数字信号综合设计matlab数字带通滤波器

使用MATLAB进行数字滤波器设计的步骤与方法数字滤波器是用于信号处理的重要工具，它可以对信号进行去噪、频率调整等操作。

而MATLAB作为一种强大的数学计算软件，提供了丰富的数字信号处理工具箱，可以方便地进行数字滤波器的设计与仿真。

本文将介绍使用MATLAB进行数字滤波器设计的步骤与方法。

1. 了解数字滤波器的基本原理在进行数字滤波器设计之前，首先需要了解数字滤波器的基本原理。

数字滤波器根据其频率响应特性可以分为低通、高通、带通和带阻滤波器等。

此外，数字滤波器的设计还需要考虑滤波器的阶数、截止频率以及滤波器类型等因素。

在设计中，我们可以选择滤波器的类型和相应的参考模型，然后利用MATLAB工具箱提供的函数进行设计。

2. 导入MATLAB中的数字信号处理工具箱使用MATLAB进行数字滤波器设计需要先导入数字信号处理工具箱。

通过在MATLAB命令窗口输入`>> toolbox`即可打开工具箱窗口，并可以选择数字信号处理工具箱进行加载。

加载完成后，就可以调用其中的函数进行数字滤波器设计。

3. 设计数字滤波器在MATLAB中，常用的数字滤波器设计函数有`fir1`、`fir2`、`iirnotch`等。

这些函数可以根据系统特性需求设计相应的数字滤波器。

以FIR滤波器为例，可以使用`fir1`函数进行设计。

该函数需要输入滤波器的阶数和截止频率等参数，输出设计好的滤波器系数。

4. 评估滤波器性能设计好数字滤波器后，需要进行性能评估。

可以使用MATLAB提供的`fvtool`函数绘制滤波器的幅频响应、相频响应和群延迟等。

通过观察滤波器在频域的性能表现，可以判断设计的滤波器是否满足要求。

5. 对滤波器进行仿真在对滤波器性能进行评估之后，还可以使用MATLAB进行滤波器的仿真。

通过将需要滤波的信号输入设计好的滤波器中，观察输出信号的变化，可以验证滤波器的去噪效果和频率调整能力。

MATLAB提供了函数`filter`用于对信号进行滤波处理。

基于matlab的数字滤波器设计一．概述本文重点介绍MATLAB 中用于数字滤波器设计的函数组。

MATLAB具备设计高性能滤波器的众多工具（toolbox），包括数字滤波器设计工具箱（Digital Filter Design T oolbox）、滤波系统仿真工具箱（Filter Design and Analysis Toolbox ）以及信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox），可以设计数字滤波器的结构和参数，并实现Advanced Digital Filter Design。

二．数字滤波器介绍数字滤波器，也称计算滤波器，是指利用现代计算机中的数字回授技术来进行信号处理的方法，是对计算机处理信号的一种技术。

数字滤波器是模拟滤波器组成的数字信号处理系统，是将模拟的通全在一个硬件上实现的数字信号处理系统，它的功能比模拟滤波器更加强大。

目前它们已经应用于通信、声音、镜头、图像处理、仪器仪表、数据采集等领域。

三．MATLAB 中的滤波器设计(1)首先，MATLAB中提供了丰富的函数来实现滤波器设计工作。

其中最常用的函数有：a. firpm：有限冲激响应滤波器设计，支持线性和非线性过滤器设计。

b. butter：Butterworth低通和高通滤波器设计。

c. fir1：有限冲激响应低通和高通滤波器设计。

d. cheby1：Chebyshev第一类低通和高通滤波器设计。

(2) MATLAB还可以实现进阶的数字滤波器设计，用户可以用以下函数实现自动设计是否优化的滤波器：a. fda：设计优化低通滤波器b. fda2：设计优化定带滤波器c. fda3：设计优化双带和多带滤波器d. gfd：设计优化频谱均衡滤波器四．总结数字滤波器是一种应用广泛的信号处理技术，对于一些信号处理应用有着至关重要的作用。

