matlab工具箱设计滤波器

matlab工具箱设计滤波器
matlab工具箱设计滤波器

MATLAB中用FDATool设计滤波器及使用

该文章讲述了MATLAB中用FDATool设计滤波器及使用.

1. 在Matlab中键入fdatool运行Filter Design and Analysis Tool。具体使用请参见Matlab Help中的Signal Processing Toolbox->FDATool。

2. 在fdatool工具中应该注意的几个问题:(a)Fstop(阻带截止频率)不能大于或等于采样频率Fs/2,这是由于数字滤波器设计的方式决定的。(b)将设计好的滤波器导出,可以采用两种方式Export the filter either as filter coefficients variables or as a dfilt or mfilt filter object variable。(详细说明参见Matlab Help中的Signal Processing Toolbox-> FDATool-> Exporting a Filter Design。

导出:File---Export弹出EXPORT对话框,选择“Export As”为“Objects”,“Varable Names”可以更改,默认为Hd。

3. (a)如果导出的是dfilt or mfilt filter object variable,则可以用[b, a] = tf(Hd)将dfilt filter object转换为传递函数形式,然后用d=filter(b,a,x); 使用这个滤波器。其中:filter是默认函数,b、a是刚刚设计的传递函数参数,x是原始采集信号,d为滤波后的信号。x=importdata('E:\matlab_work\xy\bb\');

N=length(x); %取长度

fs=4000; %采样频率

t=(0:N-1)/fs; 输出Hd;

[b,a]=tf(Hd);%得到传递函数

d=filter(b,a,x); subplot(311); plot(t,x); title('原始信号');

xlabel('t');

ylabel('y');

grid on;

基于 fdatool工具的数字滤波器的matlab设计

数字滤波器的matlab设计

fdatool界面设计

fdatool的介绍

fdatool(filter design & analysis tool)是matlab信号处理工具箱里专用的滤波器设计分析工具,以上的版本还专门增加了滤波器设计工具箱(filter design toolbox)。fdatool可以设计几乎所有的基本的常规滤波器,包括fir和iir的各种设计方法。它操作简单,方便灵活。

fdatool界面总共分两大部分,一部分是design filter,在界面的下半部,用来设置滤波器的设计参数,另一部分则是特性区,在界面的上半部分,用来显示滤波器的各种特性。design filter部分主要分为:

filter type(滤波器类型)选项,包括lowpass(低通)、highpass(高通)、bandpass(带通)、bandstop(带阻)和特殊的fir滤波器。

design method(设计方法)选项,包括iir滤波器的butterworth(巴特沃思)法、chebyshev type i(切比雪夫i型)法、 chebyshev type ii(切比雪夫ii型)法、elliptic(椭圆滤波器)法和fir滤波器的equiripple法、least-squares(最小乘方)法、window(窗函数)法。

filter order(滤波器阶数)选项,定义滤波器的阶数,包括specify order(指定阶数)和minimum order(最小阶数)。在specify order中填入所要设计的滤波器的阶数(n阶滤波器,specify order=n-1),如果选择minimum order 则matlab根据所选择的滤波器类型自动使用最小阶数。

frenquency specifications选项,可以详细定义频带的各参数,包括采样频率fs和频带的截止频率。它的具体选项由filter type选项和design method 选项决定,例如bandpass(带通)滤波器需要定义fstop1(下阻带截止频率)、fpass1(通带下限截止频率)、fpass2(通带上限截止频率)、fstop2(上阻带截止频率),而lowpass(低通)滤波器只需要定义fstop1、fpass1。采用窗函数设计滤波器时,由于过渡带是由窗函数的类型和阶数所决定的,所以只需要定义通带截止频率,而不必定义阻带参数。

magnitude specifications选项,可以定义幅值衰减的情况。例如设计带通滤波器时,可以定义wstop1(频率fstop1处的幅值衰减)、wpass(通带范围内的幅值衰减)、wstop2(频率fstop2处的幅值衰减)。当采用窗函数设计时,通带截止频率处的幅值衰减固定为6db,所以不必定义。

window specifications选项,当选取采用窗函数设计时,该选项可定义,它包含了各种窗函数。

带通滤波器设计实例

本文将以一个fir 滤波器的设计为例来说明如何使用matlab设计数字滤波器:在小电流接地系统中注入的正弦信号,对其进行跟踪分析,要求设计一带通数字滤波器,滤除工频及整次谐波,以便在非常复杂的信号中分离出该注入信号。参数要求:96阶fir数字滤波器,采样频率1000hz,采用hamming窗函数设计。

本例中,首先在filter type中选择bandpass(带通滤波器);在design method选项中选择fir window(fir滤波器窗函数法),接着在window specifications选项中选取hamming;指定filter order项中的specify order =95;由于采用窗函数法设计,只要给出通带下限截止频率fc1和通带上限截止频率fc2,选取fc1=70hz,fc2=84hz。设置完以后点击design filter即可得到所设计的fir滤波器。通过菜单选项analysis可以在特性区看到所设计滤波器的幅频响应、相频响应、零极点配置和滤波器系数等各种特性。设计完成后将结果保存为文件。

在设计过程中,可以对比滤波器幅频相频特性和设计要求,随时调整参数和滤波器类型,

以便得到最佳效果。其它类型的fir滤波器和iir滤波器也都可以使用fdatool来设计。

图1 滤波器幅频和相频响应(特性区)

magnitude response and phase response of the filter

程序设计法

在matlab中,对各种滤波器的设计都有相应的计算振幅响应的函数【3】,可以用来做滤波器的程序设计。

上例的带通滤波器可以用程序设计:

c=95; %定义滤波器阶数96阶

w1=2*pi*fc1/fs;

w2=2*pi*fc2/fs; %参数转换,将模拟滤波器的技术指标转换为数字滤波器的技术指标

window=hamming(c+1); %使用hamming窗函数

h=fir1(c,[w1/pi w2/pi],window); %使用标准响应的加窗设计函数fir1 freqz(h,1,512); %数字滤波器频率响应在matlab环境下运行该程序即可得到滤波器幅频相频响应曲线和滤波器系数h。篇幅所限,这里不再将源程序详细列出。

