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  • 带通滤波器matlab程序

    2018-06-02 22:51:14
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  • 带通滤波器MATLAB程序

    2014-07-08 09:24:26
    设计带通滤波器MATLAB程序.这个程序简单明了,能够很容易的进行滤波。
  • matlab代码,直接运行出结果。FIR带通滤波器,并对数字信号进行带通滤波。建立含有3种频率和白噪声的信号。然后利用窗函数法设计
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  • 带通滤波器matlab程序设计

    千次阅读 2020-12-11 15:41:46
    如何在matlab带通滤波器进行滤波? matlab中fdatool使用说明 Matlab fir滤波(conv) 以上链接详细记录了带通滤波器的设计及matlab自带fdatool的使用步骤。 自己编的一个带通滤波器的程序及解释 fs=500; % ...

    最近初入信号处理,对带通滤波器的资料进行总结。
    转载自:

    1. 如何在matlab用带通滤波器进行滤波?

    2. matlab中fdatool使用说明

    3. Matlab fir滤波(conv)

    以上链接详细记录了带通滤波器的设计及matlab自带fdatool的使用步骤。

    自己编的一个带通滤波器的程序及解释

    fs=500;                                                 % 采样率
    n=length(data);                                         % 滤波数据长度
    t = 0:1/fs:(n-1)/fs;                                    % 横坐标刻度值
    lpass=100;
    hpass=200;                                              % 带通滤波的带宽
    filterorder =2;                                         % 滤波器阶数
    filtercutoff = [2*lpass/fs 2*hpass/fs];                 % 频率归一化 对应频率/nyquist频率,nyquist频率是采样率的一半 
    [f_b, f_a] = butter(filterorder,filtercutoff);          % 调用butter()函数返回巴特沃斯滤波器传递函数的零极点系数和增益
    sig= filtfilt(f_b,f_a,data);                            % 零相位数字滤波 通过x在正向和反向两个方向上处理输入数据来执行零相位数字滤波 。在向前过滤数据后,反转过滤后的序列,然后将其运回过滤器。
    noise=data-sig;                                         % 噪声为原始信号减去滤波后信号的剩余信号
    SNR=10*log((sig.^2)/(noise.^2));                        % 10lg(Ps/Pn),其中Ps和Pn分别代表信号和噪声的有效功率,也可以换算成电压幅值的比率关系:20Lg(Vs/Vn),Vs和Vn分别代表信号和噪声电压的“有效值”。用dB表示。
    

    有需要可以自行修改,不保证正确。

    展开全文
  • 看到一个带通滤波器的设计如下,开始研究是如何设计的 代码: band_low = 0.3; band_high = 1.2; fs_origin = 25; hd_band = design(fdesign.bandpass('N,F3dB1,F3dB2',4,band_low,band_high,fs_origin),'...

    写在前面的话:

    由滤波器系数得到传输函数:

    使用matlab fdatool设计滤波器,得到幅频响应,得到滤波器系数,由系数如何得到滤波器的参数?

    我的方法是 使用:点击Filt-Export to simulink Model, simulink打开后,出现了简单的滤波器或者在 simulink中设计滤波器,双击设计好的滤波器,可以参看其框图,根据框图可以将传输函数写出,即可得到滤波器的参数。

    看到一个带通滤波器的设计如下,开始研究是如何设计的

    带通滤波器设计matlab代码:

    band_low = 0.3;       
    band_high = 1.2;       
    fs_origin = 25; 
    hd_band = design(fdesign.bandpass('N,F3dB1,F3dB2',4,band_low,band_high,fs_origin),'butter'); %带通滤波器
    %fvtool(hd_band); % view
    measure(hd_band) %Measure the frequency response characteristics of the filter 
    %filtered = filter(hd_band,x);  % 滤波器的使用,输入数组x,输出数组filtered

    查看官网MathWorks,找到关于滤波器的设计design,带通滤波器的设计fdesign.bandpass

    The fdesign.bandpass function returns a bandpass filter design specification object that contains specifications for a filter such as passband frequency, stopband frequency, passband ripple, and filter order. Use the design function to design the filter from the filter design specifications object.

    本处只解析此处滤波器的设计参数,若查看更多,移至官网MathWorks

    • N:Filter order for FIR filters. Or both the numerator and denominator orders for IIR filters when Na and Nb are not provided. Specified using FilterOrder. 关于滤波其的阶数
    • F3dB1:Frequency of the 3 dB point below the passband value for the first cutoff, specified in normalized frequency units. Applies to IIR filters.
    • F3dB2:Frequency of the 3 dB point below the passband value for the second cutoff, specified in normalized frequency units. Applies to IIR filters.
    • Fs bandpassSpecs = fdesign.bandpass(___,Fs) provides the sample rate in Hz of the signal to be filtered. Fs must be specified as a scalar trailing the other numerical values provided. In this case, all frequencies in the specifications are in Hz as well. 

