Matlab滤波器【精选】
(整理)各类滤波器的MATLAB程序清单.
各类滤波器的MATLAB程序一、理想低通滤波器IA=imread('lena.bmp');[f1,f2]=freqspace(size(IA),'meshgrid');Hd=ones(size(IA));r=sqrt(f1.^2+f2.^2);Hd(r>0.2)=0;Y=fft2(double(IA));Y=fftshift(Y);Ya=Y.*Hd;Ya=ifftshift(Ya);Ia=ifft2(Ya);figuresubplot(2,2,1),imshow(uint8(IA));subplot(2,2,2),imshow(uint8(Ia));figuresurf(Hd,'Facecolor','interp','Edgecolor','none','Facelighting','phong');二、理想高通滤波器IA=imread('lena.bmp');[f1,f2]=freqspace(size(IA),'meshgrid');Hd=ones(size(IA));r=sqrt(f1.^2+f2.^2);Hd(r<0.2)=0;Y=fft2(double(IA));Y=fftshift(Y);Ya=Y.*Hd;Ya=ifftshift(Ya);Ia=real(ifft2(Ya));figuresubplot(2,2,1),imshow(uint8(IA));subplot(2,2,2),imshow(uint8(Ia));figuresurf(Hd,'Facecolor','interp','Edgecolor','none','Facelighting','phong');三、B utterworth低通滤波器IA=imread('lena.bmp');[f1,f2]=freqspace(size(IA),'meshgrid');D=0.3;r=f1.^2+f2.^2;n=4;for i=1:size(IA,1)for j=1:size(IA,2)t=r(i,j)/(D*D);Hd(i,j)=1/(t^n+1);endendY=fft2(double(IA));Y=fftshift(Y);Ya=Y.*Hd;Ya=ifftshift(Ya);Ia=real(ifft2(Ya));figuresubplot(2,2,1),imshow(uint8(IA));subplot(2,2,2),imshow(uint8(Ia));figuresurf(Hd,'Facecolor','interp','Edgecolor','none','Facelighting','phong');四、B utterworth高通滤波器IA=imread('lena.bmp');[f1,f2]=freqspace(size(IA),'meshgrid');D=0.3;r=f1.^2+f2.^2;n=4;for i=1:size(IA,1)for j=1:size(IA,2)t=(D*D)/r(i,j);Hd(i,j)=1/(t^n+1);endendY=fft2(double(IA));Y=fftshift(Y);Ya=Y.*Hd;Ya=ifftshift(Ya);Ia=real(ifft2(Ya));figuresubplot(2,2,1),imshow(uint8(IA));subplot(2,2,2),imshow(uint8(Ia));figuresurf(Hd,'Facecolor','interp','Edgecolor','none','Facelighting','phong');五、高斯低通滤波器IA=imread('lena.bmp');IB=imread('babarra.bmp');[f1,f2]=freqspace(size(IA),'meshgrid');D=100/size(IA,1);r=f1.^2+f2.^2;Hd=ones(size(IA));for i=1:size(IA,1)for j=1:size(IA,2)t=r(i,j)/(D*D);Hd(i,j)=exp(-t);endendY=fft2(double(IA));Y=fftshift(Y);Ya=Y.*Hd;Ya=ifftshift(Ya);Ia=real(ifft2(Ya));figuresubplot(2,2,1),imshow(uint8(IA));subplot(2,2,2),imshow(uint8(Ia));figuresurf(Hd,'Facecolor','interp','Edgecolor','none','Facelighting','phong');六、高斯高通滤波器IA=imread('lena.bmp');IB=imread('babarra.bmp');[f1,f2]=freqspace(size(IA),'meshgrid');%D=100/size(IA,1);D=0.3;r=f1.