MATLAB 可以简便的实现滤波器设计，并可以同时考虑多个优化目标，这些特性使其成为进行数字滤波器设计的理想工具。

编号淮安信息职业技术学院毕业论文学生姓名。

学号。

系部。

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班级。

指导教师。

顾问教师。

摘要本论文介绍了FIR数字滤波器的设计方法，即窗函数法。

在此基础上，用MATLAB实现IIR数字滤波器。

介绍了IIR数字滤波器的传统设计思想与步骤，及其计算机辅助设计方法。

以一数字带通滤波器为例,着重说明了基于MATLAB的三种滤波器的实现手段：模拟低通原型、合适模拟带通及直接原型,为数字滤波器设计带来全新的实现手段。

关键词：滤波 IIR滤波器 FIR滤波器MATLAB淮安信息职业技术学院目录第一章前言1.1 MATLAB 软件简介 (4)1.2数字滤波器技术的发展状况 (5)第二章数字滤波器的基本概念2.1数字滤波器的概况 (6)2.2 FIR 数字滤波器的基本概念 (6)2.2.1 FIR 数字滤波器的窗函数设计法 (7)2.2.2 窗函数设计法的步骤 (7)2.3 MATLAB环境下的实例 (9)2.3.1高通滤波器的设计 (9)2.3.2低通滤波器的设计 (10)第三章 IIR数字滤波器的设计过程及方法3.1 IIR滤波器的基本特点 (13)3.2 IIR滤波器的设计思路与步骤 (14)3.3 IIR 滤波器的设计 (14)3.4 IIR滤波器设计方法MATLAB的实现 (15)3.4.1 基于模拟低通原型的MATLAB实现 (15)3.4.2基于合适类型模拟滤波器的MATLAB实现 (16)3.4.3 基于直接原型变换法的MATLAB实现 (18)总结 (19)参考文献 (20)第一章前言1.1. MATLAB简介MATLAB (Matrix Laboratory)为美国Mathworks公司1983年首次推出的一套高性能的数值分析和计算软件，其功能不断扩充，版本不断升级，1992年推出划时代的4.0版，1993年推出了可以配合Microsoft Windous使用的微机版，95年4.2版，97年5.0版，99年5.3版，5.X版无论是界面还是内容都有长足的进展，其帮助信息采用超文本格式和PDF格式，可以方便的浏览。

ＸX ＸX 大学XXXX 学院实验名称 IIR 数字滤波器的设计实验目的:加深理解ＩIR 数字滤波器的时域特性和频域特性,掌握ＩＩR 数字滤波器的设计原理与设计方法,以及I ＩＲ数字滤波器的应用。

实验内容:IIR 数字滤波器一般为线性移不变的因果离散系统,N 阶IIR 数字滤波器的系统函数可以表达为-1z 的有理多项式，即 -1-1-2-M =0012-1-2-N -112=1z +z +z ++z (z)==1+z +z ++z 1+zM j j M N Ni i b b b b b H a a a a ∑∑ 式中：系数i a 至少有一个非零。

对于因果II Ｒ数据滤波器,应满足M N ≤。

ＩＩR 数字滤波器的设计主要通过成熟的模拟滤波器设计方法来实现。

首先在频域将数字滤波器设计指标转换为模拟滤波器设计指标,然后将任意的模拟滤波器为原型模拟低通滤波器指标，根据模拟滤波器的设计指标来设计出模拟低通滤波器(s)LP H ,然后又(s)LP H 经过相应的复频域转换得到H(s),最后又H(s ）经过脉冲响应不变法或双线性变换法得到所需要的III Ｒ数字滤波器H （z)。

由此可见，IIR 数字滤波器设计的重要环节是模拟滤波器的设计。

设计模拟低通滤波器的主要方法有Butterwor ｔ、Ch ｅby ｓhev 、和椭圆等滤波器设计方法。

实验步骤1.Butterw ｏｒt 数字滤波器设计(1) Bu ｔt ｅrwort 滤波器是通带阻带都单调衰减的滤波器。

调用b ｕｔｔord 函数可以确定巴特沃斯滤波器的阶数，其格式为:[N,Omegac ］=bu ｔt ｏｒｄ(Ｏｍegap,Ｏｍe ｇas,Rp,As ，’s ’)。

