匹配滤波器的仿真实验报告
匹配滤波器的实验
2010 年秋季学期研究生课程考核（阅读报告、研究报告）考核科目:科学技术哲学学生所在院（系）:电气工程及自动化学院学生所在学科:仪器科学与技术学生姓名:李海洋学号:10S001049学生类别:工学硕士考核结果阅卷人匹配滤波器的设计与验证实验报告实验目的：1、了解匹配滤波器的基本原理；2、掌握如何设计一个传输系统的匹配滤波器；3、深刻认识匹配滤波器的一些实际应用；实验原理：设线性滤波器输入端输入的信号与噪声的混合波形为并假定噪声为白噪声，其功率谱密度，而信号的频谱函数为，即。
我们要求线性滤波器在某时刻上有最大的信号瞬时功率与噪声平均功率的比值。
现在就来确定在上述最大输出信噪比准则下的最佳线性滤波器的传输特性。
这就是最佳线性滤波器的传输特性。
式中，即为的复共轭。
在白噪声干扰的背景下，按式(8.7-3)设计的线性滤波器，将能在给定时刻上获得最大的输出信噪比。
这种滤波器就是最大信噪比意义下的最佳线性滤波器。
由于它的传输特性与信号频谱的复共轭相一致(除相乘因子外)，故又称其为匹配滤波器。
匹配滤波器的传输特性,当然还可用它的冲激响应来表示，这时有：由此可见，匹配滤波器的冲激响应便是信号的镜像信号在时间上再平移。
为了获得物理可实现的匹配滤波器，要求当时有。
为了满足这个条件，就要满足：这个条件表明，物理可实现的匹配滤波器，其输入端的信号必须在它输出最大信噪比的时刻之前消失（等于零）。
这就是说，若输入信号在瞬间消失，则只有当时滤波器才是物理可实现的。
一般总是希望尽量小些，故通常选择。
顺便指出，当我们专门关心匹配滤波器的输出信号波形时，它可表示为由此可见，匹配滤波器的输出信号波形式输入信号的自相关函数的K倍。
至于常数，实际上它是可以任意选取的，因为与无关。
因此，在分析问题时，可令。
实验过程1.产生1000点的白噪声nt，所用命令nt=randn(1,1000)(如图一)2.产生1000点的有用信号st，st的角频率是8000pi，相位是时间的函数0.5*k*t.*t，幅度是1的余弦函数。
实验四 匹配滤波
匹配滤波
1、实验背景
使用匹配滤波器对含有噪音信号的LFM信号、BPSK信号和简单脉冲信号进行滤波。
先通过正交解调获得I、Q两路数据以及匹配滤波器的系数，再在DSP程序中加载两路数据并对其滤波得到结果。
2、实验步骤
（1）用MATLAB产生中心频率为10MHz，带宽为200KHz，脉冲宽度为60us的线性调频信号（或其他信号，频率等参数可根据，对其进行正交解调，采样频率为8MHz，得到I，Q两路数据，并将数据保存为idata.dat和qdata.dat；
(2) 利用MATLAB生成FFT和IFFT的蝶形运算系数，分别保存为twid1k.dat和itwid1k.dat；
(3) 由I，Q两路数据生成复信号，在MATLAB中对其进行Fourier 变换，再进行共轭和数据反转，得到匹配滤波器系数并保存为LFM_para.dat；
(4) 按照匹配滤波器实现方案，在MATLAB中对上述信号进行匹配滤波，并对结果进行分析
3、程序设计
单频脉冲信号匹配滤波代码：
BPSK信号匹配滤波代码：
LFM信号匹配滤波代码：
4、实验结果
实验结果如图：
LFM信号及其滤波后图像
BPSK信号及其滤波后信号
单频脉冲信号及其滤波后信号
5、实验结论
通过本次实验我对FFT，滤波器设计及匹配滤波等数字信号处理流程和设计方法有了更深入的学习及理解，同时在面对实际分析问题时也可以将所学知识使用进去，通过利用MATLAB创建的三种不同的信号来利用匹配滤波器的原理配合函数完成匹配滤波过程。
LFM脉压信号的匹配滤波器分析
时间 / μs
图 2 线性调频信号匹配输出图
匹配滤波器的输出信噪比达到最大值的时刻必须在输入信号全部结束之后， 即 t=t0=20μs 时获得信噪比最大输出。
3.3 脉压信号性能改善
下图为单载频脉冲和 LFM 脉压信号经过匹配滤波之后得到的模糊函数图像。
图 3 单载频脉冲与 LFM 脉压信号的模糊函数
电子与信息工程学院 13S 电子 2 班
d
a
13S105025 郑薇
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r
e
指导教师： 设计时间：
2013-12-16
哈尔滨工业大学
信号检测理论课程实验报告 ——————————————————————————————————————————————
一、设计内容
