response)滤波器:有限长单位冲激响应滤波器,是数字信号处置系统中最大体的元件,它能够在保证任意幅频特性的同时具有严格的线性相频特性,同时其单位抽样响应是有限长的,因此滤波器是稳固的系统。

因此,FIR 滤波器在通信、图像处置、模式识别等领域都有着普遍的应用。

4.算法原理:离散信号序列通过一个离散滤波系统,取得离散输出信号,若是滤波系统的单位脉冲响应为 h(n),信号序列为 x(n),输出信号为 y(n),那么利用运算关系式表达他们之间的关系如下:5.MATLAB---FDATOOL参数设置:然后在FILE-EXPORT-ASCII输出文件打开就有滤波器系数了。

6.各类情形下输出的波形图图一:matlab滤波器截止频率Fc设置为5000HZ取得的波形图二:程序自带滤波器参数取得的波形图三:截止频率设置为2000HZ取得的输出波形图四:Fc=1200HZ时的波形图五:Fc=600HZ时的波形图六:FC=2700HZ图七:FC=6000H图八:FC=3500HzFC=4000hzFC=4500HZ卷积算法如下:void LinearConvolution(Uint16 xn,Uint16 hn,float *x,float *h,float *y) {Uint16 i,j,k,l;Uint16 yn; //输出序列y的长度yn=xn+hn-1;for(i=0;i<yn;i++) y[i]=0; //输出数组初始化k=yn-1;for(i=hn-1;i>0;i--) //将*h作为被乘数{l=k;for(j=xn-1;j>0;j--) //数组x[n]的1~(xn-1)与h[i]一一相乘 {y[l]+=h[i]*x[j];l--;}y[l]+=x[0]*h[i];k--;}l=k;for(j=xn-1;j>0;j--){y[l]+=h[0]*x[j];l--;}y[l]+=x[0]*h[0];}void main(void){Uint16 i;InitSysCtrl();InitPieCtrl();IER = 0x0000;IFR = 0x0000;for(i=0;i<a;i++) //产生一个a点的三次谐波叠加而成的方波{Sample[i]=511*(sin(2*pi*5*i/(a-1))+sin(2*pi*i*5*3/(a-1))/3+sin(2*pi*i*5*5/(a-1))/5 )+512;//三个正弦波由5个15个25个包括在256个点的时刻中// DELAY_US(10);+sin(2*pi*i*5*5/(a-1)) +sin(2*pi*i*5*3/(a-1))/4sin(2*pi*5*i/(a-1))/100+}LinearConvolution(a,b,Sample,h,y1);//线性卷积while(1){// sample=sin(2*pi*5*n/(N-1))+sin(2*pi*15*n/(N-1))/3+sin(2*pi*25*n/(N-1))/5;/* dly[0]=sample;yn=0;for(i=0;i<N;i++) yn+=h[i]*dly[i];for(i=N-1;i>0;i--) dly[i]=dly[i-1];output[n]=yn;if(n==(N-1)) n=0;else n++;*/}}。

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设计低通滤波器

matlab设计低通滤波器

重庆邮电大学本科毕业设计(论文)摘要在当今的数字信息的世界里,数字信号处理已经演变成一门越来越重要的学科,并在通信、语音、图像、自动控制、雷达、军事、航空航天、医疗和家用电器等众多领域得到了广泛的应用。

其中数字滤波是数字信号处理的重要内容。

数字滤波器可分为IIR和FIR两大类,对于IIR滤波器的设计来说主要有脉冲响应不变法和双线性变换法,而对于FIR数字滤波器的设计来说主要有窗函数法和频率采样设计法。

本文应用MATLBA对数字低通滤波器进行仿真,并给出一定频率的信号通过所设计的滤波器来验证滤波器的性能,主要的研究工作主要包括以下几方面的内容:(1)介绍IIR滤波器和FIR滤波器的结构特点并比较两者之间的差别。