^2+f2.^2;for i=1:size(IA,1)for j=1:size(IA,2)t=r(i,j)/(D*D);Hd(i,j)=1-exp(-t);endendY=fft2(double(IA));Y=fftshift(Y);Ya=Y.*Hd;Ya=ifftshift(Ya);Ia=real(ifft2(Ya));figuresubplot(2,2,1),imshow(uint8(IA));subplot(2,2,2),imshow(uint8(Ia));figuresurf(Hd,'Facecolor','interp','Edgecolor','none','Facelighting','phong');七、梯形低通滤波器IA=imread('lena.bmp');IB=imread('babarra.bmp');[f1,f2]=freqspace(size(IA),'meshgrid');%D=100/size(IA,1);D0=0.1;D1=0.4;r=sqrt(f1.^2+f2.^2);Hd=zeros(size(IA));Hd(r<D0)=1;for i=1:size(IA,1)for j=1:size(IA,2)if r(i,j)>=D0 & r(i,j)<=D1Hd(i,j)=(D1-r(i,j))/(D1-D0);endendendY=fft2(double(IA));Y=fftshift(Y);Ya=Y.*Hd;Ya=ifftshift(Ya);Ia=real(ifft2(Ya));figuresubplot(2,2,1),imshow(uint8(IA));subplot(2,2,2),imshow(uint8(Ia));figuresurf(Hd,'Facecolor','interp','Edgecolor','none','Facelighting','phong');八、梯形高通滤波器IA=imread('lena.bmp');IB=imread('babarra.bmp');[f1,f2]=freqspace(size(IA),'meshgrid');%D=100/size(IA,1);D0=0.1;D1=0.4;r=sqrt(f1.^2+f2.^2);Hd=ones(size(IA));Hd(r<D1)=0;for i=1:size(IA,1)for j=1:size(IA,2)if r(i,j)>=D0 & r(i,j)<=D1Hd(i,j)=(D0-r(i,j))/(D0-D1);endendendY=fft2(double(IA));Y=fftshift(Y);Ya=Y.*Hd;Ya=ifftshift(Ya);Ia=real(ifft2(Ya));figuresubplot(2,2,1),imshow(uint8(IA));subplot(2,2,2),imshow(uint8(Ia));figuresurf(Hd,'Facecolor','interp','Edgecolor','none','Facelighting','phong');九、用其他方法编写的理想低通、理想高通、Butterworth低通、同态滤波程序1、理想低通i1=imread('lena.bmp');i2=imnoise(i1,'salt & pepper',0.1);f=double(i2);k=fft2(f);g=fftshift(k);[N1,N2]=size(g);d0=50;u0=floor(N1/2)+1;v0=floor(N2/2)+1;for i=1:N1for j=1:N2d=sqrt((i-u0)^2+(j-v0)^2);if d<=d0h=1;elseh=0;endy(i,j)=g(i,j)*h;endendy=ifftshift(y);E1=ifft2(y);E2=real(E1);figuresubplot(2,2,1),imshow(uint8(i1));subplot(2,2,2),imshow(uint8(i2));subplot(2,2,3),imshow(uint8(E2));2、理想高通i1=imread('lena.bmp');i2=imnoise(i1,'salt & pepper',0.1); f=double(i2);k=fft2(f);g=fftshift(k);[N1,N2]=size(g);n=2;d0=10;u0=floor(N1/2)+1;v0=floor(N2/2)+1;for