    上面这句话解释了传入采样频率的必要性。

    'N,F3dB1,F3dB2' butter

    以上参数的设置使用与IIR butter

    fdesign.bandpass('N,F3dB1,F3dB2',4,band_low,band_high,fs_origin)
    show:  
    bandpass (具有属性):
    
                   Response: 'Bandpass'
              Specification: 'N,F3dB1,F3dB2'
                Description: {3×1 cell}
        NormalizedFrequency: 0
                         Fs: 25
                FilterOrder: 4
                      F3dB1: 0.3000
                      F3dB2: 1.2000

    fvtool(hd_band)% 查看幅频特性

    measure(hd_band) %Measure the frequency response characteristics of the filter 

    Sample Rate             : 25 Hz       
    First Stopband Edge     : Unknown     
    First 6-dB Point        : 250.7041 mHz
    First 3-dB Point        : 300 mHz     
    First Passband Edge     : Unknown     
    Second Passband Edge    : Unknown     
    Second 3-dB Point       : 1.2 Hz      
    Second 6-dB Point       : 1.4315 Hz   
    Second Stopband Edge    : Unknown     
    First Stopband Atten.   : Unknown     
    Passband Ripple         : Unknown     
    Second Stopband Atten.  : Unknown     
    First Transition Width  : Unknown     
    Second Transition Width : Unknown  

    使用fdatool同样实现此滤波器的设计

    设计的滤波器通过File-Export导出到工作区;

    也可以在analysis中查看器信息,比如系数、幅频、相频特性。比如查看analysis中点击Filter Information中可以看到fdesign使用的内容:'N,F3dB1,F3dB2'

    完成了带通滤波器的设计,就在考虑如何转化为C语言代码,这里有个网站可以进行转化,设计滤波器转为C语言实现,但是结果并没有达到我想要的要求,我的目的是怎样将fdatool中设计的滤波器系数中得到其对应的传递函数H(Z),有了传递函数,就可以自己写C语言实现了

    在上面fdatool设计的滤波器中,两种方法查看设计的滤波器,任意一种都可以;

    1. 点击Filt-Export to simulink Model, simulink打开后,出现了简单的滤波器,
    2. 或者采用如下图操作,从左到右三个按键

       

    双击可以看到滤波器的内部结构,如图显示为两个二阶滤波器级联:

    放大其中一个滤波器如下

    简单作了标记如下

    并给出其对应的C语言实现,此代码无法直接运行只是提取了一部分带通滤波器实现部分

    /* IIR fourth-order filter coefficients */
    typedef struct 
    {
    	float(*a)[3];
    	float(*b)[3];
    	float* gain;
    } IIR_ORDER4_COEFF_T;
    
    /* Save the in-process' data of the second-order filter */
    typedef struct 
    {
    	float m1;
    	float m2;
    } FILTER_ORDER2_T;
    
    /*三轴信号处理前的滤波:四阶带通(0.3-1.2)Hz)滤波,由两个二阶滤波级联起来*/
    float a_raw[2][3] = {
    	{ 1.00, (float)-1.9175958145710057, (float)0.9246554650412394 },    //第一级二阶滤波,分母
    	{ 1.00, (float)-1.7227109782351659, (float)0.7854234338937474 }    //第二级二阶滤波,分母
    };//分母
    float b_raw[2][3] = {
    	{ 1.00, (float)0.00, (float)-1.00 },    //第一级二阶滤波,分子
    	{ 1.00, (float)0.00, (float)-1.00 }    //第二级二阶滤波,分子
    };//分子
    float gain_raw[2] = { (float)0.1048485643154691/*第一级增益*/, (float)0.1048485643154691/*第二级增益*/ };
    
    /******************************************************************************/
    /** Start, initialize the parameters
    * @param[in]
    *
    * @return
    *
    *//*
    * History        :
    * 1.Date         : 2020/8/28
    *   Author       : 
    *   Modification : Created function
    
    *******************************************************************************/
    void StartSwim(void) 
    {
    	/* signal filter parameter initialization */
    	IIR_Raw.a = a_raw;
    	IIR_Raw.b = b_raw;
    	IIR_Raw.gain = gain_raw;
    }
    
    /*
    x: input
    m1:保存中间滤波器数据
    m2:保存中间滤波器数据
    a:滤波器系数
    b:滤波器系数
    gain:增益,对于只支持定点小数运算的,需要把增益分配到每个二阶IIR滤波器的系数中,使得每次中间的结果都不溢出,即使其频率响应的最大值最接近0dB
    */
    float filterOrder2(float* x, float* m_1, float* m_2, float* a, float* b, float* gain){
    	float y, m;
    	//计算没有增益的滤波输出,存于y_
    	m = *x - a[1] * *m_1 - a[2] * *m_2;    //求当前m,同时作为求y_的中间步骤
    	y = m + b[1] * *m_1 + b[2] * *m_2;
    	//更新*m_1和*m_2
    	*m_2 = *m_1;
    	*m_1 = m;
    	//返回带增益的滤波输出
    	return y* *gain;
    }
    
