a=2; w=0.5; freq=5;f_cutoff=w; % b=f_cutoff/(freq/2); b=0.1; [Numb,Den]=butter(a,b,'low');

时间: 2023-10-24 18:04:37 浏览: 36
你给出的代码段是一个使用巴特沃斯滤波器设计低通滤波器的过程。其中,a=2表示滤波器的阶数,w=0.5表示滤波器的截止角频率,freq=5表示信号的采样频率,f_cutoff=w表示滤波器的截止频率,b=f_cutoff/(freq/2)计算出了归一化截止频率,最后使用butter函数设计出了一个二阶巴特沃斯低通滤波器,并将其传递函数分子系数和分母系数分别存储在Numb和Den中。
相关问题

b=f_cutoff/(freq/2)

这段代码的作用是计算巴特沃斯滤波器的归一化截止频率。其中,f_cutoff表示滤波器的截止频率,freq表示信号的采样频率。由于巴特沃斯滤波器设计时需要使用归一化截止频率,因此需要将f_cutoff进行归一化处理。具体而言,将f_cutoff除以采样频率的一半,即freq/2,可以得到归一化截止频率。这里将计算得到的归一化截止频率赋值给变量b,用于后续的巴特沃斯滤波器设计。

a=2;%%滤波器阶数 w=0.5; freq=5;%%频率 f_cutoff=w; % b=f_cutoff/(freq/2); b=0.1; [Numb,Den]=butter(a,b,'low');

这段代码是用于设计一个低通滤波器,其中: - a=2 表示滤波器的阶数为2阶; - w=0.5 表示滤波器的截止频率为0.5; - freq=5 表示信号的采样频率为5; - f_cutoff=w 表示滤波器的截止频率为w; - b=f_cutoff/(freq/2) 表示归一化的截止频率; - b=0.1 表示实际的截止频率为0.1; - [Numb,Den]=butter(a,b,'low') 表示使用 butter 函数设计一个2阶的低通滤波器,其截止频率为0.1。 这段代码的作用是生成一个数字信号的低通滤波器,用于去除高频噪声。

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详细解释以下Python代码:import numpy as np import adi import matplotlib.pyplot as plt sample_rate = 1e6 # Hz center_freq = 915e6 # Hz num_samps = 100000 # number of samples per call to rx() sdr = adi.Pluto("ip:192.168.2.1") sdr.sample_rate = int(sample_rate) # Config Tx sdr.tx_rf_bandwidth = int(sample_rate) # filter cutoff, just set it to the same as sample rate sdr.tx_lo = int(center_freq) sdr.tx_hardwaregain_chan0 = -50 # Increase to increase tx power, valid range is -90 to 0 dB # Config Rx sdr.rx_lo = int(center_freq) sdr.rx_rf_bandwidth = int(sample_rate) sdr.rx_buffer_size = num_samps sdr.gain_control_mode_chan0 = 'manual' sdr.rx_hardwaregain_chan0 = 0.0 # dB, increase to increase the receive gain, but be careful not to saturate the ADC # Create transmit waveform (QPSK, 16 samples per symbol) num_symbols = 1000 x_int = np.random.randint(0, 4, num_symbols) # 0 to 3 x_degrees = x_int*360/4.0 + 45 # 45, 135, 225, 315 degrees x_radians = x_degrees*np.pi/180.0 # sin() and cos() takes in radians x_symbols = np.cos(x_radians) + 1j*np.sin(x_radians) # this produces our QPSK complex symbols samples = np.repeat(x_symbols, 16) # 16 samples per symbol (rectangular pulses) samples *= 2**14 # The PlutoSDR expects samples to be between -2^14 and +2^14, not -1 and +1 like some SDRs # Start the transmitter sdr.tx_cyclic_buffer = True # Enable cyclic buffers sdr.tx(samples) # start transmitting # Clear buffer just to be safe for i in range (0, 10): raw_data = sdr.rx() # Receive samples rx_samples = sdr.rx() print(rx_samples) # Stop transmitting sdr.tx_destroy_buffer() # Calculate power spectral density (frequency domain version of signal) psd = np.abs(np.fft.fftshift(np.fft.fft(rx_samples)))**2 psd_dB = 10*np.log10(psd) f = np.linspace(sample_rate/-2, sample_rate/2, len(psd)) # Plot time domain plt.figure(0) plt.plot(np.real(rx_samples[::100])) plt.plot(np.imag(rx_samples[::100])) plt.xlabel("Time") # Plot freq domain plt.figure(1) plt.plot(f/1e6, psd_dB) plt.xlabel("Frequency [MHz]") plt.ylabel("PSD") plt.show(),并分析该代码中QPSK信号的功率谱密度图的特点

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