(2)在MATLAB中应用双线性变换法和脉冲响应不变法设计IIR滤波器,给出了滤波器的频率特性图和相位特性图。

(3)通过编写MATLAB程序用窗函数设计法和频率采样法来完成FIR低通滤波器的设计,并给出几个不同频率的信号通过所设定的滤波器来验证滤波器的性能。

(4)在MATLAB中应用Simulink模块来仿真FIR低通滤波器,并在示波器上同时显示输入信号的频率和输出信号的频率,最后对结果进行分析。

【关键字】FIR滤波器IIR滤波器, 双线性变换法脉冲响应不变法窗函数法频率采样法MATLABABSTRACTIn nowadays world of digital information, digital signal processing has become an increasingly important subject, and has been widely applied in all fields, such as medicine, communications, and other areas, digital filters are important elements of digital signal processing. Digital filters can be divided into two kinds of IIR and FIR, IIR filter design for pulse response method and bilinear transformation method, for FIR digital filter design, the main Windows function method and frequency of sampling design.In this paper simulation using MATLAB for digital low-pass filter, and to give a signal of a certain frequency through the filters designed to verify the performance of filter, the main research work mainly includes the following content:(1) Describes the structure of FIR and IIR filters filter characteristics and comparison of the differences between the two.(2) In MATLAB using bilinear transformation method and impulse response method design of IIR filters, to out of the filters of frequency response and phase characteristics.(3) Design method by writing MATLAB programs use the windows function and frequency sampling method to accomplish the design of FIR low-pass filters, and gives several different frequency signals passes through a set of filters to verify that the filter's performance.(4) In the MATLAB Simulink simulation FIR low-pass filter module to the application, and also on the scope displays the frequency of the input signal and the output signal frequency, final analysis of the results.【Key words】FIR digital IIR digital filter Bilinear transformation methodImpulse response method Windows functionFrequency sampling method MATLAB目录前言 (1)第一章数字滤波器 (2)第一节数字滤波器的简介 (2)第二节数字滤波器的应用 (3)第三节数字滤波器的实现方法分析及优点 (4)第四节MATLAB和Simulink简介 (5)第五节本章小结 (7)第二章数字滤波器的结构和设计原理 (8)第一节数字滤波器的基本结构 (8)一、IIR滤波器的基本结构 (8)二、FIR滤波器的基本结构 (10)第二节数字滤波器的设计原理 (12)一、滤波器的设计步奏 (12)二、滤波器的性能指标 (13)第三节IIR滤波器与FIR滤波器的分析比较 (13)第四节本章小结 (15)第三章IIR滤波器的设计 (16)第一节脉冲响应不变法的基本原理 (16)一、变化原理 (16)二、混叠失真 (16)三、主要特点 (17)四、MATLAB(脉冲响应不变法)设计滤波器 (18)第二节双线性不变法的基本原理 (19)一、变换原理 (19)二、主要优缺点 (19)三、MATLAB(双线性变化法)设计数字低通滤波器 (19)第三节本章小结 (21)第四章FIR滤波器的设计 (22)第一节线性相位FIR滤波器的特点 (22)第二节利用窗函数设计FIR低通滤波器 (24)一、窗函数的基本思想 (24)二、几种常用的窗函数 (24)第二节频率采样法设计FIR低通滤波器 (32)一、频率采样设计法的基本原理 (32)二、线性相位的约束 (32)三、逼近误差及其改进措施 (32)第三节FIR数字滤波器的优化设计 (35)第四节本章小结 (36)第五章仿真结果及分析 (37)第一节MATLAB(窗函数法)设计FIR数字低通滤波器 (37)第二节MATLAB(频率采样法)设计FIR数字低通滤波器 (39)第三节Simulink仿真FIR滤波器 (42)第四节本章小结 (44)结论 (45)致谢 (46)参考文献 (46)附录 (47)一、英文原文 (48)二、英文翻译 (55)三、仿真脚本 (62)重庆邮电大学本科毕业设计(论文)前言模拟滤波器与数字滤波器的设计对工程,应用数学及计算机科学都是非常重要的。

