MATLAB实现数字FIR的高通_和带通等滤波器的源程序[1]

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使用MATLAB进行数字滤波器设计的步骤与方法

使用MATLAB进行数字滤波器设计的步骤与方法

使用MATLAB进行数字滤波器设计的步骤与方法数字滤波器是用于信号处理的重要工具,它可以对信号进行去噪、频率调整等操作。

而MATLAB作为一种强大的数学计算软件,提供了丰富的数字信号处理工具箱,可以方便地进行数字滤波器的设计与仿真。

本文将介绍使用MATLAB进行数字滤波器设计的步骤与方法。

1. 了解数字滤波器的基本原理在进行数字滤波器设计之前,首先需要了解数字滤波器的基本原理。

数字滤波器根据其频率响应特性可以分为低通、高通、带通和带阻滤波器等。

此外,数字滤波器的设计还需要考虑滤波器的阶数、截止频率以及滤波器类型等因素。

在设计中,我们可以选择滤波器的类型和相应的参考模型,然后利用MATLAB工具箱提供的函数进行设计。

2. 导入MATLAB中的数字信号处理工具箱使用MATLAB进行数字滤波器设计需要先导入数字信号处理工具箱。

通过在MATLAB命令窗口输入`>> toolbox`即可打开工具箱窗口,并可以选择数字信号处理工具箱进行加载。

加载完成后,就可以调用其中的函数进行数字滤波器设计。

3. 设计数字滤波器在MATLAB中,常用的数字滤波器设计函数有`fir1`、`fir2`、`iirnotch`等。

这些函数可以根据系统特性需求设计相应的数字滤波器。

以FIR滤波器为例,可以使用`fir1`函数进行设计。

该函数需要输入滤波器的阶数和截止频率等参数,输出设计好的滤波器系数。

4. 评估滤波器性能设计好数字滤波器后,需要进行性能评估。

可以使用MATLAB提供的`fvtool`函数绘制滤波器的幅频响应、相频响应和群延迟等。

通过观察滤波器在频域的性能表现,可以判断设计的滤波器是否满足要求。

5. 对滤波器进行仿真在对滤波器性能进行评估之后,还可以使用MATLAB进行滤波器的仿真。

通过将需要滤波的信号输入设计好的滤波器中,观察输出信号的变化,可以验证滤波器的去噪效果和频率调整能力。

MATLAB提供了函数`filter`用于对信号进行滤波处理。

MATLAB窗函数法实现FIR的高通,带通和低通滤波器的程序

MATLAB窗函数法实现FIR的高通,带通和低通滤波器的程序

MATLAB窗函数法实现FIR的高通,带通和低通滤波器的程序MATLAB 学院:地球物理与石油资源学院班级:姓名:学号:班内编号:指导教师:完成日期:测井11001大牛啊啊啊陈义群2013年6月3日课程设计报告一、题目FIR滤波器的窗函数设计法及性能比较 1. FIR滤波器简介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:无限冲激响应滤波器和有限冲激响应滤波器。

与IIR滤波器相比,FIR滤波器的主要特点为: a. 线性相位;b.非递归运算。

2. FIR 滤波器的设计FIR滤波器的设计方法主要有三种:a.窗函数设计法;b.频率抽样发;c.最小平法抽样法;这里我主要讨论在MATLAB环境下通过调用信号分析与处理工具箱的几类窗函数来设计滤波器并分析与比较其性能。

窗函数法设计FIR滤波器的一般步骤如下: a. 根据实际问题确定要设计的滤波器类型; b. 根据给定的技术指标,确定期望滤波器的理想频率特性;c. 求期望滤波器的单位脉冲响应;d. 求数字滤波器的单位脉冲响应; e. 应用。

常用的窗函数有(1)Hanningwindoww(n)?[?((2)Hammingw indoww(n)?[?((3)Balckmanwindoww(n)?[ ?((4)KaiserwindowI0{?1?[2n/(N?1)]2}w(n )?RN(n)I0(?)式中I0(x)是零阶Bessel函数,可定义为()2?n4?n)?()]RN(n)N?1N?1()2?n)]RN(n)N ?1() ?nN?1)]RN(n)() (x/2)m2I0(x)?1??m!m?1? 当x?0时与矩形窗一致;当x?时与海明窗结果相同;当x?时与布莱克曼窗结果相同。

