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  • matlab代码,直接运行出结果。FIR带通滤波器,并对数字信号进行带通滤波。建立含有3种频率和白噪声的信号。然后利用窗函数法设计
  • 运用matlab代码实现FIR滤波器,包括低通、高通、带通、带阻
  • fir带通滤波器matlab代码Foseedsp 包含以scilab编码的iirnotch,ca2tf,firlp2lp matlab函数 ca2tf: 计算两个全通滤波器(耦合全通滤波器)的平均值,并提供新的传递函数H(z) H(z)= B(z)/ A(z)= 1/2 * [H1...
  • 带通滤波器MATLAB程序

    2014-07-08 09:24:26
    设计带通滤波器MATLAB程序.这个程序简单明了,能够很容易的进行滤波。
  • 带通滤波器matlab程序设计

    千次阅读 2020-12-11 15:41:46
    最近初入信号处理,对带通滤波器的资料进行总结。 ...以上链接详细记录了带通滤波器设计matlab自带fdatool的使用步骤。 自己编的一个带通滤波器的程序及解释 fs=500; % 采样率 n=length(data);

    最近初入信号处理,对带通滤波器的资料进行总结。
    转载自:

    1. 如何在matlab用带通滤波器进行滤波?

    2. matlab中fdatool使用说明

    3. Matlab fir滤波(conv)

    以上链接详细记录了带通滤波器的设计及matlab自带fdatool的使用步骤。

    自己编的一个带通滤波器的程序及解释

    fs=500;                                                 % 采样率
    n=length(data);                                         % 滤波数据长度
    t = 0:1/fs:(n-1)/fs;                                    % 横坐标刻度值
    lpass=100;
    hpass=200;                                              % 带通滤波的带宽
    filterorder =2;                                         % 滤波器阶数
    filtercutoff = [2*lpass/fs 2*hpass/fs];                 % 频率归一化 对应频率/nyquist频率,nyquist频率是采样率的一半 
    [f_b, f_a] = butter(filterorder,filtercutoff);          % 调用butter()函数返回巴特沃斯滤波器传递函数的零极点系数和增益
    sig= filtfilt(f_b,f_a,data);                            % 零相位数字滤波 通过x在正向和反向两个方向上处理输入数据来执行零相位数字滤波 。在向前过滤数据后,反转过滤后的序列,然后将其运回过滤器。
    noise=data-sig;                                         % 噪声为原始信号减去滤波后信号的剩余信号
    SNR=10*log((sig.^2)/(noise.^2));                        % 10lg(Ps/Pn),其中Ps和Pn分别代表信号和噪声的有效功率,也可以换算成电压幅值的比率关系:20Lg(Vs/Vn),Vs和Vn分别代表信号和噪声电压的“有效值”。用dB表示。
    

    有需要可以自行修改,不保证正确。

    展开全文
  • matlab设计FIR 带通滤波器,实例讲解,程序代码,图像均包含。
  • matlab汉宁窗的带通滤波器设计,希望有用
  • 设置完以后点击窗口下方的 Design Filter ,在窗口上方就会看到所设计滤波器的幅频响应,通过菜单选项 Analysis 还可以看到滤波器的相频响应、组延迟、脉冲响应、阶跃响应、零极点配置等。设计完成后将结果保存为 ...
  • 摘要利用数字信号处理理论与方法基于MATLAB语言通过实例设计FIR数字带通滤波器给出了MATLAB完整程序实例仿真结果表明该带通滤波器的滤波效果达到了预期目的 关键词数字滤波器带通MATLABFIR 0 引言 随着通信与信息...
  • 看到一个带通滤波器设计如下,开始研究是如何设计的 代码: band_low = 0.3; band_high = 1.2; fs_origin = 25; hd_band = design(fdesign.bandpass('N,F3dB1,F3dB2',4,band_low,band_high,fs_origin),'...

    写在前面的话:

    由滤波器系数得到传输函数:

    使用matlab fdatool设计滤波器,得到幅频响应,得到滤波器系数,由系数如何得到滤波器的参数?

