数字滤波器设计及工程应用的目录
\u6570\u5b57\u6ee4\u6ce2\u5668\u7684\u8bbe\u8ba1\uff1f\uff1f\uff1f\uff1f\uff1f\u4f60\u8fd8\u662f\u5bf9\u7535\u5b50\u4e13\u4e1a\u7684\u57fa\u672c\u89c2\u5ff5\u4e0d\u7406\u89e3\uff0c\u5728\u7535\u5b50\u7684\u4e16\u754c\u5206\u6570\u5b57\u548c\u6a21\u62df
\u7136\u800c\uff0c\u771f\u5b9e\u7684\u7269\u7406\u7535\u5b50\u4e16\u754c\u6839\u672c\u6ca1\u6709\u4ec0\u4e48\u6570\u5b57\uff0c\u53ea\u6709\u6a21\u62df\uff0c\u6570\u5b57\u5176\u5b9e\u662f\u6a21\u62df\u7684\u7406\u60f3\u72b6\u6001\u800c\u5df2
0\u548c1\u53ea\u5b58\u5728\u4e0e\u865a\u62df\u7684\u7406\u60f3\u4e16\u754c\uff0c\u6240\u4ee50101\u662f\u7535\u5b50\u5b66\u7684\u5047\u60f3\u4e16\u754c\uff0c
\u5982\u4f55\u548c\u5047\u60f3\u4e16\u754c\u7684\u6253\u4ea4\u9053\uff1f\u53ea\u6709\u53bb\u975e\u771f\u5b9e\u4e16\u754c \u2014\u2014\u6682\u4e14\u53ef\u7406\u89e3\u4e3a\u8f6f\u4ef6\u7684\u4e16\u754c\uff0c\u4f46\u662f\u4f60\u8981\u501f\u52a9 \u4f8b\u5982FPGA \u6216 DSP\u6216\u5176\u4ed6\u5fae\u63a7\u5236\u5668\uff0c\u8fd9\u4e9b\u7531\u5fae\u7535\u5b50\u5de5\u7a0b\u5e08\u505a\u51fa\u6765\u7684\u8d85\u5927\u89c4\u6a21\u96c6\u6210\u7535\u8def\u6a21\u5757VLSIC\uff0c\u6765\u901a\u5f80\u90a3\u4e2a\u4e16\u754c\uff0c\u5e76\u4e14\u4f7f\u7528\u7f16\u7a0b\u8bed\u8a00\u4e3a\u5de5\u5177\uff08\u5f80\u5f80\u8fd8\u8981\u4f9d\u9644\u5728\u67d0\u4e9b\u8f6f\u4ef6\u73af\u5883\u4e0b\uff09\uff0c\u63a7\u5236\u90a3\u4e9b\u4e2aVLSIC\u5728\u6570\u5b57\u4e16\u754c\u505a\u4f60\u60f3\u505a\u7684\u4e8b\u60c5\u3002\u4f60\u5b66\u4fe1\u53f7\u4e0e\u7cfb\u7edf\u548c\u79bb\u6563\u4fe1\u53f7\u5904\u8bfe\u7a0b\u5c31\u662f\u544a\u8bc9\u4f60\uff0c\u5982\u4f55\u8ba4\u77e5\u90a3\u4e2a\u4e16\u754c\uff0c\u90a3\u4e2a\u4e16\u754c\u662f\u4ec0\u4e48\u6837\u5b50\u7684\uff0c\u5982\u4f55\u624d\u80fd\u8ba9\u4f60\u7684\u5de5\u5177\u5728\u90a3\u4e2a\u4e16\u754c\u53d1\u6325\u7528\u5904\uff0c\u800c\u4e0d\u662f\u65e0\u7528\u3002