3.窗函数的选择标准 1. 较低的旁瓣幅度,尤其是第一旁瓣; 2. 旁瓣幅度要下降得快,以利于增加阻带衰减;3. 主瓣宽度要窄,这样滤波器过渡带较窄。

使用MATLAB设计FIR滤波器

使用MATLAB设计FIR滤波器

使⽤MATLAB设计FIR滤波器1. 采⽤fir1函数设计,fir1函数可以设计低通、带通、⾼通、带阻等多种类型的具有严格线性相位特性的FIR滤波器。

语法形式:b = fir1(n, wn)b = fir1(n, wn, ‘ftype’)b = fir1(n, wn, ‘ftype’, window)b = fir1(n, wn, ‘ftype’, window, ‘noscale’)参数的意义及作⽤:b:返回的FIR滤波器单位脉冲响应,脉冲响应为偶对称,长度为n+1;n:滤波器的介数;wn:滤波器的截⽌频率,取值范围为0<wn<1,1对应信号采样频率⼀半。

如果wn是单个数值,且ftype参数为low,则表⽰设计截⽌频率为wn的低通滤波器,如果ftype参数为high,则表⽰设计截⽌频率为wn的⾼通滤波器;如果wn是有两个数组成的向量[wn1wn2],ftype为stop,则表⽰设计带阻滤波器,ftype为bandpass,则表⽰设计带通滤波器;如果wn是由多个数组成的向量,则根据ftype的值设计多个通带或阻带范围的滤波器,ftype为DC-1,表⽰设计的第⼀个频带为通带,ftype为DC-0,表⽰设计的第⼀个频带为阻带;window:指定使⽤的窗函数,默认为海明窗;noscale:指定是否归⼀化滤波器的幅度。

⽰例:N=41; %滤波器长度fs=2000; %采样频率%各种滤波器的特征频率fc_lpf=200;fc_hpf=200;fp_bandpass=[200 400];fc_stop=[200 400];%以采样频率的⼀半,对频率进⾏归⼀化处理wn_lpf=fc_lpf*2/fs;wn_hpf=fc_hpf*2/fs;wn_bandpass=fp_bandpass*2/fs;wn_stop=fc_stop*2/fs;%采⽤fir1函数设计FIR滤波器b_lpf=fir1(N-1,wn_lpf);b_hpf=fir1(N-1,wn_hpf,'high');b_bandpass=fir1(N-1,wn_bandpass,'bandpass');b_stop=fir1(N-1,wn_stop,'stop');%求滤波器的幅频响应m_lpf=20*log(abs(fft(b_lpf)))/log(10);m_hpf=20*log(abs(fft(b_hpf)))/log(10);m_bandpass=20*log(abs(fft(b_bandpass)))/log(10);m_stop=20*log(abs(fft(b_stop)))/log(10);%设置幅频响应的横坐标单位为Hzx_f=0:(fs/length(m_lpf)):fs/2;%绘制单位脉冲响应%绘制单位脉冲响应subplot(421);stem(b_lpf);xlabel('n');ylabel('h(n)');subplot(423);stem(b_hpf);xlabel('n');ylabel('h(n)');subplot(425);stem(b_bandpass);xlabel('n');ylabel('h(n)');subplot(427);stem(b_stop);xlabel('n');ylabel('h(n)');%绘制幅频响应曲线subplot(422);plot(x_f,m_lpf(1:length(x_f)));xlabel('频率(Hz)','fontsize',8);ylabel('幅度(dB)','fontsize',8);subplot(424);plot(x_f,m_hpf(1:length(x_f)));xlabel('频率(Hz)','fontsize',8);ylabel('幅度(dB)','fontsize',8);subplot(426);plot(x_f,m_bandpass(1:length(x_f)));xlabel('频率(Hz)','fontsize',8);ylabel('幅度(dB)','fontsize',8);subplot(428);plot(x_f,m_stop(1:length(x_f)));xlabel('频率(Hz)','fontsize',8);ylabel('幅度(dB)','fontsize',8);2. 采⽤fir2函数设计,函数算法是:⾸先根据要求的幅频响应向量形式进⾏插值,然后进⾏傅⾥叶变换得到理想滤波器的单位脉冲响应,最后利⽤窗函数对理想滤波器的单位脉冲响应激进型截断处理,由此得到FIR滤波器系数。

用Matlab设计FIR滤波器的三种方法

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。

用MAtlab实现FIR数字滤波器的设计

用MAtlab实现FIR数字滤波器的设计

设计方法
• 一、窗函数设计法 • 二、频率抽样设计法 • 三、最小二乘逼近设计法
FIR 数 字 滤 波 器 的 文 件
一、fir1.m
• 本文件采用窗函数法设计FIR数字滤波器,其调用格式是
• 1)b=fir1(N ,W c)
• 2)b=fir1(N,W c ,’high’) • 3)b=fir1(N,W c ,’stop’)
实践课题
FIR 数 字 滤 波 器 的 设 计
实践目的


