MATLAB的建模和仿真要点
利用Matlab进行动力学建模和仿真分析的基本原理
利用Matlab进行动力学建模和仿真分析的基本原理引言：动力学建模和仿真分析是工程领域中重要的研究方法之一。
利用动力学建模和仿真分析，可以通过数学模型模拟和分析物体的运动、力学响应和控制系统的性能。
而Matlab作为一种功能强大的科学计算软件，为动力学建模和仿真提供了广泛的工具和函数库。
本文将介绍利用Matlab进行动力学建模和仿真分析的基本原理和方法。
一、动力学建模动力学建模是动力学仿真的第一步，它是将实际工程问题转化为数学模型的过程。
在动力学建模中，首先需要确定系统的运动学和动力学特性，然后利用合适的数学模型来描述这些特性。
1. 运动学特性的确定运动学是研究物体运动的几何性质和规律的学科。
在动力学建模中，我们需要确定系统的位置、速度和加速度等运动学变量。
这些变量可以通过对实际系统的观测和测量得到，也可以通过数学关系和几何推导来求解。
2. 动力学特性的确定动力学是研究物体运动的力学性质和规律的学科。
在动力学建模中，我们需要确定系统的力学特性，包括质量、惯性系数、弹性系数和阻尼系数等。
这些特性可以通过实验测量和物理原理推导得到。
3. 数学模型的选择在确定了系统的运动学和动力学特性后，我们需要选择合适的数学模型来描述系统的动力学行为。
常用的数学模型包括常微分方程、偏微分方程和差分方程等。
根据系统的特点和求解的需求，选择适当的数学模型非常重要。
二、动力学仿真分析动力学仿真分析是利用数学模型来模拟和分析系统的运动和响应。
通过仿真分析，我们可以预测系统在不同工况下的运动状态、力学响应和控制性能。
1. 数值解方法数值解方法是求解动力学数学模型的常用方法。
常见的数值解方法包括欧拉方法、改进欧拉方法和四阶龙格－库塔方法等。
通过数值解方法，我们可以将动力学方程离散化，并利用计算机进行求解。
2. 仿真参数的选择在进行动力学仿真分析时，我们需要选择合适的仿真参数。
仿真参数包括系统的初始条件、外部输入信号和仿真时间等。
导弹拦截制导的建模与仿真matlab-概述说明以及解释
导弹拦截制导的建模与仿真matlab-概述说明以及解释1.引言1.1 概述导弹拦截制导技术作为现代军事领域中的重要一环，对于保障国家安全和维护世界和平具有重要意义。
随着科技的不断发展和武器系统的日益进步，导弹拦截制导技术也不断得到改进和完善。
本文旨在通过使用MATLAB进行建模与仿真，对导弹拦截制导系统进行研究。
通过建模与仿真，可以模拟真实环境中导弹与目标之间的相互作用，以及制导系统的性能表现。
这种方法可以更好地理解导弹拦截制导的原理和机制，为相关研究提供有效的工具和方法。
本文的结构如下：首先，我们将概述导弹拦截制导技术的基本原理和应用领域。
其次，我们将介绍导弹拦截制导的建模方法，包括数学建模和计算机仿真技术。
然后，我们将总结现有的研究成果，并展望未来导弹拦截制导技术的发展方向。
我们相信，通过对导弹拦截制导系统的建模与仿真研究，可以更好地提高导弹拦截效果，保护国家安全。
通过本文的阐述，我们希望读者能够对导弹拦截制导技术有一个全面的了解，并了解到利用MATLAB进行建模与仿真的重要性。
同时，我们也希望通过本文的研究成果，能够为相关领域的科研人员提供一定的参考和借鉴。
最终，我们期待本文的研究成果能够推动导弹拦截制导技术的进一步发展，为维护世界和平做出更大的贡献。
文章结构部分是用来介绍整篇文章的框架和组织方式，可以包括章节标题及其内容简介。
对于本篇文章的结构，可以编写如下内容：1.2 文章结构本文的结构按照以下几个部分来组织和呈现：第一部分为引言。
在引言部分，首先对导弹拦截制导的背景和重要性进行简要说明，然后介绍文章的研究目的，即针对导弹拦截制导问题进行建模与仿真。
最后，概述了本文的整体结构和各个部分的内容安排。
第二部分是正文部分。
