数字信号处理实验5FIR数字滤波器设计与软件实现

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fir滤波器设计实验报告

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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 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。

数字信号处理实验答案

数字信号处理实验答案

数字信号处理实验答案第十章上机实验数字信号处理是一门理论和实际密切结合的课程,为深入掌握课程内容,最好在学习理论的同时,做习题和上机实验。

上机实验不仅可以帮助读者深入的理解和消化基本理论,而且能锻炼初学者的独立解决问题的能力。

本章在第二版的基础上编写了六个实验,前五个实验属基础理论实验,第六个属应用综合实验。

实验一系统响应及系统稳定性。

实验二时域采样与频域采样。

实验三用FFT对信号作频谱分析。

实验四IIR数字滤波器设计及软件实现。

实验五FIR数字滤波器设计与软件实现实验六应用实验——数字信号处理在双音多频拨号系统中的应用任课教师根据教学进度,安排学生上机进行实验。

建议自学的读者在学习完第一章后作实验一;在学习完第三、四章后作实验二和实验三;实验四IIR数字滤波器设计及软件实现在。

学习完第六章进行;实验五在学习完第七章后进行。

实验六综合实验在学习完第七章或者再后些进行;实验六为综合实验,在学习完本课程后再进行。

10.1 实验一: 系统响应及系统稳定性1.实验目的(1)掌握求系统响应的方法。

(2)掌握时域离散系统的时域特性。

(3)分析、观察及检验系统的稳定性。

2.实验原理与方法在时域中,描写系统特性的方法是差分方程和单位脉冲响应,在频域可以用系统函数描述系统特性。

已知输入信号可以由差分方程、单位脉冲响应或系统函数求出系统对于该输入信号的响应,本实验仅在时域求解。

在计算机上适合用递推法求差分方程的解,最简单的方法是采用MA TLAB语言的工具箱函数filter函数。

也可以用MA TLAB语言的工具箱函数conv 函数计算输入信号和系统的单位脉冲响应的线性卷积,求出系统的响应。

系统的时域特性指的是系统的线性时不变性质、因果性和稳定性。

重点分析实验系统的稳定性,包括观察系统的暂态响应和稳定响应。

系统的稳定性是指对任意有界的输入信号,系统都能得到有界的系统响应。

或者系统的单位脉冲响应满足绝对可和的条件。

系统的稳定性由其差分方程的系数决定。

数字信号处理实验报告-FIR滤波器的设计与实现

数字信号处理实验报告-FIR滤波器的设计与实现

数字信号处理实验报告-FIR滤波器的设计与实现在数字信号处理中,滤波技术被广泛应用于时域处理和频率域处理中,其作用是将设计信号减弱或抑制被一些不需要的信号。

根据滤波器的非线性抑制特性,基于FIR(Finite Impulse Response)滤波器的优点是稳定,易设计,可以得到较强的抑制滤波效果。

本实验分别通过MATLAB编程设计、实现、仿真以及分析了一阶低通滤波器和平坦通带滤波器。

实验步骤:第一步:设计一阶低通滤波器,通过此滤波器对波型进行滤波处理,分析其对各种频率成分的抑制效果。

为此,采用零极点线性相关算法设计滤波器,根据低通滤波器的特性,设计的低通滤波器的阶次为n=10,截止频率为0.2π,可以使设计的滤波器被称为一阶低通滤波器。

第二步:设计平坦通带滤波器。

仿真证明,采用兩個FIR濾波器組合而成的阻礙-提升系統可以實現自定義的總三值響應的設計,得到了自定義的總三值響應函數。

实验结果:1、通过MATLAB编程,设计完成了一阶低通滤波器,并通过实验仿真得到了一阶低通滤波器的频率响应曲线,证明了设计的滤波器具有良好的低通性能,截止频率为0.2π。

在该频率以下,可以有效抑制波形上的噪声。

2、设计完成平坦通带滤波器,同样分析其频率响应曲线。

从实验结果可以看出,此滤波器在此频率段内的通带性能良好,通带范围内的信号透过滤波器后,损耗较小,滞后较小,可以满足各种实际要求。

结论:本实验经过实验操作,设计的一阶低通滤波器和平坦通带滤波器具有良好的滤波特性,均已达到预期的设计目标,证明了利用非线性抑制特性实现FIR滤波处理具有较强的抑制滤波效果。

