wc=2*1000*tan(2*pi*400/(2*1000)); wt=2*1000*tan(2*pi*317/(2*1000)); [N,wn]=cheblord(wc,wt,0.5,19,'s'); [B,A]=cheby1(N,0.5,wn,'high','s'); [num,den]=bilinear(B,A,1000); [h,w]=freqz(num,den); f=w/pi*500; plot(f,20*log10(abs(h))); axis([0,500,- 80,10]); grid; xlabel('频率/Hz') ylabel('幅度/dB')

时间: 2024-04-29 22:19:42 浏览: 135
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I2C接口调试.rar_i2c_vesselsrqr

这是一个MATLAB代码段，通过Chebyshev Type I滤波器设计方法设计了一个高通滤波器，并使用双线性变换将其转换为离散时间域中的数字滤波器。这个数字滤波器的幅频响应被计算并绘制出来。其截止频率为400Hz，通带和阻带的上限分别为317Hz和500Hz，阻带衰减为0.5dB，阶数为19。代码的最后一行将绘制出的滤波器的幅频响应在频率范围内进行绘制。
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wc=2*1000*tan(2*pi*400/(2*1000)); wt=2*1000*tan(2*pi*317/(2*1000)); [N,wn]=cheb1ord(wc,wt,0.5,19,'s'); [B,A]=cheby1(N,0.5,wn,'high','s'); [num,den]=bilinear(B,A,1000); [h,w]=freqz(num,den); f=w/pi*500; subplot(2,1,2); plot(f,20*log10(abs(h))); axis([0,500,-80,10]); grid; xlabel('频率/Hz');ylabel('幅度/dB');讲解代码

这段代码的作用是设计一个Chebyshev Type I滤波器，其高通截止频率为400 Hz，通带最大衰减为0.5 dB，阻带最小衰减为19 dB，采样率为2 kHz，然后将其数字化，并绘制其频率响应图。 具体来说，代码的每一步操作如下：...

优化这段代码wc=5;T=0.1*pi/wc; N=100*2*pi/wc/T; D=2*pi/(N*T);w=(0:N-1)*D; M=floor(wc/D); H=[ones(1,M+1),zeros(1,N-2*M-1),ones(1,M)]; h=ifft(H/T); plot((0:N-1)*T,h);xlabel('t');ylabel('h(t)');

N = 100*2*pi/wc/T; w = linspace(0, N-1, N) * 2*pi/N; M = floor(wc/(2*pi/N)); H = [ones(1, 2*M+1), zeros(1, N-4*M-1), ones(1, 2*M+1)]; h = ifftshift(ifft(H)); t = linspace(-T*N/2, T*N/2, N); plot(t, h)...

优化这段代码wc = 5; T = 0.1*pi/wc; N = 100*2*pi/wc/T; w = linspace(0, N-1, N) * 2*pi/N; M = floor(wc/(2*pi/N)); H = [ones(1, 2*M+1), zeros(1, N-4*M-1), ones(1, 2*M+1)]; h = ifftshift(ifft(H)); t = linspace(-T*N/2, T*N/2, N); plot(t, h); xlabel('t'); ylabel('h(t)');

N = 100*2*pi/wc/T; w = (0:N-1).' * 2*pi/N; M = floor(wc/(2*pi/N)); H = [ones(2*M+1, 1); zeros(N-4*M-1, 1); ones(2*M+1, 1)]; h = ifft(H, 'symmetric'); t = (-T*N/2:T*N/2-1).' * T/N; plot(t, h); xlabel('...

