基于MATLAB的脑电信号带通滤波器的仿真与比较
Matlab中的脑电图信号处理与频谱分析方法
Matlab中的脑电图信号处理与频谱分析方法一、引言脑电图（Electroencephalogram，简称EEG）是记录大脑电生理活动的一种非侵入性方法。
在临床和研究中，脑电图被广泛应用于诊断神经系统疾病、研究认知过程等领域。
而Matlab作为一种功能强大的科学计算软件，提供了丰富的工具箱和函数，可以有效地处理和分析脑电图数据。
本文将介绍Matlab中常用的脑电图信号处理方法和频谱分析技术。
二、脑电图信号处理方法1. 清除噪声在进行脑电图信号分析之前，首先需要对原始信号进行预处理，以去除噪声和伪迹。
Matlab提供了多种滤波器函数，如低通滤波器和带通滤波器，可以有效地去除不需要的高频噪声和低频噪声。
2. 分段处理脑电图信号常常是一个连续的时间序列，在某些情况下，可以将信号分成较短的时间段。
这样做有助于分析信号在不同时间段的特性。
Matlab中可以使用窗函数对信号进行分段处理，并通过遍历每个窗口进行连续的分析。
3. 时域分析时域分析是对信号在时间上的变化进行定量描述的方法。
常用的时域分析方法包括计算信号的平均值、方差、峰值和时域波形图等。
在Matlab中，可以使用相应的函数和工具箱进行时域特征提取和可视化，从而实现对脑电图信号的时域分析。
4. 频域分析频域分析是对信号在频率上的变化进行研究和描述的方法。
脑电图信号通常包含不同频率的成分，因此频域分析对于理解信号的特征和性质非常重要。
Matlab提供了多种频谱分析方法，如快速傅里叶变换（FFT）、小波变换（Wavelet Transform）和自相关函数等。
这些函数可以帮助我们从频域的角度来研究脑电图信号，并提取出频率成分的信息。
三、频谱分析方法1. 快速傅里叶变换（FFT）FFT是一种常见的频谱分析方法，可以将信号从时域转换为频域。
通过计算信号的幅度谱和相位谱，我们可以获得信号在不同频率下的能量分布。
Matlab 中的fft函数可以高效地计算快速傅里叶变换，并绘制出脑电图信号的频谱图。
matlab带通滤波器 (2)
MATLAB带通滤波器1. 简介带通滤波器是一种数字信号处理中常用的滤波器。
它可以选择特定的频率范围内的信号并传递，同时抑制其他频率范围的信号。
在MATLAB中，可以使用信号处理工具箱中的函数来设计和实现带通滤波器。
本文档将介绍如何使用MATLAB设计和使用带通滤波器，包括滤波器的设计方法和常见的应用场景。
2. 带通滤波器的设计带通滤波器的设计过程可以分为以下几个步骤：2.1 滤波器类型选择MATLAB中提供了多种带通滤波器类型的设计方法，包括巴特沃斯滤波器、切比雪夫滤波器和椭圆滤波器等。
根据需求选择合适的滤波器类型。
2.2 滤波器规格确定确定滤波器的通带范围、阻带范围和过渡带宽等规格参数。
2.3 滤波器设计根据滤波器类型和规格参数，使用相应的MATLAB函数进行滤波器设计。
常用的函数包括butter、cheby1和ellip等。
2.4 滤波器特性分析设计完成的滤波器可以通过频率响应、相位响应和零极点分布等特性进行分析。
MATLAB提供了函数来绘制和分析滤波器的特性曲线。
3. MATLAB中的带通滤波器函数MATLAB提供了多个函数用于设计和实现带通滤波器，下面介绍其中几个常用的函数：3.1 butter函数butter函数可用于设计巴特沃斯滤波器。
它的语法为：[b, a] = butter(n, Wn, 'bandpass')其中，n表示滤波器的阶数，Wn为通带范围，可以是一个长度为2的向量表示最低频率和最高频率的范围。
'bandpass'表示带通滤波器。
3.2 cheby1函数cheby1函数可用于设计切比雪夫滤波器。
它的语法为：[b, a] = cheby1(n, Rp, Wn, 'bandpass')其中，n表示滤波器的阶数，Rp为通带中允许的最大衰减量，Wn为通带范围，可以是一个长度为2的向量表示最低频率和最高频率的范围。
'bandpass'表示带通滤波器。
基于Multisim的脑电滤波电路的设计
基于Multisi m 的脑电滤波电路的设计尹晓琦(淮阴工学院电子信息工程系,江苏淮安223003)摘要:脑电信号作为一种特殊而复杂的生物电信号,反映了大脑的功能状态。
原始的脑电信号十分微弱,只有10～50μV,背景噪声强,包含了电极极化电压、高频干扰电压、以及50Hz 工频干扰电压。
脑电信号处理的关键问题之一是如何有效地消除脑电信号中的噪声干扰成分。