通过实践加深对Matlab软件的认识。 能熟练应用并基本掌握Matlab软件, 通过实践对课本以外的内容有初步的 了解。 通过设计FIR数字滤波器,对滤波器 的功能和原理有初步的认识和了解。
实践课题简介
在数字信号处理的许多领域中, 如图像处理、数字通信等领域,常 常要求滤波器具有线性相位。FIR数 字滤波器的最大优点就是容易设计 成线性相位特性,而且它的单位冲 激响应是有限长的,所以它永远是 稳定的。

Hale Waihona Puke 上式中N为滤波器的阶次,W c是通带截止频率,其值在0~1之间, 1对应采样频率的一半,b是设计好的滤波器系数(单位冲激响应序 列)其长度为N+1。
对于格式(1)若W c是一标量,则可用来设计低通滤波器;若W c 是 的向量,则用来设计带通滤波器。 格式(2)用来设计高通滤波器。 格式(3)用来设计带阻滤波器。
部分滤波器的例子(频率抽样法)

部分滤波器的例子(最小二乘逼近设计法)

Fircls1设计的低通滤波器,归一化截止频率 为0.3,通带波纹为0.02,阻带波纹为0.008。
实践总结

通过这次实践课题的设计与制作,使我 对Matlab这个软件有了进一步的了解,并且 加深了课本上的知识。与此同时,使我对 滤波器有了初步的认识。提高了我的理解 以及分析能力,理论和实践相结合,不仅 巩固了我的理论知识,同时更提高了我的 实践能力,使我受益匪浅。

FIR滤波器的MATLAB设计与实现

FIR滤波器的MATLAB设计与实现

FIR滤波器的MATLAB设计与实现FIR滤波器(Finite Impulse Response Filter)是一种数字滤波器,其特点是其响应仅由有限长度的序列决定。

在MATLAB中,我们可以使用信号处理工具箱中的函数来设计和实现FIR滤波器。

首先,需要明确FIR滤波器的设计目标,包括滤波器类型(低通、高通、带通、带阻)、通带和阻带的频率范围、通带和阻带的增益等。

这些目标将决定滤波器的系数及其顺序。

在MATLAB中,我们可以使用`fir1`函数来设计FIR滤波器。

该函数的使用方式如下:```matlabh = fir1(N, Wn, type);```其中,`N`是滤波器长度,`Wn`是通带边缘频率(0到0.5之间),`type`是滤波器的类型('low'低通、'high'高通、'bandpass'带通、'stop'带阻)。

该函数会返回一个长度为`N+1`的滤波器系数向量`h`。

例如,如果要设计一个采样频率为10kHz的低通滤波器,通带截止频率为2kHz,阻带频率为3kHz,可以使用以下代码:```matlabfc = 2000; % 通带截止频率h = fir1(50, fc/(fs/2), 'low');```上述代码中,`50`表示滤波器的长度。

注意,滤波器的长度越大,滤波器的频率响应越陡峭,但计算成本也更高。

在设计完成后,可以使用`freqz`函数来分析滤波器的频率响应。

例如,可以绘制滤波器的幅度响应和相位响应曲线:```matlabfreqz(h);```除了使用`fir1`函数外,MATLAB还提供了其他函数来设计FIR滤波器,如`fir2`、`firpm`、`firls`等,具体使用方式可以参考MATLAB的文档。

在实际应用中,我们可以将FIR滤波器应用于音频处理、图像处理、信号降噪等方面。

例如,可以使用FIR滤波器对音频信号进行去噪处理,或者对图像进行锐化处理等。

matlab 信号过fir数字滤波器设计

matlab 信号过fir数字滤波器设计

一、概述Matlab 是一种用于算法开发、数据分析和可视化的高级技术计算语言和交互式环境。

在信号处理领域,Matlab 是一种非常强大的工具,可以用来设计和实现数字滤波器。

本文将重点介绍如何使用 Matlab 过FIR (Finite Impulse Response) 数字滤波器设计。

二、FIR 数字滤波器概述FIR 数字滤波器是一种常见的数字滤波器,它的特点是其单位脉冲响应有限,并且没有反馈。

FIR 滤波器的频率响应可以通过其线性相位特性来描述,因此在许多应用中非常有用。

三、Matlab 中的 FIR 数字滤波器设计工具Matlab 中提供了许多用于数字滤波器设计的工具,其中包括 fdatool 和 fir1 函数。

1. fdatoolfdatool 是 Matlab 中的一个交互式工具,可以帮助用户设计各种类型的数字滤波器。

用户可以通过图形界面选择滤波器类型、滤波器阶数、截止频率等参数,并实时查看滤波器的频率响应和单位脉冲响应。

使用 fdatool 可以快速方便地设计出所需的 FIR 数字滤波器。

2. fir1 函数fir1 函数是 Matlab 中用于设计标准的低通、高通、带通和带阻 FIR数字滤波器的函数。

用户可以通过指定滤波器类型、截止频率、滤波器阶数等参数来调用 fir1 函数,从而得到所需的数字滤波器的系数。

四、利用 Matlab 设计 FIR 数字滤波器的步骤1. 确定滤波器类型首先要确定所需的数字滤波器的类型,包括低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器。

