数字信号处理算法研究毕业论文
基于FPGA的数字信号处理算法实现-机械工程论文-工程论文
基于FPGA的数字信号处理算法实现-机械工程论文-工程论文——文章均为WORD文档，下载后可直接编辑使用亦可打印——摘要：数字信号处理技术的应用必须依赖于一定的算法, 并且在复杂应用场合中往往会采用较复杂的算法, 这对数字信号处理芯片的性能和资源提出了越来越高的要求。
笔者首先介绍了数字信息处理的基本理论, FPGA的基本原理、技术特点及应用思路, 并以数字信号处理领域中广泛应用的FFT算法为例, 对FPGA在数字信号处理中的应用进行了详细的分析, 为相关领域的研究提供有价值的参考。
关键词：DSP; FPGA; VHDL; FFT;Abstract：The application of digital signal processing technology must rely on a certain algorithm, and in complex applications often use more complex algorithms, which put higher and higher requirements on the performance and resources of digital signal processing chips. The author first introduces the basic theory of digital information processing, the basic principle, technical features and application ideas of FPGA, and takes the FFT algorithm widely used in the digital signal processing field as an example, and analyzes the application of FPGA in the digital signal processing in detail, and provides valuable reference for the research of the related domain.Keyword：DSP; FPGA; VHDL; FFT;1、前言数字信号处理是20世纪60年发展起来的, 在信息技术的发展背景下迅速成为了一门新兴的学科。
数字信号处理技术论文
数字信号处理技术论文数字信号处理技术是将模拟信息(如声音、视频和图片)转换为数字信息的技术。
下面是店铺整理的数字信号处理技术论文，希望你能从中得到感悟!数字信号处理技术论文篇一语音数字信号处理技术【摘要】数字信号处理技术是将模拟信息(如声音、视频和图片)转换为数字信息的技术。
DSP通常指的是执行这些功能的芯片或处理器。
它们可能也用于处理此信息然后将它作为模拟信息输出。
本文利用这些方法结合起来，同时利用MATLAB工具对语音信号进行了分析，解决实际工程技术问题的能力。
【关键词】数字信号处理;音频信号;信号分析;滤波处理中图分类号：TN911.72 文献标志码：A 文章编号：1673-8500(2013)12-0034-01处在一个高速发展，日新月异的社会中，科学技术无疑扮演着重要的角色。
众所周知，语音信号的处理分析已变得非常流行，基于语音处理分析技术的产品也开始流入市场，充满人们的生活。
一、语音信号分析对语音信号分析可以从时域分析和频谱分析两个方面来进行。
语音的时域分析包括：短时能量、短时过零率、语音端点检测以及时域方法求基音等。
语音的时域分析还包括语谱图、共振峰等。
短时能量分析作为语音信号时域中最基本的方法，应用相当广泛，特别是在语音信号端点检测方面。
由于在语音信号端点检测方面这两种方法通常是独立使用的，在端点检测的时候很容易漏掉的重要信息，短时能量是对语音信号强度的度量参数。
对语音信号进行fourier变换后，我们可以得到对应信号的频谱进而画出其频谱图，于是我们就可以很方便地在频域上对语音信号进行分析，对语音信号进行反fourier变换后，我们又可以得到相应的语音信号，于是通过对频谱的改变，在进行反fourier变换，我们就能知道频域对时域的影响。
二、语音信号的频谱分析当我们知道人的声音频谱范围大致在[300，3500]左右后，我们就能马上说明为何电话可以对语音信号采用8KHz的采样速率了。
由乃奎斯特采样定理我们知道采样频率，即只需使采样频率大于7KHz 即可，所以电话对语音信号的采样频率采用8KHz是完全合理的。
