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2.滤波专题-第5篇FIR、函函数IIR滤波器设计及MATLAB实现
3.线性相位FIR滤波器系统函数的数源零点如何设计？
4.matlab 知道幅频特性曲线求FIR滤波器系数

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       在 MATLAB 中，fft2(h) 和 freqz2(h,函函数 3, 3) 是用于计算二维傅里叶变换（2D FFT）或滤波器频率响应的函数，它们虽都与滤波器有关，数源但执行功能有所不同。函函数fft2(h) 计算输入矩阵 h 的数源移动app 登录界面源码 2D FFT，返回的函函数是一个复数矩阵 k，表示 h 在频率域的数源表示。

       而 freqz2(h,函函数 3, 3) 则是专门计算滤波器频率响应的函数，它接收滤波器系数矩阵 h 和滤波器长度及采样点数作为参数，数源输出的函函数复数矩阵 m 表示滤波器频率响应。但是数源，两者结果的函函数不完全一致可能源自多个原因，包括：

       首先，数源fft2(h) 函数在计算时可能没有采用与 freqz2 函数相同的函函数特殊边界处理方法，这可能导致结果差异。其次，freqz2 函数的参数设置，如长度和采样点数（3, 3），可能影响计算结果，鼓楼源码开发网站不同的参数设置会导致不同频率响应。再者，fft2 函数返回的频谱可能是以中心频率对称的，而 freqz2 函数可能进行了居中处理，使低频和高频部分分布不同。

       理解这两函数区别需参考 MATLAB 文档，检查函数参数设置、滤波器定义以及可能的边界条件，以确定不一致的具体原因。若有特定需求，应选择合适的函数，并正确设置参数。如有疑问，查阅 MATLAB 文档或参考信号处理教材。

滤波专题-第5篇FIR、IIR滤波器设计及MATLAB实现

       滤波器设计及MATLAB实现详解

       在前两篇文章中我们探讨了FIR和IIR滤波器的基础理论，接下来将深入介绍如何在MATLAB中实际操作这些滤波器的设计。

       MATLAB滤波器设计工具

       MATLAB提供了多种滤波器设计工具，如图形化设计工具filterDesigner，超级视场源码开发以及filter函数、lowpass和highpass函数等。其中，designfilt函数因其全面性和通用性被选用，尤其在代码编程中更为方便。

       使用designfilt函数进行滤波

       以低通滤波为例，首先，导入数据，这可以是实际数据或仿真数据。然后，设计FIR或IIR低通滤波器，设定滤波器阶数、截止频率、采样频率和设计方法。利用designfilt函数创建滤波器d，并通过filter函数实现滤波，同时绘制滤波前后数据对比图。

       设计规范集与封装函数

       designfilt函数支持多种设计规范集，每个规范集对应不同的吃大肉的指标源码参数设置。为了简化使用，可以创建傻瓜化封装函数funFirIirFilter，输入数据、滤波器类型、参数选项和相位补偿选择，即可快速完成滤波分析，包括滤波器响应图、滤波效果图和相位滞后比较。

       未来计划

       滤波专题的后续内容将涵盖滤波器效果评价指标，如EMD、EEMD等滤波算法，以及卡尔曼滤波等高级滤波方法的讲解与实现。详情和代码可在公众号khscience获取。

线性相位FIR滤波器系统函数的零点如何设计？

       1,线性相位FIR滤波器系统函数的零点具有倒易对称特性，且实系数的滤波器零点具有共轭对称特性，所以，z1=2为零点，则z=1/2也必为一个零点，z2=0.5j为一个零点，d球生态源码服务z=-0.5j也必为一个零点，且z=-2j,2j也必为零点，z3=-j为零点，则z=j也必为零点。

       因此有

       H(z)=A(z-2)(z-1/2)(z-0.5j)(z+0.5j)(z+2j)(z-2j)(z+j)(z-j)/z^8

       利用H(∞)=h(0)，可以计算出A=1，所以H(z)=(z-2)(z-1/2)(z-0.5j)(z+0.5j)(z+2j)(z-2j)(z+j)(z-j)/z^8

matlab 知道幅频特性曲线求FIR滤波器系数

       基于MATLAB内建函数的FIR设计

       在Matlab中已经内建有各种滤波器的设计函数，可以直接在程序中调用，这里介绍其中几个函数。

       1，fir1函数

       功能：设计标准频率响应的基于窗函数的FIR滤波器。

       语法：b=fir1(n，Wn)；

       b=fir1(n，Wn，‘ftytpe’)；

       b=fir1(n，Wn，Window)；

       b=fir1(n，Wn，‘ftype’，Window)；

       说明：fir1函数可以实现加窗线形相位FIR数字滤波器设计，它可以设计出标准的低通、高通、带通和带阻滤波器。

       b=fir1(n，Wn)可得到n阶低通，截至频率为Wn的汉明加窗线形相位FIR滤波器，0≤Wn≤1，Wn=1相当于0.5fs。滤波器系数包含在b中，可表示为

       当Wn=[W1

       W2]时，fir1函数可得到带通滤波器，其通带为W1＜w＜W2。

       当ftype=high时，设计高通FIR滤波器；当ftype=stop时，设计带阻滤波器。

       在设计高通和带阻滤波器时，由于对奇次阶的滤波器，其在Nyquist频率处的频率响应为零，不适合构成高通和带阻滤波器。因此fir1函数总是使用阶数为偶数的滤波器，当输入的阶数为奇数时，fir1函数会自动将阶数加1。

       b=fir1(n，Wn，Window)利用参数Window来指定滤波器采用的窗函数类型。其默认值为汉明窗。

       b=fir1(n，Wn，‘ftype’，Window)可利用ftype和Window参数，设计各种滤波器。

       2，fir2函数

       功能：设计任意频率响应的基于窗函数的FIR滤波器。

       语法：b=fir2（n，f，m）;

       b=fir2（n，f，m，Window）;

       b=fir2（n，f，m，npt）;

       b=fir2（n，f，m，npt，window）;

       b=fir2（n，f，m，npt，lap）;

       b=fir2（n，f，m，npt，lap，Window）;

       说明：fir2函数可以用于设计有任意频率响应的加窗FIR滤波器，对标准的低通、带通、高通和带阻滤波器的设计可使用fir1函数。

       b=fir2（n，f，m）可设计出一个n阶的FIR滤波器，其滤波器的频率特性由参数f和m决定。参数f为频率点矢量，且f∈[0，1]，f=1对应于0.5fs。矢量f按升序排列，且第一个元素必须是0，最后一个必须为1，并可以包含重复的频率点。矢量m中包含了与f相对应的期望得到的滤波器的幅度。

       b=fir2（n，f，m，Window）中用参数Window来指定使用的窗函数类型，默认值为汉明窗。

       b=fir2（n，f，m，npt）中用参数npt来指定fir2函数对频率响应进行内插的点数。

       b=fir2（n，f，m，npt，lap）中用参数lap来指定fir2在重复频率点附近插入的区域大小。