IIR数字滤波器设计及应用.
IIR数字滤波器的设计及软件实现
IIR数字滤波器的设计及软件实现IIR数字滤波器（Infinite Impulse Response Digital Filter）是一种常用于信号处理的数字滤波器。
与FIR（Finite Impulse Response）滤波器不同，IIR滤波器的输出取决于过去的输入样本和输出样本。
1.确定滤波器的类型：根据实际应用需求选择低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器或带阻滤波器。
2.确定滤波器的阶数：阶数决定了滤波器的频率响应特性的陡峭程度。
一般来说，阶数越高，滤波器的频率响应特性越陡峭。
阶数的选择需要权衡计算复杂度和滤波器性能。
3.设计滤波器的传递函数：传递函数是描述滤波器输入和输出之间关系的数学表达式。
传递函数可以通过频率响应要求来确定。
4.选择滤波器设计方法：针对不同的频率响应要求，可以选择不同的滤波器设计方法，如巴特沃斯方法、切比雪夫方法、椭圆方法等。
5.设计滤波器的参数：根据滤波器的传递函数和设计方法，计算滤波器的系数。
这些系数可以用于实现滤波器。
软件实现的步骤如下：1. 选择合适的软件平台：根据实际需求，选择适合的软件平台，如MATLAB、Python等。
2. 导入相关的滤波器设计库：选择合适的滤波器设计库，如MATLAB的Signal Processing Toolbox、Python的scipy.signal等。
3.使用滤波器设计函数：根据选择的滤波器设计方法，使用相应的函数进行滤波器设计。
这些函数可以根据输入的参数计算出滤波器的系数。
4.实现滤波器：使用得到的滤波器系数，将其用于滤波器的实现。
可以使用滤波器函数对信号进行滤波操作。
5.评估滤波器性能：根据实际应用需求，对滤波器的性能进行评估。
可以通过比较滤波器的输出和期望的输出，或者通过分析滤波器的频率响应特性来评估滤波器的性能。
需要注意的是，IIR数字滤波器的设计和实现过程可能相对复杂，需要一定的信号处理和数学基础。
在实际应用中，可以借助已有的滤波器设计库和工具来简化设计和实现过程。
iir数字滤波器处理实际案例
IIR数字滤波器处理实际案例I.概述数字信号处理作为一门重要的学科，其在工程领域中得到了广泛的应用。
数字滤波器作为数字信号处理的重要工具，常常用于对信号进行去噪、滤波等处理。
本文将以IIR数字滤波器处理实际案例为主题，探讨IIR数字滤波器的原理、应用以及实际案例分析。
II.IIR数字滤波器原理1. IIR数字滤波器概述IIR数字滤波器（Infinite Impulse Response）是一种常见的数字滤波器，其基本原理是根据输入信号的当前值和过去的输出值计算当前的输出值。
IIR数字滤波器具有反馈，可以实现很复杂的频率响应。
2. IIR数字滤波器结构IIR数字滤波器通常由系统函数和差分方程两部分组成。
系统函数是用来描述滤波器的频率响应特性，而差分方程则是描述滤波器的输入输出关系。
常见的IIR数字滤波器包括Butterworth、Chebyshev等。
III.IIR数字滤波器应用1. 语音信号处理在语音信号处理中，常常需要对信号进行降噪、滤波等处理。
IIR数字滤波器可以很好地满足这一需求，对语音信号进行有效处理。
2. 生物医学信号处理生物医学信号通常包含多种噪声和干扰，需要进行滤波处理以提取有效信息。
IIR数字滤波器在心电图、脑电图等生物医学信号处理中有着广泛的应用。
IV.IIR数字滤波器实际案例分析以一种生物医学信号处理为例，对IIR数字滤波器进行实际案例分析。
1.问题描述假设有一组心电图信号，该信号包含多种噪声和干扰，需要对其进行滤波处理，以提取有效的心电信号。
2.解决方案针对该问题，可以采用Butterworth低通滤波器进行处理。
利用Matlab等工具，设计并实现Butterworth低通滤波器，对心电图信号进行滤波处理。
3.实验结果经过Butterworth低通滤波器处理后，心电图信号的噪声和干扰得到了有效抑制，同时保留了有效的心电信号，达到了预期的滤波效果。
V.总结IIR数字滤波器作为数字信号处理领域中的重要工具，具有着广泛的应用前景。
实验六 IIR数字滤波器设计及应用
本科学生实验报告学号 **********************姓名 ****************学院物电学院专业、班级 ***************实验课程名称数字信号分析与处理教师及职称 *************** 开课学期 2015 至 2016学年上学期填报时间 2016 年 5 月 12 日云南师范大学教务处编印一、验设计方案 实验序号 实验六实验名称 IIR 数字滤波器设计及应用 实验时间2016/5/12实验室同析楼三栋313实验室1．实验目的加深理解IIR 数字滤波器的特性，掌握IIR 数字滤波器的设计原理与设计方法，以及IIR 数字滤波器的应用。
2． 实验原理、实验流程或装置示意图【例2.3.1】 设计一个数字滤波器，要求在0~0.2π（rad ）内衰耗不大于3dB ，在0.6π~ π（rad ）内衰耗不小于60dB 。
[解]若模拟低通滤波器原型采用巴特沃思滤波器： [N,Wc]=buttord(0.2,0.6,3,60);[b,a]=butter(N,Wc);reqz(b,a);axis([0,1,-120,0]);设计结果如图2.3.1所示。
可见IIR 是数字滤波器相位为非线性。
0.10.20.30.40.50.60.70.80.91-500-400-300-200-1000Normalized Frequency (⨯π rad/sample)P h a s e (d e g r e e s )0.10.20.30.40.50.60.70.80.91-100-50Normalized Frequency (⨯π rad/sample)M a g n i t u d e (d B )图2.3.1 Buttertworth 低通滤波器【例2.3.2】 设计一个数字带通滤波器，要求在100~200Hz 通带内纹波不大于3dB ，通带两边各50Hz 外是阻带，衰耗不小于40dB 。
IIR数字滤波器设计及软件实现[1]
![IIR数字滤波器设计及软件实现[1]](https://img.taocdn.com/s3/m/05eabd900129bd64783e0912a216147917117e3b.png)
IIR数字滤波器设计及软件实现[1]IIR数字滤波器是一种常见的数字滤波器类型，它利用数字信号处理技术对信号进行滤波，广泛应用于信号处理、音频处理、图像处理等领域。
本文将介绍IIR数字滤波器的设计方法和软件实现。
一、IIR数字滤波器的基本原理IIR数字滤波器是一种基于递归算法的数字滤波器，它可以用于对离散时间信号进行滤波。
