INSTRUCTIONS
Number Description
21230 Clean-Blot IP Detection Reagent (HRP), 2.5 ml (40 μg/ml)
Storage: Upon receipt store at 4°C. Product is shipped at ambient temperature.
Note: If using mouse IgG 1, perform a dot blot to determine compatibility. Clean-Blot IP Detection
Reagent (HRP) might not detect mouse IgG 1.
Introduction
Clean-Blot IP Detection Reagent (HRP) enables Western blot detection of target proteins without interference from denatured IgG. Background signal that can mask the target protein band is often caused by heavy and light chains from IgGs (~50 and 25 kDa). Western blot interference from IgGs results from immunoprecipitation methods that release antibody with the
antigen and samples types that contain IgGs, such as tissue extracts (e.g., liver, spleen). Secondary antibodies then detect the denatured and blotted IgGs. Clean-Blot IP Detection Reagent (HRP), however, detects only the native antibodies, providing accurate and specific detection of the target antigen.
Procedure for Western Blotting
A. Additional Materials Required ? Western blot on nitrocellulose or PVDF membrane
? Blocking buffer such as StartingBlock? T20 Blocking Buffer (TBS, Product No. 37543 or PBS, Product No. 37539), SuperBlock ? T20 Blocking Buffer (TBS, Product No. 37536 or PBS, Product No. 37516), or 1-5% dry milk ? Wash buffer such as Tris-buffered saline (TBS, Product No. 28376) or phosphate-buffered saline (PBS, Product No. 28372) containing 0.05% Tween ?-20 (Product No. 28320) ? Primary antibody specific for antigen of interest ? Horseradish peroxidase (HRP) substrate
?
Film or CCD camera if using a chemiluminescent substrate
B. Antibodies Compatible with Clean-Blot IP Detection Reagent
The Clean-Blot IP Detection Reagent detects the polyclonal and monoclonal antibodies listed in the table below. For best results, test each specific antibody.
Species Monoclonal Isotype(s) Bovine IgG 2 Goat IgG 2
Human IgG 1, IgG 2, IgG 4 Mouse IgG 2a, IgG 2b, IgG 3 Rat IgG 2c
Rabbit Total IgG Sheep IgG 2
Clean-Blot? IP Detection Reagent
(HRP)
C. Concentration Guidelines for the Clean-Blot IP Detection Reagent
Note: These dilution ranges are guidelines. For best results, optimize the dilution for each specific experiment. HRP Substrate
Clean-Blot IP Detection Reagent Dilution Range SuperSignal ? West Femto Chemiluminescent Substrate 1:200 to 1:4,000
(e.g., for 1:4,000 dilution, add 2.5 μl of detection reagent to 10 ml of blocking buffer) SuperSignal West Dura
Chemiluminescent Substrate 1:200 to 1:2,000
(e.g., for 1:2,000 dilution, add 5 μl of detection reagent to 10 ml of blocking buffer) SuperSignal West Pico
Chemiluminescent Substrate 1:40 to 1:1,000
(e.g., for 1:1,000 dilution, add 10 μl of detection reagent to 10 ml of blocking buffer) Pierce ? ECL Western Blotting Substrate 1:40 to 1:400
(e.g., for 1:400 dilution, add 25 μl of detection reagent to 10 ml of blocking buffer)
D. Western Blot Detection
1. Dilute primary antibody to appropriate concentration in blocking buffer.
Note: If using mouse IgG 1, perform a dot blot to determine compatibility. Clean-Blot IP Detection Reagent (HRP) might not detect mouse IgG 1.
2. Add the diluted primary antibody to the blot and incubate for 1 hour at room temperature or overnight at 4°C.
3. Wash blot with Wash Buffer.
4. Dilute the Clean-Blot IP Detection Reagent (HRP) with blocking buffer.
Note: See table above for dilution ranges. For best results, optimize the dilution for each specific experiment. 5. Add the diluted detection reagent to the blot and incubate for 1 hour at room temperature or overnight at 4°C 6. Wash blot with wash buffer.
7. Prepare and add the HRP substrate according to the manufacturer’s instructions. 8. Expose to blot to film or CCD camera.
Troubleshooting
Problem Possible Cause Solution Too much HRP in the system Dilute the Clean-Blot IP Detection Reagent Too much primary antibody Dilute primary antibody
Nonspecific bands SDS caused nonspecific binding to
protein bands
Do not use SDS during immunoassay procedure Speckled background on film Aggregate formation in the Clean-Blot IP Detection Reagent (HRP) Filter detection reagent through a 0.2 μm filter or centrifuge and use supernatant Too much or not enough HRP in the
system
Optimize the Clean-Blot IP Detection Reagent Insufficient quantities of antigen or
antibody
Increase concentration of antibody or antigen Weak or no signal Inefficient protein transfer Optimize transfer
Used too much detection reagent Dilute the Clean-Blot IP Detection Reagent
Inadequate blocking Optimize blocking conditions Inappropriate blocking reagent Try a different blocking reagent Inadequate washing Increase length, number or volume of washes Film was overexposed Decrease exposure time or use Pierce Background
Eliminator (Product No. 21065)
High background Antigen or antibody is too concentrated Dilute the antigen or antibody
Problem Possible Cause Solution
Increase reducing reagent concentration Boil sample to aid in reduction of IgG disulfide bonds
Detection of denatured and blotted IgG All IgG in the sample was not
denatured Use denaturing electrophoresis conditions Sample does not contain antigen or
does not contain a detectable quantity
of antigen
Optimize expression and lysis procedures Antibody does not recognize antigen Use a different primary antibody Antigen of interest was not detected Primary antibody is not compatible Verify target by performing a dot blot using a
traditional secondary antibody Additional Information
Please visit the website for additional information on this product including the following: ? Tech Tip protocol: Optimization of antigen and antibody concentrations for Western blots ? Tech Tip protocol: Optimization of blocking buffer and cross-reactivity determination
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SuperSignal?Technology is protected by U.S. Patent # 6,432,662
Tween?is a registered trademark of ICI Americas.
