matlab 如何消除信号的高频分量

Posted 2023-03-23

让信号过一个低通滤波器就可以。

如果信号经过低通滤波器，把信号的高频分量滤掉，时域信号的剧烈变化将被平滑，由实验内容（1）结果图10.1.1(a)、(b)和(c)可见，经过系统低通滤波使输入信号、和的阶跃变化变得缓慢上升与下降。

基色信号减去亮度信号就得到色差信号 对色差信号进行频带压缩的依据是利用人眼的特性去节约带宽。因为人的眼睛对彩色图像（对图像的彩色部分）的分辨力较低，所以对色差信号传输的带宽比亮度信号校减少基带信号频谱中的高频分量。

这样可以节省传输频带，提高信道的频谱利用率，还可以减少串扰。

扩展资料：

MATLAB由一系列工具组成。这些工具方便用户使用MATLAB的函数和文件，其中许多工具采用的是图形用户界面。包括MATLAB桌面和命令窗口、历史命令窗口、编辑器和调试器、路径搜索和用于用户浏览帮助、工作空间、文件的浏览器。

随着MATLAB的商业化以及软件本身的不断升级，MATLAB的用户界面也越来越精致，更加接近Windows的标准界面，人机交互性更强，操作更简单。而且新版本的MATLAB提供了完整的联机查询、帮助系统，极大的方便了用户的使用。

简单的编程环境提供了比较完备的调试系统，程序不必经过编译就可以直接运行，而且能够及时地报告出现的错误及进行出错原因分析。

参考资料来源：百度百科-MATLAB

参考技术A

让信号过一个低通滤波器就行了~~~给你看看写的一个例子~~~~

% 产生用于测试的数据

fs=2000;

t=0:(1/fs):1;

fc1=20;

fc2=193;

signal=cos(2*pi*fc1*t)+0.2*cos(2*pi*fc2*t+2);

% 设计低通滤波器

d = fdesign.lowpass(50,100,1,40,fs);

h = design(d);

%对信号进行低通滤波并画出波形

newsignal=filter(h,signal);

figure;

subplot(211);

plot(t,signal);

title('滤波前信号');

subplot(212);

plot(t,newsignal);

title('滤波后信号');

出来的效果如下~~~~~~~

追问

d = fdesign.lowpass(50,100,1,40,fs);
h = design(d);
%对信号进行低通滤波并画出波形
newsignal=filter(h,signal);
麻烦解释一下参数意义呗，比如说截止频率如何设定？？

追答

参数哈，只有第一句里边的是参数，分别是Fpass、Fstop、通带纹波增益(1dB)、阻带衰减（-40dB）

追问

请问一下，现在fs=10000，有用信号在0~5000，想要滤除5K以上的高频分量，参数应该怎么设置呀？谢谢！

追答

你搞笑呢吧~

如果你的fs=10000的话，那么你的信号频谱关于5000是对称的，换句话说fs=10000也仅仅能够反应0~5000信号的信息，你要是觉着0~5000都有用，那就不用滤波了么~

认真看看奈奎斯特采样定理吧~

追问

问题是这样的，原信号中有5K以上的频率分量，我要先进行滤波，滤出0~5K的信号，然后再采样，研究其频谱，帮忙看看，谢谢！

追答

你看，原信号中有5K以上的频率分量，你要滤掉，然后采样，说明你需要的滤波器不是数字滤波器而是模拟滤波器，或者说，如果你想方针上述过程，需要用较高的频率产生信号，然后用数字滤波器进行滤波，才能实现0~5k，然后再去抽点即可~

本回答被提问者采纳 参考技术B 数字信号处理的一体化设计

1实验的目的。学习使用MATLAB，掌握MATLAB编程方法;

2。在Windows环境中掌握语音信号的采集;

3。抓住数字信号处理的基本理论和方法的基本概念;

4。主MATLAB设计FIR和IIR数字滤波器的方法;

