iir濾波器程序的編寫課程設計

㈠ IIR數字濾波器設計及軟體實現

你這個是課程設計要求
還是畢業設計
要求
你的要談清晰
這樣我才好幫到你的

㈡ 求助！急啊！編程序分別用巴特沃斯和切貝雪夫設計IIR數字濾波器！

Wp1=0.3*pi;
Wp2=0.7*pi;
Rp=1;
Ws1=0.2*pi;
Ws2=0.8*pi;
Rs=20;
Ts=0.001;
[n,Wn] = buttord([Wp1 Wp2]/pi,[Ws1 Ws2]/pi,Rp,Rs);
[b,a] = butter(n,Wn);
[HB,w]=freqz(b,a,1/Ts,1/Ts);

figure
subplot(211)
plot(w,abs(HB))
grid;
[n,Wp] = cheb1ord([Wp1 Wp2]/pi,[Ws1 Ws2]/pi,Rp,Rs);
[b,a] = cheby1(n,Rp,Wp);
[HC,w]=freqz(b,a,1/Ts,1/Ts);
subplot(212)
plot(w,abs(HC))
grid;

㈢ 幫我編寫個用MATLAB設計IIR數字帶阻濾波器~~

用雙線變換法設計一個數字IIR帶阻濾波器，要求通帶邊界頻率為200Hz和300z，阻帶邊界頻率分別300Hz和400Hz，通過最大衰減3dB，阻帶最小衰減18dB，抽樣頻率2000Hz.
設計程序如下：
clear all;
fp=[200 500];
fs=[300 400];
rp=3;rs=18; Fs=2000;
wp=fp*2*pi/Fs;
ws=fs*2*pi/Fs;
%
% Firstly to finish frequency prewarping;
wap=2*Fs*tan(wp./2)
was=2*Fs*tan(ws./2);
[n,wn]=buttord(wap,was,rp,rs,'s');
% Note: 's'!
[z,p,k]=buttap(n);
[bp,ap]=zp2tf(z,p,k)
%
bw=wap(2)-wap(1)
w0=sqrt(wap(1)*wap(2))
[bs,as]=lp2bs(bp,ap,w0,bw)
%帶阻
[h1,w1]=freqs(bp,ap);
figure(1)
plot(w1,abs(h1));grid;
ylabel(' lowpass G(p)')
%
w2=[0:Fs/2-1]*2*pi;
h2=freqs(bs,as,w2);
我剛剛運行出來，希望對你有所幫助！

㈣ 基於IIR的語音信號濾波——[DSP課程設計]

這個課程我喜歡啊

㈤ 求高手幫我編一個matlab程序，設計IIR數字濾波器。

別學工科 別學通信

㈥ IIR(無限脈沖響應)數字濾波器設計（matlab編寫）

wp=0.2*pi;ws=0.3*pi;
Fs=20000;T=1/Fs;%采樣頻率可以自己定
OmegaP=(2/T)*tan(wp/2);
OmegaS=(2/T)*tan(ws/2);
rp=1;rs=15;
ripple=10^(-rp/20);attn=10^(-rs/20);
[n,wn]=buttord(OmegaP,OmegaS,rp,rs,'s');
[z,p,k]=Buttap(n);
[b,a]=zp2tf(z,p,k);
[bt,at]=lp2lp(b,a,wn);
[b,a]=bilinear(bt,at,Fs);
[db,mag,pha,grd,w]=freqz_m(b,a);
%
%下面繪出各條曲線
subplot(2,2,1);plot(w/pi,mag);title('幅頻特性');
xlabel('w(/pi)');ylabel('|H(jw)|');
axis([0,1,0,1.1]);
set(gca,'XTickMode','manual','XTick',[0 0.2 0.3 1]);
set(gca,'YTickMode','manual','YTick',[0 attn ripple 1]);grid

subplot(2,2,2);plot(w/pi,db);title('幅頻特性(db)');
xlabel('w(/pi)');ylabel('dB');
axis([0,1,-30,5]);
set(gca,'XTickMode','manual','XTick',[0 0.2 0.3 1]);
set(gca,'YTickMode','manual','YTick',[-60 -as -rp 0]);grid

subplot(2,2,3);plot(w/pi,pha/pi);title('相頻特性');
xlabel('w(/pi)');ylabel('pha(/pi)');
axis([0,1,-1,1]);
set(gca,'XTickMode','manual','XTick',[0 0.2 0.3 1]);grid

subplot(2,2,4);plot(w/pi,grd);title('群延時');
xlabel('w(/pi)');ylabel('Sample');
axis([0,1,0,15]);
set(gca,'XTickMode','manual','XTick',[0 0.2 0.3 1]);grid

