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Bartlett窗低通完整程序

Bartlett窗低通完整程序
Bartlett窗低通完整程序

Bartlett窗低通完整程序:

[x,FS,bits]=wavread('C:\Windows\Media\Alarm02.wav'); x=x(:,1);

figure(1);

subplot(2,1,1);

plot(x);

sound(x,FS,bits);

title('语音信号时域波形图')

y=fft(x,3260);

f=(FS/1630)*[1:1630];

subplot(2,1,2);

plot(f(1:1630),abs(y(1:1630)));

title('语音信号频谱图');

t=0:length(x)-1;

zs0=0.08*cos(2*pi*200*t/30000);

zs=[zeros(0,100),zs0];

figure(2);

subplot(2,1,1)

plot(zs)

title('噪声信号波形');

zs1=fft(zs,1200);

%sound(zs,FS,bits); %回放噪音

subplot(2,1,2)

plot(f(1:600),abs(zs1(1:600)));

title('噪声信号频谱');

x1=x+zs';

sound(x1,FS,bits); %回放加入噪声后的语音

y1=fft(x1,1200);

figure(3);

subplot(2,1,1);plot(x1);

title('加入噪声后的信号波形');

subplot(2,1,2);

plot(f(1:600),abs(y1(1:600)));

title('加入噪声后的信号频谱');

%滤波器

wp1=600*2*pi/FS;wp2=6000*2*pi/FS;

ws1=400*2*pi/FS;ws2=7000*2*pi/FS

Bt=wp1-ws1;

N0=ceil(6.1*pi/Bt);

N=N0+mod(N0+1,2);

wc=[(wp1+ws1)/2/pi,(wp2+ws2)/2/pi];

hn=fir1(N-1,wc,bartlett(N));

plot(hn);

title('窗函数');

X=conv(hn,x);

sound(X,FS,bits);

X1=fft(X,1024);

figure(4);

subplot(2,1,1);

plot(X);

title('处理后的信号');

subplot(2,1,2);

plot(f(1:512),abs(X1(1:512)));

title('处理后的频谱');

Bartlett窗带通完整程序:

[x,FS,bits]=wavread('C:\Windows\Media\Alarm02.wav'); x=x(:,1);

figure(1);

subplot(2,1,1);

plot(x);

sound(x,FS,bits);

title('语音信号时域波形图')

y=fft(x,3260);

f=(FS/1630)*[1:1630];

subplot(2,1,2);

plot(f(1:1630),abs(y(1:1630)));

title('语音信号频谱图');

t=0:length(x)-1;

zs0=0.08*cos(2*pi*200*t/30000);

zs=[zeros(0,100),zs0];

figure(2);

subplot(2,1,1)

plot(zs)

title('噪声信号波形');

zs1=fft(zs,1200);

%sound(zs,FS,bits); %回放噪音

subplot(2,1,2)

plot(f(1:600),abs(zs1(1:600)));

title('噪声信号频谱');

x1=x+zs';

sound(x1,FS,bits); %回放加入噪声后的语音

y1=fft(x1,1200);

figure(3);

subplot(2,1,1);plot(x1);

title('加入噪声后的信号波形');

subplot(2,1,2);

plot(f(1:600),abs(y1(1:600)));

title('加入噪声后的信号频谱');

%滤波器

wp1=600*2*pi/FS;wp2=6000*2*pi/FS;

ws1=400*2*pi/FS;ws2=7000*2*pi/FS

Bt=wp1-ws1;

N0=ceil(6.1*pi/Bt);

N=N0+mod(N0+1,2);

wc=[(wp1+ws1)/2/pi,(wp2+ws2)/2/pi];

hn=fir1(N-1,wc,bartlett(N));

plot(hn);

title('窗函数');

X=conv(hn,x);

sound(X,FS,bits);

X1=fft(X,1024);

figure(4);

subplot(2,1,1);

plot(X);

title('处理后的信号');

subplot(2,1,2);

plot(f(1:512),abs(X1(1:512)));

title('处理后的频谱');

Bartlett窗高通完整程序:

[x,FS,bits]=wavread('C:\Windows\Media\Alarm02.wav'); x=x(:,1);

figure(1);

subplot(2,1,1);

plot(x);

sound(x,FS,bits);

title('语音信号时域波形图')

y=fft(x,3260);

f=(FS/1630)*[1:1630];

subplot(2,1,2);

plot(f(1:1630),abs(y(1:1630)));

title('语音信号频谱图');

t=0:length(x)-1;

zs0=0.08*cos(2*pi*200*t/30000);

zs=[zeros(0,100),zs0];

figure(2);

subplot(2,1,1)

plot(zs)

title('噪声信号波形');

zs1=fft(zs,1200);

%sound(zs,FS,bits); %回放噪音

subplot(2,1,2)

plot(f(1:600),abs(zs1(1:600)));

title('噪声信号频谱');

x1=x+zs';

sound(x1,FS,bits); %回放加入噪声后的语音y1=fft(x1,1200);

figure(3);

subplot(2,1,1);plot(x1);

title('加入噪声后的信号波形');

subplot(2,1,2);

plot(f(1:600),abs(y1(1:600)));

title('加入噪声后的信号频谱');

%滤波器

fp=4000;fc=7000;

wp=2*pi*fp/FS;

ws=2*pi*fc/FS;

Bt=ws-wp;

N0=ceil(6.1*pi/Bt);

N=N0+mod(N0+1,2);

wc=(wp+ws)/2/pi;

hn=firl(N-1,wc,bartlett(N));

plot(hn);

title('窗函数');

