数字低通滤波器的指标
低通滤波器设计原理
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低通滤波器设计原理低通滤波器是一种常用的信号处理技术,用于从信号中去除高频成分,使得信号中只保留低频成分。
其设计原理基于信号的频率特性和滤波器的特性。
一、低通滤波器的基本原理低通滤波器的基本原理是通过选择合适的频率截止点,使得该频率以下的信号通过滤波器,而高于该频率的信号被滤除或衰减。
这样可以实现去除高频噪声或不必要的信号,保留主要的低频信号。
二、滤波器的频率响应滤波器的频率响应是指滤波器对不同频率信号的响应程度。
低通滤波器的频率响应在截止频率以下保持较高的增益,而在截止频率以上逐渐衰减。
具体来说,低通滤波器的频率响应可以用一个截止频率和一个衰减因子来描述。
三、滤波器的类型根据滤波器的特性,低通滤波器可以分为两类:理想低通滤波器和实际低通滤波器。
理想低通滤波器是指在截止频率以下完全通过信号,而在截止频率以上完全抑制信号的滤波器。
实际低通滤波器是指在截止频率以下有一定的增益,而在截止频率以上有一定的衰减的滤波器。
四、滤波器的设计方法1. 传统方法:传统的低通滤波器设计方法包括巴特沃斯滤波器、切比雪夫滤波器和椭圆滤波器。
这些方法通常基于模拟滤波器设计原理,通过选择合适的滤波器阶数和截止频率来实现低通滤波器的设计。
2. FIR滤波器设计:FIR滤波器是一种常用的数字滤波器,其设计方法与传统方法有所不同。
FIR滤波器通过选择合适的滤波器系数来实现低通滤波器的设计。
常用的FIR滤波器设计方法包括窗函数法、最小均方误差法和频率采样法等。
五、滤波器的性能指标低通滤波器的性能指标包括截止频率、衰减因子、通带波动和群延迟等。
截止频率是指滤波器开始衰减的频率,通常用3dB衰减点来定义。
衰减因子是指滤波器在截止频率以上的衰减程度,通常以分贝(dB)为单位来表示。
通带波动是指滤波器在通带范围内的增益波动程度,通常以分贝为单位来表示。
群延迟是指滤波器对不同频率信号的传输延迟,通常以时间为单位来表示。
六、应用领域低通滤波器在各个领域都有广泛的应用。
双线性变换法设计一巴特沃什数字低通滤波器
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(2)将输入信号分别改变成50 Hz与80 Hz、50 Hz与150 Hz、50 Hz与200 Hz两正弦信号的迭加,再观察滤波器的输入输出波形,体会和评价滤波结果。
w3(n)= y2(n)+0.94592w3(n–1)–0.23422w3(n–2)
y(n)=0.08338 w3(n )+0.16676w3(n–1)+0.08338w3(n–2)
初始条件为n < 0时,x(n)=w1(n) =w2(n) =w3(n)=0。
3.计算机实现
在理解和掌握以上设计过程的基础上,根据系统的输入输出方程,编制程序实现滤波器的计算,并验证其滤波性能。滤波器的输入仍采用正弦抽样信号,方法同实验一和实验二。其频率f、取样间隔T、取样点数N仍通过人机对话方式输入,以便调整。
由上述结构,写出系统的输入输出方程:
w1(n)=x(n)+1.31432w1(n–1)–0.71489w1(n–2)
y1(n)=0.08338 w1(n )+0.16676w1(n–1)+0.08338w1(n–2)
w2(n)= y1(n)+1.0541w2(n–1)–0.37534w2(n–2)
y2(n)=0.08338 w2(n )+0.16676w2(n–1)+0.08338w2(n–2)
/*画输入输出波形*/
draw(N,x,y);
getch();
closegraph();
}
void draw(int N,float xx[],float yy[])
数字低通滤波器的指标
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数字低通滤波器的指标
常见的数字低通滤波器的指标包括以下几个方面:
1. 截止频率(Cutoff Frequency):该频率以下的信号被保留,该频率以上的信号被抑制。
2. 通带增益(Passband Gain):通带中的信号传输增益,一般为0dB。
3. 阻带衰减(Stopband Attenuation):截止频率以上的信号被滤波器压制的程度,常用单位为dB。
4. 通带波纹(Passband Ripple):通带中的信号传输增益的波动程度,也是一种衡量滤波器质量的指标,常用单位为dB。
5. 相位响应(Phase Response):滤波器对不同频率信号的相位延迟或相移。
6. 群延迟(Group Delay):滤波器对不同频率信号的传输延迟,常用单位为秒。
7. 超出截止频率的响应(Stopband Response):截止频率以上的信号被滤波器抑制的程度。
这些指标常常用于描述低通滤波器的性能和适用范围,并可根据具体需求进行调整和优化。
巴特沃斯数字低通滤波器要点
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目录1.题目.......................................................................................... .22.要求 (2)3.设计原理 (2)3.1 数字滤波器基本概念 (2)3.2 数字滤波器工作原理 (2)3.3 巴特沃斯滤波器设计原理 (2)3.4脉冲响应不法 (4)3.5实验所用MATLAB函数说明 (5)4.设计思路 (6)5、实验内容 (6)5.1实验程序 (6)5.2实验结果分析 (10)6.心得体会 (10)7.参考文献 (10)一、题目:巴特沃斯数字低通滤波器二、要求:利用脉冲响应不变法设计巴特沃斯数字低通滤波器,通带截止频率100HZ,采样频率1000HZ,通带最大衰减为0.5HZ,阻带最小衰减为10HZ,画出幅频、相频相应相应曲线。
并假设一个信号x(t)=sin(2*pi*f1*t)+sin(2*pi*f2*t),其中f1=50HZ,f2=200HZ。
用此信号验证滤波器设计的正确性。
三、设计原理1、数字滤波器的基本概念所谓数字滤波器,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,或者滤波器除某些频率成分的数字器件或程序,因此,数字滤波的概念和模拟滤波相同,只是的形式和实现滤波方法不同。
正因为数字滤波通过数值运算实现滤波,所以数字滤波处理精度高、稳定、体积小、质量轻、灵活、不存在阻抗匹配问题,可以实验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、数字滤波器的工作原理数字滤波器是一个离散时间系统,输入x(n)是一个时间序列,输出y(n)也是一个时间序列。
如数字滤波器的系统函数为H(Z),其脉冲响应为h(n),则在时间域内存在下列关系y(n)=x(n) h(n)在Z域内,输入输出存在下列关系Y(Z)=H(Z)X(Z)式中,X(Z),Y(Z)分别为输入x(n)和输出y(n)的Z 变换。
