matlab仿真一阶低通滤波器幅频特性和相频特性
低通滤波器幅频特性
close all;clear all;A=[1, -0.9]; B=[0.05, 0.05];x1n=[1 1 1 1 1 1 1 1 zeros(1, 50)];x2n=ones(1, 128);hn=impz(B, A, 58);%subplot(2,2,1);y='h(n)';tstem(hn, y);% subplot(2,2,1);y='x2(n)';tstem(x2n, x); subplot(2,2,1);y='h(n)';stem(hn);title('(a) 系统单位脉冲响应h(n)')y1n=filter(B, A, x1n);subplot(2,2, 2); y='y1(n)'; stem(y1n);title('(b) 系统对R8(n)的响应y1(n)')y2n=filter(B, A, x2n);subplot(2, 2, 4); y='y2(n)'; stem(y2n);title('(c) 系统对u(n)的响应y2(n)')x1n=[1 1 1 1 1 1 1 1 ];h1n=[ones(1,10) zeros(1,10)];h2n=[1 2.5 2.5 1 zeros(1,10)];y21n=conv(h1n, x1n);y22n=conv(h2n, x1n);figure(2)subplot(2, 2, 1); y='h1(n)'; stem(h1n);title('(d) 系统单位脉冲响应h1(n)') subplot(2,2, 2); y='y21(n)';stem(y21n);title('(e) h1(n)与R8(n)的卷积y21(n)') subplot(2, 2, 3);y='h2(n)';stem(h2n);title('(f) 系统单位脉冲响应h2(n)') subplot(2, 2, 4);y='y22(n)';stem(y22n);title('(g) h2(n)与R8(n)的卷积y22(n)')un=ones(1, 256);n=0: 255;xsin=sin(0.014*n)+sin(0.4*n);A=[1, -1.8237, 0.9801];B=[1/100.49, 0,-1/100.49];y31n=filter(B,A,un);y32n=filter(B,A,xsin);figure(3)subplot(2,1,1); y='y31(n)'; stem(y31n)title('(h)谐振器对u(n)的响应y31(n)') subplot(2,1, 2); y='y32(n)'; stem(y32n);title('(i) 谐振器对正弦信号的响应y32(n)')% clear all;close allx1n=[ones(1,4)];%产生矩阵序列R4 M=8; xa=1:(M/2); xb=(M/2):-1:1;x2n=[xa,xb];subplot(2,2,3);stem(x2n);x3n=[xb,xa];X1k8=fft(x1n,8);X1k16=fft(x1n,16);X2k8=fft(x2n,8);X2k16=fft(x2n,16);X3k8=fft(x3n,8);X3k16=fft(x3n,16);subplot(2,2,1);mstem(abs(X1k8)); title('(1a) 8点DFT[x_1(n)]'); xlabel('ω/π');ylabel('幅度');axis([0,2,0,1.2*max(abs(X1k8))])% axis([0,8,0,4])subplot(2,2,2);mstem(X1k16);title('(1b) 16点DFT[x_1(n)]'); xlabel('ω/π');ylabel('幅度');axis([0,2,0,1.2*max(abs(X1k16))])figure(2)subplot(2,2,1);mstem(X2k8);title('(2a) 8点DFT[x_2(n)]'); xlabel('ω/π');ylabel('幅度');axis([0,2,0,1.2*max(abs(X2k8))]) subplot(2,2,2);mstem(X2k16);title('(2b) 16点DFT[x_2(n)]'); xlabel('ω/π');ylabel('幅度');axis([0,2,0,1.2*max(abs(X2k16))])subplot(2,2,3);mstem(X3k8);title('(3a) 8点DFT[x_3(n)]'); xlabel('ω/π');ylabel('幅度');axis([0,2,0,1.2*max(abs(X3k8))]) subplot(2,2,4);mstem(X3k16);title('(3b) 16点DFT[x_3(n)]'); xlabel('ω/π');ylabel('幅度');axis([0,2,0,1.2*max(abs(X3k16))])%实验内容2N=8;n=[0:N-1];x4n=cos(pi*n/4);x5n=cos(pi*n/4)+cos(pi*n/8);X4k8=fft(x4n,8);X5k8=fft(x5n,8);N=16;n=[0:N-1];x4n=cos(pi*n/4);x5n=cos(pi*n/4)+cos(pi*n/8);X4k16=fft(x4n,16);X5k16=fft(x5n,16);figure(3)subplot(2,2,1);mstem(X4k8);title('(4a) 8点DFT[x_4(n)]');xlabel('ω/π');ylabel('幅度');axis([0,2,0,1.2*max(abs(X4k8))])subplot(2,2,2);mstem(X4k16);title('(4b) 16点DFT[x_4(n)]');xlabel('ω/π');ylabel('幅度');axis([0,2,0,1.2*max(abs(X4k16))])subplot(2,2,3);mstem(X5k8);title('(5a) 8点DFT[x_5(n)]');xlabel('ω/π');ylabel('幅度');axis([0,2,0,1.2*max(abs(X5k8))])subplot(2,2,4);mstem(X5k16);title('(5b) 16点DFT[x_5(n)]');xlabel('ω/π');ylabel('幅度');axis([0,2,0,1.2*max(abs(X5k16))])%实验内容3figure(4)Fs=64;T=1/Fs;N=16;n=[0:N-1];X6nT=cos(8*pi*n*T)+cos(16*pi*n*T)+cos(20*pi*n* T);X6k16=fft(X6nT,16);X6k16=fftshift(X6k16);Tp=N*T;F=1/Tp;k=-N/2:N/2-1;fk=k*F;subplot(3,1,1);stem(fk,abs(X6k16),'.');box ontitle('(6a)16点|DFT[x_6(nT)]|');xlabel('f(Hz)'); ylabel('幅度'); axis( [-N*F/2-1,N*F/2-1, 0,1.2*max(abs(X6k16))] ) N=32;n=[0:N-1];X6nT=cos(8*pi*n*T)+cos(16*pi*n*T)+cos(20*pi*n* T);X6k32=fft(X6nT);X6k32=fftshift(X6k32);Tp=N*T;F=1/Tp;k=-N/2:N/2-1;fk=k*F;subplot(3,1,2);stem(fk,abs(X6k32),'.');box ontitle('(6a)16点|DFT[x_6(nT)]|');xlabel('f(Hz)'); ylabel('幅度');axis( [-N*F/2-1,N*F/2-1, 0,1.2*max(abs(X6k32))] ) N=64;n=0:N-1;%FFT的变换区间N=64x6nT=cos(8*pi*n*T)+cos(16*pi*n*T)+cos(20*pi*n* T);%对x6(t)64点采样X6k64=fft(x6nT);%计算x6nT的64点DFX6k64=fftshift(X6k64);%将零频率移到频谱中心Tp=N*T;F=1/Tp;%频率分辨率Fk=-N/2: N/2-1;fk=k*F;%产生16点DFT对应的采样点频率(以零频率为中心)subplot(3,1,3);stem(fk,abs(X6k64),'.');box on%绘制8点DFT的幅频特性图title('(6a) 64点|DFT[x_6(nT)]|');xlabel('f(Hz)');ylabel('幅度');axis([-N*F/2-1,N*F/2-1,0,1.2*max(abs(X6k64))])clear all;close