在正文部分，首先对导弹拦截制导的概述进行详细介绍，包括导弹拦截制导的基本原理、目标追踪与识别方法以及导弹拦截制导中常用的技术和算法等。
接着，介绍了导弹拦截制导的建模方法，具体包括建立导弹、目标和拦截器的数学模型，以及制导控制算法的设计和仿真等。
Matlab中的模拟与仿真方法与工具
Matlab中的模拟与仿真方法与工具Matlab是一种广泛应用于科学与工程领域的编程语言和开发环境。
它提供了丰富的工具集与函数库，用于数据处理、数值计算、绘图等应用。
而在模拟与仿真方面，Matlab也拥有强大的功能与灵活性。
本文将介绍Matlab中的模拟与仿真方法与工具，涵盖数学建模、动态系统仿真、计算机视觉等方面的应用。
一、数学建模与仿真数学建模是一种通过数学方法来描述现实问题的过程，而Matlab提供了丰富的数学工具与函数，方便用户进行建模与仿真。
例如，可以利用Matlab中的优化工具箱，通过数学模型寻找最佳解决方案。
在这个过程中，用户可以选择合适的模型，引入约束条件，并使用优化算法求解。
另一方面，Matlab还提供了符号计算功能，可以实现对数学公式的符号化处理。
这对于一些复杂的问题尤为重要，它可以帮助用户更好地理解数学模型，并更方便地进行模拟与仿真。
通过符号计算，用户可以进行符号求导、符号积分等操作，从而得到更清晰的数学表达式。
二、动态系统仿真动态系统仿真是指利用数学模型来模拟和分析现实世界中的动态系统，Matlab拥有丰富的工具与函数库，用于动态系统的建模与仿真。
例如，用户可以利用Matlab中的Simulink工具箱，通过图形界面搭建动态系统的模型。
Simulink提供了丰富的模块库，用户可以选择合适的组件，通过连接与参数设置，构建完整的系统模型。
在动态系统仿真过程中，Matlab还支持对系统进行参数优化与辨识。
用户可以通过改变系统参数，观察系统响应，并使用优化算法来寻找最佳参数组合。
这对于系统设计与优化非常重要，可以帮助用户在系统设计初期就得到全面的性能评估。
三、计算机视觉仿真计算机视觉是指通过计算机算法和技术来模拟和实现人类的视觉功能，Matlab拥有强大的计算机视觉工具箱，可以进行图像处理、模式识别、目标检测等应用。
用户可以利用Matlab中的图像处理函数，对图像进行滤波、边缘检测、特征提取等操作。
MATLAB仿真与建模技术详解
MATLAB仿真与建模技术详解一、概述在现代科技的发展中，仿真与建模技术扮演着重要的角色。
MATLAB作为一种强大的科学计算软件，被广泛应用于各个领域的仿真与建模工作中。
本文将详细介绍MATLAB的仿真与建模技术，包括其概念、工作原理以及实际应用。
二、MATLAB仿真技术的概念1. 什么是仿真仿真是指利用计算机模拟现实世界的过程或系统，以便更好地理解、研究和预测其行为。
MATLAB仿真技术通过数学建模和计算分析，可以模拟各种现实情境，如物理系统、电路、信号处理等。
2. MATLAB仿真的优势MATLAB具有简单易学、丰富的工具箱、高效的数值计算和可视化能力等优势。
它提供了一种快速、准确、灵活的仿真环境，能够满足不同领域的仿真需求。
三、MATLAB仿真技术的工作原理1. 数学建模MATLAB仿真技术的第一步是进行数学建模，即将现实世界的问题转化为数学表达式。
在MATLAB中，可以利用符号计算工具箱进行数学公式的推导和符号计算，得到准确的数学模型。
2. 模型参数设置在进行仿真之前，需要设置模型的参数。
MATLAB提供了丰富的工具箱，如控制系统工具箱、信号处理工具箱等，可以方便地设置参数，并对其进行优化和调整。
3. 仿真运行设置好参数后，就可以进行仿真运行了。
MATLAB提供了强大的计算和数值分析功能，可以对模型进行求解、优化和优化。
仿真结果可以以图形、表格等形式展示，以帮助用户更好地理解系统的行为。
四、MATLAB建模技术的概念1. 什么是建模建模是指将现实世界的问题抽象成数学模型的过程。