数字信号处理课程设计-等波纹数字FIR低通滤波器
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设计题目:等波纹数字FIR低通滤波器2.对课程设计成果的要求〔包括图表(或实物)等硬件要求〕:滤波器的初始设计通过手工计算完成;在计算机辅助计算基础上分析滤波器结构对其性能指标的影响(至少选择两种以上合适的滤波器结构进行分析);在计算机辅助计算基础上分析滤波器参数的字长对其性能指标的影响;以上各项要有理论分析和推导、原程序以及表示计算结果的图表;课程设计结束时提交设计说明书。
3.主要参考文献:[1]高息全丁美玉.《数字信号处理》[M].西安:西安电子科技大学出版社,2008.8[2]陈怀琛.《数字信号处理教程——MATLAB释义与实现》[M].北京:电子工业出版社,2004.12[3]张德丰.《详解MATLAB数字信号处理》[M].北京:电子工业出版社,2010.6[4]飞思科技产品研发中心.《MATLAB7辅助信号处理技术与应用》[M].北京:电子工业出版社,2005.34.课程设计工作进度计划:序号起迄日期工作内容接到题目,搜集资料1 2016.12.26-2016.12.31整理资料,构思设计方案2 2016.12.31-2016.1.3手工计算进行滤波器的初步设计3 2016.1.3-2016.1.5完善初步设计,学习Matlab软件操作4 2016.1.5-2016.1.7通过Matlab软件分析设计内容,逐步落实课题目标5 2016.1.8-2016.1.9上交课程设计,并做细节修改并完成设计6 2016.1.10-2016.1.13主指导教师日期:年月日1.前言数字滤波器(digital filter)是由数字乘法器、加法器和延时单元组成的一种装置,在通信、图像、语音、雷达等许多领域都有着十分广泛的应用。
在数字信号处理中,数字滤波占有极其重要的地位。
目前对数字滤波器的设计有多种方法。
其中Matlab软件已成为设计数字滤波器的强有力工具。
传统的数字滤波器设计过程复杂、计算工作量大、滤波特性调整困难,但利用Matlab信号处理工具箱可以快速有效地实现由软件组成的常规数字滤波器的设计、分析和仿真,极大地减轻了工作量,有利于滤波器设计的最优化。
低通滤波器的工作原理与性能分析
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低通滤波器的工作原理与性能分析低通滤波器是一种常用的信号处理器件,它的主要功能是削弱或消除输入信号中高频成分,并保留低频成分。
低通滤波器在各种通信系统、音频处理、图像处理等领域有着广泛的应用。
本文将介绍低通滤波器的工作原理,并从性能方面进行分析。
一、低通滤波器的工作原理低通滤波器的工作原理基于频域的概念,在时域上看,它就是一个对信号进行平滑处理的装置。
通过将高频成分的能量逐渐减小,低频成分的能量保持较大,从而达到滤波的目的。
低通滤波器的主要构成部分是滤波器核心,常见的有RC低通滤波器、LC低通滤波器和数字低通滤波器等。
这些滤波器核心根据具体的应用需求,采用不同的电路结构和滤波算法来实现。
以RC低通滤波器为例,它由一个电阻和一个电容组成。
当输入信号经过电阻和电容的串联时,高频成分的能量会被电容器电阻消耗,因此输出信号中的高频成分就会被削弱或消除。
而低频成分则会通过电容器并在输出端保留较大的能量。
LC低通滤波器则利用电感元件和电容元件的组合,通过改变电感元件和电容元件的参数,可以调整低通滤波器的截止频率。
通过适当的设计和参数选择,可以实现在所需频率范围内对高频成分的有效滤除。
数字低通滤波器则是基于数字信号处理技术实现,其核心是一组滤波器系数和数字滤波算法。
通过输入信号的采样和离散操作,数字低通滤波器可以对输入信号进行有效滤波。
在实际应用中,数字低通滤波器因其设计灵活性和性能优势而得到了广泛的应用。
二、低通滤波器的性能分析低通滤波器的性能主要通过以下几个指标来评估:1. 截止频率:低通滤波器的截止频率是指滤波器在输入信号频率高于该频率时,输出信号能量下降到指定比例的频率。
截止频率越低,滤波效果越好,对高频成分的衰减也越大。
2. 幅频特性:低通滤波器的幅频特性描述了滤波器在不同频率下对输入信号幅度的影响。
通过绘制滤波器的幅频响应曲线,可以清晰地了解滤波器的频率响应特性。
3. 相频特性:低通滤波器的相频特性描述了滤波器输出信号相位与输入信号相位之间的关系。
有限冲激响应数字滤波器设计实验报告
![有限冲激响应数字滤波器设计实验报告](https://img.taocdn.com/s3/m/42311923dd36a32d73758194.png)
实验6 有限冲激响应数字滤波器设计一、实验目的:1、加深对数字滤波器的常用指标理解。
2、学习数字滤波器的设计方法。
二、实验原理:低通滤波器的常用指标:(1)通带边缘频率;(2)阻带边缘频率;(3)通带起伏;(4)通带峰值起伏,(5)阻带起伏,最小阻带衰减。
三、实验内容:利用MATLAB编程,用窗函数法设计FIR数字滤波器,指标要求如下:通带边缘频率:,通带峰值起伏:。
阻带边缘频率:,最小阻带衰减:。
采用汉宁窗函数法的程序:wp1=0.45*pi;wp2=0.65*pi;ws1=0.3*pi;ws2=0.75*pi;width1=wp1-ws1;width2=ws2-wp2;width=min(width1,width2)N1=ceil(8*pi/width)b1=fir1(N1,[0.45 0.65],hanning(N1+1));[h1,f]=freqz(b1,1,512);plot(f/pi,20*log10(abs(h1)),'-')grid;图形:采用切比雪夫窗函数法德程序:wp1=0.45*pi;wp2=0.65*pi;ws1=0.3*pi;ws2=0.75*pi;width1=wp1-ws1;width2=ws2-wp2;width=min(width1,width2)N1=ceil(8*pi/width)b1=fir1(N1,[0.45 0.65],chebwin(N1+1,20));[h1,f]=freqz(b1,1,512);plot(f/pi,20*log10(abs(h1)),'-')grid;图形:四.小结FIR和IIR滤波器各自的特点:①结构上看,IIR滤波器必须采用递归结构,极点位置必须在单位圆内,否则系统将不稳定,IIR滤波器脱离不了模拟滤波器的格局,FIR滤波器更灵活,尤其能使适应某些特殊的应用。
设计选择:在对相位要求不敏感的场合,用IIR较为适合,而对图像处理等对线性要求较高,采用FIR滤波器较好。
基于汉明窗函数的FIR低通滤波器设计及性能分析
![基于汉明窗函数的FIR低通滤波器设计及性能分析](https://img.taocdn.com/s3/m/ff252297250c844769eae009581b6bd97f19bcd5.png)
