数字信号 Kaiser窗设计一带通滤波器
带通滤波器的设计原理
带通滤波器的设计原理带通滤波器是一种常用的信号处理工具，它可以将输入信号中的某个特定频率范围内的成分通过，而将其他频率范围的成分抑制或削弱。
其设计原理基于滤波器的频率响应，主要包括以下几个步骤：1. 确定设计要求：首先，需要明确带通滤波器的设计要求，包括希望通过的频率范围和希望抑制或削弱的频率范围。
这可以根据具体应用场景和需求来确定。
2. 选择滤波器类型：根据设计要求选择合适的滤波器类型。
常见的滤波器类型包括无源滤波器（如RC、RLC滤波器）、有源滤波器（如运放滤波器）和数字滤波器（如FIR、IIR滤波器）。
不同类型的滤波器具有不同的特性和适用范围，需要根据具体需求进行选择。
3. 设计频率响应：根据所选滤波器类型的特性，设计滤波器的频率响应。
具体方法包括选择滤波器的截止频率、选择合适的增益、斜率等参数。
通过调整这些参数，可以实现所需的带通滤波效果。
4. 根据设计频率响应绘制滤波器电路图：根据设计好的频率响应，绘制实际的滤波器电路图。
电路图的具体结构和元器件的选择将根据所选滤波器类型的不同而有所变化。
5. 仿真和调整：通过电路仿真软件对设计的滤波器进行仿真，验证其性能是否符合要求。
如果不符合，可以调整电路参数或结构，重新进行仿真，直到满足设计要求为止。
6. 原型实现和测试：根据最终设计的滤波器电路图，制作实际的滤波器原型，并对其进行测试，验证其性能是否符合需求。
测试可以包括输入输出信号的频率响应曲线、相位响应、功率响应等。
通过以上步骤，可以设计出满足带通滤波器要求的电路。
在实际应用中，还需要考虑电路稳定性、元器件可获得性等因素，并进行优化和调整。
带通滤波器设计实验报告
带通滤波器设计实验报告实验目的：设计一个带通滤波器，实现对特定频率范围内信号的滤波，同时保留其他频率成分。
实验原理：实验步骤：1.确定需要滤除的频率范围以及希望保留的频率范围。
2.选择合适的滤波器类型，例如椭圆滤波器、巴特沃斯滤波器等。
3.根据所选择滤波器的传输函数，计算出所需的电路元件数值。
4.使用电路设计软件，绘制出所需的滤波器电路图。
5.将电路图转化为实际的电路连接。
6.进行滤波器的测试。
实验结果：经过设计和制作，成功实现了一个带通滤波器。
我们选择了巴特沃斯滤波器作为滤波器类型，并确定了需要滤除的频率范围为1kHz到3kHz，希望保留的频率范围为500Hz到5kHz。
根据计算得出的电路元件数值，绘制了滤波器电路图，并成功制作出实际的电路连接。
在测试过程中，我们输入了包含多个频率成分的信号，并观察输出信号的波形。
结果显示，输入信号中属于1kHz到3kHz范围的频率成分被成功滤除，而属于500Hz到5kHz范围的频率成分则被保留下来。
实验讨论：然而，在实际应用中，滤波器的设计可能会面临一些挑战。
例如，设计过程中的元件误差、频率波动等因素都可能会对滤波器的性能产生影响。
因此，在实际应用中，对滤波器进行性能测试和调整是非常重要的。
此外，滤波器的性能指标也需要考虑。
例如，通带衰减、阻带衰减等参数都对滤波器的性能起着关键作用。
在设计带通滤波器时，我们应该根据具体需求选择合适的滤波器类型，并对性能参数进行合理的折中和调整。
结论：通过本次实验，我们成功设计并制作了一个带通滤波器，实现了对特定频率范围内信号的滤波。
带通滤波器在实际应用中具有广泛的用途，因此，对滤波器的设计和性能调整进行研究具有重要的意义。
希望通过这次实验可以对带通滤波器的设计和应用有更深入的了解。
利用kaiser窗设计低通滤波器程序
%--------------------------------------------------------------------------%利用kaiser窗设计低通滤波器m文件%默认输入参数：N=64% beta=5.568% wc=0.5pi%输出参数：通带边界（wp）% 阻带边界（ws）% 通带波纹% 阻带衰减%--------------------------------------------------------------------------function varargout = lpfilter(varargin)% LPFILTER M-file for lpfilter.fig% LPFILTER, by itself, creates a new LPFILTER or raises the existing% singleton*.%% H = LPFIL TER returns the handle to a new LPFILTER or the handle to% the existing singleton*.%% LPFILTER('CALLBACK',hObject,eventData,handles,...) calls the local% function named CALLBACK in LPFILTER.M with the given input arguments. %% LPFILTER('Property','V alue',...) creates a new LPFIL TER or raises the% existing singleton*. Starting from the left, property value pairs are% applied to the GUI before lpfilter_OpeningFunction gets called. An% unrecognized property name or invalid value makes property application% stop. All inputs are passed to lpfilter_OpeningFcn via varargin.%% *See GUI Options on GUIDE's Tools menu. Choose "GUI allows only one % instance to run (singleton)".%% See also: GUIDE, GUIDA TA, GUIHANDLES% Edit the above text to modify the response to help lpfilter% Last Modified by GUIDE v2.5 29-Jun-2007 13:21:40% Begin initialization code - DO NOT EDITgui_Singleton = 1;gui_State = struct('gui_Name', mfilename, ...'gui_Singleton', gui_Singleton, ...'gui_OpeningFcn', @lpfilter_OpeningFcn, ...'gui_OutputFcn', @lpfilter_OutputFcn, ...'gui_LayoutFcn', [] , ...'gui_Callback', []);if nargin & isstr(varargin{1})gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1});endif nargout[varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:}); elsegui_mainfcn(gui_State, varargin{:});end% End initialization code - DO NOT EDIT% --- Executes just before lpfilter is made visible.function lpfilter_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin) % This function has no output args, see OutputFcn.% hObject handle to figure% eventdata reserved - to be defined in a future version of MA TLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDA TA) % varargin command line arguments to lpfilter (see V ARARGIN)% Choose default command line output for lpfilterhandles.output = hObject;% Update handles structureguidata(hObject, handles);% UIWAIT makes lpfilter wait for user response (see UIRESUME)% uiwait(handles.figure1);%--------------------------------------------------------------------------%设置滤波器长度，beta和截止频率编辑框的初始值%设置窗体的标题set(handles.figure1,'name','FIR低通滤波器');set(handles.edit_N,'string','64');set(handles.edit_beta,'string','5.568');set(handles.edit_fc,'string','0.5');%--------------------------------------------------------------------------%由设置的初始值求取滤波器的理想单位脉冲响应handles.wc=0.5*pi;handles.M=64;handles.hd=ideal_lp(handles.wc,handles.M);%--------------------------------------------------------------------------%绘制滤波器的理想单位脉冲响应axes(handles.axes_hd);n=[0:1:handles.M-1];plot(n,handles.hd); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%55title('滤波器理想脉冲响应');axis([0 