转自：http://blog.csdn.net/jbb0523/article/details/6782800
 
在matlab中有一个滤波器设计和分析工具FDAT,可以通过此工具来对滤波器进行设计。
matlab中一些简单的命令：round(x)把x舍入到最近的整数（四舍五入）
                                        abs(x)计算x的绝对值
                                        sqrt(x)计算x的平方值
                                        fix(x)把x沿0的方向舍入到最近的整数值
                                        floor(x)把x舍入到比x小的最近的整数
                                        ceil(x)把x舍入为比x大的最近的整数
要设计滤波器，首先要做的就是要知道各个系数。其实系数我们是可以通过matlab的FDAT工具来进行计算的。步骤如下：
（1）先打开matlab,然后点击左下脚的start按钮，选择Toolboxes——>Filter Design ——>Filter Design &Analysis Tool,即可启动FDATool。也可在matlab中执行fdatool来启动FDATool。FDATool启动后如下图所示的窗口。

 
（2）按照要求自己设计滤波器。启动FDATool后的界面就是滤波器的设计界面，如上图所示，要从其它的界面进入滤波器的设计界面可以倒垃圾FDATool窗口坐下侧的一列工具按钮中的最下一个图标filter design ,即可进入设计界面。在该界面中要进行滤波器的设计。首先要选择滤波器的类型，滤波器的类型有高通、低通、带通和带阻，以及其它的好几种。选择好类型之后就要选择设计方法，设计方法从大类上有两种，一种是FIR,另一种是IIR。每一大类中又有很多种不同的方法。针对不同的设计方法，后面有不同的选项。然后就是滤波器的阶数（filter
 order)，如果是11阶的滤波器则输入10就可以了。设置完这些就需要设置滤波器的频率特性和幅度特性了。其中Fs是采样频率，Fp是通带截止频率，Fs是阻带截止频率。后面的Apass是指通带内允许的最大衰减，Astop是指阻带内允许的最小衰减。设置完这些参数之后，按Design Filter就可以按要求设计出该滤波器了。
在本次举例中设置如下图：

（3）滤波器设计和性能分析
设计完成后需要对滤波器进行性能分析，检查是不是符合要求。性能分析可通过单击Analysis菜单，下面有很多子菜单来进行。
1、Magnitude Response(幅频响应）图略
2、Phase Response(相频响应）
3、相幅联合分析
4、冲击响应（Analysis——>Impulse  Response后可得到如下的图形）

 
5、滤波器的系数（这个是很重要的，也是我们想要的）
Analysis——>Filter Coefficients之后会看到系数的。（图略）
还有其他的分析，都省略了吧！
（4）设置量化参数
matlab在计算系数时只是追求高精度而没有考虑有限字长。我们在fpga中实现时字长是有限的，所以要对系数首先进行量化。点击左下脚的Set Quantization parameter就可以设置量化参数了。

 默认时Turn quantization on是没有选中的，只有选中之后才可以设置后面的各个项。选中Convert coefficients to 就可以设置系数的格式了。因为我们要在fpga要实现，所以在此次选择定点数（fixed),如果选择定点数则就需要选择舍入模式，其中有round、fix、floor、ceil等各个的意义见开头提到的几个函数。也可在matlab中用help来查看各个命令的作用哦！（看看matlab是不是很人性啊！）后面是选择溢出模式和定点数的数据格式的。Format中有两个数字，前面一个呢是字的总长度，后面一个呢是小数的长度。如果你对某些选项还不太明白，那就找到这个选项对应的命令，然后help一下就可以了。
设置完成后在Filter Coefficient窗口最下面还可以看到对应的命令呢！这是不是很令人兴奋啊！如下图：

量化之后，依然可以用前面说过的几种分析方法来对比量化前后的不同。
（5）导出系数
点击File——>export，出现如下对话框。可以将系数导出到workspace空间中，以变量Num的形式存在。

但是变量Num都是小于1的数，所以还是不能用fpga来进行处理，所以要把它进行扩大。那到底要扩大多少倍呢，通过看资料我的理解就是在fpga处理中你的系数是几位数就可以扩大多少倍。比如你的系数准备是9位数，那么你可以给Num乘以2的9次方。
 
