线性相位FIR数字滤波器设计
线性相位FIR数字滤波器的设计
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FIR数字滤波器的设计方法
IIR数字滤波器的设计方法是利用模拟滤波器 成熟的理论及设计图表进行设计的，因而保留 了一些典型模拟滤波器优良的幅度特性。 但设计中只考虑了幅度特性，没考虑相位特 性，所设计的滤波器一般是某种确定的非线性 相位特性。为了得到线性相位特性，对IIR滤 波器必须另外增加相位校正网络，使滤波器设 计变得复杂，成本也高，又难以得到严格的线 性相位特性。
h(n) cos[ (n )] 0
n0
N 1
X
第
N 1 n 0
h(n) cos[(n )] 0
函数h(n)cos［ω(n－τ)］关于求和区间的中心 (N－1)/2奇对称。
24 页
因为cos[ω(n－τ)］关于n=τ偶对称，所以要求τ和
h(n)满足如下条件：
N 1 ( ) , 2 2 h(n) h( N 1 n), 0 n N 1
X
第 22 页
X
第 23 页
2) 第二类线性相位对h(n)的约束条件 第二类线性相位FIR数字滤波器的相位函数 θ(ω)=－π/2－ωτ 同样的推导过程可得到:
H (e j )
n0
N 1
h(n)e j n H g ( )e j( / 2 )
0 ，第二类线性相位
H (e ) h(n) cos n j h(n) sin n
n 0 j N 1 N 1 n 0
arctg
h(n) sin n
n 0 N 1 n 0
N 1
h(n) cosn
X
第
表7.1.1 线性相位FIR数字滤波器的时域和频域特性一览
fir滤波器设计实验报告
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滤波器的设计及特点
FIR滤波器的设计及特点FIR（Finite Impulse Response）滤波器是一种数字滤波器，其特点在于其频率响应仅由其滤波器系数决定，而与输入序列无关。
它是一种线性相位滤波器，常用于数字信号处理中的陷波、低通、高通、带通等滤波应用。
窗函数法是最简单也是最常用的设计方法之一、它通过在滤波器的理想频率响应上乘以一个窗函数来得到最终的滤波器系数。
常用的窗函数包括矩形窗、汉宁窗、汉明窗和布莱克曼窗等。
窗函数的选择决定了滤波器的主瓣宽度和副瓣衰减。
最小二乘法是一种优化方法，它通过最小化输出序列与理想响应序列之间的均方误差来得到滤波器系数。
最小二乘法可以得到线性相位的滤波器设计，但计算量较大。
频域采样法是通过在频域上对理想频率响应进行采样，然后进行插值来得到滤波器系数。
频域采样法可以得到具有任意响应的滤波器，但需要对理想频率响应进行采样和插值，计算量较大。
优化算法是通过优化问题的求解方法来得到滤波器系数。
常用的优化算法包括遗传算法、粒子群算法和蚁群算法等。
优化算法可以得到满足特定需求的非线性相位滤波器设计，但计算量较大。
1.线性相位特性：FIR滤波器的线性相位特性使其在处理信号时不引入相位延迟，因此适用于对信号相位有严格要求的应用，如音频信号处理和通信系统中的调制解调等。
2.稳定性：FIR滤波器是稳定的，不会引入非物理的增益和相位。
这使得其在实际应用中更加可靠和可控。
3.容易设计：FIR滤波器的设计相对较为简单，不需要考虑稳定性和因果性等问题，只需要选择合适的滤波器结构和设计方法即可。
4.灵活性：FIR滤波器的频率响应可以通过改变滤波器系数来实现。
这使得其适用于各种滤波需求，例如低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器等。
5.高阻带衰减：由于FIR滤波器的频率响应只受滤波器系数控制，因此可以设计出具有较高阻带衰减和较窄主瓣带宽的滤波器。
总之，FIR滤波器的设计简单、稳定性高、频率响应灵活可调等特点，使得其在数字信号处理中得到广泛应用。
线性相位FIR数字滤波器的设计
西南科技大学课程设计报告课程名称：数字通信课程设计设计名称：线性相位FIR数字滤波器的设计姓名：学号:班级：指导教师：起止日期：2011.6.21-2011.7.3西南科技大学信息工程学院制课 程 设 计 任 务 书学生班级： 学生姓名： 学号：设计名称： 线性相位FIR 数字滤波器的设计 起止日期： 2011.6.21-2011.7.3 指导教师：设计要求：1、用窗函数法设计一个线性相位FIR 高通数字滤波器。
要求：FIR 高通数字滤波器指标为：）阻带衰减（）通带衰减（度）数字阻带截止频率（弧度）数字通带截止频率（弧dB dBs A dB dB p R s p 4013.05.0====πωπω根据技术指标选择合适的窗形状，并绘制FIR 高通数字滤波器的幅度响应曲线和相位响应曲线；2、用窗函数法设计一个线性相位FIR 低通数字滤波器。
要求：FIR 低通数字滤波器指标为：）阻带衰减（）通带衰减（度）数字阻带截止频率（弧度）数字通带截止频率（弧dB dBs A dB dB p R s p 5014.02.0====πωπω根据技术指标选择合适的窗形状，并绘制FIR 低通数字滤波器的幅度响应曲线和相位响应曲线；FIR 数字滤波器的设计可以使用matlab 工具箱中的函数课程设计学生日志时间设计内容2011.6.21-6.24 查阅资料，确定方案2011.6.25-6.26 设计总体方案2011.6.27-6.30 编写程序2011.7.1-7.3 撰写设计报告2011.7.4 答辩课程设计考勤表周星期一星期二星期三星期四星期五课程设计评语表指导教师评语：成绩：指导教师：年月日线性相位FIR 数字滤波器的设计一、 设计目的和意义 1.目的(1)掌握用窗函数法设计FIR 数字滤波器的原理与方法。
(2)熟悉线性相位FIR 数字滤波器的特性。
(3)了解各种窗函数对滤波特性的影响。
2.意义通过做这个设计，我们可以加深对线性相位FIR 数字滤波器原理以及设计方法的了解，有助于夯实进一步学习的基础。
第7章FIR数字滤波器的设计方法
通滤波器。
4. h(n)奇对称，N为偶数
H () N / 2 a(n) sin[(n 1 )]
n 1
2
幅度响应 H ()具有以下特点：
(1)当 0, 2 时， (2)H ()对 呈偶对称。H() 0 对 0, 2 呈奇对称
因此，具有h(n)奇对称，N为偶数的FIR滤波器不能实现低 通、带阻滤波器。
H (e j )
Hd
(e j ) *W (e j )
满足： () 或者 () 其中 都是常数。
当 d () 也标志滤波器具有线性相位。
对于FIR滤波器，设其单位冲激响应为h(n)，长度为N，则
N 1
对应的系统函数为：H (z) h(n)zn n0
下面讨论有限长单位冲激响应h(n)为实序列，并关于(N 1) / 2
偶对称或者奇对称两种情况的相位特性。
偶对称性或者奇对称，那么该FIR滤波器具有线性相位