This product (“Product”) is warranted to operate or perform substantially in conformance with published Product specifications in effect at the time of sale, as set forth in the Product documentation, specifications and/or accompanying package inserts (“Documentation”) and to be free from defects in material and workmanship. Unless otherwise expressly authorized in writing, Products are supplied for research use only. No claim of suitability for use in applications regulated by FDA is made. The warranty provided herein is valid only when used by properly trained individuals. Unless otherwise stated in the Documentation, this warranty is limited to one year from date of shipment when the Product is subjected to normal, proper and intended usage. This warranty does not extend to anyone other than the original purchaser of the Product (“Buyer”).
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? 2008 Thermo Fisher Scientific Inc. All rights reserved. Unless otherwise indicated, all trademarks are property of Thermo Fisher Scientific Inc. and its
subsidiaries. Printed in the USA.
基于LabVIEW的低通滤波器设计 学号： 201220120214 姓名：敖智男 班级： 1221202 专业：测控技术与仪器 课程教师：方江雄 2015年6月14 日
目录 一．设计思路 (2) 二．设计目的 (2) 三．程序框图主要功能模块介绍 1.测试信号生成模块 (3) 2.滤波功能模块.................................................................. .3 3.频谱分析模块 (4) 4.While循环模块 (5) 四．进行频谱分析.................................................................6、7五．主要设计步骤..................................................................8、9六．运行结果.. (10) 七．设计心得 (11)
低通滤波器是指对采样的信号进行浦波处理，允许低于截至频率的信号通过，高于截止频率的信号不能通过，提高有用信号的比重，进而消除或减少信号的噪声干扰。 一．设计思路 本VI设计的低通滤波器主要是先将正弦信号和均匀白噪声信号叠加，利用Butterworth低通滤波器进行滤波处理，得到有用的正弦信号:再对经过低通滤波器处理后的信号及信号频谱与滤波前的进行比较分析，检测滤波后的信号是否满足用户的要求。 二．设计目的 基于LabVIEW虚拟平台，将“正弦波形”函数和“均匀白噪声”函数产生的信号进行叠加以产生原始信号，让其先通过一个高通滤波器，滤除白噪声的带外杂波，以便在后续程序中低通滤波器可以输出正弦波；然后经过低通滤波器滤波处理，对滤波前后的信号和信号频谱进行比较，从而对低通滤波器的滤波效果进行检验。
分类号：TP311.1 U D C： 密级：公开编号： 学位论文 FFT滤波器和FIR滤波器性能比较分析 论文作者姓名： 申请学位专业：通信工程 申请学位类别：工学学士 指导教师姓名（职称）： 论文提交日期：2015年5月25日
FFT滤波器和FIR滤波器性能比较分析 摘要 二十一世纪标志着数字化时代的来临，随着信息科技的快速发展，数字信号处理技术（DSP）已经发展成为信息产业之中的重要技术。它在通讯、电力系统、仪器自动化、遥感技术等技术领域得到了普遍的应用。与模拟滤波器相比，数字滤波器拥有稳定性高，精度高。设计方式灵活等重要的优点，没有模拟滤波器所存在的电压漂移和噪声等问题。并且拥有接近于理想的频率响应特性。这些优势注定了数字滤波器会得到广泛的应用。这其中，有限冲击响应滤波器（FIR滤波器）能够在保证幅度特性满足技术要求的同时，保证严格的线性相位特性。在数据传输，语音技术等方面应用广泛。同时，DSP的发展和FPGA技术的出现为数字滤波器的硬件实现提供了多样化的选择。 本课题主要应用C++语言设计FIR滤波器以及FFT滤波器，并对所设计的滤波器进行仿真。应用Microsoft Visual Studio 2010编译调试程序。主要运用窗函数设计法设计滤波器。 学术中比较常用的窗函数有以下几种：矩形窗函数，三角形窗函数，汉宁窗函数，海明窗函数，布莱克曼窗函数。通过这几种窗函数来分析两种滤波器在时间开销、幅度误差、相位误差等方面的差异。 关键字：数字信号技术滤波器 FIR FFT 模型仿真窗函数
