线性相位FIR数字均衡器设计
线性相位FIR数字滤波器的设计

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FIR数字滤波器的设计方法
IIR数字滤波器的设计方法是利用模拟滤波器 成熟的理论及设计图表进行设计的,因而保留 了一些典型模拟滤波器优良的幅度特性。 但设计中只考虑了幅度特性,没考虑相位特 性,所设计的滤波器一般是某种确定的非线性 相位特性。为了得到线性相位特性,对IIR滤 波器必须另外增加相位校正网络,使滤波器设 计变得复杂,成本也高,又难以得到严格的线 性相位特性。
h(n) cos[ (n )] 0
n0
N 1
X
第
N 1 n 0
h(n) cos[(n )] 0
函数h(n)cos[ω(n-τ)]关于求和区间的中心 (N-1)/2奇对称。
24 页
因为cos[ω(n-τ)]关于n=τ偶对称,所以要求τ和
h(n)满足如下条件:
N 1 ( ) , 2 2 h(n) h( N 1 n), 0 n N 1
X
第 22 页
X
第 23 页
2) 第二类线性相位对h(n)的约束条件 第二类线性相位FIR数字滤波器的相位函数 θ(ω)=-π/2-ωτ 同样的推导过程可得到:
H (e j )
n0
N 1
h(n)e j n H g ( )e j( / 2 )
0 ,第二类线性相位
H (e ) h(n) cos n j h(n) sin n
n 0 j N 1 N 1 n 0
arctg
h(n) sin n
n 0 N 1 n 0
N 1
h(n) cosn
X
第
表7.1.1 线性相位FIR数字滤波器的时域和频域特性一览
FIR数字滤波器的设计

线性相位FIR数字滤波器的性质* 窗函数法设计FIR数字滤波器*
学 习 要 求
1. 掌握线性相位FIR数字滤波器的时域和 频域特性,以及其零点分布规律。 2. 掌握窗函数法设计线性相位FIR数字滤 波器的方法,以及窗函数对设计结果的 影响。
重 点 和 难 点
重点和难点是利用窗函数法设计FIR数字滤波器
jWk h [ k ] e
M
h[k ](e jWk e jW ( M k ) ) h[0.5M ]e j0.5MW e e
j0.5MW j0.5MW
{ 2h[k ] cos W (k 0.5M ) h[0.5M ]}
k 0
0.5M 1
{h[0.5M ] 2h[0.5M k ] cos Wk}
线性相位系统的频域特性
I型 (h[k]=h[Mk], M为偶数) 例:h [k]={1,2, 1}, M=2
H (e jW ) DFTF {h[k ]} e
A(W)
4
jW
A(W)
4 cos 2 W / 2
A(W 2π) A(W )
ejW
dp dp 过渡带 通带
W p:通带边界频率
W s:阻带边界频率
dp:通带波动 ds:阻带波动 通带衰减(dB)
Ap 20 log 10 (1 d p )
阻带
ds
阻带衰减(dB)
W
As 20 log 10 d s
Wp
Ws
FIR数字滤波器
FIR与IIR数字滤波器比较 IIR DF特点: 能在较低的阶数下获得较好的幅度响应 相位响应无法设计成线性特性; 系统不一定稳定。 FIR DF特点: (1) 容易设计成线性相位 (2) h[k]在有限范围内非零,系统总是稳定的。 (3) 非因果FIR系统都能经过延时变成因果FIR系统 (4) 可利用FFT实现
实验FIR数字滤波器设计方案

实验三FIR数字滤波器的设计一、实验目的1.掌握用窗函数法,频率采样法及优化设计法设计FIR滤波器的原理及方法,熟悉响应的计算机编程;2.熟悉线性相位FIR滤波器的幅频特性和相频特性;3.了解各种不同窗函数对滤波器性能的影响。
二、实验原理与方法线性相位实系数FIR滤波器按其N值奇偶和h(n)的奇偶对称性分为四种:1、h(n)为偶对称,N为奇数H(e jω)的幅值关于ω=0,π,2π成偶对称。
2、h(n)为偶对称,N为偶数H(e jω)的幅值关于ω=π成奇对称,不适合作高通。
3、h(n)为奇对称,N为奇数H(e jω)的幅值关于ω=0,π,2π成奇对称,不适合作高通和低通。
4、h(n)为奇对称,N为偶数H(e jω)ω=0、2π=0,不适合作低通。
(一)窗口法窗函数法设计线性相位FIR滤波器步骤∙确定数字滤波器的性能要求:临界频率{ωk},滤波器单位脉冲响应长度N;∙根据性能要求,合理选择单位脉冲响应h(n)的奇偶对称性,从而确定理想频率响应H d(e jω)的幅频特性和相频特性;∙求理想单位脉冲响应h d(n),在实际计算中,可对H d(e jω)按M(M远大于N)点等距离采样,并对其求IDFT得h M(n),用h M(n)代替h d(n);∙选择适当的窗函数w(n),根据h(n)= h d(n)w(n)求所需设计的FIR滤波器单位脉冲响应;∙求H(e jω),分析其幅频特性,若不满足要求,可适当改变窗函数形式或长度N,重复上述设计过程,以得到满意的结果。
窗函数的傅式变换W(e jω)的主瓣决定了H(e jω)过渡带宽。
W(e jω)的旁瓣大小和多少决定了H(e jω)在通带和阻带范围内波动幅度,常用的几种窗函数有:∙矩形窗 w(n)=R N(n);∙Hanning窗;∙Hamming窗;∙Blackmen窗;∙Kaiser窗。
式中I o(x)为零阶贝塞尔函数。
(二)频率采样法频率采样法是从频域出发,将给定的理想频率响应Hd(e jω)加以等间隔采样然后以此Hd(k)作为实际FIR数字滤波器的频率特性的采样值H(k),即令由H(k)通过IDFT可得有限长序列h(n)将上式代入到Z变换中去可得其中Φ(ω)是内插函数(三)FIR滤波器的优化设计FIR滤波器的优化设计是按照最大误差最小化准则,使所设计的频响与理想频响之间的最大误差,在通带和阻带范围均为最小,而且是等波动逼近的。
线性相位FIR数字滤波器的设计