基于汉明窗函数的FIR低通滤波器设计及性能分析FIR低通滤波器是一种常用的数字滤波器,用于处理数字信号中频率较低的成分,将高频成分滤除。
在设计FIR低通滤波器时,常使用汉明窗函数来实现。
本文将介绍基于汉明窗函数的FIR低通滤波器的设计方法和性能分析。
首先,要设计一个FIR低通滤波器,需要确定以下几个参数:滤波器阶数N、采样频率fs、截止频率fc和窗函数类型。
本文将以汉明窗函数为例,演示如何设计FIR低通滤波器。
1. 滤波器阶数N的确定:滤波器阶数N决定了滤波器的复杂度和性能。
一般来说,阶数越高,滤波器的性能越好,但计算复杂度也相应增加。
因此,需要在滤波器性能和计算复杂度之间做出平衡。
常用的方法是根据滤波器的截止频率和采样频率来确定阶数N。
一般可以使用公式N=4fs/fc来初步估计阶数N,然后根据实际需求进行调整。
2. 窗函数的选择:本文选择汉明窗函数作为设计FIR低通滤波器的窗函数。
汉明窗函数在频域上具有较好的副瓣抑制性能,适合用于低通滤波器设计。
3. 窗函数的定义:汉明窗函数的表达式为:w(n) = 0.54 - 0.46*c os(2πn/(N-1)), 0 ≤ n ≤ N-1其中,N为窗函数的长度,n为窗函数的离散时间索引。
4. FIR低通滤波器的设计:设计FIR低通滤波器的步骤如下:1)确定滤波器阶数N;2)选择截止频率fc;3)计算滤波器系数h(n);4)对滤波器系数h(n)进行归一化处理。
5. 滤波器系数的计算:滤波器系数h(n)的计算公式为:h(n) = wc/pi * sinc(wc*(n-(N-1)/2)/pi)其中,wc为归一化的截止频率,wc=2πfc/fs。
sinc(x)为正弦函数sin(x)/x。
6. 归一化处理:对滤波器系数h(n)进行归一化处理,即将系数乘以汉明窗函数的值。
即:hn(n) = h(n) * w(n),0 ≤ n ≤ N-17. 性能分析:设计完毕后,需要进行性能分析来评估滤波器的性能。
数字信号Butterworth滤波器设计方法
![数字信号Butterworth滤波器设计方法](https://img.taocdn.com/s3/m/557cf4176edb6f1aff001f56.png)
一. 设计任务 1. 设计目的:(1)熟悉和巩固模拟滤波器的设计方法和原理(2)掌握Butterworth 滤波器设计方法 (3)实现滤波器设计的有关经典算法(4)熟练掌握使用高级语言程序设计各种要求的数字滤波器 (5)熟练掌握冲激响应不变法。
2.设计技术指标:(1)按要求设计Butterworth 型数字低通滤波器, (2)性能指标如下:① 通带截止频率πω2.0=p ; ② 通带最大衰减αp=3dB ; ③ 阻带起始频率πω3.0=s ; ④ 阻带最小衰减αs=20dB ;二.数字滤波器的设计根据给定技术指标和数字信号处理理论相关知识进行计算;(1)计算模拟低通滤波器的阶次:N=lg )lg(/11011010/10/12c s ΩΩ--δδ 一般情况下计算结果N 为小数,应向上取整数,对于本任务书给出的技术指标,N=6。
(2) 设计模拟低通滤波器:查参考书或教材表格(不同参考书可能形式略有不同)可得归一化原型滤波器系统函数,根据归一化原型滤波器系统函数,得模拟滤波器系统函数如下: csp p G s G Ω==|)()(注:此处也可以不采用查表法,直接求G(S),即Ha(s)极点,得出模拟滤波器系统函数。
(3) 根据冲激响应不变法,将模拟低通滤波器转化为数字低通滤波器冲激响应不变法原理: 冲激响应不变法是使数字滤波器的单位冲激响应序列()h n 模仿模拟滤波器的单位冲激响应()a h t ,将模拟滤波器的单位冲激响应加以等间隔抽样,使()h n 正好等于()a h t 的抽样值,即满足:()()a h n h nT =式中:T 为抽样周期。
冲激不变法把稳定的()a H s 转换为稳定的()H z 。
由此方法可得到一阶系统的最基本的转换关系为:1111aTs s a e z --⇒+-(5)本题设计结果:H(z)=0.0034118*(21212756.00318.110332.10328.21----+-++z z z z*21214127.01427.119996.11----+-++z z z z *21217358.04041.119679.09676.11----+-++z z z z ) 三、实验代码:wp=0.2*pi; %性能指标: 通带截止频率0.2*pi ws=0.3*pi; %阻带起始频率0.3*pi Rp=3; %通带最大衰减3dBAs=20; %阻带最小衰减αs=20dB T=1;Rip=10^(-Rp/20); Atn=10^(-As/20); OmgP=wp*T; OmgS=ws*T;[N,OmgC]=buttord(OmgP,OmgS,Rp,As,'s'); %选取滤波器阶数N=6 [cs,ds]=butter(N,OmgC,'s');[b,a]=impinvar(cs,ds,T); %用冲击不变法进行转换 [db,mag,pha,grd,w]=freqz_m(b,a);subplot(2,2,1); plot(w/pi,mag); title('Magnitude Response'); xlabel('w(/pi)'); ylabel('|H(jw)|'); axis([0,1,0,1.1]); subplot(2,2,2); plot(w/pi,db); title('Magnitude in dB'); xlabel('w(/pi)'); ylabel('dB'); axis([0,1,-40,5]);subplot(2,2,3); plot(w/pi,pha/pi); title('Phase Response'); xlabel('w(/pi)'); ylabel('pha(/pi)'); axis([0,1,-1,1]);subplot(2,2,4); plot(w/pi,grd); title('Group delay'); xlabel('w(/pi)'); ylabel('Sample'); axis([0,1,0,12]);function[db,mag,pha,grd,w]=freqz_m(b,a)%滤波器的幅值响应(相对、绝对)、相位响应及群延迟 %Usage:[db,mag,pha,grd,w]=freqz_m(b,a) %a 系统函数 H(z)的分母项(对 FIR ,a=1)[H,w]=freqz(b,a,500); mag=abs(H); db=20*log10(mag/max(mag)); pha=angle(H); grd=grpdelay(b,a,w);matlab 仿真结果Magnitude Responsew(/pi)|H (j w )|Magnitude in dBw(/pi)d BPhase Responsew(/pi)p h a (/p i )Group delayw(/pi)S a m p l e四、激响应不变法的频率混叠失真和优缺点分析数字滤波器的频率响应与模拟滤波器的频率响应间的关系为:12()()j ak H e H j k TTωπ∞=-∞Ω-=∑上式表明,数字滤波器的频率响应是模拟滤波器的周期延拓,根据奈奎斯特抽样定理,只有当模拟滤波器的频率响应是严格限带的,且带限于折叠频率[/2,/2]s s -ΩΩ以内时,才能使数字滤波器的频率响应在折叠频率以内,重现模拟滤波器的频率响应而不产生混叠失真。