    我的方法是 使用:点击Filt-Export to simulink Model, simulink打开后,出现了简单的滤波器或者在 simulink中设计滤波器,双击设计好的滤波器,可以参看其框图,根据框图可以将传输函数写出,即可得到滤波器的参数。

    看到一个带通滤波器的设计如下,开始研究是如何设计的

    带通滤波器设计matlab代码:

    band_low = 0.3;       
    band_high = 1.2;       
    fs_origin = 25; 
    hd_band = design(fdesign.bandpass('N,F3dB1,F3dB2',4,band_low,band_high,fs_origin),'butter'); %带通滤波器
    %fvtool(hd_band); % view
    measure(hd_band) %Measure the frequency response characteristics of the filter 
    %filtered = filter(hd_band,x);  % 滤波器的使用,输入数组x,输出数组filtered

    查看官网MathWorks,找到关于滤波器的设计design,带通滤波器的设计fdesign.bandpass

    The fdesign.bandpass function returns a bandpass filter design specification object that contains specifications for a filter such as passband frequency, stopband frequency, passband ripple, and filter order. Use the design function to design the filter from the filter design specifications object.

    本处只解析此处滤波器的设计参数,若查看更多,移至官网MathWorks

    • N:Filter order for FIR filters. Or both the numerator and denominator orders for IIR filters when Na and Nb are not provided. Specified using FilterOrder. 关于滤波其的阶数
    • F3dB1:Frequency of the 3 dB point below the passband value for the first cutoff, specified in normalized frequency units. Applies to IIR filters.
    • F3dB2:Frequency of the 3 dB point below the passband value for the second cutoff, specified in normalized frequency units. Applies to IIR filters.
    • Fs bandpassSpecs = fdesign.bandpass(___,Fs) provides the sample rate in Hz of the signal to be filtered. Fs must be specified as a scalar trailing the other numerical values provided. In this case, all frequencies in the specifications are in Hz as well. 

    上面这句话解释了传入采样频率的必要性。

    'N,F3dB1,F3dB2'butter

    以上参数的设置使用与IIR butter

    fdesign.bandpass('N,F3dB1,F3dB2',4,band_low,band_high,fs_origin)
    show:  
    bandpass (具有属性):
    
                   Response: 'Bandpass'
              Specification: 'N,F3dB1,F3dB2'
                Description: {3×1 cell}
        NormalizedFrequency: 0
                         Fs: 25
                FilterOrder: 4
                      F3dB1: 0.3000
                      F3dB2: 1.2000

    fvtool(hd_band)% 查看幅频特性

    measure(hd_band) %Measure the frequency response characteristics of the filter 

    Sample Rate             : 25 Hz       
    First Stopband Edge     : Unknown     
    First 6-dB Point        : 250.7041 mHz
    First 3-dB Point        : 300 mHz     
    First Passband Edge     : Unknown     
    Second Passband Edge    : Unknown     
    Second 3-dB Point       : 1.2 Hz      
    Second 6-dB Point       : 1.4315 Hz   
    Second Stopband Edge    : Unknown     
    First Stopband Atten.   : Unknown     
    Passband Ripple         : Unknown     
    Second Stopband Atten.  : Unknown     
    First Transition Width  : Unknown     
    Second Transition Width : Unknown  

    使用fdatool同样实现此滤波器的设计

    设计的滤波器通过File-Export导出到工作区;

    也可以在analysis中查看器信息,比如系数、幅频、相频特性。比如查看analysis中点击Filter Information中可以看到fdesign使用的内容:'N,F3dB1,F3dB2'

    完成了带通滤波器的设计,就在考虑如何转化为C语言代码,这里有个网站可以进行转化,设计滤波器转为C语言实现,但是结果并没有达到我想要的要求,我的目的是怎样将fdatool中设计的滤波器系数中得到其对应的传递函数H(Z),有了传递函数,就可以自己写C语言实现了

    在上面fdatool设计的滤波器中,两种方法查看设计的滤波器,任意一种都可以;

    1. 点击Filt-Export to simulink Model, simulink打开后,出现了简单的滤波器,
    2. 或者采用如下图操作,从左到右三个按键

       

    双击可以看到滤波器的内部结构,如图显示为两个二阶滤波器级联:

    放大其中一个滤波器如下

    简单作了标记如下

    并给出其对应的C语言实现,此代码无法直接运行只是提取了一部分带通滤波器实现部分

    /* IIR fourth-order filter coefficients */
    typedef struct 
    {
    	float(*a)[3];
    	float(*b)[3];
    	float* gain;
    } IIR_ORDER4_COEFF_T;
    
    /* Save the in-process' data of the second-order filter */
    typedef struct 
    {
    	float m1;
    	float m2;
    } FILTER_ORDER2_T;
    