西南科技大学课程设计报告课程名称:数字通信课程设计设计名称:线性相位FIR数字滤波器的设计姓名:学号:班级:指导教师:起止日期:2011.6.21-2011.7.3西南科技大学信息工程学院制课 程 设 计 任 务 书学生班级: 学生姓名: 学号:设计名称: 线性相位FIR 数字滤波器的设计 起止日期: 2011.6.21-2011.7.3 指导教师:设计要求:1、用窗函数法设计一个线性相位FIR 高通数字滤波器。
要求:FIR 高通数字滤波器指标为:)阻带衰减()通带衰减(度)数字阻带截止频率(弧度)数字通带截止频率(弧dB dBs A dB dB p R s p 4013.05.0====πωπω根据技术指标选择合适的窗形状,并绘制FIR 高通数字滤波器的幅度响应曲线和相位响应曲线;2、用窗函数法设计一个线性相位FIR 低通数字滤波器。
要求:FIR 低通数字滤波器指标为:)阻带衰减()通带衰减(度)数字阻带截止频率(弧度)数字通带截止频率(弧dB dBs A dB dB p R s p 5014.02.0====πωπω根据技术指标选择合适的窗形状,并绘制FIR 低通数字滤波器的幅度响应曲线和相位响应曲线;FIR 数字滤波器的设计可以使用matlab 工具箱中的函数课程设计学生日志时间设计内容2011.6.21-6.24 查阅资料,确定方案2011.6.25-6.26 设计总体方案2011.6.27-6.30 编写程序2011.7.1-7.3 撰写设计报告2011.7.4 答辩课程设计考勤表周星期一星期二星期三星期四星期五课程设计评语表指导教师评语:成绩:指导教师:年月日线性相位FIR 数字滤波器的设计一、 设计目的和意义 1.目的(1)掌握用窗函数法设计FIR 数字滤波器的原理与方法。
(2)熟悉线性相位FIR 数字滤波器的特性。
(3)了解各种窗函数对滤波特性的影响。
2.意义通过做这个设计,我们可以加深对线性相位FIR 数字滤波器原理以及设计方法的了解,有助于夯实进一步学习的基础。
实验七FIR数字滤波器设计

实验七 FIR 数字滤波器设计一、实验目的1.掌握利用窗函数设计FIR 滤波器;2.掌握线性相位滤波器的特点及其应用。
二、背景知识1.线性相位FIR 滤波器特性:如果FIR 滤波器单位冲激响应h(n)为实数,0≤n ≤N-1,且满足以下条件,则这种FIR 滤波器具有严格线性相位。
具体分四种形式:1)N 为奇数,h(n)偶对称则频率响应:212/)1(0)cos()()(---=⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡=∑N jw N n jw e wn n a e H 其中,231)21(2)()21()0(-≤≤--⋅=-=N n n N h n a N h a振幅响应为: ∑-==2/)1(0)cos()()(N n wn n a w Hr ,它不同于幅值特性|H(e jw )| 2)N 为偶数,h(n)偶对称 则频率响应:212/1)}21(cos{)()(--=⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡-=∑N jw N n jw e n w n b e H 其中,21)2(2)(N n n N h n b ≤≤-⋅= 振幅响应为: ∑=-=2/1)}21(cos{)()(N n n w n b w Hr ,3)N 为奇数,h(n)奇对称则频率响应:]212[2/)1(1)sin()()(w N j N n jw e wn n c e H ----=⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡=∑π 其中,211)21(2)(-≤≤--⋅=N n n N h n c 振幅响应为: ⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡=∑-=2/)1(1)sin()()(N n wn n c w Hr )1()(n N h n h --±=4)N 为偶数,h(n)奇对称则频率响应:212/1)}21(sin{)()(--=⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡-=∑N jw N n jw en w n d e H 其中,21)2(2)(Nn n Nh n d ≤≤-⋅=振幅响应为: ∑=-=2/1)}21(sin{)()(N n n w n d w Hr ,2.各种窗函数:略三、实验内容ing Program10_1, complete EXAMPLE10.13 of Page 424ing Program10_2, complete EXAMPLE10.15 of Page 4253. Using Program10_4, complete EXAMPLE10.24 of Page 4374. Using Program10_5, complete EXAMPLE10.25 of Page 438四、实验程序及结果五、参考程序:1.% Program 10_1% Estimation of FIR Filter Order Using remezord%fedge = input('Type in the bandedges = ');mval = input('Desired magnitude values in each band = '); dev = input('Allowable deviation in each band = ');FT = input('Type in the sampling frequency = ');[N, fpts, mag, wt] = remezord(fedge, mval, dev, FT); fprintf('Filter order is %d \n',N);2.