matlab低通滤波器设计

matlab低通滤波器设计

matlab低通滤波器设计
matlab低通滤波器设计:
1、使用matlab设计低通滤波器的方法
(1) 首先根据低通滤波器的频率响应要求,计算滤波器构成要素的参数;
(2) 确定滤波器所要采用的元件模型,选择常用的元件模型;
(3) 使用matlab构筑出低通滤波器的模型和原理图;
(4) 根据原理图推导出滤波器的传递函数,使用matlab计算滤波器的频率响应,绘制出滤波器的频率响应曲线;
(5) 分析滤波器的传递特性,观察是否符合要求,如果不符合要求,可以调整模型的参数,重新计算滤波器的频率响应,直到满足频率响应要求为止。

2、使用matlab构件低通滤波器所需要的工具
(1) matlab控制环境,用于控制滤波器的构筑和参数的设定;
(2) Matlab编程工具,用于实现计算滤波器构件的算法;
(3) Matlab图形操作工具,用于绘制滤波器的理论响应曲线;
(4) Matlab仿真工具,用于检查滤波器的理论分析结果。

3、低通滤波器的优势
(1) 低通滤波器对频率低于截止频率的信号又较低的衰减率,因此保证低频信号的精度;
(2) 滤波器设计简单,而且可以采用大量元件来实现;
(3) 低通滤波器的频率响应特性主要取决于滤波器的电路结构,使用matlab设计的低通滤波器可以很容易的设定符合自己要求的参数。

用MATLAB设计数字FIR低通滤波器(哈明窗)

用MATLAB设计数字FIR低通滤波器(哈明窗)

用MATLAB设计数字FIR低通滤波器(哈明窗)设计数字FIR低通滤波器,技术指标如下:Wp=0.2pi.rp=0.25db;Ws=0.3pi,as=50db.求解,如下图:程序:wp=0.2*pi;ws=0.3*pi;trwidth=ws-wp;M=ceil(6.6*pi/trwidth)+1;%朝正无穷方向取整n=[0:1:M-1];wc=(ws+wp)/2%求的截止频率(弧度)hd=ideal_lp(wc,M) %调用计算理想低通滤波器的单位取样响应wham=(hamming(M))';%哈明窗函数h=hd.*wham;[H,w]=freqz(h,1,1000,'whole'); %求Z变换频率响应函数H=(H(1:1:501))';w=(w(1:1:501))'mag=abs(H);db=20*log10((mag+eps)/max(mag));pha=angle(H);grd=grpdelay(h,1,w);deltaw=2*pi/1000;Rp=-(min(db(1:1:wp/deltaw+1)))As=-round(max(db(ws/deltaw+1:1:501)))subplot(1,1,1)subplot(2,2,1),stem(n,hd);title('理想脉冲响应')axis([0 M-1 -0.1 0.3]);xlabel('N');ylabel('hd(n)');subplot(2,2,2),stem(n,wham);title('Hamming窗')axis([0 M-1 -0 1.1]);xlabel('N');ylabel('w(n)');subplot(2,2,3),stem(n,h);title('实际脉冲响应')axis([0 M-1 -0.1 0.3]);xlabel('N');ylabel('h(n)');subplot(2,2,4),plot(w/pi,db);title('相对标尺的幅度响应');grid on;axis([0 1 -100 10]);xlabel('frequency in pi units');ylabel('decibels');set(gca,'XTickMode','manual','XTick',[0,0.2,0.3,1])%设置或修改LTI对象的属性值set(gca,'XTickMode','manual','XTick',[-50,0])set(gca,'XTickLabelMode','manual','XTickLabels',['50';'0'])子程序:function hd=ideal_lp(wc,N);a=(N-1)/2;n=[0:1:(N-1)];m=n-a+eps;hd=sin(wc*m)./(pi*m);。