    /*三轴信号处理前的滤波:四阶带通(0.3-1.2)Hz)滤波,由两个二阶滤波级联起来*/
    float a_raw[2][3] = {
    	{ 1.00, (float)-1.9175958145710057, (float)0.9246554650412394 },    //第一级二阶滤波,分母
    	{ 1.00, (float)-1.7227109782351659, (float)0.7854234338937474 }    //第二级二阶滤波,分母
    };//分母
    float b_raw[2][3] = {
    	{ 1.00, (float)0.00, (float)-1.00 },    //第一级二阶滤波,分子
    	{ 1.00, (float)0.00, (float)-1.00 }    //第二级二阶滤波,分子
    };//分子
    float gain_raw[2] = { (float)0.1048485643154691/*第一级增益*/, (float)0.1048485643154691/*第二级增益*/ };
    
    /******************************************************************************/
    /** Start, initialize the parameters
    * @param[in]
    *
    * @return
    *
    *//*
    * History        :
    * 1.Date         : 2020/8/28
    *   Author       : 
    *   Modification : Created function
    
    *******************************************************************************/
    void StartSwim(void) 
    {
    	/* signal filter parameter initialization */
    	IIR_Raw.a = a_raw;
    	IIR_Raw.b = b_raw;
    	IIR_Raw.gain = gain_raw;
    }
    
    /*
    x: input
    m1:保存中间滤波器数据
    m2:保存中间滤波器数据
    a:滤波器系数
    b:滤波器系数
    gain:增益,对于只支持定点小数运算的,需要把增益分配到每个二阶IIR滤波器的系数中,使得每次中间的结果都不溢出,即使其频率响应的最大值最接近0dB
    */
    float filterOrder2(float* x, float* m_1, float* m_2, float* a, float* b, float* gain){
    	float y, m;
    	//计算没有增益的滤波输出,存于y_
    	m = *x - a[1] * *m_1 - a[2] * *m_2;    //求当前m,同时作为求y_的中间步骤
    	y = m + b[1] * *m_1 + b[2] * *m_2;
    	//更新*m_1和*m_2
    	*m_2 = *m_1;
    	*m_1 = m;
    	//返回带增益的滤波输出
    	return y* *gain;
    }
    
    /******************************************************************************/
    /** filter: Fourth-order filter, direct type II
    * @param[in]
    * filter_state	:Store the middle state of the filter
    * @return
    *
    *//*
    * History        :
    * 1.Date         : 2020/8/28
    *   Author       : 
    *   Modification : Created function
    
    *******************************************************************************/
    float FilterOrder4(float data, FILTER_ORDER4_T* filter_state, IIR_ORDER4_COEFF_T* IIR_coeffs)
    {
    	float data_filtered;
    
    	filter_state->first_order2_out = filterOrder2(&data, &filter_state->first_order2.m1, &filter_state->first_order2.m2, IIR_coeffs->a[0], IIR_coeffs->b[0], IIR_coeffs->gain);  //第一级二阶滤波
    	data_filtered = filterOrder2(&filter_state->first_order2_out, &filter_state->second_order2.m1, &filter_state->second_order2.m2, IIR_coeffs->a[1], IIR_coeffs->b[1], &IIR_coeffs->gain[1]);  //第二级二阶滤波
    	
    	return data_filtered;
    }
    
    /******************************************************************************/
    /** Band-pass filtering for the norm data: 0.25-2Hz
    * @param[in] x:norm data
    *
    * @return filtered data
    *
    *//*
    * History        :
    * 1.Date         : 2020/8/28
    *   Author       : 
    *   Modification : Created function
    
    *******************************************************************************/
    float BandFilter(float x)
    {
    	float y = FilterOrder4(x, &xyz_filter, &IIR_vec);
    
    	return y;
    }

    关于fdatool设计的带通滤波器的系数使用

    使用Matlab的FDAtool工具可以很方便地设计IIR滤波器。使用File菜单中的export选项可以把滤波器的参数输出到Matlab的工作空间中。若滤波器为IIR型,则输出的变量名为G和SOS。它把高阶的IIR滤波器转换为一系列二阶IIR滤波器的级联。SOS为二阶IIR滤波器的系数(b,a),G为各级的增益系数,可用来调节各级通带的衰减。计算IIR滤波器的输出的时候,先将输入数据乘以G, 然后一一通过SOS中的每个IIR滤波器,就得到最终的结果了。