\u81f3\u4e8e\u6a21\u62df\u4e16\u754c\uff0c\u4e5f\u5c31\u662f\u7535\u5b50\u5b66\u6700\u7cbe\u5f69\u7684\u5730\u65b9\u2014\u2014\u662f 0\u548c1\u4e4b\u95f4\u7684\u4e16\u754c\u2014\u2014\u5373\u771f\u5b9e\u4e16\u754c\u3002\u90a3\u91cc\u8981\u5904\u7406\u7684\u4e8b\u60c5\u5f80\u5f80\u66f4\u96be\u4ee5\u7422\u78e8\u3002\u3002\u3002\u3002\u3002
\u5bf9\u6a21\u62df\u4fe1\u53f7\u8fdb\u884c\u4f4e\u901a\u6ee4\u6ce2\u5904\u7406\uff0c\u8981\u6c42\u901a\u5e260\u2264f\u22645kHz\uff0c\u901a\u5e26\u8870\u51cf\u5c0f\u4e8e0.5dB\uff0c\u963b\u5e265.5kHz\u2264f<\u221e\uff0c\u963b\u5e26\u8870\u51cf\u5927\u4e8e50dB\uff0c\u8bbe\u91c7\u6837\u9891\u7387Fs=20kHz\u3002
\uff081\uff09\u8bbe\u8ba1\u5df4\u7279\u6c83\u65af\u6a21\u62df\u4f4e\u901a\u6ee4\u6ce2\u5668\uff0c\u6c42\u51faHa(s)\u7684\u5206\u5b50\u3001\u5206\u6bcd\u591a\u9879\u5f0f\u7cfb\u6570B\u548cA\uff0c\u5e76\u753b\u51fa\u5e45\u9891\u54cd\u5e94\u635f\u8017\u51fd\u6570\u66f2\u7ebf\u3002
\u5206\u522b\u7528\u8109\u51b2\u54cd\u5e94\u4e0d\u53d8\u6cd5\u548c\u53cc\u7ebf\u6027\u53d8\u6362\u6cd5\u8bbe\u8ba1IIR\u4f4e\u901a\u6570\u5b57\u6ee4\u6ce2\u5668\uff0c\u6c42\u51faHa(z) \u7684\u5206\u5b50\u3001\u5206\u6bcd\u591a\u9879\u5f0f\u7cfb\u6570Bz\u548cAz\uff0c\u5e76\u753b\u51fa\u5e45\u9891\u54cd\u5e94\u635f\u8017\u51fd\u6570\u66f2\u7ebf
\u91c7\u7528\u7a97\u51fd\u6570\u6cd5\uff08\u5206\u522b\u7528\u6c49\u5b81\u7a97\u3001\u54c8\u660e\u7a97\u3001\u5e03\u83b1\u514b\u66fc\u7a97\u51fd\u6570\uff09\u8bbe\u8ba1\u6ee1\u8db3\u8981\u6c42\u7684FIR\u4f4e\u901a\u6ee4\u6ce2\u5668\uff0c\u6c42\u51fah(n)\uff0c\u5e76\u753b\u51fa\u5e45\u9891\u54cd\u5e94\u635f\u8017\u51fd\u6570\u66f2\u7ebf.