Comparative analysis of FFT filter and FIR filter performance Abstract The 21st century is the era of digital, with the rapid development of information technology, digital signal processing (DSP) technology has become an important technology in information industry. It has been widely used in the field of high-tech communications, power systems, instrument automation, remote sensing etc.. Compared with analog filter, digital filter has high stability, high precision. The design is flexible and other important advantages, no problem existing simulation filter voltage drift and noise etc.. And have close to the ideal frequency response. This kind of advantage to digital filter will be widely used. Among these, the finite impulse response (FIR) filter can in the guarantee range characteristics to meet technical requirements at the same time, to ensure the strict linear phase characteristics. In data transmission, voice technology has been applied widely. At the same time, provides a diverse selection of DSP development and FPGA technology for the realization of digital filterhardware. The main comppiling language of designing the FIR filter and FFT filter in this paper is C++ language.Debugging programs through The application of Microsoft Visual Studio 2010 . Academic commonly used window function is the following: Rectangular window function, Bartlett window function, Hanning window function, Hamming window function, Blackman window function.Through the analysis of several window functions to find differences between the two kinds of filters, and the difference of amplitude error and phase error. Keywords: Digital signal technology FIR filter simulation window function
EDA 课程设计报告 滤波器设计参数：根据要求，要设计一个输入8位，输出8位的17阶线性相位FIR 滤波器，所以采用图2(a)的方式，其中输入信号范围为：[±99，0，0，0， ±70，0，0，0， ±99，0，0，0， ±70，…]，此滤波器 Fs 为44kHz,Fc 为10.4kHz 。 （一）FIR 数字滤波器理论简述 有限冲激响应（FIR ）数字滤波器和无限冲激响应（IIR ）数字滤波器广泛应用于数字信号处理系统中。IIR 数字滤波器方便简单，但它相位的非线性，要求采用全通网络进行相位校正，且稳定性难以保障。FIR 滤波器具有很好的线性相位特性，使得它越来越受到广泛的重视。 有限冲击响应（FIR ）滤波器的特点： 1 既具有严格的线性相位，又具有任意的幅度； 2 FIR 滤波器的单位抽样响应是有限长的，因而滤波器性能稳定； 3只要经过一定的延时，任何非因果有限长序列都能变成因果的有限长序列，因而能用因果系统来实现； 4 FIR 滤波器由于单位冲击响应是有限长的，因而可用快速傅里叶变换(FFT)算法来实现过滤信号，可大大提高运算效率。 5 FIR 也有利于对数字信号的处理，便于编程，用于计算的时延也小，这对实时的信号处理很重要。 6 FIR 滤波器比较大的缺点就是阶次相对于IIR 滤波器来说要大很多。 FIR 数字滤波器是一个线性时不变系统（LTI ），N 阶因果有限冲激响应滤波器可以用传输函数H （z ）来描述， ()()N k k H z h k z -==∑ (0.1) 在时域中，上述有限冲激响应滤波器的输入输出关系如下： [][][][][]N k y n x n h n x k h n k ==*=-∑ (0.2) 其中，x [n ]和y [n ]分别是输入和输出序列。 N 阶有限冲激响应滤波器要用N ＋1个系数描述，通常要用N+1个乘法器和N 个两输入加法器来实现。乘法器的系数正好是传递函数的系数，因此这种结构称为直接型结构，可通过式（1.2）来实现，如图1。
《数字信号处理》课程设计报告 专业： 班级： 学号： 姓名： 指导教师： 二0一二年六月十四日
目录 一：课程设计目的 (4) 二：课程设计的题目描述和要求 (4) 1：设计题目的描述 (4) 2：课程设计描述 (4) 3:课程设计要求 (4) 三：课程设计报告内容 (5) 1：总体设计 (5) 1.1：采集语音信号 (5) 1.2：声音信号的时域和频域分析 (5) 1.3：设计一个余弦噪声，并产生噪声的时域和频域图，并分析 (5) 1.4：对声音信号加噪声 (6) 1.5：设计B——F低通滤波器，并对其进行频谱分析 (6) 1.6：对加噪声的信号滤波，并回放，并分析频谱 (7) 2：软件仿真调试结果分析 (7) 2.1：运行语音信号程序 (8) 2.2：运行噪声信号 (8) 2.3：运行加噪声后的语音信号 (9) 2.4运行滤波器程序 (10)
2.5：滤波后的语音信号 (11) 四：设计总结 (12) 源程序代码： (13)
一：课程设计目的 1：通过对课程设计任务的完成，进一步巩固数字信号处理的基本概念、理论、分析方法和实现方法； 2：进一步扩展我们掌握的基本理论和分析方法方面的知识，能有效地将理论和实际紧密结合； 3：同时增强自己的软件编程实现能力和解决实际问题的能力。 4：练习能够熟练地用Matlab语言编程实现IIR数字滤波器和FIR数字滤波器，进一步明确数字信号处理的工程应用。 二：课程设计的题目描述和要求 1：设计题目的描述 基于matlab的IIR的Butterworth滤波器设计 目标：（1）语音采集 （2）设计滤波器，将采集的语音信号进行IIR滤波. （3）回放语音信号 2：课程设计描述 要求录制一段自己的语音信号后，格式为WAV。在MATLAB软件中采集语音信号、回放语音信号。 画出语音信号的时域波形和频谱图，对所采集的信号加入干扰噪声，要求噪声在3000Hz以上，对加入噪声进行播放，并进行时域和频谱分析，对比加噪声前后的时域图和频谱图，对比加噪声音信号和通过低通滤波器处理的音频信号不同的时域和频域波形。 3:课程设计要求 通过本次课程设计加深我对所学知识的理解和认识。并通过的实验来验证仿真自己的理解。理解了总体滤波器的设计。 运用matlab观察信号的处理操作过程。在加深自己matlab动手实验能力的同时，独立运用自己的数字信号处理知识来处理音频信号。 通过本次课程设计基本掌握matlab软件的编程方法。并进行相应的拓展。
