iir df设计原理和matlab函数实现_第1页
iir df设计原理和matlab函数实现_第2页
iir df设计原理和matlab函数实现_第3页
全文预览已结束

VIP免费下载

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

iirdf设计原理和matlab函数实现IIR数字滤波器（InfiniteImpulseResponsedigitalfilter）是一种数字滤波器设计方法，其设计原理基于滤波器的差分方程。IIR数字滤波器相比于FIR数字滤波器（FiniteImpulseResponsedigitalfilter），具有更高的频率选择性能和更低的计算复杂度。

IIR数字滤波器的设计过程通常包括以下几个步骤：滤波器规格确定、模拟滤波器设计、频率变换和数字化滤波器实现。

首先，在滤波器规格确定的阶段，我们需要明确设计所需的滤波器特性，如通带和阻带的频率范围、增益衰减要求等。这些要求将直接影响滤波器的设计和性能。

接下来，在模拟滤波器设计的阶段，我们可以使用模拟滤波器设计方法，如传统的Butterworth滤波器、Chebyshev滤波器、椭圆滤波器等。这些滤波器设计方法可以通过确定滤波器的极点（pole）和零点（zero）来实现所需的频率响应。

然后，在频率变换的阶段，我们可以通过频率变换方法将模拟滤波器转换为数字滤波器。常用的频率变换方法有模拟滤波器的频率响应变换、双线性变换等。这些变换方法可以将模拟滤波器的频率响应映射到数字滤波器的频率响应。

最后，在数字化滤波器实现的阶段，我们可以使用各种软件工具（如MATLAB）来实现数字滤波器的差分方程。具体而言，MATLAB提供了一系列用于数字滤波器设计和实现的函数，如`butter`、`cheby1`、`ellip`等。这些函数可以根据给定的滤波器规格和设计方法自动生成差分方程的系数。

例如，下面是使用MATLAB函数实现一个二阶Butterworth低通滤波器的示例代码：

```matlab

%设计参数

fs=1000;%采样率

fc=100;%截止频率

order=2;%滤波器阶数

%设计滤波器

[b,a]=butter(order,fc/(fs/2));

%信号滤波

input=randn(1,1000);%输入信号

output=filter(b,a,input);%通过滤波器

%绘制频率响应

freqz(b,a);

```

在以上示例代码中，首先通过`butter`函数设计了一个二阶Butterworth低通滤波器，并得到了差分方程的系数`b`和`a`。然后，使用`filter`函数将输入信号`input`通过滤波器，得到输出信号`output`。最后，使用`freqz`函数绘制了滤波器的频率响应。

需要注意的是，以上示例中的数字滤波器设计和实现并不是唯一的方法，我们可以根据实际需求选

人人文库> 全部分类> 生活休闲 > 网络生活

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论