X=conv(hn,x);

sound(X,FS,bits);

X1=fft(X,1024);

figure(4);

subplot(2,1,1);

plot(X);

title('处理后的信号');

subplot(2,1,2);

plot(f(1:512),abs(X1(1:512)));

title('处理后的频谱');

MATLAB窗函数法实现FIR的高通,带通和低通滤波器的程序

MATLAB窗函数法实现FIR的高通,带通和低通滤波器的程序 MATLAB 学院:地球物理与石油资源学院班级:姓名:学号:班内编号:指导教师:完成日期:测井11001大牛啊啊啊陈义群2013年6月3日课程设计报告一、题目FIR滤波器的窗函数设计法及性能比较 1. FIR滤波器简介数字滤波器是一种用来过滤时间离散信号的数字系统,通过对抽样数据进行数学处理来达到频域滤波的目的。根据其单位冲激响应函数的时域特性可分为两类:无限冲激响应滤波器和有限冲激响应滤波器。与IIR滤波器相比,FIR滤波器的主要特点为: a. 线性相位;b.非递归运算。 2. FIR 滤波器的设计FIR滤波器的设计方法主要有三种:a.窗函数设计法;b.频率

抽样发;c.最小平法抽样法;这里我主要讨论在MATLAB环境下通过调用信号分析与处理工具箱的几类窗函数来设计滤波器并分析与比较其性能。窗函数法设计FIR滤波器的一般步骤如下: a. 根据实际问题确定要设计的滤波器类型; b. 根据给定的技术指标,确定期望滤波器的理想频率特性;c. 求期望滤波器的单位脉冲响应;d. 求数字滤波器的单位脉冲响应; e. 应用。常用的窗函数有(1)Hanningwindoww(n)?[?((2)Hammingw indoww(n)?[?((3)Balckmanwindoww(n)?[ ?((4)KaiserwindowI0{?1?[2n/(N?1)]2}w(n )?RN(n)I0(?)式中I0(x)是零阶Bessel函数,可定义为()2?n4?n)?()]RN(n)N?1N?1()2?n)]RN(n)N ?1() ?nN?1)]RN(n)() (x/2)m2I0(x)?1??m!m?1? 当x?0时与矩形窗一致;当x?时与海明窗结果相同;当x?时与布莱克曼窗结果相同。3.窗函数的选择标准 1. 较低的旁瓣

简单低通滤波器设计及matlab仿真

东北大学 研究生考试试卷 考试科目: 课程编号: 阅卷人: 考试日期: 姓名:xl 学号: 注意事项 1.考前研究生将上述项目填写清楚. 2.字迹要清楚,保持卷面清洁. 3.交卷时请将本试卷和题签一起上交. 4.课程考试后二周内授课教师完成评卷工作,公共课成绩单与试卷交研究生院培养办公室, 专业课成绩单与试卷交各学院,各学院把成绩单交研究生院培养办公室. 东北大学研究生院培养办公室

数字滤波器设计 技术指标: 通带最大衰减: =3dB , 通带边界频率: =100Hz 阻带最小衰减: =20dB 阻带边界频率: =200Hz 采样频率:Fs=200Hz 目标: 1、根据性能指标设计一个巴特沃斯低通模拟滤波器。 2、通过双线性变换将该模拟滤波器转变为数字滤波器。 原理: 一、模拟滤波器设计 每一个滤波器的频率范围将直接取决于应用目的,因此必然是千差万别。为了使设计规范化,需要将滤波器的频率参数作归一化处理。设所给的实际频 率为Ω(或f ),归一化后的频率为λ,对低通模拟滤波器令λ=p ΩΩ/,则1 =p λ, p s s ΩΩ=/λ。令归一化复数变量为p ,λj p =,则p p s j j p Ω=ΩΩ==//λ。所以巴 特沃思模拟低通滤波器的设计可按以下三个步骤来进行。 (1)将实际频率Ω规一化 (2)求Ωc 和N 11010/2-=P C α s p s N λααlg 1 10 110lg 10 /10/--= 这样Ωc 和N 可求。 p x fp s x s f

根据滤波器设计要求=3dB ,则C =1,这样巴特沃思滤波器的设计就只剩一个参数N ,这时 N p N j G 222 )/(11 11)(ΩΩ+= += λλ (3)确定)(s G 因为λj p =,根据上面公式有 N N N p j p p G p G 22)1(11 )/(11)()(-+= += - 由 0)1(12=-+N N p 解得 )221 2exp(πN N k j p k -+=,k =1,2, (2) 这样可得 1 )21 2cos(21 ) )((1 )(21+-+-= --= -+πN N k p p p p p p p G k N k k 求得)(p G 后,用p s Ω/代替变量p ,即得实际需要得)(s G 。 二、双线性变换法 双线性变换法是将s 平面压缩变换到某一中介1s 平面的一条横带里,再通过标准变换关系)*1exp(T s z =将此带变换到整个z 平面上去,这样就使s 平面与z 平面之间建立一一对应的单值关系,消除了多值变换性。 为了将s 平面的Ωj 轴压缩到1s 平面的1Ωj 轴上的pi -到pi 一段上,可以通过以下的正切变换来实现: )21 tan(21T T Ω= Ω 这样当1Ω由T pi -经0变化到T pi 时,Ω由∞-经过0变化到∞+,也映射到了整个Ωj 轴。将这个关系延拓到整个s 平面和1s 平面,则可以得到

