匹配滤波器的仿真实验报告
匹配滤波器的实验
2010 年秋季学期研究生课程考核（阅读报告、研究报告）考核科目:科学技术哲学学生所在院（系）:电气工程及自动化学院学生所在学科:仪器科学与技术学生姓名:李海洋学号:10S001049学生类别:工学硕士考核结果阅卷人匹配滤波器的设计与验证实验报告实验目的：1、了解匹配滤波器的基本原理；2、掌握如何设计一个传输系统的匹配滤波器；3、深刻认识匹配滤波器的一些实际应用；实验原理：设线性滤波器输入端输入的信号与噪声的混合波形为并假定噪声为白噪声，其功率谱密度，而信号的频谱函数为，即。
我们要求线性滤波器在某时刻上有最大的信号瞬时功率与噪声平均功率的比值。
现在就来确定在上述最大输出信噪比准则下的最佳线性滤波器的传输特性。
这就是最佳线性滤波器的传输特性。
式中，即为的复共轭。
在白噪声干扰的背景下，按式(8.7-3)设计的线性滤波器，将能在给定时刻上获得最大的输出信噪比。
这种滤波器就是最大信噪比意义下的最佳线性滤波器。
由于它的传输特性与信号频谱的复共轭相一致(除相乘因子外)，故又称其为匹配滤波器。
匹配滤波器的传输特性,当然还可用它的冲激响应来表示，这时有：由此可见，匹配滤波器的冲激响应便是信号的镜像信号在时间上再平移。
为了获得物理可实现的匹配滤波器，要求当时有。
为了满足这个条件，就要满足：这个条件表明，物理可实现的匹配滤波器，其输入端的信号必须在它输出最大信噪比的时刻之前消失（等于零）。
这就是说，若输入信号在瞬间消失，则只有当时滤波器才是物理可实现的。
一般总是希望尽量小些，故通常选择。
顺便指出，当我们专门关心匹配滤波器的输出信号波形时，它可表示为由此可见，匹配滤波器的输出信号波形式输入信号的自相关函数的K倍。
至于常数，实际上它是可以任意选取的，因为与无关。
因此，在分析问题时，可令。
实验过程1.产生1000点的白噪声nt，所用命令nt=randn(1,1000)(如图一)2.产生1000点的有用信号st，st的角频率是8000pi，相位是时间的函数0.5*k*t.*t，幅度是1的余弦函数。
实验四 匹配滤波
匹配滤波
1、实验背景
使用匹配滤波器对含有噪音信号的LFM信号、BPSK信号和简单脉冲信号进行滤波。
先通过正交解调获得I、Q两路数据以及匹配滤波器的系数，再在DSP程序中加载两路数据并对其滤波得到结果。
2、实验步骤
（1）用MATLAB产生中心频率为10MHz，带宽为200KHz，脉冲宽度为60us的线性调频信号（或其他信号，频率等参数可根据，对其进行正交解调，采样频率为8MHz，得到I，Q两路数据，并将数据保存为idata.dat和qdata.dat；
(2) 利用MATLAB生成FFT和IFFT的蝶形运算系数，分别保存为twid1k.dat和itwid1k.dat；
(3) 由I，Q两路数据生成复信号，在MATLAB中对其进行Fourier 变换，再进行共轭和数据反转，得到匹配滤波器系数并保存为LFM_para.dat；
(4) 按照匹配滤波器实现方案，在MATLAB中对上述信号进行匹配滤波，并对结果进行分析
3、程序设计
单频脉冲信号匹配滤波代码：
BPSK信号匹配滤波代码：
LFM信号匹配滤波代码：
4、实验结果
实验结果如图：
LFM信号及其滤波后图像
BPSK信号及其滤波后信号
单频脉冲信号及其滤波后信号
5、实验结论
通过本次实验我对FFT，滤波器设计及匹配滤波等数字信号处理流程和设计方法有了更深入的学习及理解，同时在面对实际分析问题时也可以将所学知识使用进去，通过利用MATLAB创建的三种不同的信号来利用匹配滤波器的原理配合函数完成匹配滤波过程。
LFM脉压信号的匹配滤波器分析
时间 / μs
图 2 线性调频信号匹配输出图
匹配滤波器的输出信噪比达到最大值的时刻必须在输入信号全部结束之后， 即 t=t0=20μs 时获得信噪比最大输出。
3.3 脉压信号性能改善
下图为单载频脉冲和 LFM 脉压信号经过匹配滤波之后得到的模糊函数图像。
图 3 单载频脉冲与 LFM 脉压信号的模糊函数
电子与信息工程学院 13S 电子 2 班
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a
13S105025 郑薇
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e
指导教师： 设计时间：
2013-12-16
哈尔滨工业大学
信号检测理论课程实验报告 ——————————————————————————————————————————————
一、设计内容