在雷达信号处理中，距离分辨率的大小反比于脉冲宽度，而速度分辨率正比 于脉冲宽度。根据模糊函数理论，在实现最佳处理并保证一定信-噪比的前提下， 测量精度和分辨力对信号时宽和带宽的要求是一致的。 简单脉冲信号要想有高的 距离分辨率或者测距精度，就要求脉冲宽度很窄，而此时的速度分辨率和测速精 度会变的很差，反之亦然。简单脉冲信号不能同时提供距离和速度二维的高分辨 力及高测量精度。 由 WoodWard 的分辨理论可知：为保证测距精度和距离分辨力，要求信号具 有大的带宽；为保证测速精度和速度分辨力，要求信号具有大的时宽。由雷达方 程可知，为了提高目标发现能力，要求信号具有大的脉宽以提高发射能量。综合 上述要求，要提高雷达系统的发现能力、测量精度和分辨能力，要求雷达信号具 有大的时宽、带宽和能量， 由于能量正比于时宽，因此归根结底需要一种大时 宽-带宽积信号。 考虑一个宽脉冲信号，它具有较高的速度分辨率，还有利于克服峰值功率限 制，充分利用发射设备的平均功率，提高信号能量。对该信号进行某种调制， 根 据傅里叶变换关系，将会改变信号的频谱结构(带宽)。例如:脉内进行调频可以增 加信号的带宽，从而具备了同时提高信号的距离分辨率和速度分辨能力的可能。 大时宽带宽的信号怎样处理才能获得高的距离和速度分辨力呢？ 匹配滤波理论指出: 无论信号的相位函数如何，只要经过匹配处理，信号的 非线性的相位都能得到“消除” ，或者叫校准，输出只保留线性相位，这样信号 的幅度谱只要是宽的，由傅里叶变换的关系可知，经过匹配处理必然在时域输出 一个很窄的响应。 在匹配滤波理论指导下， 线性调频脉冲以及二相编码等大时宽-带宽积信号先 后被提出；一个宽脉冲经过匹配滤波变成一个窄脉冲，因此这种大时宽-带宽积 信号也被称为脉冲压缩信号，简称脉压信号。 匹配滤波器在信号检测以及雷达脉冲信号压缩等领域具有非常广泛的应用， 本实验主要针对线性调频信号设计此信号的匹配滤波器， 并求得匹配滤波器的脉 冲响应及输出波形。
最佳接收机(匹配滤波器)实验报告
实验报告实验项目名称：最佳接收机（匹配滤波器）实验一、实验目的1、运用MATLAB 软件工具，仿真随机数字信号在经过高斯白噪声污染后最佳的恢复的方法。
2、熟悉匹配滤波器的工作原理。
3、研究相关解调的原理与过程。
4、理解高斯白噪声对系统的影响。
5、了解如何衡量接收机的性能及匹配滤波器参数设置方法。
二、实验原理对于二进制数字信号，根据它们的时域表达式及波形可以直接得到相应的解调方法。
在加性白高斯噪声的干扰下，这些解调方法是否是最佳的，这是我们要讨论的问题。
数字传输系统的传输对象是二进制信息。
分析数字信号的接收过程可知，在接收端对波形的检测并不重要，重要的是在背景噪声下正确的判断所携带的信息是哪一种。
因此，最有利于作出正确判断的接收一定是最佳接收。
从最佳接收的意义上来说，一个数字通信系统的接收设备可以看作一个判决装置，该装置由一个线性滤波器和一个判决电路构成，如图1所示。
线性滤波器对接收信号进行相应的处理，输出某个物理量提供给判决电路，以便判决电路对接收信号中所包含的发送信息作出尽可能正确的判决，或者说作出错误尽可能小的判决。
图1 简化的接收设备假设有这样一种滤波器，当不为零的信号通过它时，滤波器的输出能在某瞬间形成信号的峰值，而同时噪声受到抑制，也就是能在某瞬间得到最大的峰值信号功率与平均噪声功率之比。
在相应的时刻去判决这种滤波器的输出，一定能得到最小的差错率。
匹配滤波器是一种在最大化信号的同时使噪声的影响最小的线性滤波器设计技术。
注意：该滤波器并不保持输入信号波形，其目的在于使输入信号波形失真并滤除噪声，使得在采样时刻0t 输出信号值相对于均方根（输出）噪声值达到最大。
1.一般情况下的匹配滤波器匹配滤波器的一般表示式如图2所示。
匹配滤波器）（或f t h H )()()()(t n t s t r +=)()()(000t n t s t r +=图2 匹配滤器s(t)： 匹配滤波器输入信号； n(t)： 匹配滤波器输入噪声； s 0(t)：匹配滤波器输出信号； n 0(t)：匹配滤波器输出噪声；h(t)或H(f)：匹配滤波器。
匹配滤波器设计仿真
匹配滤波器设计仿真匹配滤波器是一种用于信号处理和通信系统中的重要滤波器设计。
它可以用于信号匹配、频率选择和滤波等应用。
在设计匹配滤波器之前，我们需要了解滤波器设计的基本原理和方法。
本文将介绍匹配滤波器的设计过程，并通过仿真实例展示其性能。
首先，我们需要确定滤波器的频率响应。
频率响应是描述滤波器在不同频率下输出的响应的函数。
常见的频率响应包括低通、高通、带通、带阻等。
根据系统要求，选择适当的频率响应。
其次，选择合适的滤波器类型。
常见的滤波器类型有FIR滤波器和IIR滤波器。
FIR滤波器是一种无反馈滤波器，采用有限长冲激响应的方式实现滤波功能。
IIR滤波器是一种有反馈滤波器，采用递归方式实现滤波功能。
根据需求，选择适合的滤波器类型。
然后，选择适当的滤波器参数。
滤波器参数包括滤波器阶数、滤波器系数等。
滤波器阶数反映了滤波器的复杂程度，一般情况下，滤波器的阶数越高，性能越好，但计算和实现的复杂度也越高。