% Program 10_2% Design of Equiripple Linear-Phase FIR Filters%format longfedge = input('Band edges in Hz = ');mval = input('Desired magnitude values in each band = '); dev = input('Desired ripple in each band =');FT = input('Sampling frequency in Hz = ');[N,fpts,mag,wt] = remezord(fedge,mval,dev,FT);b = remez(N,fpts,mag,wt);disp('FIR Filter Coefficients'); disp(b)[h,w] = freqz(b,1,256);plot(w/pi,20*log10(abs(h)));grid;xlabel('\omega/\pi'); ylabel('Gain, dB');3.% Program 10_4% Kaiser Window Generation%fpts = input('Type in the bandedges = ');mag = input('Type in the desired magnitude values = '); dev = input('Type in the ripples in each band = ');[N,Wn,beta,ftype] = kaiserord(fpts,mag,dev)w = kaiser(N+1,beta); w = w/sum(w);[h,omega] = freqz(w,1,256);plot(omega/pi,20*log10(abs(h)));grid;xlabel('\omega/\pi'); ylabel('Gain, dB');4.% Program 10_5% Lowpass Filter Design Using the Kaiser Window%fpts = input('Type in the bandedges = ');mag = input('Type in the desired magnitude values = '); dev = input('Type in the ripples in each band = ');[N,Wn,beta,ftype] = kaiserord(fpts,mag,dev)kw = kaiser(N+1,beta);b = fir1(N,Wn, kw);[h,omega] = freqz(b,1,512);plot(omega/pi,20*log10(abs(h)));grid;xlabel('\omega/\pi'); ylabel('Gain, dB');。
FIR数字滤波器的设计

第九章 FIR 数字滤波器的设计有限长单位脉冲响应滤波器的特点:线性相位滤波. §1. 线性相位FIR 数字滤波器、 特点 1. 线性相位FIRDF 含义设滤波器的脉冲响应为()h n , 长为N . 则10()()N j j n H e h n e ωω--==∑,再表成()()()j j g H e H e ωθωω-=其中()g H ω(可正负,|()|0j H e ω≠≥)称为幅度特性函数,()θω称为相位特性函数.注: 不是 arg[()]()()j j j j H e H e H e e ωωω=如4()()x n R n =的3/2sin(2)()sin(/2)j j X e e ωωωω-=它的()g H ω为sin(2)sin(/2)ωω, ()θω为32ω.若()θωωτ=-,τ是与采样点数N 有关的常数,则称滤波器是线性相位的.系统的群时延定义为:()d ()/d τωθωω=-. 对线性相位滤波器, 群时延是常数.2. 线性相位的条件(1) ()h n 的特点 设滤波器是线性相位的, 则应有10()()()N j j n j g n H e h n e H e ωωωτω---===∑即1()(cos sin )()(cos sin )N gn h n n j n Hj ωωωωτωτ-=-=-∑从而有1010()cos ()cos ()sin ()sin N g n N g n H h n n H h n nωωτωωωτω-=-===∑∑上面二式相除且整理为11()cos sin ()sin cos N N n n h n n h n n ωωτωωτ--===∑∑移项化简为1()sin ()0N n h n n ωτ-=-=∑求得一种情形:当()sin ()h n n ωτ-关于12N τ-=奇对称时,上式为零. ()h n ⇒是偶对称的. 即满足()(1),01h n h N n n N =--≤≤-.此时()(1)/2N θωω=--.在()h n 偶对称的条件下, 再分13N = 和 12N =(2) ()g H ω的特点数学推导见参考文献[1], 下面只给出结论. 当N 是奇数时,0 612-0.100.10.25 611-0.10.10.2(1)/2111()2cos 22N g n N N H h h n n ωω-=--⎛⎫⎛⎫=+- ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭∑当N 是偶数时,(1)/2111()2cos 22N g n N H h n n ωω-=-⎛⎫⎛⎫=-- ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭∑所以在()h n 偶对称的条件下, 滤波器有两种形式0.51 1.5200.5100.51 1.52-1-0.500.5113N =12N =(对13=N ,是低通滤波器, 可转换成高通,带通,带阻滤波器)(对12=N 也是低通滤波器,但不可转换成高通,带阻滤波器).