DSP研究性学习报告数字滤波器设计Word格式.doc

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逆变换

单位冲击响应H(t)

模拟滤波器H(s)

Z变换

数字滤波器

H(z)

一、脉冲响应不变法

1.将数字滤波器的频率指标{}转换为模拟滤波器的频率指标{wk}

2.由模拟滤波器的指标设计模拟滤波器的H(s)。

模拟带通滤波器的设计步骤:

(1)由带通滤波器的上下截频确定变换式中的参数

(2)确定原型低通滤波器的通带截频

(3)设计通带截频为1(rad/s)、阻带截频为、通带衰减为ApdB、阻带衰减为AsdB的原型低通滤波器

(4)将原型低通滤波器转换为带通滤波器HBP(s)

3.利用脉冲响应不变法,将H(s)转换H(z)。

二、双线性变换法

模拟带通滤波器的设计步骤:

(3)设计通带截频为1(rad/s)、阻带截频为、通带衰减为ApdB、阻带衰减为AsdB的原型低通滤波器

3.利用双线性变换法,将H(s)转换H(z)。

【仿真结果】

所设计滤波器的幅度响应和相位响应

BW型、ChebyshevI型、ChebyshevII型和椭圆型滤波器的零极点分布

【结果分析】

双线性变换和冲激响应不变法所设计的滤波器的性能有什么不同。

BW型、ChebyshevI型、ChebyshevII型和椭圆型滤波器的零极点分布各有什么特点。

脉冲响应不变法:

clearall;

wp=2000*2*pi;

ws=10000*2*pi;

Fs=44100;

Wp=wp/Fs;

Ws=ws/Fs;

Ap=0.5;

As=50;

N=buttord(wp,ws,Ap,As,'

s'

);

fprintf('

N=%.0f\n'

N)

wc=wp/(10^(0.1*Ap)-1)^(1/N/2);

[numa,dena]=butter(N,wc,'

[numd,dend]=impinvar(numa,dena,Fs);

w=linspace(0,pi,2048);

h=freqz(numd,dend,w);

norm=max(abs(h));

numd=numd/norm;

figure

(1);

zplane(numa,dena);

figure

(2);

plot(w/pi,20*log10(abs(h/norm)));

xlabel('

Normalizedfrequency'

ylabel('

Gain,dB'

w=[WpWs];

fprintf('

Ap=%.4f\n'

-20*log10(abs(h

(1))));

As=%.4f\n'

-20*log10(abs(h

(2))));

gridon;

双线性变化法:

ws=10000*2*pi;

[numd,dend]=bilinear(numa,dena,Fs);

zplane(numa,dena);

plot(w/pi,20*log10(abs(h/norm)));

Chebyshev1:

N=cheb1ord(wp,ws,Ap,As,'

[numa,dena]=cheby1(N,Ap,wc,'

Chebyshev2:

N=cheb2ord(wp,ws,Ap,As,'

[numa,dena]=cheby2(N,As,wc,'

椭圆:

N=ellipord(wp,ws,Ap,As,'

[numa,dena]=ellip(N,Ap,As,wc,'

2.窗函数研究

分析矩形窗、汉纳窗、哈明窗、布莱克曼窗、凯泽窗的频域特性,并进行比较。

利用I型线性相位滤波器设计满足下列指标的FIR高通滤波器

Ωp=0.8π,Ωs=0.7π,Ap=0.3dBAs=40dB

(1)Ap≈0dB

As≈20dB

(2)Ap=≈0.034dB

As≈44dB

(3)Ap≈0dB

As≈55dB

(4)Ap≈0dB

As≈78dB

(5)Ap≈0.057dB

As≈42dB

各种窗的比较

矩形窗

图为矩形窗设计的FIR滤波器在不连续点附近的幅度函数A(Ω)

Ap=-20lg(1-dp)»

0.82dB,

As=-20lg(ds)»

21dB

汉纳窗

图为汉纳窗设计的FIR滤波器在不连续点附近的幅度函数A(Ω)

Ap»

0.056dB,As»

44dB

哈明窗

图为哈明窗设计的FIR滤波器在不连续点附近的幅度函数A(Ω)

0.019dB,As»

53dB

布莱克曼窗

图为布莱克曼窗设计的FIR滤波器在不连续点附近的幅度函数A(Ω)

0.0017dB,As»

74dB

矩形窗、汉纳窗、哈明窗、布莱克曼窗比较

凯泽窗

I0(x)可用幂级数表示为

β是一可调参数,通过改变β的值可以调节窗函数的形状。

式中A=-20lg(min{δp,δs})

滤波器阶数M或凯泽窗的长度则可由下式估计

【仿真程序】

(1)

Wp=0.8*pi;

Ws=0.7*pi;

Ap=0.3;

As=40;

N=ceil(6.2*pi/(Wp-Ws));

N=mod(N+1,2)+N;

M=N-1;

w=1;

Wc=(Wp+Ws)/2;

k=0:

M;

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

hd(0.5*M+1)=hd(0.5*M+1)+1;

h=hd.*w;

omega=linspace(0,pi,512);

mag=freqz(h,[1],omega);

plot(omega/pi,20*log10(abs(mag)));

grid;

xlabel('

(2)

clearall£

»

w=hanning(N)'

;

(3)

N=ceil(7*pi/(Wp-Ws));

w=hamming(N)'

(4)

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

w=blackman(N)'

(5)

Rp=1-10.^(-0.05*Ap);

Rs=10.^(-0.05*As);

f=[0.7,0.8];

a=[0,1];

dev=[Rp,Rs];