all;Fs=10000; T=1/Fs;st=mstg;fp=280;fs=450;wp=2*fp/Fs;ws=2*fs/Fs;rp=0.1; rs=60; [N,wp]=ellipord(wp,ws,rp,rs);[B,A]=ellip(N,rp,rs,wp);y1t=filter(B,A,st);figure(2);subplot(3,1,1);myplot(B,A);yt='y_1(t)';subplot(3,1,2);tplot(y1t,T,yt);fp1=440; fpu=560; fs1=275; fsu=900;wp=[2*fp1/Fs,2*fpu/Fs];ws=[2*fs1/Fs,2*fsu/Fs]; rp=0.1,rs=60;[N,wp]=ellipord(wp,ws,rp,rs);[B,A]=ellip(N,rp,rs,wp);y2t=filter(B,A,st);figure(3);subplot(3,1,1);myplot(B,A);yt='y_2(t)';subplot(3,1,2);tplot(y2t,T,yt);fp=890; fs=600; wp=2*fp/Fs; ws=2*fs/Fs; rp=0.1; rs=60;[N,wp]=ellipord(wp,ws,rp,rs);[B,A]=ellip(N,rp,rs,wp,'high');y3t=filter(B,A,st);figure(4);subplot(3,1,1);myplot(B,A);yt='y_3(t)';subplot(3,1,2);tplot(y3t,T,yt);clear all;close all;N=1000;xt=xtg(N);fp=120; fs=150;Rp=0.2;As=60;Fs=1000;wc=(fp+fs)/Fs;B=2*pi*(fs-fp)/Fs;Nb=ceil(11*pi/B);hn=fir1(Nb-1,wc,blackman(Nb));Hw=abs(fft(hn,1024));ywt=fftfilt(hn,xt,N);f=[0:1023]*Fs/1024;figure(2)subplot(2,1,1)plot(f,20*log10(Hw/max(Hw)));grid;title('(a) 低通滤波器幅频特性')axis([0,Fs/2,-120,20]);xlabel('f/Hz');ylabel('幅度')t=[0:N-1]/Fs;Tp=N/Fs;subplot(2,1,2)plot(t,ywt);grid;axis([0,Tp/2,-1,1]);xlabel('t/s');ylabel('y_w(t)') ;title('(b) 滤除噪声后的信号波形')fb=[fp,fs];m=[1,0];dev=[(10^(Rp/20)-1)/(10^(Rp/20)+1),10^(-As /20)];[Ne,fo,mo,W]=remezord(fb,m,dev,Fs);hn=remez(Ne,fo,mo,W);Hw=abs(fft(hn,1024));yet=fftfilt(hn,xt,N);figure(3);subplot(2,1,1)f=[0:1023]*Fs/1024;plot(f,20*log10(Hw/max(Hw)));grid;title('(c) 低通滤波器幅频特性')axis([0,Fs/2,-80,10]);xlabel('f/Hz');ylabel('幅度')subplot(2,1,2);plot(t,yet);grid;axis([0,Tp/2,-1,1]);xlabel('t/s');ylabel('y_e(t)'); title('(d) 滤除噪声后的信号波形')。
基于MATLAB与FPGA的FIR滤波器设计与仿真
基于MATLAB与FPGA的FIR滤波器设计与仿真刘春雅【摘要】Digital filter is an important part in the field of digital signal processing. Since its strict linear phase and higher stability properties, the FIR filter has been widely used. This paper introduced the design methods of FIR digital filter based on MATLAB, completed design and realization on the Xilinx FPGA device. Finally, analysed data using MATLAB and ModelSim software, confirmed the validity and feasibility of the design and implementation.%数字滤波器是数字信号处理领域内的重要组成部分。
FIR滤波器又以其严格的线性相位及稳定性高等特性被广泛应用。
本文结合MATLAB工具软件介绍了FIR数字滤波器的设计方法,并在Xilinx的FPGA器件上完成设计实现。
最后,使用MATLAB和ModelSim软件对数据进行了分析,证实了设计实现的正确性与可行性。
【期刊名称】《电子设计工程》【年(卷),期】2012(020)017【总页数】3页(P119-121)【关键词】FPGA;MATLAB;FIR;数字滤波器;ModelSim【作者】刘春雅【作者单位】陕西国防工业职业技术学院机电工程系,陕西西安710300【正文语种】中文【中图分类】TN713.7数字滤波技术广泛应用于科学技术的各个领域,如通信、雷达、数字电视、生物医学等等,已成为极其重要的一门学科和技术领域。
基于matlab模拟滤波器的设计与仿真
本科生毕业论文(设计)题目:基于matlab模拟滤波器的设计与仿真系部电子信息工程学院学科门类工科专业电子信息工程学号xxxxxxxxxxxxxxxxxx姓名XXX指导教师XXX2012年 5 月18 日基于matlab的模拟滤波器设计与仿真摘要几乎在所有的工程技术领域中都会涉及到信号处理问题,而滤波器信号处理的重要组成部分。
本论文首先介绍了滤波器的滤波原理以及模拟滤波器的设计方法,然后系统地介绍了模拟滤波器(包括巴特沃斯滤波器和切比雪夫滤波器)的设计原理和方法,并在此基础上论述了低通、高通、带通、带阻模拟滤波器的设计。
最后,采用MATLAB对所述滤波器进行建模仿真。
仿真结果表明用matlab设计的滤波器符合技术要求,且直观简便,有利于设计的优化。
关键字:模拟滤波器频率转换MATLAB装订线ABSTRACTIn almost all areas of engineering and technology, signal processing will be involved andsignal processing is an important component of filter signal processing. This paper will firstintroduce the principle of filter and the design method of analog filters. Then the paper willpresent the design principles and methods of analog filters (including the Butterworth filter andChebyshev filter) and on this basis, the analog filters (including low-pass, high-pass, band-pass,and band-stop) design will be discussed. Last is the use of virtual realization of analog filtersMATLAB. It can be seen that based on the simulation result, the filter designed by MATLAB iscoincident in technical requirements and handy in anchauung. What’s more, it is easy to adjustthe performance of filters.Key words:Filtering Analog filters MATLAB装订线第1章绪论 (1)1.1课题研究背景及意义 (1)1.2国内外研究现状及趋势 (1)1.3本文的主要工作安排 (2)第2章基本理论知识 (3)2.1滤波器的工作原理 (3)2.1.1模拟滤波器的工作原理 (3)2.1.2数字滤波器的工作原理 (4)2.2滤波器的基本特性 (5)2.2.1模拟滤波器与数字滤波器的基本特性 (5)2.2.2无限冲激响应IIR和有限冲激响应FIR滤波器 (7)2.3滤波器的主要性能指标 (8)第3章模拟滤波器的设计 (9)3.1模拟滤波器的分类 (9)3.2 模拟滤波器的设计方法 (9)3.3模拟原型滤波器及最小阶数选择 (11)3.3.1巴特沃斯滤波器及最小阶数选择 (11)3.3.2切比雪夫滤波器及最小阶数选择 (14)3.3.3椭圆滤波器及最小阶数的选择 (20)3.3.4贝塞尔滤波器 (21)第4章 MATLAB仿真 (22)4.1MATLAB简介 (22)4.2对低通模拟滤波器的仿真 (23)4.3 模拟高通滤波器的仿真 (25)4.4 模拟带通滤波器的仿真 (26)4.5 对带阻模拟滤波器的仿真 (28)第5章频率转换 (30)5.1低通至高通的转换 (30)5.2低通至带通的变换 (31)5.3低通至带阻的变换 (34)第6章总结与展望 (36)参考文献 (37)第1章绪论1.1课题研究背景及意义凡是有能力进行信号处理的装置都可以称为滤波器。
