采用窗函數法設計理想低通,高通濾波器,參考北京交通大學陳后金主編的【數字信號處理】5.2節 窗函數法設計線性相位FIR數字濾波器P164,和P188。
設計步驟如下:
1) 確定濾波器類型,不同的FIR類型可設計不同類型的濾波器,I型可設計LP(低通濾波器),HP(高通濾波器),BP(帶通濾波器),BS(帶阻濾波器)。
Fir I型 |
Fir II型 |
Fir III型 |
Fir IV型 |
LP,HP,BP,BS |
LP,BP |
BP |
HP,BP,BS |
2) 確定設計的濾波器的參數
Eg:若要設計一個低通濾波器,fp=20,fs=30;Ap=1,As=40,則3db截頻Wc = 2*pi*(fs-fp)/Fs;Fs為采樣頻率。
當選定某一窗函數時,衰耗Ap和As就已經確定,凱撒窗除外。Ap和As的計算方法可參看另外一篇博客: https://www.cnblogs.com/xhslovecx/p/10118570.html
3) 確定窗函數
窗的類型 |
主瓣寬度 |
近似過渡帶寬度 |
δp,δs |
Ap(dB) |
As(dB) |
矩形窗 |
4pi/N |
1.8pi/N |
0.09 |
0.82 |
21 |
Hann |
8pi/N |
6.2pi/N |
0.0064 |
0.056 |
44 |
Hamming |
8pi/N |
7pi/N |
0.0022 |
0.019 |
53 |
Blackman |
12pi/N |
11.4pi/N |
0.0002 |
0.0017 |
74 |
Kaiser |
可調窗,需要確定 β值 |
50<A , β = 0.1102(A-8.7);
21<=A<=50, β=0.5842(A-21)^0.4 + 0.07886(A-21);
A<21, β = 0;
4) 確定濾波器的階數M,首先確定濾波器的長度N。對於除凱撒窗以外的窗函數,N值由以下公式確定:
N>=(窗函數近似過渡帶寬度)/(Wp-Ws)
Fir I型 |
Fir II型 |
Fir III型 |
Fir IV型 |
脈沖響應h[k]為偶對稱 |
h[k]為偶對稱 |
h[k]為奇對稱 |
h[k]為奇對稱 |
窗函數長度:N=mod(N+1,2)+N |
N=mod(N,2)+N |
N=mod(N+1,2)+N |
N=mod(N,2)+N |
階數M=N-1為偶數 |
M=N-1為奇數 |
M=N-1為偶數 |
M=N-1為奇數 |
若采用Kaiser窗,則
M≈ (A-7.95)÷ 2.285*|Wp-Ws|,A>21。其中,A = -20lg(min(δp,δs))
5) 理想濾波器脈沖信號如下:
hd = (Wc/pi)*sinc(Wc*(k-0.5*M)/pi);%低通
hd = -(Wc/pi)*sinc(Wc*(k-0.5*M)/pi);%高通
6) 加窗:
W = hanning(N); W = hamming(N); W = blackman(N); N = M+1;
W = kaiser(N,beta);
7) 截斷
h = hd.*W;
8)濾波
sigFiltered = filter(h,[1],signal);
clear close all global Fs Fs = 360; load '118m.mat'%mit數據庫第118條數據 signal = val(1,100000:111600)/200; %% 采用FIR I型設計20Hz以下的低通濾波器 fp=14; fs=18; detap = 0.01;detas = 0.01; [M,beta] = selectFirFilterN(fp,fs,detap,detas); N = M+1; w = kaiser(N,beta); hd = FIRItypeIdealpulse(fp,fs,N,'low'); h = hd.*w'; % 設計的濾波器 omega = linspace(0,pi,512); mag = freqz(h,[1],omega); figure plot(omega/(2*pi)*Fs,20*log10(abs(mag))); title('FIR低通(14hz以下)濾波器頻率相應'); xlabel('頻率'); ylabel('增益(dB)'); %% 采用FIR I型設計8Hz以上的高通濾波器 fp2 = 8; fs2=4; detap2 = 0.01; detas2 = 0.01; [M2,beta2] = selectFirFilterN(fp2,fs2,detap2,detas2); N2 = M2+1; w2 = kaiser(N2,beta2); hd2 = FIRItypeIdealpulse(fp2,fs2,N2,'high'); h2 = hd2.*w2'; % 設計的濾波器 omega = linspace(0,pi,512); mag = freqz(h2,[1],omega); figure plot(omega/(2*pi)*Fs,20*log10(abs(mag))); title('FIR高通(8Hz以上)濾波器頻率相應'); xlabel('頻率'); ylabel('增益(dB)'); %% 信號濾波 sigFiltered = filter(h,[1],signal); sigFiltered2 = filter(h2,[1],sigFiltered); figure subplot(3,1,1); plot(signal,'r'); subplot(3,1,2); hold on plot(sigFiltered(M/2:end),'b'); subplot(3,1,3); hold on plot(sigFiltered2(M/2+M2/2:end),'g'); ylim([-2,2]); title('信號濾波'); %% 傅里葉變換畫出濾波后的頻譜 data = FilteredSignal; M = length(data); N = M*2-1; X = fft(data,N); f = [0:M-1]*Fs/N; figure Xabs = abs(fftshift(X)); plot(f(1:end/2),Xabs(M:end-M/2)); title('濾波后的信號頻譜');
function [M,beta] = selectFirFilterN(fp,fs,detap,detas) % 自動選擇kaiser窗對應的M和beta值 global Fs wp = 2*pi*(fp/Fs); ws = 2*pi*(fs/Fs); A = -20*log10(min(detap,detas)); M = ceil((A-7.95)/(2.285*abs(wp-ws))); M = mod(M,2)+M; % 確定beta的值 if A<21 beta = 0; elseif A>=21 && A<=50 beta = 0.5842*(A-21)^0.4+0.07886*(A-21); else beta = 0.1102*(A-8.7); end
function hd = FIRItypeIdealpulse(fp,fs,N,type) %================================================== % 理想FIR I型低通濾波器,wc是截止角頻率,階數M %================================================== global Fs wp = 2*pi*(fp/Fs); ws = 2*pi*(fs/Fs); wc = (wp+ws)/2; N = mod(N+1,2)+N; M = N-1; k = 0:M; if strcmp(type,'high') hd = -(wc/pi)*sinc(wc*(k-0.5*M)/pi); hd(0.5*M+1) = hd(0.5*M+1)+1; % hd = sinc(k-0.5*M)-(wc/pi)*sinc(wc*(k-0.5*M)/pi); elseif strcmp(type,'low') hd = (wc/pi)*sinc(wc*(k-0.5*M)/pi); else disp('error'); hd = []; end end
參考:陳后金主編 數字信號處理 第2版