实验三 FIR滤波器的DSP实验报告
13041069 雷霁雯 通信与信息系统
实验三 FIR滤波器的DSP实验报告
一、实验目的
1. 了解MATLAB的FIR滤波器设计方法与编程；
2. 掌握FIR滤波器算法基本原理和C语言的编程方法；
二、实验内容
FIR滤波器设计流程为，根据给出的滤波器设计（通带带宽、阻带衰减、相位要求）
要求，在Matlab环境下仿真得到滤波器系数，得到了滤波器系数后在CCS下编程设计DSP
的FIR滤波器。
1. 使用Matlab中的FDAtool设计FIR滤波器
设计实现fir低通滤波器，阶数为20，采样频率fs=8000Hz，截止频率fc=1500Hz，窗口
设置为汉明窗Hamming。经过的信号频率是1000HZ和2000HZ的混叠波。
2.参阅FIR基本理论及C语言编程方法，研读、分析实验指导书中的代码；
3. 双击，启动CCS的配置程序选项，选择“C5502 Simulator”；
4. 启动CCS，打开实验工程文件，再编译并装载程序；
5. 仿真波形
A．输入信号波形
B．输入信号频
C输出信号波形
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D输出信号频谱
从输入信号和输出信号的频谱对比中可以看出，输出信号有1KHZ和2KHZ的混叠信
号。经过FIR低通录波器后，滤掉了2KHZ的频谱。只剩下1KHZ的频谱。
4.修改代码：滤波器设计要求：线性相位低通滤波器，模拟信号通带为0~1kHz，阻带衰减
在5kHz处为-60dB。采样率为20kHz。
采用凯塞窗口设计此低通滤波器，设计过程如下：
通带边界频率为1KHZ，阻带边界频率是5KHZ有60dB的衰减，可得：
radradsp22052,102012
过渡带52ps，
A=60dB
设计凯塞窗口的长度N和参数分别为：
29285.28AN
65326.5)7.8(1102.0a
使用MATLAB设计此滤波器，过程如下：
1）在Matlab 的Start 菜单中选择Toolboxes -> Filter Design -> Filter Design & Analysis
Tools(fdatool)，或者在命令行中输入fdatool 来启动滤波器设计分析器。
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2）选择设计fir低通滤波器，阶数为29，采样频率fs=20000Hz，截止频率fc=3000Hz，窗
口设置为凯塞窗口，凯塞窗口参数为5.65326
（2） 用SPtool 验证所设计滤波器的功能
在FDATool 里设计了一个FIR 低通滤波器后，用SPTool 来分析所设计的滤波器.
1)在MATLAB 环境下产生一个混叠波信号，在MATLAB 命令窗口输入：
Fs=20000;
t=(0:200)/Fs;
s=sin(2*pi*t*1000)+sin(2*pi*t*5000);
subplot(1,1,1);
plot(t,s);
axis([0 0.005 -2 2]);
grid
产生了1000Hz 和5000Hz 的混叠波，并且变量Fs、t、s 将显示在workspace列表中。
2)在FDATool 的界面里选择File→Export to →SPTool，然后在将导入SPTool的滤波器命名为
filter点击Apply,这样,设计的滤波器就导入了SPTool 中。
3)在弹出的SPTool 主界面里点击菜单File→Import 将信号s 导入,采样频率Fs导入。
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4）产生输入输出频谱后，得到
5）可以观察到输入信号的波形和频谱为
6）可以观察到输出信号的波形和频谱为
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可以看到，5000HZ频率的信号已被滤波器滤掉。
7）将此滤波器的参数输出到C语言头文件中，修改CCS中fir滤波器的代码为
Float fir[30]
={ 0.0004001965019842,0.0001796782579809,-0.001610915830384,-0.003928668671765,
