dsp.variaseBandWidthfirfilter.

可变带宽FIR滤波器

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描述

的dsp.variaseBandWidthfirfilter.对象使用FIR滤波器实现过滤输入的每个通道。它在具有调整带宽的能力的同时这样做。

过滤输入的每个通道:

创造dsp.variaseBandWidthfirfilter.对象并设置其属性。
用参数调用对象，就像它是一个函数一样。

要了解更多关于System对象如何工作的信息，请参见什么是系统对象？

创建

语法

vbw = dsp.variaseBablWidthFirfilter.

vbw = dsp.variaseBabRWidthFirfilter（名称，值）

描述

vbw= dsp.variaseBandWidthFirfilter.返回系统对象™，vbw，它独立地将输入的每个通道过滤到对象的连续呼叫。在过滤操作期间可以调谐过滤器的截止频率。可变带宽FIR滤波器使用窗口方法设计。

例子

vbw= dsp.variaseBandWidthFirfilter.（名称,值）返回一个可变带宽FIR滤波器vbw，每个属性都设置为指定值。您可以以任何顺序指定其他名称值对参数（Name1, Value1,…,的家)．

特性

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除非另有说明，否则属性是nontunable，这意味着您不能在调用对象之后更改它们的值。对象在调用时锁定，而释放功能解锁它们。

如果属性是调节，您可以随时更改它的值。

有关更改属性值的详细信息，请参阅在MATLAB中使用系统对象进行系统设计．

`采样率`- - - - - -输入采样率
`44100`（默认）|积极的标量

输入采样率，指定为Hz中的正标量。此属性是不可调优的。

数据类型：双倍的|单身的

`FilterType`- - - - - -过滤器类型
`'低通'`（默认）|`“高反差保留”`|`'带通'`|`“Bandstop”`

将筛选器的类型指定为'Lowpass' | 'Highpass' | 'Bandpass' | 'Bandstop'．此属性是不可调优的。

`FilterOrder`- - - - - -冷杉过滤器订单
`30.`（默认）|正整数

将FIR滤波器的顺序指定为正整数标量。此属性是不可调优的。

数据类型：双倍的|单身的

`窗户`- - - - - -窗口功能
`“损害”`（默认）|`“汉明”`|`'chebyshev'`|`“皇帝”`

指定用于将FIR滤波器设计为一个的窗口功能“损害”|“汉明”|'chebyshev'|“皇帝”．此属性是不可调优的。

`KaiserWindowParameter`- - - - - -Kaiser窗参数
`0.5`（默认）|真正的标量

将kaiser窗口参数指定为实际标量。此属性是不可调优的。

依赖性

属性设置时将应用此属性'窗户'财产“皇帝”．

数据类型：双倍的|单身的

`CutoffFrequency`- - - - - -滤波器截止频率
`512`（默认）|积极的标量

指定滤波器截止频率(Hz)为实的、正的标量，小于SampleRate / 2．

可调:是的

依赖性

属性的设置将应用此属性FilterType财产'低通'或者“高反差保留”．

数据类型：双倍的|单身的

`CenterFrequency`- - - - - -滤波器中心频率
`11025`（默认）|积极的标量

以Hz指定滤波器中心频率为真实，正标量，小于SampleRate / 2．

可调:是的

依赖性

属性设置时将应用此属性FilterType财产'带通'或者“Bandstop”．

数据类型：双倍的|单身的

`带宽`- - - - - -过滤带宽
`7680.`（默认）|积极的标量

在赫兹中指定滤波器带宽作为真实，正标量，小于SampleRate / 2．

可调:是的

依赖性

属性的设置将应用此属性FilterType财产'带通'或者“Bandstop”．

数据类型：双倍的|单身的

`SidelobeAttenuation`- - - - - -切比雪夫窗旁瓣衰减
`60.`（默认）|积极的标量

指定切比雪夫窗衰减为真实的，正标量分贝(dB)。此属性是不可调优的。

依赖性

属性的设置将应用此属性窗户财产'chebyshev'．

数据类型：双倍的|单身的

使用

语法

y = vbw (x)

描述

例子

y= VBW（x）过滤输入信号x使用变量带宽FIR滤波器来产生输出y．可变带宽FIR滤波器对象对每个通道进行操作，这意味着该对象在对算法的连续调用中独立地过滤输入信号的每一列。

输入参数

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`x`- - - - - -数据输入
向量|矩阵

数据输入，指定为向量或矩阵。这个对象也接受可变大小的输入。锁定对象后，可以更改每个输入通道的大小，但不能更改通道的数量。

数据类型：双倍的|单身的
复数的支持:金宝app是的

输出参数

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`y`——过滤输出
向量|矩阵

过滤输出，返回为向量或矩阵。输出信号的大小，数据类型和复杂性与输入信号的大小匹配。

数据类型：双倍的|单身的
复数的支持:金宝app是的

对象的功能

要使用对象函数，请指定System对象作为第一个输入参数。例如，释放名为system的对象的系统资源obj，使用下面的语法:

发行版(obj)

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特定于`dsp.variaseBandWidthfirfilter.`

`freqz`	离散时间滤波器的频率响应系统对象
`FVTool.`	可视化DSP滤波器的频率响应
`轰炸`	离散时间滤波器的脉冲响应系统对象
`信息`	信息过滤系统对象
`多项式系数`	返回过滤器系统对象结构系数
`成本`	估计实现过滤器的成本系统对象
`grpdelay`	离散时间滤波器的组延迟响应系统对象

所有系统对象都是通用的

`步`	跑系统对象算法
`释放`	释放资源并允许更改系统对象属性值和输入特征
`重启`	使内部状态复位系统对象

例子

全部折叠

通过可变带宽带通FIR滤波器进行滤波

打开脚本

请注意:此示例仅在R2016b或更高版本中运行。如果您正在使用较早的版本，请将对该函数的每个调用替换为等价的步句法。例如，MyObject（x）变为步骤（myObject，x）。

此示例显示了如何调整FIR滤波器的中心频率和带宽。

FS = 44100;输入采样率定义带通可变带宽FIR滤波器:vbw = dsp.variaseBablWidthFirfilter.（“FilterType”，'带通'，......'filterorder', 100,......'采样率'Fs,......“CenterFrequency”1 e4,......“带宽”4 e3);tfe = dsp。TransferFunctionEstimator (“FrequencyRange”，'片面'）;aplot = dsp.arrayplot（“PlotType”，“行”，......“XOffset”，0，......“YLimits”-120年[5],......“SampleIncrement”，44100/1024，......'ylabel'，'频率响应（DB）'，......'xlabel'，的频率(赫兹)，......“标题”，'系统传输功能'）;FrameLength = 1024;正弦= dsp。SineWave (“SamplesPerFrame”, FrameLength);为i = 1:50 0％生成输入x = sine（）+ Randn（FrameLength，1）;％通过过滤器输入输入y = vbw (x);传递函数估计h = tfe (x, y);绘图传递函数aplot (20 * log10 (abs (h)))%调谐FIR滤波器的带宽和中心频率如果（i == 250）vbw.Centerfrequency = 5000;VBW.BandWidth = 2000;结束结束

算法

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冷杉的转换

所有的变换都假设一个长度为2N+1的低通滤波器。

低通滤波器,低通滤波器

考虑一个理想的低通砖滤波器，具有归一化截止频率ω_c1．通过采取理想频率响应的逆离散傅立叶变换，并将得到的序列剪切到长度为2n + 1，脉冲响应是：

$\begin{array}{l} f o r n ＝ 0 \\ h_{l P} （ n ）＝ \frac{ω_{c}}{π} ． w （ 0 ） \\ f o r 1 \leq. n | | \leq. N \\ h_{l P} （ n ）＝ \frac{罪（ ω_{c} n ）}{π n} ． w （ n ） \end{array}$

其中w(n)是窗口向量。低通滤波器系数被调谐到一个新的截止频率ω_c2如下:

$\begin{array}{l} f o r n ＝ 0 \\ h_{l P} （ n ）＝ \frac{ω_{c 2}}{π} ． ω （ 0 ） \\ f o r 1 \leq. | n | \leq. N \\ h_{l P} （ n ）＝ \frac{罪（ ω_{c 2} n ）}{π n} ． ω （ n ） \end{array}$

没有必要在每次调优截止频率时重新计算窗口。

低通,高通

假设具有归一化6-DB截止频率ω的低通滤波器_c，取低通频率响应的互补:H，就可以得到具有相同截止频率的高通滤波器_惠普(e^jω) = 1 - h_LP.(e^jω）

对上述响应进行离散傅里叶反变换，得到高通滤波器系数如下:

$\begin{array}{l} f o r n ＝ 0 \\ h_{h p} （ n ）＝ 1 - h_{l P} （ n ） \\ f o r 1 \leq. | n | \leq. N \\ h_{h p} （ n ）＝ - h_{l P} （ n ） \end{array}$

低通向带通

带通滤波以频率ω为中心₀可以通过移动低通响应得到:

H_{英国石油公司}(e^jω）= H._LP.(e^j(ω-ω₀）））+ h_LP.(e^{j(ω-ω₀）}）

产生的带通滤波器的带宽为2Ω_c，在带通滤波器的两个截止频率之间测量。则等效带通滤波器系数为:

$\begin{array}{l} h_{B P} （ n ）＝（ e^{j ω_{0} n} + e^{- j ω_{0} n} ） h_{l P} （ n ） \\ 可以写成： \\ h_{B P} （ n ）＝ 2 \cos （ ω_{0} n ） h_{l P} （ n ） \end{array}$

低通向Bandstop.

