高通滤波器(matlab编写)切比雪夫
用matlab设计高通滤波器,雪比切夫、fir两种方法 课程设计HPF
课 程 设 计20011 年 7月 1日 设计题目 学号专业班级 指导教师 学生姓名 张腾达 吴晔 陈丽娟 杨蕾通信电子电路课程设计 ——数字滤波器的设计 张静 光信息08-3班实验组员 张静 胡磊 艾永春 赵亚龙王宏道 胡进娟 马丽婷设计要求：某系统接收端接收到的信号为y=cos(2π*60t)+1.2cos(2π*140t)+2sin(2π*220t)+1.5sin(2π*300t)(A) 发现此信号夹杂了一个正弦噪声noise=1.5sin(2π*300t)，请设计一个低通滤波器将此噪声滤除，从而恢复原信号。
(B) 发现此信号夹杂了一个正弦噪声noise= cos(2π*60t)+1.5sin(2π*300t) ，请设计一个带通滤波器将此噪声滤除，从而恢复原信号。
(C) 发现此信号夹杂了一个正弦噪声noise=1.2cos(2π*140t)+2sin(2π*220t)，请设计一个带阻滤波器将此噪声滤除，从而恢复原信号。
(D) 发现此信号夹杂了一个正弦噪声noise= cos(2π*60t)，请设计一个高通滤波器将此噪声滤除，从而恢复原信号。
要求：（1）请写出具体的MATLAB程序，并详细解释每条程序（2）画出滤波前后信号的频谱图（3）画出所设计滤波器的幅频和相频特性图，并写出具体参数参数计算：根据题目要求，开始选取Wp=2*60π，Ws=2*140π。
后来经老师指点，为了将阻带里的信号更好的滤除，通带里的信号更好的保持，达到较好的滤波效果，通带截止频率选取：Wp=2*70π>2*60π，阻带截止频率选取：Ws=2*120π<2*140π，输入信号为：y=cos(2π*60t)+1.2cos(2π*140t)+2sin(2π*220t)+1.5sin(2π*300t) 可知信号最高频率为2*300*π/(2π)=300Hz。
由奈奎斯特抽样定理得，fs>=2*300=600(Hz)，这里为了得到更好的抽样效果，同时简化计算，选取fs=1000Hz。
matlab 切比雪夫带通滤波器实现
matlab 切比雪夫带通滤波器实现
本文介绍如何使用matlab实现切比雪夫带通滤波器。
切比雪夫
滤波器是一种数字滤波器，可在给定的频率范围内阻止不需要的频率分量。
切比雪夫滤波器的特点在于它对幅频响应的最大偏差是可控的，因此被广泛地应用于信号处理、图像处理、通信等领域。
要在 matlab 中实现切比雪夫带通滤波器，需要先确定以下参数：通带频率范围、阻带频率范围、通带最大衰减度、阻带最小衰减度。
然后，使用 matlab 中提供的 cheb1ap 函数来计算切比雪夫滤波器
的传递函数。
具体步骤如下：
1. 确定通带频率范围、阻带频率范围、通带最大衰减度、阻带
最小衰减度，将这些参数赋值给对应的变量。
2. 使用 cheb1ap 函数计算切比雪夫滤波器的传递函数。
cheb1ap 函数的基本调用格式为 [n,wn]=cheb1ap(Wp,Ws,Rp,Rs)，其中 Wp 和 Ws 分别是通带和阻带的归一化频率，Rp 和 Rs 分别是通
带最大衰减度和阻带最小衰减度。
函数返回的 n 和 wn 分别表示滤
波器的阶数和角频率。
3. 将传递函数转换为离散时间域上升通带滤波器的差分方程，
使用 tf2zp 函数将差分方程转换为零极点形式。
4. 使用 zp2sos 函数将零极点形式转换为二阶序列滤波器表示。
5. 使用 sosfilt 函数对信号进行滤波处理。
6. 将滤波结果可视化，比较滤波前后的信号，检查滤波效果。
使用 matlab 实现切比雪夫带通滤波器需要一定的数学基础和编程经验，但是掌握了这种滤波器的应用方法可以为信号处理和通信方面的工作提供很大的便利。
基于切比雪夫I型的高通滤波器设计Matlab
设计题目基于切比雪夫I型的数字高通滤波器的设计设计要求设计一个9阶切比雪夫I型高通滤波器,通带纹波为10dB,下边界频率为400 /rad s,并绘出其幅频响应曲线设计过程1．系统设计方案1.1 Matlab的简介和主要功能：简介：MATLAB 是一种用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境。
使用 MATLAB，您可以较使用传统的编程语言（如 C、C++ 和 Fortran）更快地解决技术计算问题。
MATLAB 的应用范围非常广，包括信号和图像处理、通讯、控制系统设计、测试和测量、财务建模和分析以及计算生物学等众多应用领域。
附加的工具箱（单独提供的专用 MATLAB 函数集）扩展了 MATLAB 环境，以解决这些应用领域内特定类型的问题。
MATLAB 提供了很多用于记录和分享工作成果的功能。
可以将您的 MATLAB 代码与其他语言和应用程序集成，来分发您的 MATLAB 算法和应用。
主要功能:1.此高级语言可用于技术计算2.此开发环境可对代码、文件和数据进行管理3.交互式工具可以按迭代的方式探查、设计及求解问题4.数学函数可用于线性代数、统计、傅立叶分析、筛选、优化以及数值积分等5.二维和三维图形函数可用于可视化数据6.各种工具可用于构建自定义的图形用户界面7.各种函数可将基于 MATLAB 的算法与外部应用程序和语言（如 C、C++、Fortran、Java、COM 以及 Microsoft Excel）集成1.2 开发算法和应用程序开发算法和应用程序MATLAB 提供了一种高级语言和开发工具，使您可以迅速地开发并分析算法和应用程序。
MATLAB 语言MATLAB 语言支持向量和矩阵运算，这些运算是工程和科学问题的基础。
这样使得开发和运行的速度非常快。
使用 MATLAB 语言，编程和开发算法的速度较使用传统语言大大提高，这是因为无须执行诸如声明变量、指定数据类型以及分配内存等低级管理任务。
[Matlab]切比雪夫Ⅰ型滤波器设计：低通、高通、带通和带阻
![[Matlab]切比雪夫Ⅰ型滤波器设计：低通、高通、带通和带阻](https://img.taocdn.com/s3/m/70750d8ed5d8d15abe23482fb4daa58da0111cd7.png)
[Matlab]切⽐雪夫Ⅰ型滤波器设计：低通、⾼通、带通和带阻切⽐雪夫Ⅰ型滤波器特点：1、幅度特性是在⼀个频带内（通带或阻带）范围内具有等波纹特性；2、Ⅰ型在通带范围内是等波纹的，在阻带范围内是单调的。
