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基于MATLAB的FIR数字滤波器的设计与仿真.docx

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基于MATLAB的FIR数字滤波器的设计与仿真.docx

上传人:Q+1243595614 2018/5/5 文件大小:504 KB

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基于MATLAB的FIR数字滤波器的设计与仿真.docx

文档介绍

文档介绍:基于MATLAB的FIR数字滤波器的设计与仿真
一、题目:基于MATLAB的FIR数字滤波器的设计与仿真
二、指导思想和目的要求:
1. 指导思想: 随着信息技术的迅猛发展,数字信号处理已成为一个极其重要的学科和技术领域,在通信、语音、图像、自动控制和家用电器等众多领域得到了广泛的应用。数字滤波器是数字信号处理的一个重要的技术分支。利用它可以在形形色色的信号中提取所需要的信号,抑制不需要的干扰或噪声。数字滤波器根据其单位冲激响应函数的时域特性分为两种:无限长冲激响应(IIR)滤波器和有限长冲激响应(FIR)滤波器。IIR滤波器保留了模拟滤波器较好的幅度特性,设计简单有效,但这些特性是以牺牲相位特性为代价而获得的,然而现在许多数据传输、图像处理系统都越来越多的要求系统具有线性相位特性。在这方面,FIR滤波器具有独特的优点,它可以保持严格的线性相位特性,因此越来越受到广泛的重视。
2. 目的要求:
(1)介绍当今国内外关于MATLAB设计数字滤波器的设计及研究方向,熟练使用MATLAB软件并熟练运用MATLAB编程语言;
(2)介绍数字滤波器的类型并着重研究FIR数字滤波器的主要设计方法:窗函数法,频率采样法,等波纹最佳逼近法。根据不同方法的不同设计思路编出具体程序,并将其分别进行分析比较,利用Simulink进行仿真并验证;
(3)经过仿真,将各种方法设计出的滤波器对指定波形滤波前后进行比较并得出有关结论。
四、主要参考书及参考资料
[1]高西全、丁玉美,数字信号处理。西安:西安电子科技大学出版社
[2]李哲英、骆丽、刘元盛,DSP基础理论与应用技术。北京:航空航天大学出版社
[3]贺超英,MATLAB应用与实验教程。北京:电子工业出版社
[4]陈桂明,张明照,戚红雨,应用Matlab语言处理数字信号与数字图像。北京: 科学出版社
[5]张葛祥,李娜,MATLAB仿真技术与应用。北京:清华大学出版社
[6]楼顺天、李博菡,基于MATLAB的系统分析与设计-信号处理。西安:西安电子科技大学出版社
[7]董长虹等,MATLAB信号处理与应用。北京:国防工业出版社
[8] [美] ,张建华等译,数字信号处理。北京:科学出版社
目录
摘要............................................................. 1
ABSTRACT..........................................................2
第1章绪论....................................................... 3
第2章数字滤波器及MATLAB语言概述............................... 4
第3章 FIR滤波器的设计方法研究...................................5
结论............................................................ 6
摘要
随着科学技术的飞速发展,数字信号处理技术广泛的应用于各种领域中,而数字滤波技术在数字信号处理中占有极其重要的地位。由于传统的模拟滤波器很难满足工业生产的需求,因此,对数字滤波器的研究具有重要的实际意义。相对于模拟滤波器,数字滤波器没有漂移,可以得到非常理想的频率响应特性,而且可以达到非常高的精度,这些优势决定了数字滤波器的应用将会越来越广泛。本文首先介绍了数字滤波器的发展概况和分类,分析了有限冲激响应(FIR)数字滤波器的数学模型及结构;然后,针对不同的设计思想,先后采用了窗函数法、频率采样法和等波纹最佳逼近法对不同类型的FIR数字滤波器进行编程设计,并进行了对比分析;最后,在Simulink环境下建立FIR数字滤波器的系统模型。利用FDA Tool工具,采用窗函数法设计低通滤波器验证建立的系统模型,同时使用多台示波器对滤波过程进行全程跟踪。通过对仿真结果的分析和比较,总结出每种设计方法的特点。
关键词:FIR数字滤波器,MATLAB,Simulink,FDA Tool
ABSTRACT
With the rapid development of science and technology, digital signal processing technology is widely used in various fields, and the digital filter technology in digital signal processing plays an important ro