低通滤波器参数
![低通滤波器参数](https://img.taocdn.com/s3/m/d40e8d9db84ae45c3a358c0e.png)
低通滤波器参数:Fs=8000, fp=2500, fs=3500,Rp=ldB, As = 30dB,其他滤波器可以通过与低通之间的映射关系实现。
號模拟滤波器%巴特沃斯一一滤波器设计wp=2*pi*2500;ws=2*pi*3500;Rp=l;As二30;[N, wc]=buttord(wp, ws, Rp, As,' s')%计算率波器的阶数和3dB 截ll濒率[B,A]=butter(N,wc,'s*) ;%计算滤波器系统函数分子分母务项式fk=0:800/512:8000;wk=2*pi*fk;Hk=freqs (B, A, wk);figureplot(fk/1000, 20*logl0(abs(Hk)));grid on, xlabel C频率(kHz) ' )” ylabel (幅度(dB)')titleC巴特沃斯模拟滤波器')axis (10, 4, -35, 5])巴特沃斯模拟滤波器5-5-10-15-20-25-30[Nl, wpl]=cheblord(wp, ws, Rp, As,' s')%计算切比雪夫滤波器的阶数和通带边' [B1,A1]二chebyl(Nl,Rp,wpl,' s')俺计算滤波器系统函数分子分母等项式 fk=O:800/512:8000;wk=2*pi*fk; Hk=freqs(Bl, Al, wk);figure,plot(fk/1000, 20*logl0(abs(Hk)));grid on, xlabel C 频率(kHz) ) ylabel ('幅度(dB)) title C 切比雪夫I 模拟滤波器') axis (10, 4, -35, 5])切比雪夫橫拟滤液器%切比雪夫II 一一滤波器设计wp 二2*pi*2500;ws=2*pi*3500:Rp 二1;As=30;[N2,wso]=cheb2ord(wp, ws, Rp, As,' s')%计算切比雪夫滤波器的阶数和通带边界频】[B2,A2]=cheby2(Nl,Rp,wso,' s')俺计算滤波器系统函数分子分母形项式fk=0:800/512:8000;wk=2*pi*fk;Hk=freqs (Bl, Al, wk) : figure,plot (fk/1000, 20*logl0(abs(Hk)));grid on, xlabel (* 频率(kHz) 'ylabel ('幅度(dB))titleC 切比雪夫II 模拟滤波器')0 0.5 1 1.5 频率 2 2.5 (kHz) 3 3.5 4%%%切比雪夫I — —滤波器设计wp 二2*pi*2500;ws=2*pi*3500;Rp=l;As 二30;-35axis (10, 4, -35. 5])%%%椭圆一一滤波器设计wp=2*pi*2500;ws=2*pi*3500;Rp=l;As=30;[N, wpo] =ellipord(wp, ws, Rp, As,' s')%讣算滤波器的阶数和通带边界频率 [B,A]=ellip(N,Rp, As.wpo,' s') ;%计算滤波器系统函数分子分母多项式 fk=O:800/512:8000;wk=2*pi*fk; Hk=freqs(Bl, Al, wk):figure,plot(fk/1000, 20*logl0(abs(Hk)));grid on, xlabel C 频率(kHz) 'ylabel ('幅度(dB)')axis(10, 4, -35, 5]), title(,椭圆模拟滤波器')椭回模拟滤液器 50.5 1.5 22.5 33.6硕率(kHz) •30切比雪天II 模拟滤波器0-511520■■2QDP) am%%%数字滤波器%脉冲响应法滤波器设讣fp=2500;fs=3500;Fs=8000;wp=2*fp/Fs;ws=2*fs/Fs;%求归一化数字通带截止频率,求归一化数字阻带起始频率del taw=ws-wp; %求过渡带宽N0=ceil(6. 6/deltaw) 求窗口长度N=NO+mod(NO+l> 2); %确保窗「I长度N为奇数n=N-l;%求出滤波器的阶数nwn=(ws+wp)/2; $求滤波器的截止频率b=firl(n,wn)%利用firl函数求出滤波器的系数[Hk,w] = freqz(b, 1); % 计算频率响应mag = abs (Hk) ; %求幅频特性db = 20*logl0(mag/max(mag)) ; % 化为分〔丿!值dw 二pi/512; %关F pi 归一化Rp = - (min(db(l:wp*pi/dw+l))) % 检验通带波动As = - (max (db (ws*pi/dw+l: 512))) % 检验最小口1 带哀减figure, plot(0:pi/511:pi, db), grid onaxis([0, 4. 0, -80, 5]), title('数字滤波器-------- 脉冲响应法')%%%firl窗函数法fp二2500;fs=3500;Fs二8000;rs=30;wp=2*fp*pi/Fs: ws=2*f s*pi/Fs; %求归一化数j:通带截止频率,求归一化数字阻带起始频率Bt=ws - wp; %求过渡带宽alpha=0. 5842*(rs-21)^0. 4+0. 07886*(rs-21);%计算kaiser 窗的控制参数M=ceil ((rs-8),/2. 285/Bt);%求出滤波器的阶数wc= (ws+wp)/2/pi;玄求逍波器的截止频上于pi归一化hk=firl (M, wc, kaiser (M+l, alpha))$利用firl函数求出滤波器的系数EHk, w] = freqz (hk, 1) ;% 计算频率响应mag = abs (Hk) ; %求幅频特性db = 20*logl0(mag/max(mag)) ; % 化为分贝值dbl二db‘ ;figure, plot(0:pi/511:pi, dbl),grid onaxis([0, 4. 0, -80, 5]), titleC 数字滤波器-------- firl W函数法')%频率采样法fp二2500;fs=3500;Fs二8000;rs=30;wp=2*fp*pi/Fs: ws=2*f s*pi/Fs; %求归一化数j:通带截止频率,求归一化数字阻带起始频率Bt=ws - wp; %求过渡带宽m=l;alpha=0. 5842*(rs-21) ^0. 4+0. 