其中,输入参数Rp,Ａs 分别为通带最大衰减和阻带最小衰减，以d Ｂ为单位；Om ｅg ａp,Ｏmegas 分别为通带截止频率和阻带截止频率,‘s ’说明所设计的是模拟滤波器。

输出参数为滤波器的阶数，Omeｇac为3ｄB截止频率。

Matlab中的多种滤波器设计方法介绍引言滤波器是数字信号处理中常用的工具，它可以去除噪声、改善信号质量以及实现其他信号处理功能。

在Matlab中，有许多不同的滤波器设计方法可供选择。

本文将介绍一些常见的滤波器设计方法，并详细说明它们的原理和应用场景。

一、FIR滤波器设计1.1 理想低通滤波器设计理想低通滤波器是一种理论上的滤波器，它可以完全去除截止频率之上的频率分量。

在Matlab中，可以使用函数fir1来设计理想低通滤波器。

该函数需要指定滤波器阶数及截止频率，并返回滤波器的系数。

但是，由于理想低通滤波器是非因果、无限长的，因此在实际应用中很少使用。

1.2 窗函数法设计为了解决理想滤波器的限制，窗函数法设计了一种有限长、因果的线性相位FIR滤波器。

该方法利用窗函数对理想滤波器的频率响应进行加权，从而得到实际可用的滤波器。

在Matlab中，可以使用函数fir1来实现窗函数法设计。

1.3 Parks-McClellan算法设计Parks-McClellan算法是一种优化设计方法，它可以根据指定的频率响应要求，自动选择最优的滤波器系数。

在Matlab中，可以使用函数firpm来实现Parks-McClellan算法。

二、IIR滤波器设计2.1 Butterworth滤波器设计Butterworth滤波器是一种常用的IIR滤波器，它具有平坦的幅频响应，并且在通带和阻带之间有宽的过渡带。

在Matlab中，可以使用函数butter来设计Butterworth滤波器。

2.2 Chebyshev滤波器设计Chebyshev滤波器是一种具有较陡的滚降率的IIR滤波器，它在通带和阻带之间有一个相对较小的过渡带。

在Matlab中，可以使用函数cheby1和cheby2来设计Chebyshev滤波器。

2.3 Elliptic滤波器设计Elliptic滤波器是一种在通带和阻带上均具有较陡的滚降率的IIR滤波器，它相较于Chebyshev滤波器在通带和阻带上都具有更好的过渡特性。

基于MATLAB的FIR和IIR数字滤波器的设计一、本文概述随着数字信号处理技术的飞速发展，数字滤波器作为其中的核心组件，已经广泛应用于通信、音频处理、图像处理、生物医学工程等诸多领域。

在数字滤波器中，有限脉冲响应（FIR）滤波器和无限脉冲响应（IIR）滤波器是最常见的两种类型。

它们各自具有独特的优点和适用场景，因此，对这两种滤波器的深入理解和设计掌握是工程师和研究人员必备的技能。

本文旨在通过MATLAB这一强大的工程计算工具，详细介绍FIR 和IIR数字滤波器的设计原理、实现方法以及对比分析。

我们将简要回顾数字滤波器的基本概念和分类，然后重点阐述FIR和IIR滤波器的设计理论，包括窗函数法、频率采样法、最小均方误差法等多种设计方法。

接下来，我们将通过MATLAB编程实现这些设计方法，并展示如何根据实际应用需求调整滤波器参数以达到最佳性能。

本文还将对FIR和IIR滤波器进行性能对比，分析它们在不同应用场景下的优缺点，并提供一些实用的设计建议。

我们将通过几个典型的应用案例，展示如何在MATLAB中灵活应用FIR和IIR滤波器解决实际问题。

通过阅读本文，读者将能够深入理解FIR和IIR数字滤波器的设计原理和实现方法，掌握MATLAB在数字滤波器设计中的应用技巧，为未来的工程实践和研究工作打下坚实的基础。