2 simulink仿真

本文通过调用simulink中的功能模块构成数字滤波器的仿真框图,在仿真过程中,可以双击各功能模块,随时改变参数,获得不同状态下的仿真结果。例如构造以基波为主的原始信号,

,通过simulink环境下的digital filter design(数字滤波器设计)模块导入中fdatool所设计的滤波器文件。仿真图和滤波效果图如图2所示。

图2 simulink仿真图及滤波效果图

simulated connections and waveform

可以看到经过离散采样、数字滤波后分离出了的频率分量(scope1)。之所以选取上面的叠加信号作为原始信号,是由于在实际工作中是要对已经经过差分滤波的信号进一步做带通滤波,信号的各分量基本同一致,可以反映实际的情况。本例设计的滤波器已在实际工作中应用,取得了不错的效果。

简单低通滤波器设计及matlab仿真

东北大学 研究生考试试卷 考试科目: 课程编号: 阅卷人: 考试日期: 姓名:xl 学号: 注意事项 1.考前研究生将上述项目填写清楚. 2.字迹要清楚,保持卷面清洁. 3.交卷时请将本试卷和题签一起上交. 4.课程考试后二周内授课教师完成评卷工作,公共课成绩单与试卷交研究生院培养办公室, 专业课成绩单与试卷交各学院,各学院把成绩单交研究生院培养办公室. 东北大学研究生院培养办公室

数字滤波器设计 技术指标: 通带最大衰减: =3dB , 通带边界频率: =100Hz 阻带最小衰减: =20dB 阻带边界频率: =200Hz 采样频率:Fs=200Hz 目标: 1、根据性能指标设计一个巴特沃斯低通模拟滤波器。 2、通过双线性变换将该模拟滤波器转变为数字滤波器。 原理: 一、模拟滤波器设计 每一个滤波器的频率范围将直接取决于应用目的,因此必然是千差万别。为了使设计规范化,需要将滤波器的频率参数作归一化处理。设所给的实际频 率为Ω(或f ),归一化后的频率为λ,对低通模拟滤波器令λ=p ΩΩ/,则1 =p λ, p s s ΩΩ=/λ。令归一化复数变量为p ,λj p =,则p p s j j p Ω=ΩΩ==//λ。所以巴 特沃思模拟低通滤波器的设计可按以下三个步骤来进行。 (1)将实际频率Ω规一化 (2)求Ωc 和N 11010/2-=P C α s p s N λααlg 1 10 110lg 10 /10/--= 这样Ωc 和N 可求。 p x fp s x s f

根据滤波器设计要求=3dB ,则C =1,这样巴特沃思滤波器的设计就只剩一个参数N ,这时 N p N j G 222 )/(11 11)(ΩΩ+= += λλ (3)确定)(s G 因为λj p =,根据上面公式有 N N N p j p p G p G 22)1(11 )/(11)()(-+= += - 由 0)1(12=-+N N p 解得 )221 2exp(πN N k j p k -+=,k =1,2, (2) 这样可得 1 )21 2cos(21 ) )((1 )(21+-+-= --= -+πN N k p p p p p p p G k N k k 求得)(p G 后,用p s Ω/代替变量p ,即得实际需要得)(s G 。 二、双线性变换法 双线性变换法是将s 平面压缩变换到某一中介1s 平面的一条横带里,再通过标准变换关系)*1exp(T s z =将此带变换到整个z 平面上去,这样就使s 平面与z 平面之间建立一一对应的单值关系,消除了多值变换性。 为了将s 平面的Ωj 轴压缩到1s 平面的1Ωj 轴上的pi -到pi 一段上,可以通过以下的正切变换来实现: )21 tan(21T T Ω= Ω 这样当1Ω由T pi -经0变化到T pi 时,Ω由∞-经过0变化到∞+,也映射到了整个Ωj 轴。将这个关系延拓到整个s 平面和1s 平面,则可以得到

matlab滤波器设计

长安大学 数字信号处理综合设 计 专业_______电子信息工程_______ 班级__24030602___________ 姓名_______张舒_______ 学号2403060203 指导教师陈玲 日期_______2008-12-27________

一、课程设计目的: 1. 进一步理解数字信号处理的基本概念、基本理论和基本方法; 2.熟悉在Windows环境下语音信号采集的方法; 3.学会用MATLAB软件对信号进行分析和处理; 4.综合运用数字信号处理理论知识,掌握用MATLAB软件设计FIR和IIR数字滤波器的方法; 5. 提高依据所学知识及查阅的课外资料来分析问题解决问题的能力。 二、课程设计内容: 1.语音信号的采集 利用windows下的录音机录制一段自己的话音,时间控制在1秒左右;并对语音信号进行采样,理解采样频率、采样位数等概念。 2.语音信号的频谱分析 利用函数fft对采样后语音信号进行快速傅里叶变换,得到信号的频谱特性。 3.设计数字滤波器 采用窗函数法和双线性变换法设计下列要求的三种滤波器,根据语音信号的特点给出有关滤波器的性能指标: 1)低通滤波器性能指标,fp=1000Hz,fc=1200Hz, As=100dB,Ap=1dB; 2)高通滤波器性能指标,fc=4800Hz,fp=5000Hz ,As=100dB,Ap=1dB; 3)带通滤波器性能指标,fp1=1200Hz,fp2=3000Hz,fc1=1000Hz,fc2=3200Hz,As=100dB,Ap=1dB。 4.对语音信号进行滤波 比较用两种方法设计的各滤波器的性能,然后用性能好的滤波器分别对采集的语音信号进行滤波;并比较滤波前后语音信号的波形及频谱,分析信号的变化。 5.回放语音信号,感觉滤波前后的声音变化。 三、实验原理 (一)基于双线性Z变换法的IIR数字滤波器设计 由于的频率映射关系是根据推导的,所以使jΩ轴每隔2π/Ts便映射到单位圆上一周,利用冲激响应不变法设计数字滤波器时可能会导致上述的频域混叠现象。为了克服这一问题,需要找到由s平面到z平面的另外的映射关系,这种关系应保证: 1) s平面的整个jΩ轴仅映射为z平面单位圆上的一周; 2) 若G(s)是稳定的,由G(s)映射得到的H(z)也应该是稳定的; 3) 这种映射是可逆的,既能由G(s)得到H(z),也能由H(z)得到G(s); 4) 如果G(j0)=1,那么。 双线性Z变换满足以上4个条件的映射关系,其变换公式为