在雷达信号处理中，距离分辨率的大小反比于脉冲宽度，而速度分辨率正比 于脉冲宽度。根据模糊函数理论，在实现最佳处理并保证一定信-噪比的前提下， 测量精度和分辨力对信号时宽和带宽的要求是一致的。 简单脉冲信号要想有高的 距离分辨率或者测距精度，就要求脉冲宽度很窄，而此时的速度分辨率和测速精 度会变的很差，反之亦然。简单脉冲信号不能同时提供距离和速度二维的高分辨 力及高测量精度。 由 WoodWard 的分辨理论可知：为保证测距精度和距离分辨力，要求信号具 有大的带宽；为保证测速精度和速度分辨力，要求信号具有大的时宽。由雷达方 程可知，为了提高目标发现能力，要求信号具有大的脉宽以提高发射能量。综合 上述要求，要提高雷达系统的发现能力、测量精度和分辨能力，要求雷达信号具 有大的时宽、带宽和能量， 由于能量正比于时宽，因此归根结底需要一种大时 宽-带宽积信号。 考虑一个宽脉冲信号，它具有较高的速度分辨率，还有利于克服峰值功率限 制，充分利用发射设备的平均功率，提高信号能量。对该信号进行某种调制， 根 据傅里叶变换关系，将会改变信号的频谱结构(带宽)。例如:脉内进行调频可以增 加信号的带宽，从而具备了同时提高信号的距离分辨率和速度分辨能力的可能。 大时宽带宽的信号怎样处理才能获得高的距离和速度分辨力呢？ 匹配滤波理论指出: 无论信号的相位函数如何，只要经过匹配处理，信号的 非线性的相位都能得到“消除” ，或者叫校准，输出只保留线性相位，这样信号 的幅度谱只要是宽的，由傅里叶变换的关系可知，经过匹配处理必然在时域输出 一个很窄的响应。 在匹配滤波理论指导下， 线性调频脉冲以及二相编码等大时宽-带宽积信号先 后被提出；一个宽脉冲经过匹配滤波变成一个窄脉冲，因此这种大时宽-带宽积 信号也被称为脉冲压缩信号，简称脉压信号。 匹配滤波器在信号检测以及雷达脉冲信号压缩等领域具有非常广泛的应用， 本实验主要针对线性调频信号设计此信号的匹配滤波器， 并求得匹配滤波器的脉 冲响应及输出波形。
最佳接收机(匹配滤波器)实验报告
实验报告实验项目名称：最佳接收机（匹配滤波器）实验一、实验目的1、运用MATLAB 软件工具，仿真随机数字信号在经过高斯白噪声污染后最佳的恢复的方法。
2、熟悉匹配滤波器的工作原理。
3、研究相关解调的原理与过程。
4、理解高斯白噪声对系统的影响。
5、了解如何衡量接收机的性能及匹配滤波器参数设置方法。
二、实验原理对于二进制数字信号，根据它们的时域表达式及波形可以直接得到相应的解调方法。
在加性白高斯噪声的干扰下，这些解调方法是否是最佳的，这是我们要讨论的问题。
数字传输系统的传输对象是二进制信息。
分析数字信号的接收过程可知，在接收端对波形的检测并不重要，重要的是在背景噪声下正确的判断所携带的信息是哪一种。
因此，最有利于作出正确判断的接收一定是最佳接收。
从最佳接收的意义上来说，一个数字通信系统的接收设备可以看作一个判决装置，该装置由一个线性滤波器和一个判决电路构成，如图1所示。
线性滤波器对接收信号进行相应的处理，输出某个物理量提供给判决电路，以便判决电路对接收信号中所包含的发送信息作出尽可能正确的判决，或者说作出错误尽可能小的判决。
图1 简化的接收设备假设有这样一种滤波器，当不为零的信号通过它时，滤波器的输出能在某瞬间形成信号的峰值，而同时噪声受到抑制，也就是能在某瞬间得到最大的峰值信号功率与平均噪声功率之比。
在相应的时刻去判决这种滤波器的输出，一定能得到最小的差错率。
匹配滤波器是一种在最大化信号的同时使噪声的影响最小的线性滤波器设计技术。
注意：该滤波器并不保持输入信号波形，其目的在于使输入信号波形失真并滤除噪声，使得在采样时刻0t 输出信号值相对于均方根（输出）噪声值达到最大。
1.一般情况下的匹配滤波器匹配滤波器的一般表示式如图2所示。
匹配滤波器）（或f t h H )()()()(t n t s t r +=)()()(000t n t s t r +=图2 匹配滤器s(t)： 匹配滤波器输入信号； n(t)： 匹配滤波器输入噪声； s 0(t)：匹配滤波器输出信号； n 0(t)：匹配滤波器输出噪声；h(t)或H(f)：匹配滤波器。
匹配滤波器设计仿真
匹配滤波器设计仿真匹配滤波器是一种用于信号处理和通信系统中的重要滤波器设计。
它可以用于信号匹配、频率选择和滤波等应用。
在设计匹配滤波器之前，我们需要了解滤波器设计的基本原理和方法。
本文将介绍匹配滤波器的设计过程，并通过仿真实例展示其性能。
首先，我们需要确定滤波器的频率响应。
频率响应是描述滤波器在不同频率下输出的响应的函数。
常见的频率响应包括低通、高通、带通、带阻等。
根据系统要求，选择适当的频率响应。
其次，选择合适的滤波器类型。
常见的滤波器类型有FIR滤波器和IIR滤波器。
FIR滤波器是一种无反馈滤波器，采用有限长冲激响应的方式实现滤波功能。
IIR滤波器是一种有反馈滤波器，采用递归方式实现滤波功能。
根据需求，选择适合的滤波器类型。
然后，选择适当的滤波器参数。
滤波器参数包括滤波器阶数、滤波器系数等。
滤波器阶数反映了滤波器的复杂程度，一般情况下，滤波器的阶数越高，性能越好，但计算和实现的复杂度也越高。
滤波器系数是滤波器的输出与输入之间的系数关系。
通过调整滤波器参数，可以实现滤波器设计的灵活性和性能优化。
最后，进行匹配滤波器的仿真。
在现代工具和平台的支持下，匹配滤波器的仿真已经变得非常方便和高效。
可以使用MATLAB、Simulink、LabVIEW等软件工具进行匹配滤波器的仿真。
通过仿真可以评估滤波器的性能、验证设计的正确性和优化设计参数。
下面我们通过一个仿真实例来演示匹配滤波器的设计和仿真过程。
假设我们要设计一个低通滤波器，频率响应为0-1kHz，滤波器类型为FIR滤波器，滤波器阶数为10，采样率为10kHz。
