低通滤波器simulink

### 如何在Simulink中实现低通滤波器

#### 设计IIR低通滤波器
IIR（无限脉冲响应）滤波器由于包含反馈路径，因此其输出依赖于当前输入、过去输入以及过去输出。这种结构允许用较少的系数达到较高滤波效果，不过增加了设计难度并可能带来稳定性挑战[^1]。

对于一阶离散时间低通滤波器而言，可以通过调整单一参数α来控制滤波行为。具体来说，该参数影响着新采样数据与之前滤波结果之间的权重分配：

\[ Y(n) = \alpha X(n) + (1-\alpha)Y(n-1) \]

这里\(X(n)\)代表最新的测量样本，而\(Y(n-1)\)则是前一刻经过处理后的输出值。当增大\(\alpha\)时，更多关注即时变化；减小它，则倾向于保持历史状态不变，从而获得更平稳的结果[^2]。

#### 构建二阶低通滤波模型
为了提高性能，在某些情况下会考虑采用更高阶数的设计方案。例如，通过转换连续域内的传递函数至Z变换形式，并最终形成适用于嵌入式系统的差分方程表达方式，能够构建出更加复杂的二阶低通滤波装置[^3]。

以下是创建简单的一阶低通滤波器实例的具体操作指南：
1. 打开MATLAB/Simulink环境；
2. 新建空白项目文件；
3. 添加必要的模块组件，比如`Discrete Filter`用于定义滤波逻辑；
4. 设置相应的属性配置项，确保满足预期的功能需求；
5. 连接各部件完成整体架构搭建工作；
6. 调试验证直至正常运作为止。

% 创建一个新的 Simulink 模型
new_system('LowPassFilterModel');
open_system('LowPassFilterModel');

% 向模型中添加 Discrete Filter 块
add_block('simulink/Signal Routing/Mux','LowPassFilterModel/Mux')
add_block('dsp/Filters/Discrete FIR Filter', 'LowPassFilterModel/Lowpass Filter')

% 配置滤波器参数
set_param('LowPassFilterModel/Lowpass Filter',...
    'Numerator','[0.2, 0.8]',... % 可根据实际情况修改这些数值
    'Denominator',[1]);