基于Matlab的FIR滤波器设计与实现
二、实验平台Matlab7.1三、实验原理以低通滤波器为例,其常用的设计指标有:1.通带边缘频率f p(数字频率为Ωp)2.阻带边缘频率f st (数字频率为Ωst)3.通带内最大纹波衰减δp=-20log10(1-αp),单位为dB4.阻带最小衰减αs=-20log10(αs),单位为dB5.阻带起伏αs6.通带峰值起伏αp其中,以1、2、3、4条最为常用。
5、6条在程序中估算滤波器阶数等参数时会用到。
数字频率= 模拟频率/采样频率四、实例分析例1 用凯塞窗设计一FIR低通滤波器,通带边界频率Ωp=0.3pi,阻带边界频率Ωs=0.5pi,阻带衰减δs不小于50dB。
方法一:手动计算滤波器阶数N和β值,之后在通过程序设计出滤波器。
第一步:通过过渡带宽度和阻带衰减,计算滤波器的阶数B和β值。
第二步:通过程序设计滤波器。
程序如下:b = fir1(29,0.4,kaiser(30,4.55));[h1,w1]=freqz(b,1);figure (1)plot(w1/pi, abs(h1));grid;xlabel('归一化频率/p') ;ylabel('幅度/dB') ;figure (2)plot(w1/pi,angle(h1));grid;xlabel('归一化频率/p') ;ylabel('相位') ;波形如下:例2 利用雷米兹交替算法设计等波纹滤波器,设计一个线性相位低通FIR数字滤波器,其指标为:通带边界频率fc=800Hz,阻带边界fr=1000Hz,通带波动阻带最小衰减At=40dB,采样频率fs=4000Hz。
一般调用MATLAB信号处理工具箱函数remezord来计算等波纹滤波器阶数N和加权函数W (ω),调用函数remez可进行等波纹滤波器的设计,直接求出滤波器系数。
函数remezord中的数组fedge为通带和阻带边界频率,数组mval是两个边界处的幅值,而数组dev是通带和阻带的波动,fs是采样频率单位为Hz。
matlab中低通滤波器filter的用法 -回复
matlab中低通滤波器filter的用法-回复Matlab是一款功能强大的数学计算与数据分析软件,广泛应用于工程、科学和其他相关领域。
在Matlab中,我们可以通过使用低通滤波器filter 函数来处理信号和图像,以达到减小高频成分、平滑信号或图像的目的。
本文将详细介绍Matlab中低通滤波器filter函数的用法,并提供一步一步的示例来说明其具体操作。
1. 滤波器概念和基本原理在开始使用lowpass滤波器函数之前,我们首先来了解一下滤波器的概念和基本原理。
滤波器是一种能够改变信号或图像频谱特性的系统,常用于信号去噪、信号平滑、图像边缘检测等应用。
低通滤波器是其中一种常用的滤波器,它通过减小高频成分,让低频部分通过,从而实现信号或图像的平滑和去噪。
2. Matlab中filter函数的语法和参数在Matlab中,filter函数的语法如下:y = filter(b,a,x)其中,b和a是滤波器的系数向量,x是输入的信号或图像。
滤波器的输出结果y也是一个向量或矩阵,与输入x具有相同的维度和大小。
3. 定义滤波器系数向量首先,我们需要定义滤波器的系数向量。
系数向量决定了滤波器的频率响应特性。
在设计低通滤波器时,我们通常使用巴特沃斯滤波器、切比雪夫滤波器等滤波器类型,并根据需要的滤波器阶数、截止频率等参数进行设计。
在Matlab中,我们可以使用工具箱函数来进行滤波器设计,然后获取系数向量。
4. 示例:简单低通滤波器应用接下来,我们以一个简单的信号为例来说明filter函数的具体应用步骤。
首先,我们定义一个包含高频噪声的信号x,并生成一个低通滤波器的系数向量b和a。
matlabfs = 1000; 采样频率t = 0:1/fs:1; 时间序列f1 = 5; 信号频率f2 = 100; 噪声频率x = sin(2*pi*f1*t) + 0.25*sin(2*pi*f2*t); 包含噪声的信号设计低通滤波器fc = 30; 截止频率[b,a] = butter(4, fc/(fs/2)); 4阶巴特沃斯低通滤波器在上述示例中,fs表示采样频率,t是时间序列,f1和f2分别表示信号和噪声的频率。
用MATLAB设计巴特沃斯低通滤波器
⽤MATLAB设计巴特沃斯低通滤波器⽤MATLAB 设计巴特沃斯低通滤波器1 巴特沃斯低通滤波器的特性⼀个理想低通滤波器的幅频特性如图3-80的阴影部分所⽰。
为了实现这个理想低通特性,需要在从0~ωC 的整个频带内增强增益,在ω>ωC 增益要降到0。
实际上,理想滤波器是不可能实现的。
图3-78是实际滤波器的幅频特性。
但是实际滤波器的特性愈接近理想特性愈好,巴特沃斯(Butterworth )滤波器就是解决这个问题的⽅法之⼀。
巴特沃斯滤波器以巴特沃斯函数来近似滤波器的系统函数,巴特沃斯的低通模平⽅函数为:221|()|1,2,,1(/)NC H j N j j ωωω==+ (3-138)式中以C ω是滤波器的电压-3dB 点或半功率点。
不同阶次的巴特沃斯滤波器特性如图3-79(a)所⽰。
4阶巴特沃斯滤波器的极点分布如图3-79(b)所⽰。
巴特沃斯滤波器幅频响应有以下特点:最⼤平坦性:在0=ω附近⼀段范围内是⾮常平直的,它以原点的最⼤平坦性来逼近理想低通滤波器。
通带、阻带下降的单调性。
这种滤波器具有良好的相频特性。
3dB 的不变性:随着N 的增加,频带边缘下降越陡峭,越接近理想特性。
但不管N 是多少,幅频特性都通过-3dB 点。
极点配置在半径为ωC 的圆上,并且均匀分布。
左半平⾯上的N 个极点是)(s H 的极点,右半平⾯上的N 个极点是)(s H -的极点。
2 巴特沃斯低通滤波器的实现为使巴特沃斯滤波器实⽤,我们必须能够实现它。
⼀个较好的⽅法是将巴特沃斯滤波器函数化成若⼲⼆阶节级联,其中每⼀节实现⼀对共轭复极点。
通过将极点以共轭复数的形式配对,对所有的每⼀个⼆阶节都具有实系数。
1图3-78 低通滤波器的幅频特性图3-80所⽰运算放⼤器电路为实现⼀对共轭极点提供了很好的⽅法。
电路的系统函数为202202121121122121)(1)11(1)(ωωω++=+++=s Qs C C R R s C R C R s C C R R s H (3-139)式中,ω0是S 平⾯原点与极点之间的距离,Q 被称为电路的“品质因数”,它提供了对响应峰值尖锐程度的⼀种度量。
基于MATLAB的IIR数字滤波器设计与仿真
基于MATLAB的IIR数字滤波器设计与仿真一、概述在现代数字信号处理领域中,数字滤波器扮演着至关重要的角色。
其通过对输入信号的特定频率成分进行增强或抑制,实现对信号的有效处理。
无限脉冲响应(IIR)数字滤波器因其设计灵活、实现简单且性能优良等特点,得到了广泛的应用。
本文旨在基于MATLAB平台,对IIR数字滤波器的设计与仿真进行深入研究,以期为相关领域的研究与应用提供有益的参考。
IIR数字滤波器具有无限长的单位脉冲响应,这使得其在处理信号时能够展现出优秀的性能。
与有限脉冲响应(FIR)滤波器相比,IIR滤波器在实现相同性能时所需的阶数更低,从而减少了计算复杂度和存储空间。
在需要对信号进行高效处理的场合,IIR滤波器具有显著的优势。
MATLAB作为一款功能强大的数学软件,提供了丰富的函数和工具箱,使得数字滤波器的设计与仿真变得简单而高效。
通过MATLAB,我们可以方便地实现IIR滤波器的设计、分析和优化,从而满足不同应用场景的需求。
本文将首先介绍IIR数字滤波器的基本原理和特性,然后详细阐述基于MATLAB的IIR数字滤波器的设计方法和步骤。
接着,我们将通过仿真实验验证所设计滤波器的性能,并对其结果进行分析和讨论。
本文将总结IIR数字滤波器设计与仿真的关键技术和注意事项,为相关领域的研究人员和工程师提供有益的参考和启示。
1. IIR数字滤波器概述IIR(Infinite Impulse Response)数字滤波器是数字信号处理中常用的一类滤波器,它基于差分方程实现信号的滤波处理。
与FIR (Finite Impulse Response)滤波器不同,IIR滤波器具有无限长的单位脉冲响应,这意味着其输出不仅与当前和过去的输入信号有关,还与过去的输出信号有关。
这种特性使得IIR滤波器在实现相同的滤波效果时,通常具有更低的计算复杂度,从而提高了处理效率。
IIR滤波器的设计灵活多样,可以根据不同的需求实现低通、高通、带通和带阻等多种滤波功能。
模拟低通滤波器原型设计函数
目录前言 (2)要求 (2)基本要求 (2)1.3 基本操作 (2)工程概况 (2)正文 (3)2.1 滤波器功能及分类 (3)模拟滤波器设计理论 (3)3.1. MATLAB基础知识介绍 (4)3.2 MA TLAB信号处理工具箱函数介绍 (5)3.2.1freqs 求模拟滤波器()aH s的频率响应函数 (5)3.2.2buttord 求最小阶数N的函数 (5)3.2.3buttap 模拟低通滤波器原型设计函数 (5)模拟频率变换函数 (5)3.2.5zp2tf 零极点转换至传递函数的函数 (5)单元设计思路 (5)模拟低通滤波器原型设计 (5)频率转换,得到模拟高通滤波器 (6)程序设计 (7)程序编写 (7)小结 (11)致谢 (12)参考文献 (12)心得体会 (12)前言本课程是通信工程专业的主要专业基础课。