i=1:N1for j=1:N2d=sqrt((i-u0)^2+(j-v0)^2);if d<=d0h=0;else h=1;endy(i,j)=g(i,j)*h;endendy=ifftshift(y);E1=ifft2(y);E2=real(E1);figuresubplot(2,2,1),imshow(uint8(i1)); subplot(2,2,2),imshow(uint8(i2)); subplot(2,2,3),imshow(uint8(E2));3、Butterworth低通i1=imread('lena.bmp');i2=imnoise(i1,'salt & pepper',0.1); f=double(i2);k=fft2(f);g=fftshift(k);[N1,N2]=size(g);n=2;d0=50;u0=floor(N1/2)+1;v0=floor(N2/2)+1;for i=1:N1for j=1:N2d=sqrt((i-u0)^2+(j-v0)^2);h=1/(1+(d/d0)^(2*n));y(i,j)=g(i,j)*h;endendy=ifftshift(y);E1=ifft2(y);E2=real(E1);figuresubplot(2,2,1),imshow(uint8(i1)); subplot(2,2,2),imshow(uint8(i2)); subplot(2,2,3),imshow(uint8(E2));4、同态滤波I=rgb2gray(imread('fabric00.bmp')); [M,N]=size(I);T=double(I);L=log(T);F=fft2(L);A=2;B=0.3;for i=1:Mfor j=1:ND(i,j)=((i-M/2)^2+(j-N/2)^2);endendc=1.1;%锐化参数D0=max(M,N);H=(A-B)*(1-exp(c*(-D/(D0^2))))+B;F=F.*H;F=ifft2(F);Y=exp(F);figuresubplot(1,2,1),imshow(I);subplot(1,2,2),imshow(uint8(real(Y)));十、十一、Gabor滤波器。
matlab【滤波器】程序资料
matlab滤波器程序wc=(400/1000)*pi;%求截止频率w1=boxcar(81);%窗函数w2=triang(81);w3=hamming(81);w4=hanning(81);w5=bartlett(81);w6=blackman(81);w7=chebwin(81,30);w8=kaiser(81,7.856);n=1:1:81;hd=sin(wc*(n-41))./(pi*(n-41)); %求h(d)hd(41)=wc/pi;h1=hd.*w1';%加窗h2=hd.*w2';h3=hd.*w3';h4=hd.*w4';h5=hd.*w5';h6=hd.*w6';h7=hd.*w7';h8=hd.*w8';[mag1,rad]=freqz(h1);%求幅频特性曲线[mag2,rad]=freqz(h2);[mag3,rad]=freqz(h3);[mag4,rad]=freqz(h4);[mag5,rad]=freqz(h5);[mag6,rad]=freqz(h6);[mag7,rad]=freqz(h7);[mag8,rad]=freqz(h8);figure(1);%画幅频特性曲线plot(rad,20*log10(abs(mag1)));xlabel('Normalized Frequency(rad)');ylabel('Normaliaed Magnitude(dB)');axis([0,3,-80,0]);title('利用矩形窗设计的数字滤波器');grid on;figure(2);plot(rad,20*log10(abs(mag2)));xlabel('Normalized Frequency(rad)');ylabel('Normaliaed Magnitude(dB)');axis([0,3,-80,0]);title('利用三角窗设计的数字滤波器');grid on;figure(3);plot(rad,20*log10(abs(mag3)));xlabel('Normalized Frequency(rad)');ylabel('Normaliaed Magnitude(dB)');axis([0,3,-80,0]);title('利用海明设计的数字滤波器');grid