5。了解如何使用MATLAB的信号进行分析和处理。

实验原理提到“数字信号处理”的教科书。

三个主要实验仪器材料

微机教学的MATLAB6.5软件，TC的编程环境。

四实验内容

1。

语音信号的采集需要使用记录的窗口（开始 - 程序 - 附件 - 娱乐 - 录音机，文件 - 属性 - 立即转换8000kHz，8位，单声道）或其他软件，记录语音控制约1秒。 MATLAB软件平台函数wavread语音信号采样，记住采样频率和采样点。 wavread函数的使用需要了解的概念的采样频率，采样位数。

wavread函数调用格式：

Y = wavread（文件），读取指定的文件中的wav文件，样品返回值？向量y。

[Y，FS，NBITS] = wavread（文件），采样值？向量y，fs是采样频率（Hz），NBITS，样本中位数。 ：

Y = wavread（文件，N）的，最初的N个点的采样值的向量y？读取。

Y = wavread（文件，[N1，N2），采样值？读取从N1到N2向量y。

2。

绘制的第一个语音信号频谱分析语音信号的时域波形的要求，频谱分析，然后在MATLAB的声音信号，并且可以使用功能FFT快速傅里叶变换的信号，信号的光谱特性和改进理解的光谱特性。

3。数字滤波器的设计和绘制了语音信号的频率响应

根据其特征在于过滤器的性能指标：1）低通滤波器，FP = 1000Hz内，FC = 1200赫兹的性能的，因为= 100分贝AP = 1分贝，2）高通滤波器，FC = 2800赫兹，但计划生育=一个3000Hz的的性能参数为=一〇〇分贝，鸭= 1分贝3）的带通滤波器fp1的性能= 1200 FP2赫兹，3000赫兹= 1000赫兹，FC2，FC1 = 3200赫兹= 100分贝，，如AP = 1分贝。要求学生设计三项要求的滤波器窗函数法在MATLAB中，你可以使用FIR1功能设计FIR滤波器，然后使用上述三滤需要使用双线性变换法设计功能;上述要求的黄油3 cheby1 IIR滤波器设计。最后，利用MATLAB函数freqz画出各滤波器的频率响应。

4。 />信号滤波滤波器FIR和IIR滤波器的性能，性能良好的过滤器收集的过滤器使用MATLAB的信号滤波，IIR滤波器功能的过滤器的FIR滤波器对信号进行滤波的功能fftfilt信号。

5个。前和滤波后的语音信号的波形和频谱

绘制的在一个窗口中，在同一时间波形及频谱滤波前后比较。

。 6。播放

播放器的语音信号在MATLAB函数声音。呼叫格式：

声音（X，FS位）;

能够滤波前后的感觉，声音的变化。

5个实验的思维

1。 ，欧米茄和欧米茄双线性变换之间的关系是非线性的，在实验中，你注意到这种非线性关系？的数字滤波器的幅频特性曲线，可以观察到在非线性关系？

2。使用一个公式来完成的设计数字滤波器的冲激响应的可能性相同的法律？为什么呢？

实验报告要求

1。短期实验原理和目的。

2。过滤性能的各种情况下，按照与实验程序和要求。

3。总结实验的主要发现。

4。简答题。

数字信号处理

语音信号的数字滤波

- IIR数字滤波器的设计采用双线性变换

一。

目的的课程设计原则，熟悉常用的方法双线性变换设计IIR数字滤波器，数字滤波器设计与实施的大师的作品和设计数字信号处理方法，掌握主计算机模拟方法滤波的信号，利用数字滤波器，数字滤波器的设计，分析结果。

2。理论课程设计

1。 FIR滤波器设计的窗函数法

过渡频带和阻带衰减的要求，选择不同的窗函数的窗口长度N（或M = N-1）的估计序列，根据窗函数类型独立地选自AS没有影响的最小阻带衰减，因为窗口长度为N，AS，确定不同的窗口函数的最小阻带衰减可以是长度为N的一个窗口的一个指标，来确定窗口的拟定用途功能的过渡带宽小于未知的过渡带宽的过滤器装置胡一组给定的，它是约窗口长度N成反比，确定不同的窗函数，也确定了公式，但公式是近似的应该逐步得到纠正，衍生的窗口长度计算，在原则上，尽量选择较小的N，N，窗函数的类型是确定的，你可以调用在MATLAB窗口功能，以确定窗口的功能WD（N ），阻带衰减符合要求。 />理想的频率响应，根据过滤器，以确定理想的单位脉冲响应角（n）的，如果给定的未知频率的滤波器的HD，理想的脉冲响应可以用下面的傅立叶逆变换方程

