低通数字FIR滤波器的设计
fir滤波器的设计方法

fir滤波器的设计方法一、引言二、基本概念1.数字信号2.离散时间信号3.FIR滤波器三、FIR滤波器的设计方法1.窗函数法(1)矩形窗函数法(2)汉宁窗函数法(3)汉明窗函数法(4)布莱克曼窗函数法2.最小二乘法3.频率抽样法四、FIR滤波器设计实例五、总结一、引言数字信号处理在现代通信技术中得到了广泛的应用,其中滤波器是数字信号处理的重要组成部分。
FIR滤波器是一种常用的数字滤波器,具有无限冲击响应和线性相位特性。
本文将介绍FIR滤波器的基本概念和设计方法,并给出一个实例。
二、基本概念1.数字信号数字信号是在时间轴上取样后离散化的模拟信号。
在计算机中,数字信号由一系列离散的数值表示。
2.离散时间信号离散时间信号是以时间为自变量且取值为离散值的函数。
通常使用序列表示,如x(n)。
3.FIR滤波器FIR滤波器是一种数字滤波器,其系统函数是有限长冲击响应的线性时不变系统。
FIR滤波器的输出只与当前和过去的输入有关,与未来的输入无关。
FIR滤波器具有无限冲击响应和线性相位特性。
三、FIR滤波器的设计方法1.窗函数法窗函数法是一种常用的FIR滤波器设计方法。
它通过在频域上对理想低通滤波器进行截止频率处理得到所需的频率响应,并使用窗函数将其转换为时域上的序列。
(1)矩形窗函数法矩形窗函数法是最简单的FIR滤波器设计方法。
它将理想低通滤波器在频域上乘以一个矩形窗函数,得到所需频率响应后再进行反变换得到时域上的系数序列。
(2)汉宁窗函数法汉宁窗函数法是一种常用的FIR滤波器设计方法。
它将理想低通滤波器在频域上乘以一个汉宁窗函数,得到所需频率响应后再进行反变换得到时域上的系数序列。
(3)汉明窗函数法汉明窗函数法是一种常用的FIR滤波器设计方法。
它将理想低通滤波器在频域上乘以一个汉明窗函数,得到所需频率响应后再进行反变换得到时域上的系数序列。
(4)布莱克曼窗函数法布莱克曼窗函数法是一种常用的FIR滤波器设计方法。
(完整版)fir低通滤波器设计(完整版)

电子科技大学信息与软件工程学院学院标准实验报告(实验)课程名称数字信号处理电子科技大学教务处制表电 子 科 技 大 学实 验 报 告学生姓名: 学 号: 指导教师: 实验地点: 实验时间:14-18一、实验室名称:计算机学院机房 二、实验项目名称:fir 低通滤波器的设计 三、实验学时: 四、实验原理:1. FIR 滤波器FIR 滤波器是指在有限范围内系统的单位脉冲响应h[k]仅有非零值的滤波器。
M 阶FIR 滤波器的系统函数H(z)为()[]Mkk H z h k z-==∑其中H(z)是kz-的M 阶多项式,在有限的z 平面内H(z)有M 个零点,在z平面原点z=0有M 个极点.FIR 滤波器的频率响应()j H e Ω为 0()[]Mj jk k H e h k e Ω-Ω==∑它的另外一种表示方法为()()()j j j H e H e e φΩΩΩ=其中()j H e Ω和()φΩ分别为系统的幅度响应和相位响应。
若系统的相位响应()φΩ满足下面的条件()φαΩ=-Ω即系统的群延迟是一个与Ω没有关系的常数α,称为系统H(z)具有严格线性相位。
由于严格线性相位条件在数学层面上处理起来较为困难,因此在FIR 滤波器设计中一般使用广义线性相位。
如果一个离散系统的频率响应()j H e Ω可以表示为()()()j j H e A e αβΩ-Ω+=Ω其中α和β是与Ω无关联的常数,()A Ω是可正可负的实函数,则称系统是广义线性相位的。
如果M 阶FIR 滤波器的单位脉冲响应h[k]是实数,则可以证明系统是线性相位的充要条件为[][]h k h M k =±-当h[k]满足h[k]=h[M-k],称h[k]偶对称。
当h[k]满足h[k]=-h[M-k],称h[k]奇对称。
按阶数h[k]又可分为M 奇数和M 偶数,所以线性相位的FIR 滤波器可以有四种类型。
2. 窗函数法设计FIR 滤波器窗函数设计法又称为傅里叶级数法。
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W indo ws系统中的录音机软件。