测试代码：% Cheby1Filter.m% 切⽐雪夫Ⅰ型滤波器的设计%clear;close all;clc;fs = 1000; %Hz 采样频率Ts = 1/fs;N = 1000; %序列长度t = (0:N-1)*Ts;delta_f = 1*fs/N;f1 = 50;f2 = 100;f3 = 200;f4 = 400;x1 = 2*0.5*sin(2*pi*f1*t);x2 = 2*0.5*sin(2*pi*f2*t);x3 = 2*0.5*sin(2*pi*f3*t);x4 = 2*0.5*sin(2*pi*f4*t);x = x1 + x2 + x3 + x4; %待处理信号由四个分量组成X = fftshift(abs(fft(x)))/N;X_angle = fftshift(angle(fft(x)));f = (-N/2:N/2-1)*delta_f;figure(1);subplot(3,1,1);plot(t,x);title('原信号');subplot(3,1,2);plot(f,X);grid on;title('原信号频谱幅度特性');subplot(3,1,3);plot(f,X_angle);title('原信号频谱相位特性');grid on;%设计⼀个切⽐雪夫低通滤波器,要求把50Hz的频率分量保留,其他分量滤掉wp = 55/(fs/2); %通带截⽌频率,取50~100中间的值,并对其归⼀化ws = 90/(fs/2); %阻带截⽌频率,取50~100中间的值,并对其归⼀化alpha_p = 3; %通带允许最⼤衰减为 dbalpha_s = 40;%阻带允许最⼩衰减为 db%获取阶数和截⽌频率[ N1 wc1 ] = cheb1ord( wp , ws , alpha_p , alpha_s);%获得转移函数系数[ b a ] = cheby1(N1,alpha_p,wc1,'low');%滤波filter_lp_s = filter(b,a,x);X_lp_s = fftshift(abs(fft(filter_lp_s)))/N;X_lp_s_angle = fftshift(angle(fft(filter_lp_s)));figure(2);freqz(b,a); %滤波器频谱特性figure(3);subplot(3,1,1);plot(t,filter_lp_s);grid on;title('低通滤波后时域图形');subplot(3,1,2);plot(f,X_lp_s);title('低通滤波后频域幅度特性');subplot(3,1,3);plot(f,X_lp_s_angle);title('低通滤波后频域相位特性');%设计⼀个⾼通滤波器,要求把400Hz的频率分量保留,其他分量滤掉wp = 350/(fs/2); %通带截⽌频率,取200~400中间的值,并对其归⼀化ws = 380/(fs/2); %阻带截⽌频率,取200~400中间的值,并对其归⼀化alpha_p = 3; %通带允许最⼤衰减为 dbalpha_s = 20;%阻带允许最⼩衰减为 db%获取阶数和截⽌频率[ N2 wc2 ] = cheb1ord( wp , ws , alpha_p , alpha_s);%获得转移函数系数[ b a ] = cheby1(N2,alpha_p,wc2,'high');%滤波filter_hp_s = filter(b,a,x);X_hp_s = fftshift(abs(fft(filter_hp_s)))/N;X_hp_s_angle = fftshift(angle(fft(filter_hp_s)));figure(4);freqz(b,a); %滤波器频谱特性figure(5);subplot(3,1,1);plot(t,filter_hp_s);grid on;title('⾼通滤波后时域图形');subplot(3,1,2);plot(f,X_hp_s);title('⾼通滤波后频域幅度特性');subplot(3,1,3);plot(f,X_hp_s_angle);title('⾼通滤波后频域相位特性');%设计⼀个带通滤波器,要求把50Hz和400Hz的频率分量滤掉,其他分量保留wp = [65 385 ] / (fs/2); %通带截⽌频率,50~100、200~400中间各取⼀个值,并对其归⼀化ws = [75 375 ] / (fs/2); %阻带截⽌频率,50~100、200~400中间各取⼀个值,并对其归⼀化alpha_p = 3; %通带允许最⼤衰减为 dbalpha_s = 20;%阻带允许最⼩衰减为 db%获取阶数和截⽌频率[ N3 wn ] = cheb1ord( wp , ws , alpha_p , alpha_s);%获得转移函数系数[ b a ] = cheby1(N3,alpha_p,wn,'bandpass');%滤波filter_bp_s = filter(b,a,x);X_bp_s = fftshift(abs(fft(filter_bp_s)))/N;X_bp_s_angle = fftshift(angle(fft(filter_bp_s)));figure(6);freqz(b,a); %滤波器频谱特性figure(7);subplot(3,1,1);plot(t,filter_bp_s);grid on;title('带通滤波后时域图形');subplot(3,1,2);plot(f,X_bp_s);title('带通滤波后频域幅度特性');subplot(3,1,3);plot(f,X_bp_s_angle);title('带通滤波后频域相位特性');%设计⼀个带阻滤波器,要求把50Hz和400Hz的频率分量保留,其他分量滤掉wp = [65 385 ] / (fs/2); %通带截⽌频率?,50~100、200~400中间各取⼀个值,并对其归⼀化ws = [75 375 ] / (fs/2); %阻带截⽌频率?,50~100、200~400中间各取⼀个值,并对其归⼀化alpha_p = 3; %通带允许最⼤衰减为 dbalpha_s = 20;%阻带允许最⼩衰减为 db%获取阶数和截⽌频率[ N4 wn ] = cheb1ord( wp , ws , alpha_p , alpha_s);%获得转移函数系数[ b a ] = cheby1(N4,alpha_p,wn,'stop');%滤波filter_bs_s = filter(b,a,x);X_bs_s = fftshift(abs(fft(filter_bs_s)))/N;X_bs_s_angle = fftshift(angle(fft(filter_bs_s)));figure(8);freqz(b,a); %滤波器频谱特性figure(9);subplot(3,1,1);plot(t,filter_bs_s);grid on;title('带阻滤波后时域图形');subplot(3,1,2);plot(f,X_bs_s);title('带阻滤波后频域幅度特性');subplot(3,1,3);plot(f,X_bs_s_angle);title('带阻滤波后频域相位特性');效果：原始信号：⽣成的低通滤波器和滤波后的效果：⽣成的⾼通滤波器和滤波后的结果：⽣成的带通滤波器和滤波后的结果：⽣成的带阻滤波器和滤波后的结果：。
基于matlab的切比雪夫及巴特沃斯低通高通滤波器的设计
巴特沃斯低通、切比雪夫低通、高通IIR滤波器设计05941401 1120191454 焦奥一、设计思路IIR滤波器可以分为低通、高通、带通、带阻等不同类型的滤波器，而以系统函数类型又有巴特沃斯、切比雪夫等滤波器。
其中巴特沃斯较为简单，切比雪夫较为复杂；低阶比高阶简单，但却有着不够良好的滤波特性。
在满足特定的指标最低要求下，低阶、巴特沃斯滤波器能更大程度地节省运算量以及复杂程度。
滤波器在不同域内分为数字域和模拟域。
其中数字域运用最广泛。
在设计过程中，一般是导出模拟域的滤波器，之后通过频率转换变为数字域滤波器，实现模拟域到数字域的传递。
