dsp.FourthOrderSectionFilter
描述
的dsp.FourthOrderSectionFilter实现了一连串的四阶部分过滤器。
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描述
”丛书= dsp.FourthOrderSectionFilterFourthOrderSectionFilter对象,”丛书,实现了一个级联的四阶滤波器部分。
”丛书= dsp.FourthOrderSectionFilter (全国矿工工会,窝)FourthOrderSectionFilter对象的分子属性设置为全国矿工工会和分母属性设置为窝。
”丛书= dsp.FourthOrderSectionFilter (名称,值)FourthOrderSectionFilter对象与每个指定属性名称设置为指定的值。你可以在任何顺序指定额外的参数名称-值对。
例子:安全系数= dsp.FourthOrderSectionFilter(“分母”,“分子”,num穴)
属性
对象的功能
例子
使用四阶过滤噪声信号部分(FOS)提交过滤器
过滤嘈杂的正弦信号使用dsp.FourthOrderSectionFilter对象。可视化最初使用频谱分析仪和过滤信号。
输入信号
输入信号的总和两个正弦波频率100赫兹和350赫兹。添加零均值高斯白噪声标准差为1的军医正弦波之和。采样率为1000 Hz。
frameSize = 1024;fs = 1000;Sine1 = dsp.SineWave (5100“SamplesPerFrame”,1024,“SampleRate”fs);Sine2 = dsp.SineWave(π/ 2,2350“SamplesPerFrame”,1024,…“SampleRate”fs);x = Sine1 Sine2() +() + 1的军医。* randn (Sine1.SamplesPerFrame, 1);
四阶部分(FOS)提交滤波器系数
安全系数的分子和分母系数滤波器使用designParamEq这是音频工具箱的一部分:
% N = (2、4);%获得= (5、10);% centerFreq = [0.025, 0.75];%带宽= [0.025,0.35];%模式=“安全系数”;% (num,窝)= designParamEQ (N,增益,centerFreq、带宽、模式、“定位”,“行”);num = [0 0 1.0223 -1.9368 0.9205 1.5171 2.3980 - 1.4317 0.6416 - 0.2752);穴= (-1.9368 - 0.9428 0 0 2.0136 1.9224 1.0260 0.3016);
初始化滤波和频谱分析仪
构建安全系数IIR滤波器使用全国矿工工会和窝系数。构造一个频谱分析仪来可视化最初的正弦信号和过滤后的信号。
安全系数= dsp.FourthOrderSectionFilter (“分子”全国矿工工会,…“分母”穴);范围=简介(…“SampleRate”fs,…“PlotAsTwoSidedSpectrum”假的,…“FrequencyScale”,“线性”,…“方法”,“韦尔奇”,…“标题”,“原始和过滤信号”,…“ShowLegend”,真的,…“ChannelNames”,{原始信号的,“过滤信号”});
滤波器的输入信号,想象原始和过滤后的光谱。
为我= 1:1 y =”丛书(x);范围((x, y));结束释放(范围);
低通滤波器四阶部分(FOS)提交过滤器
设计一个低通滤波器(FOS)提交过滤器使用四阶部分fdesign函数。使用此过滤器,过滤器的正弦信号和两个音调,一个在3千赫,其他12 kHz。
设计一个基于过滤器使用椭圆方法“df2tsos”结构。在频域中使用L-infinity规范扩展。通带频率指定为0.15
rad /样本和阻带频率0.25
rad /样品。指定1 dB容许通带波纹和60 dB的阻带衰减。
Fp = 0.15;置= 0.25;美联社= 1;Ast = 60;
使用一个过滤器系数是按比例缩小的fdopts.sosscaling对象。缩放对象定义分子没有约束,和ScaleValueConstraint被设置为“单位”,指定统一的比例缩放。
fdo = fdopts.sosscaling;fdo.NumeratorConstraint =“没有”;fdo.ScaleValueConstraint =“单位”;f = fdesign.lowpass (“Fp,置,美联社,Ast”Fp,置,美联社,Ast);hFilter =设计(f,“ellip”,“SystemObject”,真的,…“FilterStructure”,“df2tsos”,“SOSScaleNorm”,“Linf”,…“SOSScaleOpts”fdo)
hFilter = dsp。SOSFilter属性:结构:“直接形成二转置”CoefficientSource:“财产”分子:[3 x3双]分母:[3 x3双]HasScaleValues:真正的ScaleValues:[1 1 1 1.0000]显示所有属性
可视化设计滤波器的低通滤波器的频率响应fvtool。
fvtool (hFilter)
将低通滤波器转换成带通滤波器使用iirlp2bp函数。
(num,窝)= iirlp2bp (hFilter.Numerator hFilter.Denominator,《外交政策》,[0.25,0.75])
num =3×50.2456 0 0 0 -0.2456 0.4175 -0.0000 -0.4206 -0.0000 0.4175 0.4281 -0.0000 -0.6433 -0.0000 0.4281
穴=3×50 0 1.0000 -0.0000 0.5088 1.0000 -0.0000 0.0060 -0.0000 0.8657 1.0000 -0.0000 0.5160 -0.0000 0.5283
创建一个四阶部分过滤器使用这些分子和分母系数。
安全系数= dsp.FourthOrderSectionFilter (num穴)
安全系数= FourthOrderSectionFilter属性:分子:[3 x5双]分母:[3 x5双)
可视化四阶节滤波器的频率响应fvtool。
fvtool (fos)提交;
滤波器的输入信号的四阶部分过滤器。可视化的光谱原始信号使用频谱分析仪和过滤后的信号。
输入是一笔两个正弦波频率3千赫和12 kHz,分别。输入采样率是44.1 kHz,帧大小设置为1024个样本。
fs = 44100;FrameLength = 1024;SINE1 = dsp.SineWave (“SamplesPerFrame”FrameLength,“SampleRate”fs,“频率”,3000);SINE2 = dsp.SineWave (“SamplesPerFrame”FrameLength,“SampleRate”fs,“频率”,12000);
初始化一个频谱分析仪来可视化信号光谱。
范围=简介(…“SampleRate”fs,…“PlotAsTwoSidedSpectrum”假的,…“标题”,“原始和过滤信号”,…“ShowLegend”,真的,…“YLimits”50 [-180],…“ChannelNames”,{原始信号的,“过滤信号”});为指数= 1:1000 x = SINE1 SINE2 () + () + 0.001 * randn (FrameLength, 1);y =”丛书(x);范围((x, y));结束
版本历史
介绍了R2019a