滤波器系数是滤波器的输出与输入之间的系数关系。
通过调整滤波器参数，可以实现滤波器设计的灵活性和性能优化。
最后，进行匹配滤波器的仿真。
在现代工具和平台的支持下，匹配滤波器的仿真已经变得非常方便和高效。
可以使用MATLAB、Simulink、LabVIEW等软件工具进行匹配滤波器的仿真。
通过仿真可以评估滤波器的性能、验证设计的正确性和优化设计参数。
下面我们通过一个仿真实例来演示匹配滤波器的设计和仿真过程。
假设我们要设计一个低通滤波器，频率响应为0-1kHz，滤波器类型为FIR滤波器，滤波器阶数为10，采样率为10kHz。
首先，确定滤波器的频率响应。
由于是低通滤波器，我们希望在1kHz以下的频率范围内的信号通过，而在1kHz以上的频率范围内的信号被截止。
可以选择一个合适的频率响应函数，例如一阶巴特沃斯低通滤波器函数。
然后，选择滤波器类型。
这里选择使用FIR滤波器，因为FIR滤波器具有线性和时移不变的特点，适用于许多实际应用。
滤波器的仿真实验报告
滤波器的仿真实验报告
《滤波器的仿真实验报告》
近年来，滤波器在信号处理领域中扮演着至关重要的角色。
在数字信号处理中，滤波器可以用来去除噪音、提取特定频率的信号以及改善信号的质量。
为了更
好地理解滤波器的工作原理和性能，我们进行了一系列的仿真实验，并撰写了
本报告以总结实验结果。
首先，我们使用MATLAB软件进行了滤波器的仿真实验。
通过输入不同类型的
信号，我们测试了低通滤波器、高通滤波器和带通滤波器的性能。
实验结果表明，这些滤波器能够有效地滤除不需要的频率成分，从而提取出我们感兴趣的
信号。
此外，我们还对滤波器的频率响应、相位响应和群延迟进行了分析，以
评估滤波器在不同频率下的性能表现。
其次，我们利用Simulink工具进行了滤波器的仿真实验。
通过搭建滤波器的模型，并输入不同类型的信号进行仿真，我们观察到了滤波器在时域和频域下的
响应特性。
实验结果显示，滤波器对于不同频率的信号有着不同的响应，并且
能够有效地对信号进行处理和改善。
最后，我们对比了不同类型的滤波器在仿真实验中的性能表现，包括Butterworth滤波器、Chebyshev滤波器和Elliptic滤波器等。
通过比较它们在频率响应、相位响应和群延迟等方面的表现，我们得出了不同滤波器的优缺点，
并为不同应用场景下的滤波器选择提供了参考依据。
综上所述，通过滤波器的仿真实验，我们更深入地理解了滤波器的工作原理和
性能特性，为信号处理领域的应用提供了重要的参考依据。
我们相信，本报告
将对相关领域的研究和实践工作具有一定的指导意义。
基于Matlab的匹配滤波器仿真系统设计
课堂展示日期2015/10/26现代测试信号处理课程报告Modern Technology on Detection Signal Processing(Course report)匹配滤波器Matched Filter 基于Matlab的匹配滤波器仿真系统设计摘要：匹配滤波器是使输出信噪比最大的线性滤波器。
本报告探讨了匹配滤波器的基本原理，在此体系上提出了基于Matlab的实验仿真系统。
通过该实验系统，能够有效的增强课堂展示的效果，使同学更加清晰与直观的理解匹配滤波器的性质特点与应用特点关键词：信号处理，匹配滤波器，信噪比，Matlab仿真An Experiment Simulation System of Matched Filter Based on MatlabAbstract：Matched filter is a kind of linear filter which has the biggest SNR of signal output. This paper presents the fundamental theory of matched filter. Based on the theory, this paper an experiment simulation system on Matlab. The practice of using this experiment system can make the class display more vividly and students can gain further under-standing on the property and application characteristics of matched filter.Keywords：Signal Processing, Matched Filter, SNR, Matlab Simulation测试信号处理是应用最快、成效最显著的新科学之一，广泛的用在通信、控制、生物医学、航空航天等领域。
