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  • 巴特沃斯带通滤波器

    2012-09-17 19:24:37
    本人看了很多代码,总是找不到合适的,这里我编了一下这个代码。通过巴特沃斯带通滤波器实现对信号的滤波。
  • 二阶巴特沃斯带通滤波器仿真电路图,二阶巴特沃斯带通滤波器仿真电路图
  • 本资源内包含一个纯净的音乐信号、一个...针对余弦噪声设计巴特沃斯带通滤波器(butterworth bandpass filter),针对白噪声,用均值去噪的方法,最后程序输出一个去除各种噪声后纯净的音乐信号。(关键语句都附有注释)
  • 在Matlab里设计了一种巴特沃斯带通滤波器,适合初学者使用
  • 我的巴特沃斯带通滤波器有问题。我有一个用250Hz记录的一维阵列(eeg信号)。截止频率为6和11赫兹。我现在得到的是这个,但它不起作用:import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom pylab import *import ...

    我的巴特沃斯带通滤波器有问题。我有一个用250Hz记录的一维阵列(eeg信号)。截止频率为6和11赫兹。

    我现在得到的是这个,但它不起作用:import numpy as np

    import matplotlib.pyplot as plt

    from pylab import *

    import scipy.io

    import scipy.signal

    import scipy.fftpack

    from scipy.signal import butter, lfilter

    def butter_bandpass(lowcut, highcut, fs, order=6):

    nyq = 0.5 * fs

    low = lowcut / nyq

    high = highcut / nyq

    b, a = butter(order, [low, high], btype='band')

    return b, a

    def butter_bandpass_filter(data, lowcut, highcut, fs, order=6):

    b, a = butter_bandpass(lowcut, highcut, fs, order=order)

    y = lfilter(b, a, data)

    return y

    if __name__ == "__main__":

    fs = 250.0

    lowcut = 6.0

    highcut = 11.0

    t = range(len(eeg))

    x = eeg[t]

    y = butter_bandpass_filter(x, lowcut, highcut, fs, order=6)

    plt.plot(t, y)

    plt.show()

    怎么了?在

    谢谢

    迈克

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  • Butterworth巴特沃斯带通滤波器音频分离Matlab程序,FFT频域处理,音频分离。
  • 巴特沃斯带通滤波器 巴特沃斯带通滤波器 巴特沃斯带通滤波器
  • 产生信道高斯白噪声,设计信道带通滤波器对高斯白噪声进行滤波,得到窄带高斯噪声。对信道带通滤波器的输入输出的噪声的时域、频域特性进行统计和分析,画出其时域和频域的图形。 高斯白噪声产生 首先确定采样频率和...

    通信原理大作业中的一部分,使用matlab仿真:

    产生信道高斯白噪声,设计信道带通滤波器对高斯白噪声进行滤波,得到窄带高斯噪声。对信道带通滤波器的输入输出的噪声的时域、频域特性进行统计和分析,画出其时域和频域的图形。

    高斯白噪声产生

    首先确定采样频率和总时长,以此确定总采样点数和时间向量:

    fs=1000;%采样频率hz
    T_N=1;%总时间s
    t=1/fs:1/fs:T_N;%时间向量
    L=T_N*fs;%样本数量

    然后用wgn产生高斯噪声:

    z=wgn(L,1,power);

    当然,也可以用原始的产生正态随机数的方法:

    z=sigma.*randn(L,1)

    注意power的单位是dbW,转换公式如下:
    p(dBw)=10logP(W)p (dBw) = 10\log P (W)
    如果功率P为1w,折算为dBw后为0dBw。
    另外高斯白噪声的方差是噪声功率:
    P=σ2P=\sigma^2
    下面到了关键的环节,快速(离散)傅里叶变换fft:

    fft_z=fft(z);

    对噪声z从时域转换为频域,注意到如果要获得单边频谱,还需要做以下操作:

    P = abs(fft_z/L);%取幅频特性,除以L
    P = P(1:L/2+1);%截取前半段
    P(2:end-1)=2*P(2:end-1);%单侧频谱非直流分量记得乘以2
    f = fs*(0:(L/2))/L;%频率,最多到一半(奈奎斯特采样定理)

    fft的结果是关于采样频率的一半对称的,幅度需要除以采样点个数L。从双边谱到单边谱需要对非直流分量乘以2。注意到由于奈奎斯特采样定理,原信号的最大频率不会超过采样频率的一半。假如我们设置采样频率为1000Hz,那么频域的最大频率也就是500Hz。
    这些操作都是从mathwork官网上找到的,参考链接。不得不说matlab的帮助文档尤其是里面的示例真香!