MATLAB建模技术通过将问题的关键部分进行抽象和简化，构建数学模型，从而对问题进行分析和求解。
2. MATLAB建模的应用领域MATLAB建模技术广泛应用于各个领域，如控制系统、信号处理、电机设计等。
通过建模，可以把复杂的系统简化为数学模型，方便进行分析和优化。
五、MATLAB建模技术的实际应用1. 控制系统建模控制系统建模是MATLAB的常见应用之一。
Matlab中的动态系统建模与仿真
Matlab中的动态系统建模与仿真Matlab是一种专业的数学计算软件，被广泛应用于工程、科学和经济等领域。
它提供了一系列强大的工具，使得动态系统的建模与仿真变得更加简便和高效。
本文将介绍在Matlab中进行动态系统建模与仿真的方法和技巧，以及应用领域的案例分析。
一、动态系统建模动态系统是指随时间变化的系统，包括物理系统、生物系统、经济系统等。
动态系统建模是通过数学模型来描述系统的运动规律和行为。
在Matlab中，可以利用函数、方程和状态空间等方法进行动态系统的建模。
1.1 函数建模函数建模是最基本的建模方法之一。
使用函数可以将系统的输入与输出之间的关系表示为一个简单的数学表达式。
例如，对于一个简单的弹簧振子系统，可以用下面的方程描述其运动：m * x''(t) + k * x(t) = 0其中，m是质量，k是弹簧的劲度系数，x(t)是位置关于时间的函数，x''(t)是加速度的二阶导数。
通过利用Matlab的符号计算工具箱，可以求解这个运动方程，并得到系统的解析解。
这种方法适用于简单系统和已知解析解的情况。
1.2 方程建模方程建模是一种更加通用的建模方法。
通过列写系统的动态方程和边界条件，可以得到系统的数学模型。
例如，对于一个控制系统，可以利用微分方程来描述系统的运动规律。
然后，可以利用Matlab的ode工具箱来求解这个微分方程。
这种方法适用于非线性系统和复杂系统的建模。
1.3 状态空间建模状态空间建模是一种描述系统状态和输入输出之间的关系的方法。
通过定义状态向量和状态方程，可以将系统的动态行为表示为一个状态空间模型。
在Matlab 中，可以使用ss函数来构建状态空间模型，并利用sim函数进行仿真。
这种方法适用于线性系统和多输入多输出系统的建模。
二、动态系统仿真动态系统仿真是指通过在计算机上运行模型来模拟系统的行为。
在Matlab中，可以利用仿真工具箱实现动态系统的仿真。
Matlab中的动态系统建模与仿真技术
Matlab中的动态系统建模与仿真技术动态系统的建模与仿真是工程领域一个重要的研究和应用方向。
Matlab作为一款强大的科学计算软件，提供了丰富的工具和函数，使得动态系统建模与仿真变得更加高效与易于实现。
本文将介绍Matlab中的动态系统建模与仿真技术，包括建立动态系统模型、参数估计、系统仿真与优化等方面。
一、动态系统建模动态系统建模是描述系统内部变化与外部输入输出关系的过程。
在Matlab中，可以通过不同的方法来建立动态系统模型，包括线性与非线性模型、时域与频域模型、状态空间模型等。
在建立动态系统模型时，首先需要进行系统的数学描述。
对于线性系统，可以使用传递函数或状态空间模型来表示。
传递函数模型可以通过系统的输入与输出间的关系来表示系统的动态特性，而状态空间模型则可以描述系统状态的演化规律。
非线性系统建模则可以使用非线性差分方程或微分方程来表示。
建立动态系统模型后，可以利用Matlab中的系统辨识工具箱进行参数估计。
参数估计是通过利用已知的输入与输出数据，寻找最佳的模型参数估计值的过程。
Matlab提供了多种参数估计方法，包括最小二乘法、极大似然估计等。
通过参数估计，可以得到优化后的系统模型以进行后续的仿真与分析。
二、动态系统仿真动态系统仿真是对系统模型进行数值计算，模拟出系统在不同输入条件下的动态响应。
在Matlab中，可以利用系统辨识工具箱或控制工具箱等进行系统仿真。