匹配滤波器设计仿真
将 2.1 式代入 3.2 式得:
t j K2 t h( t ) r e c( t ) e T
j 2 c f t
e
(3.3 )
图 3.LFM 信号的匹配滤波
如图 3, s(t ) 经过系统 h(t ) 得输出信号 so (t ) ，
so (t ) s (t ) * h(t )
脉冲压缩雷达最常见的调制信号是线性调频（Linear Frequency Modulation） 信号,接收时采用匹配滤波器（Matched Filter）压缩脉冲。 LFM 信号(也称 Chirp 信号)的数学表达式为：
t j 2 ( fct K t2 ) 2 s(t ) rect ( )e T
图 2.LFM 信号的时域波形和幅频特性
三．线性调频信号的匹配滤波器 信号 s(t ) 的匹配滤波器的时域脉冲响应为：
h( t ) * s( 0t
t)
（3.1）
t0 是使滤波器物理可实现所附加的时延。理论分析时，可令 t0 ＝0，重写 3.1 式， h(t ) s* (t )
（3.2）
图 5.Chirp 信号的匹配滤波
图 5 中，时间轴进行了归一化， （ t /(1/ B) t B ） 。图中反映出理论与仿真结 果吻合良好。第一零点出现在 1 （即 的脉冲宽度近似为
1 ）处，此时相对幅度-13.4dB。压缩后 B
1 1 （ ） ，此时相对幅度-4dB,这理论分析（图 3.2）一致。 2B B
图 1 典型的 chirp 信号（a）up-chirp(K>0)（b）down-chirp(K<0)
将 2.1 式中的 up-chirp 信号重写为：
s( t ) S ( t )j 2e
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实验一 匹配滤波器的仿真验证
一、实验目的：利用matlab 验证匹配滤波器的特性
二、实验要求：设二进制数字基带信号s （t ）=∑a n a g （t-s nT ），加性高斯白噪声的功率谱
密度为0.其中n a ∈{+1，-1}，g （t ）={10
s
T t <<0其他（1）若接收滤波器的冲击响应函数h （t ）
=g （t ），画出经过滤波器后的输出波形图：（2）若H （f ）={
10)2/(5||s T f <其他
画出经过滤波器后的输出波形图。
三、实验原理： 匹配滤波器原理：匹配滤波器是一种以输出信噪比为最佳判决准则的线性滤波器。
它的冲击响应h （t ）=S （t0-t ）；y0（t ）=h （t ）*s （t ）；在最佳判决时刻t0时输出信噪比r 最大。
四、实验源码
clear all;
close all;
N =100;
N_sample=8;
Ts=1;
dt =Ts/N_sample;
t=0:dt:(N*N_sample-1)*dt;
gt =ones(1,N_sample);
d = sign(randn(1,N));
a = sigexpand(d,N_sample);
st = conv(a,gt);
ht1 =gt;
rt1 =conv(st,ht1);
ht2 =5*sinc(5*(t-5)/Ts);
rt2 =conv(st,ht2);
figure(1)
subplot(321)
plot(t,st(1:length(t)));
axis([0 20 -1.5 1.5]);ylabel('输入双极性NRZ 数字基带波形');
subplot(322)
stem(t,a);
axis([0 20 -1.5 1.5]);ylabel('输入数字序列');
subplot(323)
plot(t,[0 rt1(1:length(t)-1)]/8);
axis([0 20 -1.5 1.5]);ylabel('方波滤波后输出'); subplot(324)
dd =rt1(N_sample:N_sample:end);
ddd =sigexpand(dd,N_sample);
stem(t,ddd(1:length(t))/8);
axis([0 20 -1.5 1.5]);ylabel('方波滤波后抽样输出');
subplot(325)
plot(t-5,[0 rt2(1:length(t)-1)]/8);
axis([0 20 -1.5 1.5]);
xlabel('t/Ts');ylabel('理想低通滤波器');
subplot(326)
dd =rt2(N_sample-1:N_sample:end);
ddd =sigexpand(dd,N_sample);
stem(t-5,ddd(1:length(t))/8);
axis([0 20 -1.5 1.5]);
xlabel('t/Ts');ylabel('理想低通滤波后抽样输出');。