实验八华北电力大学数字信号处理实验.docx
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实验八华北电力大学数字信号处理实验
实验报告
实验名称________________
课程名称________________
院系部:
专业班级：
学生姓名：
学号:
同组人:
实验台号:
指导教师：
成绩：
实验日期:
华北电力大学
1.实验目的
加深理解FIR数字滤波器的时域特性和频域特性，掌握FIR数字滤波器的设计原理与设计方法，以及FIR数字滤波器的应用。
2.实验原理
3.实验内容与步骤
4.数据处理与总结
1.
（1）
clear;
M=9;omega=pi/3;
b1=fir1（M,1/3,boxcar（M+1））;
[H1,w1]=freqz（b1,1,512）;
H1_db=20*log10（abs（H1））;
%---hamming
b2=fir1（M,1/3,hamming（M+1））;
[H2,w2]=freqz（b2,1,512）;
H2_db=20*log10（abs（H2））;
%---hanning
b3=fir1（M,1/3,hanning（M+1））;
[H3,w3]=freqz（b3,1,512）;
H3_db=20*log10（abs（H3））;
subplot（3,1,1）;stem（b1）;
title（'矩形窗得到的FIR滤波器脉冲响应'）
subplot（3,1,2）;stem（b2）;
title（'哈明窗得到的FIR滤波器脉冲响应'）
subplot（3,1,3）;stem（b3）;
title（'汉宁窗得到的FIR滤波器脉冲响应'）
figure
plot（w1,H1_db,w2,H2_db,'-r',w3,H3_db,'-g'）;
title（'Frequencyresponse'）
legend（'rectangularwindow','hammingwindow','hanningwindow'）
gridon
（2）
幅频响应的图
（3）
clear;
M=9;omega=pi/3;
b1=fir1（M,1/3,boxcar（M+1））;
[H1,w1]=freqz（b1,1,512）;
H1_db=20*log10（abs（H1））;
%---hamming
b2=fir1（M,1/3,hamming（M+1））;
[H2,w2]=freqz（b2,1,512）;
H2_db=20*log10（abs（H2））;
%---hanning
b3=fir1（M,1/3,hanning（M+1））;
[H3,w3]=freqz（b3,1,512）;
H3_db=20*log10（abs（H3））;
%---输入
k=0:
511;
x=1+2*cos（pi/4.*k）+cos（pi/2.*k）;
y1=filter（b1,1,x）;
Y1=abs（fftshift（fft（y1）））;
subplot（3,1,1）;stem（Y1）;
title（'矩形窗得到的输出波形'）
y2=filter（b2,1,x）;
Y2=abs（fftshift（fft（y2）））;
subplot（3,1,2）;stem（Y2）;
title（'哈明窗得到的输出波形'）
y3=filter（b3,1,x）;
Y3=abs（fftshift（fft（y3）））;
subplot（3,1,3）;stem（Y3）;
title（'汉宁窗得到的输出波形'）
2.
（1）clear;
M=15;
f=[03/74/75/71];m=[110.38900];
b=fir2（M,f,m）;
[h,w]=freqz（b,1,128）;
figure
（1）;
plot（f,m,w/pi,abs（h））;
legend（'Ideal','fir2Designed'）
title（'ComparisonofFrequencyResponseMagnitudes'）
figure
（2）;
H_db=20*log10（abs（h））;
plot（w,H_db）;
title（'FrequencyResponse'）;
grid
（2）.
Ad[4]改为0.5，得
Ad[4]改为0.2，得
3.
（1）
clear;
M=15;
f=[01/72/73/75/76/713/141];m=[000.456110.45600];
b=fir2（M,f,m）;
[h,w]=freqz（b,1,128）;
figure
（1）;
plot（f,m,w/pi,abs（h））;
legend（'Ideal','fir2Designed'）
title（'ComparisonofFrequencyResponseMagnitudes'）
figure
（2）;
H_db=20*log10（abs（h））;
plot（w,H_db）;
title（'FrequencyResponse'）;
grid
（2）
Ad[2]改为0.789Ad[6]不变，得
4.
（1）
clear;
N=512;
[M,wc,beta,ftype]=kaiserord（[0.30.40.60.8],[010],[0.010.10870.01]）
b=fir1（M,wc,'bandpass',kaiser（M+1,beta）,'noscale'）;
[H,w]=freqz（b,1,N）;
figure
（1）
subplot（2,1,1）
plot（w,20*log10（abs（H）））
grid
xlabel（'频率'）;ylabel（'幅度/db'）;
subplot（2,1,2）
plot（w,angle（H））
grid
xlabel（'频率'）;ylabel（'幅度/rad'）;
（2）
clear;
N=512;
M=45;a=0.5;b=0.5;
f=[00.30.350.40.60.70.81];m=[00a11b00];
b=fir2（M,f,m）;
[H,w]=freqz（b,1,N）;
figure
subplot（2,1,1）
plot（w,20*log10（abs（H）））
grid
xlabel（'频率'）;ylabel（'幅度/db'）;
subplot（2,1,2）
plot（w,angle（H））
grid
xlabel（'频率'）;ylabel（'幅度/rad'）
5.实验思考题
1.为什么通信应用中需要线性相位？
相位失真将会对信号产生什么影响?
答：
为了不产生相位失真，相位失真会使信号延时，产生失真。
2.为什么FIR滤波器无需考虑稳定性问题？
答：
FIR滤波器传输函数的极点固定在原点，所以一定是稳定的系统。
3.在相同的设计指标时，为何FIR数字滤波器的阶数远高于IIR数字滤波器的阶数？
答：
由于FIR滤波器传输函数的极点固定在原点，所以只能用较高的阶数达到高的选择性。
4.线性相位的条件是什么？
答：
如果单位脉冲响应h（n）（为实数）具有偶对称或奇对称性，则FIR数字滤波器具有线性相位特性。
5.在FIR窗口法设计中，为何采用不同特性的窗函数？
选用窗函数的依据是什么？
答：
为了改善阻带波动，依据是在满足阻带衰减的前提下，尽可能的选择主瓣宽度较小的窗函数。
6.在频率取样法中，如果阻带衰耗不够，采取什么措施？
答：
增加过渡带采样点
7.窗口法和频率取样法的优缺点是什么？
答：
窗口法是在时域逼近理想滤波器的单位脉冲响应，所以会用窗函数截断得到有限长的序列，因此，会产生吉布斯现象，即通带或阻带内有波动，也同时会产生过渡带；
频率取样法是使所设计的M阶FIR滤波器的频率响应在M+1个取样点上与理想滤波器的频率响应相等，优点是取样点上的点严格与理想滤波器相等，但是缺点是增加滤波器阶数M对阻带的波动几乎没有改善。
8.FIR数字滤波器可否设计成非因果离散系统？
答：
不能
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