原始信号由5Hz，50Hz，110Hz三种频率的正弦信号构成，并含有直流分量。原始信号为：y=sin(5*2*pi*x)+sin(50*2*pi*x)+sin(110*2*pi*x)+0.5;图 1 原始信号 使用通带为[10,100]Hz的切比雪夫滤波器，滤波后的信号时域曲线为：图 2 滤波信号对原始信号和滤波信号作傅里叶变换，观察频谱的变化（左图为原始信号
转载
2024-01-10 14:21:04
214阅读
下图是低通巴特沃斯滤波器、Ⅰ型切比雪夫滤波器、贝塞尔滤波器的幅频特性在同一坐标系里的比较。图中能明显看出切比雪夫滤波器通带内的波动、巴特沃斯滤波器的平坦，但这是幅频特性，看不出贝塞尔滤波器的最大优点---恒定群延迟(即线性相位响应)。下图是巴特沃斯滤波器、Ⅰ型切比雪夫滤波器、Ⅱ型切比雪夫滤波器和椭圆滤波器分别构成低通滤波器时的幅频特性比较。滤波器有多种分类方法，本文说的以三个人的名字命名的三种滤波
本文章仅代表个人观点，如有错误缺漏，欢迎指正。广义切比雪夫滤波器原型是现在广泛使用的滤波器函数，因其把有切比雪夫滤波器无限元处的传输零点移到有限远处(可以是近带外)，使近带外的抑制特性更好。1.广义切比雪夫滤波器原型由广义切比雪夫原型得到传递函数的分子分母多形式,,是综合滤波器以及得到耦合函数的基础。由可求得的零点，由可求得的零点. &n
转载
2024-06-27 11:01:52
189阅读
什么是FIR？什么是IIR？需要大家自己回顾复习！温故而知新！！！本课程侧重仿真，因此同学们一定要能够读懂仿真程序中出现的错误提示，虽然是英文的，但不要成为自己不去读的理由。重点知识：能否用卷积函数来代替呢？怎么等效使用？未完，待续！
椭圆滤波器 设计一个带通椭圆数字滤波器 , 通带为 100 ～200 H z,过渡带均为 50 H z,通带波纹小于 3 db ,阻带衰减为 30 db ,采样频率 f s =1 000 H z 。fs = 1000;
Rp = 3;Rs = 30;
Wp = 2*[100 200]/fs; % 0-1之间
Ws = 2*[80 220]/fs; % 0-1之间
[n,Wn] = ellipor
切比雪夫Ⅰ型滤波器特点： 1、幅度特性是在一个频带内（通带或阻带）范围内具有等波纹特性； 2、Ⅰ型在通带范围内是等波纹的，在阻带范围内是单调的。测试代码：% Cheby1Filter.m
% 切比雪夫Ⅰ型滤波器的设计
%
clear;
close all;
clc;
fs = 1000; %Hz 采样频率
Ts = 1/fs;
N = 10
转载
2024-06-08 19:59:09
331阅读
window)，可以指定窗函数向量window。如果缺省window参数，则fir1默认为哈明窗。其中可选的窗函数有Rectangular Barlrtt Hamming Hann Blackman窗，其相应的都有实现函数。MATLAB信号处理工具箱函数buttp buttor butter是巴特沃斯滤波器设计函数，其有5种调用格式，本课程设计中用到的是[N,wc]=butter(N,wc,Rp,
目录一、理论基础二、核心程序三、仿真测试结果一、理论基础从FIR数字滤波器的系统函数可以看出，极点都是在Z平面的原点，而零点的分布是任意的。不同的分布对应不同的频率响应，最优设计实际上就是调节这些零点的分布，使得实际滤波器的频率响应和理想滤波器的频率响应之间的最大绝对误差最小。 切比雪夫逼近法正是利用这种思想进行FIR数字滤波器设计的，对H作最佳逼近，因而获得了较好的通带和阻带性能，并能准确地制定
转载
2024-01-22 13:48:29
146阅读
Matlab基础——切比雪夫I型滤波器（一）cheb1ord 、 chey1 and freqz 切比雪夫Ⅰ型滤波器在通带或阻带上频率响应幅度等波纹波动的滤波器。滤波器通常工作在时域上。 切比雪夫滤波器和理想滤波器的频率响应曲线之间的误差最小，但是在通频带内存在幅度波动。 文章目录Matlab基础——切比雪夫I型滤波器（一）语法cheb1ordcheby1freqz滤波器类型阻带和通带规范例子引用
转载
2023-12-20 09:55:30
68阅读
一、摘要本次一共做了11个滤波器实验，包括： 1.限幅滤波器 2.中位值滤波器 3.递推中位值滤波器 4.算数平均值滤波器 5.递推算数平均数滤波器 6.中位值平均滤波器 7.限幅平均滤波器 8.一阶滞后滤波器 9.加权递推平均滤波器 10. 消抖滤波器 11.限幅消抖滤波器网上常见的有10个滤波器，第三个递推中位值滤波器由自己小改设计二、简单常规滤波器1.限幅滤波器1.1 操作方法根据经验判断两
转载
2023-09-02 11:31:52
267阅读
滤波器主要有低通滤波器、高通滤波器和带通滤波器三种，按照电路工作原理又可分为无源和有源滤波器两大类。低通滤波器电感阻止高频信号通过而允许低频信号通过，电容的特性却相反。信号能够通过电感的滤波器、或者通过电容连接到地的滤波器对于低频信号的衰减要比高频信号小，称为低通滤波器。低通滤波器原理很简单，它就是利用电容通高频阻低频、电感通低频阻高频的原理。对于需要截止的高频，利用电容吸收电感、阻碍的方法不使它
转载
2024-01-13 12:43:36
154阅读
上半年毕设的时候接触了卡尔曼滤波器，用matlab实现了该过程，尝试在一个课后作业中用三维度矩阵来存储变量的方式，结构似乎更好理解，记录一下分析的过程。可以查看中的卡尔曼滤波器部分，有一些更详细的解读。假如有一块电阻，你不知道它的阻值是多少，你想通过多次测量电压和电流值，从而用定义法求出来它的阻值大小，测量结果如下表所示：Current (A)Voltage (V)0.21.230.31.380.
