实验五--FIR数字滤波器设计与软件实现
fir滤波器设计实验报告
fir滤波器设计实验报告fir滤波器设计实验报告引言：滤波器是数字信号处理中常用的工具，它能够对信号进行去噪、频率分析和频率选择等处理。
其中，FIR（Finite Impulse Response）滤波器是一种常见的数字滤波器，具有线性相位和稳定性等优点。
本实验旨在设计一个FIR滤波器，并通过实际测试验证其性能。
一、实验目的本实验的目的是通过设计一个FIR滤波器，掌握FIR滤波器的设计方法和性能评估。
具体包括以下几个方面：1. 了解FIR滤波器的基本原理和特点；2. 学习FIR滤波器的设计方法，如窗函数法、最小二乘法等；3. 掌握MATLAB等工具的使用，实现FIR滤波器的设计和性能评估；4. 通过实际测试，验证所设计FIR滤波器的性能。
二、实验原理FIR滤波器是一种非递归滤波器，其输出仅依赖于当前和过去的输入样本。
其基本原理是将输入信号与一组滤波器系数进行卷积运算，得到输出信号。
FIR滤波器的频率响应由滤波器系数决定，通过调整滤波器系数的值，可以实现不同的滤波效果。
在本实验中，我们采用窗函数法设计FIR滤波器。
窗函数法是一种常见的FIR滤波器设计方法，其基本思想是通过对滤波器的频率响应进行窗函数加权，从而实现对信号频率的选择。
常用的窗函数有矩形窗、汉宁窗、布莱克曼窗等。
三、实验过程1. 确定滤波器的要求：根据实际需求，确定滤波器的截止频率、通带衰减和阻带衰减等参数。
2. 选择窗函数：根据滤波器的要求，选择合适的窗函数。
常用的窗函数有矩形窗、汉宁窗、布莱克曼窗等，不同窗函数有不同的性能特点。
3. 计算滤波器系数：根据所选窗函数的特性，计算滤波器的系数。
这一步可以使用MATLAB等工具进行计算，也可以手动计算。
4. 实现滤波器：使用MATLAB等工具，将计算得到的滤波器系数应用于滤波器的实现。
可以使用差分方程、卷积等方法实现滤波器。
5. 评估滤波器性能：通过输入不同的信号，观察滤波器的输出，并评估其性能。
FIR数字滤波器设计与软件实现实验报告222
FIR数字滤波器设计与软件实现实验报告222 FIR数字滤波器设计与软件实现实验报告222实验标题：FIR数字滤波器设计与软件实现实验目的：1.学习FIR数字滤波器的基本原理和设计方法；2.掌握使用MATLAB软件进行FIR数字滤波器设计的方法；3.通过实验验证FIR数字滤波器的性能和效果。
实验器材与软件：1.个人计算机；2.MATLAB软件。
实验步骤：1.确定所需的滤波器类型和设计要求；2.根据设计要求选择合适的滤波器设计方法，如窗函数法、最优化方法等；3.使用MATLAB软件进行滤波器设计，并绘制滤波器的频率响应曲线；4.将设计好的滤波器用于信号处理，观察滤波效果。
实验结果与分析：1.进行实验前，首先确定滤波器的类型和设计要求。
例如，我们选择低通滤波器，要求通带频率为1kHz，阻带频率为2kHz，通带最大衰减为1dB，阻带最小衰减为60dB。
2.在MATLAB软件中，我们选择窗函数法进行滤波器设计。
根据设计要求，选择合适的窗函数，如矩形窗、汉宁窗等。
根据设计要求和窗函数的特点，确定滤波器的长度N和窗函数的参数。
3. 使用MATLAB中的fir1函数进行滤波器设计，并绘制滤波器的频率响应曲线。
根据频率响应曲线，可以分析滤波器的性能是否符合设计要求。
4. 将设计好的滤波器用于信号处理，观察滤波效果。
在MATLAB中，可以使用filter函数对信号进行滤波处理，然后绘制原始信号和滤波后的信号的时域波形和频谱图进行对比分析。
实验结论：1.通过本次实验，我们学习了FIR数字滤波器的基本原理和设计方法；2.掌握了使用MATLAB软件进行FIR数字滤波器设计的方法；3.实验结果显示，设计的FIR数字滤波器可以满足设计要求，具有良好的滤波效果。
4.FIR数字滤波器在数字信号处理中具有广泛的应用前景，对于滤除噪声、改善信号质量等方面有重要意义。
FIR数字滤波器设计及软件实现
备注：（1）、按照要求独立完成实验内容。
