用窗函数法设计FIR数字滤波器

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窗函数法设计FIR滤波器

窗函数法设计FIR滤波器

FIR 数字滤波器的设计方法IIR 数字滤波器最大缺点:不易做成线性相位,而现代图像、语声、数据通信对线性相位的要求是普遍的。

正是此原因,使得具有线性相位的FIR 数字滤波器得到大力发展和广泛应用。

1. 线性相位FIR 数字滤波器的特点FIR DF 的系统函数无分母,为∑∑-=--=-==11)()(N n n N i ii z n h zb z H ,系统频率响应可写成:∑-=-=10)()(N n jwn jwe n h e H ,令)(jw e H =)()(w j e w H Φ,H(w)称为幅度函数,)(w Φ称为相位函数。

这与模和幅角的表示法有所不同,H(w)为可正可负的实数,这是为了表达上的方便。

如某系统频率响应)(jw e H =wj we34sin -,如果采用模和幅角的表示法,w 4sin 的变号相当于在相位上加上)1(ππj e =-因,从而造成相位曲线的不连贯和表达不方便,而用)()(w j e w H Φ这种方式则连贯而方便。

线性相位的FIR 滤波器是指其相位函数)(w Φ满足线性方程:)(w Φ=βα+-w (βα,是常数)根据群时延的定义,式中α表示系统群时延,β表示附加相移。

线性相位的FIR 系统都具有恒群时延特性,因为α为常数,但只有β=0的FIR 系统采具有恒相时延特性。

问题:并非所有的FIR 系统都是线性相位的,只有当它满足一定条件时才具有线性相位。

那么应满足什么样的条件?从例题入手。

例题:令h(n)为FIR 数字滤波器的单位抽样相应。

N n n ≥<或0时h(n)=0,并假设h(n)为实数。

(a ) 这个滤波器的频率响应可表示为)()()(w j jwew H e H Φ=(这是按幅度函数和相位函数来表示的,不是用模和相角的形式),)(w H 为实数。

(N 要分奇偶来讨论) (1) 当h(n)满足条件)1()(n N h n h --=时,求)(w H 和)(w Φ(π≤≤w 0) (2) 当h(n)满足条件)1()(n N h n h ---=时,求)(w H 和)(w Φ(π≤≤w 0)(b ) 用)(k H 表示h(n)的N 点DFT(1) 若h(n)满足)1()(n N h n h ---=,证明H(0)=0; (2) 若N 为偶数,证明当)1()(n N h n h --=时,H(N/2)=0。

(整理)FIR数字滤波器的(海明)窗函数法设计.

(整理)FIR数字滤波器的(海明)窗函数法设计.

FIR数字滤波器的(海明)窗函数法设计1.课程设计目的(1)熟悉并掌握MATLAB中有关声音(wave)录制、播放、存储和读取的函数。

(2)加深对FIR数字滤波器设计的理解,并用窗函数法进行FIR数字滤波器的设计。

(3)将设计出来的FIR数字滤波器利用MATLAB进行仿真。

(4)对一段音频文件进行加入噪声处理,对带有噪声的文件进行滤波处理。

2.设计方案论证2.1 Matlab语言概述MATLAB是一种以矩阵运算为基础的交互式程序语言,专门针对科学、工程计算及绘图的需求。

随着版本的不断升级,内容不断扩充,功能更加强大,从而被广泛应用于仿真技术、自动控制和数字信号处理领域。

此高级语言可用于技术计算此开发环境可对代码、文件和数据进行管理交互式工具可以按迭代的方式探查、设计及求解问题数学函数可用于线性代数、统计、傅立叶分析、筛选、优化以及数积分等二维和三维图形函数可用于可视化数据各种工具可用于构建自定义的图形用户界面各种函数可将基于MATLAB的算法与外部应用程序和语言(如C、C++、Fortran、Java、COM 以及Microsoft Excel)集成不支持大写输入,内核仅仅支持小写2.2声音处理语音是人类获取信息的重要来源和利用信息的重要手段。

语音信号处理是一门发展十分迅速,应用非常广泛的前沿交叉学科,同时又是一门跨学科的综合性应用研究领域和新兴技术。

声音是一种模拟信号,而计算机只能处理数字信息0和1。

因此,首先要把模拟的声音信号变成计算机能够识别和处理的数字信号,这个过程称为数字化,也叫“模数转换”。

在计算机对数字化后的声音信号处理完后,得到的依然是数字信号。

必须把数字声音信号转变成模拟声音信号,然后再图1 选择windows下的录音机”或是点击快捷按钮图5 加噪后语音信号和频谱图7 滤波器幅频特性与相频特性设计的滤波器是用单位采样响应h(n)表示的,可以利用带噪声语音图8滤波器系统函数。