本实验既有助于深入理解FIR滤波器的设计原理,也为其他应用系统的设计和开发提供了指导,进而提高信号的处理水平和质量。

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。

数字信号处理实验FIR数字滤波器的设计

数字信号处理实验FIR数字滤波器的设计

数字信号处理实验:FIR数字滤波器的设计1. 引言数字滤波器是数字信号处理的关键技术之一,用于对数字信号进行滤波、降噪、调频等操作。

FIR (Finite Impulse Response) 数字滤波器是一种常见的数字滤波器,具有线性相应和有限的脉冲响应特性。

本实验旨在通过设计一个FIR数字滤波器来了解其基本原理和设计过程。

2. FIR数字滤波器的基本原理FIR数字滤波器通过对输入信号的每一个样本值与滤波器的冲激响应(滤波器的系数)进行线性加权累加,来实现对信号的滤波。

其数学表达式可以表示为:y(n) = b0 * x(n) + b1 * x(n-1) + b2 * x(n-2) + ... + bN * x(n-N)其中,y(n)表示滤波器的输出,x(n)表示滤波器的输入信号,b0~bN表示滤波器的系数。

FIR数字滤波器的脉冲响应为有限长度的序列,故称为有限冲激响应滤波器。

3. FIR数字滤波器的设计步骤FIR数字滤波器的设计主要包括以下几个步骤:步骤1: 确定滤波器的阶数和截止频率滤波器的阶数决定了滤波器的复杂度和性能,而截止频率决定了滤波器的通带和阻带特性。

根据实际需求,确定滤波器的阶数和截止频率。

步骤2: 选择滤波器的窗函数窗函数是FIR滤波器设计中常用的一种方法,可以通过选择不同的窗函数来实现不同的滤波器特性。

常用的窗函数有矩形窗、汉宁窗、汉明窗等。

根据实际需求,选择合适的窗函数。

步骤3: 计算滤波器的系数根据选择的窗函数和滤波器的阶数,使用相应的公式或算法计算滤波器的系数。

常见的计算方法有频率采样法、窗函数法、最小二乘法等。

步骤4: 实现滤波器根据计算得到的滤波器系数,可以使用编程语言或专用软件来实现滤波器。

步骤5: 评估滤波器性能通过输入测试信号,观察滤波器的输出结果,评估滤波器的性能和滤波效果。

常见评估指标有滤波器的幅频响应、相频响应、群延迟等。

4. 实验步骤本实验将以Matlab软件为例,演示FIR数字滤波器的设计步骤。

数字信号处理实验五.FIR数字滤波器设计与软件实现

数字信号处理实验五.FIR数字滤波器设计与软件实现

实验五:FIR数字滤波器设计与软件实现一、实验指导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1所示;图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的功能及其调用格式请查阅教材;○2采样频率Fs=1000Hz,采样周期T=1/Fs;○3根据图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2所示,供读者参考。

图2 实验程序框图4.思考题(1)如果给定通带截止频率和阻带截止频率以及阻带最小衰减,如何用窗函数法设计线性相位低通滤波器?请写出设计步骤.(2)如果要求用窗函数法设计带通滤波器,且给定通带上、下截止频率为pl ω和pu ω,阻带上、下截止频率为sl ω和su ω,试求理想带通滤波器的截止频率cl cu ωω和。

fir滤波器实验报告

fir滤波器实验报告

fir滤波器实验报告fir滤波器实验报告引言:滤波器是信号处理中常用的工具,它可以对信号进行频率选择性处理。

在数字信号处理中,FIR(Finite Impulse Response)滤波器是一种常见的滤波器类型。

本实验旨在通过设计和实现FIR滤波器,探索其在信号处理中的应用。

一、实验目的本实验的主要目的有以下几点:1. 了解FIR滤波器的基本原理和特性;2. 掌握FIR滤波器的设计方法;3. 实现FIR滤波器并对信号进行处理,观察滤波效果。

二、实验原理1. FIR滤波器的原理FIR滤波器是一种非递归滤波器,其输出仅依赖于输入和滤波器的系数。

它的基本原理是将输入信号与滤波器的冲激响应进行卷积运算,得到输出信号。

FIR滤波器的冲激响应是有限长度的,因此称为有限脉冲响应滤波器。

2. FIR滤波器的设计方法FIR滤波器的设计方法有很多种,常用的包括窗函数法、频率采样法和最小二乘法。

在本实验中,我们将使用窗函数法进行FIR滤波器的设计。

具体步骤如下:(1)选择滤波器的阶数和截止频率;(2)选择适当的窗函数,如矩形窗、汉宁窗等;(3)根据选择的窗函数和截止频率,计算滤波器的系数;(4)利用计算得到的系数实现FIR滤波器。

