精华内容
下载资源
问答
  • alpha-beta滤波器的仿真

    2020-12-08 20:29:48
    .Alpha-Beta滤波器是一种简单有效的滤波器,通过Alpha-Beta滤波器可以对接收机给出的测量值进行平滑,在本程序中对alpha-beta滤波器进行了MATLAB仿真
  • alpha beta滤波器The g and h coefficients refer to the two scaling factors, where g is the scaling we used for the measurement, and h is the scaling for the change in measurement over time . g和h系数指...

    alpha beta滤波器

    The g and h coefficients refer to the two scaling factors, where g is the scaling we used for the measurement, and h is the scaling for the change in measurement over time .

    g和h系数指的是两个缩放因子,其中g是我们用于测量的缩放比例,h是测量值随时间变化的缩放比例。

    Take tracking a one-dimensional uniform speed object as an example.

    以跟踪一维匀速物体为例。

    Measurement is typically denoted z .Subscript k indicates the time step, so z_k is the data for this time step and x denotes our state and v the speed of the object that is the derivative of distance:

    测量通常用z表示。下标k表示时间步长,因此z_k是该时间步长的数据,x表示我们的状态, v表示物体的速度,该速度是距离的导数:

    Image for post

    The sensor sends a tracking beam in the direction of the target at a constant rate. The tracking period is Δt . Assuming a constant speed, the dynamic model of the system can be described by two motion equations:

    传感器以恒定速率向目标方向发送跟踪光束。 跟踪周期为Δt。 假设速度恒定,则可以通过两个运动方程来描述系统的动力学模型:

    Image for post

    The above equations are called State Extrapolation Equation , which is one of the five Kalman filter equations. This system of equations extrapolates the current state to the next state (prediction).

    上面的方程式称为状态外推方程,它是五个卡尔曼滤波方程式之一。 该方程式系统将当前状态外推到下一个状态(预测)。

    Now make a dynamic system that changes state over time. In this example, we will use the g-h filter to track a constant velocity object in one dimension.

    现在创建一个动态系统,该系统会随着时间的推移而改变状态。 在此示例中,我们将使用gh滤波器在一个维度上跟踪恒速对象。

    We assume that an object is moving in constant speed in a fixed direction.The state update equation of the object position:

    我们假设一个物体在一个固定的方向上以恒定的速度运动,物体位置的状态更新方程为:

    Image for post

    The speed state update equation:

    速度状态更新方程式:

    Image for post

    Where,\hat{x}_{n,n-1} represents the predicted state of x at time n based on the measurement at time n-1.

    其中,\帽子{X} _ {N,N-1}表示x的预测状态在时间n在时间n-1的基础上进行测量。

    The g-h filter is not one filter — it is a classification for a family of filters,each filter is differentiated by how g and h are chosen.

    gh过滤器不是一个过滤器,它是一系列过滤器的分类,每个过滤器的区别在于g和h的选择方式。

    Different filters choose g and h in different ways depending on the mathematical properties of the problem, some filters set g and h as constants, others vary them dynamically.

    不同的过滤器根据问题的数学属性以不同的方式选择g和h,一些过滤器将gh设置为常数,另一些过滤器动态地改变它们。

    When g is larger we more closely follow the measurement instead of the prediction and h affects how much we favor the measurement of $\dot{x}$ vs our prediction.

    当g较大时,我们会更密切地遵循度量而不是预测,而h影响我们对$ \ dot {x} $相对于我们的预测的支持程度。

    A particular choice might perform well in one situation, but very poorly in another. Even when you understand the effect of g and h it can be difficult to choose proper values. In fact, it is extremely unlikely that you will choose values for g and h that is optimal for any given problem. Filters are designed, not selected ad hoc.