matlab设计iir低通滤波器代码

matlab设计iir低通滤波器代码

Matlab是一种强大的数学计算工具,广泛用于工程、科学和技术领域。

IIR(Infinite Impulse Response)滤波器是一种数字信号处理中常用的滤波器,可用于信号去噪、数据平滑等应用。

本文将介绍如何使用Matlab设计一个IIR低通滤波器的代码,以便读者能够了解IIR滤波器的原理和在Matlab中的实现方式。

IIR低通滤波器是一种将高频信号滤除,只保留低频信号的滤波器。

在数字信号处理中,我们经常需要对信号进行平滑处理或者去除噪音,这时就需要用到低通滤波器。

IIR低通滤波器相比于FIR(Finite Impulse Response)滤波器,具有更窄的过渡带和更好的通带纹波特性,在某些应用场景下具有更好的性能。

设计IIR低通滤波器的代码步骤如下:1. 定义滤波器的参数在设计IIR低通滤波器之前,首先需要定义滤波器的参数,包括通带边界频率、阻带边界频率、通带纹波和阻带衰减等。

这些参数将决定最终滤波器的性能。

2. 调用Matlab工具箱函数设计滤波器Matlab提供了多种设计IIR滤波器的工具箱函数,如butter、cheby1、cheby2和ellip等。

用户可以根据需要选择相应的函数来设计滤波器。

以butter函数为例,其调用形式为:[b, a] = butter(n, Wn, 'low');其中,n表示滤波器的阶数,Wn为归一化的截止频率。

3. 绘制幅频特性曲线设计完滤波器之后,可以通过freqz函数绘制滤波器的幅频特性曲线,以便直观地了解滤波器的性能。

除了以上的代码步骤,还可以对滤波器进行参数优化、性能评估等工作。

设计IIR低通滤波器的代码并不复杂,但需要对滤波器的原理和Matlab编程有一定的了解。

在实际应用中,设计IIR低通滤波器的代码可以根据具体的需求进行定制,比如考虑信号的频率特性、噪声的特点等。

通过不断地调试和优化滤波器的参数,可以得到满足实际需求的滤波器设计方案。

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个matlab程序怎么编?(设计低通滤波器)通带边缘频率10khz阻带边缘频率22khz阻带衰减75db采样频率50khz要求设计这个低通滤波器画出脉冲响应的图形还有滤波器的形状具体程序怎么编?谢谢各位大虾的指点!!!最佳答案1.1 实验目的1.了解数字信号处理系统的一般构成;2.掌握奈奎斯特抽样定理。

1.2 实验仪器1.YBLD智能综合信号源测试仪1台2.双踪示波器1台3.MCOM-TG305数字信号处理与现代通信技术实验箱1台4.PC机(装有MATLAB、MCOM-TG305配套实验软件)1台1.3 实验原理一个典型的DSP系统除了数字信号处理部分外,还包括A/D和D/A两部分。

这是因为自然界的信号,如声音、图像等大多是模拟信号,因此需要将其数字化后进行数字信号处理,模拟信号的数字化即称为A/D转换。

数字信号处理后的数据可能需还原为模拟信号,这就需要进行D/A转换。

一个仅包括A/D和D/A两部分的简化数字信号处理系统功能如图1所示。

A/D转换包括三个紧密相关的过程,即抽样、量化和编码。

A/D转换中需解决的以下几个重要问题:抽样后输出信号中还有没有原始信号的信息?如果有能不能把它取出来?抽样频率应该如何选择?奈奎斯特抽样定理(即低通信号的均匀抽样定理)告诉我们,一个频带限制在0至fx以内的低通信号x(t),如果以fs≥2fx的抽样速率进行均匀抽样,则x(t)可以由抽样后的信号xs(t)完全地确定,即xs(t)包含有x(t)的成分,可以通过适当的低通滤波器不失真地恢复出x(t)。

最小抽样速率fs=2fx称为奈奎斯特速率。

低通译码编码量化抽样输入信号样点输出滤波输出A/D(模数转换)D/A(数模转换)图1 低通采样定理演示为方便实现,实验中更换了一种表现形式,即抽样频率固定(10KHz),通过改变输入模拟信号的频率来展示低通抽样定理。

