FIR数字滤波器在MATLAB中的实现

二、实验平台Matlab7.1三、实验原理以低通滤波器为例，其常用的设计指标有：1.通带边缘频率f p(数字频率为Ωp)2.阻带边缘频率f st (数字频率为Ωst)3.通带内最大纹波衰减δp=-20log10(1-αp)，单位为dB4.阻带最小衰减αs=-20log10(αs)，单位为dB5.阻带起伏αs6.通带峰值起伏αp其中，以1、2、3、4条最为常用。

5、6条在程序中估算滤波器阶数等参数时会用到。

数字频率= 模拟频率/采样频率四、实例分析例1 用凯塞窗设计一FIR低通滤波器，通带边界频率Ωp=0.3pi，阻带边界频率Ωs=0.5pi，阻带衰减δs不小于50dB。

方法一：手动计算滤波器阶数N和β值，之后在通过程序设计出滤波器。

第一步：通过过渡带宽度和阻带衰减，计算滤波器的阶数B和β值。

第二步：通过程序设计滤波器。

程序如下：b = fir1(29,0.4,kaiser(30,4.55));[h1,w1]=freqz(b,1);figure (1)plot(w1/pi, abs(h1));grid;xlabel('归一化频率/p') ;ylabel('幅度/dB') ;figure (2)plot(w1/pi,angle(h1));grid;xlabel('归一化频率/p') ;ylabel('相位') ;波形如下：例2 利用雷米兹交替算法设计等波纹滤波器，设计一个线性相位低通FIR数字滤波器，其指标为：通带边界频率fc=800Hz，阻带边界fr=1000Hz，通带波动阻带最小衰减At=40dB，采样频率fs=4000Hz。

一般调用MATLAB信号处理工具箱函数remezord来计算等波纹滤波器阶数N和加权函数W (ω)，调用函数remez可进行等波纹滤波器的设计，直接求出滤波器系数。

函数remezord中的数组fedge为通带和阻带边界频率，数组mval是两个边界处的幅值，而数组dev是通带和阻带的波动，fs是采样频率单位为Hz。

一、引言数字滤波器是数字信号处理中至关重要的组成部分，它能够对数字信号进行滤波处理，去除噪音和干扰，提取信号中的有效信息。

其中，fir数字滤波器作为一种常见的数字滤波器类型，具有稳定性强、相位响应线性等特点，在数字信号处理领域得到了广泛的应用。

本文将基于matlab软件，探讨fir数字滤波器的设计原理、方法和实现过程，以期能够全面、系统地了解fir数字滤波器的设计流程。

二、fir数字滤波器的基本原理fir数字滤波器是一种有限长冲激响应（finite impulse response, FIR）的数字滤波器，其基本原理是利用线性相位特性的滤波器来实现对数字信号的筛选和处理。

fir数字滤波器的表达式为：$$y(n) = \sum_{k=0}^{M}h(k)x(n-k)$$其中，y(n)为输出信号，x(n)为输入信号，h(k)为滤波器的系数，M为滤波器的长度。

fir数字滤波器的频率响应特性由其系数h(k)决定，通过设计合适的系数，可以实现对不同频率成分的滤波效果。

三、fir数字滤波器的设计方法fir数字滤波器的设计方法主要包括窗函数法、频率抽样法、最小最大法等。

在matlab中，可以通过信号处理工具箱提供的fir1函数和firls函数等来实现fir数字滤波器的设计。

下面将分别介绍这两种设计方法的基本原理及实现步骤。

1. 窗函数法窗函数法是fir数字滤波器设计中最为常见的方法之一，其基本原理是通过对理想滤波器的频率响应进行窗函数加权来满足设计要求。

在matlab中，可以使用fir1函数实现fir数字滤波器的设计，其调用格式为：h = fir1(N, Wn, type)其中，N为滤波器的阶数，Wn为滤波器的截止频率，type为窗函数的类型。