特性。
7.1.2 线性相位FIR数字滤波器的幅度特点 1. h(n)偶对称，N为奇数
H
( )
N 1
h(n) cos[(n
n0
N 2
1)
]
由于N为奇数,中间项为 n N,1 cos[(n N 1)] 1
2
2
其余项偶对称 ,
N 3
H () h( N 1) 2 2h(n) cos[(n N 1)]
为偶数的FIR滤波器不能用
于高通滤波器或者带阻滤
波器。
3. h(n)奇对称，N为奇数 ( N 1) / 2 H () a(n) sin(n)
n 1
幅度响应H ()具有以下特点：
(1)当 0, , 2 时，H() 0
(2) H ()对 0, , 2 呈奇对称。 因此，具有h(n)奇对称，N为奇数的FIR滤波器只能实现带
FIR滤波器的设计说明
WR
( )
sin(N / 2) sin( / 2)
N
sin(N / 2) N / 2
N
sin x
x
N的改变不能改变主瓣与旁瓣的比例关系，只能改
变WR( 的绝对值大小和起伏的密度。
肩峰值的大小决定了滤 波器通带内的平稳程度 和阻带内的衰减，所以 对滤波器的性能有很大 的影响。
c
0. 0895 1
一、FIR数字滤波器的线性相位特性
H (e j )线性相位是指 ()是的线性函数
第一类线性相位
()
第二类线性相位
d () d
可以证明，线性相位FIR滤波器的单位脉冲 响应应满足下面条件：
h(n)为实序列，且满足 h(n) h(N 1 n)，N为 长度，即，h(n)关于 N 1 偶对称或奇对称。
2
分四种情况：
1． h(n) 偶对称， h(n) = h(N-1-n) 2． h(n) 偶对称， h(n) = h(N-1-n)
N 为奇数 N 为偶数
3. h(n) 奇对称， h(n) = - h(N-1-n) N为奇数
4. h(n) 奇对称， h(n) = - h(N-1-n) N为偶数
四种线性相位FIR DF特性：
Io
I0(x)是零阶修正贝塞尔函数； β可自由选择，决定主瓣宽度与 旁瓣衰减。
0 n N 1
β越大，w(n)窗越窄，其频谱的主瓣变宽，旁瓣变小。 一般取 4<β<9。
β=5.44 接近汉明；β=8.5 接近布莱克曼 β=0 为矩形
第一种情况 ，偶、奇，四种滤波器都可设计。
第二种情况，偶、偶，可设计低、带通滤波器， 不能设计高通和带阻。
第三种情况，奇、奇，只能设计带通滤波器， 其它滤波器都不能设计。
7第七章-FIR数字滤波器的设计
30
the infinite sequence hd(n) -∞≤n≤∞
1 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0
-30
-20
-10
0
10
20
30
the truncating sequence hd(n) -M ≤ n ≤ M
M=(N-1)/2
1 0.9ห้องสมุดไป่ตู้0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0
4.FIR滤波器具有线性相位的条件
FIR滤波器具有准确的线性 相位的条件是：
FIR滤波器的单位冲激响应 (n)为因果、有限长、 h 实数、且满足以下任一 条件：
偶对称：h(n) h( N 1 n) 奇对称：h(n) h( N 1 n) N 1 其对称中心在n 处。 2
0
5
10
15
20
25
10
Magnitude (dB)
0 -10 -20 -30 -40 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 Normalized Frequency ( rad/sample) 0.9 1
带通希尔伯特滤波器
0
Phase (degrees)
-500 -1000 -1500 -2000
（2）在通带和阻带内出现波动，并在截止频 率 c 2 的两边出现最大尖峰值； N
（3）主瓣附近窗的频率响应为：
N N sin( ) sin( ) 2 2 N Sa ( N ) RN ( ) 2 sin( ) 2 2
随着N的加大，振荡变密，主瓣变窄；主瓣 与旁瓣的幅度亦有所加大，但主瓣与旁瓣的 相对比例不变（吉布斯现象）。
试验FIR数字滤波器的设计
实验四、FIR数字滤波器的设计一、实验目的1. 掌握用窗函数法，频率采样法及优化设计法设计FIR滤波器的原理及方法，熟悉响应的计算机编程；2.熟悉线性相位FIR滤波器的幅频特性和相频特性；3. 了解各种不同窗函数对滤波器性能的影响。
二、实验原理与方法线性相位实系数FIR滤波器按其N值奇偶和h(n)的奇偶对称性分为四种：1. h(n)为偶对称，N为奇数H(e jω)的幅值关于ω=0，π，2π成偶对称。
2. h(n)为偶对称，N为偶数H(e jω)的幅值关于ω=π成奇对称，不适合作高通。
3. h(n)为奇对称，N为奇数H(e jω)的幅值关于ω=0，π，2π成奇对称，不适合作高通和低通。
4. h(n)为奇对称，N为偶数H(e jω)ω=0、2π＝0，不适合作低通。
1. 窗口法窗函数法设计线性相位FIR滤波器步骤•确定数字滤波器的性能要求：临界频率{ωk}，滤波器单位脉冲响应长度N；•根据性能要求，合理选择单位脉冲响应h(n)的奇偶对称性，从而确定理想频率响应H d(e jω)的幅频特性和相频特性；•求理想单位脉冲响应h d(n)，在实际计算中，可对H d(e jω)按M(M远大于N)点等距离采样，并对其求IDFT得h M(n)，用h M(n)代替h d(n)；•选择适当的窗函数w(n)，根据h(n)= h d(n)w(n)求所需设计的FIR滤波器单位脉冲响应；•求H(e jω)，分析其幅频特性，若不满足要求，可适当改变窗函数形式或长度N，重复上述设计过程，以得到满意的结果。
窗函数的傅式变换W(e jω)的主瓣决定了H(e jω)过渡带宽。
W(e jω)的旁瓣大小和多少决定了H(e jω)在通带和阻带范围内波动幅度，常用的几种窗函数有：•矩形窗w(n)=R N(n)；•Hanning窗；•Hamming窗；•Blackmen窗；•Kaiser窗。
式中I o(x)为零阶贝塞尔函数。
2. 频率采样法频率采样法是从频域出发，将给定的理想频率响应Hd(e jω)加以等间隔采样然后以此Hd(k)作为实际FIR数字滤波器的频率特性的采样值H(k),即令由H(k)通过IDFT可得有限长序列h(n)将上式代入到Z变换中去可得其中Φ(ω)是内插函数3. FIR滤波器的优化设计FIR滤波器的优化设计是按照最大误差最小化准则，使所设计的频响与理想频响之间的最大误差，在通带和阻带范围均为最小，而且是等波动逼近的。
窗函数法设计线性相位FIR数字滤波器
fd(W)= -0.5MW +
3．按照下式计算IDTFT得hd[k]
1 π jfd ( W ) jkW hd [k ] A ( W ) e e dW -π d 2π
