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基于matlab的各类滤波器设计

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发表于 2020-3-3 13:49 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

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x
一. 采用fir1
/ W6 S- p* O1 n) t; x9 c; ?

          采用了窗函数设计方法

( g% `; q: Z+ i& ^0 h+ S0 e

          语法如下:

各项参数意义:


. b  ]0 w4 T1 u. q( B0 F

          b:返回的FIR滤波器单位脉冲响应,脉冲响应为偶对称,长度为n+1

0 W8 d" t5 Y  I9 n  v

          n:滤波器的阶数,需要注意的是,设计出的滤波器长度为n+1

! C$ m5 L: S4 j! h9 _) t

          Wn:滤波器的截止频率(归一化)。需要注意的是,wn的取值范围为0《wn《1,1对应为信号采样频率的1/2;


3 o0 Q% ], i" p6 c% K9 S& P

          如果wn是单个数值,且ftype参数为low,则表示设计截止频率为wn的低通滤波器,如ftype参数为high,则表示设计截止频率为wn的高通滤波器;


& K! q" N3 T7 T6 b. X  X

          如果wn是由两个数组成的向量[wn1,wn2],ftype为stop,则表示设计带阻滤波器,ftype为bandpass,则表示设计带通滤波器;

0 e* E  O2 G- W8 v" ^. e

          如果wn是由多个数组成的向量,则表示根据ftype的值设计多个通带或阻带范围的滤波器,ftype为DC-1,表示设计的第一个频带为通带,ftype为DC-0,表示设计的第一个频带为阻带。

0 w. j- j4 W* l9 D( v

          4.window:指定使用的窗函数向量,默认为海明窗(Hamming),最常用的窗函数有汉宁窗(Hanning),海明窗(Hamming),布拉克曼窗(Blackman)和凯塞窗(Kaiser),可通过输入help window查找(当凯塞窗函数的贝塔值取7.856时,凯塞窗具有最好的性能)

; R% U2 r: w4 v

          5.noscale:指定是否归一化滤波器的幅度


2 `0 K3 i9 M. o# X4 _2 T; Y

          注意:fir1函数智能选择滤波器的截止频率和阶数,不能选择滤波器通带,阻带衰减,过渡带宽等参数。

二. 采用kaiserord函数设计
6 ?, G5 l! K$ i. @" \% r, p& ?* Z

          语法如下:[n,wn,beta,filtype]=kaiserord(f,a,dev,fs)


7 r+ z4 V+ r# P7 l! i; Q

          参数意义:

4 w- y/ n; o' {& ?; ?$ Z

          f及fs:f是一个向量,其中的元素为待设计滤波器的过渡带的起始点和结束点。如果没有fs参数,f中元素的取值范围为0~1,即相对于采样频率一半的归一化频率;如果有fs参数,则fs为信号采样频率,f中元素即为实际的截止频率。如,设计滤波器的过渡带宽为1000~1200hz,2000~2100hz,信号采样频率为8000hz;如没有设置fs参数,则f=[0.25 0.3 0.5 0.525];如设置fs为8000,则f=[1000 1200 2000 2100]


+ Q, u: ^- N8 h, P$ k' P

          a:指定这些频率段的理想幅度值。通带为1,阻带为0.a与f相对应。以上例子,应该设置为a=[1 0 1],则表示设计带阻滤波器。

7 b: g# v* u( j" e

          dev:指定通带或阻带内的容许误差。同样是上面的例子,要求通带容许误差为0.01,阻带容许误差为0.02,则dev=[0.01 0.02 0.01]

! B4 v* ]1 M8 O/ W0 ?

          n:n为滤波器的最小阶数

$ G# A9 ^' ~( Y) s$ r% f# x

          wn:得到滤波器的截止频率点


- [( v6 y( ^* _2 Q; M% N: \" p

          beta:计算得到的beta值

: r% f1 g1 V' r( i% h' c  q* W

          ftype:获得滤波器的类型参数

三. 采用fir2函数设计; R  Y: u1 |2 D( d$ B9 k7 k

          使用fir2函数,可以完成任意响应滤波器的设计,即滤波器的幅度频率响应在指定的频段范围内有不同的幅值。,如在0~0.1的理想幅值为1,0.2~0.4的幅值为0.5等。