在进行系统仿真时，首先需要确定仿真的时间段与时间步长。
然后，可以设置系统的初始状态，并定义系统的输入信号。
根据系统模型和输入信号，可以利用Matlab中的数值积分函数，如ode45、ode23等，对系统进行数值积分，得到系统在仿真时间内的状态变化与输出结果。
仿真结果可以通过绘图的方式进行展示与分析。
Matlab提供了丰富的绘图函数，包括plot、semilogx、surf等，可以绘制出系统的时域响应、频域特性等。
同时，可以利用仿真结果进行性能评估与系统优化。
MATLAB仿真与建模中常见问题与解决方法
MATLAB仿真与建模中常见问题与解决方法引言MATLAB作为一种功能强大的数学软件平台，被广泛应用于科学研究、工程设计等领域。
然而，在进行MATLAB仿真和建模过程中，常常会遇到一些问题和困惑。
本文将针对这些常见问题，提供一些解决方法和建议，帮助读者更好地应对挑战。
1. 数据处理问题在仿真和建模过程中，数据处理是一个常见的问题。
首先，当我们从实验中获得大量数据时，如何进行处理和分析就成为一个关键问题。
MATLAB提供了各种强大的数据处理函数，例如mean、std、histogram等，可以帮助我们对数据进行统计和可视化分析。
此外，MATLAB还提供了数据拟合函数和插值函数，可以对数据进行拟合和补全。
另一个常见的数据处理问题是数据噪声的处理。
在实际应用中，测量数据常常存在噪声，这会对仿真和建模结果产生影响。
为了解决这个问题，我们可以使用滤波器函数来降低噪声的影响。
MATLAB中常用的滤波器函数有移动平均滤波器和中值滤波器等。
2. 优化问题在一些实际应用中，我们需要对模型进行优化，以找到最优解。
MATLAB提供了一些优化算法和工具箱，可以帮助我们解决这个问题。
一种常见的优化算法是遗传算法，它模拟了自然界的进化过程，通过遗传操作来搜索最优解。
MATLAB中的Global Optimization Toolbox提供了遗传算法的实现。
此外，MATLAB还提供了其他优化算法，如线性规划、非线性规划和整数规划等。
通过选择合适的算法和设置适当的优化目标，我们可以得到满意的优化结果。
3. 建模问题在建模过程中，我们常常需要选择适当的模型和参数来描述系统。
这需要一定的经验和技巧。
MATLAB提供了一些建模工具和函数，可以帮助我们更好地处理这个问题。
首先，MATLAB中的Curve Fitting Toolbox提供了各种曲线拟合函数，如线性拟合、多项式拟合和非线性拟合等。
通过选择合适的模型和调整参数，我们可以将实验数据拟合成理想的曲线。
如何在Matlab中进行系统建模与仿真
如何在Matlab中进行系统建模与仿真1. 引言系统建模与仿真是工程领域中非常重要的技术手段之一。
而Matlab作为一款功能强大的计算工具，广泛应用于工程建模与仿真过程中。
本文将介绍如何在Matlab中进行系统建模与仿真的基本步骤和技巧，帮助读者更好地利用这一工具进行工作。
2. Matlab基础知识回顾在使用Matlab进行系统建模与仿真之前，我们首先需要了解一些Matlab的基础知识。
Matlab是一种解释型的编程语言，并提供了许多已经封装好的函数和工具箱，方便用户进行科学计算和数据分析。
熟悉Matlab的基本语法和操作方法，对于系统建模与仿真非常有帮助。
3. 确定系统模型在进行系统建模与仿真之前，我们需要先确定系统的数学模型。
这包括确定系统的输入、输出以及系统内部的动态行为。
根据系统的特点和目标，可以使用不同的数学模型描述系统，比如微分方程模型、状态空间模型等。
根据系统的复杂程度和需要，选择适合的数学模型。
4. 构建系统模型在确定了系统的数学模型之后，我们需要使用Matlab来构建系统模型。
Matlab 提供了丰富的工具箱和函数，可以方便地进行系统模型的构建。
可以使用仿真函数和模块进行系统组件的建模，然后通过连接这些组件来构建整个系统。