滤波器设计步骤及实现程序

数字滤波器的设计步骤及程序实现 湖南理工学院信息与通信工程学院 一、IIR 脉冲响应不变法设计步骤 1、已知实际数字指标as s ap p ,,,ωω 2、将数字指标化为原型模拟指标As s Ap p ,,,ΩΩ,可设T=pi, T /ω=Ω 3、求原型模拟滤波器的c N Ω,,其中:??? ???ΩΩ--=)/lg(2)]110/()110lg[(10/10/s p A A s p N N A p cp p 210 /1 10 -Ω= Ω N A s cs s 210 /1 10 -Ω= Ω ][cs cp c ΩΩ∈Ω, 4、根据N 写出归一化原型系统函数)(p G a 5、用c s p Ω=/代入得原型系统函数c s p a a p G s H Ω==/)()( 6、将)(s H a 化为部分分式展开形式∑-=k k a s s A s H )( 7、写出)(z H 的极点T s k k e z =,并写出)(z H 的部分分式展开形式∑--?= 11)(z z A T z H k k 8、将)(z H 化为分子分母形式,验证设计结果。 二、IIR 双线性变换法设计步骤 1、已知实际数字指标as s ap p ,,,ωω 2、将数字指标化为原型模拟指标As s Ap p ,,,ΩΩ,可设T=2, 2 tan 2ω?= ΩT 3、求原型模拟滤波器的c N Ω,,其中:?? ? ???ΩΩ--=)/lg(2)]110/()110lg[(10/10/s p A A s p N N A p cp p 210 /1 10 -Ω= Ω N A s cs s 210 /1 10 -Ω= Ω ][cs cp c ΩΩ∈Ω, 4、根据N 写出归一化原型系统函数)(p G a 5、用c s p Ω=/代入得原型系统函数c s p a a p G s H Ω==/) ()( 6、用11 112--+-?=Z Z T s 代入原型系统函数)(s H a 得1 1 112)()(--+-? ==Z Z T s a s H z H 8、将)(z H 整理成分子分母形式,验证设计结果。

实验四 用窗函数法设计FIR数字滤波器

实验四 用窗函数法设计FIR 数字滤波器 实验项目名称:用窗函数法设计FIR 数字滤波器 实验项目性质:验证性实验 所属课程名称:数字信号处理 实验计划学时:2 一. 实验目的 (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。 二. 实验容和要求 (1) 复习用窗函数法设计FIR 数字滤波器一节容,阅读本实验原理,掌握设计步骤。 (2) 用升余弦窗设计一线性相位低通FIR 数字滤波器,截止频率 rad c 4 π ω= 。窗口长度N =15,33。要求在两种窗口长度情况下,分别求出()n h ,打印出相应的幅频特性和相频特性曲线,观察3dB 带宽和20dB 带宽。总结窗口长度N 对滤波器特性的影响。 设计低通FIR 数字滤波器时,一般以理想低通滤波特性为逼近函数()ωj e H ,即 ()?????≤<≤=-π ωωωωωα ω c c j j d ,,e e H 0 其中2 1 -= N α ()() ()[]() a n a n d e e d e e H n h c j j j j d d c c --= = = ??- -- πωωπ ωπ ωαωω ωαωπ π ωsin 2121

(3) 33=N ,4πω=c ,用四种窗函数设计线性相位低通滤波器,绘制相应的幅频特性曲线,观察3dB 带宽和20dB 带宽以及阻带最小衰减,比较四种窗函数对滤波器特性的影响。 三. 实验主要仪器设备和材料 计算机,MATLAB6.5或以上版本 四. 实验方法、步骤及结果测试 如果所希望的滤波器的理想的频率响应函数为()ωj d e H ,则其对应的单位脉冲响应为 ()()ωπ ω ωπ πd e e H n h j j d d ?- = 21 (4.1) 窗函数设计法的基本原理是用有限长单位脉冲响应序列()n h 逼近 ()n h d 。由于()n h d 往往是无限长序列,而且是非因果的,所以用窗函数() n ω将()n h d 截断,并进行加权处理,得到: ()()()n n h n h d ω= (4.2) ()n h 就作为实际设计的FIR 数字滤波器的单位脉冲响应序列,其频率 响应函数()ωj e H 为 ()()n j N n j e n h e H ωω ∑-==1 (4.3) 式中,N 为所选窗函数()n ω的长度。 我们知道,用窗函数法设计的滤波器性能取决于窗函数()n ω的类型及窗口长度N 的取值。设计过程中,要根据对阻带最小衰减和过渡带宽度的

各类滤波器的MATLAB程序清单

各类滤波器的MATLAB程序 一、理想低通滤波器 IA=imread(''); [f1,f2]=freqspace(size(IA),'meshgrid'); Hd=ones(size(IA)); r=sqrt(f1.^2+f2.^2); Hd(r>=0; Y=fft2(double(IA)); Y=fftshift(Y); Ya=Y.*Hd; Ya=ifftshift(Ya); Ia=ifft2(Ya); figure subplot(2,2,1),imshow(uint8(IA)); subplot(2,2,2),imshow(uint8(Ia)); figure surf(Hd,'Facecolor','interp','Edgecolor','none','Facelighting','phong'); 二、理想高通滤波器 IA=imread(''); [f1,f2]=freqspace(size(IA),'meshgrid'); Hd=ones(size(IA)); r=sqrt(f1.^2+f2.^2); Hd(r<=0; Y=fft2(double(IA));