(3) 零点分布特点 (()h n 偶对称) 110()()(1)----====--∑∑N N nn n n H z h n zh N n z1(1)(1)1()()N N m Nm h m z z H z -------===∑ 由此可得, 对0k z ≠, 若()0=k H z , 则1()0-=kH z .由()h n 是实数列, 得()H z 是实系数的, 所以, 有三种情形的零点. 例如 hn=[1 3 5 3 1]; zplane(hn,1);(4) 极点均在0z =, 且为1N -阶的, 系统必稳定. 因为 11()[(0)(1)]/N N H z h z h N z --=++-.(5)网络结构特点由()h n 对(1)/2=-n N 的对称性, 推得 当N 为偶数时,-101-1-0.50.514Real PartI m a g i n a r y P a r t/21(1)0()()[]N nN n n H z h n zz -----==+∑当N 为奇数时,1(1)/21(1)21()()[]2N N nN n n N H z h n z zh z--------=-⎛⎫=++ ⎪⎝⎭∑例如当4=N 时,1(3)0()()[]---==+∑n n n H z h n z z312(0)[1](1)[]---=+++h z h z z . 可有如下网络结构.直接型 省了2个乘法器当5=N 时, 情形类似, 见书P185. §2 用窗函数设计FIR 数字滤波器 线性相位的FIR 时域要求是()h n 对称性. 本节讨论如何在幅频特性上逼近期望滤波器.1-z()y n ()x n 1z -(0)h 1z -1z -(1)h (2)h (3)h ()x n ()y n (0)h (1)h 1-z 1-z以低通为例. 设()j d H e ω, 则-1()()d 2=⎰j j n d h n H e e πωωπωπ ()j d H e ω一般为片断函数, 故()d h n 无限长,需处理.1. 基本方法(1) 提出希望频率响应函数 线性相位, 具有片断特点, 即||()0||-⎧≤⎪=⎨<≤⎪⎩j j cd ce H e ωτωωωωωπ(2) 算出O0.25-π|()|j d H e ω0.25πω1π-π-1()()d 2=⎰j j nd h n He e πωωπωπ1d 2--=⎰c cj j ne e ωωτωωωπ s i n (())()-=-c n n ωτπτ(无限长)(3) 加窗()w n ,长N , 得()()()=d h n h n w n (*)要线性相位, 就要()h n 关于(1)/2-N 偶对称, 而()d h n 关于τ偶对称, 故要求10203000.510102030-0.100.10.20.3(1)/2=-N τ所以要求()w n 关于(1)/2=-N τ偶对称.10203000.51102030-0.10.10.20.3再回过来检验()j H e ω是否满足精度要求.1230.51O0.25-π|()|j d H e ω0.25πω1π-π()j H e ω00.51⇒若基本满足, 则依截取的()h n , 制硬件, 编软件.2. 窗函数法的性能分析由(*)式知, 取点一样时, 逼近性质与窗形(值)有关. 下面分析当()()=N w n R n 时的频率性质. 由()()()=d R h n h n w n , 得1()()()2=*j j j d R H e H e W e ωωωπ(1)/2s i n (/2)()F T [()]s i n (/2)--==j j N R RN W e w n e ωωωω()-=j j Rg W e e ωωτ. 其中sin(/2)()sin(/2)=j Rg N W e ωωω,12-=N τ. 代入卷积()1()()()d 2--=⎰j j j d R H e H e W e πωθωθπθπ ()1()e ()e d 2---=-⎰j j dg Rg H W πθτωθτπθωθθπ1e ()()d 2--=-⎰j dg Rg H W πωτπθωθθπ1e ()()2-=*j dg Rg H W ωτωωπ()e ()=j g H θωω,故1()()()2=*g dg Rg H H W ωωωπ,(1)()2--=N ωθω. 相位是线性的. 实际幅度=希望幅度*窗函数幅度. 卷积=对每个ω, 求一积分, 其值记为()g H ω.故有如下图形演示.O -c ω()dg H θωθ1π-πcω-2.5-2-1.5-1-0.50.511.52-100102030θO2/Nπ2/-N π()dg W θ2Nπ⨯主瓣宽度2/Nπ旁瓣宽度2/右图为当/4,31c N ωπ==时,|()||()|j g H H e ωω=的幅频图.阻带最小衰减21dB, 一般不 满足实际工程需要.-1.5-1-0.50.51 1.50.51w-...+147697764.69733060586876851814058 cos(.50000000000000000000000000000000 w)23-2.5-2-1.5-1-0.500.511.52-100102030O ()dg H θc ωω=θ1π-π()-Rg W ωθO|()/(0)|dg dg H H ωω122/B N∆π=⨯加窗后滤波器过渡带宽窗函数的频域主瓣宽00.250.40.60.81-80-60-40-200≈过渡带宽0.13过渡带宽4/310.414/310.13π≈=⇔=(归一化), 这可以通过增加N 来减小. 这是窗函数设计的一个 指标. 3.典型窗函数下面给出各种窗函数的表达式、时域波形、幅度特性,以及理想滤波器加窗后的波形和幅度特性. 