数字信号处理论文
数字信号处理论文摘要数字信号处理是现代通信、音频处理、图像处理等领域中的重要技术。
本文将探讨数字信号处理的基本概念、原理以及在各个领域中的应用。
同时还将介绍数字信号处理在实际项目中的应用案例和未来的发展方向。
引言随着数字技术的发展，数字信号处理在通信、音频、图像等领域中的应用越来越广泛。
数字信号处理技术通过对信号进行数字化处理，可以实现信号的压缩、滤波、噪声消除等功能，为现代社会的信息传输和处理提供了重要支持。
数字信号处理原理数字信号处理的基本原理是将连续时间信号转换为离散时间信号，并通过算法来处理这些离散时间信号。
常见的数字信号处理算法包括傅立叶变换、滤波器设计、数字滤波器等。
这些算法能够有效地处理信号，提高信号的质量和准确性。
数字信号处理的应用数字信号处理在通信、音频处理、图像处理等领域中有着广泛的应用。
在通信领域，数字信号处理可以实现信号的编解码、信道估计、自适应调制等功能；在音频处理领域，数字信号处理可以实现音频的压缩、降噪、均衡等功能；在图像处理领域，数字信号处理可以实现图像的增强、去噪、压缩等功能。
数字信号处理的发展趋势随着科技的不断发展，数字信号处理技术也在不断演进。
未来，数字信号处理技术将更加智能化、自适应化，能够更好地适应各种复杂环境下的信号处理需求。
同时，数字信号处理技术在人工智能、物联网等领域中的应用也将得到进一步拓展和深化。
结论数字信号处理作为一种重要的信号处理技术，在现代社会中有着广泛的应用。
本文介绍了数字信号处理的基本原理、应用领域和发展趋势，希望能够为读者对数字信号处理技术有更深入的理解，并为数字信号处理技术的发展做出贡献。
以上便是关于数字信号处理的论文，希望对您有所帮助。
基于MATLAB的数字信号处理算法优化与应用研究
基于MATLAB的数字信号处理算法优化与应用研究一、引言数字信号处理是现代通信、雷达、生物医学工程等领域中不可或缺的重要技术之一。
而MATLAB作为一种强大的科学计算软件，被广泛应用于数字信号处理领域。
本文将探讨基于MATLAB的数字信号处理算法优化与应用研究，旨在提高数字信号处理算法的效率和性能，推动数字信号处理技术的发展。
二、数字信号处理算法优化1. 离散傅里叶变换（DFT）算法优化离散傅里叶变换是数字信号处理中常用的算法之一，但是传统的DFT算法计算复杂度较高。
通过MATLAB工具，可以对DFT算法进行优化，例如使用快速傅里叶变换（FFT）算法来加速计算过程，减少计算时间。
2. 滤波器设计与优化滤波器在数字信号处理中起着至关重要的作用，设计高效的滤波器可以提高信号处理的准确性和效率。
MATLAB提供了丰富的滤波器设计工具，如FIR、IIR滤波器设计函数，通过调整滤波器参数和结构，可以优化滤波器性能。
3. 自适应滤波算法自适应滤波是一种根据输入信号自动调整滤波器参数的技术，适用于信道时变或者环境噪声较大的情况。
MATLAB中提供了LMS、RLS等自适应滤波算法函数，可以根据实际需求选择合适的算法进行优化。
三、数字信号处理算法应用1. 语音信号处理语音信号处理是数字信号处理领域中的一个重要应用方向，包括语音识别、语音合成等。
通过MATLAB实现语音信号的预处理、特征提取和模式识别等步骤，可以实现高效的语音处理系统。
2. 图像处理图像处理是数字信号处理的另一个重要应用领域，涵盖图像增强、图像分割、目标检测等多个方面。
MATLAB提供了丰富的图像处理工具箱，可以实现各种图像处理算法的优化和应用。
3. 通信系统在通信系统中，数字信号处理扮演着关键角色，包括调制解调、信道编解码等环节。
通过MATLAB对通信系统进行建模和仿真，可以优化通信系统的性能，并提高通信质量和可靠性。
四、结论基于MATLAB的数字信号处理算法优化与应用研究对推动数字信号处理技术的发展具有重要意义。
数字信号处理论文
数字信号处理论文引言数字信号处理（Digital Signal Processing，DSP）是利用数字技术对连续时间信号进行采样、量化和处理的一种信号处理方法。
随着计算机技术的发展，数字信号处理在多个领域得到了广泛应用，包括音频和视频处理、通信系统、雷达和成像等。
本文旨在通过介绍数字信号处理的基本概念、原理和应用，为读者提供一个全面了解数字信号处理的框架。
数字信号处理的基本概念1. 数字信号与模拟信号数字信号是以离散值表示的信号，而模拟信号是以连续值表示的信号。
数字信号可以通过采样和量化从模拟信号中获得。
