实验四IIR数字滤波器设计及软件实现实验报告.docx

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实验四IIR数字滤波器设计及软件实现实验报告

实验四IIR数字滤波器设计及软件实现实验报告

一、实验目的

(1)熟悉用双线性变换法设计IIR数字滤波器的原理与方法;

(2)学会调用MATLAB信号处理工具箱中滤波器设计函数(或滤波器设计分析工具fdatool)设计各种IIR数字滤波器,学会根据滤波需求确定滤波器指标参数。

(3)掌握IIR数字滤波器的MATLAB实现方法。

(3)通过观察滤波器输入输出信号的时域波形及其频谱,建立数字滤波的概念。

二、实验原理

设计IIR数字滤波器一般采用间接法(脉冲响应不变法和双线性变换法),应用最广泛的是双线性变换法。

基本设计过程是:

①先将给定的数字滤波器的指标转换成过渡模拟滤波器的指标;②设计过渡模拟滤波器;③将过渡模拟滤波器系统函数转换成数字滤波器的系统函数。

MATLAB信号处理工具箱中的各种IIR数字滤波器设计函数都是采用双线性变换法。

第六章介绍的滤波器设计函数butter、cheby1、cheby2和ellip可以分别被调用来直接设计巴特沃斯、切比雪夫1、切比雪夫2和椭圆模拟和数字滤波器。

本实验要求读者调用如上函数直接设计IIR数字滤波器。

本实验的数字滤波器的MATLAB实现是指调用MATLAB信号处理工具箱函数filter对给定的输入信号x(n)进行滤波,得到滤波后的输出信号y(n)。

三、实验内容及步骤

(1)调用信号产生函数mstg产生由三路抑制载波调幅信号相加构成的复合信号st,该函数还会自动绘图显示st的时域波形和幅频特性曲线,如图10.4.1所示。

由图可见,三路信号时域混叠无法在时域分离。

但频域是分离的,所以可以通过滤波的方法在频域分离,这就是本实验的目的。

图10.4.1三路调幅信号st的时域波形和幅频特性曲线

(2)要求将st中三路调幅信号分离,通过观察st的幅频特性曲线,分别确定可以分离st中三路抑制载波单频调幅信号的三个滤波器(低通滤波器、带通滤波器、高通滤波器)的通带截止频率和阻带截止频率。

要求滤波器的通带最大衰减为0.1dB,阻带最小衰减为60dB。

提示:

抑制载波单频调幅信号的数学表示式为

其中,

称为载波,fc为载波频率,

称为单频调制信号,f0为调制正弦波信号频率,且满足

由上式可见,所谓抑制载波单频调幅信号,就是2个正弦信号相乘,它有2个频率成分:

和频

和差频

,这2个频率成分关于载波频率fc对称。

所以,1路抑制载波单频调幅信号的频谱图是关于载波频率fc对称的2根谱线,其中没有载频成分,故取名为抑制载波单频调幅信号。

容易看出,图10.4.1中三路调幅信号的载波频率分别为250Hz、500Hz、1000Hz。

如果调制信号m(t)具有带限连续频谱,无直流成分,则

就是一般的抑制载波调幅信号。

其频谱图是关于载波频率fc对称的2个边带(上下边带),在专业课通信原理中称为双边带抑制载波(DSB-SC)调幅信号,简称双边带(DSB)信号。

如果调制信号m(t)有直流成分,则

就是一般的双边带调幅信号。

其频谱图是关于载波频率fc对称的2个边带(上下边带),并包含载频成分。

(3)编程序调用MATLAB滤波器设计函数ellipord和ellip分别设计这三个椭圆滤波器,并绘图显示其幅频响应特性曲线。

(4)调用滤波器实现函数filter,用三个滤波器分别对信号产生函数mstg产生的信号st进行滤波,分离出st中的三路不同载波频率的调幅信号y1(n)、y2(n)和y3(n),并绘图显示y1(n)、y2(n)和y3(n)的时域波形,观察分离效果。

四、信号产生函数mstg清单

functionst=mstg

%产生信号序列向量st,并显示st的时域波形和频谱

%st=mstg返回三路调幅信号相加形成的混合信号,长度N=1600

N=1600%N为信号st的长度。

Fs=10000;T=1/Fs;Tp=N*T;%采样频率Fs=10kHz,Tp为采样时间

t=0:

