项目里面有用到插值滤波器的场合,用matlab做了前期的滤波器性能仿真,产生的滤波器系数保存下来输入到FPGA IP中使用即可. 下面是仿真的代码 % clear all close all Nx = ; Tx = ; nx = :Nx-; x = sin(*pi**nx/Tx); L = ; % Ny = L * Nx; % ny = :Ny-; % yi = zeros(,Ny); % yi(:L:Ny) = x; % figure; % stem(yi); Fst1 = 0.05; Fp1

滤波器设计是一个创建满足指定滤波要求的滤波器参数的过程.滤波器的实现包括滤波器结构的选择和滤波器参数的计算.只有完成了滤波器的设计和实现,才能最终完成数据的滤波. 滤波器设计的目标是实现数据序列的频率成分变更.严格的设计规格需要指定通带波纹数.阻带衰减.过渡带宽度等.更准确的指定可能需要实现最小阶数的滤波器.需要实现任意形状的滤波器形状或者需要用fir滤波器实现.指定的要求不同,滤波器的设计也不同. Matlab的信号处理工具箱软件提供了两种方式设计滤波器:面向对象的和非面向对象的.面向对象的方

转载请注明文章来源 – http://blog.csdn.net/v_hyx ,请勿用于任何商业用途         对于滤波器设计,以前虽然学过相关的理论(现代数字信号处理和DSP设计),但一直不求甚解,也没用过.趁着最近使用了一下,就来重学一回,温故而知新.       先来说说IIR滤波器设计,理论与原理参考如下博客,写得简明易懂,不错. http://blog.csdn.net/thnh169/article/details/9034483  [数字信号处理]IIR滤波器基础 http:

0. 基本概念 AWG:Additive White(zero-mean) Gaussian,可加白噪声: AWGN:Additive White(zero-mean) Gaussian Noise 将某一均值为 0 方差为大小的噪声序列,加到原始信号和传递函数卷积后的结果上, N, L AWG = sigma*randn(N+L-1, 1); y_hat = conv(y, h) + AWG 1. 滤波器设计 Lowpass Digital Differentiators 2. Gabor 滤

FIR滤波器的优越性: 相位对应为严格的线性,不存在延迟失真,仅仅有固定的时间延迟: 因为不存在稳定性问题,设计相对简单: 仅仅包括实数算法,不涉及复数算法,不须要递推运算,长度为M,阶数为M-1,计算值约为M/2. 关于FIR滤波器的幅频特性和相频特性.在人们不关心相位时,能够让幅频特性常为正,原来为负的部分仅仅需相位加上pi来补偿. 但当相位非常重要,不同意随便增减时,幅频特性就必须区分正负.我们这里称为符幅特性. 符幅特性负值部分向上反褶就和我们平时看到的幅频特性一样,还是满足对称性的.

作者:桂. 时间:2017-08-15  20:28:11 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/7367738.html 前言 本文主要记录滤波器设计的基本流程,涉及到定点/浮点的转化. 一.Fdatool基本操作 Command输入fdatool,例如FIR采用窗函数法设计16阶低通filter,fc(frequency cutoff) = 10800Hz,fs = 48000Hz,输入参数: 需要注意的是由于存在常数项,N阶Filter用N-1阶设计

来源:https://blog.csdn.net/leokingszx/article/details/80041910 在实际的应用中,有时需要使用FIR根据完成一些特定功能,比如近似一阶RC低通电路的响应,等等.如何确定FIR滤波器的系数呢?http://www.360doc.com/content/17/0518/21/1832721_655109467.shtml 中有这么一段话:    FIR滤波器很简单,它实际上是一个全零点模型(MA滑动平均模型),滤波器系数只包含滑动平均的B,而自

1.确定参数: Wp 通带截止频率 Ws  阻带截止频率 As  衰减dB Rp   纹波dB 2.根据参数确定理想 频率响应 (M     (Wp + Ws )/2  ) 双边响应 3.选窗 过滤带宽 阻带衰减 4.得出最终响应 时域相乘 频域卷积 5.观察各项参数是否达标(采用归一化后的数据) 衰减 幅频特性 相频 群延时 ?? ··· Ps:观察频率响应的函数 这里a = 1 因为FIR可由差分方程描述 故分母为1 代码: wp =0.2*pi; ws = 0.3*pi; tr_width

谢谢董老师,董老师是个好老师. 心情久久不能平静,主要是高频这门课的分析方法实在是让我难以理解,公式也背只是,还是放放吧. 近期厌恶了Matlab臃肿的体积和频繁的读写对我的Mac的损害,所以学习了一下Python这一轻量级的脚本.发现"Python自诞生那天就跟科学计算分不开"这个事实. 无聊,写写心得. 配置环境什么的还是弄了几个晚上的. 在Mac下用PyCharm还是非常好滴.装上NumPy,SciPy等等一众免费的,非常不错的Python包.就能够灰了. 1.Hilbert变换

[导读]:在嵌入式系统中经常需要采集模拟信号,采集模拟信号的信号链中难免引入干扰,那么如何滤除干扰呢?今天就来个一步一步描述如何设计部署一个IIR滤波器到你的系统. 何为IIR滤波器? 无限冲激响应(IIR: Infinite Impulse Response)是一种适用于许多线性时不变系统的属性,这些系统的特征是具有一个冲激响应h(t),该冲激响应h(t)不会在特定点上完全变为零,而是无限期地持续. 这与有限冲激响应(FIR: Finite Impulse Response)系统形成对比,在有