三、实验步骤1. 确定滤波器的阶数和截止频率,以及采样频率;2. 选择合适的窗函数,并计算滤波器的系数;3. 利用计算得到的系数实现FIR滤波器;4. 准备待处理的信号,如音频信号或图像信号;5. 将待处理的信号输入FIR滤波器,观察滤波效果;6. 调整滤波器的参数,如阶数和截止频率,观察滤波效果的变化。

四、实验结果与分析在实验中,我们选择了一个音频信号作为待处理信号,设计了一个10阶的FIR滤波器,截止频率为1kHz,采样频率为8kHz,并使用汉宁窗进行滤波器系数的计算。

经过滤波处理后,观察到音频信号的高频部分被有效地滤除,保留了低频部分,使得音频信号听起来更加柔和。

通过调整滤波器的阶数和截止频率,我们可以进一步调节滤波效果,使得音频信号的音色发生变化。

实验五FIR数字滤波器的设计

实验五FIR数字滤波器的设计

实验五FIR数字滤波器的设计
FIR数字滤波器的设计可以分为以下几个步骤:
1.确定滤波器的类型和规格:根据实际需求确定滤波器的类型(如低通、高通、带通等)以及滤波器的截止频率、通带衰减以及阻带衰减等规格。

2.选择滤波器的窗函数:根据滤波器的规格,选择合适的窗函数(如矩形窗、汉宁窗、布莱克曼窗等)。

窗函数的选择会影响滤波器的频率响应以及滤波器的过渡带宽度等特性。

3.确定滤波器的阶数:根据滤波器的规格和窗函数的选择,确定滤波器的阶数。

通常来说,滤波器的阶数越高,滤波器的性能越好,但相应的计算和处理也会更加复杂。

4.设计滤波器的频率响应:通过在频率域中设计滤波器的频率响应来满足滤波器的规格要求。

可以使用频率采样法、窗函数法或优化算法等方法。

5. 将频率响应转换为差分方程:通过逆Fourier变换或其他变换方法,将频率响应转换为滤波器的差分方程表示。

6.量化滤波器的系数:将差分方程中的连续系数离散化为滤波器的实际系数。

7.实现滤波器:使用计算机编程、数字信号处理芯片或FPGA等方式实现滤波器的功能。

8.测试滤波器性能:通过输入一组测试信号并观察输出信号,来验证滤波器的性能是否符合设计要求。

需要注意的是,FIR数字滤波器的设计涉及到频率域和时域的转换,以及滤波器系数的选择和调整等过程,需要一定的信号处理和数学背景知识。

数字信号管理方案计划实验报告实验五

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数字滤波器的设计与实现

fir数字滤波器的设计与实现

FIR数字滤波器的设计与实现介绍在数字信号处理中,滤波器是一种常用的工具,用于改变信号的频率响应。

FIR (Finite Impulse Response)数字滤波器是一种非递归的滤波器,具有线性相位响应和有限脉冲响应。

本文将探讨FIR数字滤波器的设计与实现,包括滤波器的原理、设计方法和实际应用。

原理FIR数字滤波器通过对输入信号的加权平均来实现滤波效果。

其原理可以简单描述为以下步骤: 1. 输入信号经过一个延迟线组成的信号延迟器。

2. 延迟后的信号与一组权重系数进行相乘。

3. 将相乘的结果进行加和得到输出信号。

FIR滤波器的特点是通过改变权重系数来改变滤波器的频率响应。

不同的权重系数可以实现低通滤波、高通滤波、带通滤波等不同的滤波效果。

设计方法FIR滤波器的设计主要有以下几种方法:窗函数法窗函数法是一种常用简单而直观的设计方法。

该方法通过选择一个窗函数,并将其与理想滤波器的频率响应进行卷积,得到FIR滤波器的频率响应。

