精华内容
下载资源
问答
  • 切比雪夫滤波器设计

    2011-10-06 02:07:33
    切比雪夫滤波器设计 交叉耦合 滤波器 小工具
  • 切比雪夫滤波器设计 前言 人类正在进入信息时代,信号处理与滤波器设计是信息科学技术领域中一个不可或缺的重要内容。然而半个世纪以来,滤波器的设计的基本理论一直没有改变,现有的技术都只支持一种滤波器实现...
  • 很不错的电子科大硕士论文,对从理论上更好理解滤波器大有帮助,导师贾宝富 你懂得!
  • 切比雪夫滤波器

    2018-08-08 10:31:39
    此为切比雪夫滤波器设计组成程序代码,是设计各种OFDM、FBMC、UFMC必须使用的一种滤波器组。
  • 设计一个切比雪夫高通滤波器,观察其通带损耗和阻带衰减是否满足要求。
  • 数字切比雪夫滤波器设计及MATLAB仿真
  • 提出了使用 MATLAB 设计巴特沃斯和切比雪夫滤波器的分析方法。 还计算了滤波器的阶数、传递函数以及各个滤波器的电容器和电感器的值。
  • 在MATLAB平台下,设计数字信号处理当中巴特沃斯和切比雪夫滤波器,包括低通、高通、带通和带阻等类型。
  • 切比雪夫滤波器程序一、题目要求利用双线性变换法设计满足下列指标的切比雪夫I型低通数字滤波器;Wp=0.1pi,Wst=0.4pi,Ap<=1db,As>=25db.要求:matlab编程实现。 二、思路及程序要设计一个切比雪夫I型...

    切比雪夫滤波器程序

    一、题目要求

    利用双线性变换法设计满足下列指标的切比雪夫I型低通数字滤波器;Wp=0.1pi,Wst=0.4pi,Ap<=1db,As>=25db.

    要求:matlab编程实现。

     

    二、思路及程序

    要设计一个切比雪夫I型低通数字滤波器,首先要考虑根据所给参数条件设计低通原型滤波器,再根据题目要求的双线性变换法用bilinear函数将其转换为数字滤波器,然后绘出其幅频曲线。

     

     

    程序:

     

    wp=0.1*pi;ws=0.4*pi; Ap=1;As=25;%题目所给条件

    wp1=tan(wp/2);ws1=tan(ws/2);Wp=1;Ws=wp1/ws1;%归一化

    [n,wn]=cheb1ord(Wp,Ws,Ap,As,'s');%计算切比雪夫滤波器的最小阶n和截止频率wn

    [b,a] = cheby1(n,Ap,wn,'s');%计算切比雪夫滤波器系统函数分子分母系数

    [Bz,Az]=bilinear(b,a,3); %设采样频率为3Hz,用双线性变换法将模拟滤波器变换成数字滤波器

    [H,W]=freqz(Bz,Az);%求数字滤波器的频响特性

    figure(1);  

    plot(W/pi,20*log10(abs(H)));

    grid on; 

    axis([0 1 -80 1]);

    xlabel('频率/Hz'),ylabel('增益/dB'); 

    title('切比雪夫I型低通数字波器'); 

     

     

    展开全文
  • 通过这个函数将模拟滤波器的H(s)转变为数字滤波器的H(z)常用模拟低通滤波器的特性:巴特沃兹滤波器Matlab设计模拟巴特沃兹滤波器切比雪夫滤波器 无限长单位脉冲响应(IIR)滤波器的设计方法 从差分方程可以看...

    无限长单位脉冲响应(IIR)滤波器的设计方法

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    从差分方程可以看出来滤波器的输出y(n)不仅和输入x(n)有关系还与之前的输出有关系
    无论是差分方程还是系统函数假定说所有的bi都为0,那么这个系统就是一个所谓的FIR系统,否则这个系统就是一个IIR系统,这时如果x(i)用单位脉冲序列表示的话,我们得到的y(n)就是无限长的。
    在这里插入图片描述

    数字滤波器的设计步骤

    1)按照实际需要确定滤波器的性能要求
    2)用一个因果稳定系统H(z)或h(n)去逼近这个性能要求,即求h(n)的表达式
    3)用一个有限精度的运算去实现这个系统的函数。包括选择运算结构:如级联型,并联型,卷积型,频率采样型以及快速卷积(FFT)型等

    matlab计算双线性变换法的H(z),通过这个函数将模拟滤波器的H(s)转变为数字滤波器的H(z)