    高斯白噪声的时域和频域图如下:
    在这里插入图片描述
    白噪声白噪声,就是频谱上也是到处都是高斯分布。

    巴特沃斯滤波器

    用butter函数获得8阶巴特沃斯滤波器系数,带通范围100-200Hz

    [b,a]=butter(8,[100/(fs/2),200/(fs/2) ]);

    第一个参数是滤波器阶数,第二个参数是归一化的带通频率,注意到fs/2是信号的最大频率。
    用下面这个函数可以画出滤波器特性曲线:

    freqs(b,a)

    在这里插入图片描述
    (我其实看不懂)

    滤波

    用flutter函数快乐的滤波~

    lvbo_z=filter(b,a,z);

    应该是对原时域信号z滤波,我原先这里对fft后的信号滤波了,结果怎么都不对,debug了好久。
    滤波后的信号lvbo_z也是个时域信号,用上述相同的办法fft后画单边频谱,可以得到窄带高斯噪声:
    在这里插入图片描述
    可以明显发现滤波后的信号时域上看起来更奇怪了,频域上看,是把100-200Hz频率分量保留,其余频率分量滤除了。
    做个对比,带通范围调到300-400Hz:在这里插入图片描述
    频率更高了,波形看起来更密了。


    刚刚学了怎么做动图,这就做了个放个对比图在这里:
    在这里插入图片描述
    好家伙,制作动图都要花钱,不花钱就给你贴水印,这一点也不开源。


    全部代码:

    fs=1000;%采样频率hz
    T_N=1;%总时间s
    t=1/fs:1/fs:T_N;%时间向量
    L=T_N*fs;%样本数量
    power=3;%噪声功率,单位为dbw
    z=wgn(L,1,power);
    subplot(2,1,1)
    plot(t,z)
    xlabel("时间/s")
    ylabel("幅度/v")
    title("高斯白噪声(时域)")
    
    fft_z=fft(z);%快速傅里叶变换之后的噪声
    P = abs(fft_z/L);%取幅频特性,除以L
    P = P(1:L/2+1);%截取前半段
    P(2:end-1)=2*P(2:end-1);%单侧频谱非直流分量记得乘以2
    f = fs*(0:(L/2))/L;%频率,最多到一半(奈奎斯特采样定理)
    subplot(2,1,2)
    plot(f,P)
    xlabel("频率/Hz")
    ylabel("幅度/v")
    title("高斯白噪声(频域)")
    
    [b,a]=butter(8,[300/(fs/2),400/(fs/2) ]);%获得8阶巴特沃斯滤波器系数,100-200Hz
    figure(2)
    freqs(b,a)%画滤波器特性曲线
    lvbo_z=filter(b,a,z);%滤波
    
    figure(3)
    subplot(2,1,1)
    plot((lvbo_z))
    xlabel("时间/Hz")
    ylabel("幅度/v")
    title("窄带高斯噪声(时域)")
    
    fft_lvbo_z=fft(lvbo_z);%傅里叶变换
    P = abs(fft_lvbo_z/L);%取幅频特性,除以L
    P = P(1:L/2+1);%截取前半段
    P(2:end-1)=2*P(2:end-1);%单侧频谱非直流分量记得乘以2
    subplot(2,1,2)
    plot(f,P)
    xlabel("频率/Hz")
    ylabel("幅度/v")
    title("窄带高斯噪声(频域)")

    书上的知识,尤其是技术上的,网络上还真是难找啊。


    谢邀,通信原理80,班里倒数。

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  • 滤波器有四个基本原型,低通、带通、带阻、高通。实现滤波器就是实现相应的谐振系统。纪总参数就是电感、电容,分布参数就是各种射频/微波传输线形成的谐振器。理论上,滤波器是无耗元件。滤波器的指标工作频率。...

    滤波器的基础是谐振电路,只要能构成谐振的电路组合就可以实现滤波器。滤波器有四个基本原型,低通、带通、带阻、高通。实现滤波器就是实现相应的谐振系统。纪总参数就是电感、电容,分布参数就是各种射频/微波传输线形成的谐振器。理论上,滤波器是无耗元件。

