窗函数设计低通滤波器 电信课设
用窗函数设计FIR数字低通滤波器
用MATLAB设计FIR数字滤波器一、实验原理：1、用窗函数法设计FIR数字滤波器2、各种窗函数特性的比较3、用窗函数法设计FIR数字低通滤波器4、用窗函数法设计FIR数字高通滤波器二、实验内容选择合适的窗函数设计FIR数字低通滤波器，要求：ωp=0.2π，R p=0.05dB；ωs=0.3π，A s=40dB。
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。
wp=0.2*pi;ws=0.3*pi;deltaw=ws-wp;N0=ceil(6.2*pi/deltaw);N=N0+mod(N0+1,2);windows=(hanning(N))';wc=(ws+wp)/2;hd=ideal_lp(wc,N);b=hd.*windows;[db,mag,pha,grd,w]=freqz_m(b,1);n=0:N-1;dw=2*pi/1000;Rp=-(min(db(1:wp/dw+1)));As=-round(max(db(ws/dw+1:501)));subplot(2,2,1);stem(n,b);axis([0,N,1.1*min(b),1.1*max(b)]);title(' 实际脉冲响应');xlabel('n');ylabel('h(n)');subplot(2,2,2);stem(n,windows);axis([0,N,0,1.1]);title('窗函数特性');xlabel('n');ylabel('wd(n)'); subplot(2,2,3);plot(w/pi,db);axis([0,1,-80,10]);title('幅度频率响应'); xlabel('频率');ylabel('H(e^{j\omega})');set(gca,'XTickMode','manual','XTick',[0,wp/pi,ws/pi,1]);set(gca,'YTickMode','manual','YTick',[-50,-20,-3,0]);gridsubplot(2,2,4);plot(w/pi,pha);axis([0,1,-4,4]);title('相位频率响应'); xlabel('频率');ylabel('\phi(\omega)');set(gca,'XTickMode','manual','XTick',[0,wp/pi,ws/pi,1]);set(gca,'YTickMode','manual','YTick',[-3.1416,0,3.1416,4]);grid2、用凯塞窗设计一个FIR数字高通滤波器，要求：ωp=0.3π，R p=0.1dB；ωs=0.2π，A s=50dB。
基于汉明窗函数的FIR低通滤波器设计与性能分析
基于汉明窗函数的FIR低通滤波器设计与性能分析1. 引言在信号处理领域，滤波器是一种常用的工具，用于去除不需要的频率分量或对特定频率分量进行增强。
其中，低通滤波器常用于去除高频噪声或保留低频信号。
本文将介绍基于汉明窗函数设计的FIR低通滤波器，并对其性能进行分析。
2. 汉明窗函数汉明窗函数是一种常见的窗函数，其形式为：w[n] = 0.54 - 0.46 * cos(2πn/(N-1)), 0 ≤ n ≤ N-1汉明窗函数具有以下特性：- 主瓣宽度较窄，抑制能力强；- 窗函数的边界平滑，信号截断较小；- MMSE（均方误差最小估计）性能较好。
3. FIR低通滤波器设计FIR低通滤波器可通过卷积运算实现。
设计步骤如下：- 确定截止频率：根据应用需求确定滤波器的截止频率。
- 确定滤波器阶数：根据截止频率和滤波器性能要求来确定阶数N。
- 确定理想低通滤波器的频率响应：根据截止频率确定理想低通滤波器的频率响应Hd(ω)。
- 应用汉明窗函数：将汉明窗函数与理想低通滤波器的频率响应相乘，得到实际滤波器的频率响应H(ω)。
- 逆傅里叶变换：将H(ω)进行逆傅里叶变换，得到时域的系数序列h[n]。
- 对h[n]进行归一化：将h[n]的最大值设置为1或0dB。
4. 性能分析对设计好的FIR低通滤波器进行性能分析，可从以下几个方面入手：- 频率响应：分析滤波器的截止频率、通频带边界、抑制带边界等重要参数，确保滤波器的性能与设计要求相符。