handles.M-1 min(handles.hd) max(handles.hd)+0.01]);xlabel('n');ylabel('hd(n)');grid on;guidata(hObject,handles);% --- Executes on button press in plot.function plot_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to plot (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MA TLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDA TA)%--------------------------------------------------------------------------%从编辑框获取滤波器长度，beta和截止频率的值handles.M = str2double(get(handles.edit_N,'String'));handles.beta = str2double(get(handles.edit_beta,'String'));handles.wc = str2double(get(handles.edit_fc,'String'))*pi;%求取滤波器的理想单位脉冲响应handles.hd=ideal_lp(handles.wc,handles.M);%绘制滤波器的理想单位脉冲响应axes(handles.axes_hd);plot(0,0);n=[0:1:handles.M-1];plot(n,handles.hd);title('滤波器理想脉冲响应');axis([0 handles.M-1 min(handles.hd) max(handles.hd)]);xlabel('n');ylabel('hd(n)');grid on;%--------------------------------------------------------------------------%求取kaiser窗函数handles.w_kai=(kaiser(handles.M,handles.beta))';%绘制kaiser窗函数axes(handles.axes_wkaiser);plot(n,handles.w_kai);title('kaiser窗');axis([0 handles.M-1 min(handles.w_kai) max(handles.w_kai)]);xlabel('n');ylabel('w(n)');grid on;%--------------------------------------------------------------------------%求取滤波器的实际单位脉冲响应handles.h=handles.hd.*handles.w_kai;%绘制滤波器的实际单位脉冲响应axes(handles.axes_h);plot(n,handles.h);title('滤波器实际脉冲响应');axis([0 handles.M-1 min(handles.h) max(handles.h)]);xlabel('n');ylabel('h(n)');grid on;%--------------------------------------------------------------------------%求取滤波器的频率特性，并绘制幅频特性（转换到0—pi）[H,w] = freqz(handles.h,[1],handles.M*6,'whole');% freqz(handles.h,[1],handles.M*6);H=(H(1:1:handles.M*3))';w=(w(1:1:handles.M*3))';mag=abs(H);db=20*log10((mag+eps)/max(mag));% pha=angle(H);%绘制幅频特性（转换到0—pi）axes(handles.axes_lp);plot(w/pi,db);title('FIR滤波器的幅频特性（0-pi）');axis([0 1 min(db) max(db)]);xlabel('Frequency in pi units');ylabel('Decibels');grid on;guidata(hObject,handles);%--------------------------------------------------------------------------%由求得幅频特性计算通带边界，阻带边界，通带纹波和阻带衰减%由beta值计算阻带衰减Asif handles.beta<4.5513As=fzero(@myfun,20,[],handles.beta)+21;elseAs=handles.beta/0.1102+8.7;end%计算通带边界wp，阻带边界wsw_w=(As-7.95)/((handles.M-1)*14.36)*2;ws=0.5*(w_w+2*handles.wc/pi);wp=0.5*(2*handles.wc/pi-w_w);% mag=(mag+eps)/max(mag);%计算通带纹波rp% deta_w=2*pi/(handles.M*6);% w_temp=mag(floor(ws/deta_w));% mag_temp=abs(mag(1:floor(ws/deta_w))-w_temp);rp=20*log10(max(mag));%--------------------------------------------------------------------------%在相应的编辑框中显示通带边界，阻带边界，通带纹波和阻带衰减str=sprintf('%.2f',wp);set(handles.edit_wp,'string',str);str=sprintf('%.2f',ws);set(handles.edit_ws,'string',str);str=sprintf('%.4f',rp);set(handles.edit_rp,'string',str);str=sprintf('%.2f',-As);set(handles.edit_As,'string',str);%--------------------------------------------------------------------------%退出程序function exit_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to exit (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MA TLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDA TA) close(handles.figure1);%--------------------------------------------------------------------------%自定义函数，计算理想低通滤波器的单位脉冲响应function hd=ideal_lp(wc,M);alpha=(M-1)/2;n = [0:1:(M-1)];m=n-alpha+eps;hd=sin(wc*m)./(pi*m);% --- Outputs from this function are returned to the command line. function varargout = lpfilter_OutputFcn(hObject, eventdata, handles)% varargout cell array for returning output args (see V ARARGOUT);% hObject handle to figure% eventdata reserved - to be defined in a future version of MA TLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDA TA)% Get default command line output from handles structurevarargout{1} = handles.output;% --- Executes during object creation, after setting all properties. function edit_N_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to edit_N (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MA TLAB% handles empty - handles not created until after all CreateFcns called% Hint: edit controls usually have a white background on Windows.