㈦ 急求一iir濾波器在DSP晶元上的課程設計，強人幫幫忙，謝謝

最簡單的dsp程序
樓上說的是
我經常在那個論壇下資料

圖書館多的死dsp的書

㈧ IIR數字濾波器的設計

利用MATLAB信號處理工具箱中的濾波器設計和分析工具(FDATool)可以很方便地設計出符合應用要求的未經量化的IIR數字濾波器。需要將MATLAB設計出的IIR數字濾波器進一步分解和量化，從而獲得可用FPGA實現的濾波器系數。
IIR數字濾波器的設計方法有兩類：間接設計法和直接設計法。間接設計法是藉助模擬濾波器設計方法進行設計的，先根據數字濾波器設計指標設計相應的過渡模擬濾波器，再將過渡模擬濾波器轉換為數字濾波器。直接設計法師在時域或頻域直接設計數字濾波器。
由於模擬濾波器設計理論非常成熟，而且有很多性能優良的典型濾波器可供選擇（如，巴特沃斯濾波器、切比雪夫濾波器、橢圓濾波器等），設計公式和圖表完善，而且許多實際應用需要模擬濾波器的數字模擬，所以間接設計法得到廣泛的應用。而直接設計法要求解聯立方程組，必須採用計算機輔助設計。在計算機普及的今天，各種設計方法都有現成的設計程序（或設計函數）可供調用，例如利用MATLAB模擬平台，可以設計不同類型的IIR濾波器。 3.1.1性能指標確定
按照實際需要確定濾波器的性能要求，比如確定所要設計的濾波器是低通、高通、帶通還是帶阻，截止頻率是多少，阻帶的衰減有多大，通帶的波動范圍是多少等等。
3.1.2系統函數確定
用一個因果穩定的系統函數(或差分方程、脈沖響應h(n))去逼近上述性能要求。此系統函數可分為兩類，即IIR系統函數與FIR系統函數。
3.1.3演算法設計
用一個有限精度的運算去實現這個系統函數（速度、開銷、穩定性等)。這里包括選擇演算法結構，如級聯型、並聯型、正准型、橫截型或頻率采樣型等等；還包括選擇合適的字長以及選擇有效的數字處理方法等。
3.2 IIR數字濾波器的直接設計法
直接設計可以採用優化設計（CAD）法，數字濾波器的系統函數H（Z）的系數ai, bi或零極點ci, di等參數，可採用優化設計的方法。設計步驟：
1. 優化原則——最小均方誤差准則，絕對誤差准則等。
2. 賦予初值.
3. 一次次的改變參數賦值，根據優化准則計算誤差。
4. 改變參數賦值，再次計算誤差，如此迭代下去，直至誤差達到最小。示意圖如下
間接設計法的設計過程如下：
1） 確定數字濾波器指標；
2） 將數字濾波器指標轉換為相應的模擬濾波器指標；
3） 設計滿足指標要求的過渡模擬函數(s)；
4） 將過渡模擬函數(s)轉換為數字濾波器H(z)。示意圖如下：

把模擬濾波器Ha(S) 轉換為數字濾波器H(z)的實質是，用一種從s平面到z平面的映射函數將Ha(S) 轉換H(z)。對這種映射函數的要求是：因果穩定的模擬濾波器轉換為數字濾波器H(z)後仍然穩定；數字濾波器H(z)的頻率響應特性能夠近似模仿數字濾波器Ha(S)的片段常數頻率響應特性。常用的模擬-數字濾波器變換方法有：脈沖響應不變法和雙線性變換法，也就是根據兩種准則。
3.3.1 脈沖響應不變法
步驟：
1）對已知的(s) 進行拉氏反變換，求得(t)；(t) (nt)
2）對(t) 進行取樣，得(nt)；
3）令h(n)=T(nt)，以求得h(n)；
4）對h(n) 進行Z 變換，得H（Z）。
3.3.2雙線性變換
由於脈沖響應不變法存在缺點，即因為z=映射關系不是單值對應，所以，從s 平
面直接映射到z 平面時會產生混迭現象，而且脈沖響應不變法只適合頻率響應在高頻處單調遞減的模擬原型濾波器，因此其應用范圍受到限制。
雙線性變換法的主要目的是從根本上解決上述脈沖響應不變法的問題也付出了一定的代價。
雙線性變換法基本步驟：
1) 構造從S 平面到S1 平面的單值映射 :Ω = A tan(T/2)
2) 構造從S1 平面到Z 平面的單值映射： ω = T
實際上，不需要每次都從S 平面→S1平面→Z平面，而是直接求出S=f(Z) 的關系，然後代入Ha(s)，得H(z)，即H(z) = Ha(s)|s = f(z)。