2. 采样和量化采样是将连续时间信号转换为离散时间信号的过程，采样定理指出采样频率要大于信号最高频率的2倍，以避免采样失真。
量化是将连续幅度信号转换为离散幅度信号的过程，通过将信号幅度划分成有限个级别来实现。
3. 信号的时域和频域表示信号的时域表示了信号在时间上的变化情况，可以通过时域图像展示。
频域表示了信号在频率上的变化情况，可以通过傅里叶变换将信号从时域转换为频域表示。
数字信号处理的原理1. 傅里叶变换和逆变换傅里叶变换是将信号从时域转换为频域的一种数学工具。
通过傅里叶变换，我们可以将信号的频域特性分析出来，以便进行后续的处理。
逆变换则是将频域信号重新转换回时域信号。
2. 滤波器设计滤波器是数字信号处理中常用的一种工具，用于增强或抑制信号的特定频率成分。
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不同类型。
滤波器设计的目标是使得滤波器在频域上满足一定的要求，通常使用巴特沃斯、切比雪夫等方法来实现。
3. 时域和频域处理算法数字信号处理中有许多常见的时域和频域处理算法，如加法、减法、乘法、卷积、相关等。
这些算法可以对信号进行的处理包括增加、减少、平滑、增强等各种操作。
数字信号处理的应用1. 音频和视频处理数字信号处理在音频和视频处理中有着广泛的应用。
例如，音频信号处理可以用于音频的音质改进、语音识别、音频压缩等。
数字信号处理运用探索论文
数字信号处理运用探索论文摘要:随着计算机、信息技术的发展和进步，数字信号处理技术也得到了快速发展，并广泛应用在生活各个领域，给人们的生活带来了便利。
本文主要阐述了数字信号处理技术的优点以及在全数字电视机、音箱设备、数码相机等方面的应用。
关键词:数字信号处理;信息技术;应用数字信号处理简称DSP，就是将图片、声音、视频、文字等模拟信息转化为数字信息的过程。
DSP处理中，通过数字方式对模拟信息识别、压缩处理、过滤，从而将其转化为计算机可识别的数字信息。
在当今社会，信息技术渗透到社会各个领域，数字信号处理技术也广泛应用在各个领域。
一、数字信号处理优点数字信号处理通过专用的数字信号芯片，这种数字信号芯片的运算速度非常快，每秒可到上亿次，以数字计算方式处理信号，处理速度快、计算精确、体积小。
与传统的模拟信号处理方式，数字信号处理方式具有以下优点:第一，数字信号处理范围更广，具有更高的精度。
第二，数字信号处理方式抗干扰能力强，数字信号处理只受量化误差和子长的影响，不受噪音的影响，可以对白噪声、多径干扰等进行优化处理。
第三，灵活性强，不仅能够快速处理数字信息，而且还可以灵活改变系统参量和工作方式。
二、数字信号处理应用随着计算机、电子技术、信息技术的发展，数字信息处理技术电视机、摄影机、电脑、音箱等各个领域得到了广泛应用，给人们的生活带来了很多便利。
(一)数字信号处理在全数字电视中的应用。
德国ITT公司在1983年曾经推出了2000系列芯片，对模拟电视机的信号进行处理，十年后，ITT公司再次推出3000系列的芯片，这一类信号被当时定义为数字电视机，但是电视机接收的信号依然是传统的模拟信号，并不是真正意义上的数字电视机。
直到1990年美国的GI公司推出的高清晰HDTV电视机，该电视机的视频信号、音频信号全部使用数字压缩，这也是真正意义上的全数字电视机。
全数字电视机包括数字化演播室设备、传输设备、接收机。
演播厅设备主要是把电视台内部信号转化为数字化的数据流，比如数字字幕机、数字编辑机和数字录像机;传输设备主要是地面电视发射广播设备、有线电视广播和卫星电视广播。
数字信号处理论文范例
数字信号处理论文范例数字信号处理论文范例关键词：范例,数字信号处理,论文数字信号处理论文范例介绍：近年来，随着多媒体业务、P2P网络和IP 流媒体业务（特别是IPTV）快速发展，对宽带通信的需求剧增，超带宽业务正在推动全球运营商向下一代光传送技术演进。
传统的光纤传输系统中使用的强度调制/直接检测已经越来越不能满足未来超大距离超大容量数据传输的需求。
具有高频谱效率的相干光通信技术开始引起人们的广泛关数字信号处理论文范例详情： [论文：.lwlwlw.] 近年来，随着多媒体业务、P2P网络和IP流媒体业务（特别是IPTV）快速发展，对宽带通信的需求剧增，超带宽业务正在推动全球运营商向下一代光传送技术演进。
传统的光纤传输系统中使用的强度调制/直接检测已经越来越不能满足未来超大距离超大容量数据传输的需求。
具有高频谱效率的相干光通信技术开始引起人们的广泛关注。
下面我们来看一篇数字信号处理论文，学习一下该方面的知识。