滤波器设计MATLAB

数字信号处理

第一章概述 《数字信号处理》课程是通信专业的一门重要专业基础课,是信息的数字化处理、存储和应用的基础。通过该课程的课程设计实践,使我们对信号与信息的采集、处理、传输、显示、存储、分析和应用等有一个系统的掌握和理解,巩固和运用在《数字信号处理》课程中所学的理论知识和实验技能,掌握数字信号处理的基础理论和处理方法,提高分析和解决信号与信息处理相关问题的能力,为以后的工作和学习打下基础。 数字滤波器是一种用来过滤时间离散信号的数字系统,通过对抽样数据进行数学处理来达到频域滤波的目的。根据其单位冲激响应函数的时域特性可分为两类:无限冲激响应(IIR)滤波器和有限冲激响应(FIR)滤波器。 其中,设计IIR数字滤波器一般采用间接法(脉冲响应不变法和双线性变换法),应用

最广泛的是双线性变换法。 我们在课本中学到基本设计过程是: ①先将给定的数字滤波器的指标转换成过渡模拟滤波器的指标; ②设计过渡模拟滤波器; ③将过渡模拟滤波器系统函数转换成数字滤波器的系统函数。 而MATLAB信号处理工具箱中的各种IIR数字滤波器设计函数都是采用双线性变换法。第六章介绍的滤波器设计函数butter、cheby1 、cheby2 和ellip可以分别被调用来直接设计巴特沃斯、切比雪夫1、切比雪夫2和椭圆模拟和数字滤波器。 第二章总体方案设计 首先我将所给信号用MATLAB作图分析,然后通过观察st的幅频特性曲线,确定用高通滤波器作为处理信号的滤波器。选取滤波器的通带最大衰减为,阻带最小衰减为60dB为参数。 然后通过编程序调用MATLAB滤波器设计函数ellipord和ellip设计椭圆滤波器;通过编程序调用函数cheb1ord和cheby1设计切比雪夫滤波器,并绘图显示其幅频响应特性曲线。最后使用用滤波器实现函数filter,用两个滤波器分别对信号st进行滤波后绘图显示时域波形,观察滤波效果。 实验程序框图如图所示:

关于滤波器设计的matlab函数简表

关于滤波器设计、实现的Matlab函数分类函数名功能说明 滤波器分析 (求幅频、相频响应)abs求模值 angle求相角 freqs模拟滤波器的频率响应freqz数字滤波器的频率响应grpdelay群延迟 impz脉冲响应(离散的)zplane画出零极点图 fvtool滤波器可视化工具 滤波器实现(求输入信号通过滤波器的响应)conv/conv2卷积/二维卷积 filter求信号通过滤波器的响应 IIR滤波器阶数估算buttord巴特沃斯滤波器阶数估算 cheb1ord切比雪夫Ⅰ型滤波器阶数估算 cheb2ord切比雪夫Ⅱ型滤波器阶数估算 ellopord椭圆滤波器阶数估算 IIR数字滤波器设计(求系统函数H(z))butter cheby1 cheby2 ellip 模拟低通滤波器原型(归一化的)buttap模拟低通巴特沃斯滤波器原型cheb1ap模拟低通切比雪夫Ⅰ型滤波器原型cheb2ap模拟低通切比雪夫Ⅱ型滤波器原型ellipap模拟低通椭圆滤波器原型besselap模拟低通贝塞尔滤波器原型 模拟低通滤波器设计(求系统函数H(s))butter巴特沃斯滤波器设计cheby1切比雪夫Ⅰ型滤波器设计cheby2切比雪夫Ⅱ型滤波器设计ellip椭圆滤波器设计besself贝塞尔滤波器设计 模拟滤波器频带变换lp2bp低通→带通 lp2bs低通→带阻 lp2hp低通→高通 lp2lp低通→低通 滤波器离散化(由模拟滤波器得到数字滤波器)bilinear脉冲响应不变法impinvar双线性变换法 FIR滤波器设计fir1基于窗函数的FIR滤波器设计 fir2基于窗函数的任意响应FIR滤波器设 计 窗函数boxcar矩形窗 rectwin矩形窗 bartlett三角窗

MATLAB工具箱介绍.