具体而言，IIR数字滤波器是由一组差分方程组成的，其中包括有限冲激响应（FIR）和无限冲激响应（IIR）数字滤波器两种类型。
与FIR数字滤波器不同的是，IIR数字滤波器是具有无限冲激响应的性质，因此可以实现更高阶的滤波效果。
IIR数字滤波器可以用如下的一阶滤波器来进行递归实现：y(n) = a1 * y(n-1) + a0 * x(n) - b1 * x(n-1)其中，x(n)表示输入信号，y(n)表示输出信号，a0、a1、b1是滤波器的系数。
这种一阶滤波器可以通过级联组合来构成更高阶的滤波器，形成一系列级联的一阶滤波器。
1.滤波器类型的选择在开始设计IIR数字滤波器之前，需要先确定所需的滤波器类型，即低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器或带阻滤波器等。
各种类型的滤波器的特点及应用范围不同，需要根据具体需求进行选择。
2.设计滤波器参数确定了滤波器类型之后，需要根据要求的滤波器截止频率、带宽、通带衰减等参数来确定滤波器的系数。
一般可以采用Butterworth滤波器设计方法、Chebyshev滤波器设计方法或Elliptic滤波器设计方法等常见方法来进行设计。
3.验证设计结果设计出的IIR数字滤波器需要进行验证，可以采用MATLAB等数字信号处理软件进行仿真测试，进行频率响应、相位响应、群延迟等分析，以确保设计结果满足要求。
IIR数字滤波器的实现可以采用MATLAB、Python等数字信号处理工具，也可以使用C 语言来进行程序设计。
下面以MATLAB为例，介绍IIR数字滤波器的实现。
数字信号处理实验报告四IIR数字滤波器设计及软件实现
数字信号处理实验报告四IIR数字滤波器设计及软件实现实验目的：本实验的目的是了解IIR数字滤波器的设计原理和实现方法，通过MATLAB软件进行数字滤波器设计和信号处理实验。
一、实验原理IIR数字滤波器是一种使用有限数量的输入样本和前一次输出值的滤波器。
它通常由差分方程和差分方程的系数表示。
IIR滤波器的特点是递归结构，故其频率响应是无限长的，也就是说它的频率响应在整个频率范围内都是存在的，而不像FIR滤波器那样只有在截止频率处才有响应。
根据设计要求选择合适的滤波器类型和滤波器结构，然后通过对滤波器的模型进行参数化，设计出满足滤波要求的IIR滤波器。
常见的IIR滤波器设计方法有模拟滤波器设计方法和数字滤波器设计方法。
在本实验中，我们主要使用数字滤波器设计方法，即离散时间滤波器设计方法。
二、实验内容（一）设计IIR数字滤波器的步骤：1.确定滤波器类型：根据滤波要求选择合适的滤波器类型，如低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器、带阻滤波器等。
2.确定滤波器的阶数：根据滤波要求确定滤波器的阶数。
阶数越高，滤波器的频率响应越陡峭，但计算复杂度也越高。
3. 设计滤波器原型：根据滤波要求，设计滤波器的原型。
可以选择Butterworth滤波器、Chebyshev滤波器、Elliptic滤波器等作为原型。
4.选择滤波器结构：根据计算机实现条件和算法复杂度，选择合适的滤波器结构。
常见的滤波器结构有直接形式I、直接形式II、级联形式等。
5.参数化滤波器模型：根据原型滤波器的差分方程，选择合适的参数化方法。
常见的参数化方法有差分方程法、极点/零点法、增益法等。
6.根据参数化的滤波器模型，计算出所有的滤波器系数。
（二）用MATLAB软件实现IIR数字滤波器设计：1.打开MATLAB软件，并创建新的脚本文件。
2. 在脚本文件中，使用MATLAB提供的滤波器设计函数，如butter、cheby1、ellip等，选择合适的滤波器类型进行设计。
实验五IIR滤波器的设计与信号滤波
实验五IIR滤波器的设计与信号滤波IIR滤波器，即无限脉冲响应滤波器（Infinite Impulse Response Filter），是一类数字滤波器，其输出依赖于输入信号和先前的输出信号。
相比于有限脉冲响应滤波器（FIR Filter），IIR滤波器具有更少的延迟和更高的效率。
本实验将介绍IIR滤波器的设计原理以及在信号滤波中的应用。
IIR滤波器的设计是通过对传递函数进行分析和设计实现的。
传递函数H(z)可以通过差分方程来表示，其中z是时间变量的复数变换。
一般而言，IIR滤波器的传递函数分为分子多项式和分母多项式两部分，它们都是z的多项式。
例如，一个简单的一阶低通滤波器的传递函数可以表示为：H(z)=b0/(1-a1z^(-1))其中b0是分子多项式的系数，a1是分母多项式的系数，z^(-1)表示滤波器的延迟项。
IIR滤波器的设计方法有很多种，其中一种常用的方法是巴特沃斯滤波器设计。
巴特沃斯滤波器是一种最优陡峭通带和带外衰减的滤波器。
设计巴特沃斯滤波器的步骤如下：1.确定滤波器的阶数：阶数决定了滤波器的复杂度和频率特性。
一般而言，阶数越高，滤波器的效果越好，但计算和实现的复杂度也越高。
2.确定通带和带外的频率特性：根据应用需求，确定滤波器在通带和带外的频率响应。
通带的频率范围内，滤波器应该具有尽可能小的幅频特性，带外的频率范围内，滤波器应该具有尽可能高的衰减。
3.根据阶数和频率特性计算巴特沃斯滤波器的极点：巴特沃斯滤波器的极点是滤波器的传递函数的根。
根据阶数和频率特性，可以使用巴特沃斯极点表来获取滤波器的极点。
4.将极点转换为差分方程：利用极点可以构造差分方程，定义IIR滤波器的传递函数。
除了巴特沃斯滤波器设计方法，还有其他IIR滤波器设计方法，例如Chebyshev滤波器、椭圆滤波器等。
每种设计方法都有其独特的优点和适用范围，可以根据具体需求选择适合的设计方法。
在信号滤波中，IIR滤波器可以用于实现多种滤波效果，例如低通滤波、高通滤波、带通滤波和带阻滤波等。
iir数字滤波器的设计matlab
iir数字滤波器的设计matlab摘要：1.IIR数字滤波器简介2.MATLAB在IIR数字滤波器设计中的应用3.设计实例与分析4.结论正文：一、IIR数字滤波器简介IIR（无限脉冲响应）数字滤波器是数字信号处理中的重要组成部分，其设计方法与模拟滤波器设计密切相关。
在设计IIR数字滤波器时，需要确定采样间隔或采样频率，将数字滤波器的指标转化为模拟滤波器的指标，然后根据模拟滤波器的指标设计模拟滤波器。
最后，通过冲激响应不变法和双线性变换法，将模拟滤波器的冲激响应转化为数字滤波器的冲激响应。
二、MATLAB在IIR数字滤波器设计中的应用MATLAB以其强大的计算和仿真能力，在数字滤波器设计中得到了广泛的应用。
设计师可以利用MATLAB的函数和工具箱，方便地实现IIR数字滤波器的设计、仿真和分析。
三、设计实例与分析以下是一个基于MATLAB的IIR数字滤波器设计实例：1.确定设计指标：通带截止频率为1kHz，阻带截止频率为2kHz，通带波纹小于1dB，阻带衰减大于40dB。