07886* (rs-21) ;%计算kaiser 窗的控制参数N=ceil(mTl)*2*pi/Bt;%求出滤波器的阶数N=N+mod(N+l,2);Np=fix(wp/(2*pi/N));Ns=N-2*Np-l;Hk=[ones(l, Np+1), zeros (1, Ns), ones(l, Np)];wc= (ws+wp)/2/pi;玄求滤波器的截止频率并关于pi归一化hk=firl (M, wc, kaiser(M+l, alpha))%利用firl函数求出滤波器的系数[Hk, w]二freqz (hk, 1);% 讣算频率响应mag = abs (Hk) ; %求幅频特性db = 20*logl0(mag/max(mag)) ; % 化为分〔丿!值dbl二db‘ ;figure, plot(0:pi/511:pi, dbl),grid onaxis([0, 4. 0,-80, 5]), titleC数字滤波器--------- 频率采样法')%利用等波纹最佳逼近法设计FIR数字滤波器Fs二8000;f二[2500, 3500]rp=l;rs=30;deltal=(10^ (rp/20)-l)/(10* (rp/20)+l) ;delta2=107-rs/20);rip=.deltal, delta2];[M, fo, mo, w]=remezord(f, m, rip, Fs);%边界频率为模拟频率时必须加入采样频率M=M+1;%估算的M直达不到要求,家1后满足要求hn=remez (M, fo, mo, w);EHk,w] = freqz(hn, 1); % 计算频率响应mag = abs (Hk) ; %求幅频特性db = 20*logl0(mag/max(mag)) ; % 化为分贝值dbl二db‘ ;figure, plot(0:pi/511:pi, dbl),grid onaxis([0, 4・0, -80, 5]), titleC数字滤波器一一等波纹最佳逼近法')希望对大家有所帮助.多谢您的浏览! (注:可编辑下载,若有不当之处, 请指正,谢谢!)。
数字滤波器参数计算
![数字滤波器参数计算](https://img.taocdn.com/s3/m/6711dbc005a1b0717fd5360cba1aa81145318f6d.png)
数字滤波器参数计算数字滤波器是一种通过对数字信号进行数学运算来实现信号处理的装置。
它的参数计算是指根据滤波器的特性和要求,确定滤波器的各个参数的数值。
数字滤波器的参数包括截止频率、滤波器类型、滤波器阶数等。
下面将分别介绍这些参数的计算方法。
1. 截止频率的计算:截止频率是指滤波器对信号进行滤波的边界频率。
在实际应用中,根据信号的特性和要求,确定合适的截止频率是十分重要的。
对于低通滤波器,截止频率是指滤波器允许通过的最高频率;对于高通滤波器,截止频率是指滤波器允许通过的最低频率。
截止频率的计算方法有多种,常用的有三种:巴特沃斯滤波器、切比雪夫滤波器和椭圆滤波器。
这些滤波器的截止频率计算公式略有不同,但都与信号的采样频率、带宽和滤波器的阶数有关。
2. 滤波器类型的选择:滤波器类型是指滤波器的频率特性。
常见的滤波器类型有低通、高通、带通和带阻四种。
根据信号的特性和要求,选择合适的滤波器类型对信号进行处理是非常重要的。
滤波器类型的选择取决于信号的频率分布情况。
如果信号的频率主要集中在某一频段,可以选择带通或带阻滤波器;如果信号的频率集中在低频段,可以选择低通滤波器;如果信号的频率集中在高频段,可以选择高通滤波器。
3. 滤波器阶数的确定:滤波器阶数是指滤波器的复杂度。
阶数越高,滤波器的频率特性越陡峭,对信号的处理能力也越强。
滤波器阶数的确定需要考虑信号的特性和要求。
一般来说,阶数越高,滤波器的性能越好,但同时也会增加计算量和延迟。
因此,在实际应用中需要权衡计算性能和实时性的要求,选择合适的滤波器阶数。
总结起来,数字滤波器参数的计算是一项重要的任务,它直接影响到滤波器的性能和效果。
通过合理地计算截止频率、选择滤波器类型和确定滤波器阶数,可以实现对数字信号的有效处理和滤波。
对于不同的应用场景,需要根据实际情况进行参数的计算和调整,以达到最佳的滤波效果。
利用MATLAB实现数字低通滤波器的设计
![利用MATLAB实现数字低通滤波器的设计](https://img.taocdn.com/s3/m/c6121ed0c1c708a1284a447e.png)
西南石油大学实验报告一实验目的:1学习用Matlab直接设计模拟滤波器和数字滤波器。
2学习用冲激响应不变法和双线性变换法的Matlab的实现。
二实验内容:设计满足下列指标的数字低通滤波器:Wp=0.2*pi, Rp=1db Ws=0.5*pi Rs=20db Fs=1khz1.利用B、C1型设计出模拟低通滤波器,采用冲激响应不变法、双线性发转换成数字低通滤波器。
2.直接设计出B、C1型数字低通滤波器。
三实验步骤:程序1Wp=2*pi*0.1*1000;Ws=2*pi*0.25*1000;Rp=1;Rs=20;[N,Wn]=buttord(Wp,Ws,Rp,Rs,'s');[z,p,k]=buttap(N);[B,A]=butter(N,Wn,'s');freq1=linspace(0,Wp,5);freq2=linspace(Wp,Ws,15);freq3=linspace(Ws,10*pi*2,25);h1=20*log10(abs(freqs(B,A,freq1)));h2=20*log10(abs(freqs(B,A,freq2)));h3=20*log10(abs(freqs(B,A,freq3)));plot([freq1 freq2 freq3]/(2*pi),[h1,h2,h3]);grid;Xlabel('Frequency in Hz');Ylabel('gain in DB');图一程序2wp=0.2*pi;ws=0.5*pi;rp=1;rs=20;fs=1000;omegap=wp*fs;omegas=ws*fs;[N,Wn]=buttord(omegap,omegas,rp,rs,'s');[B A]=butter(N,Wn,'s');[b,a]=impinvar(B,A,fs);[h,w]=freqz(b,a,256);h=20*log10(abs(h));plot(w/pi,h);图二程序3wp=0.2*pi;ws=0.5*pi;rp=1;rs=20;fs=1000;omegap=2*fs*tan(wp/2);omegas=2*fs*tan(ws/2);[N,Wn]=cheb1ord(omegap,omegas,rp,rs,'s');[B A]=cheby1(N,rp,Wn,'s');[b,a]=bilinear(B,A,fs);[h,w]=freqz(b,a,256);h=20*log10(abs(h));plot(w/pi,h);图三程序4wp=0.2*pi;ws=0.5*pi;rp=1;rs=20;[N,Wn]=buttord(wp/pi,ws/pi,rp,rs);[B