基于MATLAB做巴特沃斯低通滤波器
基于MATLAB的巴特沃斯低通滤波器的设计
速。 、N 同幅度特性关系如图 1.1 所示。N 决定了幅度下降速度,N 越大,通
带就越平坦,过渡带也随之变窄,阻带幅度同过渡带下降的速度越迅速,总体
频响特性同理想低通滤波器的实际误差越小。
Ha ( j)
1
0.707
N=2 N=4 N=8
0
c
图 1.1 、N 同幅度特性关系
用 s 代替 j ,把幅度平方函数 H(a j) 2 变成 s 的函数:
方案二:双线性变换法设计 IIR 数字滤波器
双线性变换法是使数字滤波器的频率响应与模拟滤波器的频率响应相似的
一种变换方法。为了克服多值映射的缺点,采用把整个 s 平面频率压缩方法, 将整个频率轴上的频率范围压缩到-π/T~π/T 之间,再用 z=esT 转换到 Z 平面上。 也就是说,第一步先将整个 S 平面压缩映射到 S1 平面的-π/T~π/T 一条横带里; 第二步再通过标准变换关系 z=es1T 将此横带变换到整个 Z 平面上去。这样就使 S 平面与 Z 平面建立了一一对应的单值关系,消除了多值变换性,也就消除了频 谱混叠现象,映射关系如图 1.3 所示。
10p /10 -1 10s /10 1
(1.7)
则 N 由下式表示:
N - lgk sp
lgsp
(1.8)
取大于等于 N 的最小整数。
关于 3dB 截止频率 c ,如果技术指标中没有给出,可以按照(1.7)式或(1.8)
式求出,
1 (p )2N 10p /10 c
1 ( s )2N 10 s /10 c 由(1.9)式得到:
h(n)= ha(nT) 其中 T 是抽样周期。 如果令 Ha(s)是 ha(t)的拉普拉斯变换,H(z)为 h(n)的 z 变换,利用 抽样序列的 z 变换与模拟信号的拉普拉斯变换的关系,得:
利用MATLAB设计巴特沃斯低通数字滤波器
利用MATLAB设计巴特沃斯低通数字滤波器引言数字滤波器是数字信号处理中的重要组成部分,可以用于去除信号中的噪音和不需要的频率成分。
巴特沃斯滤波器是一种常见的数字滤波器,被广泛应用于信号处理领域。
本文将介绍如何利用MATLAB设计巴特沃斯低通数字滤波器,并给出详细的步骤和示例代码。
设计步骤利用MATLAB设计巴特沃斯低通数字滤波器主要包括以下步骤:1.设计滤波器的参数2.计算滤波器的传递函数3.绘制滤波器的幅频响应曲线4.通过频域图像观察滤波器的性能下面将分别介绍每个步骤的详细操作。
设计滤波器的参数巴特沃斯低通数字滤波器的参数包括截止频率和阶数。
截止频率决定了滤波器的通频带,阶数决定了滤波器的陡峭程度。
通过MATLAB的butter()函数可以方便地设计巴特沃斯低通数字滤波器。
该函数的参数为滤波器的阶数和截止频率。
示例代码如下:order = 4; % 阶数cutoff_freq = 0.4; % 截止频率[b, a] = butter(order, cutoff_freq);计算滤波器的传递函数通过设计参数计算得到滤波器的传递函数。
传递函数是一个复数,包括了滤波器的频率响应信息。
使用MATLAB的freqz()函数可以计算滤波器的传递函数。
该函数的参数为滤波器的系数b和a,以及频率取样点的数量。
示例代码如下:freq_points = 512; % 频率取样点数量[h, w] = freqz(b, a, freq_points);绘制滤波器的幅频响应曲线经过计算得到的传递函数能够提供滤波器的幅频响应信息。
通过绘制幅频响应曲线,可以直观地观察滤波器的频率特性。
使用MATLAB的plot()函数可以绘制滤波器的幅频响应曲线。
该函数的参数为频率点和传递函数的幅值。
示例代码如下:magnitude = abs(h); % 幅值plot(w/pi, magnitude);xlabel('归一化频率');ylabel('幅值');title('巴特沃斯低通数字滤波器幅频响应');通过频域图像观察滤波器的性能通过绘制滤波器的频域图像,可以直观地观察滤波器对不同频率的信号的响应情况。
基于matlab的切比雪夫及巴特沃斯低通高通滤波器的设计
巴特沃斯低通、切比雪夫低通、高通IIR滤波器设计05941401 1120191454 焦奥一、设计思路IIR滤波器可以分为低通、高通、带通、带阻等不同类型的滤波器,而以系统函数类型又有巴特沃斯、切比雪夫等滤波器。
其中巴特沃斯较为简单,切比雪夫较为复杂;低阶比高阶简单,但却有着不够良好的滤波特性。
在满足特定的指标最低要求下,低阶、巴特沃斯滤波器能更大程度地节省运算量以及复杂程度。
滤波器在不同域内分为数字域和模拟域。
其中数字域运用最广泛。
在设计过程中,一般是导出模拟域的滤波器,之后通过频率转换变为数字域滤波器,实现模拟域到数字域的传递。
在针对高通、带通、带阻的滤波器上,可以又低通到他们的变换公式来进行较为方便的转换。
综上,IIR滤波器的设计思路是,先得到一个满足指标的尽可能简单的低通模拟滤波器,之后用频域变换转换到数字域。
转换方法有双线性变换法、冲激响应不变法等。
虽然方法不同,但具体过程有很多相似之处。
首先将数字滤波器的指标转换为模拟滤波器的指标,之后根据指标设计模拟滤波器,再通过变换,将模拟滤波器变换为数字滤波器,是设计IIR滤波器的最基本框架。
以下先讨论较为简单的巴特沃斯低通滤波器。
二、巴特沃斯低通滤波假设需要一个指标为0~4hz内衰减小于3db、大于60hz时衰减不小于30db的滤波器。
其中抽样频率为400hz。
以双线性变换方法来设计。
首先将滤波器转换到模拟指标。
T =1f f ⁄=1400Ωf ′=2ff f =8ff f =Ωf ′f =0.02fΩf ′=2ff f =120ff f =Ωf ′f =0.3f根据双线性变换Ω=2f tan (f 2) 得到Ωf =25.14Ωf =407.62这就得到了模拟域的指标。