通过调用fir1函数，可以灵活地设计出满足特定要求的fir数字滤波器。

2. 频率抽样法频率抽样法是fir数字滤波器设计中的另一种重要方法，其基本原理是在频域上对理想滤波器的频率响应进行抽样，并拟合出一个最优的滤波器。

基于MATLAB设计FIR滤波器FIR（Finite Impulse Response）滤波器是一种数字滤波器，它具有有限的冲激响应长度。

基于MATLAB设计FIR滤波器可以使用signal工具箱中的fir1函数。

fir1函数的语法如下：b = fir1(N, Wn, window)其中，N是滤波器的阶数，Wn是截止频率，window是窗函数。

要设计一个FIR低通滤波器，可以按照以下步骤进行：步骤1：确定滤波器的阶数。

阶数决定了滤波器的截止频率的陡峭程度。

一般情况下，阶数越高，滤波器的陡峭度越高，但计算复杂度也会增加。

步骤2：确定滤波器的截止频率。

截止频率是指在滤波器中将信号的频率限制在一定范围内的频率。

根据应用的需求，可以选择适当的截止频率。

步骤3：选择窗函数。

窗函数是为了在时域上窗口函数中心增加频率衰减因子而使用的函数。

常用的窗函数有Hamming、Hanning等。

窗函数可以用来控制滤波器的幅度响应特性，使得它更平滑。

步骤4：使用fir1函数设计滤波器。

根据以上步骤确定滤波器的阶数、截止频率和窗函数，可以使用fir1函数设计FIR滤波器。

具体代码如下：N=50;%设定阶数Wn=0.5;%设定截止频率window = hanning(N + 1); % 使用Hanning窗函数步骤5：使用filter函数对信号进行滤波。

设计好FIR滤波器后，可以使用filter函数对信号进行滤波。

具体代码如下：filtered_signal = filter(b, 1, input_signal);其中，input_signal是输入信号，filtered_signal是滤波后的信号。

以上，便是基于MATLAB设计FIR滤波器的简要步骤和代码示例。

根据具体需求和信号特性，可以进行相应的调整和优化。

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。

基于MATLAB与CCS的FIR滤波器设计与实现FIR滤波器（Finite Impulse Response Filter）是一种常用的数字滤波器，特点是系统的冲激响应为有限长度，所以也称为有限冲激响应滤波器。

FIR滤波器具有线性相位特性、较好的频率响应控制以及稳定性等优点。

在MATLAB和CCS软件中，我们可以使用不同的方法来设计和实现FIR滤波器。

首先，我们来介绍如何在MATLAB中设计和实现FIR滤波器。

MATLAB 提供了fir1函数来设计FIR滤波器。

该函数可以根据给定的滤波器阶数和截止频率来生成FIR滤波器系数。

例如，如果我们想设计一个截止频率为0.2的10阶低通FIR滤波器，可以使用以下代码：```MATLABorder = 10; % 滤波器阶数cutoff = 0.2; % 截止频率b = fir1(order, cutoff); % 设计FIR滤波器```生成的滤波器系数b可以用于过滤输入信号。

例如，我们可以使用filter函数将一个输入信号x通过滤波器进行滤波：```MATLABx=...;%输入信号y = filter(b, 1, x); % 通过滤波器滤波```在CCS软件中，我们可以使用DSP/BIOS中提供的模块来实现FIR滤波器。

首先，我们需要在CCS中创建一个新的项目，然后配置DSP/BIOS Kernel环境。

接下来，我们可以使用DSP/BIOS中的算法库或者自定义算法实现FIR滤波器。

使用DSP/BIOS的算法库有两种方式，分别是使用C语言和使用Simulink。

如果我们选择使用C语言，可以使用DSPLIB函数库中的fir 函数来实现FIR滤波器。

fir函数需要提供滤波器系数和输入信号，然后它会返回滤波后的输出信号。

例如，以下是使用C语言实现FIR滤波器的示例代码：```C#include <dsplib.h>float x[N]; // 输入信号float b[M]; // 滤波器系数float y[N]; // 输出信号FIR_firGen(M, b); // 生成滤波器系数for (int i = 0; i < N; i++)y[i] = FIR_fir(x[i], b, M); // 滤波```如果我们选择使用Simulink，可以使用Simulink中提供的滤波器模块构建FIR滤波器。

FIR滤波器的MATLAB设计与实现FIR滤波器（Finite Impulse Response Filter）是一种数字滤波器，其特点是其响应仅由有限长度的序列决定。

在MATLAB中，我们可以使用信号处理工具箱中的函数来设计和实现FIR滤波器。

首先，需要明确FIR滤波器的设计目标，包括滤波器类型（低通、高通、带通、带阻）、通带和阻带的频率范围、通带和阻带的增益等。

这些目标将决定滤波器的系数及其顺序。

在MATLAB中，我们可以使用`fir1`函数来设计FIR滤波器。

该函数的使用方式如下：```matlabh = fir1(N, Wn, type);```其中，`N`是滤波器长度，`Wn`是通带边缘频率（0到0.5之间），`type`是滤波器的类型（'low'低通、'high'高通、'bandpass'带通、'stop'带阻）。