- 平均功率：计算滤波后信号的平均功率，评估滤波器的增益特性。
- 相位响应：分析滤波器的相位特性，检测滤波器对信号的引入的延迟。
- 稳态和瞬态特性：观察滤波器的稳态和瞬态响应，检验滤波器对不同类型输入信号的处理效果。
- 线性相位特性：验证滤波器是否具有线性相位特性，因为线性相位滤波器可以保持信号的波形不失真。
5. 实验与结果分析为了验证基于汉明窗函数设计的FIR低通滤波器的性能，可以进行一系列实验，并对结果进行分析。
课程设计-低通滤波器设计
课程设计-低通滤波器设计(总10页)-CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1-CAL-本页仅作为文档封面，使用请直接删除2010/2011学年第 2 学期学院：信息与通信工程学院专业：电子信息科学与技术学生姓名：学号：课程设计题目：低通滤波器设计起迄日期： 6 月 13 日～6月 24日课程设计地点：指导教师：系主任：下达任务书日期: 2011 年 6 月12 日课程设计任务书课程设计任务书目录1 设计目的及要 (5)1.1设计目的 (5)1.2设计内容和要求 (5)2 设计原理 (5)2.1 FIR滤波器 (5)2.2窗函数 (6)2.3矩形窗 (7)3 设计过程 (8)3.1 设计流程图 (8)3.2 产生原始信号并分析频谱 (8)3.3 使用矩形窗设计不同特性的数字滤波器 (10)3.4 信号滤波处理 (11)4 实验结果及分析 (12)5 课程设计心得体会 (12)6 参考文献 (13)附录： (14)低通滤波器的设计1 设计目的及要求1.1设计目的设计一种低通滤波器并对信号进行滤波。
低通滤波器的作用是滤去信号中的中频和高频成分，增强低频成分。
要求做到:1.了解MATLAB的信号处理技术；2.使用MATLAB设计低通滤波器，掌握其滤波处理技术；3.对滤波前和滤波后的波形进行时域和频域比较。
1.2设计内容和要求1.熟悉有关采样，频谱分析的理论知识，对信号作频谱分析；2.熟悉有关滤波器设计理论知识，选择合适的滤波器技术指标，设计低通滤波器对信号进行滤波，对比分析滤波前后信号的频谱；3.实现信号频谱分析和滤波等有关MATLAB函数；2设计原理本次课程设计，我们主要是基于矩形窗的FIR滤波器来设计一个低通滤波器。
2.1 FIR滤波器FIR滤波器即有限抽样响应因果系统，其单位抽样响应h(n)是有限长的；极点皆位于z=0处；结构上不存在输出到输入的反馈，是非递归型的。
其系统函数表示为：普通的FIR滤波器系统的差分方程为：式中：N为FIR滤波器的抽头数；x(n)为第n时刻的输入样本；h(i)为FIR滤波器第i级抽头系数。
基于汉明窗函数的FIR低通滤波器的设计
基于汉明窗函数的FIR低通滤波器的设计简介FIR低通滤波器是一种常用的数字信号处理滤波器，它可以用来滤除高频成分，保留低频成分。
汉明窗函数是一种常用的窗函数，用于设计FIR滤波器时可以有效降低频域泄漏现象。
本文将介绍基于汉明窗函数的FIR低通滤波器的设计方法和实现过程。
FIR滤波器的基本原理FIR滤波器是一种非递归滤波器，其输出仅由输入和滤波器的系数决定。
其基本原理是将输入信号与滤波器的冲激响应进行卷积运算，从而得到输出信号。
FIR滤波器的离散时间域表达式如下：y[n] = \\sum_{k=0}^{M} h[k] \\cdot x[n-k]其中，y[n]为滤波器的输出，x[n]为输入信号，h[k]为滤波器的系数，M为滤波器的阶数。
汉明窗函数汉明窗函数是一种常用的窗函数，用于在频域上抑制泄漏现象。
汉明窗函数的表达式如下：w[n] = 0.54 - 0.46 \\cdot \\cos \\left(\\frac {2\\pi n}{N-1}\\right)其中，w[n]为汉明窗函数的值，n为窗函数的点数，N为窗函数的长度。
在FIR滤波器设计中，可以使用汉明窗函数对滤波器的冲激响应进行加权，以实现频域上的泄漏抑制。
基于汉明窗函数的FIR低通滤波器设计方法基于汉明窗函数的FIR低通滤波器的设计方法如下：1.确定滤波器的阶数M，一般情况下，阶数的选择要取决于所需的滤波器的响应特性。
2.计算窗函数的长度N，一般情况下，窗函数的长度应为M+1。
3.根据窗函数的表达式计算窗函数的值，并将其作为滤波器的系数h[k]，其中k=0,1,...,M。