4．截短hd[k]得： h[k]= hd[k]， 0k M
例1：设计一个幅度响应能逼近理想带通滤波器的线
性相位FIR滤波器。 解： (1) 确定线性相位FIR滤波器类型：可选用I型或II型 (2) 确定理想滤波器的幅度函数Ad(W)：
0
2 N
3 N
W
4 N
3π W( ) N A -20lg W (0)
=13dB
二、吉伯斯现象
矩形窗设计FIR滤波器的频率响应H(ejW) 1 jW jW jW H (e ) * W (e ) H (e ) DTFT{hd (k )wN (k )} d N 2π 1 π jW -jWM / 2 j j( W- ) H (e ) A ( W )e H (e ) W (e )d d N d d π 2π jW -jWM / 2 WN (e ) W (W)e
1 π -j M / 2 -j(W- )M / 2 A ( )e W ( W )e d d 2π - π π -jWM / 2 1 e Ad ( )W (W - )d 2π - π 1 π Ad ( ) W (W - )d FIR滤波器的幅度函数： A(W) 2π - π
1-0.0002 0.0002
0
10
20
30
k
W Wc
11.4 π
N L
Ap 0.0017dB，As 74dB
三、常用窗函数
常用窗函数性质
窗的类型 矩形 Hann Hamming Blackman 主瓣宽度 4 / N 8 / N 8 / N 12 / N 近似过 渡带宽度 1.8 / N 6.2/N 7 / N 11.4/N
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。
fir设计步骤
fir设计步骤FIR设计步骤一、引言FIR（Finite Impulse Response）滤波器是一种常用的数字滤波器。
它具有线性相位响应和有限的脉冲响应特性，被广泛应用于信号处理领域。
本文将详细介绍FIR设计的步骤。
二、确定滤波器的规格要求在进行FIR设计之前，首先需要明确滤波器的规格要求，包括截止频率、通带增益、抗混叠要求等。
这些规格要求将直接影响到滤波器的设计参数和性能。
三、选择窗函数FIR设计中常用的窗函数有矩形窗、汉宁窗、汉明窗、布莱克曼窗等。
选择合适的窗函数可以平衡滤波器的主瓣宽度和副瓣衰减。
在选择窗函数时，需要考虑滤波器的性能要求和实际应用场景。
四、确定滤波器的阶数滤波器的阶数决定了其频率响应的陡峭程度。
一般来说，阶数越高，滤波器的性能越好，但计算复杂度也会增加。
根据规格要求和计算资源的考虑，确定合适的滤波器阶数。
五、计算理想频率响应根据滤波器的规格要求，可以计算出理想的频率响应。
理想频率响应是指在所需的通带增益和副瓣衰减要求下，滤波器在频域上的理想响应。
六、设计滤波器的频率响应通过选择合适的窗函数，可以将理想频率响应转换为实际的频率响应。
窗函数的作用是在频域上对理想频率响应进行加权，以实现对滤波器性能的调节。
七、计算滤波器的时域响应通过对设计的频率响应进行反变换，可以得到滤波器的时域响应。
时域响应是指滤波器的脉冲响应，即滤波器对单位脉冲输入的响应。
八、优化滤波器的性能设计完成后，可以对滤波器的性能进行优化。
常见的优化方法包括增加滤波器的阶数、调整窗函数的参数、改变滤波器的截止频率等。
通过优化，可以进一步改善滤波器的性能。
九、验证滤波器的性能设计完成后，需要对滤波器的性能进行验证。
可以通过模拟仿真或实际测试来验证滤波器的频率响应、时域响应、抗混叠性能等。
如果发现性能不符合要求，可以返回上一步进行调整和优化。
十、总结本文介绍了FIR设计的步骤，包括确定规格要求、选择窗函数、确定滤波器阶数、计算理想频率响应、设计频率响应、计算时域响应、优化性能和验证性能等。
FIR数字滤波器的设计
第九章 FIR 数字滤波器的设计有限长单位脉冲响应滤波器的特点:线性相位滤波. §1. 线性相位FIR 数字滤波器、 特点 1. 线性相位FIRDF 含义设滤波器的脉冲响应为()h n , 长为N . 则10()()N j j n H e h n e ωω--==∑,再表成()()()j j g H e H e ωθωω-=其中()g H ω(可正负,|()|0j H e ω≠≥)称为幅度特性函数,()θω称为相位特性函数.注: 不是 arg[()]()()j j j j H e H e H e e ωωω=如4()()x n R n =的3/2sin(2)()sin(/2)j j X e e ωωωω-=它的()g H ω为sin(2)sin(/2)ωω, ()θω为32ω.若()θωωτ=-,τ是与采样点数N 有关的常数,则称滤波器是线性相位的.系统的群时延定义为:()d ()/d τωθωω=-. 对线性相位滤波器, 群时延是常数.2. 线性相位的条件(1) ()h n 的特点 设滤波器是线性相位的, 则应有10()()()N j j n j g n H e h n e H e ωωωτω---===∑即1()(cos sin )()(cos sin )N gn h n n j n Hj ωωωωτωτ-=-=-∑从而有1010()cos ()cos ()sin ()sin N g n N g n H h n n H h n nωωτωωωτω-=-===∑∑上面二式相除且整理为11()cos sin ()sin cos N N n n h n n h n n ωωτωωτ--===∑∑移项化简为1()sin ()0N n h n n ωτ-=-=∑求得一种情形:当()sin ()h n n ωτ-关于12N τ-=奇对称时,上式为零. ()h n ⇒是偶对称的. 即满足()(1),01h n h N n n N =--≤≤-.此时()(1)/2N θωω=--.在()h n 偶对称的条件下, 再分13N = 和 12N =(2) ()g H ω的特点数学推导见参考文献[1], 下面只给出结论. 当N 是奇数时,0 612-0.100.10.25 611-0.10.10.2(1)/2111()2cos 22N g n N N H h h n n ωω-=--⎛⎫⎛⎫=+- ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭∑当N 是偶数时,(1)/2111()2cos 22N g n N H h n n ωω-=-⎛⎫⎛⎫=-- ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭∑所以在()h n 偶对称的条件下, 滤波器有两种形式0.51 1.5200.5100.51 1.52-1-0.500.5113N =12N =(对13=N ,是低通滤波器, 可转换成高通,带通,带阻滤波器)(对12=N 也是低通滤波器,但不可转换成高通,带阻滤波器).