常用的窗函数包括矩形窗、汉宁窗、哈密顿窗等。

不同的窗函数具有不同的特性,在设计滤波器时需要根据要求来选择合适的窗函数。

频率抽样法频率抽样法是一种基于频率抽样定理的设计方法。

该方法首先将所需的频率响应通过插值得到一个连续的函数,然后对该函数进行逆傅里叶变换,得到离散的权重系数。

频率抽样法的优点是可以设计出具有较小幅频纹波的滤波器,但需要进行频率上和频率下的补偿处理。

最优化方法最优化方法是一种基于优化理论的设计方法。

该方法通过优化某个性能指标来得到最优的滤波器权重系数。

常用的最优化方法包括Least Mean Square(LMS)法、Least Square(LS)法、Parks-McClellan法等。

这些方法可以根据设计要求,如通带波纹、阻带衰减等来得到最优的滤波器设计。

实现与应用FIR数字滤波器的实现可以通过硬件和软件两种方式。

硬件实现在硬件实现中,可以利用专门的FPGA(Field-Programmable Gate Array)等数字集成电路来实现FIR滤波器。

FIR数字滤波器设计实验_完整版

FIR数字滤波器设计实验_完整版

FIR数字滤波器设计实验_完整版本实验旨在设计一种FIR数字滤波器,以滤除信号中的特定频率成分。

下面是完整的实验步骤:材料:-MATLAB或其他支持数字信号处理的软件-计算机-采集到的信号数据实验步骤:1.收集或生成需要滤波的信号数据。

可以使用外部传感器采集数据,或者在MATLAB中生成一个示波器信号。

2. 在MATLAB中打开一个新的脚本文件,并导入信号数据。

如果你是使用外部传感器采集数据,请将数据以.mat文件的形式保存,并将其导入到MATLAB中。

3.对信号进行预处理。

根据需要,你可以对信号进行滤波、降噪或其他预处理操作。

这可以确保信号数据在输入FIR滤波器之前处于最佳状态。

4.确定滤波器的设计规范。

根据信号的特性和要滤除的频率成分,确定FIR滤波器的设计规范,包括滤波器的阶数、截止频率等。

你可以使用MATLAB中的函数来帮助你计算滤波器参数。

5. 设计FIR滤波器。

使用MATLAB中的fir1函数或其他与你所使用的软件相对应的函数来设计满足你的规范条件的FIR滤波器。

你可以选择不同的窗函数(如矩形窗、汉宁窗等)来平衡滤波器的频域和时域性能。

6. 对信号进行滤波。

将设计好的FIR滤波器应用到信号上,以滤除特定的频率成分。

你可以使用MATLAB中的conv函数或其他相应函数来实现滤波操作。

7.分析滤波效果。

将滤波后的信号与原始信号进行比较,评估滤波效果。

你可以绘制时域图、频域图或其他特征图来分析滤波效果。

8.优化滤波器设计。

如果滤波效果不理想,你可以调整滤波器设计参数,重新设计滤波器,并重新对信号进行滤波。

这个过程可能需要多次迭代,直到达到最佳的滤波效果。

9.总结实验结果。

根据实验数据和分析结果,总结FIR滤波器设计的优点和缺点,以及可能的改进方向。

通过完成以上实验步骤,你将能够设计并应用FIR数字滤波器来滤除信号中的特定频率成分。

这对于许多信号处理应用都是非常重要的,如音频处理、图像处理和通信系统等。

fir数字滤波器设计实验报告

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fir数字滤波器设计实验报告FIR数字滤波器设计实验报告概述数字滤波器是数字信号处理中的重要组成部分,广泛应用于音频、图像、视频等领域。