% See ISPC and COMPUTER.if ispcset(hObject,'BackgroundColor','white');elseset(hObject,'BackgroundColor',get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor')); endfunction edit_N_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to edit_N (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MA TLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDA TA)% Hints: get(hObject,'String') returns contents of edit_N as text% str2double(get(hObject,'String')) returns contents of edit_N as a double% --- Executes during object creation, after setting all properties.function edit_beta_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to edit_beta (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MA TLAB% handles empty - handles not created until after all CreateFcns called% Hint: edit controls usually have a white background on Windows.% See ISPC and COMPUTER.if ispcset(hObject,'BackgroundColor','white');elseset(hObject,'BackgroundColor',get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor')); endfunction edit_beta_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to edit_beta (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MA TLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDA TA)% Hints: get(hObject,'String') returns contents of edit_beta as text% str2double(get(hObject,'String')) returns contents of edit_beta as a double% --- Executes during object creation, after setting all properties.function edit_fc_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to edit_fc (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MA TLAB% handles empty - handles not created until after all CreateFcns called% Hint: edit controls usually have a white background on Windows.% See ISPC and COMPUTER.if ispcset(hObject,'BackgroundColor','white');elseset(hObject,'BackgroundColor',get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor')); endfunction edit_fc_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to edit_fc (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MA TLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDA TA)% Hints: get(hObject,'String') returns contents of edit_fc as text% str2double(get(hObject,'String')) returns contents of edit_fc as a double% --- Executes during object creation, after setting all properties.function edit_ws_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to edit_ws (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MA TLAB% handles empty - handles not created until after all CreateFcns called% Hint: edit controls usually have a white background on Windows.% See ISPC and COMPUTER.if ispcset(hObject,'BackgroundColor','white');elseset(hObject,'BackgroundColor',get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor')); endfunction edit_ws_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to edit_ws (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MA TLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDA TA)% Hints: get(hObject,'String') returns contents of edit_ws as text% str2double(get(hObject,'String')) returns contents of edit_ws as a double% --- Executes during object creation, after setting all properties.function edit_wp_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to edit_wp (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MA TLAB% handles empty - handles not created until after all CreateFcns called% Hint: edit controls usually have a white background on Windows.% See ISPC and COMPUTER.if ispcset(hObject,'BackgroundColor','white');elseset(hObject,'BackgroundColor',get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor')); endfunction edit_wp_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to edit_wp (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MA TLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDA TA)% Hints: get(hObject,'String') returns contents of edit_wp as text% str2double(get(hObject,'String')) returns contents of edit_wp as a double% --- Executes during object creation, after setting all properties.function edit_rp_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to edit_rp (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MA TLAB% handles empty - handles not created until after all CreateFcns called% Hint: edit controls usually have a white background on Windows.