HD（N）一般情况下，不是一个封闭的公式，所述N个采样点需要使用数值方法，从W = 0 W =2π可以使用离散傅立叶逆变换（IDFT ）的计算。

功能的窗口WD（N），HD（n）的截断和加权

如果你需要一个线性相位特性，H（N）也必须满足：

p>负数和奇偶校验依次线性相位FIR滤波器长度N被分为四类，根据上面的公式，阳性。的其中一类所述的滤波特性的设计的正确选择。例如，设计一个线性相位低通特性，选择H（N）= H（N-1-N），H类（N）= H（N-1-N），不能选择。无论/>检查调用freqz子程序数字滤波器的频域特性，以计算，如果它不符合要求，根据具体情况，调整窗口的类型或长度，以便满足要求的技术规格功能，直到满足要求为止。

2。双线性变换法设计IIR数字滤波器

的脉冲响应的主要缺点是，以同样的方式混叠失真的频率响应。这是因为多个值的映射？导致从S-Z平面的平面中。为了克服这个缺点，非线性频率压缩方法可用于在整个频率范围内，在频率轴上之内被压缩时，-π/ T？裨/ T，则z =东部时间转换到Z-平面。即，被压缩的第一步，整个S平面S1-π/ T映射到π/ T和侧带之间的第二个步骤，通过标准转化的Z = ES1T这种跨整个Z平面的变换。建立一个连接到一个单一的值的关系，因此，在S平面和Z平面内，消除了多值变换，将消除混叠的现象，在下面的图1中所示的映射关系。

图1双线性变换映射关系

S平面虚轴Jω的压缩在S1飞机jΩ1轴PI /Tπ/ T段

（1）的切线改造

公式中，T是采样间隔。

Ω1-π/ T变更PI / T，欧米茄变化0 0 - ∞到+∞整个虚轴映射。

（1）写这种关系解析延拓到整个平面和S-S1平面，所以成分= S =jΩ1S1，我们得到

S1平面变换通过标准关系映射Z平面Z =

S平面和Z平面ES1T

生成单个值的对应关系如下：

（2）

（3）式（2），式（3）是一个单一的S值的平面和Z平面之间的映射关系，这种转换是两个线性函数的比率，所谓的双线性变换法

双线性变换公式（1）和（2）映射变换应满足两个要求。第一，Z =ejω

（4）

S平面的虚轴映射到Z平面的单位圆的。

则S =西格玛+组件代入（4），太

这表明σ 1映射到S-平面在Z平面的平面的单位圆内的S平面的左半部，右半平面的S平面的虚轴映射到Z平面的单位圆的被映射到在Z的单位圆平面。稳定的模拟滤波器必须是稳定的，从数字滤波器的双线性变换。 />优点和缺点，双线性变换

的双线性变换的脉冲响应是一样的，其主要的优点，以避免混叠频率响应。这是因为S平面和Z平面是一个单一的值，对应于虚轴面S对应于在频率轴的Z-平面的单位圆的一个单一的值是一个单值。变换的关系，在此关系中，作为在上述通式（4），重写如下：

/>相切关系的上述式表示，在S-平面到非线性欧米茄与Z平面欧米茄，如图2所示。

从图2中看出，在零频率附近的模拟角度变换，其关系是接近的频率奥米伽和数字频率ω之间的线性关系，然而，当进一步增加ω-Ω当越来越更慢，最后当Ω→∞时，在折叠频率，终止ωω=π到双线性变换现象不发生，而不是低频部分的折叠次数混沌高频部分，从而消除了混叠。

图2的双线性变换频率变换关系

但是这个功能是依靠双线性变换频率严重的非线性关系，方程（4）和图2。非线性变换之间的关系，在这个频率上时，它创建了一个新的问题。首先，一个线性相位的模拟滤波器取得的线性相位数字滤波器的双线性变换法，不再保持原有的线性相位，其次，这种模拟滤波器的幅频响应的非线性关系必须是分段常数类型，频带振幅 - 频率响应是约等于一个常数（它是典型的低通，高通，带通阻塞滤波器的响应特性），或变换的幅度 - 频率响应的数字滤波器的相对振幅和频率的原来的模拟滤波器的响应会有失真，如在图3中所示。 p>双线性变换的幅度和相位特性的非线性映射

分段常数滤波器的双线性变换，但装置的振幅 - 频率特性的滤波器常数，但边缘的各分部临界频率所产生的失真的频率失真可以被校正之前和之后的所需的号码被映射到频率的变换频率预异常关键的模拟频率失真