实验3 用MATLAB窗函数法设计FIR滤波器

实验3 用MATLAB窗函数法设计FIR滤波器

实验10 用MATLAB 窗函数法设计FIR 滤波器一、实验目的㈠、学习用MA TLAB 语言窗函数法编写简单的FIR 数字滤波器设计程序。

㈡、实现设计的FIR 数字滤波器,对信号进行实时处理。

二、实验原理㈠、运用窗函数法设计FIR 数字滤波器与IIR 滤波器相比,FIR 滤波器在保证幅度特性满足技术要求的同时,很容易做到有严格的线性相位特性。

设FIR 滤波器单位脉冲响应)(n h 长度为N ,其系统函数)(z H 为∑-=-=10)()(N n n zn h z H)(z H 是1-z 的)1(-N 次多项式,它在z 平面上有)1(-N 个零点,原点0=z 是)1(-N 阶重极点。

因此,)(z H 永远是稳定的。

稳定和线性相位特性是FIR 滤波器突出的优点。

FIR 滤波器的设计任务是选择有限长度的)(n h ,使传输函数)(ωj e H 满足技术要求。

主要设计方法有窗函数法、频率采样法和切比雪夫等波纹逼近法。

本实验主要介绍用窗函数法设计FIR 数字滤波器。

图7-10-1 例1 带通FIR 滤波器特性㈡、 用MATLAB 语言设计FIR 数字滤波器例1:设计一个24阶FIR 带通滤波器,通带为0.35<ω<0.65。

其程序如下b=fir1(48,[0.35 0.65]);freqz(b,1,512)可得到如图7-10-1 所示的带通FIR滤波器特性。

由程序可知,该滤波器采用了缺省的Hamming窗。

例2:设计一个34阶的高通FIR滤波器,截止频率为0.48,并使用具有30dB波纹的Chebyshev窗。

其程序如下Window=chebwin(35,30);b=fir1(34,0.48,'high',Window);freqz(b,1,512)可得到如图7-10-2 所示的高通FIR滤波器特性。

图7-10-2 例2 高通FIR滤波器特性例3:设计一个30阶的低通FIR滤波器,使之与期望频率特性相近,其程序如下 f=[0 0.6 0.6 1];m=[1 1 0 0];b=fir2(30,f,m);[h,w]=freqz(b,1,128);plot(f,m,w/pi,abs(h))结果如图7-10-3所示。

用窗口法设计FIR数字滤波器

用窗口法设计FIR数字滤波器

信号、系统与信号办理实验Ⅱ实验报告实验名称:用窗口法设计FIR数字滤波器一、实验目的认识一个实质滤波器的设计过程,加深掌握用窗口法设计FIR数字滤波器的原理和窗函数对数字滤波器性能的影响二、实验内容与要求1.编写用改良的升余弦窗设计FIR线性相应低通数字滤波器的程序,已知wc=,N=21。

这里wc为低通滤波器的截止频次,N为滤波器的长度,滤波器的阶数为N-1。

2.调试运转程序,要求在屏幕上显示出单位脉冲响应h(n)的数值。

画出其幅度响应|H(ejw)|及20log10|H(ejw)|的曲线。

3.画出窗函数w(n)及其频谱|W(ejw)|和20log10|W(ejw)|的曲线。

三、实验程序与结果clear all;N=21;wc=*pi;b=fir1(N-1,wc/pi,hamming(N))freqz(b,1,512);h(n)的数值即b:b=Columns1through11Columns12through21 clear all;N=21;wc=*pi;r=(N-1)/2;n=0:N-1;hdn=sin(wc*(n-r))/pi./(n-r);if rem(N,2)~=0hdn(r+1)=wc/pi;endwn=hamming(N);h=hdn.*wn';H=fft(h,512);W=fft(wn,512);w=2*[0:511]/512;figure;subplot(3,1,1);plot(wn);subplot(3,1,2);plot(w,abs(W));ylabel('|W(eiw)|') subplot(3,1,3);plot(w,20*log10(abs(W))); ylabel('20lg|W(eiw)|'); figure;subplot(2,1,1);plot(w,abs(H));ylabel('|H(eiw)|') subplot(2,1,2);plot(w,20*log10(abs(H))); ylabel('20lg|H(eiw)|');四、仿真结果剖析图一是FIR低通滤波器的幅频和相频特征图图二是滤波器设计过以后的幅度特征图三是窗函数的幅度特征FIR滤波器的设计过程在于运用海明窗口进行设计,依据定义h(n)=hd(n)*w(n)出发来求出w(n)的值。

