下一段matlab程序,输入滤波器的指标即可计算出IIR滤波器x与y的系数

时间: 2024-02-13 19:00:29 浏览: 23
好的,以下是一个基于输入滤波器指标计算IIR滤波器x与y系数的Matlab程序: ```matlab function [b, a] = iir_filter_coeffs(wp, ws, Rp, Rs, fs) % Inputs: % wp: passband edge frequency in Hz % ws: stopband edge frequency in Hz % Rp: passband ripple in dB % Rs: stopband attenuation in dB % fs: sampling frequency in Hz % Outputs: % b: numerator coefficients of the IIR filter % a: denominator coefficients of the IIR filter % Calculate analog filter specifications Wp = 2*pi*wp/fs; Ws = 2*pi*ws/fs; Rp = 10^(Rp/20) - 1; Rs = 10^(Rs/20); % Calculate analog filter order and cutoff frequency [n, Wn] = buttord(Wp, Ws, Rp, Rs, 's'); % Calculate analog filter transfer function [b, a] = butter(n, Wn, 's'); % Convert analog filter to digital filter [b, a] = bilinear(b, a, fs); end ``` 这个函数接受五个输入参数:通带边缘频率 `wp`,阻带边缘频率 `ws`,通带波动 `Rp`,阻带衰减 `Rs`,以及采样频率 `fs`。函数返回两个输出参数:IIR滤波器的Numerator系数 `b` 和Denominator系数 `a`。您可以将这些系数输入到 `filter()` 函数中,以应用IIR滤波器。

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clear,clc; val=importdata('Ecg.txt'); signal=val(1,1:1800); fs=500; figure(1) subplot(4,2,1); plot(signal); title('干净的EGC信号'); xlabel('采样点'); ylabel('幅值(dB)'); grid on; signal1=awgn(signal,10,'measured'); subplot(4,2,2); plot(signal1); title('高斯噪声的EGC信号'); xlabel('采样点'); ylabel('幅值(dB)'); % 设计IIR低通滤波器 Wp = 0.1pi; % 通带截止频率 Ws = 0.16pi; % 阻带截止频率 Rp = 1; % 通带衰减 Rs = 15; % 阻带衰减 [n, Wn] = buttord(Wp, Ws, Rp, Rs, 's'); [b, a] = butter(n, Wn); % 绘制数字低通滤波器的幅频响应 [H, w] = freqz(b, a, 512); f = w/pi500; subplot(4,2,3); plot(w/pi,20log10(abs(H))); xlabel('频率'); ylabel('幅值(dB)'); title('IIR低通滤波器幅频响应'); iir_filtered_signal = filter(b, a, signal1); subplot(4,2,4); plot(iir_filtered_signal); xlabel('频率'); ylabel('幅值(dB)'); title('IIR低通滤波后的含高斯噪声的图像'); iir_signal = abs(fft(signal)); subplot(4,2,5); plot(20log10(abs(iir_signal))); xlabel('频率'); ylabel('幅值(dB)'); title('含高斯噪声的频谱'); iir_signal1 = abs(fft(signal1)); subplot(4,2,6); plot(20log10(abs(iir_signal1))); xlabel('频率'); ylabel('幅值(dB)'); title('IIR低通滤波后的含高斯噪声的频谱'); n = 80; % 滤波器阶数 wc = 0.1pi; % 通带截止频率 h = fir1(n, wc/(fs/2), kaiser(n+1, 6)); % 计算FIR低通滤波器系数 filtered_signal_fir = filter(h, 1, signal); % 应用FIR滤波器 subplot(4,2,7); plot(20log10(abs(h))); title('FIR低通滤波幅频响应'); xlabel('频率'); ylabel('幅值(dB)'); [Pxx_filtered_fir, f_filtered_fir] = periodogram(filtered_signal_fir, [], [], fs); subplot(4,2,8); plot(20*log10(abs(Pxx_filtered_fir))); title('FIR低通滤波后的含高斯噪声的频谱'); xlabel('频率'); ylabel('幅值(dB)');逐句注释这段代码

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