    滤波器的指标

    工作频率。滤波器的通带频率范围,有两种定义形式。3dB带宽:由通带最小插入损耗点向下移3dB时所测的通带宽度,由于没有考虑插入损耗,易引起误解,工程中较少使用。插损带宽:满足插入损耗时所测的带宽,定义比较严谨,工程中常用。
    插入损耗。由于滤波器的介入,在系统内引入的损耗。滤波器通带内的最大损耗包构成滤波器的所有元件的电阻损耗和滤波器的回波损耗。插入损耗限定了工作频率,也限定了使用场合的两端阻抗。
    带内纹波。插入损耗的波动范围。带内纹波越小越好,否则会增加通过滤波器的不同信号频率的功率起伏。
    带外抑制。规定滤波器在什么频率上会阻断信号,是滤波器特性的矩形度的一种描述方式。也可以用带外滚降来描述,就是规定滤波器通带外每多少频率下降多少分贝。滤波器的寄生通带损耗越大越好,也就是谐振电路的二次、三次等高次谐振峰越低越好。
    承受功率。在大功率发射机末端使用的滤波器要按大功率设计,元件体积要大,否则,会击穿打火,发射功率急剧下降。

    滤波器的原理

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    通常采用工作衰减来描述滤波器的衰减特性,即

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    其仅表示某个频率的衰减。为了描述衰减特性与频率的相关性,通常使用数学多项式来逼近滤波器特性。最平坦型用巴特沃斯,等纹波型用切比雪夫,陡峭型用椭圆函数型,等延时用高斯多项式。

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    巴特沃斯、切比雪夫、高斯多项式的电路结构:

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    椭圆函数低通原型电路结构:

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    巴特沃斯低通原型设计方法

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    切比雪夫低通原型设计方法

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    椭圆函数、高斯多项式低通原型设计方法:参考相应表格。

    滤波器的四种频率转换:

    定义阻抗因子为:

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    低通转换:

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    高通转换:

    efc49f223c8308f46e912ebd40903629.png

    带通转换:

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    带阻转换:

    11d138c97a2a112860e53c1e96c9bd22.png

    实例1:

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    实例2:

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    实例3:微带线阶梯阻抗低通滤波器的设计

    阶梯阻抗低通滤波器也称为高低阻抗低通滤波器,是一种简洁的电路,由很高和很低特性阻抗的传输线交替排列而成,结构紧凑,便于设计和实现。

    设计指标:1、通带频率范围为为、0GHz~3GHz。2、通带内衰减小于1dB。3、在6GHz时衰减大于30dB。4、系统特性阻抗为50欧姆。5、选微带线特性阻抗的最大值为120欧姆,最小值为15欧姆。6、微带线基板的厚度为1mm,基板的相对介电常数选为2.7。

    通过公式计算在通过LineCalc窗口计算得到微带线的宽度和长度。

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    从结果看来设计并不符合指标要求,3GHz时的衰减大于了1dB,因此进行优化。

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  • 滤波器是射频系统中必不可少的关键部件之一,主要是用来作频率选择----让需要的频率信号通过而反射不需要的干扰频率信号。 经典的滤波器应用实例是接收机或发射机前端,如图1、图2所示: 从图1中可以看到,滤波器...

        滤波器是射频系统中必不可少的关键部件之一,主要是用来作频率选择----让需要的频率信号通过而反射不需要的干扰频率信号。

    经典的滤波器应用实例是接收机或发射机前端,如图1、图2所示:

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         从图1中可以看到,滤波器广泛应用在接收机中的射频、中频以及基带部分。虽然对这数字技术的发展,采用数字滤波器有取代基带部分甚至中频部分的模拟滤波器,但射频部分的滤波器任然不可替代。因此,滤波器是射频系统中必不可少的关键性部件之一。

        滤波器的分类有很多种方法。例如:

        按频率选择的特性可以分为:低通、高通、带通、带阻滤波器等;

    按实现方式可以分为:LC滤波器、声表面波/体声波滤波器、螺旋滤波器、介质滤波器、腔体滤波器、高温超导滤波器、平面结构滤波器。

         按不同的频率响应函数可以分为:切比雪夫、广义切比雪夫、巴特沃斯、高斯、贝塞尔函数、椭圆函数等。

          对于不同的滤波器分类,主要是从不同的滤波器特性需求来描述滤波器的不同特征。

         滤波器的这种众多分类方法所描述的滤波器不同的众多特征,集中体现出了实际工程应用中对滤波器的需求是需要综合考量的,也就是说对于用户需求来做设计时,需要综合考虑用户需求。

         滤波器选择时,首先需要确定的就是应该使用低通、高通、带通还是带阻的滤波器。

         下面首先介绍一下按频率选择的特性分类的高通、低通、带通以及带阻的频率响应特性及其作用。

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            巴特沃斯切比雪夫带通滤波器

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            巴特沃斯切比雪夫高通滤波器

        最常用的滤波器是低通跟带通。低通在混频器部分的镜像抑制、频率源部分的谐波抑制等有广泛应用。带通在接收机前端信号选择、发射机功放后杂散抑制、频率源杂散抑制等方面广泛使用。

