理想低通滤波器matlab代码 |
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理想低通滤波器matlab代码
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Matlab中自带工具箱FDATool也能很方便快速的实现滤波器系数h的整定，可以方便应用到嵌入式（大多数基于FIR滤波设计）、FPGA、DSP里的FIR系数当中，本文将描述基于MATLAB下FDATool生成FIR的实用方法。 FDATool打开，可以直接在命令窗口键入fdatool回车即可启动，也可以通过UI界面打开，操作如下： 
UI界面下打开 FDATool
这里通过图解快速进行一个FIR设计一个低通滤波器， 滤波类型（Filter Type）= Lowpass2. 采样率（Fs） = 1000HZ 3. 滤波阶数（order） = 16（阶数越大，滤波品质越好，但相对滞后越大） 4. 密度因子（ Density Factor）= order+1 = 17 5. Fpass（通频带）= 95HZ 6. Fstop（截止带）= 105HZ 7. Wpass（通频带宽增益期望）= 1DB 8. Wstop（截止带宽增益期望）= -40DB 具体FDA设计图： 
FDA设计FIR滤波器
生成FIR系数，笔者建议，直接生成ASCII复制出来放到需要运行的工程。File→Export然后保存ASCII格式，这时候MATLAB将会自动打开该文件（也可以通过记事本打开）。 
FIR系数保存成ACSII格式
FIR系数内容，取Numberator部分
最后，用该系数进行FIR滤波处理，详见代码（强烈建议将FIR的h系数拷贝到工程里面）： clear all clc %FIR h 1000HZ lopass Fpass = 95HZ Fstop = 105HZ h = [0.013645230215860393307991671463241800666 0.020864467885159766052938223879209544975 0.033805656970854927600989014990773284808 0.048945673554616375700021535521955229342 0.064942719858356201534377305506495758891 0.080076064347642750274047784841968677938 0.092538395154703717571109677919594105333 0.100751060201654682457750311641575535759 0.103616541625144178984108123131591128185 0.100751060201654682457750311641575535759 0.092538395154703717571109677919594105333 0.080076064347642750274047784841968677938 0.064942719858356201534377305506495758891 0.048945673554616375700021535521955229342 0.033805656970854927600989014990773284808 0.020864467885159766052938223879209544975 0.013645230215860393307991671463241800666]; Fs = 1000; % Sampling frequency HZ T = 1/Fs; % Sampling period S N = 2000; % Number of signal t = (0:N-1)*T; % Time vector %构造一个信号，其中包含幅值为 0.7 的 50 Hz 正弦量和幅值为 1 的 120 Hz 正弦量 y1 = 0.7*sin(2*pi*50*t) + sin(2*pi*120*t); %利用h系数进行FIR滤波 y2 = filter(h',1,y1); %波形快速傅里叶运算 Y1 = fft(y1); Y2 = fft(y2); %计算双侧频谱P2 P1_2 = abs(Y1/N); %取出前面一半进行分析 P1_1 = P1_2(1:N/2+1); %最终转化为单侧幅频 P1_1(2:end-1) = 2*P1_1(2:end-1); %计算双侧频谱P2 P2_2 = abs(Y2/N); %取出前面一半进行分析 P2_1 = P2_2(1:N/2+1); %最终转化为单侧幅频 P2_1(2:end-1) = 2*P2_1(2:end-1); %确定频域映射，转化为HZ f = Fs*(0:(N/2))/N; subplot(4,1,1); plot(t,y1); title('原始信号0.7幅值50HZ，1幅值120HZ') subplot(4,1,2); plot(f,P1_1); title('原始信号FFT分析') subplot(4,1,3); plot(t,y2); title('FIR滤波后波形') subplot(4,1,4); plot(f,P2_1); title('FIR滤波后FFT')
FIR数据滤波后图形演示
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