如图1所示。
图1 wind ows 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“yuxue jiao .wav ”。
②语音信号的属性为“8.000KHz,8位,单声道 7KB/秒” ,其它选项为默认。
2.4语音信号的分析将“y ux uejia o.wav ”语音文件复制到计算机装有Matlab 软件的磁盘中相应图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D FT 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。
实验四FIR数字滤波器的设计

实验四FIR数字滤波器的设计
FIR(有限冲击响应)数字滤波器是一种常见的数字信号处理器件,
可以用于滤波、降噪等应用。
下面是一种FIR数字滤波器的设计流程:
1.确定滤波器的需求:首先确定需要滤除的频率范围和滤波的类型,
例如低通、高通、带通、带阻等等。
2.设计滤波器的频率响应:根据滤波器的需求,设计其理想的频率响应。
可以使用窗函数、最小二乘法等方法获得一个理想的滤波器响应。
3.确定滤波器的阶数:根据设计的频率响应,确定滤波器的阶数。
阶
数越高,滤波器的响应越陡峭,但计算复杂度也会增加。
4.确定滤波器的系数:根据滤波器的阶数和频率响应,计算滤波器的
系数。
可以使用频域窗函数或时域设计方法。
5.实现滤波器:根据计算得到的滤波器系数,实现滤波器的计算算法。
可以使用直接形式、级联形式、传输函数形式等。
6.评估滤波器的性能:使用所设计的FIR滤波器对输入信号进行滤波,评估其滤波效果。
可以使用频率响应曲线、幅频响应、群延时等指标进行
评估。
7.调整滤波器设计:根据实际的滤波效果,如果不满足需求,可以调
整滤波器的频率响应和阶数,重新计算滤波器系数,重新实现滤波器。
以上是FIR数字滤波器的基本设计流程,设计过程中需要考虑滤波器
的性能、计算复杂度、实际应用需求等因素。
数字信号处理实验报告-FIR滤波器的设计与实现

数字信号处理实验报告-FIR滤波器的设计与实现在数字信号处理中,滤波技术被广泛应用于时域处理和频率域处理中,其作用是将设计信号减弱或抑制被一些不需要的信号。
根据滤波器的非线性抑制特性,基于FIR(Finite Impulse Response)滤波器的优点是稳定,易设计,可以得到较强的抑制滤波效果。
本实验分别通过MATLAB编程设计、实现、仿真以及分析了一阶低通滤波器和平坦通带滤波器。
实验步骤:第一步:设计一阶低通滤波器,通过此滤波器对波型进行滤波处理,分析其对各种频率成分的抑制效果。
为此,采用零极点线性相关算法设计滤波器,根据低通滤波器的特性,设计的低通滤波器的阶次为n=10,截止频率为0.2π,可以使设计的滤波器被称为一阶低通滤波器。
第二步:设计平坦通带滤波器。
仿真证明,采用兩個FIR濾波器組合而成的阻礙-提升系統可以實現自定義的總三值響應的設計,得到了自定義的總三值響應函數。
实验结果:1、通过MATLAB编程,设计完成了一阶低通滤波器,并通过实验仿真得到了一阶低通滤波器的频率响应曲线,证明了设计的滤波器具有良好的低通性能,截止频率为0.2π。
在该频率以下,可以有效抑制波形上的噪声。
2、设计完成平坦通带滤波器,同样分析其频率响应曲线。
从实验结果可以看出,此滤波器在此频率段内的通带性能良好,通带范围内的信号透过滤波器后,损耗较小,滞后较小,可以满足各种实际要求。
结论:本实验经过实验操作,设计的一阶低通滤波器和平坦通带滤波器具有良好的滤波特性,均已达到预期的设计目标,证明了利用非线性抑制特性实现FIR滤波处理具有较强的抑制滤波效果。
本实验既有助于深入理解FIR滤波器的设计原理,也为其他应用系统的设计和开发提供了指导,进而提高信号的处理水平和质量。
数字信号处理课程设计-等波纹数字FIR低通滤波器