4.对滤波器的系数进行归一化处理，以保证滤波器的幅度响应符合要求。
5.完成滤波器的设计。
汉明窗函数的特性汉明窗函数具有以下特性：1.对称性：汉明窗函数在窗口的两侧具有对称性，这使得滤波器的响应具有良好的频域特性。
2.正频响特性：汉明窗函数具有较低的副瓣水平，能够实现较好的频谱特性。
基于汉明窗函数设计的FIR低通滤波器
基于汉明窗函数设计的FIR低通滤波器FIR低通滤波器是一种常用的数字滤波器，可以用于信号的去噪、降噪、频率选择等信号处理任务。
在设计FIR低通滤波器时，我们可以使用汉明窗函数来实现。
汉明窗函数是一种常见的窗函数，其特点是在频率域上具有较好的副瓣抑制能力。
在FIR滤波器设计中，我们可以通过将输入信号与汉明窗函数进行卷积来实现滤波功能。
下面将介绍如何基于汉明窗函数设计FIR低通滤波器。
首先，我们需要确定滤波器的阶数和截止频率。
阶数决定了滤波器的复杂度，阶数越高，滤波器的性能越好，但计算量也会增加。
截止频率则决定了滤波器的截止频率，即在该频率以下的信号将被保留，而在该频率以上的信号将被削弱。
接下来，我们可以通过以下步骤来设计基于汉明窗函数的FIR低通滤波器：1. 确定滤波器系数：根据滤波器的阶数和截止频率，可以采用窗函数设计方法来计算滤波器的系数。
具体来说，我们可以使用窗函数对理想低通滤波器的幅度响应进行加窗。
汉明窗函数的表达式为：w(n)=0.54-0.46cos(2πn/(N-1))其中，n为窗函数的索引，N为窗函数的长度。
2. 计算理想低通滤波器的幅度响应：根据滤波器的截止频率，可以计算理想低通滤波器的幅度响应。
理想低通滤波器在截止频率之前为1，在截止频率之后为0。
3. 加窗：将理想低通滤波器的幅度响应与窗函数进行乘积，得到加窗后的幅度响应。
4. 归一化：将加窗后的幅度响应进行归一化处理，使滤波器的增益为1。
5. 反变换：对归一化后的幅度响应进行反变换，得到滤波器的系数。
设计完滤波器后，我们可以将输入信号与滤波器系数进行卷积运算，得到滤波后的输出信号。
此时，输入信号中的高频成分将被抑制，而低频成分将被保留。
需要注意的是，调整滤波器的阶数和截止频率可以影响滤波器的性能。
阶数过高可能引起滤波器的过长延迟和过高的计算复杂度，而截止频率的选择应根据具体的信号处理任务来确定。
总结起来，基于汉明窗函数设计的FIR低通滤波器是一种常用的数字滤波器，可以通过对汉明窗函数与理想低通滤波器的幅度响应进行乘积来实现对输入信号的滤波功能。
基于汉明窗函数的FIR低通滤波器设计及优化
基于汉明窗函数的FIR低通滤波器设计及优化FIR低通滤波器是一种常用的信号处理器件，可用于信号去噪、频率分析和降低信号的带宽等应用。
其中，基于汉明窗函数的FIR低通滤波器设计及优化是一种常见的设计方法。
在本文中，将详细介绍汉明窗函数的原理及其在FIR低通滤波器设计中的应用，并探讨如何通过优化设计参数来改进滤波器性能。
首先，我们来了解汉明窗函数的原理。
汉明窗函数是一种在频域上满足零相位特性的窗函数，常用于FIR滤波器设计中。
其数学表示为：w(n) = a - b * cos(2πn/(N-1)), 0 ≤ n ≤ N-1其中，n为窗函数的序号，N为窗函数的长度，a和b为调节系数。
通过调节a 和b的取值，可以改变窗函数的主瓣宽度和旁瓣衰减。
在FIR低通滤波器设计中，我们常使用汉明窗函数作为滤波器的频率响应。
接下来，我们将介绍基于汉明窗函数的FIR低通滤波器的设计步骤。
设计一个FIR低通滤波器，首先需要确定滤波器的阶数和截止频率。
阶数决定了滤波器的复杂度，截止频率决定了滤波器的频率响应。
一般情况下，阶数越高，滤波器的性能越好，但计算复杂度也会增加。
1. 确定滤波器的阶数，一般通过指定过渡带宽和旁瓣衰减来确定。
2. 根据指定的过渡带宽和旁瓣衰减，计算出窗函数的调节系数a和b。
3. 根据窗函数的长度N和频率响应的要求，计算出窗函数的序号n。
4. 计算出窗函数的数值，并进行归一化处理。
5. 将窗函数与理想低通滤波器的频率响应进行卷积，得到FIR低通滤波器的冲激响应。
6. 对FIR低通滤波器的冲激响应进行变换，得到滤波器的差分方程。
7. 实现滤波器的差分方程。
以上是基于汉明窗函数的FIR低通滤波器的设计步骤。
接下来，我们将探讨如何通过优化设计参数来改进滤波器性能。