T:

(N-1)*T;k=0:

N-1;f=k/Tp;

fc1=Fs/10;%第1路调幅信号的载波频率fc1=1000Hz,

fm1=fc1/10;%第1路调幅信号的调制信号频率fm1=100Hz

fc2=Fs/20;%第2路调幅信号的载波频率fc2=500Hz

fm2=fc2/10;%第2路调幅信号的调制信号频率fm2=50Hz

fc3=Fs/40;%第3路调幅信号的载波频率fc3=250Hz,

fm3=fc3/10;%第3路调幅信号的调制信号频率fm3=25Hz

xt1=cos(2*pi*fm1*t).*cos(2*pi*fc1*t);%产生第1路调幅信号

xt2=cos(2*pi*fm2*t).*cos(2*pi*fc2*t);%产生第2路调幅信号

xt3=cos(2*pi*fm3*t).*cos(2*pi*fc3*t);%产生第3路调幅信号

st=xt1+xt2+xt3;%三路调幅信号相加

fxt=fft(st,N);%计算信号st的频谱

%====以下为绘图部分,绘制st的时域波形和幅频特性曲线=

subplot(3,1,1)

plot(t,st);grid;xlabel('t/s');ylabel('s(t)');

axis([0,Tp/8,min(st),max(st)]);title('(a)s(t)的波形')

subplot(3,1,2)

stem(f,abs(fxt)/max(abs(fxt)),'.');grid;title('(b)s(t)的频谱')

axis([0,Fs/5,0,1.2]);

xlabel('f/Hz');ylabel('幅度')

五、实验程序框图如图10.4.2所示

六、滤波器参数及实验程序清单

1、滤波器参数选取

观察图10.4.1可知,三路调幅信号的载波频率分别为250Hz、500Hz、1000Hz。

带宽(也可以由信号产生函数mstg清单看出)分别为50Hz、100Hz、200Hz。

所以,分离混合信号st中三路抑制载波单频调幅信号的三个滤波器(低通滤波器、带通滤波器、高通滤波器)的指标参数选取如下:

对载波频率为250Hz的条幅信号,可以用低通滤波器分离,其指标为

带截止频率

Hz,通带最大衰减

dB;

阻带截止频率

Hz,阻带最小衰减

dB,

对载波频率为500Hz的条幅信号,可以用带通滤波器分离,其指标为

带截止频率

Hz,

Hz,通带最大衰减

dB;

阻带截止频率

Hz,

Hz,Hz,阻带最小衰减

dB,

对载波频率为1000Hz的条幅信号,可以用高通滤波器分离,其指标为

带截止频率

Hz,通带最大衰减

dB;

阻带截止频率

Hz,阻带最小衰减

dB,

说明:

(1)为了使滤波器阶数尽可能低,每个滤波器的边界频率选择原则是尽量使滤波器过渡带宽尽可能宽。

(2)与信号产生函数mstg相同,采样频率Fs=10kHz。

(3)为了滤波器阶数最低,选用椭圆滤波器。

按照图10.4.2所示的程序框图编写的实验程序为exp4.m。

2、实验程序清单

%实验4程序

%IIR数字滤波器设计及软件实现

clearall;closeall

Fs=10000;T=1/Fs;%采样频率

%调用信号产生函数mstg产生由三路抑制载波调幅信号相加构成的复合信号st

st=mstg;

%低通滤波器设计与实现

fp=280;fs=450;

wp=2*fp/Fs;ws=2*fs/Fs;rp=0.1;rs=60;%DF指标(低通滤波器的通、阻带边界频)

[N,wp]=ellipord(wp,ws,rp,rs);%调用ellipord计算椭圆DF阶数N和通带截止频率wp

[B,A]=ellip(N,rp,rs,wp);%调用ellip计算椭圆带通DF系统函数系数向量B和A

y1t=filter(B,A,st);%滤波器软件实现

%低通滤波器设计与实现绘图部分

figure

(2);subplot(3,1,1);

myplot(B,A);%调用绘图函数myplot绘制损耗函数曲线

yt='y_1(t)';

subplot(3,1,2);tplot(y1t,T,yt);%调用绘图函数tplot绘制滤波器输出波形

%带通滤波器设计与实现

fpl=440;fpu=560;fsl=275;fsu=900;

wp=[2*fpl/Fs,2*fpu/Fs];ws=[2*fsl/Fs,2*fsu/Fs];rp=0.1;rs=60;

