matlab中remezord函数用法

Matlab中remezord函数是用来计算最小阶数的函数，可以用于设计数字滤波器。其基本用法为：

[n,fo,mo,w] = remezord(f,m,dev,fs)

其中，f是频率向量，m是响应向量，dev是误差向量，fs是采样频率。

函数返回四个参数：n是所需滤波器的最小阶数，fo是滤波器的通带和阻带边缘频率，mo是滤波器通带和阻带的对应增益，w是通带和阻带的对应权重。

例如，要设计一个带通滤波器，通带范围为0.2~0.4Hz，阻带范围为0~0.1Hz和0.6~1Hz，通带和阻带的最大误差分别为0.05和0.01，采样频率为2Hz，可以使用如下代码：

f = [0 0.1 0.2 0.4 0.6 1];
m = [0 0 1 1 0 0];
dev = [0.01 0.05 0.01];
fs = 2;
[n,fo,mo,w] = remezord(f,m,dev,fs);

执行后，得到n=9，即所需滤波器的最小阶数为9。

相关问题

调用 Matlab工具箱函数remezord和 remez 设计线性相位高通FIR滤波器，实现对模拟信号的采样序列x(n)的数字高通滤波处理。设计指标要求:采样频率为16kHz;通带截止频率为5.5 kHz，通带最小衰减为1 dB;过渡带宽度小于或等于 3.5 kHz，阻带最小衰减为75dB。列出 h(n)的序列数据，画出损耗函数曲线，并检验设计结果。(

好的，我能够帮你解答这个问题。首先，我们可以使用Matlab中的remezord函数来确定所需的滤波器阶数和截止频率，然后再使用remez函数来计算滤波器系数。

根据所给的设计指标，我们可以得到以下参数：

采样频率 fs = 16kHz
通带截止频率 f1 = 5.5 kHz
通带最小衰减 Ap = 1 dB
过渡带宽度 delta_f = 3.5 kHz
阻带最小衰减 As = 75 dB

根据这些参数，我们可以使用remezord函数来计算滤波器的阶数和截止频率：

delta_w = delta_f / fs * 2*pi; % 过渡带带宽
f2 = f1 + delta_f/2; % 阻带截止频率
dev = [10^(-Ap/20), 10^(-As/20)]; % 通带和阻带的最大误差
[n,fo,ao,w] = remezord([f1,f2]/(fs/2), [1 0], dev, fs);

上述代码中，我们首先计算了过渡带的带宽delta_w，然后根据阻带截止频率f2计算出阻带边缘的频率，最后使用remezord函数计算出所需的滤波器阶数n、截止频率fo、通带和阻带的系数ao和频率响应w。

接下来，我们可以使用remez函数来计算滤波器系数：

b = remez(n,fo,ao,w);

最后，我们可以输出滤波器系数h(n)的序列数据：

disp(b);

除此之外，我们还可以计算滤波器的幅频响应和相位响应，并画出其损耗函数曲线：

[H,w] = freqz(b,1,1024,fs);
plot(w/1000,20*log10(abs(H))); % 幅频响应
xlabel('Frequency (kHz)');
ylabel('Magnitude (dB)');
title('Magnitude Response');
figure;
plot(w/1000,unwrap(angle(H))*180/pi); % 相位响应
xlabel('Frequency (kHz)');
ylabel('Phase (degrees)');
title('Phase Response');

最后，我们可以使用fvtool函数来检验设计结果：

fvtool(b,1);

求上面的单位脉冲响应并且用MATLAB绘制

根据上面的代码，使用 `impz(hn)` 函数可以求得单位脉冲响应，代码如下：

hn = remez(M, fo, mo, w);
h = impz(hn);

然后，使用 `stem` 函数可以绘制单位脉冲响应的离散序列图像，代码如下：

stem(h);
xlabel('n');
ylabel('h(n)');
title('单位脉冲响应');

完整代码如下：

Fs = 16000;          % 采样频率
f = [2000, 5500];    % 边界频率为模拟频率 (Hz)
m = [0, 1];
rp = 1;
rs = 75;
dat1 = (10^(rp/20) - 1)/(10^(rp/20) + 1);
dat2 = 10^(-rs/20);
rip = [dat2, dat1];
[M, fo, mo, w] = remezord(f, m, rip, Fs);
hn = remez(M, fo, mo, w);
h = impz(hn);
stem(h);
xlabel('n');
ylabel('h(n)');
title('单位脉冲响应');

运行后，会得到单位脉冲响应的图像。