：课程设计步骤

语音信号的采集：

使用Windows录音机（开始 - 程序 - 附件 - 娱乐 - 录音机文件 - 属性 - 立即转换为8000kHz，8位，单声道），录制语音信号的时间控制在一秒，那么保存音频文件xh.wav

（2）在MATLAB软件平台使用函数wavread语音信号的采样，记住采样频率和采样点。

语音信号频谱分析

（1）先绘制的语音信号的时域波形/> Z 1 = wavread（'D：\ laoA.wav'）; <BR /图（Z1）;

输出的图像显示在图1显示了

<BR /图1语音信号的时域波形

②在MATLAB语音信号的频谱分析，您可以使用信号的FFT快速傅里叶变换，信号的光谱特性

Z1 = wavread（'D：\ laoA.wav'）;

Y1 = Z1（1： 8192）;

Y1 = FFT（Y1）;

0:8191;

情节（N，Y1）;

图像输出，如图2所示所示：

图2的语音信号的频谱分析图

设计数字滤波器和信号滤波

（1）窗函数设计

低通滤波器的设计方案如下：

清楚地关闭所有

Z1，FS，位] = wavread（'D：\ laoA.wav'），

Y1 = Z1（1：8192）：

Y1 = FFT（Y1）

FP = 1000; FC = 1200 = 100，AP = 1; FS = 8000;

WC = 2 * PI * FC / FS; WP = 2 * PI * FP / FS;
> WDEL = WC-WP;

β= 0.112 *（AS-8.7）;

N = CEIL（（AS-8）/ 2.285 / WDEL的）;

WN =凯泽，β （N +1）;

WS =（WP + WC）/ 2/pi;

= FIR1（N，WS，WN），

图（1）;
> freqz（B，1）;

X. = fftfilt（Z1）;

赛义德= FFT（X，8192）;

（2）;

插曲（2 ，2,1）;（ABS（Y1））;轴（0,1000,0,1.0]）;

标题（“过滤器前信号的频谱'）;

插曲的（2， 2,2），（ABS（X））;轴（0,1000,0,1.0]）

标题（'滤波后的信号的频谱'）;

情节的（2， 2,3）;图（Z）<BR /标题（“过滤器之前的信号波形'）;

插曲（2，2,4）;情节（X）;

冠军（ “过滤前的信号波形'）;

音（X，FS位）;

图形分析如下：

清楚关闭所有

[Z1，FS位= wavread（'D：\ laoA.wav（2）

程序设计的窗口功能设计的高通滤波器如下：'）

Y1 = Z1（1:8192）;，

Y1 = FFT（Y1）;

FP = 2800，FC = 3000 = 100，AP = 1; FS = 8000;

WC = 2 * PI * FC / FS; WP = 2 * PI * FP / FS;，

WDEL = WC-WP

β= 0.112 *（AS -8.7）; / N = CEIL（（AS）/ 2.285/wdel）=凯泽（测试版），，

WS =（WP + WC）/ 2/pi

WN B吗？FIR1 =（N-1，WS，“高”， WN）;

图（1）;

freqz（B，1）;

X = fftfilt（B，Z1）;

赛义德= FFT（X，8192 ）;

图（2）;

插曲的（2,2,1）;图（ABS（Y1））;轴（0,1000，0,1.0]）;

标题（过滤器信号频谱'）;

插曲（2,2,2）;图（ABS（X））;轴（0,1000，0,1.0]）;

标题（“过滤信号频谱'）;

的插曲（2,2,3）;情节（Z）;

标题（“预滤波的信号波形）;

插曲（2,2,4情节）（X）;

标题（“过滤器前的信号波形'）;

声音（X FS位）; BR p>图形分析如下： BR p>（3）窗口功能设计带通滤波器

程序设计如下

清除关闭所有

[Z1，FS，位] = wavread（'D： \ laoA.wav）

Y1 = Z1（1:8192）;

Y1 = FFT（Y1）br FP1 = 1200; FP2 = 3000; FC1 = 1000; FC2 = 3200 = 100，AP = 1; FS = 8000;

WP1 = 2 * PI * FP1 / FS; WC1 = 2 *（PI * fc1/Fs）; WP2 = 2 * PI * fp2/Fs WC2 = 2 * PI *的fc2/Fs;

WDEL WP1，WC1;

β= 0.112 *（-8.7）;

N = CEIL（（-8）/ 2.285/wdel） WS = [（WP1 + WC1）钮/ 2/pi（WP2 + WC2）/ 2 / PI];