题目：数字信号处理对电子测量与仪器的影响研究摘要：数字信号处理作 .016823./为科技研究中出现的一种新的技术，其目前已经在控制类、机电类以及计算机领域中被广泛的运用。
而这种技术和电子测量以及其仪器之间有着很紧密的联系。
本文对这三个主体的相关概念进行阐述，在此基础上对数字信号处理对电子测量以及其仪器的相关影响进行了详细的阐述。
关键词：数字信号处理；电子测量；电子仪器在对信号进行处理的时候，数字信号处理是其中关键的内容，其也是信息处理进行实现的关键途径。
而在这其中，电子测量是对信息进行收集的主要方式，电子测量仪器是对信息进行收集的仪器，所以电子测量以及仪器是为数字信号处理进行服务的。
把数字信号处理中的相关技术与理念运用到电子测量和仪器中，能够更好的促使电子测量以及其仪器的发展。
以下是我们的数字信号处理论文，供你借鉴参考。
一、电子测量以及相关仪器的概念（一）电子测量相关的概念测量即是指人类对客观世界进行分析以及获取相关数据的过程。
基于C语言的数字信号处理研究
基于C语言的数字信号处理研究引言数字信号处理（Digital Signal Processing, DSP）是通过对数字信号进行算法运算和数学处理来提取、改善和分析信号的技术。
DSP在许多领域都有广泛应用，如通信、音频处理、图像处理等。
在数字信号处理的研究中，C语言是一种非常重要的编程语言，它具有高效、灵活、可移植等特点，因此在数字信号处理的算法设计和实现中广泛应用。
本文将深入探讨基于C语言的数字信号处理的研究，包括C语言在数字信号处理中的优势、常用的C语言库、数字信号处理算法的实现等方面内容。
C语言在数字信号处理中的优势C语言是一种使用广泛的高级编程语言，它具有许多优势使其在数字信号处理中得到广泛应用。
高效性C语言是一种编译型语言，可以将高级语言的表达能力与底层语言的效率相结合。
C语言的代码可以直接转化成机器语言，并充分利用计算机硬件资源，因此可以获得较高的程序执行效率。
在数字信号处理领域，处理大量信号数据的效率至关重要。
C语言提供了丰富的数据类型和操作符，可以高效地处理数字信号，例如数组、指针等特性能够提高程序的运行速度和内存的利用率。
灵活性C语言是一种中级语言，具有较高的可移植性和灵活性。
无论是在不同硬件平台上运行还是在不同操作系统上编译，C语言都可以很好地适应并运行在各种环境中。
数字信号处理的应用场景非常广泛，涉及到多种硬件平台和操作系统。
使用C语言进行数字信号处理的开发，能够更好地适应不同的需求和环境。
可扩展性C语言具有丰富的函数库和工具集，可以方便地扩展和调用其他语言编写的模块。
在数字信号处理的研究中，常常需要利用一些已有的数学函数库、快速傅里叶变换算法库等来实现高效的算法。
C语言与其他语言的接口开发相对简单，可以方便地与其他编程语言进行交互。
这为数字信号处理的研究者提供了更多的选择和灵活性。
常用的C语言库为了更好地实现数字信号处理算法，研究者常常利用一些C语言库来提供丰富的函数和功能。
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数字信号处理算法研究毕业论文毕业论文论文题目（中文）数字信号处理算法研究--基于人体脉搏信号论文题目（外文）Research on Digital Signal Processing Algorithm-- based on human pulse signal数字信号处理算法研究--基于人体脉搏信号中文摘要脉搏信号是一种较为常见的生物医学信号,是人体重要的动力学信号之一,脉搏信号在相当程度上可以反映人体心血管的生理状态信息,它能反映人体心脏器官以及血液循环系统的生理情况变更,在临床健康观察和疾病诊断中位置非常的重要。
因此脉搏信号的处理和分析在医学界受到了广泛的关注和重视。
随着电子技术与计算机技术的快速发展,将人体脉搏信号转化为电信号进行处理与分析,实现智能化的脉搏检测与分析技术,已是生物医学工程范畴的发展目标。
具体研究工作为：（1）通过采用一款pulsesensor基于光电反射式模拟传感器用于测量脉搏、心率来检测人体模拟脉搏信号。
（2）再通过Arduino等单片机将模拟脉搏信号转换为数字信号通过USB 上传到电脑上。
（3）最后通过matlab对其进行滤波处理消除噪声干扰，得到正确脉搏信号。
（4）处理后发现了脉搏信号可以反映人体的生理特性。