首先，确定滤波器的频率响应。
由于是低通滤波器，我们希望在1kHz以下的频率范围内的信号通过，而在1kHz以上的频率范围内的信号被截止。
可以选择一个合适的频率响应函数，例如一阶巴特沃斯低通滤波器函数。
然后，选择滤波器类型。
这里选择使用FIR滤波器，因为FIR滤波器具有线性和时移不变的特点，适用于许多实际应用。
滤波器的仿真实验报告
滤波器的仿真实验报告
《滤波器的仿真实验报告》
近年来，滤波器在信号处理领域中扮演着至关重要的角色。
在数字信号处理中，滤波器可以用来去除噪音、提取特定频率的信号以及改善信号的质量。
为了更
好地理解滤波器的工作原理和性能，我们进行了一系列的仿真实验，并撰写了
本报告以总结实验结果。
首先，我们使用MATLAB软件进行了滤波器的仿真实验。
通过输入不同类型的
信号，我们测试了低通滤波器、高通滤波器和带通滤波器的性能。
实验结果表明，这些滤波器能够有效地滤除不需要的频率成分，从而提取出我们感兴趣的
信号。
此外，我们还对滤波器的频率响应、相位响应和群延迟进行了分析，以
评估滤波器在不同频率下的性能表现。
其次，我们利用Simulink工具进行了滤波器的仿真实验。
通过搭建滤波器的模型，并输入不同类型的信号进行仿真，我们观察到了滤波器在时域和频域下的
响应特性。
实验结果显示，滤波器对于不同频率的信号有着不同的响应，并且
能够有效地对信号进行处理和改善。
最后，我们对比了不同类型的滤波器在仿真实验中的性能表现，包括Butterworth滤波器、Chebyshev滤波器和Elliptic滤波器等。
通过比较它们在频率响应、相位响应和群延迟等方面的表现，我们得出了不同滤波器的优缺点，
并为不同应用场景下的滤波器选择提供了参考依据。
综上所述，通过滤波器的仿真实验，我们更深入地理解了滤波器的工作原理和
性能特性，为信号处理领域的应用提供了重要的参考依据。
我们相信，本报告
将对相关领域的研究和实践工作具有一定的指导意义。
基于Matlab的匹配滤波器仿真系统设计
课堂展示日期2015/10/26现代测试信号处理课程报告Modern Technology on Detection Signal Processing(Course report)匹配滤波器Matched Filter 基于Matlab的匹配滤波器仿真系统设计摘要：匹配滤波器是使输出信噪比最大的线性滤波器。
本报告探讨了匹配滤波器的基本原理，在此体系上提出了基于Matlab的实验仿真系统。
通过该实验系统，能够有效的增强课堂展示的效果，使同学更加清晰与直观的理解匹配滤波器的性质特点与应用特点关键词：信号处理，匹配滤波器，信噪比，Matlab仿真An Experiment Simulation System of Matched Filter Based on MatlabAbstract：Matched filter is a kind of linear filter which has the biggest SNR of signal output. This paper presents the fundamental theory of matched filter. Based on the theory, this paper an experiment simulation system on Matlab. The practice of using this experiment system can make the class display more vividly and students can gain further under-standing on the property and application characteristics of matched filter.Keywords：Signal Processing, Matched Filter, SNR, Matlab Simulation测试信号处理是应用最快、成效最显著的新科学之一，广泛的用在通信、控制、生物医学、航空航天等领域。
匹配滤波器设计仿真
将 2.1 式代入 3.2 式得:
t j K2 t h( t ) r e c( t ) e T
j 2 c f t
e
(3.3 )
图 3.LFM 信号的匹配滤波
如图 3, s(t ) 经过系统 h(t ) 得输出信号 so (t ) ，
so (t ) s (t ) * h(t )
脉冲压缩雷达最常见的调制信号是线性调频（Linear Frequency Modulation） 信号,接收时采用匹配滤波器（Matched Filter）压缩脉冲。 LFM 信号(也称 Chirp 信号)的数学表达式为：
t j 2 ( fct K t2 ) 2 s(t ) rect ( )e T
图 2.LFM 信号的时域波形和幅频特性
三．线性调频信号的匹配滤波器 信号 s(t ) 的匹配滤波器的时域脉冲响应为：
h( t ) * s( 0t
t)
（3.1）
t0 是使滤波器物理可实现所附加的时延。理论分析时，可令 t0 ＝0，重写 3.1 式， h(t ) s* (t )
（3.2）