-0.002911158381528, 0.004441058624642, 0.01416335142997, 0.01444447680484,
-0.004466774967774, -0.03524603325736, -0.04900562431329, -0.01223772579527,
0.0834377913716, 0.2040327190773, 0.2883076291491, 0.2883076291491,
0.2040327190773, 0.0834377913716, -0.01223772579527, -0.04900562431329,
-0.03524603325736,-0.004466774967774, 0.01444447680484, 0.01416335142997,
0.004441058624642,-0.002911158381528,-0.003928668671765,-0.001610915830384,
0.0001796782579809,0.0004001965019842};
8)得到输入波形与频谱如下：
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8)得到输出波形与频谱如下：
从结果可以看出，滤波器已经顺利将频率为5000HZ的信号滤掉。
5.通过代码修改、仿真，理解定点运算和浮点运算相比的优缺点。
6.通过仿真波形的分析、理解滤波器阶数与滤波器延时以及滤波器的阻带衰减之间的关系。
FIR滤波器及其DSP实现
(2)每次移入新的样本时，以新样本改写滑窗中老的数据，而滑窗中的其他数据不需要移动；
(3)利用片内BK（循环波器的核心算法是计算输入信号与滤波器系数的卷积。设x(n)为输入信号，h(n)为FIR滤波器的冲击响应，n=0，…，N-1，则FIR滤波器的输出y(n)就是x(n)与h(n)的卷积，即：
图3.1FIR系数存储格式示意图
考虑到在执行macd指令时是将低地址的数据复制到高地址来完成延迟功能，所以在用macd指令计算卷积时，先计算x(n-N+1)与h(N-1)的乘积，最后才计算x(n)与h(0)的乘积。因此在程序中，FIR滤波器的系数在程序存储器中按倒序存储。
3.2FIR滤波器的软件设计及其调试
在信号处理领域中，对于信号处理的实时性、快速性的要求越来越高，因此在许多信息处理过程中，如对信号的过滤、检测、预测等，都要广泛地用到滤波器。其中数字滤波器具有稳定性高、精度高、设计灵活、实现方便等许多突出的优点，避免了模拟滤波器所无法克服的电压漂移、温度漂移和噪声等问题，因而随着数字技术的发展，用数字技术实现滤波器的功能越来越受到人们的注意和广泛的应用。而有限冲激响应(FIR)滤波器能在设计任意幅频特性的同时保证严格的线性相位特性，在示否音、数据传输中应用非常广泛。
(1)独立编写C程序和汇编程序，分开编译和汇编，形成各自的目标代码模块，然后用链接器将c模块和汇编模块链接起来。例如，FIR滤波程序用汇编语言编写，对FIR程序用汇编器进行汇编，形成目标代码模块，与C模块链接就可以在C程序中调用FIR程序。
(2)直接在C语言程序的相应位置嵌入汇编语句。
(3)对c程序进行编译.生成相应的汇编程序，然后对汇编程序进行手工优化和修改。上面的例子采用的是第一种方法，这是一种常用的C语言和汇编语言接口方法，采用这种方法最重要的是必须遵守c编译器所定义的函数调用规则和寄存器使用规则。遵循这两个规则就可以保证所编写的汇编模块不破坏C语言的运行环境。C模块和汇编模块可以相互访问各自定义的函数或变量。在编写独立的汇编程序时，必须注意以下几点：
dsp课程设计报告fir滤波器设计
