2D частотная характеристика
[H,f1,f2] = freqz2(h)[H,f1,f2] = freqz2(h,[n1 n2])[H,f1,f2] = freqz2(h,f1, f2)[___] = freqz2(h,___,[dx dy])freqz2(___)[ возвращает H,f1,f2] = freqz2(h)H, 64-by-64 частотная характеристика h и векторы частоты f1 (длины 64) и f2 (длины 64). h является двумерным КИХ-фильтром, в форме вычислительной молекулы.
freqz2 возвращает f1 и f2 как нормированные частоты в области значений-1.0 к 1,0, где 1.0 соответствует половине частоты дискретизации или π радианов.
[ возвращается частотная характеристика для КИХ фильтруют H,f1,f2] = freqz2(h,f1, f2)h в значениях частоты в f1 и f2. Эти значения частоты должны быть в области значений-1.0 к 1,0, где 1.0 соответствует половине частоты дискретизации или π радианов. Можно также задать [f1 f2] в качестве двух отдельных аргументов, f1, f2.
[___] = freqz2(h,___, использование [dx dy])[dx dy], чтобы заменить междемонстрационный интервал в h. Можно также задать скаляр, чтобы задать тот же интервал и в x и в размерностях y.
freqz2(___) производит сетчатый график двумерной частотной характеристики значения, когда никакие выходные аргументы не заданы.
Этот пример показывает, как создать двумерный фильтр с помощью fwind1 и как просмотреть частотную характеристику фильтра с помощью freqz2.
Создайте идеальную частотную характеристику.
Hd = zeros(16,16); Hd(5:12,5:12) = 1; Hd(7:10,7:10) = 0;
Создайте 1D окно. Этот пример использует окно Бартлетта длины 16.
w = [0:2:16 16:-2:0]/16;
Создайте 16 16 фильтр с помощью fwind1 и 1D окна. Этот фильтр дает самое близкое соответствие идеальной частотной характеристике.
h = fwind1(Hd,w);
Отобразите фактическую частотную характеристику фильтра.
colormap(parula(64)) freqz2(h,[32 32]); axis ([-1 1 -1 1 0 1])