Y=fftshift(Y); Ya=Y.*Hd; Ya=ifftshift(Ya); Ia=real(ifft2(Ya)); figure subplot(2,2,1),imshow(uint8(IA)); subplot(2,2,2),imshow(uint8(Ia)); figure surf(Hd,'Facecolor','interp','Edgecolor','none','Facelighting','phong'); 三、B utterworth低通滤波器 IA=imread(''); [f1,f2]=freqspace(size(IA),'meshgrid'); D=; r=f1.^2+f2.^2; n=4; for i=1:size(IA,1) for j=1:size(IA,2) t=r(i,j)/(D*D); Hd(i,j)=1/(t^n+1); end end Y=fft2(double(IA)); Y=fftshift(Y); Ya=Y.*Hd; Ya=ifftshift(Ya); Ia=real(ifft2(Ya));

基于labview的低通滤波器设计要点

基于LabVIEW的低通滤波器设计 学号: 201220120214 姓名:敖智男 班级: 1221202 专业:测控技术与仪器 课程教师:方江雄 2015年6月14 日

目录 一.设计思路 (2) 二.设计目的 (2) 三.程序框图主要功能模块介绍 1.测试信号生成模块 (3) 2.滤波功能模块.................................................................. .3 3.频谱分析模块 (4) 4.While循环模块 (5) 四.进行频谱分析.................................................................6、7五.主要设计步骤..................................................................8、9六.运行结果.. (10) 七.设计心得 (11)

低通滤波器是指对采样的信号进行浦波处理,允许低于截至频率的信号通过,高于截止频率的信号不能通过,提高有用信号的比重,进而消除或减少信号的噪声干扰。 一.设计思路 本VI设计的低通滤波器主要是先将正弦信号和均匀白噪声信号叠加,利用Butterworth低通滤波器进行滤波处理,得到有用的正弦信号:再对经过低通滤波器处理后的信号及信号频谱与滤波前的进行比较分析,检测滤波后的信号是否满足用户的要求。 二.设计目的 基于LabVIEW虚拟平台,将“正弦波形”函数和“均匀白噪声”函数产生的信号进行叠加以产生原始信号,让其先通过一个高通滤波器,滤除白噪声的带外杂波,以便在后续程序中低通滤波器可以输出正弦波;然后经过低通滤波器滤波处理,对滤波前后的信号和信号频谱进行比较,从而对低通滤波器的滤波效果进行检验。

实验四 窗函数法设计FIR数字滤波器

实验四 窗函数法设计FIR 数字滤波器 一、实验目的 1、掌握窗函数法设计FIR 数字滤波器的原理及具体方法。 2、掌握频率取样法设计FIR 数字滤波器的原理和基本方法。 3、学习利用窗函数法和频率取样法设计低通、带通、高通、带阻数字滤波器。 二、实验环境 计算机、MATLAB 软件 三、实验基础理论 窗函数设计FIR 滤波器 1.基本原理 窗函数设计法的基本思想为,首先选择一个适当的理想的滤波器()j d H e ω ,然后 用窗函数截取它的单位脉冲响应(n)d h ,得到线性相位和因果的FIR 滤波器。这种方法的重点是选择一个合适的窗函数和理想滤波器,使设计的滤波器的单位脉冲响应逼近理想滤波器的单位脉冲响应。 2.设计步骤 (1)给定理想滤波器的频率响应()j d H e ω ,在通带上具有单位增益和线性相位, 在阻带上具有零响应。一个带宽为()c c ωωπ<的低通滤波器由下式给定: π ωωωωωωω≤<=≤=-||,0)(,||,)(c j d c ja j d e H e e H 其中α为采样延迟,其作用是为了得到一个因果系统。 (2)确定这个滤波器的单位脉冲响应 ) ()) (sin()(a n a n n h c d --= πω 为了得到一个(n)h 长度为N 的因果的线性相位FIR 滤波器,我们令 2 1 -= N a (3)用窗函数截取(n)d h 得到所设计FIR 数字滤波器:)()()(n R n h n h N d = 3.窗函数的选择 常用的窗函数有矩形(Rectangular )窗,汉宁(Hanning )窗,海明(Hamming )窗、布莱克曼(Blackman )窗、凯瑟(Kaiser )窗等 表4-1 MATLAB 中产生窗函数的命令

窗函数设计低通滤波器 电信课设

XXXX大学 课程设计报告 学生:xxx 学号:xxx 专业班级:电子信息工程 课程名称:数字信号处理课程设计

学年学期20XX——20XX 学年第X学期指导教师:xxx 2014年6月

课程设计成绩评定表

目录 1. 窗函数设计低通滤波器 1.1设计目的 (1) 1.2设计原理推导与计算 (1) 1.3设计容与要求 (2) 1.4设计源程序与运行结果 (3) 1.5思考题 (10) 2. 用哈明窗设计FIR带通数字滤波器 2.1设计要求 (14) 2.2设计原理和分析 (14) 2.3详细设计 (15) 2.4调试分析及运行结果 (15) 2.5心得体会 (17) 参考文献 (17)