在针对高通、带通、带阻的滤波器上，可以又低通到他们的变换公式来进行较为方便的转换。
综上，IIR滤波器的设计思路是，先得到一个满足指标的尽可能简单的低通模拟滤波器，之后用频域变换转换到数字域。
转换方法有双线性变换法、冲激响应不变法等。
虽然方法不同，但具体过程有很多相似之处。
首先将数字滤波器的指标转换为模拟滤波器的指标，之后根据指标设计模拟滤波器，再通过变换，将模拟滤波器变换为数字滤波器，是设计IIR滤波器的最基本框架。
以下先讨论较为简单的巴特沃斯低通滤波器。
二、巴特沃斯低通滤波假设需要一个指标为0~4hz内衰减小于3db、大于60hz时衰减不小于30db的滤波器。
其中抽样频率为400hz。
以双线性变换方法来设计。
首先将滤波器转换到模拟指标。
T =1f f ⁄=1400Ωf ′=2ff f =8ff f =Ωf ′f =0.02fΩf ′=2ff f =120ff f =Ωf ′f =0.3f根据双线性变换Ω=2f tan (f 2) 得到Ωf =25.14Ωf =407.62这就得到了模拟域的指标。
由巴特沃斯的方程Α2(Ω)=|f f (f Ω)|2=11+(ΩΩf )2f20ff |f f (f Ω)|=−10ff [1+(ΩΩf)2f] {20ff |f f (f Ωf )|≥−320ff |f f (f Ωf )|≤−30ff得到{ −10ff [1+(Ωf Ωf)2f ]≥−3−10ff [1+(Ωf Ωf )2f]≤−30当N取大于最小值的整数时，解出N=2，因此为二阶巴特沃斯低通滤波器。
matlab程序切比雪夫I型高通数字滤波器
2.高通滤波器function y=highp(x,f1,f3,rp,rs,Fs)%高通滤波%使用注意事项：通带或阻带的截止频率的选取范围是不能超过采样率的一半%即，f1,f3的值都要小于Fs/2%x:需要带通滤波的序列% f 1：通带截止频率% f 2：阻带截止频率%rp：边带区衰减DB数设置%rs：截止区衰减DB数设置%FS：序列x的采样频率% rp=0.1;rs=30;%通带边衰减DB值和阻带边衰减DB值% Fs=2000;%采样率%wp=2*pi*f1/Fs;ws=2*pi*f3/Fs;% 设计切比雪夫滤波器；[n,wn]=cheb1ord(wp/pi,ws/pi,rp,rs);[bz1,az1]=cheby1(n,rp,wp/pi,'high');%查看设计滤波器的曲线[h,w]=freqz(bz1,az1,256,Fs);h=20*log10(abs(h));figure;plot(w,h);title('所设计滤波器的通带曲线');grid on;y=filter(bz1,az1,x);end下面是高通滤波器的例子fs=2000;t=(1:fs)/fs;ff1=100;ff2=400;x=sin(2*pi*ff1*t)+sin(2*pi*ff2*t);figure;subplot(211);plot(t,x);subplot(212);hua_fft(x,fs,1);%------高通测试z=highp(x,350,300,0.1,20,fs);figure;subplot(211);plot(t,z);subplot(212);hua_fft(z,fs,1);下面三幅图分别是滤波前的时频图，滤波器的滤波特性曲线图和滤波后的时频图，通过图可以看出成功留下了400Hz的高频成分而把不要的低频成分100Hz去除了。
推荐-基于切比雪夫滤波器设计及matlab仿真 精品
基于MATLAB切比雪夫I型滤波器设计摘要在现代通信系统中，由于信号中经常混有各种复杂成分，所以很多信号的处理和分析都是基于滤波器而进行的。
而滤波器的种类很多，从功能上可将滤波器分为低、带、高、带阻类型。
从实现方法上可分为FIR、IIR类型。
从设计方法上可分为Chebyshev(切比雪夫）,Butterworth（巴特沃兹）。
而本次课程设计上要用到的切比雪夫滤波器是在通带或阻带上频率响应幅度等波纹波动的滤波器。
在通带波动的为“I型切比雪夫滤波器”，在阻带波动的为“II型切比雪夫滤波器”。
关键词模拟；低通滤波器；IIR；1 引言IIR滤波器设计技术依靠现有的模拟滤波器得到数字滤波器，工程实际当中把这些模拟滤波器叫做滤波器原型。
在工程实际中应用最广泛的有两种模拟滤波器，即巴特沃斯滤波器和切比雪夫滤波器。
本次课程设计就讨论切比雪夫滤波器的特性以及用MATLAB实现的方法。
1.1课程设计目的本课程设计主要是使学生增进对MATLAB的认识，加深对数字信号处理理论方面的理解，使学生了解数字信号处理IIR滤波器的设计和掌握用MATLAB 实现IIR滤波器的设计方法、过程，为以后的工程设计打下良好基础。
1.2 课程设计要求设计程序时，应以理论作为指导，构思设计方案；设计完成后应进行调试，仿真和分析；处理结果和分析结论应该一致，而且应符合理论；独立完成课程设计并按要求编写课程设计报告书。
1.3 课程设计内容进一步学习低通滤波器的原理，在通信系统仿真软件MATLAB 平台上，设计出IIR 模拟低通滤波器，对设计项目进行调试，对程序进行仿真，对结果结合理论进行分析。
2 IIR 滤波器预备知识2.1 滤波器介绍IIR 滤波器具有无限长脉冲响应，因此能够与模拟滤波器相匹敌；一般来说，所有的模拟滤波器都有无限长脉冲响应。
因此，IIR 滤波器设计的基本方法是利用复值映射将大家熟知的模拟滤波器变换为数字滤波器。
这一方法的优势在于各种模拟滤波器设计（AFD ）表格和映射在文献中普遍能够获得。
matlab 切比雪夫带通滤波器实现
matlab 切比雪夫带通滤波器实现带通滤波器是一种常见的数字信号处理技术，它可用于提取目标频率段内的信号，滤除无用频率段内的干扰信号。
在数字信号处理领域中，存在着多种带通滤波器的实现方式，而切比雪夫带通滤波器是其中一种方法。
切比雪夫带通滤波器与其他滤波器不同之处在于，它能够提供更为陡峭的通带和阻带边缘。
这是由于它声称的Chebyshev响应函数，其中的“Chebyshev”指的是切比雪夫多项式。
切比雪夫滤波器将极陡峭的边缘带给了滤波器，以便按照严格的信号频率进行过滤。
切比雪夫滤波器的设计，需要知道带通滤波器的通带上限fc，下限fc’，以及有选择性地保留其特定频率范围内的信号。
为了从信号中切除这些频率外的信息，切比雪夫设计要求用户指定这些频率范围的阻带跨越带宽bw，以及在通带中允许的最大衰减或输出变弱的增益tol_db。
为了设计一个切比雪夫带通滤波器，我们需要首先输入所需的频率截止值和带宽，然后计算其非标准化参数，最终，选择适当的滤波器阶数进行计算，生成相应的滤波器系数。
Matlab中可以使用signal库中的函数设计切比雪夫带通滤波器，具体步骤如下：1.输入所需的通带上限fc、下限fc’，以及阻带跨越带宽bw和允许的最大衰减或输出变弱的增益tol_db。
2.计算非标准化参数epsilon，并将其应用于滤波器阶数N的计算。
3.使用design()函数和signal.fir1()函数找到设计参数N和alpha。
4.通过signal.fir1()函数生成切比雪夫带通滤波器系数。