通过本课程的理论教学、实验、课程设计使学生掌握信号与系统的基本概念,线性时不变系统的基本特性,信号通过线性系统的基本分析以及综合、设计的方法。
培养学生的抽象思维能力,提高分析问题、解决问题的能力,软件开发能力为后续课程的学习以及从事实际工作打下良好的基础。
通过设计要求学生掌握对线性系统进行模拟、仿真和滤波器的设计方法。
能解释和说明系统的极、零点对系统的性能的影响(如频率、冲击响应和稳定性等)能解释和说明系统传输函数特性对滤波的影响。
了解在MATLAB环境下系统模拟和仿真的方法和技术。
1.2基本要求通过课程设计,提高学生综合运用所学知识来解决实际问题、查阅文献资料、及进行科学实验或技术设计的能力,为毕业设计(论文)打基础。
每个学生在课程设计选题中选做一个专题,学会用Matlab 语言编写信号与系统及数字信号处理的仿真程序;认真分析每个题目的具体要求;上机前初步编好程序,上机时认真调试程序;课程设计结束时提交符合格式要求的课程设计报告。
1.3 基本操作有老师监督,独立完成,上交作业要附带程序和图形,然后进行论文答辩。
低通滤波系统的频率特性分析
实验一低通滤波系统的频率特性分析一、实验名称:低通滤波系统的频率特性分析二、实验目的:1、观察理想低通滤波器的单位冲激响应与频谱图。
2、观察RC低通网络的单位冲激响应与频谱图。
三、实验原理:(写报告时这部分要详细写并要求有必要的推导过程)1、理想低通的单位冲激响应为Sa(t-t0)函数,幅频特性在通带内为常数,阻带内为零。
在截止频率点存在阶跃性跳变。
相频特性为通过原点斜率为-wt0的直线。
2、实际物理可实现的RC低通网络通带阻带存在过渡时间,与RC时间常数有关,通带阻带也不再完全是常数。
相频特性为通过原点的曲线。
(在原点附近近似直线)。
四、实验步骤:1、打开MATLAB软件,建立一个M文件。
2、MA TLAB所在目录的\work子目录下建立一个名为heaviside的M文件,创建子程序函数。
4、建立一个新的M文件,编写主程序并保存。
5、运行主程序,观察理想低通滤波器及实际RC低通滤波电路的单位冲激响应与频谱图。
并记录实验结果。
五、实验结果:(见附录B)六、思考题:1、理想低通滤波器的幅频曲线和相频曲线有什么特点?2、实际RC低通与理想低通滤波器的频谱有何不同?为什么?3、在实验中的低通网络RC时间常数是多少?对低通滤波器有何影响?(A) 实验程序1、子程序[定义阶跃函数]function f=heaviside(t)f=(t>0);2、主程序[分别对理想低通和实际低通作图:h(t)、|H(jω)|、φ(ω)] %理想低通滤波器的单位冲激响应、幅频特性、相频特性。
syms t f w;figure(1)f=sin(t-1)/(t-1); Fw=fourier(f); %傅立叶变换x=[-20:0.05:20]; fx=subs(f,t,x);subplot(2,1,1);plot(x,fx); %波形图grid;W=[-4:0.01:4]; FW=subs(Fw,w,W);subplot(2,2,3);plot(W,abs(FW)); %幅频特性grid;xlabel(' 频率');ylabel(' 幅值');subplot(2,2,4);plot(W,angle(FW)); %相频特性grid;xlabel(' 频率');ylabel(' 相位');%RC低通网络的单位冲激响应、幅频特性、相频特性figure(2)f=exp(-2*t)*sym('Heaviside(t)');Fw=fourier(f); %傅立叶变换x=[-4:0.02:4]; fx=subs(f,t,x);subplot(2,1,1);plot(x,fx); %波形图grid;W=[-4:0.02:4];FW=subs(Fw,w,W);subplot(2,2,3);plot(W,abs(FW)); %幅频特性grid;xlabel(' 频率');ylabel(' 幅值');subplot(2,2,4);plot(W,angle(FW)); %相频特性grid;xlabel(' 频率');ylabel(' 相位');(B) 运行结果图1 理想低通滤波器的单位冲激响应及频率特性图2 RC低通滤波电路的单位冲激响应及频率特性。
Matlab设计模拟滤波器
带阻滤波器电路图及原理 • 参考电路
此处将二阶带阻滤波器转移函数理想化为二阶高通。低通的转移函数之和
低通滤波器 输入信号 求和 高通滤波器 输 出 信 号
• 二阶 带阻滤波器 二阶RC带阻滤波器
• • • • • • • • • • • • Syms x w; k=input('输入正弦信号频率:') R=1000; C=0.000001; F=fourier(sin(k*x); H=-((w*R*C)^2)/((1-w*w*R*R*C*C)^2+j*3*w*R*C); H1=1/(((1w*w*R*R*C*C)^2+9*w*w*R*R*C*C)^0.5)+((w*R*C)^2)/(((1 +w*w*R*R*C*C)^2+9*w*w*R*R*C*C)^0.5); (H(jw)的模) %RC带阻滤波器输出为RC高通,低通的信号求和,故此处的转移函数 为二者之和 f=H*F; f1=ifourier(f); figure(1),ezplot(f1,[-2*pi,2*pi]) figure(2),ezplot(H1,[0,1000*pi]) %输出滤波后的正弦信 号和频谱图
一阶低通滤波器
⼀阶低通滤波器摘要基于《电路原理》及相关知识,对由RC组合⽽成的⼀阶低通滤波器进⾏系统的理论分析,并针对其原理应⽤MATLAB软件进⾏编程,实现其幅频响应特性和相频响应特性图像的绘制。
MATLAB是矩阵实验室(Matrix Laboratory)的简称,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,与Mathematica、Maple并称为三⼤数学软件。
MATLAB软件具有强⼤的数值计算功能,可以进⾏矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建⽤户界⾯、连接其他编程语⾔的程序等,主要应⽤于⼯程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、⾦融建模设计与分析等领域。
MATLAB 软件可以实现⼀阶低通滤波器设计及分析的全部要求并给出反馈结果。
⼀阶低通滤波器在电⼯电⼦设计技术领域以及⼤型机械⽣产⽅⾯都有着⼴泛的基础应⽤,结合MATLAB对⼀阶低通滤波器进⾏分析,加深对其原理的掌握显得尤为重要。
关键词:⼀阶低通滤波器 MATLAB 数值计算图像处理⼀阶低通滤波器1.设计⽬的通过这次基础强化训练的设计,系统掌握⼀阶低通滤波器的原理及其⼯作特点,加深对电路原理知识的理解,并熟练操作MATLAB软件,掌握MATLAB的数值计算:创建矩阵、矩阵运算、多项式运算、线性⽅程组、数值统计,能进⾏简单的电路,信号与系统相关的MATLAB编程。
2.设计原理2.1⼀阶低通滤波器原理⼀阶低通滤波器滤波器是由⼀个RC元件组合⽽成的简单电路(如图1所⽰),所谓低通滤波器是允许低频讯号通过,⽽不允许⾼频讯号通过的滤波器。
电路存在截⽌频率,⾼于此频率的信号都不能通过滤波器,从⽽达到了滤波的⽬的。
可以利⽤R、L、C所组成的滤波电路称作⽆源滤波器,它有很多的缺点。
其中的电感L本⾝具有电阻与电容,使得输出结果会偏离理想值,⽽且会消耗电能。
基于MATLAB设计巴特沃斯低通滤波器
第27卷第3期2003年3月信息技术I NFORMATI ON TECHNOLOGYVOL.27NO.3Mar.2003基于MATLAB设计巴特沃斯低通滤波器李钟慎(华侨大学机电及自动化学院,泉州362011)摘要:首先分析了巴特沃斯低通滤波器的特性,然后用MATLAB的信号处理工具箱提供的函数设计了巴特沃斯低通滤波器,使得巴特沃斯滤波器的设计变得更加简单、快捷、直观。
关键词:巴特沃斯低通滤波器;MATLAB;特性;设计中图分类号:TP311文献标识码:B文章编号:1009-2552(2003)03-0044-02The Design of Butterworth Lowpass Filter Based on MATLABLi Zhongshen(College of Mechanical Engineering and Automation,Huaqiao University,Quanzhou362011,C hina) Abstract:In this paper,the characteristics of Butterworth lo w-pass filter are first analysed,and then how to use the functions,which are provided by signal processing toolbox of MATLAB,to design Butter worth lo w-pass filter is proposed.The method makes the design of B utterworth filter simplie r,quic klier and more intuitively.Key words:Butter worth low-pass filter;MATLAB;Characteristic;Design巴特沃斯(Butter worth)滤波器是一种具有最大平坦幅度响应的低通滤波器,它在通信领域里已有广泛应用,在电测中也具有广泛的用途,可以作检测信号的滤波器,文献[1]成功地将巴特沃斯低通滤波器应用于电动机测试中。