又查了一些资料才发现，系数的量化实际可以直接通过下面的命令来实现：
coeff=round(Num*2^9),（或者也可以coeff=round(Num/max(abs(Num))*32767))这样得到的系数也是可以用的。如果要检查你得到的系数是否可用，可以通过在matlab输入这条指令：freqz(coeff,1,512)。输入这个指令以后会出现下图：

通过观察这个图就可以知道这个系数是不是正确了。
 
得到系数之后在fpga中如何实现呢，这篇写的太长了，下篇继续吧

转自：http://blog.csdn.net/jbb0523/article/details/6782800
 
在matlab中有一个滤波器设计和分析工具FDAT,可以通过此工具来对滤波器进行设计。
matlab中一些简单的命令：round(x)把x舍入到最近的整数（四舍五入）
                                        abs(x)计算x的绝对值
                                        sqrt(x)计算x的平方值
                                        fix(x)把x沿0的方向舍入到最近的整数值
                                        floor(x)把x舍入到比x小的最近的整数
                                        ceil(x)把x舍入为比x大的最近的整数
要设计滤波器，首先要做的就是要知道各个系数。其实系数我们是可以通过matlab的FDAT工具来进行计算的。步骤如下：
（1）先打开matlab,然后点击左下脚的start按钮，选择Toolboxes——>Filter Design ——>Filter Design &Analysis Tool,即可启动FDATool。也可在matlab中执行fdatool来启动FDATool。FDATool启动后如下图所示的窗口。

 
（2）按照要求自己设计滤波器。启动FDATool后的界面就是滤波器的设计界面，如上图所示，要从其它的界面进入滤波器的设计界面可以倒垃圾FDATool窗口坐下侧的一列工具按钮中的最下一个图标filter design ,即可进入设计界面。在该界面中要进行滤波器的设计。首先要选择滤波器的类型，滤波器的类型有高通、低通、带通和带阻，以及其它的好几种。选择好类型之后就要选择设计方法，设计方法从大类上有两种，一种是FIR,另一种是IIR。每一大类中又有很多种不同的方法。针对不同的设计方法，后面有不同的选项。然后就是滤波器的阶数（filter
 order)，如果是11阶的滤波器则输入10就可以了。设置完这些就需要设置滤波器的频率特性和幅度特性了。其中Fs是采样频率，Fp是通带截止频率，Fs是阻带截止频率。后面的Apass是指通带内允许的最大衰减，Astop是指阻带内允许的最小衰减。设置完这些参数之后，按Design Filter就可以按要求设计出该滤波器了。
在本次举例中设置如下图：

（3）滤波器设计和性能分析
设计完成后需要对滤波器进行性能分析，检查是不是符合要求。性能分析可通过单击Analysis菜单，下面有很多子菜单来进行。
1、Magnitude Response(幅频响应）图略
2、Phase Response(相频响应）
3、相幅联合分析
4、冲击响应（Analysis——>Impulse  Response后可得到如下的图形）

 
5、滤波器的系数（这个是很重要的，也是我们想要的）
Analysis——>Filter Coefficients之后会看到系数的。（图略）
还有其他的分析，都省略了吧！
（4）设置量化参数
matlab在计算系数时只是追求高精度而没有考虑有限字长。我们在fpga中实现时字长是有限的，所以要对系数首先进行量化。点击左下脚的Set Quantization parameter就可以设置量化参数了。

 默认时Turn quantization on是没有选中的，只有选中之后才可以设置后面的各个项。选中Convert coefficients to 就可以设置系数的格式了。因为我们要在fpga要实现，所以在此次选择定点数（fixed),如果选择定点数则就需要选择舍入模式，其中有round、fix、floor、ceil等各个的意义见开头提到的几个函数。也可在matlab中用help来查看各个命令的作用哦！（看看matlab是不是很人性啊！）后面是选择溢出模式和定点数的数据格式的。Format中有两个数字，前面一个呢是字的总长度，后面一个呢是小数的长度。如果你对某些选项还不太明白，那就找到这个选项对应的命令，然后help一下就可以了。
设置完成后在Filter Coefficient窗口最下面还可以看到对应的命令呢！这是不是很令人兴奋啊！如下图：