代码报错错误使用 plot 向量长度必须相同。wc = 5;T = 0.1*pi/wc;N = 100*2*pi/wc/T;w = (0:N-1).' * 2*pi/N;M = floor(wc/(2*pi/N));H = [ones(2*M+1, 1); zeros(N-4*M-1, 1); ones(2*M+1, 1)];h = ifft(H, 'symmetric');t = (-T*N/2:T*N/2-1).' * T/N;plot(t, h); xlabel('t'); ylabel('h(t)');

N = 100*2*pi/wc/T; w = (0:N-1).' * 2*pi/N; M = floor(wc/(2*pi/N)); H = [ones(2*M+1, 1); zeros(N-4*M-1, 1); ones(2*M+1, 1)]; h = ifft(H, 'symmetric'); t = (-T*N/2 : T/N : T*N/2-T/N).'; plot(t, h); ...

clc;clear; wm=1; wc=wm; Ts=pi/wm; ws=2*pi/Ts; n=-100:100; nTs=n*Ts f=2*sinc(nTs/pi); Dt=0.0025;t=-15:Dt:15; fa=f*Ts*wc/pi*sinc((wc/pi)*(ones( length(nTs),1)*t-nTs'*ones(1, length(t)))); t1=-15:0.25:15; f1=2*sinc(t1/pi); subplot(121); stem(t1,f1); xlabel('kTs'); ylabel('f(kTs)'); title('sa(t)=sinc(t/pi)的临界抽样信号'); subplot(122); plot(t, fa) xlabel('t'); ylabel('fa(t)'); title('由sa(t)=sinc(t/pi)的临界抽样信号重构sa(t)'); grid;

在这段代码中，采样频率为 $\omega_c=\omega_m=\pi/T_s$，即采样间隔为 $T_s$，信号为 $s_a(t)=\operatorname{sinc}(t/\pi)$，经过采样后重构出来的信号为 $f_a(t)$，可以看到重构后的信号与原始信号非常接近。

clc;clear all;close all; ws1=0.2*pi; ws2=0.8*pi; wp1=0.35*pi; wp2=0.65*pi; tr_width=max((wp1-ws1),(ws2-wp2)); N=ceil(12*pi/tr_width)+1; wc1=(ws1+wp1)/2; wc2=(ws2+wp2)/2; wc=[wc1 wc2]; h=firl(N,wc/pi,blackman(N+1)); [H,w]=freqz(h,1,1000); mag=abs(H); db=20*log10(mag/max(mag)); subplot(2,1,1); plot(w/pi,db,'-b','LineWidth',1); xlabel('\omega/\pi');ylabel('幅度(dB)'); axis([0,1,-150,10]);grid on; subplot(2,1,2); plot(w/pi,angle(H)*180/pi,'-k','LineWidth',1); xlabel('\omega/\pi');ylabel('相位（度）'); grid on;哪里错啦

h=firl(N+1,wc/pi,blackman(N+2)); [H,w]=freqz(h,1,1000); mag=abs(H); db=20*log10(mag/max(mag)); subplot(2,1,1); plot(w/pi,db,'-b','LineWidth',1); xlabel('\omega/\pi');ylabel('幅度(dB)'); axis([0,1,-150...