相控阵天线中,直线阵列作为重要的一种,有着极为广泛的应用.切比雪夫低副瓣阵列设计是一种典型的设计方法. 切比雪夫方法主要是实现低副瓣.窄波束: 其产生的核心如下: 我的理解:因为能量守恒,所有副瓣都一样的时候,能量会更多的集中在副瓣中, 主瓣最大增益也不会改变,这样就可以使主瓣窄,副瓣电平降低.G=4πS/λ2 结合切比雪夫函数,可以得到:   当具体应用时,解决方案如下: 话不多说,其Matlab中的程序如下: % 2019-11% 切比雪夫低副瓣阵列馈电设计_1.0 (端射阵) close

一般而言,方程没有能够普遍求解的silver bullet,但是有几类方程的求解方法已经非常清晰确凿了,比如线性方程.二次方程或一次分式.一次方程可以直接通过四则运算反解出答案,二次方程的求根公式也给出了只需要四则运算和开根号的符号表达式.而一次分式的分子即为一次函数.更多的方程并没有普适的符号表达式,但通过用便于求零点的函数模仿.代替之也可以估计零点的位置.插值方法可以实现这一思路. 插值迭代方法包括割线法.二次插值法等多项式插值方法,反插法以及线性分式插值法等等,其核心是用几个点及其函数值信

在自适应天线课上刚刚学了LMS自适应阵,先出一个抢先版贴一下结果,抢先某个小朋友一步. 关于LMS的具体介绍,直接看wiki里的吧,解释的比书上简明:传送门:https://en.wikipedia.org/wiki/Least_mean_squares_filter 话不多说,先贴代码: % % Multi-Elements Adaptive Antennas Array Based on LMS Algotism % % first draft: // : % latest update:

环境:RTX2060 ,1920X1080p ,循环10次, kernal_size=8 一 .测试前128个线程拷贝到dst数据的性能  ,只测试行卷积, block=(128+2r)X1 1. 使用中间128个线程拷贝       : (36.37+37.11+36.32)/3 = 36.6 GB 2. 改为前128个线程拷贝出数据: (38.89+39.53+39.74)/3 = 39.39GB 实验结果:使用前128个线程拷贝会快10.7% 二 . 测试const 变量对性能的影响 ,只

1. 主函数 void SeparableLinearFilter::apply(InputArray _src, OutputArray _dst, Stream& _stream) { GpuMat src = _src.getGpuMat(); CV_Assert( src.type() == srcType_ ); _dst.create(src.size(), dstType_); GpuMat dst = _dst.getGpuMat(); ensureSizeIsEnough(sr

1.      采用fir1函数设计,fir1函数可以设计低通.带通.高通.带阻等多种类型的具有严格线性相位特性的FIR滤波器.语法形式: b = fir1(n, wn) b = fir1(n, wn, ‘ftype’) b = fir1(n, wn, ‘ftype’, window) b = fir1(n, wn, ‘ftype’, window, ‘noscale’) 参数的意义及作用: b:返回的FIR滤波器单位脉冲响应,脉冲响应为偶对称,长度为n+1: n:滤波器的介数: wn:滤波器的

1 EMI滤波器的常见问题及发展趋势首先介绍了影响EMI滤波器性能/体积的因素及EMI滤波器的常见问题:低频传导发射高.高频传导/辐射发射高.体积大,从而分析出EMI滤波器的发展趋势为高性能和小体积,最后提出改善EMI滤波器性能的办法.2 无源EMI滤波器器高频性能改善设计从滤波器L/C器件性能影响因素.L磁饱和/频率的影响.LC温度的影响.滤波器L/C器件杂散耦合的影响.寄生参数/耦合的抑制五大方面分析无源EMI滤波器高频性能的改善方案.3 EMI滤波器小型化设计技术主要介绍了平面集成设计(电

原文:Matlab随笔之插值与拟合(下) 1.二维插值之插值节点为网格节点 已知m x n个节点:(xi,yj,zij)(i=1…m,j=1…n),且xi,yi递增.求(x,y)处的插值z. Matlab可以直接调用interp2(x0,y0,z0,x,y,`method`) 其中 x0,y0 分别为 m 维和 n 维向量,表示节点, z0 为 n × m 维矩阵,表示节点值, x,y 为一维数组,表示插值点, x 与 y 应是方向不同的向量,即一个是行向量,另一个是列 向量, z 为矩阵,它的

LC滤波器概述 LC滤波器也称为无源滤波器,是传统的谐波补偿装置.LC滤波器之所以称为无源滤波器,顾名思义,就是该装置不需要额外提供电源.LC滤波器一般是由滤波电容器.电抗器和电阻器适当组合而成,与谐波源并联,除起滤波作用外,还兼顾无功补偿的需要. LC滤波器是利用电感.电容和电阻的组合设计构成的滤波电路,可滤除某一次或多次谐波,最普通易于采用的无源滤波器结构是将电感与电容串联,可对主要次谐波(3.5.7)构成低阻抗旁路:单调谐滤波器.双调谐滤波器.高通滤波器都属于无源滤波器. LC滤波器的分类

@ 目录 前言 一.拟合 1.定义 2.三种判别准则 3.最小二乘法 (1)一般形式 (2)常用函数 (3)matlab实现 二.插值 1.定义 2.方法 (1)分段线性插值 (2)拉格朗日插值多项式 (3)样条插值 3.matlab实现 (1)一维插值函数 (2)三次样条插值 (3)二维插值 总结 前言 插值和拟合都是要求通过已知的数据去寻求某个近似函数,使得近似函数与与已知数据有较高的拟合精度.本文将介绍两者的区别,相应的算法以及如何用matlab实现. 一.拟合 1.定义 已知一组(二维)