我们可以通过研究抽样频率和模拟信号最高频率分量的频率之间的关系,来验证低通抽样定理。

1.4 实验内容1.软件仿真实验:编写并调试MATLAB程序,分析有关参数,记录有关波形。

2.硬件实验:输入不同频率的正弦信号,观察采样时钟波形、输入信号波形、样点输出波形和滤波输出波形。

1.5 MATLAB参考程序和仿真内容%*******************************************************************%%f—余弦信号的频率% M—基2 FFT幂次数N=2^M为采样点数,这样取值是为了便于作基2的FFT分析%2. 采样频率Fs%*******************************************************************%function samples(f,Fs,M)N=2^M; % fft点数=取样总点数Ts=1/Fs; % 取样时间间隔T=N*Ts; % 取样总时间=取样总点数*取样时间间隔n=0:N-1;t=n*Ts;Xn=cos(2*f*pi*t);subplot(2,1,1);stem(t,Xn);axis([0 T 1.1*min(Xn) 1.1*max(Xn)]);xlabel('t -->');ylabel('Xn');Xk=abs(fft(Xn,N));subplot(2,1,2);stem(n,Xk);axis([0 N 1.1*min(Xk) 1.1*max(Xk)]);xlabel('frequency -->');ylabel('!Xk!');%*******************************************************************%假如有一个1Hz的余弦信号y=cos(2*π*t),对其用4Hz的采样频率进行采样,共采样32点,只需执行samples(1,4,5),即可得到仿真结果。

软件仿真实验内容如下表所示:仿真参数fFsWo(计算)Xn(图形)Xk(图形)(1,4,5)另外记录图形,并标图号(1,8,5)(2,8,6)自选1.6 硬件实验步骤本实验箱采样频率fs固定为10KHz,低通滤波器的截止频率约为4.5KHz。

1、用低频信号源产生正弦信号,正弦信号源频率f自定,并将其接至2TP2(模拟输入)端,将示波器通道一探头接至2TP6(采样时钟)端观察采样时钟波形,示波器通道二探头接至2TP2观察并记录输入信号波形。

2、将示波器通道二探头接至2TP3观察并记录样点输出波形。

3、将示波器通道二探头接至2TP4观察并记录滤波输出波形。

4、根据采样定理,分f=fs /8、f=fs/4、f=fs/2等3种情况更改正弦信号频率,重复步骤2至步骤3。

5、用低频信号源产生方波信号,重复步骤1至步骤4。

1.7 思考题1、讨论在仿真实验中所计算的数字域频率Wo和Xk的图形中非零谱线位置之间的对应关系。

2、讨论在仿真实验中自选参数的意义。

3、将在2TP2端加方波信号后的恢复波形,与相同频率的正弦信号的恢复波形相比,能够得出哪些结论?2 FFT频谱分析实验2.1 实验目的1.通过实验加深对快速傅立叶变换(FFT)基本原理的理解。

2.了解FFT点数与频谱分辨率的关系,以及两种加长序列FFT与原序列FFT的关系。

2.2 实验仪器1.YBLD智能综合信号源测试仪1台2.双踪示波器1台3.MCOM-TG305数字信号处理与现代通信技术实验箱1台4.PC机(装有MATLAB、MCOM-TG305配套实验软件)1台2.3 实验原理离散傅里叶变换(DFT)和卷积是信号处理中两个最基本也是最常用的运算,它们涉及到信号与系统的分析与综合这一广泛的信号处理领域。