on;figure(4);plot(rad,20*log10(abs(mag4)));xlabel('Normalized Frequency(rad)');ylabel('Normaliaed Magnitude(dB)');axis([0,3,-80,0]);title('利用汉宁窗设计的数字滤波器');grid on;figure(5);plot(rad,20*log10(abs(mag5)));xlabel('Normalized Frequency(rad)');ylabel('Normaliaed Magnitude(dB)');axis([0,3,-80,0]);title('利用巴特里特窗设计的数字滤波器');grid on;figure(6);plot(rad,20*log10(abs(mag6)));xlabel('Normalized Frequency(rad)');ylabel('Normaliaed Magnitude(dB)');axis([0,3,-100,0]);title('利用布拉克曼窗设计的数字滤波器');grid on;figure(7);plot(rad,20*log10(abs(mag7)));xlabel('Normalized Frequency(rad)');ylabel('Normaliaed Magnitude(dB)');axis([0,3,-100,0]);title('利用切比雪夫窗设计的数字滤波器');grid on;figure(8);plot(rad,20*log10(abs(mag8)));xlabel('Normalized Frequency(rad)');ylabel('Normaliaed Magnitude(dB)');axis([0,3,-100,0]);title('利用凯塞窗设计的数字滤波器');grid on;MATLAB参考程序和仿真内容%*******************************************************************% %mode: 1--巴特沃斯低通；2--巴特沃斯高通；3--巴特沃斯带通；4--巴特沃斯带阻% 5--契比雪夫低通；6--契比雪夫高通；7--契比雪夫带通；8--契比雪夫带阻%fp1,fp2：通带截止频率，当高通或低通时只有fp1有效%fs1, fs2：阻带截止频率，当高通或低通时只有fs1有效%rp: 通带波纹系数%as: 阻带衰减系数%sample: 采样率%h: 返回设计好的滤波器系数%*******************************************************************% function[b,a]=iirfilt(mode,fp1,fp2,fs1,fs2,rp,as,sample)wp1=2*fp1/sample;wp2=2*fp2/sample;ws1=2*fs1/sample;ws2=2*fs2/sample;%得到巴特沃斯滤波器的最小阶数N和3bd频率wnif mode<3[N,wn]=buttord(wp1,ws1,rp,as);elseif mode<5[N,wn]=buttord([wp1 wp2],[ws1 ws2],rp,as);%得到契比雪夫滤波器的最小阶数N和3bd频率wnelseif mode<7[N,wn]=cheb1ord(wp1,ws1,rp,as);else[N,wn]=cheblord([wp1 wp2],[ws1 ws2],rp,as);end%得到滤波器系数的分子b和分母aif mode= =1[b,a]=butter(N,wn);endif mode= =2[b,a]=butter(N,wn,/high/);endif mode= =3[b,a]=butter(N,wn);endif mode= =4[b,a]=butter(N,wn,/stop/);endif mode= =5[b,a]=cheby1(N,rp,wn);endif mode= =6[b,a]=cheby1(N,rp,wn,/high/);endif mode= =7[b,a]=cheby1(N,rp,wn);endif mode= =8[b,a]=cheby1(N,rp,wn,/stop/);endset(gcf,/menubar/,menubar);freq_response=freqz(b,a);magnitude=20*log10(abs(freq_response));m=0:511;f=m*sample/(2*511);subplot(3,1,1);plot(f,magnitude);grid; %幅频特性axis([0 