实验五：FIR数字滤波器设计与软件实现

时间：2023-10-17 10:05:09 浏览次数：

导读：实验五：FIR数字滤波器设计与软件实现一、实验指导1．实验目的（1）掌握用窗函数法设计FIR数字滤波

实验五：FIR数字滤波器设计与软件实现一、实验指导 1．实验目的（1）掌握用窗函数法设计FIR数字滤波器的原理和方法。

（2）掌握用等波纹最佳逼近法设计FIR数字滤波器的原理和方法。

（3）掌握FIR滤波器的快速卷积实现原理。

（4）学会调用MATLAB函数设计与实现FIR滤波器。

2．实验内容及步骤（1）认真复习第七章中用窗函数法和等波纹最佳逼近法设计FIR数字滤波器的原理；

（2）调用信号产生函数xtg产生具有加性噪声的信号xt，并自动显示xt及其频谱，如图1所示；

图1 具有加性噪声的信号x(t)及其频谱如图（3）请设计低通滤波器，从高频噪声中提取xt中的单频调幅信号，要求信号幅频失真小于0.1dB，将噪声频谱衰减60dB。先观察xt的频谱，确定滤波器指标参数。

（4）根据滤波器指标选择合适的窗函数，计算窗函数的长度N，调用MATLAB函数fir1设计一个FIR低通滤波器。并编写程序，调用MATLAB快速卷积函数fftfilt实现对xt的滤波。绘图显示滤波器的频响特性曲线、滤波器输出信号的幅频特性图和时域波形图。

（4）重复（3），滤波器指标不变，但改用等波纹最佳逼近法，调用MATLAB函数remezord和remez设计FIR数字滤波器。并比较两种设计方法设计的滤波器阶数。

提示：MATLAB函数fir1的功能及其调用格式请查阅教材；

采样频率Fs=1000Hz，采样周期T=1/Fs；

根据图1(b)和实验要求，可选择滤波器指标参数：通带截止频率fp=120Hz，阻带截至频率fs=150Hz，换算成数字频率，通带截止频率，通带最大衰为0.1dB，阻带截至频率，阻带最小衰为60dB。

实验程序框图如图2所示，供读者参考。

Fs=1000，T=1/Fs xt=xtg 产生信号xt, 并显示xt及其频谱用窗函数法或等波纹最佳逼近法设计FIR滤波器hn 对信号xt滤波：yt=fftfilt(hn,xt) 1、计算并绘图显示滤波器损耗函数 2、绘图显示滤波器输出信号yt End 图2 实验程序框图 4.思考题 (1)如果给定通带截止频率和阻带截止频率以及阻带最小衰减,如何用窗函数法设计线性相位低通滤波器?请写出设计步骤. (2)如果要求用窗函数法设计带通滤波器,且给定通带上、下截止频率为和，阻带上、下截止频率为和，试求理想带通滤波器的截止频率。

（3）解释为什么对同样的技术指标，用等波纹最佳逼近法设计的滤波器阶数低？ 5．信号产生函数xtg程序清单（见教材）
二、滤波器参数及实验程序清单 1、滤波器参数选取根据实验指导的提示③选择滤波器指标参数：
通带截止频率fp=120Hz，阻带截至频率fs=150Hz。代入采样频率Fs=1000Hz，换算成数字频率，通带截止频率，通带最大衰为0.1dB，阻带截至频率，阻带最小衰为60dB。所以选取blackman窗函数。与信号产生函数xtg相同，采样频率Fs=1000Hz。