在实际应用中，我们经常需要在滤波器的频率响应和计算复杂度之间进行权衡。
通过调整窗函数的长度、调节系数a和b，以及滤波器的阶数，我们可以改变滤波器的性能。
窗函数设计低通滤波器
窗函数设计低通滤波器⽬录1 课题描述 (1)2 设计原理 (1)2.1 滤波器的分类 (1)2.2 利⽤窗函数设计FIR滤波器 (2)2.2.1 窗函数的设计原理 (3)2.2.2 典型窗函数的介绍 (4)2.2.3⽤窗函数设计FIR滤波器的步骤 (5)2.2.4窗函数法的MATLAB设计函数简介 (5)3. 设计内容 (6)3.1设计题⽬ (6)3.2⽤MATLAB编程 (7)3.3设计结果分析 (8)4. 总结 (9)1 课题描述数字滤波器是数字信号处理的重要⼯具之⼀，它通过数值运算处理改变输⼊信号所含频率成分的相对⽐例或者滤出某些频率成分的数字器件或程序，⽽数字滤波器处理精度⾼，体积⼩，稳定，重量轻，灵活，不存在阻抗匹配问题，可以实现模拟滤波器⽆法实现的特殊功能。
故本课题使⽤MATLAB 信号处理箱和运⽤窗函数设计数字滤波器。
2 设计原理2.1 滤波器的分类（1）从功能上分：低通滤波器，⾼通滤波器，带通滤波器，带阻滤波器。
（2）从实现⽅法上分：FIR 滤波器,IIR 滤波器。
（3）从设计⽅法上分：Chebyshev(切⽐雪夫)滤波器，Butterworth （巴特沃斯)滤波器，Ellipse(椭圆)滤波器，Bessel （贝塞尔）滤波器。
（4）从处理信号上分：经典滤波器，现代滤波器。
2.2利⽤窗函数设计FIR 滤波器2.2.1 窗函数的设计原理设希望逼近的滤波器频率响应函数为H(w)，其单位脉冲响应是()n h d .∑∞-∞=-=n jwndjwd en heH )()(由已知的)(jwd eH 求出)(n h d ，经过Z 变换可以得到滤波器的系统函数。
通常以理想滤波器作为)(jwd e H ，其幅频特性逐段恒定，在边界频率处有不连续的点，因⽽)(n h d 是⽆限时宽的，且是⾮因果序列的某为了构造⼀个长度为N 的线性相位滤波器，只有将)(n h d 截取⼀段，设截取的那段⽤h(n)表⽰即：h(n)= )()(n R n h n d式中)(n R n 是⼀个矩形序列，长度为N 。
FIR数字低通滤波器的(汉宁)窗函数法设计
)(9cos 15.0)(12cos 15.0)(1919n R n n R N n n w ⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎪⎭⎫ ⎝⎛-=⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎪⎭⎫ ⎝⎛--=ππ2．３进行语音信号的采集(１）按“开始”-“程序”-“附件”-“娱乐”-“录音机”的顺序操作打开Window ｓ系统中的录音机软件。
如图１所示。
图１ wi ｎdows 录音机（2）用麦克风录入自己的声音信号并保存成wav 文件。
如图2所示。
图２ 保存文件保存的文件按照要求如下：① 音信号文件保存的文件名为“y ｕxueji ａo.wav ”。
②语音信号的属性为“8.0０0KH ｚ,8位,单声道 7KB ／秒” ，其它选项为默认。
2.4语音信号的分析将“yu ｘｕejiao ．wav ”语音文件复制到计算机装有Ma ｔｌab 软件的磁盘中相应Mat ｌａｂ目录中的“work ”文件夹中。
打开Ｍatlab 软件,在菜单栏中选择“File ”－图3语音信号的截取处理图在图3中,其中第一个图为原始语音信号；第二个图是截短后的信号图。
图4频谱分析图其中第二个图是信号的FFT 结果，其横坐标的具体值是X （k)中的序号k;第三个图是确定滤波频率范围的参考图,其横坐标的具体值应当是遵循DFT 定义式和频率分辨率求得的：∑-===10)()]([)(N n k N W n x n x DFT k X π当ｋ等于0时, 020j kn Njk knNe eW ==⋅-=π,从数字角频率上看，对应的正好是0=ω即直流的位置，也就是说,在取滤波频段时,当将主要能量（即红色框的部分）保留，其余频段部分的信号滤除。
)]([)(n x DFT k X =相当于是信号)(n x 的实际频谱)]([)(n x DFT ej X w =采样，而)(n x 又是连续时间语音信号)(t x 的采样。