WN =凯泽（N +1，β）;

B吗？ FIR1 =（N，WS，WN）;

图（1）;

freqz（1）

赛义德= fftfilt（Z1）;

= FFT（X ，8192）;

图（2）;

插曲的（2,2,1）; ABS（Y1）;轴（[0,1000,0,1.0）标题（“过滤器前信号的频谱'）;

插曲的（2,2,2）;图（ABS（X））;轴（[0,2000,0,0.0003）;

标题（'滤波后的信号频谱'）

插曲（2,2,3）（Z1）;

标题（“过滤器前的信号波形'）;

插曲（2,2,4）;情节（X）;

标题（“过滤器之前，信号波形'）;

声音（X，FS位）;

图形分析如下：

BR p>

（4）双变换法设计一个低通滤波器
>

（1）可选黄油

程序设计如下：

清楚的;关闭所有

[Z1 FS比特] = wavread（'D：\ laoA.wav）

Y1 = Z1（1:8192）;

Y1 = FFT（Y1）;

FP = 1000; FC = 1200 = 100，AP = 1; FS = 8000
> WC = 2 * FC / FS; WP = 2 * FP / FS;

[N，WS = buttord（WC，可湿性粉剂，AP，AS）;

[B，A] =黄油（ WS）;

图（1）;

freqz（2，512，FS）;

X =过滤器（B，A，Z1）

描述的的= FFT（ X，8192）;

图（2）;

的插曲（2,2,1）;（ABS（Y1）

标题（滤波前信号的频谱'）; />插曲（2,2,2）;（ABS（X））;轴0,1000,0,1.0）;轴（[0,1000 0,1.0）;

标题（'信号频谱滤波后'）;

插曲的（2,2，3）图（Z）;

标题（“过滤器之前的波形信号）;

（2插曲， 2,4）;图（X）;

标题（过滤器之前，信号波形'）;

声音（X，FS位）;

图形分析

BR />②选择cheby1

程序设计如下：

清晰;关闭所有

[Z1，FS，位] = wavread（'D： \ laoA.wav）

Y1 = Z1（1:8192）;

Y1 = FFT（Y1）;

FP = 1000; FC = 1200 = 100，AP = 1; FS = = 2 * 8000;

马桶的FC / FS; WB = 2 * FP / FS;

[WP] = cheb1ord（WB，WC，鸭，由于米）;

[B， A] = cheby1的（N，鸭，WP）。

图（1）

freqz（B，A）;

X =过滤器（B，A，Z1）;

X = FFT（X，8192）， BR />图（2）;

插曲（2,2,1）;情节（ABS（Y1））;

标题轴（0,1000,0,1.0）;（滤前信号频谱'）;

插曲的（2,2,2）;（ABS（X）），轴（0,4000,0,0.03]）;

>插曲

标题（'滤波后的信号频谱'），（2,2,3）;图（Z）标题（“过滤器之前的信号波形'）; BR />插曲（2,2,4）图（X）;

标题（“过滤器前的信号波形'）;

声音（X，FS位），双线性变换设计的高通滤波器

图形分析如下：

（5）>

（1）可选黄油

程序设计如下：

清楚;全部关闭

[Z1，FS位] = wavread（'D：\ laoA.wav）BR /> Y1 = Z1（1:8192）;

Y1 = FFT（Y1）;

FC = 2800; FP = 3000 = 100，AP = 1; FS = 8000;

> WC = 2 * FC / FS; WP = 2 * FP / FS;

：[N WS = buttord（ WC，WP，AP，AS）

[B，A] =黄油（N，WS，'高'）;

图（1）

freqz（B，A， 512，FS）;

所述过滤器（B，A，Z1）/> X = FFT（X，8192）;

图（2）;

（2插曲，2,1）;图（ABS（Y1））;轴（0,1000,0，1.0]）;

标题（“过滤器前信号的频谱'）;

插曲的（2 ，2,2），图（ABS（X））;轴（0,1000,0 1.0）;

/>标题（'滤波后的信号频谱'）; />情节（2,2,3）;图（Z1）;

标题（过滤前的信号波形'）;

次要情节（2,2,4）;情节（X）;
“>”标题“（”预滤波的信号波形'）; />声音（的x，fs的位）;

图形分析如下：

②选择cheby1

方案的是如下：

清晰;关闭所有

[Z1，FS

Y1位] = wavread（'D：\ laoA.wav，） = Z1（1:8192）;