MATLAB工具箱介绍 软件Matlab由美国MathWorks, Inc.公司出品,它的前身是C1eveMoler教授(现为美国工程院院士,Mathworks公司首席科学家)为著名的数学软件包LINPACK和EISPACK所写的一个接口程序。经过近20年的发展,目前Matlab已经发展成一个系列产品,包括它的内核及多个可供选择的工具箱。Matlab的工具箱数目不断增加,功能不断改善,这里简要介绍其中的几个。MATLAB 的M文件、工具箱索引和网上资源,可以从https://www.360docs.net/doc/ec3411484.html,处查找。 (1)通讯工具箱 (Communication ToolboX) ★提供100多个函数及150多个SIMULINK模块,用于系统的仿真和分析 ★可由结构图直接生成可应用的C语言源代码 (2)控制系统工具箱 (Control System Too1box) ★连续系统设计和离散系统设计 ★状态空间和传递函数 ★模型转换 ★频域响应:Bode图、Nyquist图、Nichols图 ★时域响应:冲击响应、阶跃响应、斜波响应等 ★根轨迹、极点配置、LQG (3)金融工具箱 (Financial Loo1boX) ★成本、利润分析,市场灵敏度分析 ★业务量分析及优化 ★偏差分析 ★资金流量估算 ★财务报表

(4)频率域系统辨识工具箱 (Frequency Domain System Identification Toolbox) ★辨识具有未知延迟的连续和离散系统 ★计算幅值/相位、零点/极点的置信区间 ★设计周期激励信号、最小峰值、最优能量谱等 (5)模糊逻辑工具箱 (Fuzzy Logic Too1box) ★友好的交互设计界面 ★自适应神经—模糊学习、聚类以及Sugeno推理 ★支持SIMULINK动态仿真 ★可生成C语言源代码用于实时应用 (6)高阶谱分析工具箱 (Higher—Order Spectral Analysis Toolbox) ★高阶谱估计 ★信号中非线性特征的检测和刻划 ★延时估计 ★幅值和相位重构 ★阵列信号处理 ★谐波重构 (7)图像处理工具箱 (Image Processing Toolbox) ★二维滤波器设计和滤波 ★图像恢复增强 ★色彩、集合及形态操作

数字滤波器的MATLAB设计与DSP上的实现

数字滤波器的MAT LAB设计与 DSP上的实现 数字滤波器的MATLAB 设计与DSP上的实现 公文易文秘资源网佚名2007-11-15 11:56:42我要投稿添加到百度搜藏 摘要:以窗函数法设计线性相位FIR数字滤波器为例,介绍用MATLAB工具软件设计数字滤波器的方法和在定点DSP上的实现。实现时,先在CCS5000仿真开发,然后将程序加载到TMS320VC5409评估板上实时运行,结果实现了目标要求。文中还讨论了定标、误差、循环寻址等在DSP上实现的关键问题。关键词 摘要:以窗函数法设计线性相位 FIR数字滤波器为例,介绍用 MATLAB工具软件设计数字滤波器的方法和在定点DSP上的实现。实现时,先在 CCS5000仿真开发,然后将程序加载到 TMS320VC5 409评估板上实时运行,结果实现了目标要求。文中还讨论了定标、误差、循环寻址等在DSP上实 现的关键问题。 关键词:数字滤波器MATLAB DSP 引言 随着信息时代和数字世界的到来,数字信号处理已成为今一门极其重要的学科和技术领域。数字信号处理在通信、语音、图像、自动控制、雷达、军事、航空航天、医疗和家用电器等众多领域得到了广泛的应

用。在数字信号处理应用中,数字滤波器十分重要并已获得广泛应用。 1数字滤波器的设计 1.1数字滤波器设计的基本步骤 数字滤波器根据其冲激响应函数的时域特性,可分为两种,即无限长冲激响应(IIR )滤波器和有限长冲激响应(FIR )滤波器。IIR滤波器的特征是,具有无限持续时间冲激响应。种滤波器一般需要用递归模型来实现,因而有时也称之为递归滤波器。FIR滤波器的冲激响应只能延续一定时间, 在工程实际中可以采用递归的方式实现,也可以采用非递归的方式实现。数字滤波器的设计方法有多种,如双线性变换法、窗函数设计法、插值逼近法和Chebyshev逼近法等等。随着 MATLAB软件尤 其是MATLAB的信号处理工作箱的不断完善,不仅数字滤波器的计算机辅助设计有了可能,而且还可以使设计达到最优化。 数字滤波器设计的基本步骤如下: (1确定指标 在设计一个滤波器之前,必须首先根据工程实际的需要确定滤波器的技术指标。在很多实际应用中,数字滤波器常常被用来实现选频操作。因此,指标的形式一般在频域中给岀幅度和相位响应。幅度指标主要以两种方式给岀。第一种是绝对指标。它提供对幅度响应函数的要求,一般应用于FI R滤波器的设计。第二种指标是相对指标。它以分贝值的形式给岀要求。在工程实际中,这种指标最受欢迎。对于相位响应指标形式,通常希望系统在通频带中人有线性相位。运用线性相位响应指标进行滤波器设计具有如下优点:①只包含实数算法,不涉及复数运算;②不存在延迟失真,只有固定数量的延迟;③长度为N的滤波器(阶数为N-1),计算量为N/2数量级。因此,本文中滤波器的设计就以线性相位FIR滤波器的设计为例。 (2)逼近

基于matlab的FIR数字滤波器设计(多通带,窗函数法)

数字信号处理 课程设计报告 设计名称:基于matlab的FIR数字滤波器设计 彪

一、课程设计的目的 1、通过课程设计把自己在大学中所学的知识应用到实践当中。 2、深入了解利用Matlab设计FIR数字滤波器的基本方法。 3、在课程设计的过程中掌握程序编译及软件设计的基本方法。 4、提高自己对于新知识的学习能力及进行实际操作的能力。 5、锻炼自己通过网络及各种资料解决实际问题的能力。 二、主要设计内容 利用窗函数法设计FIR滤波器,绘制出滤波器的特性图。利用所设计的滤波器对多个频带叠加的正弦信号进行处理,对比滤波前后的信号时域和频域图,验证滤波器的效果。 三、设计原理 FIR 滤波器具有严格的相位特性,对于信号处理和数据传输是很重要的。 目前 FIR滤波器的设计方法主要有三种:窗函数法、频率取样法和切比雪夫等波纹逼近的最优化设计方法。常用的是窗函数法和切比雪夫等波纹逼近的最优化设计方法。本实验中的窗函数法比较简单,可应用现成的窗函数公式,在技术指标要求高的时候是比较灵活方便的。 如果 FIR 滤波器的 h(n)为实数, 而且满足以下任意条件,滤波器就具有准确的线性相位: 第一种:偶对称,h(n)=h(N-1-n),φ (ω)=-(N-1)ω/2 第二种:奇对称,h(n)=-h(N-1-n), φ(ω)=-(N-1)ω/2+pi/2 对称中心在n=(N-1)/2处 四、设计步骤 1.设计滤波器 2.所设计的滤波器对多个频带叠加的正弦信号进行处理 3.比较滤波前后信号的波形及频谱 五、用窗函数设FIR 滤波器的基本方法 基本思路:从时域出发设计 h(n)逼近理想 hd(n)。设理想滤波器的单位响应在时域表达为hd(n),则Hd(n) 一般是无限长的,且是非因果的,不能