由巴特沃斯的方程Α2(Ω)=|f f (f Ω)|2=11+(ΩΩf )2f20ff |f f (f Ω)|=−10ff [1+(ΩΩf)2f] {20ff |f f (f Ωf )|≥−320ff |f f (f Ωf )|≤−30ff得到{ −10ff [1+(Ωf Ωf)2f ]≥−3−10ff [1+(Ωf Ωf )2f]≤−30当N取大于最小值的整数时,解出N=2,因此为二阶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。
matlab巴特沃斯低通滤波函数
matlab巴特沃斯低通滤波函数
MATLAB中的巴特沃斯低通滤波函数用于设计和应用巴特沃斯低通滤波器。
巴特沃斯滤波器是一种常见的数字滤波器类型,可以对信号进行频率域的滤波处理。
巴特沃斯低通滤波器的特点是在通带内具有最平坦的幅度响应,并且有一个明确的截止频率。
它可以将高于截止频率的信号分量抑制或删除,而保留低于截止频率的信号分量。
巴特沃斯低通滤波器的作用是滤除高于截止频率的噪声或不需要的信号分量,以提取出所需的信号内容。
它常用于信号处理、图像处理、音频处理等领域,如用于去除图像中的高频噪声,平滑时间序列数据等。
在MATLAB中,设计巴特沃斯低通滤波器的函数是butter。
该函数可以根据指定的阶数、截止频率和滤波器类型来设计滤波器,并返回巴特沃斯低通滤波器的系数。
你可以使用这些系数来应用滤波器到信号上,使用filter函数实现滤波操作。
基于MATLAB做巴特沃斯低通滤波器
基于MATLAB设计巴特沃斯低通滤波器课程设计专业:XXXXXX姓名:XXX学号: XX指导老师:XXX2011年11 月26日通信系统仿真课程设计任务书院(系):电气信息工程学院目录1 绪论 (1)1.1 引言 (1)1.2 数字滤波器的设计原理 (1)1.3 数字滤波器的应用 (2)1.4 MATLAB的介绍 (3)1.5 本文的工作及安排 (3)2 滤波器分类及比较 (4)2.1 滤波器的设计原理 (4)2.2 滤波器分类 (4)2.3 两种类型模拟滤波器的比较 (6)3 巴特沃斯低通滤波器 (7)3.1 巴特沃斯低通滤波器简介 (7)3.2 巴特沃斯低通滤波器的设计原理 (7)4 MATLAB仿真及分析 (11)4.1 MATLAB工具箱函数 (11)4.2 巴特沃斯低通滤波器的MATLAB仿真 (11)另附程序调试运行截图: (13)5.1 总结 (13)5.2 展望 (13)1 绪论1.1 引言凡是有能力进行信号处理的装置都可以称为滤波器。
滤波器在如今的电信设备和各类控制系统里面应用范围最广、技术最为复杂,滤波器的好坏直接决定着产品的优劣。
自60年代起由于计算机技术、集成工艺和材料工业的发展,滤波器发展上了一个新台阶,并且朝着低功耗、高精度、小体积、多功能、稳定可靠和价廉方向努力,其中小体积、多功能、高精度、稳定可靠成为70年代以后的主攻方向。
使以数字滤波器为主的各种滤波器得到了飞速的发展,到70年代后期,数字滤波器的单片集成已被研制出来并得到应用。
80年代,致力于各类新型滤波器的研究,努力提高性能并逐渐扩大应用范围。
90年代至现在主要致力于把各类滤波器应用于各类产品的开发和研制。
当然,对数字滤波器本身的研究仍在不断进行。
[1]滤波器主要分成经典滤波器和数字滤波器两类。
从滤波特性上来看,经典滤波器大致分为低通、高通、带通和带阻等。
本文主要对低通数字滤波器做主要研究。
1.2 数字滤波器的设计原理所谓数字滤波器,是指输入、输出均为数字信号,通过数值运算处理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数字器件或程序。
butterworth滤波器 的matlab实现 -回复
butterworth滤波器的matlab实现-回复[butterworth滤波器的matlab实现]引言:滤波器在信号处理中起着至关重要的作用。
而butterworth滤波器是一种常用的滤波器设计方法,其具有平坦的幅频响应和相位特性。
本文将详细介绍如何使用MATLAB实现butterworth滤波器,并提供完整的代码示例。
第一步:了解butterworth滤波器设计原理butterworth滤波器是一种IIR(无限脉冲响应)滤波器,其特点是在通带具有平坦的幅频响应,同时在阻带具有Monotonic响应。
它的设计方法基于巴特沃斯极点的位置,这些极点分布在圆形轨迹上。
当设计一个butterworth滤波器时,我们需要指定滤波器的阶数和截止频率。
阶数决定了滤波器的陡峭度,而截止频率定义了通带和阻带之间的边界。
第二步:导入MATLAB信号处理工具箱在实现butterworth滤波器之前,我们需要导入MATLAB的信号处理工具箱。
通过执行以下语句,可以载入工具箱:matlab>> toolbox = 'Signal Processing Toolbox';>> if ~license('test', toolbox)>> disp('Signal Processing Toolbox is not available.');>> end如果工具箱已安装并可用,将显示一条消息来确认其可用性。
第三步:设计butterworth滤波器在MATLAB中,我们可以使用`butter`函数来设计butterworth滤波器。
此函数的语法如下:matlab[b, a] = butter(n, Wn, 'ftype')其中,`n`是滤波器的阶数,`Wn`是截止频率(以Nyquist频率标准化),`ftype`是滤波器类型(如`'low'`、`'high'`、`'bandpass'`等)。
简述基于MATLAB设计巴特沃斯低通滤波器
基于MATLAB 设计巴特沃斯低通滤波器摘 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。
巴特沃斯(Butterworth)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。
MATLAB 语言是一种面向科学与工程计算的语言。