[N,wp]=ellipord(wp,ws,rp,rs);%调用ellipord计算椭圆DF阶数N和通带截止频率wp

[B,A]=ellip(N,rp,rs,wp);%调用ellip计算椭圆带通DF系统函数系数向量B和A

y2t=filter(B,A,st);%滤波器软件实现

%带通滤波器设计与实现绘图部分(省略)

%高通滤波器设计与实现

fp=890;fs=600;

wp=2*fp/Fs;ws=2*fs/Fs;rp=0.1;rs=60;%DF指标(低通滤波器的通、阻带边界频)

[N,wp]=ellipord(wp,ws,rp,rs);%调用ellipord计算椭圆DF阶数N和通带截止频率wp

[B,A]=ellip(N,rp,rs,wp,'high');%调用ellip计算椭圆带通DF系统函数系数向量B和A

y3t=filter(B,A,st);%滤波器软件实现

%高低通滤波器设计与实现绘图部分(省略)

七、实验程序运行结果

实验4程序exp4.m运行结果如图104.2所示。

由图可见,三个分离滤波器指标参数选取正确,算耗函数曲线达到所给指标。

分离出的三路信号y1(n),y2(n)和y3(n)的波形是抑制载波的单频调幅波。

(a)低通滤波器损耗函数及其分离出的调幅信号y1(t)

(b)带通滤波器损耗函数及其分离出的调幅信号y2(t)

(c)高通滤波器损耗函数及其分离出的调幅信号y3(t)

图104.实验4程序exp4.m运行结果

八、思考题简答

(1)请阅读信号产生函数mstg,确定三路调幅信号的载波频率和调制信号频率。

(2)信号产生函数mstg中采样点数N=800,对st进行N点FFT可以得到6根理想谱线。

如果取N=1000,可否得到6根理想谱线?

为什么?

N=2000呢?

请改变函数mstg中采样点数N的值,观察频谱图验证您的判断是否正确。

(3)修改信号产生函数mstg,给每路调幅信号加入载波成分,产生调幅(AM)信号,重复本实验,观察AM信号与抑制载波调幅信号的时域波形及其频谱的差别。

答:

分析发现,st的每个频率成分都是25Hz的整数倍。

采样频率Fs=10kHz=25×400Hz,即在25Hz的正弦波的1个周期中采样400点。

所以,当N为400的整数倍时一定为st的整数个周期。

因此,采样点数N=800和N=2000时,对st进行N点FFT可以得到6根理想谱线。

如果取N=1000,不是400的整数倍,不能得到6根理想谱线

 

Matlab的IIR滤波器

描述清楚iir滤波器的设计建模过程,程序注释,以及对不同设计方案的说明比较等。

Iir1:

低通巴特沃斯模拟滤波器设计。

通带截至频率3400Hz,通带最大衰减3dB

阻带截至频率4000Hz,阻带最小衰减40dB

Iir2:

模拟低通滤波器转换为数字低通滤波器

,脉冲响应不变法和双线性变换法。

Iir3:

切比雪夫二型低通数字滤波器设计

通带边界频率0.2π,通带最大衰减1dB

阻带截至频率0.4π,阻带最小衰减80dB

Iir4:

椭圆带通数字滤波器设计

Iir5:

高通和带通巴特沃思数字滤波器设计

  双线性变换

 

%低通巴特沃斯模拟滤波器设计

clear;closeall

fp=3400;fs=4000;Rp=3;As=40;

[N,fc]=buttord(fp,fs,Rp,As,'s')

[B,A]=butter(N,fc,'s');

[hf,f]=freqs(B,A,1024);

plot(f,20*log10(abs(hf)/abs(hf

(1))))

grid,xlabel('f/Hz');ylabel('幅度(dB)')

axis([0,4000,-40,5]);

line([0,4000],[-3,-3]);

line([3400,3400],[-90,5])

%用脉冲响应不变法和双线性变换法将模拟滤波器离散化

clear;closeall

b=1000;a=[1,1000];

w=[0:

1000*2*pi];

[hf,w]=freqs(b,a,w);

subplot(2,3,1);plot(w/2/pi,abs(hf));grid;

xlabel('f(Hz)');ylabel('幅度');title('模拟滤波器频响特性')