量化之后，依然可以用前面说过的几种分析方法来对比量化前后的不同。
（5）导出系数
点击File——>export，出现如下对话框。可以将系数导出到workspace空间中，以变量Num的形式存在。

但是变量Num都是小于1的数，所以还是不能用fpga来进行处理，所以要把它进行扩大。那到底要扩大多少倍呢，通过看资料我的理解就是在fpga处理中你的系数是几位数就可以扩大多少倍。比如你的系数准备是9位数，那么你可以给Num乘以2的9次方。
 
又查了一些资料才发现，系数的量化实际可以直接通过下面的命令来实现：
coeff=round(Num*2^9),（或者也可以coeff=round(Num/max(abs(Num))*32767))这样得到的系数也是可以用的。如果要检查你得到的系数是否可用，可以通过在matlab输入这条指令：freqz(coeff,1,512)。输入这个指令以后会出现下图：

通过观察这个图就可以知道这个系数是不是正确了。
 
得到系数之后在fpga中如何实现呢，这篇写的太长了，下篇继续吧

这篇博客是[1][2]的整合

分类
			
函数名
			
功能说明
		
滤波器的分析(幅频/相频)
			
abs
			
求绝对值(幅值)
		
angle
			
求相角
		
conv/conv2
			
求卷积/二维卷积
		
fftfilt
			
利用重叠相加法的基于FFT的FIR滤波
		
filter
			
利用IIR或FIR滤波器对数据进行滤波
		
filtfilt
			
零相位数字滤波
		
filtic
			
为移位直接II型滤波器选择初始条件
		
freqs
			
模拟滤波器的频率相应
		
freqspace
			
控制频率相应中的频率间隔
		
freqz
			
数字滤波器的频率相应
		
grpdelay
			
平均滤波延迟(群延迟)
		
impz 
			
 数字滤波器的冲激相应
		
unwrap
			
 展开相角
		
unfirdn
			
增抽样,使用FIR滤波器滤波,然后减抽样
		
zplane 
			
 离散系统零极点图
		
fvtool
			
滤波器可视化工具
		

			
IIR标准模拟/数字滤波器设计函数( 求系统函数H(z))
			
			
besself 
			
贝赛尔模拟滤波器设计
		
butter
			
巴特沃斯滤波器设计
		
cheby1 
			
 切比雪夫I型滤波器设计
		
cheby2
			
切比雪夫II型滤波器设计
		
ellip
			
椭圆滤波器设计
		
yulewalk
			
递归数字滤波器设计
		
IIR滤波器阶的确定
			
buttord
			
 巴特沃斯滤波器阶的选择
		
cheb1ord
			
切比雪夫I型滤波器阶的选择
		
cheb2ord
			
切比雪夫II型滤波器阶的选择
		
ellipord
			
椭圆滤波器阶的选择
		
模拟低通型滤波器设计(归一化)
			