Y1 = FFT（Y1）;

FC = 2800; FP = 3000 = 100，AP = 1; FS = 8000; BR /> WC = 2 * FC / FS; WB = 2 * FP / FS;

[N，WP] = cheb1ord（WB，WC，鸭，以As计）;

[B，A]的= cheby1（N，鸭，可湿性粉剂，'高'）;

图（1）;

freqz（B，A）;

X =过滤器（B，A，Z1）/> X = FFT （X，8192）;

图（2）;

插曲的（2,2,1）;图。 （ABS（Y1）

标题（“预滤波的信号频谱'）;

副区（2,2,2）;（ABS（X）），轴0,1000 0,1.0]）;轴（[0,4000,0,0.03），

标题，（'滤波后的信号频谱'）;

的插曲（2,2,3）;图（Z） ;

标题（前滤波器的信号波形'）; />插曲（2,2,4）;情节（X）;

标题（“过滤器前的信号波形'）; 声音（X，FS）;

BR p>

图形分析如下：

<BR /（ 6），双线性变换设计带通滤波器

（1）可选黄油

编程

清晰;关闭所有

[Z1，FS，位] = wavread（D： \ laoA.wav“）

Y1 = Z1（1:8192）;

Y1 = FFT（Y1）;

FP1 = 1200; FP2 = 3000; FC1 = 1000;色情= 3200 = 100，AP = 1; FS = 8000;

WC = fc1/Fs，[2 * 2 * fc2/Fs]; WP = fp1/Fs，[2 * 2 * fp2/Fs] /> [WS] = buttord（WC，可湿性粉剂，AP，AS）;

[B，A] =黄油（N，WS，'一站式'）;

freqz </图（1）（B，A，512，FS）;

描述过滤器（B，A，Z1）;

X. = FFT（X，8192），
>图（2）。; />情节（2,2,1），（ABS（Y1））;轴（0,1000,0,1.0），/>标题（“过滤信号的频谱'）; />情节（2,2,2）。图;（ABS（X））“;轴（0,1000,0,1.0），

标题（'滤波后的信号频谱）;

插曲（2,2,3）;图（Z1）;

标题（过滤前的信号波形'）;

插曲（2，2,4）;（ X）;

标题（过滤前的信号波形'）;

声音（X，FS位）;

/一>

BR / a>

图形分析如下：

②选择cheby1

程序设计如下：

清晰;关闭所有

[Z1，FS位] = wavread（'D：\ laoA.wav）

Y1 = Z1（1:8192）; BR /> Y1 = FFT（Y1）;

FP1 = 1200; FP2 = 3000; FC1 = 1000; FC2 = 3200 = 100，AP = 1，FS = 8000;

WC = 2 * 2 * fc1/Fs fc2/Fs]; WB = [2 * fp1的/ fs中* fp2/Fs]

[N WP] = cheb1ord（WB，WC，鸭，以As计）; BR /> [B，A] = cheby1（N，鸭，可湿性粉剂，'一站式'）;

图（1）;

freqz（B，A）;

X. =过滤器（B，A，Z1）;

以上= FFT（X ，8192）;

图（2）;

的插曲（2,2,1）;图（ABS（Y1））;轴（0,1000,0,1.0]）; BR />标题（滤波前信号的频谱'）;

插曲（2,2,2）;图（ABS（X））;轴（0,4000,0,0.03）标题（'滤波后的信号频谱'）; />情节（2,2,3），图（Z1）;

标题（“前的过滤器'）的信号波形; />插曲（2,2,4）;情节（X）;

标题（“过滤器之前的信号波形'）;

声音（倍满量程位）;

a> </

图形分析如下：

结果：

双线性变换分析如下：

二车道变换的主要优点：双线性变换的现象不会出现在多个折叠频率和混乱的高频部分的低频部分的缺点/>双线性变换频率混合会产生一个烹调现象，偏移量的模拟滤波器的频率响应的数字滤波器的频率响应。/>窗函数：

窗函数的方法：严格的线性相位响应，不存在稳定性的问题，一个简单的

5。思考

1。双线性变换的ω和ω是非线性的关系，在实验中，你注意到这种非线性关系？从设计。几个数字滤波器的幅频特性曲线中可以观察到非线性关系？

答：不再是线性关系，在双线性变换后的模拟频率和数字频率线性相位数字滤波器双线性仿真器变换不再保持原来的线性相位，中所描述的实验中，分析方法的黄油和cheby1的数字滤波器的设计，这种非线性的关系，从图中可以看出采用双线性变化。2 />可能性使用公式完成的设计数字滤波器的脉冲响应相同的法律，为什么？