    特定选择可能在一种情况下表现良好,但在另一种情况下表现很差。 即使您了解g和h的影响,也可能难以选择合适的值。 实际上,极不可能为任何给定问题选择最佳的g和h值。 过滤器是经过设计的,不是临时选择的。

    翻译自: https://towardsdatascience.com/alpha-beta-filter-21d3276cf35e

    alpha beta滤波器

    展开全文
  • 函数 alphaBetaFilter 实现了 alpha-beta 滤波器的通用算法,该算法是给定观察数据的位置和速度的线性状态估计。 它的作用类似于平滑。 也与卡尔曼滤波器和控制理论中使用的线性状态观察器密切相关。 它的主要优点是...
  • alpha-beta filter αβ滤波器

    万次阅读 多人点赞 2019-05-16 08:36:27
    很多年前,就开始使用alpha-beta滤波了,但是一直都没有对该滤波算法进行总结,网上相关的资料也不是太丰富。...alpha-beta滤波(αβ滤波)是一种可用于状态估计、数据平滑的滤波器,如果对kalman滤波有了...

    很多年前,就开始使用alpha-beta滤波了,但是一直都没有对该滤波算法进行总结,网上相关的资料也不是太丰富。

    目录

    简介

    滤波方程

    滤波参数的选择

    滤波器的其它变种

    Alpha filter :α滤波器

    Alpha beta gamma filter : αβγ滤波


    简介

    alpha-beta滤波( αβ滤波)是一种可用于状态估计、数据平滑的滤波器,如果对kalman滤波有了解,就会发现 αβ滤波的形式和kalman相近,但是其最突出的优点是它不依赖系统的具体模型,因此使用起来更简单。

    αβ滤波的αβ是指滤波器中两个可以调整的参数。

     

    滤波方程

    假设一个二阶状态模型,比如车辆的速度v、位置p,观测量(测量值)与一阶对应,即位置p。

     

    如果滤波周期△T比较小,假设速度v这段时间内保持恒定(加速度为或者变化缓慢),与kalman滤波的一步预测类似,我们可以通过如下方程预测下个时刻系统的位置:

     

    因为假设速度是恒定值,下个时刻的速度与上一个时刻相同。

     

    由于方程中并没有考虑噪声和系统的其它动态特性,因此实际的测量值会与上面的预测值不一样,即两者之间存在误差r,我们称r为残差或新息。

     

    αβ滤波采用选定的α和β常数(滤波器得到其名称),使用偏差r的α倍来校正位置估计,并使用β乘以偏差r来校正速度估计,使用ΔT来归一化β的大小。

     

    可以将上述的校正视为沿着梯度下降方向的一小步,随着不断的调整,误差逐渐减小或消除被消除。

    为了保证系统的稳定性,α和β的值必须是一个正值且很小,一般情况下需要满足下式:

     

    一般通过实验来调整α和β的值,我觉得这是使用 αβ滤波滤波最大的缺点,滤波性能的好坏非常依赖于参数,好在 αβ滤波稳定性比较好,虽然有时得不到很好滤波效果,但是不至于导致发散。

    α和β对滤波器的影响如下,还是比较好掌握的,一般花一些时间调试就可以得到比较好的参数

    α和β越大,滤波具有更快的动态性能,但是噪声也会加大。α和β越小,噪声越小,滤波后的值更平滑,但是动态性能差。因此需要在动态性能和滤波噪声之间做好平衡。

    上面三幅图中,蓝色的曲线还原始数据,α和β取不同的值效果会发生明显的变化。

    使用的程序如下。

    #include <stdio.h>
    #include <stdlib.h>
    
    
    int main()
    {
            float dt = 0.5;
            float xk_1 = 0, vk_1 = 0, a = 0.85, b = 0.005;
    
            float xk, vk, rk;
            float xm;
    
            while( 1 )
            {
                    xm = rand() % 100;// input signal
    
                    xk = xk_1 + ( vk_1 * dt );
                    vk = vk_1;
    
                    rk = xm - xk;
    
                    xk += a * rk;
                    vk += ( b * rk ) / dt;
    
                    xk_1 = xk;
                    vk_1 = vk;
    
                    printf( "%f \t %f\n", xm, xk_1 );
                    sleep( 1 );
            }
    }

      

    滤波参数的选择

    如果使用采样间隔T、系统噪声方差、测量噪声方差来计算α和β,则α-β滤波器就成为了kalman滤波器。

    使用上式计算参数,会使误差的方差最小化。

     