2. 确定滤波器的频率特性根据具体的应用需求,确定滤波器的截止频率、通带和阻带的大小,以及过渡带的宽度等参数。

3. 计算滤波器的系数根据所需的滤波器类型、频率特性和滤波器阶数等参数,使用 fdaool 工具或 fir1 函数计算出滤波器的系数。

4. 应用滤波器将得到的滤波器系数应用到需要滤波的信号上,即可得到滤波后的信号。

FIR数字滤波器的Matlab实现

FIR数字滤波器的Matlab实现

FIR数字滤波器的Matlab实现一、实验目的1、学习用窗函数法设计FIR数字滤波器的原理及其设计步骤;2、学习编写数字滤波器的设计程序的方法,并能进行正确编程;三、实验内容与步骤,阻带边界频率1、设计一FIR低通滤波器,通带边界频率π3.0Ω=pπ5.0,阻带衰减不小于50dB。

=Ωs程序代码与仿真图分别见下:clear all;Wp=0.3*pi;Ws=0.5*pi;tr_width=Ws-Wp;%过渡带宽度N=ceil(6.6*pi/tr_width)+1%滤波器长度n=0:1:N-1;Wc=(Ws+Wp)/2; %理想低通滤波器的截止频率hd=ideal_lp1(Wc,N); %理想低通滤波器的单位冲激响应w_ham=(hamming(N))';%海明窗h=hd.*w_ham; %截取得到实际的单位脉冲响应[db,mag,pha,w]=freqz_m2(h,[1]); %计算实际滤波器的幅度响应delta_w=2*pi/1000;Ap=-(min(db(1:1:Wp/delta_w+1))); %实际通带纹波As=-round(max(db(Ws/delta_w+1:1:501))); %实际阻带纹波subplot(2 2 1);stem(n,hd);title('理想单位脉冲响应hd(n)');subplot(2 2 2);stem(n,w_ham);title('海明窗w(n)');subplot(2 2 3);stem(n,h);title('实际单位脉冲响应hd(n)');10203040理想单位脉冲响应hd(n)010203040海明窗w(n)10203040实际单位脉冲响应hd(n)0.51-100-50幅度响应(dB)subplot(2 2 4);plot(w/pi,db);title('幅度响应(dB)');axis([0,1,-100,10]); function[db,mag,pha,w]=freqz_m2(b,a) [H,w]=freqz(b,a,1000,'whole'); H=(H(1:1:501))'; w=(w(1:1:501))';mag=abs(H); db=20*log10((mag+eps)/max(mag)); pha=angle(H);function hd=ideal_lp1(Wc,N);所调用的函数 alpha=(N-1)/2; n=0:1:N-1; m=n-alpha+eps; hd=sin(Wc*m)./(pi*m);2、设计一个数字带通滤波器,指标要求如下:通带边缘频率:π45.01=ΩP ,π65.02=ΩP ,通带峰值起伏:][1dB p ≤α。

