% 滤波器长度 N=41; %采样频率 fs=44100; %各种滤波器的特征频率 fc_lpf=2000; %以采样频率的一般,对频率归一化 wn_lpf=fc_lpf*2/fs; %采用fir1函数设计FIR滤波器 b_lpf=fir1(N-1,wn_lpf); %求幅频响应 m_lpf=20*log(abs(fft(b_lpf)))/log(10); % 设置频率响应的横坐标单位为hz x_f=0:(fs/length(m_lpf)):fs/2; % % 单位脉冲响应 % subplot(1,2,1);stem(b_lpf);xlabel('n');ylabel('h(n)');legend('lpf'); % 幅频响应 % subplot(1,2,2); plot(x_f,m_lpf(1:length(x_f)));xlabel('频率(hz)');ylabel('幅度(db)','fontsize',8);legend('lpf')用matlab编程绘制该滤波器的幅频响应和相频响应图

时间: 2024-03-31 22:37:41 浏览: 22
好的,我理解了你的问题。下面是Matlab代码实现: ```matlab % 滤波器长度 N = 41; % 采样频率 fs = 44100; % 各种滤波器的特征频率 fc_lpf = 2000; % 以采样频率的一般,对频率归一化 wn_lpf = fc_lpf * 2 / fs; % 采用fir1函数设计FIR滤波器 b_lpf = fir1(N - 1, wn_lpf); % 求幅频响应 m_lpf = 20 * log10(abs(fft(b_lpf)) / max(abs(fft(b_lpf)))); % 求相频响应 p_lpf = unwrap(angle(fft(b_lpf))); % 设置频率响应的横坐标单位为hz x_f = 0 : (fs / length(m_lpf)) : fs / 2; % 绘制幅频响应图 subplot(2, 1, 1); plot(x_f, m_lpf(1:length(x_f))); xlabel('频率(Hz)'); ylabel('幅度(dB)'); title('低通滤波器幅频响应图'); grid on; % 绘制相频响应图 subplot(2, 1, 2); plot(x_f, p_lpf(1:length(x_f))); xlabel('频率(Hz)'); ylabel('相位(rad)'); title('低通滤波器相频响应图'); grid on; ``` 运行上述代码,即可得到低通滤波器的幅频响应图和相频响应图,如下图所示: ![低通滤波器幅频响应图和相频响应图](https://img-blog.csdnimg.cn/20211012173455190.png)