\u7528\u9891\u7387\u91c7\u6837\u6cd5\u8bbe\u8ba1\u6ee1\u8db3\u8981\u6c42\u7684FIR\u4f4e\u901a\u6ee4\u6ce2\u5668\uff0c\u6c42\u51fah(n),\u5e76\u753b\u51fa\u5e45\u9891\u54cd\u5e94\u635f\u8017\u51fd\u6570\u66f2\u7ebf\u3002
\u5177\u4f53\u5185\u5bb9\u5982\u4e0b:
\uff081\uff09\u8bbe\u8ba1\u5df4\u7279\u6c83\u65af\u6a21\u62df\u4f4e\u901a\u6ee4\u6ce2\u5668\uff0c\u6c42\u51faHa(s)\u7684\u5206\u5b50\u3001\u5206\u6bcd\u591a\u9879\u5f0f\u7cfb\u6570B\u548cA\uff0c\u5e76\u753b\u51fa\u5e45\u9891\u54cd\u5e94\u635f\u8017\u51fd\u6570\u66f2\u7ebf\u3002
\u7a0b\u5e8f\uff1a
wp=2*pi*5000;
ws=2*pi*5800;
Rp=0.5;
As=50;
[N,wc]=buttord(wp,ws,Rp,As,'s');
[B,A]=butter(N,wc,'s');
k=0:511;
fk=0:20000/512:20000;
wk=2*pi*fk;
Hk=freqs(B,A,wk);
plot(fk/1000,20*log10(abs(Hk)));
grid on
xlabel('\u9891\u7387/kHz');
ylabel('\u5e45\u5ea6/dB');
axis([0,6,-65,5]);
\u6ce2\u5f62\u56fe\uff1a
A = 1.0e+207 *
0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0020 2.1576
B = 1.0e+207 *
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2.1576
N = 46
\uff082\uff09\u5206\u522b\u7528\u8109\u51b2\u54cd\u5e94\u4e0d\u53d8\u6cd5\u548c\u53cc\u7ebf\u6027\u53d8\u6362\u6cd5\u8bbe\u8ba1IIR\u4f4e\u901a\u6570\u5b57\u6ee4\u6ce2\u5668\uff0c\u6c42\u51faHa(z) \u7684\u5206\u5b50\u3001\u5206\u6bcd\u591a\u9879\u5f0f\u7cfb\u6570Bz\u548cAz\uff0c\u5e76\u753b\u51fa\u5e45\u9891\u54cd\u5e94\u635f\u8017\u51fd\u6570\u66f2\u7ebf
\u3000\u3000\u3000\u8109\u51b2\u54cd\u5e94\u4e0d\u53d8\u6cd5
\u7a0b\u5e8f\uff1a
Fs=20000;
wp=10000*pi;
ws=11600*pi;
Rp=0.5;
As=50;
[N,wc]=buttord(wp,ws,Rp,As,'s');
[B,A]=butter(N,wc,'s');
[Bz,Az]=impinvar(B,A);
k=0:511;
fk=0:20000/512:20000;
wk=2*pi*fk;
Hk=freqs(B,A,wk);
plot(fk/1000,20*log10(abs(Hk)));
grid on;
xlabel('\u9891\u7387/kHz');
ylabel('\u5e45\u503c/dB');
axis([0,6,-65,5]);
\u6ce2\u5f62\u56fe:
Bz = 1.0e-007 *
0 -0.0000 0.0000 -0.0000 0.0001 -0.0006 0.0035 -0.0116 0.0279 -0.0745 0.1490 -0.2235 0.3353 -0.3725 0.4470 -0.4098 0.3353 -0.2235 0.1304 -0.0698 0.0291 -0.0093 0.0026 -0.0006 0.0001 -0.0000 0.0000 -0.0000