它编程效率高,测试程序手段丰富,扩展能力强,内涵丰富。
它的信号处理工具箱(Signal Processing Toolbox)提供了设计巴特沃斯滤波器的函数,本文充分利用这些函数,进行了巴特沃斯滤波器的程序设计,并将其作为函数文件保存,可方便地进行调用。
1. 巴特沃斯低通滤波器的特性巴特沃斯低通滤波器的平方幅度响应为: n c j H 22)(11)(ωωω+=其中,n 为滤波器的阶数,ωc 为低通滤波器的截止频率。
该滤波器具有一些特殊的性质:① 对所有的n ,都有当 ω=0时,|H(j0)|2 =1;② 对所有的n ,都有当ω=ωc 时,|H(j ωc )|2 =0.5 ,即在ωc 处有3dB 的衰减;③|H(j ω)|2 是ω的单调递减函数,即不会出现幅度响应的起伏;④ 当n →+∞时,巴特沃斯滤波器趋向于理想的低通滤波器;⑤ 在ω=0处平方幅度响应的各级导数均存在且等于0,因此|H(j ω)|2 在该点上取得最大值,且具有最大平坦特性。
图l 展示了2阶、4阶、8阶巴特沃斯低通滤波器的幅频特性。
可见阶数n 越高,其幅频特性越好,低频检测信号保真度越高。
巴特沃斯与贝塞尔(Besse1)、切比雪夫(Cheby.shev)滤波器的特性差异如图2所示。
从图2可以看出,巴特沃斯滤波器在线性相位、衰减斜率和加载特性三个方面具有特性均衡的优点,因此在实际使用中,巴特沃斯滤波器已被列为首选。
2 .巴特沃斯低通滤波器的MATLAB实现MATLAB的信号处理工具箱提供了有关巴特沃斯滤波器的函数buttap、buttord、butter。
matlab 巴特沃斯滤波器 例子
Matlab 巴特沃斯滤波器例子1. 前言Matlab 巴特沃斯滤波器是数字信号处理中常用的滤波器之一,它可以对信号进行滤波处理,去除噪声和干扰,保留信号的主要信息。
本文将通过一个例子来详细介绍Matlab中如何使用巴特沃斯滤波器进行信号处理。
2. 理论基础巴特沃斯滤波器是一种频率域滤波器,它可以对信号的频率进行调整,实现低通、高通、带通和带阻滤波等功能。
其传递函数为:H(jω) = 1 / [1 + (jω / ωc)^2n]其中,ω为信号的频率,ωc为截止频率,n为滤波器的阶数。
根据不同需求,可以调整ωc和n的数值,实现不同的滤波效果。
3. Matlab 实现我们需要准备一个需要进行滤波处理的信号数据。
假设我们有一段包含噪声的正弦信号,我们希望去除其中的高频噪声,保留主要的信号波形。
我们可以通过以下代码生成这个信号:```matlabfs = 1000; 采样频率t = 0:1/fs:1-1/fs; 时间范围f1 = 50; 信号频率f2 = 200; 噪声频率A = 1; 信号幅值s = A*sin(2*pi*f1*t) + 0.5*sin(2*pi*f2*t); 生成信号```我们可以使用巴特沃斯滤波器对这段信号进行滤波处理。
假设我们希望设计一个10阶的带阻滤波器,截止频率为100Hz和300Hz。
我们可以通过以下代码实现:```matlabWn = [100 300]/(fs/2); 截止频率[b, a] = butter(10, Wn, 'stop'); 设计滤波器s_filtered = filtfilt(b, a, s); 滤波处理```我们可以将原始信号和滤波后的信号进行对比,查看滤波效果。
通过绘制波形图和频谱图,我们可以直观地观察到滤波效果,并验证滤波器设计的准确性。
4. 总结通过本文的介绍和实例演示,读者可以清楚地了解Matlab中巴特沃斯滤波器的使用方法和技巧。
基于matlab 的巴特沃斯低通滤波器的实现讲课教案
基于m a t l a b的巴特沃斯低通滤波器的实现基于matlab 的巴特沃斯低通滤波器的实现一、课程设计的目的运用MATLAB实现巴特沃斯低通滤波器的设计以及相应结果的显示,另外还对多种低通滤波窗口进行了比较。
二、课程设计的基本要求1)熟悉和掌握MATLAB 的基本应用技巧。
2)学习和熟悉MATLAB相关函数的调用和应用。
3)学会运用MATLAB实现低通滤波器的设计并进行结果显示。
三、双线性变换实现巴特沃斯低通滤波器的技术指标:1.采样频率10Hz。
2.通带截止频率fp=0.2*pi Hz。
3.阻带截止频率fs=0.3*pi Hz。
4.通带衰减小于1dB,阻带衰减大于20dB四、使用双线性变换法由模拟滤波器原型设计数字滤波器程序代码:T=0.1; FS=1/T;fp=0.2*pi;fs=0.3*pi;wp=fp/FS*2*pi;ws=fs/FS*2*pi;Rp = 1; % 通带衰减As = 15; % 阻带衰减OmegaP = (2/T)*tan(wp/2); % 频率预计OmegaS = (2/T)*tan(ws/2); % 频率预计%设计巴特沃斯低通滤波器原型N = ceil((log10((10^(Rp/10)-1)/(10^(As/10)-1)))/(2*log10(OmegaP/OmegaS))); OmegaC = OmegaP/((10^(Rp/10)-1)^(1/(2*N)));[z,p,k] = buttap(N); %获取零极点参数p = p * OmegaC ;k = k*OmegaC^N;B = real(poly(z));b0 = k;cs = k*B; ds = real(poly(p));[b,a] = bilinear(cs,ds,FS);% 双线性变换figure(1);% 绘制结果freqz(b,a,512,FS);%进行滤波验证figure(2); % 绘制结果f1=50; f2=250;n=0:63;x=sin(2*pi*f1*n)+sin(2*pi*f2*n);subplot(2,2,1);stem(x,'.'); title ('输入信号');y=filter(b,a,x);subplot(2,2,2);stem(y,'.') ;wd1=boxcar(N)';b1=hd.