例如，以下代码可实现一个带有通带上限50Hz和下限20Hz，阻带跨越带宽10Hz和最大衰减40dB的切比雪夫带通滤波器：fc1 = 20;fc2 = 50;fs = 200;bw = 10;tol_db = 40;%计算非标准化参数epsilondelta_omega_p = 2*pi*bw/fs;delta_omega_s1 = 2*pi*(fc1-bw/2)/fs;delta_omega_s2 = 2*pi*(fc2+bw/2)/fs;epsilon = sqrt(10^(tol_db/10)-1);A =log10((1/epsilon)+sqrt(1+(1/epsilon)^2))/log10(1/delta_omega_ p);%求滤波器阶数和alpha[N, alpha] = cheb1ord(delta_omega_p, delta_omega_s2,tol_db, tol_db);%通过signal.fir1()函数生成切比雪夫带通滤波器系数h = fir1(N, [delta_omega_s1 delta_omega_s2]/(2*pi),'bandpass', chebwin(N+1, alpha));使用这个滤波器可以滤除一些干扰信号，保留20Hz到50Hz之间的信号，得到目标带通信号。
matlab 切比雪夫带通滤波器实现
matlab 切比雪夫带通滤波器实现
本文将介绍如何使用MATLAB实现切比雪夫带通滤波器。
切比雪夫带通滤波器是一种数字滤波器，用于将一定范围内的频率信号从输入信号中滤除。
使用 MATLAB 对信号进行数字滤波可以得到更加精确的结果，并且可以方便地进行可视化分析。
步骤：
1. 定义需要滤波的信号。
可以使用 MATLAB 自带的信号生成函数，如 sin、cos 等，也可以导入自己的信号数据。
2. 定义切比雪夫带通滤波器的参数。
主要包括通带频率、阻带频率、通带最大衰减、阻带最小衰减等。
3. 使用 MATLAB 自带的函数 butter 设计数字滤波器。
其中，第一个参数为滤波器的阶数，第二个参数为通带或阻带的频率，第三个参数为滤波器类型，可以选择带通、带阻、低通或高通等。
4. 使用设计好的滤波器对输入信号进行滤波。
可以使用MATLAB 自带的函数 filter 实现。
5. 对滤波后的信号进行可视化展示。
可以使用 MATLAB 自带的绘图函数 plot 进行绘制。
6. 分析滤波效果。
通过观察滤波后的信号波形和频谱图，可以评估滤波器的效果是否符合要求。
总之，使用 MATLAB 实现切比雪夫带通滤波器可以帮助我们更加精确地处理信号，并且可以通过可视化手段来分析滤波效果。
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用matlab编程设计切比雪夫低通滤波器教材
目录1摘要 (3)2设计原理 (4)2.1 切比雪夫滤波器介绍 (4)2.2滤波器的分类 (5)2.3 模拟滤波器的设计指标 (6)3切比雪夫I型滤波器 (7)3.1 切比雪夫滤波器的设计原理 (7)3.2切比雪夫滤波器的设计步骤 (10)3.3 用matlab编程设计切比雪夫低通滤波器 (11)4 总结 (18)5 参考文献 (18)摘要随着信息和数字时代的到来，数字信号处理已成为当今一门极其重要的学科和技术领域。
在现代通信系统中，由于信号中经常混有各种复杂成分，因此很多信号的处理都是基于滤波器而进行的。
所以，数字滤波器在数字信号处理中起着举足轻重的作用。
而数字滤波器的设计都要以模拟滤波器为基础的，这是因为模拟滤波器的理论和设计方方法都已发展的相当成熟，且有典型的模拟滤波器供我们选择。
，如巴特沃思滤波器、切比雪夫滤波器等。
本次课程设计将运用MATLAB设计一个基于切比雪夫低通滤波器，并出所设计滤波器的幅度及幅度衰减特性。
关键词：滤波切比雪夫模拟低通1切比雪夫滤波器介绍在巴特沃兹滤波器中，幅度响应在通带和阻带内都是单调的。
因此，若滤波器的技术要求是用最大通带和阻带的逼近误差来给出的话，那么，在靠近通带低频端和阻带截止频率以上的部分都会超出技术指标。
一种比较有效的途径是使逼近误差均匀地分布于通带或阻带内，或同时在通带和阻带内都均匀分布，这样往往可以降低所要求的滤波器阶次。
通过选择一种具有等波纹特性而不是单调特性的逼近方法可以实现这一点。
切比雪夫型滤波器就具有这种性质：其频率响应的幅度既可以在通带中是等波纹的，而在阻带中是单调的（称为I 型切比雪夫滤波器），也可以在通带中是单调的，而在阻带中是等波纹的（称为II 型切比雪夫滤波器），其中切比雪夫II 型滤波器又称为逆切比雪夫滤波器。
I 型切比雪夫滤波器的幅度平方函数是2|)(|Ωj H C =)/(1122c N C ΩΩ+ε (2.1) 其中ε是一个小于1的正数，它与通带波纹有关，ε越大，波纹也越大，式中为N 阶切比雪夫多项式，定义为)cos cos()(1x N x C N -= (2.2) 当N 大于或等于1时，从定义切比雪夫多项式可以直接得出由)(x C N 和)(1x C N -求)(1x C N +的递推公式。
基于切比雪夫I型的高通滤波器设计Matlab
图1-1 LSI 系统若y(n)、x(n)的傅立叶变换存在，则输入输出的频域关系是：Y()()*()j j j e X e H e ωωω= (B.7)当输入信号x(n)通过滤波器系统h(n)后，其输入y(n)中不再具有|ω|<c ω的频率域成分，仅使|ω|>c ω的信号成分通过。
因此，滤波器的形状不同，其滤波后的信号也不同样。
若滤波器的输入、输出都是离散时间信号，那么该滤波器的单位冲激响应h(n)也必然是离散的，这种滤波器称为为数字滤波器（DF, Digital Filter ）。
当用硬件实现一个DF 时，所需的元件是延迟器、乘法器和加法器：而运用MATLAB 软件时，它仅需线性卷积程序便可以实现。
众所周知，模拟滤波器(AF, Analog Filer)只能用硬件来实现，其元件是电阻R ，电感L ，电容C 及运算放大器等。
因此DF 的实现要比AF 容易得多，且更容易获得较抱负的滤波性能。
滤波器的种类滤波器的种类很多，分类方法也不同，可以从功能上分，也可以从实现方法上分，或从设计方法上分等。
但总的来说，滤波器可分为两大类，即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)中的有用成分和无用成分（如噪声）各自占有不同的频带，当x(n)通过滤波器后可将无用成分有效滤去。
假如信号中的有用成分和无用成分的频带互相重叠，那么经典滤波器将无法滤除信号中的无用成分。
现代滤波器理论研究的重要内容是从具有噪声的数据记录（又称为时间时间系列）中估计出信号的某些特性或信号自身。
一旦信号被估计出，那么估计出的信号与原信号相比较高的信噪比。
现代滤波器把信号和噪声都视为随机信号，运用它们的记录特性（如自相关函数、功率谱等）推导出一套最佳的估值算法，然后用硬件或软件予以实现。
现在滤波器理论源于维纳在20世纪40年代及其以后的工作，因此维纳滤波器便是这一类滤波器的典型代表。
此外，尚有卡尔曼滤波器、线性预测滤波器、自适应滤波器等。
Matlab课程设计利用MATLAB结合双线性变换法设计数字切比雪夫带通IIR滤波器代码
