matlab程序切比雪夫I型低通数字滤波器

以下两个滤波器都是切比雪夫I型数字滤波器，不是巴特沃尔滤波器，请使用者注意！

1.低通滤波器

使用说明：将下列代码幅值然后以m文件保存，文件名要与函数名相同，这里函数名：lowp。function y=lowp(x,f1,f3,rp,rs,Fs)

%低通滤波

%使用注意事项：通带或阻带的截止频率的选取范围是不能超过采样率的一半

%即，f1,f3的值都要小于Fs/2

%x:需要带通滤波的序列

% f 1：通带截止频率

% f 3：阻带截止频率

%rp：边带区衰减DB数设置

%rs：截止区衰减DB数设置

%FS：序列x的采样频率

% rp=0.1;rs=30;%通带边衰减DB值和阻带边衰减DB值

% Fs=2000;%采样率

%

wp=2*pi*f1/Fs;

ws=2*pi*f3/Fs;

% 设计切比雪夫滤波器；

[n,wn]=cheb1ord(wp/pi,ws/pi,rp,rs);

[bz1,az1]=cheby1(n,rp,wp/pi);

%查看设计滤波器的曲线

[h,w]=freqz(bz1,az1,256,Fs);

h=20*log10(abs(h));

figure;plot(w,h);title('所设计滤波器的通带曲线');grid on;

%

y=filter(bz1,az1,x);%对序列x滤波后得到的序列y

end

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低通滤波器使用例子的代码

fs=2000;

t=(1:fs)/fs;

ff1=100;

ff2=400;

x=sin(2*pi*ff1*t)+sin(2*pi*ff2*t);

figure;

subplot(211);plot(t,x);

subplot(212);hua_fft(x,fs,1);

%低通测试

% y=filter(bz1,az1,x);

y=lowp(x,300,350,0.1,20,fs);

figure;

subplot(211);plot(t,y);

subplot(212);hua_fft(y,fs,1);%hua_fft()函数是画频谱图的函数，代码在下面给出，要保存为m

文件调用

%这段例子还调用了我自己写的专门画频谱图的函数，也给出，不然得不出我的结果

%画信号的幅频谱和功率谱

%频谱使用matlab例子表示

function hua_fft(y,fs,style,varargin)

%当style=1,画幅值谱；当style=2,画功率谱;当style=其他的，那么花幅值谱和功率谱

%当style=1时，还可以多输入2个可选参数

%可选输入参数是用来控制需要查看的频率段的

%第一个是需要查看的频率段起点

%第二个是需要查看的频率段的终点

%其他style不具备可选输入参数，如果输入发生位置错误

nfft= 2^nextpow2(length(y));%找出大于y的个数的最大的2的指数值（自动进算最佳FFT步长nfft）

%nfft=1024;%人为设置FFT的步长nfft

y=y-mean(y);%去除直流分量

y_ft=fft(y,nfft);%对y信号进行DFT，得到频率的幅值分布

y_p=y_ft.*conj(y_ft)/nfft;%conj()函数是求y函数的共轭复数，实数的共轭复数是他本身。y_f=fs*(0:nfft/2-1)/nfft;�T变换后对应的频率的序列

% y_p=y_ft.*conj(y_ft)/nfft;%conj()函数是求y函数的共轭复数，实数的共轭复数是他本身。if style==1

if nargin==3

plot(y_f,2*abs(y_ft(1:nfft/2))/length(y));%matlab的帮助里画FFT的方法

%ylabel('幅值');xlabel('频率');title('信号幅值谱');

%plot(y_f,abs(y_ft(1:nfft/2)));%论坛上画FFT的方法

else

f1=varargin{1};

fn=varargin{2};

ni=round(f1 * nfft/fs+1);

na=round(fn * nfft/fs+1);

plot(y_f(ni:na),abs(y_ft(ni:na)*2/nfft));

end

elseif style==2

plot(y_f,y_p(1:nfft/2));

%ylabel('功率谱密度');xlabel('频率');title('信号功率谱');

else

subplot(211);plot(y_f,2*abs(y_ft(1:nfft/2))/length(y));

ylabel('幅值');xlabel('频率');title('信号幅值谱');

subplot(212);plot(y_f,y_p(1:nfft/2));

ylabel('功率谱密度');xlabel('频率');title('信号功率谱');

end

end

下面三幅图分别是滤波前的时频图，滤波器的滤波特性曲线图和滤波后的时频图，通过图可以看出成功留下了100Hz的低频成分而把不要的高频成分去除了。