MATLAB实现升余弦滤波器代码解析

"该资源提供了关于升余弦滤波器的MATLAB实现方法，包括rcosdesign函数的使用以及源代码示例。" 在信号处理领域，升余弦滤波器是一种广泛应用的滤波器类型，特别是在数字通信系统中，它常被用作发送端的成型滤波器，用于抑制信号的带外辐射，减少码间干扰(ISI)。升余弦滤波器的设计关键在于其滚降系数（Roll-off Factor，通常表示为β），这个系数决定了滤波器的带宽和过渡带陡峭程度。 MATLAB提供了`rcosdesign`函数来设计FIR（有限冲击响应）升余弦滤波器。该函数的基本语法为`b=rcosdesign(beta,span,sps)`，其中： - `beta` 是滚降系数，决定了滤波器的带宽与选择性之间的权衡。 - `span` 表示滤波器覆盖的符号数（Symbols），即滤波器的长度以符号为单位。 - `sps` 指示每个符号包含的采样点数，即上采样率。 如果需要选择均方根（'sqrt'）或正常的（'normal'）升余弦滤波器，可以使用`shape`参数，如`b=rcosdesign(beta,span,sps,shape)`。 在实际应用中，由于理想的升余弦滤波器具有无限多的抽头，因此需要通过加窗来实现。例如，将滤波器窗口长度设置为6个符号长度，导致3个符号的群延迟。滤波器的阶数（抽头数）等于`sps*span`，必须为偶数，以确保滤波器的能量为1。 在给出的源代码示例中，创建了一个滚降系数为0.5，覆盖6个符号，每个符号8个采样的升余弦滤波器。通过` fvtool `函数可视化滤波器的特性，帮助理解其频率响应。 升余弦滤波器在信号上采样后进行脉冲成型，确保信号的频谱特性符合传输要求。在给定的代码中，`Nsym`定义了滤波器的符号数，`beta`是滚降系数，而`samsPerSym`表示每个符号的采样数。 升余弦滤波器在数字通信系统中扮演着至关重要的角色，通过MATLAB的`rcosdesign`函数可以方便地设计和分析这类滤波器的性能。理解和掌握升余弦滤波器及其MATLAB实现对于信号处理和通信工程的专业人士来说是必要的技能。