% See ISPC and COMPUTER.if ispcset(hObject,'BackgroundColor','white');elseset(hObject,'BackgroundColor',get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor')); endfunction edit_rp_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to edit_rp (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MA TLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDA TA)% Hints: get(hObject,'String') returns contents of edit_rp as text% str2double(get(hObject,'String')) returns contents of edit_rp as a double% --- Executes during object creation, after setting all properties.function edit_As_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to edit_As (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MA TLAB% handles empty - handles not created until after all CreateFcns called% Hint: edit controls usually have a white background on Windows.% See ISPC and COMPUTER.if ispcset(hObject,'BackgroundColor','white');elseset(hObject,'BackgroundColor',get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor')); endfunction edit_As_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to edit_As (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MA TLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDA TA)% Hints: get(hObject,'String') returns contents of edit_As as text% str2double(get(hObject,'String')) returns contents of edit_As as a double% --- Executes on button press in lp_radiobutton.function lp_radiobutton_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to lp_radiobutton (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MA TLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDA TA)% Hint: get(hObject,'V alue') returns toggle state of lp_radiobutton% --- Executes on button press in hp_lradiobutton.function hp_lradiobutton_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to hp_lradiobutton (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MA TLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDA TA)% Hint: get(hObject,'V alue') returns toggle state of hp_lradiobutton close(handles.figure1);hpfilter% --- Executes on button press in bp_lradiobutton.function bp_lradiobutton_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to bp_lradiobutton (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MA TLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDA TA)% Hint: get(hObject,'V alue') returns toggle state of bp_lradiobutton close(handles.figure1);bpfilter% --- Executes on button press in bb_lradiobutton.function bb_lradiobutton_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to bb_lradiobutton (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MA TLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDA TA)% Hint: get(hObject,'V alue') returns toggle state of bb_lradiobuttonclose(handles.figure1);bbfilter。
基于凯塞窗高通滤波器设计
安康学院学年论文﹙设计﹚题目基于凯瑟窗高通滤波器设计学生姓名刘玲学号 0828024057 所在院(系)电子与信息工程系专业班级 08电子信息工程指导教师余顺园2011年8月13 日基于凯瑟窗高通滤波器设计作者：刘玲（安康学院电子与信息工程系电子信息工程专业08级，陕西 安康 725000）指导教师：余顺园【摘要】数字滤波器是一种具有频率选择性的离散线性系统，在信号数字处理中有着广泛的应用。
设数字滤波器的传输函数为()()n h e h d jwd ,是与其对应的单位脉冲响应()n h d 是无限长的，需要求对()jwd e h 的一个逼近。
采用窗函数设计法时， 可以通过对理想滤波器的单位采样响应加窗来设计滤波器。
本文就是引入MATLAB 设计FIR 数字滤波器，利用凯瑟窗函数设计高通滤波器。
高通滤波器就是从频率s f ～∞，其幅频特性平直。
它使信号中高于s f 的频率成分几乎不受衰减的通过，而低于s f 的频率成分将受到极大地衰减。
凯瑟窗方法是一种应用广泛的可调窗，它可以通过改变窗函数的形状来控制窗函数旁瓣的大小，而在设计中可根据滤波器的衰减指标来确定窗函数的形状。
【关键词】数字滤波器 高通滤波器 凯瑟窗 MATLABDesign of high-pass filter Based on the Kaiser windowAuthor: Liu Ling（Grade08,Class1,Major Electronic and information engineering ，Electronic and informationengineering Dept.，Ankang University ，Ankang 725000，Shaanxi ）Directed: by Yu ShunyuanAbstract ：Digital filter is one kind has the frequency selective discrete linear system, digital signal processing in a wide range of applications. Set the transfer function of a digital filter is expressed as()jw d e h ,and its unit impulse response is ()n h d , the demand of the long, to a approximation ()jw d e h . Thewindow function design method, can through to the ideal of the filter sampling response unit with window to come design filter. This paper is introducing MATLAB design FIR digital filters, using the Kaiser window function design high-pass filter. High-pass filter is from the frequency, the ~ ∞ amplitudefrequency characteristics flat. It makes signal in frequency components of the higher than almost from the attenuation, and through the lower than frequency components will be greatly decrease. Kaiser window method is used widely adjustable window, it can change the shape of the window function to control the size of the window function sidelobes, and in the design of the filter according to index to determine the attenuation of the shape of the window functionKey words ：Digital filter , High-pass filter, Kaiser window, MATLAB0 引言随着科学技术的发展．数字滤波器在数字信号处理领域中已经得到广泛应用。