设计题目:等波纹数字FIR低通滤波器2.对课程设计成果的要求〔包括图表(或实物)等硬件要求〕:滤波器的初始设计通过手工计算完成;在计算机辅助计算基础上分析滤波器结构对其性能指标的影响(至少选择两种以上合适的滤波器结构进行分析);在计算机辅助计算基础上分析滤波器参数的字长对其性能指标的影响;以上各项要有理论分析和推导、原程序以及表示计算结果的图表;课程设计结束时提交设计说明书。
3.主要参考文献:[1]高息全丁美玉.《数字信号处理》[M].西安:西安电子科技大学出版社,2008.8[2]陈怀琛.《数字信号处理教程——MATLAB释义与实现》[M].北京:电子工业出版社,2004.12[3]张德丰.《详解MATLAB数字信号处理》[M].北京:电子工业出版社,2010.6[4]飞思科技产品研发中心.《MATLAB7辅助信号处理技术与应用》[M].北京:电子工业出版社,2005.34.课程设计工作进度计划:序号起迄日期工作内容接到题目,搜集资料1 2016.12.26-2016.12.31整理资料,构思设计方案2 2016.12.31-2016.1.3手工计算进行滤波器的初步设计3 2016.1.3-2016.1.5完善初步设计,学习Matlab软件操作4 2016.1.5-2016.1.7通过Matlab软件分析设计内容,逐步落实课题目标5 2016.1.8-2016.1.9上交课程设计,并做细节修改并完成设计6 2016.1.10-2016.1.13主指导教师日期:年月日1.前言数字滤波器(digital filter)是由数字乘法器、加法器和延时单元组成的一种装置,在通信、图像、语音、雷达等许多领域都有着十分广泛的应用。
在数字信号处理中,数字滤波占有极其重要的地位。
目前对数字滤波器的设计有多种方法。
其中Matlab软件已成为设计数字滤波器的强有力工具。
传统的数字滤波器设计过程复杂、计算工作量大、滤波特性调整困难,但利用Matlab信号处理工具箱可以快速有效地实现由软件组成的常规数字滤波器的设计、分析和仿真,极大地减轻了工作量,有利于滤波器设计的最优化。
基于汉明窗函数的FIR低通滤波器设计及性能分析

基于汉明窗函数的FIR低通滤波器设计及性能分析FIR低通滤波器是一种常用的数字滤波器,用于处理数字信号中频率较低的成分,将高频成分滤除。
在设计FIR低通滤波器时,常使用汉明窗函数来实现。
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性能分析。
首先,要设计一个FIR低通滤波器,需要确定以下几个参数:滤波器阶数N、采样频率fs、截止频率fc和窗函数类型。
本文将以汉明窗函数为例,演示如何设计FIR低通滤波器。
1. 滤波器阶数N的确定:滤波器阶数N决定了滤波器的复杂度和性能。
一般来说,阶数越高,滤波器的性能越好,但计算复杂度也相应增加。
因此,需要在滤波器性能和计算复杂度之间做出平衡。
常用的方法是根据滤波器的截止频率和采样频率来确定阶数N。
一般可以使用公式N=4fs/fc来初步估计阶数N,然后根据实际需求进行调整。
2. 窗函数的选择:本文选择汉明窗函数作为设计FIR低通滤波器的窗函数。
汉明窗函数在频域上具有较好的副瓣抑制性能,适合用于低通滤波器设计。
3. 窗函数的定义:汉明窗函数的表达式为:w(n) = 0.54 - 0.46*c os(2πn/(N-1)), 0 ≤ n ≤ N-1其中,N为窗函数的长度,n为窗函数的离散时间索引。
4. FIR低通滤波器的设计:设计FIR低通滤波器的步骤如下:1)确定滤波器阶数N;2)选择截止频率fc;3)计算滤波器系数h(n);4)对滤波器系数h(n)进行归一化处理。
5. 滤波器系数的计算:滤波器系数h(n)的计算公式为:h(n) = wc/pi * sinc(wc*(n-(N-1)/2)/pi)其中,wc为归一化的截止频率,wc=2πfc/fs。
sinc(x)为正弦函数sin(x)/x。
6. 归一化处理:对滤波器系数h(n)进行归一化处理,即将系数乘以汉明窗函数的值。
即:hn(n) = h(n) * w(n),0 ≤ n ≤ N-17. 性能分析:设计完毕后,需要进行性能分析来评估滤波器的性能。
fir数字滤波器的设计指标