主要设计了脑电信号采集过程中的滤波电路,包括低通滤波器、高通滤波器、50Hz 工频陷波器,并在M ultisi m 软件平台上仿真实现。
经过处理之后,可使脑电信号和噪声有效分离,以便进行A /D 转换。
关键词:脑电;低通滤波;高通滤波;陷波器;仿真中图分类号:TP391 文献标识码:A 文章编号:1009-7961(2009)01-0042-04D esi gn of Electroencepha logram S i gna l F ilter C i rcu its Ba sed on M ultisi mYIN Xiao -qi(Depart m ent of Electr onic I nf or mati on Technol ogy,Huaiyin I nstitute of Technol ogy,Huai’an J iangsu 223003,China )Abstract:A s a kind of s pecial and co mp lex bi oelectricity signal,electr oencephal ogra m (EEG )reflects the functi onal state of the brain .O riginal EEG must be magnified because its voltage is very l ow,usually bet w een 10-50μV,and noises of the backgr ound is str ong which contain the polarizing voltage of electr odes,voltage of high frequency interference,voltage of 50Hz industrial frequency that disturbs EEG .One of the key p r oble m s is that how t o eli m inate the noises .I n this paper,the filter circuits of the Electr oencephal ogra m signal sa mp lingsyste m is designed that include l ow -pass filter,high -pass filter and 50Hz -trap filter,and si m ulati on is made on Multisi m .After p re -p r ocessing,we can acquire high -quality of EEG signals,which are sent t o AD converter .Key words:EEG;l ow -pass filter;high -pass filter;rap filter;si m ulati on收稿日期:2008-12-23基金项目:淮阴工学院青年基金项目(HG Q0627)作者简介:尹晓琦(1975-),女,江苏淮安人,硕士,讲师,主要研究方向为通信与信号处理技术。
毕业设计--基于MATLAB的通信系统滤波器的仿真与设计
基于MATLAB的数字滤波器设计与仿真摘要数字滤波器是一个离散系统。
该系统能对输入的离散信号进行处理，从而获得所需的有用信息。
现代数字滤波器的设计大体可以分为IIR和FIR两大类，可以用软件和硬件两种方法来实现，而选用MATAB信号处理工具箱为设计通用滤波器带来了极大的方便。
本文按设计指标要求设计了滤波器，其中IIR采用巴特沃什，FIR采用布莱克曼窗进行设计，得出了与之对应的幅度响应曲线和相位响应曲线，最后对IIR和FIR的实现形式和性能等方面进行比较。