! t  d7 Y' v. ^- E3 E

          语法如下:

" g% {% f$ R! b% Q, Q5 V# ~) r

          参数意义:


5 [$ A; o* u! d

          n及b:滤波器的阶数。注意,根据FIR滤波器的结构特点,当设计的滤波器在归一化频率为1处的幅度值部位0时,n不能为奇数。


0 ]! L( m9 o9 T; Y  a

          f及m:f的取值为0~1,对应于滤波器的归一化频率,m用于设置对应频段范围内的理想幅值。如要求的滤波器在0~0.125内幅值为1,0.125~0.25为0.5,0.25~0.5为0.25,0.5~1为0.125,则f=[0 0.125 0.125 0.25 0.25 0.5 0.5 1],m=[1 1 0.5 0.5 0.25 0.25 0.125 0.125]

, B8 D8 {7 r! h

          windom:指定窗函数的种类,其长度为滤波器长度n+1,默认为海明窗。

# C: W* A& P$ v/ a; I" _

          npt:指定在对幅度响应进行插值的插值点个数,其默认为512

) g8 c/ j! r, q: C* \. Y3 [

          lap:指定对幅度响应进行插值时,对于不连续点转变成连续时的点数,其默认值是25


0 M# f5 D0 c$ s1 s/ g* E# l

          区别:


! q$ i( t, M8 S: \' {! E

          1.stem和plot

: {( s8 L9 c" d: z9 g

          stem是离散函数,plot是连续函数


6 q3 L7 \& L. y7 ]

          常用的信号处理函数:


  d$ ?3 Y" t0 c0 X1 z

          1. 随机信号函数

9 a. i( p# z4 l: U+ z/ n

          随机信号函数:Rand(1,N)和randn(1,N)


/ f  P( o. [/ w1 P

          2. 方波信号函数

" m- g, A+ W9 F/ R; K! w( }

          Square(T)和Square(T,DUTY),其实DUTY为正值区域在一个周期的比例,如DUTY=50时,产生方波。


3 g& o/ x/ L) S1 U

          3. 锯齿波信号函数


! A+ ], N0 w# B3 B& I( ]

          Sawtooth(T)和sawtooth(T,WIDTH)

2 ~, R' e& k; |- @2 U( A0 U

          4. 正弦波信号函数

' O3 ?. o, R- ]' J- D: a

          Sin(2*pi*f*t)

9 U, R% g6 J' h2 l
         常用信号分析级处理函数
& M$ r/ p; @! d. C& a1 v

          1. 滤波函数


% \  e9 a( Y9 d& B: c) M

          Filter(b,a,x):分子项系数依次从大到小排列成一个行矩阵b,分母项系数依次从大到小排列成一个行矩阵a,x为输入信号序列。


) t! v4 Z& [6 s1 I6 z2 [9 D4 H

          2. 单位抽样响应函数


* o2 ?- w4 a  R. t& F8 a: c5 ^* w

          Impz(b,a,p),其中a,b同上,p为计算的数据点数


3 A: R6 R# S/ w1 i, w% t

          3. 频率抽样响应函数

, M0 ~0 g% N3 A3 o9 B

          Freqz(b,a,n,Fs): 其中a,b同上,n为在[0 Fs/2]范围内计算的频率点数量,Fs为采样频率。


8 O: m' _) P" K1 b8 y; m/ [

          4. 零极点增益函数


+ ?" A  @. }. Y5 a+ l. W

          Root函数计算系统的零极点,zplane函数画出系统的零极点。

9 A/ n+ \3 c: a6 l: t2 k
3 ?! W; g  Y+ I( U4 g

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发表于 2020-3-3 16:14 | 只看该作者
matlab还能做滤波器设计啊
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