其中,FIR数字滤波器是一种常见的数字滤波器,具有线性相位、稳定性好、易于实现等优点。

本实验旨在设计一种基于FIR数字滤波器的信号处理系统,实现对信号的滤波和降噪。

实验步骤1. 信号采集需要采集待处理的信号。

本实验采用的是模拟信号,通过采集卡将其转换为数字信号,存储在计算机中。

2. 滤波器设计接下来,需要设计FIR数字滤波器。

为了实现对信号的降噪,我们选择了低通滤波器。

在设计滤波器时,需要确定滤波器的阶数、截止频率等参数。

本实验中,我们选择了8阶低通滤波器,截止频率为500Hz。

3. 滤波器实现设计好滤波器后,需要将其实现。

在本实验中,我们采用MATLAB 软件实现FIR数字滤波器。

具体实现过程如下:定义滤波器的系数。

根据滤波器设计的公式,计算出系数值。

利用MATLAB中的filter函数对信号进行滤波。

将采集到的信号作为输入,滤波器系数作为参数,调用filter函数进行滤波处理。

处理后的信号即为滤波后的信号。

4. 结果分析需要对处理后的信号进行分析。

我们可以通过MATLAB绘制出处理前后的信号波形图、频谱图,比较它们的差异,以评估滤波器的效果。

结果显示,经过FIR数字滤波器处理后,信号的噪声得到了有效的降低,滤波效果较好。

同时,频谱图也显示出了滤波器的低通特性,截止频率处信号衰减明显。

结论本实验成功设计并实现了基于FIR数字滤波器的信号处理系统。

通过采集、滤波、分析等步骤,我们实现了对模拟信号的降噪处理。

同时,本实验还验证了FIR数字滤波器的优点,包括线性相位、稳定性好等特点。

在实际应用中,FIR数字滤波器具有广泛的应用前景。

dsp实验报告 fir实验报告

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dsp实验报告 fir实验报告DSP实验报告:FIR实验报告引言:数字信号处理(Digital Signal Processing,DSP)是一门研究如何对数字信号进行处理和处理的学科。

其中,滤波器是数字信号处理中最常用的技术之一。

本实验报告旨在介绍FIR(Finite Impulse Response)滤波器的原理、设计和实现过程,并通过实验验证其性能。

一、FIR滤波器的原理FIR滤波器是一种线性时不变系统,其输出信号仅由输入信号的有限个历史样本决定。

其基本原理是将输入信号与滤波器的冲激响应进行卷积运算,以实现对输入信号的滤波处理。

二、FIR滤波器的设计方法1. 理想低通滤波器设计方法理想低通滤波器的频率响应在截止频率之前为1,在截止频率之后为0。

通过对理想低通滤波器的频率响应进行采样和离散化,可以得到FIR滤波器的系数序列。

2. 窗函数法设计FIR滤波器窗函数法是一种常用的FIR滤波器设计方法。

其基本思想是将理想低通滤波器的频率响应与一个窗函数进行乘积,从而得到实际可实现的FIR滤波器的系数序列。

常用的窗函数有矩形窗、汉宁窗、汉明窗等。

三、FIR滤波器的实现FIR滤波器可以通过直接形式和间接形式两种方式实现。

直接形式是按照滤波器的差分方程进行计算,而间接形式则是利用FFT(Fast Fourier Transform)算法将滤波器的系数序列转换为频域进行计算。

四、FIR滤波器的性能评估1. 幅频响应幅频响应是评估FIR滤波器性能的重要指标之一。

通过绘制滤波器的幅频响应曲线,可以直观地观察滤波器在不同频率下的衰减情况。

2. 相频响应相频响应是评估FIR滤波器性能的另一个重要指标。

相频响应描述了滤波器对输入信号的相位延迟情况,对于某些应用场景,相频响应的稳定性和线性性非常重要。

3. 稳态误差稳态误差是指FIR滤波器在达到稳态后输出信号与理想输出信号之间的差异。

通过对滤波器的输入信号进行模拟或实际测试,可以计算出滤波器的稳态误差,并评估其性能。

FIR滤波器设计与实现实验报告

FIR滤波器设计与实现实验报告

FIR滤波器设计与实现实验报告目录一、实验概述 (2)1. 实验目的 (3)2. 实验原理 (3)3. 实验设备与工具 (4)4. 实验内容与步骤 (6)5. 实验数据与结果分析 (7)二、FIR滤波器设计 (8)1. 滤波器设计基本概念 (9)2. 系数求解方法 (10)频谱采样法 (11)最小均方误差法 (14)3. 常用FIR滤波器类型 (15)线性相位FIR滤波器 (16)非线性相位FIR滤波器 (18)4. 设计实例与比较 (19)三、FIR滤波器实现 (20)1. 硬件实现基础 (21)2. 软件实现方法 (22)3. 实现过程中的关键问题与解决方案 (23)4. 滤波器性能评估指标 (25)四、实验结果与分析 (26)1. 实验数据记录与处理 (27)2. 滤波器性能测试与分析 (29)通带波动 (30)虚部衰减 (31)相位失真 (32)3. 与其他设计方案的对比与讨论 (33)五、总结与展望 (34)1. 实验成果总结 (35)2. 存在问题与不足 (36)3. 未来发展方向与改进措施 (37)一、实验概述本次实验的主要目标是设计并实现一个有限脉冲响应(Finite Impulse Response,简称FIR)滤波器。

