MATLAB中的窗函数程序

程序：

wlp = 035pi;

whp = 065pi;

wc = [wlp/pi,whp/pi];

N = ceil(8/015);

n=0:N-1; 

window= hanning(N);

[h1,w]=freqz(window,1);

subplot(411); 

stem(window); %画窗函数

axis([0 60 0 12]);

grid;

xlabel('n'); 

title('Hanning窗函数');

subplot(412);   

plot(w/pi,20log(abs(h1)/abs(h1(1))));  %画Hanning窗频谱图

axis([0 1 -350 0]);

grid;

xlabel('w/pi');

ylabel('幅度(dB)'); 

title('Hanning窗函数的频谱');

hn = fir1(N-1,wc, hanning (N));%基于窗函数的 FIR 滤波器

[h2,w]=freqz(hn,1,512);   %freqz是用离散傅里叶变换的标准公示计算的 fft使用快速傅里

subplot(413);  

stem(n,hn); 

axis([0 60 -025 025]);

grid;

xlabel('n');

ylabel('h(n)'); 

title('Hanning窗函数的单位脉冲响应');

subplot(414); 

plot(w/pi,20log(abs(h2)/abs(h2(1))));

grid;

xlabel('w/pi');

ylabel('幅度(dB)');

title('滤波器相对幅度响应')

结果：

最好是给出原始信号和加噪信号，这样对比一下可以根据噪声的特性选择合适的去噪方法。

前两幅图所示的去噪效果很难实现，除非是假定原始信号是线性函数，然后做拟合。

小波方法我不会，没用过。

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