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利用汉宁窗设计Ⅰ型数字高通滤波器clear all;Wp=0.6*pi;Ws=0.4*pi;tr_width=Wp-Ws; %过渡带宽度N=ceil(6.2*pi/tr_width) %滤波器长度n=0:1:N-1;Wc=(Ws+Wp)/2; %理想低通滤波器的截止频率hd=ideal_hp1(Wc,N); %理想低通滤波器的单位冲激响应w_han=(hanning(N))'; %汉宁窗h=hd.*w_han; %截取得到实际的单位脉冲响应[db,mag,pha,w]=freqz_m2(h,[1]); %计算实际滤波器的幅度响应delta_w=2*pi/1000;Ap=-(min(db(Wp/delta_w+1:1:501))) %实际通带纹波As=-round(max(db(1:1:Ws/delta_w+1))) %实际阻带纹波subplot(221)stem(n,hd)title('理想单位脉冲响应hd(n)')subplot(222)stem(n,w_han)title('汉宁窗w(n)')subplot(223)stem(n,h)title('实际单位脉冲响应hd(n)')subplot(224)plot(w/pi,db)title('幅度响应(dB)')axis([0,1,-100,10])clear all;Wp=0.6*pi;Ws=0.4*pi;tr_width=Wp-Ws; %过渡带宽度N=ceil(6.2*pi/tr_width) %滤波器长度n=0:1:N-1;Wc=(Ws+Wp)/2; %理想低通滤波器的截止频率hd=ideal_hp1(Wc,N); %理想低通滤波器的单位冲激响应w_han=(hanning(N))'; %汉宁窗h=hd.*w_han; %截取得到实际的单位脉冲响应[db,mag,pha,w]=freqz_m2(h,[1]); %计算实际滤波器的幅度响应delta_w=2*pi/1000;Ap=-(min(db(Wp/delta_w+1:1:501))) %实际通带纹波As=-round(max(db(1:1:Ws/delta_w+1))) %实际阻带纹波subplot(221)title('理想单位脉冲响应hd(n)')subplot(222)stem(n,w_han)title('汉宁窗w(n)')subplot(223)stem(n,h)title('实际单位脉冲响应hd(n)')subplot(224)plot(w/pi,db)title('幅度响应(dB)')axis([0,1,-100,10])基于切比雪夫一致逼近法设计FIR数字低通滤波器clear all;f=[0 0.6 0.7 1]; %给定频率轴分点A=[1 1 0 0]; %给定在这些频率分点上理想的幅频响应weigh=[1 10]; %给定在这些频率分点上的加权b=remez(32,f,A,weigh); %设计出切比雪夫最佳一致逼近滤波器[h,w]=freqz(b,1,256,1);h=abs(h);h=20*log10(h);subplot(211)stem(b,'.');grid;title('切比雪夫逼近滤波器的抽样值')subplot(212)plot(w,h);grid;title('滤波器幅频特性(dB)')利用汉宁窗设计Ⅰ型数字带阻滤波器clear all;Wpl=0.2*pi;Wph=0.8*pi;Wsl=0.4*pi;Wsh=0.6*pi;tr_width=min((Wsl-Wpl),(Wph-Wsh)); %过渡带宽度N=ceil(6.2*pi/tr_width) %滤波器长度Wcl=(Wsl+Wpl)/2; %理想低通滤波器的截止频率Wch=(Wsh+Wph)/2;hd=ideal_bs(Wcl,Wch,N); %理想低通滤波器的单位冲激响应w_hann=(hanning(N))'; %汉宁窗h=hd.*w_hann; %截取得到实际的单位脉冲响应[db,mag,pha,w]=freqz_m2(h,[1]); %计算实际滤波器的幅度响应delta_w=2*pi/1000;Ap=-(min(db(1:1:Wpl/delta_w+1))) %实际通带纹波As=-round(max(db(Wsl/delta_w+1:1:Wsh/delta_w+1))) %实际阻带纹波subplot(221)stem(n,hd)title('理想单位脉冲响应hd(n)')subplot(222)stem(n,w_hann)title('汉宁窗w(n)')subplot(223)stem(n,h)title('实际单位脉冲响应hd(n)')subplot(224)plot(w/pi,db)title('幅度响应(dB)')axis([0,1,-100,10])利用三角窗设计Ⅲ型数字带通滤波器clear all;Wpl=0.4*pi;Wph=0.6*pi;Wsl=0.2*pi;Wsh=0.8*pi;tr_width=min((Wpl-Wsl),(Wsh-Wph));%过渡带宽度N=ceil(6.1*pi/tr_width)%滤波器长度n=0:1:N-1;Wcl=(Wsl+Wpl)/2;%理想低通滤波器的截止频率Wch=(Wsh+Wph)/2;hd=ideal_bp2(Wcl,Wch,N);%理想低通滤波器的单位冲激响应w_tri=(triang(N))';%三角窗h=hd.