同时，Matlab还提供了图形界面和可视化工具，可以直观地展示系统模型。
5. 参数估计与优化在系统建模过程中，我们可能会遇到参数估计和优化问题。
参数估计是指根据观测数据来估计系统模型中的参数值，可以使用Matlab提供的统计工具箱和优化算法来解决。
优化则是指根据系统的目标函数来寻找最优的系统参数，也可以使用Matlab的优化工具箱来进行求解。
6. 仿真模拟与结果分析通过构建系统模型和确定参数值之后，我们可以使用Matlab进行系统仿真和模拟。
Matlab提供了强大的仿真函数和工具，可以模拟系统在不同条件下的行为和响应。
同时，Matlab还可以进行仿真结果的分析和可视化展示，帮助我们更好地理解系统的行为和性能。
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课 程 设 计 说 明 书 题 目： 基于Matlab的IIR滤波器设计与仿真 班 级： 2012 级 电 气 五 班 * 名： * * 学 号： ************ 指导教师： * * * 日 期： 2015年 1 月 12日 课程设计任务书 设计 题目 基于Matlab的高阶系统设计与仿真
设 计 要 求 一、高阶系统的设计要求： 1、建立高阶系统的数学模型。 2、选择PID控制方法对高阶系统进行控制。 3、计算PID参数的整定结果。 4、利用Simulink或M程序进行仿真。 二、设计步骤与要求 1、阐述系统的工作原理。 2、拟定高阶系统电路组成框图。 3、进行PID参数的整定。 4、画出高阶系统结构图。 5、写出设计性实验报告。
工 作 计 划 1、2015.1.4-1.5 搜集资料； 2、2015.1.6-1.10 电路设计； 3、2015.1.10-1.12 完成设计报告并提交。
指导教师： 张小娟 教研室主任： 基于MATLAB的IIR滤波器设计与仿真 前言 数字信号处理（digital signal processing，DSP）是从20世纪60年代以来，随着信息学科和计算机学科的高速发展而迅速发展起来的一门新兴学科。数字信号处理是把信号用数字或符号表示的序列，通过计算机或通用（专用）信号处理设备，用数字的数值计算方法处理（例如滤波、变换、压缩、增强、估计、识别等），以达到提取有用信息便于应用处理的目的。数字信号处理系统有精度高、灵活性高、可靠性高、容易大规模集成、时分复用、可获得高性能指标、二维与多维处理等特点。正是由于这些突出的特点，使得它在通信、语音、雷达、地震测报、声呐、遥感、生物医学、电视、仪器中得到愈来愈广泛的应用。在数字信号处理中起着重要的作用并已获得广泛应用的是数字滤波器（DF，Digital Filter），根据其单位冲激响应函数的时域特性可分为两类：无限冲激响应IIR（Infinite Impulse Response）滤波器和有限冲激响应FIR（Finite Impulse Response）滤波器。MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB来结算问题要比用C，FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多，并且MATLAB也吸收了像Maple等软件的有点，使MATLAB成为一个强大的数学软件，在新的版本中也加入了对C，FORTRAN，C++，JAVA的支持。可以直接调用，用户也可以将自己编写的实用程序导入到MATLAB函数库中方便自己以后调用。 1 数字滤波器概述 数字滤波器是对数字信号实现滤波的线性时不变系统。数字滤波实质上是一种运算过程，实现对信号的运算处理。输入数字信号（数字序列）通过特定的运算转变为输出的数字序列，因此，数字滤波器本质上是一个完成特定运算的数字计算过程，也可以理解为一台计算机。