二、FIR滤波器设计有限脉冲响应（FIR）滤波器是一种数字滤波器，其特点是其脉冲响应在有限的时间后为零。

因此，FIR滤波器是非递归的，没有反馈路径，从而保证了系统的稳定性。

在设计FIR滤波器时，我们主要关注的是滤波器的阶数、截止频率和窗函数的选择。

在MATLAB中，有多种方法可以用来设计FIR滤波器。

其中，最常用的方法是使用fir1函数，该函数可以设计一个线性相位FIR滤波器。

该函数的基本语法是b = fir1(n, Wn)，其中n是滤波器的阶数，Wn是归一化截止频率，以π为单位。

该函数返回一个长度为n+1的滤波器系数向量b。

matlab设计数字滤波器参数说明数字滤波器是一种用于信号处理的重要工具，它可以去除信号中的杂乱干扰，并改善信号的质量。

MATLAB作为一种优秀的科学计算软件，提供了丰富的工具和函数，用于设计数字滤波器的参数。

在MATLAB中，我们可以使用`fdesign`函数来创建滤波器设计对象，并使用相应的函数进行参数设置。

数字滤波器的参数主要包括滤波器类型、截止频率、阶数和滤波器的响应类型等。

首先，我们需要选择数字滤波器的类型。

常见的类型包括低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器。

根据信号处理的需求，选择适当的滤波器类型。

其次，我们需要确定滤波器的截止频率。

截止频率是指滤波器开始起作用的频率。

对于低通滤波器，截止频率是指允许通过的最高频率; 对于高通滤波器，截止频率是指允许通过的最低频率; 对于带通滤波器，截止频率是指允许通过的频率范围。

在确定了滤波器类型和截止频率后，我们还需要指定滤波器的阶数。

阶数是指滤波器的复杂程度和滤波器在滤波时的陡峭程度。

一般来说，阶数越高，滤波器的性能越好，但计算复杂度也会增加。

最后，我们需要选择滤波器的响应类型。

响应类型是指滤波器在频域中的特性。

常见的响应类型包括巴特沃斯响应、切比雪夫响应和椭圆响应等。

每种响应类型都有其特定的特性和适用范围。

通过设置这些参数，我们可以使用MATLAB中的滤波器设计函数来生成数字滤波器的系数，并将其应用于信号处理任务中。

使用适当的滤波器参数可以提高信号的质量，并且能够根据具体需求实现各种信号处理任务。

MATLAB提供了丰富的文档和示例代码，供我们学习和使用数字滤波器设计的相关知识。

通过深入理解数字滤波器的参数设置和设计原理，我们可以更好地应用数字滤波器进行信号处理，并解决各种实际问题。

课程设计报告专业班级课程题目学号学生姓名指导教师年月一、设计题目：IIR 数字带通滤波器设计 二、设计目的1、巩固所学理论知识。

2、提高综合运用所学理论知识独立分析和解决问题的能力。

3、更好地将理论与实践相结合。

4、掌握信号分析与处理的基本方法与实现。

5、熟练使用MATLAB 语言进行编程实现。

三、设计要求采用适当方法基于MATLAB 设计一个IIR 带通滤波器，其中带通的中心频率为ωp0=0.5π，;通带截止频率ωp1=0.4π,ωp2=0.6π;通带最大衰减αp =3dB;阻带最小衰减αs =15dB;阻带截止频率ωs2=0.7π. 四、设计原理1.用脉冲相应不变法设计IIR 数字滤波器利用模拟滤波器来设计数字滤波器，也就是使数字滤波器能模仿模拟滤波器的特性，这种模仿可以从不同的角度出发。

脉冲响应不变法是从滤波器的脉冲响应出发，使数字滤波器的单位脉冲响应序列h (n )模仿模拟滤波器的冲激响应h a (t )，即将h a (t )进行等间隔采样，使h (n )正好等于h a (t )的采样值，满足 h (n )=h a (nT )式中,T 是采样周期。