Matlab各工具箱功能简介(部分)

Toolbox工具箱 序号工具箱备注 一、数学、统计与优化 1 Symbolic Math Toolbox 符号数学工具箱 Symbolic Math Toolbox?提供用于求解和推演符号运算表达式以及执行可变精度算术的函数。您可以通过分析执行微分、积分、化简、转换以及方程求解。另外,还可以利用符号运算表达式为MATLAB?、Simulink?和Simscape?生成代码。 Symbolic Math Toolbox 包含MuPAD?语言,并已针对符号运算表达式的处理和执行进行优化。该工具箱备有MuPAD 函数库,其中包括普通数学领域的微积分和线性代数,以及专业领域的数论和组合论。此外,还可以使用MuPAD 语言编写自定义的符号函数和符号库。MuPAD 记事本支持使用嵌入式文本、图形和数学排版格式来记录符号运算推导。您可以采用HTML 或PDF 的格式分享带注释的推导。 2 Partial Differential Euqation Toolbox 偏微分方程工具箱 偏微分方程工具箱?提供了用于在2D,3D求解偏微分方程(PDE)以及一次使用有限元分析。它可以让你指定和网格二维和三维几何形状和制定边界条件和公式。你能解决静态,时域,频域和特征值问题在几何领域。功能进行后处理和绘图效果使您能够直观地探索解决方案。 你可以用偏微分方程工具箱,以解决从标准问题,如扩散,传热学,结构力学,静电,静磁学,和AC电源电磁学,以及自定义,偏微分方程的耦合系统偏微分方程。 3 Statistics Toolbox 统计学工具箱

4 Curve Fitting Toolbox 曲线拟合工具箱 Curve Fitting Toolbox?提供了用于拟合曲线和曲面数据的应用程序和函数。使用该工具箱可以执行探索性数据分析,预处理和后处理数据,比较候选模型,删除偏值。您可以使用随带的线性和非线性模型库进行回归分析,也可以指定您自行定义的方程式。该库提供了优化的解算参数和起始条件,以提高拟合质量。该工具箱还提供非参数建模方法,比如样条、插值和平滑。 在创建一个拟合之后,您可以运用多种后处理方法进行绘图、插值和外推,估计置信区间,计算积分和导数。 5 Optimization Toolbox 优化工具箱 Optimization Toolbox?提供了寻找最小化或最大化目标并同时满足限制条件的函数。工具箱中包括了线性规划、混合整型线性规划、二次规划、非线性优化、非线性最小二乘的求解器。您可以使用这些求解器寻找连续与离散优化问题的解决方案、执行折衷分析、以及将优化的方法结合到其算法和应用程序中。 6 Global Optimization Toolbox 全局优化工具箱 Global Optimization Toolbox 所提供的方法可为包含多个极大值或极小值的问题搜索全局解。它包含全局搜索、多初始点、模式搜索、遗传算法和模拟退火求解器。对于目标

matlab数字滤波器设计程序

%要求设计一butterworth低通数字滤波器,wp=30hz,ws=40hz,rp=0.5,rs=40,fs=100hz。>>wp=30;ws=40;rp=0.5;rs=40;fs=100; >>wp=30*2*pi;ws=40*2*pi; >> [n,wn]=buttord(wp,ws,rp,rs,'s'); >> [z,p,k]=buttap(n); >> [num,den]=zp2tf(z,p,k); >> [num1,den1]=impinvar(num,den); Warning: The output is not correct/robust. Coeffs of B(s)/A(s) are real, but B(z)/A(z) has complex coeffs. Probable cause is rooting of high-order repeated poles in A(s). > In impinvar at 124 >> [num2,den2]=bilinear(num,den,100); >> [h,w]=freqz(num1,den1); >> [h1,w1]=freqz(num2,den2); >>subplot(1,2,1); >>plot(w*fs/(2*pi),abs(h)); >>subplot(1,2,2); >>plot(w1*fs/(2*pi),abs(h1)); >>figure(1); >>subplot(1,2,1); >>zplane(num1,den1); >>subplot(1,2,2); >>zplane(num2,den2);