按照图2 所示的程序框图编写的实验程序为exp2.m。

2、实验程序清单 % FIR数字滤波器设计及软件实现 clear all;close all; %======调用xtg产生信号xt, xt长度N=1000,并显示xt及其频谱,====== N=1000;xt=xtg; fp=120; fs=150;Rp=0.2;As=60;Fs=1000; % 输入给定指标 % (1) 用窗函数法设计滤波器 wc=(fp+fs)/Fs; %理想低通滤波器截止频率(关于pi归一化）
B=2*pi*(fs-fp)/Fs; %过渡带宽度指标 Nb=ceil(11*pi/B); %blackman窗的长度N hn=fir1(Nb-1,wc,blackman(Nb)); Hw=abs(fft(hn,1024)); % 求设计的滤波器频率特性 ywt=fftfilt(hn,xt,N); %调用函数fftfilt对xt滤波 %以下为用窗函数法设计法的绘图部分（滤波器损耗函数，滤波器输出信号波形) f=[0:1023]*Fs/1024; figure(2) subplot(2,1,1) plot(f,20*log10(Hw/max(Hw)));grid;title(＇(a) 低通滤波器幅频特性＇) axis([0,Fs/2,-120,20]); xlabel(＇f/Hz＇);ylabel(＇幅度＇) t=[0:N-1]/Fs;Tp=N/Fs; subplot(2,1,2) plot(t,ywt);grid; axis([0,Tp/2,-1,1]);xlabel(＇t/s＇);ylabel(＇y_w(t)＇); title(＇(b) 滤除噪声后的信号波形＇) % (2) 用等波纹最佳逼近法设计滤波器 fb=[fp,fs];m=[1,0]; % 确定remezord函数所需参数f,m,dev dev=[(10^(Rp/20)-1)/(10^(Rp/20)+1),10^(-As/20)]; [Ne,fo,mo,W]=remezord(fb,m,dev,Fs); % 确定remez函数所需参数 hn=remez(Ne,fo,mo,W); % 调用remez函数进行设计 Hw=abs(fft(hn,1024)); % 求设计的滤波器频率特性 yet=fftfilt(hn,xt,N); % 调用函数fftfilt对xt滤波 %以下为用等波纹设计法的绘图部分（滤波器损耗函数，滤波器输出信号波形) figure(3);subplot(2,1,1) f=[0:1023]*Fs/1024; plot(f,20*log10(Hw/max(Hw)));grid;title(＇(c) 低通滤波器幅频特性＇) axis([0,Fs/2,-80,10]); xlabel(＇f/Hz＇);ylabel(＇幅度＇) subplot(2,1,2);plot(t,yet);grid; axis([0,Tp/2,-1,1]);xlabel(＇t/s＇);ylabel(＇y_e(t)＇); title(＇(d) 滤除噪声后的信号波形＇) 信号产生函数xtg程序清单：
function xt=xtg %xt=xtg产生一个长度为N，有加性高频噪声的单频调幅信号xt,N=1000, %采样频率Fs=1000 Hz %载波频率fc=Fs/10=100 Hz,调制正弦波频率f0=fc/10=10 Hz. N=1000;Fs=1000;T=1/Fs;Tp=N*T; t=0:T:(N-1)*T; fc=Fs/10;f0=fc/10; mt=cos(2*pi*f0*t); ct=cos(2*pi*fc*t); xt=mt.*ct; nt=2*rand(1,N)-1; %=====设计高通滤波器hn,用于滤波噪声nt中的低频成分，生成高通噪声===== fp=120;fs=150;Rp=0.2;As=60; fb=[fp,fs];m=[0,1]; dev=[10^(-As/20),(10^(Rp/20)-1)/(10^(Rp/20)+1)]; [n,fo,mo,W]=remezord(fb,m,dev,Fs); hn=remez(n,fo,mo,W); yt=filter(hn,1,10*nt); %=====以下为绘图部分===== xt=xt+yt; fst=fft(xt,N);k=0:N-1;f=k/Tp; subplot(2,1,1); plot(t,xt);grid;xlabel(＇t/s＇);ylabel(＇x(t)＇); axis([0,Tp/5,min(xt),max(xt)]);title(＇(a）信号加噪声波形＇); subplot(2,1,2); plot(f,abs(fst)/max(abs(fst)));grid;title(＇(b）信号加噪声的频谱＇); axis([0,Fs/2,0,1.2]);xlabel(＇f/Hz＇);ylabel(＇幅度＇); 三、实验程序运行结果用窗函数法设计滤波器，滤波器长度 Nb=184。滤波器损耗函数和滤波器输出yw(nT)分别如图3(a)和（b）所示。

用等波纹最佳逼近法设计滤波器，滤波器长度 Ne=83。滤波器损耗函数和滤波器输出ye(nT)分别如图3(c)和（d）所示。

两种方法设计的滤波器都能有效地从噪声中提取信号，但等波纹最佳逼近法设计的滤波器阶数低得多，当然滤波实现的运算量以及时延也小得多，从图3(b)和（d）可以直观地看出时延差别。

图3 实验程序exp2.m运行结果四、简答思考题 (1) 用窗函数法设计线性相位低通滤波器的设计步骤: a.根据对阻带衰减及过渡带的指标要求，选择窗函数的类型，并估计窗口的长度N；

b.构造希望逼近的频率响应函数；

c.计算hd(n)；

d.加窗得到设计结果h(n)=hd(n)w(n)。

(2) 希望逼近的理想带通滤波器的截止频率分别为：
（3）解释为什么对同样的技术指标，用等波纹最佳逼近法设计的滤波器阶数低？ ①用窗函数法设计的滤波器，如果在阻带截止频率附近刚好满足，则离开阻带截止频率越远，阻带衰减富裕量越大，即存在资源浪费；

② 几种常用的典型窗函数的通带最大衰减和阻带最小衰减固定，且差别较大，又不能分别控制。所以设计的滤波器的通带最大衰减和阻带最小衰减通常都存在较大富裕。如本实验所选的blackman窗函数，其阻带最小衰减为74dB,而指标仅为60dB。

③ 用等波纹最佳逼近法设计的滤波器，其通带和阻带均为等波纹特性，且通带最大衰减和阻带最小衰减可以分别控制，所以其指标均匀分布，没有资源浪费，所以其阶数低得多。

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