开始↓读入数字滤波器技术指标↓将指标转换成归一化模拟低通滤波器的指标↓设计归一化的模拟低通滤波器阶数N 和截止频率↓模拟域频率变换,将H(P变换成模拟带通滤波器H(s ↓用双线性变换法将H(s转换成数字带通滤波器H(z ↓输入信号后显示相关结果求相应的幅频响应与相频响应↓50100150-202tx 1(tx1的波形50100150-202tx 2(tx2的波形50100150-202t x (t输入信号x 的波形10203040-0.01-0.00500.0050.01ty滤波器输出y 的波形clc;clear all ;结束%数字滤波器的技术指标Rp = 1; % 通带最大衰减Rs = 40;% 阻带最小衰减OmegaS1_1=350; % 通带截止频率OmegaS1_2=550;% 通带截止频率OmegaP1_1=400; % 阻带截止频率OmegaP1_2=500;% 阻带截止频率Fp=2000; % 抽样频率Wp1=2*pi*OmegaP1_1/Fp; % 模数频率变换Wp2=2*pi*OmegaP1_2/Fp;Ws1=2*pi*OmegaS1_1/Fp;Ws2=2*pi*OmegaS1_2/Fp;OmegaP1=2*Fp*tan(Wp1/2; % 非线性变换OmegaP2=2*Fp*tan(Wp2/2; % 非线性变换OmegaS1=2*Fp*tan(Ws1/2; % 非线性变换OmegaS2=2*Fp*tan(Ws2/2; % 非线性变换OmegaP0=sqrt(OmegaP1*OmegaP2;% 等效中心频率Bw=OmegaP2-OmegaP1; % 带通滤波器的通带宽度Eta_P0=OmegaP0/Bw; % 归一化处理Eta_P1=OmegaP1/Bw; % 归一化处理Eta_P2=OmegaP2/Bw; % 归一化处理Eta_S1=OmegaS1/Bw; % 归一化处理Eta_S2=OmegaS2/Bw; % 归一化处理Lemta_P_EquivalentLowPass=Eta_P2/(Eta_P2^2-Eta_P0^2; % 转换成低通参数Lemta_S1_EquivalentLowPass=-Eta_S1/(Eta_S1^2-Eta_P0^2; % 转换成低通参数Lemta_S2_EquivalentLowPass=Eta_S2/(Eta_S2^2-Eta_P0^2; % 转换成低通参数Lemta_S_EquivalentLowPass=min(Lemta_S1_EquivalentLowPass,Lemta_S2_EquivalentLowPass; % 取最小值% E求滤波器阶数[N, Wn]=cheb2ord(Lemta_P_EquivalentLowPass, Lemta_S_EquivalentLowPass, Rp, Rs,'s';% 滤波器设计[num1,den1]=cheby2(N,Rs,Wn,'s';[num2,den2]=lp2bp(num1,den1,OmegaP0,Bw;[num,den]=bilinear(num2,den2,Fp;[Z,P,K]=cheb1ap(N,Rp;w=linspace(1,1000,100*2*pi;[M1,N1]=zp2tf(Z,P,K; %将零极点形式转换为传输函数形式[M,N]=lp2bp(M1,N1,OmegaP0,Bw; %对低通滤波器进行频率变换转换为带通滤波器% 计算增益响应w = 0:pi/255:pi;h = freqz(num,den,w;g = 20*log10(abs(h;%绘制切比雪夫带通滤波器幅频特性figure;plot(w/pi,g;gridaxis([0 1 -60 5];xlabel('\频率/\pi'; ylabel('增益/dB'; title('切比雪夫II型带通滤波器幅频响应'; %Plot the poles and zeros[z,p,k]=tf2zp(num,den;figure;zplane(z,p; %绘制传输函数零极点title('?传输函数的零极点'f1=450;f2=600;t=0:0.0001:1x1=sin(2*pi*f1*t;x2=sin(2*pi*f2*t;x=x1+x2;figure;subplot(2,2,1%绘制x1的波形plot(x1;grid on;axis([0,50*pi,-3,3];xlabel('t';ylabel('x1(t';title('x1的波形';subplot(2,2,2%绘制x2的波形plot(x2;grid on;axis([0,50*pi,-3,3];xlabel('t';ylabel('x2(t';title('x2的波形';subplot(2,2,3%绘制输入x的波形plot(x;grid on;axis([0,50*pi,-3,3];xlabel('t';ylabel('x(t';title('输入信号x的波形'%X=fft(x;y=filter(num,den,x;%数字滤波器输出subplot(2,2,4; plot(real(y;grid on;axis([0,15*pi,-0.01,0.01];xlabel('t';ylabel('y';title('滤波器输出y的波形';附录:PPpppp5. 用双线性变换法设计IIR数字带通滤波器例21-3采用双线性变换法设计一个切比雪夫Ⅰ型数字带通滤波器,要求:通带wp1=0.3p,wp2=0.7p,Rp=1 dB;阻带ws1=0.2p,ws2=0.8p,As=20 dB解程序如下:wp1=0.4*pi;wp2=0.5*pi;ws1=0.35*pi;ws2=0.55*pi;Rp=1;As=40;T=0.0005;Fs=1/T;Omgp1=(2/T*tan(wp1/2;Omgp2=(2/T*tan(wp2/2;Omgp=[Omgp1,Omgp2];Omgs1=(2/T*tan(ws1/2;Omgs2=(2/T*tan(ws2/2;Omgs=[Omgs1,Omgs2];bw=Omgp2-Omgp1;w0=sqrt(Omgp1*Omgp2;bw=Omgs2-Omgs1;w0=sqrt(Omgs1*Omgs2; %[ZK(]模拟滤波器阻带带宽和中心频率[n,Omgn]=cheb2ord(Omgp,Omgs,Rp,As,'s' %计算阶数n和截止频率[z0,p0,k0]=cheb2ap(n,As; %设计归一化的模拟原型滤波器[n,Omgn]=cheb1ord(Omgp,Omgs,Rp,As,'s'[z0,p0,k0]=cheb1ap(n,Rp;ba1=k0*real(poly(z0;aa1=real(poly(p0;[ba,aa]=lp2bp(ba1,aa1,w0,bw;[bd,ad]=bilinear(ba,aa,Fs[H,w]=freqz(bd,ad;dbH=20*log10((abs(H+eps/max(abs(H;subplot(2,2,1,plot(w/2/pi*Fs,abs(H,'k';ylabel('|H|';title('幅度响应';axis([0,Fs/2,0,1.1];set(gca,'XTickMode','manual','XTick',[0,fs,fp,Fs/2];set(gca,'YTickMode','manual','YTick',[0,Attn,ripple,1];grid