基于MATLAB的滤波器设计

基于MATLAB 的滤波器设计 摘 要:利用MA TLAB 设计滤波器,可以按照设计要求非常方便地调整设计参数,极大地减轻了设计的工作量,有利于滤波器设计的最优化。Matlab 因其强大的数据处理功能被广泛应用于工程计算,其丰富的工具箱为工程计算提供了便利,利用Matlab 信号处理工具箱可以快速有效地设计各种数字滤波器,设计简单方便。本文介绍了在MATLAB R2011a 环境下滤波器设计的方法和步骤。 关键词:滤波器,matlab ,FIR ,IIR Abstract :By using MATLAB , we can design filters and modify the filters’parameters conveniently according to our demands. This relieves greatly design work loads and makes for optimization of filter designing. Matlab can be widely used in engineering calculations because of its powerful functions of data processing. Its rich toolbox makes the calculations easy. With Matlab signal processing toolbox, various digital filters can be designed effectively in simple way. This article introduce the methods and processes in the circumstance of MATLAB R2011a. Keywords :filter ,matlab ,fdatool 1.滤波器的原理 凡是可以使信号中特定的频率成分通过,而极大地衰减或抑制其他频率成分的装置或系统都称之为滤波器,相当于频率“筛子”。 滤波器的功能就是允许某一部分频率的信号顺利的通过,而另外一部分频率的信号则受到较大的抑制,它实质上是一个选频电路。 滤波器中,把信号能够通过的频率范围,称为通频带或通带;反之,信号受到很大衰减或完全被抑制的频率范围称为阻带;通带和阻带之间的分界频率称为截止频率;理想滤波器在通带内的电压增益为常数,在阻带内的电压增益为零;实际滤波器的通带和阻带之间存在一定频率范围的过渡带。 a .理想滤波器的频率特性 理想滤波器:使通带内信号的幅值和相位都不失真,阻喧内的频率成分都衰减为零的滤波器,其通带和阻带之间有明显的分界线。 如理想低通滤波器的频率响应函数为 0()()jw t C H jw A l W W Ω-=≤ 或 ()0()C H jw W W =>理想滤波器实际上并不存在。 b .实际滤波器 实际滤波器的特性需要以下参数描述: 1)恒部平均值A0:描述通带内的幅频特性;波纹幅度:d 。 2)上、下截止频率:以幅频特性值为A0/2时的相应频率值WC1,WC2作为带通滤波器的上、下截止频率。带宽21C C B W W =-。

基于MATLAB的数字滤波器设计

基于matlab的数字滤波器设计 摘要:本文介绍的是数字滤波器在MATLAB环境下的设计方法。数字滤波是数字信号处理的重要内容,在实际应用中有非常大的作用。我们研究的数字滤波器可分为IIR和FIR两大类。对于IIR数字滤波器的设计,我们需要借助模拟原型滤波器,然后再将模拟滤波器转化为数字滤波器,文中采用的设计方法是脉冲响应不变法、双向性变换法和完全函数设计法;对于FIR数字滤波器的设计,可以根据所给定的频率特性直接设计,文中采用的设计方法是窗函数法。根据IIR 滤波器和FIR滤波器的特点,本文在MATLAB坏境下分别用双线性变换法设计IIR和用窗函数设计FIR数字滤波器,并让这两种滤波器对采集的语音信号进行分析和比较,经过分析,最后给出了IIR和FIR对语音滤波的效果,并总结这两种滤波器在MATLAB环境下设计方法的优缺点。 关键词:数字滤波器;IIR ;FIR ;MATLAB

The Design of Digital Filter based on MATLAB Abstract:This article describes a digital filter in the MATLAB environment design. Digital filtering is an important part of digital signal processing which is playing a very big role in practice .The digital filter we studied can be divided into two categories——IIR and FIR. For the IIR digital filter design, we will need the help of simulation prototype filter, analog filters and then converted it into digital filter For the IIR digital filter design .The design methods used in the text is the same impulse response method, bi-sexual transformation and full function design ;We can based on the frequency characteristics of the given direct design, design method used in the text is the window function for FIR digital filter design. Based on the characteristics of IIR filter and FIR filters ,the bad paper in the MATLAB environment under the bilinear transformation method were used to design IIR and FIR with window function digital filter design and filters to capture both the voice signal analysis and compare. Through analysis of IIR and FIR Finally, the effect of filtering on the speech, and concluded the advantages and disadvantages in the two filter design methods in the MATLAB environment. Key words: Digital Filter ;IIR;FIR;MATLAB

高级数字滤波器设计及Matlab实现

高级数字滤波器设计及Matlab 实现 利用Parks-McClellan 算法设计线性相位FIR 滤波器 一、 算法原理 长度为2n+1的线性相位数字滤波器的传输函数为:20 ()n k k k G z h Z -== ∑。当 Z=exp(j T ω)=exp(2j F π)时,可得到频率响应: ()exp(2)cos 2n k k G F j nF d k F ππ==-∑ exp(2)()j F H F π=- 其中2n k k d h -=,k=0,……,n-1,0n d h = max ()()()W F D F H F - 对于一个理想的低通滤波器上式中的H(F)可以表示为: 误差加权函数: 允许设计者自己给定通带和阻带内的误差范围。令p s B B A = ,设计长度为2n+1的线性相位低通滤波器只要找到k d 并使得m a x ()()()W F D F H F -最小。 设空间A 是[0,1/2]的封闭子空间,为了使0 ()cos 2n k k H F d kF π== ∑是D(F) 在A 上唯一的最佳逼近,加权误差方程()()[()()]E F W F D F H F =-在A 上至少要有n+2个交错点。因此1()()i i E F E F E -=-=±,011,n i F F F F A +<∈ ,

max ()E E F =。算法的流程如图1所示。 对于给定的n+2个频率点,需要计算n+2个方程: ()(()())(1)k k k k W F H F D F ρ-=-- 写成矩阵的形式就是: 图 1.

0000001 1 1 1 1011 1 1 1 11 1cos 2cos 4cos 2()()11cos 2cos 4cos 2()()()(1)1cos 2cos 4cos 2()n n n n n n n F F nF W F d D F d F F nF D F W F d D F F F nF W F ππππππρπππ++++++?? ???? ?? ?? ??-????????????=??????????????????-?? ????? ? 通过该方程组可得: 其中: 利用拉格朗日插值公式可得: 这里 利用求得的H(F)求出误差函数E(F)。如果对所有的频率都有()E F ρ≤,说明ρ是纹波极值,交错频率点121,n F F F + 是交错频率点。若存在某些频率使得()E F ρ>,说明初始交错点组中的某些点需要交换。 对于上次确定的121,n F F F + 中每一点,都检查其附近是否存在某一频率 ()E F ρ>,如果有再在该点附近找出局部极值点,并用该,点代替原来的