    /******************************************************************************/
    /** filter: Fourth-order filter, direct type II
    * @param[in]
    * filter_state	:Store the middle state of the filter
    * @return
    *
    *//*
    * History        :
    * 1.Date         : 2020/8/28
    *   Author       : 
    *   Modification : Created function
    
    *******************************************************************************/
    float FilterOrder4(float data, FILTER_ORDER4_T* filter_state, IIR_ORDER4_COEFF_T* IIR_coeffs)
    {
    	float data_filtered;
    
    	filter_state->first_order2_out = filterOrder2(&data, &filter_state->first_order2.m1, &filter_state->first_order2.m2, IIR_coeffs->a[0], IIR_coeffs->b[0], IIR_coeffs->gain);  //第一级二阶滤波
    	data_filtered = filterOrder2(&filter_state->first_order2_out, &filter_state->second_order2.m1, &filter_state->second_order2.m2, IIR_coeffs->a[1], IIR_coeffs->b[1], &IIR_coeffs->gain[1]);  //第二级二阶滤波
    	
    	return data_filtered;
    }
    
    /******************************************************************************/
    /** Band-pass filtering for the norm data: 0.25-2Hz
    * @param[in] x:norm data
    *
    * @return filtered data
    *
    *//*
    * History        :
    * 1.Date         : 2020/8/28
    *   Author       : 
    *   Modification : Created function
    
    *******************************************************************************/
    float BandFilter(float x)
    {
    	float y = FilterOrder4(x, &xyz_filter, &IIR_vec);
    
    	return y;
    }

    关于fdatool设计的带通滤波器的系数使用

    使用Matlab的FDAtool工具可以很方便地设计IIR滤波器。使用File菜单中的export选项可以把滤波器的参数输出到Matlab的工作空间中。若滤波器为IIR型,则输出的变量名为G和SOS。它把高阶的IIR滤波器转换为一系列二阶IIR滤波器的级联。SOS为二阶IIR滤波器的系数(b,a),G为各级的增益系数,可用来调节各级通带的衰减。计算IIR滤波器的输出的时候,先将输入数据乘以G, 然后一一通过SOS中的每个IIR滤波器,就得到最终的结果了。

    SOS的每一行表示一级二阶IIR滤波器系[b0,b1,b2,a0,a1,a2],G的每个元素表示相应级的增益系数。也即将G乘上SOS的b0,b1,b2。得到一组新的滤波器系数SOS',可调用MATLAB滤波函数sosfilt对输入信号进行滤波。

    但是如果二阶IIR滤波器的程序只支持定点小数运算的话,那么就需要调整一下系数了。因为设计出来的G有时候很小(不知道会不会很大),这样一旦把输入数据乘以G后,就会使得二阶IIR滤波器的输入过小,造成很大的误差。我们需要把G分配到每个二阶IIR滤波器的系数中,使得每次得到的中间结果都刚好不会溢出。若以IIRi表示第i个二阶IIR滤波器的话,则我们需要保证IIR1, IIR1 * IIR2, IIR1 * IIR2 * IIR3, … 的频率响应都不超过0dB,*号表示级联。为了使得输出的精度最好,我们还需要让上面这些滤波器的频率响应中的最大值最接近0dB。

    级联型:将系统传递函数H(z)因式分解为多个二阶子系统,系统函数就可以表示为这些二阶子系统传递函数的乘积。实现时将每个二阶子系统用直接型实现,整个系统函数用二阶环节的级联实现。

    高阶IIR滤波器的实现是采用二阶滤波器级联的方式来实现的。默认情况下,Filter Coefficients把结果分成多个2阶Section显示,其中还有增益。增益的目的是为了保证计算的精度和系统的稳定性。

     

    简单介绍低通滤波器的使用,其函数参考fdesign官网

    如下

    简单设计了低通滤波

    %% 低通滤波
    function filtered = LowFilter(x)
    fs_origin=1;
    fc=0.03;
    N=4;
    hd_low = design(fdesign.lowpass('N,F3dB',N,fc, fs_origin),'butter');
    filtered = filter(hd_low,x); 
    end

    ..

     

    展开全文
  • FIR带通滤波器matlab仿真,对于初学者有点帮助
  • matlab带通滤波器

    2015-12-31 14:21:35
    matlab带通滤波器,可以很好的实现带通滤波。
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