我们可以将高通和带通转换相结合，将低通滤波器转换为带阻滤波器。也就是说，首先通过移动低通响应使滤波器带通，然后反相得到一个以ω为中心的带阻响应₀．

H_废话(e^jω) = 1 - (h_LP.(e^{j(ω-ω₀）}) + H_LP.(e^{j(ω+ω₀）}））

这将产生下列系数:

$\begin{array}{l} f o r n ＝ 0 \\ h_{B 年代} （ n ）＝ 1 - 2 \cos （ ω_{0} n ） h_{l P} （ n ） \\ f o r 1 \leq. | n | \leq. N \\ h_{B 年代} （ n ）＝ - 2 \cos （ ω_{0} n ） h_{l P} （ n ） \end{array}$

广义转型

以上突出显示的转换可以组合起来将低通滤波器转换为具有任意截止的低通、高通、带通或带阻滤波器。

例如，用截止ω转换低通滤波器_c1带截止ω的高通_c2，首先应用低通到低通变换得到一个截止ω的低通滤波器_c2，然后应用低通与高通变换以使高通与截止ω_c2．

得到一个中心频率为ω的带通滤波器₀对于带宽β，我们首先应用低通到低通变换从低通到截止ω_c到一个低通截止β/2，然后应用低通到带通变换得到所需的带通滤波器。同样的方法也适用于带阻滤波器。

参考文献

[1] Jarske, P Y。Neuvo，和s.k. Mitra，“一种设计具有可变特性的线性相位FIR数字滤波器的简单方法”。信号处理。1988年6月第14卷第4期313-326页。

扩展能力

C / C ++代码生成
使用MATLAB®Coder™生成C和C ++代码。

使用说明和限制：

看到MATLAB代码生成中的系统对象（MATLAB编码器）．

当输入信号的数据类型为时，该对象还金宝app支持使用Intel AVX2技术生成SIMD代码单身的或者双倍的．

SIMD技术显著提高了生成代码的性能。

另请参阅

在R2014A介绍

DSP系统工具箱文档

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尝试matlab，sim金宝appulink等产品下载188bet金宝搏

得到审判现在

dsp.variaseBandWidthfirfilter.

描述

创建

语法

描述

特性

采样率- - - - - -输入采样率44100（默认）|积极的标量

FilterType- - - - - -过滤器类型'低通'（默认）|“高反差保留”|'带通'|“Bandstop”

FilterOrder- - - - - -冷杉过滤器订单30.（默认）|正整数

窗户- - - - - -窗口功能“损害”（默认）|“汉明”|'chebyshev'|“皇帝”

KaiserWindowParameter- - - - - -Kaiser窗参数0.5（默认）|真正的标量

依赖性

CutoffFrequency- - - - - -滤波器截止频率512（默认）|积极的标量

依赖性

CenterFrequency- - - - - -滤波器中心频率11025（默认）|积极的标量

依赖性

带宽- - - - - -过滤带宽7680.（默认）|积极的标量

依赖性

SidelobeAttenuation- - - - - -切比雪夫窗旁瓣衰减60.（默认）|积极的标量

依赖性

使用

语法

描述

输入参数

x- - - - - -数据输入向量|矩阵

输出参数

y——过滤输出向量|矩阵

对象的功能

特定于dsp.variaseBandWidthfirfilter.

所有系统对象都是通用的

例子

通过可变带宽带通FIR滤波器进行滤波

算法

冷杉的转换

参考文献

扩展能力

C / C ++代码生成使用MATLAB®Coder™生成C和C ++代码。

另请参阅

功能

对象

块

主题

DSP系统工具箱文档

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`采样率`- - - - - -输入采样率
`44100`（默认）|积极的标量

`FilterType`- - - - - -过滤器类型
`'低通'`（默认）|`“高反差保留”`|`'带通'`|`“Bandstop”`

`FilterOrder`- - - - - -冷杉过滤器订单
`30.`（默认）|正整数

`窗户`- - - - - -窗口功能
`“损害”`（默认）|`“汉明”`|`'chebyshev'`|`“皇帝”`

`KaiserWindowParameter`- - - - - -Kaiser窗参数
`0.5`（默认）|真正的标量

`CutoffFrequency`- - - - - -滤波器截止频率
`512`（默认）|积极的标量

`CenterFrequency`- - - - - -滤波器中心频率
`11025`（默认）|积极的标量

`带宽`- - - - - -过滤带宽
`7680.`（默认）|积极的标量

`SidelobeAttenuation`- - - - - -切比雪夫窗旁瓣衰减
`60.`（默认）|积极的标量

`x`- - - - - -数据输入
向量|矩阵

`y`——过滤输出
向量|矩阵

特定于`dsp.variaseBandWidthfirfilter.`

C / C ++代码生成
使用MATLAB®Coder™生成C和C ++代码。