*w_tri;%截取得到实际的单位脉冲响应[db,mag,pha,w]=freqz_m2(h,[1]);%计算实际滤波器的幅度响应delta_w=2*pi/1000;Ap=-(min(db(Wpl/delta_w+1:1:Wph/delta_w+1))) %实际通带纹波As=-round(max(db(Wsh/delta_w+1:1:501))) %实际阻带纹波subplot(221)stem(n,hd)title('理想单位脉冲响应hd(n)')subplot(222)stem(n,w_tri)title('三角窗w(n)')subplot(223)stem(n,h)title('实际单位脉冲响应hd(n)')subplot(224)plot(w/pi,db)title('幅度响应(dB)')axis([0,1,-100,10])利用布拉克曼窗设计Ⅱ型数字带通滤波器clear all;Wpl=0.4*pi;Wph=0.6*pi;Wsl=0.2*pi;Wsh=0.8*pi;tr_width=min((Wpl-Wsl),(Wsh-Wph)); %过渡带宽度N=ceil(11*pi/tr_width)+1%滤波器长度n=0:1:N-1;Wcl=(Wsl+Wpl)/2;%理想低通滤波器的截止频率Wch=(Wsh+Wph)/2;hd=ideal_bp1(Wcl,Wch,N);%理想低通滤波器的单位冲激响应w_bman=(blackman(N))';%布拉克曼窗h=hd.*w_bman;%截取得到实际的单位脉冲响应[db,mag,pha,w]=freqz_m2(h,[1]);%计算实际滤波器的幅度响应delta_w=2*pi/1000;Ap=-(min(db(Wpl/delta_w+1:1:Wph/delta_w+1))) %实际通带纹波As=-round(max(db(Wsh/delta_w+1:1:501))) %实际阻带纹波subplot(221)stem(n,hd)title('理想单位脉冲响应hd(n)')subplot(222)stem(n,w_bman)title('布拉克曼窗w(n)')subplot(223)stem(n,h)title('实际单位脉冲响应hd(n)')subplot(224)plot(w/pi,db)title('幅度响应(dB)')axis([0,1,-100,10])利用海明窗设计Ⅱ型数字低通滤波器clear all;Wp=0.2*pi;Ws=0.4*pi;tr_width=Ws-Wp; %过渡带宽度N=ceil(6.6*pi/tr_width)+1 %滤波器长度n=0:1:N-1;Wc=(Ws+Wp)/2; %理想低通滤波器的截止频率hd=ideal_lp1(Wc,N); %理想低通滤波器的单位冲激响应w_ham=(hamming(N))'; %海明窗h=hd.*w_ham; %截取得到实际的单位脉冲响应[db,mag,pha,w]=freqz_m2(h,[1]); %计算实际滤波器的幅度响应delta_w=2*pi/1000;Ap=-(min(db(1:1:Wp/delta_w+1))) %实际通带纹波As=-round(max(db(Ws/delta_w+1:1:501))) %实际阻带纹波subplot(221)stem(n,hd)title('理想单位脉冲响应hd(n)')subplot(222)stem(n,w_ham)title('海明窗w(n)')subplot(223)stem(n,h)title('实际单位脉冲响应hd(n)')subplot(224)plot(w/pi,db)title('幅度响应(dB)')axis([0,1,-100,10])%--------------------------------------------------------function[db,mag,pha,w]=freqz_m2(b,a)%滤波器的幅值响应(相对、绝对)、相位响应%db:相对幅值响应%mag:绝对幅值响应%pha: 相位响应%w 采样频率;%b 系统函数H(z)的分子项(对FIR,b=h)%a 系统函数H(z)的分母项(对FIR,a=1)[H,w]=freqz(b,a,1000,'whole');H=(H(1:1:501))';w=(w(1:1:501))';mag=abs(H); %绝对幅值响应db=20*log10((mag+eps)/max(mag)); %相对幅值响应pha=angle(H); %相位响应利用模拟Butterworth滤波器设计数字低通滤波器% exa4-8_pulseDF for example4-8% using Butterworth analog lowpass filter to design digital lowpass filter %利用模拟Butterworth滤波器设计数字低通滤波器%脉冲响应不变法wp=0.2*pi;ws=0.3*pi;Rp=1;As=15;T=1;%性能指标Rip=10^(-Rp/20);Atn=10^(-As/20);OmgP=wp*T;OmgS=ws*T;[N,OmgC]=buttord(OmgP,OmgS,Rp,As,'s');%选取模拟滤波器的阶数[cs,ds]=butter(N,OmgC,'s'); %设计出所需的模拟低通滤波器[b,a]=impinvar(cs,ds,T); %使用脉冲响应不变法进行转换%求得相对、绝对频响及相位、群迟延响应[db,mag,pha,grd,w]=freqz_m(b,a);%下面绘出各条曲线subplot(2,2,1);plot(w/pi,mag);title('幅频特性');xlabel('w(/pi)');ylabel('|H(jw)|');axis([0,1,0,1.1]);set(gca,'XTickMode','manual','XTick',[0 0.2 0.3 0.5 1]);set(gca,'YTickMode','manual','YTick',[0 Atn Rip 1]);gridsubplot(2,2,2);plot(w/pi,db);title('幅频特性(dB)');xlabel('w(/pi)');ylabel('dB');axis([0,1,-40,5]);set(gca,'XTickMode','manual','XTick',[0 0.2 0.3 0.5 1]);set(gca,'YTickMode','manual','YTick',[-40 -As -Rp 