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  • 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
  • 在Matlab里设计了一种巴特沃斯带通滤波器,适合初学者使用
  • ##################################### # 带通滤波,0.5~70hz ##################################### ... "生成巴特沃斯带通滤波器" semiSampleRate = samplerate*0.5 low = lowcut / semiSampleRate high =
    #####################################
    # 带通滤波,0.5~70hz  
    #####################################
    
    def butterBandPassFilter(lowcut, highcut, samplerate, order):
        "生成巴特沃斯带通滤波器"
        semiSampleRate = samplerate*0.5
        low = lowcut / semiSampleRate
        high = highcut / semiSampleRate
        b,a = signal.butter(order,[low,high],btype='bandpass')
        print("bandpass:","b.shape:",b.shape,"a.shape:",a.shape,"order=",order)
        # print("b=",b)
        # print("a=",a)
        return b,a
    
    SampleRate = 360
    
    
    plt.figure(figsize=(16,4))
    # x = np.fromfile(PATH + str('.dat'),dtype=np.float32)
    x = (wfdb.rdrecord(PATH, physical=False, channels=[0,],sampfrom = Sampfrom  , sampto = Sampfrom + Signallength).d_signal)/1000  
    plt.plot(x[0:2000], label = 'before')
    
    #带通滤波
    
    #进行带通滤波0.5~45hz
    
    b,a = butterBandPassFilter(0.5,70,SampleRate,order=4) #b,a: IIR滤波器的分子(b)和分母(a)多项式系数向量
    x = signal.lfilter(b,a,x)   #lfilter 滤波后的波形有偏移,filtfilt滤波后的没有偏移
    plt.plot(x,label = 'after')
    plt.legend()
    

    输出如下图:
    在这里插入图片描述

    biosppy内置有滤波接口

    #####################################
    # 0.5~45hz  滤波
    #####################################
    import biosppy
    from biosppy.signals.tools import filter_signal
    
    Sampfrom = 184000
    Signallength = 1000
    
    #心律失常数据库360hz,
    ecg = ((wfdb.rdrecord(PATH, physical=False, channels=[0,],sampfrom = Sampfrom  , sampto = Sampfrom + Signallength).d_signal)/1000)[0:Signallength, 0]  
    plt.plot(ecg,label = 'before')
    ecg_after = filter_signal(ecg,ftype='FIR',band='bandpass',order=50,frequency=[0.5,45],sampling_rate=360)[0]
    plt.plot(ecg_after,label = 'after')
    plt.legend()
    

    结果为:
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 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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  • 1 滤波器在通信测量和控制系统中应用非常广泛。理想滤波器应在要求的频带内具有均匀而稳定的增益, 而在通带以外...本设计有源带通滤波器,其信号通频范围在100Hz至10kHz之间,带内波动不大于3dB,阻带抑制比为40dB/dec。
  • 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 ( d B w ) = 10 log ⁡ P ( W ) p (dBw) = 10\log P (W) p(dBw)=10logP(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 = σ 2 P=\sigma^2 P=σ2
    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。

    展开全文
  • 二阶有源带通滤波器设计及参数计算,有详细的计算过程,应用在全国大学生电子设计竞赛的综合测评里,提取基波,三次谐波,五次谐波
  • 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。
  • 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
  • 巴特沃斯滤波器(内含完整的MATLAB代码)
  • 带通滤波器电路图设计(转)

    千次阅读 2021-01-29 17:21:29
    针对上述缺点,介绍一种使用EDA软件进行带通滤波器的设计方案,详细阐述了使用FilterPro软件进行有源带通滤波器电路的设计步骤,然后给出了在Proteus中对所设计的滤波器进行仿真分析和测试的方法。测试结果表明,...

