Спроектируйте цифровые дробные фильтры задержки, которые реализованы с помощью структур Фэрроу. Цифровая дробная задержка (fracDelay) фильтры является полезными инструментами, чтобы подстроить моменты выборки сигналов. Они, например, обычно находятся в синхронизации цифровых модемов, где параметр задержки варьируется в зависимости от времени. Этот пример иллюстрирует структуру Фэрроу, популярный метод для реализации изменяющегося во времени КИХ fracDelay фильтры.

Измерьтесь показатели производительности ширины импульса модулировали синусоиду. Пример содержит модель, которую можно изменить, чтобы просмотреть эффекты изменений параметра на времени нарастания, времени спада, перерегулировании, отклонении от номинала, ширине импульса, импульсном периоде и измерениях рабочего цикла. Пример также показывает, что пример возрастающего ребра инициировал, и настраивается, чтобы выполнить основные статистические операции (среднее значение, медиана, RMS, максимум, минимум) и измерить частоту и период импульсного периода через курсоры и пиковое открытие.

Выполните измерения с помощью блока Spectrum Analyzer. Пример содержит типичную настройку, чтобы выполнить гармонические измерения искажения (THD, ОСШ, SINAD, SFDR), измерения искажения межмодуляции третьего порядка (TOI), смежные измерения отношения степени канала (ACPR), дополнительная кумулятивная функция распределения (CCDF) и пик к среднему отношению степени (PAPR). Пример также показывает, как просмотреть изменяющиеся во времени спектры при помощи спектрограммы и автоматического пикового обнаружения.

Используйте блок Spectrum Analyzer, чтобы отобразить содержимое частоты двух основанных на системе координат сигналов одновременно. Блок Spectrum Analyzer вычисляет Быстрое преобразование Фурье (FFT) входного сигнала внутренне, преобразовывая сигнал в частотный диапазон.

Используйте и сконфигурируйте dsp. Системный объект ArrayPlot, чтобы визуализировать Центральную предельную теорему. Эта теорема утверждает, что, если вы берете большое количество случайных выборок от населения, распределение средних значений выборок приближается к нормальному распределению.

Продвиньте и вытолкайте элементы от очереди, использующей блок Queue с системой переключателей выбора.

Спроектируйте многоступенчатую полуполосу IIR decimators.

Спроектируйте классические БИХ-фильтры. Начальное особое внимание находится на ситуации, для которой критический расчетный параметр является частотой среза, в которой степень фильтра затухает к половине (-3 дБ) номинальное значение полосы пропускания.

Используйте некоторые ключевые возможности обобщенной КИХ-функции создания фильтра Remez. Эта функция обеспечивает всю функциональность, включенную в FIRPM плюс много дополнительных функций, продемонстрированных здесь.

Спроектируйте худые и отмечающие фильтры. Фильтры, которые достигают максимума или отмечают на определенной частоте, полезны, чтобы сохранить или устранить конкретную частотную составляющую сигнала. Расчетные параметры для фильтра являются частотой, на которой пик или метка желаемы, и или пропускная способность на 3 дБ или Q-фактор фильтра. Кроме того, учитывая эти спецификации, путем увеличения порядка фильтра, возможно получить проекты, которые более тесно аппроксимируют идеальный фильтр.

Спроектируйте фильтры, данные настроенную величину и спецификации фазы. Пользовательская величина и спецификации проекта фазы используются в эквализации величины и искажениях фазы, найденных в системах передачи данных (эквализация канала) или в сверхдискретизированном ADC (компенсация за неидеальные характеристики оборудования, например). Эти методы также допускают проект фильтров, которые имеют меньшие групповые задержки, чем линейные фильтры фазы и меньше искажения, чем фильтры минимальной фазы для данного распоряжения.

Спроектируйте наименьшее количество КИХ-фильтров Pth-нормы с функцией FIRLPNORM. Эта функция использует наименее неограниченный алгоритм оптимизации, чтобы спроектировать КИХ-фильтры с произвольным ответом величины.

Спроектируйте оптимальные БИХ-фильтры с произвольным ответом величины с помощью наименее неограниченного алгоритма оптимизации.