该函数会返回一个长度为`N+1`的滤波器系数向量`h`。

例如，如果要设计一个采样频率为10kHz的低通滤波器，通带截止频率为2kHz，阻带频率为3kHz，可以使用以下代码：```matlabfc = 2000; % 通带截止频率h = fir1(50, fc/(fs/2), 'low');```上述代码中，`50`表示滤波器的长度。

注意，滤波器的长度越大，滤波器的频率响应越陡峭，但计算成本也更高。

在设计完成后，可以使用`freqz`函数来分析滤波器的频率响应。

例如，可以绘制滤波器的幅度响应和相位响应曲线：```matlabfreqz(h);```除了使用`fir1`函数外，MATLAB还提供了其他函数来设计FIR滤波器，如`fir2`、`firpm`、`firls`等，具体使用方式可以参考MATLAB的文档。

在实际应用中，我们可以将FIR滤波器应用于音频处理、图像处理、信号降噪等方面。

例如，可以使用FIR滤波器对音频信号进行去噪处理，或者对图像进行锐化处理等。

第7章 FIR 数字滤波器的Matlab 实现7.1 实验目的● 学习用窗函数法设计FIR 数字滤波器的原理及其设计步骤； ● 学习编写数字滤波器的设计程序的方法，并能进行正确编程； ● 根据给定的滤波器指标，给出设计步骤。

7.2 实验原理及实例分析7.2.1 FIR 低通数字滤波器的设计原理如果系统的冲激响应)(n h d 为已知，则系统的输入/输出关系为：)()()(n h n x n y d ⋅=对于低通滤波器，只要设计出低通滤波器的冲激响应函数，就可以由上式得到系统的输出了。

假设所希望的数字滤波器的频率响应为)(jw d e H ，它是频域的周期函数，周期为2π，那么它与)(jw d e H 相对应的傅立叶系数为dw e e H n h jnw jw d d )(21)(⎰-=πππ以)(n h d 为冲激响应的数字滤波器将具有频域响)(jw d e H 。

但是将)(n h d 作为滤波器脉冲响应有两个问题：（1） 它是无限长的，与FIP 滤波器脉冲响应有限长这一前提不一致 （2） 它是非因果的，0,0)(<≠n n h d 对此，要采取以下的措施，（1） 将)(n h d 截短 （2）将其往右平移， 由此得到)(2n h 的实际频域响应jnwN n jwd en h e H ∑-==12)()(，与理想频域响应)(jw d e H 相近，但不完全一致。

理论证明上述现象是对)(n h d 进行简单截短处理的必然结果，一般称为吉布斯现象，为尽可能的减少吉布斯现象，应对)(n h d 进行加窗截取，即以)()()(n W n h n h N d ⋅=作为FIR 滤波器的系数。

常用的窗函数有矩形窗、海明窗和布莱克曼窗等。

7.2.2 用窗函数法设计FIR 滤波器Matlab 设计FIR 滤波器有多种方法和对应的函数，见表7－1。

表7－1 matlab 设计FIR 滤波器的方法和函数窗函数方法不仅在数字滤波器的设计中占有重要的地位，同时可以用于功率谱的估计，从根本上讲，使用窗函数的目的就是消除由无限序列的截短而引起的Gibbs 现象所带来的影响。