    [b,a]=bilinear(NUM,DEN,Fs)
    将由向量NUM和DEN表示的S域中的系统函数用双线性变换法转变到Z域,数字滤波器的分子分母系数分别为b和a,Fs是数字滤波器的采样频率

    常用模拟低通滤波器的特性:

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    巴特沃兹滤波器

    特点:具有通带内最大平坦的真费用特性,且随着频率f的增加,幅频特性A(Ω2)单调减小。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    当Ω=Ωc的时候,结果为1/2,这个点也被称之为半功率点,N是滤波器的阶数,N越大可以看到他的振幅平方函数越接近于一个矩形
    在过渡带内,阶次为N的巴特沃兹滤波器的幅度响应趋于斜率为-6NdB/倍频程的渐近线。
    下面具体分析一下N和我们所谓的具体函数之间的关系:
    把刚才的变量jΩ用S带进去,得到的振幅平方函数为:
    在这里插入图片描述
    求解得到的方程的根为:Sp就在以Ωc为半径的一个圆上,等分这个圆:
    在这里插入图片描述
    是N阶则就含有2N个极点,由我们的振幅平方函数就很容易得到我们的H(S),怎么得到,为了保证系统稳定,我们取他的左半平面一半的极点,这一半的极点知道他的半径知道他的幅角我们就很容易写出它的极点,写出极点之后就很容易得到他的系统函数
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    先归一化再反归一化
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    Matlab设计模拟巴特沃兹滤波器

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    切比雪夫滤波器

    它与巴特沃兹滤波器的区别就在于,他的通带和阻带会呈现一个波动特性,不像巴特沃兹滤波器一样是单调下降的,这样做最大的好处就是把误差分布在整个频带里面,大家都分担一定的误差这样大家的误差就都不会很大,因为我们滤波器的指标往往是通带的波动,它并不在乎在某一个频率点的波动有多小,而在乎的是在整个频带上面波动越小越好
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 编写的一个用来设计切比雪夫滤波器的MATLAB程序
  • 介绍了野草算法优化提取广义切比雪夫滤波器耦合矩阵的方法。首先用野草算法控制耦合矩阵相似变换时的旋转角度,通过对目标函数的优化归零,实现对耦合矩阵任意位置元素的消零。接着给出广义切比雪夫滤波器的几种拓扑...
  • 2" \h \z \u 1 课题综述 1 1.1 课题来源 1 1.2 预期目标 1 1.3 面对的问题 1 1.4 需要解决的关键技术 1 2 系统分析 2 2.1 涉及的基础知识 2 2.2 解决的基本思路 2 2.3 总体方案 2 2.4 功能模块框图 2 3 详细设计 ...
  • 切比雪夫滤波器的特性分析和设计

    千次阅读 2019-10-08 15:55:53
    作者:Joseph Pan (转载请保留出处:...滤波器有两种用途:分离混合的信号,复原失真的信号。在基频分析器中,伴奏是对人声的一种噪音干扰,因此需要尽可能减少噪音的影响。由于人的音高在300Hz~...

    作者:Joseph Pan (转载请保留出处:http://www.cnblogs.com/weizhoupan/archive/2011/03/26/1996500.html

    一、实验背景

    数字滤波器是DSP中非常重要的组成部分。滤波器有两种用途:分离混合的信号,复原失真的信号。在基频分析器中,伴奏是对人声的一种噪音干扰,因此需要尽可能减少噪音的影响。由于人的音高在300Hz~2000Hz之间,因此可以构造一个带通滤波器去除这个频段以外的信号。在常见的滤波器中,由于切比雪夫滤波器运算性能较好,且工作在频域上,因此最适合应用在基频分析器中。

     

    二、实验目的

    分析切比雪夫滤波器的特性,并完成切比雪夫系数的设计。

     

    三、实验环境和工具

    1. 实验平台:Windows
    2. 开发语言:Fortran

     

    四、常见滤波器的分类和切比雪夫滤波器的选择

    根据应用场合和实现方式,常见滤波器可以如表1所示来进行分类:
     