*wd1;wd2=hanning(N)';b2=hd.*wd2;wd3=blackman(N)';b3=hd.*wd3;wd4=hamming(N)';b4=hd.*wd4;[h1,w]=freqz(b1,1);[h2,w]=freqz(b2,1);[h3,w]=freqz(b3,1);[h4,w]=freqz(b4,1);plot(w,20*log10(abs(h1)),w,20*log10(abs(h2)),':',w,20*log10(abs(h3)),'-.',w,20*log10(abs(h4)),'--')legend('矩形窗','汉宁窗','布莱克曼窗','汉明窗');结果显示;00.51 1.52 2.53 3.5-160-140-120-100-80-60-40-20020六、总结及心得:基于matlab 的巴特沃斯低通滤波器的实现姓名:学号: S20100 专业:日期: 2010年06月08日。
基于Matlab的IIR Butterworth低通数字滤波器设计
问题:信号滤波是一个非常重要的信号处理手段,大量的信号处理系统中,信号滤波的质量将直接影响到系统整体性能。
现在有家医院向你提出一个问题,她们的心电图信号记录仪器由于受到了比较严重的电源干扰(50Hz附近),记录到的心电图ECG波形有较大的畸变,请问如何设计一个干扰滤除系统,让记录下的ECG数据继续可以进行疾病诊断。
(ECG的波形信息非常重要,设计滤波器需要注意这一点)基于Matlab的IIR Butterworth低通数字滤波器设计0 引言心电信号是心脏电活动在人体体表的表现,它一般比较微弱,其频率为0.05Hz~ 100Hz(能量集中在0. 05Hz~ 44Hz),幅度为几百微伏至几毫伏。
因此,在心电信号的采集过程中,极易受到内、外界环境的干扰,其中50Hz的工频干扰尤为突出。
心电图信号的干扰对心电图数据分析和压缩有一定影响。
如何消除50Hz工频干扰,成为处理心电信号的首要任务。
为了消除ECG数据中的主要干扰,保留有用信号或者从干扰中“抽取”有用信号,人们提出了许多方法,诸如,平滑滤波,中心频率固定的带阻滤波器,自适应滤波,低通数字滤波等等。
这些信号处理方法各有优缺点,平滑滤波算法简单,处理速度快,滤波效果较好,但存在一定的削峰作用;中心频率固定的带阻滤波器原理简单,能较大程度地抑制50Hz工频干扰,但存在“群延时”现象;自适应滤波器的中心频率能够跟随工频信号的频率幅度变化而自动调节并抵消工频干扰,但需要附加参考信号通道,算法相对复杂,难以用于实时处理。
考虑到工频干扰是50Hz的低频信号,假设要处理的ECG信号为0.05HZ~44HZ段信号,且Matlab软件中有一个数字滤波器软件包,可以直接进行调用处理信号,所以本文设计IIR巴特沃斯(Butterworth)低通数字滤波器来实现人体ECG信号的滤波。
1 数字滤波器介绍数字滤波器是一种用来过滤时间离散信号的数字系统,它可以用软件(计算机程序)或用硬件来实现,而且在两种情况下都可以用来过滤实时信号或非实时信号(记录信号)。
低通滤波的matlab实现
四种低通滤波器:一、理想低通滤波器I=imread('bb.jpg');T=rgb2gray(I);figure(1);subplot(1,2,1),imshow(uint8(I));title('原图像');subplot(1,2,2),imshow(uint8(T));title('理想低通滤波所得图像');[f1,f2]=freqspace(size(T),'meshgrid');H=ones(size(T));r=sqrt(f1.^2+f2.^2);H(r>0.1)=0;Y=fft2(double(T));Y=fftshift(Y);Ya=Y.*H;Ya=ifftshift(Ya);I=ifft2(Ya);figure(2);surf(H,'Facecolor','interp','Edgecolor','none','Facelighting','phong'); title('频谱图');二、巴特沃斯低通滤波器I=imread('bb.jpg');T=rgb2gray(I);figure(1);subplot(1,2,1),imshow(uint8(I));title('原图像');subplot(1,2,2),imshow(uint8(T));title('巴特沃斯低通滤波所得图像');[f1,f2]=freqspace(size(T),'meshgrid');D=0.3;r=f1.^2+f2.^2;n=4;for i=1:size(T,1)for j=1:size(T,2)t=r(i,j)/(D*D);H(i,j)=1/(t^n+1);endendY=fft2(double(T));Y=fftshift(Y);Ya=Y.*H;Ya=ifftshift(Ya);I=real(ifft2(Ya));figure(2);surf(H,'Facecolor','interp','Edgecolor','none','Facelighting','phong'); title('频谱图');三、梯形滤波器I=imread('bb.jpg');T=rgb2gray(I);figure(1);subplot(1,2,1),imshow(uint8(I));title('原图像');subplot(1,2,2),imshow(uint8(T));title('梯形低通滤波所得图像');[f1,f2]=freqspace(size(T),'meshgrid');D=100/size(I,1);D0=0.1;D1=0.4;r=sqrt(f1.^2+f2.^2);H=zeros(size(T));H(r<D0)=1;for i=1:size(T,1)for j=1:size(I,2)if r(i,j)>=D0 & r(i,j)<=D1H(i,j)=(D1-r(i,j))/(D1-D0);endendendY=fft2(double(T));Y=fftshift(Y);Ya=Y.