1.窗函数设计低通滤波器 1.1设计目的 1. 熟悉设计线性相位数字滤波器的一般步骤。 2. 掌握用窗函数法设计FIR 数字滤波器的原理和方法。 3. 熟悉各种窗函数的作用以及各种窗函数对滤波器特性的影响。 4. 学会根据指标要求选择合适的窗函数。 1.2设计原理推导与计算 如果所希望的滤波器的理想的频率响应函数为() ωj d e H ,则其对应的单位脉冲响应为 ()() ωπ ωωπ π d e e H n h j j d d ?- = 21 (4.1) 窗函数设计法的基本原理是设计设计低通FIR 数字滤波器时,一般以理想低通滤波特性为逼近函数() ωj e H ,即 ()?????≤<≤=-π ωωωωωα ω c c j j d ,, e e H 0,其中21-=N α ()() ()[]() a n a n d e e d e e H n h c j j j j d d c c --= = = ??- -- πωωπ ωπ ωαωω ωαωπ π ωsin 2121 用有限长单位脉冲响应序列()n h 逼近()n h d 。由于()n h d 往往是无限长序列,而且是非因果的,所以用窗函数()n ω将()n h d 截断,并进行加权处理,得到: ()()()n n h n h d ω= (4.2) ()n h 就作为实际设计的FIR 数字滤波器的单位脉冲响应序列,其频率响应函 数() ωj e H 为 ()()n j N n j e n h e H ωω ∑-==10 (4.3) 式中,N 为所选窗函数()n ω的长度。

基于matlab-的巴特沃斯低通滤波器的实现

基于matlab 的巴特沃斯低通滤波器的实现 一、课程设计的目的 运用MATLAB实现巴特沃斯低通滤波器的设计以及相应结果的显示,另外还对多种低通滤波窗口进行了比较。 二、课程设计的基本要求 1)熟悉和掌握MATLAB 的基本应用技巧。 2)学习和熟悉MATLAB相关函数的调用和应用。 3)学会运用MATLAB实现低通滤波器的设计并进行结果显示。 三、双线性变换实现巴特沃斯低通滤波器的技术指标: 1.采样频率10Hz。 2.通带截止频率fp=0.2*pi Hz。 3.阻带截止频率fs=0.3*pi Hz。 4.通带衰减小于1dB,阻带衰减大于20dB 四、使用双线性变换法由模拟滤波器原型设计数字滤波器 程序代码: T=0.1; FS=1/T; fp=0.2*pi;fs=0.3*pi; wp=fp/FS*2*pi; ws=fs/FS*2*pi; Rp = 1; % 通带衰减 As = 15; % 阻带衰减 OmegaP = (2/T)*tan(wp/2); % 频率预计 OmegaS = (2/T)*tan(ws/2); % 频率预计 %设计巴特沃斯低通滤波器原型

N = ceil((log10((10^(Rp/10)-1)/(10^(As/10)-1)))/(2*log10(OmegaP/OmegaS))); OmegaC = OmegaP/((10^(Rp/10)-1)^(1/(2*N))); [z,p,k] = buttap(N); %获取零极点参数 p = p * OmegaC ; k = k*OmegaC^N; B = real(poly(z)); b0 = k; cs = k*B; ds = real(poly(p)); [b,a] = bilinear(cs,ds,FS);% 双线性变换 figure(1);% 绘制结果 freqz(b,a,512,FS);%进行滤波验证 figure(2); % 绘制结果 f1=50; f2=250; n=0:63; x=sin(2*pi*f1*n)+sin(2*pi*f2*n); subplot(2,2,1);stem(x,'.'); title ('输入信号'); y=filter(b,a,x); subplot(2,2,2);stem(y,'.') ; title('滤波之后的信号'); figure(3) ; stem(y,'.') title('输出的信号'))

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 ()[]M k k H z h k z -==∑ 其中H(z)是k z -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 ()[]M j 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。这种方法首先给出()j d H e Ω, ()j d H e Ω 表示要逼近的理想滤波器的频率响应,则由IDTFT 可得出滤波器的单位脉冲响应为 1 []()2j jk d d h k H e e d π π π ΩΩ-= Ω ? 由于是理想滤波器,故 []d h k 是无限长序列。但是我们所要设计的FIR 滤波 器,其h[k]是有限长的。为了能用FIR 滤波器近似理想滤波器,需将理想滤波器的无线长单位脉冲响应 []d h k 分别从左右进行截断。 当截断后的单位脉冲响应 []d h k 不是因果系统的时候,可将其右移从而获得因果的FIR 滤波器。

实验六、用窗函数法设计FIR滤波器分析解析

实验六 用窗函数法设计 FIR 滤波器 一、实验目的 (1) 掌握用窗函数法设计FIR 数字滤波器的原理和方法。 (2) 熟悉线性相位FIR 数字滤波器特性。 (3) 了解各种窗函数对滤波特性的影响。 二、实验原理 滤波器的理想频率响应函数为H d (e j ω ),则其对应的单位脉冲响应为: h d (n) = ?-π π ωωωπ d e e H n j j d )(21 窗函数设计法的基本原理是用有限长单位脉冲响应序列h(n)逼h d (n)。由于h d (n)往往是无 限长序列,且是非因果的,所以用窗函数。w(n)将h d (n)截断,并进行加权处理: h(n) = h d (n) w(n) h(n)就作为实际设计的FIR 数字滤波器的单位脉冲响应序列,其频率响应函数H(e j ω )为: H(e j ω ) = ∑-=-1 )(N n n j e n h ω 如果要求线性相位特性,则h (n )还必须满足: )1()(n N h n h --±= 可根据具体情况选择h(n)的长度及对称性。 用窗函数法设计的滤波器性能取决于窗函数w(n)的类型及窗口长度N 的取值。设计过程中,要根据对阻带最小衰减和过渡带宽度的要求选择合适的窗函数类型和窗口长度N 。 三、实验步骤 1. 写出理想低通滤波器的传输函数和单位脉冲响应。 2. 写出用四种窗函数设计的滤波器的单位脉冲响应。 3. 用窗函数法设计一个线性相位FIR 低通滤波器,用理想低通滤波器作为逼近滤波器,截止频率ωc =π/4 rad ,选择窗函数的长度N =15,33两种情况。要求在两种窗口长度下,分别求出h(n),打印出相应的幅频特性和相频特性曲线,观察3dB 带宽和阻带衰减; 4 用其它窗函数(汉宁窗(升余弦窗)、哈明窗(改进的升余弦窗)、布莱克曼窗) 设计该滤波器,要求同1;比较四种窗函数对滤波器特性的影响。 四、实验用MATLAB 函数 可以调用MATLAB 工具箱函数fir1实现本实验所要求的线性相位FIR-DF 的设计,调用一维快速傅立叶变换函数fft 来计算滤波器的频率响应函数。