    卷积

    递归

    时域

    移动平均滤波器

    单极点滤波器

    频域

    加窗sinc滤波器

    切比雪夫滤波器

    任意频响

    FIR任意频响滤波器

    迭代设计滤波器

    表1 常见滤波器的分类

    根据表1,由于基频的分析提取是工作在频域上的,因此滤波器主要在加窗sinc滤波器和切比雪夫滤波器两者间进行选择。根据系统的需求,为了实现快速获取基频分析结果,选择的标准主要取决于两者在速度上的优劣。

    对加窗sinc和切比雪夫滤波器的速度的比较,即是对卷积滤波器(FIR)和递归滤波器(IIR)的比较。图1的曲线展示了加窗sinc滤波器和等效的6极点递归滤波器的相应执行时间。其中,标准卷积和快速傅里叶卷积是两种算法下构造的加窗sinc滤波器。加窗sinc滤波器的运行时间在低频和高频段上升,这是因为为了跟上递归滤波器在这些效率上更好的性能,必须增加滤波器内核的长度。总的来说,IIR滤波器要比相应的FIR滤波器快1个数量级。

    clip_image001

    图1 FIR滤波器和IIR滤波器的速度对比

     

    五、切比雪夫滤波器的特性分析

    切比雪夫滤波器(又译车比雪夫滤波器)是在通带或阻带上频率响应幅度等波纹波动的滤波器。在通带波动的为“I型切比雪夫滤波器”,在阻带波动的为“II型切比雪夫滤波器”。

    1. 切比雪夫的频率响应特性

    切比雪夫的频率响应如图2所示:

    clip_image002

    (a) 低通频率响应

    clip_image003

    (b) 低通频率响应(dB)

    clip_image004

    (c) 高通频率响应

    clip_image005

    (d) 高通频率响应(dB)

    图2 切比雪夫频率响应

    如图1所示,图a和图b是0.5%纹波的低通切比雪夫滤波器的频率响应,图c和图d是相应的高通滤波器的响应。

    2. 阶跃响应的过冲

    切比雪夫滤波器的阶跃响应有5%~30%的过冲,且随着极点数的增加而增大。图3是切比雪夫滤波器阶跃响应的两个例子。

    clip_image006

    图3 切比雪夫阶跃响应

    3. 稳定性

    递归滤波器运行很快,但在性能上受限。如果是低通高通滤波器,极点实际的数量将略微取决于纹波。单精度的近似数字如表2所示。

    截止效率

    0.02

    0.05

    0.10

    0.25

    0.40

    045

    0.48

    最大极点数

    4

    6

    10

    20

    10

    6

    4

    当接近这一极限时,滤波器的性能将变差。阶跃响应将出现更大的过冲,阻带衰减将变差,频率响应将出现过多纹波。如果滤波器的设计指针太高,或系数中出现了错误,输出可能振荡直至有溢出发生。

    为了增加极点的最大数目,以提高运算结果的准确性,可以采用分阶段实现滤波器,在本系统的基频分析模块中,我们将滤波器分为9级。如果每一级产生n个极点,则该滤波器将会产生9*n个极点的滤波器。

     

    六、 切比雪夫滤波器的设计

    递归滤波器是由差分方程描述的。

    clip_image008 (1)

    其中,x[]和y[]分别是输入和输出信号,a和b是递归系数。可以写成下面的形式:

    clip_image010 (2)

    滤波器的设计关键就在于a和b系数的获取。

    递归系数可以使用下面的Fortran程序来获得:

       1: 100 'CHEBYSHEV FILTER- RECURSION COEFFICIENT CALCULATION
       2:  
       3: 110 '
       4:  
       5: 120 'INITIALIZE VARIABLES
       6:  
       7: 130 DIM A[22] 'holds the "a" coefficients upon program completion
       8:  
       9: 140 DIM B[22] 'holds the "b" coefficients upon program completion
      10:  
      11: 150 DIM TA[22] 'internal use for combining stages
      12:  
      13: 160 DIM TB[22] 'internal use for combining stages
      14:  
      15: 170 '
      16:  
      17: 180 FOR I% = 0 TO 22
      18:  
      19: 190 A[I%] = 0
      20:  
      21: 200 B[I%] = 0
      22:  
      23: 210 NEXT I%
      24:  
      25: 220 '
      26:  
      27: 230 A[2] = 1
      28:  
      29: 240 B[2] = 1
      30:  
      31: 250 PI = 3.14159265
      32:  
      33: 260 'ENTER THE FOUR FILTER PARAMETERS
      34:  
      35: 270 INPUT "Enter cutoff frequency (0 to .5): ", FC
      36:  
      37: 280 INPUT "Enter 0 for LP, 1 for HP filter: ", LH
      38:  
      39: 290 INPUT "Enter percent ripple (0 to 29): ", PR
      40:  
      41: 300 INPUT "Enter number of poles (2,4,...20): ", NP
      42:  
      43: 310 '
      44:  
      45: 320 FOR P% = 1 TO NP/2 'LOOP FOR EACH POLE-PAIR
      46:  
      47: 330 '
      48:  
      49: 340 GOSUB 1000 'The subroutine in TABLE 20-5
      50:  
      51: 350 '
      52:  
      53: 360 FOR I% = 0 TO 22 'Add coefficients to the cascade
      54:  
      55: 370 TA[I%] = A[I%]
      56:  
      57: 380 TB[I%] = B[I%]
      58:  
      59: 390 NEXT I%
      60:  
      61: 400 '
      62:  
      63: 410 FOR I% = 2 TO 22
      64:  
      65: 420 A[I%] = A0*TA[I%] + A1*TA[I%-1] + A2*TA[I%-2]
      66:  
      67: 430 B[I%] = TB[I%] - B1*TB[I%-1] - B2*TB[I%-2]
      68:  
      69: 440 NEXT I%
      70:  
      71: 450 '
      72:  
      73: 460 NEXT P%
      74:  
      75: 470 '
      76:  
      77: 480 B[2] = 0 'Finish combining coefficients
      78:  
      79: 490 FOR I% = 0 TO 20
      80:  
      81: 500 A[I%] = A[I%+2]
      82:  
      83: 510 B[I%] = -B[I%+2]
      84:  
      85: 520 NEXT I%
      86:  
      87: 530 '
      88:  
      89: 540 SA = 0 'NORMALIZE THE GAIN
      90:  
      91: 550 SB = 0
      92:  
      93: 560 FOR I% = 0 TO 20
      94:  
      95: 570 IF LH = 0 THEN SA = SA + A[I%]
      96:  
      97: 580 IF LH = 0 THEN SB = SB + B[I%]
      98:  
      99: 590 IF LH = 1 THEN SA = SA + A[I%] * (-1)^I%
     100:  
     101: 600 IF LH = 1 THEN SB = SB + B[I%] * (-1)^I%
     102:  
     103: 610 NEXT I%
     104:  
     105: 620 '
     106:  
     107: 630 GAIN = SA / (1 - SB)
     108:  
     109: 640 '
     110:  
     111: 650 FOR I% = 0 TO 20
     112:  
     113: 660 A[I%] = A[I%] / GAIN
     114:  
     115: 670 NEXT I%
     116:  
     117: 680 ' 'The final recursion coefficients are in A[ ] and B[ ]
     118:  
     119: 690 END

    第270~300行,4个参数被输入到程序中。截止频率FC,被表达为抽样频率的分数形式,因此必须在0到0.5的范围内。变量LH,设置为1时对应高通滤波器,设置为0时对应低通滤波器。变量PR的输入值要在0到29之间,表示滤波器频率响应的纹波在0%到29%之间。滤波器的极点数通过变量NP输入,且必须是2到20见的一个偶数。程序运行完成时,a和b系数存放在数组A[]和B[]中(a0 = A[0],a[1] = A[1],等等)。

    上面的程序只能用于获取高通或低通滤波器的系数,对于带通滤波器,则需要再进一步进行构造。在DSP系统中,带通滤波器可通过低通滤波器和高通滤波器级联而形成,如图4所示。

    clip_image012

    图4 级联构成的带通滤波器

    图4所示的带通滤波器由一个低通滤波器和一个高通滤波器串联而成。设两个滤波器的系数分别为a0、a1、a2、b1、b2和A0、A1、A2、B1、B2,则整个系统的传递函数H[z]由两级传递函数相乘得到

    clip_image014 (3)

    进行多项式相乘和合并同类项后得到下面的形式

    clip_image016 (4)