FIR数字滤波器的设计及其在MATLAB中的仿真实现
闫晓艳;傅丰林;陈健;阔永红
【期刊名称】《电子科技》
【年(卷),期】2004(000)005
【摘要】介绍了FIR数字滤波器的设计方法,以及MATLAB工具箱中交互式信号处理工具--SPTool在滤波器设计中的应用.并以两个FIR数字带通滤波器(中心频率分别是90Hz和150Hz,带宽都是30Hz)的设计为例,详细说明了采用Least Squares FIR准则、利用SPTool工具设计FIR的步骤.所设计的滤波器通带内波纹小于0.2dB,阻带衰减大于40dB.
【总页数】4页(P43-46)
【作者】闫晓艳;傅丰林;陈健;阔永红
【作者单位】西安电子科技大学通信工程学院,陕西,西安,710071;西安电子科技大学通信工程学院,陕西,西安,710071;西安电子科技大学通信工程学院,陕西,西
安,710071;西安电子科技大学通信工程学院,陕西,西安,710071
【正文语种】中文
【中图分类】TN713+.7
【相关文献】
1.基于CCS环境和MATLAB仿真的FIR数字滤波器实现 [J], 梅志红;赵莉
2.基于MATLAB的辅助教学课件设计与实现--以FIR数字滤波器设计为例 [J], 梁丽娟;冯国瑞;李永江
3.基于MATLAB软件的FIR数字滤波器的设计和仿真 [J], 赵秀克;刘剑;巩沛源
4.FIR数字滤波器的MATLAB仿真和DSP的实现 [J], 陶炳坤;陈鹏宇;李楠;濮霞
5.基于MATLAB的FIR数字滤波器仿真设计研究 [J], 关云静
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%FIR-DF hd=ideal_lp(wc,M);Fs=32000;a=2*pi*6500;b=2*pi*7000;c=2*pi*9000;n1=0:4096;t=n1/Fs;xa=cos(a*t)+cos(b*t)+cos(c*t);%+cos(d*t);figure(1);y=fft(xa);plot(abs(y));title('fft(xa)变换');grid;Rp=0.25;As=52;%ws=pi*6600*2/Fs;wp=pi*6700*2/Fs;%gao tong%ws=pi*6700*2/Fs;wp=pi*6600*2/Fs;%di tongws=[pi*6600*2/Fs,pi*7400*2/Fs];wp=[pi*6800*2/Fs,pi*7200*2/Fs];%dai tong%ws=[pi*6600*2/Fs,pi*7400*2/Fs,pi*8600*2/Fs,pi*9400*2/Fs];wp=[pi*6800*2/Fs,pi*7200*2/Fs, pi*8800*2/Fs,pi*9200*2/Fs];%dai tong%ws=[pi*6800*2/Fs,pi*7200*2/Fs];wp=[pi*6600*2/Fs,pi*7400*2/Fs];%dai zuDB=abs(ws(1)-wp(1));%DB=abs(ws-wp);M0=ceil((As-8)/(2.285*DB));%阶数M=M0+mod(M0,2);%确保阶数为偶数N=M+1;%长度为奇数%0.112*(As-8.7);As>50;%0.5842*(As-21)^0.4+0.07886*(As-21);21<=As<=50;%0;As<21;if As>50beta=0.112*(As-8.7);elseif21<=As&&As<=50beta=0.5842*(As-21)^0.4+0.07886*(As-21);elsebeta=0;endwn=kaiser(N,beta);wc=(wp+ws)/2/pi;%fir1使用wc归一化%hn=fir1(M,wc,'high',wn);%gao tonghn=fir1(M,wc,wn);%dai tong,di tong%hn=fir1(M,wc,'stop',wn);%dai zufigure(2);plot(abs(wn));title('窗函数');grid;figure(3);[hh,w]=freqz(hn,1);freqzplot(hh,w,'linear');title('幅频/相频特性');%Hn=fft(hn);%plot(abs(Hn));title('FFT(Hn)');%freqz(hn,1);title('幅频特性');y=filter(hn,1,xa);figure(4);y1=fft(y);plot(abs(y1));title('高通滤波器滤波之后');grid;%=========验证=====================%验证%w_kai=wn';%hd=hn;%h=hd.*w_kai;%freqz_mN1=1000;[H,W]=freqz(hn,1,N1,'whole');%[H,W]=freqz(B,A,N1,'whole');delta_w=2*pi/N1;db=20*log10(abs(H)/max(abs(H))+eps);%通带波纹db数%rp1=-(min(db(wp/delta_w+1:1:501)))%gao tong yan zheng%as1=-round(max(db(1:1:ws/delta_w+1)))%rp1=-(min(db(1:1:wp/delta_w+1)))%di tong yan zheng%as1=-round(max(db(ws/delta_w+1:1:501)))rp1=-(min(db(wp(1)/delta_w+1:1:wp(2)/delta_w+1)))%dai tong yan zhengas1=round(max(-max(db(1:1:ws(1)/delta_w+1)),-max(db(ws(2)/delta_w+1:1:501))))%rp1=-min(min(db(1:1:wp(1)/delta_w+1)),min(db(wp(2)/delta_w+1:1: 501)))%dai zu yan zheng%as1=-round(max(db(ws(1)/delta_w+1:1:ws(2)/delta_w+1)))%N1=4096;%Hw=fft(h,N1);%wk=2*pi*[0:N1-1]/N1;%hgw=Hw.*exp(j*wk*N/2);%rp=max(20*log10(abs(hgw)))%%hgmin=min(real(hgw));%rs=20*log10(abs(hgmin))%w_kai=wn';%hd=hn;%h=hd.*w_kai;%d_w=2*pi/1000;%[db,w0]=freqz(h,1);%rp1=-(min(db(wp/d_w+1:1:501))) %as1=-round(max(db(1:1:ws/d_w+1)))。