sample/2 1.1*min(magnitude) 1.1*max(magnitude)]);ylabel('Magnitude');xlabel('Frequency-->');phase=angle(freq_response);subplot(3,1,2);plot(f,phase);grid; %相频特性axis([0 sample/2 1.1*min(phase) 1.1*max(phase)]);ylabel('Phase');xlabel('Frequency-->');h=impz(b,a,32); %32点的单位函数响应t=1:32;subplot(3,1,3);stem(t,h);grid;axis([0 32 1.2*min(h) 1.1*max(h)]);ylabel('h(n)');xlabel('n-->');基于MATLAB信号处理工具箱的数字滤波器设计与仿真摘要：传统的数字滤波器的设计过程复杂，计算工作量大，滤波特性调整困难，影响了它的应用。
Matlab技术滤波器设计方法
MatIab技术滤波器设计方法引言：滤波器在信号处理中起到了至关重要的作用，广泛应用于音频处理、图像处理、通信系统等领域。
MatIab是一款功能强大的数学软件，为我们提供了丰富的工具和函数来进行滤波器设计和分析。
本文将介绍几种常用的MatIab技术滤波器设计方法，并探讨它们的优缺点及适用范围。
一、F1R滤波器设计FIR(FiniteImpu1seResponse)滤波器是〜种常见且重要的数字滤波器。
它的设计基于一组有限长度的冲激响应。
Mauab提供了多种设计FIR滤波器的函数，例如fir1、fk2和f1rpm等。
其中，行r1函数采用窗函数的方法设计低通、高通、带通和带阻滤波器。
在使用fir1函数时，我们需要指定滤波器的阶数和截止频率。
阶数的选择直接影响了灌波器的性能，阶数越高，滤波器的频率响应越陡峭。
截止频率用于控制滤波器的通带或阻带频率范围。
FIR滤波器的优点是相对简单易用，具有线性相位特性，不会引入相位失真。
然而，F1R滤波器的计算复杂度较高，对阶数的选择也需要一定的经验和调试。
二、I1R滤波器设计IIR(InfiniteImpu1seResponse)滤波器是另一种常见的数字滤波器。
与F1R滤波器不同，HR滤波器的冲激响应为无限长，可以实现更复杂的频率响应。
Mat1ab提供了多种设计HR滤波器的函数，例如butter、Cheby1和e11ip等。
这些函数基于不同的设计方法，如巴特沃斯(BUtterWOrth)设计、切比雪夫(Chebyshev)设计和椭圆(E11iptic)设计。
使用这些函数时，我们需要指定滤波器的类型、阶数和截止频率等参数。
与F1R滤波器类似，阶数的选择影响滤波器的性能，而截止频率用于控制通带或阻带的频率范围。
相比于FIR滤波器，HR滤波器具有更低的计算复杂度，尤其在高阶滤波器的设计中表现出更好的性能。
然而，IIR滤波器的非线性相位特性可能引入相位失真,并且不易以线性常态方式实现。
Matlab滤波器设计
Matlab滤波器设计滤波器设计是一个创建满足指定滤波要求的滤波器参数的过程。
滤波器的实现包括滤波器结构的选择和滤波器参数的计算。
只有完成了滤波器的设计和实现，才能最终完成数据的滤波。
滤波器设计的目标是实现数据序列的频率成分变更。
严格的设计规格需要指定通带波纹数、阻带衰减、过渡带宽度等。
更准确的指定可能需要实现最小阶数的滤波器、需要实现任意形状的滤波器形状或者需要用fir滤波器实现。
指定的要求不同，滤波器的设计也不同。
Matlab的信号处理工具箱软件提供了两种方式设计滤波器：面向对象的和非面向对象的。
面向对象的方法首先创建一个滤波器对象fdesign，然后调用合适的design参数设计。
如实现一个5阶的低通巴特沃斯滤波器，3dB截止频率为200Hz，采样频率1000Hz，代码如下Fs=1000; %Sampling Frequencytime = 0:(1/Fs):1; %time vector% Data vectorx = cos(2*pi*60*time)+sin(2*pi*120*time)+randn(size(time));d=fdesign.lowpass('N,F3dB',5,200,Fs); %lowpass filter specification object% Invoke Butterworth design methodHd=design(d,'butter');y=filter(Hd,x);非面向对象的方法则适用函数实现滤波器设计，如butter、firpm。
所有非面向对象的滤波器设计函数使用的是归一化频率，归一化频率[0, 1]之间，1表示πrad。