FIR低通滤波器+matlab编程+滤波前后图形

Matlab实现振动信号低通滤波 附件txt中的数字是一个实测振动信号,采样频率为5000Hz,试设计一个长度为M=32的FIR低通滤波器,截止频率为600Hz,用此滤波器对此信号进行滤波。要求: (1)计算数字截止频率; (2)给出滤波器系数; (3)绘出原信号波形; (4)绘出滤波后的信号波形; 解答过程: 第一部分:数字截止频率的计算 =600/5000/2=0.24 数字截止频率等于截止频率除以采样频率的一半,即 n 第二部分:滤波器系数的确定 在matlab中输入如下程序,即可得到滤波器系数: n=32 Wn=0.24 b=fir1(n,Wn) 得到的滤波器系数b为 Columns 1 through 9 -0.0008 -0.0018 -0.0024 -0.0014 0.0021 0.0075 0.0110 0.0077 -0.0054 Columns 10 through 18 -0.0242 -0.0374 -0.0299 0.0087 0.0756 0.1537 0.2166 0.2407 0.2166 Columns 19 through 27 0.1537 0.0756 0.0087 -0.0299 -0.0374 -0.0242 -0.0054 0.0077 0.0110 Columns 28 through 33 0.0075 0.0021 -0.0014 -0.0024 -0.0018 -0.0008 第三部分:原信号波形 将附件4中的dat文件利用识别软件读取其中的数据,共1024个点,存在TXT 文档中,取名bv.txt,并复制到matlab的work文件夹。 在matlab中编写如下程序: x0=load('zhendong.txt'); %找到信号数据地址并加载数据。 t=0:1/5000:1023/5000; %将数据的1024个点对应时间加载

应用Matlab对信号进行频谱分析及滤波程序

完整的程序 %写上标题 %设计低通滤波器: [N,Wc]=buttord() %估算得到Butterworth低通滤波器的最小阶数N和3dB截止频率Wc [a,b]=butter(N,Wc); %设计Butterworth低通滤波器 [h,f]=freqz(); %求数字低通滤波器的频率响应 figure(2); % 打开窗口2 subplot(221); %图形显示分割窗口 plot(f,abs(h)); %绘制Butterworth低通滤波器的幅频响应图 title(巴氏低通滤波器''); grid; %绘制带网格的图像 sf=filter(a,b,s); %叠加函数S经过低通滤波器以后的新函数 subplot(222); plot(t,sf); %绘制叠加函数S经过低通滤波器以后的时域图形 xlabel('时间 (seconds)'); ylabel('时间按幅度'); SF=fft(sf,256); %对叠加函数S经过低通滤波器以后的新函数进行256点的基—2快速傅立叶变换 w= %新信号角频率 subplot(223); plot()); %绘制叠加函数S经过低通滤波器以后的频谱图 title('低通滤波后的频谱图'); %设计高通滤波器 [N,Wc]=buttord() %估算得到Butterworth高通滤波器的最小阶数N和3dB截止频率Wc [a,b]=butter(N,Wc,'high'); %设计Butterworth高通滤波器 [h,f]=freqz(); %求数字高通滤波器的频率响应 figure(3); subplot(221); plot()); %绘制Butterworth高通滤波器的幅频响应图 title('巴氏高通滤波器'); grid; %绘制带网格的图像 sf=filter(); %叠加函数S经过高通滤波器以后的新函数 subplot(222); plot(t,sf); ;%绘制叠加函数S经过高通滤波器以后的时域图形 xlabel('Time(seconds)'); ylabel('Time waveform'); w; %新信号角频率 subplot(223); plot()); %绘制叠加函数S经过高通滤波器以后的频谱图 title('高通滤波后的频谱图'); %设计带通滤波器 [N,Wc]=buttord([)

窗函数法设计FIR数字滤波器

数字信号处理实验报告 ---实验4窗函数法设计FIR数字滤波器 一、实验目的 1.了解常用的几种窗函数,能正确选择适当的窗函数进行滤波器设计; 2.掌握窗函数法设计数字低通滤波器。 二、实验原理 1.常用的窗函数: 矩形窗函数为boxcar和rectwin,调用格式: w= boxcar(N) w= rectwin(N) 其中N是窗函数的长度,返回值w是一个N阶的向量。 三角窗函数为triang,调用格式: w= triang(N) 汉宁窗函数为hann,调用格式: w= hann(N) 海明窗函数为hamming,调用格式: w= hamming(N) 2.各个窗函数的性能比较

