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  • MATLAB带通滤波器程序

    2015-07-23 14:06:05
    应用切比雪夫滤波器,设计了带通滤波器 function y=bandp(x,f1,f3,fsl,fsh,rp,rs,Fs) %带通滤波 %使用注意事项:通带或阻带的截止频率与采样率的选取范围是不能超过采样率的一半 %即,f1,f3,fs1,fsh,的值小于 Fs/2 %...
  • hbchifan的回答: % 用切比雪夫最佳一致逼近设计线性相位FIR带通滤波器; %信号为0.5hz, 0.9hz, 1.1hz和1.5hz的正统信号叠加组成 %通带为[0.9,1.1] %频谱分辨率与信号实际长度N成正比 clear all; f1=0.5;f2=0.9;f3=...

    盘国英谭婷的回答:

    你自己整合吧,我没时间帮你整合,我给你提供一些程序:

    绝对正确的代码:程序1:

    fs=22050;

    %语音信号采样频率为22050

    x1=wavread('windows

    critical

    stop.wav');

    %读取语音信号的数据,赋给变量x1

    sound(x1,22050);

    %播放语音信号

    y1=fft(x1,1024);

    %对信号做1024点fft变换

    f=fs*(0:511)/1024;

    figure(1)

    plot(x1)

    %做原始语音信号的时域图形

    title('原始语音信号');

    xlabel('time

    n');

    ylabel('fuzhi

    n');

    figure(2)

    freqz(x1)

    %绘制原始语音信号的频率响应图

    title('频率响应图')

    figure(3)

    subplot(2,1,1);

    plot(abs(y1(1:512)))

    %做原始语音信号的fft频谱图

    title('原始语音信号fft频谱')

    subplot(2,1,2);

    plot(f,abs(y1(1:512)));

    title('原始语音信号频谱')

    xlabel('hz');

    ylabel('fuzhi');

    程序2:

    fs=22050;

    %语音信号采样频率为22050

    x1=wavread('windows

    critical

    stop.wav');

    %读取语音信号的数据,赋给变量x1

    t=0:1/22050:(size(x1)-1)/22050;

    y1=fft(x1,1024);

    %对信号做1024点fft变换

    f=fs*(0:511)/1024;

    x2=randn(1,length(x1));

    %产生一与x长度一致的随机信号

    sound(x2,22050);

    figure(1)

    plot(x2)

    %做原始语音信号的时域图形

    title('高斯随机噪声');

    xlabel('time

    n');

    ylabel('fuzhi

    n');

    randn('state',0);

    m=randn(size(x1));

    x2=0.1*m+x1;

    sound(x2,22050);%播放加噪声后的语音信号

    y2=fft(x2,1024);

    figure(2)

    plot(t,x2)

    title('加噪后的语音信号');

    xlabel('time

    n');

    ylabel('fuzhi

    n');

    figure(3)

    subplot(2,1,1);

    plot(f,abs(y2(1:512)));

    title('原始语音信号频谱');

    xlabel('hz');

    ylabel('fuzhi');

    subplot(2,1,2);

    plot(f,abs(y2(1:512)));

    title('加噪后的语音信号频谱');

    xlabel('hz');

    ylabel('fuzhi');

    根据以上代码,你可以修改下面有错误的代码

    程序3:双线性变换法设计butterworth滤波器

    fs=22050;

    x1=wavread('h:\课程设计2\shuzi.wav');

    t=0:1/22050:(size(x1)-1)/22050;

    au=0.03;

    d=[au*cos(2*pi*5000*t)]';

    x2=x1+d;

    wp=0.25*pi;

    ws=0.3*pi;

    rp=1;

    rs=15;

    fs=22050;

    ts=1/fs;

    wp1=2/ts*tan(wp/2);

    %将模拟指标转换成数字指标

    ws1=2/ts*tan(ws/2);

    [n,wn]=buttord(wp1,ws1,rp,rs,'s');

    %选择滤波器的最小阶数

    [z,p,k]=buttap(n);

    %创建butterworth模拟滤波器

    [bap,aap]=zp2tf(z,p,k);

    [b,a]=lp2lp(bap,aap,wn);

    [bz,az]=bilinear(b,a,fs);

    %用双线性变换法实现模拟滤波器到数字滤波器的转换

    [h,w]=freqz(bz,az);

    %绘制频率响应曲线

    figure(1)

    plot(w*fs/(2*pi),abs(h))

    grid

    xlabel('频率/hz')

    ylabel('频率响应幅度')

    title('butterworth')

    f1=filter(bz,az,x2);

    figure(2)

    subplot(2,1,1)

    plot(t,x2)

    %画出滤波前的时域图

    title('滤波前的时域波形');

    subplot(2,1,2)

    plot(t,f1);

    %画出滤波后的时域图

    title('滤波后的时域波形');

    sound(f1,22050);