将Hz频率转化为归一化频率的方法为乘以2除以采样频率。
设计上面同样的滤波器，使用非面向对象的方法如下Wn = (2*200)/1000; %Convert 3-dB frequency% to normalized frequency: 0.4*pi rad/sample[B,A] = butter(5,Wn,'low');y = filter(B,A,x);滤波函数* filter：利用递归滤波器(IIR)或非递归滤波器(FIR)对数据进行数字滤波；* fftfilt：利用基于FFT的重叠相加法对数据进行滤波，只适用于非递归滤波器(FIR)；* filter2：二维FIR数字滤波；* filtfilt：零相位滤波（IIR与FIR均可）。
MATLAB中的滤波器设计与应用指南
MATLAB中的滤波器设计与应用指南导言滤波器（Filter）是信号处理中必不可少的一部分，它可以用来改变信号的频率、相位或幅度特性。
在MATLAB中，有丰富的工具和函数可以用于滤波器设计和应用。
本文将深入探讨MATLAB中滤波器的设计原理、常用滤波器类型以及实际应用中的一些技巧。
一、滤波器基本原理滤波器的基本原理是根据输入信号的特性，通过去除或衰减不需要的频率成分，获得所需频率范围内信号的输出。
根据滤波器的特性，我们可以将其分为低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器。
低通滤波器（Low-pass filter）允许通过低于截止频率的信号成分，而衰减高于截止频率的信号成分。
这种滤波器常用于去除高频噪声，保留低频信号，例如音频信号的处理。
高通滤波器（High-pass filter）允许通过高于截止频率的信号成分，而衰减低于截止频率的信号成分。
这种滤波器常用于去除低频噪声，保留高频信号，例如图像边缘检测。
带通滤波器（Band-pass filter）允许通过两个截止频率之间的信号成分，而衰减低于和高于这个频率范围的信号成分。
这种滤波器常用于提取特定频率范围内的信号，例如心电图中的心跳信号。
带阻滤波器（Band-stop filter）允许通过低于和高于两个截止频率之间的信号成分，而衰减位于这个频率范围内的信号成分。
这种滤波器常用于去除特定频率范围内的信号，例如降噪。
二、MATLAB中的滤波器设计方法1. IIR滤波器设计IIR（Infinite Impulse Response）滤波器是一种常用的滤波器类型，其特点是具有无限长的冲激响应。
在MATLAB中，我们可以使用`butter`、`cheby1`、`cheby2`、`ellip`等函数进行IIR滤波器的设计。
以`butter`函数为例，其用法如下：```matlabfs = 1000; % 采样频率fc = 100; % 截止频率[b, a] = butter(4, fc/(fs/2), 'low'); % 设计4阶低通滤波器```上述代码中，`b`和`a`分别是滤波器的分子和分母系数，`4`是滤波器的阶数，`fc/(fs/2)`是归一化截止频率，`'low'`表示低通滤波器。
matlab设计数字滤波器参数说明
matlab设计数字滤波器参数说明数字滤波器是一种用于信号处理的重要工具，它可以去除信号中的杂乱干扰，并改善信号的质量。
MATLAB作为一种优秀的科学计算软件，提供了丰富的工具和函数，用于设计数字滤波器的参数。
在MATLAB中，我们可以使用`fdesign`函数来创建滤波器设计对象，并使用相应的函数进行参数设置。
数字滤波器的参数主要包括滤波器类型、截止频率、阶数和滤波器的响应类型等。
首先，我们需要选择数字滤波器的类型。
常见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。
根据信号处理的需求，选择适当的滤波器类型。
其次，我们需要确定滤波器的截止频率。
截止频率是指滤波器开始起作用的频率。
对于低通滤波器，截止频率是指允许通过的最高频率; 对于高通滤波器，截止频率是指允许通过的最低频率; 对于带通滤波器，截止频率是指允许通过的频率范围。
在确定了滤波器类型和截止频率后，我们还需要指定滤波器的阶数。
阶数是指滤波器的复杂程度和滤波器在滤波时的陡峭程度。
一般来说，阶数越高，滤波器的性能越好，但计算复杂度也会增加。
最后，我们需要选择滤波器的响应类型。
响应类型是指滤波器在频域中的特性。
常见的响应类型包括巴特沃斯响应、切比雪夫响应和椭圆响应等。
每种响应类型都有其特定的特性和适用范围。
通过设置这些参数，我们可以使用MATLAB中的滤波器设计函数来生成数字滤波器的系数，并将其应用于信号处理任务中。