三、实验内容 题一:生成四种窗函数:矩形窗、三角窗、汉宁窗、海明窗,并观察其频率响应。 题二:根据下列技术指标,设计一个FIR数字低通滤波器:wp=0.2π,ws=0.4π,ap=0.25dB, as=50dB,选择一个适当的窗函数,确定单位冲激响应,绘出所设计的滤波器的幅度响应。 四、上机程序及运行结果 题一:n=30; %矩形窗及其频响 window1=rectwin(n); [h1,w1]=freqz(window1,1); subplot(4,2,1); stem(window1);title('矩形窗');subplot(4,2,2); plot(w1/pi,20*log(abs(h1))/abs(h1(1)));title('矩形窗频响'); %三角窗及其频响 window2=triang(n); [h2,w2]=freqz(window2,1); subplot(4,2,3);stem(window2);title('三角窗'); subplot(4,2,4); plot(w2/pi,20*log(abs(h2))/abs(h2(1)));title('三角窗频响'); %汉宁窗及其频响 window3=hann(n); [h3,w3]=freqz(window3,1); subplot(4,2,5);stem(window3);title('汉宁窗'); subplot(4,2,6); plot(w3/pi,20*log(abs(h3))/abs(h3(1)));title('汉宁窗频响'); %海明窗频响 window4=hamming(n);

基于MATLAB的巴特沃斯滤波器

数字信号处理课程设计 2015年 6 月25 日

目录 一.设计目的: (3) 二.设计要求: (3) 三.设计内容: (4) 3.1选择巴特涡斯低通数据滤波器及双线性变换法的原因 (4) 3.2巴特沃思低通滤波器的基本原理 (4) 3.3双线性变换法原理 (5) 3.4数字滤波器设计流程图 (7) 3.5数字滤波器的设计步骤 (7) 四.用matlab实现巴特沃斯低通数字滤波器的仿真并分析 (9) 4.1巴特沃斯低通数字滤波器技术指标的设置 (9) 4.2用matlab实现巴特沃斯低通数字滤波器的仿真 (9) 4.3波形图分析: (12) 五.总结与体会 (13) 六.附录参考文献 (14) 2

一.设计目的: 该课程设计是测控技术与仪器专业的必修课,开设课程设计的目的使学生掌握数字信号处理的基本概念和基本理论,能够利用辅助工具进行FIR和IIR数字滤波器的设计,进行一维信号的频谱分析,并进行仿真验证。加强实践教学环节,加强学生独立分析、解决问题的能力,培养学生动手能力和解决实际问题的能力,实现宽口径教育。 (1)理解低通滤波器的过滤方法。 (2)进一步熟悉低通滤波器的基本应用。 (3)用仿真工具matlab软件对设计的滤波器进行软件和硬件仿真。 (6)将对仿真结果进行比较,从而检验滤波器滤波性能的准确性。 二.设计要求: 地震发生时,除了会产生地震波,还会由地层岩石在断裂、碰撞过程中所发生的震动产生次声波。它的频率大约在每秒十赫兹到二十赫兹之间(可以用11Hz和15Hz的两个信号的和进行仿真,幅度可以分别设定为1、2)。大气对次声波的吸收系数很小,因此它可以传播的很远,而且穿透性很强。通过监测次声波信号可以监测地震的发生、强度等信息,因为自然界中广泛存在着各种次声波,这就对地震产生的次声波产生了干扰(可以用白噪声模拟,方差为5),需要采取一定的处理方法,才能检测到该信号,要求设计检测方案;并处理方法给出具体的软件(可以以51系列单片机、STM32F407、TMS320F28335或TMS320F6745为例)。 假设地震次声波信号为x,输入x=sin(2*π*11*t)+2*sin(2*π*15*t)和伴有白噪声的合成信号,经过滤波器后滤除15Hz以上的分量,即只保留x=sin(2*π*11*t)+2*sin(2*π*15*t)的分量信号,来验证设计的滤波器是否达到了设计要求。 3

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 ??? ?? ???? ??-=????????? ??--=ππ 2.3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: ∑-===1 0)()]([)(N n k N W n x n x DFT k X π 当k 等于0时, 020 j kn N j k kn N e e W ==?-=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 ,

FilterPro低通滤波器设计工具使用中文手册

应用报告 ZHCA0 – 00 年 月 FilterPro TM MFB 及Sallen-Key 低通滤波器设计程序 运算放大器应用, 高性能线性产品 John Bishop, Bruce Trump, R. Mark Stitt FilterPro 低通滤波器设计程序 2 巴特沃兹(最大幅度平坦度) 3 切比雪夫(等纹波幅度) 3 贝塞尔(最大时间延迟平坦度) 3 概述 5 巴特沃兹响应 5 切比雪夫响应 5 贝塞尔响应 5电路实现 6 MFB 拓扑 6 Sallen-Key 拓扑 7使用FilterPro 程序 7 计算机要求 7 安装 7 入门 7 程序特点 9 打印结果 9 敏感度 9 MFB 及Sallen-Key 拓扑的fn 敏感度 9 Q 值敏感度 9 使用敏感度显示特性 10 使用籽电阻(Seed Resistor)设定 10 电容值 11 针对运算放大器输入电容进行补偿——仅用于Sallen-Key 拓扑 11 电容选择 11 使用fn 及Q 值显示 12运算放大器选择 12 运算放大器带宽 12 运算放大器转换频率 12UAF42通用有源滤波器 13 摘要 尽管低通滤波器在现代电子学领域的地位越来越重要,但其设计及定型工作仍是冗长乏味且耗时巨大的。FilterPro 程序设计用于辅助低通滤波器设计,以实现多反馈(MFB)及Sallen-Key 拓扑。本报告可作为FilterPro 操作指南,同时还包括了其他方面的问题,记述了设计人员涉足该程序的必备信息以及程序所交付的功能。 目录 FilterPro 是德州仪器的注册商标。

