实验六 用窗函数设计FIR滤波器

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1、FIR滤波器设计方法:窗函数法频率取样法切比雪夫等波纹逼近法。FIR滤波器的设计原理:寻求一系统函数 ,使其频率响应 逼近滤波器要求的理想频率响应 ,其对应的单位脉冲响应 。()H z()jH e()jdHe()dh n用窗函数设计FIR滤波器 设计原理:在时域用一个窗函数截取理想 的得到 ,以有限长序列 近似逼近理想的 ;在频域用理想 的在单位圆上等角度取样得到h(k),根据h(k)得到H(z)将逼近理想的Hd(z)。()h n()h n()dh n()dh n()jdHe()()1()()2jjnddnjjnddHeh n eh nHeed()()()(1)/2dh nh n w naN

2、用矩形窗设计的FIR低通滤波器,所设计滤波器的幅度函数在通带和阻带都呈现出振荡现象,且最大波纹大约为幅度的9%,(现象称为吉布斯(Gibbs)效应)。用窗函数设计FIR滤波器(1)矩形窗(Rectangle Window)()()Nw nRn 典型的窗函数:12sin(/2)()sin(/2)NjjNW eew=boxcar(N)函数(2)三角形窗(Bartlett Window)w=triang(N)函数21,012()212,112nNnNw nnNnNNsin(/2)()sin(/2)RNW1222 sin(/4)()sin(/2)NjjNW eeN用窗函数设计FIR滤波器(3)汉宁(H

3、anning)窗,又称升余弦窗12()1 cos()()21Nnw nRnN 典型的窗函数:1()222()0.5()0.25()()11()22()0.5()0.25()()11NjjRRRj aRRRW eWWWeNNWeWWWWNN w=hanning(N)函数用窗函数设计FIR滤波器(4)汉明(Hamming)窗,又称改进的升余弦窗2()0.540.46cos()()1Nnw nRnN 典型的窗函数:22()0.54()0.23()()11RRRWWWWNNw=hamming(N)函数用窗函数设计FIR滤波器(5)布莱克曼(Blankman)窗,又称二阶升余弦窗24()0.420.5c

4、os()0.08cos()()11Nnnw nRnNN 典型的窗函数:22()0.42()0.25()()11440.04()()11RRRRRWWWWNNWWNNw=blackman(N)函数用窗函数设计FIR滤波器(6)凯泽(Kaiser)窗200(1 1 2/(1)(),01()InNw nnNI 典型的窗函数:w=kaiser(N,beta)函数可选参数,用来选择主瓣宽度和旁瓣衰减之间的交换关系越大,过渡带越宽,阻带越小衰减也越大。是第一类修正零阶贝塞尔函数。0()Iwml4/(21)M4/(21)M8/(21)M12/(21)M8/(21)M/M/M/M/M用窗函数设计FIR滤波器

5、利用窗函数设计FIR滤波器的具体步骤如下:(a)根据具体的性能要求通过对过渡带宽度及阻带衰 减AS,等参数的分析选择合适的窗函数,并估计滤波器的长度N。(b)由给定的滤波器的幅频响应参数求出理想的单位脉冲响应。(c)确定延时值,计算滤波器的单位取样响应,.(d)验证技术指标是否满足要求。分析所设计的滤波器的幅频特性。例1利用fir1设计标准频率响应的FIR滤波器,包括低通、带通、高通、带阻等类型的滤波器。b=fir1(n,Wn,ftype)通带边界频率,阻带边界频率,阻带衰减不小于40dB,通带波纹不大于3dB。参考:根据对滤波器的指标要求,阻带衰减不小于40 dB,选择汉宁窗。n%基于窗函数

6、设计FIR滤波器nwp=0.5*pi;ws=0.66*pi;%性能指标nwdelta=ws-wp;%过渡带宽度nN=ceil(8*pi/wdelta)%滤波器长度nNw=N;%窗口长度nwc=(ws+wp)/2;%截止频率nwin=hanning(Nw);%汉宁窗的时域响应n例二:fir2设计任意响应的数字滤波器n滤波器的幅度频率响应在不同的频段范围有不同的幅度值。nfir2函数用法:nb=fir2(n,f,m,npt,lap,window)n要求设计一个多带滤波器:其在0到pi/8的幅度响应为1,在pi/8到2pi/8幅度响应为1/2,在2pi/8到4pi/8幅度响应为1/4,在4pi/8到6pi/8幅度响应为1/6,在6pi/8到pi幅度响应为1/8,并且滤波器的阶数为60。画出理想滤波器和设计得到的滤波器的幅度频率响应进行比较。思考题:(1)在实验中窗长和形状对滤波器性能有何影响。(2)利用窗函数法设计一个线性相位FIR低通滤波器,性能指标为:通带截止频率为0.2pi,带阻截止频率为0.3pi,阻带衰减不小于40dB,通带衰减不大于3dB。编写程序实现,并绘制图形。(3)设计一个带阻滤波器,带阻为0.4到0.65,阶数为34,并且使用一个切比雪夫窗,并与默认的窗函数进行比较。

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