DSP课程设计报告课程名称：DSP原理及应用设计题目：FIR滤波器设计学院：电气信息学院专业年级：通信工程2011级指导教师：姓名：学号：时间：2014.6.30-2014.7.4目录引言 (3)第一章课程设计要求及流程 (4)1.1 FIR滤波器设计要求 (4)1.2 设计流程 (4)第二章课程设计实现 (4)2.1 功能描述 (4)2.2 算法研究 (4)2.3 参数计算 (5)2.3.1 利用Matlab计算滤波系数 (5)2.3.2 编写滤波器输入信号程序 (6)2.4 编写源程序 (6)2.4.1 汇编源程序“.asm”文件的编写 (6)2.4.2链接命令文件“.cmd”的编写 (8)2.5调试过程 (8)2.5.1 调试前的准备 (8)2.5.2 .inc和.dat的使用 (8)2.5.3 编写及编译程序 (8)2.5.4 观察点设置 (9)2.6运行并观察结果 (10)第三章课程设计总结 (12)参考文献 (12)引言随着信息与数字技术的发展，数字信号处理已经成为当今极其重要而学科与技术领域之一。
它在通信、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。
在数字信号处理的基本方法中，通常会涉及到变换、滤波、频谱分析、调制解调和编码解码等处理。
其中滤波是应用非常广泛的一个环节，数字滤波器的理论和相关设计也一直都是人们研究的重点之一。
FIR滤波器的是非递归的，稳定性好，精度高；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征。
因此，它在高保真的信号处理，如数字音频、图像处理、数据传输和生物医学等领域得到广泛应用。
在数字信号处理中，滤波占有极其重要的地位。
数字滤波是语音信号处理、图像处理、模式识别、频谱分析等应用的基本处理算法。
用DSP芯片实现数字滤波除了具有稳定性好、精确度高、不受环境影响等优点外，还具有灵活性好等特点。
本次课程设计的是FIR低通滤波器，首先运用MATLAB产生滤波系数，再用DSP仿真软件CCS 进行仿真，观察输入输出，看是否符合低通滤波器的功能。
基于DSP实现的FIR低通滤波器
基于DSP实现的FIR低通滤波器FIR（有限脉冲响应）低通滤波器是一种常见的数字信号处理（DSP）滤波器。
它的设计和实现非常灵活，可以用于去除数字信号中高频成分，使得信号能在一定的频率范围内进行平滑处理。
FIR低通滤波器有很多种设计方法，其中最简单的方法是基于窗函数设计，例如矩形窗、汉宁窗、布莱克曼窗等。
这些窗函数的选择取决于滤波器的性能要求和频率响应的形状。
在DSP中，FIR低通滤波器的实现可以采用直接形式、级联形式、并行形式和迭代形式等多种结构。
其中直接形式是最简单和直观的实现方式，也是最容易理解和实现的一种结构。
直接形式的FIR低通滤波器由一个延迟线、一组乘法器和加法器组成。
延迟线用于延迟输入信号，乘法器用于对延迟后的信号进行调制，而加法器则将调制后的信号相加得到输出信号。
```----------------------，，，x(n) -->， Delay ，-->， Multiply，-->--+ Sum ，--> y(n)Line ，，，----------------------```在实现过程中，需要注意的是延迟线的设置和乘法器的系数。
延迟线的长度决定了滤波器的阶数，即滤波器对输入信号的响应范围。
乘法器的系数则决定了滤波器的频率响应，可以通过窗函数的选取来确定。
通常，FIR滤波器的实现可以通过查表法或者卷积法来实现。
查表法通过预先计算所有可能的输入组合，并将其存储在一张查找表中，以减少计算量。
卷积法则通过将输入信号和滤波器的冲击响应进行卷积运算来得到输出信号。
当实现FIR低通滤波器时，还需要考虑滤波器的性能指标和算法的优化。
常见的性能指标包括滤波器的截止频率、抗混叠性能、通带和阻带的幅频特性等。
算法的优化可以从以下几个方面考虑：乘法器的系数选择、滤波器结构的选择、滤波器长度的选择和存储器的优化等。
总之，基于DSP实现的FIR低通滤波器是一种常用的数字信号处理滤波器，它可以用于去除数字信号中的高频成分，平滑信号的频谱。
FIR滤波器设计和DSP实现
FIR滤波器设计和DSP实现FIR滤波器（Finite Impulse Response Filter）又称为有限脉冲响应滤波器，是一种数字滤波器，其脉冲响应为有限长度。
FIR滤波器具有稳定性、线性相位等优点，广泛应用于数字信号处理（DSP）中。
1.窗函数法：窗函数法是FIR滤波器设计中最简单、最常用的方法之一、设计步骤主要有：选择合适的窗函数（如矩形窗、汉宁窗、哈宁窗等）；确定滤波器的截止频率和通带或阻带波动范围；根据窗函数的特性进行滤波器系数的计算。