（2）、实验结束后，把电子版实验报告按要求格式改名,并由实验教师批阅记录后；实验室统一刻盘留档。
实验七FIR数字滤波器设计及软件实现一、实验目的（1）掌握用窗函数法设计FIR数字滤波器的原理和方法。
（2）掌握用等波纹最佳逼近法设计FIR数字滤波器的原理和方法。
（3）掌握FIR滤波器的快速卷积实现原理。
（4）学会调用MA TLAB函数设计与实现FIR滤波器二、实验原理三、实验内容及步骤（1）画出实验主程序框图。
（2）绘制滤波器损耗函数和滤波器输出信号曲线图（包括程序代码）。
%========================clear all;close all;clc;%调用xtg产生信号xt, xt长度N=1000,并显示xt及其频谱N=1000;xt=xtg(N);fp=120; fs=150;Rp=0.2;As=60;Fs=1000; % 输入给定指标% (1) 用窗函数法设计滤波器%========================wc=(fp+fs)/Fs; %理想低通滤波器截止频率(关于pi归一化）B=2*pi*(fs-fp)/Fs; %过渡带宽度指标Nb=ceil(12*pi/B); %blackman窗的长度Nhn=fir1(Nb-1,wc,blackman(Nb));Hw=abs(fft(hn,1024)); % 求设计的滤波器频率特性ywt=fftfilt(hn,xt,N); %调用函数fftfilt对xt滤波%以下为用窗函数法设计法的绘图部分（滤波器损耗函数，滤波器输出信号波形）%省略figure(2)subplot(2,1,1)M=1024;k=1:M/2+1;f=1:500;plot(f,20*log10(Hw(f)));title('(a) 低通滤波器幅频特性')axis([0,Fs/2,-120,20]);xlabel('f/Hz');ylabel('幅度')subplot(2,1,2)% N=1000;t=[0:N-1]/Fs;Tp=N/Fs;plot(t,ywt);title('(b) 滤除噪声后的信号波形')ylabel('ywt')grid;axis([0,Tp/2,-1,1]);function xt=xtg(N)%xt=xtg(N) 产生一个长度为N,有加性高频噪声的单频调幅信号xt,采样频率Fs=1000Hz %载波频率fc=Fs/10=100Hz,调制正弦波频率f0=fc/10=10Hz.N=1000;Fs=1000;T=1/Fs;Tp=N*T;t=0:T:(N-1)*T;fc=Fs/10;f0=fc/10; %载波频率fc=Fs/10，单频调制信号频率为f0=Fc/10;mt=cos(2*pi*f0*t); %产生单频正弦波调制信号mt，频率为f0ct=cos(2*pi*fc*t); %产生载波正弦波信号ct，频率为fcxt=mt.*ct; %相乘产生单频调制信号xtnt=2*rand(1,N)-1; %产生随机噪声nt%设计高通滤波器hn,用于滤除噪声nt中的低频成分,生成高通噪声%========================fp=150; fs=200;Rp=0.1;As=70; % 滤波器指标fb=[fp,fs];m=[0,1]; % 计算remezord函数所需参数f,m,devdev=[10^(-As/20),(10^(Rp/20)-1)/(10^(Rp/20)+1)];[n,fo,mo,W]=remezord(fb,m,dev,Fs); % 确定remez函数所需参数hn=remez(n,fo,mo,W); % 调用remez函数进行设计,用于滤除噪声nt中的低频成分yt=filter(hn,1,10*nt); %滤除随机噪声中低频成分，生成高通噪声ytxt=xt+yt; %噪声加信号fst=fft(xt,N);k=0:N-1;f=k/Tp;subplot(2,1,1);plot(t,xt);grid;xlabel('t/s');ylabel('x(t)');axis([0,Tp/5,min(xt),max(xt)]);title('(a) 信号加噪声波形')subplot(2,1,2);plot(f,abs(fst)/max(abs(fst)));grid;title('(b) 信号加噪声的频谱')axis([0,Fs/2,0,1.2]);xlabel('f/Hz');ylabel('幅度')四、总结。