MATLAB-based Digital Filter Design and SimulationAbstract: The digital filter is a discrete system. The system can be able to handle discrete signals. So it can achieve required important information. There are two major kinds of design principle of digital filter, which are finite impulse response (FIR) and infinite impulse response (IIR). The modern digital filter can be received by two kinds of method of software and hardware. But using MATLAB signal disposing tool case to design the digital filter is moreconvenient and universally applied.The main body of the paper is demanded to design a digital filter according to the designing index. IIR adopts Butterworth and FIR adopts the Blackman window to design the digital filter. Finally, carry out comparison on IIR and the FIR realization and function aspect.Key words: MATLAB; IIR digital filter; FIR digital filter引言1.1课题研究背景如今随着数字信息时代的到来，数字信号处理已成为一门重要的学科和技术领域。
如何利用Matlab进行脑电信号处理与分析
如何利用Matlab进行脑电信号处理与分析标题：基于Matlab的脑电信号处理与分析方法探究引言：脑电信号是记录大脑神经活动的重要途径，它包含了大量有关大脑功能和疾病的信息。
然而，脑电信号的处理和分析是一项复杂而又关键的任务。
本文将重点介绍如何利用Matlab进行脑电信号的处理与分析，以提供研究者们在这一领域的指导与帮助。
一、脑电信号的获取与预处理1.1 脑电信号的获取脑电信号可以通过电极阵列采集器获取，研究者需要将电极放置在被试者的头皮上，以记录其脑电活动。
电极位置的选择与摆放的合理性对脑电信号的质量和信息提取非常重要。
1.2 脑电信号的预处理预处理包括去除噪声、滤波、降采样等步骤。
Matlab提供了一系列的信号处理工具箱，如信号滤波器和降采样函数，可以轻松地实现对脑电信号的预处理。
二、脑电信号的特征提取与时频分析2.1 脑电信号的特征提取特征提取是通过计算信号中一些关键的数值参数来描述脑电信号的特征。
常用的特征包括功率谱密度、能量、时域特征等。
通过利用Matlab的信号处理工具箱和数学工具箱，可以实现这些特征的计算和提取。
2.2 脑电信号的时频分析时频分析可以帮助研究者了解脑电信号在不同频段上的变化情况，从而提取出更多的信息。
常用的时频分析方法包括小波变换、短时傅里叶变换（STFT）等。
Matlab提供了丰富的时频分析工具箱，可以方便地实现这些方法。
三、脑电信号的分类与识别3.1 脑电信号的特征选择特征选择是为了降低数据维度，并选择出对分类任务有效的特征，以提高分类准确率。
通常可以利用Matlab的特征选择工具箱进行特征选择。
3.2 脑电信号的分类器构建分类器是用来对脑电信号进行分类和识别的工具。
常用的分类器包括支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）和随机森林（RF）等。
Matlab提供了相应的工具箱，可以方便地构建和训练分类器，并对脑电信号进行分类和识别。
四、脑电信号处理与分析的应用领域4.1 脑机接口脑机接口（BCI）是将脑电信号转化为机器可以理解和处理的控制信号的一项技术。
基于Matlab的滤波器仿真与演示
低通滤波器：允许低频信号通过， 抑制高频信号
带通滤波器：允许一定频段的信号 通过，抑制其他频段信号
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高通滤波器：允许高频信号通过， 抑制低频信号
带阻滤波器：抑制特定频段的信号， 允许其他频段信号通过
滤波器类型：低通、高通、带通、带阻滤波器 设计步骤：确定滤波器参数、选择滤波器函数、进行滤波器设计 设计工具：Matlab自带滤波器设计工具 设计注意事项：避免过度拟合或欠拟合、考虑计算复杂度
滤波器性能指 标：如通带波 动、阻带衰减
等
仿真结果展示： 通过图表或图 像展示滤波器 频率响应、时
域响应等
案例分析：对 所选取的滤波 器类型、参数 设置等进行详