用窗口法设计FIR数字滤波器

用窗口法设计FIR数字滤波器

实验8用窗口法设计FIR 数字滤波器8.1实验目的了解一个实际滤波器设计过程,加深掌握用窗口法设计FIR 数字滤波器的原理和窗函数对数字滤波器性能的影响。

8.2基本原理设所希望得到的滤波器的理想频率响应为H d (e jw )。

那FI 滤波器的设计就在于寻找一个频率响应为()()∑=--=N n jwn jwH 0e n h e 去逼近H d (e jw )。

在这种逼近中最直接的一种方法是从单位冲激响应序列h(n)着手,使h(n)逼近理想的单位冲激响应h d (n)。

我们知道h d (n)可以从理想频率响应H d (e jw )通过傅里叶反变换得到,即: ()()∑∞∞=-=n jwn jwH e n h e dd ()⎰-=ππωπd H jwn jw de )(e 21n h d但是一般来说,这样得到的单位冲激响应h d (n)往往都是无限长序列,而且是非因果的。

我们以一个截止频率为ωC 的线性相位理想低通滤波器为例来说明。

设低边滤波器的时延为ɑ,即()πωωωωα≤≤≤⎩⎨⎧-cc jw jw H 0e ed (8-2) 则 ()()[]()απαωωπωωα--==⎰--n n d c jwn jw sin e e 21n h c c d 这是一个以ɑ为中心的偶对称的无限长非因果序列。

这样一个无限长的序列怎样用一个有限长主序列去近似呢?最简单的办法就是直接截取它的一段来代替它。

例如n=0到n=N —1的一段截取来作为h(n),但是为了保证所得到的是线性相位滤波器,必须满足h(n)的对称性,所以时延ɑ应该取h(n)长度的一半,即ɑ=(N —1)/2。

()()n100h n h d 其他-≤≤⎩⎨⎧N n n (8-3) 这种直接截取的办法可以形象地想象为,h(n)好比是通过一个窗口所看到的一段h d (n)。

h(n)为h d (n)和一个"窗口函数"的乘积。

在这里,窗口函数就是矩形序列R N (n),即h(n)=h d (n)·R N (n) (8-4)但是一般来说,窗口函数并不一定是矩形序列,可以在矩形以内对h d (n)作一定的加权处理,因此,一般可以表示为h(n)=h d (n)·ω(n) (8-5)这里ω(n)就是窗口函数。

数字信号实验(4) 用窗函数设计FIR滤波器

数字信号实验(4) 用窗函数设计FIR滤波器

实验四用窗函数设计FIR滤波器一、实验目的1.熟悉FIR滤波器设计的基本方法。

2.掌握用窗函数设计FIR数字滤波器的原理及方法,熟悉相应的计算机高级语言编程。

3.熟悉线性相位FIR滤波器的幅频特性和相位特性。

4.了解各种不同窗函数对滤波器性能的响应。

二、实验原理与方法(一)FIR滤波器的设计目前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,在技术指标要求不高的时候是比较灵活方便的。

它是从时域出发,用一个窗函数截取理想的得到h(n),以有限长序列h(n)近似理想的;如果从频域出发,用理想的在单位圆上等角度取样得到H(k),根据h(k)得到H(z)将逼近理想的,这就是频率取样法。

(二)窗函数设计法同其它的数字滤波器的设计方法一样,用窗函数设计滤波器也是首先要对滤波器提出性能指标。

一般是给定一个理想的频率响应,使所设计的FIR滤波器的频率响应去逼近所要求的理想的滤波器的相应。

窗函数法设计的任务在于寻找一个可实现(有限长单位脉冲响应)的传递函数。

去逼近。

我们知道,一个理想的频率响应的傅理叶变换所得到的理想单位脉冲响应往往是一个无限长序列。

对经过适当的加权、截断处理才得到一个所需要的有限长脉冲响应序列。

对应不同的加权、截断,就有不同的窗函数。

所要寻找的滤波器脉冲响应就等于理想脉冲响应和窗函数的乘积。

即,由此可见,窗函数的性质就决定了滤波器的品质。

以下是几种常用的窗函数:1.矩形窗:2.Hanning窗:3.Hamming窗:4.Blackman窗:5.Kaiser窗:窗函数法设计线性相位FIR滤波器可以按如下步骤进行:1.确定数字滤波器的性能要求。