带通滤波器的设计原理
带通滤波器的设计原理带通滤波器是一种可以选择特定频率范围内信号通过的滤波器。
它的设计原理基于理想滤波器的概念，理想滤波器可以完全隔离所选频率之外的信号。
然而，理想滤波器在实际中是无法实现的，因此带通滤波器的设计目标是尽量接近理想滤波器的性能。
带通滤波器的设计可以分为两种方法：基于时域的设计和基于频域的设计。
基于时域的设计方法是通过设计滤波器的冲击响应来实现。
首先，需要选择合适的窗函数，如矩形窗、汉宁窗、汉明窗等。
这些窗函数的选择会影响到带通滤波器的性能，如频率响应的陡峭程度和频带衰减率。
接下来，根据所选择的窗函数，计算窗函数的傅里叶变换。
然后，通过选择适当的滤波器长度和截止频率，可以得到所需的带通滤波器。
基于频域的设计方法是通过对滤波器的频率响应进行设计。
首先，需要选择适当的频率响应特性，如零相位特性、最小相位特性等。
接下来，可以使用一些经典的频域设计方法，如巴特沃斯设计法、切比雪夫设计法、椭圆设计法等。
这些方法都是以折中频率响应的陡峭程度、频带衰减率和相位平滑度为目标，通过选择适当的滤波器阶数和频率参数，来得到所需的带通滤波器。
无论是基于时域的设计方法还是基于频域的设计方法，都需要对滤波器的性能进行评估和优化。
常用的性能指标包括频率响应特性、相位响应特性、频带衰减率、群延迟等。
通过对这些性能指标的评估和优化，可以得到更理想的带通滤波器。
此外，带通滤波器的设计还需要考虑一些实际应用中的问题，如滤波器的实现复杂度、滤波器的时延等。
对于滤波器的实现复杂度，可以使用一些优化算法来降低计算量，如多项式近似法、小波分析法等。
对于滤波器的时延，可以通过选择适当的滤波器结构和优化算法来降低时延。
总之，带通滤波器的设计原理基于理想滤波器的概念，通过选择合适的设计方法和优化算法，可以得到更理想的带通滤波器。
带通滤波器在信号处理、通信系统、音频处理等领域有着广泛的应用，对于提取所需频率范围内的信号具有重要的意义。
基于Kaiser窗函数的FIR数字滤波器设计
输 入模 块 的 主要 功 能 是 完 成 对 输 入数 据 的处 理 ， 窗 函数 在 设 计 ＦＲ数 字 滤 波 器 中 起 很 重 要 的作 为后续 电路 作准 备 。它主 要 由并 串转 换单 元 （ １ ａ 、 Ｉ 图 － ） 图 ＿） 图 一 用 ．正 确 的选 择 窗 函数可 以提 高所 设计 的数 字滤 波器 移位 寄存 器 单元 （ ｌ ｂ 和 数据 的预 相加 单 元 （ １ 的性能 ． 者在 满足设 计要 求 的情 况下 ， 小 ＦＲ数字 ｃ ￣ 成 。 或 减 Ｉ ）ｔ ｆ （１ ２ 乘累 加模块 滤 波器 的阶数 调整 窗 口长度 Ｎ可 以有 效地 控 制过渡
阐述 了 ＦＲ 数 字 滤波 器 的原理 、 Ｉ 线性 相位 条 件 ， 论 了窗 函数 设 计方 法 ， 利 用 Ｖ 讨 并 ＨＤＬ语 言基 于 Ｋ ｉ ｒ窗 ａｅ ｓ
函数进 行 ＦＲ 滤波 器的仿 真设 计 。仿真 表 明 ： 助软件 设 计 实现数 字 滤波 器简便 易行 ， Ｉ 借 滤波性 能指 标 能较
ｏ ‘７ ．． －】
ｏ Ｉ Ｅ ＣＬ Ｋ
（） ３ 锁存模 块 锁 存模 块 （ ３ 的 主要 功 能是 将 乘 累加模 块 的输 图 ）
再用 ８ 二进 制补 码表示 为 ： 位
ｈｏ＝ ０ ） ００ ０１ （） ｈ ５＝ ００ １ ０ ｈ２＝ （ ） １１ １１ （） ｈ１ ＝ ｌ１ ０ ３ １ ｈ１ ｈ１） １１ １ （ ＝ （ ＝ １１ ０ ） ４ １０ ｈ３＝ （ ） ００１０ （） ｈ１ ＝ ００００ ２
图 ２ 累加 模 块 乘
选 择 低 通 滤 波 器 ， ａｓｒ 设 计 方 法 ，ｓ ５ ＭＨ ， Ｋｉ 窗 ｅ Ｆ ＝ ｚ Ｆ ＝ ． ＭＨｚ 阶数 为 １ ｅ１ ５ ， ６位 ， 线性相 位 。 计 出符合 设计 设
带通滤波器设计指南
带通滤波器设计指南通滤波器是一种常见的电子电路，它可以通过选择某个频率范围内的信号而削弱或排除其他频率的信号。
通滤波器常用于信号处理、通信系统和音频设备中。
本文将为读者提供一个通滤波器设计指南，帮助大家理解通滤波器的原理和设计过程。
通滤波器的基本原理是基于信号在电路中传递时的频率响应。
通滤波器可分为低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器四种类型。
低通滤波器允许低频信号通过，而削弱或阻断高频信号；高通滤波器则允许高频信号通过，削弱或阻断低频信号。
带通滤波器通过选择某个频率范围内的信号而削弱其他频率的信号；带阻滤波器则排除某个频率范围内的信号。
设计通滤波器时，首先需要确定需要滤除或保留的频率范围。
根据具体应用，选择适当的滤波器类型。
然后，需要确定滤波器的阻带衰减和过渡带宽要求，并考虑滤波器的性能要求和成本约束。
通滤波器的设计过程可以分为以下几个步骤：1. 确定滤波器类型和频率范围：根据应用需求，选择合适的滤波器类型，如低通、高通、带通或带阻滤波器。
确定所需滤波的频率范围。
2. 选择滤波器的拓扑结构：滤波器的拓扑结构决定了滤波器的性能和特性。
常见的滤波器拓扑结构包括RC滤波器、RL滤波器、LC滤波器和激励器滤波器等。
3. 计算滤波器参数：根据滤波器的频率范围和性能要求，计算滤波器的参数，如截止频率、阻带衰减、过渡带宽等。
这些参数可以通过传递函数、频率响应或其他滤波器参数来计算得出。
4. 选择滤波器元件：根据计算得出的滤波器参数，选择合适的电阻、电容或电感元件。
这些元件的选择要考虑到它们的频率响应、功率容纳能力和成本。
5. 滤波器的仿真和调试：使用电子电路仿真工具，如SPICE软件，对设计的滤波器进行仿真和调试。
可以通过改变滤波器的元件值、调整滤波器的参数来优化滤波器的性能。
6. 制造和测试：根据设计图纸，制造滤波器电路。
通过测试滤波器电路的性能，检验滤波器是否满足设计要求。
如果需要，可以对滤波器电路进行调整和修改。
基于Kaiser的FIR数字滤波器设计报告书
课程设计课程设计名称：基于Kaiser窗的FIR数字低通滤波器设计专业班级：电信1003班学生姓名：董成成学号： 201046830509指导教师：李相国课程设计时间：2013年6月电子信息工程专业课程设计任务书学生姓名董成成专业班级电信1003班学号201046830509题目基于Kaiser窗的FIR数字低通滤波器设计课题性质工程技术研究课题来源自拟课题指导教师李相国同组姓名主要内容设计一个具有如下性能指标的FIR数字低通滤波器：pω=0.25π，sω=0.4π，pδ=0.01，sδ=0.001；窗函数为Kaiser窗；分析最后设计结果性能。
任务要求1.温习窗函数法设计数字FIR滤波器的原理和设计方法；2.求出最后所设计出的滤波器冲激响应系数；3.绘制所设计滤波器的增益响应曲线。
参考文献[1] 胡广书. 数字信号处理—理论、算法与实现[M]. 北京: 清华大学出版社, 1997.[2] R. Lyons. Understanding Digital Signal Processing [M]. 2nd ed.Prentice Hall PTR., 2004.[3] A.V.奥本海姆, R.W.谢弗and J.R.巴克. 离散时间信号处理[M].第二版. 西安交通大学出版社, 2001.[4] S. K. Mitra. Digital Signal Processing: A Computer-BasedApproach[M]. 3rd ed. McGraw-Hill, 2005.审查意见指导教师签字：教研室主任签字：年月日说明：本表由指导教师填写，由教研室主任审核后下达给选题学生，装订在设计（论文）首页1 需求分析基于Kaiser 窗的FIR 低通滤波器是利用Kaiser 函数截取无限冲击响应h(n)，最后利用函数freqz 得到加窗后的滤波器的幅频响应和相频响应。
2 概要设计（1）代入参数值，计算ω∆、c ω、As 、β、M 的值： omegap=0.25*pi;omegas=0.4*pi;deltap=0.01;deltas=0.001; omegac=(omegap+omegas)/2; deltaomega=omegas-omegap; As=-20*log10(deltas); beta=0.1102*(As-8.7);M=ceil((As-8)/(2.285*deltaomega));（2）定义定义域，Kaiser 函数求得)(t k ω，截取冲击响应h(n)得出滤波器时域值h,并求其频域特性：开始读入窗口长度M计算h d (n)用Kaiser 窗函数求w(n)计算H(k)=frez[h(n)]绘图子（函数）绘制H(k)幅度相位曲线结束图6-1 主程序框图计算h(n)= h d (n) w(n)n=0:M;p=M/2;wk=kaiser(M+1,beta);h=(sin(omegac*(n-p))./(pi*(n-p+eps))).*wk';[H,w]=freqz(h,1);（3）定义定义域，画滤波特性Nc=fix(omegac/(pi/length(w)));>> Hd=[ones(1,Nc),zeros(1,length(w)-Nc)];>> N=length(h);L=N/2;>> b=2*(h(L:-1:1));k=[1:1:L];k=k-0.5;w1=[0:1:511]'*pi/512; >> A2=cos(w1*k)*b';>> E=Hd-A2';>> subplot(3,1,1)>> stem(n,h,'fill','MarkerSize',2)>> axis([0,N,-0.1,0.5])>> subplot(3,1,2)>> plot(w,20*log10(abs(H)))>> axis([0 pi -100 10])>> subplot(3,1,3)>> plot(w,E)>> axis([0 pi -0.001 0.001])3 运行环境Window2003系统和Win7系统4 开发工具和编程语言Matlab软件、Matlab语言5 详细设计>> clear;----【清除变量】----------------------------------omegap=0.25*pi;omegas=0.4*pi;deltap=0.01;deltas=0.001; omegac=(omegap+omegas)/2; deltaomega=omegas-omegap;-----【利用p s ωωω-=∆ 2/)(s p c ωωω+=计算得出ω∆和c ω】----------As=-20*log10(deltas); beta=0.1102*(As-8.7);M=ceil((As-8)/(2.285*deltaomega));----【利用s As δlg 20-= )7.8(1102.0-⨯=As β ω∆-=285.295.7As M 算得As 、β和阶数M 】------------------------------------------------ n=0:M; p=M/2;wk=kaiser(M+1,beta);h=(sin(omegac*(n-p))./(pi*(n-p+eps))).