细分析
结果对比：将 仿真结果与理 论值进行对比， 分析误差及原
因
Matlab滤波器仿真 与演示总结与展望
滤波器的性能评估和优化方 法
Matlab滤波器仿真与演示的 原理和实现方法
滤波器在信号处理和通信系 统中的应用
未来发展方向和潜在应用领 域
未来滤波器技术的发展趋势 Matlab在滤波器设计中的新应用 滤波器仿真与演示的未来发展方向 基于Matlab的滤波器仿真与演示的未来研究热点
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结果分析：对仿真 结果进行详细分析， 并与理论值进行对 比
结论：总结滤波 器性能评估结果， 提出改进意见
滤波器类型选择：根据信号处理需 求选择合适的滤波器类型，如低通、 高通、带通等。
滤波器阶数确定：根据信号处理精 度和实时性要求，选择合适的滤波 器阶数。
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滤波器参数优化：通过调整滤波器 参数，如截止频率、阻尼因子等， 提高滤波效果。
Matlab中的脑电信号处理方法介绍
Matlab中的脑电信号处理方法介绍一、引言脑电信号是一种记录脑部神经活动的生理信号，它可以通过电极放置在头皮上来采集。
脑电信号处理是对这些信号进行分析、处理、提取信息的过程。
Matlab是一种非常常用的科学计算软件，因其强大的数据处理、分析和可视化能力，被广泛应用于脑电信号处理领域。
本文将介绍几种常用的Matlab中的脑电信号处理方法。
二、预处理1. 数据导入和预处理脑电信号的预处理是指对原始数据进行去噪、滤波和校正，以提高信号质量。
首先，使用Matlab中的导入函数读取原始数据文件，然后去除可能存在的噪声。
常用的去噪方法包括均值滤波、中值滤波和小波去噪。
接下来，可以使用低通、高通或带通滤波器对信号进行滤波，以去除不需要的频率成分。
2. 特征提取特征提取是从脑电信号中提取具有代表性的特征，并用于后续的分析和识别任务。
常用的特征包括时域特征、频域特征和时频域特征。
在Matlab中，可以使用fft函数进行频域转换，得到信号的频谱。
同时，还可以使用短时傅里叶变换（STFT）或连续小波变换（CWT）来分析信号的时频特性。
三、信号分析1. 脑电信号分析脑电信号分析是指对脑电信号进行更深入的理解和研究。
在Matlab中，可以使用时频分析方法来研究脑电信号的频谱变化和时域特性。
常用的时频分析方法包括短时傅里叶变换（STFT）、连续小波变换（CWT）和峰值振幅分析等。
此外，还可以使用谱密度估计方法来估计信号的功率谱密度。
2. 事件相关电位（ERP）分析事件相关电位（ERP）是脑电信号在特定刺激下出现的瞬时变化。
Matlab提供了多种方法来分析和识别ERP。
其中，最常用的方法是平均和滤波。
平均方法将多次重复的ERP信号叠加平均，以消除噪声，从而提取出目标ERP成分。
滤波方法则通过滤波器对脑电信号进行预处理，以增强特定频率的ERP成分。
四、信号分类和识别1. 特征选择特征选择是为了降低维度和提高分类性能，从所有可能的特征中选择最相关的特征。
基于MATLAB的数字带通滤波器的仿真论文
基于MATLAB的数字带通滤波器的仿真论⽂通信系统综合设计与实践题⽬基于matlab的带通滤波器设计院（系）名称信息⼯程学院专业名称通信⼯程学⽣姓名翟佳⽻齐俊杰⽅超学⽣学号090110041090110005090110031指导教师赵春⾬2012 年5⽉21⽇摘要数字滤波器在现代通信领域内具有很重要的作⽤，在通信的过程中，发射源发射出来的信号会混杂多种频率的信号，如果需要接收到所需要的信号，就需要对这些信号进⾏滤波，把我们不需要的那些频率的信号给滤掉从⽽得到我们所需要的带有信息的信号，通过这种⽅法也可以去除空⽓中的噪声信号，在通信中具有重要的作⽤。
本⽂主要侧重数字带通滤波器的设计与matlab 的仿真。
⾸先，本⽂将讲数字带通滤波器的基本概念，特点以及在通信领域内的应⽤，对数字滤波器进⾏⼀个简要的概述。
其次，本⽂将讲IIR滤波器的设计⽅法，对⽐不同的模拟滤波器的特点及脉冲响应不变法与双线性变换法的特点来选择合适的⽅法实现IIR滤波器的设计。
接着，本⽂将讲FIR滤波器的特点并与IIR滤波器进⾏⽐较，阐述为什么要采⽤IIR滤波器进⾏设计⽽不采⽤FIR滤波器。
最后，对所设计IIR带通滤波器进⾏仿真并对仿真后的结果进⾏分析，并与预计的仿真结果进⾏⽐较。