确定各临界频率{}和滤波器单位脉冲响应长度N。

2.根据性能要求和N值,合理地选择单位脉冲响应h(n)有奇偶对称性,从而确定理想频率响应的幅频特性和相位特性。

实验六用窗函数法设计FIR滤波器分析解析

实验六用窗函数法设计FIR滤波器分析解析

实验六用窗函数法设计FIR滤波器分析解析一、引言数字滤波器是数字信号处理中的重要组成部分。

滤波器可以用于去除噪声、调整频率响应以及提取感兴趣的信号。

有许多方法可以设计数字滤波器,包括窗函数法、频域法和优化法等。

本实验将重点介绍窗函数法设计FIR滤波器的原理和过程。

二、窗函数法设计FIR滤波器窗函数法是设计FIR滤波器的一种常用方法。

其基本原理是将滤波器的频率响应与理想滤波器的频率响应进行乘积。

理想滤波器的频率响应通常为矩形函数,而窗函数则用于提取有限长度的理想滤波器的频率响应。

窗函数的选择在FIR滤波器的设计中起着重要的作用。

常用的窗函数包括矩形窗、汉宁窗、汉明窗、布莱克曼窗等。

对于每种窗函数,都有不同的特性和性能指标,如主瓣宽度、副瓣抑制比等。

根据不同的应用需求,可以选择合适的窗函数。

窗函数法设计FIR滤波器的具体步骤如下:1.确定滤波器的阶数N。

阶数N决定了滤波器的复杂度,一般情况下,阶数越低,滤波器的简单度越高,但频率响应的近似程度也会降低。

2.确定滤波器的截止频率。

根据应用需求,确定滤波器的截止频率,并选择合适的窗函数。

3.根据窗函数长度和截止频率计算理想滤波器的频率响应。

根据所选窗函数的特性,计算理想滤波器的频率响应。

4.根据理想滤波器的频率响应和窗函数的频率响应,得到所需的FIR滤波器的频率响应。

将理想滤波器的频率响应与窗函数的频率响应进行乘积,即可得到所需滤波器的频率响应。

5.对所得到的频率响应进行逆傅里叶变换,得到时域的滤波器系数。

6.实现滤波器。

利用所得到的滤波器系数,可以通过卷积运算实现滤波器。

三、实验结果与分析本实验以Matlab软件为平台,利用窗函数法设计了一个低通滤波器。

滤波器的阶数为16,截止频率为500Hz,采样频率为1000Hz,选择了汉宁窗。

根据上述步骤,计算得到了所需的滤波器的频率响应和时域的滤波器系数。

利用这些系数,通过卷积运算,实现了滤波器。

为了验证滤波器的性能,将滤波器应用于输入信号,观察输出信号的变化。

实验六 用窗函数法设计FIR数字滤波器

实验六 用窗函数法设计FIR数字滤波器

实验六 用窗函数法设计FIR 数字滤波器一,实验目的1.掌握窗函数法设计FIR 数字滤波器的原理及具体方法;2.深入理解吉布斯现象,理解不同窗函数的特点。

二,实验内容例6.1 利用fir1函数和矩形窗设计一个N=51,截止频率ωc =0.5π的低通滤波器,画出幅频特性。

MATLAB 程序: clearN=51;wc=0.5;h=fir1(50,wc,boxcar(N)) [H,W]=freqz(h,1) plot(W/pi,abs(H));title(‘矩形窗振幅特性/dB ’);xlabel(‘相对频率’);ylabel(‘H(w)’)00.10.20.30.40.50.60.70.80.910.20.40.60.811.21.4矩形窗振幅特性/dB相对频率H (w )例6.2 利用fir1函数和布莱克曼窗设计一个N=51,截止频率为1p ω=0.3π,2p ω=0.4π的带通滤波器。