基于MATLAB的低通滤波器的仿真设计
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基于 MATLAB 的低通滤波器的仿真设计 摘 要
II
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目
录
引言 .................................................................................................................................................. 1 第 1 章 绪论 ................................................................................................................................... 2 1.1 论文研究背景和意义 ...................................................................................................... 2 1.2 数字滤波器的发展动态 .................................................................................................. 2 1.3 数字滤波器的实现方法 .................................................................................................. 3 1.4 本论文研究的主要内容 .................................................................................................. 3 第 2 章 数字低通滤波器的设计方法 ......................................................................................... 5 2.1 数字滤波器的递归与非递归的实现 ............................................................................. 5 2.2 数字滤波器的技术要求及指标 ..................................................................................... 6 2.3 无限冲激响应数字滤波器介绍 ..................................................................................... 8 2.4 无限脉冲滤波器的设计 .................................................................................................. 9 2.4.1 由模拟滤波器到数字滤波器 .................................................................................. 9 2.4.2 对给定技术指标的逼近方法概述 ........................................................................ 10 2.4.3 巴特沃斯模拟低通滤波器设计方法 .................................................................... 12 2.4.4 脉冲不变法设计 IIR DF ....................................................................................... 19 2.4.5 双线性 z 变换法设计 IIR DF ................................................................................ 23 第 3 章 MATLAB 下的低通数字滤波器的设计 .................................................................... 26 3.1 MATLAB 语言概述 ........................................................................................................ 26 3.1.1 MATLAB 语言的发展 ............................................................................................ 26 3.1.2 MATLAB 语言的特点 ............................................................................................ 26 3.2 滤波器设计函数用法简介 ............................................................................................ 27 3.3 在 MATLAB 环境下 IIR 数字低通滤波器的设计 ................................................... 28 3.3.1 数字低通滤波器的程序设计 ................................................................................ 28 3.3.2 基于 Simulink 低通数字滤波器仿真 ................................................................... 37 结论与展望 ................................................................................................................................... 41 致谢 ................................................................................................................................................ 42 参考文献 ....................................................................................................................................... 43 附录 A:外文文献及译文 .......................................................................................................... 44 附录 B:主要参考文献的题录及摘要...................................................................................... 48
Matlab滤波器设计--IIR滤波器的设计与仿真
matlab滤波器设计-IIR滤波器的设计与仿真1 引言在现代通信系统中,由于信号中经常混有各种复杂成分,所以很多信号的处理和分析都是基于滤波器而进行的。
但是,传统的数字滤波器的设计使用繁琐的公式计算,改变参数后需要重新计算,从而在设计滤波器尤其是高阶滤波器时工作量很大。
利用MATLAB信号处理箱(Signal Processing Toolbox)可以快速有效地实现数字滤波器的设计与仿真。
2 数字滤波器及传统设计方法数字滤波器可以理解为是一个计算程序或算法,将代表输入信号的数字时间序列转化为代表输出信号的数字时间序列,并在转化过程中,使信号按预定的形式变化。