ZHCA053 FilterPro TM MFB及Sallen-Key低通滤波器设计程序https://www.wendangku.net/doc/162561563.html, 电流反馈放大器13全差分放大器13 MFB滤波器响应示例14结论15 图片目录 图1. 偶数阶(4极点)、3 dB纹波切比雪夫滤波器的频率响应(截止于0 dB)4图2. 奇数阶(5极点)、3 dB纹波切比雪夫滤波器的频率响应(截止于-3 dB)4图3. 图3. 实极点部件(单位增益、一阶巴特沃兹;f-3dB=1/2π×R1×C1)4图4. 二阶低通滤波器4图5. 三阶低通滤波器4图6. 采用层叠复极点对部件的偶数阶低通滤波器5图7. 采用层叠复极点对部件+单实极点部件的奇数阶低通滤波器5图8. MFB复极点对部件(增益= - R2/R1)6图9. Sallen-Key复极点对部件,单位增益(增益=1)6图10. Sallen-Key复极点对部件(增益= 1+ R4/R3)6图11. FilterPro的屏幕显示,展示了40 dB了益的9极点MFB滤波器8图12. 三阶低通滤波器驱动ADC 13图13. 5阶20 kHz巴特沃兹、切比雪夫及贝赛尔单位增益MFB低通滤波器的增益随频率的变化,所示为总体滤波器响应14图14. 5阶20 kHz巴特沃兹、切比雪夫及贝赛尔单位增益MFB低通滤波器的增益随频率的变化,所示为过渡带(T ransition-band)的详细情况14图15. 5阶20 kHz巴特沃兹低通MFB滤波器的阶跃响应14图16. 5阶20 kHz 切比雪夫低通MFB滤波器的阶跃响应14图17. 5阶20 kHz贝赛尔低通MFB滤波器的阶跃响应15图18. 三种20 kHz MFB低通滤波器的实测失真15 表格目录 表1. 滤波器电路vs.滤波器介数6 FilterPro低通滤波器设计程序 源自德州仪器的FilterPro程序使有源低通滤波器的设计工作变得更为轻松。该程序可辅助设计低通滤波器并实现多反馈点(MFB)拓扑。由于在某些场合Sallen-Key滤波器拓扑更为优秀,因此该程序也支持Sallen-Key低通滤波器的设计。 理想的低通滤波器将完全消除截至频率以上的信号,并使得低于截至频率(处于通带内)的信号完好的通过。但对实际的滤波器来说,需要做不同的折衷以逼近理想的状态。某些滤波器类型针对通带内的增益平坦度作了优化,另一些则以通带内的增益变化(纹波)作为代价,折衷获取陡峭的滚降;还具有其他的滤波器类型,为了获取较好的脉冲响应保真度而同时对平坦度及滚降速率做了折衷。FilterPro支持三种最常见的全极点滤波器类型:巴特沃兹、切比雪夫及贝塞尔。

实验六 用窗函数设计FIR滤波器(附思考题程序)

实验六 用窗函数设计FIR 滤波器 1.实验目的 (1) 熟悉FIR 滤波器设计的方法和原理 (2) 掌握用窗函数法设计FIR 滤波器的方法和原理,熟悉滤波器的特性 (3) 了解各种窗函数滤波器特性的影响 2.实验原理 FIR 滤波器的设计方法主要有三种:窗函数法、频率取样法、切比雪夫等波纹逼近法。FIR 滤波器的设计是要寻求一系统函数)(z H ,使其频率响应)(ωj e H 逼近滤波器要求的理想频率响应()j d H e ω,其对应的单位脉冲响应)(n h d 。 (1)用窗函数设计FIR 滤波器的基本方法 在时域用一个窗函数截取理想的)(n h d 得到)(n h ,以有限长序列)(n h 近似逼近理想的)(n h d ;在频域用理想的)(ωj d e H 在单位圆上等角度取样得到h(k),根据h(k)得到H(z)将逼近理想的Hd(z)。 设理想滤波器)(ωj d e H 的单位脉冲响应为)(n h d 。以低通线性相位FIR 数字滤波器为 例。 )(n h d 一般是无限长的、非因果的,不能直接作为FIR 滤波器的单位脉冲响应。要想得到一个因果的有限长的滤波器h(n),最直接的方法是截断)()()(n w n h n h d =,即截取为有限长因果序列,并用合适的窗函数进行加权作为FIR 滤波器的单位脉冲响应。按照线性相位滤波器的要求,h(n)必须是偶对称的。对称中心必须等于滤波器的延时常数,即 用矩形窗设计的FIR 低通滤波器,所设计滤波器的幅度函数在通带和阻带都呈现出振荡现象,且最大波纹大约为幅度的9%,(现象称为吉布斯(Gibbs )效应)。 (2)典型的窗函数 (a )矩形窗(Rectangle Window) 其频率响应和幅度响应分别为: 21)2/sin()2/sin()(--=N j j e N e W ωωωω,) 2/sin()2/sin()(ωωωN W R = 在matlab 中调用w=boxcar(N)函数,N 为窗函数的长度 (b )三角形窗(Bartlett Window) 其频率响应为:212])2/sin()4/sin([2)(--=N j j e N N e W ωω ωω 在matlab 中调用w=triang(N)函数,N 为窗函数的长度 (c )汉宁(Hanning)窗,又称升余弦窗 其频率响应和幅度响应分别为:

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