使用适当的滤波器参数可以提高信号的质量，并且能够根据具体需求实现各种信号处理任务。
MATLAB提供了丰富的文档和示例代码，供我们学习和使用数字滤波器设计的相关知识。
通过深入理解数字滤波器的参数设置和设计原理，我们可以更好地应用数字滤波器进行信号处理，并解决各种实际问题。
matlab fadtools fir滤波器系数
在MATLAB的FADTools中，可以使用firls函数来设计有限脉冲响应（FIR）滤波器，并使用coeffs函数获取滤波器的系数。
%定义滤波器的参数M = 31 %滤波器的阶数f = [0 0.4 0.8]; %滤波器的通带频率范围
a = [0.5 0.5]; %滤波器的阻带频率范围
%设计FIR滤波器
[h, f, W] = firls(M, f, a);
%获取滤波器系数
b = coeffs(h);
在上述代码中，首先定义了滤波器的阶数、通带频率范围和阻带频率范围。然后使用firls函数设计FIR滤波器，并返回滤波器的系数h、频率轴f和阻带边缘频率W。最后，使用coeffs函数将滤波器系数转换为系数向量b。
需要注意的是，FADTools中的FIR滤波器设计函数默认使用最小相位滤波器。如果需要设计非最小相位滤波器，可以使用其他函数，如fir2或自定义函数来实现。
matlab滤波器原理
matlab滤波器原理滤波器在信号处理中起着重要的作用。
它可以用于去除噪声、提取感兴趣的频率成分、平滑信号等。
Matlab提供了多种滤波器设计和应用的函数，下面介绍一些常见的滤波器原理。
1. FIR滤波器（Finite Impulse Response Filter）：FIR滤波器是一种常用的线性相位滤波器。
其特点是系统的输出只与当前和前几个输入样本有关。
FIR滤波器的频率响应由其系数序列确定，通常可以通过窗函数法、最小二乘法等方法来设计。
2. IIR滤波器（Infinite Impulse Response Filter）：IIR滤波器是一种具有无限冲激响应的滤波器。
与FIR滤波器不同，IIR滤波器的输出不仅受到当前的输入样本影响，还受到之前的输出样本的影响。
IIR滤波器的设计可以采用脉冲响应不变法、双线性变换法等。
3. 巴特沃斯滤波器（Butterworth Filter）：巴特沃斯滤波器是一种重要的IIR滤波器。
其特点是在通带内频率响应尽量平坦，而在阻带内频率响应逐渐下降。
可以使用巴特沃斯函数来设计巴特沃斯滤波器。
4. 升余弦滤波器（Raised Cosine Filter）：升余弦滤波器是一种常用的数字通信中的滤波器。
它的频率特性是一种余弦函数，因此在频域内的频率响应呈现平坦衰减的特点。
升余弦滤波器广泛应用于调制解调、信号重构等领域。
5. 高通滤波器和低通滤波器：高通滤波器可以通过去除低频成分而突出高频成分，低通滤波器则相反。
在Matlab中，可以使用函数如freqz和filter来实现高通和低通滤波器的设计和应用。
除了这些滤波器，Matlab还提供了其他一些滤波器设计和应用函数，如椭圆滤波器、Chebyshev滤波器和滑动平均滤波器等。
根据实际需求和信号特性，可以选择合适的滤波器来进行信号处理。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
xlabel(‘Frequency(Hz)’); Ylabel(‘Magnitude’);
2
1.5
Magnitude
1
0.5
0
0
10
20
30
40
50
Frequency（Hz）
二、滤波器的设计
滤波器用来让信号中特定的频率成分通过系统，并阻止 其他频率成分，实现这种关系的系统称为滤波器。
按实现方法分，滤波器分为模拟滤波器和数字滤波器。 模拟滤波器有电阻，电容，电感，即由原器件构成，输入、 输出为模拟信号；数字滤波器输入、输出均为数字信号，通 过一定的运算关系改变输入信号所含频率成分的比例或者滤 除某些频率成分。
X
H(s) / H(z)
Y
• 滤波器按功能分类：
H (e jw ) 为滤波器传递函数H (e jw ) 的幅频特性。幅频特性表示信号 通过该滤波器后各频率成分衰减 情况。
... ...
bm1 an1
• 由传递函数得出模拟电路
闭环传递函数为： W
(s)
T1s 2
K s
K
开环传递函数为：G(s) K1 K
T0 s(T1s 1) s(T1s 1)
R( s ) +
1
-
T0 s
K1 T1s 1
C(s )
。
T0 1s T1 0.1s K1 分别为10s；2.5s；1s
%H为滤波器的传递函数。 %w在波特图上的显示范围 %H为滤波器的传递函数。
• 各阶第一类切比雪夫滤波器波特图：