实验5 FIR滤波器设计与实现
实验5 FIR滤波器设计与实现以下为参考中文实验指导，原文请参见：\GuideSlide\DSP_Primer\chinese\print下：Xilinx_DSP_workbook_A4.pdf5.FIR滤波器在这一部分中，我们将利用多种不同方法实现FIR滤波器。
为了说明问题，首先来看一下如下图所示的简单的四抽头FIR滤波器：滤波器的系数按如下选择：w0= -10，w1= 20，w2= 50，w3= 80 [5.1] 这些系数并不是针对某个具体的频率响应而设计的，如此选择只是为了说明问题。
5.1.字长增长为了说明字长效应的影响，我们当然只能选择有限精度的信号。
在本例中，我们让输入信号为2位整数。
因此信号x[k]的范围在-2和1之间。
在下面各实验中，我们将考虑滤波器系数为8位的情况，即w的范围在-128和+127之间实验 5.1简单FIR滤波器打开以下系统：\filter\cut_set\FIR1\FIR1.mdl(a)在上图中画出关键路径，并回答在关键路径上共有多少乘法单元和加法单元。
答：(b)运行该系统并在示波器中观察其冲激响应。
(c) 观察加法链上的字长变化并验证字长由8位增长到10位。
(d) 使用System Generator 模块生成所需ISE 工程文件。
打开ISE 工程，对该设计经行时序模拟以及布局与布线（Place & Route ），然后完成下列表格。
（注意在本例中并没有使用到内嵌乘法器)实验 5.2 时序变更(Retiming)打开以下系统：\filter\cut_set\FIR2\FIR2.mdl对图中上面的系统应用cut sets 分割得到的割集进行适当变换便得到了下面的系统。
变换后的系统的关键路径长度被大大缩减。
但同时需要注意的是，系统的延迟增加了。
(a) 运行该系统并在示波器中观察其冲激响应。
可以看出该系统与之前的系统相比其关键路径大大缩短。
新系统的关键路径长度是多少？ 答：(b) 使用System Generator 模块生成所需ISE 工程文件。
FIR数字滤波器设计与软件实现实验报告222
FIR数字滤波器设计与软件实现实验报告222 FIR数字滤波器设计与软件实现实验报告222实验名称：FIR数字滤波器设计与软件实现实验目的：1.了解数字滤波器的工作原理和设计方法。
2.学习使用MATLAB软件进行FIR数字滤波器的设计和实现。
实验器材：1.计算机2.MATLAB软件实验步骤：1.导入信号数据：首先，打开MATLAB软件，创建一个新的脚本文件，然后导入待滤波的信号数据。
可以通过以下代码实现：```matlabfs = 1000; % 采样频率为1000Hzt = 0:(1/fs):1; % 1秒的时间范围f1=10;%信号频率为10Hzf2=50;%信号频率为50Hzx = sin(2*pi*f1*t) + sin(2*pi*f2*t); % 生成两个正弦信号叠加```2.设计低通滤波器：使用fir1函数设计一个低通滤波器，并指定截止频率为100Hz，实现代码如下：```matlaborder = 64; % 滤波器阶数cutoff = 100; % 截止频率为100Hzb = fir1(order, cutoff/(fs/2)); % 设计低通滤波器系数```3.应用滤波器：将设计好的滤波器系数应用到信号上，实现代码如下：```matlabfiltered_signal = filter(b, 1, x); % 应用滤波器```4.