    滤波器的其它变种

    Alpha filter :α滤波器

    α滤波器只有一个状态量:

    它最优的参数可以通过下面的公式计算

    这种滤波本质与滑动平均滤波、低通滤波相同。

     

    Alpha beta gamma filter : αβγ滤波

    当系统的二阶常量变化很快时(加速度很大),可以使用 αβγ滤波,它是对 αβ滤波的一种扩展。在位置x、速度v的基础上引入加速度a,γ用于对加速度进行修正,一下是αβγ滤波的方程。

    最优的参数计算方法如下。

    类似,可以将滤波器扩展到更高的阶数,但是大多数高阶系统往往在多个状态之间具有显着的相互作用(不是纯粹的积分环节),此时如果依然将系统近似为积分链就不太合适了。

    本文整理的来源是wiki: https://en.wikipedia.org/wiki/Alpha_beta_filter

    展开全文
  • 此函数计算 alpha-beta 滤波器的 alpha 和 beta 参数,以便 alpha-beta 滤波器成为稳态卡尔曼滤波器
  • 此函数评估 alpha、beta 和 gamma 参数并测试其稳定性。 这些参数可以使alpha-beta-gamma滤波器的作用类似于稳态Kalman滤波器
  • 函数 abgFilter 实现了 alpha-beta-gamma 滤波器的通用算法,该算法是给定观察数据的速度和加速度的线性状态估计。 它的作用类似于平滑。 也与卡尔曼滤波器和控制理论中使用的线性状态观察器密切相关。 它的主要优点...
  • alpha beta 滤波器是一种简化形式的观察器,用于估计、数据平滑和控制应用。 它与卡尔曼滤波器和控制理论中使用的线性状态观测器密切相关。 它的主要优点是不需要详细的系统模型。
  • 成形滤波器和匹配滤波器

    万次阅读 多人点赞 2017-07-31 10:36:15
    为了消除码间串扰,根据奈奎斯特第一准则,分析用平方根升余弦滚降滤波器来想实现无码间干扰。 以下摘自通信原理--樊昌信--P151 该理想滤波器,物理不可实现,还需要寻找另外的设计----- 为了解决理想低通...

    为了消除码间串扰,根据奈奎斯特第一准则,分析用平方根升余弦滚降滤波器来想实现无码间干扰。

    以下摘自通信原理--樊昌信--P151


    该理想滤波器,物理不可实现,还需要寻找另外的设计----- 为了解决理想低通特性存在的问题,可以使理想低通滤波特性的边沿缓慢下降,这成为"滚降"。



    ----------------------------这是通信原理里面的,以后就参照这个来看,论文里面的有的讲的不全面,容易断章取义--------------------
    那么,该成形滤波器怎么设计呢?

    首先讨论,是用升余弦滚降滤波器还是平方根升余弦滚降滤波器。在fdatool里面,随便设计这两个滤波器对比一下:






    从这4个图来看,我只能看出时域的 normal 和平方根的区别是,一个正好在归零点,一个有偏差。从这一点来看,不是应该用normal比较好吗,为什么大家都在用平方根的?这是因为“平方根的频率比较收敛(这个我没看出来,是别人和我说的)”。但是,平方根的归零点有偏差,这怎么办?所以,就需要再接受端添加一个与法发送端一摸一样的滤波器作为匹配滤波器。

    那么如何用matlab设计平方根升余弦滤波器呢?

    1、用fdatool

    2、调用函数 firrcos

    3、调用函数 rcosfir

    下面分别介绍:这几种方法,参数都按照符号速率9.6Khz,送入滤波器前倍插值4倍,采样率为38.4Khz(注意,这里虽然是插值了4倍,但是符号速率不变),滚降系数为0.35,截止频率设计为符号速率的一半4.8Khz(好像标准的都应该这么设计,1、小周周童鞋高速我是符号速率的一半,2、有一个参考代码里调用函数,也是设计成符号速率的一半。其实我还犹豫,为什么不是(1+a)*符号速率/2),滤波器阶数33阶。

    1、用fdatool实现平方根升余弦滤波器




    导出M文件和系数,就可以完成设计.