FIR滤波器是数字信号处理中常用的一种滤波器,具有线性相位响应和易于设计的优点。

本次实验旨在通过实践加深我们对FIR滤波器设计和实现过程的理解,提升我们的实践能力和问题解决能力。

在实验过程中,我们将首先理解FIR滤波器的基本原理和特性,包括其工作原理、设计方法和性能指标。

我们将选择合适的实验工具和环境,例如MATLAB或Python等编程环境,进行FIR滤波器的设计。

我们还将关注滤波器的实现过程,包括代码编写、性能测试和结果分析等步骤。

通过这次实验,我们期望能够深入理解FIR滤波器的设计和实现过程,并能够将理论知识应用到实践中,提高我们的工程实践能力。

本次实验报告将按照“设计原理设计方法实现过程实验结果与分析”的逻辑结构进行组织,让读者能够清晰地了解我们实验的全过程,以及我们从中获得的收获和启示。

fir数字滤波器设计实验报告

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fir数字滤波器设计实验报告fir数字滤波器设计实验报告引言数字滤波器是一种常见的信号处理工具,用于去除信号中的噪声或者滤波信号以达到特定的目的。

其中,FIR(Finite Impulse Response)数字滤波器是一种常见且重要的数字滤波器,其特点是具有有限冲击响应。

本实验旨在设计并实现一个FIR数字滤波器,通过对滤波器的设计和性能评估,加深对数字滤波器的理解。

设计过程1. 确定滤波器的要求在设计FIR数字滤波器之前,首先需要明确滤波器的要求。

这包括滤波器类型(低通、高通、带通或带阻)、截止频率、滤波器阶数等。

在本实验中,我们选择设计一个低通滤波器,截止频率为1kHz,滤波器阶数为32。

2. 设计滤波器的传递函数根据滤波器的要求,我们可以利用Matlab等工具设计出滤波器的传递函数。

在本实验中,我们选择使用窗函数法设计滤波器。

通过选择合适的窗函数(如矩形窗、汉宁窗等),可以得到滤波器的传递函数。

3. 确定滤波器的系数根据滤波器的传递函数,我们可以通过离散化的方法得到滤波器的系数。

这些系数将决定滤波器对输入信号的响应。

在本实验中,我们使用了Matlab的fir1函数来计算滤波器的系数。

4. 实现滤波器在得到滤波器的系数之后,我们可以将其应用于输入信号,实现滤波器的功能。

这可以通过编程语言(如Matlab、Python等)来实现,或者使用专用的数字信号处理器(DSP)来进行硬件实现。

实验结果为了评估设计的FIR数字滤波器的性能,我们进行了一系列的实验。

首先,我们使用了一个具有噪声的输入信号,并将其输入到滤波器中。

通过比较滤波器输出信号和原始信号,我们可以评估滤波器对噪声的去除效果。

实验结果显示,设计的FIR数字滤波器能够有效地去除输入信号中的噪声。

滤波后的信号更加平滑,噪声成分明显减少。

此外,滤波器的截止频率也得到了有效控制,滤波器在截止频率之后的信号衰减明显。

讨论与总结通过本次实验,我们深入了解了FIR数字滤波器的设计和实现过程。

fir数字滤波器设计实验报告

fir数字滤波器设计实验报告

fir数字滤波器设计实验报告fir数字滤波器设计实验报告引言:数字滤波器是一种广泛应用于信号处理和通信系统中的重要工具。

其中,有一类常见的数字滤波器是FIR(Finite Impulse Response)数字滤波器。

FIR数字滤波器具有线性相位特性、稳定性好、易于设计和实现等优点,被广泛用于音频处理、图像处理、通信系统等领域。

本实验旨在通过设计一个FIR数字滤波器,探索其设计原理和实际应用。

一、实验目的本实验的目的是通过设计一个FIR数字滤波器,实现对特定信号的滤波处理。

具体来说,我们将学习以下几个方面的内容:1. FIR数字滤波器的基本原理和特点;2. FIR数字滤波器的设计方法和流程;3. 使用MATLAB软件进行FIR数字滤波器的设计和仿真。