2.利用MATLAB的函数，如freqz、butter等，设计模拟低通滤波器。
3.将模拟滤波器的参数转化为数字滤波器的参数，如采样频率、阶数等。
4.利用MATLAB的函数，如impulse、bode等，对数字滤波器进行仿真和分析。
四、结论通过以上实例，可以看出MATLAB在IIR数字滤波器设计中的重要作用。
它不仅提供了方便的设计工具，还能实时地展示滤波器的性能，大大提高了设计效率和精度。
此外，IIR数字滤波器的设计方法和MATLAB的应用也可以推广到其他数字信号处理领域，如音频处理、图像处理等。
iir数字滤波
iir数字滤波摘要：1.IIR数字滤波器简介2.IIR数字滤波器的设计方法a.模拟滤波器转换为数字滤波器的主要方法b.脉冲响应不变法3.IIR数字滤波器的应用a.语音信号处理b.音频采样与重构4.MATLAB实现IIR数字滤波器设计5.总结与展望正文：一、IIR数字滤波器简介IIR（无限脉冲响应）数字滤波器是一种具有反馈结构的数字滤波器。
它以其较少的计算量和较高的性能优势在数字信号处理领域得到广泛应用。
IIR数字滤波器的设计主要依赖于模拟滤波器的设计，通过将模拟滤波器转换为数字滤波器，可以实现对数字信号的滤波处理。
二、IIR数字滤波器的设计方法1.模拟滤波器转换为数字滤波器的主要方法从模拟滤波器转换为数字滤波器主要有以下几种方法：（1）脉冲响应不变法：这种方法适用于系统函数可以用部分分式分解成单阶极点和滤波器是一个带限系统的情况。
它使数字滤波器的冲击响应等于模拟滤波器的单位冲击响应的采样值，数字滤波器的脉冲响应与模拟滤波器的脉冲响应相似。
2.脉冲响应不变法的设计过程（1）以时间间隔t对模拟滤波器的单位冲击响应进行采样，得到数字滤波器的冲击响应h(n)。
（2）通过Z变换映射，将s平面的左半平面映射为z平面的单位圆内。
因此，一个因果的和稳定的模拟滤波器可以映射成因果的和稳定的数字滤波器。
三、IIR数字滤波器的应用1.语音信号处理：IIR数字滤波器在语音信号处理中具有广泛应用，可以用于去除噪声、增强语音信号等方面的处理。
2.音频采样与重构：在音频采样与重构领域，IIR数字滤波器可以用于对音频信号进行滤波处理，提高音频信号的质量。
四、MATLAB实现IIR数字滤波器设计MATLAB是一款强大的数学计算软件，可以用于实现IIR数字滤波器的设计。
在MATLAB中，可以使用现有的函数和工具箱方便地设计IIR数字滤波器，如zp2tf()、lp2lp()等。
五、总结与展望IIR数字滤波器作为一种重要的数字滤波技术，在实际应用中具有广泛的前景。
IIR数字滤波器设计及实现
实验三IIR数字滤波器设计及实现一、实验目的(1)熟悉用脉冲响应不变法和双线性变换法设计IIR数字滤波器的原理与方法；(2)学会调用MATLAB信号处理工具箱中滤波器设计函数设计IIR数字滤波器，学会根据滤波需求确定滤波器指标参数。
二、实验原理设计IIR数字滤波器一般采用脉冲响应不变法和双线性变换法。
脉冲响应不变法：根据设计指标求出滤波器确定最小阶数N和截止频率Wc；计算相应的模拟滤波器系统函数；将模拟滤波器系统函数:'转换成数字滤波器系统函数双线性变换法：根据数字低通技术指标得到滤波器的阶数N；取合适的T值，几遍校正计算相应模低通的技术指标--；根据阶数N查表的到归一化低通原型系统函数。
,将"' Q 代入。
‘去归一化得到实际的,/ ：' ；用双线性变换法将：’转换成数字滤波器三、实验内容及步骤1、用脉冲响应不变法设计(1)根据设计指标求出滤波器确定最小阶数N和截止频率Wcclear;close all;clc; % 开始准备fp=3400;fs=5000;Fs=22050;Rp=2;Rs=20;T=1/Fs; % T=1s 的模拟滤波器设计指标W1p=fp/Fs*2; W1s=fs/Fs*2; % 求归一化频率[N, Wn] = buttord(W1p, W1s, Rp, Rs, 's'; % 确定 butterworth 的最小阶数 N 和频率参数Wn 得到结果为:N 二7Wn 二 0.3266 即：该设计指标下的模拟滤波器最小阶数为N=7,其截至频率为Wn =0.3266；(2)计算相应的模拟滤波器系统函数打:, clear;close all;clc; % 开始准备fp=3400;fs=5000;Fs=22050;Rp=2;Rs=20;T=1/Fs; % T=1s 的模拟滤波器设计指标W1p=fp/Fs*2; W1s=fs/Fs*2; % 求归一化频率[N, Wn] = buttord(W1p, W1s, Rp, Rs, 's'; % 确定 butterworth 的最小阶数 N 和频率参数 Wn[B,A]=butter(N,1,'s' %计算相应的模拟滤波器系统函数得到结果为： B = 1.0e-003 * 0 00 0 0 0 0 0.3966 A =1.0000 1.4678 1.0773 0.5084 0.1661 0.0375 0.0055 0.0004 >>(3)将模拟滤波器系统函数转换成数字滤波器系统函数 clear;close all;clc; % 开始准备fp=3400;fs=5000;Fs=22050;Rp=2;Rs=20;T=1/Fs; % T=1s 的模拟滤波器设计指标W1p=fp/Fs*2; W1s=fs/Fs*2; % 求归一化频率[N, Wn] = buttord(W1p, W1s, Rp, Rs, 's'; % 确定 butterworth 的最小阶数 N 和频率参数Wn[B,A]=butter(N,1,'s' ； %计算相应的模拟滤波器系统函数 [Bz,Az]=impinvar(B,A %用脉冲相应不变法将模拟滤波器转换成数字滤波器 sys=tf(Bz,Az,T； %得到传输函数‘‘‘‘‘ Bz =1.0e-004 *-0.0000 0.0045 0.2045 0.8747 0.7094 0.1090 0.0016 0Az =1.0000 -5.5415 13.2850 -17.8428 14.4878 -7.1069 1.9491 -0.2304>>>>即：由Bz和Az可以写出数字滤波器系统函数为：Transfer function:-9.992e-015 z~7 + 4.454e-007 z~6 + 2.045e-005 z~5 + 8.747e-005 z~4 + 7.094e-005 z"3 + 1.09e-005 z~2+ 1.561e-007 z z 7 - 5.541 z 6 + 13.28 z 5 - 17.84 z 4 + 14.49 z 3 - 7.107 z 2 + 1.949 z - 0.2304Sampling time: 4.5351e-005>>(4)绘图clear;close all;clc; % 开始准备fp=3400;fs=5000;Fs=22050;Rp=2;Rs=20;T=1/Fs; % T=1s 的模拟滤波器设计指标W1p=fp/Fs*2; W1s=fs/Fs*2; % 求归一化频率[N, Wn] = buttord(W1p, W1s, Rp, Rs, 's'; % 确定butterworth 的最小阶数N 和频率参数Wn[B,A]=butter(N,Wn,'s'; %计算相应的模拟滤波器系统函数[Bz,Az]=impinvar(B,A; %用脉冲响应不变法将模拟滤波器转换成数字滤波器sys=tf(Bz,Az,T；%得到传输函数‘ [H,W]=freqz(Bz,Az,512,Fs; % 生成频率响应参数plot(W,20*log10(abs(H; % 绘制幅频响应grid on; %加坐标网格得到结果为：观察实验结果图可看到：在频率为3402Hz处频率为衰减2.015db,在频率为5017Hz处幅度衰减21.36db。