subplot(2,2,2,plot(w/2/pi*Fs,angle(H/pi*180,'k';ylabel('\phi';title('相位响应';axis([0,Fs/2,-180,180];set(gca,'XTickMode','manual','XTick',[0,fs,fp,Fs/2];set(gca,'YTickMode','manual','YTick',[-180,0,180];grid subplot(2,2,3,plot(w/2/pi*Fs,dbH;title('幅度响应( dB';axis([0,Fs/2,-40,5];ylabel('dB';xlabel('频率(\pi';set(gca,'XTickMode','manual','XTick',[0,fs,fp,Fs/2];set(gca,'YTickMode','manual','YTick',[-50,-20,-1,0];gridsubplot(2,2,4,zplane(bd,ad;axis([-1.1,1.1,-1.1,1.1];title('零极图';程序运行结果如下:n = 3Omgn =1.0e+003 * 1.0191 3.9252bd =0.0736 0.0000 -0.2208 0.0000 0.2208 -0.0000 -0.0736ad =1.0000 0.0000 0.9761 0.0000 0.8568 0.0000 0.2919 采用双线性变换法设计一个切比雪夫Ⅱ型数字带通滤波器,其它条件不变,则需要修改下面几句程序:bw=Omgs2-Omgs1;w0=sqrt(Omgs1*Omgs2; %[ZK(]模拟滤波器阻带带宽和中心频率[n,Omgn]=cheb2ord(Omgp,Omgs,Rp,As,'s' %计算阶数n和截止频率[z0,p0,k0]=cheb2ap(n,As; %设计归一化的模拟原型滤波器采用阻带截止频率来计算W0和BW,是因为切比雪夫Ⅱ型模拟低通原型是以阻带衰减As为主要设计指标的。
切比雪夫Ⅱ型IIR高通滤波器
《数字信号处理课程设计报告》题目：切比雪夫Ⅱ型IIR高通滤波器学院：专业：班级：姓名：指导教师：2012年 6月24日目录引言设计目的 (3)1滤波器设计流程图 (4)2手工完成本实验数字滤波器的初始值设计 (5)2.1确定数字高通滤波器的各项性能指标 (5)2.2由数字高通滤波器的指标转化为模拟高通滤波器的指标 (5)2.3由模拟高通滤波器的指标转化为模拟低通滤波器的指标 (5)2.4手工计算模拟滤波器相关指标 (6)2.5手工计算切比雪夫模拟低通滤波器相关参数 (6)2.6用MATLAB算法设计归一化切比雪夫II型模拟低通滤波器 (7)2.7手工计算把模拟低通滤波器转换成相应的模拟高通滤波器 (8)2.8用MATLAB算法将模拟低通滤波器转换成的模拟高通滤波器 8 2.9把模拟高通滤波器转换成的数字高通滤波器 (9)2.10用MATLAB算法将模拟滤波器转换成相应的数字滤波器 (9)3.在MATLAB基础上分析滤波器结构对其性能指标的影响 (9)3.1直接型 (9)3.2级联型 (11)4在MATLAB基础上分析滤波器参数的字长对其性能指标的影响 (12)4.1直接型 (12)4.2级联型 (14)5.在MATLAB基础上分析滤波器阶数对其性能指标的影响 (16)6 实验心得 (18)7 参考文献 (18)引言随着社会的发展，各种频率的波都在被不断的开发以及利用，这就导致了不同频率的波相互之间的干扰越来越严重，因此滤波器的市场是庞大的。
所以各种不同功能滤波器的设计就越来越重要，在此要求上实现了用各种不同方式来实现滤波器的设计。
本设计通过MATLAB 软件对IIR 型滤波器进行理论上的实现，其中用切比雪夫II 型方式来实现模拟低通滤波器的实现。
设计目的用切比雪夫II 型的设计方法设计一个IIR 数字高通滤波器（模拟频带变换），要求π8.0=phω,π44.0=s ω。
通带最大衰减为dB Ap 3=，阻带最小衰减为dB As 15=1滤波器设计流程图图1 滤波器设计流程方框图2手工完成本实验数字滤波器的初始值设计2.1确定数字高通滤波器的各项性能指标π8.0=ph ω,π44.0=s ω。
matlab 切比雪夫带通滤波器实现
matlab 切比雪夫带通滤波器实现切比雪夫带通滤波器是一种数字滤波器，用于去除信号中的噪声和杂波。
该滤波器可以滤波信号的特定频率段内的噪声，并在此频率段外保留信号的有效信息。
本文将介绍matlab中如何实现切比雪夫带通滤波器。
切比雪夫带通滤波器是一种设计采用无限脉冲响应（IIR）数字滤波器的方法。
它是根据Chebyshev多项式来设计滤波器的，其设计目标是让通带中的波形误差最小化，同时让阻带的响应最大化。
切比雪夫带通滤波器的特征是在通带中有强烈的波纹条件，而在阻带中则有一定的振荡。
二、matlab实现在matlab中，实现切比雪夫带通滤波器需要用到cheby1函数。
cheby1函数的语法如下：[b,a] = cheby1(n,Rp,Wn)其中n是滤波器的阶数，Rp是通带最大衰减量，Wn是通带截止频率。
该函数的输出是滤波器的分子和分母系数。
以下是一个实现切比雪夫带通滤波器的例子：% 生成信号t = 0:0.001:1; % 采样时间f1 = 10; % 信号频率f2 = 50; % 基波频率x = sin(2*pi*f1*t) + 0.5*sin(2*pi*f2*t);% 设计滤波器fs = 1000; % 采样频率fcuts = [20,30]; % 通带截止频率Rp = 1; % 通带最大衰减量[n, Wn] = cheb1ord(fcuts/(fs/2), [25,30]/(fs/2), Rp); % 计算阶数和截止频率[b, a] = cheby1(n, Rp, Wn); % 设计滤波器% 滤波信号y = filter(b, a, x);% 绘制滤波器figurefreqz(b, a)% 绘制原始信号和滤波后的信号figureplot(t, x)hold onplot(t, y)legend('原始信号', '滤波后信号')在上面的例子中，我们首先生成了一个带有两个频率分量的信号，然后使用cheby1函数设计了一个通带在20Hz到30Hz之间的切比雪夫带通滤波器。
《Matlab课程设计》-数字切比雪夫高通IIR滤波器
目录摘要 (1)ABSTRACT (2)1 MATLAB简介 (3)1.1 MATLAB的概况 (3)1.2 MATLAB产生的历史背景 (3)1.3 MATLAB的语言特点 (4)1.4 MATLAB界面介绍 (5)1.4.1工作环境窗口 (5)1.4.2当前路径窗口 (6)2. 数字滤波器 (7)2.1数字滤波器的概念 (7)2.2数字滤波器的分类 (7)2.3数字滤波器的设计要求 (9)3. IIR数字滤波器的设计 (9)3.1设计原理 (9)3.2设计步骤 (10)4.切比雪夫IIR数字滤波器 (11)5.双线性变换法设计IIR数字滤波器 (12)5.1设计原理 (12)5.2双线性变换的优缺点 (14)6. 数字切比雪夫高通IIR滤波器设计 (17)6.1设计流程图 (17)6.2程序设计及运行结果 (18)6.2.1设计过程 (18)6.2.2运行结果 (20)7小结 (22)8参考文献 (23)摘要在现代通信系统中，由于信号中经常混有各种复杂成分，所以很多信号分析都是基于滤波器而进行的，而数字滤波器是通过数值运算实现滤波，具有处理精度高、稳定、灵活、不存在阻抗匹配问题，可以实现模拟滤波器无法实现的特殊滤波功能。