*wk';--------【根据Kaiser 函数求得)(t k ω，截取冲击响应)()](sin[)(p n p n c n h --=πω得到滤波器时域表达式】-----------------------------------------[H,w]=freqz(h,1); -------【利用frez函数求出滤波器频域的表达式】----------------------------------------Nc=fix(omegac/(pi/length(w)));>> Hd=[ones(1,Nc),zeros(1,length(w)-Nc)]; >> N=length(h);L=N/2;>> b=2*(h(L:-1:1));k=[1:1:L];k=k-0.5;w1=[0:1:511]'*pi/512;>> A2=cos(w1*k)*b';>> E=Hd-A2';>> subplot(3,1,1)>> stem(n,h,'fill','MarkerSize',2)>> axis([0,N,-0.1,0.5])>> subplot(3,1,2)>> plot(w,20*log10(abs(H)))>> axis([0 pi -100 10])>> subplot(3,1,3)>> plot(w,E)>> axis([0 pi -0.001 0.001])----------【定义定义域，画滤波特性，所利用的函数有：fix取整函数，ones 生成全1矩阵，zeros生成全零矩阵，subplot画子图，plot画图函数，axis 函数规定横纵坐标范围】---------------------------------6 调试分析此次课程设计没有调用子函数，整个程序实现得出基于Kaiser窗函数的滤波特性，在编写的过程中，通过查阅Matlab书籍和数字信号处理教科书，不断完善，不断修改，得到理想的实验结果。
数字信号处理实验——用窗函数设计FIR滤波器
实验四 用窗函数设计FIR 滤波器一、 实验目的1、熟悉FIR 滤波器设计的基本方法。
2、掌握用窗函数设计FIR 数字滤波器的原理及方法，熟悉相应的计算机高级语言编程。
3、熟悉线性相位FIR 滤波器的幅频特性和相位特性。
4、了解各种不同窗函数对滤波器性能的响应。
二、 实验原理和方法窗函数法设计的任务在于寻找一个可实现有限长单位脉冲响应的传递函数H(e jw )=∑-=10N n h(n)e -jwn 去逼近h d (n)=1/2π⎰π20H d (e jw )e jwn dw即h(n)=h d (n)w （n ） (一)几种常用的窗函数1、矩形窗 w(n)=R N (n)2、Hanning 窗 w(n)=0.5[1-cos(2πn ／N-1)]R N (n)3、Hamming 窗 w(n)=[0.54-0.46cos(2πn ／N-1)]R N (n)4、Blackman 窗 w(n)=[0.42-0.5 cos(2πn ／N-1)+0.08 cos(4πn ／N-1)] R N (n)5、Kaiser 窗 w(n)=I 0(β（1-[(2n ／(N-1))-1]2）½)／I 0(β）（二）窗函数法设计线性相位FIR 滤波器的步骤1、确定数字滤波器的性能要求。
确定各临界频率{w k }和滤波器单位脉冲响应长度N 。
2、根据性能要求和N 值，合理地选择单位脉冲响应h(n)有奇偶对称性，从而确定理想频率响应h d (e jw )的幅频特性和相位特性。
3、用傅里叶反变换公式求得理想单位脉冲响应h d (n)。
4、选择适当的窗函数W （n ），求得所设计的FIR 滤波器单位脉冲响应。
5、用傅里叶变换求得其频率响应H (e jw )，分析它的幅频特性，若不满足要求，可适当改变窗函数形式或长度N ，重复上述过程，直至得到满意的结果。
三、实验内容和步骤1、分别用矩形窗、Hanning 窗、Hamming 窗、Blackman 窗、Kaiser 窗（β=8.5）设计一个长度N=8的线性相位FIR 滤波器。
数字信号处理上机考试试题(1)(考试时间：60 分钟) 数字信号处理上机
班级__________姓名__________学号__________机号__________成绩__________1．令 t a e t x 1000)(−=，为了研究采样对频域各量的影响，我们用两个不同的采样频率对x a (t) 进行采样。
a. 以 f s = 5000 Hz 采样 x a (t) 得到 x 1(n)。
求并画出 X 1(e jw )。
b. 以 f s = 1000 Hz 采样 x a (t) 得到 x 2(n)。
求并画出 X 2(e jw )。
2．用 butterworth 滤波器原型设计一个低通滤波器：w p = 0.2π R p = 1dBw s = 0.3π A s = 15dB数字信号处理上机考试试题（2）（考试时间：60分钟）班级__________姓名__________学号__________机号__________成绩__________1．x (n) 是一个 4 点序列：⎩⎨⎧≤≤= others 3n 0 n x ,0,1)( 计算并画出 x (n) 的 4 点 、8点、16点DFT ，并比较。
2．某一数字信号处理系统的取样频率为f s =1000Hz ，此系统受到频率为100Hz 的躁声的干扰。
要求设计一个简单的带阻滤波器，技术条件如下：（1）3db 的边带频率为95Hz 和105Hz 。
（2）BS DF 的系统函数H(z)中只有两个极点。
数字信号处理上机考试试题（3）（考试时间：60分钟）班级__________姓名__________学号__________机号__________成绩__________1．为了说明高密度频谱和高分辨率频谱之间的区别，考察序列)52.0cos()48.0cos()(n n n x ππ+=求出它基于有限个样本的频谱。
a. 当 0≤n ≤10 时，确定并画出 x (n) 的离散傅氏变换。
b. 当 0≤n ≤100 时，确定并画出 x (n) 的离散傅氏变换。
用凯泽窗设计线性相位带通FIR滤波
中国地质大学（北京）本科课程报告课程名称数字信号处理实验名称用凯泽窗设计线性相位带通FIR滤波学生姓名衡星院（系）地球物理与信息技术学院专业测控技术与仪器学号1010152213指导教师陈玉东2018年1月10日中国地质大学（北京）目录1实验目的 (1)2实验环境 (1)3实验原理及设计流程图 (1)4实验内容及程序源代码 (2)5实验结果 (5)6实验思考 (6)7心得与体会 (7)1实验目的基于MATLAB 环境，熟悉窗函数法设计线性相位FIR 滤波器的原理和方法。
2实验环境硬件环境:计算机,软件环境：MATLAB 平台。
3实验原理及设计流程图(1)利用凯泽窗原理求解滤波器长度N 和形状参数β：凯泽窗是对于给定的阻带衰减，使主瓣具有最大能量意义下的最佳窗函数，因此具有最陡的过渡带。
窗函数的形式为：10 )(] )121(1 [)(020-≤≤---=N n I N n I n w k ，ββ，其中β为形状参数，I 0[x ]是第一类修正零阶贝塞尔函数，其幂函数展开式为：∑∞=+=120])(1[1][k k xx I .若给定滤波器的过渡带宽度∆ω(rad)和阻带衰减A s (dB)，则滤波器的长度和形状参数β可由下列经验公式给出：ωΔ286.295.7-≈s A N ，0.40.1102(8.7)50dB 0.5842(21)0.07886(21)2150dB 021dB s s s s s s A A A A A A β-≥⎧⎪=-+-≤≤⎨⎪≤⎩，，，，代入11110.15s p s p ωωωωπω∆=-==-，As =60dB 得N =50，β=5.65.(2)理想带通滤波器单位抽样响应h d (n )的计算：若H d (e jw )为理想带通线性相位滤波器，12(e )0j c c j d e H ωαωωωω-⎧≤≤⎪=⎨⎪⎩，，其它，那么，该理想带通滤波器可以根据两个幅值相等而截止频率不同的理想低通滤波器形成，截止频率分别近似为：11122211();()22c p s c p s ωωωωωω=+=+，故2121()()21sin[()]sin[()]11()d d 22()()c c c c j n j n c cd n n h ne e n n ωωωαωαωωωαωαωωπππαπα++------=-=--⎰⎰，其中α为线性相位所必须的移位，应满足α=(N-1)/2.(3)设计流程图：计算h(n)=h d(n)·w k(n)用stem(w k)显示w k(n)输入带通指标：ωp1、ωp2、ωs1、ωs2、A s、编写函数dbpfilter_FIR.m用以计算带通滤波器单位抽样响应h(n)计算N(N为奇数)及β编写函数kaiser_WF.m计算凯泽窗函数w k(n)计算滤波器的幅频及对数幅频特性并画图打印结果、验证指标要求调用ideal_LP计算h d(n)4实验内容及程序源代码(1)凯泽窗函数文件kaiser_WF.m：function wk=kaiser_WF(N,beta)%N---凯泽窗序列的长度%beta---凯泽窗参数%wk---凯泽窗序列n=[0:1:N-1];for i=1:1:Ntemp=1-(1-2*n(i)/(N-1))^2;if temp<-eps;disp('负数开方');endbessel_w(i)=bessel_IM(beta*sqrt(temp));endwk=bessel_w/bessel_IM(beta);(2)贝塞尔函数bessel_IM.m：function s=bessel_IM(x)eps=10^(-12);k=1;s=1;D=1;while D>(eps*s)T=x/(2*k);D=D*T^2;s=s+D;k=k+1;end所用的公式为:∑∞=+=120]2(!1[1][k k xk x I .