(3) 零点分布特点 (()h n 偶对称) 110()()(1)----====--∑∑N N nn n n H z h n zh N n z1(1)(1)1()()N N m Nm h m z z H z -------===∑ 由此可得, 对0k z ≠, 若()0=k H z , 则1()0-=kH z .由()h n 是实数列, 得()H z 是实系数的, 所以, 有三种情形的零点. 例如 hn=[1 3 5 3 1]; zplane(hn,1);(4) 极点均在0z =, 且为1N -阶的, 系统必稳定. 因为 11()[(0)(1)]/N N H z h z h N z --=++-.(5)网络结构特点由()h n 对(1)/2=-n N 的对称性, 推得 当N 为偶数时,-101-1-0.50.514Real PartI m a g i n a r y P a r t/21(1)0()()[]N nN n n H z h n zz -----==+∑当N 为奇数时,1(1)/21(1)21()()[]2N N nN n n N H z h n z zh z--------=-⎛⎫=++ ⎪⎝⎭∑例如当4=N 时,1(3)0()()[]---==+∑n n n H z h n z z312(0)[1](1)[]---=+++h z h z z . 可有如下网络结构.直接型 省了2个乘法器当5=N 时, 情形类似, 见书P185. §2 用窗函数设计FIR 数字滤波器 线性相位的FIR 时域要求是()h n 对称性. 本节讨论如何在幅频特性上逼近期望滤波器.1-z()y n ()x n 1z -(0)h 1z -1z -(1)h (2)h (3)h ()x n ()y n (0)h (1)h 1-z 1-z以低通为例. 设()j d H e ω, 则-1()()d 2=⎰j j n d h n H e e πωωπωπ ()j d H e ω一般为片断函数, 故()d h n 无限长,需处理.1. 基本方法(1) 提出希望频率响应函数 线性相位, 具有片断特点, 即||()0||-⎧≤⎪=⎨<≤⎪⎩j j cd ce H e ωτωωωωωπ(2) 算出O0.25-π|()|j d H e ω0.25πω1π-π-1()()d 2=⎰j j nd h n He e πωωπωπ1d 2--=⎰c cj j ne e ωωτωωωπ s i n (())()-=-c n n ωτπτ(无限长)(3) 加窗()w n ,长N , 得()()()=d h n h n w n (*)要线性相位, 就要()h n 关于(1)/2-N 偶对称, 而()d h n 关于τ偶对称, 故要求10203000.510102030-0.100.10.20.3(1)/2=-N τ所以要求()w n 关于(1)/2=-N τ偶对称.10203000.51102030-0.10.10.20.3再回过来检验()j H e ω是否满足精度要求.1230.51O0.25-π|()|j d H e ω0.25πω1π-π()j H e ω00.51⇒若基本满足, 则依截取的()h n , 制硬件, 编软件.2. 窗函数法的性能分析由(*)式知, 取点一样时, 逼近性质与窗形(值)有关. 下面分析当()()=N w n R n 时的频率性质. 由()()()=d R h n h n w n , 得1()()()2=*j j j d R H e H e W e ωωωπ(1)/2s i n (/2)()F T [()]s i n (/2)--==j j N R RN W e w n e ωωωω()-=j j Rg W e e ωωτ. 其中sin(/2)()sin(/2)=j Rg N W e ωωω,12-=N τ. 代入卷积()1()()()d 2--=⎰j j j d R H e H e W e πωθωθπθπ ()1()e ()e d 2---=-⎰j j dg Rg H W πθτωθτπθωθθπ1e ()()d 2--=-⎰j dg Rg H W πωτπθωθθπ1e ()()2-=*j dg Rg H W ωτωωπ()e ()=j g H θωω,故1()()()2=*g dg Rg H H W ωωωπ,(1)()2--=N ωθω. 相位是线性的. 实际幅度=希望幅度*窗函数幅度. 卷积=对每个ω, 求一积分, 其值记为()g H ω.故有如下图形演示.O -c ω()dg H θωθ1π-πcω-2.5-2-1.5-1-0.50.511.52-100102030θO2/Nπ2/-N π()dg W θ2Nπ⨯主瓣宽度2/Nπ旁瓣宽度2/右图为当/4,31c N ωπ==时,|()||()|j g H H e ωω=的幅频图.阻带最小衰减21dB, 一般不 满足实际工程需要.-1.5-1-0.50.51 1.50.51w-...+147697764.69733060586876851814058 cos(.50000000000000000000000000000000 w)23-2.5-2-1.5-1-0.500.511.52-100102030O ()dg H θc ωω=θ1π-π()-Rg W ωθO|()/(0)|dg dg H H ωω122/B N∆π=⨯加窗后滤波器过渡带宽窗函数的频域主瓣宽00.250.40.60.81-80-60-40-200≈过渡带宽0.13过渡带宽4/310.414/310.13π≈=⇔=(归一化), 这可以通过增加N 来减小. 这是窗函数设计的一个 指标. 3.典型窗函数下面给出各种窗函数的表达式、时域波形、幅度特性，以及理想滤波器加窗后的波形和幅度特性. 以下均设低通滤器(e )j d H ω的/2,31c N ωπ==. (1) 矩形窗()R N w R n =, 已求得sin(/2)()sin(/2)=j Rg N W e ωωω,12-=N τ矩形波形 矩形波形的幅频特性1020300.5100.51-60-40-200%矩形窗时域波形N=31; w=rectwin(N);n=0:30;subplot(1,2,1); stem(n,w);axis([0 33 0 1.3]);grid on ; %矩形窗频域特性[hw,w]=freqz(w,1);subplot(1,2,2);13dBn α=-旁瓣峰值plot(w/pi,20*log10(abs(hw)/abs(hw(1)))); axis([0 1 -60 0]);grid on;pause;%理想滤波器加窗后采样序列wc=pi/2;N=31;n=0:30;t=(N-1)/2;hdn=sin(wc*(n-t))./(pi*(n-t));hdn(16)=0.5;%补点;subplot(1,2,1);stem(n,hdn);axis([0 33 -0.2 0.8]);grid on; %滤波器加窗后的频域特性[hw,w]=freqz(hdn,1);subplot(1,2,2);plot(w/pi,20*log10(abs(hw)/abs(hw(1)))); axis([0 1 -60 8]);grid on;理想滤波器时域采样 加窗后滤波器的频率特性102030-0.200.20.40.600.51-60-40-20过渡带宽度4/31,B ∆π=最小衰减21dB s α=-. 