besselap
			
贝赛尔模拟低通滤波器原型
		
buttap
			
巴特沃斯模拟低通滤波器原型
		
cheb1ap 
			
切比雪夫I型模拟低通滤波器原型
		
cheb2ap 
			
切比雪夫II型模拟低通滤波器原型
		
ellipap 
			
椭圆模拟低通滤波器原型
		
模拟滤波器频率转换
			
lp2bp 
			
低通->带通
		
lp2bs
			
低通->带阻
		
lp2hp 
			
低通->高通
		
lp2lp
			
低通->低通
		

			
模拟滤波器->数字滤波器
			
			
bilinear
			
双线性变换
		
impinvar
			
冲激响应不变法
		
FIR滤波器设计
			
convmtx
			
 卷积矩阵
		
cremez 
			
任意响应,具有非线性相位的等纹波FIR滤波器设计
		
fir1
			
基于窗函数的FIR滤波器设计---标准响应
		
fir2 
			
基于窗函数的FIR滤波器设计---任意响应
		
fircls 
			
约束最小二乘FIR滤波器设计---任意响应
		
fircls1
			
 约束最小二乘FIR滤波器设计---低通与高通
		
firls 
			
最小二乘FIR滤波器设计
		
firrcos 
			
升余弦FIR滤波器设计
		
intfilt
			
内插FIR滤波器设计
		
remez
			
Parks-McClellan最优FIR滤波器设计
		
remezord
			
Parks-McClellan滤波器阶数选择
		
窗函数
			
bartlett 
			
巴特利特窗
		
blackman
			
布莱克曼窗
		
boxcar
			
矩形窗
		
chebwin
			
切比雪夫窗
		
hamming 
			
海明窗
		
hanning
			
汉宁窗
		
kaiser
			
凯瑟窗
		
triang
			
三角窗
		
tukeywin
			
Tukey窗
		
gausswin
			
高斯(Gauss)窗
		
rectwin
			
矩形窗
		
boxcar
			
矩形窗(百度说会被停用)
		


 

 

 

[1]matlab数字滤波器设计函数一览

[2]关于滤波器设计的matlab函数简表

      

1>  滤波器的分析和实现
abs 求绝对值(幅值)

angle   求相角

conv    求卷积

fftfilt 利用重叠相加法的基于FFT的FIR滤波

filter  利用IIR或FIR    滤波器对数据进行滤波

filtfilt 零相位数字滤波

filtic  为移位直接II型滤波器选择初始条件

freqs   模拟滤波器的频率相应

freqspace   控制频率相应中的频率间隔

freqz   数字滤波器的频率相应

grpdelay  平均滤波延迟(群延迟)

impz    数字滤波器的冲激相应

unwrap  展开相角

unfirdn 增抽样,使用FIR滤波器滤波,然后减抽样

zplane  离散系统零极点图

2>  IIR滤波器设计

(1)标准模拟/数字滤波器设计函数

besself 贝赛尔模拟滤波器设计

butter  巴特沃斯滤波器设计

cheby1  切比雪夫I型滤波器设计

cheby2  切比雪夫II型滤波器设计

ellip   椭圆滤波器设计

yulewalk递归数字滤波器设计

(2) IIR滤波器阶的选择

buttord 巴特沃斯滤波器阶的选择

cheb1ord切比雪夫I型滤波器阶的选择

cheb2ord切比雪夫II型滤波器阶的选择

ellipord椭圆滤波器阶的选择

(3) 模拟原型滤波器设计

besselap贝赛尔模拟低通滤波器原型

buttap  巴特沃斯模拟低通滤波器原型

cheb1ap 切比雪夫I型模拟低通滤波器原型

cheb2ap 切比雪夫II型模拟低通滤波器原型

ellipap 椭圆模拟低通滤波器原型

(4) 频率转换

lp2bp   模拟低通滤波器到模拟带通滤波器的转换

lp2bs   模拟低通滤波器到模拟带阻滤波器的转换

lp2hp   模拟低通滤波器到模拟高通滤波器的转换

lp2lp   模拟低通滤波器到模拟低通滤波器的转换

(5) 模拟滤波器的离散化

bilinear双线性变换

impinvar冲激响应不变法

3>  FIR滤波器设计

convmtx 卷积矩阵

cremez  任意响应,具有非线性相位的等纹波FIR滤波器设计

fir1    基于窗函数的FIR滤波器设计---标准响应

fir2    基于窗函数的FIR滤波器设计---任意响应

fircls  约束最小二乘FIR滤波器设计---任意响应

fircls1 约束最小二乘FIR滤波器设计---低通与高通

firls   最小二乘FIR滤波器设计

firrcos 升余弦FIR滤波器设计

intfilt 内插FIR滤波器设计

remez   Parks-McClellan最优FIR滤波器设计

remezord   Parks-McClellan滤波器阶数选择

4>  窗函数

bartlett    巴特利特窗

blackman    布莱克曼窗

boxcar      矩形窗

chebwin     切比雪夫窗

hamming     海明窗

hanning     汉宁窗

kaiser      凯瑟窗

triang      三角窗