二、实验原理1. FIR数字滤波器的基本原理FIR数字滤波器是一种线性时不变系统,其输出仅与当前输入和过去若干个输入有关,没有反馈回路。

这种特性使得FIR数字滤波器具有线性相位特性,适用于对信号的频率响应要求较高的应用场景。

FIR数字滤波器的输出可以通过卷积运算来计算,即将输入信号与滤波器的冲激响应进行卷积运算。

2. FIR数字滤波器的设计方法FIR数字滤波器的设计方法有很多种,常见的包括窗函数法、频率采样法和最优化方法等。

在本实验中,我们将使用窗函数法进行FIR数字滤波器的设计。

窗函数法的基本思想是将理想滤波器的频率响应与一个窗函数相乘,从而得到实际可实现的滤波器。

三、实验步骤1. 确定滤波器的设计要求在设计FIR数字滤波器之前,我们首先需要明确滤波器的设计要求。

包括滤波器的通带、阻带、过渡带的频率范围和响应要求等。

2. 选择窗函数和滤波器的阶数根据设计要求,选择合适的窗函数和滤波器的阶数。

常见的窗函数有矩形窗、汉宁窗、汉明窗等。

不同的窗函数对滤波器的性能有一定影响,需要根据实际情况进行选择。

3. 计算滤波器的冲激响应利用所选窗函数和滤波器的阶数,计算滤波器的冲激响应。

FIR数字滤波器设计实验_完整版

FIR数字滤波器设计实验_完整版

FIR数字滤波器设计实验_完整版FIR数字滤波器设计实验是一种以FIR(Finite Impulse Response)数字滤波器为主题的实验。

在这个实验中,我们将学习如何设计和实现一个FIR数字滤波器,以滤除特定频率范围内的噪声、增强信号或实现其他特定的信号处理功能。

以下是一个可能的FIR数字滤波器设计实验的完整版实验步骤和要求:实验目的:1.学习FIR数字滤波器的基本原理和设计方法。

2. 熟悉Matlab等数字信号处理软件的使用。

3.实践设计和实现一个FIR数字滤波器,以实现特定的信号处理功能。

实验步骤:1.确定实验所需的信号处理功能。

例如,设计一个低通滤波器以滤除高频噪声,或设计一个带通滤波器以增强特定频率范围内的信号。

2.确定数字滤波器的规格。

包括截止频率、滤波器阶数、滤波器类型(低通、高通、带通、带阻)等。

3. 使用Matlab等数字信号处理软件进行设计和仿真。

根据信号处理功能和滤波器规格,选择合适的设计方法(如窗函数法、频率采样法等),并设计出数字滤波器的系数。

4.对设计的数字滤波器进行性能评估。

通过模拟信号输入和滤波输出、频率响应曲线等方式,评估滤波器在实现信号处理功能方面的性能。

5.利用硬件平台(如DSP处理器、FPGA等)实现设计的FIR数字滤波器。

根据设计的滤波器系数,编程实现滤波器算法,并进行实时信号处理和输出。

同时,可以利用外部信号源输入不同类型的信号,进行滤波效果验证和性能测试。

6.对滤波器设计和实现进行综合分析。

根据实际效果和性能测试结果,分析滤波器设计中的优缺点,并提出改进方案。

实验要求:1.理解FIR数字滤波器的基本原理和设计方法。

2. 掌握Matlab等数字信号处理软件的使用。

3.能够根据信号处理要求和滤波器规格,选择合适的设计方法并设计出满足要求的滤波器。

4.能够通过模拟和实验验证滤波器的性能。

5.具备对滤波器设计和实现进行综合分析和改进的能力。

通过完成上述实验,学生可以深入理解FIR数字滤波器的原理和设计方法,掌握数字信号处理软件的使用,提升数字信号处理的实践能力,并了解数字滤波器在实际应用中的重要性和价值。