以下均设低通滤器(e )j d H ω的/2,31c N ωπ==. (1) 矩形窗()R N w R n =, 已求得sin(/2)()sin(/2)=j Rg N W e ωωω,12-=N τ矩形波形 矩形波形的幅频特性1020300.5100.51-60-40-200%矩形窗时域波形N=31; w=rectwin(N);n=0:30;subplot(1,2,1); stem(n,w);axis([0 33 0 1.3]);grid on ; %矩形窗频域特性[hw,w]=freqz(w,1);subplot(1,2,2);13dBn α=-旁瓣峰值plot(w/pi,20*log10(abs(hw)/abs(hw(1)))); axis([0 1 -60 0]);grid on;pause;%理想滤波器加窗后采样序列wc=pi/2;N=31;n=0:30;t=(N-1)/2;hdn=sin(wc*(n-t))./(pi*(n-t));hdn(16)=0.5;%补点;subplot(1,2,1);stem(n,hdn);axis([0 33 -0.2 0.8]);grid on; %滤波器加窗后的频域特性[hw,w]=freqz(hdn,1);subplot(1,2,2);plot(w/pi,20*log10(abs(hw)/abs(hw(1)))); axis([0 1 -60 8]);grid on;理想滤波器时域采样 加窗后滤波器的频率特性102030-0.200.20.40.600.51-60-40-20过渡带宽度4/31,B ∆π=最小衰减21dB s α=-. 当21,31,63N =时矩形窗的幅频特为0.10.2-50-40-30-20-10000.10.2-50-40-30-20-10000.10.2-50-40-30-20-1004/B N ∆π=与N 成反比, 要改21dB s α=-,需另选.(2) 三角窗(Bartlett Window)21012()212112B n N n N w n n N n N N -⎧≤≤⎪⎪-=⎨-⎪-<≤-⎪-⎩2(1)/22sin(/4)(e )esin(/2)j j N B N W N ωωωω--⎡⎤=⎢⎥⎣⎦22sin(/4)()sin(/2)B N W N ωωω⎡⎤=⎢⎥⎣⎦01020300.5100.51-100-50-250102030-0.200.20.40.600.51-40-20各指标为:25dB,2(4/),25db n s B N α∆πα=-==-. (3) 升余弦窗(汉宁窗, hanning window)2()0.51cos ()1hn N n w n R n N π⎡⎤⎛⎫=- ⎪⎢⎥-⎝⎭⎣⎦,010203000.5100.51-100-50102030-0.200.20.40.600.51-80-60-40-200各指标为:31dB,2(4/),44db n s B N α∆πα=-==-(4) 改进升余弦窗(海明窗, hanning window)2()0.540.46cos ()1hm N n w n R n N π⎡⎤⎛⎫=- ⎪⎢⎥-⎝⎭⎣⎦, 41dB,2(4/),53db n s B N α∆πα=-==-01020300.5100.51-100-50102030-0.200.20.40.600.51-80-60-40-200(5) 布莱克曼窗(blackman window)24()0.420.5cos 0.08coscos ()11bl N n n w n R n N N ππ⎡⎤⎛⎫⎛⎫=-+ ⎪ ⎪⎢⎥--⎝⎭⎝⎭⎣⎦, 01020300.5100.51-100-60102030-0.200.20.40.600.51-100-50各指标为: 57dB,2(6/),74db n s B N α∆πα=-==-.为便于选择使用, 将5种窗函数基本参数列于下表.类型 窗函数的 旁瓣峰值n α过渡带宽度B ∆加窗后滤波器的 阻带最小衰减s αrectwin -13 4π/N -21 bartlet 三角 -25 8π/N -25 hanning -31 8π/N -44 hamming -41 8π/N -53 blackman-5712π/N-74如阻带最小衰减60dB s α≥,过渡带宽度0.1B ∆π≤. 则选布莱克曼窗, 且由12/0.1N ππ≤, 得120N =. 事实上, 还有很多窗形可供选择. 见P193. 4.设计步骤(1) 由阻带指标选窗型w , 由过渡带宽度选点数N , (2) 构造要逼近的()j d H e ω, 构造c ω(对低通)应使()(0)/26dB g c g H H ω≈⇔(3) 计算-1()()d 2j j n d d h n H e e πωωπωπ=⎰ (4) 加窗()()()d h n h n w n =.例1 用窗函数法设计线性相位高通FIRDF, 指标为 通带截止频率:/2p ωπ=; 通带最大衰减:1dB p α=. 阻带截止频率:/4s ωπ=;阻带最小衰减:40dB s α=解(1)根据阻带指标, 可选汉宁和海明窗, 我们选海明窗, 由84p s B N ππ∆ωω=≤-=, →32N ≥, 对高通滤波器, 必须取奇数33N =.故有 33()0.540.46cos ()16hm n w n R n π⎡⎤⎛⎫=- ⎪⎢⎥⎝⎭⎣⎦. (2) 16τ=,/229/66c p B ωω∆π=-=, 则要逼近()00j j c d ce H e ωτωωωπωω-⎧≤≤=⎨≤<⎩(全通-低通) 1O πωp ωs ω|()|j H e ω(3) 求()d h n sin(())sin(())()()c n n n n ωτπτπτπτ--=--- 2966sin[()](16)()n n n πτδπτ-=---表示全通滤波器 低通滤波器 (4) 加窗 ()()()d h n h n w n =(见书, 略) 上述过程可用Matlab 中的命令fir1来实现. 格式1: hn=fir1(N,wc,’ftype ’,window(N+1)); ftype 可选high, stop; window 窗名, 默认hamming. 格式2: hn=fir1(N,wc); 阶数为N, 6dB 截止频率wc16()FT[(16)]j j H en eωωδ-=-=(0~1)的低通滤波器.