    2、调用函数 firrcos 实现平方根升余弦滤波器(对比一下,这个其实就是fdatool导出M文件时候的函数)

    Fs = 38.4; % Sampling Frequency
    N = 32; % Order
    Fc = 4.8; % Cutoff Frequency
    TM = 'Rolloff'; % Transition Mode
    R = 0.3; % Rolloff
    DT = 'Normal'; % Design Type
    Beta = 0.5; % Window Parameter
    win = kaiser(N+1, Beta);
    b = firrcos(N, Fc/(Fs/2), R, 2, TM, DT, [], win);

    b = firrcos(NUM_TAPS, CUT_OFF_FREQ, .3, AUDIO_FS, 'rolloff');

    3、调用函数 rcosfir实现平方根升余弦滤波器

    psf=rcosfir(R,NT,rate,T,'filt_type');

    下面详细介绍用rcosfir函数实现该滤波器的方法。

    rcosfir是升余弦滚降滤波器的函数,其中:

    R:滚降系数(0和1之间),滚降系数越大,PSF的拖尾衰减越快,对定位时精度要求越低。 R = 0.3

    NT:是个标量,或者长度为2的向量(n_t(1),n_t(2))。若为标量,相当于(-n_t,n_t)的向量。它和rate一起确定PSF的长度。等于(n_t(2) - n_t(1))*rate +1. NT = 4,则N = (4+4)*4 +1 = 32;

    rate:输入符号的频率是1/T,则输出符号的频率为1/T *rate。(rate理解为,调制后的码元,经过多少倍过采样后送入SRRC滤波器,如果经过了4倍过采样,则此处就是4)

    T:输入符号的周期(原始符号周期,没有经过过采样的)。T = 9.6k

    filt_type:加窗类型。'sqrt'意思是,该滤波器设计为平方根升余弦滚降滤波器。

    注意,这个设计和前面的不一样,因为,我没有添加窗函数,后面再研究。


    matlab中,有 了滤波器系数,怎么画频谱图?有两种办法

    1、直接调用函数 freqz (B,A)系统函数为 H = B/A 。


    这两个图是用 freqz 画出来的,但是这个单位怎么转化为频率呢?横坐标pi rad/sample怎么转化为HZ?

    答:1对应PI , 其他如0.5对应0.5PI, W = 0.5PI,r然后根据w = 2*PI*Fc /Fs 得到 0.5PI =2*PI*Fc /Fs ,化简得 飞= 0.5 *Fs/2。

    2、画频率密度函数

    Hs=spectrum.periodogram;
    figure(5);
    Fs=1/T; %原始数据的采样率
    psd(Hs,psf,'Fs',Fs*rate); %psf就是时域的数,Fs*rate注意,如果有过采样,要乘以过采样值

    我现在的设计是19.2KBIT/S 的数据速率,传输在25KHZ的带宽(射频)上,则么用?

    分析:那前面所讲的 ”那么如何用matlab设计平方根升余弦滤波器呢?“是标准的一套设计方法,没有问题。但是,按照截止频率基本上设计为符号速率的一半,即9.6K/2 = 4.8K。经过上变频之后,这里的带宽也就是9.6Khz,明显和25KHZ差很多,不满足要求啊。经过分析,不按照上面设计此滤波器的标准方案来,将截止频率加大试试。


    本来截止频率应该是4.8K 的,这里设计成为9.6K,看时域的图,也能满足插值4倍以后,中间每3个点之后就会归零,不会产生码间串扰。只是中间会不会多采样一个点出来?会造成什么影响就不知道了。

    从频率的角度来看,带宽加大了,我在http://baike.so.com/doc/1698282-1795657.html中找到这样一段:



    所以,我加大了带宽,码间串扰实际上会变小。呵呵,也说不明白所以然,就这么设计吧。反正是带宽加大没问题,减小就肯定不对了,最起码要满足奈奎斯特带宽。

    该滤波器到底用在系统的哪个地方?紧接调制?还是需要插值?如果是插值,插多少合适?要紧挨着上变频吗?下面是别人的系统设计,看看。




    所以,应该是先插值一定倍数之后,再进行成形滤波。基本上插值倍数都不是很大,通常是4倍。

    过采样的数字信号处理起来对低通滤波器的要求相对较低,如果不过采样,滤波器设计的过渡带需要很陡峭,指标会很严格





    展开全文
  • 问题: 设计一个滤波器对录制一段语音(16kHz采样,16 bit 量化,长度约3秒)信号进行滤波。滤波器指标为:截止频率为[300Hz, 3400Hz],低频过渡带宽60Hz,高频过渡带宽为200Hz,通带纹波 小于0.1dB,阻带衰减大于60...

    问题:

    设计一个滤波器对录制一段语音(16kHz采样,16 bit 量化,长度约3秒)信号进行滤波。滤波器指标为:截止频率为[300Hz, 3400Hz],低频过渡带宽60Hz,高频过渡带宽为200Hz,通带纹波 小于0.1dB,阻带衰减大于60dB。设计一个满足该指标的FIR滤波器和IIR滤波器,给出其频率响应特性,并验证其是否符合上述指标要求,以及其是否满足线性相位?用这两个滤波器分别对该段语音进行滤波,分析比较滤波前后信号的波形和频谱。

    欢迎关注,点赞,转发,共同学习【谢谢鼓励!!!】

    语音信号滤波处理步骤如下:

    6aace560679b00cf523e95e93918308b.png
    1. 录制语音信号

    先利用MATLAB语音信号工具箱的audiorecorder函数录制一段时间长度约3秒,采样频率为16kHz,位数量化为16 bit的语音信号,并画出这段语音信号的时域和频域的波形如图1.1所示

    4a5b75a8576c6840f72740c7978c1ee6.png

    图1.1 录音信号时域和频域的波形

    2. FIR和IIR数字滤波器的选择

    IIR滤波器和FIR滤波器的设计方法不同,IIR滤波器设计方法有间接法和直接法,间接法是借助于模拟滤波器的设计方法进行的。其设计步骤是:先设计过渡模拟滤波器得到系统函数H(s),然后将H(s)按某种方法转换成数字滤波器的系统函数H(z)。FIR滤波器必须采用间接法,常用的方法有窗函数法、频率采样法和切比雪夫等波纹逼近法。对于线性相位滤波器,经常采用FIR滤波器。

    数字滤波器有很多种,根据其实现的网络结构或者其冲激响应函数的时域特性,可分为两种:有限冲激响应( FIR,Finite Impulse Response)滤波器和无限冲激响应( IIR,Infinite Impulse Response)滤波器。在设计FIR滤波器时可以根据对阻带衰减及过渡带的指标要求,选择串窗数类型(矩形窗、三角窗、汉宁窗、汉明窗、凯塞窗等),并估计窗口长度N,先按照阻带衰减选择窗函数类型。保证阻带衰减满足要求的情况下,尽量选择主瓣的窗函数,再构造希望逼近的频率响应函数,计算h(n)。最后加窗便可以得到设计结果。在设计IIR滤波器时可以借助成熟的模拟滤波器的成果,如巴特沃斯、契比雪夫和椭圆滤波器等,根据指标先写出模拟滤波器的公式,然后通过一定的变换,将模拟滤波器的公式转换成数字滤波器的公式。

    由实验滤波器指标:截止频率为[300Hz, 3400Hz],低频过渡带宽60Hz,高频过渡带宽为200Hz,通带纹波小于0.1dB,阻带衰减大于60dB。可得

    通带下限截止频率:fp1=300;

    通带上线截止频率:fp2=3400;

    阻带下线截止频率:fs1=240;

    阻带上限截止频率:fs2=3600;

    通带最大衰减:Rp=0.1;

    阻带最小衰减:Rs=60;