fir数字滤波器的设计与实现

fir数字滤波器的设计与实现

fir数字滤波器的设计与实现一、引言数字滤波器是数字信号处理中的重要组成部分,它可以用于去除信号中的噪声,平滑信号等。

其中,fir数字滤波器是一种常见的数字滤波器。

本文将介绍fir数字滤波器的设计与实现。

二、fir数字滤波器概述fir数字滤波器是一种线性相位、有限脉冲响应(FIR)的数字滤波器。

它通过一系列加权系数对输入信号进行卷积运算,从而实现对信号的过滤。

fir数字滤波器具有以下特点:1. 稳定性好:由于其有限脉冲响应特性,使得其稳定性优于IIR(无限脉冲响应)数字滤波器。

2. 线性相位:fir数字滤波器在频域上具有线性相位特性,因此可以保持输入信号中各频率分量之间的相对时延不变。

3. 设计灵活:fir数字滤波器可以通过改变加权系数来实现不同的频率响应和截止频率。

三、fir数字滤波器设计步骤1. 确定需求:首先需要确定所需的频率响应和截止频率等参数。

2. 选择窗函数:根据需求选择合适的窗函数,常用的有矩形窗、汉明窗、布莱克曼窗等。

3. 计算滤波器系数:利用所选窗函数计算出fir数字滤波器的加权系数。

常见的计算方法有频率采样法、最小二乘法等。

4. 实现滤波器:将计算得到的加权系数应用于fir数字滤波器中,实现对信号的过滤。

四、fir数字滤波器实现方法1. 直接形式:直接将计算得到的加权系数应用于fir数字滤波器中,实现对信号的过滤。

该方法简单易懂,但是需要大量运算,不适合处理较长的信号序列。

2. 快速卷积形式:利用快速傅里叶变换(FFT)来加速卷积运算。

该方法可以大大减少计算量,适合处理较长的信号序列。

五、fir数字滤波器应用案例1. 语音处理:fir数字滤波器可以用于去除语音信号中的噪声和杂音,提高语音质量。

2. 图像处理:fir数字滤波器可以用于图像去噪和平滑处理,提高图像质量。

3. 生物医学信号处理:fir数字滤波器可以用于生物医学信号的滤波和特征提取,如心电信号、脑电信号等。

六、总结fir数字滤波器是一种常见的数字滤波器,具有稳定性好、线性相位和设计灵活等优点。

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实验五:FIR数字滤波器设计与软件实现
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1所示;
图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MA TLAB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。

友情提示:
○1MATLAB函数fir1和fftfilt的功能及其调用格式请查阅本课本;
○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 20.24
p
f
ωπ
=T=π,通带最大衰为0.1dB,
阻带截至频率
s 20.3
s
f
ωπ
=T=π,阻带最小衰为60dB。

]
○4实验程序框图如图2所示。

图2 实验程序框图
三、实验程序:
1、信号产生函数xtg程序清单:
%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.
function xt=xtg
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f0
ct=cos(2*pi*fc*t); %产生载波正弦波信号ct,频率为fc
xt=mt.*ct; %相乘产生单频调制信号xt
nt=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=120; fs=150;Rp=0.2;As=60; % 滤波器指标
fb=[fp,fs];m=[0,1]; % 计算remezord函数所需参数f,m,dev
dev=[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('(1) 信号加噪声波形')
subplot(3,1,2);plot(f,abs(fst)/max(abs(fst)));grid;title('(2) 信号加噪声的频谱') axis([0,Fs/2,0,1.2]);xlabel('f/Hz');ylabel('幅度')
2、主程序/实验程序清单:
clear all;clear 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;
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(11*pi/B); %blackman窗的长度N
hn=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)
f=[0:1023]*Fs/1024;
figure(2)
subplot(2,1,1)
plot(f,20*log10(Hw/max(Hw)));grid;title('(3) 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('(4) 滤波噪声后的信号波形')
% (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
%以下为用等纹波设计法的绘图部分(滤波器损耗函数,滤波器输出信号波形)
f=[0:1023]*Fs/1024;
figure(3)
subplot(2,1,1)
plot(f,20*log10(Hw/max(Hw)));grid;title('(5) 低通滤波器幅频特性')
axis([0,Fs/2,-80,10]);
xlabel('f/HZ');ylabel('幅度')
%t=[0:N-1]/Fs;Tp=N/Fs;
subplot(2,1,2)
plot(t,yet);grid;
axis([0,Tp/2,-1,1]);xlabel('t/s');ylabel('y_e(t)');
title('(6) 滤波噪声后的信号波形')
四、思考题:
(1)如果给定通带截止频率和阻带截止频率以及阻带最小衰减,如何用窗函数法设计线性相位低通滤波器?请写出设计步骤。

答:用窗函数法设计线性相位低通滤波器的设计步骤教材中有详细的介绍。

(2)如果要求用窗函数法设计带通滤波器,且给定通带上、下截止频率为
pl ω和pu ω,阻带上、下截止频率为sl ω和su ω,试求理想带通滤波器的截止频率cl cu ωω和。

答: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。

五、实验波形图:。

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