Az = 1.0e+007 *
0.0000 -0.0000 0.0000 -0.0003 0.0018 -0.0081 0.0296 -0.0888 0.2219 -0.4684 0.8431 -1.3028 1.7370 -2.0041 2.0040 -1.7367 1.3024 -0.8427 0.4681 -0.2217 0.0887 -0.0296 0.0081 -0.0018 0.0003 -0.0000 0.0000 -0.0000
N = 46
\u53cc\u7ebf\u6027\u53d8\u6362\u6cd5
\u7a0b\u5e8f\uff1a
Fs=20000;wpz=10000 /Fs;
wsz=11600/Fs;
Rp=0.5;
As=50;
wp=2*tan(wpz*pi /2);
ws=2*tan(wsz*pi /2);[N,wc]=buttord(wp,ws,Rp,As,'s');[B,A]=butter(N,wc,'s');[Bz,Az]=bilinear(B,A,Fs);
[Nd,wdc]=buttord(wpz,wsz,Rp,As);
[Bdz,Adz]=butter(Nd,wdc);
k=0:511;
fk=0:20000/512:20000;
wk=2*pi*fk;Hk=freqs(B,A,wk);plot(fk/1000,20*log10(abs(Hk)));
grid on;xlabel('\u9891\u7387/kHz');
ylabel('\u5e45\u503c/dB');axis([0,16,-2800,5])
\u6ce2\u5f62\u56fe:
Bz = 1.0e-007 *
0 -0.0000 0.0000 -0.0000 0.0001 -0.0006 0.0035 -0.0116 0.0279 -0.0745 0.1490 -0.2235 0.3353 -0.3725 0.4470 -0.4098 0.3353 -0.2235 0.1304 -0.0698 0.0291 -0.0093 0.0026 -0.0006 0.0001 -0.0000 0.0000 -0.0000
Az = 1.0e+007 *
0.0000 -0.0000 0.0000 -0.0003 0.0018 -0.0081 0.0296 -0.0888 0.2219 -0.4684 0.8431 -1.3028 1.7370 -2.0041 2.0040 -1.7367 1.3024 -0.8427 0.4681 -0.2217 0.0887 -0.0296 0.0081 -0.0018 0.0003 -0.0000 0.0000 -0.0000
N = 27
(3)\u91c7\u7528\u7a97\u51fd\u6570\u6cd5\uff08\u5206\u522b\u7528\u6c49\u5b81\u7a97\u3001\u54c8\u660e\u7a97\u3001\u5e03\u83b1\u514b\u66fc\u7a97\u51fd\u6570\uff09\u8bbe\u8ba1\u6ee1\u8db3\u8981\u6c42\u7684FIR\u4f4e\u901a\u6ee4\u6ce2\u5668\uff0c\u6c42\u51fah(n)\uff0c\u5e76\u753b\u51fa\u5e45\u9891\u54cd\u5e94\u635f\u8017\u51fd\u6570\u66f2\u7ebf.
a \uff09\u6c49\u5b81\u7a97
\u7a0b\u5e8f\uff1a
Fs=20000;
fp=5000;
fs=5800;
m=[1 1 0 0];
wp=2*pi*fp/Fs;
ws=2*pi*fs/Fs;
Rp=0.5;
As=50;
Bt=ws-wp;
N0 = ceil (6.6* pi /Bt);
N=N0+mod(N0+1,2);
wc=(wp+ws)/2/pi;
hn=fir1(N-1,wc,hanning(N));
freqz(hn,1,512);
plot (w,20*log(abs(hn)));
grid;
axis ([0 ,1, -1000 , 100]);
xlabel ('\u9891\u7387/kHz');
ylabel ('\u5e45\u503c/dB' );
\u6ce2\u5f62\u56fe\uff1a
hn =