当21,31,63N =时矩形窗的幅频特为0.10.2-50-40-30-20-10000.10.2-50-40-30-20-10000.10.2-50-40-30-20-1004/B N ∆π=与N 成反比, 要改21dB s α=-,需另选.(2) 三角窗(Bartlett Window)21012()212112B n N n N w n n N n N N -⎧≤≤⎪⎪-=⎨-⎪-<≤-⎪-⎩2(1)/22sin(/4)(e )esin(/2)j j N B N W N ωωωω--⎡⎤=⎢⎥⎣⎦22sin(/4)()sin(/2)B N W N ωωω⎡⎤=⎢⎥⎣⎦01020300.5100.51-100-50-250102030-0.200.20.40.600.51-40-20各指标为:25dB,2(4/),25db n s B N α∆πα=-==-. (3) 升余弦窗(汉宁窗, hanning window)2()0.51cos ()1hn N n w n R n N π⎡⎤⎛⎫=- ⎪⎢⎥-⎝⎭⎣⎦,010203000.5100.51-100-50102030-0.200.20.40.600.51-80-60-40-200各指标为:31dB,2(4/),44db n s B N α∆πα=-==-(4) 改进升余弦窗(海明窗, hanning window)2()0.540.46cos ()1hm N n w n R n N π⎡⎤⎛⎫=- ⎪⎢⎥-⎝⎭⎣⎦, 41dB,2(4/),53db n s B N α∆πα=-==-01020300.5100.51-100-50102030-0.200.20.40.600.51-80-60-40-200(5) 布莱克曼窗(blackman window)24()0.420.5cos 0.08coscos ()11bl N n n w n R n N N ππ⎡⎤⎛⎫⎛⎫=-+ ⎪ ⎪⎢⎥--⎝⎭⎝⎭⎣⎦, 01020300.5100.51-100-60102030-0.200.20.40.600.51-100-50各指标为: 57dB,2(6/),74db n s B N α∆πα=-==-.为便于选择使用, 将5种窗函数基本参数列于下表.类型 窗函数的 旁瓣峰值n α过渡带宽度B ∆加窗后滤波器的 阻带最小衰减s αrectwin -13 4π/N -21 bartlet 三角 -25 8π/N -25 hanning -31 8π/N -44 hamming -41 8π/N -53 blackman-5712π/N-74如阻带最小衰减60dB s α≥,过渡带宽度0.1B ∆π≤. 则选布莱克曼窗, 且由12/0.1N ππ≤, 得120N =. 事实上, 还有很多窗形可供选择. 见P193. 4.设计步骤(1) 由阻带指标选窗型w , 由过渡带宽度选点数N , (2) 构造要逼近的()j d H e ω, 构造c ω(对低通)应使()(0)/26dB g c g H H ω≈⇔(3) 计算-1()()d 2j j n d d h n H e e πωωπωπ=⎰ (4) 加窗()()()d h n h n w n =.例1 用窗函数法设计线性相位高通FIRDF, 指标为 通带截止频率:/2p ωπ=; 通带最大衰减:1dB p α=. 阻带截止频率:/4s ωπ=;阻带最小衰减:40dB s α=解(1)根据阻带指标, 可选汉宁和海明窗, 我们选海明窗, 由84p s B N ππ∆ωω=≤-=, →32N ≥, 对高通滤波器, 必须取奇数33N =.故有 33()0.540.46cos ()16hm n w n R n π⎡⎤⎛⎫=- ⎪⎢⎥⎝⎭⎣⎦. (2) 16τ=,/229/66c p B ωω∆π=-=, 则要逼近()00j j c d ce H e ωτωωωπωω-⎧≤≤=⎨≤<⎩(全通-低通) 1O πωp ωs ω|()|j H e ω(3) 求()d h n sin(())sin(())()()c n n n n ωτπτπτπτ--=--- 2966sin[()](16)()n n n πτδπτ-=---表示全通滤波器 低通滤波器 (4) 加窗 ()()()d h n h n w n =(见书, 略) 上述过程可用Matlab 中的命令fir1来实现. 格式1: hn=fir1(N,wc,’ftype ’,window(N+1)); ftype 可选high, stop; window 窗名, 默认hamming. 格式2: hn=fir1(N,wc); 阶数为N, 6dB 截止频率wc16()FT[(16)]j j H en eωωδ-=-=(0~1)的低通滤波器.(注h(n)的长度为N+1)当wc=[wc1,wc2]时, 为带通滤波器.例如上例的命令为(注设计时,对 作归一化)wc=29/66; N=32;%N=h(n)的长度-1hn=fir1(N,wc, 'high'); subplot(1,2,1);n=0:32; stem(n,hn);axis([0 32 -0.4 0.6]);grid on; [hw,w]=freqz(hn,1); subplot(1,2,2);plot(w/pi,20*log10(abs(hw)));axis([0 1 -80 5]);grid on; 注对高通,带阻,阶数必须为偶数.102030-0.4-0.200.20.400.51-80-60-40-200例2 用窗函数法设计一个FIR 带通滤波器, 指标为 阻带下截止频率:0.2ls ωπ=;阻带最小衰减60dB s α= 通带下截止频率:0.35lp ωπ=;通带最大衰减1dB p α= 通带上截止频率:0.65up ωπ=; 阻带上截止频率:0.8us ωπ=;解 由阻带衰减指标, 选blackman 窗, 由过度带宽120.350.20.15lp ls B Nπ∆ωωπππ=≤-=-=, 得80N =, 通带区间约定用c ω表示, 计算如下,22c lp up B B ∆∆ωωωπ⎡⎤=-+⎢⎥⎣⎦程序命令为wls=0.2*pi;wlp=0.35*pi;wup=0.65*pi; B=wlp-wls; N=ceil(12*pi/B); wp=[wlp/pi-6/N,wup/pi+6/N];hn=fir1(N-1,wp,blackman(N));subplot(1,2,1); n=0:79; stem(n,hn); axis([0 80 -0.4 0.4]);grid on;[hw,w]=freqz(hn,1);subplot(1,2,2); plot(w/pi,20*log10(abs(hw))); axis([0 1 -100 5]);grid on;20406080-0.4-0.200.20.400.20.40.60.81-100-80-60-40-200例3 用窗函数法设计FIR 低通滤波器, 实现对模拟信号采样后进行数字低通滤波, 对模拟信号的指标通带截止频率:2kHz p f =; 阻带截止频率:3kHz s f =;阻带最小衰减:40dB s α=;采样频率:10kHz s F =. 