    公式(4)符合公式(2)的形式,因此我们可以直接提取实现串联系统的递归系数

    clip_image018

    上面的计算过程可以交由计算机程序来实现。如下所示:

       1: 100 'COMBINING RECURSION COEFFICIENTS OF CASCADE AND PARALLEL STAGES
       2:  
       3: 110 '
       4:  
       5: 120 ' 'INITIALIZE VARIABLES
       6:  
       7: 130 DIM A1[8], B1[8] 'a and b coefficients for system 1, one of the stages
       8:  
       9: 140 DIM A2[8], B2[8] 'a and b coefficients for system 2, one of the stages
      10:  
      11: 150 DIM A3[16], B3[16] 'a and b coefficients for system 3, the combined system
      12:  
      13: 160 '
      14:  
      15: 170 'Indicate cascade or parallel combination
      16:  
      17: 180 INPUT "Enter 0 for cascade, 1 for parallel: ", CP%
      18:  
      19: 190 '
      20:  
      21: 200 GOSUB XXXX 'Mythical subroutine to load: A1[ ], B1[ ], A2[ ], B2[ ]
      22:  
      23: 210 '
      24:  
      25: 220 FOR I% = 0 TO 8 'Convert the recursion coefficients into transfer functions
      26:  
      27: 230 B2[I%] = -B2[I%]
      28:  
      29: 240 B1[I%] = -B1[I%]
      30:  
      31: 250 NEXT I%
      32:  
      33: 260 B1[0] = 1
      34:  
      35: 270 B2[0] = 1
      36:  
      37: 280 '
      38:  
      39: 290 FOR I% = 0 TO 16 'Multiply the polynomials by convolving
      40:  
      41: 300 A3[I%] = 0
      42:  
      43: 310 B3[I%] = 0
      44:  
      45: 320 FOR J% = 0 TO 8
      46:  
      47: 330 IF I%-J% < 0 OR I%-J% > 8 THEN GOTO 370
      48:  
      49: 340 IF CP% = 0 THEN A3[I%] = A3[I%] + A1[J%] * A2[I%-J%]
      50:  
      51: 350 IF CP% = 1 THEN A3[I%] = A3[I%] + A1[J%] * B2[I%-J%] + A2[J%] * B1[I%-J%]
      52:  
      53: 360 B3[I%] = B3[I%] + B1[J%] * B2[I%-J%]
      54:  
      55: 370 NEXT J%
      56:  
      57: 380 NEXT I%
      58:  
      59: 390 '
      60:  
      61: 400 FOR I% = 0 TO 16 'Convert the transfer function into recursion coefficients.
      62:  
      63: 410 B3[I%] = -B3[I%]
      64:  
      65: 420 NEXT I%
      66:  
      67: 430 B3[0] = 0
      68:  
      69: 440 ' 'The recursion coefficients of the combined system now
      70:  
      71: 450 END 'reside in A3[ ] & B3[ ]
    在本系统中,选用44100的采样频率,高通频率为30Hz,低通频率为2Khz,为了获得更快滚降特性,选用4%的纹波。使用上面的程序获得a、b系数如下:
     

    A

    B

    0

    9.684457e-07

    0

    1

    6.779120e-06

    -7.616874e+00

    2

    1.936891e-05

    2.634041e+01

    3

    2.711648e-05

    -5.424242e+01

    4

    1.355824e-05

    7.325881e+01

    5

    -1.355824e-05

    -6.726091e+01

    6

    -2.711648e-05

    4.196424e+01

    7

    -1.936891e-05

    -1.715111e+01

    8

    -6.779120e-06

    4.166027e+00

    9

    -9.684457e-07

    -4.581673e-01

    七、实验总结

    通过本实验,我们深入了解了切比雪夫滤波器的特性,并成功构造了一个4%纹波的切比雪夫带通滤波器,以提高基频提取结果的正确性。

    参考文献:

    [1] Steven W.Smith. Digital Signal Processing: A Practical Guide for Engineers and Scientists.[M] California Technical Publishing, 2003

    感谢:

    Special thanks to Steven W.Smith for his great tutorial and craigeaton for the parameters data in his project.