0.0000 -0.0000 -0.0000 0.0002 -0.0000 -0.0004 0.0002 0.0007 -0.0006 -0.0010 0.0012 0.0012 -0.0021 -0.0010 0.0032 0.0005 -0.0045 0.0006 0.0057 -0.0025 -0.0066 0.0050 0.0070 -0.0083 -0.0065 0.0123 0.0047 -0.0168 -0.0012 0.0215 -0.0046 -0.0262 0.0134 0.0307 -0.0270 -0.0345 0.0497 0.0375 -0.0974 -0.0394 0.3154 0.5400 0.3154 -0.0394 -0.0974 0.0375 0.0497 -0.0345 -0.0270 0.0307 0.0134 -0.0262 -0.0046 0.0215 -0.0012 -0.0168 0.0047 0.0123 -0.0065 -0.0083 0.0070 0.0050 -0.0066 -0.0025 0.0057 0.0006 -0.0045 0.0005 0.0032 -0.0010 -0.0021 0.0012 0.0012 -0.0010 -0.0006 0.0007 0.0002 -0.0004 -0.0000 0.0002 -0.0000 -0.0000 0.0000
b )\u54c8\u660e\u7a97
\u7a0b\u5e8f\uff1a
Fs=20000;
fp=5000;
fs=5800;
m=[1 1 0 0];
wp=2*pi*fp/Fs;
ws=2*pi*fs/Fs;
Rp=0.5;
Rs=50;
Bt=ws-wp;
N0 = ceil (6.6* pi /Bt);
N=N0+mod(N0+1,2);
wc=(wp+ws)/2/pi;
hn=fir1(N-1,wc,hamming(N));
freqz(hn,1,512);
plot (w,20*log(abs(hn)));
grid on;
axis ([0 ,1, -1000 , 100]);
xlabel ('\u9891\u7387/kHz');
ylabel ('\u5e45\u503c/dB' );
\u6ce2\u5f62\u56fe\uff1a
hn =
0.0003 -0.0006 -0.0001 0.0008 -0.0001 -0.0010 0.0004 0.0012 -0.0008 -0.0014 0.0016 0.0015 -0.0025 -0.0012 0.0037 0.0005 -0.0049 0.0007 0.0061 -0.0026 -0.0069 0.0052 0.0072 -0.0086 -0.0066 0.0125 0.0048 -0.0170 -0.0012 0.0217 -0.0046 -0.0264 0.0135 0.0308 -0.0271 -0.0346 0.0498 0.0375 -0.0975 -0.0394 0.3154 0.5401 0.3154 -0.0394 -0.0975 0.0375 0.0498 -0.0346 -0.0271 0.0308 0.0135 -0.0264 -0.0046 0.0217 -0.0012 -0.0170 0.0048 0.0125 -0.0066 -0.0086 0.0072 0.0052 -0.0069 -0.0026 0.0061 0.0007 -0.0049 0.0005 0.0037 -0.0012 -0.0025 0.0015 0.0016 -0.0014 -0.0008 0.0012 0.0004 -0.0010 -0.0001 0.0008 -0.0001 -0.0006 0.0003
c )\u5e03\u83b1\u514b\u66fc\u7a97
\u7a0b\u5e8f\uff1a
Fs=20000;
fp=5000;
fs=5800;
m=[1 1 0 0];
wp=2*pi*fp/Fs;
ws=2*pi*fs/Fs;
Rp=0.5;
Rs=50;
Bt=ws-wp;
N0 = ceil (6.6* pi /Bt);
N=N0+mod(N0+1,2);
wc=(wp+ws)/2/pi;
hn=fir1(N-1,wc,blackman(N));
freqz(hn,1,512);
plot (w,20*log(abs(hn)));
grid;
axis ([0 ,1, -1000 , 100]);
xlabel ('\u9891\u7387/kHz');
ylabel ('\u5e45\u503c/dB' );
\u6ce2\u5f62\u56fe\uff1a
hn =