A]=butter(N,Wn);[h,w]=freqz(B,A,256);h=20*log10(abs(h));plot(w/pi,h);图四程序5Wp=0.2*pi;Ws=0.5*pi;Rp=1;Rs=20;T=0.001;Fs=1000;omegap=(2/T)*tan(Wp/2);omegas=(2/T)*tan(Ws/2);[N,Wn]=cheb1ord(omegap,omegas,Rp,Rs,'s'); [B,A]=cheby1(N,Rp,Wn,'s');[b,a]=bilinear(B,A,Fs);[h,w]=freqz(b,a,256);h1=20*log10(abs(h));plot(w/pi,h1);grid;xlabel('Digital Frequency in pi units'); ylabel('Gain in DB');axis([0 1 -50 10]);图五Wp=0.2;Ws=0.5;Rp=1;Rs=20;disp('ÇбÈÑ©·òIÐÍ')[N,Wn]=cheb1ord(Wp,Ws,Rp,Rs)[B,A]=cheby1(N,Rp,Wn);disp('ÇбÈÑ©·òÐÍ·Ö×Ó¶àÏîʽ');fprintf('%.4e\n',B);disp('ÇбÈÑ©·ò·Öĸ¶àÏîʽ');fprintf('%.4e\n',A);w=linspace(0,0.8*pi,50);h1=20*log10(abs(freqz(B,A,w)));plot(w/pi,h1);grid;xlabel('Normalized frequency');ylabel('Gain in DB ');axis([0 0.8 -50 1]);图六四、实验小结通过本次实验,对MA TLAB软件有了进一步的了解,也在不断的实践中,更多的熟悉了MATLAB的编程,在编程方面一点点的有了进步。
低通滤波器的极点与阶数表
![低通滤波器的极点与阶数表](https://img.taocdn.com/s3/m/650fe3be82d049649b6648d7c1c708a1284a0a08.png)
低通滤波器的极点与阶数表一、引言低通滤波器是一种常用的信号处理器件,用于滤除高频信号,只保留低频信号。
在设计低通滤波器时,极点和阶数是两个重要的参数。
本文将通过一张极点与阶数的对应表,详细介绍低通滤波器的极点与阶数之间的关系。
二、极点与阶数的定义在数字滤波器中,极点是滤波器传递函数的零点和极点的集合。
极点的位置决定了滤波器的频率响应特性。
阶数是指滤波器传递函数中的最高次幂。
三、低通滤波器极点与阶数表下面是一张低通滤波器的极点与阶数对应表:阶数极点个数1 12 23 34 45 56 67 78 8根据表格可以看出,低通滤波器的极点个数与阶数之间呈线性关系,即极点个数等于阶数。
这意味着低通滤波器的阶数越高,其极点个数也越多。
四、极点对滤波器性能的影响滤波器的极点位置对其频率响应特性有着重要的影响。
在低通滤波器中,极点越接近单位圆,滤波器对高频信号的抑制效果越好。
而极点越远离单位圆,滤波器对高频信号的抑制效果越差。
极点的数量也会影响滤波器的性能。
极点的数量越多,滤波器的频率响应特性越复杂,能够实现更加精确的滤波效果。
五、低通滤波器的应用低通滤波器在信号处理中有着广泛的应用。
以下是一些常见的应用场景:1. 语音处理:低通滤波器可以滤除语音信号中的高频噪声,提高语音信号的质量和清晰度。
2. 图像处理:低通滤波器可以平滑图像,去除图像中的高频噪声和细节,使图像更加清晰。
3. 无线通信:低通滤波器可以滤除无线通信中的高频干扰信号,提高通信质量和可靠性。
4. 音频系统:低通滤波器可以滤除音频系统中的高频噪声,提高音质和音效。
六、总结本文通过一张极点与阶数的对应表,详细介绍了低通滤波器的极点与阶数之间的关系。
极点的位置和数量对滤波器的性能有着重要影响,而低通滤波器在语音处理、图像处理、无线通信和音频系统等领域都有着广泛的应用。
设计低通滤波器时,需要根据具体的需求选择合适的阶数和极点位置,以实现最佳的滤波效果。
数字低通滤波器设计
![数字低通滤波器设计](https://img.taocdn.com/s3/m/a7079556a88271fe910ef12d2af90242a895ab1d.png)
数字低通滤波器设计数字低通滤波器是一种常用的信号处理工具,它可以滤除高频信号,保留低频信号。
本文将介绍数字低通滤波器的设计原理和方法。
我们需要了解数字低通滤波器的概念。
数字低通滤波器是一种能够通过对信号进行差分和加权运算,滤除高频成分的滤波器。
它是由一系列的延时元件和加权系数组成的,其中延时元件用于延时输入信号,加权系数用于调整输入信号的幅度。
通过合理设计延时元件和加权系数,可以实现对输入信号的低频成分的保留和高频成分的滤除。
在数字低通滤波器的设计中,有两个重要的参数需要考虑:截止频率和滤波器阶数。
截止频率是指滤波器开始滤除高频信号的频率,通常用赫兹(Hz)表示。
滤波器阶数是指滤波器的复杂度,阶数越高,滤波器的性能越好,但计算复杂度也越高。
设计数字低通滤波器的方法有很多种,下面介绍两种常用的方法:脉冲响应法和频率抽样法。
脉冲响应法是一种基于时域的设计方法。
该方法的基本思想是通过对理想低通滤波器的脉冲响应进行采样和截断,得到数字低通滤波器的脉冲响应。
具体步骤如下:首先,选择一个适当的滤波器阶数和截止频率。
然后,根据截止频率和采样频率的关系,计算出滤波器的截止频率在离散频率上的位置。
接下来,根据理想低通滤波器的脉冲响应公式,得到理想低通滤波器的脉冲响应序列。
最后,将脉冲响应序列与窗函数相乘,得到数字低通滤波器的脉冲响应。
频率抽样法是一种基于频域的设计方法。
该方法的基本思想是通过对理想低通滤波器的频率响应进行抽样和截断,得到数字低通滤波器的频率响应。
具体步骤如下:首先,选择一个适当的滤波器阶数和截止频率。
然后,根据截止频率和采样频率的关系,计算出滤波器的截止频率在离散频率上的位置。
接下来,根据理想低通滤波器的频率响应公式,得到理想低通滤波器的频率响应曲线。
最后,根据截止频率在离散频率上的位置,对频率响应曲线进行截断,得到数字低通滤波器的频率响应。
在设计数字低通滤波器时,还需要考虑滤波器的稳定性和实现的复杂度。
数字信号处理复习总结
![数字信号处理复习总结](https://img.taocdn.com/s3/m/c2a434c4eefdc8d377ee3277.png)
数字信号处理复习总结如果系统函数的分母中除a0外,还有其它的ak不为零,则相应的h(n)将是无限长序列,称这种系统为无限长单位脉冲响应(IIR,InfiniteImpulseResponse)系统。
(2)低通、高通、带通、带阻滤波器注意:数字滤波器(DF)与模拟滤波器(AF)的区别数字滤波器的频率响应都是以2π为周期的,滤波器的低通频带处于2π的整数倍处,而高频频带处于π的奇数倍附近。
2.设计指标描述滤波器的指标通常在频域给出。