IIR滤波器的原理及应用
IIR滤波器的原理及应用概述IIR滤波器是一种数字滤波器，它采用无限脉冲响应（IIR）的方法来实现信号的滤波。
相较于有限脉冲响应（FIR）滤波器，IIR滤波器具有更低的计算复杂度和更窄的滤波器设计带宽。
原理IIR滤波器的原理基于离散时间系统理论。
它通过对输入信号进行加权求和，利用系统内部的差分方程对信号进行滤波处理。
IIR滤波器的特点是反馈，这使得滤波器具有记忆性能，可以对过去的输入信号进行反馈操作。
IIR滤波器的分类IIR滤波器可以分为低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器等几种类型。
它们根据设计要求和应用场景的不同，选择不同的滤波特性。
低通滤波器低通滤波器是一种将频率高于截止频率的信号部分削弱的滤波器。
它通常用于去除信号中的高频噪音，保留低频信号。
高通滤波器高通滤波器是一种将频率低于截止频率的信号部分削弱的滤波器。
它常用于去除信号中的低频噪音，保留高频信号。
带通滤波器带通滤波器是一种只允许特定频率范围信号通过的滤波器。
它通常用于选择性地增强或削弱一定频率范围内的信号。
带阻滤波器带阻滤波器是一种只允许特定频率范围外的信号通过的滤波器。
它通常用于削弱某些频率范围的信号。
IIR滤波器的应用IIR滤波器在数字信号处理中有广泛的应用，以下列举了一些常见的应用场景：1.音频处理：在音频处理中，IIR滤波器常用于均衡器、音效处理、降噪和回声消除等功能。
2.图像处理：在图像处理中，IIR滤波器常用于图像增强、平滑和边缘检测等操作。
3.通信系统：在通信系统中，IIR滤波器常用于调制解调、时钟恢复和反馈控制等模块。
4.生物医学信号处理：生物医学信号如心电图、脑电图等常使用IIR滤波器进行滤波去噪。
5.控制系统：在控制系统中，IIR滤波器可用于滤除噪声和非期望信号，提高系统的稳定性和性能。
IIR滤波器的设计方法IIR滤波器的设计方法有多种，如脉冲响应法、抽样保持法和频率变换法等。
下面简要介绍两种常用的设计方法：脉冲响应法脉冲响应法是一种通过定义滤波器的频率响应来设计IIR滤波器的方法。
IIR数字滤波器的设计及软件实现
IIR数字滤波器的设计及软件实现什么是IIR数字滤波器？IIR数字滤波器是一种数字信号处理滤波器，它基于递归的思想，可以对原始信号进行滤波处理。
与FIR数字滤波器相比，IIR数字滤波器具有更高的效率和更灵活的设计。
它的设计基于对滤波器的传递函数进行分析和优化，可以通过不同的传递函数来实现不同的滤波目标。
IIR数字滤波器的设计方法要设计一个IIR数字滤波器，可以采用以下步骤：步骤1：确定滤波器的类型根据滤波的目的和要求，确定滤波器的类型。
常见的滤波器类型有低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器。
步骤2：计算滤波器的阶数滤波器的阶数是指滤波器中的二阶段数。
阶数越高，滤波器的性能越好，但也意味着计算量和实现难度会增加。
根据滤波的要求和性能要求，计算滤波器的阶数。
步骤3：选择滤波器的截止频率滤波器的截止频率是指滤波器在截止频率附近的频率响应。
对于低通滤波器和高通滤波器，截止频率通常是一个常数。
对于带通滤波器和带阻滤波器，截止频率需要确定两个频率。
步骤4：计算滤波器的传递函数根据滤波器类型、阶数和截止频率，可以通过传递函数的计算得到滤波器的传递函数。
步骤5：采用正则化处理在计算得到传递函数后，需要进行正则化处理。
正则化处理可以消除传递函数中的不稳定性，并确保滤波器的稳定性和可变性。
步骤6：实现反馈环和前馈环根据传递函数，可以实现反馈环和前馈环。
反馈环和前馈环的选择会影响滤波器的性能。
IIR数字滤波器的软件实现要实现IIR数字滤波器，可以使用MATLAB或Python等数学软件。
这里以Python为例进行说明。
步骤1：导入必要的库import numpy as np #用于处理数组和矩阵import scipy.signal as signal #用于信号处理import matplotlib.pyplot as plt #用于绘图步骤2：指定滤波器的类型、截止频率和阶数type ='lowpass'#低通滤波器fc =2000#截止频率order =4#阶数步骤3：计算滤波器的系数b, a = signal.butter(order, fc, type)步骤4：生成信号并进行滤波t = np.linspace(0, 1, 500, endpoint=False)x = np.sin(2* np.pi *5* t) + np.sin(2* np.pi *10* t) + np.sin(2* np.pi *20* t)y = signal.filtfilt(b, a, x)步骤5：绘制原始信号和滤波后的信号plt.plot(t, x, label='original signal')plt.plot(t, y, label='filtered signal')plt.legend(loc='best')plt.show()IIR数字滤波器是数字信号处理中一种重要的滤波器。
IIR数字滤波器设计及应用要点
IIR数字滤波器设计及应用要点
数字滤波器设计及应用的要点如下：
1.滤波器类型选择：根据需要的滤波特性（例如低通、高通、带通、
带阻等），选择适当的滤波器类型，如巴特沃斯滤波器、切比雪夫滤波器、椭圆滤波器等。
2.滤波器参数确定：确定滤波器的参数，包括通带和阻带的边界频率、通带最大衰减、阻带最小衰减等。
这些参数的选择决定了滤波器的性能。
3.滤波器设计方法选择：根据具体的需求和要求，选择合适的滤波器
设计方法。
常用的设计方法包括窗函数法、频率抽取法、脉冲响应法等。
4.滤波器结构实现：根据设计方法和参数，确定滤波器的结构实现方式。
常见的结构包括直接形式结构、级联结构、并行结构等。
5.滤波器性能评估：设计好的滤波器需要评估其性能，包括频率响应、相位响应、群延迟、滤波特性等。
可以使用频域分析、时域分析等方法进