Спроектируйте КИХ lowpass фильтры Найквиста. Это также сравнивает эти фильтры с повышенным косинусом, и квадратный корень повысил фильтры косинуса. Эти фильтры широко используются в формировании импульса в системах цифровой передачи. Они также находят применение в интерполяции/децимации и наборах фильтров.

Спроектируйте фильтры для децимации и интерполяции. Обычно фильтры lowpass используются в децимации и в интерполяции. При десятикратном уменьшении фильтры lowpass используются, чтобы уменьшать пропускную способность сигнала до сокращения уровня выборки. Это сделано, чтобы минимизировать искажение из-за сокращения уровня выборки. При интерполяции фильтры lowpass используются, чтобы удалить спектральные изображения из сигнала с низкой ставкой. Поскольку общие сведения на создании фильтра lowpass видят пример при Разработке КИХ-Фильтров Lowpass С DSP System Toolbox™

Спроектируйте произвольные фильтры групповой задержки с помощью разработчика фильтра fdesign.arbgrpdelay. Этот разработчик использует наименее ограниченный алгоритм оптимизации, чтобы спроектировать allpass БИХ-фильтры, которые соответствуют предписанной групповой задержке.

Спроектируйте цифровые дробные фильтры задержки, которые реализованы с помощью структур Фэрроу. Цифровая дробная задержка (fracDelay) фильтры является полезными инструментами, чтобы подстроить моменты выборки сигналов. Они, например, обычно находятся в синхронизации цифровых модемов, где параметр задержки варьируется в зависимости от времени. Этот пример иллюстрирует структуру Фэрроу, популярный метод для реализации изменяющегося во времени КИХ fracDelay фильтры.

Спроектируйте КИХ-фильтр lowpass с помощью fdesign. Идеальный фильтр lowpass требует бесконечной импульсной характеристики. При усечении или работа с окнами импульсная характеристика приводит к так называемому методу окна КИХ-создания фильтра.

Управляйте порядком фильтра, неравномерностью в полосе пропускания, затуханием в полосе задерживания и шириной области перехода КИХ-фильтра lowpass.

Спроектируйте фильтры lowpass с полосами задерживания, которые не являются equiripple.

Минимизируйте коэффициенты номера путем разработки минимальной фазы или фильтров минимального порядка.

Смоделируйте спецификацию алгоритма для трех параметрических эквалайзеров полосы

Lowpass фильтрует сигнал ECG, который содержит высокочастотный шум.

Удалите высокочастотный шум с помощью среднего фильтра.

Показывает увеличение эффективности, которое возможно при использовании многоскоростных и многоступенчатых фильтров для определенных приложений.

Используйте приложение Генератора Испытательного стенда Потоковой передачи, чтобы сгенерировать испытательные стенды алгоритма ЦОС. Алгоритм ЦОС, сгенерированный в этом примере, похож на алгоритм в Системах координат Фильтра Шумного Синусоидального сигнала в примере MATLAB. Тот пример фильтрует шумный синусоидальный сигнал с помощью КИХ фильтр lowpass и отображает спектр мощности с помощью спектра анализатор.

Используйте Системные объекты DyadicAnalysis и DyadicSynthesis, чтобы удалить шум из сигнала.

Симулируйте установившееся поведение фиксированной точки, цифровой вниз конвертер для GSM (Глобальная Система для Мобильного) основополосные преобразования. Модель в качестве примера использует блоки из Simulink® и DSP System Toolbox™, чтобы эмулировать работу Цифрового вниз конвертера (DDC) Четверки TI GC4016.

Использует Двухместный Аналитический Набор фильтров и Двухместные блоки Набора фильтров Синтеза, чтобы показать и совершенное свойство реконструкции вейвлетов и приложение для шумоподавления.

Спроектируйте совершенную реконструкцию двухканальные наборы фильтров, также известные как Банки Квадратурного фильтра зеркала (QMF), поскольку они используют степень дополнительные фильтры.