数字滤波器的频率响应一般为复函数,通常表示为其中,称为幅频响应,称为相频响应。
对IIR数字滤波器,通常用幅频响应来描述设计指标,而对于线性相位特性的滤波器,一般用FIR滤波器设计实现。
IIR低通滤波器指标描述:——通带截止频率,——阻带截止频率,——通带最大衰减,——阻带最小衰减,——3dB通带截止频率3.设计方法(重点)三步:(1)按照实际需要确定滤波器的性能要求。
(2)用一个因果稳定的系统函数去逼近这个性能要求。
(3)用一个有限精度的算法去实现这个系统函数。
IIR滤波器常借助模拟滤波器理论来设计数字滤波器,(重点)设计步骤为:先根据所给的滤波器性能指标设计出相应的模拟滤波器传递函数Ha(s)( butterworth滤波器设计法等,有封闭公式利用),然后由Ha(s)经变换(脉冲响应不变法或者双线性变换法等)得到所需的数字滤波器的系统函数H(z)。
在变换中,一般要求所得到的数字滤波器频率响应应保留原模拟滤波器频率响应的主要特性。
为此要求:(重点)(1)因果稳定的模拟滤波器必须变成因果稳定的数字滤波器;(2)数字滤波器的频响应模仿模拟滤波器的频响。
6.2 脉冲响应不变法、双线性不变法设计IIR数字低通滤波器设计数字滤波器可以按照技术要求先设计一个模拟低通滤波器,得到模拟低通滤波器的传输函数,再按一定的转换关系将转换成数字低通滤波器的系统函数。
其设计流程如图所示6.1所示。
低通数字滤波器的主要参数CIC滤波器主要参数
![低通数字滤波器的主要参数CIC滤波器主要参数](https://img.taocdn.com/s3/m/e75a60d451e2524de518964bcf84b9d528ea2c02.png)
低通数字滤波器的主要参数CIC滤波器主要参数插⼊损耗(Insertion Loss):由于滤波器的引⼊对电路中原有信号带来的衰耗。
通带纹波:频响中通带的最⼤幅值和最⼩幅值之间的差值。
正常的纹波⼀般⼩于1db。
不过也视情况⽽⾔,通带纹波会导致通带内的幅值⼤⼩有变化,⼀般要求越⾼,纹波越⼩越好。
通带纹波和滤波器的阶数有关系,阶数越⼤纹波越⼩。
表达式为:-20log10(最⼤幅度)-(-20log10(最⼩幅度) [个⼈感觉通带纹波就是通带衰减ap,但是没找到资料确认]通带容限误差δp :δp ≥ 1/6 * ((pi* fp*M / Fs)^2) M是滤波器的长度 ,fp是通带截⽌频率,Fs是输⼊信号采样率阻带容限误差δs :δs ≥ fs*M/Fs fs是阻带截⽌频率通带衰减 ap(Apass) :20*lg((1+δp) / (1-δp))阻带衰减 as(Astop) :20*lgδs通带截⽌频率 fp :信号在低于通带截⽌频率时,衰减量必须⼩于某个指标——通带纹波阻带截⽌频率 fs :信号在⾼于阻带截⽌频率时,衰减量必须⼤于某个指标——阻带衰减信号滤波后的频谱响应 = 滤波前的频谱 * 滤波器的频率响应在CIC滤波器设计过程中,只要考虑的参数:通带纹波Apass、通带截⽌频率,阻带截⽌频率,阻带衰减接下来,我们看图说话:CIC滤波器:半带滤波器:补偿滤波器:我们⽤fdesign⼯具设计cic补偿滤波器(参考博客:https:///wordwarwordwar/article/details/80561023)1 Fs=1e6;2 hd_cic = cascade(hd1,hd2,hd3,Hb1,Hb2); %%这⾥的dfilt,mfilt对象是⽤fdatool设计导出的,此处省略介绍(见于后续博客) 34 d4 = fdesign.ciccomp(1, ...55,100,800,.0025,100,2000); % design a cic compensator filter6 Hd(4) = design(d4);7 hvt=fvtool(hd_cic,Hd(4),cascade(hd_cic,Hd(4)),'Fs',[Fs Fs/500 Fs], ... % plot whole response8'ShowReference', 'off');910 legend(hvt, 'CIC','CIC compensator', 'Whole response','Location', 'Northeast');d4是补偿滤波器fdesign.ciccomp(滤波器delay,级数,通带截⽌频率,阻带截⽌频率,通带纹波,阻带衰减,当前滤波器输⼊信号的采样率);。
线性相位FIR数字滤波器设计
![线性相位FIR数字滤波器设计](https://img.taocdn.com/s3/m/990297537375a417866f8fb7.png)
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)。
低通滤波器
![低通滤波器](https://img.taocdn.com/s3/m/e0374021cfc789eb172dc846.png)
低通滤波器的设计1.设计任务低通滤波器是让某一频率以下的信号分量通过,而对该频率以上的信号分量大大抑制的电容、电感与电阻等器件的组合装置。
巴特沃斯滤波器是电子滤波器的一种,特点是通频带内的频率响应曲线最大限度平坦,没有起伏,而在阻频带则逐渐下降为零。
可以构成低通、高通、带通和带阻四种组态,是目前最为流行的一类数字滤波器 ,经过离散化可以作为数字巴特沃思滤波器较模拟滤波器具有精度高、稳定、灵活、不要求阻抗匹配等众多优点因而在自动控制、语音、图像、通信、雷达等众多领域得到了广泛的应用,是一种具有最大平坦幅度响应的低通滤波器。
1.1设计目的(1)理解低通滤波器的过滤方法。
(2)进一步熟悉低通滤波器的基本应用。
(3)用仿真工具matlab对设计的滤波器进行软件仿真。
(4)对仿真结果进行分析,从而检验滤波器滤波性能的准确性。
1.2选择巴特沃斯低通滤波器及双线性变换法的原因(1)由于低通滤波器是组成其它滤波器的基础,故选用低通滤波器;(2)在当今社会,数字信号的应用越来越广泛,故选用数字信号;(3)巴特沃斯滤波器的特点是通频带的频率响应曲线最平滑并且应用范围最广,故选巴特沃斯型滤波器;(4)为了不使数字滤波器在ω=π附近产生频谱混叠,故选用双线性变换法。
1.3 数字低通滤波器技术指标通带截止频率Wp=30Hz,阻带截止频率Ws=60Hz,通带最大衰减Rp=1dB ,阻带最小衰减As=30dB ,采样频率为fs=500。
输入x=sin(2*π*20*t)+2*sin(2*π*100*t)+5*sin(2*π*200*t)合成信号,经过滤波器后滤除30Hz以上的分量,即只保留sin(2*π*20*t)分量信号,来验证设计的滤波器是否达到了设计要求。
2.设计方案2.1数字滤波器的设计步骤根据数字滤波器的技术指标先设计过渡模拟滤波器得到系统函数Ha(s),然后将Ha(s)按双线性变换法转换成数字滤波器的系统函数H(z)。
用MATLAB设计数字FIR低通滤波器(哈明窗)
![用MATLAB设计数字FIR低通滤波器(哈明窗)](https://img.taocdn.com/s3/m/8639526e1ed9ad51f01df21d.png)