行评估。
6.滤波器应用：将设计好的滤波器应用到实际问题中。
常见的应用包
括信号去噪、信号增强、频谱分析、通信系统等。
在实际应用中，还需注意滤波器设计与系统需求的匹配，选择适当的
采样率、位宽和滤波器阶数，以满足实际系统的要求。
同时，对于滤波器
的实时性要求较高的应用，还需要考虑滤波器的计算复杂度和实时性能。
实验四IIR数字滤波器设计及软件实现
实验四IIR数字滤波器设计及软件实现IIR数字滤波器是一种重要的信号处理工具，常用于音频处理、图像处理、通信系统等领域。
本实验旨在通过软件实现IIR数字滤波器的设计和使用。
实验目标：1.了解IIR数字滤波器的基本原理和结构。
2. 学会使用Matlab等软件工具进行IIR数字滤波器设计和模拟。
实验步骤：1.确定滤波器的要求：包括滤波器的类型（低通、高通、带通、带阻）、通带和阻带的频率范围、通带和阻带的衰减要求等。
2.根据滤波器的要求选择适合的设计方法：常见的设计方法包括脉冲响应、巴特沃斯、切比雪夫、椭圆等。
3. 使用Matlab等软件工具进行滤波器设计：根据选择的设计方法，使用相应的函数或工具箱进行滤波器的设计。
4.评估滤波器性能：通过频率响应曲线、幅频特性、相频特性等评估滤波器的性能，比如阻带衰减、通带波动等。
5.应用滤波器：将设计好的滤波器应用到实际信号中，观察滤波效果。
6.优化滤波器性能（可选）：根据实际应用需求，对滤波器的设计进行调整和优化。
实验注意事项：1.在进行滤波器设计时，要根据实际应用需求选择合适的滤波器类型和设计方法。
2.在评估滤波器性能时，要对设计结果进行全面的分析，包括滤波器的频率响应、幅频特性、相频特性等。
3.在实际应用过程中，可以根据实际需求对设计结果进行优化和调整，以达到更好的滤波效果。
参考资料：1.陈志骏等编著，《信号与系统实验指导书》。
2. Proakis, J. G., & Manolakis, D. G. (1996). Digital signal processing: principles, algorithms, and applications. Pearson Education India.。
基于MATLAB的IIR滤波器的设计和应用(信号去噪)
数字信号处理课程设计报告书课题名称基于MATLAB 的IIR 滤波器的设计及应用（信号去噪）姓 名 学 号院、系、部 电气工程系 专 业 电子信息工程 指导教师2013年 6 月28日※※※※※※※※※ ※※※※ ※※ ※※※※※※※※※2010级数字信号处理 课程设计基于MATLAB 的IIR 滤波器的设计及应用（信号去噪）一、实验目的1．学会MATLAB 的使用，掌握MATLAB 的程序设计方法。
2．掌握数字信号处理的基本概念、基本理论和基本方法。
3. 在MATLAB 环境下产生噪声信号。
4．掌握MATLAB 设计IIR 数字滤波器的方法。
5．学会用MATLAB 对信号进行分析和处理。
二、实验原理数字滤波器的设计：巴特沃斯(Butterworth)滤波器的幅度平方函数用下式表示： ()Nc j H 2211⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛ΩΩ+=Ω∂ (2.1)式中，N 为滤波器的阶数，幅度下降的速度与N 有关，N 越大，通带越平坦，过渡带越窄，总的频响特性与理想低通滤波器的误差越小。
切比雪夫(Chebyshev)滤波器的幅频特性在通带或者阻带有等波纹特性，可以提高选择性，其幅度平方函数用下式表示：()⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛ΩΩ+=Ω∂PN C j H 22211ε (2.2) 式中，ε为小于1的正数，表示通带幅度波动的程度，ε越大，波动幅度也越大，Ωp 称为通带截止频率。
椭圆(Ellipse)滤波器的通带和阻带呈现等波纹幅频特性时，通带和阻带波纹幅度越小，过渡带就越宽。
所以椭圆滤波器的阶数由通带边界频率、阻带边界频率、通带边界衰减、阻带边界衰减共同决定。
三、主要实验仪器及材料微型计算机、MATLAB6.5教学版四、实验内容1．噪声信号的频谱分析。
2．设计数字滤波器和画出频率响应：低通滤波器性能指标，fp=1000Hz ，fs=1800 Hz ， As=100dB ，Ap=1dB ； 在MATLAB 中，可以利用函数butte 、cheby1和ellip 设计IIR 滤波器；最后，利用MATLAB 中的函数freqz 画出各滤波器的频率响应。
IIR数字滤波器设计和应用
IIR 数字滤波器设计和应用一、实验目的1、熟悉IIR 数字滤波器的设计方法。
2、掌握模拟滤波器的matlab 实现。
3、熟悉用脉冲响应不变法设计IIR 数字滤波器的原理与方法。
4、熟悉用双线性变换法设计IIR 数字滤波器的原理与方法。
5、掌握数字滤波器的计算机仿真方法。
6、通过观察对实际心电图信号的滤波作用， 获得数字滤波的感性知识。
二、实验内容和要求1、用Matlab 语言分别设计巴特奥斯低通滤波器和切比雪夫低通滤波器，其技术指标为：通带截止频率)5(2KHz p ⋅=Ωπ，通带最大衰减dB P 3=α；阻带起始频率)10(2KHz s ⋅=Ωπ，阻带最小衰减dB s 30=α；要求：求出他们的零点、极点、阶数、增益等，并画出图形作比较。
（1）巴特奥斯低通滤波器：%Design a Butterworth Analog bandpass filter %Desired performents of the filterwp=5000*2*pi;ws=10000*2*pi;Rp=3;Rs=30;%compute oder and cutoff frequency [N,Wn]=buttord(wp,ws,Rp,Rs,'s');NFc=Wn/(2*pi)%Compute the filter[b,a]=butter(N,Wn,'s');%Outputw=linspace(1,3000,1000)*2*pi;H=freqs(b,a,w);magH=abs(H);phaH=unwrap(angle(H));plot(w/(2*pi),20*log10(magH));xlabel('Frequency(Hz)');ylabel('Magnidute(dB)');title('Butterworth Analog bandpass filter') grid on运算结果：N =5Fc = 5.0124e+003（2）切比雪夫低通滤波器：%Chebyshev ¢ñlowpass filter%Desired performentswp=5000*2*pi;ws=10000*2*pi;Rp=3;Rs=30;%Compute Order Nebs=sqrt(10^(Rp/10)-1);A=10^(Rs/20);Wc=wpWr=ws/wp;g=sqrt(A*A-1)/ebs;N1=log10(g+sqrt(g*g-1))/log10(Wr+sqrt(Wr*Wr-1));N=ceil(N1)运算结果：Wc = 3.1416e+004N = 42、切比雪夫低通滤波器，其技术指标为：通带截止频率MHz f p 3=，通带最大衰减dB P 1.0=α；阻带起始频率MHz f s 12=，阻带最小衰减dB s 60=α；要求：求出他们的零点、极点、阶数、增益等，并画出图形作比较。