用Matlab设计FIR滤波器的三种方法

用MATLAB信号处理工具箱进行FIR滤波器设计的三种方法 摘要介绍了利用MATLAB信号处理工具箱进行FIR滤波器设计的三种方法:程序设计法、FDATool设计法和SPTool设计法,给出了详细的设计步骤,并将设计的滤波器应用到一个混和正弦波信号,以验证滤波器的性能。 关键词 MATLAB,数字滤波器,有限冲激响应,窗函数,仿真 1 前言 数字滤波器是一种用来过滤时间离散信号的数字系统,通过对抽样数据进行数学处理来达到频域滤波的目的。根据其单位冲激响应函数的时域特性可分为两类:无限冲激响应(IIR)滤波器和有限冲激响应(FIR)滤波器。与IIR滤波器相比,FIR的实现是非递归的,总是稳定的;更重要的是,FIR滤波器在满足幅频响应要求的同时,可以获得严格的线性相位特性。因此,它在高保真的信号处理,如数字音频、图像处理、数据传输、生物医学等领域得到广泛应用。 2 FIR滤波器的窗函数设计法 FIR滤波器的设计方法有许多种,如窗函数设计法、频率采样设计法和最优化设计法等。窗函数设计法的基本原理是用一定宽度窗函数截取无限脉冲响应序列获得有限长的脉冲响应序列,主要设计步骤为: (1) 通过傅里叶逆变换获得理想滤波器的单位脉冲响应hd(n)。 (2) 由性能指标确定窗函数W(n)和窗口长度N。 (3) 求得实际滤波器的单位脉冲响应h(n), h(n)即为所设计FIR滤波器系数向量b(n)。 (4) 检验滤波器性能。 本文将针对一个含有5Hz、15Hz和30Hz的混和正弦波信号,设计一个FIR带通滤波器,给出利用MATLAB实现的三种方法:程序设计法、 FDATool设计法和SPTool设计法。参数要求:采样频率fs=100Hz,通带下限截止频率fc1=10 Hz,通带上限截止频率 fc2=20 Hz,过渡带宽6 Hz,通阻带波动0.01,采用凯塞窗设计。 2 程序设计法 MATLAB信号处理工具箱提供了各种窗函数、滤波器设计函数和滤波器实现函数。本文的带通滤波器设计及滤波程序如下: [n,Wn,beta,ftype]=kaiserord([7 13 17 23],[0 1 0],[0.01 0.01 0.01],100); %得出滤波器的阶数n=38,beta=3.4 w1=2*fc1/fs; w2=2*fc2/fs;%将模拟滤波器的技术指标转换为数字滤波器的技术指标 window=kaiser(n+1,beta);%使用kaiser窗函数

MATLAB常用工具箱

MATLAB有三十多个工具箱大致可分为两类:功能型工具箱和领域型工具箱. 功能型工具箱主要用来扩充MATLAB的符号计算功能、图形建模仿真功能、文字处理功能以及与硬件实时交互功能,能用于多种学科。而领域型工具箱是专业性很强的。如控制系统工具箱(Control System Toolbox)、信号处理工具箱(Signal Processing Toolbox)、财政金融工具箱(Financial Toolbox)等。 下面,将MATLAB工具箱内所包含的主要内容做简要介绍: 1)通讯工具箱(Communication Toolbox)。 令提供100多个函数和150多个SIMULINK模块用于通讯系统的仿真和分析 ——信号编码 ——调制解调 ——滤波器和均衡器设计 ——通道模型 ——同步 可由结构图直接生成可应用的C语言源代码。 2)控制系统工具箱(Control System Toolbox)。 鲁连续系统设计和离散系统设计 * 状态空间和传递函数 * 模型转换 * 频域响应:Bode图、Nyquist图、Nichols图 * 时域响应:冲击响应、阶跃响应、斜波响应等 * 根轨迹、极点配置、LQG 3)财政金融工具箱(FinancialTooLbox)。 * 成本、利润分析,市场灵敏度分析 * 业务量分析及优化 * 偏差分析 * 资金流量估算 * 财务报表 4)频率域系统辨识工具箱(Frequency Domain System ldentification Toolbox * 辨识具有未知延迟的连续和离散系统 * 计算幅值/相位、零点/极点的置信区间 * 设计周期激励信号、最小峰值、最优能量诺等 5)模糊逻辑工具箱(Fuzzy Logic Toolbox)。 * 友好的交互设计界面 * 自适应神经—模糊学习、聚类以及Sugeno推理 * 支持SIMULINK动态仿真 * 可生成C语言源代码用于实时应用

matlab设计滤波器程序

Fs=1000; t=0.1:1/Fs:0.3; A=1; B=fir1(100,[0.12 0.18],'bandpass');%fir1基于窗函数的有限脉冲响应滤波器 X=3*sin(2*pi*80*t)+sqrt(5)*randn(1,length(t)); subplot(2,2,1) plot(t,X) title('叠加白噪声的正弦信号') xlabel('time (seconds)') X1=3*sin(2*pi*80*t); subplot(2,2,2) plot(t,X1) title('正弦信号') xlabel('time (seconds)') Y=filter(B,A,X); subplot(2,2,3) plot(t,Y) title('Hamming窗滤波后的信号') xlabel('time (seconds)') B=fir1(100,[0.12 0.18],'bandpass',kaiser(101)); Y1=filter(B,A,X); subplot(2,2,4) plot(t,Y1) title('bartlett窗滤波后的信号') xlabel('time (seconds)') B=fir1(100,[0.12 0.18],'bandpass',barthannwin(101)); Y2=filter(B,A,X); subplot(2,2,4) plot(t,Y1) title('barthannwin窗滤波后的信号') xlabel('time (seconds)') figure(2) Xk=fft(X1); Mk=abs(Xk); subplot(2,2,1) stem(Mk)