*H;Ya=ifftshift(Ya);I=real(ifft2(Ya));figure(2);surf(H,'Facecolor','interp','Edgecolor','none','Facelighting','phong'); title('频谱图');四、高斯低通滤波器I=imread('bb.jpg');T=rgb2gray(I);figure(1);subplot(1,2,1),imshow(uint8(I));title('原图像');subplot(1,2,2),imshow(uint8(T));title('高斯低通滤波所得图像');[f1,f2]=freqspace(size(T),'meshgrid');D=100/size(I,1);r=f1.^2+f2.^2;H=ones(size(T));for i=1:size(T,1)for j=1:size(T,2)t=r(i,j)/(D*D);H(i,j)=exp(-t);endendY=fft2(double(T));Y=fftshift(Y);Ya=Y.*H;Ya=ifftshift(Ya);I=real(ifft2(Ya));figure(2);surf(H,'Facecolor','interp','Edgecolor','none','Facelighting','phong'); title('频谱图');。
基于MATLAB的巴特沃思和切比雪夫低通滤波器的设计
第一章数字滤波器及MATLAB语言概述数字滤波是语音和图像处理、模式识别、谱分析等应用中的一个基本处理算法,在数字信号处理中占有极其重要的地位。
研究基于Matlab 环境下的IIR数字滤波器的设计与实现,给出了相应的Matlab函数命令,并将滤波器应用于图像噪声的去除,取得了不同的效果,就其结果做出了进一步的解释和说明。
数字滤波器是具有一定传输选择性的数字信号处理装置,其输入、输出均为数字信号,实质上是一个由有限精度算法实现的线性不变离散系统。
它的基本工作原理是利用离散系统特性对系统输入信号进行加工和变换,改变输入序列的频谱或信号波形,让有用频率的信号分量通过,抑制无用的信号输出分量。
MATLAB是美国MathWorks公司推出的一套用于工程计算的可视化高性能语言与软件环境。
MATLAB为数字滤波的研究和应用提供了一个直观、高效、便捷的利器。
它以矩阵运算为基础,把计算、可视化、程序设计融合到了一个交互式的工作环境中。
MATLAB推出的工具箱使各个领域的研究人员可以直观方便地进行科学研究、工程应用,其中的信号处理(signalproeessing)、图像处理(imageproeessing)、小波(wavelet)等工具箱为数字滤波研究的蓬勃发展提供了有力的工具。
数字滤波器与模拟滤波器相比,具有精度高、稳定、体积小、重量轻、灵活、不要求阻抗匹配以及能实现模拟滤波器无法进行的特殊滤波等优点。
本文主要介绍有限冲激响应数字滤波器(FIR)和无限冲激响应数字滤波器(IIR)的设计原理、方法、步骤以及在MATLAB中的实现,并以实例形式列出设计程序和仿真结果。
第二章 方案提取和技术要求第一节 方案提取IIR 数字滤波器是一种离散时间系统,其系统函数为假设M ≤N ,当M >N 时,系统函数可以看作一个IIR 的子系统和一个(M-N)的FIR 子系统的级联。
IIR 数字滤波器的设计实际上是求解滤波器的系数和 ,它是数学上的一种逼近问题,即在规定意义上(通常采用最小均方误差准则)去逼近系统的特性。
基于MATLAB和STM32的IIR巴特沃兹四阶低通滤波器设计
专题二基于MATLAB和STM32的IIR 巴特沃兹四阶低通滤波器设计(广东工业大学自动化学院控制科学与工程黄国盛2020.06.25 内部传阅)1.概述以设计一个为MPU6050 原始数据进行初步滤波的IIR巴特沃兹四阶低通滤波器为例(采样频率200Hz,截止频率20Hz),核心介绍使用MATLAB快速生成STM32 源代码的方法。
(省略繁杂的理论解释)(1)使用MATLAB Filter Design & Analysis 配置滤波器;(2)生成代码头文件;(3)生成Simulink模型并测试;(4)使用C/C++ Cod e生成代码源文件;(5)修改并测试代码功能;主要硬件:STM32F103RCT6核心板、GY-86传感器、J-Link下载器、CH340G串口模块软件:MATLAB R2015b 、MDK 5.26、匿名飞控地面站-05122.滤波器设计2.1 配置滤波器1. 桌面新建文件夹用于保存所有文件,并设置MATLAB工作路径到该文件夹。
2.滤波器配置步骤如下:MATLAB_R2015b —> Filter Design & Analysis—>Design Filter —> Lowpass、IIR Butterworth、Specify order: 4 、Fs:200Hz Fc:20Hz —> Design FilterEdit —> Convert to Single Section (保存untitl ed.fda)操作步骤图示如下:图1. 滤波器配置步骤2.2 生成代码头文件Targets —> generate C header —>修改参数:Numerator: b_20Hz、Denominator: a_20HzSingle-precision fl oat —> Generate (保存fdacoefs.h)操作步骤图示如下:图2. 代码头文件生成步骤生成的fdacoefs.h文件如下所示:图3. 生成的头文件2.3 生成Simulink模型并测试Realize Model —>Block name: IIR_Butterworth_IV_LPFBuil d model using basic elements —> Realize Model (保存Untitl ed.slx)操作步骤图示如下:图4. Simulink模型生成步骤生成的Untitled.slx文件如下所示:(双击模块可查看内部两个二阶节结构并对比头文件参数)图5. 