㈨ IIR最佳濾波器設計舉例

［例2-2］已知信號s（n）的功率譜為

地球物理信息處理基礎

測量該信號時混入了加性雜訊v（n），即測量數據為x（n）=s（n）+v（n），式中v（n）是白雜訊（均值等於零、方差等於1），但v（n）與s（n）不相關。設計一非因果IIR最佳濾波器，對x（n）進行處理，以得到對s（n）的線性最佳估計。

解：由於雜訊為白雜訊，故P_vv（z）=1，並且雜訊和信號不相關，所以有

r_xx（m）=r_{（s+v）（s+v）}（m）=r_ss（m）+r_vv（m）+r_sv（m）+r_vs（m）=r_ss（m）+r_vv（m）

r_sx（m）=r_s（s+v）（m）=r_ss（m）+r_sv（m）=r_ss（m）

對上述二式兩邊取Z變換，分別得

P_xx（z）=P_ss（z）+P_vv（z），P_sx（z）=P_ss（z）

將已知參數代入上式得

地球物理信息處理基礎

可以用兩種方法來求，第一種方法由式（2-20）直接得：

地球物理信息處理基礎

第二種方法可以用白化輸入信號來求，根據式（2-33）應求

、B（z）、B（z^-1）以及P_sx（z）。先對P_xx（z）進行譜分解，即

，設

地球物理信息處理基礎

令

地球物理信息處理基礎

得聯立方程

地球物理信息處理基礎

解之得f=1/3或3，取f=1/3，則有

，故P_xx（z）分解為

地球物理信息處理基礎

即

地球物理信息處理基礎

由此得出

地球物理信息處理基礎

最小均方估計誤差的討論：如果未採用設計的因果IIR最佳濾波器對處理時，均方估計誤差為

E［e²（n）］=E｛［x（n）-s（n）］²｝=E［v²（n）］=1

如果採用設計的非因果IIR最佳濾波器對處理時，估計均方誤差為最小均方估計誤差，為

地球物理信息處理基礎

在單位圓內只有一個極點z=1/3，所以

地球物理信息處理基礎

在這里，需要說明的一點是：在實際計算時，第二種方法不用，此處只是為了讓大家練習白化求解的方法。

［例2-3］在［例2-2］中設計一因果的IIR最佳濾波器。

解：與［例2-2］相同，雜訊和信號不相關，具體步驟如下：

（1）先對功率譜密度函數進行分解，由［例2-2］知

地球物理信息處理基礎

（2）對P_ss（z）/B（z^-1）進行因果和反因果分解，因P_sx（z）=P_ss（z），所以有

地球物理信息處理基礎

將上式寫成部分分式

地球物理信息處理基礎

顯然，因果部分為

地球物理信息處理基礎

（3）因果IIR最佳濾波器的系統函數為

地球物理信息處理基礎

（4）由於是因果的，所以有｜z｜＞1/3，則該濾波器的單位沖激響應為

地球物理信息處理基礎

（5）最小均方估計誤差的討論

如果未採用設計的因果IIR最佳濾波器對處理時，均方估計誤差為

E［e²（n）］=E｛［x（n）-s（n）］²｝=E［v²（n）］=1

如果採用設計的因果IIR最佳濾波器對處理時，估計均方誤差為

地球物理信息處理基礎

地球物理信息處理基礎

在單位圓內有兩個極點z=1/3，z=0.6=3/5，所以

地球物理信息處理基礎

顯然，採用設計的因果IIR最佳濾波器對處理時，均方估計誤差要小，大約減小為原來的2.25（1/（4/9））倍，但它比非因果 IIR 最佳濾波器的均方估計誤差要大一些（見［例2-2］）。

㈩ matlab編程實現 FIR、 IIR濾波器的程序

http://www.pudn.com/downloads159/sourcecode/others/detail716351.html
這里有請注冊後下回載！答