文档介绍：word
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实验五 用窗函数法设计FIR数字滤波器
一、实验目的：
掌握用窗函数法设计FIR数字滤波器的原理和方法
熟悉线性相位FIR数字滤波器特性。
了解各种窗函数对滤波特性的影5 / 11
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subplot(221);
stem(k,xk,'.');
title('输入x[k]');
%以下是矩形窗截断
wk=ones(1,M+1);
hk=hd.*wk;
subplot(222);
stem(k,xk.*hk,'.');
title('矩形窗滤波后输出');
%以下是hann窗截断
wk=hanning(M+1);
hk=hd.*wk';
subplot(223);
stem(k,xk.*hk,'.');
title('hanniing窗滤波后输出');
%以下是hamming窗截断
wk=hamming(M+1);
hk=hd.*wk';
subplot(224);
stem(k,xk.*hk,'.');
title('hamming窗滤波后输出');
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〔1〕 〔2〕
〔3〕
分别用blackman窗和kaiser窗法设计一个满足如下指标的线性相位的FIR低通滤波器，画出所设计的滤波器的幅频响应。简单评述两种窗的设计结果。
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实现过程：
%分别用blackman窗和kaiser窗法设计一个满足如下指标的线性相位的FIR低通滤波器
clc;clear all;
Wp=*pi;Ws=*pi;Ap=;As=45;
Wc=(Wp+Ws)/2;
% ；窗函数的长度N
N=ceil(*pi/(Ws-Wp));
% N=58,滤波器阶次 M=N-1=57 可以设计II型低通线性相位系统
M=N-1;k=0:M;
hd=Wc*sinc(Wc*(k-*M))/pi;
wk=blackman(N);
hk=hd.*wk';
[H,w]=freqz(hk,1);
subplot(211);
plot(w/pi,20*log10(abs(H)));grid;
xlabel('Normalized frequency');ylabel('Gain in dB');
title('blackman窗设计的FIR滤波器');
%kaiser窗设计
subplot(212);
f=[Wp/pi,Ws/pi];a=[1,0];dev=[1-10^(-*Ap),10^(-*As)];
[M1,Wc1,beta,ftype]=kaiserord(f,a,dev);
wk1=kaiser(M1+1,beta);
hk1=fir1(M1,Wc1,ftype,wk1);
[H1,w1]=freqz(hk1,1);
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plot(w1/pi,20*log10(abs(H1)));grid;
xlabel('Normalized frequency');ylabel('Gain in dB');
title('kaiser窗设计的FIR滤波器');
比拟：kaiser窗的过渡带较长，在阻带的衰减波动逐渐减小；
利用blackman窗设计出的低通滤波器阻带衰减最大。
用频率取样法设计一个的Ⅰ型线性相位带通FIR滤波器。带通滤波器的通带截止频率分别为。
%用频率取样法设计一个 M=44 的Ⅰ型线性相位带通FIR滤波器。
%带通滤波器的通带截止频率分别为
clc;clear all;
Wp1=*pi;Wp2=*pi;M=44;
m=0:M/2;
Wm=2*pi.*m/(M+1);
%设计理想滤波器的幅度函数 Ad[m]
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mtr1=floor(Wp2*(M+1)/(2*pi))+2;
Ad1=double([Wm<=Wp2]);
mtr2=ceil(Wp1*(M+1)/(2*pi));
Ad2=double([Wp1<=Wm]);
Ad=Ad1.*Ad2;Ad(mtr1)=;Ad(mtr2)=;
Hd_1=Ad.*exp(-j*Wm*M/2);
Hd_2=conj(f