用MATLAB设计数字FIR低通滤波器(哈明窗)设计数字FIR低通滤波器,技术指标如下:Wp=0.2pi.rp=0.25db;Ws=0.3pi,as=50db.求解,如下图:程序:wp=0.2*pi;ws=0.3*pi;trwidth=ws-wp;M=ceil(6.6*pi/trwidth)+1;%朝正无穷方向取整n=[0:1:M-1];wc=(ws+wp)/2%求的截止频率(弧度)hd=ideal_lp(wc,M) %调用计算理想低通滤波器的单位取样响应wham=(hamming(M))';%哈明窗函数h=hd.*wham;[H,w]=freqz(h,1,1000,'whole'); %求Z变换频率响应函数H=(H(1:1:501))';w=(w(1:1:501))'mag=abs(H);db=20*log10((mag+eps)/max(mag));pha=angle(H);grd=grpdelay(h,1,w);deltaw=2*pi/1000;Rp=-(min(db(1:1:wp/deltaw+1)))As=-round(max(db(ws/deltaw+1:1:501)))subplot(1,1,1)subplot(2,2,1),stem(n,hd);title('理想脉冲响应')axis([0 M-1 -0.1 0.3]);xlabel('N');ylabel('hd(n)');subplot(2,2,2),stem(n,wham);title('Hamming窗')axis([0 M-1 -0 1.1]);xlabel('N');ylabel('w(n)');subplot(2,2,3),stem(n,h);title('实际脉冲响应')axis([0 M-1 -0.1 0.3]);xlabel('N');ylabel('h(n)');subplot(2,2,4),plot(w/pi,db);title('相对标尺的幅度响应');grid on;axis([0 1 -100 10]);xlabel('frequency in pi units');ylabel('decibels');set(gca,'XTickMode','manual','XTick',[0,0.2,0.3,1])%设置或修改LTI对象的属性值set(gca,'XTickMode','manual','XTick',[-50,0])set(gca,'XTickLabelMode','manual','XTickLabels',['50';'0'])子程序:function hd=ideal_lp(wc,N);a=(N-1)/2;n=[0:1:(N-1)];m=n-a+eps;hd=sin(wc*m)./(pi*m);。
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数字低通滤波器的指标如下:信号的取样频率是1000Hz,截止频率是1000Hz,截止频率是200Hz,滤波器的阶数是81,用矩形窗、汗宁窗、凯赛窗、三角窗分别设计低通滤波器。
程序如下:
wpass=0.4*pi; %通带截止频率为0.4π
w1=boxcar(81); %矩形窗时域函数
w2=hamming(81); %汉宁窗时域函数
w3=kaiser(81,7.865); % 凯赛窗时域函数
w4=triang(81); %三角窗时域函数
n=1:1:81;
hd=sin(wpass*(n-41))./(pi*(n-41));
hd(41)=wpass/pi;
h1=hd.*rot90(w1);
h2=hd.*rot90(w2);
h3=hd.*rot90(w3);
h4=hd.*rot90(w4);
[a1,rad]=freqz(h1); % 频率响应函数求其幅度和频率
[a2,rad]=freqz(h2);
[a3,rad]=freqz(h3);
[a4,rad]=freqz(h4);
subplot(2,2,1);
plot(rad,20*log10(abs(a1)));
xlabel('归一化频率');
ylabel('幅度(dB)');
title(' 利用矩形窗设计的滤波器');
grid on;
subplot(2,2,2);
plot(rad,20*log10(abs(a2)));
xlabel('归一化频率');
ylabel('幅度(dB)');
title('利用汗宁窗设计的滤波器');
grid on;
subplot(2,2,3);
plot(rad,20*log10(abs(a3)));
xlabel('归一化频率');
ylabel('幅度(dB)');
title('利用凯赛窗设计的滤波器');
grid on;
subplot(2,2,4);
plot(rad,20*log10(abs(a4)));
xlabel('归一化频率');
ylabel('幅度(dB)');
title('利用三角窗设计的滤波器');
grid on;
FFT(三个)
书上P140
第一个FFT
已知信号由频率15Hz、幅值为0.5的正x uan信号和频率为40Hz、幅值为2的正XUAN信号组成,数据取样频率为FS=100Hz,试分别绘制N=128点DFT的幅频图和N=1024点DFT 幅频图
由题可知信号可写为
x(t)=0.5sin(2πf1t)+2sin(2πf2t)
%MatLAB Example
clf
fs=100;
N=128;
n=0:N;
t=n/fs;
x=0.5*sin(2*pi*15*t)+2*sin(2*pi*40*t);
y=fft(x,N);
mag=abs(y);
f=(0:length(y)-1)'*fs/length(y);
subplot(221)
plot(f,mag);
xlabel(Frequency(Hz)');
ylabel(Magnitude');
title('N=128')
reid
subplot(222)
plot(f(1:N/2),mag(1:N/2));
xlabel('Frequency(Hz)');
ylabel('Magnitude');
title('N=128')
grid
fs=100;
N=1024
n=0:N-1;
t=n/fs;
x=0.5*sin(2*pi*15*t)+2*sin(2*pi*40*t); y=fft(x,N);
mag=abs(y);
f=(0:length(y)-1)'*fs/length(y);
subplot(223)
plot(f,mag);
xlabel('Frequency(Hz)');
ylabel('Magnitude');
title('N=1024')
grod
subplot(224)
plt(f(1:N/2),mag(1:N/2));
xlabel('Frequency(Hz)');
ylabel('Magnitude');
title('N=1024')
grid
要改。