    SOS的每一行表示一级二阶IIR滤波器系[b0,b1,b2,a0,a1,a2],G的每个元素表示相应级的增益系数。也即将G乘上SOS的b0,b1,b2。得到一组新的滤波器系数SOS',可调用MATLAB滤波函数sosfilt对输入信号进行滤波。

    但是如果二阶IIR滤波器的程序只支持定点小数运算的话,那么就需要调整一下系数了。因为设计出来的G有时候很小(不知道会不会很大),这样一旦把输入数据乘以G后,就会使得二阶IIR滤波器的输入过小,造成很大的误差。我们需要把G分配到每个二阶IIR滤波器的系数中,使得每次得到的中间结果都刚好不会溢出。若以IIRi表示第i个二阶IIR滤波器的话,则我们需要保证IIR1, IIR1 * IIR2, IIR1 * IIR2 * IIR3, … 的频率响应都不超过0dB,*号表示级联。为了使得输出的精度最好,我们还需要让上面这些滤波器的频率响应中的最大值最接近0dB。

    级联型:将系统传递函数H(z)因式分解为多个二阶子系统,系统函数就可以表示为这些二阶子系统传递函数的乘积。实现时将每个二阶子系统用直接型实现,整个系统函数用二阶环节的级联实现。

    高阶IIR滤波器的实现是采用二阶滤波器级联的方式来实现的。默认情况下,Filter Coefficients把结果分成多个2阶Section显示,其中还有增益。增益的目的是为了保证计算的精度和系统的稳定性。

     

    简单介绍低通滤波器的使用,其函数参考fdesign官网

    如下

    简单设计了低通滤波

    %% 低通滤波
    function filtered = LowFilter(x)
    fs_origin=1;
    fc=0.03;
    N=4;
    hd_low = design(fdesign.lowpass('N,F3dB',N,fc, fs_origin),'butter');
    filtered = filter(hd_low,x); 
    end

    ..

     

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  • FIR滤波器设计文献集-基于MatlabFIR带通滤波器设计与仿真.pdf 本帖最后由 zyzhang 于 2012-4-24 18:52 编辑 载自各大数据库希望能帮到大家 基于MatlabFIR带通滤波器设计与仿真.pdf 基于...
  • FIR滤波器(内含完整的MATLAB代码)
  • FIR 带通滤波器设计

    万次阅读 多人点赞 2018-09-05 17:29:50
    %本文将针对一个含有 5Hz 、 15Hz 和 30Hz 的混和正弦波信号, 设计一个 FIR 带通滤波器, %给出利用 MATLAB 实现的三种方法: 程序设计法、 FDATool 设计法和 SPTool 设计法。 参 %数要求:采样频率 fs=100Hz ,...

     

     

    %本文将针对一个含有 5Hz 、 15Hz 和 30Hz 的混和正弦波信号, 设计一个 FIR 带通滤波器,
    %给出利用 MATLAB 实现的三种方法: 程序设计法、 FDATool 设计法和 SPTool 设计法。 参
    %数要求:采样频率 fs=100Hz ,通带下限截止频率 fc1=10 Hz ,通带上限截止频率 fc2=20Hz ,过渡带宽 6 Hz,通阻带波动 0.01 ,采用凯塞窗设计。
    fc1 =10 ;
    fc2 =20 ;
    fs=100 ;
    [n,Wn,beta,ftype]=kaiserord([7 13 17 23],[0 1 0],[0.01 0.01 0.01],100);
    %得出滤波器的阶数 n=38 , beta=3.4
    w1=2*fc1/fs; w2=2*fc2/fs;% 将模拟滤波器的技术指标转换为数字滤波器的技术指
    window=kaiser(n+1,beta);% 使用 kaiser 窗函数
    b=fir1(n,[w1 w2],window); %使用标准频率响应的加窗设计函数 fir1
    freqz(b,1,512);% 数字滤波器频率响应
    t = (0:100)/fs;
    s = sin(2*pi*t*5)+sin(2*pi*t*15)+sin(2*pi*t*30);% 混和正弦波信号
    sf = filter(b,1,s); %对信号 s 进行滤波

     

    采用[n,Wn,beta,ftype] = kaiserord(f,a,dev)函数来估计滤波器阶数等,得到凯塞窗滤波器。

      这里的函数kaiserord(f,a,dev)或者kaiserord(f,a,dev,fs):

      f为对应的频率,fs为采样频率;当f用数字频率表示时,fs则不需要写。

      a=[1 0]为由f指定的各个频带上的幅值向量,一般只有0和1表示;a和f长度关系为(2*a的长度)- 2=(f的长度)

      devs=[0.05 10^(-2.5)]用于指定各个频带输出滤波器的频率响应与其期望幅值之间的最大输出误差或偏差,长度与a相等。

     