0]);gridsubplot(2,2,3);plot(w/pi,pha/pi);title('相频特性');xlabel('w(/pi)');ylabel('pha(/pi)');axis([0,1,-1,1]);set(gca,'XTickMode','manual','XTick',[0 0.2 0.3 0.5 1]);gridsubplot(2,2,4);plot(w/pi,grd);title('群延迟');xlabel('w(/pi)');ylabel('Sample');axis([0,1,0,12]);set(gca,'XTickMode','manual','XTick',[0 0.2 0.3 0.5 1]);gridfunction[db,mag,pha,grd,w]=freqz_m(b,a)%滤波器幅值响应(绝对、相对)、相位响应及群延迟%Usage: [db,mag,pha,grd,w]=freqz_m(b,a) %500点对应[0,pi]%db 相对幅值响应;mag 绝对幅值响应;pha 相位响应;grd 群延迟响应%w 采样频率;b 系统函数H(z)的分子项(对FIR,b=h)%a 系统函数H(z)的分母项(对FIR,a=1)[H,w]=freqz(b,a,500);%500点的复频响应mag=abs(H);db=20*log10((mag+eps)/max(mag));pha=angle(H);grd=grpdelay(b,a,w);基于频域抽样法的FIR数字带阻滤波器设计clear all;N=41;T1=0.598;alpha= (N-1)/2;l=0:N-1;wl= (2*pi/N)*l;Hrs=[ones(1,6),T1,zeros(1,7),T1,ones(1,11),T1,zeros(1,7),T1,ones(1,6)]; %理想振幅采样响应Hdr=[1,1,0,0,1,1];wdl=[0,0.3,0.3,0.7,0.7,1];k1=0:floor((N-1)/2);k2=floor((N-1)/2)+1:N-1;angH=[pi/2-alpha*(2*pi)/N*(k1+0.5),-pi/2+alpha*(2*pi)/N*(N-k2-0.5)]; %相位约束条件Hdk=Hrs.*exp(j*angH); %构成Hd(k)h1=ifft(Hdk,N);n=0:1:N-1;h=real(h1.*exp(j*pi*n/N)); %实际单位冲激响应[db,mag,pha,w]=freqz_m2(h,[1]);[Hr,ww,a,L]=hr_type3(h); %实际振幅响应subplot(221)plot(wl/pi+1/N,Hrs,'.',wdl,Hdr)title('频率样本Hd(k) :N=41')axis([0 1 -0.1 1.2])subplot(222)stem(l,h)title('实际单位脉冲响应h(n)')subplot(223)plot(ww/pi,Hr,wl/pi+1/N,Hrs,'.')title('实际振幅响应H(w)')axis([0 1 -0.1 1.2])subplot(224)plot(w/pi,db)title('幅度响应(dB)')axis([0 1 -80 10])function [db,mag,pha,w] = freqz_m(b,a);%滤波器的幅值响应(相对、绝对)、相位响应%db:相对幅值响应%mag:绝对幅值响应%pha: 相位响应%w 采样频率;%b 系统函数H(z)的分子项(对FIR,b=h)%a 系统函数H(z)的分母项(对FIR,a=1)[H,w] = freqz(b,a,1000,'whole');H = (H(1:1:501))'; w = (w(1:1:501))';mag = abs(H);db = 20*log10((mag+eps)/max(mag));pha = angle(H);% pha = unwrap(angle(H));function [Hr,w,c,L]=hr_type3(h);%计算所设计的3型滤波器的振幅响应%Hr=振幅响应%b=3型滤波器的系数%L=Hr的阶次%h=3型滤波器的单位冲击响应M=length(h);L=(M-1)/2;c= [2*h(L+1:-1:1)];n=[0:1:L];w=[0:1:500]'*2*pi/500;Hr=sin(w*n)*c';基于频域抽样法的FIR数字带通滤波器设计wsl=0.12*pi;%低阻带边缘wsh=0.82*pi;%高阻带边缘wpl=0.32*pi;%低通带边缘wph=0.62*pi;%高通带边缘delta=(wpl-wsl);%过度带M=ceil(2*pi*3/delta);%抽样点数al=(M-1)/2;wl=(2*pi/M); %抽样间隔k=0:M-1;T1=0.12; T2=0.6;%过渡带样本点Hrs=[zeros(1,ceil(0.12*pi/wl)+1),T2,T1,ones(1,ceil(0.3*pi/wl)),T1,T2,zeros(1,ceil(0.3734*pi/wl)) ,T2,T1,ones(1,ceil(0.3*pi/wl)),T1,T2,zeros(1,ceil(0.12*pi/wl)+1)];wdl=[0 0.12 0.32 0.62 0.82 1];k1=0:floor((M-1)/2);k2=floor((M-1)/2)+1:M-1;angH=[-al*(2*pi)/M*k1,al*(2*pi)/M*(M-k2)];H=Hrs.