Fs0=[1000,500];

form=1:

2

Fs=Fs0(m)

[d,c]=impinvar(b,a,Fs)

[f,e]=bilinear(b,a,Fs)

wd=[0:

512]*pi/512;

hw1=freqz(d,c,wd);

hw2=freqz(f,e,wd);

subplot(2,3,2);plot(wd/pi,abs(hw1)/abs(hw1

(1)));gridon;holdon

title('脉冲响应不变法')

subplot(2,3,3);plot(wd/pi,abs(hw2)/abs(hw2

(1)));gridon;holdon

title('双线性变换法')

end

%切比雪夫Ⅱ型低通数字滤波器设计

clear;closeall

wp=0.2;ws=0.4;Rp=1;Rs=80;

[N,wc]=cheb2ord(wp,ws,Rp,Rs)

[B,A]=cheby2(N,Rs,wc)

freqz(B,A)

%直接设计带通数字椭圆滤波器

clear;closeall

Wp=[0.25,0.45];Ws=[0.15,0.55];

Rp=0.1;Rs=60;

[N,wc]=ellipord(Wp,Ws,Rp,Rs)

[b,a]=ellip(N,Rp,Rs,wc)

[hw,w]=freqz(b,a);

subplot(2,1,1);plot(w/pi,20*log10(abs(hw)));grid

axis([0,1,-80,5]);xlabel('w/π');ylabel('幅度(dB)')

subplot(2,1,2);plot(w/pi,angle(hw));grid

axis([0,1,-pi,pi]);xlabel('w/π');ylabel('相位(rad)')

%用双线性变换法设计数字高通和带通滤波器

clear;closeall

T=1;wch=pi/2;

wlc=0.35*pi;wuc=0.65*pi;

B=1;A=[1,2.6131,3.4142,2.6131,1];

[h,w]=freqz(B,A,512);

subplot(2,2,1);plot(w,20*log10(abs(h)));grid

%axis([0,10,-90,0]);xlabel('w/π');title('模拟低通幅度(dB)')

%高通

omegach=2*tan(wch/2)/T;

[Bhs,Ahs]=lp2hp(B,A,omegach);

[Bhz,Ahz]=bilinear(Bhs,Ahs,1/T);

[h,w]=freqz(Bhz,Ahz,512);

subplot(2,2,3);plot(w/pi,20*log10(abs(h)));grid

axis([0,1,-150,0]);xlabel('w/π');title('数字高通幅度(dB)')

%带通

omegalc=2*tan(wlc/2)/T;

omegauc=2*tan(wuc/2)/T;

wo=sqrt(omegalc*omegauc);Bw=omegauc-omegalc;

[Bbs,Abs]=lp2bp(B,A,wo,Bw);

[Bbz,Abz]=bilinear(Bbs,Abs,1/T);

[h,w]=freqz(Bbz,Abz,512);

subplot(2,2,4);plot(w/pi,20*log10(abs(h)));grid

axis([0,1,-150,0]);xlabel('w/π');title('数字带通幅度(dB)')

 

数字滤波器设计与应用问题

1.题目:

数字滤波器的设计与应用

2.设计要求:

利用Matlab软件,以复合信号分离为例,对“数字信号处理”课程中的谱分析、数字滤波器设计和信号滤波这三个过程进行了仿真实现,给出了仿真结果。

3.具体步骤:

(1)构造原始信号s(t)

(2)画出s(t)的频谱

(3)设计ellipse数字滤波器(IIR),包括低通,带通,带通,并显示幅频特性

(4)用得到的滤波器进行滤波,分离出三路信号,观察时域波形和幅频特性

(5)用三路信号s1,s2,s3尝试重新合成原始信号

4.问题:

为什么重新合成的信号和原信号不相等呢?

谁能解释一下?