选合适窗函数, 求出()h n ,并画出幅频衰减曲线和相频特性曲线.解 (1) 转换成数字频率为 通带数字截止频率:240000.410000p p sf F ππωπ===;阻带数字截止频率: 260000.610000s s s f F ππωπ===;阻带最小衰减:40dB;过渡带宽度:0.2s p B ωωπ=-=.(2) 由衰减:40dB, 选hamming 窗, 由8N B π≤,得840N B N π≥⇒=.(3) 确定/20.40.10.5c p B ωωπππ=+=+=, 命令如下:fp=2000;fs=3000;Fs=10000; wp=2*pi*fp/Fs;ws=2*pi*fs/Fs;B=ws-wp;N=ceil(8*pi/B);wc=(wp+B/2)/pi; hn=fir1(N-1,wc);n=0:N-1;subplot(1,2,1);stem(n,hn,'.'); grid on; [hw,w]=freqz(hn,1); subplot(1,2,2);plot(w/pi,20*log10(abs(hw)));grid on; axis([0 1 -100 4]);0.20.40.60.81-100-80-60-40-200010203040-0.200.20.40.6w=-2.2:0.01:2.2;wg=sin(31*w/2)./sin(w/2);wg(221)=31;plot(w,wg);axis([-2.5 2.2 -10 32]);%理想滤波器的频域特性.ezplot(int('sin((w-x)*16)/sin((w-x)/2)/6.28',-pi/4,pi/4),[-1.7 1.7]);加窗后的幅度函数的频域特性.附录1对称性数据P183n13=0:1:12;%P183h13=[-0.05 -0.03 0 0.08 0.16 0.25 0.28 0.25 0.16 0.08 0 -0.03 -0.05]; subplot(1,2,1);stem(n13,h13);axis([0 13 -0.1 0.3])n12=[0:1:11];h12=[-0.05 -0.03 0 0.08 0.16 0.25 0.25 0.16 0.08 0 -0.03 -0.05]; subplot(1,2,2);stem(n12,h12);axis([0 13 -0.1 0.3])2对称性数据P186N=31;n=0:30;hd=sin(0.25*pi*(n-15))./(pi*(n-15));hd(16)=0.25;subplot(1,2,1);stem(n,ones(1,N));axis([0 31 0 1.3]); subplot(1,2,2);stem(n,hd);axis([0 31 -0.1 0.3]);plot(n,hd); axis([0 30 -0.1 0.27]); %wc=0.25pi加图hk=fft(hd,128); k=0:63; plot(k/64*pi,abs(hk(1,1:64)));axis([0 pi 0 1.1])。
第7章FIR数字滤波器的设计
| H (e jω) |
只能实现带通滤波器
-π
0
π
2π ω
(d) BSF
情况4：h(n) = -h(N-n-1)，N为偶数
M
H g () 2h(n) sin[(n )] n0 | H (e jω) |
-π
0
π
2π ω
(a) LPF
| H (e jω) |
N 1
2
,
M
N 1 2
N 1 N 1
h(n) hd (n)w(n)
N 1 2
hd (n) , 0 ,
0n 其 它n
N
1
h(n)
c
0 ,
sin[c (n
N 1)] 2,
0
n
c
(n
N 1) 2
其 它n
N
1
图7.2.1 窗函数设计法的时域波形（矩形窗，N=30）
加窗处理对理想矩形频率响应产生的影响
h(n)
hd
(n)wN
(n)
H (e j )
(7.2.6)
(
)
(N 1) 2
对实际FIR滤波器频率响应的幅度函数起影 响的是窗函数频率响应的幅度函数 WRg ()
可以实现各种滤波器
-π
0
π
2π ω
(c) BPF
| H (e jω) |
-π
0
π
2π ω
(d) BSF
情况2：h(n) = h(N-n-1)，N为偶数
N 1
2
,
M
N 1 2
N 1
H (e j ) h(n)e jn H g ()e j () H g ()e j n0
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。
线性相位FIR数字滤波器设计
一、设计目的1. 掌握窗函数法设计FIR 滤波器的原理和方法，观察用几种常用窗函数设计的FIR 数字滤波器技术指标；2. 掌握FIR 滤波器的线性相位特性；3. 了解各种窗函数对滤波特性的影响。
二、设计原理如果所希望的滤波器的理想频率响应函数为H d (e jω)，则其对应的单位脉冲响应为ωπωππωd e e H n h n j j d ⎰-=)(21)(，用窗函数w N (n)将h d (n)截断，并进行加权处理，得到实际滤波器的单位脉冲响应h (n )=h d (n )w N (n )，其频率响应函数为n j N n j e n h e H ωω--=∑=10)()(。
如果要求线性相位特性，则h (n )还必须满足)1()(n N h n h --±=。
可根据具体情况选择h(n)的长度及对称性。
可以调用MATLAB 工具箱函数fir1实现本实验所要求的线性相位FIR-DF 的设计，调用一维快速傅立叶变换函数fft 来计算滤波器的频率响应函数。
fir1是用窗函数法设计线性相位FIRDF 的工具箱函数，调用格式如下：hn=fir1(N, wc, ‘ftype’, window) fir1实现线性相位FIR 滤波器的标准窗函数法设计。
hn=fir1(N,wc)可得到6 dB 截止频率为wc 的N 阶(单位脉冲响应h(n)长度为N+1)FIR 低通滤波器，默认(缺省参数windows)选用hammiing 窗。