[M,Wc,beta,ftype]=kaiserord(f,a,dev);

M=mod(M,2)+M;

h=fir1(M,Wc,ftype,kaiser(M+1,beta))

由结果分析可知,在矩形窗、汉纳窗、哈明窗、布莱克曼窗中,矩形窗的过渡带最窄,但利用它设计出的FIR滤波器的阻带衰减最小。

利用布莱克曼窗设计出的FIR滤波器阻带衰减最大,但其过渡带也最宽。

显然,减小了窗函数旁瓣的相对幅度却增加了其主瓣的宽度,即提高FIR滤波器阻带衰减是以增加过渡带宽度为代价的。

在工程应用中,在满足阻带衰减的前提下,尽可能地选择主瓣宽度较小的窗函数。

而在实际设计中,可由待设计的FIR数字滤波器阻带衰减或通带波动来确定窗函数的类型,有过渡带宽度估计窗函数的长度N(N=M+1)。

而凯泽窗是一种应用广泛的可调窗,它可以通过改变窗函数的形状来控制窗函数旁瓣的大小,而在设计中可根据滤波器的衰减指标来确定窗函数的形状。

3.窗函数法设计FIR数字滤波器

(1)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

Wp=0.4prad,Ap=0.5dB,Ws=0.6prad,As=55dB

(1)FIR低通滤波器设计步骤如下:

a.根据所需设计的滤波器,确定线性相位滤波器的类型(Ⅰ型,Ⅱ型,Ⅲ型,Ⅳ型);

b.确定理想滤波器的幅度函数;

c.确定理想滤波器的相位。

,对Ⅰ型和Ⅱ型线性相位FIR滤波器β=π;

d.由式,计算;

e.对进行加窗截断。

这道题我们设计的是一个线性相位的FIR低通滤波器

1,首先我们设计用Blackman窗设计一个满足下列指标的线性相位的FIR低通滤波器

选取理想低通滤波器的截频为

用Blackman窗可使滤波器满足指标。

由过渡带宽度得滤波器长度N需满足

用Ⅰ型滤波器,取N=53,由式得

用长度为N=53的Blackman窗截断即得所要求的FIR低通滤波器的。

2,接下来,我们用Kaiser窗函数法设计一个满足下列指标的线性相位的FIR低通滤波器

(1)由给定指标确定待逼近理想低通的截频Wc

由于理想低通滤波器的|H(ejW)|在截频Wc处收敛于0.6,因此常将截频Wc取在过渡带的中点

(2)由给定指标确定Kaiser窗的参数N和b

所以A=-20lg(min{})=As=45dB

又因为I型线性相位滤波器阶数必须是偶数,取M=26,

所以

(3)设计截频Wc=0.5π的I型线性相位FIR低通滤波器

blackman图像

Kaiser图像

比较两种窗的设计结果

(1)用Blackman窗设计的FIR低通滤波器N=53,通带和阻带衰减分别为Ap≈0dB,As≈78dB。

(2)用Kaiser窗函数法设计的线性相位FIR数字滤波器长度N=27,Kaiser窗的参数β=3.9754.滤波器通带和阻带衰减分别为Ap≈0dB,As≈46dB

【问题探究】

通过实验讨论如何控制滤波器的阻带衰减

比较分别用Blackman窗和Kaiser窗设计的两种结果可知,所设计出的滤波器都满足设计指标。

相比于常用窗函数,用Kaiser窗设计出的滤波器阶数较低,但滤波器的阻带波纹衰减较慢。

(1)Blackman窗

Wp=0.4*pi;

Ws=0.6*pi;

Ap=0.5;

As=55;

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

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

(2)Kaiser窗

wp=0.4*pi;

ws=0.6*pi;

As=55;

M=ceil((As-7.95)/(ws-wp)/2.285)

M=M+mod(M,2)

beta=0.1102*(As-8.7);

w=kaiser(M+1,beta);

wc=(wp+ws)/2;

alpha=M/2;

hd=(wc/pi)*sinc((wc/pi)*(k-alpha));

h=hd.*w'

magdb=20*log10(abs(mag));

plot(omega/pi,magdb);

ylabel('

axis([0,1,-70,0]);

(2)(M5-5)在用窗口法设计FIR滤波器时,由于理想滤波器的幅度响应在截频处发生突变,使得设计出的滤波器的幅度响应发生振荡,这个现象被称为Gibbs现象。

解决这个问题的一个方案是本书中介绍的用逐步衰减的窗函数。

另一个方案是使理想滤波器过渡带为渐变的,如下图所示具有线性过渡带的理想低通滤波器的频率响应,试用窗口法设计逼近该频率响应的FIR滤波器。

题3图

(2)单位脉冲响应证明】

试证该滤波器的单位脉冲响应为

其中:

  首先用逐步衰减的窗函数(第一方案)设计一个FIR滤波器,再设计一个FIR滤波器,使其理想滤波器过渡带为渐变的,并用矩形窗截断(第二方案)。

然后分析两种方法设计出来的滤波器,得出结论。

渐变的窗函数选择hamming窗。

为了简便研究过程,设Wp=0.55p、Ws=0.45p、=25dB、=1dB。

设hamming窗阶数为M,矩形窗的长度为M1,图中蓝线为第一种方案涉及到滤波器,红线为第二种方案设计的滤波器。

易知在本题中M=7。

M1=5

M1=8时

M1=15时

M1=30

M1=80

由仿真结果可知,第一种方案的过渡带明显短于第二种方案;

当M=7时,第一种方案几乎可以完全消除G

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