过滤器

1次元のデジタルフィルター

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构文

y =过滤器（b，a，x）

y =过滤器(b, a, x,子)

y =滤波器（b，a，x，zi，dim）

[y，zf] =滤波器（___）

说明

例

y=过滤器(B.那一种那X）は，分子数B.と分享数量一种で定義される有理达关系を使用して,入力データXをフィルター処理します。

a（1）が1ににない场合，过滤器はa（1）でフィルター係数を正規化します。このためa（1）は非ゼロでなければなりません。

Xががの场合，过滤器はフィルター処理されたデータをXとと同じサイズののベクトルとして返し返し
Xが行列の合成，过滤器は最初の次元に沿っ沿っ机能，各列ののフィルター处さたデータを返し。
Xが多次元配列の場合,过滤器は,サイズが1でない最初の配列次元に沿って機能します。

例

y=过滤器(B.那一种那X那子）は，フィルターフィルター遅延のの初条件子を使用します。子の长さは，最大（长度（a），长度（b）） - 1と等しくなければなりんん。

例

y=过滤器(B.那一种那X那子那暗淡）は次元暗淡たとえば沿って机械し。たとえば，Xが行列の合成，过滤器（B，A，X，Zi，2）は各行のフィルター処理されたデータを返します。

例

[y那zf] =过滤器(___）は前述の任意ののをを使用し，フィルター遅延の最终状态zfももます。

例

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移

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动动平台フィルターは，ノイズを含むデータの平均化この例では般使般れるれるですににににです。过滤器を使用して,データのベクトルに沿って平均を計算します。

ランダムノイズで乱した正式波データの1行100列の行作作作作作作作作者

t = linspace（-pi，pi，100）;RNG.默认初始化随机数生成器X = sin(t) + 0.25*rand(size(t));

移動平均フィルターは,データに沿って長さ $W. 一世 N. D. O. W. S. 一世 Z. E.$ のウィンドウをスライドし,各ウィンドウに含まれるデータの平均を計算します。次の差分方程式は,ベクトル $X$ の动动平台フィルターを定义します。

$y （ N. ） = \frac{1}{W. 一世 N. D. O. W. S. 一世 Z. E.} （ X （ N. ） + X （ N. - 1 ） + 。。。 + X （ N. - （ W. 一世 N. D. O. W. S. 一世 Z. E. - 1 ）））。$

ウィンドウサイズが5のの综合定理率达达关关数分子子数量と分类母数号をします。

Windowsize = 5;b =（1 / windowsize）*那些（1，Windowsize）;a = 1;

〖图库以来“，元のデータに対してプロットます。

y =过滤器(b, a, x);情节(t, x)在图（T，Y）传奇（'输入数据'那过滤数据的）

行列の行ののの原理

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このこのでは，データ行列を次の配套达达关个ででフィルターフィルター定理。

$H （ Z. ） = \frac{B. （ 1 ）}{一种（ 1 ） + 一种（ 2 ） {Z.}^{- 1}} = \frac{1}{1 - 0. 。 2 {Z.}^{- 1}}$

2行15次列の数入データ行列作物成し。

RNG.默认初始化随机数生成器x =兰特（2,15）;

有理达关关数の分子数と分类母数号

B = 1;a = [1 -0.2];

Xの2番目の次元次元沿っ达关联有关部を适，各行の1次元デジタル返し返します。フィルターフィルターされデータに対して元のののデータに対してのの

y =滤波器（b，a，x，[]，2）;t = 0：长度（x）-1;％索引矢量绘图（t，x（1，:)）持有在plot（t，y（1，:)）图例（'输入数据'那过滤数据的)标题('第一排'）

フィルター致理性さされたデータに対してに対してに対してデータデータデータデータ目目をプロットしし

图绘图（t，x（2，:)）持有在plot（t，y（2，:)）传奇（'输入数据'那过滤数据的)标题('第二排'）

复数セクションによるデータののの原理

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フィルターフィルター最终状态使フィルター，分别割しをフィルター。

大规模なな数データシーケンス作物成し，X1とX2の2つのセグメントに分割します。

x = randn（10000,1）;x1 = x（1：5000）;x2 = x（5001：结束）;