Matlab控制工具箱

Matlab控制工具箱的应用 ——基于Matlab R2010a(7.10.0) 1.线性时不变系统浏览器LTI Viewer 在Matlab的command Window中,建立LTI对象,之后使用LTI Viewer可以绘制LTI对象的单位阶跃响应曲线(Step)、单位脉冲响应曲线(Impulse)、波特图(Bode)、零输入响应(Initial Condition)、波特图幅值图(Bode Magnitude)、奈奎斯特图(Nyquist)、尼科尔斯图(Nichols)、奇异值分析(Singular Value)以及零极点图(Pole/Zero)等。 注意:必须是线性时不变系统,对非线性系统需进行线性近似; LTI对象有三种:tf对象(传递函数模型)、zpk对象(零极点模型)、ss对象(状态空间模型),命令如下: 连续系统离散系统 传递函数模型Sys=tf(num,den) Sys=tf(num,den,TS) 零极点模型Sys=zpk(z,p,k) Sys=zpk(z,p,k,TS) 状态空间模型Sys=ss(A,B,C,D) Sys=ss(A,B,C,D,TS) 1)在Matlab的command Window中输入“ltiview”,弹出LTI Viewer界面如下:

2)在Matlab的command Window中输入LTI对象模型; 3)在LTI对话框中,将在workspace中的LTI对象模型导入: 4)之后进行分析,点击鼠标右键,可选择生成的各种曲线:

每种曲线,可快速获得系统响应信息: 5)设置: 通过File→Toolbox Preferences或Edit→Viewer Preferences可进行LTI Viewer图形窗口的设置; 在系统响应曲线绘制窗口中单击鼠标右键,选择弹出菜单中的Propertise可针对某一曲线进行设置; 通过Eidt→Plot Configurations可改变曲线绘制布局; 6)非线性系统的线性近似: 利用Simulink系统模型窗口中的菜单命令Tools→Control Design→Linear Analysis,可对非线性系统进行线性分析。在利用Simulink对系统进行线性分析时,会同时调出LTI Viewer。

滤波器设计与信号处理的matlab实现(2014年12月)

滤波器设计与信号处理的MATLAB 实现 庞 勇 2014年12月 1. IIR 滤波器设计和MATLAB 实现 1.1 IIR 滤波器设计原理 对于IIR 滤波器设计,我们主要学习的是由模拟滤波器设计数字滤波器的方法,设计思路和流程如图: 目的满足 先设计 基于第3步由模拟滤波器向数字滤波器的转化方式,IIR 滤波器设计方法分为“脉冲响应不变法”和“双线性变换法”,由于“脉冲响应不变法”存在混叠误差的缺陷,因此一般我们多选“双线性变换法”,而对于第2步模拟滤波器的设计,我们主要学习的是巴特沃斯设计方法,因此这里以“巴特沃斯滤波器双线性变换”设计法为例来阐述IIR 滤波器的设计方法和matlab 实现。 “巴特沃斯滤波器双线性变换”设计法的设计流程: 终始DF 指标 DF () c H s () d H z 11 211z s T z ---= +

原理解释: δ1δ-1+δ 222p T tg 1-1+2 s T 2 2() c H j Ω2p T ω 2 δ1 1δ-1 1+δ2 s T ω(d p ωs ω0 δ1δ-1 1+π 其中巴特沃斯模拟滤波器设计流程为: 1+2 δ1δ-δH 得两点代入()j ΩN Ωj A 点代入 ()H Ω得c H(s)H(-s)极点分布:共2N 个共圆c Ω等角距N π 1.2 “巴特沃斯滤波器双线性变换”设计法的matlab 实现: 按照设计原理和流程,每一步都可以在matlab 里进行编程计算,因此完全可以编程实现从技术指标到系统函数的整个计算,并且matlab 的信号处理工具箱已经把这整个计算过程编成函数供人们直接调用,我们只要了解这个函数的使用方法就可以了。

matlab工具箱设计滤波器

MATLAB中用FDATool设计滤波器及使用 该文章讲述了MATLAB中用FDATool设计滤波器及使用. 1. 在Matlab中键入fdatool运行Filter Design and Analysis Tool。具体使用请参见Matlab Help中的Signal Processing Toolbox->FDATool。 2. 在fdatool工具中应该注意的几个问题:(a)Fstop(阻带截止频率)不能大于或等于采样频率Fs/2,这是由于数字滤波器设计的方式决定的。(b)将设计好的滤波器导出,可以采用两种方式Export the filter either as filter coefficients variables or as a dfilt or mfilt filter object variable。(详细说明参见Matlab Help中的Signal Processing Toolbox-> FDATool-> Exporting a Filter Design。 导出:File---Export弹出EXPORT对话框,选择“Export As”为“Objects”,“Varable Names”可以更改,默认为Hd。 3. (a)如果导出的是dfilt or mfilt filter object variable,则可以用[b, a] = tf(Hd)将dfilt filter object转换为传递函数形式,然后用d=filter(b,a,x); 使用这个滤波器。其中:filter是默认函数,b、a是刚刚设计的传递函数参数,x是原始采集信号,d为滤波后的信号。x=importdata('E:\matlab_work\xy\bb\O6.txt'); N=length(x); %取长度 fs=4000; %采样频率 t=(0:N-1)/fs; 输出Hd; [b,a]=tf(Hd);%得到传递函数 d=filter(b,a,x); subplot(311); plot(t,x); title('原始信号'); xlabel('t'); ylabel('y'); grid on; 基于fdatool工具的数字滤波器的matlab设计 数字滤波器的matlab设计 1.1 fdatool界面设计 1.1.1 fdatool的介绍 fdatool(filter design & analysis tool)是matlab信号处理工具箱里专用的滤波器设计分析工具,matlab6.0以上的版本还专门增加了滤波器设计工具箱(filter design toolbox)。fdatool可以设计几乎所有的基本的常规滤波器,包括fir和iir的各种设计方法。它操作简单,方便灵活。

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