目录 1 引言 (1) 2 设计任务 (2) 2.1设计内容 (2) 2.2设计要求 (2) 3 语音信号的采集及时频分析 (3) 3.1语音信号的采集 (3) 3.2语音信号的时频分析 (3) 4 基于MATLAB的数字滤波器的设计 (5) 4.1数字滤波器的设计 (5) 4.1.1数字滤波器的基本概念 (5) 4.1.2 IIR滤波器设计思想 (5) 4.2IIR数字滤波器设计 (5) 4.2.1 IIR低通滤波器设计 (5) 4.2.2 IIR带通滤波器设计 (7) 4.2.3 IIR带通滤波器设计 (9) 5 合成信号及其滤波 (12) 5.1合成信号 (12) 5.2合成信号滤波 (13) 6 设计系统界面 (15) 6.1系统界面设计工具—GUI概述 (15) 6.2界面设计及使用说明 (15) 7 心得体会 (18) 参考文献 (19) 附录 (20)
1 引言 数字信号处理是利用计算机或专用处理设备，以数值计算的方法对信号进行采集、抽样、变换、综合、估值与识别等加工处理，借以达到提取信息和便于应用的目的。它在语音、雷达、图像、系统控制、通信、航空航天、生物医学等众多领域都获得了极其广泛的应用。具有灵活、精确、抗干扰强、设备尺寸小、造价低、速度快等优点。 数字滤波器, 是数字信号处理中及其重要的一部分。随着信息时代和数字技术的发展，受到人们越来越多的重视。数字滤波器可以通过数值运算实现滤波，所以数字滤波器处理精度高、稳定、体积小、重量轻、灵活不存在阻抗匹配问题，可以实现模拟滤波器无法实现的特殊功能。数字滤波器种类很多，根据其实现的网络结构或者其冲激响应函数的时域特性，可分为两种，即有限冲激响应( FIR，Finite Impulse Response)滤波器和无限冲激响应( IIR，Infinite Impulse Response)滤波器。 IIR滤波器采用递归型结构，即结构上带有反馈环路。IIR滤波器运算结构通常由延时、乘以系数和相加等基本运算组成，可以组合成直接型、正准型、级联型、并联型四种结构形式，都具有反馈回路。同时，IIR数字滤波器在设计上可以借助成熟的模拟滤波器的成果，如巴特沃斯、契比雪夫和椭圆滤波器等，有现成的设计数据或图表可查，在设计一个IIR数字滤波器时，我们根据指标先写出模拟滤波器的公式，然后通过一定的变换，将模拟滤波器的公式转换成数字滤波器的公式。 MATALB 可以创建图形用户界面GUI (GraphicalUser Interface) ,它是用户和计算机之间交流的工具。MATLAB 将所有GUl 支持的用户控件都集成在这个环境中并提供界面外观、属性和行为响应方式的设置方法,随着版本的提高,这种能力还会不断加强。而且具有强大的绘图功能,可以轻松的获得更高质量的曲线图。 滤波器的设计可以通过软件或设计专用的硬件两种方式来实现。随着MATLAB软件及信号处理工具箱的不断完善，MATLAB很快成为应用学科等领域不可或缺的基础软件。它可以快速有效地实现数字滤波器的设计、分析和仿真，极大地减轻了工作量,有利于滤波器设计的最优化。
数字信号处理 课程设计报告 设计名称：基于matlab的FIR数字滤波器设计 彪
一、课程设计的目的 1、通过课程设计把自己在大学中所学的知识应用到实践当中。 2、深入了解利用Matlab设计FIR数字滤波器的基本方法。 3、在课程设计的过程中掌握程序编译及软件设计的基本方法。 4、提高自己对于新知识的学习能力及进行实际操作的能力。 5、锻炼自己通过网络及各种资料解决实际问题的能力。 二、主要设计内容 利用窗函数法设计FIR滤波器，绘制出滤波器的特性图。利用所设计的滤波器对多个频带叠加的正弦信号进行处理，对比滤波前后的信号时域和频域图，验证滤波器的效果。 三、设计原理 FIR 滤波器具有严格的相位特性，对于信号处理和数据传输是很重要的。 目前 FIR滤波器的设计方法主要有三种：窗函数法、频率取样法和切比雪夫等波纹逼近的最优化设计方法。常用的是窗函数法和切比雪夫等波纹逼近的最优化设计方法。本实验中的窗函数法比较简单，可应用现成的窗函数公式，在技术指标要求高的时候是比较灵活方便的。 如果 FIR 滤波器的 h(n)为实数, 而且满足以下任意条件,滤波器就具有准确的线性相位： 第一种：偶对称，h(n)=h(N-1-n)，φ (ω)=-(N-1)ω/2 第二种：奇对称，h(n)=-h(N-1-n), φ(ω)=-(N-1)ω/2+pi/2 对称中心在n=(N-1)/2处 四、设计步骤 1.设计滤波器 2.所设计的滤波器对多个频带叠加的正弦信号进行处理 3.比较滤波前后信号的波形及频谱 五、用窗函数设FIR 滤波器的基本方法 基本思路：从时域出发设计 h(n)逼近理想 hd(n)。设理想滤波器的单位响应在时域表达为hd(n),则Hd(n) 一般是无限长的，且是非因果的，不能
《DSP原理及其应用》实验设计报告 实验题目：FFT算法及滤波器的设计
摘要 随着信息科学的迅猛发展，数据采集与处理是计算机应用的一门关键技术，它主要研究信息数据的采集、存储和处理。而数字信号处理器(DSP)芯片的出现为实现数字信号处理算法提供了可能。数字信号处理器（DSP）以其特有的硬件体系结构和指令体系成为快速精确实现数字信号处理的首选工具。DSP芯片采用了哈佛结构，以其强大的数据处理功能在通信和信号处理等领域得到了广泛应用，并成为研究的热点。 本文主要研究基于TI的DSP芯片TMS320c54x的FFT算法、FIR滤波器和IIR滤波器的实现。首先大概介绍了DSP和TMS320c54x的结构和特点并详细分析了本系统的FFT变换和滤波器的实现方法。 关键词：DSP、TMS320c54x、FFT、FIR、IIR