关键词：IIR滤波器FIR滤波器数字带通滤波器matlab仿真⽬录1 数字滤波器的综述 (1)1.1数字滤波器的基本概念 (1)1.2数字滤波器的主要分类和应⽤ (2)1.2.1数字滤波器的主要分类 (2)1.2.2数字滤波器的应⽤ (2)1.3数字滤波器的研究⽬的与意义 (3)1.4数字滤波器的发展前景 (4)2带通数字滤波器 (4)2.1带通数字滤波器的特点 (4)2.2 带通数字滤波器的作⽤ (4)2.3 带通数字滤波器的设计⽅法 (5)3 ⽆线脉冲响应数字滤波器 (5)3.1⽆线脉冲响应数字滤波器的基本概念 (5)3.2⽆线脉冲响应数字滤波器的结构 (6)3.2.1 直接型 (6)3.2.2 级联型 (7)3.3 模拟滤波器 (9)3.3.1各种模拟滤波器的介绍 (9)3.3.2 模拟滤波器的⽐较 (10)3.4脉冲响应不变法与双线性变换法 (11)3.4.1 脉冲响应不变法 (11)3.4.2 双线性变换法 (13)3.4.3 脉冲响应不变法与双线性变换法的⽐较 (14)4有限脉冲响应数字滤波器 (15)4.1 FIR滤波器 (15)4.2 FIR与IIR滤波器的⽐较 (16)5数字带通滤波器的matlab的仿真 (17)5.1 MATLAB的数字带通滤波器的仿真 (17)5.1.1 脉冲响应不变法设计滤波器 (17)5.1.2 双线性变换法设计滤波器 (20)5.2⽤simulink仿真⾃⼰所设计的数字带通滤波器 (23)总结 (26)数字带通滤波器数字滤波器在现代通信领域内具有很重要的作⽤，在通信的过程中，发射源发射出来的信号会混杂多种频率的信号，如果需要接收到所需要的信号，就需要对这些信号进⾏滤波，把我们不需要的那些频率的信号给滤掉从⽽得到我们所需要的带有信息的信号，通过这种⽅法也可以去除空⽓中的噪声信号，在通信中具有重要的作⽤。
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基于MATLAB的脑电信号带通滤波器的仿真与比较
作者：张井想梁雨许朋
来源：《电子技术与软件工程》2016年第20期
摘要脑电信号的频率范围一般在0.5～35Hz。
针对脑电信号的频率特性，用MATLAB的信号处理工具箱的函数设计巴特沃斯、切比雪夫和椭圆函数带通滤波器。
通过仿真及结果的分析得出更加适合脑电信号软件处理的带通滤波器。
【关键词】脑电信号MATLAB 带通滤波器仿真
1 引言
脑部疾病长期以来一直威胁着人类的健康，因此对其预防和及时发现在减少脑部疾病危害中极为重要。
脑电信号受到工频50Hz信号等噪声及生理信号等干扰，故能够设计一种可以分离出脑电信号的带通滤波器就显得尤为重要。
本文从巴特沃斯带通滤波器、切比雪夫带通滤波器和椭圆带通滤波器的MATLAB仿真及结果的分析得出更加适合脑电信号软件编程处理的带通滤波器，从而获取更加纯净的脑电信号。
2 MATLAB简介
MATLAB语言是一种面向工程与科学的计算语言。
MATLAB信号处理工具箱提供了设计巴特沃斯、切比雪夫和椭圆函数滤波器等函数，本文利用这些函数，进行了巴特沃斯、切比雪夫和椭圆函数滤波器的程序设计，并通过仿真结果并分析这三种滤波器的优缺点及适用场合。
2.1 巴特沃斯带通滤波器的设计与仿真
2.1.1 butter函数
butter函数是用于设计巴特沃斯的滤波器
[k， l] = butter（n， Wn）；
当Wn = [W1W2]时，它可以设计2n 阶的巴特沃斯带通滤波器，其通带为 W1 < W < W2。
2.1.2 巴特沃斯带通滤波器设计
设计一个巴特沃斯带通滤波器，绘制原始信号、滤波后信号FFT、原始信号FFT和归一化的信噪比图。
20Hz和50Hz 正弦波组成原始信号，将噪声 50Hz 的正弦波滤掉，通过函数
butter 设计一组带通滤波器系数，其阶数是2，0.5Hz 到 35Hz的通带频率，采样率 1Kbps。
程序代码如下：
fc=1000； %设置1k的采样频率
N=1024； %采样点数
n=0：N-1；
t=0：1/fc：1-1/fc； %时间序列
f=n*fc/N； %频率序列
X1=sin（2*pi*50*t）； %50Hz的噪声
X2=sin（2*pi*20*t）； %20Hz的信号
X=X1+X2； %信号混合
subplot（221）；
plot（t，X）； %绘制原始信号
xlabel（'时间'）；
ylabel（'幅值'）；
title（'原始信号'）；
grid on；
subplot（222）；
