带通滤波器matlab代码

以下是一个简单的带通滤波器 MATLAB 代码示例：

% 定义带通滤波器参数
fc1 = 100;  % 通带下边缘频率
fc2 = 500;  % 通带上边缘频率
fs = 2000;  % 采样频率
Wn = [fc1 fc2]/(fs/2);  % 归一化截止频率

% 设计 FIR 滤波器
n = 100;  % 滤波器阶数
h = fir1(n, Wn, 'bandpass');

% 加载信号
load('ecg.mat');  % 心电信号

% 进行滤波
filtered_ecg = filter(h, 1, ecg);

% 绘制滤波前后信号对比图
t = (0:length(ecg)-1)/fs;
subplot(2,1,1);
plot(t, ecg);
title('原始信号');
xlabel('时间（秒）');
ylabel('幅值');
subplot(2,1,2);
plot(t, filtered_ecg);
title('滤波后信号');
xlabel('时间（秒）');
ylabel('幅值');

在这个代码示例中，我们使用了 `fir1` 函数设计了一个 FIR 带通滤波器，然后使用 `filter` 函数将心电信号进行滤波，最后绘制了滤波前后的信号对比图。你可以根据你的具体需求修改滤波器参数和加载的信号。

相关问题

带通滤波器MATLAB代码

带通滤波器是一种信号处理工具，主要用于从输入信号中保留特定频率范围内的成分并去除其他频率的噪声或干扰。在MATLAB中，我们可以使用`fir1`函数创建一个有限 impulse response (FIR) 滤波器，然后利用`filter`函数应用这个滤波器到信号上。以下是一个简单的低通到高通再到低通的全通带通滤波器的例子：

% 设定滤波器参数
fs = 44100; % 采样率
cutoff_freq = 1000; % 截止频率（Hz）
filter_order = 100; % 滤波器阶数

% 创建带通滤波器
[b,a] = butter(filter_order, [cutoff_freq/(fs/2), cutoff_freq/(fs/2)], 'bandpass'); % Butterworth滤波器

% 生成测试信号
t = 0:1/fs:1;
x = sin(2*pi*500*t); % 高频正弦信号（假设我们希望保留这个频率）

% 应用滤波器
y = filter(b, a, x);

% 绘制原始信号和滤波后的信号
figure;
plot(t, x, 'b', t, y, 'r');
legend('原始信号', '带通滤波后');
xlabel('时间（s）');
ylabel('幅度');

巴特沃斯带通滤波器matlab代码

以下是巴特沃斯带通滤波器在Matlab中的示例代码：

% 设计巴特沃斯带通滤波器
fs = 1000; % 采样频率
f1 = 20; % 通带下截止频率
f2 = 200; % 通带上截止频率
Wp = [2*f1/fs, 2*f2/fs]; % 归一化通带截止频率
Rp = 3; % 通带最大衰减量（dB）
Rs = 40; % 阻带最小衰减量（dB）
[n, Wn] = buttord(Wp, Ws, Rp, Rs); % 计算滤波器的阶数和截止频率
[b, a] = butter(n, Wn, 'bandpass'); % 计算滤波器系数

% 应用巴特沃斯带通滤波器
x = randn(1, 1000); % 生成随机信号
y = filter(b, a, x); % 滤波处理

% 绘制滤波前后的信号波形图
t = 0:1/fs:(length(x)-1)/fs;
figure;
subplot(2,1,1);
plot(t, x);
xlabel('Time(s)');
ylabel('Amplitude');
title('Original Signal');
subplot(2,1,2);
plot(t, y);
xlabel('Time(s)');
ylabel('Amplitude');
title('Filtered Signal');

在该示例中，我们首先指定了采样频率和通带下、上截止频率，然后计算了滤波器的阶数和截止频率，并使用`butter`函数计算出滤波器系数。最后，我们生成一个随机信号并通过`filter`函数进行滤波处理，最终绘制了滤波前后的信号波形图。