matlab-理想低通滤波算法
用 MATLAB 设计巴特沃斯低通滤波器
用MATLAB 设计巴特沃斯低通滤波器1 巴特沃斯低通滤波器的特性一个理想低通滤波器的幅频特性如图3-80的阴影部分所示。
为了实现这个理想低通特性，需要在从0~ωC 的整个频带内增强增益，在ω>ωC 增益要降到0。
实际上，理想滤波器是不可能实现的。
图3-78是实际滤波器的幅频特性。
但是实际滤波器的特性愈接近理想特性愈好，巴特沃斯（Butterworth ）滤波器就是解决这个问题的方法之一。
巴特沃斯滤波器以巴特沃斯函数来近似滤波器的系统函数，巴特沃斯的低通模平方函数为：221|()|1,2,,1(/)NC H j N j j ωωω==+ (3-138)式中以C ω是滤波器的电压-3dB 点或半功率点。
不同阶次的巴特沃斯滤波器特性如图3-79(a)所示。
4阶巴特沃斯滤波器的极点分布如图3-79(b)所示。
巴特沃斯滤波器幅频响应有以下特点：• 最大平坦性：在0=ω附近一段范围内是非常平直的，它以原点的最大平坦性来逼近理想低通滤波器。
• 通带、阻带下降的单调性。
这种滤波器具有良好的相频特性。
• 3dB 的不变性：随着N 的增加，频带边缘下降越陡峭，越接近理想特性。
但不管N 是多少，幅频特性都通过-3dB 点。
• 极点配置在半径为ωC 的圆上，并且均匀分布。
左半平面上的N 个极点是)(s H 的极点，右半平面上的N 个极点是)(s H -的极点。
2 巴特沃斯低通滤波器的实现为使巴特沃斯滤波器实用，我们必须能够实现它。
一个较好的方法是将巴特沃斯滤波器函数化成若干二阶节级联，其中每一节实现一对共轭复极点。
通过将极点以共轭复数的形式配对，对所有的每一个二阶节都具有实系数。
1图3-78 低通滤波器的幅频特性图3-80所示运算放大器电路为实现一对共轭极点提供了很好的方法。
电路的系统函数为202202121121122121)(1)11(1)(ωωω++=+++=s Qs C C R R s C R C R s C C R R s H (3-139)式中，ω0是S 平面原点与极点之间的距离，Q 被称为电路的“品质因数”，它提供了对响应峰值尖锐程度的一种度量。
matlab sinc函数用法 -回复
matlab sinc函数用法-回复Sinc函数是一种常用的数学函数，在数字信号处理、通信系统设计以及傅里叶分析等领域中广泛应用。
它定义为sin(x)/x，在数学上常用来表示理想低通滤波器的频率响应。
本文将以中括号内的内容为主题，详细介绍Matlab中sinc函数的用法和相关应用。
一、sinc函数概述Sinc函数是一种特殊的周期函数，其形式定义为：sinc(x) = sin(x)/x。
当x=0时，sinc(x)的值为1；而当x不等于0时，sinc(x)的值是sin(x)除以x的结果。
二、Matlab中的sinc函数Matlab作为一款强大的数学软件，提供了丰富的函数库，sinc函数也是其中之一。
Matlab中的sinc函数可以直接调用，使用方法非常简单。
可以通过help sinc命令来查询帮助文档，了解更多的使用细节。
三、sinc函数的基本用法使用Matlab中的sinc函数非常简单，只需使用函数名加参数的方式即可。
例如，要计算sinc函数在x=pi/4处的取值，可以在命令行窗口输入以下命令：y = sinc(pi/4)在这个例子中，sinc函数的参数为pi/4，运行结果将被存储在变量y中。
四、绘制sinc函数图像sinc函数的图像非常有趣，通常以钟形的形式展现。
在Matlab中，可以使用plot函数绘制sinc函数的图像。
以下是绘制sinc函数图像的代码示例：x = -10:0.1:10;y = sinc(x);plot(x, y)在这段代码中，首先定义了自变量x的取值范围（-10到10，步长为0.1）。
然后，通过sinc函数计算了因变量y的值。
最后，使用plot函数绘制了sinc函数的图像。
五、sinc函数的频域特性sinc函数在频域上有很多有趣的特性，尤其是在傅里叶变换中发挥着重要的作用。
例如，在频率为零的情况下，sinc函数的值是无穷大；而在频率越高的情况下，sinc函数的值越接近于零。
基于matlab对图像进行高通、低通、带通滤波
数字图像处理三级项目—高通、低通、带通滤波器摘要在图像处理的过程中,消除图像的噪声干扰是一个非常重要的问题。
利用matlab软件,采用频域滤波的方式,对图像进行低通和高通滤波处理。