(注h(n)的长度为N+1)当wc=[wc1,wc2]时, 为带通滤波器.例如上例的命令为(注设计时,对 作归一化)wc=29/66; N=32;%N=h(n)的长度-1hn=fir1(N,wc, 'high'); subplot(1,2,1);n=0:32; stem(n,hn);axis([0 32 -0.4 0.6]);grid on; [hw,w]=freqz(hn,1); subplot(1,2,2);plot(w/pi,20*log10(abs(hw)));axis([0 1 -80 5]);grid on; 注对高通,带阻,阶数必须为偶数.102030-0.4-0.200.20.400.51-80-60-40-200例2 用窗函数法设计一个FIR 带通滤波器, 指标为 阻带下截止频率:0.2ls ωπ=;阻带最小衰减60dB s α= 通带下截止频率:0.35lp ωπ=;通带最大衰减1dB p α= 通带上截止频率:0.65up ωπ=; 阻带上截止频率:0.8us ωπ=;解 由阻带衰减指标, 选blackman 窗, 由过度带宽120.350.20.15lp ls B Nπ∆ωωπππ=≤-=-=, 得80N =, 通带区间约定用c ω表示, 计算如下,22c lp up B B ∆∆ωωωπ⎡⎤=-+⎢⎥⎣⎦程序命令为wls=0.2*pi;wlp=0.35*pi;wup=0.65*pi; B=wlp-wls; N=ceil(12*pi/B); wp=[wlp/pi-6/N,wup/pi+6/N];hn=fir1(N-1,wp,blackman(N));subplot(1,2,1); n=0:79; stem(n,hn); axis([0 80 -0.4 0.4]);grid on;[hw,w]=freqz(hn,1);subplot(1,2,2); plot(w/pi,20*log10(abs(hw))); axis([0 1 -100 5]);grid on;20406080-0.4-0.200.20.400.20.40.60.81-100-80-60-40-200例3 用窗函数法设计FIR 低通滤波器, 实现对模拟信号采样后进行数字低通滤波, 对模拟信号的指标通带截止频率:2kHz p f =; 阻带截止频率:3kHz s f =;阻带最小衰减:40dB s α=;采样频率:10kHz s F =. 选合适窗函数, 求出()h n ,并画出幅频衰减曲线和相频特性曲线.解 (1) 转换成数字频率为 通带数字截止频率:240000.410000p p sf F ππωπ===;阻带数字截止频率: 260000.610000s s s f F ππωπ===;阻带最小衰减:40dB;过渡带宽度:0.2s p B ωωπ=-=.(2) 由衰减:40dB, 选hamming 窗, 由8N B π≤,得840N B N π≥⇒=.(3) 确定/20.40.10.5c p B ωωπππ=+=+=, 命令如下:fp=2000;fs=3000;Fs=10000; wp=2*pi*fp/Fs;ws=2*pi*fs/Fs;B=ws-wp;N=ceil(8*pi/B);wc=(wp+B/2)/pi; hn=fir1(N-1,wc);n=0:N-1;subplot(1,2,1);stem(n,hn,'.'); grid on; [hw,w]=freqz(hn,1); subplot(1,2,2);plot(w/pi,20*log10(abs(hw)));grid on; axis([0 1 -100 4]);0.20.40.60.81-100-80-60-40-200010203040-0.200.20.40.6w=-2.2:0.01:2.2;wg=sin(31*w/2)./sin(w/2);wg(221)=31;plot(w,wg);axis([-2.5 2.2 -10 32]);%理想滤波器的频域特性.ezplot(int('sin((w-x)*16)/sin((w-x)/2)/6.28',-pi/4,pi/4),[-1.7 1.7]);加窗后的幅度函数的频域特性.附录1对称性数据P183n13=0:1:12;%P183h13=[-0.05 -0.03 0 0.08 0.16 0.25 0.28 0.25 0.16 0.08 0 -0.03 -0.05]; subplot(1,2,1);stem(n13,h13);axis([0 13 -0.1 0.3])n12=[0:1:11];h12=[-0.05 -0.03 0 0.08 0.16 0.25 0.25 0.16 0.08 0 -0.03 -0.05]; subplot(1,2,2);stem(n12,h12);axis([0 13 -0.1 0.3])2对称性数据P186N=31;n=0:30;hd=sin(0.25*pi*(n-15))./(pi*(n-15));hd(16)=0.25;subplot(1,2,1);stem(n,ones(1,N));axis([0 31 0 1.3]); subplot(1,2,2);stem(n,hd);axis([0 31 -0.1 0.3]);plot(n,hd); axis([0 30 -0.1 0.27]); %wc=0.25pi加图hk=fft(hd,128); k=0:63; plot(k/64*pi,abs(hk(1,1:64)));axis([0 pi 0 1.1])。
第7章FIR数字滤波器的设计

| H (e jω) |
只能实现带通滤波器
-π
0
π
2π ω
(d) BSF
情况4:h(n) = -h(N-n-1),N为偶数
M
H g () 2h(n) sin[(n )] n0 | H (e jω) |
-π
0
π
2π ω
(a) LPF
| H (e jω) |
N 1
2
,
M
N 1 2
N 1 N 1
h(n) hd (n)w(n)