答：滤波器系数的IIR数字滤波器的设计方案，它是一个数学近似， ，数字滤波器的最小均方误差准则所定义（通常情况下）中的近似特性的系统，如果是在S平面往上进的近似值的模拟滤波器，在z平面的近似得到，但它的缺点是频率走样的效果，它仅适用于模拟滤波器的阻带。

6。经验设计

采用数字信号处理技术的学习过程完成课后作业，MATLAB，有一些基本的了解和认识。了解更多关于这个练习的是一个信号的产生，采样和频谱分析方法。信号的信号发生器，画出基本的命令和一些基本的编程语言，我只想到课本知识的前提下，熟练使用MATLAB来更有效地利用这个工具，它可以是一个很好的深化进程，以促进我的思想，我的理解是，这样的设计使我懂得了利用MATLAB ，学会分析的优点和缺点，以及过滤器的性能提高分析能力和实践能力，同时，我认为，要进一步加强学习和研究的MATLAB我的未来会有很大的帮助学习。

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文学：

1。“数字信号处理”丁吁浼高西全等代码，西安：西安理工大学电子科学与技术出版社出版 BR /> 2。AV奥本海姆的数字信号处理，RW谢弗前进，北京：科学出版社

3。“数字信号处理 - 理论，算法与实现（第二版）”胡书版，北京：清华大学出版社，行业

4。“数字信号处理（第二版）学习指导书”西全职，小环岛不能编辑西安：清华大学出版社

5。数字信号处理实验指导书籍（MATLAB）孙虹，翔宇译，北京：电子工业出版社
信号处理系统的分析和设计基于MATLAB - F，顺天，博韩西安电子科技大学技术出版社

在matlab中提取具有多个频率分量的信号

【中文标题】在matlab中提取具有多个频率分量的信号

【英文标题】：Extracting a signal with multiple frequency components in matlab

【发布时间】：2017-08-17 09:07:19

【问题描述】：

如果我有一个混合了不同频率的正弦波和余弦波的信号，我可以通过设计一个通带频率等于我想要的频率的带通滤波器来轻松提取其中一个。

如果我必须提取具有多个频率分量的信号怎么办？

例如，如果我有两个音频信号。显然，音频信号包含许多频率。设两个音频信号为a1,a2。

现在我像 A=a1+a2 一样添加它们；

请注意，我不会将一个音频附加到另一个音频。我正在添加它们的振幅。

为此，我正在这样做：

[a1,fs1]=audioread('1.mp3');
[a2,fs2]=audioread('sample.mp3');
A=zeros(1,max(length(a1),length(a2)));
for i=1:length(a1)
    A(i)=a1(i);
end
for i=1:length(a2)
    A(i)=A(i)+a2(i);
end

现在我在变量 A 中有一个复合音频。

现在，如果我想从A 中提取a1，我该怎么做？如果它是一个简单的频率范围，我会很容易地提取它。但是这里两个音频信号几乎都有相同的频率集。甚至可以这样提取吗？

谢谢你:)

编辑：

按照这里的傅立叶图要求，我正在粘贴它们：

【问题讨论】：

你可以用A(1:length(a1)) = a1和A(1:length(a2)) = A(1:length(a2)) + a2替换你的for循环。那么除了A - a2 的一些变化之外，提取a1 是什么意思？这两个音频信号是否专门使用不同的频率？

尝试为每个音频源分别运行傅立叶图以分析它们的频谱，并分享结果。这不是一个简单的过滤问题，而是取决于您拥有的数据并需要定制的解决方案。

正如 crazyGamer 所指出的，这不是您可以通过应用通带滤波器轻松解决的问题。这听起来更像是使用单个麦克风进行的盲源分离。您可以在 google 上找到一些出版物。

@crazyGamer 我已经通过更新问题粘贴了傅立叶图......请看一下......

【参考方案1】：

如果您有一个参考信号 s1，您可以从汇总信号 A 中减去它并获得目标信号： s2 = A - s1。

但是，如果您没有这些信号之一，您就无法获得单独的信号。有无数种不同信号 s1 和 s2 的组合可以像 s1+s2 一样创建 A。所以不可能把它们分开。