低通滤波是要保留图像中的低频分量而除去高频分量，由于图像中的边缘和噪声都对应图像傅里叶频谱中的高频部分，所以低通滤波可以除去或消弱噪声的影响并模糊边缘轮廓；高通滤波是要保留图像中的高频分量而除去低频分量，所以高通滤波可以保留较多的边缘轮廓信息。
低通滤波器有巴特沃斯滤波器和高斯滤波器等等，本次设计使用的低通滤波器为****。
高通滤波器有巴特沃斯滤波器、高斯滤波器、Laplacian高通滤波器以及Unmask高通滤波器等等，本次设计使用巴特沃斯高通滤波器。
1、频域低通滤波器：设计低通滤波器包括 butterworth and Gaussian (选择合适的半径，计算功率谱比),平滑测试图像test1和2。
实验原理分析根据卷积定理，两个空间函数的卷积可以通过计算两个傅立叶变换函数的乘积的逆变换得到，如果f(x, y)和h(x, y)分别代表图像与空间滤波器，F(u, v)和H(u, v)分别为响应的傅立叶变换（H(u, v)又称为传递函数），那么我们可以利用卷积定理来进行频域滤波。
在频域空间，图像的信息表现为不同频率分量的组合。
如果能让某个范围内的分量或某些频率的分量受到抑制，而让其他分量不受影响，就可以改变输出图的频率分布，达到不同的增强目的。
频域空间的增强方法的步骤：（1）将图像从图像空间转换到频域空间；（2）在频域空间对图像进行增强；（3）将增强后的图像再从频域空间转换到图像空间。
低通滤波是要保留图像中的低频分量而除去高频分量。
图像中的边缘和噪声都对应图像傅里叶频谱中的高频部分，所以低通滤波可以除去或消弱噪声的影响并模糊边缘轮廓。
理想低通滤波器具有传递函数：其中D0为制定的非负数，D(u,v)为点(u,v)到滤波器中心的距离。
课程设计_低通滤波器设计(含matlab程序)
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。
用Matlab设计的低通数字滤波器
指导教师评定成绩：审定成绩：重庆邮电大学自动化学院综合课程设计报告低通数字滤波器设计单位（二级学院）：自动化学生姓名：专业：自动化班级：0810902学号：指导教师：设计时间：2012 年11月重庆邮电大学自动化学院制摘要本次设计以AT89S52单片机为控制器件，利用AD/DA转换芯片构成低通数字滤波器。
首先利用MATLAB根据要求设计低通滤波器模型并在该平台进行初步仿真得到较为理想的效果。
接着利用proteus软件搭建硬件电路，并对编写的程序进行检测；程序检测无误后，再用Protel画出电路图。
首先利用ADC0809将模拟信号转换成数字信号输入单片机，正弦模拟信号由AD9850模块产生，是一般正常的低频正弦波；另一个噪声信号是通过单片机产生的高频脉冲信号。
然后通过滤波程序将采集的数据进行算法滤波，滤波后的数据通过DAC0832输出，将DA0832的输出信号通过一级运放（UA741）转换成电压输出。
最后将运放输出的结果接到示波器上进行显示。
关键字：AT89C51、DDS、ADC0809、DAC0832、UA741设计题目题目与要求低通滤波器是允许低频讯号通过，而不允许高频讯号通过的滤波器。
本题目要求用单片机（型号任选）制作一个低通数字滤波器，要求：1.根据确定的采样频率，用MATLAB设计低通滤波器模型以满足不同截止频率需求，并进行仿真；2.用单片机设计并制作一个低通数字滤波器，实现数据采集、滤波处理、信号输出等功能（包括软、硬件）；3.滤波器能与PC机通信，设计通信协议，实现截止频率参数的调节、原始信号采样数据与滤波后数据的上传；4.利用高级语言开发工具，设计PC机端的程序，可以调节滤波器参数，接收滤波器上传的原始信号采样数据与滤波后数据，并能绘图、保存；5.设计几种不同频率、类型的噪声，利用滤波器进行试验，记录实验情况并进行分析、总结；6.按规定的统一格式设计报告。
目录第一章 MATLAB仿真 (4)1.1方案论证 (4)1.2设计方法及原理介绍 (4)1.3 matlab编程实现 (5)1.4 Simulink仿真结构图 (5)第二章硬件设计方案 (6)2.1硬件功能整体设计 (6)2.2单片机最小系统 (7)2.3 ADC0809和74HC74 (7)2.4 DAC0832和UA741 (8)2.5 串口部分 (9)2.6 DDS部分 (9)第三章软件设计 (10)3.1 单片机软件设计 (10)3.2 PC机通信软件设计 (12)第四章心得体会 (13)参考文献 (14)附件1：方波源程序 (15)附件2：DDS正弦信号模块 (15)附件3：主单片机程序 (19)附录4：protues原理图 (21)附录5：protel电路图 (22)附录6：DDS原理图 (22)第一章 MATLAB 仿真1.1方案论证数字滤波器，按功能分类，可以分成低通、高通、带通、带阻、全通滤波器；按实现的网络结构或单位抽样响应分类：可以分成无限脉冲响应滤波器（IIR 滤波器）、有限脉冲响应滤波器（FIR 滤波器）。