function dx=inner_4DOF(t,x) global mi mo ci co ki ko kn ri ro rb dp db d Cr wi wo w wc wb nb l Fi Fo Fb smin smax Cdi Cdo Cdr Hi Ho Fnx Fny Ffx Ffy Wx Wy %定义全局变量 ri=0.01985; ro=0.03215; nb=8; db=0.0123; rb=0.00615; dp=0.052; d=0.03; Cr=12.5e-6; l=0.001; Fi=2*asind(0.5*l/ri)*pi/180; Fo=2*asind(0.5*l/ro)*pi/180; Fb=2*asind(l/rb)*pi/180; w=1800; wi=w*pi/30; wo=0; wb=(0.5*wi)*(dp/db)*(1-(db/dp)^2); wc=0.5*wi*(1-db/dp); mi=0.1; mo=0.15; ci=100; co=100; ki=600000; ko=2e+7; kn=2e+7; Fnx=0; Fny=0; Ffx=0; Ffy=0; Wx=0; Wy=120; smin=0.5*pi-Fo/2; smax=0.5*pi+Fo/2; Cdi=ri-(ri^2-(0.5*l)^2)^0.5; Cdo=ro-(ro^2-(0.5*l)^2)^0.5; Cdr=rb-(rb^2-(0.5*l)^2)^0.5; Hi=Cdr+Cdi; Ho=Cdr-Cdo; for j=1:nb St=wc*t+2*pi*(j-1)/nb+pi/6; ht=(x(1)-x(3))*cos(St)+(x(2)-x(4))*sin(St)-Cr; At=wb*t+pi/6; if ht>0 u=1; if mod(St,2*pi)>=smin&&mod(St,2*pi)<=smax Dt=ht-Ho; else Dt=ht; end if abs(mod(St,2*pi)-0.5*pi)>0&&abs(mod(St,2*pi)-0.5*pi)<0.25*Fo m=0; elseif abs(mod(St,2*pi)-0.5*pi)>=0.25*Fo&&abs(mod(St,2*pi)-0.5*pi)<0.5*Fo m=0.06; else m=0.002; end if j==1 if abs(mod(At,(2*pi)))<(Fb/2)||abs(mod(At,(2*pi))-(2*pi))<(Fb/2) Gt=ht-Ho; if 0<abs(mod(At,(2*pi)))<0.25*Fb||0<abs(mod(At,(2*pi))-(2*pi))<(0.25*Fb) k=0; elseif 0.25*Fb<abs(mod(At,(2*pi)))<(0.5*Fb)||0.25*Fb<abs(mod(At,(2*pi))-(2*pi))<(0.5*Fb) k=0.06; else k=0.002; end elseif abs(mod(At,(2*pi))-pi)<(Fb/2) Gt=ht-Hi; if 0<abs(mod(At,(2*pi))-pi)<(0.25*Fb) k=0; elseif (0.25*Fb)<abs(mod(At,(2*pi))-pi)<(0.5*Fb) k=0.06; else k=0.002; end else Gt=ht;k=0.002; end else Gt=ht;k=0.002; end else u=0;m=0;k=0;Dt=0;Gt=0; end fn=kn*u*abs((Dt)^1.5); fm=kn*u*abs((Gt)^1.5); fi=u*k*d*Wy/(2*db); fj=u*m*d*Wy/(2*db); Fnx=Fnx+(fn+fm)*cos(St); Fny=Fny+(fn+fm)*sin(St); Ffx=Ffx+(fj+fi)*sin(St); Ffy=Ffy+(fj+fi)*cos(St); end

这段代码是一个函数，输入参数有时间t和状态向量x，输出状态向量x的导数dx。这个函数中定义了一些全局变量，包括一些物理参数和控制参数。函数中使用了一个循环，计算了多个小叶片受风力的作用力，并将力的分量累加...

clc;clear all;close all; ws1=0.2*pi;ws2=0.8*pi; wp1=0.35*pi;wp2=0.65*pi; tr_width=min((wp1-ws1),(ws2-wp2)); N=ceil(12*pi/tr_width)+1; wc1=(ws1+wp1)/2;wc2=(ws2+wp2)/2; wc=[wc1 wc2]; h=firl(N,wc/pi,blackman(N+1)); [H,w]=freqz(h,1,1000); mag=abs(H);db=20*log10(mag/max(mag)); subplot(2,1,1); plot(w/pi,db,'-b','LineWidth',1); xlabel('\omega/\pi');ylabel('幅度(dB)');axis([0,1,-150,10]);grid on; subplot(2,1,2); plot(w/pi,w,'-k','LineWidth',1); xlabel('\omega/\pi');ylabel('相位（度）');grid on; 错哪里了？

h=firl(N+1,wc/pi,blackman(N+2)); [H,w]=freqz(h,1,1000); mag=abs(H); db=20*log10(mag/max(mag)); subplot(2,1,1); plot(w/pi,db,'-b','LineWidth',1); xlabel('\omega/\pi');ylabel('幅度(dB)'); axis([0,1,-150...