绘制滤波前后的信号波形：使用plot函数分别绘制滤波前和滤波后的信号波形，实现代码如下：```matlabfigure; % 创建新的图形窗口plot(t, x);title('Original Signal'); % 设置图标题plot(t, filtered_signal);title('Filtered Signal'); % 设置图标题```5.显示滤波前后的频谱图：使用fft函数计算滤波前后信号的频谱，并使用plot函数显示频谱图，实现代码如下：```matlabfigure; % 创建新的图形窗口X = abs(fft(x)); % 计算滤波前信号的频谱f = (0:length(X)-1)*fs/length(X); % 计算频率轴的范围plot(f, X);title('Spectrum of Original Signal'); % 设置图标题filtered_X = abs(fft(filtered_signal)); % 计算滤波后信号的频谱plot(f, filtered_X);title('Spectrum of Filtered Signal'); % 设置图标题```实验结果与分析：通过实验设计的FIR数字滤波器，可以实现对输入信号的滤波功能。
fir数字滤波器设计与软件实现数字信号处理实验原理
fir数字滤波器设计与软件实现数字信号处理实验原理FIR数字滤波器设计的基本原理是从理想滤波器的频率响应出发，寻找一个系统函数，使其频率响应尽可能逼近滤波器要求的理想频率响应。
为了实现这一目标，通常会采用窗函数法进行设计。
这种方法的基本思想是，将理想滤波器的无限长单位脉冲响应截断为有限长因果序列，并用合适的窗函数进行加权，从而得到FIR滤波器的单位脉冲响应。
在选择窗函数时，需要考虑其频率响应和幅度响应。
常见的窗函数包括矩形窗、三角形窗、汉宁窗、汉明窗、布莱克曼窗和凯泽窗等。
每种窗函数都有其特定的特性，如主瓣宽度、旁瓣衰减等。
根据实际需求，可以选择合适的窗函数以优化滤波器的性能。
在软件实现上，可以使用各种编程语言和信号处理库进行FIR滤波器的设计和实现。
例如，在MATLAB中，可以使用内置的`fir1`函数来设计FIR滤波器。
该函数可以根据指定的滤波器长度N和采样频率Fs，自动选择合适的窗函数并计算滤波器的系数。
然后，可以使用快速卷积函数`fftfilt`对输入信号进行滤波处理。
此外，还可以使用等波纹最佳逼近法来设计FIR数字滤波器。
这种方法的目标是找到一个最接近理想滤波器频率响应的实数序列，使得在所有可能的实
数序列中，该序列的误差平方和最小。
通过优化算法，可以找到这个最优序列，从而得到性能更优的FIR滤波器。
总的来说，FIR数字滤波器设计与软件实现数字信号处理实验原理是基于对理想滤波器频率响应的逼近和优化，通过选择合适的窗函数和算法，实现信号的滤波处理。
数字信号管理方案计划实验报告实验五
物理与电子信息工程学院实验报告实验课程名称：数字信号处理实验名称：FIR数字滤波器设计与软件实现班级：1012341姓名：严娅学号：101234153成绩：_______实验时间：2012年12月20 日一、实验目的（1）掌握用窗函数法设计FIR 数字滤波器的原理和方法。
（2）掌握用等波纹最佳逼近法设计FIR 数字滤波器的原理和方法。
（3）掌握FIR 滤波器的快速卷积实现原理。
（4）学会调用MATLAB 函数设计与实现FIR 滤波器。
二、实验原理1、用窗函数法设计FIR 数字滤波器的原理和方法。
如果所希望的滤波器的理想频率响应函数为 )(ωj d e H ，则其对应的单位脉冲响应为)(n h d =π21ωωωππd e e H j j d )(⎰- （2-1）窗函数设计法的基本原理是用有限长单位脉冲响应序列)(n h 逼近)(n h d 。
由于)(n h d 往往是无限长序列，且是非因果的，所以用窗函数)(n ω将)(n h d 截断，并进行加权处理，得到：)(n h ＝)(n h d )(n ω (2-2))(n h 就作为实际设计的FIR 数字滤波器的单位脉冲响应序列，其频率响应函数)(ωj d e H 为：)(ωj d e H ＝∑-=-1)(N n j e n h ω (2-3) 式中，N 为所选窗函数)(n ω的长度。