全体のシーケンスXは，X1とX2の垂直連結です。

有理达关关数の分子数と分类母数号

$H （ Z. ） = \frac{B. （ 1 ） + B. （ 2 ） {Z.}^{- 1}}{一种（ 1 ） + 一种（ 2 ） {Z.}^{- 1}} = \frac{2 + 3. {Z.}^{- 1}}{1 + 0. 。 2 {Z.}^{- 1}} 。$

b = [2,3];a = [1,0.2];

サブシーケンスX1およびX2を一度に1つずつフィルター処理します。最初のセグメントが終了した時点のフィルターの内部状態を保存するために,X1のフィルター処理の最終条件を出力します。

[Y1，ZF] =滤波器（B，A，X1）;

X1のフィルター処理の最終条件を,2番目のセグメントX2のの定期のの条件として使使使ます。

Y2 =滤波器（B，A，X2，ZF）;

日元はX1からから管理されたデータで，y2はX2からから定理されたデータですですフィルターフィルターされたたたたシーケンスシーケンスははシーケンスはシーケンス日元とy2の垂直連結です。

比较比较のためにににシーケンス一度度にフィルターフィルターフィルターしし

y =过滤器(b, a, x);Isequal（Y，[Y1; Y2]）

ans =.逻辑1

入力引数

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`B.`-有理达关节分子数量
ベクトル

有理达关系のとして指定ます。

データ型:双|单身的|INT8.|int16|int32|int64|uint8.|uint16|UINT32|UINT64|逻辑
复素数号：あり

`一种`-有理乐达关节分析数量
ベクトル

有理达关系の分母係数。ベクトルとして指定します。

データ型:双|单身的|INT8.|int16|int32|int64|uint8.|uint16|UINT32|UINT64|逻辑
复素数号：あり

`X`-入力データ
ベクトル|行列|多次元

入力データ。ベクトル、行列または多次元配列として指定します。

データ型:双|单身的|INT8.|int16|int32|int64|uint8.|uint16|UINT32|UINT64|逻辑
复素数号：あり

`子`-フィルターフィルター遅延の初条件
`［］`（既定値）|ベクトル|行列|多次元

ベクトル，行程更多次元として指定します。

子がベクトルのの合，その长さは最大（长度（a），长度（b）） - 1でなければなりません。
子が行列更多次元配列の合，最初の次元のサイズは最大（长度（a），长度（b）） - 1でなけれでなければなりませませ残りの次元のサイズサイズ対応対応Xのの次元のサイズと同じでなければなりませません，3 x 4 x 5の配列Xの2番目の次元(昏暗= 2）に沿って过滤器を使用するするします。配列子のサイズは，[最大（长度（a），长度（b）） - 1] x 3 x 5でなければなりませ。

既定値は［］ででされ，すべてすべてのフィルター遅延はゼロにされれ

データ型:双|单身的|INT8.|int16|int32|int64|uint8.|uint16|UINT32|UINT64|逻辑
复素数号：あり

`暗淡`-演算の対象の次元
正の整数スカラー

演算の整のスカラーとしてししますますしししない场し。

2次元の入力配列Xについてについてます。

昏暗= 1の場合,过滤器（B，A，X，Zi，1）はXの行に沿っ沿っ机能，各列に适用されるフィルターを返し返し。
昏暗= 2の場合,过滤器（B，A，X，Zi，2）はXののににて机械し，各行に适适れるれるフィルター返します。

暗淡がndims（x）よりも大胆综合，过滤器はXを返します。

データ型:双|单身的|INT8.|int16|int32|int64|uint8.|uint16|UINT32|UINT64|逻辑

出力数

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`y`- フィルター管理されたデータ
ベクトル|行程|多次元

フィルター致理性されたデータ。入力データXと同じサイズのベクトル，行程更多次元配列返されます。

Xの型が单身的であるである合，过滤器はネイティブレベルの単精度で計算し,yの型も单身的になります。それ户外の合成，yは双型として返されます。

データ型:双|单身的

`zf`- フィルター遅延の最终状态
ベクトル|行程|多次元

ベクトル，行程更多次元配列返されます。

Xベクトルの场合，zfは长さ最大（长度（a），长度（b）） - 1の列ベクトルになります。
Xが行列更多次元配列のの合，zfは长さ最大（长度（a），长度（b）） - 1の列ベクトルの配列になり,zfのの数はXの，3 x 4 x 5たとえば，3 x 4 x 5のXの2番目の次元(昏暗= 2）に沿って过滤器を使用するするします。配列zfのサイズは，[最大（长度（a），长度（b）） - 1x 3 x 5です。