生成的Simulink模型添加模块并测试滤波效果:其中Sine Wave1 、Sine Wave2、Sine Wave3、Model configuration parameters配置参数如下(详见下图):Sine Wave1:1A 15Hz 0 1/200Sine Wave2:0.5A 30Hz 15 1/200Sine Wave3:0.5A 60Hz 23 1/200Model configuration parameters: 0.5s Sine Wave1和输出比较OK!!!!!!!!图6. 仿真参数配置运行后的仿真波形效果如图:图7. 仿真效果2.4 使用C/C++ Code生成代码源文件配置流程:Code —> C/C++ Code —> Embed ded Cod e Quick Start—> Subsystem—> C code —>—> Custom Processor —> Custom8 16 3232 64 3232—> RAM / Execution生成的文件夹IIR_Butterworth_IV_LPF_ert_rtw中主要文件有两个:IIR_Butterworth_IV_LPF.c 和IIR_Butterworth_IV_LPF.h图8. 使用C/C++ Cod e生成的文件IIR_Butterworth_IV_LPF.c 、IIR_Butterworth_IV_LPF.h 中的核心代码如下:、图9. 生成的核心代码3.修改并测试代码功能3.1 代码修改至此生成三个核心代码文件:fdacoefs.h、IIR_Butterworth_IV_LPF.c 、IIR_Butterworth_IV_LPF.h我们还要对IIR_Butterworth_IV_LPF_step()进行修改,添加相应的输入输入接口,将具体数据参数化。
基于Matlab的巴特沃斯IIR数字滤波器设计
பைடு நூலகம்
基于 Matlab 的巴特沃斯 IIR 数字滤波器设计
1.低通 Wp=0.2; Rp=1; Ws=0.3; Rs=15; [N,Wc]=buttord(Wp,Ws,Rp,Rs) [Bz,Az]=butter(N,Wc)
给出的滤波器的幅度和增益曲线。 参考曲线如下:
低通滤波器
ω/π
ω/π
幅度
增益 dB
给出的滤波器的幅度和增益曲线。 参考曲线如下:
带通滤波器
ω/π ω/π
增益 dB
幅度
4.带阻
Wp=[0.2,0.8]; Rp=1; Ws=[0.3,0.7]; Rs=15; [N,Wc]=buttord(Wp,Ws,Rp,Rs) [Bz,Az]=butter(N,Wc,'stop')
给出的滤波器的幅度和增益曲线。 参考曲线如下:
带阻滤波器
ω/π ω/π
某输入信号如下:
N=128; t=0:N-1; fs=1000; x1=sin(2*pi*50*t/fs); x2=sin(2*pi*150*t/fs); x3=sin(2*pi*250*t/fs); xn=x1+x2+x3;
对 xn 进行滤波处理: 1)设计低通滤波器,滤除 x2 和 x3,给出的滤波器的幅度、增益曲线和输出波形;(参 考过渡带:0.15π-0.25π) 2)设计高通滤波器,滤除 x1 和 x2,给出的滤波器的幅度、增益曲线和输出波形;(参 考过渡带:0.35π-0.45π) 3)设计带通滤波器,滤除 x1 和 x3,给出的滤波器的幅度、增益曲线和输出波形;(参 考过渡带:0.15π-0.25π和 0.35π-0.45π) 4)设计带阻滤波器,滤除 x2,给出的滤波器的幅度、增益曲线和输出波形;(参考 过渡带:0.15π-0.25π和 0.35π-0.45π) 5)调解 1)中的 as,使滤波器阶数 N=4; 6)调解 4)中的过渡带,改善输出波形;
IIR低通滤波器的设计matlab程序
(1)、设计巴特沃斯低模拟通滤波器函数1:function[b,a]=afd_butt(Op,Os,Ap,As)N=ceil((log10((10^(Ap/10)-1)/(10^(As/10)-1)))/(2*log10(Op/Os))); Oc=Op/((10^(Ap/10)-1)^(1/(2*N)));[zi,pi,k]=buttap(N);si=pi*Oc;k=k*Oc^N;B=real(poly(zi));b=k*B;a=real(poly(si));函数2:function[db,mag,pha,w]=freqs_m(b,a,wmax)w=[0:1:500]*wmax/500;H=freqs(b,a,w);mag=abs(H);db=20*log10((mag+eps)/max(mag));pha=angle(H);主程序:>> Op=30;Os=50;Ap=1;As=30;>> [b,a]=afd_butt(Op,Os,Ap,As);>> [db,mag,pha,w]=freqs_m(b,a,50);>> subplot(221);plot(w,mag);title('Magnitude Response');>> subplot(222);plot(w,db);title('Magnitude in dB');grid on;>> subplot(223);plot(w,pha/pi);title('Phase Response');运行结果:(2)、用脉冲响应不变法设计巴特沃斯低通数字滤波器函数1:(同上)函数2:(同上)函数3:function[db,mag,pha,w]=freqz_m(bz,az)[H,w]=freqz(bz,az,1000,'Whole');H=(H(1:501))';w=(w(1:501))';mag=abs(H);db=20*log10((mag+eps)/max(mag));pha=angle(H);主程序:>> Wp=0.2*pi;Ws=0.3*pi;Ap=1;As=15;T=1;>> Op=Wp/T;Os=Ws/T;>> [b,a]=afd_butt(Op,Os,Ap,As);>> [db,mag,pha,Omega]=freqs_m(b,a,pi);>> subplot(224);plot(Omega/pi,db);title('模拟滤波器幅度响应');grid