    由以上数据可知所叙述设计滤波器为带通滤波器,又因为阻带衰减大于60dB,通带纹波小于0.1dB,经查凯瑟窗满足阻带和通带的衰减条件,可选凯瑟窗设计FIR滤波器。在进行IIR滤波器设计过程中曾尝试通过巴特沃斯数字滤波器和切比雪夫数字滤波器,但都把语音信号的波形全部滤除为0结果如图2.1所示。总结原因是因为巴特沃斯数字滤波器和切比雪夫数字滤波通带衰减较大,不满足实验滤波器指标要求。而选用椭圆形滤波器设计带通滤波设计时对波形的处理相对较好,所以采用椭圆形滤波器进行IIR滤波器的设计。

    35dcb11c42964f37d2e5d1d6b32a1670.png

    图2.1 巴特沃斯滤波器对语音信号滤波结果

    3. FIR和IIR数字滤波器的设计

    以上已经论述设计FIR数字滤波器时采用凯瑟窗来实现,按要求的滤波器指标进行频率归一化计算,求过渡带宽和凯瑟窗长度并利用w=kaiser(L,beta)求凯瑟窗函数,具体方法如下:

    wp1=2*pi*fp1/fs;wp2=2*pi*fp2/fs; %频率归一化计算

    ws1=2*pi*fs1/fs;ws2=2*pi*fs2/fs;

    deltaw=min((wp1-ws1),(ws2-wp2)); %计算通带滤波器过渡带w

    N=ceil(7.24*pi/deltaw); %凯瑟窗长度

    wd=(kaiser(N,5.658))'; %求凯瑟窗函数

    b=fir1(n,Wn)是基于窗函数的有限脉冲响应滤波器设计,以此可以间接构造FIR滤波器。IIR滤波器的设计跟FIR有所不同,可以采用设计模拟滤波器的方法来间接实现,具体方法是将频率归一化计算后通过函数[n,Wp]=ellipord(Wp,Ws,Rp,Rs,'s')确定滤波器的阶数和截止频率,然后调用[a,b]=ellip (n,Rs, Wn,'s')确定系统函数的分子分母,再把模拟滤波器转换为数字滤波器便构造IIR滤波器。运行所设计的相应MATLAB程序可分别得到满足滤波器性能指标的凯瑟窗函数波形及其幅频响应和椭圆型滤波器的幅频响应,如图3.1和图3.2所示

    9a4e78d9ebd2f694defa801ba872cbf7.png

    图3.1 凯瑟窗函数波形及其幅频响应

    faa1ccd03cd38aeaa8b8c570f95b1a79.png

    图3.2 椭圆型滤波器的幅频响应

    总结分析可知,通过FIR和IIR数字滤波器的频谱图形可知所设计的滤波器满足实验性能指标要求。FIR滤波器结构上主要是非递归结构,没有输出到输入的反馈,FIR数字滤波器的幅频特性精度较之于IIR数字滤波器低,但是不同频率分量的信号经过fir滤波器后他们的时间差不变,是线性相位。IIR滤波器采用递归型结构,即结构上带有反馈环路。IIR滤波器运算结构通常由延时、乘以系数和相加等基本运算组成,可以组合成直接型、正准型、级联型、并联型四种结构形式,都具有反馈回路。FIR数字滤波器是有限的单位响应也有利于对数字信号的处理,便于编程,用于计算的时延也小,这对实时的信号处理很重要。FIR滤波器因具有系统稳定,易实现相位控制,允许设计多通带(或多阻带)滤波器等优点。但FIR 阶数远高于IIR阶数,而阶数越大,设计越复杂,在实际中越难以实现。IIR可以用较低的阶数实现较高的带通选择性。

    一、 用设计FIR和IIR数字滤波器处理录音信号

    音频信号通过IIR数字滤波器需要调用filter函数,调用格式:y=filter(b,a,x),filter采用数字滤波器对数据进行滤波,既可用于IIR滤波器也可用于FIR滤波器。y=filter(b,a,x)利用给出的矢量a和b,对x中的数据进行滤波,结果放入y矢量。