转载
2024-02-28 14:51:13
136阅读
在使用Python进行信号处理过程中，利用 scipy.signal.filtfilt()可以快速帮助实现信号的滤波。1.函数的介绍(1).滤波函数scipy.signal.filtfilt(b, a, x, axis=-1, padtype='odd', padlen=None, method='pad', irlen=None)输入参数：b: 滤波器的分子系数向量a: 滤波器的分母系数向量x:
转载
2023-08-13 13:40:03
768阅读
文章目录1.高斯滤波器2.高斯函数讲解（1）高斯函数（2）参数详解（3）高斯函数具体实现过程（3）那这里的sigmaX，sigmaY，ksize是怎么实现卷积并且对图像进行滤波的呢？（1）为什么要使用sigmaX和sigmaY呢？（2）卷积核（权重矩阵）中的值具体计算3.代码实战（1）当sigma=0.0时，随着ksize的不同，平滑的效果（2）当设置sigma的值不为0的时候，随着sigma增
转载
2023-11-06 09:32:30
99阅读
基于scipy模块使用Python实现简单滤波处理作用：去除干扰信号1. 低通滤波：去除高于某一阈值频率的信号；'lowpass'2. 高通滤波：去除低于某一频率的信号；'highpass'3. 带通滤波：类似低通高通的结合保留中间频率信号；'bandpass'4. 带阻滤波器：低通高通的结合只是过滤掉的是中间部分；'bandstop'一、滤波器构造函数:s
转载
2023-07-05 19:34:18
1143阅读
前言本节将要介绍OpenCV 提供的三种不同的梯度滤波器，或者说高通滤波器：Sobel，Scharr 和 Laplacian。总的来说：Sobel，Scharr 其实就是求一阶或二阶导数。Scharr 是对 Sobel（使用小的卷积核求解求解梯度角度时）的优化。而Laplacian 是求二阶导数。一、Sobel算子其API如下：dst = cv2.Sobel(src, ddepth, dx, dy
转载
2023-12-04 22:56:26
84阅读
scipy.signal.ellip 椭圆滤波器scipy.signal.ellip(N, rp, rs, Wn, btype='low',analog=False, output='ba', fs=None)[source]Elliptic (Cauer) digital and analog filterdesign. Design an Nth-order digital or analog
转载
2023-08-07 16:41:29
370阅读
scipy Matlab-style IIR 滤波器设计上(Butterworth\Chebyshev type I \Chebyshev type II )各种滤波接口滤波器接口含义butter(N, Wn[, btype, analog, output, fs])设计Butterworth模拟和数字滤波器buttord(wp, ws, gpass, gstop[, analog, fs])自动
转载
2024-05-17 04:19:46
305阅读
butter（）函数是求Butterworth数字滤波器的系数向量，在求出系数后对信号进行滤波时需要用scipy.signal.filtfilt()。 需要安装scipy包。函数butter()设计滤波器就是设计滤波器系数[B,A]。 [b,a]=butter(n,Wn)，根据阶数n和归一化截止频率Wn计算ButterWorth滤波器分子分母系数（b为分子系数的矢量形式，a为分母系数的矢量形式）。
转载
2023-08-04 19:08:16
812阅读
在使用Python进行信号处理过程中，利用 scipy.signal.filtfilt()可以快速帮助实现信号的滤波。1.函数的介绍(1).滤波函数scipy.signal.filtfilt(b, a, x, axis=-1, padtype=‘odd’, padlen=None, method=‘pad’, irlen=None)输入参数：b: 滤波器的分子系数向量a: 滤波器的分母系数向量x:
转载
2023-08-24 18:07:30
655阅读