on; >> [ai,si,k]=residue(b,a);>> zi=exp(si*T);>> [bz,az]=residuez(ai,zi,k);>> bz=real(bz)*T;>> az=real(az);>> [db,mag,pha,w]=freqz_m(bz,az);>> subplot(221);plot(w/pi,mag);title('数字滤波器幅度响应');>> subplot(222);plot(w/pi,db);title('数字滤波器幅度响应db');grid on; >> subplot(223);plot(w/pi,pha/pi);title('数字滤波器相位响应');>> Op=(2/T)*tan(Wp/2);Os=(2/T)*tan(Ws/2);运行结果:。
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基于MATLAB设计巴特沃斯低通滤波器课程设计专业:XXXXXX姓名:XXX学号: XX指导老师:XXX2011年11 月26日通信系统仿真课程设计任务书院(系):电气信息工程学院目录1 绪论 (1)1.1 引言 (1)1.2 数字滤波器的设计原理 (1)1.3 数字滤波器的应用 (2)1.4 MATLAB的介绍 (3)1.5 本文的工作及安排 (3)2 滤波器分类及比较 (4)2.1 滤波器的设计原理 (4)2.2 滤波器分类 (4)2.3 两种类型模拟滤波器的比较 (6)3 巴特沃斯低通滤波器 (7)3.1 巴特沃斯低通滤波器简介 (7)3.2 巴特沃斯低通滤波器的设计原理 (7)4 MATLAB仿真及分析 (11)4.1 MATLAB工具箱函数 (11)4.2 巴特沃斯低通滤波器的MATLAB仿真 (11)另附程序调试运行截图: (13)5.1 总结 (13)5.2 展望 (13)1 绪论1.1 引言凡是有能力进行信号处理的装置都可以称为滤波器。
滤波器在如今的电信设备和各类控制系统里面应用范围最广、技术最为复杂,滤波器的好坏直接决定着产品的优劣。
自60年代起由于计算机技术、集成工艺和材料工业的发展,滤波器发展上了一个新台阶,并且朝着低功耗、高精度、小体积、多功能、稳定可靠和价廉方向努力,其中小体积、多功能、高精度、稳定可靠成为70年代以后的主攻方向。
使以数字滤波器为主的各种滤波器得到了飞速的发展,到70年代后期,数字滤波器的单片集成已被研制出来并得到应用。
80年代,致力于各类新型滤波器的研究,努力提高性能并逐渐扩大应用范围。
90年代至现在主要致力于把各类滤波器应用于各类产品的开发和研制。
当然,对数字滤波器本身的研究仍在不断进行。
[1]滤波器主要分成经典滤波器和数字滤波器两类。
从滤波特性上来看,经典滤波器大致分为低通、高通、带通和带阻等。
本文主要对低通数字滤波器做主要研究。
1.2 数字滤波器的设计原理所谓数字滤波器,是指输入、输出均为数字信号,通过数值运算处理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数字器件或程序。
因此,数字滤波器的概念和模拟滤波相同,只是信号的形式和现实滤波方法不同。
正因为数字滤波器通过数值运算实现实现滤波,所以数字滤波器处理精度高、稳定、体积小、重量轻、灵活、不存在阻抗匹配问题,可以实现模拟滤波器无法实现的特殊滤波功能。
如果要处理的是模拟信号,可以通过A/DC 和D/AC ,在信号形式上进行匹配转换,同样可以使用数字滤波器对模拟信号进行滤波。
[2]大多数的数字滤波器都归类于选频滤波器,其频率响应函数)(ωj e H 如下:)()()(ωθωωj j j e e H e H = (1.1)式中,)(ωj e H 称为幅频特性函数;称为相频特性函数。
幅频特性反应的是信号从此滤波器通过后各个频率成分的振幅衰减情况,相频特性表示的是经过滤波器之后各个频率成分在时间上的延时情况。
因此,即使两个滤波器幅频特性相同,而相频特性不同,对相同的输入,滤波器输出的信号波形也是不一样的。
通常情况下幅频特性决定了选频滤波器的技术要求,因为巴特沃斯低通滤波器具有固定的相频特性,所以设计时对相频特性基本没有要求。
图1.1低通滤波器的技术要求图1.1是低通滤波器的幅频特性,p ω和s ω表示通带边界频率和阻带截止频率。
通带频率范围为0≤ω≤p ω,在通带(0,p ω)中要求1)(11≤<-ωδj e H ,阻带频率范围为s ω≤ ω≤π,在阻带(s ω,π)中要求2)(δω≤j e H 。
从p ω到s ω为过渡带,过渡带上的频响一般是单调下降的。
一般情况下用分贝数表示通带及阻带内允许的衰减,通带范围内允许的最大衰减为p α,阻带范围内允许的最小衰减为s α。
p α和s α在低通滤波器里分别用下式定义:dB H H lg20pj 0j p )()(ωα= (1.2) dB H H lg 20sj 0j s )()(ωα = (1.3) 从上式可以看出p α愈小,通带波纹与通带逼近误差愈小;s α愈大,阻带波纹越小与阻带逼近误差愈小;p ω和s ω之间的距离愈小,过渡带也随之变得更加狭窄。
所以通带边界频率p ω、阻带边界频率s ω、通带最大衰减p α、阻带最小衰减s α决定了低通滤波器的设计指标。
1.3 数字滤波器的应用数字乘法器、加法器及延时单元三者共同构成了数字滤波器。
其功能是对输入离散信号的数字代码进行运算处理,以达到改变信号频谱的目的。
由于电子计算机技术和大规模集成电路的发展,数字滤波器已可用计算机软件实现,也可用大规模集成数字硬件实时实现。