(3)理想低通滤波器单位抽样响应函数ideal_LP.m ：function [hd]=ideal_LP(wc,N)%hd ---理想低通滤波器单位冲激响应（0<=n<=(n-1))%wc ---截至频率（单位弧度/秒）%N ---理想低通滤波器的长度alpha=(N-1)/2;n=[0:(N-1)];m=n-alpha+eps;hd=sin(wc*m)./(pi*m);(4)dbpfilter.m 主程序文件：通带截止频率ωp 1=0.3π，ωp 2=0.5π;ωs 1=0.15π，ωs 2=0.65π，阻带衰减大于60dB.%d_omega ---输入数字频率数组（向量）；%d_omega(1)---阻带下边缘截止频率%d_omega(2)---通带下边缘截止频率%d_omega(3)---通带上边缘截止频率%d_omega(4)---阻带上边缘截止频率%N ---数字带通滤波器的长度%hd ---理想数字带通滤波器单位冲激响应%h ---实际数字带通滤波器单位冲激响应（所设计的）%wk ---凯泽窗序列%beta ---凯泽窗参数As=60;d_omega=[0.15,0.3,0.5,0.65]*pi delta_w=d_omega(2)-d_omega(1);N=(As-7.95)/(2.286*delta_w)N=ceil(N);M=N;while M>0M=M/2;if M==ceil(N/2);N=N+1;end end N=Nn=[0:1:N-1];beta=0.1102*(As-8.7)wk=kaiser_WF(N,beta)wc_lower=(d_omega(1)+d_omega(2))/2;wc_upper=(d_omega(3)+d_omega(4))/2;hd=ideal_LP(wc_upper,N)-ideal_LP(wc_lower,N) h=hd.*wk;[H,w]=freqz(h,1,1000,'whole');H=(H(1:501))';w=(w(1:501))';mag=abs(H);db=20*log10((mag+eps)/max(mag));figure(1);clf;subplot(221);stem(n,hd);title('理想带通滤波器单位冲激响应');axis([-1,N,-0.4,0.6]);ylabel('h_d(n)');subplot(222);stem(n,wk);title('凯泽窗(Kaiser)');axis([-1,N,0,1.3]);ylabel('w_k(n)');subplot(223);stem(n,h);axis([-1,N,-0.4,0.6]);ylabel('h(n)');title('实际带通滤波器单位冲激响应');subplot(224);plot(w/pi,db);axis([0,1,-100,10]);ylabel('分贝');title('实际带通滤波器频率响应(dB)');xlabel('单位为弧度(\pi)');axis([01-8010]);set(gca,'XTickMode','manual','XTick',d_omega/pi);set(gca,'YTickMode','manual','YTick',[-500]);grid;fileID=fopen('FIR_KAISER_W_h.txt','w');fprintf(fileID,'有限长单位冲激响应滤波器长度N=%d\n\n',N);fprintf(fileID,'%12s\n','h');fprintf(fileID,'%12.8f\n',h);fclose(fileID);5实验结果运行结果如下：d_omega=0.47120.9425 1.5708 2.0420N=48.3174N=49beta=5.6533wk=1至13列0.02040.03600.05600.08060.11020.1447 0.18420.22850.27740.33020.38640.44540.506114至26列0.56770.62900.68910.74670.80070.8501 0.89380.93090.96060.98230.9956 1.00000.995627至39列0.98230.96060.93090.89380.85010.8007 0.74670.68910.62900.56770.50610.44540.386440至49列0.33020.27740.22850.18420.14470.1102 0.08060.05600.03600.0204wc_lower=0.7069wc_upper=1.8064hd=1至13列0.0048-0.00180.0106-0.0080-0.0318-0.00880.0130 -0.00240.00720.03920.0139-0.0301-0.013314至26列-0.0042-0.0450-0.02130.06120.0478-0.00510.0487 0.0398-0.1711-0.22950.10280.35000.102827至39列-0.2295-0.17110.03980.0487-0.00510.04780.0612 -0.0213-0.0450-0.0042-0.0133-0.03010.013940至49列0.03920.0072-0.00240.0130-0.0088-0.0318-0.0080 0.0106-0.00180.0048图用凯泽窗设计出的线性相位带通滤波器6实验思考(1)窗函数有哪些指标要求?窗函数有截短和平滑的作用，窗函数选择的好，可以在相同阶次的情况下，提高滤波器的性能，或是在满足设计要求的情况下，减少滤波器阶数。
切比雪夫(kaiser窗)滤波器
目录1 绪论 (1)1.1 课题背景 (1)1.2 课题目的 (2)2 课程设计预习与原理 (3)2.1 课程设计预习 (3)2.1.1 卷积运算的演示 (3)2.2.2 采样定理的演示 (9)2.2 课程设计原理 (11)2.2.1 频谱分析原理 (11)2.2.2 IIR设计原理 (12)2.2.3 FIR设计原理 (12)3 课程设计步骤和过程 (15)3.1 IIR设计步骤和过程 (15)3.2 FIR设计步骤和过程 (15)4 设计程序的调试和运行结果 (17)4.1 切比雪夫低通滤波器程序的调试和运行结果 (17)4.2 切比雪夫高通滤波器程序的调试和运行结果 (19)4.3 切比雪夫带通滤波器程序的调试和运行结果 (21)4.4 Kaiser低通滤波器程序的调试和运行结果 (23)4.5 Kaiser高通滤波器程序的调试和运行结果 (25)4.6 Kaiser带通滤波器程序的调试和运行结果 (27)5 总结 (29)参考文献 (32)附录 (33)附录 A (33)附录 B (45)1 绪论1.1 课题背景数字滤波器是数字信号处理的基础，用来对信号进行过滤、检测与参数估计等处理，在通信、图像、语音、雷达等许多领域都有着十分广泛的应用。
尤其在图像处理、数据压缩等方面取得了令人瞩目的进展和成就。
数字滤波器的设计有许多现成的高级语言设计程序，但他们都存在设计效率较低，不具有可视图形，不便于修改参数等缺点，而Matlab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。
他以矩阵运算为基础，把计算、可视化、程序设计融合到了一个交互式的工作环境中。
尤其是Matlab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。
其中的信号处理工具箱、图像处理工具箱、小波工具箱等更是为数字滤波研究的蓬勃发展提供了可能。
MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，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，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。
带通滤波器设计最新123
目录1 技术指标 (1)2 设计方案及其比较 (1)方案一 (1)2.2 方案二 (4)方案比较 (7)3 实现方案 (8)实现方案所用到的元器件 (8)实现方案的原理图 (8)实现方案的原理分析 (9)实现方案的实物图 (10)4 调试过程及结论 (10)调试过程 (10)调试及结论 (11)5 心得体会 (12)6 参考文献 (13)带通滤波器设计1 技术指标设计一个带通滤波器要求其技术指标要满足一下标准：上限截止频率：f=30kHz,下限截止频率：f=5KHz通频带带宽：Bw=25KHz,阻带衰减速率为：-40dB/10倍频电压增益：4<A v<92 设计方案及其比较滤波器:滤波器在电子电路中是一种对干扰信号或是无用的信号进行滤除的一种装置，包括电抗性元件L、C构成的无源滤波器、由集成运算放大器组成的有源滤波放大器，以及三极管滤波器等。
滤波器分类:按滤波器的组成元件的不同可以分为无源滤波器和有源滤波器。
按照滤波器的频率特性不同，滤波器通常可以分为四类：低通滤波器、高通滤波器、带阻滤波器、带通滤波器。
低通滤波器：它允许信号中的低频或直流分量通过，抑制高频分量或干扰和噪声。
高通滤波器：它允许信号中的高频分量通过，抑制低频或直流分量。
带通滤波器：它允许一定频段的信号通过，抑制低于或高于该频段的信号、干扰和噪声。
带阻滤波器：它抑制一定频段内的信号，允许该频段以外的信号通过。
两类响应巴特沃斯响应〔最平坦响应〕巴特沃斯响应能够最大化滤波器的通带平坦度。
该响应非常平坦，非常接近DC信号，然后慢慢衰减至截止频率点为-3dB ，最终逼近-20ndB/decade 的衰减率，其中n为滤波器的阶数。
巴特沃斯滤波器特别适用于低频应用，其对于维护增益的平坦性来说非常重要。
切贝雪夫响应在一些应用当中，最为重要的因素是滤波器截断不必要信号的速度。