图 5.Chirp 信号的匹配滤波
图 5 中，时间轴进行了归一化， （ t /(1/ B) t B ） 。图中反映出理论与仿真结 果吻合良好。第一零点出现在 1 （即 的脉冲宽度近似为
1 ）处，此时相对幅度-13.4dB。压缩后 B
1 1 （ ） ，此时相对幅度-4dB,这理论分析（图 3.2）一致。 2B B
图 1 典型的 chirp 信号（a）up-chirp(K>0)（b）down-chirp(K<0)
将 2.1 式中的 up-chirp 信号重写为：
s( t ) S ( t )j 2e
最佳接收机(匹配滤波器)实验报告
实验报告实验项目名称：最佳接收机（匹配滤波器）实验一、实验目的1、运用MATLAB 软件工具，仿真随机数字信号在经过高斯白噪声污染后最佳的恢复的方法。
2、熟悉匹配滤波器的工作原理。
3、研究相关解调的原理与过程。
4、理解高斯白噪声对系统的影响。
5、了解如何衡量接收机的性能及匹配滤波器参数设置方法。
二、实验原理对于二进制数字信号，根据它们的时域表达式及波形可以直接得到相应的解调方法。
在加性白高斯噪声的干扰下，这些解调方法是否是最佳的，这是我们要讨论的问题。
数字传输系统的传输对象是二进制信息。
分析数字信号的接收过程可知，在接收端对波形的检测并不重要，重要的是在背景噪声下正确的判断所携带的信息是哪一种。
因此，最有利于作出正确判断的接收一定是最佳接收。
从最佳接收的意义上来说，一个数字通信系统的接收设备可以看作一个判决装置，该装置由一个线性滤波器和一个判决电路构成，如图1所示。
线性滤波器对接收信号进行相应的处理，输出某个物理量提供给判决电路，以便判决电路对接收信号中所包含的发送信息作出尽可能正确的判决，或者说作出错误尽可能小的判决。
图1 简化的接收设备假设有这样一种滤波器，当不为零的信号通过它时，滤波器的输出能在某瞬间形成信号的峰值，而同时噪声受到抑制，也就是能在某瞬间得到最大的峰值信号功率与平均噪声功率之比。
在相应的时刻去判决这种滤波器的输出，一定能得到最小的差错率。
匹配滤波器是一种在最大化信号的同时使噪声的影响最小的线性滤波器设计技术。
注意：该滤波器并不保持输入信号波形，其目的在于使输入信号波形失真并滤除噪声，使得在采样时刻0t 输出信号值相对于均方根（输出）噪声值达到最大。
1.一般情况下的匹配滤波器匹配滤波器的一般表示式如图2所示。
匹配滤波器）（或f t h H )()()()(t n t s t r +=)()()(000t n t s t r +=图2 匹配滤器s(t)： 匹配滤波器输入信号； n(t)： 匹配滤波器输入噪声； s 0(t)：匹配滤波器输出信号； n 0(t)：匹配滤波器输出噪声；h(t)或H(f)：匹配滤波器。
随机信号与概率论实验_匹配滤波器
《概率论与随机信号分析》实验报告姓名： 成绩： 学号： 专业：实验四 匹配滤波器实验名称：匹配滤波器 学时安排：2学时 实验类别：验证性 实验要求：必做￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣一．实验目的和任务1. 了解匹配滤波器的原理；2. 实现LFM 信号的相关接收。
二．实验原理介绍1．匹配滤波器匹配滤波器是一种用于检测噪声中某个确定信号是否存在的最佳滤波方法。
()()()X t s t N t =+()()*()()*()()*()Y t X t h t s t h t N t h t ==+使Y(t 0)中的信号与噪声比最大化，这样在Y(t 0)大于某个合适的门限时，就有把握地认为Y(t)中包含有s(t)。
2020()()s out s y t S N E Y t ⎛⎫= ⎪⎡⎤⎝⎭⎣⎦2201()()()2j t s y t S j H j e d ωωωωπ+∞-∞⎡⎤=⎢⎥⎣⎦⎰ 00**()()()j t j t H j c S j e cS j e ωωωωω-⎡⎤==⎣⎦令：2222001()()2()42outsS j d H j d S N N H j d E N ωωωωπωωπ+∞+∞-∞-∞+∞-∞⎛⎫ ⎪⎛⎫⎝⎭=⎪⎛⎫⎝⎭ ⎪⎝⎭=⎰⎰⎰从时域来说，匹配滤波器的冲击响应为：0()()h t cs t t =-2．线性调频信号是大时宽带宽积信号，常用在雷达和通信信号中来提高系统的抗干扰能力，采用匹配滤波器，可以在强噪声背景环境中发现信号。
20001()sin(2),222T T s t A f t ut t π⎡⎤=+∈-⎢⎥⎣⎦其中：02Bu T π=为调频斜率 其时宽带宽积为BT 0>>1当信号淹没在强噪声背景里时，可以通关相关接收，即匹配滤波的方法检测信号，而降低噪声的影响。
三．实验设备介绍1．IBM PC 机一台； 2. MATLAB 工具。
ads滤波器仿真实验报告
一．滤波器的基本原理滤波器的基础是谐振电路，它是一个二端口网络，对通带频率信号呈现匹配传输，对阻带频率信号失配而进行发射衰减，从而实现信号频谱过滤功能。
典型的频率响应包括低通、高通、带通和带阻特性。
镜像参量法和插入损耗法是设计集总元件滤波器常用的方法。
对于微波应用，这种设计通常必须变更到由传输线段组成的分布元件。