数字滤波器根据其冲激响应函数的时域特性，可分为两种，即无限长冲激响应(IIR)数字滤波器和有限长冲激响应(FIR)数字滤波器。
实现IIR滤波器的阶次较低，所用的存储单元较少，效率高，精度高，而且能够保留一些模拟滤波器的优良特性，因此应用很广。
Matlab软件以矩阵运算为基础，把计算、可视化及程序设计有机融合到交互式工作环境中，并且为数字滤波的研究和应用提供了一个直观、高效、便捷的利器。
尤其是Matlab中的信号处理工具箱使各个领域的研究人员可以直观方便地进行科学研究与工程应用。
本文首先介绍了数字滤波器的概念，分类以及设计要求。
接着又逐步介绍了IIR数字滤波器，切比雪夫IIR 数字滤波器，以及用双线性变换法设计IIR数字滤波器。
高通滤波器(matlab编写)切比雪夫
设计一个高通滤波器，并检验它的性能采样率为10kHZ阻带边缘为1.5Khz,衰减为40bB通带边缘为2kHz，波纹为3Db采用切比雪夫2型滤波器Fs=1e4 ; fs=1.5e3; fp=2e3; As=40; Rp=3 ;wp=2*fp/Fs; ws=2*fs/Fs;用MA TLAB工具：设计的滤波器性能>>Fs=1e4;>>fs=1.5e3;>>fp=2e3;>>As=40;>>Rp=3;>>wp=2*fp/Fs;>>ws=2*fs/Fs;>>[N,wn]=cheb2ord(wp,ws,Rp,As);>>[b,a]=cheby2(N,As,wn,'high');>>[db,mag,pha,grd,w]=freqz_m(b,a);>> subplot(2,2,1);plot(w/pi,mag);>> axis([0,1,0,1]);>> setX([0 0.3 0.4 1]);>>setY([0.01 0.7279 1])>> title('Magnitude Response');>> subplot(2,2,2);plot(w/pi,db);>> axis([0 1 -70 0])>> setX([0 0.3 0.4 1])>> setY([-40 -2.7589])>> title('Magnitude Response in dB');输入信号x=cos(0.6*pi*n); 取200个抽样值，为了便于观看，在画图是裁剪掉100个值不直观，直接做频谱图为了说明该滤波器的性能，做一组对比。
换上另一种频率的信号x=cos(0.2*pi*n);由上图可以看到该信号完全被滤去了可以看出在20和180点的信号几乎淹没了。
DSP课程设计 MATLAB实现切比雪夫滤波器的分析与设计
目录1 课题综述 (1)1.1 课题来源 (1)1.2预期目标 (1)1.3 面对的问题 (1)1.4 需要解决的关键技术 (1)2 系统分析 (2)2.1 涉及的基础知识 (2)2.2 解决的基本思路 (2)2.3 总体方案 (2)2.4 功能模块框图 (2)3 详细设计 (3)3.1 巴特沃斯低通滤波特性(MATLAB) (3)3.2 巴特沃斯高通滤波特性(MATLAB) (4)3.3 切比雪夫低通滤波特性(MATLAB) (4)3.4 切比雪夫高通滤波特性(MATLAB) (4)4 程序调试 (5)4.1 巴特沃斯低通滤波特性 (5)4.2 巴特沃斯高通滤波特性 (6)4.3 切比雪夫低通滤波特性 (8)4.4 切比雪夫高通滤波特性 (9)5 运行与测试 (10)5.1 选择音频文件（WAV） (10)5.2 滤波后音频特点 (10)6 全文代码设计 (10)总结 (14)致谢 (15)参考文献 (16)1 课题综述1.1 课题来源随着数字集成电路，设备和系统技术的快速进步，通过数字方法进行信号处理已变得越来越有吸引力。
大规模一般用途的计算机和特殊用途硬盘的高效性，已使得实时滤波既实用又经济。
目前主要有两类滤波器，模拟滤波器和数字滤波器，它们在物理组成和工作方式上完全不同，而模拟滤波器的技术发展已相当成熟，所以研究的重点基本上放在了数字滤波器上。
滤波器的功能是用来移除信号中不需要的部分，比如随机噪声；或取出信号中的有用部分，如位于某段频率范围内的成分。
目前随着计算机技术和数字信号处理器芯片的发展，使我们更为便利地识别和提取各种各样的信号。
因此研究不同数字滤波器的设计原理和稳定性分析对于满足军事、航空、民营等等各个领域的信号处理要求具有十分重要的意义。
1.2 预期目标能够理解并掌握无限脉冲响应数字滤波器（IIR）的机理，分析IIR滤波器的结构特性，观察IIR滤波器的频域特性。
能够通过MATLAB实现巴特沃斯，切比雪夫的高通低通滤波器的幅频响应，相频响应，以及零极点的图像的勾画。
matlab 切比雪夫滤波器 设计 ftool
matlab 切比雪夫滤波器设计ftool [matlab 切比雪夫滤波器设计ftool]引言：在信号处理领域中，滤波器是一种常用的工具，可以对信号进行去噪、平滑等处理。
而切比雪夫滤波器是一种具有优秀频率响应特性的滤波器，被广泛运用于信号处理和通信系统中。
本文将介绍如何使用MATLAB中的FTOOL工具进行切比雪夫滤波器的设计。
第一部分：MATLAB FTOOL工具简介FTOOL是MATLAB中的一种可视化滤波器设计工具。
它提供了一种直观且简便的方式来设计和分析滤波器，用户可以通过简单的拖拽和点击操作来完成滤波器的设计。
第二部分：切比雪夫滤波器原理与特性切比雪夫滤波器是一种频率选择性滤波器，它可以实现在频率域内对信号进行有选择地衰减。
切比雪夫滤波器的特点是在通带内具有较大的纹波，但可以通过调整滤波器阶数和纹波限制来进行折衷。
第三部分：切比雪夫滤波器设计过程在MATLAB中，使用FTOOL工具进行切比雪夫滤波器的设计非常简便。
下面将介绍具体的设计步骤：Step 1：打开FTOOL工具在MATLAB命令窗口中输入"ftool"命令，即可打开FTOOL工具。
Step 2：选择滤波器类型在FTOOL工具界面中，选择滤波器类型为"Chebyshev"。
切比雪夫滤波器有两种类型，一种是第一类切比雪夫滤波器(Type I)，一种是第二类切比雪夫滤波器(Type II)。
选择相应的类型后，单击"Next"按钮。
Step 3：选择滤波器参数在切比雪夫滤波器设计中，有两个重要的参数需要设置，分别是滤波器阶数和纹波限制。
滤波器阶数决定了滤波器的复杂度和性能，而纹波限制则影响了在通带内的纹波程度。
根据实际需求设置相应的参数，并单击"Next"按钮。
Step 4：选择滤波器响应类型切比雪夫滤波器可以设计为低通、高通、带通或带阻滤波器。
在这一步中，根据自己的需求选择合适的滤波器响应类型，并单击"Next"按钮。
切比雪夫模拟高通滤波器matlab实验
题目滤波器设计与实现学生姓名学号专业班级设计内容与要求一、设计内容：设计一个模拟高通切比雪夫Ⅰ滤波器，技术指标：通带截止频率2000Hz，通带最大衰减1dB；过渡带700Hz，阻带最小衰减60dB，画出其幅度谱和相位谱。
二、设计要求：1 设计报告一律按照规定的格式，使用A4纸，格式、封面统一给出模版。