如果你可以接受通带具有一些纹波，就可以得到比巴特沃斯滤波器更快速的衰减。
语音信号滤波去噪——使用凯塞窗设计的FIR滤波器
摘要本课程设计的主要目的是在MATLAB环境下，使用窗口设计法设计一个滤波器，并对语音信号进行滤波去噪。
开发平台为MATLAB7.0，设计方法为窗口设计法。
用麦克风采集一段语音信号，绘制波形并观察其频谱，给定相应技术指标，用凯塞窗设计一个满足指标的FIR滤波器，对该语音信号进行滤波去噪处理，比较滤波前后的波形和频谱并进行分析。
在滤波前后语音信号波形的变化中，由于我们录制的语音信号噪声不大，所以观察并不明显，但在频域波形中，我们可以明显的看到设计的滤波器对语音信号进行了滤波处理，将噪声进行了滤除。
此次滤波基本达到了要求，完成了设计指标。
关键词滤波去噪；FIR滤波器；凯塞窗；MATLAB1 引言本课程设计是采用凯塞窗设计的FIR滤波器对语音信号滤波去噪。
通过课程设计了解FIR滤波器的原理及使用方法，了解使用MATLAB语言设计FIR滤波器的方法，了解DSP对FIR滤波器的设计及编程方法。
通过观察滤波前后的时域图形，加深对FIR 滤波器作用的理解。
通过对比滤波器前后的波形及回放滤波前后的语音信号，可以看出滤波器对有用信号的无失真放大具有重要作用。
语音信号是基于时间轴上的一维数字信号，在这里主要是对语音信号进行频域上的分析。
在信号分析中，频域往往包含了更多的信息。
对于频域来说，大概有8种波形可以让我们分析：矩形方波，锯齿波，梯形波，临界阻尼指数脉冲波形，三角波，余旋波，余旋平方波，高斯波。
对于各种波形，我们都可以用一种方法来分析，就是傅立叶变换：将时域的波形转化到频域来分析。
于是，本课题就从频域的角度对一段频率为22050Hz，16k的语音信号进行分析，并通过分析频谱来设计出合适的滤波器。
由于MATLAB软件在数字信号处理上有巨大的优势，本课程设计除了录制语音信号外基本都在MATLAB上实现[1]。
本课程设计主要解决在一个综合型超市中，进行某种商品（如某一品牌的服装）的采购、领料、库存与成本等管理的程序设计。
Kaiser滤波器的参数设计方法
Kaiser滤波器的参数设计方法摘要：matlab是一种数值计算效率高和可视化的科学计算的软件，它可以快速的进行复杂的数值计算、算法原型并且通过矩阵公式解决一些特殊问题。
本文利用matlab中kaiser窗进行滤波器的设计，设计了fir数字低通滤波器，得到的实验结果符合确定的性能指标，通过结果可以看出kaiser窗进行滤波器的设计的优点。
关键词：fir滤波器；matlab；kaiser窗中图分类号：tm46 文献标识码：a 文章编号：1674-7712 （2013）04-0076-01数字信号技术目前已经在各行各业得到了充分的利用，随着信息时代的发展，该技术也得到了更大的关注，尤其是在信息通讯，信号处理，自动控制，军事国防，医疗及家电等领域，已经逐步取代了传统模数转换处理系统。
fir滤波器中的kaiser滤波器的设计与研究，常用设计方法有窗函数法，频率采样法，切比需夫逼近法等，但由于窗函数能够进行截断处理，还可以对信号进行平滑操作，因此窗函数法在数字滤波器的设计中具有很大的优势，可以更加有效地保持信号信息。
kaiser窗是窗函数中的最优化窗，它的主瓣集中了大部分的频带内能，同时可以对旁瓣起到最大的抑制作用。
本文将通过选用kaiser窗（最优化窗）进行kaiser滤波器的参数设计，并对设计参数值进行调整与分析选择最优的主瓣宽度和旁瓣衰减以得到设计所需要滤波标准数字滤波器。
窗函数的种类有矩形窗、汉明窗、布莱克曼窗、凯塞窗。
如果进行设计时使用了矩形窗，那么必然会出现以下不足之处：首先，它不能改变最小阻带衰减，从而使起在很多应用中得不到满足；其次，矩形窗是对无限长度的序列的直接截取，存在着跳变点，因此会增大序列长度m，即使每个旁瓣的宽度减小，但瓣下的面积不变，则最小阻带衰减仍为21db 保持不变。
狄拉克函数，在频域内窗函数与狄拉克函数越靠近，则信号越准确。
实际上不可能在时域和频域都不会是失真的窗函数，因此应合理选择可以满足设计要求的窗函数。
凯泽窗设计线性相位带通FIR滤波器
低通、带通等选频滤波器都是具有幅度锐变的 IIR 滤波器，即其单位脉冲响应 hi(n)为
无限长。窗函数设计法的实质是一种 IIR 滤波器的时域逼近，通过一个短时窗ω(n)，n=0～
N 一 1 将 IIR 的单位脉冲响应 hj(n)截断为有限长，保留主要能量部分而形成有限长单位脉 冲响应 h(n)，从而完成 FIR 数字滤波器的设计。即
数字滤波是数字信号处理的基本方法，与模拟滤波器相比有很多优点，其精度高、成 本低、稳定可靠性强、适应范围广，避免了模拟滤波固有的电压漂移、温度漂移和噪声等问 题。数字滤波器包括有限长 FIR 滤波器和无限长 IIR 滤波器。FIR 数字滤波器幅频特性精度 比 IIR 低，且滤波器所需阶次比较高，但是它拥有很好的线性相位特性，即不同频率分量的 信号经过 FIR 滤波器后其时间差不变。MATLAB 是美国 MathWorks 公司推出的一套用于工程 计算的可视化高性能语言与软件环境，是数字信号处理技术实现的重要手段本文采用窗函数 法实现 FIR 数字高通滤波器的设计。
特性。在实际应用中，FIR 滤波器可以依据差分方程由软件实现，也可以按照系统结构由硬
件实现
3.4 结果
给 定 的 数 据 指 标 ， 通 带 允 许 起 伏 ： Rp=-1db,wp1=0.3*pi,wp2=0.5*pi ； 阻 带 衰 减 ：
第 4 页 共 13 页
As<=40db,ws1=0.15*pi,ws2=0.65*pi。 理想单位抽样响应 h(n)：
目录
前言..............................................................................................................1 工程概况......................................................................................................1 正文..............................................................................................................1 3.1 设计的目的和意义.............................................................................. 1 3.2 设计原理...............................................................................................2 3.3 凯泽窗设计原理.................................................................................. 4 3.4 结果.......................................................................................................4 3.5 结论......................................................................................................9 致谢..............................................................................................................9 参考文献....................................................................................................10
数字信号_加窗_凯撒窗
研究型学习报告一、问题重述7.6 我们要用Kaiser 窗法设计一个实值的一般线性相位的FIR 滤波器，且满足以下指标：0.9() 1.1,0.06()0.06,1.9() 2.1,j j j H e H e H e ωωω<<-<<<< 0||0.20.3||0.4750.525||ωππωππωπ≤≤≤≤≤≤ 将Kaiser 窗加到理想实值的脉冲响应上可以满足该指标，与该脉冲响应有关的理想频域响应为()j H e ω：(a)满足指标的δ最大值是多少？相应的β值是多少？清楚地说明你的理由。
(b)满足指标的ω∆最大值是多少？相应的M 值是多少？清楚地说明你的理由。
二、问题求解(a) 我们知道，Kaiser 窗法滤波器可以看成是一个低通滤波器加上一个高通滤波器。
根据理想的()j H e ω，我们容易知道对应的参数分别为δ和2δ。
在指标要求的带阻范围0.3||0.475πωπ≤≤内，这两个误差参数应该相加，并且我们容易得到： 20.06δδ+≤从而求得以下参数：max 0.02δ=；20log(0.02)33.9794A =-=；0.40.5842(21)0.07886(21) 2.65A A β=-+-=。
(b) 易知过渡带宽度为0.5250.4750.05ωπππ∆=-=，能够满足题目指标。
从而容易得到相关的阶数：7.95173.189732.286()A M ω-=+=≈∆三、仿真验证根据题目的要求指标，我们已经得到对应Kaiser 窗的参数β和M ，从而我们可以验证Kaiser 窗设计的FIR 滤波器性能。
Kaiser 窗的窗函数表达式为：0()1w n n N =≤≤- 其中，0()I是第一类变形零阶贝塞尔函数，β是一个可以自由选择的参数，它可以同时调整主瓣宽度和旁瓣电平。
我们用matlab 中的kaiser 命令来产生响应的()w n 。
窗函数法设计滤波器的步骤如下：1) 给定所要求的频率响应函数()j d H e ω；2) 求出对应的脉冲响应()[()]j d d h n IDTFT H e ω=；3) 利用满足条件计算得到的β值和M 值，选定窗()w n 的形状。