一、fir自适应滤波器简介fir自适应滤波器是一种常用的数字信号处理滤波器，用于对非线性和时变信号进行滤波处理。

它可以根据输入信号和期望输出信号的误差来实时调整滤波器的参数，从而不断优化滤波效果。

在matlab中，可以使用dsp库中的adaptiveFilter函数来实现fir自适应滤波器。

二、fir自适应滤波器的原理fir自适应滤波器的原理是基于最小均方误差准则，通过不断调整滤波器的权重系数，使得滤波器的输出信号尽可能接近期望输出信号。

具体来说，fir自适应滤波器采用LMS（最小均方）算法或RLS（递推最小二乘）算法来更新滤波器的权重系数，以达到滤波效果的优化。

三、fir自适应滤波器在matlab中的实现在matlab中，可以使用dsp库中的adaptiveFilter函数来实现fir 自适应滤波器。

该函数支持LMS算法和RLS算法，并提供了丰富的参数设置和功能选项，可以灵活地应用于各种信号处理场景。

下面将介绍在matlab中如何使用adaptiveFilter函数来实现fir自适应滤波器。

四、在matlab中使用LMS算法实现fir自适应滤波器1. 创建一个代表输入信号的向量x，和一个代表期望输出信号的向量d。

2. 调用adaptiveFilter函数，设置滤波器的参数和算法选择，如：fir1 = dsp.AdaptiveLMSFilter('Length',8,'Method','LMS');3. 接下来，使用fir1滤波器对输入信号x进行滤波处理，得到输出信号y = fir1(x,d)。

4. 根据滤波器的输出结果y和期望输出信号d，评估滤波效果并调整滤波器的参数。

五、在matlab中使用RLS算法实现fir自适应滤波器1. 类似地，首先创建输入信号向量x和期望输出信号向量d。

2. 调用adaptiveFilter函数，设置滤波器的参数和算法选择，如：fir2 = dsp.AdaptiveLMSFilter('Length',8,'Method','RLS');3. 使用fir2滤波器对输入信号x进行滤波处理，得到输出信号y = fir2(x,d)。

实验八 用MATLAB 设计FIR 数字滤波器（二）一、实验目旳：1、加深对窗函数法设计FIR 数字滤波器旳基本原理旳理解。

2、学习用MATLAB 语言旳窗函数法编写设计FIR 数字滤波器旳程序。

3、理解MATLAB 语言有关窗函数法设计FIR 数字滤波器旳常用函数用法。

二、实验原理：1、用窗函数法设计FIR 数字滤波器 FIR 数字滤波器旳系统函数为N-1-n n=0H(z)=h(n)z ∑这个公式也可以当作是离散LSI 系统旳系统函数M-m -1-2-mmm=0012m N -1-2-k-k12k k k=1bz b +b z +b z ++b z Y(z)b(z)H(z)====X(z)a(z)1+a z +a z ++a z1+a z ∑∑ 分母a 0为1，其他a k 全都为0时旳一种特例。

由于极点所有集中在零点，稳定和线性相位特性是FIR 滤波器旳突出长处，因此在实际中广泛使用。

FIR 滤波器旳设计任务是选择有限长度旳h(n)，使传播函数H(e j ω)满足技术规定。

重要设计措施有窗函数法、频率采样法和切比雪夫等波纹逼近法等。

本实验重要简介窗函数法。

用窗函数法设计FIR 数字滤波器旳基本环节如下：（1）根据过渡带和阻带衰减指标选择窗函数旳类型，估算滤波器旳阶数N 。

（2）由数字滤波器旳抱负频率响应H(e j ω)求出其单位脉冲响应h d (n)。

可用自定义函数ideal_lp实现抱负数字低通滤波器单位脉冲响应旳求解。

程序清单如下：function hd=ideal_lp(wc,N) %点0到N-1之间旳抱负脉冲响应%wc=截止频率（弧度）%N=抱负滤波器旳长度tao=(N-1)/2;n=[0:(N-1)];m=n-tao+eps; %加一种小数以避免0作除数hd=sin(wc*m)./(pi*m);其他选频滤波器可以由低通频响特性合成。