如果令H a (s )是h a(t )的拉普拉斯变换，H (z )为h (n )的Z 变换，利用采样序列的Z 变换与模拟信号的拉普拉斯变换的关系得(1-1)则可看出，脉冲响应不变法将模拟滤波器的S 平面变换成数字滤波器的Z 平面，这个从s 到z 的变换z =e sT 是从S 平面变换到Z 平面的标准变换关系式。

⎪⎭⎫ ⎝⎛-=Ω-=∑∑∞-∞=∞-∞==k T j s X T jk s X Tz X k a s k a ez sTπ21)(1)(图1-1脉冲响应不变法的映射关系由（1-1）式，数字滤波器的频率响应和模拟滤波器的频率响应间的关系为(1-2)这就是说，数字滤波器的频率响应是模拟滤波器频率响应的周期延拓。

正如采样定理所讨论的，只有当模拟滤波器的频率响应是限带的，且带限于折叠频率以内时，即(1-3)才能使数字滤波器的频率响应在折叠频率以内重现模拟滤波器的频率响应，而不产生混叠失真，即|ω|<π (1-4)但是，任何一个实际的模拟滤波器频率响应都不是严格限带的，变换后就会产生周期延拓分量的频谱交叠，即产生频率响应的混叠失真，如图7-4所示。

温州大学瓯江学院WENZHOU UNIVERSITY OUJIANG COLLEGE《MATLAB仿真及其应用》专业论文题目：基于MATLAB的数字滤波器设计专业：电子信息工程班级： 09电子信息工程本姓名：学号：指导教师：***数字滤波器是数字信号处理中最重要的组成部分之一。

在许多科学技术领域中，广泛使用滤波器对信号进行处理。

数字滤波器可以分为两类，即有限冲激响应数字滤波器(FIR)和无限冲激响应数字滤波器(IIR)。

本文就分别对这两类数字滤波器的设计和实现来进行分析研究。

在FIR滤波器的设计过程中主要探讨了用窗函数法设计FIR滤波器。

在IIR滤波器的设计过程中，将设计步骤分为三步，即模拟低通滤波器原型设计，模拟-数字滤波器变换，滤波器频带变换。

在这两类滤波器的整个设计过程都是按照理论分析、编程设计、具体实现的步骤来进行的。

相对于模拟滤波器来说，数字滤波器稳定、没有漂移、精度高、参数容易控制，这些优势决定了数字滤波器的应用越来越广泛。

关键词：数字滤波器，有限冲激响应，无限冲激响应Digital filter is one of the most important parts of digital signal processing. In many fields of science and technology, it is widely used for signal processing. Digital filter can be divided as the Finite Impulse Response digital filter (FIR) and the Infinite Impulse Response digital filter (IIR). The paper aims at respective study in the design and realization of these two kinds of digital filters.During the design of FIR filters, we mainly discuss the design of the FIR filters by means of window functions. The design of IIR filters can be achieved through three steps: the design of prototype of analog low-pass filter, analog-to-digital filter conversion and the conversion of filter frequency band. The design of FIR and IIR follows the procedures of theoretical analysis, programming design and concrete realization.Relative to ana1og fi1ter，the digital filter without excursion, be able to process low frequency signal ,the characteristic of frequency response close to ideal va1ue，with high precision ,and easy to integrated .These advantages decide the application of digita1 filter become more and more extensively.Key words：Digital Filter ，FIR ，IIR目录第一章绪论 (1)1.1 数字滤波技术的发展概况 (1)1.2 MATLAB软件简介 (2)1.3 数字滤波器及其MATLAB实现 (3)第二章 FIR滤波器设计及其MATLAB实现 (5)2.1 FIR线性相位滤波器的特点 (5)2.2 窗函数法设计FIR滤波器的MATLAB实现 (6)2.2.1 基本步骤 (6)2.2.2 工具箱函数 (7)2. 3 小结 (10)第三章 IIR滤波器设计 (11)3.1 设计方法 (11)3.2 IIR滤波器经典设计 (11)3.2.1 IIR滤波器完全设计函数.......................... - 11 -3.2.2 模拟滤波器变换法................................ - 14 -3.3 小结 (16)第四章总结与展望 (18)参考文献： (19)第一章绪论1.1 数字滤波技术的发展概况数字滤波是数字信号处理理论的一部分。