Восстановите три независимых объединенных сигнала, переданные по одной линии связи с помощью Трансмультиплексора Вейвлета (WTM). Пример иллюстрирует совершенное свойство реконструкции дискретного вейвлета преобразовывает (DWT).

Спроектируйте КИХ lowpass фильтры Найквиста. Это также сравнивает эти фильтры с повышенным косинусом, и квадратный корень повысил фильтры косинуса. Эти фильтры широко используются в формировании импульса в системах цифровой передачи. Они также находят применение в интерполяции/децимации и наборах фильтров.

Спроектируйте фильтры для децимации и интерполяции. Обычно фильтры lowpass используются в децимации и в интерполяции. При десятикратном уменьшении фильтры lowpass используются, чтобы уменьшать пропускную способность сигнала до сокращения уровня выборки. Это сделано, чтобы минимизировать искажение из-за сокращения уровня выборки. При интерполяции фильтры lowpass используются, чтобы удалить спектральные изображения из сигнала с низкой ставкой. Поскольку общие сведения на создании фильтра lowpass видят пример при Разработке Низких КИХ-Фильтров Передачи.

Показывает увеличение эффективности, которое возможно при использовании многоскоростных и многоступенчатых фильтров для определенных приложений.

Примените адаптивные фильтры, чтобы сигнализировать, что разделение с помощью структуры вызвало адаптивный усилитель линии (ALE). В адаптивном улучшении линии измеренный сигнал x (n) содержит два сигнала, неизвестный сигнал интереса v (n), и почти периодическая шумовая ЭТА сигнала (n).

Используйте фильтр RLS, чтобы извлечь полезную информацию из сигнала с шумом. Информационный сигнал подшипника является синусоидой, которая повреждается аддитивным белым гауссовым шумом.

Используйте алгоритм Наименьшее количество среднего квадратичного (LMS), чтобы вычесть шум из входного сигнала. Адаптивный фильтр LMS использует ссылочный сигнал на Input port и желаемый сигнал на Требуемом порте, чтобы автоматически совпадать с ответом фильтра. Когда это сходится к правильной модели фильтра, отфильтрованный шум вычтен, и сигнал ошибки должен содержать только исходный сигнал.

Используйте Фильтрованный-X LMS-алгоритм в Адаптивном шумовом управлении (ANC).

Путь к сходимости взят различными адаптивными алгоритмами фильтрации. График является последовательностью точек формы (w1, w2), где w1 и w2 являются весами адаптивного фильтра. Синие точки в фигуре указывают на линии контура ошибочной поверхности. Масштабируйте в график, чтобы видеть, что свойства пути к сходимости выбором увеличивают масштаб в меню Tools.

Вычтите шум из входного сигнала с помощью алгоритма Рекурсивных наименьших квадратов (RLS). Адаптивный фильтр RLS использует ссылочный сигнал на Input port и желаемый сигнал на Требуемом порте, чтобы автоматически совпадать с ответом фильтра в блоке Noise Filter. Когда это сходится к правильному фильтру, отфильтрованный шум должен быть полностью вычтен из сигнала "Signal+Noise", и "Сигнал ошибки" должен содержать только исходный сигнал.

Отследите изменяющиеся во времени веса неустановившегося канала с помощью алгоритма Рекурсивных наименьших квадратов (RLS).

Адаптивно оцените задержку шумного входного сигнала с помощью адаптивного КИХ-алгоритма LMS. Пик в векторе касаний фильтра указывает на оценку с временной задержкой.

Идентифицируйте неизвестную систему с помощью LMS-алгоритма.

Идентифицируйте неизвестную систему с помощью нормированного LMS-алгоритма.

Сравните скорость, с которой сходятся адаптивные алгоритмы фильтра.

Вводит адаптивный, проникает в приложение улучшения сигнала.

Выполните подавление помех с помощью LMS-алгоритма данных знака.

Выполните обратную систему идентификации с помощью dsp. RLSFilter.

Преобразуйте данные временного интервала в частотный диапазон с помощью блока FFT.

Когда это необходимо, чтобы преобразовать данные частотного диапазона во временной интервал, используйте блок IFFT.