Bode Diagram 0
-5
Magnitude (dB)
-10
[z,p,k]=cheb1ap(6,3)
-15
-20
-25
-30 10-2
10-1
100
Frequency (rad/sec)
• 用Matlab设计第一类切比雪夫滤波器：
• 程序：
[z, p, k]=cheb1ap (N,Rp) ；%N是滤波器的阶数,Rp是
通带内允许最大波动幅度。
[b,a]=zp2tf(z,p,k)；
H=tf (b,a)； w=0:0.1:30; bode(H，w)；
%b,a分别为传递函数模型的分子、 分母系数。
• 滤波器的技术指标：
通带截止频率 p
通带最大衰减 a p
阻带截止频率 s
阻带最小衰减 as
• 模拟滤波器设计
X H(s) Y
H (s)
k
(s (s
z1)(s p1)(s
z2 )...(s zm ) p2 )...(s pn )
b1sm a1s n
b2 s m1 a2 s n1
MATLAB在信号处理中的应用
讲解人：陈白
信号处理是对信号进行分析、变换、综合、识别 等。几乎在所有的工程技术领域中都会涉及到信号处理 问题，其信号表现形式有电、磁、机械以及热、光、声 等。
生物医学信号处理是生物医学工程学的一个重要 研究领域，也是近年来迅速发展的数字信号处理技术的 一个重要的应用方面，正是由于数字信号处理技术和生 物医学工程的紧密结合，才使得我们在生物医学信号特 征的检测、提取及临床应用上有了新的手段，因而也帮 助我们加深了对人体自身的认识。
%H为滤波器的传递函数。 %w在波特图上的显示范围 %H为滤波器的传递函数。
• 各阶巴特沃斯滤波器的波特图：
Bode Diagram 0
H 20lg H (e jw )
-5
Magnitude (dB)
-10
-15
H2
H5
H10
-20
-25
10-2
10-1
100
101
Frequency (rad/sec)
的频谱特征。
• 离散傅里叶变换，快速算法FFT。
一个模拟信号，经过ADC采样之后，就变 成了数字信号。 对数字信号（离散信号）进行
频谱分析需要用离散傅立叶变换：
N 1
X(k) DFT [x(n)] x(k)WNkn, k 0,1,..., N 1 n0
式中，WN
j 2
e N
H3 H6 H8
101
一、利用快速傅里叶变换（fft）分析信号频谱
1. 分别设计两个不同幅值不同频率的正弦信号，对他们分 别进行频谱分析，画出幅值谱图（横轴为频率轴Hz）。 2. 对上面两个正弦信号和，进行频谱分析，画出幅值谱图 （横轴为频率轴Hz）。 函数：fft（见ppt第6页）
• 用Matlab设计巴特沃斯滤波器：
%z、p、k分别为零点列向量、
[z, p, k]=buttap (N) ；极点列向量和增益系数，
N是滤波器的阶数（极点数）。
[b,a]=zp2tf(z,p,k)； %b,a分别为传递函数模型的分子、
分母系数。
H=tf (b,a)； w=0:0.1:30; bode(H，w)；
• 离散傅里叶变换，其快速算法FFT，在 Matlab中由函数“fft”得到。
• 程序：
n=0:199;fs=100Hz;
x=1*sin(2*pi*10*n/fs)+2*sin(2*pi*20*n/fs); nfft=2^nextpow2(200);%返回第一个p满足2^p>=200，p=8;
y=fft(x,nfft)/200; f=fs/2*linspace(0,1,nfft/2);%横轴为频率f(Hz)
200k
2F
1F
r(t) 200k
-
200k
+
-
500k +
100k R +
c (t )
R 10k;43k;100k
• 典型的模拟滤波器有：巴特沃斯滤波器、切比 雪夫滤波器、椭圆滤波器、贝赛尔滤波器等
• N极点巴特沃斯滤波器的幅值函数在通带和阻 带内都逐渐下降。第1类切比雪夫滤波器的幅 值函数在通带内有波动，阻带内单调下降（第 2类切比雪夫滤波器的特性与此相反）
生物医学信号的主要特点: 1．信号弱 2．噪声强 3．频率范围一般较低 4．随机性强
一 傅立叶变换
傅里叶变换是数字信号处理中常用的重要数学变换，变 换公式为：
X () x(t)e jtdt
傅里叶变换得到以角频率w为自变量的复数。
法国物理学家Jeans Baptiste Fourier提出：周期波形可以 用正弦波的叠加表示，即傅里叶级数：
N
x(t) Ak sin(wkt k ) k 1
t
举例：
x(t) A1 sin(w1t 1),
t
傅里叶变换的值 X (w)在的 w w1 时为0，在
w w1 时其 X (w) A1 ， ( X (w)) 1 。
傅里叶变换表示信号的频率含量或频率成分，可以提取信号