Richard变换和Kuroda恒等关系提供了这个手段。
在滤波器中，通常采用工作衰减来描述滤波器的衰减特性，即L L=10lg L LLL LLL；在该式中，Pin 和PL分别为输出端匹配负载时的滤波器输入功率和负载吸收功率。
为了描述衰减特性与频率的相关性，通常使用数学多项式逼近方法来描述滤波器特性，如巴特沃兹、切比雪夫、椭圆函数型、高斯多项式等。
滤波器设计通常需要由衰减特性综合出滤波器低通原型，再将原型低通滤波器转换到要求设计的低通、高通、带通、带阻滤波器，最后用集总参数或分布参数元件实现所设计的滤波器。
滤波器低通原型为电感电容网络。
其中，元件数和元件参数只与通带结束频率、衰减和阻带起始频率、衰减有关。
设计中都采用表格而不用繁杂的计算公式。
表1-1列出了巴特沃兹滤实际设计中，首先需要确定滤波器的阶数，这通常由滤波器阻带某一频率处给定的插入损耗制约。
图1-1所示为最平坦滤波器原型衰减与归一化频率的关系曲线。
图1.1 最大平坦滤波器原型的衰减与归一化频率的关系曲线二、S 参量的描述高频S 参量和T 参量用于表征射频/微波频段二端口网络(或N 端口网络)的特性。
基于波的概念，它们为在射频/微波频段分析、测试二端口网络，提供了完整的描述。
由于电磁场方程和大多数微波网络和微波元件的线性，散射波的幅值(即反射波和透射波的幅值)是与入射波的幅值呈线性关系的。
描述该线性关系的矩阵称为“散射矩阵”或S 矩阵。
低频网络参量(如Z 、Y 矩阵等)是以各端口上的净(或总)电压和电流来定义的，而这些概念在射频/微波频段已不切实际，需重新寻找能描述波的叠加的参量来定义网络参量。
ads滤波器仿真实验报告
一．滤波器的基本原理滤波器的基础是谐振电路，它是一个二端口网络，对通带内频率信号呈现匹配传输，对阻带频率信号失配而进行发射衰减，从而实现信号频谱过滤功能。
典型的频率响应包括低通、高通、带通和带阻特性。
镜像参量法和插入损耗法是设计集总元件滤波器常用的方法。
对于微波应用，这种设计通常必须变更到由传输线段组成的分布元件。
Richard变换和Kuroda恒等关系提供了这个手段。
在滤波器中，通常采用工作衰减来描述滤波器的衰减特性，即L A=10lg P inP LdB；在该式中，Pin 和PL分别为输出端匹配负载时的滤波器输入功率和负载吸收功率。
为了描述衰减特性与频率的相关性，通常使用数学多项式逼近方法来描述滤波器特性，如巴特沃兹、切比雪夫、椭圆函数型、高斯多项式等。
滤波器设计通常需要由衰减特性综合出滤波器低通原型，再将原型低通滤波器转换到要求设计的低通、高通、带通、带阻滤波器，最后用集总参数或分布参数元件实现所设计的滤波器。
滤波器低通原型为电感电容网络。
其中，元件数和元件参数只与通带结束频率、衰减和阻带起始频率、衰减有关。
设计中都采用表格而不用繁杂的计算公式。
表1-1列出了巴特沃兹滤实际设计中，首先需要确定滤波器的阶数，这通常由滤波器阻带某一频率处给定的插入损耗制约。
图1-1所示为最平坦滤波器原型衰减与归一化频率的关系曲线。
图1.1 最大平坦滤波器原型的衰减与归一化频率的关系曲线二、S参量的描述高频S参量和T参量用于表征射频/微波频段二端口网络(或N端口网络)的特性。
基于波的概念，它们为在射频/微波频段分析、测试二端口网络，提供了完整的描述。
由于电磁场方程和大多数微波网络和微波元件的线性，散射波的幅值(即反射波和透射波的幅值)是与入射波的幅值呈线性关系的。
描述该线性关系的矩阵称为“散射矩阵”或S矩阵。
低频网络参量(如Z、Y矩阵等)是以各端口上的净(或总)电压和电流来定义的，而这些概念在射频/微波频段已不切实际，需重新寻找能描述波的叠加的参量来定义网络参量。
现代雷达匹配滤波器报告
现代雷达信号匹配滤波器报告一 报告的目的1.学习匹配滤波器原理并加深理解2.初步掌握匹配滤波器的实现方法3.不同信噪比情况下实现匹配滤波器检测二 报告的原理匹配滤波器是白噪声下对已知信号的最优线性处理器，下面从实信号的角度来说明匹配滤波器的形式。
一个观测信号)(t r 是信号与干扰之和，或是单纯的干扰)(t n ，即⎩⎨⎧+=)()()()(0t n t n t u a t r (1)匹配滤波器是白噪声下对已知信号的最优线性处理器，对线性处理采用最大信噪比准则。
以)(t h 代表线性系统的脉冲响应，当输入为(1)所示时，根据线性系统理论，滤波器的输出为⎰∞+=-=0)()()()()(t t x d h t r t y ϕτττ (2)其中⎰∞-=00)()()(τττd h t u a t x ， ⎰∞-=0)()()(τττϕd h t n t (3)在任意时刻，输出噪声成分的平均功率正比于[]⎰⎰∞∞=⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=020202|)(|2)()(|)(|τττττϕd h N d h t n E t E (4)另一方面，假定滤波器输出的信号成分在0t t =时刻形成了一个峰值，输出信号成分的峰值功率正比于20220)()()(⎰∞-=τττd h t u a t x (5)滤波器的输出信噪比用ρ表示，则[]⎰⎰∞∞-==20202220|)(|2)()(|)(|)(τττττϕρd h N d h t u a t E t x (6)寻求)(τh 使得ρ达到最大，可以用Schwartz 不等式的方法来求解.根据Schwartz 不等式，有⎰⎰⎰∞∞∞-≤-0202020|)(||)(|)()(τττττττd h d t u d h t u (7)且等号只在)()()(0*τττ-==t cu h h m (8)时成立。