    将自行录制一段16kHz采样、16 bit 量化、长度约3秒的录音信号通过函数y= getaudiodata()量化为double类型数据返回给y,再分别用所设计FIR和IIR数字滤波器进行滤波。得到经过FIR滤波后时域波形如图4.1(a)所示、FIR滤波后信号的幅频响应如图4.1(b)所示、经过IIR滤波器滤波后时域波形如图4.2(a)所示、IIR滤波后的幅频响应如图4.2(b)所示。

    d7b38b52fdf01aaa5ba1ae2d6058930d.png

    图4.1(a) 经过FIR滤波后时域波形

    2530e2487566feaf524360d7afc67b62.png

    图4.1(b) FIR滤波后信号的幅频响应

    13704e5092389471cb0e43e2e4c43bee.png

    图4.2(a) 经过IIR滤波器滤波后时域波形

    17753b5f31bda93fa03e9511687d9098.png

    图4.2(b) IIR滤波后的幅频响应

    结论总结:通过观察FIR滤波器处理后的语音信号与原始信号的时域和频域的波形可以发现录音信号的超过3600Hz的高频和低于240Hz的低频部分都被滤除掉,频谱波形变得更加清晰,但幅值有所衰减。通过观察IIR滤波器处理后时域和频谱图可知虽然也想FIR处理后的一样频谱更加清晰,但是幅度衰减并没有那么明显,比FIR滤波器的幅频性能好。

    可在Matlab中用函数sound对声音进行回放。其调用格式:sound(y,Fs),sound(y)和sound(y,Fs,bits)。可以察觉滤波前后的声音有明显的变化。通过上面的频谱图可以很清晰地观察到经过滤波后与滤波前存在明显差别,滤波后的频谱更加频谱清晰,经过FIR和IIR滤波处理后的声音都显得比较平缓,有种机械的感觉,但IIR滤波后的声音更加柔和一些。因为原始信号经过带通通滤波器后,带通滤波器会把信号低频和高频部分滤掉,只剩下 [300Hz,3400Hz]中间部分的频率。

    展开全文
  • 滤波器设计工具快速入门要打开滤波器设计工具,请键入filterDesigner(在 MATLAB® 命令提示符下键入。)将打开滤波器设计工具并显示“设计滤波器”面板。请注意,当您打开设计滤波器并未启用。您必须对默认滤波器设计...
  • 自适应滤波器

    千次阅读 2013-04-14 15:33:09
    自适应滤波器 自适应滤波器是能够根据输入信号自动调整性能进行数字信号处理的数字滤波器。作为对比,非自适应滤波器有静态的滤波器系数,这些静态系数一起组成传递函数。 对于一些应用来说,由于...
  • 在探究完滤波器原理之后,又面临一个问题就是数字滤波器如何实现的问题,因为在实际应用过程中,如果不接触硬件的话,低通滤波器一般都是通过编程实现的,具体代码应该怎么编写,在应用过程中又应该注意什么问题呢?...
  • [Matlab]FIR滤波器设计:(基本窗函数FIR滤波器设计)

    万次阅读 多人点赞 2019-11-16 00:54:00
    [Matlab]FIR滤波器设计:(基本窗函数FIR滤波器设计) ​ IIR滤波器主要设计方法先设计一个模拟低通滤波器,然后把它转化为形式上的数字滤波器。但对于FIR滤波器来说,设计方法的关键要求之一就是保证线性相位条件。而...
  • 一、升余弦滤波器简介 1 作用 升余弦滤波器常常作为发送端的成型滤波器,用来抑制信号带外辐射。 2 MATLAB实现 在maltab中,主要用rcosdesign函数来实现FIR脉冲成型滤波器,其他相关的函数还有comm....
  • SVO深度滤波器

    2019-04-17 16:56:43
    SVO:深度滤波器的数据融合方法 以及深度概率模型推导 ■ 深度滤波器depth-filter 使用深度滤波器,将最新时刻求得的深度观测值,与上一时刻的深度估计值融合,直到种子点(seed)深度收敛。 深度值分布的概率模型...
  • IIR和FIR滤波器设计低通滤波器

