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滤波器帧的噪声正弦波信号在MATLAB
这个例子展示了如何在MATLAB低通滤波器噪声信号和可视化原始和滤波信号使用频谱分析仪。有关此示例的金宝appSimulink版本，请参见在Simulink中滤波器帧的噪声正弦波信号金宝app．
指定信号源
输入信号是两个频率为1 kHz和10 kHz的正弦波之和。采样频率为44.1 kHz。
Sine1 = dsp。SineWave (“频率”1 e3,“SampleRate”44.1 e3);Sine2 = dsp。SineWave (“频率”, 10 e3,“SampleRate”44.1 e3);
创建低通滤波器
低通FIR滤波器，dsp。LowpassFilter，利用广义Remez FIR滤波器设计算法设计了一个最小阶FIR低通滤波器。设置通带频率为5000hz，阻带频率为8000hz。通带纹波为0.1 dB，阻带衰减为80 dB。
FIRLowPass = dsp。LowpassFilter (“PassbandFrequency”, 5000,．..“StopbandFrequency”, 8000);
创建频谱分析仪
设置频谱分析仪，比较原始和滤波信号的功率谱。光谱单位为dBm。
SpecAna = dsp。简介(“PlotAsTwoSidedSpectrum”假的,．..“SampleRate”, Sine1。SampleRate,．..“NumInputPorts”2,．..“ShowLegend”,真的,．..“YLimits”, -145年,45);SpecAna。ChannelNames = {“原始噪声信号”，“低通滤波信号”}；
指定每帧采样
这个例子使用基于帧的处理，数据一次处理一帧。每一帧数据包含来自独立通道的连续样本。基于帧的处理对于许多信号处理应用来说是有利的，因为你可以一次处理多个样本。通过将数据缓冲到帧中并处理多采样帧的数据，可以提高信号处理算法的计算时间。设置每帧的样本数量为4000。
Sine1。SamplesPerFrame = 4000;Sine2。SamplesPerFrame = 4000;
滤波带噪声的正弦波信号
将标准差为0.1的零均值高斯白噪声加到正弦波和中。使用FIR滤波器对结果进行滤波。在运行仿真时，频谱分析仪显示，源信号中8000hz以上的频率被衰减。结果信号的峰值保持在1 kHz，因为它落在低通滤波器的通带。
为i = 1：1000 x = sine1（）+ sine2（）+ 0.1。* randn（sine1.samplesperframe，1）;y = firlowpass（x）;Specana（X，Y）;结束发行版(SpecAna)
另请参阅
设计多重速率的过滤器|在Simulink中滤波器帧的噪声正弦波信号金宝app|介绍MATLAB中的流信号处理|低通滤波器的MATLAB设计
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