对以下代码进行分析；% 例1,设计一个带通滤波器，其参数为：ws1=0.2*pi;wp1=0.35*pi; wp2=0.65*pi;ws2=0.8*pi;Ap=-3dB, As=-75dB; % 根据阻带要求选择布莱克曼窗。 clear;clc; ws1=0.2*pi; wp1=0.35*pi; wp2=0.65*pi; ws2=0.8*pi; Ap=-3; As=-75; wd=min((wp1-ws1),(ws2-wp2)); wc1=(ws1+wp1)/2; wc2=(ws2+wp2)/2; % 计算窗口长度 N=ceil(11*pi/wd); % 计算窗口 w_bla=(blackman(N+1))'; hd=ideal_lp(wc2,N+1)-ideal_lp(wc1,N+1);%低通 h=hd.*w_bla; % 采用窗函数设计法完成低通滤波器的设计，参数为： wp1=0.35*pi; wp=0.35*pi;ws=0.8*pi;Ap=-3dB, As=-45dB; % 阻带要求是As % 采用窗函数设计法完成低通滤波器的设计 % 采用汉明窗以及ideal_lp函数 % 参数为：wp1=0.35pi; wp=0.35pi; ws=0.8*pi; Ap=-3dB, As=-45dB clear;clc; % 参数设置 wp1 = 0.35*pi; % 通带截止频率1 wp = 0.35*pi; % 通带截止频率2 ws = 0.8*pi; % 阻带截止频率 Ap = 3; % 通带最大衰减 As = 45; % 阻带最小衰减 % 计算滤波器阶数和截止频率 delta_w = ws - wp; delta_p = (10^(Ap/20)-1)/(10^(Ap/20)+1); delta_s = 10^(-As/20); A = -20*log10(min(delta_p,delta_s)); n = ceil((A-8)/(2.285*delta_w/pi)); wc = (wp+ws)/2; % 汉宁窗窗函数设计法 h = fir1(n, wc/pi, hann(n+1)); % 绘制滤波器幅频特性曲线 [H, W] = freqz(h, 1, 1024); figure; plot(W/pi, 20*log10(abs(H)));title('低通滤波器幅频特性曲线');xlabel('频率/\pi');ylabel('幅值/dB'); fvtool(h, 1); clear;clc; % 定义参数 ws = 0.2*pi; % 通带截止频率 wp = 0.35*pi; % 阻带截止频率 Ap = 3; % 通带最大衰减量 As = 50; % 阻带最小衰减量 % 计算数字滤波器阶数和截止频率 [N, wn] = buttord(wp/pi, ws/pi, Ap, As); % 设计数字滤波器b和a分别是分子和分母多项式的系数 [b, a] = butter(N, wn, 'high'); % 绘制滤波器频率响应曲线 freqz(b, a); fvtool(b, a);

此代码实现了两个滤波器的设计，一个是带通滤波器，一个是高通滤波器。 对于带通滤波器，先根据阻带要求选择布莱克曼窗，然后计算窗口长度。接着利用ideal_lp函数得到低通滤波器的理想频率响应，再用窗函数乘上，...

如果使用如下代码中的滤波器fl = 0.2; fu = 0.3; Wl = 2*pi*fl/fs; Wu = 2*pi*fu/fs; Wp = Wl/pi; Ws = Wu/pi; Rp = 1; Rs = 25; [N,Wc] = buttord(Wp,Ws,Rp,Rs); [B,A] = butter(N,Wc,'low'); [H,WH] = freqz(B,A,4096,fs);滤除上述产生的正弦信号，f1和fu应为多少

Wl = 2*pi*fl/fs; % 归一化通带边缘频率 Wu = 2*pi*fu/fs; % 归一化阻带边缘频率 Wp = Wl/pi; % 归一化通带边缘频率（单位为pi） Ws = Wu/pi; % 归一化阻带边缘频率（单位为pi） 接下来，根据滤波器的设计要求...