fir数字滤波器的设计指标FIR数字滤波器的设计指标主要包括以下几个方面:1. 频率响应:FIR数字滤波器的频率响应是指滤波器对不同频率信号的响应程度。
设计时需要根据应用场景确定频率响应特性,例如低通、高通、带通等。
低通滤波器用于消除高频噪声,高通滤波器用于保留低频信号,带通滤波器则用于限制信号在特定频率范围内的传输。
2. 幅频特性:FIR数字滤波器的幅频特性是指滤波器在不同频率下的幅值衰减情况。
设计时需要根据频率响应特性调整幅频特性,以满足信号处理需求。
例如,在通信系统中,为了消除杂散干扰和多径效应,需要设计具有特定幅频特性的滤波器。
3. 相位特性:FIR数字滤波器的相位特性是指滤波器对信号相位的影响。
设计时需要确保滤波器的相位特性满足系统要求,例如线性相位特性。
线性相位特性意味着滤波器在不同频率下的相位延迟保持恒定,这对于许多通信系统至关重要。
4. 群延迟特性:FIR数字滤波器的群延迟特性是指滤波器对信号群延迟的影响。
群延迟是指信号通过滤波器后,各频率成分的延迟时间。
设计时需要根据应用场景调整群延迟特性,以确保信号处理效果。
例如,在语音处理中,需要降低滤波器的群延迟,以提高语音信号的清晰度。
5. 稳定性:FIR数字滤波器的稳定性是指滤波器在实际应用中不发生自激振荡等不稳定现象。
设计时需要确保滤波器的稳定性,避免产生有害的谐波和振荡。
6. 计算复杂度:FIR数字滤波器的计算复杂度是指滤波器在实现过程中所需的计算资源和时间。
设计时需要权衡滤波器的性能和计算复杂度,以满足实时性要求。
例如,在嵌入式系统中,计算资源有限,需要设计较低计算复杂度的滤波器。
7. 硬件实现:FIR数字滤波器的硬件实现是指滤波器在实际硬件平台上的实现。
设计时需要考虑硬件平台的特性,如处理器速度、内存容量等,以确定合适的滤波器结构和参数。
8. 软件实现:FIR数字滤波器的软件实现是指滤波器在软件平台上的实现。
设计时需要考虑软件平台的特性,如编程语言、算法库等,以确定合适的滤波器设计和实现方法。
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中北大学课程设计说明书2010/2011 学年第(二)学期学 专院: 业:信息商务学院 信息与通信工程 顾雯琪 、谢雅馨、刘晓荣、刘海亮学 生 姓 名: 学号:08050642X01、02、06、19 信息处理实践: 低通数字 FIR 滤波器的设计课程设计题目:起 迄 日 期: 课程设计地点: 指 导 教 师: 系 主 任:6 月 7 日~ 6 月 24 日 信息与通信工程学院机房 侯慧玲 侯宏花 王明泉2011 年 6 月 7 日-中北大学课程设计任务书2010/2011 学年第(二)学期学 专院: 业:信息商务学院 信息与通信工程学 生 姓 名:顾雯琪、谢雅馨、刘晓荣、刘海亮 学 号: 08050642X01、02、06、19 信息处理实践: 低通数字 FIR 滤波器的设计 起 迄 日 期: 课程设计地点: 指 导 教 师: 系 主 任: 6 月 7 日~ 6 月 24 日 信息与通信工程学院机房 侯慧玲 侯宏花 王明泉课程设计题目:下达任务书日期:-2011 年 6 月 7 日课 程 设 计 任 务 书1.设计目的:分别运用窗函数法、频率采样法、契比雪夫逼近法设计具有指标的低通数字 FIR 滤 波器,使学生掌握 FIR 滤波器的工作原理,掌握不同的设计方法。
2.设计内容和要求(包括原始数据、技术参数、条件、设计要求等) :1、分别运用窗函数法、频率采样法、契比雪夫逼近法设计具有指标的低通数字 FIR 滤波器,Wp =0.2π,Ws=0.4π,Ap=0.25dB, As=50dB, 2、确定冲激响应,并画出所设计滤波器的频率响应。
3、观察不同方法的设计结果,并进行分析。
3.设计工作任务及工作量的要求〔包括课程设计计算说明书(论文)、图纸、 实物样品等〕 :课程设计说明书一份; 仿真结果及分析。