)(k X 的每两个相邻取值之间的频率间隔大小对应到语音信号)(n x 的频谱中去，其频率间隔大小正好是采样结果的长度采样速率===∆L f f f s det f ∆称频率分辨率，其中Hz f s 8000=,10000=L ,ｐ2=sum(s2.^2)－sum（s1.^2);ＳNR1=１0*log10(p1/p2）;p３=sum（s4.^2)/80０0;p4＝sum(s3.^2)／800０-sｕm(s4.＾2)/80００;ＳNR2=10＊loｇ10(p３/p4);2．6 噪声叠加图5 语音信号与加噪声后语音信号对比图五为语音信号与加噪声后语音信号对。
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XXXX大学课程设计报告学生姓名：xxx 学号：xxx专业班级：电子信息工程课程名称：数字信号处理课程设计学年学期20XX——20XX 学年第X学期指导教师：xxx2014年6月课程设计成绩评定表学生姓名XXX 学号XXXXXX 成绩专业班级XXXXX 起止时间20XX-X-X至20XX-X-XX设计题目1.窗函数设计低通滤波器2.用哈明窗设计FIR带通数字滤波器指导教师评语指导教师：年月日目录1. 窗函数设计低通滤波器1.1设计目的 (1)1.2设计原理推导与计算 (1)1.3设计内容与要求 (2)1.4设计源程序与运行结果 (3)1.5思考题 (10)2. 用哈明窗设计FIR带通数字滤波器2.1设计要求 (14)2.2设计原理和分析 (14)2.3详细设计 (15)2.4调试分析及运行结果 (15)2.5心得体会 (17)参考文献 (17)1.窗函数设计低通滤波器1.1设计目的1. 熟悉设计线性相位数字滤波器的一般步骤。
2. 掌握用窗函数法设计FIR 数字滤波器的原理和方法。
3. 熟悉各种窗函数的作用以及各种窗函数对滤波器特性的影响。
4. 学会根据指标要求选择合适的窗函数。
1.2设计原理推导与计算如果所希望的滤波器的理想的频率响应函数为()ωj d e H ，则其对应的单位脉冲响应为()()ωπωωππd e e H n h j j d d ⎰-=21 （4.1）窗函数设计法的基本原理是设计设计低通FIR 数字滤波器时，一般以理想低通滤波特性为逼近函数()ωj e H ，即()⎪⎩⎪⎨⎧≤<≤=-πωωωωωαωc c j jd ，，e eH 0,其中21-=N α()()()[]()a n a n d e e d e eH n h c j j j j d d cc--===⎰⎰---πωωπωπωαωωωαωππωsin 2121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，而且是非因果的，所以用窗函数()n ω将()n h d 截断，并进行加权处理，得到： ()()()n n h n h d ω= （4.2）()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 e H 为()()nj N n j en h eH ωω∑-==1（4.3）式中，N 为所选窗函数()n ω的长度。
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表（一）。
窗函数旁瓣峰值幅度/dB过渡带宽阻带最小衰减/dB过渡带带宽()N πω2∆矩形窗 -134π/N -120.9三角形窗 -25 8π/N -25 2.1汉宁窗 -31 8π/N -44 3.1哈明窗 -41 8π/N -53 3.3不莱克曼窗-57 12π/N-74 5.5凯塞窗(β=7.865)-5710π/N-80 5表（一） 各种窗函数的基本参数这样选定窗函数类型和长度N 之后，求出单位脉冲响应()()()n n h n h d ω∙=，并按照式（4.3）求出()ωj e H 。
()ωj e H 是否满足要求，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。
1.3设计内容与要求（一）设计要求：1. 学会计算滤波器各项性能指标及如何来满足给定的指标要求。
2. 用MATLAB 语言编程实现给定指标要求的滤波器的设计。
3. 熟悉MATLAB 语言，独立编写程序。