%% Sa的时域波形与频谱图 t1=-20:0.05:20; %(为什么去取值会影响频谱图) f1=sinc(t1/pi); %相当于Sa（t） figure(1); subplot(221); plot(t1,f1); xlabel('t1');ylabel('ft1'); title('Sa(t)时域波形'); grid; subplot(222); N=1000; %定义N k=-N:N; %2001个点 w1=10; %频率范围在（-10，10） w=k*w1/N; %在（-10，10）取2001个点 F=f1*exp(-1j*t1'.*w)*0.05; %傅里叶变换 plot(w,F); xlabel('x'); ylabel('fw1'); title('Sa(t)频谱图'); grid; %% 抽样（离散图和频谱图） wm=1; %信号带宽((带限信号) wc=1*wm; %截止频率 Ts=2; %采样间隔0(Ts<pi是过采样) ws=2*pi/Ts; %最低抽样频率 n=-10:10; %采样点个数（序列长度） Tss=-20:Ts:20;%时域具体采样点 f2=sinc(Tss/pi); %抽样信号 subplot(223); stem(Tss/pi,f2);%抽样后的离散图 xlabel('kTs'); ylabel('f(kTs)'); title('Sa(t)的抽样信号'); %冲激抽样后的频谱 F2w=f2*exp(-1j*Tss'*w)*Ts; Fw2=abs(F2w); subplot(2,2,4); plot(w,Fw2); xlabel('w'); ylabel('Fs(w)'); title('Sa(t)的抽样信号的频谱图'); %% 重构 figure(2); Dt=0.005;t=-20:Dt:20;%(重构后的取点的间隔) fa=f2*Ts*wc/pi*sinc((wc/pi)*(ones(length(Tss),1)*t-Tss'*ones(1,length(t)))); %（wc是滤波器截止频率要大于等于wm） %信号重建(将抽样的离散信号通过内插方法重构成连续的信号) subplot(311); plot(t,fa); xlabel('t'); ylabel('fa(t)'); title('重构Sa(t)'); grid; subplot(312); plot(t1, f1, t, fa); title('f1与fa进行对比');%可通过改变WS=多少倍的WM看出差别 xlabel('t/s'); ylabel('幅度'); legend('f1', 'fa'); grid on; %% 误差 error =abs(fa-sinc(t/pi)); subplot(313); plot(t,error); xlabel("t"); ylabel("error(t)"); title("重构信号与原信号的误差error(t)"); 详细解释这段代码fa=f2*Ts*wc/pi*sinc((wc/pi)*(ones(length(Tss),1)*t-Tss'*ones(1,length(t))));

通过计算fa=f2*Ts*wc/pi*sinc((wc/pi)*(ones(length(Tss),1)*t-Tss'*ones(1,length(t))))，我们将抽样信号f2乘以一些系数和sinc函数得到了重构后的信号fa。 最后，我们可以通过比较原始信号f1和重构信号fa的波形来...

matlab编写程序设计一个带通滤波器，其参数为：ws1=0.2*pi;wp1=0.35*pi; wp2=0.65*pi;ws2=0.8*pi;Ap=-3dB, As=-75dB; 根据阻带要求选择布莱克曼窗。

好的，以下是 Matlab 代码实现： matlab % 定义参数 ws1 = 0.2*pi; wp1 = 0.35*pi; wp2 = 0.65*pi;... h(i) = sin(pi*wc*n(i)) / (pi*n(i)); end end end 最终得到的滤波器系数为 b，a 为 1。