实验四IIR数字滤波器设计及软件实现实验报告
实验四IIR数字滤波器设计及软件实现实验报告
摘要
本报告介绍了有关IIR数字滤波器设计的实验，以及使用MATLAB进
行的软件实施验证实验。
实验结果表明，IIR滤波器的设计和实施过程中，模糊C不做任何处理，也能实现意料之外的良好滤波效果。
1.介绍
本文介绍了实验四的IIR数字滤波器设计与软件实现实验。
在完成本
实验之前，学生完成了实验一，实验二和实验三，分别设计了低通滤波器、带通滤波器和高通滤波器。
在本实验中，学生将总结前三个实验的知识，
设计和实施一个二阶高通滤波器，以及一个四阶带阻滤波器。
2.实验方法
本实验使用了MATLAB编程语言，用于设计和实施IIR滤波器，包括
一个二阶的高通滤波器和一个四阶的带阻滤波器。
首先，选择预定义的滤
波器系统函数，并调整其参数，以实现特定的滤波器性能。
然后，针对调
整好的滤波器，编写MATLAB代码，实施设计的滤波器。
3.实验结果
（1）二阶高通滤波器
二阶高通滤波器的设计参数如下：
参数，值
-----------------，----------
截止频率，0.25Hz
最小插入损耗，0dB 最大衰减率，40dB。
iir数字滤波器设计及c语言程序
iir数字滤波器设计及c语言程序IIR数字滤波器设计及C语言程序IIR（Infinite Impulse Response）数字滤波器是一种常用的数字信号处理技术，广泛应用于音频处理、图像处理、通信系统等领域。
本文将介绍IIR数字滤波器的设计原理，并给出相应的C语言程序实现。
一、IIR数字滤波器的设计原理IIR数字滤波器的设计基于差分方程，其输入信号和输出信号之间存在一定的差分关系。
相比于FIR（Finite Impulse Response）数字滤波器，IIR数字滤波器具有更窄的转换带宽、更高的滤波器阶数和更好的相位响应等特点。
IIR数字滤波器的设计主要包括两个关键步骤：滤波器规格确定和滤波器参数计算。
首先，根据实际需求确定滤波器的类型（低通、高通、带通或带阻）、截止频率、通带衰减和阻带衰减等规格。
然后，根据这些规格利用数字滤波器设计方法计算出滤波器的系数，从而实现对输入信号的滤波。
二、IIR数字滤波器的设计方法常见的IIR数字滤波器设计方法有脉冲响应不变法、双线性变换法和最小均方误差法等。
下面以最常用的脉冲响应不变法为例介绍设计方法。
脉冲响应不变法的基本思想是将模拟滤波器的脉冲响应与数字滤波器的单位脉冲响应进行匹配。
首先，根据模拟滤波器的传递函数H(s)确定其脉冲响应h(t)。
然后，将连续时间下的脉冲响应离散化，得到离散时间下的单位脉冲响应h[n]。
接下来，根据单位脉冲响应h[n]计算出数字滤波器的差分方程系数，从而得到滤波器的数字表示。
三、IIR数字滤波器的C语言程序实现下面给出一个简单的IIR数字滤波器的C语言程序实现示例，以低通滤波器为例：```c#include <stdio.h>#define N 100 // 输入信号长度#define M 5 // 滤波器阶数// IIR数字滤波器系数float b[M+1] = {0.1, 0.2, 0.3, 0.2, 0.1};float a[M+1] = {1.0, -0.5, 0.3, -0.2, 0.1};// IIR数字滤波器函数float IIR_filter(float *x, float *y, int n) {int i, j;float sum;for (i = 0; i < n; i++) {sum = 0;for (j = 0; j <= M; j++) { if (i - j >= 0) {sum += b[j] * x[i - j]; }}for (j = 1; j <= M; j++) { if (i - j >= 0) {sum -= a[j] * y[i - j]; }}y[i] = sum;}}int main() {float x[N]; // 输入信号float y[N]; // 输出信号int i;// 生成输入信号for (i = 0; i < N; i++) {x[i] = i;}// IIR数字滤波器滤波IIR_filter(x, y, N);// 输出滤波后的信号for (i = 0; i < N; i++) {printf("%f ", y[i]);}return 0;}```以上是一个简单的IIR数字滤波器的C语言程序实现示例。
iir数字滤波器实验报告
iir数字滤波器实验报告IIR数字滤波器实验报告引言：数字滤波器是数字信号处理中重要的组成部分，它可以对信号进行滤波和去噪，提取出我们所需要的信息。
在本次实验中，我们将重点研究和实验IIR数字滤波器的性能和应用。
一、IIR数字滤波器的原理IIR（Infinite Impulse Response）数字滤波器是一种递归滤波器，它的输出不仅与当前输入有关，还与之前的输入和输出有关。
IIR滤波器的结构可以由巴特沃斯、切比雪夫等滤波器设计方法得到。
与FIR（Finite Impulse Response）数字滤波器相比，IIR滤波器具有更低的计算复杂度和更好的频率响应特性。
二、IIR数字滤波器的设计在本次实验中，我们选择了巴特沃斯滤波器作为IIR滤波器的设计方法。
巴特沃斯滤波器是一种理想的低通滤波器，具有平坦的通带和陡峭的阻带。
通过选择不同的阶数和截止频率，我们可以得到不同性能的滤波器。
三、IIR数字滤波器的性能评估为了评估IIR数字滤波器的性能，我们进行了一系列实验。
首先，我们使用MATLAB软件进行了滤波器的设计和模拟。
通过绘制滤波器的频率响应曲线和幅度响应曲线，我们可以直观地了解滤波器的性能。
其次，我们使用真实的信号进行了滤波实验。
通过对比滤波前后信号的波形和频谱图，我们可以评估滤波器的去噪和频率特性。
四、IIR数字滤波器的应用IIR数字滤波器在实际应用中具有广泛的用途。
例如，语音信号处理中常用的降噪算法就是基于IIR滤波器的。
此外，IIR滤波器还可以用于信号增强、图像处理等领域。
通过调整滤波器的参数，我们可以实现不同的滤波效果，满足不同应用场景的需求。
五、实验结果与讨论在本次实验中，我们设计了一个二阶巴特沃斯低通滤波器，截止频率为1kHz。
通过MATLAB软件模拟和实际信号滤波实验，我们得到了滤波前后信号的波形和频谱图。
实验结果表明，滤波器能够有效地去除高频噪声，并保留低频信号的主要成分。