    %播放滤波后的信号

    f0=fft(f1,1024);

    f=fs*(0:511)/1024;

    figure(3)

    y2=fft(x2,1024);

    subplot(2,1,1);

    plot(f,abs(y2(1:512)));

    %画出滤波前的频谱图

    title('滤波前的频谱')

    xlabel('hz');

    ylabel('fuzhi');

    subplot(2,1,2)

    f1=plot(f,abs(f0(1:512)));

    %画出滤波后的频谱图

    title('滤波后的频谱')

    xlabel('hz');

    ylabel('fuzhi');

    程序4:窗函数法设计滤波器:

    fs=22050;

    x1=wavread('h:\课程设计2\shuzi.wav');

    t=0:1/22050:(size(x1)-1)/22050;

    au=0.03;

    d=[au*cos(2*pi*5000*t)]';

    x2=x1+d;

    wp=0.25*pi;

    ws=0.3*pi;

    wdelta=ws-wp;

    n=ceil(6.6*pi/wdelta);

    %取整

    wn=(0.2+0.3)*pi/2;

    b=fir1(n,wn/pi,hamming(n+1));

    %选择窗函数,并归一化截止频率

    figure(1)

    freqz(b,1,512)

    f2=filter(bz,az,x2)

    figure(2)

    subplot(2,1,1)

    plot(t,x2)

    title('滤波前的时域波形');

    subplot(2,1,2)

    plot(t,f2);

    title('滤波后的时域波形');

    sound(f2,22050);

    %播放滤波后的语音信号

    f0=fft(f2,1024);

    f=fs*(0:511)/1024;

    figure(3)

    y2=fft(x2,1024);

    subplot(2,1,1);

    plot(f,abs(y2(1:512)));

    title('滤波前的频谱')

    xlabel('hz');

    ylabel('fuzhi');

    subplot(2,1,2)

    f2=plot(f,abs(f0(1:512)));

    title('滤波后的频谱')

    xlabel('hz');

    ylabel('fuzhi');

    hbchifan的回答:

    % 用切比雪夫最佳一致逼近设计线性相位FIR带通滤波器;

    %信号为0.5hz, 0.9hz, 1.1hz和1.5hz的正统信号叠加组成

    %通带为[0.9,1.1]

    %频谱分辨率与信号实际长度N成正比

    clear all;

    f1=0.5;f2=0.9;f3=1.1;f4=1.5;t=0:1203;N=length(t);fs=10;M=512;

    x1=sin(2*pi*(f1/fs)*t)+sin(2*pi*(f2/fs)*t)+sin(2*pi*(f3/fs)*t)+sin(2*pi*(f4/fs)*t);

    figure(1);

    subplot(211);plot(t,x1);title('原信号');

    y=fft(x1);

    f=(0:1/N:1/2-1/N)*fs;

    subplot(212);plot(f,abs(y(1:N/2)));grid;xlabel('hz');%处理前频谱

    wc1=2*f2/fs;wc2=2*f3/fs;wc3=2*f4/fs;%归一化角频率,用于下面的f1

    f1=[0 wc1-0.05 wc1 wc2 wc2+0.05 1];

    A=[0 0 1 1 0 0];%设置带通或带阻,1为带通,0为带阻

    weigh=[1 1 1 ];%设置通带和阻带的权重

    b=remez(60,f1,A,weigh);%传函分子

    h1=freqz(b,1,M);%幅频特性

    figure(2)

    f=(0:1/M:1-1/M)*fs/2;

    subplot(211);plot(f,abs(h1));grid;title('带通');

    x2=filter(b,1,x1);

    S1=fft(x2);

    f=(0:1/N:1/2-1/N)*fs;

    subplot(212);plot(f,abs(S1(1:N/2)));grid;xlabel('hz');%处理后频谱

    展开全文
  • 用基本数学方程设计带通滤波器的程序,对没有信号处理工具箱的... 三角正弦函数和汉明窗方程用于创建带通滤波器。 通过改变中心频率、带宽参数,滤波器可以定制到所需的频率。 可以参考相同的程序来创建 LPF 和 HPF。
  • 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

    ..

     

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  • 基于matlab函数的FIR带通滤波器设计.pdf
  • 巴特沃斯带通滤波器这个简单的函数是为我的数字图像处理课程编写的在东地中海大学任教副. 哈桑·德米雷尔(Hasan Demirel)教授2010-2011 Spring学期完整报告: ...
  • 滤波器类型的选择可根据滤波器设计的带宽...由上面的指标可以看出本滤波器是窄带带通滤波器。采用巴特沃斯滤波器来设计可以使通带内具有最大平坦的幅频响应;而切比雪夫滤波器的好处是:带外抑制好,但是带内有一定...