Abstract With the rapid development of information science, data acquisition and processing is a key technology of computer applications, the main research of it is collection, storage and processing of information data. The emergence of the digital signal processor (DSP) chip offers the potential for the realization of the digital signal processing algorithm. Digital signal processor (DSP), with its unique hardware system structure and instruction system become the first tool of quickly and accurately realize the digital signal processing.DSP chip adopted harvard structure, with its powerful data processing functions in the communication and signal processing, and other fields has been widely applied, and become the research hot spot. This paper mainly studies the FFT algorithm based on TMS320c54x DSP chip of TI, the realization of FIR filter and IIR filter. First introduced the DSP and TMS320c54x briefly, then analyzed in detail the structure and characteristics of the system of the realization of FFT transform and filter method. Keyword: DSP、TMS320c54x、FFT、FIR、IIR
第37卷，增刊 红外与激光工程 2008年6月 V ol.37 Supplement Infrared and Laser Engineering Jun. 2008 收稿日期：2008-03-31 作者简介：董常军（1981-），男，河南濮阳人，助理工程师，主要从事图像预处理与FPGA 设计研究。Email:changjund@https://www.doczj.com/doc/0f6071998.html, 基于FFT 的红外图像滤波算法的设计与实现 董常军，王 晖，刘思思 （中国空空导弹研究院，河南 洛阳 471009） 摘要：线列扫描红外成像系统的图像中存在大量随机变化的横条纹噪声，严重影响成像质量。在对噪声特性进行分析的基础上，提出了一种在频域进行滤波的去噪算法。仿真和实验证明此算法能较好地完成去噪功能。介绍了算法在FPGA 中的实现方法，并对资源占用情况进行了分析。 关键词：横条纹噪声； FFT ； 频域； FPGA 中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1007-2276(2008)增(红外)-0626-03 Filtering algorithm of infrared image based FFT DONG Chang-jun, WANG Hui, LIU Si-si (China Airborne Missile Academy, Luoyang 471009, China) Abstract: There are numerous of horizontal noise in linear-scan infrared imaging system, which can affect the imaging quality. In this paper, firstly the noise characteristic is analyzed, secondly an algorithm of filter in frequency domain is introduced, and then the realization in FPGA is presented. Key words: Horizontal noise; FFT; Frequency domain; FPGA 0 引 言 随着科学技术的飞速发展，红外技术已由过去的非成像系统发展为现在的成像系统。在线列扫描成像系统中，由于线扫本身固有噪声，以及导引头内部电磁环境非常复杂，导致成像质量有所下降，表现在图像中存在大量随机变化的横条形噪声。横条纹噪声的存在，使图像信噪比下降，致使导引头有效探测距离减小，对弱小目标的截获和跟踪造成不利影响，导致虚警率升高等现象，因此必须想办法去除。在对前放电路和预处理电路进行大量修改都不能很好完成去噪工作的情况下，最终采用了一种在频域进行滤波处理的方法，取得了很好的效果。 1 问题来源及分析 典型红外图像如图1所示。 图1 带条纹噪音的红外原始图像 Fig.1 Original infrared image with noise 在图1的例子中能够明显发现图像存在横向和纵向的条纹噪音。纵向条纹噪声由探测系统的非均匀性引起，可以通过非均匀校正算法很好的去除。横向条纹产生的原因比较复杂，与探测器及前放预处理电路都有关系。为改善图像质量在前放电路和预处理电路部分做了大量的工作,图像质量虽有所改善，但性
1、相关原理： 设计数字滤波器的任务就是寻求一个因果稳定的线性时不变系统，并使系统函数H(z)具有指定的频率特性。 数字滤波器从实现的网络结构或者从单位冲激响应分类，可以分成无限长单位冲激响应（IIR）数字滤波器和有限长单位冲激响应（FIR）数字滤波器。 数字滤波器频率响应的三个参数： （1）幅度平方响应： （2）相位响应 其中，相位响应 （3）群时延响应 IIR数字滤波器： IIR数字滤波器的系统函数为的有理分数，即 IIR数字滤波器的逼近问题就是求解滤波器的系数和，使得在规定的物理意义上逼近所要求的特性的问题。如果是在s平面上逼近，就得到模拟滤波器，如果是在z平面上逼近，则得到数字滤波器。 FIR数字滤波器：
设FIR的单位脉冲响应h(n)为实数，长度为N，则其z变换和频率响应分别为 按频域采样定理FIR数字滤波器的传输函数H(z)和单位脉冲响应 h(n)可由它的N个频域采样值H(k)唯一确定。 MATLAB中提供了几个函数，分别用于实现IIR滤波器和FIR滤波器。 （1）卷积函数conv 卷积函数conv的调用格式为 c=conv(a,b) 该格式可以计算两向量a和b的卷积，可以直接用于对有限长信号采用FIR滤波器的滤波。 （2）函数filter 函数filter的调用格式为 y=filter(b,a,x) 该格式采用数字滤波器对数据进行滤波，既可以用于IIR滤波器，也可以用于FIR滤波器。其中向量b和a分别表示系统函数的分子、分母多项式的系数，若a＝1，此时表示FIR滤波器，否则就是IIR滤波器。该函数是利用给出的向量b和a，对x中的数据进行滤波，结果放入向量y。 （3）函数fftfilt 函数fftfilt的调用格式为 y=fftfilt(b,x)