由第七章可知，用窗函数法设计的滤波器性能取决于窗函数)(n ω的类型及窗口长度N 的取值。
设计过程中，要根据对阻带最小衰减和过渡带宽度的要求选择合适的窗函数类型和窗口长度N 。
各种类型的窗函数可达到的阻带最小衰减和过渡带宽度见第七章。
这样选定窗函数类型和长度N 后，求出单位脉冲响应)(n h ＝)(n h d ·)(n ω，并按式（2-3）求出)(ωj e H 。
)(ωj e H 是否满足要求，要进行验算。
一般在)(n h 尾部加零使长度满足于2的整数次幂，以便用FFT 计算)(ωj e H 。
FIR数字滤波器设计与软件实现实验报告222
FIR数字滤波器设计与软件实现实验报告222 FIR数字滤波器设计与软件实现实验报告222实验报告标题：FIR数字滤波器设计与软件实现实验目的：1.掌握FIR数字滤波器的设计原理；2.学会使用软件进行FIR数字滤波器设计；3.实现FIR数字滤波器的软件仿真。
实验材料与设备：1.计算机；2.FIR滤波器设计软件。
实验原理：FIR（Finite Impulse Response）数字滤波器是一种线性时不变滤波器，具有无穷冲击响应长度。
其传递函数表达式为：H(z)=b0+b1*z^(-1)+b2*z^(-2)+...+bM*z^(-M)其中，H(z)为滤波器的传递函数，z为z变换的复数变量，b0,b1,...,bM为滤波器的系数，M为滤波器的阶数。
FIR滤波器的设计包括理想滤波器的设计和窗函数法的设计两种方法。
本实验使用窗函数法进行FIR滤波器的设计。
窗函数法的步骤如下：1.确定滤波器的阶数M；2.设计理想低通滤波器的频率响应Hd(w)；3.根据滤波器的截止频率选择合适的窗函数W(n)；4.计算滤波器的单位脉冲响应h(n)；5.调整滤波器的单位脉冲响应h(n)的幅度；6.得到滤波器的系数b0,b1,...,bM。
实验步骤：1.在计算机上安装并打开FIR滤波器设计软件；2.根据实验要求选择窗函数法进行FIR滤波器的设计；3.输入滤波器的阶数M和截止频率，选择合适的窗函数；4.运行软件进行滤波器设计，得到滤波器的系数；5.使用软件进行FIR滤波器的软件仿真。
实验结果：经过软件仿真，得到了FIR数字滤波器的单位脉冲响应和频率响应曲线，满足设计要求。
滤波器的阶数和截止频率对滤波器的响应曲线有一定影响。
通过调整滤波器阶数和截止频率，可以得到不同的滤波效果。
实验结论：本实验通过窗函数法进行FIR数字滤波器的设计，并通过软件进行了仿真。
实验结果表明，FIR数字滤波器具有良好的滤波效果，可以用于信号处理和通信系统中的滤波需求。
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实验五 FIR 数字滤波器设计与软件实现1．实验目的（1）掌握用窗函数法设计FIR 数字滤波器的原理和方法。
（2）掌握用等波纹最佳逼近法设计FIR 数字滤波器的原理和方法。
（3）掌握FIR 滤波器的快速卷积实现原理。
（4）学会调用MATLAB 函数设计与实现FIR 滤波器。
2． 实验内容及步骤（1）认真复习第七章中用窗函数法和等波纹最佳逼近法设计FIR 数字滤波器的原理； （2）调用信号产生函数xtg 产生具有加性噪声的信号xt ，并自动显示xt 及其频谱，如图10.5.1所示；0.050.10.150.20.250.30.350.4-10010t/sx (t )(a) 信号加噪声波形5010015020025030035040045050000.51(b) 信号加噪声的频谱f/Hz幅度图10.5.1 具有加性噪声的信号x(t)及其频谱如图（3）请设计低通滤波器，从高频噪声中提取xt中的单频调幅信号，要求信号幅频失真小于0.1dB，将噪声频谱衰减60dB。
先观察xt的频谱，确定滤波器指标参数。