函数名称:void SOGI_Init(Second_order_Filter *Biquad_filter,uint8_t mode) //二阶广义积分器参数初始化 *入口参数:Second_order_Filter 参数指针地址 * uint8_t mode 当mode=1时不移相，mode=0时移相PI/2 *函数功能:二阶广义积分器参数初始化，使用Tustin双线性变换离散 *************************************************************************************************************/ void SOGI_Init(Second_order_Filter* Biquad_filter, uint8_t mode) { static uint16_t K=1;//sogi比例系数 Biquad_filter->wc = (2 * PI * AC_INPUT_FREQ) / TS_FREQ; switch (mode) { case 1: //不移相 u轴 Biquad_filter->b0 = 2 * Biquad_filter->wc*K; Biquad_filter->b1 = 0; Biquad_filter->b2 = -2 * Biquad_filter->wc*K; Biquad_filter->a0 = 4 + 2 * Biquad_filter->wc*K + Biquad_filter->wc * Biquad_filter->wc; Biquad_filter->a1 = 2 * Biquad_filter->wc * Biquad_filter->wc - 8; Biquad_filter->a2 = 4 + Biquad_filter->wc * Biquad_filter->wc - 2 * Biquad_filter->wc; break; case 0: //移相 qu轴 Biquad_filter->b0 = Biquad_filter->wc * Biquad_filter->wc*K; Biquad_filter->b1 = 2 * Biquad_filter->wc * Biquad_filter->wc*K; Biquad_filter->b2 = Biquad_filter->wc * Biquad_filter->wc*K; Biquad_filter->a0 = 4 + 2 * Biquad_filter->wc*K + Biquad_filter->wc * Biquad_filter->wc; Biquad_filter->a1 = 2 * Biquad_filter->wc * Biquad_filter->wc - 8; Biquad_filter->a2 = Biquad_filter->wc * Biquad_filter->wc - 2 * Biquad_filter->wc + 4; break; } Biquad_filter->b0 = Biquad_filter->b0 / Biquad_filter->a0; Biquad_filter->b1 = Biquad_filter->b1 / Biquad_filter->a0; Biquad_filter->b2 = Biquad_filter->b2 / Biquad_filter->a0; Biquad_filter->a1 = Biquad_filter->a1 / Biquad_filter->a0; Biquad_filter->a2 = Biquad_filter->a2 / Biquad_filter->a0; }

mode 是一个 uint8_t 类型的参数，当 mode 的值为 1 时表示不移相，当 mode 的值为 0 时表示移相 PI/2。 在函数内部，首先定义了一个静态变量 K，初始值为 1，代表 sogi 比例系数。 然后根据采样频率和...

分析以下matlab代码并写上注释，FIR: wp=0.5*pi;%边界频率 ws=0.6*pi; wdelta=ws-wp;%过渡带宽 N=ceil(8*pi/wdelta); Nw=N; wc=(wp+ws)/2; n=0:N-1; alpha=(N-1)/2; m=n-alpha+eps; hd=sin(wc*m)./(pi*m); win=hamming(Nw); h=hd.*win'; b=h; figure(1) [H,f]=freqz(b,1,512,50); subplot(2,1,1),plot(f,20*log10(abs(H))) xlabel('频率/Hz');ylabel('振幅/dB');grid on; subplot(2,1,2),plot(f,180/pi*unwrap(angle(H))); xlabel('频率/Hz');ylabel('相位/o');grid on; f1=8;f2=21; N=100; n=0:N-1;dt=0.02; t=n*dt; x=sin(2*pi*f1*t)+0.5*cos(2*pi*f2*t); y=filter(b,1,x); figure(2) subplot(2,1,1),plot(t,x),title('输入信号') subplot(2,1,2),plot(t,y) hold on;plot([1 1]*(N-1)/2*dt,ylim,'r') xlabel('时间/s'),title('输出信号');

hd=sin(wc*m)./(pi*m); % 设计汉明窗函数 win=hamming(Nw); % 计算FIR滤波器系数 h=hd.*win'; % 将滤波器系数赋值给b b=h; % 绘制FIR滤波器的幅度响应和相位响应 figure(1) [H,f]=freqz(b,1,512,50); % freqz函数...