    转载于:https://www.cnblogs.com/weizhoupan/archive/2011/03/26/1996500.html

    展开全文
  • matlab编写的IIR低通切比雪夫滤波器及其滤波过程。自己写的,简单易懂。。。对初学者很有用。。。需要设计相关程序的话可以借鉴一下
  • 采用切比雪夫滤波器设计设计一个50——60hz的带通滤波器
  • 框架已经写好 只需要更改 m q w0这些值 可求的S11 S12的曲线
  • 设计一个3阶低通切比雪夫滤波器,对信号发生器产生的频率为1KHZ的正弦信号进行实时滤波,将结果通过示波器显示,并与滤波前的波形进行对比。
  • 关于切比雪夫型IIR滤波器设计matlab代码
  • 设计要求: 能滤除10Hz以下的低频信号 T = 32/1000; % 采样周期,s Fs = 1/T; % 采样频率,Hz % 注意:fp、fs值要小于Fs/2 fp = 8; % 通带截止频率,Hz fs = 12; % 阻带截止频率,Hz wp = 2*pi*fp/Fs...

    设计要求:

    • 能滤除10Hz以下的低频信号
    T  = 32/1000;       % 采样周期,s
    Fs = 1/T;           % 采样频率,Hz
    
    % 注意:fp、fs值要小于Fs/2
    fp = 8;          					% 通带截止频率,Hz      
    fs = 12;         					% 阻带截止频率,Hz     
    wp = 2*pi*fp/Fs;  					% 转换单位并归一化处理
    ws = 2*pi*fs/Fs;
    Rp = 3;           					% 通带允许最大衰减,db
    Rs = 30;          					% 阻带允许最小衰减,db
    [n,Wn]=cheb1ord(wp/pi,ws/pi,Rp,Rs); % 获取阶数和截止频率
    [b,a]=cheby1(n,Rp,Wn, 'high')  		% 获得转移函数系数
    
    % 滤波器查看
    [H,w]=freqz(b,a);
    plot(w*Fs/(2*pi),20*log10(abs(H)));
    axis([0 20 -30 0]);
    ylabel('增益/dB');xlabel('频率(Hz)');title('数字滤波器幅度响应');grid on;
    
    % 滤波器使用
    %dataOut = filter(b,a,dataIn);          %信号滤波运算
    
    展开全文
  • 本文实例讲述了Python图像滤波处理操作。...希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。 本文标题: Python图像滤波处理操作示例【基于ImageFilter类】 本文地址: http://www.cppcns.com/jiaoben/python/248890.html
  • 通过分析广义切比雪夫滤波器传输零点对滤波器群时延和S参数的影响,发现广义切比雪夫滤波器传输零点的实部和虚部分别主要影响滤波器群时延的时延幅值和线性度,调整滤波器传输零点的虚部,可以改善滤波器群时延的...
  • 在现代通信系统中,由于信号中经常混有各种...而本次课程设计上要用到的切比雪夫滤波器是在通带或阻带上频率响应幅度等波纹波动的滤波器。在通带波动的为“I型切比雪夫滤波器”,在阻带波动的为“II型切比雪夫滤波器
  • [Matlab]切比雪夫Ⅱ型滤波器设计:低通、高通、带通和带阻-------(3) II型切比雪夫滤波器 在阻带(或称“阻频带”)上频率响应幅度等波纹波动的滤波器称为“II型切比雪夫滤波器”。 也称倒数切比雪夫滤波器,较不...
  • 在MATLAB中,cheblap函数用于设计切比雪夫 I 型低通滤波器。该函数的调用方法为 [z, p,k] = cheb1ap(n, rp) 其中,n为滤波器的阶数,rp为通带的幅度误差。返回值分别为滤波器的零点、极点和增益。 例 设计切比雪夫I型...
  • 在MATLAB中,cheb2ap函数用于设计切比雪夫II型低通滤波器。Cheb2ap的语法为 [z,p,k] = cheb2ap(n, rp) 其中,n为滤波器的阶数,rp为通带的波动。返回值z,p,k分别为滤波器的零点、极点和 增益。 例 设计切比雪夫II型低...
  • [Matlab]切比雪夫Ⅰ型滤波器设计:低通、高通、带通和带阻-------(2) ​ 切比雪夫滤波器,又名“车比雪夫滤波器”,是在通带或阻带上频率响应幅度等波纹波动的滤波器。切比雪夫滤波器来自切比雪夫分布,以...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 1,076
精华内容 430
关键字:

切比雪夫滤波器的设计