Y=fft（X，N）； %绘制原始信号的幅频响应
plot（f，abs（Y））；
xlabel（'频率/Hz'）；
ylabel（'振幅'）；
title（'原始信号 FFT'）；
grid on；
subplot（223）；
Wn=[0.5*2 35*2]/fs； %设置通带 0.5Hz 到 35Hz
[k，l]=butter（1，Wn）； %注意第一个参数虽然是 1，但生成的却是 2 阶 IIR 滤波器系数 Y2=filtfilt（k，l，X）； %计算滤波后的波形 y2
Y3=fft（Y2，N）； %滤波后波形的幅频响应
plot（f，abs（Y3））；
xlabel（'频率/Hz'）；
ylabel（'振幅'）；
title（'滤波后信号 FFT'）；
grid on；
[H，F]=freqz（k，l，512）；
subplot（224）；
plot（F/pi，abs（H））；
xlabel（'归一化频率'）； %绘制绝对幅频响应
ylabel（'幅度'）；
P1=sum（X2.^2）； %脑电信号的总功率
P2=sum（（Y2-X2）.^2）； %剩余噪声的功率
SNR=10*log10（P1/P2）； %脑电信号的总功率和剩余噪声的功率比值
title（['Order='，int2str（2）， ' SNR='，num2str（SNR）]）；
grid on；
Matlab 的仿真结果知，SNR=4.5311。
2.2 切比雪夫带通滤波器设计与仿真
2.2.1 cheby1 函数
cheby1 函数是用来设计切比雪夫I 型的滤波器。
[k，l] = cheby1（n， Rp， Wn）；cheby1 函数可以设计带通切比雪夫I 型数字滤波器，其阻带内为单调，通带内为等纹波。
[k，l] = cheby1（n， Rp， Wn）；Rp 用来确定通带内的纹波，该滤波器的截止频率是Wn，可以设计 n 阶低通切比雪夫I 型数字滤波器。
当 Wn=[W1， W2]时，cheby1 函数可以设计出其通带为 W1
2.2.2 切比雪夫带通滤波器设计
设计一个巴特沃斯带通滤波器，绘制原始信号、滤波后信号FFT、原始信号FFT和归一化的信噪比图。
20Hz和50Hz 正弦波组成原始信号，将噪声 50Hz 的正弦波滤掉，通过函数cheby1 设计一组带通滤波器系数，其阶数是2，0.5Hz 到 35Hz的通带频率，采样率 1Kbps，通带纹波 1db。
Matlab程序代码同上，不同部分如下：
Wn=[0.5*2 35*2]/fs； %设置通带 0.5Hz 到 35Hz
[k，l]=cheby1（1，1，Wn）； %注意第一个参数虽然是 1，但生成的却是 2 阶 IIR 滤波器系数
Matlab 的仿真结果知，SNR=8.4301。
2.3 椭圆带通滤波器设计与仿真
2.3.1 ellip函数
ellip函数是用来设计椭圆型的滤波器
[k，l] = ellip（n， Rp， RS， Wn）；
2.3.2 椭圆带通滤波器设计
设计一个巴特沃斯带通滤波器，绘制原始信号、滤波后信号FFT、原始信号FFT和归一化的信噪比图。
20Hz和50Hz 正弦波组成原始信号，将噪声 50Hz 的正弦波滤掉，通过函数
ellip 设计一组带通滤波器系数，其阶数是2，0.5Hz 到 35Hz的通带频率，采样率 1Kbps，阻带40db，通带纹波 1db。
Matlab程序代码同上，不同部分如下：
Wn=[0.5*2 35*2]/fs； %设置通带 0.5Hz 到 35Hz
[k，l] = ellip（2， 1， 40， Wn）；
Matlab 的仿真结果知，SNR=8.4434。
3 结束语
通过三个带通滤波器的仿真图的信噪比比较可知，巴特沃斯函数设计的数字带通滤波器具有最大的平坦幅度，但其截止频率处的下降斜度会受到损失，使幅度响应衰减较慢。
与切比雪夫和巴特沃斯滤波器相比，椭圆函数只需较低的阶数可以设计出衰减更快、下降斜度更大的滤波器，但通带和阻带内均为等纹波。
综上，高阶巴特沃斯带通滤波器能满足脑电信号对通带内的幅度响应平坦及截止频率处的下降斜率的要求。
参考文献
[1]李钟慎.基于MATLAB设计巴特沃斯低通滤波器[J].信息技术，2003（03）：49-50+52.
[2]刘凌云，赵鹏宇，弓美桃.基于MATLAB的低通巴特沃斯滤波器仿真[J].数字技术与应用，2013（02）：124.
作者简介
张井想（1991-），男，工程硕士学位。
主要研究方向为医疗电子。
作者单位
江苏师范大学江苏省徐州市 221116。