其单位脉冲响应h(n)满足线性相位条件：h(n)=h(N-1-n)其中wc 为对π归一化的数字频率，0≤wc ≤1。
当wc=［wc1, wc2］时，得到的是带通滤波器。
hn=fir1(N,wc,’ftype’)可设计高通和带阻滤波器。
当ftype=high 时，设计高通FIR 滤波器；当ftype=stop 时，设计带阻FIR 滤波器。
应当注意，在设计高通和带阻滤波器时，阶数N 只能取偶数(h(n)长度N+1为奇数)。
线性相位FIR数字滤波器的设计
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因此每一个正弦信号的相位分别落后，w1*t， w2*t，w3*t。因此，落后的相位正比于频率w。 从系统的频率响应来看，就是要求它的相频特 性是一条直线。
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任何物理可实现系统都会存在延迟，所 以通过滤波器前后，同频信号存在相位各频率间的相位相对 关系没变，从而不失真。
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线性相位的概念：
一个单一频率的正弦信号通过一个系统，假设 它通过这个系统的时间需要t，则这个信号的 输出相位落后原来信号wt的相位。
( ) t
在实际系统中，一个输入信号可以分解为多个正 弦信号的叠加，为了使得输出信号不会产生相位 失真，必须要求它所包含的这些正弦信号通过系 统的时间是一样的。
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FIR数字滤波器的设计方法
IIR数字滤波器的设计方法是利用模拟滤波器 成熟的理论及设计图表进行设计的，因而保留 了一些典型模拟滤波器优良的幅度特性。 但设计中只考虑了幅度特性，没考虑相位特 性，所设计的滤波器一般是某种确定的非线性 相位特性。为了得到线性相位特性，对IIR滤 波器必须另外增加相位校正网络，使滤波器设 计变得复杂，成本也高，又难以得到严格的线 性相位特性。
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表7.1.1 线性相位FIR数字滤波器的时域和频域特性一览
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线性相位非常重要
音乐厅、电影院 如果把舞台上音乐家的歌唱声或乐器发出的声 响作为输入，听众听到的上述声音作为输出的 话，那么音乐厅可以建模成这个输入输出之间 的一个系统。从直观上就可以理解，最理想的 情况是，输出与输入之间只有一个延时，也即 是舞台上唱什么歌，听众就能听到什么歌，只 是时间上稍微有个滞后。 如果音乐厅这个系统不是线性相位的这时候也 就意味着坐在不同位置的听众，听到的将是不 同的音乐。这是人们不希望看到的。这种情况 下，必须要求相位的线性性。
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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一、设计目的1.掌握窗函数法设计 FIR 滤波器的原理和方法，观察用几种常用窗函数设计的FIR 数字滤波器技术指标；2.掌握 FIR 滤波器的线性相位特性；3.了解各种窗函数对滤波特性的影响。
二、设计原理如果所希望的滤波器的理想频率响应函数为 H d(e j ω)，则其对应的单位脉冲1响应为h d (n) 1 H(e j )e j n d ，用窗函数 w N(n)将 h d(n)截断，并进行加权处2 理，得到实际滤波器的单位脉冲响应h(n)=h d(n)w N(n) ，其频率响应函数为N1H(e j ) h(n)e j n。
如果要求线性相位特性，则 h(n)还必须满足n0h(n) h(N 1 n) 。
可根据具体情况选择 h(n)的长度及对称性。
可以调用 MATLAB 工具箱函数 fir1 实现本实验所要求的线性相位 FIR-DF 的设计，调用一维快速傅立叶变换函数 fft 来计算滤波器的频率响应函数。
fir1 是用窗函数法设计线性相位 FIRDF 的工具箱函数，调用格式如下：hn=fir1(N, wc, ‘ ftype ' , window)fir1 实现线性相位 FIR 滤波器的标准窗函数法设计。
hn=fir1(N,wc) 可得到 6 dB 截止频率为 wc 的 N 阶(单位脉冲响应 h(n)长度为N+1)FIR 低通滤波器，默认(缺省参数 windows)选用 hammiing 窗。
其单位脉冲响应 h(n) 满足线性相位条件： h(n)=h(N-1-n)其中 wc 为对π归一化的数字频率， 0≤wc≤1。
当 wc=[ wc1, wc2]时，得到的是带通滤波器。
hn=fir1(N,wc, ' fty可pe设'计)高通和带阻滤波器。
当 ftype=high 时，设计高通 FIR 滤波器；当 ftype=stop 时，设计带阻 FIR 滤波器。
应当注意，在设计高通和带阻滤波器时，阶数 N 只能取偶数 (h(n) 长度 N+1为奇数)。
不过，当用户将 N设置为奇数时， fir1会自动对 N加1。
hn=fir1(N,wc,window) 可以指定窗函数向量 window 。
如果缺省 window 参数，则 fir1 默认为 hamming 窗。
可用的其他窗函数有 Boxcar, Hanning, Bartlett,Blackman, Kaiser和 Chebwin 窗。
例如：hn=fir1（N,wc,bartlett（N+1））使用 Bartlett 窗设计； hn=fir1（N,wc,chebwin（N+1,R））使用 Chebyshev 窗设计。
hn=fir1（N,wc, ' ftype ' ,w通ind过o选w）择 wc、ftype 和 window 参数（含义同上），可以设计各种加窗滤波器。
三、详细设计步骤1、用窗函数法设计一个线性相位 FIR 低通数字滤波器FIR 低通数字滤波器指标为：p 0.2 数字通带截止频率（弧度）s 0.4 数字阻带截止频率（弧度）Rp 1dB 通带衰减（dB）As 50dB 阻带衰减（dB）因为衰减为 50dB，所以选择海明窗。
过渡带宽为 Ws－Wp=0.2π，由公式 N>6.6π÷ 0.2π=33，所以 N=34。