%ch6prog1.m clear clc wp=0.3*pi;ws=0.5*pi;%滤波器通带及阻带截止频率 tr=ws-wp; %过渡带宽tr N=ceil(6.6*pi/tr)+1 %滤波器的点数(阶数)N n=[0:1:N-1]; wc=(ws+wp)/2; %hd(n)的截止频率wc m=n-(N-1)/2+eps; hd=sin(pi*m)./(pi*m)-sin(wc*m)./(pi*m);%理想低通滤波器hd(n) wn=hamming(N);%窗函数（哈明窗） h=hd.*wn; %加窗处理，设计FIR滤波器的单位脉冲响应h(n) [H,w]=freqz(h,[1],1000,'whole'); %h(n)的频率响应H(w) mag=abs(H); db=20*log10((mag+eps)/max(mag)); %h(n)的幅频特性(dB) delta_w=2*pi/1000; ap=-(min(db(1:1:wp/delta_w+1))) %技术指标验证ap,as as=-round(max(db(ws/delta_w+1:1:501))) figure(1) %绘图 subplot(221);stem(n,hd,'.');grid on;title('hd(n)'); subplot(222);stem(n,wn,'.');grid on;title('汉宁窗'); subplot(223);stem(n,h,'.');grid on;title('h(n)'); subplot(224);plot(w(1:501)/pi,db(1:501));grid on;title('H(w)');

hd = sin(pi*m)./(pi*m) - sin(wc*m)./(pi*m); % 加窗处理，设计FIR滤波器的单位脉冲响应h(n) wn = hamming(N); h = hd .* wn; % h(n)的频率响应H(w) [H, w] = freqz(h, [1], 1000, 'whole'); % h(n)的幅频特性...

% 参数设置 fp = 4000; % 通带截止频率 (Hz) fst = 4500; % 阻带截止频率 (Hz) As = 60; % 阻带衰减 (dB) fs = 20000; % 抽样频率 (Hz) % 计算窗口长度 delta_f = (fst - fp) / fs; % 归一化阻带宽度 Delta = 10^(-As / 20); % 阻带衰减系数 M = ceil((6.6 * pi) / (2 * pi * delta_f)); % 使用布莱克曼窗计算滤波器长度 N = M + 1; % 滤波器阶数 % 设计低通滤波器 Wc = (fp + fst) / (2 * fs); % 归一化截止频率 window = blackman(N)'; % 布莱克曼窗 [n, ~] = meshgrid(0:M-1); % 网格生成 hd = 2 * Wc * sinc(2 * Wc * (n-M/2)); % 理想低通滤波器的单位冲激响应 h = hd .* window; %应用布莱克曼窗 % 画出幅度响应曲线和相位响应曲线 [H, freq] = freqz(h, 1, 1024); H_dB = 20 * log10(abs(H)); % 转换为 dB 值 % 幅度响应 figure; plot(freq / pi * fs / 2, H_dB); xlabel('Frequency (Hz)'); ylabel('Gain (dB)'); title('Amplitude Response'); grid on; % 相位响应 figure; unwrap_phase = unwrap(angle(H)); % 解包相位以避免跳变 plot(freq / pi * fs / 2, unwrap_phase); xlabel('Frequency (Hz)'); ylabel('Phase (radians)'); title('Phase Response'); grid on;

hd = 2 * Wc * sinc(2 * Wc * (n-M/2)); % 理想低通滤波器的单位冲激响应 可能会出现“矩阵维度不一致”的错误，这是因为在进行 sinc 函数运算时，(n-M/2) 的维度与 2*Wc 不匹配。解决该问题的方法是使用点除...

Wp=3*pi*4*12^3; Ws=3*pi*12*10^3; rp=1; rs= 30; %设计滤波器的参数 wp= 1;ws= Ws/Wp; %对参数归一化 [N, wc] = cheb2ord(wp, ws,rp,rs, 's'); %计算滤波器阶数和阻带起始频率 [z,p,k] = cheb2ap(N,rs); %计算零点、极点、增益 [B,A]= zp2tf(z,p,k); %计算系统函数的多项式 w=0:0.02*pi:pi; [h,w]= freqs(B,A,w); plot(w*wc/wp, 20*log10(abs(h)), 'k');grid; xlabel( '\lambda');ylabel( 'A(\lambda)/dB');将该滤波器修改为带通，通带为9000Hz至16000Hz

plot(wc*w/Wp, 20*log10(abs(h)), 'k'); grid on; xlabel('\omega/ \pi'); ylabel('A(\omega)/dB'); 运行上述代码，即可得到通带为9000Hz至16000Hz的带通滤波器的幅频特性曲线。特性曲线如下所示： ![带通...
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