4. 设计低通FIR 滤波器的指标：通带最大波动0.25,p R dB =，0.2p ωπ=阻带最小衰减 50,s A dB =，0.3s ωπ=（二）、设计内容：1.熟悉各种窗函数,在MATLAB 命令窗下浏览各种窗函数，绘出（或打印）所看到的窗函数图。
2.编写计算理想低通滤波器单位抽样响应hd(n)的m 函数文件ideal.m 。
3. 编写计算N 阶差分方程所描述系统频响函数()j H e ω的m 函数文件fr.m 。
4.根据指标要求选择窗函数的形状与长度N 。
（至少选择两种符合要求的窗函数及其对应的长度）。
5.编写.m 程序文件，通过调用ideal.m 和fr ．m 文件，计算你设计的实际低通FIR 滤波器的单位抽样响应h(n)和频率响应()j H e ω，打印在频率区间[O ，π]上的幅频响应特性曲线()~j H e ωω，幅度用分贝表示。
6.验证所设计的滤波器是否满足指标要求。
1.4设计的源程序及运行结果：1、利用MATLAB 窗口观察各种窗函数： %巴特利特窗 w=bartlett(20); subplot(3,2,1); plot(w);stem(w,'y');%'y'表示黄色 %stem 表示以离散图输出 title('巴特利特床窗'); xlabel('n');%横坐标为n ylabel('w(n)');%纵坐标为w(n)%布莱克曼窗 w=blackman(20);subplot(3,2,2); plot(w);stem(w,'b');%'b'表示蓝色 title('布莱克曼窗'); xlabel('n'); ylabel('w(n)'); %矩形窗 w=boxcar(20); subplot(3,2,3); plot(w); stem(w,'r'); title('矩形窗');xlabel('n'); ylabel('w(n)'); %海明窗 w=hamming(20); plot(w);stem(w,'m');%'m'表示紫色 title('海明窗'); xlabel('n'); ylabel('w(n)'); %汉宁窗 w=hanning(20); subplot(3,2,5); plot(w);stem(w,'g');%'g'表示绿色title('汉宁窗'); xlabel('n'); ylabel('w(n)'); %凯泽窗 beta=5.6533; w=kaiser(20,beta); subplot(3,2,6); plot(w);stem(w,'k');%'k'表示黑色 title('凯泽窗,beta=5.6533');xlabel('n'); ylabel('w(n)');51015200.51巴特利特床窗n w (n )051015200.51布莱克曼窗n w (n )510152000.51矩形窗n w (n )510152000.51海明窗nw (n )51015200.51汉宁窗nw (n )051015200.51凯泽窗,beta=5.6533nw (n )常用窗函数的图形2、理想低通滤波器单位抽样响应hd(n)的m 函数文件ideal.m 。
function hd=ideal(wc,M)%理想低通滤波器计算%hd为0到M-1之间的理想脉冲响应%wc为截止频率%M为理想滤波器的长度alpha=(M-1)/2;n=0:M-1;m=n-alpha+eps;hd=sin(wc*m)./(pi*m);3、N阶差分方程所描述的系统频响函数的m函数文件fr.m。
function[db,mag,pha,gfd,w]=fr(b,a)%求解系统响应%db为相位振幅（db)%mag为绝对振幅%pha为相位响应%grd为群延时%w为频率样本点矢量%b为Ha(z)分析多项式系数(对FIR而言，b=h)%a为Hz(z)分母多项式系数(对FIR而言，a=1)[H,w]=freqz(b,a,1000,'whole');H=(H(1:501))';w=(w(1:501))';mag=abs(H);db=20*log10((mag+eps)/max(mag));pha=angle(H);gfd=grpdelay(b,a,w);4、实际低通滤波器FIR：%用海明窗设计低通滤波器wp=0.2*pi;ws=0.3*pi;tr_width=ws-wp;disp(['海明窗设计低通滤波器参数:']);M=ceil(6.6*pi/tr_width)+1;disp(['滤波器的长度为',num2str(M)]);n=0:M-1;wc=(ws+wp)/2; %理想LPF的截止频率hd=ideal(wc,M);w_ham=(hamming(M))';h=hd.