-课 程 设 计 任 务 书4.主要参考文献:1 2 3 4 桂志国,楼国红,陈友兴,郝慧艳.数字信号处理.北京:科学出版社,2010 李人厚,张平安校译.精通 MATLAB .西安:西安交通大学出版社,2001. 丁玉美,高西全.数字信号处理.西安:西安电子科技大学出版社,2001. 程卫国,冯峰等.MATLAB5.3 精要编程及高级应用.北京:机械工业出版 社,2000. 梁 虹, 梁 洁, 陈跃斌。
信号与系统分析及 MATLAB 实现。
北京: 电子工 业出版社,200255.设计成果形式及要求:毕业设计说明书 仿真结果6.工作计划及进度:2011 年 6 月 7 日 ~ 6 月 12 日:查资料; 6 月 13 日 ~ 7 月 19 日:算法研究与程序设计; 7 月 20 日 ~ 7 月 23 日:撰写课程设计说明书; 7 月 24 日:答辩系主任审查意见:签字: 年 月 日-目录设计方案简介...................................1 一、 设计方案简介...................................1 二、设计条件及主要参数.............................1 设计条件及主要参数.............................1 ............ 设计主要参数计算...............................1 三、 设计主要参数计算...............................1 设计结果.......................................2 四、 设计结果.......................................2窗函数法...........................................2 1、 窗函数法...........................................2 频率采样法.........................................3 2、 频率采样法.........................................3 ...... 契比雪夫逼近法.....................................4 3、 契比雪夫逼近法.....................................4 ...................设计收获与体会.................................5 五、 设计收获与体会.................................5 参考文献.......................................6 六、 参考文献.......................................6-一、设计方案简介分别运用窗函数法、频率采样法、契比雪夫逼近法设计具有指标的低通数字 FIR 滤波器二、设计条件及主要参数1、分别运用窗函数法、频率采样法、契比雪夫逼近法设计具有指标的低通 数字 FIR 滤波器,Wp =0.2π,Ws=0.4π,Ap=0.25dB, As=50dB, 2、确定冲激响应,并画出所设计滤波器的频率响应。
3、观察不同方法的设计结果,并进行分析。
三、设计主要参数计算1、以海明窗设计一个数字 FIR 低通数字滤波器参数计算: 1)以理想线性相位低通滤波器作为逼近滤波器,即 H d (e jw ) = e − jwα w ≤ wc 先依据所给定的设计指标确定理想低通滤波器的截止频率为 wc = 则单位抽样响应为 wp + ws 2 = 0.2π + 0.4π = 0.3π 2hd (n) =1 2π∫π−πH d (e jwn )e jwn dw =1 2π∫wc− wce jw( n −α ) dw =sin [ 0.4π (n − α )] ,n ≠ α π (n − α )2)依据阻带最小衰减指标选择窗函数类型,要求 As=50dB,选择海明窗,2π n w(n) = 0.54 − 0.46 cos( ) RN (n) N −1 ∆B = ws − wp = 0.2π其表达式为由过渡带宽确定窗的长度 N。