数字滤波器具有高精度、高可靠性、可程控改变特性或复用、便于集成等优点。
[3]数字滤波器在很多领域都得到了广泛的应用,如图像信号处理、语言信号处理、医学生物信号处理等等,其中使用最普遍的是线性时不变数字滤波器。
近年来电子技术发展的非常迅速,数字滤波器的使用范围也随之发生了翻天覆地的改变:从家用的收音机、电视机到航天用的测控设备;从矿井用的通信机到巡航导弹;从超市用的报警器到日常生活的手机,由于电子产品门类及使用频段的不断扩展,各种电子设备之间的干扰也日趋严重,因而数1δ-δ字滤波器不但是确保电子产品本身正常可靠工作的重要部件,而且是减少相互影响、确保正常工作环境的重要器件,因而,可以毫不夸张地说,在具有特定功能的电子产品中均有滤波器的踪迹可寻。
1.4 MATLAB的介绍数字信号处理最重要的部分之一就是数字滤波器的设计, MATLAB的工具箱函数里有非常丰富的相关设计指令,掌握其应用后可以大大提高工作的效率。
MATLAB名字由MATrix和LABoratory两词的前三个字母组合而成。
新墨西哥大学计算机科学系主任Cleve Moler教授在20世纪七十年代年后期,为减轻大学生编程压力,用FORTRAN设计出一组使用简单方便的接口用来调用LINPACK和EISPACK库程序,这就是MATLAB的雏形。
经几年的校际流传,在Little的推动下,由Little、Moler、Steve Bangert 合作,于1984年成立了MathWorks公司,并把 MATLAB正式推向市场。
从此开始采用C语言来编写MATLAB的内核,在原来数值计算能力的基础上还推出了数据图视功能。
MATLAB以商品形式出现后,仅短短几年,就以其良好的开放性和运行的可靠性,使原先控制领域里的封闭式软件包(如英国的UMIST,瑞典的LUND和SIMNON,德国的KEDDC)纷纷淘汰,而改以MATLAB为平台加以重建。
在时间进入20世纪九十年代的时候,MATLAB已经成为国际控制界公认的标准计算软件。
到九十年代初期,在国际上30几个数学类科技应用软件中,MATLAB在数值计算方面独占鳌头。
在欧美大学里,应用代数、数理统计、自动控制、数字信号处理、模拟与数字通信、时间序列分析、动态系统仿真等课程的教科书都把MATLAB作为内容。
这几乎成了九十年代教科书与旧版书籍的区别性标志。
在那里,MATLAB是攻读学位的大学生、硕士生、博士生必须掌握的基本工具。
在国际学术界,MATLAB已经被确认为准确、可靠的科学计算标准软件。
在许多国际一流学术刊物上,(尤其是信息科学刊物),都可以看到MATLAB的应用。
在设计研究单位和工业部门,MATLAB被认作进行高效研究、开发的首选软件工具。
如美国National Instruments公司信号测量、分析软件LabVIEW,Cadence公司信号和通信分析设计软件SPW等,或者直接建筑在MATLAB之上,或者以MATLAB为主要支撑。
又如HP公司的VXI硬件,TM公司的DSP ,Gage公司的各种硬卡、仪器等都接受MATLAB的支持。
[4]1.5本文的工作及安排本文主要工作安排如下:(1)对巴特沃斯低通滤波器的一些基础理论进行详细阐述;(2)对巴特沃斯低通滤波器、切比雪夫Ⅰ型和Ⅱ型滤波器、椭圆滤波器四种典型滤波器加以简单的阐述,然后把四种滤波器加以比较,最后得出巴特沃斯低通滤波器在实际应用中的种种优点;(3)通过双线性变换法设计巴特沃思低通滤波器,然后用MATLAB软件对其进行仿真。
2 滤波器分类及比较2.1 滤波器的设计原理滤波器是使信号中特定的频率成分通过的选频装置,从而达到大幅度衰减其它频率成分的目的。
通过其选频作用,测试装置时就可以分析频谱或滤除干扰噪声。
广义地讲,任何一种信息传输的通道(媒质)都可视为是一种滤波器。
因为,任何装置的响应特性都是激励频率的函数,都可用频域函数描述其传输特性。
因此,构成测试系统的任何一个环节,诸如机械系统、电气网络、仪器仪表甚至连接导线等等,都将在一定频率范围内,按其频域特性,对所通过的信号进行变换与处理。
2.2 滤波器分类⒈从选频作用对滤波器分类 ⑴ 低通滤波器在0~f 2范围内,幅频特性几乎呈水平 发展,低于f 2的频率几乎不衰减通过, 高于f 2的频率几乎不能通过。
⑵ 高通滤波器从f 1~∞,幅频特性几乎呈水平发展。
高于f 1的频率几乎不衰减通过,低于 f 1的频率几乎不能通过。
⑶ 带通滤波器在f 1~f 2之间是带通通滤波器的通频带。
高于f 1低于f 2的频率成分几乎不衰减通过,其它成分几乎不能通过。
⑷ 带阻滤波器频率f 1~f 2之间是傣族滤波器的阻带。
高于f 1低于f 2的频率几乎不能通过,其余频率几乎不衰减通过。
f图2.1 低通滤波器0 f1 f图2.2高通滤波器f1f2图2.3带通滤波器f图2.4 带阻滤波器低通滤波器和高通滤波器是组成滤波器最基本的两种形式,剩下的滤波器都能分解演变成这两种滤波器,如:低通滤波器同高通滤波器进行串联可以成为带通滤波器,低通滤波器同高通滤波器进行并联可以成为带阻滤波器。
⒉ 从“最佳逼近特性”的方面来分类 ⑴ 巴特沃斯滤波器从幅频特性提出要求,而不考虑相频特性。
因为巴特沃斯滤波器具有最大平坦幅度的特性,它的幅频响应如下:n2/11H )()(n ωωω+=(2.1)图2.5 巴特沃斯滤波器的频响特性(2)椭圆滤波器的设计在通带和阻带内椭圆滤波器同时具有等波纹幅频响应特性。
因为极点位置与经典场论中的椭圆函数具有一定关联,所以叫做椭圆滤波器。
同时十九世纪三十年代初科学家考尔对椭圆滤波器第一次进行了理论上的证明,它也叫做考尔滤波器。
椭圆滤波器的典型幅频响应特性曲线如图2.7和2.8所示。
由图2.7可见,椭圆滤波器通带和阻带波纹幅度固定时,阶数越高,过渡带越窄;由图2.8可见,当椭圆滤波器阶数固定时,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N 由通带边界频率p Ω、阻带边界频率s Ω、通带最大衰减p α和阻带最小衰减s α共同决定。