同时，滤波器的频率响应也符合设计要求，具有良好的通带和阻带特性。
fir、iir数字滤波器的设计与实现
一、概述数字滤波器是数字信号处理中的重要部分，它可以对数字信号进行滤波、去噪、平滑等处理，广泛应用于通信、音频处理、图像处理等领域。
在数字滤波器中，fir和iir是两种常见的结构，它们各自具有不同的特点和适用场景。
本文将围绕fir和iir数字滤波器的设计与实现展开讨论，介绍它们的原理、设计方法和实际应用。
二、fir数字滤波器的设计与实现1. fir数字滤波器的原理fir数字滤波器是一种有限冲激响应滤波器，它的输出仅依赖于输入信号的有限个先前值。
fir数字滤波器的传递函数可以表示为：H(z) = b0 + b1 * z^(-1) + b2 * z^(-2) + ... + bn * z^(-n)其中，b0、b1、...、bn为滤波器的系数，n为滤波器的阶数。
fir数字滤波器的特点是稳定性好、易于设计、相位线性等。
2. fir数字滤波器的设计方法fir数字滤波器的设计通常采用频率采样法、窗函数法、最小均方误差法等。
其中，频率采样法是一种常用的设计方法，它可以通过指定频率响应的要求来确定fir数字滤波器的系数，然后利用离散傅立叶变换将频率响应转换为时域的脉冲响应。
3. fir数字滤波器的实现fir数字滤波器的实现通常采用直接型、级联型、并行型等结构。
其中，直接型fir数字滤波器是最简单的实现方式，它直接利用fir数字滤波器的时域脉冲响应进行卷积计算。
另外，还可以利用快速傅立叶变换等算法加速fir数字滤波器的实现。
三、iir数字滤波器的设计与实现1. iir数字滤波器的原理iir数字滤波器是一种无限冲激响应滤波器，它的输出不仅依赖于输入信号的有限个先前值，还依赖于输出信号的先前值。
iir数字滤波器的传递函数可以表示为：H(z) = (b0 + b1 * z^(-1) + b2 * z^(-2) + ... + bn * z^(-n)) / (1 +a1 * z^(-1) + a2 * z^(-2) + ... + am * z^(-m))其中，b0、b1、...、bn为前向系数，a1、a2、...、am为反馈系数，n为前向路径的阶数，m为反馈路径的阶数。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
本科学生验证性实验报告学号114090315 姓名李开斌学院物电学院专业、班级11电子实验课程名称数字信号处理教师及职称李宏宁开课学期2013 至2014 学年下学期填报时间2014 年 5 月14 日云南师范大学教务处编印一、 实验设计方案 实验序号 09实验名称 IIR 数字滤波器设计及应用实验时间2014年5月14日实验室同析3栋3131. 实验目的2. 加深理解IIR 数字滤波器的特性，掌握IIR 数字滤波器的设计原理与设计方法，以及IIR 数字滤波器的应用。
2． 实验原理、实验流程或装置示意图N 阶IIR 数字滤波器的系统函数为:ii Ni jj Mj z a z b z H -=-=∑∑+=101)( NN N N M M M M z a z a z a z b z b z b b ----------++++++++=)1(111)1(11101IIR 数字滤波器的设计主要通过成熟的模拟滤波器设计方法来实现：将数字滤波器设计指标转换为模拟滤波器设计指标，设计出相应的模拟滤波器H(s)，再经过脉冲响应不变法或双线性变换法得到所需的IIR 数字滤波器H(z)。
IIR 数字滤波器设计的重要环节是模拟原型低通滤波器的设计，主要包括Butterworth 、Chebyshev 和椭圆等滤波器。
MATLAB 信号处理工具箱中提供了IIR 滤波器设计的函数。
IIR 滤波器阶数选择buttord -巴特沃斯(Butterworth)滤波器阶数选择。
cheb1ord -切比雪夫(Chebyshev)I 型滤波器阶数选择。
cheb2ord -切比雪夫(Chebyshev)II 型滤波器阶数选择。
ellipord -椭圆(Elliptic)滤波器阶数选择。
IIR 滤波器设计butter -巴特沃斯(Butterworth)滤波器设计 cheby1 -切比雪夫(Chebyshev)I 型滤波器设计 cheby2 -切比雪夫(Chebyshev)II 型滤波器设计 ellip -椭圆(Elliptic)滤波器设计maxflat -通用的巴特沃斯(Butterworth)低通滤波器设计yulewalk -Yule-Walker 滤波器设计(直接数字滤波器设计法)1. Butterworth 滤波器设计Butterworth 滤波器是通带、阻带都单调衰减的滤波器。
(1)调用buttord 函数确定巴特沃斯滤波器的阶数，格式为 [N,Wc] = buttord(Wp,Ws,Ap,As)输入参数：Ap,As 为通带最大衰减和阻带最小衰减，以dB 为单位。
Wp,Ws 为归一化通带截频和阻带截频，0<Wp,Ws<1 。
输出参数：N 为滤波器的阶数；Wc 为截频，0 < Wc < 1。
(2)调用butter函数设计出巴特沃斯滤波器，格式为[b,a] = butter(N,Wc,options) 输入参数：N和Wc是buttord函数返回的参数，含义见上。
Options=’low’, ’high’, ’bandpass’, ’stop’, 分别对应低通、高通、带通、带阻，默认情况下为低通或带通。
输出参数：b和a为设计出的IIR数字滤波器H(s)的分子多项式和分母多项式的系数矩阵。
2.（1）Chebyshev I型滤波器设计Chebyshev I型滤波器为通带纹波控制器：在通带呈现纹波特性，在阻带单调衰减。
[N,Wc] = cheb1ord(Wp, Ws, Ap, As)[b,a] = cheby1(N,Ap,Wc,options)参数含义与butter中参数一致。
2.（2）Chebyshev II 型滤波器设计Chebyshev II 型滤波器为阻带纹波控制器：在阻带呈现纹波特性。
[N,Wc] = cheb2ord(Wp, Ws, Ap, As)[b,a] = cheby2(N,As,Wc,options)3. 椭圆滤波器设计椭圆滤波器在通阻带都呈现纹波特性。
[N,Wc] = ellipord(Wp,Ws,Ap,As)[b,a] = ellip(N,Ap,As,Wc,options)3．实验设备及材料装有Matlab的计算机一台4．实验方法步骤及注意事项利用Matlab中的函数分析并绘出常用基本信号的波形。
注意事项：（1）在使用MATLAB时应注意中英输入法的切换，在中文输入法输入程序时得到的程序是错误的；（2）MATLAB中两个信号相乘表示为x.*u,中间有个‘.’，同样两个信号相除也是如此；（3）使用MATLAB编写程序时，应新建一个m文件，而不是直接在Comandante 窗口下编写程序；在使用ＭＡＴＬＡＢ编程时，应该养成良好的编写习惯。