描述离散系统输出与输入关系的卷积和差分方程只是给数字信号滤波器提供运算规则，使其按照这个规则完成对输入数据的处理。时域离散系统的频域特性：Y(ej)=X(ej)H(ej) 其中Y(ej)、X(ej)分别是数字滤波器的输出序列和输入序列的频域特性（或称为频谱特性），H(ej)是数字滤波器的单位取样响应的频谱，又称为数字滤波器的频域响应。输入序列的频谱X(ej)经过滤波后X(ej)H(ej)，因此，只要按照输入信号频谱的特点和处理信号的目的，适当选择H(ej)，使得滤波后的X(ej)H(ej)满足设计的要求，这就是数字滤波器的滤波原理。 数字滤波器根据其冲击响应函数的时域特性，可分为两种，即无限长冲激响应（IIR）数字滤波器和有限长冲激响应（FIR）数字滤波器。IIR数字滤波器的特征是，具有无限持续时间冲激响应，需要用递归模型：
y(n)=)(0inxaNii+)(1inybNii
来实现，其差分方程为：H(z)=NkkkMrrrZaZb101 系统函数为： 设计IIR滤波器的任务就是寻求一个物理上可实现的系统函数H(z)，使其频率响应H(z)满足所希望得到的频域指标，即符合给定的通带截止频率、阻带截止频率、通带衰减系数和阻带衰减系数。 数字滤波器由数字乘法器、加法器和延时单元组成的一种算法或装置。数字滤波器的功能是对输入离散信号的数字代码进行运算处理，以达到改变信号频谱的目的。 由于电子计算机技术和大规模集成电路的发展，数字滤波器已经可用计算机软件实现，也可用大规模集成数字硬件实时实现。 数字滤波器是一个离散时间系统（按预定的算法，将输入离散时间信号（对应数字频率）转换为所要求的输出离散时间信号的特定功能装置）。应用数字滤波器处理模拟信号（对应模拟频率）时，首先须对输入模拟信号进行限带、抽样和模数转换。为得到模拟信号，数字滤波器处理的输出数字信号须经数模转换、平滑。数字滤波器具有高精度、高可靠性、可程控改变特性或复用、便于集成等优点。数字滤波器在语言信号处理、图像信号处理、医学生物信号处理以及其他应用领域都得到了广泛应用。 数字滤波器有低通、高通、带通、带阻和全通等类型。它可以是时不变的或时变的、因果的或非因果的、线性的或非线性的。 滤波器的种类很多，分类方法也不同。 从处理信号分：经典滤波器、现代滤波器 从实现的网络结构方法上分：FIR（有限脉冲响应）、IIR（无限脉冲响应） 从功能上分：低通、高通、带通、带阻 从设计方法上来分：Butterworth（巴特沃斯），Chebyshev（切比雪夫），椭圆函数（Ellipse），贝塞尔（Bessel）等等。 数字滤波器与模拟滤波器的区别 数字滤波器的传输函数)(jeH都是以2为周期的，滤波器的低通频带处于2的整数倍处，而高频频带处于的奇数倍附近。 数字滤波器的技术要求：H(ej)=)()(jjeeH
其中：)(jeH幅频特性 )(相频特性 2 IIR数字滤波器设计方法 就广义而言，数字滤波器是一个用有限精度算法实现的线性移不变时间系统。设计实现一个数字滤波器一般包括四个基本步骤： 1 按照实际需要确定滤波器的性能要求。比如确定所设计的滤波器是低通、高通、带通还是带阻，截止频率是多少，阻带的衰减有多大，通带的波动是多少等； 2 用一个因果稳定的系统函数去逼近这个性能要求；（IIR，FIR） 3 用一个有限精度的算法去实现这个系统函数；（运算结构） 4 实际的技术实现。（通用计算机软件或专用数字滤波器硬件） IIR数字滤波器的设计方法
IIR数字滤波器的设计方法
从模拟滤波器设计IIR数字滤波器直接设计IIR数字滤波器脉冲响应不变法双线性变化法零极点累试法频域逼近法时域逼
近法图1