由式(1)可知匹配滤波器的脉冲响应由待匹配的信号唯一确定，并且是该信号的共轭镜像。
通信系统课程设计-基于matlab的成型与匹配滤波器设计与仿真分析
西南科技大学通信系统课程设计报告课程名称：通信系统课程设计设计名称：基于matlab的成型与匹配滤波器设计与仿真分析姓名：学号:班级：通信1204指导教师：起止日期：——西南科技大学信息工程学院制课程设计任务书学生班级：通信1204 学生姓名：梁高丽学号：20213526 设计名称：基于matlab的成型滤波器与匹配滤波器设计与仿真分析起止日期：——指导教师：候宝临课程设计学生日志基于MATLAB的成型与匹配滤波器设计与仿真分析一、摘要滤波器是一种用来消除干扰杂讯的器件，将输入或输出经过过滤而得到纯洁的直流电。
对特定频率或该频点以外的频率进行有效滤除的电路，其功能就是得到一个特定频率或消除一个特定频率。
成型滤波器是输入端常用的低通滤波器，经信道到接收滤波器的整个传输过程。
接收端的滤波是对整个传输函数的补偿，并且平滑波形，消除局部码间干扰〔ISI〕。
匹配滤波器是输出端的信号瞬时功率与噪声平均功率的比值最大的线性滤波器，匹配滤波器是一种非常重要的滤波器，广泛应用与通信、雷达等系统中。
同时在数字通信中，成型滤波器和匹配滤波器是调制的重要过程。
二、设计目的和意义2.1设计意义a.通过利用matlab simulink，熟悉matlab simulink仿真工具。
b.通过课程设计来更好的掌握课本相关知识，熟悉匹配滤波器的设计以及工作原理。
C.更好的了解通信原理的相关知识，磨练自己分析问题、查阅资料、稳固知识、创新等方面能力。
2.2 设计目的对于数字信号系统最难以做到的就是在调制过程中合理地解决码间干扰和提高输出信噪比这两点。
信号的相位跳变是瞬时变化的，瞬时变化的相位会使信号频谱发生扩散，导致需要非常大的信道带宽才能无失真地传输信号。
为了把信号频谱限制在一个比拟合理的范围内，对基带信号进行滤波是必不可少的。
但是基带滤波会使信号在时域上扩展，如果设计不好将在接收端引起严重的码间干扰〔ISI〕。
利用成型滤波消除码间干扰对信号传输的影响。
实验一 匹配滤波器的仿真验证
实验一 匹配滤波器的仿真验证一、实验目的：利用matlab 验证匹配滤波器的特性二、实验要求：设二进制数字基带信号s （t ）=∑a n a g （t-s nT ），加性高斯白噪声的功率谱密度为0.其中n a ∈{+1，-1}，g （t ）={10sT t <<0其他（1）若接收滤波器的冲击响应函数h （t ）=g （t ），画出经过滤波器后的输出波形图：（2）若H （f ）={10)2/(5||s T f <其他画出经过滤波器后的输出波形图。
三、实验原理： 匹配滤波器原理：匹配滤波器是一种以输出信噪比为最佳判决准则的线性滤波器。
它的冲击响应h （t ）=S （t0-t ）；y0（t ）=h （t ）*s （t ）；在最佳判决时刻t0时输出信噪比r 最大。
四、实验源码clear all;close all;N =100;N_sample=8;Ts=1;dt =Ts/N_sample;t=0:dt:(N*N_sample-1)*dt;gt =ones(1,N_sample);d = sign(randn(1,N));a = sigexpand(d,N_sample);st = conv(a,gt);ht1 =gt;rt1 =conv(st,ht1);ht2 =5*sinc(5*(t-5)/Ts);rt2 =conv(st,ht2);figure(1)subplot(321)plot(t,st(1:length(t)));axis([0 20 -1.5 1.5]);ylabel('输入双极性NRZ 数字基带波形');subplot(322)stem(t,a);axis([0 20 -1.5 1.5]);ylabel('输入数字序列');subplot(323)plot(t,[0 rt1(1:length(t)-1)]/8);axis([0 20 -1.5 1.5]);ylabel('方波滤波后输出'); subplot(324)dd =rt1(N_sample:N_sample:end);ddd =sigexpand(dd,N_sample);stem(t,ddd(1:length(t))/8);axis([0 20 -1.5 1.5]);ylabel('方波滤波后抽样输出');subplot(325)plot(t-5,[0 rt2(1:length(t)-1)]/8);axis([0 20 -1.5 1.5]);xlabel('t/Ts');ylabel('理想低通滤波器');subplot(326)dd =rt2(N_sample-1:N_sample:end);ddd =sigexpand(dd,N_sample);stem(t-5,ddd(1:length(t))/8);axis([0 20 -1.5 1.5]);xlabel('t/Ts');ylabel('理想低通滤波后抽样输出');。