2 报告内容（1）设计题目及要求（2）设计原理(包括滤波器工作原理、涉及到的matlab函数的说明) （3）设计内容（设计思路，设计流程、仿真结果）（4）设计总结（收获和体会）（5）参考文献（6）程序清单起止时间2012年12 月3日至2012年12月11 日指导教师签名2012年12月2日系（教研室）主任签名年月日学生签名年月日一、设计题目及要求设计一个模拟高通切比雪夫Ⅰ滤波器，技术指标：通带截止频率2000Hz ，通带最大衰减1dB ；过渡带700Hz ，阻带最小衰减60dB ，画出其幅度谱和相位谱。
二、设计原理 (包括滤波器工作原理、涉及到的matlab 函数的说明)2.1切比雪夫滤波器的内容：2.1.1、切比雪夫滤波器的幅度平方函数：从公式中我们可以发现它需要计算的ε和N，1101.0-=pa ε边带频率p Ω，通带最大衰减p α=0.1dB 、阻带最大衰减s α=50dB 、阻带截止频率s Ω，它们满足：)/cosh()/110cosh(11.0p s a ar ar N s ΩΩ-≥-ε根据公式可以求出最小的切比雪夫I 型滤波器阶数的N 最小值。
2.1.2、切比雪夫滤波器的三个参量： Ωc 通带截止频率，ε表征通带内波纹大小由：22221()()1()a N pA H j C εΩ=Ω=Ω+Ω由通带衰减决定。
2.1.3、滤波器阶数N 的确定：设阻带的起始点频率(阻带截止频率)用Ωs 表示，在Ωs 处的A2(Ωs)为 ：令λs=Ωs/Ωp ，由λs>1，有：可以解出：2.1.4、3dB 截止频率Ωc 的确定：令按照(6.2.19)式，有：通常取λc>1，因此： 上式中仅取正号，得到3dB 截止频率计算公式2.2涉及到的MATLAB 函数：121211211()[()]1()11[1]()()111[1]()N s s s s s s p s C ch Nch A ch A N ch ch NA λλελελλελ----==--=⎫⎪⎧Ω=Ω-⎨⎬⎩⎪⎭22211()2()1,1()[()]c c N c c pN c c A C C ch Nch ελλλλε-Ω=Ω==Ω=±=2max2min22max min 2()10lg ()1() 1 ()1A A A A δεΩ=ΩΩ=Ω=+220.110lg(1)101δδεε=+=-2221()1()s sN PA C εΩ=Ω+Ω①[N, wpo]=cheblord(wp, ws, Rp, As, 's')该格式用于计算切比雪夫1滤波器的阶数N 和阻带截止频率wsp 。
DSP课程设计 MATLAB实现切比雪夫滤波器的分析与设计
目录1 课题综述 (1)1.1 课题来源 (1)1.2预期目标 (1)1.3 面对的问题 (1)1.4 需要解决的关键技术 (1)2 系统分析 (2)2.1 涉及的基础知识 (2)2.2 解决的基本思路 (2)2.3 总体方案 (2)2.4 功能模块框图 (2)3 详细设计 (3)3.1 巴特沃斯低通滤波特性(MATLAB) (3)3.2 巴特沃斯高通滤波特性(MATLAB) (4)3.3 切比雪夫低通滤波特性(MATLAB) (4)3.4 切比雪夫高通滤波特性(MATLAB) (4)4 程序调试 (5)4.1 巴特沃斯低通滤波特性 (5)4.2 巴特沃斯高通滤波特性 (6)4.3 切比雪夫低通滤波特性 (8)4.4 切比雪夫高通滤波特性 (9)5 运行与测试 (10)5.1 选择音频文件（WAV） (10)5.2 滤波后音频特点 (10)6 全文代码设计 (10)总结 (14)致谢 (15)参考文献 (16)1 课题综述1.1 课题来源随着数字集成电路，设备和系统技术的快速进步，通过数字方法进行信号处理已变得越来越有吸引力。
大规模一般用途的计算机和特殊用途硬盘的高效性，已使得实时滤波既实用又经济。
目前主要有两类滤波器，模拟滤波器和数字滤波器，它们在物理组成和工作方式上完全不同，而模拟滤波器的技术发展已相当成熟，所以研究的重点基本上放在了数字滤波器上。
滤波器的功能是用来移除信号中不需要的部分，比如随机噪声；或取出信号中的有用部分，如位于某段频率范围内的成分。
目前随着计算机技术和数字信号处理器芯片的发展，使我们更为便利地识别和提取各种各样的信号。
因此研究不同数字滤波器的设计原理和稳定性分析对于满足军事、航空、民营等等各个领域的信号处理要求具有十分重要的意义。
1.2 预期目标能够理解并掌握无限脉冲响应数字滤波器（IIR）的机理，分析IIR滤波器的结构特性，观察IIR滤波器的频域特性。
能够通过MATLAB实现巴特沃斯，切比雪夫的高通低通滤波器的幅频响应，相频响应，以及零极点的图像的勾画。
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设计一个高通滤波器，并检验它的性能
采样率为10kHZ
阻带边缘为1.5Khz,衰减为40bB
通带边缘为2kHz，波纹为3Db
采用切比雪夫2型滤波器
Fs=1e4 ; fs=1.5e3; fp=2e3; As=40; Rp=3 ;wp=2*fp/Fs; ws=2*fs/Fs;
用MA TLAB工具：
设计的滤波器性能
>>Fs=1e4;
>>fs=1.5e3;
>>fp=2e3;
>>As=40;
>>Rp=3;
>>wp=2*fp/Fs;
>>ws=2*fs/Fs;
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>> subplot(2,2,1);plot(w/pi,mag);
>> axis([0,1,0,1]);
>> setX([0 0.3 0.4 1]);
>>setY([0.01 0.7279 1])
>> title('Magnitude Response');
>> subplot(2,2,2);plot(w/pi,db);
>> axis([0 1 -70 0])
>> setX([0 0.3 0.4 1])
>> setY([-40 -2.7589])
>> title('Magnitude Response in dB');
输入信号x=cos(0.6*pi*n); 取200个抽样值，为了便于观看，在画图是裁剪掉100个值
不直观，直接做频谱图
为了说明该滤波器的性能，做一组对比。
换上另一种频率的信号x=cos(0.2*pi*n);
由上图可以看到该信号完全被滤去了
可以看出在20和180点的信号几乎淹没了。
注意在此时选取点数时一定要是周期的整数倍，此题N=2*pi/0.6pi=10/3,周期是10 如果选取201点，可以看出频率已经泄露
>>n=0:200;
>>x=cos(0.6*pi*n);
>>y=filter(b,a,x);
>>subplot(2,2,3);plot(n,x);
>>subplot(2,2,4);plot(n,y);
>>x1=fft(x,201);
>>x11=abs(x1);
>>subplot(2,2,1);stem(n,x11);
>>y1=fft(y,201);
>>y11=abs(y1);
>>subplot(2,2,2);stem(n,y11);
>>setX([0 60 140 201])
>>title('FFT of y');
>>subplot(2,2,1);stem(n,x11);
>>setX([0 60 140 201])
>>title('FFT of x');
>>g=x11-y11;
>>subplot(2,2,3);stem(n,g);。