利用MATLAB实现数字低通滤波器的设计
西南石油大学实验报告一实验目的：1学习用Matlab直接设计模拟滤波器和数字滤波器。
2学习用冲激响应不变法和双线性变换法的Matlab的实现。
二实验内容：设计满足下列指标的数字低通滤波器：Wp=0.2*pi, Rp=1db Ws=0.5*pi Rs=20db Fs=1khz1.利用B、C1型设计出模拟低通滤波器，采用冲激响应不变法、双线性发转换成数字低通滤波器。
2.直接设计出B、C1型数字低通滤波器。
三实验步骤：程序1Wp=2*pi*0.1*1000;Ws=2*pi*0.25*1000;Rp=1;Rs=20;[N,Wn]=buttord(Wp,Ws,Rp,Rs,'s');[z,p,k]=buttap(N);[B,A]=butter(N,Wn,'s');freq1=linspace(0,Wp,5);freq2=linspace(Wp,Ws,15);freq3=linspace(Ws,10*pi*2,25);h1=20*log10(abs(freqs(B,A,freq1)));h2=20*log10(abs(freqs(B,A,freq2)));h3=20*log10(abs(freqs(B,A,freq3)));plot([freq1 freq2 freq3]/(2*pi),[h1,h2,h3]);grid;Xlabel('Frequency in Hz');Ylabel('gain in DB');图一程序2wp=0.2*pi;ws=0.5*pi;rp=1;rs=20;fs=1000;omegap=wp*fs;omegas=ws*fs;[N,Wn]=buttord(omegap,omegas,rp,rs,'s');[B A]=butter(N,Wn,'s');[b,a]=impinvar(B,A,fs);[h,w]=freqz(b,a,256);h=20*log10(abs(h));plot(w/pi,h);图二程序3wp=0.2*pi;ws=0.5*pi;rp=1;rs=20;fs=1000;omegap=2*fs*tan(wp/2);omegas=2*fs*tan(ws/2);[N,Wn]=cheb1ord(omegap,omegas,rp,rs,'s');[B A]=cheby1(N,rp,Wn,'s');[b,a]=bilinear(B,A,fs);[h,w]=freqz(b,a,256);h=20*log10(abs(h));plot(w/pi,h);图三程序4wp=0.2*pi;ws=0.5*pi;rp=1;rs=20;[N,Wn]=buttord(wp/pi,ws/pi,rp,rs);[B A]=butter(N,Wn);[h,w]=freqz(B,A,256);h=20*log10(abs(h));plot(w/pi,h);图四程序5Wp=0.2*pi;Ws=0.5*pi;Rp=1;Rs=20;T=0.001;Fs=1000;omegap=(2/T)*tan(Wp/2);omegas=(2/T)*tan(Ws/2);[N,Wn]=cheb1ord(omegap,omegas,Rp,Rs,'s'); [B,A]=cheby1(N,Rp,Wn,'s');[b,a]=bilinear(B,A,Fs);[h,w]=freqz(b,a,256);h1=20*log10(abs(h));plot(w/pi,h1);grid;xlabel('Digital Frequency in pi units'); ylabel('Gain in DB');axis([0 1 -50 