关于用MATLAB设计对信号进行频谱分析和滤波处理的程序

完整的程序

%写上标题

%设计低通滤波器：

[N,Wc]=buttord()

%估算得到Butterworth低通滤波器的最小阶数N和3dB截止频率Wc

[a,b]=butter(N,Wc) %设计Butterworth低通滤波器

[h,f]=freqz() %求数字低通滤波器的频率如派响应

figure(2) % 打开窗口2

subplot(221) %图形显示分割窗口

plot(f,abs(h)) %绘制Butterworth低通滤波器的幅频响应图

title(巴氏低通滤波器燃旅'')

grid %绘制带网格的图像

sf=filter(a,b,s) %叠加函数S经过低通滤波器以后的新函数

subplot(222)

plot(t,sf) %绘制叠加函数S经过低通滤波器以后的时域图形

xlabel('时间 (seconds)')

ylabel('时间按幅度')

SF=fft(sf,256) %对叠加函数S经过低通滤波器以后的新函数进行256点的基—2快速傅立叶变换

w= %新信号角频率

subplot(223)

plot())%绘制叠加函数S经过低通滤波器以后的频谱图

title('低通滤波后的频谱图')

%设计高通滤波器

[N,Wc]=buttord()

%估算得到Butterworth高通滤波器的最小阶数N和3dB截止频率Wc

[a,b]=butter(N,Wc,'high')%设计Butterworth高通滤波器

[h,f]=freqz()%求数字高通滤波器的频率响应

figure(3)

subplot(221)

plot())%绘制Butterworth高通滤波器的幅频响应图

title('巴氏高通滤波器')

grid%绘制带网格的图像

sf=filter()%叠加函数S经过高通滤波器以后的新函数

subplot(222)

plot(t,sf)%绘制叠加函数S经过高通滤波器以后的时域图形

xlabel('Time(seconds)')

ylabel('Time waveform')

w%新信号角频率

subplot(223)

plot())%绘制叠加函数S经过高通滤波器以后的频谱图

title('高通滤波后的频谱图')

%设计带通滤波器

[N,Wc]=buttord([)

%估算得到Butterworth带通滤波器的最小阶数N和3dB截止频率Wc

[a,b]=butter(N,Wc)%设计Butterworth带通滤波器

[h,f]=freqz()%求数字带通滤波器的频率响应

figure(4)

subplot(221)

plot(f,abs(h))%绘制Butterworth带通滤波器的幅频响应图

title('butter bandpass filter')

grid%绘制带网格的图像

sf=filter(a,b,s)%叠加函数S经过带通滤波器以后的新函数

subplot(222)

plot(t,sf)%绘制叠加函数S经过带通滤波器以后的时域图形

xlabel('Time(seconds)')

ylabel('Time waveform')

SF=fft()%对叠加函数S经过带通滤渣段贺波器以后的新函数进行256点的基—2快速傅立叶变换

w=( %新信号角频率

subplot(223)

plot('))%绘制叠加函数S经过带通滤波器以后的频谱图

title('带通滤波后的频谱图')

你这LPF函碰银数是别人写的吧，里面还有一个新的F2T()函数不知道是什么，不是MATLAB自带的，也是别人笑耐宴写的，你没拿过来吧。

不管了，你按我给的写，直接全复制到一个文件里，运行就行了。

close all

clear all

dt=0.001

fm=1

fc=10

T=5

t=0:dt:T

mt=sqrt(2)*cos(2*pi*fm*t)

s_dsb=mt.*cos(2*pi*fc*t)

B=2*fm

figure(1)

subplot(311)

plot(t,s_dsb)

hold on

plot(t,mt,'r--')

title('DSB调制信号')

xlabel('t')

f_dsb=fft(s_dsb)

temp=f_dsb

temp([50:4953])=0

s_ssb=ifft(temp)

subplot(312)

plot(t,s_ssb)

hold on

plot(t,mt,'亩消r--')

title('SSB调制信号(下边带)')

xlabel('t')

temp=f_dsb

temp([1:49])=0

temp([4953:end])=0

s_ssb=ifft(temp)

subplot(313)

plot(t,s_ssb)

hold on

plot(t,mt,'r--')

title('SSB调制信号(上边带)')

xlabel('t')

程序如下：

clearall

clc

I=imread('up4-Amp.png')

OutImg=I

R=I(:,:,1)

G=I(:,:,2)

B=I(:,:,3)

R=medfilt2(R,[3,3])

G=medfilt2(G,[3,3])

B=medfilt2(B,[3,3])

I1=cat(3,R,G,B) %对彩色图像R,G，B三个通道分别进行3×3模板的中值亏做禅滤波cat函数用于连接两个矩阵或数组

R=filter2(fspecial('销尘average',3),R)/255

G=filter2(fspecial('average',3),G)/255

B=filter2(fspecial('average',3),B)/255

I2=cat(3,R,G,B) %对彩色图像R,G，B三个通道分别进行3×3模板的均值滤波

figure,imshow(I)

title('原图')

figure,

imshow(I1)

title('中值滤波')

figure,imshow(I2)

title('均值滤波')

扩展资料：

注意事项

1、在频域滤波，由于是点乘，所以滤波模板矩阵和图像矩阵必须尺寸一样。

2、因为尺寸一样，它们的胡斗原点必须要对齐。

3、因在进行离散傅里叶变换后，在频域点乘，相当于在时域卷积，但是这个时候实际上是对时域周期矩阵进行卷积。直接在时域卷积，matlab默认是在边界补0。

4、Matlabfreqz2（）这个函数可以自动得到一个指定尺寸的，对应于时域的频域模板。

5、图像经过傅里叶变换后，它的原点在左上角。而模板经过freqz2后，原点在中心，所以只要平移其中的一个就好了。

6、在对原图像进行傅里叶变换之前，按照一定规则补0就好了。

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