实验二 FIR 数字滤波器设计与软件实现 一、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。 二、 对两种设计进行比较 窗函数法 (1) 根据对过渡带及阻带衰减的指标要求，选择窗函数的类型，并估计窗口长度N 。 a. 在保证阻带衰减满足要求的情况下，尽量选择主瓣窄的窗函数。 b. 根据过渡带宽度估计窗口长度N ，过渡带宽与N 成反比。N ≈A /B t ，A 取决于窗口类型。 例如，矩形窗的A =4π，哈明窗的A =8π等。 (2) 构造希望逼近的频率响应函数H d(ej ω) a. 选择H d(ej ω)为线性相位理想滤波器。 b. 理想滤波器的截止频率ωc 近似位于幅度函数衰减一半（约－6 dB ）的位置。所以如果设计指标给定通带边界频率和阻带边界频率ωp 和ωs ， 一般取 (3) 计算h d(n ) 如果H d(ej ω)较复杂,不能用公式求解，则可以对H d(ej ω)从ω=0到ω=2π采样M 点，采样值为 ， k =0 ,1, 2, …, M －1，进行M 点 IDFT(IFFT)，得到： 2s p c ωωω+=?-=ππj j d d d e )e (π 21)(ωωωn H n h 2πj d d ()(e )k M M H k H =
根据频域采样理论，h d M (n )与h d(n )应满足如下关系： 如果M 选得较大，可以保证在窗口内h d M (n )有效逼近h d(n )。 (4) 加窗得到设计结果：h (n )=h d(n )w (n )。 等波纹最佳逼近法 （1）根据给定的逼近指标估算滤波器阶数N 和误差加权函数W (ω)； （2） 采用remez 算法得到滤波器单位脉冲响应h (n )。 MATLAB 工具箱函数remezord 和remez 就是完成以上2个设计步骤的有效函数。 窗函数设计法优缺点 优点：简单方便，易于实现。 缺点: ① 滤波器边界频率不易精确控制。 ② 窗函数设计法总使通带和阻带波纹幅度相等，频率采样法只能依靠优化过渡带采样点的取值控制阻带波纹幅度，所以两种方法都不能分别控制通带和阻带波纹幅度。但是工程上对二者的要求是不同的，希望能分别控制。 ③ 所设计的滤波器在阻带边界频率附近的衰减最小，距阻带边界频率越远，衰减越大。如果在阻带边界频率附近的衰减刚好达到设计指标要求，则阻带中其他频段的衰减就有很大富余量。 等波纹最佳逼近法优缺点 等波纹最佳逼近基于切比雪夫逼近，在通带和阻带以|E (ω)|的最大值最小化为准则，采用Remez （雷米兹）多重交换迭代算法求解滤波器系数h (n )［3］。所以W (ω)取值越大的频段, 逼近精度越高，开始设计时应根据逼近精度要求确定W (ω)，在Remez 多重交换迭代过程中W (ω)是确知函数。 等波纹最佳逼近设计中，把数字频段分为“逼近区域”和“无关区域”。逼近区域一般指通带和阻带，而无关区域一般指过渡带。设计过程中只考虑对逼近区域的最佳逼近。应当注意，无关区宽度不能为零，即H d(ω)不能是理 ?-=ππ j j d d d e )e (π21)(ωωωn H n h d d ()IDFT[()]M M M h n H k =
数字信号处理课程设计报告课设名称：基于MATLAB的FIR数字滤波器设计 学院：信息工程 专业：通信工程 班级：2012159 学号：201215910 姓名：张孟承 辅导老师：李亚萍陈黎霞 时间：2015.12.21——2015.12.30
基于MATLAB的FIR数字滤波器设计 摘要： 论文针对窗函数法、频率采样法和最优化设计法三种设计方法，采用MATLAB 进行FIR滤波器的设计与仿真，并比较了三种方法的特点。结果表明，在同样的设计指标下，利用等波纹切比雪夫逼近法则的设计可以获得最佳的频率特性和衰耗特性，具有通带和阻带平坦，过渡带窄等优点。 关键词：FIR滤波器；MATLAB;频率采样法； 一、设计目的 本次课程设计的目的是利用MATLAB对语音信号进行数字信号处理和分析，要求学生对语音信号进行频谱分析，并对采集语音信号加入干扰，对加入信号后的频谱进行频谱分析，设计合适的滤波器滤除噪声，恢复原信号，学会GUI界面设计方法，掌握基本操作原理。 二．设计要求 1.采集一段语音信号，并对其频谱进行分析。 2.设计滤波器，可以选用高通，低通或带通滤波器，滤除噪声，分析滤波后信号的时域或频域特征。 3.播放三段语音对比频谱，分析其异同。 三．FIR 数字滤波器设计 FIR滤波器设计的任务是选择有限长度的() h n，使传输函数()jw H e满足一定的幅度特性和线性相位要求。由于FIR 滤波器很容易实现严格的线性相位，所以FIR 数字滤波器设计的核心思想是求出有限的脉冲响应来逼近给定的频率响应。 设计过程一般包括以下三个基本问题： （1）根据实际要求确定数字滤波器性能指标； （2）用一个因果稳定的系统函数去逼近这个理想性能指标； （3）用一个有限精度的运算去实现这个传输函数。 频率采样法： 频率采样法是从频域出发,根据频域采样定理，对给定的理想滤波器的频率响
2.1系统功能介绍 一个实际的应用系统中，总存在各种干扰。数字滤波器在语音信号处理、信号频谱估计、信号去噪、无线通信中的数字变频以及图像信号等各种信号处理中都有广泛的应用，数字滤波器也是使用最为广泛的信号处理算法之一。 在本设计中，使用MATLAB模拟产生合成信号，然后利用CCS进行滤波。设定模拟信号的采样频率为48000Hz，。设计一个FIR低通滤波器，其参数为：滤波器名称：FIR低通滤波器 采样频率：Fs=48000Hz 通带截止频率：15000Hz 阻带截止频率：16000Hz 通带最大衰减：0.1dB 阻带最少衰减：80dB 滤波器系数：由MATLAB根据前述参数求得。 2.2 总体设计方案流程图 图1 总体设计方案
