基于matlab的fir濾波器設計與仿真-wenkub.com
2025-06-20 15:53 本頁面
【正文】 這次實驗讓我感覺收獲很多，我希望下個實驗我更努力，收獲更多。四、實驗體會：本次實驗我在對MATLAB了解的基礎上更好的，更熟練的應用MATLAB來編程實現(xiàn)FIR濾波器設計，以及學會用simulink來設計FIR濾波器，仿真實現(xiàn)濾波效果。我設計的simulink模型如下圖所示：原始語音的from workspace設置如下：其中Data為[t’,a],Sample time為ts,并且當數(shù)據(jù)處理完后，其最后的輸出數(shù)據(jù)置零。fs結(jié)果：fs = 44100，得到圖形以及數(shù)據(jù)如下：Figure1：原始語音信號的FFT圖：從中我們知道passband Fp=2000,stopband Fs=5000,我們采用低通濾波器[1 0]，已知fs=44100，則我們可以在命令窗口輸入以下數(shù)據(jù)，并按回車鍵結(jié)束。、FIR濾波器設計的結(jié)果及分析：：[a,fs]=wavread(39。ylabel(39。)。subplot(3,1,3)。grid on。)。在原始信號上加上噪聲信號a139。a1=a+a0。grid on。)。原始信號a39。t=0:ts:ta。phase(Rad)39。xlabel(39。 %得到相位plot(w/pi,pha)。Gain,dB39。 xlabel(39。plot(w/pi,20*log10(abs(h)))。FIR Filter Coefficients39。)。Desired ripple in each band=39。mval=input(39。grid on。)。)。%進行FFT變換x=fft(a)。)。產(chǎn)生濾波器的階數(shù)N和濾波器的系數(shù)b。)。Desired ripple in each band=39。mval=input(39。確定我們選擇是用低通，高通還是帶通來處理加噪語音。事先取一個參考值為0，噪聲強度不宜過大或過小，適中即可。信號中混入隨機噪聲：noise_mu = 0。39。下面通過一個應用示例介紹這種基于可視化的信號濾波技術，用數(shù)字濾波器設計模塊（Digital Filter Design Block）設計、分析和實現(xiàn)濾波器。由表1得矩形窗雖然簡便，但存在明顯的吉布斯效應，主瓣和第一旁瓣之比只有13dB,為了克服這些缺陷，設計時可根據(jù)給定的濾波器技術指標，選擇濾波器長度M和窗函數(shù)w(n)，使其具有最窄寬度的主瓣和最小旁瓣用Simulink設計FIR濾波器模型并進行仿真，所得結(jié)果進行分析：Simulink創(chuàng)建模型并尋找解決實際問題的方法，可以用它輕松地搭建一個系統(tǒng)模型，并設置模型參數(shù)和仿真
法律信息相關推薦
鄂ICP備17016276號-1