-0.0000 -0.0000 -0.0000 0.0000 -0.0000 -0.0001 0.0001 0.0002 -0.0002 -0.0004 0.0005 0.0005 -0.0009 -0.0005 0.0016 0.0002 -0.0024 0.0004 0.0034 -0.0015 -0.0043 0.0034 0.0049 -0.0060 -0.0049 0.0095 0.0037 -0.0137 -0.0010 0.0186 -0.0040 -0.0237 0.0124 0.0288 -0.0257 -0.0333 0.0485 0.0369 -0.0965 -0.0392 0.3150 0.5400 0.3150 -0.0392 -0.0965 0.0369 0.0485 -0.0333 -0.0257 0.0288 0.0124 -0.0237 -0.0040 0.0186 -0.0010 -0.0137 0.0037 0.0095 -0.0049 -0.0060 0.0049 0.0034 -0.0043 -0.0015 0.0034 0.0004 -0.0024 0.0002 0.0016 -0.0005 -0.0009 0.0005 0.0005 -0.0004 -0.0002 0.0002 0.0001 -0.0001 -0.0000 0.0000 -0.0000 -0.0000 -0.0000
\uff084\uff09\u7528\u9891\u7387\u91c7\u6837\u6cd5\u8bbe\u8ba1\u6ee1\u8db3\u8981\u6c42\u7684FIR\u4f4e\u901a\u6ee4\u6ce2\u5668\uff0c\u6c42\u51fah(n),\u5e76\u753b\u51fa\u5e45\u9891\u54cd\u5e94\u635f\u8017\u51fd\u6570\u66f2\u7ebf\u3002
\u7a0b\u5e8f\uff1a
T=input('T=')
fp=5000;
fs=5800;
Fs=20000;
wp=2*pi*fp/Fs;
ws=2*pi*fs/Fs;
Rp=0.5;
As=50;
Bt=ws-wp;
m=1;
N=ceil((m+1)*2*pi/Bt);
N=N+mod(N+1,2);
Np=fix(wp/(2*pi/N));
Ns=N-2*Np-1;
Hk=[ones(1,Np+1),zeros(1,Ns),ones(1,Np)];
Hk(Np+2)=T;
Ak(N-Np)=T;
thetak=-pi*(N-1)*(0:N-1)/N;
hdk=Hk.*exp(j*thetak);
hn=real(ifft(hdk));
hw=fft(hn,1024);
wk=2*pi*[0:1023]/1024;
hgw=hw.*exp(j*wk*(N-1)/2);
Rp=max(20*log10(abs(hgw)));
hgmin=min(real(hgw));
As=20*log10(abs(hgmin));
[N,wc]=buttord(wp,ws,Rp,As,'s');
[B,A]=butter(N,wc,'s');
k=0:511;fk=0:20000/512:20000;wk=2*pi*fk;
Hk=freqs(B,A,wk);
plot(fk/1000,20*log10(abs(Hk)));
grid on;
xlabel('\u9891\u7387/kHz');
ylabel('\u5e45\u5ea6/dB');
T=1
T =
1
Rp =
0.2801
As =
-29.6745
\u6ce2\u5f62\u56fe\uff1a
hn =
0.0004 0.0012 -0.0023 -0.0027 0.0045 0.0040 -0.0069 -0.0051 0.0098 0.0061 -0.0133 -0.0070 0.0175 0.0078 -0.0230 -0.0084 0.0305 0.0089 -0.0416 -0.0093 0.0609 0.0096 -0.1044 -0.0097 0.3178 0.5098 0.3178 -0.0097 -0.1044 0.0096 0.0609 -0.0093 -0.0416 0.0089 0.0305 -0.0084 -0.0230 0.0078 0.0175 -0.0070 -0.0133 0.0061 0.0098 -0.0051 -0.0069 0.0040 0.0045 -0.0027 -0.0023 0.0012 0.0004
1 噪声的基础知识
1.1 随机噪声及其统计规律