如一种通带在ωc1～ωc2之间旳带通滤波器在给定N值旳条件下，可以用下列程序实现：Hd=ideal_lp(wc2,N)-ideal_lp(wc1,N)（3）计算数字滤波器旳单位冲激响应h(n)=w(n)h d(n)。

用MATLAB设计数字FIR低通滤波器（哈明窗）设计数字FIR低通滤波器，技术指标如下：Wp=0.2pi.rp=0.25db;Ws=0.3pi,as=50db.求解，如下图：程序：wp=0.2*pi;ws=0.3*pi;trwidth=ws-wp;M=ceil(6.6*pi/trwidth)+1;%朝正无穷方向取整n=[0:1:M-1];wc=(ws+wp)/2%求的截止频率（弧度）hd=ideal_lp(wc,M) %调用计算理想低通滤波器的单位取样响应wham=(hamming(M))';%哈明窗函数h=hd.*wham;[H,w]=freqz(h,1,1000,'whole'); %求Z变换频率响应函数H=(H(1:1:501))';w=(w(1:1:501))'mag=abs(H);db=20*log10((mag+eps)/max(mag));pha=angle(H);grd=grpdelay(h,1,w);deltaw=2*pi/1000;Rp=-(min(db(1:1:wp/deltaw+1)))As=-round(max(db(ws/deltaw+1:1:501)))subplot(1,1,1)subplot(2,2,1),stem(n,hd);title('理想脉冲响应')axis([0 M-1 -0.1 0.3]);xlabel('N');ylabel('hd(n)');subplot(2,2,2),stem(n,wham);title('Hamming窗')axis([0 M-1 -0 1.1]);xlabel('N');ylabel('w(n)');subplot(2,2,3),stem(n,h);title('实际脉冲响应')axis([0 M-1 -0.1 0.3]);xlabel('N');ylabel('h(n)');subplot(2,2,4),plot(w/pi,db);title('相对标尺的幅度响应');grid on;axis([0 1 -100 10]);xlabel('frequency in pi units');ylabel('decibels');set(gca,'XTickMode','manual','XTick',[0,0.2,0.3,1])%设置或修改LTI对象的属性值set(gca,'XTickMode','manual','XTick',[-50,0])set(gca,'XTickLabelMode','manual','XTickLabels',['50';'0'])子程序：function hd=ideal_lp(wc,N);a=(N-1)/2;n=[0:1:(N-1)];m=n-a+eps;hd=sin(wc*m)./(pi*m);。

基于MATLAB与CCS的FIR滤波器的C语言实现FIR（Finite Impulse Response）滤波器是一种数字滤波器，其输出仅取决于有限长度的输入序列。

MATLAB和CCS都提供了强大的工具和函数来设计和实现FIR滤波器。

下面将以一个具体的例子来介绍如何使用MATLAB和CCS来实现FIR滤波器的C语言实现。

首先，在MATLAB中使用fir1函数进行FIR滤波器的设计：```matlabfs = 1000; % 采样频率fpass = 200; % 通带截止频率fstop = 250; % 阻带起始频率Rp=1;%通带最大纹波（dB）Rs=60;%阻带最小衰减（dB）%计算通带和阻带频率f1 = fpass / (fs / 2);f2 = fstop / (fs / 2);% 使用fir1函数设计FIR滤波器b = fir1(30, [f1 f2], 'stop', kaiser(31, 3));%输出滤波器系数```然后，使用MATLAB中的codegen函数将FIR滤波器系数转换为C代码：```matlabcodegen -config:dll FIRFilter -args {b} -report```这将生成一个名为FIRFilter.c的文件，在该文件中包含了FIR滤波器的C语言实现。

接下来，在CCS中创建一个新的project，并将FIRFilter.c文件添加到该project中。

在Source Files文件夹中右键单击，并选择“Add Existing Files to Project”，然后选择FIRFilter.c文件。

接着，点击Build按钮来编译并生成可执行文件。

最后，在CCS中使用FIR滤波器的C语言实现进行信号处理。

可以通过以下代码示例来实现：```c#include <stdint.h>#include "FIRFilter.h"#define BUFFER_SIZE 1000//输入信号int16_t inputSignal[BUFFER_SIZE];//输出信号int16_t outputSignal[BUFFER_SIZE];int main(void)//初始化输入信号//...//调用FIR滤波器实现函数FIRFilter(inputSignal, outputSignal, BUFFER_SIZE);//处理输出信号//...return 0;```上述代码中，首先定义了输入和输出信号的数组，然后在main函数中调用FIR滤波器实现函数，并传入输入和输出信号的数组以及信号的长度。