数字滤波器有多种分类,根据数字滤波器冲激响应的时域特征,可将数字滤波器分为两种,即无限长冲激响应(IIR)滤波器和有限长冲激响应(FIR)滤波器。
IIR数字滤波器具有无限宽的冲激响应,与模拟滤波器相匹配,所以IIR滤波器的设计可以采取在模拟滤波器设计的基础上进一步变换的方法。
其设计方法主要有经典设计法、直接设计法和最大平滑滤波器设计法。
FIR数字滤波器的单位脉冲响应是有限长序列。
它的设计问题实质上是确定能满足所要求的转移序列或脉冲响应的常数问题,设计方法主要有窗函数法、频率采样法和等波纹最佳逼近法等。
在对滤波器实际设计时,整个过程的运算量是很大的。
设计阶数较高的IIR滤波器时,计算量更大,设计过程中改变参数或滤波器类型时都要重新计算。
设计完成后对已设计的滤波器的频率响应要进行校核。
要得到幅频、相频响应特性,运算量也是很大的。
平时所要设计的数字滤波器,阶数和类型并不一定是完全给定的,很多时候要根据设计要求和滤波效果不断地调整,以达到设计的最优化。
在这种情况下,滤波器设计就要进行大量复杂的运算,单纯的靠公式计算和编制简单的程序很难在短时间内完成。
利用MATLAB强大的计算功能进行计算机辅助设计,可以快速有效地设计数字滤波器,大大地简化了计算量。
基于matlab的数字滤波器设计与仿真
滤波器仿真实验报告题目:基于Matlab的数字滤波器设计与仿真姓名:学号:指导教师:基于Matlab 的数字滤波器设计与仿真数字信号处理在通信、语音、图像,自动控制、雷达、军事、航空航天、医疗和家用电器等众多领域得到了广泛的应用。
在数字信号处理中,滤波器占有非常重要的地位。
数字滤波器在语音和图像处理、HDTV 、模式识别、频谱分析等方面得到广泛应用。
所谓滤波器,是指对输入信号进行滤波的软件或硬件。
所谓数字滤波器,是指输入、输出均为数字信号,通过一定运算关系改变输入信号所含频率成分的相对比例或者滤除某些频率成分的硬件或软件。
由于数字滤波信号形式与实现滤波方法与模拟滤波方法不同,数字滤波器具有比模拟滤波器精度高、稳定、体积小、重量轻、灵活、不要求阻抗匹配以及可以避免模拟滤波器所无法克服的电压漂移和噪声问题。
数字滤波器的设计,其实质是数学逼近理论的应用,通过计算使物理可实现的实际滤波器频率特性逼近理想的或给定的频率特性,以达到去除干扰提取有用信号的目的。
1 实验与仿真原理1.1 数字滤波器的工作原理在数字滤波中,我们主要讨论离散时间序列。
如图1所示。
设输入序列为()n x ,离散或数字滤波器对单位抽样序列()n δ的响应为()n h 。
因()n δ在时域离散信号和系统中所起的作用相当于单位冲激函数在时域连续信号和系统中所起的作用。
图1 数字滤波器原理数字滤波器的序列()n y将是这两个序列的离散卷积,即()()()∑∞∞=-=kk n x k h n y同样,两个序列卷积的z 变换等于个自z 变换的乘积,即()()()z X z H z Y =用T j e z ω=代入上式,其中T 为抽样周期,则得到()()()T j T j T j e X e H e Y ωωω=式中()Tj e Xω和()T j e Y ω分别为数字滤波器输入序列和输出序列的频谱,而()Tj e H ω为单位抽样序列响应()n h 的频谱。
滤波器的频率特性仿真实验研究
滤波器的频率特性仿真实验研究闫俊荣;崔霞;张彩荣【摘要】频率特性仅仅依靠理论分析显得十分抽象,学生不易掌握,而频率特性的实验在实验室开展又比较困难.该文以RC低通滤波器为例,介绍了应用Proteus和Matlab两种仿真软件实现滤波器的频率特性的方法,操作简单,效果直观、形象.%Frequency characteristics of filter are the most important. The result of filter processing on the different frequency signal is different. The only theoretical analysis of frequency characteristics is abstract very much, so students study it difficultly. But experimental research of frequency characteristics is more difficult. Taking RC low-pass filter as an example, simulation experiments on frequency characteristics based on Proteus and MATLAB are introduced. The methods are simple, and the simulating effects are vivid.【期刊名称】《实验技术与管理》【年(卷),期】2012(029)001【总页数】3页(P86-88)【关键词】滤波器;频率特性;Proteus仿真;Matlab仿真【作者】闫俊荣;崔霞;张彩荣【作者单位】徐州师范大学电气工程及自动化学院,江苏徐州 221116;徐州师范大学电气工程及自动化学院,江苏徐州 221116;徐州师范大学电气工程及自动化学院,江苏徐州 221116【正文语种】中文【中图分类】G642.0;TN713Abstract:Frequency characteristics of filter are the most important.The result of filter processing on the different frequency signal is different.The only theoretical analysis of frequency characteristics is abstract very much,so students study it difficultly.But experimental research of frequency characteristics is more difficult.Taking RC low-pass filter as an example,simulation experiments on frequency characteristics based on Proteus and MATLAB are introduced.The methods are simple,and the simulating effects are vivid.Key words:filter;frequency characteristics;Proteus simulation;Matlab simulation“电路原理”是电气、信息及自动化类专业的专业技术基础课,它是模拟电子技术、数字电子技术、高频电路和自动控制原理等后续课程的基础,不仅要求学生熟练掌握理论计算方法,还要求掌握一定的实验技能,理论计算与实验研究也是相辅相成的,理论分析可以帮助实验研究的具体实施,实验研究结果使理论分析更具体化、形象化,学生更容易掌握[1]。
matlab设计低通滤波器
重庆邮电大学本科毕业设计(论文)摘要在当今的数字信息的世界里,数字信号处理已经演变成一门越来越重要的学科,并在通信、语音、图像、自动控制、雷达、军事、航空航天、医疗和家用电器等众多领域得到了广泛的应用。
其中数字滤波是数字信号处理的重要内容。
数字滤波器可分为IIR和FIR两大类,对于IIR滤波器的设计来说主要有脉冲响应不变法和双线性变换法,而对于FIR数字滤波器的设计来说主要有窗函数法和频率采样设计法。
本文应用MATLBA对数字低通滤波器进行仿真,并给出一定频率的信号通过所设计的滤波器来验证滤波器的性能,主要的研究工作主要包括以下几方面的内容:(1)介绍IIR滤波器和FIR滤波器的结构特点并比较两者之间的差别。
(2)在MATLAB中应用双线性变换法和脉冲响应不变法设计IIR滤波器,给出了滤波器的频率特性图和相位特性图。
(3)通过编写MATLAB程序用窗函数设计法和频率采样法来完成FIR低通滤波器的设计,并给出几个不同频率的信号通过所设定的滤波器来验证滤波器的性能。
(4)在MATLAB中应用Simulink模块来仿真FIR低通滤波器,并在示波器上同时显示输入信号的频率和输出信号的频率,最后对结果进行分析。