关键词：人体脉搏信号数字信号处理滤波器Research on Digital Signal Processing Algorithm-- based on human pulse signalAbstractPulse signal is a common biomedical signal, is one of the important dynamic signals of the human body, the pulse signal to a certain extent, reflects the human cardiovascular physiological status information, it can reflect the human heart organs and blood circulation system physiological changes, It is very important in clinical health observation and disease diagnosis. Pulse signal processing and analysis in the medical world has been widely concerned and attention. With the development of electronic technology and computer technology, the human pulse signal into electrical signals for detection and analysis, to achieve intelligent pulse detection and analysis technology, biomedical engineering is the direction of development.Specific research work:(1)to detect the pulse signal of human body by measuring the pulse and heartrate by using a pulsesensor based analog sensor.(2)and then through the Arduino microcontroller analog pulse signal into digital signal through the USB upload to the computer.(3)Finally, through matlab to filter it to eliminate noise interference, get thecorrect pulse signal.(4) after treatment found that the pulse signal can reflect the physiological characteristics of the human body.Keywords: human pulse signal, digital signal processing, filter目录中文摘要 (3)ABSTRACT (4)第一章本文研究目的 (6)第二章滤波器的设计 (7)2.1噪声类型 (7)2.1.1基线漂移、人体呼吸等低频干扰，频率小于1Hz； (8)2.1.2工频干扰，是固定频率的干扰，频率为50Hz（可选）； (8)2.1.3其他一些干扰信号，主要是高频干扰。
(8)2.2滤波器的性能比较 (8)2.3滤波器的设计 (8)第三章信号分析 (11)3.1信号预处理 (11)3.2脉搏信号的时域特征提取 (16)3.2.1引言163.2.2传统的脉搏波特征提取方法173.2.3极值法提取脉搏时域信号183.2.4 计算脉搏周期 (19)3.2.5 潮波和重搏波的提取 (21)3.3滤波前后频谱图对比 (21)3.4脉搏信号频域特征提取 (23)第四章结论 (25)第五章谢辞 (26)第六章参考文献 (27)第七章注释 (28)第八章附录 (29)8.1脉搏信号传感器简介 (29)8.2传感器参数说明 (29)8.3传感器原理说明 (30)8.4A RDUINO单片机介绍 (31)第一章本文研究目的生理信号能够很好的反映出人体各子系统的生理状态和病理改变,广泛地应用于很多种临床病症的检测和诊断之中。
通过传感器采集脉搏信号,采用数字信号处理的一些方法,可以分析出人体生理特征。
本文主要讨论如何提取出脉搏信号以及对脉搏信号的初步分析。
自从1775年以来,一位来自瑞士的数学家尤拉,他初次定量的从流体力学的角度钻研过人体脉搏信号的传播规律。