    其中fir1(n,Wn)归一化频率的含义

    Wn是一个归一化频率,在滤波器设计中是用fs/2进行归一。

    在fir1滤波器设计时采用的是归一化频率。实际采样频率为fs,实际的截止频率为fc,设归一化截止频率为fcm,fcm=fc/(fs/2)。

    filter函数   参考 https://blog.csdn.net/u012111020/article/details/73744234

    b=fir1(n,Wn)返回截止频率为Wn的N阶FIR低通滤波系数行列向量b。

     

     

    展开全文
  • 程序中以凯瑟窗作为窗口分别设计实现了各类滤波器(低通、带通、高通、带阻、双带通等),其中使用kaiserord函数设计fir滤波器的估算参数、kaiser函数生成凯瑟窗、fir1函数生成滤波器,并绘制出了各种滤波器的频率...
  • fir带通滤波器matlab代码使用G_best引导的布谷鸟搜索算法高效设计FIR滤波器 这项工作是我的本科论文的一部分。 抽象的: 此存储库提供了使用G最佳引导的杜鹃搜索(GCS)算法的有限冲激响应(FIR)滤波器的有效设计。...
  • FIR带通滤波器源代码

    2017-10-17 11:05:37
    FIR带通滤波器的M文件源代码,系数通过MATLAB的工具箱设计得到。
  • Matlab 是一个强大的工具,可以用来做各种各样的仿真设计、数字信号处理和科学计算。 由于工作的需要,需要进行数字信号处理,首先就得做仿真,然后将仿真得到的结果再c++上面去实现。 1.先来看看fir滤波器是个啥...

    Matlab 是一个强大的工具,可以用来做各种各样的仿真设计、数字信号处理和科学计算。
    由于工作的需要,需要进行数字信号处理,首先就得做仿真,然后将仿真得到的结果再c++上面去实现。
    1.先来看看fir滤波器是个啥玩意?
    在信号处理领域中,对于信号处理的实时性、快速性的要求越来越高。而在许多信息处理过程中,如对信号的过滤、检测、预测等,都要广泛地用到滤波器。在这里插入图片描述
    其中数字滤波器具有稳定性高、精度高、设计灵活、实现方便等许多突出的优点,避免了模拟滤波器所无法克服的电压漂移、温度漂移和噪声等问题,因而随着数字技术的发展,用数字技术实现滤波器的功能越来越受到人们的注意和广泛的应用。其中有限冲激响应(FIR)滤波器能在设计任意幅频特性的同时保证严格的线性相位特性,在语音、数据传输中应用非常广泛。
    滤波器分两大类,一种是模拟(ANALOG)滤波器,另外一种是数字(DIGITAL)滤波器。模拟(ANALOG)滤波器是由模拟电路构成,而数字(DIGITAL)滤波器是由数字处理集成电路模块(DSP)和相应的软件构成。
    数字(DIGITAL)滤波器是可编程的,所以相对于模拟(ANALOG)滤波器有很多优点。其中最大的优点是通过改变程序或改变程序变量就可设计出不同特点的滤波器,而且数字滤波器可以精确的处理低频率信号。
    前面我们提到,什么是滤波器?滤波器就是把噪音去掉,把感兴趣的信号,或者说我们感兴趣的频率信号,从大量信号中提取出来。这如果要用数学语言来表达,那么就是用一个期望的频率特征函数H(f)去乘以输入信号频率X(f)。我们知道,输入信号是有时间性的,它是随着时间的改变而改变。就是说信号是发生在时间空间(时空,TIME DOMAIN)里的,那么,“期望的频率特征函数H(f)去乘以输入信号频率X(f)”这个数学表达在时间空间里是怎样的一个表达式呢?根据傅立叶变换定律,“期望的频率特征函数H(f)去乘以输入信号频率X(f)”在时间空间里就是“这个期望的频率特征函数H(f)在时间空间里的表达式h(t)去和输入信号x(t)做一个卷积”。
    在这里插入图片描述
    具体什么是卷积?用一句经典的话概括:卷积就是各个时刻的输入信号各自乘以相对应的衰减或增幅,然后叠加在一起作为输出信号输出,这里的衰减或增幅就对应与系统的单位冲激响应。——加权叠加。
    在这里插入图片描述
    物理意义:

    卷积的重要的物理意义是:一个函数(如:单位响应)在另一个函数(如:输入信号)上的加权叠加。

    详细的卷积原理可参考知乎网上的介绍,里面举了非常详细的例子介绍。

    卷积讲解可参考:http://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/54729807

    卷积的应用
    用一个模板和一幅图像进行卷积,对于图像上的一个点,让模板的原点和该点重合,然后模板上的点和图像上对应的点相乘,然后各点的积相加,就得到了该点的卷积值。对图像上的每个点都这样处理。由于大多数模板都是对称的,所以模板不旋转。卷积是一种积分运算,用来求两个曲线重叠区域面积。可以看作加权求和,可以用来消除噪声、特征增强。

    FIR滤波器是非递归型滤波器的简称,又叫有限长单位冲激响应滤波器。带有常系数的FIR滤波器是一种LTI(线性时不变)数字滤波器。冲激响应是有限的意味着在滤波器中没有发反馈。长度为N的FIR输出对应于输入时间序列x(n)饿关系由一种有限卷积和的形式给出,具体形式如下:

    在这里插入图片描述

    直接形式FIR滤波器图解:

    在这里插入图片描述

    输入信号是有时间性的,随着时间的改变而改变,FIR滤波器最终的输出是各个时刻的输入乘以相应的权重(系数),然后进行叠加,输出。

    FIR原理
    在这里插入图片描述fir原理

    FIR数字滤波器“移动平均数”为例子:
    “移动平均数”就是按我们事先设定的信号个数将输入信号加以平均。譬如,如果我们按每4个信号就做一次平均,那么这个4点的“移动平均数”滤波器就如下图所示:
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    ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20200409170522920.png?x-oss-process=im

    下图是经过11点和51点“移动平均数”滤波器过滤的信号图:

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    “移动平均数”滤波器的频率响应如下图所示:
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    如上图所示,随着点数的增加,滚降(ROLLOFF)变陡了,但对旁瓣(sidelobe,衰减部分)的高低影响不大。但是如果我们考虑对滤波器的每个系数采用不同的权重(加权),而不是像“移动平均数”滤波器那样,用相同的权重(1/4,对4点“移动平均数”滤波器来说),那么可以期待旁瓣的大小会大大的降低。

    对系数采用不同权重的滤波器,我们可以用下面的数学公式来表达:

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    这就是FIR数字滤波器的一般表达式。

    下面我们以设计一个低通滤波器(LPF)为例,来说明FIR数字滤波器窗函数法的设计要点。

    假设采样频率为Fs,滤波器的截止(CUT-OFF)频率为Fco,滤波器的长度为Nfir,那么用图形表示出来就如下图所示:

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    假设Nfir=128,Nco=13 注:Fco=Fs*(Nco/Nfir),h(t)的计算为:

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    那么这个低通滤波器的有限冲激响应就如下图所示:

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    这样我们就设计出了一个FIR低通滤波器。为了检测这个滤波器的性能,我们用信号发生器产生包含从直流到频率为采样频率的一组信号,如下图所示:
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    我们把这组信号与前面设计的FIR低通滤波器做卷积运算,并将结果(输出)进行快速傅立叶变换(FFT),得到的频率响应如下图所示:

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    除了以上方法获得加权系数(抽头系数)外,还可以通过MATLAB获取。

    总之,FIR滤波器的目的是滤除不需要的成分,留下需要的成分,如何留下就是通过加权叠加的方式实现。

    滤波器除了低通外,还有高通,带通及带阻。

    参考文献:http://blog.sina.com.cn/s/blog_74504f8f0100p5ub.html

    FIR滤波器设计方法:

    直接窗函数设计方法

    等波纹设计方法

    2.matlab设计64阶FIR带通滤波器
    使用matlab自带的滤波器设计工具fdatool,specify order设置比滤波器阶数少一,选择带通滤波器,FIR矩形窗函数。点击designer,即可生成对应的滤波器,选择对应的可以看到相频图,零极点图。
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    滤波器生成完成后,根据这个滤波器生成相应的系数转化成c语言的头文件,在c平台上即可进行相应的滤波器实现。
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    c语言代码实现。显示结果,可以明显看到滤波器实现成功,有效的降低了其他带宽,只允许56.8MHZ-96.8MHZ频率通过。
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    展开全文
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