设计所要求的过渡带宽为而海明窗的带宽为6.6π ,则有 N=33, α =16 N 3)确定所设计滤波器 h(n) 依据所选窗函数,得到单位抽样响应为-h(n) = hd (n) w(n) =sin [ 0.4π (n − 16)] πn 0.54 − 0.46 cos( 16 ) R33 (n) π (n − 16) 2、以频率采样法设计一个数字 FIR 低通数字滤波器参数计算 1)确定需增加的过渡带抽样点数 m 当 m=1 时,满足 As=50dB 的要求。
2)估算频域抽样点数 NN ≥ (m + 1)2π / ∆B = (1 + 1)2π / (0.2π ) = 20留一点的裕量,取 N=21 3)构造所希望的频率响应函数H d (e ) = H d ( w)ejw − jw N −1 2=e− jwN −1 2, w ≤ 0.4π上式中 H d (e jw ) 的相位为 − 4)频域抽样,求得 H(k) wN kc = Int ( c ) = Int 3 = 3 2π H (k ) = A(k )e jϕ ( k )N −1 w 25)求解 h(n).对 H(k)做 21 点离散傅里叶反变换即得h(n) = IDFT [ H (k )] = 1 20 kn ∑ H (k )W21 , n = 0,1, 2, 3......20 21 k = 0四、设计结果1、窗函数法程序代码如下:%用海明窗设计一个数字 FIR 低通滤波器 %技术指标:wp=0.2pi, Rp=0.25dB; ws=0.4pi, As=50dB wp = 0.2*pi; ws = 0.4*pi; tr_width = ws-wp; M = ceil(6.6*pi/tr_width) + 1% M=67 N = [0:1:M-1]; wc = (ws+wp)/2; hd = ideal_lp(wc,M); w_ham=(hamming(M))'; h=hd.*w_ham; [db,mag,pha,grd,w]=freqz_m(h,[1]);-delta_w=2*pi/1000; Rp=-(min(db(1:1:wp/delta_w+1))); %显示部分 subplot(1,1,1); subplot(2,2,1);stem(n,hd); %理想脉冲响应 title('Ideal Impulse Response'); axis([0 M-1 -0.1 0.3]);xlabel('n (a)');ylabel('hd(n)'); subplot(2,2,2);stem(n,w_ham); title('Hamming Window'); axis([0 M-1 0 1.1]);xlabel('n (b)');ylabel('w(n)'); subplot(2,2,3);stem(n,h); title('Actual Impulse Response'); axis([0 M-1 -0.1 0.3]);xlabel('n (c)');ylabel('h(n)'); subplot(2,2,4);plot(w/pi,db); 幅度响应(dB) title( 'Magnitude Response in db');grid; axis([0 1 -100 10]);xlabel('Frequency in pi units (d)');ylabel('Decibels');0 Magnitude (dB)-50-100-15000.10.20.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 Normalized Frequency (×π rad/sample)0.910 Phase (degrees)-500-1000-150000.10.20.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 Normalized Frequency (×π rad/sample)0.91可 以 看 出 , 采 用Hamming窗可以减小这种Gibbs效应,但同时也会使 滤波器的过度带变宽。