近年来一些国外的研究人员对人体脉搏信号和中医诊脉理论的研究也发生了很深的兴趣,他们是为了开展无创伤的诊疗技术和减少医疗资费。
这说明了研究人体脉搏信号已经成为医疗方向的前沿课题之一。
脉搏波传播的现代分析是从20世纪50年代开始的,之后一些国内外研究学者在动脉管段中建立了脉搏波的线性化模型,并发展了弹性腔模型模型。
在此基础上讨论了动脉脉搏流的传播规律。
国外学者侧重于研究模型而国内学者则更倾向于信号的检测与分析。
由于中医的诊脉原理,自20世纪70年代以，许多的中国科学研究人员将脉搏信号的各种特征信息与诊疗各种疾病建立起一些联系,其中许多是将脉搏信号的波速与心血管生理状况相结合去研究。
但是脉搏信号包含大量的信息,包括时域方面的信息和频域方面信息,单一的波速并不能反映人体各方面的生理问题。
于是就又有很多学者转向对脉搏信号进行波形方面的分析,并取得了很大的成果。
国内一些学者从80年代以来,致力于对脉搏信号在频域方面进行分析,对脉搏信号做快速傅里叶变换,然后可以把脉搏信号频谱图画出来，从而提取人体生理病理的信息,初步取得了有意义的结果。
从前的脉搏诊断系统的软件开发大部分是使用一些高级语言（如c++等）来实现的，需要很多专业知识以及编程经验的支撑，开发周期比较长，难度比较大。
于是想到采用Matlab作为数学工具，可以把采集到的信号直接进行处理，获得到脉博信号的参数，该软件的功能和工具箱很丰富，可处理各种数字信号，解决实际工程问题，实现起来简单高效。
本文通过Matlab编程实现对采集到的脉搏数据信号直接处理,可快速、准确地获得脉搏信号的特征。
第二章滤波器的设计2.1噪声类型人体的脉搏信号是一种很微弱的信号，且具有较低的信噪比，常人的脉博信号的频率范围是在0-20Hz之间，且大约99%的能量分布在0-10Hz之间，在检测和采集脉搏信号时，由于仪器、人体活动等方面存在影响，所采集到的信号中通常包括干扰信号和脉搏信号，其中最主要的干扰信号有：（1）基线漂移、人体呼吸等低频干扰，频率小于1Hz；（2）工频干扰，是固定频率的干扰，频率为50Hz（可选）；（3）其他一些高频干扰信号。
2.2 滤波器的性能比较数字滤波器有两种，一种是无限冲激响应数字滤波器（IIR），另一种是有限冲激响应数字滤波器（FIR）。
IIR数字滤波器虽然能够用很低的阶数得到较高的选择性，而且幅频特性也比较好，但是相位曲线却不是严格的线性。
相比IIR，FIR数字滤波器却能够得到相对严格的线性相位，但是如果想要取得很高的选择性，FIR却只能用较高的阶数；要实现同样的滤波器性能指标，FIR数字滤波器所需要的阶数能够比IIR数字滤波器高5-10倍，这样看来成本就会非常的高，而且信号的延时也很大。
综合以上的分析我们进而选用IIR数字滤波器。
滤波器类型主要有Chebysheve I型滤波器、ChebysheveⅡ型滤波器、椭圆滤波器、Butterworth滤波器，他们均能够实现低通、高通、带通、带阻滤波器的设计，但是特点不同，需要根据性能方面不同的需求来决定使用哪种类型滤波器。
其中Chebysheve I型滤波器通带内是等波纹的，阻带内是单调的；ChebysheveⅡ型滤波器通带是内单调的，然而阻带内却是等波纹的；Butterworth滤波器在通带内的幅频响应曲线最为平滑，然而截止频率的坡度变小了；椭圆滤波器虽然在阻带和通带内均为等波纹的，但下降的坡度很大，并且还能以更低的阶数来达到和其他两类滤波器相同的性能指标。
设计滤波器时要根据实际情况去考虑相位失真和截止特性的要求。
截止特性越好，相位失真就越严重，不能同时满足以上两种要求。
2.3设计滤波器Matlab的信号工具箱为我们提供了可以直接设计IIR数字滤波器的函数，我们只需调用这些函数就能够非常便捷地设计出满足我们需要的数字滤波器，常用数字滤波器的函数如下：（1）Butterworth数字滤波器设计：调用格式：[N,Wn] =buttord(Wp, Ws, Rp, Rs)；[b,a]=butter(N,Wn,’ftype’)；参数：Wp为通带截止频率，Ws为阻带截止频率，Rp为通带内最大衰减，Rs为阻带内最小衰减，通过以上性能指标能够计算出Butterworth滤波器所需的阶数N 和截止频率Wn。
然后通过阶数N和截止频率Wn又能够计算Butterworth滤波器的分子和分母系数的系数，其中b为分子系数的矩阵，a为分母系数的矩阵，可以通过设置ftype 来设置滤波器的类型，默认不写为低通，high为高通，bandpass为带通，stop 为带阻。