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实例1:在实际设计中,可以通过加窗函数的方法抑制频谱泄露相比较于IIR滤波器,FIR可能所需阶数更高,但同时由于其非迭代结构,永远能够得到稳定的输出。本文介绍如何用MATLAB仿真产生FIR滤波器,并使用一个混合频率的信号通过FIR滤波器,观察其输出,以验证FIR滤波器性能。实际应用背景:若信号为一个10Hz与一个30Hz的余弦信号相加,那么如何滤除30Hz的信号?首先产生原始信号。采样率设置为100Hz,时宽2s。MATLAB程序如下:f1=10;%第一个点频信号分量频率f2=30;%第二个点频信号分量频率fs=100;%采样率T=2;%时宽B=20;%带宽n=round(T*fs);%采样点个数t=linspace(0,T,n);y=cos(2*pi*f1*t)+cos(2*pi*f2*t);观察原始信号的时域波形和频谱,从频谱图中可以明显看出其10Hz与30Hz的分量。MATLAB程序如下:figure;plot(t,y);title('原始信号时域');xlabel('t/s');ylabel('幅度');figure;fft_y=fftshift(fft);f=linspace(-fs/2,fs/2,n);plot(f,abs(fft_y));title('原始信号频谱');xlabel('f/Hz');ylabel('幅度');axis([0500100]);设计FIR滤波器:为滤除30Hz的分量,我们选用20Hz截止频率的低通滤波器,阶数为40阶(若要获得更陡峭的过渡带,阶数可以选择的更高)。MATLAB中用fir1函数实现滤波器冲击响应系数的计算。注意:模拟频率f=20Hz需要按f/(fs/2)的式子化为数字频率,作为fir1函数中的参数。MATLAB程序如下:b=fir1(40,B/(fs/2));%滤波产生指定带宽的噪声信号figure;freqz(b);%画滤波器频响信号通过FIR滤波器:采用filter函数。MATLAB程序:y_after_fir=filter(b,1,y);%信号通过滤波器观察滤波后输出信号的时域与频谱:从频谱中可以明显看出,30Hz的分量被滤除,留下了10Hz的分量。时域波形也可以看出这一点。同时需要注意,输出信号的前面一段是无效的。该段的长度为滤波器阶数的一半。MATLAB程序:figure;plot(t,y_after_fir);title('滤波后信号时域');xlabel('t/s');ylabel('幅度');fft_y1=fftshift(fft(y_after_fir));f=linspace(-fs/2,fs/2,n);figure;plot(f,abs(fft_y1));title('滤波后信号频谱');xlabel('f/Hz');ylabel('幅度');axis([0500100]);
本文标题:FIR低通滤波器实例
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