データ型:双|单身的

详细

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有理达关系

z変换领域でのベクトルの过滤器操作の入出力記述が有理伝達関数です。有理伝達関数は次の形式になります。

$y （ Z. ） = \frac{B. （ 1 ） + B. （ 2 ） {Z.}^{- 1} + ...... + B. （ {N.}_{B.} + 1 ） {Z.}^{- {N.}_{B.}}}{1 + 一种（ 2 ） {Z.}^{- 1} + ...... + 一种（ {N.}_{一种} + 1 ） {Z.}^{- {N.}_{一种}}} X （ Z. ）那$

これは，冷杉フィルターフィルターiirフィルターの両方を扱います［1］。N._一种はフィードバックフィルターの数，n_B.はフィードフォワードフィルターフィルターのです。正源化，a（1）= 1とします。

有关部达关节，次次分类方程式表すこともでき。

$\begin{matrix} 一种（ 1 ） y （ N. ） = B. （ 1 ） X （ N. ） + B. （ 2 ） X （ N. - 1 ） + ...... + B. （ {N.}_{B.} + 1 ） X （ N. - {N.}_{B.} ） \\ - 一种（ 2 ） y （ N. - 1 ） - ...... - 一种（ {N.}_{一种} + 1 ） y （ N. - {N.}_{一种} ）。 \end{matrix}$

さらに有理伝達関数は,次の図に示すように直接型II転置構成の実装で表すこともできます。ここで,n_一种= N._B.です。

サンプルmでの过滤器の动作は，时间领域での分类方程程式与えられます。

$\begin{array}{l} y （ m ） = B. （ 1 ） X （ m ） + {W.}_{1} （ m - 1 ） \\ {W.}_{1} （ m ） = B. （ 2 ） X （ m ） + {W.}_{2} （ m - 1 ） - 一种（ 2 ） y （ m ） \\ ⋮ = ⋮ ⋮ \\ {W.}_{N. - 2} （ m ） = B. （ N. - 1 ） X （ m ） + {W.}_{N. - 1} （ m - 1 ） - 一种（ N. - 1 ） y （ m ） \\ {W.}_{N. - 1} （ m ） = B. （ N. ） X （ m ） - 一种（ N. ） y （ m ）。 \end{array}$

ヒント

信号处理工具箱™がある場合は,DigitalFilter.（信号处理工具箱）オブジェクトD.を指定し，y =过滤器（D，x）をを用しして力信号Xをフィルター処理します。周波数応答の仕様に基づいてD.を生成するは，设计档案（信号处理工具箱）を使用します。
DSP System Toolbox™がが结合は，德菲尔特(DSP系统工具箱)オブジェクトdobj.を指定し，y =筛选器（dobj，x）をを用しして力信号Xをフィルター処理します。
冷杉フィルターの係数B.を指定して关圈过滤器をを用するは，y =滤波器（b，1，x）を使用します。
フィルター処理関数の詳細については,デジタルデジタル经理（信号处理工具箱）を参照してください。

参照

Oppenheim, Alan V.， Ronald W. Schafer, and John R. Buck。离散时间信号处理。上鞍河，新泽西州:Prentice-Hall, 1999。

拡張機能

高大
メモリの销量を超えるな多数量の行を配列を计算しますます计算します。

使用上の注意事項および制限事項:

DIM> 1のの合，2个力量の构文[y，zf] =滤波器（___）ははサポートされれていませませ

詳細については,高大を参照してください。

C / c++コード生成
MATLAB®Coder™をを使てcおよびc ++コード生成します。

使用上の注意事項および制限事項:

暗淡ををするする合，定数でなければなりん。
ツールボックス関数のコード生成に対する可変サイズの制限(MATLAB编码器)を参照してください。

GPUコード生成
GPU编码器™を使用してNVIDIA GPU®のためのCUDA®コードを生成します。

使用上の注意事項および制限事項:

暗淡ををするする合，定数でなければなりん。
ツールボックス関数のコード生成に対する可変サイズの制限(MATLAB编码器)を参照してください。

GPU配列
并行计算工具箱™をを使ししてて定理装修（GPU）上部で実行するにより，コードを高度化し。

使用上の注意事項および制限事項:

サポートされる構文は次のとおりです。
y =过滤器（b，a，x）
Y =过滤器(B, A, X,[],昏暗的)
[y，zf] =滤波器（b，a，x，zi）
[y，zf] =滤波器（b，a，x，zi，dim）
一种ががではない场合，一种とB.の要素はそれぞれ10个以以でばませません。

詳細については,GPUでのMATLAB关键词（并行计算工具箱）を参照してください。

分享配列
并行计算Toolbox™をを使して，クラスターのの合资目で大大アレイををしし。

使用上の注意事項および制限事項:

サポートされる構文は次のとおりです。
y =过滤器（b，a，x）
y =滤波器（b，a，x，[]，dim）
[y，zf] =滤波器（b，a，x，zi）
[y，zf] =滤波器（b，a，x，zi，dim）
一种ががではない场合，一种とB.の要素はそれぞれ10个以以でばませません。

詳細については,分散配列を使用したMATLAB関数の実行（并行计算工具箱）を参照してください。

参考

conv|Filter2.

トピック

データのフィルター制剂

R2006aより前に導入

过滤器

构文

说明

例

移

行列の行ののの原理

复数セクションによるデータののの原理

入力引数

`B.`-有理达关节分子数量
ベクトル

`一种`-有理乐达关节分析数量
ベクトル

`X`-入力データ
ベクトル|行列|多次元

`子`-フィルターフィルター遅延の初条件
`［］`（既定値）|ベクトル|行列|多次元

`暗淡`-演算の対象の次元
正の整数スカラー

出力数

`y`- フィルター管理されたデータ
ベクトル|行程|多次元

`zf`- フィルター遅延の最终状态
ベクトル|行程|多次元

详细

有理达关系

ヒント

参照

拡張機能

高大
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C / c++コード生成
MATLAB®Coder™をを使てcおよびc ++コード生成します。

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GPU编码器™を使用してNVIDIA GPU®のためのCUDA®コードを生成します。

GPU配列
并行计算工具箱™をを使ししてて定理装修（GPU）上部で実行するにより，コードを高度化し。

分享配列
并行计算Toolbox™をを使して，クラスターのの合资目で大大アレイををしし。

参考

トピック

matlabドキュメンテーション

サポート

matlabで始めるディープラーニング

过滤器

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说明

例

移

行列の行ののの原理

复数セクションによるデータののの原理

入力引数

B.-有理达关节分子数量ベクトル

一种-有理乐达关节分析数量ベクトル

X-入力データベクトル|行列|多次元

子-フィルターフィルター遅延の初条件［］（既定値）|ベクトル|行列|多次元

暗淡-演算の対象の次元正の整数スカラー

出力数

y- フィルター管理されたデータベクトル|行程|多次元

zf- フィルター遅延の最终状态ベクトル|行程|多次元

详细

有理达关系

ヒント

参照

拡張機能

高大メモリの销量を超えるな多数量の行を配列を计算しますます计算します。

C / c++コード生成MATLAB®Coder™をを使てcおよびc ++コード生成します。

GPUコード生成GPU编码器™を使用してNVIDIA GPU®のためのCUDA®コードを生成します。

GPU配列并行计算工具箱™をを使ししてて定理装修（GPU）上部で実行するにより，コードを高度化し。

分享配列并行计算Toolbox™をを使して，クラスターのの合资目で大大アレイををしし。

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`B.`-有理达关节分子数量
ベクトル

`一种`-有理乐达关节分析数量
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ベクトル|行列|多次元

`子`-フィルターフィルター遅延の初条件
`［］`（既定値）|ベクトル|行列|多次元

`暗淡`-演算の対象の次元
正の整数スカラー

`y`- フィルター管理されたデータ
ベクトル|行程|多次元

`zf`- フィルター遅延の最终状态
ベクトル|行程|多次元

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