所以程序如下：N=34;Wc=pi/5; % 通带截止频率 wc=Wc/pi;% 频率归一化 h=fir1(N,wc);[H,m]=freqz(h,[1],1024,'whole'); % 频率响应 mag=abs(H);db=20*log10((mag+eps)/max(mag)); pha=angle(H);subplot(2,2,1) n=0:N;stem(n,h,'.') axis([0 N -0.1 0.3]) hold on n=0:N;x=zeros(N+1); plot(n,x,'-') hold offxlabel('n') ylabel('h(n)') title(' 实际低通滤波器的 h(n)')subplot(2,2,2) plot(m/pi,db) axis([0 1 -100 0]) xlabel('w/pi') ylabel('dB') title(' 副频衰减特性 ') grid onsubplot(2,2,3) plot(m,pha) hold on n=0:7;x=zeros(8); plot(n,x,'-') hold off axis([0 3.15 -4 4]) xlabel('频率(rad)') ylabel('相位(rad)') title('相频特性 ')subplot(2,2,4) plot(m,mag) axis([0 6.15 0 1.5]) xlabel('频率 W(rad)') ylabel('幅值')title('幅频特性 ')2、用窗函数法设计一个线性相位 FIR 高通数字滤波器要求：FIR 高通数字滤波器指标为：p0.5 数字通带截止频率（弧度）s 0.3 数字阻带截止频率（弧度）R p 1dB 通带衰减（dB)A s 40dB 阻带衰减（dB)因为衰减为40dB，所以选择汉宁窗。
N>6.2π÷0.2π=31，所以过渡带宽Wp－Ws=0.2π，由公式N=32。
程序如下： N=32;Wc=pi/2;wc=Wc/pi;% 频率归一化 h=fir1(N,wc, 'high', Hanning(N+1)); [H,m]=freqz(h,[1],1024,'whole'); % 频率响应 mag=abs(H);db=20*log10((mag+eps)/max(mag)); pha=angle(H);subplot(2,2,1) n=0:N;stem(n,h,'.') axis([0 N -0.1 0.3]) hold on n=0:N-1;x=zeros(N); plot(n,x,'-') hold off xlabel('n') ylabel('h(n)') title(' 实际低通滤波器的 h(n)')subplot(2,2,2) plot(m/pi,db) axis([0 1 -100 0]) xlabel('w/pi')ylabel('dB') title(' 副频衰减特性 ') grid onsubplot(2,2,3) plot(m,pha) hold on n=0:7;x=zeros(8); plot(n,x,'-') hold off axis([0 3.15 -4 4]) xlabel('频率(rad)') ylabel('相位 (rad)') title('相频特性 ')subplot(2,2,4) plot(m,mag) axis([0 6.15 0 1.5]) xlabel('频率 W(rad)') ylabel('幅值') title('幅频特性 ')四、体会通过这次课程设计，通过不断的查资料，思考等培养了我综合运用所学知识 , 发现、提出、分析和解决实际问题、锻炼实践的能力。
在这次课程设计中，我懂得了如何设计窗函数，如何用窗函数法设计 FIR滤波器的原理和方法。
在做设计的过程中难免总会出现各种问题，通过查阅资料，自学其中的相关知识，无形间提高了我们的动手，动脑能力，通过课程设计让我知道了，知识只有学以致用才能发挥它的价值，只有真正去做了，你才能真正懂得它的原理。
五、参考文献[1] 数字信号处理教程（第三版）程佩青清华大学出版社[2]MATLAB 基础与编程入门（第二版）张威编西安电子科技大学出版社线性相位 FIR 低通数字滤波器程序如下：N=34;Wc=pi/5; % 通带截止频率 wc=Wc/pi;% 频率归一化 h=fir1(N,wc);[H,m]=freqz(h,[1],1024,'whole'); % 频率响应 mag=abs(H);db=20*log10((mag+eps)/max(mag)); pha=angle(H);subplot(2,2,1) n=0:N;stem(n,h,'.') axis([0 N -0.1 0.3]) hold on n=0:N;x=zeros(N+1); plot(n,x,'-') hold off xlabel('n') ylabel('h(n)') title(' 实际低通滤波器的h(n)')subplot(2,2,2) plot(m/pi,db) axis([0 1 -100 0]) xlabel('w/pi') ylabel('dB') title(' 副频衰减特性 ') grid onsubplot(2,2,3)plot(m,pha) hold on n=0:7;x=zeros(8); plot(n,x,'-') hold off axis([0 3.15 -4 4]) xlabel('频率(rad)') ylabel('相位(rad)') title('相频特性 ')subplot(2,2,4) plot(m,mag) axis([0 6.15 0 1.5]) xlabel('频率 W(rad)') ylabel('幅值') title('幅频特性 ')线性相位 FIR 高通数字滤波器 N=32;Wc=pi/2; wc=Wc/pi;% 频率归一化 h=fir1(N,wc, 'high', Hanning(N+1));[H,m]=freqz(h,[1],1024,'whole'); % 频率响应 mag=abs(H);db=20*log10((mag+eps)/max(mag)); pha=angle(H);subplot(2,2,1) n=0:N;stem(n,h,'.') axis([0 N -0.1 0.3]) hold onn=0:N-1; x=zeros(N); plot(n,x,'-') hold off xlabel('n') ylabel('h(n)') title(' 实际低通滤波器的 h(n)')subplot(2,2,2) plot(m/pi,db) axis([0 1 -100 0]) xlabel('w/pi') ylabel('dB') title(' 副频衰减特性 ') grid on subplot(2,2,3) plot(m,pha) hold on n=0:7;x=zeros(8); plot(n,x,'-') hold off axis([0 3.15 -4 4]) xlabel('频率(rad)') ylabel('相位(rad)') title('相频特性 ') subplot(2,2,4) plot(m,mag) axis([0 6.15 0 1.5]) xlabel('频率W(rad)') ylabel('幅值') title('幅频特性 ')。