1.1.1 随机噪声的概率分布
1.1.2 噪声的统计特征
1.2 噪声的相关函数
1.2.1 噪声自相关函数
1.2.2 噪声互相关函数
1.3 噪声的功率谱密度
1.4 工程中常见的噪声
1.4.1 白噪声
1.4.2 高斯噪声
1.4.3 限带白噪声
1.4.4 窄带噪声
1.4.5 色噪声
1.5 工程中其他的噪声
1.5.1 差模噪声和共模噪声
1.5.2 分形噪声
1.5.3 椒盐噪声
1.5.4 量化噪声
1.6 噪声与信道作用方式
1.7 信噪比
1.8 噪声响应
2 数字滤波器的基础知识
2.1 数字滤波器的传递函数
2.1.1 DF传递函数的定义
2.1.2 DF传递函数与单位冲激响应
2.2 数字滤波器的频率响应分析
2.3 数字滤波器的构成
2.3.1 直接构成法
2.3.2 间接构成法
2.4 数字滤波器的分类
2.4.1 按频率分布特性分类
2.4.2 按实现方式分类
2.4.3 按对冲激响应特性分类
3 低通数字滤波器的设计及性能分析
3.1 有限冲激响应数字滤波器和无限冲激响应数字滤波器
3.1.1 FIRDF
3.1.2 IIRDF
3.2 数字滤波器的递归与非递归实现
3.3 数字滤波器的技术要求及指标
3.4 数字滤波器设计方法概述
3.5 IIRDF设计
3.5.1 由AF到DF
3.5.2 对给定技术指标的逼近方法概述
3.5.3 巴特沃斯模拟低通滤波器设计方法
3.5.4 切比雪夫模拟低通滤波器设计方法
3.5.5 巴特沃斯与切比雪夫模拟低通滤波器性能比较
3.5.6 冲激不变法设计IIRDF
3.5.7 双线性z变换法设计IIRDF
3.6 FIRDF设计
3.6.1 FIRDF的线性相位特性
3.6.2 傅里叶级数法设计FIRDF
3.6.3 频率抽样法设计FIRDF
3.6.4 切比雪夫逼近法设计FIRDF
3.7 IIRDF和FIRDF设计比较
4 高通、带通及带阻数字滤波器的设计
4.1 设计中符号的约定
4.2 高通、带通及带阻模拟滤波器设计
4.2.1 LPAF到HPAF
4.2.2 LPAF到BPAF
4.2.3 LPAF到BSAF
4.3 采用第二条途径设计高通、带通及带阻数字滤波器
4.3.1 BPDF设计
4.3.2 其他形式DF设计
4.4 高通、带通及带阻数字滤波器直接设计
4.4.1 HPDF直接设计
4.4.2 BPDF直接设计
4.4.3 BSDF直接设计
5 数字滤波器的MATLAB实现及应用
5.1 MATLAB简介
5.2 MATLAB常用命令
5.3 MATLAB使用技巧
5.4 MATtAB信号处理常用函数
5.5 IIR滤波器阶数估计
5.5.1 巴特沃斯滤波器阶数估计
5.5.2 切比雪夫Ⅰ型滤波器阶数估计
5.5.3 切比雪夫Ⅱ型滤波器阶数估计
5.5.4 椭圆滤波器阶数估计
5.6 低通原型模拟滤波器设计
5.6.1 巴特沃斯低通原型模拟滤波器设计
5.6.2 贝塞尔低通原型模拟滤波器设计
5.6.3 切比雪夫Ⅰ型低通原型模拟滤波器设计
5.6.4 切比雪夫Ⅱ型低通原型模拟滤波器设计
5.6.5 椭圆低通原型模拟滤波器设计
5.7 IIRDF设计
5.7.1 经典设计法设计IIRDF
5.7.2 直接设计法设计IIRDF
5.7.3 最大平滑法设计IIRDF
5.8 FIRDF设计
5.8.1 窗函数法设计FIRDF
5.8.2 频率采样法设计FIRDF
5.8.3 最小二乘法设计FIRDf
5.8.4 内插法设计FIRDF
5.8.5 最优化法设计FIRDF
5.8.6 升余弦法设计FIRDF
5.9 数字滤波器的应用
5.9.1 IIRDF的应用
5.9.2 FIRDF的应用
6 工程中简易滤波方法
6.1 算术平均滤波法
6.2 限幅滤波法
6.3 中值(或中位值)滤波法
6.4 滑动平均滤波法
6.5 中值平均滤波法
6.6 限幅平均滤波法
6.7 一阶滞后滤波法
6.8 加权滑动(递推)平均滤波法
6.9 消抖滤波法
6.10 限幅消抖滤波法
附录A 数字滤波的分析工具
附录B 常用窗函数
参考文献
绛旓細鐢靛瓙鐢佃矾璁捐鍥句功鐩綍鍖呭惈浜嗕簲涓富瑕侀儴鍒嗭紝璇︾粏浠嬬粛浜嗙數瀛愮數璺璁捐鐨鍩虹鐭ヨ瘑銆佽璁℃柟娉曘佸疄闄搴旂敤浠ュ強娴嬮噺涓庤嚜鍔ㄥ寲璁捐鎶鏈傜涓绡囷紝鍩虹绡囷紝浠庣涓绔犲紑濮嬶紝娑电洊浜嗗父鐢ㄧ殑鐢靛瓙鍏冨櫒浠讹紝濡傜數闃诲櫒銆佺數瀹瑰櫒銆佺數鎰熷櫒銆佸彉鍘嬪櫒銆佺户鐢靛櫒锛屼互鍙婄數婧愩佸紑鍏炽佷繚鎶ゅ厓浠跺拰鍚勭鍗婂浣撳櫒浠讹紝鍖呮嫭妯℃嫙鍜屾暟瀛闆嗘垚鐢佃矾浠ュ強鏄剧ず鍣ㄤ欢...
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