iir数字滤波器设计及matlab实现,iir数字滤波器设计及其matlab实现

IIR数字滤波器是一种常见的数字滤波器，它具有无限脉冲响应，可以实现比FIR数字滤波器更高阶的滤波器设计。下面介绍一下IIR数字滤波器设计及其Matlab实现。

### IIR数字滤波器设计

IIR数字滤波器的设计通常分为两种：基于模拟滤波器的设计和直接数字滤波器的设计。

#### 基于模拟滤波器的设计

基于模拟滤波器的设计方法是将模拟滤波器的传递函数进行离散化，得到IIR数字滤波器的差分方程。

具体步骤如下：

1. 设计一个模拟滤波器，其传递函数为H(s)。
2. 将模拟滤波器的传递函数H(s)进行离散化，得到离散化后的传递函数H(z)。
3. 将离散化后的传递函数H(z)进行因式分解，得到IIR数字滤波器的差分方程。

这种方法的优点是设计简单，但需要考虑离散化误差对滤波器性能的影响。

#### 直接数字滤波器的设计

直接数字滤波器的设计方法是直接根据数字滤波器的性质进行设计，不需要借助模拟滤波器。

具体步骤如下：

1. 确定IIR数字滤波器的类型（低通、高通、带通、带阻）和阶数。
2. 确定滤波器的截止频率或通带和阻带范围。
3. 根据所选的类型和阶数，选择适当的设计方法（巴特沃斯、切比雪夫等）。
4. 根据所选的设计方法，计算滤波器的系数。
5. 将计算得到的系数代入IIR数字滤波器的差分方程中，得到滤波器的实现方式。

这种方法的优点是对滤波器性能的控制更加精确，但需要进行复杂的计算。

### Matlab实现

在Matlab中，可以使用`butter`、`cheby1`、`cheby2`等函数来实现IIR数字滤波器的设计。

以设计一个10阶低通Butterworth滤波器为例，代码如下：

% 采样率
Fs = 1000;
% 截止频率
fc = 100;
% 阶数
n = 10;

% 设计滤波器
[b,a] = butter(n,fc/(Fs/2),'low');

% 信号
t = 0:1/Fs:1;
x = sin(2*pi*50*t) + sin(2*pi*150*t) + sin(2*pi*300*t);

% 滤波
y = filter(b,a,x);

% 绘图
figure;
subplot(2,1,1);
plot(t,x);
title('原始信号');
subplot(2,1,2);
plot(t,y);
title('滤波后信号');

其中，`butter(n,Wn,'low')`函数用于设计低通Butterworth滤波器，`n`为阶数，`Wn`为截止频率。`filter(b,a,x)`函数用于对信号进行滤波，`b`和`a`为滤波器的系数。

以上是IIR数字滤波器的设计及其Matlab实现的简单介绍，希望能对你有所帮助。