[qh] [qh

■■■■■■■fir1및designfilt大黄蜂:大黄蜂:大黄蜂[qh앱을사용하여冷杉필터를설계하고구현하는방법을보여줍니다。

■■■■■■■■■■■■[qh $$N（0，1/4）$$1 . (AWGN)大黄蜂、大黄蜂、大黄蜂、大黄蜂、大黄蜂。大数据:大数据:大数据:大数据:大数据:大数据:大数据

rng默认的Fs = 1000;t = linspace(0,1,Fs);X = cos(2*pi*100*t)+0.5*randn(size(t));

20필터설계는차수가이고차단주파수가150 hz인冷杉저역통과필터를사용합니다。【翻译 $$\beta ＝3.$$[qh] [qh]打回打回打回打回打回打凯撒[qh]

fir1大数据:大数据:大数据:大数据:大数据fir1(0,1)은구간에서정규화주파수를필요로합니다。[qh $$\pi$$Rad /sample转/转/转/转fir1大黄蜂，大黄蜂，大黄蜂，大黄蜂，大黄蜂，大黄蜂，大黄蜂

필터를설계하고필터의크기응답을확인합니다。

Fc = 150;Wn = (2/Fs)*fc;b = fir1(20,Wn，“低”3)、kaiser(21日);fvtool (b, 1“Fs”Fs)

필터를신호에적용하고100 hz정현파의처10개음주기에대한결과를플로팅합니다。

Y = filter(b,1,x);Plot (t,x,t,y) xlim([0 0.1]) xlabel(“时间(s)”) ylabel (“振幅”)传说(原始信号的，过滤数据的）

designfilt大数据:大数据:大数据超大型超大型超大型超大型超大型超大型超大型“lowpassfir”大黄蜂:大黄蜂名称,值[au:] [au:]designfilt2hz: 2hz: 2hz: 2hz: 2hz: 2hz: 2hz: 2hz。

Fs = 1000;Hd = designfilt(“lowpassfir”，“FilterOrder”, 20岁,“CutoffFrequency”, 150,…“DesignMethod”，“窗口”，“窗口”{@kaiser 3},“SampleRate”Fs);

[qh] [qh]

y1 = filter(Hd,x);Plot (t,x,t,y1) xlim([0 0.1]) xlabel(“时间(s)”) ylabel (“振幅”)传说(原始信号的，过滤数据的）

【翻译】:【翻译

■■■■■■■■■[qh앱과함께윈도우방법을사용하여저역통과冷杉필터를설계하고구현하는방법을보여줍니다。

y2 = filter(Hd,x);Plot (t,x,t,y2) xlim([0 0.1]) xlabel(“时间(s)”) ylabel (“振幅”)传说(原始信号的，过滤数据的）

[qhfilterBuilder大数据:大数据:大数据:大数据:大数据

大数据:大数据:大数据:大数据:大数据

이예제에서는대역통과필터를설계하고최소차수冷杉등리플필터와IIR버터워스필터를사용하여데이터를필터링하는방법을보여줍니다。많은실제신호를진동성분과저주파수추세,가산성잡음이중첩된형태로모델링할수있습니다。예를들어,경제데이터에는천천히변화하는상승또는하강추세에중첩된주기를나타내는진동이포함되는경우가많습니다。,또한데이터수집중에발생하는측정오차및태생적으로존재하는임의변동이결합된가산성잡음성분이있을수도있습니다。

[qh] [qh]■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■* * * * * * * * * * $$N（0，1/4）$$■■■■■■■■■■■■■■■■■■

주파수가각각1/7주기/일및1/30주기/일인두사인파가중첩된형태를띤신호를생성합니다。[qh] [qh $$N（0，1/4）$$[qh] [qh]大黄蜂:大黄蜂:大黄蜂:大黄蜂:大黄蜂:大黄蜂[1] [1] [1](psd)。(psd)。

rng默认的Fs = 1;N = 1:365;X = cos(2* *(1/7)*n)+cos(2* *(1/30)*n- /4);趋势= 3*sin(2*pi*(1/1480)*n);Y = x+trend+0.5*randn(size(n));[pxx,f] = periodogram(y，[]，[]， f);Subplot (2,1,1) plot(n,y) xlim([1 365]) xlabel(“天”(2,1,2) plot(f,10*log10(pxx)) xlabel(“周期/天”) ylabel (“数据库”网格)

2015-07-29 13:317:27 2015-07-29 13:317:23 2015-07-29 13:317:30 16:317:35 16:317:35 16:317:35 16:317:35 16:417:30 16:417:30 16:417:30 16:417:30 16:417:30 16:417:30 16:417:30 16:517:30저주파수전력1/30은주기/일의진동보다대략10 db높게나타납니다。大数据:大数据:大数据:大数据:大数据:大数据

통과대역이(1/40,1/4)주기/일부터이고저지대역이각각(0,1/60)주기/일과(1/4、1/2)주기/일부터인사양을사용하여최소차수冷杉등리플필터와IIR버터워스필터를설계합니다。두저지대역감쇠량을모두10 db로설정하고통과대역리플허용오차1 db로를설정합니다。

Hd1 = designfilt(“bandpassfir”，…“StopbandFrequency1”, 1/60,“PassbandFrequency1”, 1/40,…“PassbandFrequency2”1/4,“StopbandFrequency2”1/2,…“StopbandAttenuation1”10“PassbandRipple”, 1…“StopbandAttenuation2”10“DesignMethod”，“equiripple”，“SampleRate”Fs);Hd2 = designfilt(“bandpassiir”，…“StopbandFrequency1”, 1/60,“PassbandFrequency1”, 1/40,…“PassbandFrequency2”1/4,“StopbandFrequency2”1/2,…“StopbandAttenuation1”10“PassbandRipple”, 1…“StopbandAttenuation2”10“DesignMethod”，“黄油”，“SampleRate”Fs);