谢谢

程序如下:

clear

clf

%

(1)构造原始信号

Fs=10000;T=1/Fs;%先设定采样频率

t=0:

T:

0.1;n=length(t);

s=cos(2*pi*250*t).*cos(2*pi*25*t)+cos(2*pi*500*t).*cos(2*pi*50*t)+...

cos(2*pi*1000*t).*cos(2*pi*100*t);

subplot(2,1,1),plot(t,s),axis([00.08-23])

title('原始信号s(t)')

xlabel('t/s'),ylabel('s(t)')

%

(2)画出s(t)的频谱

ft=fftshift(fft(s));

i=fix(n/2);f=(-i:

i)/n*Fs;%貌似这是公式。

subplot(2,1,2),stem(f,abs(ft),'Marker','none'),xlim([01250])

title('s(t)的频谱')

xlabel('f/Hz'),ylabel('幅度')

%(3)设计ellipse数字滤波器(IIR),并显示幅度特性

%%3.1a设计模拟低通滤波器

fp=320;fs=400;Ap=0.1;As=60;

wp=2*pi*fp/Fs;ws=2*pi*fs/Fs;

Wp=(2*Fs)*tan(wp/2);Ws=(2*Fs)*tan(ws/2);

[N,Wc]=ellipord(Wp,Ws,Ap,As,'s');

[bLPs,aLPs]=ellip(N,Ap,As,Wc,'s');

[H,w]=freqs(bLPs,aLPs);

db=20*log10(abs(H));

figure,subplot(2,1,1),plot(w/2/pi,db);

axis([01600-805]),grid

title('模拟低通滤波器的幅度特性');

xlabel('f(Hz)');

ylabel('dB');

%%3.1b将模拟低通滤波器转换为数字低通滤波器

[bLPz,aLPz]=bilinear(bLPs,aLPs,Fs);

w=linspace(0,pi,1000);

h=freqz(bLPz,aLPz,w);

subplot(2,1,2),plot(w*Fs/2/pi,20*log10(abs(h)));

axis([01600-805]),grid

title('数字低通滤波器的幅度特性');

xlabel('f(Hz)');

ylabel('dB');

%%3.2a设计模拟带通滤波器

fp=[430570];fs=[330670];Ap=0.1;As=60;

wp=2*pi*fp/Fs;ws=2*pi*fs/Fs;

Wp=(2*Fs)*tan(wp/2);Ws=(2*Fs)*tan(ws/2);

[N,Wc]=ellipord(Wp,Ws,Ap,As,'s');

[bBPs,aBPs]=ellip(N,Ap,As,Wc,'s');

[H,w]=freqs(bBPs,aBPs);

db=20*log10(abs(H));

figure,subplot(2,1,1),plot(w/2/pi,db);

axis([01600-805]),grid

title('模拟带通滤波器的幅度特性');

xlabel('f(Hz)');

ylabel('dB')

%%3.2b将模拟带通滤波器转换为数字带通滤波器

[bBPz,aBPz]=bilinear(bBPs,aBPs,Fs);

w=linspace(0,pi,1000);

h=freqz(bBPz,aBPz,w);

subplot(2,1,2),plot(w*Fs/2/pi,20*log10(abs(h)));

axis([01600-805]),grid

title('数字低通滤波器的幅度特性');

xlabel('f(Hz)');

ylabel('dB');

%%3.3a设计模拟高通滤波器

fp=800;fs=700;Ap=0.1;As=60;

wp=2*pi*fp/Fs;ws=2*pi*fs/Fs;

Wp=(2*Fs)*tan(wp/2);Ws=(2*Fs)*tan(ws/2);

[N,Wc]=ellipord(Wp,Ws,Ap,As,'s');

[bHPs,aHPs]=ellip(N,Ap,As,Wc,'high','s');

[H,w]=freqs(bHPs,aHPs);

db=20*log10(abs(H));

figure,subplot(2,1,1),plot(w/2/pi,db);

axis([01600-805]),grid

title('模拟高通滤波器的幅度特性');

xlabel('f(Hz)');

ylabel('dB')

%%3.3b将模拟高通滤波器转换为数字高通滤波器

[bHPz,aHPz]=bilinear(bHPs,aHPs,Fs);

w=linspace(0,pi,1000);

h=freqz(bHPz,aHPz,w);

subplot(2,1,2),plot(w*Fs/2/pi,20*log10(abs(h)));

axis([01600-805]),grid

title('数字高通滤波器的幅度特性');

xlabel('f(Hz)');

ylabel('dB');

%(4)用得到的滤波器进行滤波,分离出三路信号,观察时域波形和幅频特性

%%4.1滤波

s1=filter(bLPz,aLPz,s);

s2=filter(bBPz,aBPz,s);

s3=filter(bHPz,aHPz,s);

%%4.2时域波形

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