主要内容和步骤 3.1 滤波器原理 对于一个FIR 滤波器系统，它的冲击响应总是又限长的，其系统函数可记为： ()()10 N n n H z h n z --==∑ 其中1N -是FIR 的滤波器的阶数，n z -为延时结，()h n 为端口信号函数。 最基本的FIR 滤波器可用下式表示： ()()()10 N k y n h k x n k -==-∑ 其中()x n k -输入采样序列，()h k 是滤波器系数，N 是滤波器的阶数()Y n 表示滤波器的输出序列，也可以用卷积来表示输出序列()y n 与()x n 、()h n 的关系，如下： ()()()y n x n h n =* 3.2 操作步骤 （1）打开FDATOOL ,根据滤波要求设置滤波器类型、通带截止频率、指定阶数、采样频率等。指定完设计参数后单击按钮Design Filter ，生成滤波器系数。 （2）把生成的滤波器系数传到目标DSP 。选择菜单Targets->Export to Code Composer Studio(tm)IDE ，打开Export to C Header File 对话框，选择C header file ，指定变量名(滤波器阶数和系数向量)，输出数据类型可选浮点型或32 b ，16 b 整型等，根据自己安装选择目标板板号和处理器号，单击OK ，保存该头文件，需指定文件名(filtercoeff ．h)和路径(保存在c ：\ti\myprojects\fir 工程中)。 （3）修改CCS 汇编程序，删掉数据前的所有文字，在开头加上.data ，第二行加coeff .word ,在每行的前面加上.word ，比且把每行的最后的逗号去掉。 （4）编译汇编程序，如果有错误，按错误进行修改；没错误，则往下执行。 （5）加载初始化DATA 数据。运行程序，查看输入输出波形，修改相应参数进行调试
数字信号处理课程论文 基于MATLAB的滤波器设计 姓名：曹诗凤 学号：12010240520 年级：2010级 学院：物理电气信息学院 专业：通信工程 指导老师：马玉韬 完成日期：2112年12月9日
基于MATLAB 的滤波器设计 摘 要：利用MA TLAB 设计滤波器,可以按照设计要求非常方便地调整设计参数,极大地减轻了设计的工作量,有利于滤波器设计的最优化。Matlab 因其强大的数据处理功能被广泛应用于工程计算,其丰富的工具箱为工程计算提供了便利,利用Matlab 信号处理工具箱可以快速有效地设计各种数字滤波器,设计简单方便。本文介绍了在MA TLAB R2011a 环境下滤波器设计的方法和步骤。 关键词：滤波器，matlab ，FIR ，IIR Abstract ：By using MA TLAB , we can design filters and modify the filters’parameters conveniently according to our demands. This relieves greatly design work loads and makes for optimization of filter designing. Matlab can be widely used in engineering calculations because of its powerful functions of data processing. Its rich toolbox makes the calculations easy. With Matlab signal processing toolbox, various digital filters can be designed effectively in simple way. This article introduce the methods and processes in the circumstance of MA TLAB R2011a. Keywords ：filter ，matlab ，fdatool 1.滤波器的原理 凡是可以使信号中特定的频率成分通过，而极大地衰减或抑制其他频率成分的装置或系统都称之为滤波器，相当于频率“筛子”。 滤波器的功能就是允许某一部分频率的信号顺利的通过，而另外一部分频率的信号则受到较大的抑制，它实质上是一个选频电路。 滤波器中，把信号能够通过的频率范围，称为通频带或通带；反之，信号受到很大衰减或完全被抑制的频率范围称为阻带；通带和阻带之间的分界频率称为截止频率；理想滤波器在通带内的电压增益为常数，在阻带内的电压增益为零；实际滤波器的通带和阻带之间存在一定频率范围的过渡带。 a ．理想滤波器的频率特性 理想滤波器:使通带内信号的幅值和相位都不失真,阻喧内的频率成分都衰减为零的滤波器，其通带和阻带之间有明显的分界线。 如理想低通滤波器的频率响应函数为 0()()jw t C H jw A l W W Ω-=≤ 或 ()0() C H j w W W =>理想滤波器实际上并不存在。 b ．实际滤波器 实际滤波器的特性需要以下参数描述： 1）恒部平均值A0：描述通带内的幅频特性；波纹幅度：d 。 2）上、下截止频率：以幅频特性值为A0/2时的相应频率值WC1，WC2作为带通滤波器的上、下截止频率。带宽21C C B W W =-。
中北大学信息商务学院 毕业设计说明书 基于MATLAB的滤波器设计 学生姓名：学号 系别： 专业： 指导教师：职称：
原创性声明 本人郑重声明：所呈交的毕业设计说明书，是本人在指导教师的指导下，独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本文不包含其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。 作者签名：日期： 使用授权声明 本人完全了解xxxxxxxx关保管、使用毕业设计说明书的规定，其中包括：①学院有权保管、并向有关部门送交毕业设计说明书的原件与复印件；②学院可以采用影印、缩印或其它复制手段复制并保存毕业设计说明书；③学院可允许毕业设计说明书被查阅或借阅；④学院可以学术交流为目的，复制赠送和交换毕业设计说明书；⑤学院可以公布毕业设计说明书的全部或部分内容。 作者签名：日期： 导师签名：日期：
基于MATLAB滤波器设计 摘要：当今科技的迅猛发展，数字技术在许多领域都得到了广泛应用，其中数字滤波技术在信号处理中发挥着非常重要的作用。传统的模拟滤波器现在很难满足工业生产的要求。因此，对数字滤波器的研究是非常重要的。数字滤波器与模拟滤波器,比较来说，它在使用过程中没有漂移是一个很难得的优势，在利用这个优势来处理低频信号的过程中，我们不仅能够相当精准的频率响应,并且还能够达到很高的准确度。本文介绍了有限脉冲响应数字滤波器的概念和数学模型。分析了有限脉冲响应数字滤波的网络拓扑结构和特点。在理论分析的基础上，完成以下工作: 1、针对规划方法的不足，提出了优化方案，提高了设计的精度。利用ＩＩＲ数 字滤波器，建立了该滤波器的系统仿真模型。采用最优规划方法和频率采样方法设计的滤波器，对干扰信号进行滤波。并跟踪示波器的滤波。 2、在软件平台上完成ＦＩＲ数字过滤器的实现。MATLAB的滤波工程，在平台 上的测试胜利，获得了滤波效果。最后，对滤波结果进行了充分的分析和控制。 与传统的实现方法相比，这种方法可以缩短开发周期，简化开发的速度。 关键字：数字滤波器MATLAB FIR滤波器IIR滤波器