10]);图五Wp=0.2;Ws=0.5;Rp=1;Rs=20;disp('ÇбÈÑ©·òIÐÍ')[N,Wn]=cheb1ord(Wp,Ws,Rp,Rs)[B,A]=cheby1(N,Rp,Wn);disp('ÇбÈÑ©·òÐÍ·Ö×Ó¶àÏîʽ');fprintf('%.4e\n',B);disp('ÇбÈÑ©·ò·Öĸ¶àÏîʽ');fprintf('%.4e\n',A);w=linspace(0,0.8*pi,50);h1=20*log10(abs(freqz(B,A,w)));plot(w/pi,h1);grid;xlabel('Normalized frequency');ylabel('Gain in DB ');axis([0 0.8 -50 1]);图六四、实验小结通过本次实验,对MA TLAB软件有了进一步的了解,也在不断的实践中,更多的熟悉了MATLAB的编程，在编程方面一点点的有了进步。
matlab iir低通滤波器设计
I. 简介Matlab是一种非常常用的科学计算软件，它广泛用于信号处理、图像处理、控制系统等领域。
在信号处理中，IIR（Infinite Impulse Response）滤波器是一种常见的数字滤波器，常被用于模拟滤波、数字滤波等应用中。
这篇文章将介绍如何使用Matlab进行IIR低通滤波器的设计。
II. 什么是IIR低通滤波器1. IIR滤波器IIR滤波器是一种数字滤波器，其特点是其单位脉冲响应是无限长的。
它通常具有较为复杂的频率响应特性，且具有较小的阶数，能够更好地逼近某些复杂的频率响应曲线。
IIR滤波器分为低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器等。
2. 低通滤波器低通滤波器是一种常见的滤波器，其特点是只允许低频信号通过，而抑制高频信号。
在信号处理中，低通滤波器常被用于去除高频噪声、提取低频信号等应用中。
III. Matlab中的IIR低通滤波器设计1. 使用Matlab进行IIR低通滤波器设计Matlab提供了丰富的信号处理工具箱，包括了数字滤波器设计工具。
在Matlab中，可以使用函数butter、cheby1、cheby2、ellip等来设计IIR低通滤波器。
2. 设计步骤设计IIR低通滤波器的一般步骤如下：a. 确定通带和阻带的频率范围b. 选择滤波器的通带和阻带的最大允许衰减c. 选择滤波器的类型（Butterworth、Chebyshev等）以及阶数d. 使用Matlab中相应的函数设计滤波器e. 对设计的滤波器进行频率响应分析IV. 实例分析以下是一个在Matlab中设计IIR低通滤波器的简单实例：设计IIR低通滤波器fs = 1000; 采样频率fpass = 100; 通带截止频率fstop = 200; 阻带截止频率apass = 1; 通带最大允许衰减astop = 80; 阻带最小要求衰减[num, den] = butter(4, fpass/(fs/2), 'low');freqz(num, den, 512, fs); 绘制滤波器频率响应曲线V. 结论使用Matlab进行IIR低通滤波器设计是一种简单而有效的方法。
matlab低通滤波器函数
matlab低通滤波器函数
Matlab低通滤波器函数是Matlab中广泛使用的一种数字滤波器，它能够过滤掉频率超过一定阈值的信号频带，从而获取更加平滑的信号。
低通滤波器函数有两类。
一种是有限冲激响应（FIR）函数，它可以形
成有限长的滤波器，而且能够自动调整滤波器的形状来达到所需的滤
波效果。
另一种是无限冲激响应（IIR）函数，它可以创建一种动态的
滤波器，可以根据信号的变化而及时调整形状，从而获得更好的滤波
效果。
Matlab中还提供了各种滤波器函数，其中最常用的是低通滤波器函数。
它的使用方法如下：首先调用Matlab中的滤波器函数，然后将低通滤
波器函数的参数（边界频率、通带频率、增益等）设置为所需的值，
最后将输入的信号经过滤波器函数，即可得到滤波后的信号。
低通滤波器在诸多应用中都有着重要的作用，例如，在声音增强、图
像处理等领域，将低通滤波器用于去噪。
低通滤波器也可以用来减少
噪音，从而提高信号的稳定性和准确性。
此外，在信号处理过程中，低通滤波器还可以用于提取某一特定的信号，例如，假设想要提取一段语音中人类的声音，那么可以通过低通
滤波器来过滤掉多余的背景声音，从而使得最终提出来的语音更加清
晰易懂，实现更加精准的信息提取。
总之，Matlab低通滤波器函数是一种非常实用的数字滤波技术，具有
很多优点，包括低复杂度、极简的参数设置、动态复杂度等。
只要熟
练掌握使用方法，就可以在多个应用领域得到最大的效果。