滤波器实验报告
一、实验目的1. 理解滤波器的基本原理和分类。
2. 掌握滤波器的设计方法和实现技巧。
3. 验证滤波器的性能和效果。
4. 学习利用Matlab等工具进行滤波器设计和仿真。
二、实验原理滤波器是一种信号处理装置，用于去除或增强信号中的特定频率成分。
根据频率响应特性，滤波器可分为低通、高通、带通和带阻滤波器。
滤波器的设计主要涉及滤波器类型的选择、滤波器参数的确定以及滤波器结构的实现。
三、实验设备1. 实验电脑：用于运行Matlab软件进行滤波器设计和仿真。
2. 实验数据：用于滤波处理的信号数据。
四、实验内容1. 低通滤波器设计- 设计一个低通滤波器，截止频率为1kHz。
- 使用巴特沃斯滤波器设计方法，设计一个四阶低通滤波器。
- 利用Matlab的`butter`函数进行滤波器设计，并绘制滤波器的幅频响应和相频响应。
2. 高通滤波器设计- 设计一个高通滤波器，截止频率为2kHz。
- 使用切比雪夫滤波器设计方法，设计一个二阶高通滤波器。
- 利用Matlab的`cheby1`函数进行滤波器设计，并绘制滤波器的幅频响应和相频响应。
3. 带通滤波器设计- 设计一个带通滤波器，通带频率范围为1kHz至3kHz。
- 使用椭圆滤波器设计方法，设计一个四阶带通滤波器。
- 利用Matlab的`ellip`函数进行滤波器设计，并绘制滤波器的幅频响应和相频响应。
4. 滤波器仿真- 使用设计的滤波器对实验数据进行滤波处理。
- 比较滤波前后的信号，分析滤波器的性能和效果。
五、实验步骤1. 低通滤波器设计- 打开Matlab软件，创建一个新脚本。
- 输入以下代码进行巴特沃斯低通滤波器设计：```matlab[b, a] = butter(4, 1/1000);```- 绘制滤波器的幅频响应和相频响应：```matlabfreqz(b, a, 1024, 1000);```2. 高通滤波器设计- 使用与低通滤波器相同的方法，设计切比雪夫高通滤波器：```matlab[b, a] = cheby1(2, 0.1, 1/2000, 'high');```- 绘制滤波器的幅频响应和相频响应：```matlabfreqz(b, a, 1024, 2000);```3. 带通滤波器设计- 使用与低通滤波器相同的方法，设计椭圆带通滤波器：```matlab[b, a] = ellip(4, 0.5, 40, 1/1500, 1/3000, 'bandpass');```- 绘制滤波器的幅频响应和相频响应：```matlabfreqz(b, a, 1024, [1500 3000]);```4. 滤波器仿真- 加载实验数据，并绘制滤波前后的信号。
滤波器仿真实验
滤波器仿真实验实验报告姓名张巧玲指导教师贾立新课程电子系统设计与实践专业班级自动化1004班学院信息工程学院提交时间2012年12月28日一、实验要求采用无限增益多重反馈滤波器，设计一二阶带通滤波器，通带增益A 0=1，f L =1kHz ，f H =2kHz ，设计方案如图1所示。
要求：（1）用Protel99画出原理图，计算各元件参数，各元件参数选用标称值；（2）用Mutisum 对电路进行仿真，给出幅频特性的仿真结果；（3）撰写设计报告。
v i 二阶低通滤波器f H =2kHz Q =0.707v o二阶高通滤波器f L =1kHz Q =0.707图一 设计方案二、实验原理实验要求设计一带通的滤波器，可以采用低通滤波器与高通滤波器相结合的办法。
设计一个截止频率为2k hz 的低通滤波器和一个截止频率为1k hz 的高通滤波器相结合，两种滤波器连在一起就可以得到一个带通滤波器。
三、实验参数计算二、实验参数计算（1）二阶低通滤波器A =Q = H f = 计算：令C ，则其余变量计算如下：（2）二阶高通滤波器L f = 计算：令C =，则其余变量计算如下：R （3）取标称值，画出电路原理图低通滤波器元件参数： 高通滤波器元件参数：R =四、实验仿真结果仿真效果如图所示。
测试标尺图1位置，放大倍数-2.908dB ，获得最低频率983.1Hz ；试标尺置于图2位置，放大倍数-3.238dB ，获得最低频率1.901kHz 。
经过检验，在最高点两边-3dB 处的值分别与1KHz 与2KHz 很接近，符合设计要求。
图一图二实验原理图及仿真结果五、实验总结经过检验，在最高点两边-3dB处的值分别与1KHz与2KHz很接近，符合设计要求。
通过这次设计带通滤波器的仿真实验，重新巩固了MULTISM软件的应用，对实验元器件的选择有了新的认识。
通过设计仿真滤波器电路，我了解了滤波器的仿真效果，更是学会从波特图上看出滤波器的截止频率。
ads滤波器仿真实验报告_图文
一．滤波器的基本原理滤波器的基础是谐振电路，它是一个二端口网络，对通带内频率信号呈现匹配传输，对阻带频率信号失配而进行发射衰减，从而实现信号频谱过滤功能。