*w_ham;[db,mag,pha,gfd,w]=fr(h,[1]);delta_w=2*pi/1000;Rp=-(min(db(1:1:wp/delta_w+1))); %求出实际通带波动disp(['实际带通波动为',num2str(Rp)]);As=-round(max(db(ws/delta_w+1:1:501))); %求出最小阻带衰减disp(['最小阻带衰减为-',num2str(As)],’db’);%绘图subplot(1,1,1)subplot(2,6,1)stem(n,hd);title('理想冲击响应');axis([0 M-1 -0.1 0.3]);ylabel('hd(n)');subplot(2,6,2)stem(n,w_ham);title('海明窗');axis([0 M-1 0 1.1]);ylabel('w(n)');subplot(2,6,7)stem(n,h);title('实际冲激响应');axis([0 M-1 -0.1 0.3]);xlabel('n');ylabel('h(n)');subplot(2,6,8)plot(w/pi,db);title('幅度响应（db）');axis([0 1 -100 10]);grid;xlabel('以pi为单位的频率');ylabel('分贝数');图（1）海明窗设计的FIR 海明窗设计低通滤波器参数:滤波器的长度为67实际带通波动为0.03936最小阻带衰减为-52db%用布莱克曼窗设计低通滤波器wp=0.2*pi;ws=0.3*pi;tr_width=ws-wp;disp(['布莱克曼窗设计低通滤波器的参数:']);M=ceil(11.0*pi/tr_width)+1;disp(['滤波器的长度为',num2str(M)]);n=0:M-1;%理想LPF的截止频率wc=(ws+wp)/2;hd=ideal(wc,M);w_bla=(blackman(M))';h=hd.*w_bla;[db,mag,pha,gfd,w]=fr(h,[1]);delta_w=2*pi/1000;Rp=-(min(db(1:1:wp/delta_w+1))); %求出实际通带波动disp(['实际带通波动为',num2str(Rp)]);As=-round(max(db(ws/delta_w+1:1:501))); %求出最小阻带衰减disp(['最小阻带衰减-',num2str(As)],’db’);%绘图subplot(2,6,3)stem(n,hd);title('理想冲击响应');axis([0 M-1 -0.1 0.3]);ylabel('hd(n)');subplot(2,6,4)stem(n,w_bla);title('布莱克曼窗');axis([0 M-1 0 1.1]);ylabel('w(n)');subplot(2,6,9)stem(n,h);title('实际冲激响应');axis([0 M-1 -0.1 0.3]);xlabel('n');ylabel('h(n)');subplot(2,6,10)plot(w/pi,db);title('幅度响应（db）');axis([0 1 -100 10]);grid;xlabel('以pi为单位的频率');ylabel('分贝数');图（2）布莱克曼窗设计的FIR 布莱克曼窗设计低通滤波器的参数:滤波器的长度为111 实际带通波动为0.0033304 最小阻带衰减为-73db 5、技术指标比较：（1）海明窗设计低通滤波器参数: 滤波器的长度为67 实际带通波动为0.03936 最小阻带衰减为-52db（2）布莱克曼窗设计低通滤波器的参数: 滤波器的长度为111 实际带通波动为0.0033304 最小阻带衰减为-73db在相同的技术指标下用布莱克曼窗设计的低通滤波器实际带通波动实际带通波动最小，最小阻带衰减，滤波器的长度最大；海明窗和凯泽窗最小阻带衰减差不多，滤波器的长度页差不多，但是海明窗实际波动小于凯泽窗；所以用布莱克曼窗用设计的FIR 最逼近理想单位冲击响应。