         滤波器在微波射频系统中广泛应用,作为一功能性部件,必然有其对应的电性能指标用于描述系统对该部件的性能需求。

         对应不同的应用场合,对滤波器某些电器性能特性有不同的要求。

    描述滤波器电性能技术指标有:

    阶数(级数)

    绝对带宽/相对带宽

    截止频率

    驻波

    带外抑制

    纹波

    损耗

    通带平坦度

    相位线性度

    绝对群时延

    群时延波动

    功率容量

    相位一致性

    幅度一致性

    工作温度范围

         下面对滤波器这些电性能指标作逐一解释。

    阶数(级数):对于高通和低通滤波器来讲,阶数就是滤波器中电容、电感的个数总和。对于带通滤波器来讲,阶数是并联谐振器的总数;对于带阻滤波器来讲,阶数是串联谐振器与并联谐振器的总数。

         绝对带宽/相对带宽:该指标通常用于带通滤波器,表征可以通过滤波器的信号频率范围,体现滤波器的频率选择。相对带宽是绝对带宽与中心频率的百分比。

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                       五阶高通滤波器

         截止频率:截止频率通常用于高通跟低通滤波器。对于低通滤波器截止表征滤波器最高能通过的频率范围;对于高通滤波器,截止频率表征滤波器最低能通过的频率范围。

    驻波:即矢网测得的S11,表示滤波器端口阻抗与系统所需阻抗的匹配程度。表示输入信号有多少未能进入滤波器而被反射回输入端。

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              九阶低通滤波器仿真曲线

        损耗:损耗表示信号通过滤波器后损失的能量,也就是滤波器消耗的能量。

    通带平坦度:滤波器通带范围内损耗最大值与损耗最小值之差的绝对值。表征滤波器对不同频率信号的能量消耗的区别。

    带外抑制:滤波器通带频率范围以外的“衰减量”。表征滤波器对不需要的频率信号的选择能力。

         纹波:滤波器通带内S21曲线起伏的波峰与波谷之间的差值。

         相位线性度:滤波器通带频率范围内相位与一条与中心频率时延相等的传输线之间的相位差值。表征滤波器的色散特性。

    绝对群时延:滤波器通带范围内信号从输入端口传输至输出端口所用的时间。

         群时延波动:滤波器通带范围内绝对群时延最大值与最小值之差。表征滤波器的色散特性。

         功率容量:可以输入滤波器的通带信号的最大功率。

    相位一致性:同一指标同一批次不同滤波器之间的传输信号相位的差值。表征批次滤波器之间的差别(一致性)。

         幅度一致性:同一指标同一批次不同滤波器之间的传输信号损耗的差值。表征批次滤波器之间的差别(一致性)。

         相位线性度:滤波器通带频率范围内相位与一条与中心频率时延相等的传输线之间的相位差值。表征滤波器的色散特性。

    绝对群时延:滤波器通带范围内信号从输入端口传输至输出端口所用的时间。

         群时延波动:滤波器通带范围内绝对群时延最大值与最小值之差。表征滤波器的色散特性。

         功率容量:可以输入滤波器的通带信号的最大功率。

         相位一致性:同一指标同一批次不同滤波器之间的传输信号相位的差值。表征批次滤波器之间的差别(一致性)。

         幅度一致性:同一指标同一批次不同滤波器之间的传输信号损耗的差值。表征批次滤波器之间的差别(一致性)。

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                             LC滤波器

         声表面波/体声波滤波器

         声表采用将电能转换为表面声波的方式,利用声波共振效应实现的滤波。该声表面波滤波器的特点是体积非常小,Q值相对LC高,采用半导体工艺适合批量生产。一只800MHz左右的滤波器体积大概只有一个0805电容大小。其缺点是功率容量小,不适合小批量定制产品,研发周期长,研发成本高。

         声表滤波器通常应用在终端消费电子产品中。

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                          螺旋滤波器

         螺旋滤波器:

         螺旋滤波器是一种半集总参数的滤波器,其采用放置在空腔内的螺旋电感的自谐振来实现谐振器,通过相邻谐振器的空间磁场实现耦合。

         其优点是:体积较腔体小,Q值、功率容量较LC高。其缺点是:较难实现宽带,高频部分电感不易实现。

         螺旋滤波器通常用在500MHz以下20%相对带宽,100W平均功率,对插损有一定要求的场合。

          介质滤波器

          纹波:滤波器通带内S21曲线起伏的波峰与波谷之间的差值。

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                         介质滤波器