西南石油大学实验报告一实验目的：1学习用Matlab直接设计模拟滤波器和数字滤波器。

2学习用冲激响应不变法和双线性变换法的Matlab的实现。

二实验内容：设计满足下列指标的数字低通滤波器：Wp=0.2*pi, Rp=1db Ws=0.5*pi Rs=20db Fs=1khz1.利用B、C1型设计出模拟低通滤波器，采用冲激响应不变法、双线性发转换成数字低通滤波器。

2.直接设计出B、C1型数字低通滤波器。

三实验步骤：程序1Wp=2*pi*0.1*1000;Ws=2*pi*0.25*1000;Rp=1;Rs=20;[N,Wn]=buttord(Wp,Ws,Rp,Rs,'s');[z,p,k]=buttap(N);[B,A]=butter(N,Wn,'s');freq1=linspace(0,Wp,5);freq2=linspace(Wp,Ws,15);freq3=linspace(Ws,10*pi*2,25);h1=20*log10(abs(freqs(B,A,freq1)));h2=20*log10(abs(freqs(B,A,freq2)));h3=20*log10(abs(freqs(B,A,freq3)));plot([freq1 freq2 freq3]/(2*pi),[h1,h2,h3]);grid;Xlabel('Frequency in Hz');Ylabel('gain in DB');图一程序2wp=0.2*pi;ws=0.5*pi;rp=1;rs=20;fs=1000;omegap=wp*fs;omegas=ws*fs;[N,Wn]=buttord(omegap,omegas,rp,rs,'s');[B A]=butter(N,Wn,'s');[b,a]=impinvar(B,A,fs);[h,w]=freqz(b,a,256);h=20*log10(abs(h));plot(w/pi,h);图二程序3wp=0.2*pi;ws=0.5*pi;rp=1;rs=20;fs=1000;omegap=2*fs*tan(wp/2);omegas=2*fs*tan(ws/2);[N,Wn]=cheb1ord(omegap,omegas,rp,rs,'s');[B A]=cheby1(N,rp,Wn,'s');[b,a]=bilinear(B,A,fs);[h,w]=freqz(b,a,256);h=20*log10(abs(h));plot(w/pi,h);图三程序4wp=0.2*pi;ws=0.5*pi;rp=1;rs=20;[N,Wn]=buttord(wp/pi,ws/pi,rp,rs);[B A]=butter(N,Wn);[h,w]=freqz(B,A,256);h=20*log10(abs(h));plot(w/pi,h);图四程序5Wp=0.2*pi;Ws=0.5*pi;Rp=1;Rs=20;T=0.001;Fs=1000;omegap=(2/T)*tan(Wp/2);omegas=(2/T)*tan(Ws/2);[N,Wn]=cheb1ord(omegap,omegas,Rp,Rs,'s'); [B,A]=cheby1(N,Rp,Wn,'s');[b,a]=bilinear(B,A,Fs);[h,w]=freqz(b,a,256);h1=20*log10(abs(h));plot(w/pi,h1);grid;xlabel('Digital Frequency in pi units'); ylabel('Gain in DB');axis([0 1 -50 10]);图五Wp=0.2;Ws=0.5;Rp=1;Rs=20;disp('ÇбÈÑ©·òIÐÍ')[N,Wn]=cheb1ord(Wp,Ws,Rp,Rs)[B,A]=cheby1(N,Rp,Wn);disp('ÇбÈÑ©·òÐÍ·Ö×Ó¶àÏîʽ');fprintf('%.4e\n',B);disp('ÇбÈÑ©·ò·Öĸ¶àÏîʽ');fprintf('%.4e\n',A);w=linspace(0,0.8*pi,50);h1=20*log10(abs(freqz(B,A,w)));plot(w/pi,h1);grid;xlabel('Normalized frequency');ylabel('Gain in DB ');axis([0 0.8 -50 1]);图六四、实验小结通过本次实验,对MA TLAB软件有了进一步的了解,也在不断的实践中,更多的熟悉了MATLAB的编程，在编程方面一点点的有了进步。