作者简介:董静薇(1972~,女,黑龙江阿城人,哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院副教授,研究方向为信号与信息处理;于广艳(1981~, 女,辽宁建平人,哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院硕士研究生,研究方向为信号与信息处理。 基于Matlab 的FFT 频谱分析及IIR 数字滤波器设计 董静薇,于广艳 (哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院,黑龙江哈尔滨150080 摘 要:随着计算机和信息科学的飞速发展,数字信号处理已经逐渐发展成为一门独立的学科,是信息科学的重要 组成部分。数字信号处理实验可分为基于DSP 的硬件实验和基于Matlab 的软件实验。应用Matlab 软件可以帮助我们更好地理解与掌握对数字信号处理中的基本概念、基本原理和基本方法。以Matlab 的软件实验为例来说明它在信号 FFT 频谱分析及IIR 数字滤波器设计方面的应用。 关键词:数字信号处理;Matlab ;FFT ;IIR 滤波器中图分类号:TP2 文献标识码:A 文章编号:1672-7800(200810-0128-02 0引言 我们生活在信息社会里,而信息的载体就是信号,它是信 息的物理体现。信号是数字信号处理领域中最基本、最重要的概念。信号的处理是提取信号的基础。然而,信号处理中的许多理论都基于繁琐的数学理论和数学
推导。由于信号处理具有内容繁多、概念抽象、设计复杂等特点,为了更好地理解和掌握知识,开发了一个信号处理实验软件,即Matlab 语言。Matlab 具有编程简洁高效,编译、链接和运行速度快等优点。另外,考虑到数字信号处理的理论内容,文中设计了基于Matlab 软件平台的实验系统,包括FFT 频谱分析和IIR 数字滤波器的设计。 1Matlab 软件简介 Matlab 语言是当今科学界最具影响力、也是最有活力的软 件。它起源于矩阵运算,并已经发展成一种高度集成的计算机语言。它是由美国Math Works 公司于1982年推出的软件产品,取名来源于Matrix Laboratory ,简称为“Matlab ”。Matlab 是一个完整的、可扩展的、高性能数值计算的可视化软件,是一种进行科学工程计算的交互式程序设计语言。经过不断的扩充和完善,它已成为各类科学研究与工程应用中的标准工具,其典型应用有:数值分析、算法设计、自动控制、数字信号处理、图像处理以及模型仿真等等。实践证明,使用Matlab 要比使用B asic 、F ortran 和C 语言等语言效率高。 2数字信号处理的主要内容 波数字信号处理的理论主要包括离散信号与离散系统分 析的基本理论、离散傅里叶变换、快速傅里叶变换和数字滤波器的设计、数字信号处理的实现等。随着计算机和信息科学的飞速发展,信号处理已经逐渐发展成为一门独立的学科,是信息科学的重要组成部分。利用Matlab 软件,我们可以实现波形的产生、信号的变换、滤波、功率谱估计、滤波器设计、系统分析等众多功能。 3信号的频谱分析及应用 任意一个信号都具有时域与频域特性,信号的频谱完全代
基于数字滤波器的语音信号处理系统的设计 前言：语音信号的数字滤波就是利用快速傅里叶变换fft对语音信号进行频谱分析，利用分析得到的指标设计数字滤波器，将不需要的部分通过设计好的数字滤波器滤除掉，以达到优化语音的目的。数字滤波器是一种对数字信号进行处理的系统，数字滤波器完成数字信号滤波处理功能，其输入是一组数字量，其输出是经过变换的另一组数字量。它通过一定的运算关系或电路形式来改变输入信号所包含的频率成分的相对比例或滤出某些频率成分，数字滤波器具有稳定性高、精度高、灵活性大等优点。随着数字技术的发展，用数字技术实现滤波器的功能越来越受到人们的注意和广泛的应用。 摘要：本文介绍了两种数字滤波器的基本设计原理及步骤1、利用双线性变换法以及脉冲响应不变法设计IIR数字滤波器2、用窗函数法实现FIR数字滤波器的设计。并且把理论与实践结合，通过一段语音，利用MATLAB软件分析语音信号频谱，确定指标设计滤波器，编写程序设计滤波器，对语音信号进行滤波处理，分析滤波后的时域和频域特征，回放语音信号分析其经过信号处理后的效果。 正文 1、总体设计 1.1 总体设计内容 1）利用脉冲响应不变法和双线性变换法设计IIR数字滤波器，实现数字低通、数字高通、数字带通、数字带阻。 2）利用窗函数实现FIR数字滤波器的设计 3）设计完整的语音信号处理系统，可实现语音信号的读入、语音信号的频域分析、滤波器选择、语音信号的时/频域滤波操作、语音信号的短时频域分析等功能。 1.2 课设流程图设计
2、模块设计 2.1 语音信号的采集 用windows工具中的录音机录一段（语音信号），将语音信号的文件命名为test.wav. 将语音文件保存后，在MATLAB软件平台下，首先调用wavread函数可采集到录制的音乐信号，并得到其采样率fs和比特数bits。具体调用如下：>> [y,fs,bits]=wavread('d:\test.wav')%读取语音信号。 运行后得出fs，bit。其中参数y是每个样本的值，fs是生成该波形文件时的采样率，bits 是波形文件每样的编码位数。 sound(y); 用于对声音的回放。向量y则就代表了一个信号，也即一个复杂的“函数表达式”，也可以说像处理一个信号的表达式一样处理这个声音信号。 2.2 语音信号的时域及频域分析 语音信号分析是语音信号处理的前提和基础，只有分析出可表示语音信号本质特征的参数，才有可能利用这些参数进行高效的语音通信、语音合成和语音识别等处理。而且，语音合成的音质好坏，语音识别率的高低，也都取决于对语音信号分桥的准确性和精确性。因此语音信号分析在语音信号处理应用中具有举足轻重的地位。 2.2.1语音信号的时域分析 语音信号的时域分析就是分析和提取语音信号的时域参数。进行语音分析时，最先接触到并且也是最直观的是它的时域波形。语音信号本身就是时域信号，因而时域分析是最早使用，也是应用最广泛的一种分析方法，这种方法直接利用语音信号的时域波形。 运用matlab软件，调用plot函数，在读取语音信号的基础上画出语音信号的时域波形图。理想状态下，语音信号的时域波形应该是关于时间轴对称的，但是实际情况下，由于存在着一些噪音，使得波形看上去不是那么完美。 2.2.2语音信号的频域分析 对语音信号进行频谱分析。MATLAB提供了快速傅里叶变换算法FFT计算DFT的函数fft,调用格式如下： Xk=fft(xn,N) 参数xn为被变换的时域序列向量，N是DFT变换区间的长度，当N大于xn时，fft函数自动在xn后面补零，当N小于xn的长度时，fft函数计算xn的前N个元素，忽略其后面的元素。在本次设计中，调用fft函数得到语音信号的快速傅里叶变换序列，再用plot函数画出信号的频谱图。 2.3 IIR数字滤波器的设计 IIR滤波器系统函数的极点可以再单位圆内的任何位置，实现IIR滤波器的阶次较低，所用的存储单元较少，效率高，又由于IIR数字滤波器能够保留一些模拟滤波器的优良特性，因 此应用很广。设计IIR数字滤波器的方法主要有基于脉冲响应不变法和双线性Z变换法设计，