         介质滤波器是采用介质填充的四分之一波长短路线或者二分之一开路线实现的半集总滤波器。其优点是Q值较LC高,可以实现较LC滤波器频率高的滤波器。其缺点是寄生较近,谐振器需要定制。

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                      梳状腔体滤波器

        交指滤波器最大的特点是可以实现宽带,如果采用冗余谐振杆,考虑到机加可是线性,其相对带宽通常可以宽达60%。同时在K波段时,宽带的梳状滤波器机加基本无法加工并且调试螺钉无法放置,因此在该条件下通常采用交指结构。交指结构与梳状相比其寄生通带较近,通常其寄生通带在1.8F0左右。同体积下,交指滤波器较梳状滤波器功率容量大。

         滤波器是无线通讯系统必不可少的关键性部件。

         滤波器种类繁多,各种滤波器具有不同的性能特点,因此在滤波器选择时,通常需要综合考虑客户的实际使用环境以及客户性能需求才能做出正确、有效、可靠的选择。

         在客户对滤波器指标概念比较模糊时,通常需要询问客户体积、损耗、带外需要抑制的频率以及抑制度、功率容量等。根据这几个简单的指标要求基本可以判断出滤波器种类。

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  • 目前滤波器的分析和设计方法有两种:一是影像参数分析法,二是工作参数分析法(又称综合法)。前者设计简单,易于掌握,但这种滤波器的实测滤波特性与理论上的预定特性差别较大,在通带内又不能取得良好阻抗匹配,很难...
  • 名字由来及特点Sallen-key是设计有源滤波器设计的一种拓扑结构,又称塞伦-凯型滤波电路。是VCVS(Voltage-controlled voltage-source)滤波器的变种,由麻省理工学院林肯实验室的R. P. SallenandE. L. Key在1955所提出...
  • 在小平:如何快速设计应用一个FIR滤波器 中,我们讨论了如何设计一个FIR滤波器,接下来我们介绍IIR滤波器。和设计FIR滤波器一样,我们可以粗略的设计IIR滤波器(幅频响应不精确,设计简单),也可以设计具有精确的...
  • 例如:按频率选择的特性可以分为:低通、高通、带通、带阻滤波器等;按实现方式可以分为:LC滤波器、声表面波/体声波滤波器、螺旋滤波器、介质滤波器、腔体滤波器、高温超导滤波器、平面结构滤波器。按不同的频率...
  • 模拟电路处理的就电信号的两个参量 - 幅度(放大或衰减)和频率(选出感兴趣的频带范围、滤出掉不感兴趣的频带的干扰信号),对频率的处理是通过滤波器来完成的,滤波器可以有多种方式构成:由阻、容、感构成的无源...
  • 模拟无源电路LC滤波器,是电路设计中重要内容,在此给出巴特沃斯参数设计原理。一、模拟滤波器的电路设计参数结果BN是巴特沃斯,是传递函数的分母多项式,最高项数为N次。假设源和负载电阻相等,Rs=RL,从源看过去接...
  • 本设计是基于LabVIEW的巴特沃斯带通滤波器,滤波器使用Matlab的Filter Design & Analysis Tool根据设计要求的滤波器类型及截止频率生成了4阶巴特沃斯带通滤波器的系统函数系数,并由系统函数推导出滤波器的差分...
  • matlab设计模拟带通滤波器

    万次阅读 多人点赞 2018-10-24 21:11:13
    简单记录下在matlab上如何设计出模拟的带通滤波器,包括:巴特沃斯滤波器、切比雪夫I型滤波器、切比雪夫II型滤波器、椭圆型滤波器。 代码如下: %设计带通滤波器 %巴特沃斯、切比雪夫I型、切比雪夫II型、椭圆型...
  • 导读: 要设计一个滤波器,首先要分析滤波器的技术指标,选择合适的滤波器形式,确定滤波器的级数,分析滤波器的带外特性以及通带特性,...由上面的指标可以看出本滤波器是窄带带通滤波器。  采用巴特沃斯滤波器来
  • 您可以跳过使用buttord,而只是选择过滤器的...这里是一个脚本,定义了一些方便的功能,使用一个巴特沃斯带通滤波器。当作为脚本运行时,它做出两个图。一个示出了对于相同采样率和截止频率的若干滤波器阶的频率响...

空空如也

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巴特沃斯带通滤波器