典型的频率响应包括低通、高通、带通和带阻特性。
镜像参量法和插入损耗法是设计集总元件滤波器常用的方法。
对于微波应用，这种设计通常必须变更到由传输线段组成的分布元件。
Richard变换和Kuroda恒等关系提供了这个手段。
dB；在该式在滤波器中，通常采用工作衰减来描述滤波器的衰减特性，即L A=10lg P inP L中，P in和P L分别为输出端匹配负载时的滤波器输入功率和负载吸收功率。
为了描述衰减特性与频率的相关性，通常使用数学多项式逼近方法来描述滤波器特性，如巴特沃兹、切比雪夫、椭圆函数型、高斯多项式等。
滤波器设计通常需要由衰减特性综合出滤波器低通原型，再将原型低通滤波器转换到要求设计的低通、高通、带通、带阻滤波器，最后用集总参数或分布参数元件实现所设计的滤波器。
滤波器低通原型为电感电容网络。
其中，元件数和元件参数只与通带结束频率、衰减和阻带起始频率、衰减有关。
设计中都采用表格而不用繁杂的计算公式。
表1-1列出了巴特沃兹滤表1-1 巴特沃兹滤波器低通原型元器件值实际设计中，首先需要确定滤波器的阶数，这通常由滤波器阻带某一频率处给定的插入损耗制约。
图1-1所示为最平坦滤波器原型衰减与归一化频率的关系曲线。
图1.1 最大平坦滤波器原型的衰减与归一化频率的关系曲线二、S参量的描述高频S参量和T参量用于表征射频/微波频段二端口网络(或N端口网络)的特性。
基于波的概念，它们为在射频/微波频段分析、测试二端口网络，提供了完整的描述。
由于电磁场方程和大多数微波网络和微波元件的线性，散射波的幅值(即反射波和透射波的幅值)是与入射波的幅值呈线性关系的。
描述该线性关系的矩阵称为“散射矩阵”或S矩阵。
低频网络参量(如Z、Y矩阵等)是以各端口上的净(或总)电压和电流来定义的，而这些概念在射频/微波频段已不切实际，需重新寻找能描述波的叠加的参量来定义网络参量。
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实验一 匹配滤波器的仿真验证
一、实验目的：利用matlab 验证匹配滤波器的特性
二、实验要求：设二进制数字基带信号s （t ）=∑a n a g （t-s nT ），加性高斯白噪声的功率谱
密度为0.其中n a ∈{+1，-1}，g （t ）={10
s
T t <<0其他（1）若接收滤波器的冲击响应函数h （t ）
=g （t ），画出经过滤波器后的输出波形图：（2）若H （f ）={
10)2/(5||s T f <其他
画出经过滤波器后的输出波形图。
三、实验原理： 匹配滤波器原理：匹配滤波器是一种以输出信噪比为最佳判决准则的线性滤波器。
它的冲击响应h （t ）=S （t0-t ）；y0（t ）=h （t ）*s （t ）；在最佳判决时刻t0时输出信噪比r 最大。
四、实验源码
clear all;
close all;
N =100;
N_sample=8;
Ts=1;
dt =Ts/N_sample;
t=0:dt:(N*N_sample-1)*dt;
gt =ones(1,N_sample);
d = sign(randn(1,N));
a = sigexpand(d,N_sample);
st = conv(a,gt);
ht1 =gt;
rt1 =conv(st,ht1);
ht2 =5*sinc(5*(t-5)/Ts);
rt2 =conv(st,ht2);
figure(1)
subplot(321)
plot(t,st(1:length(t)));
axis([0 20 -1.5 1.5]);ylabel('输入双极性NRZ 数字基带波形');
subplot(322)
stem(t,a);
axis([0 20 -1.5 1.5]);ylabel('输入数字序列');
subplot(323)
plot(t,[0 rt1(1:length(t)-1)]/8);
axis([0 20 -1.5 1.5]);ylabel('方波滤波后输出'); subplot(324)
dd =rt1(N_sample:N_sample:end);
ddd =sigexpand(dd,N_sample);
stem(t,ddd(1:length(t))/8);
axis([0 20 -1.5 1.5]);ylabel('方波滤波后抽样输出');
subplot(325)
plot(t-5,[0 rt2(1:length(t)-1)]/8);
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xlabel('t/Ts');ylabel('理想低通滤波器');
subplot(326)
dd =rt2(N_sample-1:N_sample:end);
ddd =sigexpand(dd,N_sample);
stem(t-5,ddd(1:length(t))/8);
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xlabel('t/Ts');ylabel('理想低通滤波后抽样输出');。