    滤波器类型的选择可根据滤波器设计的带宽等指标和具体的应用场合来选择。相对带宽在20%以下的为窄带滤波器,应选用窄带滤波器的设计方法来设计;相对带宽在40%以上的为宽带滤波器,应选用宽带滤波器的设计方法来设计;而介于两者之间的为中等带宽滤波器。由上面的指标可以看出本滤波器是窄带带通滤波器。

    采用巴特沃斯滤波器来设计可以使通带内具有最大平坦的幅频响应;而切比雪夫滤波器的好处是:带外抑制好,但是带内有一定的波动;本文设计的滤波器要求带外近端抑制良好(可以用切比雪夫滤波器或椭圆函数滤波器来实现,但是从后面的分析看要使用LC滤波器,而用LC滤波器的话,使用切比雪夫形式电路元件的值过于小,很难实现,这个可以用软件仿真来说明),以此可以看出,用椭圆函数滤波器更适合。

    微带滤波器通过采用不同的衬底材料可以在很大的频率范围内应用(从几百MHz到几十GHz);同轴滤波器由于其微小的尺寸,制作精度很难达到;波导滤波器在小信号电平上,它的频率基本是8~100 GHz;陶瓷介质滤波器体积大,形状因子与品质因数较小;LC滤波器适用于本滤波器频段,且较容易制作和调试。

    综上,本设计采用:椭圆函数LC带通滤波器进行设计。设计指标如下:

    中心频率为450 MHz;工作带宽为20 MHz;带内插损为《3 dB;带外抑制为-40 dB.

    1 关于滤波器阶数N 的选择

    滤波器级数N 是一个重要的参数,它的选择直接影响到滤波器的性能,特别是滤波器的插损和带外特性,所以N 的选择非常重要。

    先对可能用到的一些概念和公式进行简单的说明。

    对于终端短路式滤波器其滤波器级数N 应满足下面关系式:

    4303e41e9111dbf20e2b1b562d4d7877.png

    2db6b2123f5f8c8c20b9e92757615e1a.png

    对于带通滤波器,起相对带宽小于20%,所以其属于窄带滤波器。

    由上面的公式可以算出:N 必须大于或等于3,才能满足上面的近似指标。

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    原始信号由5Hz,50Hz,110Hz三种频率的正弦信号构成,并含有直流分量。

    原始信号为:y=sin(5*2*pi*x)+sin(50*2*pi*x)+sin(110*2*pi*x)+0.5;​

    图 1   原始信号 

    ​使用通带为[10,100]Hz的切比雪夫滤波器,滤波后的信号时域曲线为:

    图 2   滤波信号

    ​对原始信号和滤波信号作傅里叶变换,观察频谱的变化(左图为原始信号频谱,有图为滤波信号频谱)。

    图 3   频谱对比 

    ​对比图 3 可见,原始信号5Hz,110Hz的交流成分和直流成分都被滤掉了,只保留了50Hz交流成分,并且幅值吻合。

    附切比雪夫II型带通滤波器程序

    ​function [X,Y]=Chebyshev2bp(x,y,fp,fs,Rp,Rs)

    % fp 通带边界频率,单位Hz

    % fs 阻带边界频率,单位Hz

    % Rp 通带波纹,单位分贝(通常取值为1,该值越小通带幅值越平稳,但过渡带宽也越大)

    % Rs 阻带衰减,单位分贝(从30附近试取,该值越大阻带幅值越小,但过渡带宽也越大)

    wp=fp*2*pi;

    ws=fs*2*pi;

    [N,Wn]=cheb2ord(wp,ws,Rp,Rs,'s');  % 根据滤波器要求,求得滤波器最小阶数(计算也越慢)和截止频率(万永革 例5-17)

    N

    %%% 关于滤波器阶数N的说明

    % 理论上,滤波器阶数越高越接近理想滤波器,但滤波器阶数达到一定值后再增加阶数,其逼近程度并不再显著提高,但计算量依然增加,所以理论上不需要无穷大的阶数

    % 实际编程中,随着阶数无限升高,更根本的问题是计算机积累误差凸显,将使其与理想滤波器相去甚远,最终时域幅值严重失真,所以实际应用中滤波器阶数也不是越高越好

    [z,p,k]=cheb2ap(N,Rs);  %设计Chebyshev II型原型低通滤波器(万永革 例5-8)

    [b,a]=zp2tf(z,p,k);  % 将零点极点增益形式转换为传递函数形式

    Wo=sqrt(Wn(1)*Wn(2));  % 计算中心点频率(万永革 例5-14)

    Bw=Wn(2)-Wn(1);  % 计算频带宽度

    [bt,at]=lp2bp(b,a,Wo,Bw);  % 频率转换。将模拟原先低通滤波器转换为带通滤波器

    H=[tf(bt,at)];  % 在MATLAB中表示此滤波器(万永革 例5-13)

    [Y,X]=lsim(H,y,x);

     

    https://www.cnblogs.com/alimy/p/9140695.html

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