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Matlab数字滤波器的设计（IIR与FIR)（内含Matlab代码）
FIR滤波器的优缺点 优点：相位线性度好，处理速度快，没有反馈回路稳定性强于IIR。 缺点：FIR幅频特性精度较之于IIR低 IIR滤波器 优点：相同阶数下IIR滤波效果更好 缺点：相位非线性程度较高，矫正时需要双向滤波进行矫正，不易控制。 FIR滤波器最关键的在于窗函数：这里介绍 汉明窗： FIR——Hamming窗
较低的旁瓣幅度，尤其是第一旁瓣；旁瓣幅度要下降得快，以利于增加阻带衰减；主瓣宽度要窄，这样滤波器过渡带较窄。 N=40 泄露系数0.04%，相对旁瓣抑制-42.1dB，主瓣宽度0.0625 （归一化后的频率）  N越大，计算时间越长，群时延越长。取N=40（根据不同的情况，滤波器阶数可以取不同的值，这里我们对一段特定的音频信号进行滤波，因此取40） N越大，计算时间越长，群时延越长。取N=40
 滤波结果展示：  蓝色为滤波前信号；红色为FIR滤波后的信号 利用IIR椭圆滤波器对音频信号进行滤波：  滤波结果展示： 直接对歌曲进行IIR_ Eliptic（椭圆）滤波 FIR滤波（黄色），IIR滤波后（紫色） 对于不同的音频信号，对原始频谱进行分析后，只需要改动滤波器的设计参数，即可实现数字滤波。 下面请看代码：
[x,fs]=audioread('C:\Users\a\Desktop\大三上\精密仪器\讨论课题目\新闻(加噪声).wav');
n=length(x);
y=fft(x,n); %做FFT变换
f=fs*(0:n/2-1)/n;
subplot(2,1,1);
plot(x);
axis([0 1400000 -1.5 1.5]);
title('原始新闻信号采样后的时域波形');
xlabel('时间轴')
ylabel('幅值A')
subplot(2,1,2);
plot(f,abs(y(1:n/2)));
axis([0 1000 0 5000]);
title('原始新闻信号采样后的频谱图');
xlabel('频率Hz');
ylabel('频率幅值');
% n=0:N-1;
% w=2*n*pi/N;
FIRsignal=IIR_BANDPASSCheby;
outsignal=filter(FIRsignal,x);
% IIRsignal=IIR_BANDPASSEliptic;
% outsignal2=filter(IIRsignal,outsignal);
% set(gca,'fontsize',15,'tickdir','out')
% axis([0 5.0E-4 -2 2])
% xlabel('Time');ylabel('Amplitude')
% legend('FIR低通数字滤波器后的信号')
m=fft(outsignal,n);
f=48000*(0:n/2-1)/n;
figure
subplot(211);
plot(outsignal);
axis([0 1400000 -1.5 1.5]);
title('新闻滤波信号时域波形');
xlabel('时间轴')
ylabel('幅值A')
subplot(212);
plot(f,abs(m(1:n/2)))
axis([200 2700 0 5000]);
title('新闻滤波信号频谱图');
xlabel('频率Hz');
ylabel('频率幅值');
sound(1.5*outsignal,44100);
% audiowrite('C:\Users\a\Desktop\精密仪器\讨论课题目\新闻(IIR滤波后).wav',outsignal2,44100);
% sound(x,44100);
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