N 1 2
hd (n) , 0 ,
0n 其 它n
N
1
h(n)
c
0 ,
sin[c (n
N 1)] 2,
0
n
c
(n
N 1) 2
其 它n
N
1
图7.2.1 窗函数设计法的时域波形(矩形窗,N=30)
加窗处理对理想矩形频率响应产生的影响
h(n)
hd
(n)wN
(n)
H (e j )
(7.2.6)
(
)
(N 1) 2
对实际FIR滤波器频率响应的幅度函数起影 响的是窗函数频率响应的幅度函数 WRg ()
可以实现各种滤波器
-π
0
π
2π ω
(c) BPF
| H (e jω) |
-π
0
π
2π ω
(d) BSF
情况2:h(n) = h(N-n-1),N为偶数
N 1
2
,
M
N 1 2
N 1
H (e j ) h(n)e jn H g ()e j () H g ()e j n0
FIR数字滤波器的设计

四、实验内容
2、fir2函数:设计具有任意频率特性的FIR滤波器 b=fir2(n,f,m): 设计一个n阶滤波器,幅频响应向量由
输入参数f,a决定。 f频率向量,取值范围为(0.0,1.0),1对应0.5fs. f的元
素以升序排列。 2 、b=fir2(n, f,m,window): window: 指定所使用的窗函数的类型,其长度为n+1,默
四、实验内容
subplot(2,2,3); plot(rad,20*log(abs(mag3))); grid on; subplot(2,2,4); plot(rad,20*log(abs(mag4))); grid on;
四、实验内容
1、fir1函数:设计具有标准频率特性的FIR滤波器 (1)b=fir1(n,wn): 返回所设计的阶的低通FIR滤波器,
2、根据性能要求,合理选择单位脉冲响应h(n)的奇偶对称性,从而确定 理想频率响应 H d (的e jw幅) 频择适当的窗函数w(n),根据 h(n) hd (n) 求w所N (需n)设计
的FIR滤波器单位脉冲响应
5、求 H d (e分jw )析其幅频特性,若不满足要求,可适当改变窗函数形式 或长度N,重复上述设计过程,以得到满意的结果。
三、实验原理
分别用以上函数生成n=50的窗函数,并观察其频率特性 (使用归一化的幅值和频率)
三、实验原理
n=51; window=boxcar(n); [h,w]=freqz(window,1); subplot(2,1,1) stem(window); subplot(2,1,2) plot(w/pi,20*log(abs(h)/abs(h(1))));
三、实验原理
n=51; window=triang(n); [h,w]=freqz(window,1); subplot(2,1,1) stem(window); subplot(2,1,2) plot(w/pi,20*log(abs(h)/abs(h(1))));
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汕头大学工学院
三级项目报告
课程名称:数字信号处理
项目题目:线性相位FIR数字均衡器设计
指导教师:***
系别:电子工程系专业:电子信息工程学号:姓名:
合作者
完成时间: 2011 年 11 月 25 日至 11 月 26 日成绩:评阅人:李旭涛
线性相位FIR数字均衡器的设计
千千静听、酷狗等常用音乐播放软件都有均衡器,界面如下面所示:
电脑音量输出的均衡器界面:
设计思路:人们能听到的声音的频谱范围大约为20Hz—20kHz,由于20KHz远大于20Hz,为了方便,假设人们能听到的声音的频谱范围大约为0—20kHz。
根据酷狗均衡器的界面,我们把这20kHz分成8个频段,调节八个频段的信号强度就能达到均衡器的效果。
这八个频段的分频点的值为fa=2.5kHz,fb=5kHz,fc=7.5kHz,fd=10kHz,fe=12.5kHz,ff=15.0kHz,fg=17.5kHz;采样频率为fs=40kHz。
则8个频段的频率分别为
[0,2500Hz] 频带1 [2500,5000Hz] 频带2
[5000,7500Hz] 频带3 [7500,10000Hz] 频带4
[10000,12500Hz] 频带5 [12500,15000Hz] 频带6
[15000,17500Hz] 频带7 [17500,20000kHz] 频带8
各个频段加凯泽窗后所对应的单位冲激响应为
1sin(())()()[]()
a w n M h n w n n M π-=- 2sin(())sin(())()()[]()
b a w n M w n M h n w n n M π---=- 3sin(())sin(())()()[]()
c b w n M w n M h n w n n M π---=- 4sin(())sin(())()()[]()
d c w n M w n M h n w n n M π---=- 5sin(())sin(())()()[]()
e d w n M w n M h n w n n M π---=- 6sin(())sin(())()()[]()
f e w n M w n M h n w n n M π---=- 7sin(())sin(())()()[]()
g f w n M w n M h n w n n M π---=- 8sin(())()()[()]()g w n M h n w n n M n M σπ-=--
- 其中M=(N-1)/2; ()w n 选取为凯泽窗;
8个不同频段的单位冲激响应对应8个不同的滤波器,经过滤波后得到各频段的幅频响应|H(f)|,把这8个频段组合起来作为输出,即得到8频段的均衡器。
Matlab 代码如下:
%8频段均衡器
clear
Nwin=205;%凯泽窗的阶数
dealt=10;%凯泽窗的形状参数
Nf=512;
fs=40000;
M=(Nwin-1)/2;
n=0:Nwin-1;