窗函数法设计得到的滤波器具有较好的频域响应，并且易于实现。
2.频率采样法：频率采样法是通过对滤波器在频域中的理想特性进行采样，然后进行逆变换得到滤波器系数。
设计步骤主要有：确定理想滤波器的频率响应；进行频率采样，得到取样频率上的实际频率响应；对实际频率响应进行逆变换，得到滤波器系数。
频率采样法设计的滤波器可以满足设计要求，但是需要进行逆变换，计算复杂度较高。
3.最小二乘法：最小二乘法是通过求解最小化均方差的优化问题，得到最佳滤波器系数。
设计步骤主要有：建立最小二乘优化问题的数学模型；对数学模型进行求解，得到最佳滤波器系数。
最小二乘法能够得到较好的滤波器性能，并且不需要进行逆变换，计算复杂度相对较低。
1.将滤波器的系数存储在系数寄存器中；2.将输入信号与相应的系数进行乘法运算；3.将乘法运算的结果累加得到输出信号；4.将输入信号和系数向右移动一个位置；5.重复步骤2-4，直到滤波器输出满足要求。
DSP实现可以采用硬件方法，如使用专用的FPGA或ASIC实现滤波器的计算单元；也可以采用软件方法，在DSP芯片上运行相应的滤波算法代码。
对于较复杂的滤波器设计，可以使用专门的滤波器设计软件进行设计和实现。
综上所述，FIR滤波器的设计和实现是数字信号处理中的重要内容，不同的设计方法和实现方式可以根据具体需求选择。
设计一个合适的FIR 滤波器可以满足信号处理的要求，并且在DSP实现中能够提高系统的运算效率和性能。
基于FIR数字滤波器音频滤波实验
基于FIR数字滤波器音频滤波实验一、实验目的1.通过实验，加深对线性相位FIR数字滤波器特性理解;2.学习在DSP平台上基于FIR滤波器实现对音频信号滤波的方法;3.学习利用MATLB中的FDATool设计滤波器的方法；4.了解TI公司语音芯片TLV320AIC23的基本功能、接口及控制方法；5.了解Gel文件的功能及用途二、实验原理FIR数字滤波器是数字信号处理相关工程领域一种常用的滤波器。
FIR数字滤波器满足适当条件时，具有线性相位特性，且设计方法简单，性能稳定，因此在音频信号处理、雷达信号处理等方面都有着广泛的应用。
本实验利用ti公司的立体声音频处理芯片TLV320AIC23及DSP TMS320VC5509，对模拟音频信号进行采样、滤波、编码输出实验;基于信号特点，借助MATLAB FDATool工具设计相应的FIR数字滤波器，获得滤波器系数；通过调用TI算法库dsplib中已优化的滤波函数fir2()实现滤波；实验过程中为了方面控制FIR滤波器的切换，要求学习、编辑、使用Gel文件进行调试。
三、实验设备1.DSP综合实验箱一台本实验采用了瑞泰创新科技公司生产的ICETEK–VC5509-A综合DSP实验箱。
该实验系统由四个模块组成：DSP评估板、仿真器、信号源、显示与电机模块，如下图所示，本实验用到前三个模块。
2.PC兼容机一台操作系统为WindowsXP，安装Code Composer Studio 3.3软件与Matlab仿真软件。
3.示波器一台4.耳机、麦克风四、实验内容1.TLV320AIC23芯片接口控制参数设施；2.分析数字化音频信号的频域特征3.利用MATLAB FDA Tool工具设计FIR数字滤波器；S软件调试与可视化观察FIR滤波器频域响应；5.完成基于FIR数字滤波器对音频信号的滤波实验；6.利用可视化工具观察、分析实验效果；五、实验步骤1、连接设备基本原则：所有连线工作都必须在断电状态下完成。
基于DSP的FIR滤波器设计课程设计报告
目录1、引言.......................................................................... - 2 -1.1 研究背景................................................................ - 3 -1.2 研究意义................................................................ - 3 -1.3 研究目的................................................................ - 4 -2、DSP及其开发环境............................................................. -5 -2.1开发平台一DSP系统....................................................... -5 -2.1.1 DSP 系统的构成.................................................... - 5-2.1.2 DSP 系统的优缺点及设计流程........................................ - 5 -2.1.3 DSP 系统硬件电路图................................................ - 7 -2.2 CCS 开发环境............................................................. - 8 -2.2.1 CCS 集成开发环境.................................................. - 9 -3 FIR 滤波器的设计................................................................ - 10 -3.1 FIR 滤波器设计原理....................................................... - 10 -3.1.1 FIR 滤波器的基本结构............................................... - 10 -3.1.2 FIR 滤波器的特点................................................... - 14 -3.2 FIR 滤波器具体设计方案 .............................................. - 15 -3.2.1 窗函数法......................................................... - 15 -3.2.2 频率抽样法....................................................... - 17 -3.3 FIR 滤波器的MATLAB实现 ................................................ -18 -3.3.1 带通滤波器的MATLAB实现........................................ -19 -3.3.2 低通滤波器的MATLAB实现......................................... -21 -4、FIR滤波器的DSP实现......................................................... -22 -4.1 FFT/IFFT 算法程序及应用.................................................. - 22 -4.1.1 FFT 设计方法..................................................... - 22-4.1.2 FFT 算法的实现................................................... - 24-4.1.3 FFT 算法的仿真和测试结果......................................... - 26 -4.2 FIR 滤波器的DSP的实现................................................. -27 -4.3 总结体会 ................................................................ - 32 - 附录 A MATLAB程序............................................................... -34 - 附录B FFT的DSP实现程序........................................................ -2 -附录C FIR 的DSO实现程序........................................................ -11 -1、引言20世纪60年代起由于计算机技术、集成工艺和材料工业的发展，滤波器发展上了一个新台阶，并且朝着低功耗、高精度、小体积、多功能、稳定可靠和价廉方向努力，其中小体积、多功能、高精度、稳定可靠成为70年代以后的主攻方向。
实验三FIR滤波器
实验三 FIR 滤波器
1． 实验原理
FIR 数字滤波器的设计方法主要是建立在对理想滤波器频率特性作某种近似的基础上的。
这些近似方法有窗函数法、频率抽样法、最佳一致逼近法。
在这里只讨论窗函数法。
程序中也是采用了这种方法。
窗函数法的原理是：首先考虑理想低通数字滤波器，假定其频率特性为()jw d H e ，从而得出该滤波器的单位抽样响应为()d h n ，()d h n 是无限长的而且是非因果的，因此物理不可实现。
所以采用窗函数将其截短，移位后得到()h n 。
由于FIR 系统为：
00()()M M
n n n n n H z b z
h n z --====∑∑ 可知，()n b h n =。
有几种常用的窗函数：矩形窗、三角形窗、汉宁窗、汉明窗、布拉克曼窗、凯泽窗等。
程序中可以根据不同的设计指标要求选择不同的窗函数。
设计指标自己可以设定。
基于DSP实现的FIR低通滤波器
基于DSP实现的FIR低通滤波器FIR（Finite Impulse Response）低通滤波器是一种数字信号处理（DSP）算法，用于滤除输入信号中高于一些截止频率的频域成分，并使输出信号只包含低于该截止频率的成分。
FIR低通滤波器通常由一组脉冲响应函数（Impulse Response）的加权和组成，其中权重决定了滤波器的频率响应。
实现FIR低通滤波器的一种常见方法是使用离散时间线性卷积运算。
滤波器的输入信号通过一个延迟线数组，然后与一组权重向量进行内积。
该内积计算的结果即为滤波器的输出。
在DSP领域，用于实现FIR低通滤波器的算法有很多种，其中最常用的是基于迭代结构（Direct Form）的算法。
此算法按照滤波器的脉冲响应函数的长度进行迭代，每次迭代处理输入信号的一个样本。
该算法的优点是实现简单、稳定可靠。
下面是一个基于DSP实现的FIR低通滤波器的伪代码示例：```python#定义滤波器的截止频率和脉冲响应函数长度def cutoff_frequency = 1000 # 截止频率为1kHzdef length = 101 # 脉冲响应函数长度为101#初始化滤波器的权重向量def weights = [0.0] * length#计算滤波器的脉冲响应函数for i in range(length):#计算当前权重对应的频率frequency = i * sampling_rate / length#如果当前频率小于截止频率，则设置权重为1，否则为0weights[i] = 1 if frequency <= cutoff_frequency else 0#初始化输入和输出信号数组def input_signal = [0.0] * signal_lengthdef output_signal = [0.0] * signal_length#循环处理输入信号的每个样本for i in range(signal_length):#延迟线数组移位，并将当前输入样本放入延迟线的第一个位置delay_line[1:] = delay_line[:-1]delay_line[0] = input_signal[i]#计算滤波器的输出output_signal[i] = sum(delay_line * weights)```这段示例代码实现了一个FIR低通滤波器，截止频率为1kHz，脉冲响应函数长度为101、首先，根据截止频率计算出权重向量。
FIR数字带通滤波器语音去噪的DSP实现研究
Ｗ ｌ２ ｆ ｉｆ ： ２ ２ｆ２ ｆ ｃ ＝ ＊ ｃ ／ ｔｗｃ ＝ ｃ ／ ｔ
