用窗函数法设计FIR数字滤波器00002.docx

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用窗函数法设计FIR数字滤波器00002

用窗函数法设计FIR数字滤波器

 

实验五用窗函数法设计FIR数字滤波器

一、实验目的:

1.掌握用窗函数法设计FIR数字滤波器的原理和方法

2.熟悉线性相位FIR数字滤波器特性。

3.了解各种窗函数对滤波特性的影响。

二、实验原理

线性相位特点在实际应用中非常重要,如在数据通信、图像处理、语音信号处理等领域,往往要求系统具有线性相位特性,因而常采用容易设计成线性相位的有限冲激响应FIR数字滤波器来实现。

1.常用窗函数:

1)矩形窗

(5.21)

2)Hann(汉纳)窗

(5.22)

3)Hamming(汉明)窗

(5.23)

4)Blackman(布莱克曼)窗

(5.24)

5)Kaiser(凯泽)窗

(5.25)

其中

下面介绍用窗函数设计FIR滤波器的步骤:

a)根据技术要求确定待求滤波器的单位取样响应

b)根据对过渡带和阻带衰减的要求,选择窗函数的形式,并估计窗函数长度

决定于窗口的形式,

表示滤波器的过渡带。

c)利用选好的窗函数计算滤波器的单位取样响应

d)验算技术指标是否满足要求。

设计出来的滤波器的频率响应用

来计算。

2.Matlab数字信号处理工具箱中常用的FIR数字滤波器设计函数

hanning汉纳窗函数。

hamming汉明窗函数。

blackman布莱克曼窗函数。

kaiser凯泽窗函数。

kaiserord凯泽窗函数设计法的阶数估计。

fir1窗函数法FIR数字滤波器设计:

低通、高通、带通、带阻、多频率滤波。

fir2频率抽样法FIR数字滤波器设计:

任意频率响应。

三、实验内容

1.分别用矩形窗、hann窗,hamming窗设计一个阶数为9的FIR低通数字滤波器,截止频率

1)画出各种方法设计的数字滤波器的单位脉冲响应。

2)画出它们的幅频响应,并比较各滤波器的通带纹波和阻带纹波,有何结论?

3)若当输入

,计算各滤波器的输出并画出其波形。

程序过程:

clc;clearall;

%阶数为M=9,数字截止频率为pi/3;设计II型低通线性相位滤波器

M=9;Wc=pi/3;k=0:

M;

hd=Wc*sinc(Wc*(k-0.5*M))/pi;

xk=1+2*cos(pi*k/4)+cos(pi*k/2);

figure

(1);

%以下是矩形窗截断

wk=ones(1,M+1);

hk=hd.*wk;[H,w]=freqz(hk,1);

subplot(311);

stem(k,hk,'.');

title('矩形窗截断的单位脉冲响应');

%以下是hann窗截断

wk=hanning(M+1);

hk=hd.*wk';[H,w]=freqz(hk,1);

subplot(312);stem(k,hk,'.');

title('hanniing窗截断的单位脉冲响应');

%以下是hamming窗截断

wk=hamming(M+1);

hk=hd.*wk';[H,w]=freqz(hk,1);

subplot(313);stem(k,hk,'.');

title('hamming窗截断的单位脉冲响应');

figure

(2);

%以下是矩形窗截断

wk=ones(1,M+1);

hk=hd.*wk;[H,w]=freqz(hk,1);

subplot(311);

plot(w,20*log10(abs(H)));grid;

title('矩形窗截断的幅频响应');

%以下是hann窗截断

wk=hanning(M+1);

hk=hd.*wk';[H,w]=freqz(hk,1);

subplot(312);

plot(w,20*log10(abs(H)));grid;

title('hanniing窗截断的幅频响应');

%以下是hamming窗截断

wk=hamming(M+1);

hk=hd.*wk';[H,w]=freqz(hk,1);

subplot(313);

plot(w,20*log10(abs(H)));grid;

title('hamming窗截断的幅频响应');

figure(3);

subplot(221);

stem(k,xk,'.');

title('输入x[k]');

%以下是矩形窗截断

wk=ones(1,M+1);

hk=hd.*wk;

subplot(222);

stem(k,xk.*hk,'.');

title('矩形窗滤波后输出');

%以下是hann窗截断

wk=hanning(M+1);

hk=hd.*wk';

subplot(223);

stem(k,xk.*hk,'.');

title('hanniing窗滤波后输出');

%以下是hamming窗截断

wk=hamming(M+1);

hk=hd.*wk';

subplot(224);

stem(k,xk.*hk,'.');

title('hamming窗滤波后输出');

(1)

(2)

(3)

2.分别用blackman窗和kaiser窗法设计一个满足下列指标的线性相位的FIR低通滤波器

,画出所设计的滤波器的幅频响应。

简单评述两种窗的设计结果。

实现过程:

%分别用blackman窗和kaiser窗法设计一个满足下列指标的线性相位的FIR低通滤波器

clc;clearall;

Wp=0.4*pi;Ws=0.6*pi;Ap=0.5;As=45;

Wc=(Wp+Ws)/2;

%Blackman窗的近似过渡带宽度为11.4pi/N;窗函数的长度N

N=ceil(11.4*pi/(Ws-Wp));

%N=58,滤波器阶次M=N-1=57可以设计II型低通线性相位系统

M=N-1;k=0:

M;

hd=Wc*sinc(Wc*(k-0.5*M))/pi;

wk=blackman(N);

hk=hd.*wk';

[H,w]=freqz(hk,1);

subplot(211);

plot(w/pi,20*log10(abs(H)));grid;

xlabel('Normalizedfrequency');ylabel('GainindB');

title('blackman窗设计的FIR滤波器');

%kaiser窗设计

subplot(212);

f=[Wp/pi,Ws/pi];a=[1,0];dev=[1-10^(-0.05*Ap),10^(-0.05*As)];

[M1,Wc1,beta,ftype]=kaiserord(f,a,dev);

wk1=kaiser(M1+1,beta);

hk1=fir1(M1,Wc1,ftype,wk1);

[H1,w1]=freqz(hk1,1);

plot(w1/pi,20*log10(abs(H1)));grid;

xlabel('Normalizedfrequency');ylabel('GainindB');

title('kaiser窗设计的FIR滤波器');

 

比较:

kaiser窗的过渡带较长,在阻带的衰减波动逐渐减小;

利用blackman窗设计出的低通滤波器阻带衰减最大。

3.用频率取样法设计一个

的Ⅰ型线性相位带通FIR滤波器。

带通滤波器的通带截止频率分别为

%用频率取样法设计一个M=44的Ⅰ型线性相位带通FIR滤波器。

%带通滤波器的通带截止频率分别为

clc;clearall;

Wp1=0.3*pi;Wp2=0.5*pi;M=44;

m=0:

M/2;

Wm=2*pi.*m/(M+1);

%设计理想滤波器的幅度函数Ad[m]

mtr1=floor(Wp2*(M+1)/(2*pi))+2;

Ad1=double([Wm<=Wp2]);

mtr2=ceil(Wp1*(M+1)/(2*pi));

Ad2=double([Wp1<=Wm]);

Ad=Ad1.*Ad2;Ad(mtr1)=0.38;Ad(mtr2)=0.28;

Hd_1=Ad.*exp(-j*Wm*M/2);

Hd_2=conj(fliplr(Hd_1(2:

M/2)));

Hd=[Hd_1,Hd_2];

hk=real(ifft(Hd));

w=linspace(0,pi,1000);

H=freqz(hk,1,w);

%归一化频率下的幅频响应

plot(w/pi,abs(H));grid;

xlabel('Normalizedfrequency');ylabel('GainindB');

title('频率取样法设计的FIR滤波器');

4.已知理想低通滤波器为

,矩形窗函数

1)求理想低通滤波器的单位脉冲响应

,并画出

2)当

时,画出矩形窗函数的幅频响应

3)

,画出加窗处理以后的低通滤波器

的幅频响应

实现过程:

clc;clearall;

OmegaC=0.5*pi;M=15;k=0:

M;

hd=OmegaC*sinc(OmegaC*(k-0.5*M))/pi;

subplot(311);stem(k,hd,'.');grid;

title('理想低通滤波器的单位脉冲响应');

wk=ones(1,M+1);

w=linspace(-pi,pi,1000);

Wm=freqz(wk,1,w);

subplot(312);

plot(w/pi,abs(Wm));grid;

title('矩形窗函数的幅频响应N=16');

hk=hd.*wk;

w=linspace(-pi,pi,1000);

H=freqz(hk,1,w);

subplot(313);

plot(w/pi,abs(H));grid;

title('加窗处理以后的低通滤波器的幅频响应');

四、思考题

1.FIR滤波器是否需要考虑稳定性问题?

为什么?

答:

不需要;FIR滤波器的单位脉冲响应是有限长的,系统总是稳定的

2.窗函数法和频率抽样法的优缺点是什么?

答:

窗函数法是利用有限长的单位脉冲响应h[k]逼近无限长的理想滤波器的hd[k],从而使设计的FIR滤波器的频率响应逼近理想滤波器的频率响应

频率取样法是使设计的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,不足的是设计出的FIR滤波器的幅度函数在通带边界存在过冲,在阻带也有较大波动。

窗函数设计FIR数字滤波器是傅里叶变换的典型运用,而频率采样法设计的指导思想是频域采样定理和内插公式,其阻带衰减的改善是通过增加过渡采样点实现的,为了保证过渡带宽的不变,滤波器的采样点数也要相应增加,计算复杂度也随之增加。

3.结合实验内容4,谈谈你对泄漏现象与Gibbs(吉伯斯)现象的理解。

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