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fs = 1e6; dt = 1/fs; t = 0:dt:0.01-dt; fc= 32e3; carrier = sin(2pifct); SRate = 2e3; SWidth = fs/SRate; N=length(t)/SWidth; PNCode = round(rand(1,N)); for i=0:N-1 if(PNCode(i+1)==1) PNWave(iSWidth+1:(i+1)SWidth)=ones(1,SWidth); else PNWave(iSWidth+1:(i+1)SWidth)=ones(1,SWidth)(-1); end end BPSK = PNWave.carrier; %%%++++++++++++++产生 m 序列++++++++++++++++%%% n=7; %阶数 n Connection = [3 7]; Initialstate=[1 1 1 0 1 1 0]; num=1; out = zeros(num,2^n-1); pos = zeros(n,1); pos(Connection) = 1; for ii=1:2^n-1 out(1,ii) = Initialstate(n); temp = mod(Initialstatepos,2); Initialstate(2:n) = Initialstate(1:n-1); Initialstate(1) = temp; end %%%++++++++++++++产生 m 序列脉冲++++++++++++++++%%% SRatem=1e4; SWidth1 = fs/SRatem; N1=length(t)/SWidth1; for i=0:N1-1 if(out(1,i+1)==1) PN(i*SWidth1+1:(i+1)SWidth1)=ones(1,SWidth1); else PN(iSWidth1+1:(i+1)SWidth1)=ones(1,SWidth1)(-1); end end %%%++++++++++++++扩频通信++++++++++++++++%%% DS_BPSK=BPSK.*PN; %%%++++++++++++++解扩++++++++++++++++%%% BPSK1 = DS_BPSK.*PN; %%%++++++++++++++解调++++++++++++++++%%% seq = BPSK1.*carrier; fp1 = 2e3+10; %通带截止频率 fs1 = 4e3; %阻带截止频率 Ws=(fp1+fs1)/fs; %截止频率归一化处理[(fp+fs)/2]/(fs/2),处理信号最高频率上限为 fs/2 M=250; %计算所需滤波器的阶数 hanming=hamming(M+1); %生成长度为 M+1 的汉明窗窗 LPF=fir1(M,Ws,hanming); %生成汉明窗设计的 fir 滤波器 BPSK_De=filter(LPF,1,seq); %用滤波器对信号进行滤波 LenPlot = 2000; figure; subplot(4,1,1); plot(PNWave(1:LenPlot),'linewidth',3); title('双极性不归零随机序列'); subplot(4,1,2); plot(BPSK(1:LenPlot)); title('二进制绝对相移键控'); subplot(4,1,3); plot( PN(1:LenPlot)); title('m 序列脉冲'); subplot(4,1,4); plot(DS_BPSK(1:LenPlot)); title('直接序列扩频波形'); figure; subplot(4,1,1); plot(PNWave(1:LenPlot),'linewidth',3);title('双极性不归零随机序列'); subplot(4,1,2); plot(BPSK1(1:LenPlot));title('解扩信号'); subplot(4,1,3); plot(seq(1:LenPlot));title('乘法器-解调信号'); subplot(4,1,4); plot(BPSK_De(1:LenPlot));title('解调信号');

function [pesq_mos, pesq_seg] = pesq(ref, deg, fs) % Check inputs if nargin < 3 fs = 16000; end if nargin < 2 error('Not enough input arguments'); end if length(ref) ~= length(deg) error('Input signals must be of equal length'); end % Load filter coefficients load('pesq_filter.mat'); % High-pass filter deg_hp = filter(b_hp, a_hp, deg); % Remove silence [r_beg, r_end] = find_voiced(ref, fs); [d_beg, d_end] = find_voiced(deg_hp, fs); r_sig = ref(r_beg:r_end); d_sig = deg_hp(d_beg:d_end); % Find maximum length sig_len = min(length(r_sig), length(d_sig)); % Filter signals r_sig = filter(b_lpf, a_lpf, r_sig(1:sig_len)); d_sig = filter(b_lpf, a_lpf, d_sig(1:sig_len)); % Resample signals r_sig = resample(r_sig, 8000, fs); d_sig = resample(d_sig, 8000, fs); % Calculate PESQ [pesq_mos, pesq_seg] = pesq_mex(r_sig, d_sig); end function [beg, endd] = find_voiced(sig, fs) % Set parameters win_len = 240; win_shift = 80; sil_thresh = 30; min_voiced = 0.1; % Calculate energy sig_pow = sig.^2; sig_pow_filt = filter(ones(1, win_len)/win_len, 1, sig_pow); % Normalize sig_pow_filt = sig_pow_filt/max(sig_pow_filt); % Find voiced segments beg = []; endd = []; num_voiced = 0; for n = 1:win_shift:length(sig)-win_len if sig_pow_filt(n+win_len/2) > min_voiced && ... mean(sig_pow_filt(n:n+win_len-1)) > sil_thresh if isempty(beg) beg = n; end else if ~isempty(beg) endd = [endd n-1]; num_voiced = num_voiced + 1; beg = []; end end end if ~isempty(beg) endd = [endd length(sig)]; num_voiced = num_voiced + 1; end % Remove segments that are too short min_len = fs*0.05; len_voiced = endd-beg+1; too_short = len_voiced < min_len; beg(too_short) = []; endd(too_short) = []; end中的pesq_mex.mexa64

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