用布莱克曼窗函数法设计一个数字FIR带阻滤波器

用布莱克曼窗函数法设计一个数字FIR带阻滤波器,第1张

wlp=035pi; wls=04pi; wus=05pi; wup=055pi; wc=[(wlp+wls)/2/pi,(wus+wup)/2/pi]; B=wls-wlp; N=ceil(12pi/B)-1; n=0:N-1; window=blackman(N); [h1,w]=freqz(window,1)subplot(2,2,1) stem(window,''); xlabel('n'); title('blackman窗函数 '); subplot(2,2,2) plot(w/pi,20log(abs(h1)/abs(h1(1)))); grid; xlabel('w/pi'); ylabel(' 幅度(dB)'); title('blackman窗函数的频谱 '); hn = fir1(N-1,wc,'stop')[h2,w]=freqz(hn,1,512); subplot(2,2,3) stem(n,hn,''); xlabel('n'); ylabel('h(n)'); title('blackman窗函数的单位脉冲响应 '); subplot(2,2,4) plot(w/pi,20log(abs(h2)/abs(h2(1)))); grid; xlabel('w/pi'); ylabel(' 幅度(dB)'); title('blackman带阻滤波器的幅度特性 ');grid[B,A]=butter(9,wc,'stop'); [BT,AT]=lp2bp(B,A,wc,B);[num,den]=bilinear(BT,AT,05);k=0:1:1000;%通过滤波器3f1=2pi450/2000;f2=2pi600/2000;x=sin(f1k)+sin(f2k);y=filter(num,den,x);x1=sin(f1k)figure(2)subplot(2,2,1)%绘制x1的波形plot(x1);grid on;axis([0,100pi,-5,5]);xlabel('t');ylabel('x1(t)');title('x1的波形');x2=sin(f2k);subplot(2,2,2)%绘制x2的波形plot(x2);grid on;axis([0,100pi,-

定义窗函数:w(n)=hann(n);

离散函数x(n)加窗:y(n)=x(n)w(n);

这里w(n)不一定定义为hann,也可以是hanning、blackman什么的或者干脆是矩形窗(0,0,0,0,,1,1,1,,1,1,,0,0,0)这样的,具体的看需求。

定义

窗函数

:w(n)=hann(n);

离散函数x(n)加窗:y(n)=x(n)w(n);

这里w(n)不一定定义为hann,也可以是hanning、blackman什么的或者干脆是矩形窗(0,0,0,0,,1,1,1,,1,1,,0,0,0)这样的,具体的看需求。

窗函数的目的是截取一个时间片段的有效信号

数字信号处理的主要数学工具是傅里叶变换.而傅里叶变换是研究整个时间域和频率域的关系。不过,当运用计算机实现工程测试信号处理时,不可能对无限长的信号进行测量和运算,而是取其有限的时间片段进行分析。做法是从信号中截取一个时间片段,然后用截取的信号时间片段进行周期延拓处理,得到虚拟的无限长的信号,然后就可以对信号进行傅里叶变换、相关分析等数学处理。

http://baikebaiducom/linkurl=_zugOHjcIB8NwOaFw9rMAomzkzVI9zHDlhn0TkhrnsXQG-31ScbNYGADY8dIYM27Bf4b55PbMJ8FN7aJjsWGN_

窗函数在信号处理中的作用是减少频谱泄露并改善频谱分辨率。

频谱泄露是一种在信号的频域表现中常见的现象,它会导致信号的频谱能量泄漏到非信号频率上,从而使得信号频谱中的能量峰值变得模糊或者难以辨别。频谱泄露的出现通常是由于信号的时间窗口不是周期性的,或者信号在窗口边缘处的取样值不为零导致的。使用窗函数可以解决这个问题,因为窗函数可以将信号在窗口边缘处的取样值逐渐降低,从而减少频谱泄露。

另外,窗函数还可以改善频谱分辨率。频谱分辨率指的是频率分辨率和时间分辨率,频率分辨率是指能够在频域上分辨两个信号之间的最小频率差异,而时间分辨率是指能够在时域上分辨两个信号之间的最小时间差异。在频域上,信号的频谱分辨率与信号的时间窗口大小有关。如果时间窗口较小,则频谱分辨率会提高,但是频谱泄露也会增加。因此,在信号处理中,需要在频谱分辨率和频谱泄露之间做出权衡。使用窗函数可以改善频谱分辨率,因为它可以在频域上使信号的频谱峰值更为集中,从而提高频谱分辨率。

给你个参考例子

wc=(400/1000)pi; %求截止频率

w1=boxcar(81); %窗函数

w2=triang(81);

w3=hamming(81);

w4=hanning(81);

w5=bartlett(81);

w6=blackman(81);

w7=chebwin(81,30);

w8=kaiser(81,7856);

n=1:1:81;

hd=sin(wc(n-41))/(pi(n-41)); %求h(d)

hd(41)=wc/pi;

h1=hdw1'; %加窗

h2=hdw2';

h3=hdw3';

h4=hdw4';

h5=hdw5';

h6=hdw6';

h7=hdw7';

h8=hdw8';

[mag1,rad]=freqz(h1); %求幅频特性曲线

[mag2,rad]=freqz(h2);

[mag3,rad]=freqz(h3);

[mag4,rad]=freqz(h4);

[mag5,rad]=freqz(h5);

[mag6,rad]=freqz(h6);

[mag7,rad]=freqz(h7);

[mag8,rad]=freqz(h8);

figure(1); %画幅频特性曲线

plot(rad,20log10(abs(mag1)));

xlabel('Normalized Frequency(rad)');

ylabel('Normaliaed Magnitude(dB)');

axis([0,3,-80,0]);

title('利用矩形窗设计的数字滤波器');

grid on;

figure(2);

plot(rad,20log10(abs(mag2)));

xlabel('Normalized Frequency(rad)');

ylabel('Normaliaed Magnitude(dB)');

axis([0,3,-80,0]);

title('利用三角窗设计的数字滤波器');

grid on;

figure(3);

plot(rad,20log10(abs(mag3)));

xlabel('Normalized Frequency(rad)');

ylabel('Normaliaed Magnitude(dB)');

axis([0,3,-80,0]);

title('利用海明设计的数字滤波器');

grid on;

figure(4);

plot(rad,20log10(abs(mag4)));

xlabel('Normalized Frequency(rad)');

ylabel('Normaliaed Magnitude(dB)');

axis([0,3,-80,0]);

title('利用汉宁窗设计的数字滤波器');

grid on;

figure(5);

plot(rad,20log10(abs(mag5)));

xlabel('Normalized Frequency(rad)');

ylabel('Normaliaed Magnitude(dB)');

axis([0,3,-80,0]);

title('利用巴特里特窗设计的数字滤波器');

grid on;

figure(6);

plot(rad,20log10(abs(mag6)));

xlabel('Normalized Frequency(rad)');

ylabel('Normaliaed Magnitude(dB)');

axis([0,3,-100,0]);

title('利用布拉克曼窗设计的数字滤波器');

grid on;

figure(7);

plot(rad,20log10(abs(mag7)));

xlabel('Normalized Frequency(rad)');

ylabel('Normaliaed Magnitude(dB)');

axis([0,3,-100,0]);

title('利用切比雪夫窗设计的数字滤波器');

grid on;

figure(8);

plot(rad,20log10(abs(mag8)));

xlabel('Normalized Frequency(rad)');

ylabel('Normaliaed Magnitude(dB)');axis([0,3,-100,0]);

title('利用凯塞窗设计的数字滤波器');

grid on;

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原文地址: http://outofmemory.cn/langs/12185094.html

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