（4）根据滤波器指标选择合适的窗函数，计算窗函数的长度N，调用MATLAB函数fir1设计一个FIR低通滤波器。
并编写程序，调用MATLAB快速卷积函数fftfilt实现对xt 的滤波。
绘图显示滤波器的频响特性曲线、滤波器输出信号的幅频特性图和时域波形图。
（4）重复（3），滤波器指标不变，但改用等波纹最佳逼近法，调用MATLAB函数remezord和remez设计FIR数字滤波器。
并比较两种设计方法设计的滤波器阶数。
提示：○1MATLAB函数fir1和fftfilt的功能及其调用格式请查阅本书第7章和第8章；○2采样频率Fs=1000Hz，采样周期T=1/Fs；○3根据图10.6.1(b)和实验要求，可选择滤波器指标参数：通带截止频率fp=120Hz，阻带截至频率fs=150Hz，换算成数字频率，通带截止频率p 20.24pfωπ=T=π，通带最大衰为0.1dB，阻带截至频率s 20.3sfωπ=T=π，阻带最小衰为60dB。
] ○4实验程序框图如图10.5.2所示，供读者参考。
3．信号产生函数xtg程序清单function xt=xtg(N)%实验五信号x(t)产生,并显示信号的幅频特性曲线%xt=xtg(N) 产生一个长度为N,有加性高频噪声的单频调幅信号xt,采样频率Fs=1000Hz %载波频率fc=Fs/10=100Hz,调制正弦波频率f0=fc/10=10Hz.N=2000;Fs=1000;T=1/Fs;Tp=N*T;t=0:T:(N-1)*T;fc=Fs/10;f0=fc/10; %载波频率fc=Fs/10，单频调制信号频率为f0=Fc/10; mt=cos(2*pi*f0*t); %产生单频正弦波调制信号mt，频率为f0ct=cos(2*pi*fc*t); %产生载波正弦波信号ct，频率为fcxt=mt.*ct; %相乘产生单频调制信号xtnt=2*rand(1,N)-1; %产生随机噪声nt%=======设计高通滤波器hn,用于滤除噪声nt中的低频成分,生成高通噪声=======fp=150; fs=200;Rp=0.1;As=70; % 滤波器指标fb=[fp,fs];m=[0,1]; % 计算remezord函数所需参数f,m,devdev=[10^(-As/20),(10^(Rp/20)-1)/(10^(Rp/20)+1)];[n,fo,mo,W]=remezord(fb,m,dev,Fs); % 确定remez函数所需参数hn=remez(n,fo,mo,W); % 调用remez函数进行设计,用于滤除噪声nt中的低频成分yt=filter(hn,1,10*nt); %滤除随机噪声中低频成分，生成高通噪声yt%================================================= ===============xt=xt+yt; %噪声加信号fst=fft(xt,N);k=0:N-1;f=k/Tp;subplot(3,1,1);plot(t,xt);grid;xlabel('t/s');ylabel('x(t)');axis([0,Tp/5,min(xt),max(xt)]);title('(a) 信号加噪声波形')subplot(3,1,2);plot(f,abs(fst)/max(abs(fst)));grid;title('(b) 信号加噪声的频谱')axis([0,Fs/2,0,1.2]);xlabel('f/Hz');ylabel('幅度')滤波器参数及实验程序清单2）、实验程序清单clear all;close all;%==调用xtg产生信号xt, xt长度N=1000,并显示xt及其频谱,=========N=1000;xt=xtg(N);fp=120; fs=150;Rp=0.2;As=60;Fs=1000; T=1/Fs; % 输入给定指标% (1) 