    转自:
    http://www.elecfans.com/dianlutu/187/20180224638878_a.html
    带通滤波器电路图设计(一)
    传统的带通滤波器设计方法中涉及了很多复杂的理论分析和计算。针对上述缺点,介绍一种使用EDA软件进行带通滤波器的设计方案,详细阐述了使用FilterPro软件进行有源带通滤波器电路的设计步骤,然后给出了在Proteus中对所设计的滤波器进行仿真分析和测试的方法。测试结果表明,使用该方法设计的带通滤波器具有性能稳定。设计难度小等优点,也为滤波器的设计提供了一个新的思路。

    带通滤波器是一种仅允许特定频率通过,同时对其余频率的信号进行有效抑制的电路。由于它对信号具有选择性,故而被广泛地应用现在电子设计中。但是,带通滤波器的种类繁多,各个类型的设计差异也很大,这就导致了在传统滤波器的设计方法中不可避免地要进行大量的理论计算与分析,不但损失了宝贵的时间,同时也提升了电路的设计门槛。为了解决上述弊端,本文介绍了一种使用FilterPro和Proteus相结合的有源带通滤波器的设计方案,随着EDA技术的不断发展,这种方法的优势也将越来越明显。

    带通滤波器电路图大全(三款带通滤波器电路设计原理图详解)
    在这里插入图片描述

    图1 使用理想运放的带通滤波器

    电路原理图如图1所示。然后可在Proteus中搭建电路进行仿真分析,前面已经提到,FilterPro生成的滤波器中的运放使用的理想运放模型,所以仿真时需要先用理想运放进行分析,然后再进行替换。

    带通滤波器电路图大全(三款带通滤波器电路设计原理图详解)
    在这里插入图片描述

    图2 实际搭建的滤波器电路

    设计中运放选择TI产品典型的通用双放LM358,LM358里面包括两个高增益、独立的、内部频率补偿的双运放,适用于电压范围很宽的单电源,而且也适用于双电源工作方式,特点方面具有低输入偏置电流、低输入失调电压和失调电流,它的共模输入电压范围较宽,差模输入电压范围等于电源电压范围,单电源供电电压3-32V,双电源供电±1.5-±16V,单位增益带宽为1MHz,适用于一般的带通滤波器的设计,同时具有低功耗的功能,对于设计阶数相对高一些的带通滤波器的话,可以选用TI的四运放LM324,其性能与LM358大体相同,应用起来节省空间。对于运放的要求此设计不是特别高,只要运放的频率满足低通的截止频率即可,如果精确度要求高的话那么首先运放的供电电压要足够稳定,或者选择精密运放,如TLC274A,否则通用的即可,例如推荐TI的LM224四运放。

    巴特沃斯带通滤波器幅频响应在通带中具有最平幅度特性,但是从通带到阻带衰减较慢,如果对于过渡带要求稍高,可以增加阶数来实现,否则改选用切比雪夫滤波电路。

    下面讨论设计两种带通滤波器,其一为二阶低通滤波器和二阶高通滤波器组成的四阶带通滤波器,如下图:

    带通滤波器电路图大全(三款带通滤波器电路设计原理图详解)
    在这里插入图片描述

    图 3 四阶带通滤波器
    参数选择与计算:
    对于低通滤波器的设计,电容一般选取1000pF,对于高通滤波器的设计,电容一般选取0.1uF,然后根据公式R=1/2Πfc计算得出与电容相组合的电阻值,即得到此图中R2、R6和R7,为了消除运放的失调电流造成的误差,尽量是运放同相输入端与反向输入端对地的直流电阻基本相等,同时巴特沃斯滤波器阶数与增益有一定的关系(见表1),根据这两个条件可以列出两个等式:30=R4R5/(R4+R5),R5=R4(A-1),36=R8R9/(R8+R9),R8=R9(A-1)由此可以解出R4、R5、R8、R9,原则是根据现实情况稍调整电阻值保持在一定限度内即可,不要相差太大,注意频率不要超过运放的标定频率。
    在这里插入图片描述

    表1巴特沃斯低通、高通电路阶数与增益的关系

    带通滤波器电路图大全(三款带通滤波器电路设计原理图详解)

    其二是二阶有源带通滤波器,只用一个放大区间,如下图:

    带通滤波器电路图大全(三款带通滤波器电路设计原理图详解)
    在这里插入图片描述

    图4 二阶带通滤波器

    带通滤波器电路图设计(二)
    由图(1)所示带通滤波电路的幅频响应与高通、低通滤波电路的幅频响应进行比较,不难发现低通与高通滤波电路相串联如图(2),可以构成带通滤波电路,条件是低通滤波电路的截止角频率WH大于高通电路的截止角频率WL,两者覆盖的通带就提供了一个带通响应。
    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    这是一个通带频率范围为100HZ-10KHZ的带通滤波电路,在通带内我们设计为单位增益。根据题意,在频率低端f=10HZ时,幅频响应至少衰减26dB。在频率高端f=100KHZ时,幅频响应要求衰减不小于16dB。因此可以选择一个二阶高通滤波电路的截止频率fH=10KHZ,一个二阶低通滤波电路的fL=100HZ,有源器件仍选择运放LF142,将这两个滤波电路串联如图所示,就构成了所要求的带通滤波电路。
    由巴特沃斯低通、高通电路阶数n与增益的关系知Avf1=1.586,因此,由两级串联的带通滤波电路的通带电压增益(Avf1)* 2=(1.586)* 2=2.515,由于所需要的通带增益为0dB(Gain =1),
    因此在低通滤波器输入部分加了一个由电阻R1、R2组成的分压器。

    带通滤波器电路图大全(三款带通滤波器电路设计原理图详解)
    图3中,C2和C1应该是1000pF而非1000uF…

    元件参数的选择和计算
    在选用元件时,应当考虑元件参数误差对传递函数带来的影响。现规定选择电阻值的容差为1%,电容值的容差为5%。由于每一电路包含若干电阻器和两个电容器,预计实际截止频率可能存在较大的误差(也许是+10%)。为确保在100Hz和10kHz处的衰减不大于3dB.现以额定截止频率90Hz和1kHz进行设计。

    前已指出,在运放电路中的电阻不宜选择过大或较小。一般为几千欧至几十千欧较合适。因此,选择低通级电路的电容值为1000pF,高通级电路的电容值为0.1μF,然后由式R=1/(2pifC)可计算出精确的电阻值。

    对于低通级由于已知c=1000pF和fh=11kHz,由式R=1/(2pifhC)算得R3=14.47kΩ,先选择标准电阻值R3=14.0kΩ。对于高通级可做同样的计算。由于已知C=0.1μF和fL=90Hz,可求出R7=R8≈18kΩ。

    考虑到已知Avf1=1.586,同时尽量要使运放同相输入端和反相输入端对地的直流电阻基本相等,现选择R5=68k,R10=82k,由此可算出R4=(Avf1-1)R5≈39.8k,R9=(Avf1-1)R10≈48k,其容差为1%。

    设计完成的电路如图所示。信号源vI通过R1和R2进行衰减,它的戴维宁电阻是R1和R2的并联值,这个电阻应当等于低通级电阻R3(=14k)。因此,有

    在这里插入图片描述

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  • 巴特沃斯滤波器通频带内的频率响应曲线最大限度平坦,没有起伏,而在阻频带则逐渐下降为零。在振幅的对数对角频率的波得图上,从某一边界角频率开始,振幅随着角频率的增加而逐步减少,趋向负无穷大。
  • 使用python中scipy.signal.butter实现的Butterworth滤波器,给出了频率响应和滤波信号图,ipynb文件
  • 带通滤波器电路图设计(一) 传统的带通滤波器设计方法中涉及了很多复杂的理论分析和计算。针对上述缺点,介绍一种使用EDA软件进行带通滤波器的设计方案,详细阐述了使用FilterPro软件进行有源带通滤波器电路的设计...
  • 常用的滤波器之一
  • 曲线图如下: (3)带通滤波器: 例: 设计巴特沃斯带通滤波器,通带上下边界频率分别为4kHz和7kHz,通带衰减1dB,阻带上下边界频率2kHz和9kHz,阻带衰减20dB。 滤波器设计代码如下: %带通 wp = 2 * pi * [4000, ...
  • 余弦信号通过巴特沃斯低通、高通、带通、带阻滤波器MATLAB仿真,已调通,可直接仿真跑出结果图,结果正确
  • 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...

空空如也

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巴特沃斯带通滤波器