【关键字】FIR滤波器IIR滤波器, 双线性变换法脉冲响应不变法窗函数法频率采样法MATLABABSTRACTIn nowadays world of digital information, digital signal processing has become an increasingly important subject, and has been widely applied in all fields, such as medicine, communications, and other areas, digital filters are important elements of digital signal processing. Digital filters can be divided into two kinds of IIR and FIR, IIR filter design for pulse response method and bilinear transformation method, for FIR digital filter design, the main Windows function method and frequency of sampling design.In this paper simulation using MATLAB for digital low-pass filter, and to give a signal of a certain frequency through the filters designed to verify the performance of filter, the main research work mainly includes the following content:(1) Describes the structure of FIR and IIR filters filter characteristics and comparison of the differences between the two.(2) In MATLAB using bilinear transformation method and impulse response method design of IIR filters, to out of the filters of frequency response and phase characteristics.(3) Design method by writing MATLAB programs use the windows function and frequency sampling method to accomplish the design of FIR low-pass filters, and gives several different frequency signals passes through a set of filters to verify that the filter's performance.(4) In the MATLAB Simulink simulation FIR low-pass filter module to the application, and also on the scope displays the frequency of the input signal and the output signal frequency, final analysis of the results.【Key words】FIR digital IIR digital filter Bilinear transformation methodImpulse response method Windows functionFrequency sampling method MATLAB目录前言 (1)第一章数字滤波器 (2)第一节数字滤波器的简介 (2)第二节数字滤波器的应用 (3)第三节数字滤波器的实现方法分析及优点 (4)第四节MATLAB和Simulink简介 (5)第五节本章小结 (7)第二章数字滤波器的结构和设计原理 (8)第一节数字滤波器的基本结构 (8)一、IIR滤波器的基本结构 (8)二、FIR滤波器的基本结构 (10)第二节数字滤波器的设计原理 (12)一、滤波器的设计步奏 (12)二、滤波器的性能指标 (13)第三节IIR滤波器与FIR滤波器的分析比较 (13)第四节本章小结 (15)第三章IIR滤波器的设计 (16)第一节脉冲响应不变法的基本原理 (16)一、变化原理 (16)二、混叠失真 (16)三、主要特点 (17)四、MATLAB(脉冲响应不变法)设计滤波器 (18)第二节双线性不变法的基本原理 (19)一、变换原理 (19)二、主要优缺点 (19)三、MATLAB(双线性变化法)设计数字低通滤波器 (19)第三节本章小结 (21)第四章FIR滤波器的设计 (22)第一节线性相位FIR滤波器的特点 (22)第二节利用窗函数设计FIR低通滤波器 (24)一、窗函数的基本思想 (24)二、几种常用的窗函数 (24)第二节频率采样法设计FIR低通滤波器 (32)一、频率采样设计法的基本原理 (32)二、线性相位的约束 (32)三、逼近误差及其改进措施 (32)第三节FIR数字滤波器的优化设计 (35)第四节本章小结 (36)第五章仿真结果及分析 (37)第一节MATLAB(窗函数法)设计FIR数字低通滤波器 (37)第二节MATLAB(频率采样法)设计FIR数字低通滤波器 (39)第三节Simulink仿真FIR滤波器 (42)第四节本章小结 (44)结论 (45)致谢 (46)参考文献 (46)附录 (47)一、英文原文 (48)二、英文翻译 (55)三、仿真脚本 (62)重庆邮电大学本科毕业设计(论文)前言模拟滤波器与数字滤波器的设计对工程,应用数学及计算机科学都是非常重要的。
matlab仿真一阶低通滤波器幅频特性和相频特性
freqs模拟滤波器的频率响应语法:h = freqs(b,a,w)[h,w] = freqs(b,a)[h,w] = freqs(b,a,f)freqs(b,a)描述:freqs 返回一个模拟滤波器的H(jw)的复频域响应(拉普拉斯格式)请给出分子b和分母ah = freqs(b, a, w) 根据系数向量计算返回模拟滤波器的复频域响应。
freqs 计算在复平面虚轴上的频率响应h,角频率w确定了输入的实向量,因此必须包含至少一个频率点。
[h, w] = freqs(b, a) 自动挑选200个频率点来计算频率响应h[h, w] = freqs(b, a, f) 挑选f个频率点来计算频率响应h例子:找到并画出下面传递函数的频率响应Matlab代码:a = [1 0.4 1];b = [0.2 0.3 1];w = logspace(-1, 1);logspace 功能:生成从10的a次方到10的b次方之间按对数等分的n个元素的行向量。
n 如果省略,则默认值为50。
freqs(b, a, w);You can also create the plot with:h = freqs(b,a,w);mag = abs(h);phase = angle(h);subplot(2,1,1), loglog(w,mag)subplot(2,1,2), semilogx(w,phase)To convert to hertz, decibels, and degrees, use:f = w/(2*pi);mag = 20*log10(mag);phase = phase*180/pi;算法:freqs evaluates the polynomials at each frequency point, then divides the numerator response by the denominator response:s = i*w;h = polyval(b,s)./polyval(a,s)一阶低通滤波器频响计算:%**************************************************************************%一阶低通滤波器% 取fH = 1/(2Π*R*C)% s=jw=j*2Π*f% 1 1%RC电路的电压增益 AVH = ——————— = —————————(传递函数)% 1 + sRC 1 + j(f/fH)% 1 1%电压增益的幅值(模)|AVH| = ————————— = ———————— (幅频响应) % /——————/————————% \ / 1 + (wCR)^2 \ / 1 + (f/fH)^2% V V%%电压增益的相位角ΦH = - arctg(wRC) = - arctg(f/fH) (相频响应)%**************************************************************************R=10000; %电阻的值C=0.0000001; %电容的值fZ=1; %H(e^jw)表达式分子的系数向量fM=[R*C,1]; %H(e^jw)分母的系数向量%logspace 功能:生成从10的a次方到10的b次方之间按对数等分的n个元素的行向量。
基于matlab的数字滤波器的设计及仿真
程序编写
clearclose allwls=0.2*pi;wlp=0.35*pi;whp=0.65*pi;B=wlp-wls;N=ceil(12/0.15);wc=[wlp/pi-6/N,whp/pi+6/N];hn=fir1(N-1,wc,blackman(N));n=0:79;subplot(2,1,1);stem(n,hn,".")[h,w]=freqz(hn,1,256);subplot(2,1,2);plot(w/pi,20*log10(abs(h)));grid;
滤波器的仿真
第16第页1/2共页3/3共页33页
三个信号叠加:
第17第页1/2共页3/3共页33页
滤波后的结果:
可见FDAtool设计的滤波器滤波的效果很好!