用窗函数法设计滤波器wc=(fp+fs)/Fs; %理想低通滤波器截止频率(关于pi归一化）B=2*pi*(fs-fp)/Fs; %过渡带宽度指标Nb=ceil(11*pi/B); %blackman窗的长度Nhn=fir1(Nb-1,wc,blackman(Nb));Hw=abs(fft(hn,1024)); % 求设计的滤波器频率特性ywt=fftfilt(hn,xt,N); %调用函数fftfilt对xt滤波figure(2);subplot(3,1,1);myplot(hn,xt); %调用绘图函数myplot绘制损耗函数曲线y1t='y_w(t)';subplot(3,1,2);tplot(ywt,T,y1t);% (2) 用等波纹最佳逼近法设计滤波器fb=[fp,fs];m=[1,0]; % 确定remezord函数所需参数f,m,dev dev=[(10^(Rp/20)-1)/(10^(Rp/20)+1),10^(-As/20)];[Ne,fo,mo,W]=remezord(fb,m,dev,Fs); % 确定remez函数所需参数hn=remez(Ne,fo,mo,W); % 调用remez函数进行设计Hw=abs(fft(hn,1024)); % 求设计的滤波器频率特性yet=fftfilt(hn,xt,N); % 调用函数fftfilt对xt滤波figure(3);subplot(3,1,1);myplot(hn,xt); %调用绘图函数myplot绘制损耗函数曲线y2t='y_e(t)';subplot(3,1,2);tplot(yet,T,y2t)5、调用的子函数:(1)myplot:计算时域离散系统损耗函数并绘制曲线图。
函数清单如下：function myplot(B,A)[H,W]=freqz(B,A,1000);m=abs(H);plot(W/pi,20*log10(m/max(m)));grid on;xlabel('\omega/\pi');ylabel('幅度(dB)')axis([0,1,-150,50]);title('损耗函数曲线');(2)tplot：时域序列连续曲线绘图函数，将采样序列绘图。
函数清单如下：function tplot(xn,T,yn)n=0:length(xn)-1;t=n*T;plot(t,xn);xlabel('t/s');ylabel(yn)axis([0,t(end),min(xn),1.2*max(xn)]);6、实验程序运行结果00.10.20.30.40.50.60.70.80.91-150-100-50050ω/π幅度(d B )损耗函数曲线0.20.40.60.81 1.21.41.61.8-0.500.51t/sy w(t )-150-100-50050ω/π幅度(d B )损耗函数曲线-0.500.51t/sy e(t )7、思考题答(1) a.根据对阻带衰竭及过渡带的要求，选择窗函数的类型，并估计窗口长度N 。
b.构造希望逼近的频率响应函数)(ωωj d H 。
c.计算)(n h d 。
d.加窗得到设计结果:)()()(n n h n h d ω=。
教材第211页到212页有详细步骤解释(2) 希望逼近的理想带通滤波器的截止频率cl cu ωω和分别为：cl sl pl cu su pu ()/2, ()/2ωωωωωω=+=+（3）解释为什么对同样的技术指标，用等波纹最佳逼近法设计的滤波器阶数低？ ①用窗函数法设计的滤波器，如果在阻带截止频率附近刚好满足，则离开阻带截止频率越远，阻带衰减富裕量越大，即存在资源浪费；② 几种常用的典型窗函数的通带最大衰减和阻带最小衰减固定，且差别较大，又不能分别控制。
所以设计的滤波器的通带最大衰减和阻带最小衰减通常都存在较大富裕。
如本实验所选的blackman 窗函数，其阻带最小衰减为74dB,而指标仅为60dB 。
③ 用等波纹最佳逼近法设计的滤波器，其通带和阻带均为等波纹特性，且通带最大衰减和阻带最小衰减可以分别控制，所以其指标均匀分布，没有资源浪费，所以期阶数低得多。
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