fa=2500;fb=5000;fc=7500;fd=10000;fe=12500;ff=15000;fg=17500;%各频率点频率值
wa=2*pi*fa/fs;wb=2*pi*fb/fs;wc=2*pi*fc/fs;wd=2*pi*fd/fs;we=2*pi*fe/fs; %频率归一化
wf=2*pi*ff/fs;wg=2*pi*fg/fs;
dap=sin(wa*(n-M))./(pi*(n-M)+eps);%频带1滤波器的单位冲激响应
dbp=(sin(wb*(n-M))-sin(wa*(n-M)))./(pi*(n-M)+eps);%频带2滤波器的单位冲激响应
dcp=(sin(wc*(n-M))-sin(wb*(n-M)))./(pi*(n-M)+eps);%频带3滤波器的单位冲激响应
ddp=(sin(wd*(n-M))-sin(wc*(n-M)))./(pi*(n-M)+eps);%频带4滤波器的单位冲激响应
dep=(sin(we*(n-M))-sin(wd*(n-M)))./(pi*(n-M)+eps);%频带5滤波器的单位冲激响应
dfp=(sin(wf*(n-M))-sin(we*(n-M)))./(pi*(n-M)+eps);%频带6滤波器的单位冲激响应
dgp=(sin(wg*(n-M))-sin(wf*(n-M)))./(pi*(n-M)+eps);%频带7滤波器的单位冲激响应
dhp=[(n-M)==0]-sin(wg*(n-M))./(pi*(n-M)+eps);%频带8滤波器的单位冲激响应
w_kaiser=kaiser(Nwin,dealt);%凯泽窗
wn=w_kaiser';
hap=wn.*dap;%对单位冲激响应加凯泽窗
hbp=wn.*dbp;
hcp=wn.*dcp;
hdp=wn.*ddp;
hep=wn.*dep;
hfp=wn.*dfp;
hgp=wn.*dgp;
hhp=wn.*dhp;
%求冲激响应的傅里叶变换
[y1,f]=freqz(hap,1,Nf,fs);[y2,f]=freqz(hbp,1,Nf,fs);[y3,f]=freqz(hcp,1,Nf,fs);
[y4,f]=freqz(hdp,1,Nf,fs);[y5,f]=freqz(hep,1,Nf,fs);[y6,f]=freqz(hfp,1,Nf,fs);
[y7,f]=freqz(hgp,1,Nf,fs);[y8,f]=freqz(hhp,1,Nf,fs);
mag1=abs(y1);mag2=abs(y2);mag3=abs(y3);mag4=abs(y4);mag5=abs(y5);
mag6=abs(y6);mag7=abs(y7);mag8=abs(y8);
%各个波段的幅频图
subplot(4,2,1),plot(f,20*log(mag1));xlabel('f/Hz');ylabel('|H(f)|/dB');grid on;title('频带1滤波器的幅频图'); subplot(4,2,2),plot(f,20*log(mag2));xlabel('f/Hz');ylabel('|H(f)|/dB');grid on;title('频带2滤波器的幅频图'); subplot(4,2,3),plot(f,20*log(mag3));xlabel('f/Hz');ylabel('|H(f)|/dB');grid on;title('频带3滤波器的幅频图'); subplot(4,2,4),plot(f,20*log(mag4));xlabel('f/Hz');ylabel('|H(f)|/dB');grid on;title('频带4滤波器的幅频图'); subplot(4,2,5),plot(f,20*log(mag5));xlabel('f/Hz');ylabel('|H(f)|/dB');grid on;title('频带5滤波器的幅频图'); subplot(4,2,6),plot(f,20*log(mag6));xlabel('f/Hz');ylabel('|H(f)|/dB');grid on;title('频带6滤波器的幅频图'); subplot(4,2,7),plot(f,20*log(mag7));xlabel('f/Hz');ylabel('|H(f)|/dB');grid on;title('频带7滤波器的幅频图'); subplot(4,2,8),plot(f,20*log(mag8));xlabel('f/Hz');ylabel('|H(f)|/dB');grid on;title('频带8滤波器的幅频图');
figure
g1=0.9;g2=0.01;g3=0.8;g4=0.2;g5=0.7;g6=0.01;g7=0.9;g8=0.5;;%调节系数,用于调节不同频段的信号的幅值
y=g1*y1+g2*y2+g3*y3+g4*y4+g5*y5+g6*y6+g7*y7+g8*y8;%均衡器的输出
plot(f,20*log10(abs(y)));grid on;xlabel('f/Hz');ylabel('|H(f)|/dB');title('均衡器输出幅频特性');
8个频段的滤波器的幅频图:
均衡器输出的单位冲激频率响应:
注:上图中,调节系数为g1=0.9;g2=0.01;g3=0.8;g4=0.2;g5=0.7;g6=0.01;g7=0.9;g8=0.5; 调节这几个参数的值可改变均衡器输出幅频特性。
五项目总结
通过此次Matlab仿真,我掌握了运用FIR滤波器的设计方法,以及其应用—均衡器的设计。
FIR 滤波器能够对信号进行线性滤波,对信号的分析处理带来很大的方便。
而均衡器在音频信号的处理中应用广泛。
通过本次仿真,我对FIR滤波器的设计及运用有了比较深刻的认识。
参考文献:
余成波数字信号修理及MATLAB实现清华大学出版社
郭仕剑MATLAB7.X数字信号处理人民邮电出版社
程佩青数字信号处理教程清华大学出版社。