实际上卷积与DFT之间有着互通的联系:卷积可化为DFT来实现,其它的许多算法,如相关、滤波和谱估计等都可化为DFT来实现,DFT也可化为卷积来实现。

对N点序列x(n),其DFT变换对定义为:在DFT运算中包含大量的重复运算。

FFT算法利用了蝶形因子WN的周期性和对称性,从而加快了运算的速度。

FFT算法将长序列的DFT分解为短序列的DFT。

N点的DFT先分解为2个N/2点的DFT,每个N/2点的DFT又分解为2个N/4点的DFT。

按照此规律,最小变换的点数即所谓的“基数(radix)。

”因此,基数为2的FFT算法的最小变换(或称蝶形)是2点DFT。

一般地,对N点FFT,对应于N个输入样值,有N个频域样值与之对应。

一般而言,FFT算法可以分为时间抽取(DIT)FFT和频率抽取(DIF)两大类。

在实际计算中,可以采用在原来序列后面补0的加长方法来提高FFT的分辨率;可以采用在原来序列后面重复的加长方法来增加FFT的幅度。

2.4 实验内容1.软件仿真实验:分别观察并记录正弦序列、方波序列及改变FFT的点数后的频谱;分别观察并记录正弦序列、方波序列及2种加长序列等信号的频谱。

2.硬件实验:分别观察并记录正弦信号、方波信号及改变FFT的点数后的频谱。

2.5 MATLAB参考程序和仿真内容%*******************************************************************%function[x]=ffts(mode,M)Nfft=2^M;x=zeros(1,Nfft); %定义一个长度为Nfft的一维全0数组if mode= =1 for n=0:Nfft-1 x(n+1)=sin(2*pi*n/Nfft); endend %定义一个长度为Nfft的单周期正弦序列if mode= =2 for n=0:Nfft-1 x(n+1)=sin(4*pi*n/Nfft); endend %定义一个长度为Nfft的双周期正弦序列if mode= =3 for n=0:Nfft/2-1 x(n+1)=sin(4*pi*n/Nfft); endend %定义一个长度为Nfft/2的正弦序列,后面一半为0序列。

if mode= =4 for n=0:Nfft-1 x(n+1)=square(2*pi*n/Nfft); end endif mode= =5 for n=0:Nfft-1 x(n+1)=square(2*pi*n/Nfft); end endif mode= =6 for n=0:Nfft/2-1 x(n+1)=square(4*pi*n/Nfft); end endn=0:Nfft-1;subplot(2,1,1);stem(n,x);axis([0 Nfft-1 1.1*min(x) 1.1*max(x)]);xlabel('Points-->');ylabel('x(n)');X=abs(fft(x,Nfft));subplot(2,1,2);stem(n,X);axis([0 Nfft-1 1.1*min(X) 1.1*max(X)]);xlabel('frequency-->');ylabel('!X(k)!');%*******************************************************************%假设需观察方波信号的频谱,对一个周期的方波信号作32点的FFT,则只需在MATLAB 的命令窗口下键入:[x]=ffts(21,5) ,程序进行模拟,并且输出FFT的结果。

关于软件仿真实验内容,建议在完成大量仿真例子的基础上,选择能够体现实验要求的4个以上的例子进行记录。

例如要观察后面补0的加长方法来提高FFT的分辨率的现象,可以仿真ffts(4,5)和ffts(6,6)两个例子。

2.6 硬件实验步骤1.将低频信号源输出加到实验箱模拟通道1输入端,将示波器探头接至模拟通道1输出端。

2.在保证实验箱正确加电且串口电缆连接正常的情况下,运行数字信号处理与DSP应用实验开发软件,在“数字信号处理实验”菜单下选择“FFT频谱分析”子菜单,出现显示FFT频谱分析功能提示信息的窗口。

3.用低频信号产生器产生一个1KHz的正弦信号。

4.选择FFT频谱分析与显示的点数为64点,开始进行FFT运算。

此后,计算机将周期性地取回DSP运算后的FFT数据并绘图显示5.改信号源频率,观察并记录频谱图的变化。

6.选择FFT的点数为128点,观察并记录频谱图的变化。

7.更改正弦信号的频率,重复步骤4 ~步骤6。

8.用低频信号产生器产生一个1KHz的方波信号,重复步骤4 ~步骤7。

注意:应根据实验箱采样频率fs为10KHz和方波信号的频带宽度选择方波信号的频率。

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