5．实验数据处理方法比较法画图法6．参考文献陈后金，等.《数字信号处理》.2版【M】.北京：高等教育出版社，2010张德丰，等.《MATLAB数值计算与方法》.北京：机械工业出版社，2010 二．实验报告1．实验现象与结果1.信号 )32cos()4cos(1][k k k x ππ++= ,确定设计指标，实现各种IIR 数字滤波器以实现以下信号处理。
（1）设计IIR 低通滤波器，滤除 )32cos(k π的成分。
%低通滤波器[N,Wc]=buttord(0.250,0.677,3,60) [b,a]=butter(N,Wc,'low') freqz(b,a);axis([0,1,-120,0]); grid ontitle('巴特沃斯低通数字滤波器')00.10.20.30.40.50.60.70.80.91-600-400-200Normalized Frequency (⨯π rad/sample)P h a s e (d e g r e e s )0.10.20.30.40.50.60.70.80.91-100-50Normalized Frequency (⨯π rad/sample)M a g n i t u d e (d B )巴特沃斯低通数字滤波器（2）设计IIR 高通滤波器，滤除 )4cos(1k π+ 的成分。
%高通滤波器[N,Wc]=buttord(0.250,0.677,3,60) [b,a]=butter(N,Wc,'high') freqz(b,a);axis([0,1,-120,0]); grid ontitle('巴特沃斯高通数字滤波器')00.10.20.30.40.50.60.70.80.91-400-200200Normalized Frequency (⨯π rad/sample)P h a s e (d e g r e e s )0.10.20.30.40.50.60.70.80.91-100-50Normalized Frequency (⨯π rad/sample)M a g n i t u d e (d B )巴特沃斯高通数字滤波器（3）设计IIR 带通滤波器，滤除 )32cos(1k π+ 的成分%带通滤波器Wp =[0.25 0.67]; Ws =[0.25-0.03 0.67+0.03]; Rp = 3; Rs = 60;[N,Wc]=buttord(Wp,Ws,Rp,Rs) [b,a]=butter(N,Wc,'bandpass') freqz(b,a);axis([0,1,-120,0]); grid ontitle('巴特沃斯带通数字滤波器')00.10.20.30.40.50.60.70.80.91-6000-4000-2000Normalized Frequency (⨯π rad/sample)P h a s e (d e g r e e s )0.10.20.30.40.50.60.70.80.91-100-50Normalized Frequency (⨯π rad/sample)M a g n i t u d e (d B )巴特沃斯带通数字滤波器N =40Wc =0.2499 0.6701b =Columns 1 through 70.0000 0 -0.0000 0 0.0000 0 -0.0000 Columns 8 through 140 0.0000 0 -0.0000 0 0.0000 0 Columns 15 through 21-0.0000 0 0.0000 0 -0.0001 0 0.0003 Columns 22 through 280 -0.0007 0 0.0017 0 -0.0037 0 Columns 29 through 350.0072 0 -0.0125 0 0.0195 0 -0.0276 Columns 36 through 420 0.0353 0 -0.0408 0 0.0429 0 Columns 43 through 49-0.0408 0 0.0353 0 -0.0276 0 0.0195 Columns 50 through 560 -0.0125 0 0.0072 0 -0.0037 0 Columns 57 through 630.0017 0 -0.0007 0 0.0003 0 -0.0001 Columns 64 through 700 0.0000 0 -0.0000 0 0.0000 0 Columns 71 through 77-0.0000 0 0.0000 0 -0.0000 0 0.0000 Columns 78 through 810 -0.0000 0 0.0000a =1.0e+005 *Columns 1 through 70.0000 -0.0001 0.0003 -0.0011 0.0030 -0.0074 0.0160 Columns 8 through 14-0.0318 0.0585 -0.1008 0.1637 -0.2519 0.3692 -0.5174 Columns 15 through 210.6952 -0.8980 1.1176 -1.3427 1.5597 -1.7542 1.9125 Columns 22 through 28-2.0234 2.0794 -2.0773 2.0188 -1.9098 1.7596 -1.5798 Columns 29 through 351.3828 -1.1803 0.9828 -0.7985 0.6332 -0.4902 0.3705 Columns 36 through 42-0.2734 0.1970 -0.1386 0.0953 -0.0639 0.0419 -0.0268Columns 43 through 490.0167 -0.0102 0.0061 -0.0035 0.0020 -0.0011 0.0006 Columns 50 through 56-0.0003 0.0002 -0.0001 0.0000 -0.0000 0.0000 -0.0000 Columns 57 through 630.0000 -0.0000 0.0000 -0.0000 0.0000 -0.0000 0.0000 Columns 64 through 70-0.0000 0.0000 -0.0000 0.0000 -0.0000 0.0000 -0.0000 Columns 71 through 770.0000 -0.0000 0.0000 -0.0000 0.0000 -0.0000 0.0000 Columns 78 through 81-0.0000 0.0000 -0.0000 0.0000（4）设计IIR 带阻滤波器，滤除 )4cos(k π的成分。