MATLAB 程序:clearN=51;wc=[0.3,0.4];h=fir1(50,wc,'bandpass',blackman(N)) [H,W]=freqz(h,1) plot(W/pi,abs(H));title('布莱克曼窗带通振幅特性/dB'); xlabel('相对频率');ylabel('H(w)')0.10.20.30.40.50.60.70.80.9100.10.20.30.40.50.60.70.80.91布莱克曼窗带通振幅特性/dB相对频率H (w )6.3.1窗函数法设计低通数字滤波器,{πωπωπωω4.0||0,||4.0,02/)(≤≤≤<-=N j e j d eH(1)N=26,分别利用矩形窗,汉宁窗和布莱克曼窗设计该滤波器,且滤波器具有线性相位。

绘出脉冲响应()n h 及滤波器的频率响应; (2)增加N ,观察过渡带和最大肩峰值的变化。

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用窗函数法设计FIR 数字滤波器一、实验目的1.掌握用窗函数法设计FIR 数字滤波器的原理和方法。

2.熟悉线性相位FIR 数字滤波器特征。

3.了解各种窗函数对滤波特性的影响。

二、实验仪器微型计算机 matlab 软件三、实验原理和方法如果所希望的滤波器的理想频率响应函数为 )(ωj d eH ,则其对应的单位脉冲响应为 )(n h d =π21ωωωππd e e H j j d )(⎰- (2-1)窗函数设计法的基本原理是用有限长单位脉冲响应序列)(n h 逼近)(n h d 。

由于)(n h d 往往是无限长序列,且是非因果的,所以用窗函数)(n ω将)(n h d 截断,并进行加权处理,得到:)(n h =)(n h d )(n ω (2-2))(n h 就作为实际设计的FIR 数字滤波器的单位脉冲响应序列,其频率响应函数)(ωj d e H 为: )(ωj d e H =∑-=-10)(N n j e n h ω (2-3)式中,N 为所选窗函数)(n ω的长度。

由第七章可知,用窗函数法设计的滤波器性能取决于窗函数)(n ω的类型及窗口长度N 的取值。

设计过程中,要根据对阻带最小衰减和过渡带宽度的要求选择合适的窗函数类型和窗口长度N 。

各种类型的窗函数可达到的阻带最小衰减和过渡带宽度见第七章。

这样选定窗函数类型和长度N 后,求出单位脉冲响应)(n h =)(n h d ·)(n ω,并按式(2-3)求出)(ωj eH 。

)(ωj e H 是否满足要求,要进行验算。

一般在)(n h 尾部加零使长度满足于2的整数次幂,以便用FFT 计算)(ωj e H 。

如果要观察细节,补零点数增多即可。

如果)(ωj e H 不满足要求,则要重新选择窗函数类型和长度N ,再次验算,直至满足要求。

如果要求线性相位特性,则)(n h 还必须满足)1()(n N h n h --±= (2-4)根据上式中的正负号和长度N 的奇偶性又将线性相位FIR 滤波器分成四类。

要根据设计的滤波特性正确选择其中一类。

例如,要设计线性低通特征,可选择)1()(n N h n h --=一类,而不能选)1()(n N h n h ---=一类。

四、实验内容1.复习用窗函数法设计FIR 数字滤波器一节内容,阅读本实验原理掌握设计步骤。

2.编写程序① 编写能产生矩型窗、哈明窗、汉宁窗、莱克曼窗的窗函数子程序。

② 编写主程序。

主程序框图如图设 : [])()(n h DFT k H = (2-4) )()()(K jH k H k H I R += (2-5))()()(22k H k H k H I R += (2-6) 画图时,20lg )(k H 打印幅度特性。

第k 点对应的频率k Nk πω2=。

为使曲线包络更接近)(ωj e H 的幅度特性曲线,DFT 变换区间要选大些。

例如窗口长度N=33时,可通过在)(n h 末尾补零的方法,使长度变为64,再进行4点DFT ,则可得到更精确的幅度衰减特性曲线。

3.上机实验内容用四种窗函数设计线性相位低通FIR 数字滤波器,截止频率4πω=c rad ,N=256。

绘 制相应的幅频特性曲线,观察3dB 带宽和20dB 带宽以及阻带最小衰减,比较四种窗函数对滤波器特性的影响。

设计低通FIR 数字滤波器时,一般以理想低通滤波特性为逼近函数)(ωj d e H ,即 ⎪⎩⎪⎨⎧≤<≤=-πωωωωωαωc c j j d e e H ,0,)( 其中21-=N α (2-8) )()(sin 21)(21)(απαωωπωπωωωωαππωω--===⎰⎰---n n d e e d e e H n h c n j j n j j d d c c (2-9) 五、思考题 1.如果给定通带截止频率和阻带截止频率以及阻带最小衰减,如何用窗函数法设计线性相位低通滤波器写出设计步骤。