二、MATLAB环境下FIR数字滤波器的设计
窗函数法等波纹逼近法频率采样法
第18第页1/2共页3/3共页33页
窗函数法
用窗函数法设计FIR滤波器时,先根据wc和N求出相应的理想滤波器单位脉冲响应hd(n);选择合适的窗函数w(n)来截取hd(n)的适当长度(即阶数),以保证实现要求的阻带衰减;最后得到FIR滤波器单位脉冲响应:h(n)= hd(n)*w(n).
第23第页2/2共页3/3共页33页
第24第页2/2共页3/3共页33页
四、两个有趣的实验
1、利用MATLAB进行声音滤波:利用MATLAB读取wav格式的声音文件,对信号进行离散傅里叶变换,得到其频谱图,给信号加杂音,然后设计一个数字滤波器将杂音滤除,得到原音,最后比较滤波器的滤波效果。
第25第页2/2共页3/3共页33页
第31第页2/2共页3/3共页33页
低通滤波器仿真实验
图 6-17 系统函数模块的参数设置Ⅰ
图 6-18 系统函数模块的参数设置Ⅱ
⑵重复实验内容 1 中的步骤⑵,并将系统函数的参数填入表 6-3 对应的栏目中。
表 6-3
R ()
f c ( Hz )
B f ( Hz)
A1
A0
B1
B0
10 100 1000
四、实验报告 1.粗略画出实验内容 1 中步骤⑴的幅频特性曲线,标出截止频率点。 2.写出幅频特性曲线、截止频率、通频带宽度与电路参数或系统参数的关系。 五、预习要求 1.预习 RC 电路频率特性的特点、截止频率、频带宽度等概念。 2.预习系统模拟及系统函数等概念。 3.预习实验内容,熟悉实验中所使用的测量仪器和控制器件的使用方法。
图 6-2 所示。
图 6-4 一阶 RC 低通滤波电路
当 0 时, H ( ) 1 , ( ) 0 ;当
时, H ( ) 0 , ( ) 90 。
1 1 1 时, H ( ) , ( ) 45 ;当 RC 2
H ( ) H ( ) e j ( )
其中:模 H ( ) 随 变化的规律称为系统的幅频特性;辐角 ( ) 随 变化的规律称为系统 的相频特性。
28
频率特性不仅可用函数表达式表示, 还可用随频率 f (或 )变化的曲线来描述, 如图 6-2 所示。
(Gain)
幅频特性
V1 ( s ) H (s)
1 RC s 1 RC
V2 (s)
图 6-7 一阶系统模拟框图
图 6-8
一阶系统函数模拟框图
31
三、实验内容与方法 1.RC 低通滤波电路 ⑴按图 6-9 连接电路并设置参数;用波特仪观察频率特性曲线,并测量截止频率 f c 。 ⑵改变电阻 R ,观察频率特性曲线的变化,并将测量结果填入表 6-1 对应的栏目中。
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freqs
模拟滤波器的频率响应
语法:
h = freqs(b,a,w)
[h,w] = freqs(b,a)
[h,w] = freqs(b,a,f)
freqs(b,a)
描述:
freqs 返回一个模拟滤波器的H(jw)的复频域响应(拉普拉斯格式)
请给出分子b和分母a
h = freqs(b, a, w) 根据系数向量计算返回模拟滤波器的复频域响应。
freqs 计算在复平面虚轴上的频率响应h,角频率w确定了输入的实向量,因此必须包含至少一个频率点。
[h, w] = freqs(b, a) 自动挑选200个频率点来计算频率响应h
[h, w] = freqs(b, a, f) 挑选f个频率点来计算频率响应h
例子:
找到并画出下面传递函数的频率响应
Matlab代码:
a = [1 0.4 1];
b = [0.2 0.3 1];
w = logspace(-1, 1);
logspace 功能:生成从10的a次方到10的b次方之间按对数等分的n个元素的行向量。
n 如果省略,则默认值为50。
freqs(b, a, w);
You can also create the plot with:
h = freqs(b,a,w);
mag = abs(h);
phase = angle(h);
subplot(2,1,1), loglog(w,mag)
subplot(2,1,2), semilogx(w,phase)
To convert to hertz, decibels, and degrees, use:
f = w/(2*pi);
mag = 20*log10(mag);
phase = phase*180/pi;
算法:
freqs evaluates the polynomials at each frequency point, then divides the numerator response by the denominator response:
s = i*w;
h = polyval(b,s)./polyval(a,s)
一阶低通滤波器频响计算:
%**************************************************************************
%一阶低通滤波器
% 取fH = 1/(2Π*R*C)
% s=jw=j*2Π*f
% 1 1
%RC电路的电压增益 AVH = ——————— = —————————(传递函数)% 1 + sRC 1 + j(f/fH)
% 1 1
%电压增益的幅值(模)|AVH| = ————————— = ———————— (幅频响应) % /——————/————————
% \ / 1 + (wCR)^2 \ / 1 + (f/fH)^2
% V V
%
%电压增益的相位角ΦH = - arctg(wRC) = - arctg(f/fH) (相频响应)%**************************************************************************
R=10000; %电阻的值
C=0.0000001; %电容的值
fZ=1; %H(e^jw)表达式分子的系数向量
fM=[R*C,1]; %H(e^jw)分母的系数向量
%logspace 功能:生成从10的a次方到10的b次方之间按对数等分的n个元素的行向量。
n如果省略,则默认值为50。
w=logspace(-1,5); %设定频率的变化范围
%freqs 根据系数向量计算返回一个模拟滤波器的H(e^jw)的复频域响应(拉普拉斯格式)g=freqs(fZ,fM,w); %求其频率响应
%angle()返回复数元素的相角,单位为弧度
x=angle(g); %求相频响应
%abs()对复数返回其幅值
y=abs(g); %求幅频响应
subplot(2,1,1),
%loglog()绘制双对数坐标,semilogx()/semilogy()绘制单对数坐标
semilogx(w,x*180/pi) %画相频响应的曲线
hw=line([0.1,1000],[-45,-45]);
set(hw,'LineWidth',1);
set(hw,'color','r');
xlabel('角频率/ (rad/s)');
ylabel('角度/ °');
grid on;
subplot(2,1,2), %画幅频响应的曲线
semilogx(w,20*log10(y))
h=line([0.1,10000],[-20,-20]);
set(h,'LineWidth',1);
set(h,'color','r');
xlabel('角频率/ (rad/s)');
ylabel('幅值/ dB');
grid on;
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