Fir / iir / ipir / ipir / ipir / ipir / ipir / ipir / ipir / ipir / ipir / ipir / ipir / ipir

流(FIR滤波器的阶数为%d\n, filtord (Hd1))

FIR滤波器的阶数为78

流(IIR滤波器的阶数为%d\nfiltord (Hd2))

IIR滤波器的阶数为8

[philfir,w] = phasez(Hd1，[]，1);[philiir,w] = phasez(Hd2，[]，1);图plot(w,unwrap(philfir)) hold在情节(w,打开(phiiir))从包含(“周期/天”) ylabel (“弧度”)传说(FIR等纹滤波器，“IIR巴特沃斯过滤器”网格)

Iir / Iir / Iir / Iir / Iir / Iir / Iir / Iir / Iir / Iir / Iir / Iir / Iir / Iir / Iir / Iir / Iir그러나,冷杉필터는통과대역에서선형위상응답을갖는반면,IIR필터는그렇지않습니다。冷杉필터는필터통과대역의모든주파수를균등하게지연시키는반면,IIR필터는그렇지않습니다。

，，，，，，，，，，，，，，，，。

[翻译]:[翻译]저역통과필터사양의경우,통과대역은[0,1/4]주기/일,저지대역감쇠량은10 db,통과대역리플허용오차1 db로는설정합니다。

Hdlow = designfilt(“lowpassfir”，…“PassbandFrequency”1/4,“StopbandFrequency”1/2,…“PassbandRipple”, 1“StopbandAttenuation”10…“DesignMethod”，“equiripple”，“SampleRate”1);

【翻译】:【翻译】:【翻译】:

yfir = filter(Hd1,y);yir = filter(Hd2,y);yellow = filter(Hdlow,y);

【翻译】:【翻译】:【翻译】[qhyiir을yfir大数据:大数据:大数据:大数据:大数据:大数据:大数据:大数据

[pxx,f] = periodogram(yir，[]，[]，Fs);情节(f, 10 * log10 (pxx))包含(“周期/天”) ylabel (“数据库”网格)

PSD추정값을보면대역통과필터가저주파수추세와고주파수잡음을감쇠한다는것을알수있습니다。

1 / 2 1 / 2 1 / 2 1 / 2 1 / 2 1 / 2 1 / 2 1 / 2

图(n,yfir,n, yir)轴([1 120 -2.8 2.8])xlabel(“天”)传说(“FIR带通滤波器输出”，“IIR带通滤波器输出”，…“位置”，“东南”）

【翻译】【翻译】【翻译】

비교를위해7일주기와30일주기가중첩된형태위에겹쳐서저역통과冷杉필터출력값을플로팅합니다。

图(n,x,n，黄色)xlim([1 365]) xlabel(“天”)传说(“7天和30天的周期”，FIR低通滤波器输出，…“位置”，“西北”）

앞의플롯에나와있는저역통과필터출력값에서저주파수추세가명확히표시되는것을확인할수있습니다。저역통과필터는7일주기와30일주기를유지하지만,대역통과필터가저주파수추세도제거하기때문에이예제에서는대역통과필터의성능이더좋습니다。

[qh

大数据:大数据:大数据:大数据:大数据:大数据:大数据

fir1과designfilt大数据:大数据:大数据:大数据:大数据大数据:大数据:大数据:大数据:大数据:大数据:大数据:大数据:大数据

rng默认的Fs = 1000;t = linspace(0,1,Fs);X = cos(2*pi*100*t)+0.5*randn(size(t));%使用fir1Fc = 150;Wn = (2/Fs)*fc;b = fir1(20,Wn，“低”3)、kaiser(21日);%使用designfiltHd = designfilt(“lowpassfir”，“FilterOrder”, 20岁,“CutoffFrequency”, 150,…“DesignMethod”，“窗口”，“窗口”{@kaiser 3},“SampleRate”Fs);

过滤器大数据:大数据:大数据:大数据:大数据진폭과초기위상이입력신호와같은처음100개점의필터출력값을정현파와함께겹쳐플로팅합니다。

yout = filter(Hd,x);Xin = cos(2*pi*100*t);Plot (t,xin,t,yout) xlim([0 0.1]) xlabel(“时间(s)”) ylabel (“振幅”)传说(“输入正弦波”，过滤数据的网格)

0.01초기초동안의필터링된데이터를살펴보면출력값이입력값에비해지연되었음을확인할수있습니다。■■■■■■■■■■ $$（10\times 0．001）$$2015-10-23 13:517:23 2015-10-16

大数据:大数据:大数据:大数据:大数据■■■■■■■■■■■■■■■■■■■10个大的大的大的大的。

fvtool大黄蜂，大黄蜂，大黄蜂，大黄蜂

fvtool(高清“分析”，“grpdelay”）

많은응용사례에서위상왜곡이허용됩니다。■■■■■■■■■■■■■[qh] [qh] [qh] [qh] [qh] [qh][qh] [qh] [qh]filtfilt로인과적필터를사용하는영위상필터링을구현할수있습니다。

filtfilt大数据:大数据:大数据:大数据:大数据2015-10-23 13:51:47过滤器와filtfilt变身变身变身变身变身变身变身变身变身变身

yzp = filtfilt(Hd,x);Plot (t,xin,t,yout,t,yzp) xlim([0 0.1]) xlabel(“时间(s)”) ylabel (“振幅”)传说(“100赫兹正弦波”，“过滤信号”，“零相位滤波”，…“位置”，“东北”）

[qhfiltfilt의출력값이冷杉필터의위상응답으로인한지연을나타내지않는것을확인할수있습니다。