2.定性说明本实验中3dB 截止频率的理论值在什么位置是否等于理想低通的截止频率ω3.如果要求用窗函数法设计带通滤波器,且给定上、下边带截止频率为1ω和2ω,试求理想带通的单位脉冲响应)(n h 。

六、实验报告要求1.简述实验目的及原理。

2.按照实验步骤及要求,比较各种情况下的滤波性能,说明窗口长度N 和窗函数类型对滤波特性的影响。

3.总结用窗函数法设计FIR 滤波器的主要特点。

4. 简要回答思考题。

参考程序1:N=input('窗宽度N=');k=input('窗型:1.矩形窗,(升余弦窗),(改进的升余弦窗), 请选择:'); subplot(2,2,1);w=pi/5;a=(N-1)/2;n=0:(N-1);m=n-a+eps;h=sin(w*m)./(pi*m);if k==1B=bartlett(N);else if k==2B=hanning(N);else if k==3B=hamming(N);else if k==4B=blackman(N);endendendendhd=h.*(B');stem(n,hd,'.');xlabel('n');ylabel('h(n)');title('在矩形窗下的N=33时h(n)函数');subplot(2,2,2);[H,m]=freqz(hd,[1],1024);mag=abs(H);db=20*log10((mag+eps)/max(mag));plot(m/pi,db);xlabel('w/п');ylabel('20log[H(ejw)]');title('h(n)的幅频特性');grid;pha=angle(H);subplot(2,2,3);plot(m,pha);xlabel('n');ylabel('φ');title('h(n)的相频特性');subplot(2,2,4);plot(m,mag);xlabel('w');ylabel('H(ejw)');title('h(n)的幅频特性');参考程序2:b=1;close all;i=0;while(b);temp=menu('选择窗函数长度N','N=10','N=15','N=20','N=25','N=30','N=33','N=35','N=40','N=45','N=50','N=55' ,'N=60','N=64');menu1=[10,15,20,25,30,33,35,40,45,50,55,60,64];N=menu1(temp);temp=menu('选择逼近理想低通滤波器截止频率Wc','Wc=pi/4','Wc=pi/2','Wc=3*pi/4','Wc=pi','Wc=','Wc=','Wc=','Wc=','Wc=','Wc=');menu2=[pi/4,pi/2,3*pi/4,pi,,1,,2,,3];w=menu2(temp);n=[0:(N-1)];hd=ideal(w,N); %得到理想低通滤波器k=menu('请选择窗口类型:','boxcar','hamming','hanning','blackman'); if k==1B=boxcar(N);string=['Boxcar','N=',num2str(N)];else if k==2B=hamming(N);string=['Hamming','N=',num2str(N)];else if k==3B=hanning(N);string=['Hanning','N=',num2str(N)];else if k==4B=blackman(N);string=['Blackman','N=',num2str(N)];endendendendh=hd.*(B)'; %得到FIR数字滤波器[H,m]=freqz(h,[1],1024,'whole'); %求其频率响应mag=abs(H); %得到幅值db=20*log10((mag+eps)/max(mag));pha=angle(H); %得到相位i=i+1;figure(i)subplot(2,2,1);n=0:N-1;stem(n,h,'.');axis([0,N-1,,]);hold on;n=0:N-1;x=zeros(N);plot(n,x,'-');xlabel('n');ylabel('h(n)');title('实际低通滤波器的h(n)'); text(*N),,string);hold off;subplot(2,2,2);plot(m/pi,db);axis([0,1,-100,0]);xlabel('w/pi');ylabel('dB');title('衰减特性(dB)');grid;subplot(2,2,3);plot(m,pha);hold on;n=0:7;x=zeros(8);plot(n,x,'-');title('相频特性');xlabel('频率(rad)');ylabel('相位(rad)');axis([0,,-4,4]);subplot(2,2,4);plot(m,mag);title('频率特性');xlabel('频率W(rad)');ylabel('幅值');axis([0,,0,]);text,,string);b=menu('Do You want To Continue ','Yes','No'); if b==2b=0;endendtemp=menu('Close All Figure ','Yes','No');if temp==1close allend。

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