Ｂ ｆ ｒ （８ ［Ｃ ｃ ］ Ｗ ） ＝ ｉ ｌ ４ ， Ｗ １ ｗ ２ ， ｎ Ｆ ｅ ｚ ｂ １ ｒ ｑ （， ）
Ｘ ｆｔ ｉｔｂ Ｙ ＝ ｆ ｆ （， ） ｉ Ｘ ｆｔ ｙ４ ９） ＝ ｆ （ ， ０ ６ Ｓ ｂ ｌｔ２２ １ ｕ ｐ ｏ （， ， ）：
分源程序，具有很强 的实用性。 关键词： Ｆ Ｒ Ｉ 数字带通滤波 器；语音去噪 ；Ｄ Ｐ Ａ Ｌ Ｂ Ｓ ；Ｍ Ｔ Ａ
中图分类号：Ｔ ７ 文献标识码 ：Ａ 文章编号：１ ７ －７ ９ ２ １ ）１ ２ １ ９ １ Ｎ ６ １ ５ ７（ ０ ０ ０ ０ ６ 一Ｏ
０引言
Ｙ ｆ ｔ Ｙ ４ ９ ） ＝ ｆ （，０ ６ ；
在频 域上 则有
仿真输 出 结果如 图 １ 所示 。
（） ￡ （ ・（ ） ｅ ＝ ） Ｊ ｍ
由此 可见 ，窗 函数 不仅 影 响原信 号在 时域 内 的波形 ，而 且也 影 响频域
内的波形 。 ‘
２用ＭＡ Ｕ 进 行仿 真设 计 Ｔ Ｂ 首先 在Ｍ ＴＡ 软件 平 台下 ，利 用ｗ ｖｅｄ 数对 语音 信 号进 行采 样 ， Ａ ＬＢ ａｒ ａ函 记住 采样频 率和 采样 点数 。［，ｓｎ ｉｓ－ａｅｅ （ ｓｅｃ ．ａ’ ；％ ｙｆ ，ｂｔ］ ｖｒｄ ’ｐｅ ｈｗｖ ） ￣ 把 语 音 信 号 ｓｅｃ．ａ 采 样 值 放 在 向量 ｙ ， ｆ表 示 采 样 频 率 （ ｚ ， ｐ ｅｈｗｖ 中 ｓ ｈ） ｎｉｓ ｂ ｔ表示 采样 位数 。其次 根据 语 音信 号 的特 点给 出数字 带通 ＦＲ 波器 的 Ｉ滤 性能指标 ：设置通 带频率 ｆ ｌ １ Ｏ Ｈ ，ｆ ２ ３ Ｏ ｈ ，阻带频率 ｆ ｌ ｌＯ Ｈ ， ｐ＝２Ｏ ｚ ｐ＝ ＯＯＺ ｓ ＝ Ｏ Ｏ ｚ Ｆ ２３０ Ｈ ，阻带 最小衰 减Ａ ＝ＯＢ ｓ＝ ２０ ｚ ｓ ５ｄ ，通 带最大 衰减Ａ ＝ ｄ 。在Ｍｔ ａ 中， ｐ １Ｂ ａ ｌｂ 可 以利 用 函数 ｆｒ 设计Ｆ Ｒ ｉｌ Ｉ滤波 器 ，函数 ｆｒ默 认 的设计 滤波 器的方 法 为窗 ｉｌ 函数 法 ，其 中 可选 的 窗 函数 有 Ｒｃ ａｇ ｌｒ ａｌ ｔ 、Ｈｍ ｉｇ ａｎ ｅｔｎ ｕ ａ 、Ｂｒ ｒ ｔ ａｍ ｎ 、Ｈｎ 、 Ｂ ａｋａ 窗 ，其相 应的都 有 实现 函数 。然后 再用 自己设计 的Ｆ Ｒ ｌｃ ｍｎ Ｉ数字 带通 滤 波 器 对 加 噪 的语 音 信 号进 行 滤波 ， 在Ｍ ｔ ａ中 ，Ｆ Ｒ 波器 是 利用 函 数 ａ ｌｂ Ｉ滤 ｆ ｔｉ ｔ ｆｆ ｉ对信 号进 行滤 波 的。 ［］ 写ＭＴＡ 程 序如 下 ，实现上 述 功能 。 ２编 Ａ ＬＢ
FIR数字滤波器的设计实验报告
思考题：1.结合基本原理理解每一条语句的意义
2.改变N的值，观察相应的幅度频率响应的变化，可以得出什么结论？
答：N=128时，运行结果如下，随着N的增大，幅度频率响应的波形越密集；随N的减小，波形越稀疏。
3.选择合适的窗函数设计一个FIR数字低通滤波器，要求：通带截止频率为wp=0.3pi, Rp=0.05dB,阻带截止频率为ws=0.45pi, As=50dB.描绘该滤波器的脉冲响应、窗函数及滤波器的幅频响应曲线和相频响应曲线。
xlabel('n');ylabel('wd(n)');
subplot(2,2,3),stem(n,b,'filled','k');
axis([0,N,1.1*min(b),1.1*max(b)]);title('实际脉冲响应');
xlabel('n');ylabel('h(n)');
subplot(2,2,4),plot(w/pi,dbH,'k');
2、熟悉线性相位FIR滤波器的幅频特性和相频特性。
3、了解各种不同窗函数对滤波器性能的影响。
实验内容和步骤
（原理、主要步骤、算法、程序、运行结果、对结果的讨论，思考题解答等）
1.在同一图形坐标上显示矩形窗三角形窗汉宁窗哈明窗布莱克曼窗的特性曲线
N=64;n=1:N;beta=7.865;
wbo=boxcar(N);
wc=(ws+wp)/2; %截止频率取通阻带频率的平均值
hd=ideal_lp(wc,N); %建立理想低通滤波器
பைடு நூலகம்b=hd.*windows %求FIR系统函数系数