*exp(j*angH);h=real(ifft(H));%傅立叶反变换figure(1);%冲击响应图stem(k,h);title('impulse response');xlabel('n');ylabel('h(n)');grid;figure(2);%幅频曲线图Hf=abs(H);w=k*wl/pi;plot(w,Hf,'*b-')axis([0 1 -0.1 1.1]);title('amplitude response');xlabel('frequency in pi units');ylabel('Hr(w)');set(gca,'xtickmode','manual','xtick',wdl);set(gca,'ytickmode','manual','ytick',[0 0.12 0.6 1]);grid;figure(3);fs=15000;[c,f3]=freqz(h,1);f3=f3/pi*fs/2;plot(f3,20*log10(abs(c)));title('频谱特性');xlabel('频率/HZ');ylabel('衰减/dB');grid;t=(0:100)/fs;x=sin(2*pi*t*700)+sin(2*pi*t*3200)+sin(2*pi*t*6200);q=filter(h,1,x);[a,f1]=freqz(x);f1=f1/pi*fs/2;[b,f2]=freqz(q);f2=f2/pi*fs/2;figure(4);subplot(2,1,1);plot(f1,abs(a));title('输入波形频谱图');xlabel('频率');ylabel('幅度')subplot(2,1,2);plot(f2,abs(b));title('输出波形频谱图');xlabel('频率');ylabel('幅度')基于汉宁窗的FIR数字高通滤波器设计function s2Fs=15000;t=(0:100)/Fs;x=sin(2*pi*500*t)+sin(2*pi*3000*t)subplot(245);stem(x);title('原始信号');axis([0,100,-2,2]);Ws=7*pi/30;Wp=13*pi/30;tr_wid=Wp-Ws; %过渡带宽度N=ceil(11*pi/tr_wid) %滤波器长度n=0:1:N-1;Wc=(Ws+Wp)/2; %理想高通滤波器的截止频率hd=ideal_hp1(Wc,N); %理想高通滤波器的单位冲激响应w_bla=(blackman(N))'; %布拉克曼h=hd.*w_bla; %截取得到实际的单位脉冲响应[db,mag,pha,grd,w]=freqz_m(h,[1]); %计算实际滤波器的幅度响应delta_w=2*pi/1000;As=-round(max(db(1:1:Ws/delta_w+1))) %实际阻带纹波,round是取整函数y=filter(h,1,x)subplot(246)plot(y)title('滤波后的信号');axis([0,100,-1,1])subplot(241)stem(n,hd)title('理想单位脉冲响应hd(n)')subplot(242)stem(n,w_bla)title('布拉克满窗w(n)')subplot(243)stem(n,h)title('实际单位脉冲响应hd(n)')subplot(244)plot(w/pi,db)title('幅度响应(dB)')axis([0,1,-100,10])function [db,mag,pha,grd,w] = freqz_m(b,a);[H,w] = freqz(b,a,1000,'whole');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(b,a,w);subplot(247);plot(pha)title('相频响应')function hd=ideal_hp1(Wc,N)alp=(N-1)/2;n=0:1:N-1;m=n-alp+eps; %eps是一个很小很小的数hd=[sin(pi*m)-sin(Wc*m)]./(pi*m);用双线性法设计巴特沃斯高通数字滤波器clear all; clc; close allfs=120; T=1/fs;rp=1; rs=30;Wp=0.35*pi; Ws=0.65*pi; %数字滤波器指标wp=2*tan(Wp/2)/T; ws=2*tan(Ws/2)/T;%预畸变,将数字滤波器的指标变为模拟滤波器的指标[N,w]=buttord(wp,ws,rp,rs,'s'); %求滤波器阶数和3dB截止频率[Z,P,K]=buttap(N); %设计模拟低通滤波器[Md,Nd]=zp2tf(Z,P,K); %将零极点形式转换为传输函数形式[M,N]=lp2hp(Md,Nd,w); %对低通滤波器进行频率变换[h,w]=freqs(M,N,512); %模拟滤波器的幅频响应subplot(2,1,1);plot(w,abs(h)); grid;xlabel('Hz');ylabel('幅度'); title('模拟高通滤波器');[Mh,Nh]=bilinear(M,N,1/T); %对模拟滤波器双线性变换[h1,w1]=freqz(Mh,Nh); %数字滤波器的幅频响应subplot(2,1,2);plot(w1/pi,20*log10(abs(h1))); grid;xlabel('ω/π');ylabel('幅度(dB)'); title('数字高通滤波器');%图-5 模拟滤波器和设计的滤波器的单位冲击响应k=0:2000; k2=1:1001;x=10*sin(pi/10*k/fs)+5*sin(10*pi*k/fs)+3*sin(30*pi*k/fs);figuresubplot(2,1,1)X=fft(x)*2/2001;y=filter(Mh,Nh,x);plot(k,y); ylim([-5 5]); title('高通数字滤波器输出');Y=fft(y)*2/2001;df=fs/2001; ff=(k2-1)*df;subplot(2,1,2); plot(ff,abs(X(k2)),'r','linewidth',2); hold on plot(ff,abs(Y(k2)),'b'); title('输入输出频谱比较'); grid;。

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