IIR数字滤波器设计方法 数字滤波器（Digital Filter）是指输入、输出都是离散时间信号，通过一定运算关系改变输入信号所含频率成分的相对比例或者滤除某些频率成分的器件。数字滤波器在数字信号处理中起着非常重要的作用，在信号的过滤、检测与参数的估计等方面，是使用最为广泛的一种线性系统。 实现数字滤波器的方法有两种，一是采用计算机软件进行，就是把所要完成的工作通过程序让计算机来实现；二十设计专用的数字处理硬件。这个地方主要用到的就是第一种方法。即是用Mafiab提供的信号处理工具箱来实现数字滤波器。 Matlab信号处理工具箱提供了丰富的设计方法，可以使得繁琐的程序设计简化成函数的调用，只要以正确的指标参数调用函数，就可以正确快捷的得到设计结果。 IIR数字滤波器的最通用的方法是借助于模拟滤波器的设计方法。模拟滤波器设计已经有了相当成熟的技术和方法，有完整的设计公式，还有比较完整的图表可以查询，因此设计数字滤波器可以充分利用这些丰富的资源来进行。 对于IIR数字滤波器的设计具体步骤如下： （1）按照一定的规则将给出的数字滤波器的技术指标转换为模拟低通滤波器的技术指标。 （2）根据转换后的技术指标设计模拟低通滤波器G(s)（G(s)是低通滤波器的传递函数）。 （3）再按照一定的规则将G(s)转换成H(z)（H(z)是数字滤波器的传递函数）。若设计的数字滤波器是低通的，上述的过程可以结束，若设计的是高通、带通或者是带阻滤波器，那么还需要下面的步骤： 将高通。带通或带阻数字滤波器的技术指标转换为低通模拟滤波器的技术指标，然后设计出低通G(s)，再将G(s)转换为H(z)。 Matlab信号工具箱提供了几个直接设计IIR数字滤波器的函数，直接调用这些函数就可以很方便的对滤波器进行设计。这里选取巴特沃斯法、切比雪夫Ⅰ、切比雪夫Ⅱ、椭圆法四种方法进行比较。给出用上述方法设计数字滤波器的函数如下： Butterworth滤波器： [N,Wn]=buttord(Wp,Ws,Rp,Rs) [b,a]=butter(N,Wn) [b,a]=butter(N,Wn,’ftype’) [h,f]=freqz(b,a,n,Fs) 其中：Wp表示通带截止频率；Ws表示阻带截止频率；Rp表示通带纹波系数；Rs表示阻带纹波系数；N表示滤波器最小阶数；Wn表示截止频率。b，a分别表示阶次位N+1的数字滤波器系统传递函数的分子和分母多项式系数向量；Fs位采样频率；n为在区间[0 Fs]频率范围内选取的频率点数，f记录频率点数。N取2的幂次方，可以提高运算的速度，因为freqz函数采用基2的FFT算法。Ftype=high时，位高通滤波器；ftype=bandpass时，位带通滤波器；ftype=stop时，位带阻滤波器。 ChebysheveⅠ型滤波器： [N,Wn]=cheb1ord(Wp,Ws,Rp,Rs) [b,a]=cheby1(N,Rp,Wn) [b,a]=cheby1(N,Rp,Wn,’ftype’) [h,f]=freqz(b,a,n,Fs) ChebysheveⅡ型滤波器： [N,Wn]=cheb2ord(Wp,Ws,Rp,Rs) [b,a]=cheby2(N,Rs,Wn) [b,a]=cheby2(N,Rs,Wn,’ftype’) [h,f]=freqz(b,a,n,Fs) 椭圆滤波器： [N,Wn]=ellipord(Wp,Ws,Rp,Rs) [b,a]=ellip(N,Rp,Rs,Wn) [b,a]=ellip(N,Rp,Rs,Wn,’ftype’) [h,f]=freqz(b,a,n,Fs) 比较结果分析 通过对各种类型的滤波器通过不同方法进行设计，可以使一些结论得到验证。利用Butterworth滤波器、ChebysheveⅠ型滤波器、ChebysheveⅡ型滤波器、椭圆滤波器都可以进行低通、高通、带通、带阻滤波器的设计，但是各有特点。Butterworth滤波器通带内的幅频响应曲线能得到最大限度的平滑，但牺牲了截止频率的坡度。 ChebysheveⅠ型滤波器通带内等波纹，阻带内单调；ChebysheveⅡ型滤波器通带内单调，然而阻带内等波纹；椭圆滤波器阻带和通带内都是等波纹的，但下降的坡度更大，