    千次阅读 2019-07-29 10:41:03
    采用IIR滤波器和FIR滤波器设计低通滤波器,比较两类滤波器的滤波结果。 要求:采用MATLAB语言实现,并分析结果。 设计过程 首先对原始信号进行频谱分析,确定滤波器参数。通过分析加噪信号的频谱,噪声信号为, ...
  • 一文理解matlab的成型滤波器设计

    千次阅读 热门讨论 2019-04-24 10:59:16
    成型滤波器 是在发送端将信号经过成形滤波器进行带限,使信号带宽匹配信道带宽。 信号带限就会引入码间串扰,会导致接收信号波形失真 rcosdesign b = rcosdesign(beta,span,sps,shape) 用来模拟升余弦滤波器(成型...
  • FIR滤波器设计

    千次阅读 2014-10-15 08:49:08
    FIR滤波器的优越性:……
  • ITK:自适应直方图均衡图像滤波器内容提要输出结果C++实现代码 内容提要 应用由参数alpha和beta控制的幂律自适应直方图均衡。 参数alpha控制滤波器的作用类似于经典的直方图均衡方法到滤波器的作用类似于不清晰的蒙版...
  • 阿尔法-贝塔滤波器

    2018-07-30 10:58:18
    线性滤波器中的alpha——β滤波器设计,同卡尔曼滤波器有同样的效果
  • [n,Wn,beta,ftype] = kaiserord估计滤波器阶数; [n,fo,ao,w] = remezord 计算等波纹滤波器阶数n和加权函数w; B=remez进行等波纹滤波器的设计 (2)阅读附录中的实例,学习FIR滤波器的设计方法及其在MATLAB中的...
  • 用matlab信号处理工具箱进行fir滤波器设计的三种方法 摘 要 介绍了利用 MATLAB 信号处理工具箱进行 FIR 滤波器设计的三种方法:程序设计法、 FDATool 设计法和 SPTool 设计法,给出了详细的设计步骤,并将设计的...
  • 强跟踪滤波器

    2018-04-23 15:14:53
    STF-CS,研究SCE与beta的关系,比较了四种滤波性能,(1)传统KF-CS ,(2)人为选定β值的STF-CS,(3)SCE最小方法确定β值(离散取值)的STF-CS ,(4)SCE最小方法确定β值(最小二乘拟合)的STF-CS。
  • 数字滤波器的设计

    千次阅读 2020-10-31 14:17:03
    FT、LT、ZT之间的(映射)关系零、极点分布如何影响频率响应从均值滤波看滤波器及系统函数时域表达式频率表达式零极点分布图频率响应分析FIR和IIR滤波器的比较性能上结构上设计工具上效果上FIR滤波器的设计基本设计...
  • 升余弦滤波器常常作为发送端的成型滤波器,用来抑制信号带外辐射。 2 MATLAB实现 在maltab中,主要用rcosdesign函数来实现FIR脉冲成型滤波器,其他相关的函数还有comm.RaisedCosineTransmitFilter,comm....
  • 设定低通滤波器的采样频率为112MHz,信号带宽为30MHz,,那么对于同相与正交分量分别具有15MHz带宽,因此低通滤波器的通频带为15MHz,参数配置如下(在MATLAB中调用fdatool函数) ...
  • 粒子滤波器的Matlab实现

    千次阅读 2020-05-03 18:16:34
    前言:粒子滤波器相较于卡尔曼滤波器或者UKF无迹卡尔曼滤波器而言,可以表达强非线性的变换且无需假设后验分布为高斯分布,在描述多峰分布时具有非常大的优势。粒子滤波器被广泛的应用于机器人系统中,如著名的...
  • IIR滤波器的FPGA实现

    千次阅读 2019-06-26 13:22:01
    IIR滤波器的FPGA实现 生产实习著 此篇实现的是直接1型7阶切比雪夫1型低通滤波器 文章目录IIR滤波器的FPGA实现IIR原理IIR定义模拟滤波器设计双线性变换IIR系统结构FPGA实现MATLAB 获取系数FPGA实现FIR滤波器FPGA根据...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 3,289
精华内容 1,315
关键字:

beta滤波器