Реализуйте метод сжатия речи, известный как Кодирование линейного предсказания (LPC) с помощью функциональности DSP System Toolbox™, доступной в командной строке MATLAB®.

Выполните спектральный анализ высокого разрешения при помощи эффективного многофазного набора фильтров, иногда называемого channelizer.

Выполните спектральный анализ высокого разрешения при помощи эффективного набора фильтров, иногда называемого channelizer. В целях сравнения традиционная усредненная модифицированная периодограмма также показывают метод (валлийцев).

Выполните измерения с помощью блока Spectrum Analyzer. Пример содержит типичную настройку, чтобы выполнить гармонические измерения искажения (THD, ОСШ, SINAD, SFDR), измерения искажения межмодуляции третьего порядка (TOI), смежные измерения отношения степени канала (ACPR), дополнительная кумулятивная функция распределения (CCDF) и пик к среднему отношению степени (PAPR). Пример также показывает, как просмотреть изменяющиеся во времени спектры при помощи спектрограммы и автоматического пикового обнаружения.

Демонстрирует блок, который выводит оценку спектра мощности потоковой передачи входа временного интервала с помощью метода валлийцев усредненных модифицированных периодограмм.

Выполните статистические измерения на потоке входных данных с помощью функциональности DSP System Toolbox™, доступной в командной строке MATLAB®. Вы вычислите минимум статистики сигнала, максимум, среднее значение, отклонение и пик к RMS и плотность спектра мощности сигнала и построите их.

Сгенерируйте независимый исполняемый файл для потоковой передачи статистики с помощью MATLAB Coder™ и настройте сгенерированный исполняемый файл с помощью пользовательского интерфейса (UI), который запускается в MATLAB(TM).

Удалите высокочастотный шум с помощью среднего фильтра.

Узнать, как вычислить основные метрики импульса и перехода потоковой передачи сигналов.

Аналого-цифровое преобразование модели с помощью реализации алгоритма дельты сигмы.

Симулируйте проект кохлеарного имплантата, который может быть помещен во внутреннее ухо глубоко глухого человека, чтобы восстановить частичное слушание. Обработка сигналов используется в кохлеарной разработке имплантата, чтобы преобразовать звук в электрические импульсы. Импульсы могут обойти поврежденные части уха глухого человека и быть переданы к мозгу, чтобы обеспечить частичное слушание.

Используйте Системный объект цифрового вниз конвертера (DDC), чтобы эмулировать TI Graychip 4016, цифровой вниз конвертер простым способом. Мы основываем пример на сравнении с GSM, Цифровым Вниз пример Конвертера. Мы показываем, как Системный объект DDC может использоваться, чтобы проектировать и анализировать децимирующие фильтры и быстро исследовать различные проектные решения, которые соответствуют различной полосе пропускания и частоте полосы задерживания и спецификациям затухания. Этот пример требует лицензии Fixed-Point Designer™.

Используйте Приложение Fixed-Point Converter, чтобы преобразовать БИХ-фильтр от с плавающей точкой до реализации фиксированной точки. Секции второго порядка (также отнесенный как биквадратное уравнение) структуры работают лучше при использовании вычислений с фиксированной точкой, чем структуры, которые реализуют передаточную функцию непосредственно. Мы покажем, что самый верный путь к успешному "плавающему-к-фиксированному" преобразованию состоит из следующих шагов: Выберите структуру Second-Order Sections (SOS), т.е. dsp. BiquadFilter

Приложение, предполагаемое для этого примера, является автоматическим отслеживанием маршрута на дороге. Мы покажем, как соответствовать полиному к зашумленным данным, представляющим контур маршрута дороги перед транспортным средством.

Векторный Процесс проектирования Квантизатора с помощью Обобщенного Ллойда Алгоритма (GLA) в двумерном входе.

Сравните три различного квантования формы волны модуляции дельты (DM), или кодирование, методы.

Смоделируйте спецификацию алгоритма для трех параметрических эквалайзеров полосы, которые будут использоваться в генерации кода.

Сгенерируйте независимый исполняемый файл для потоковой передачи статистики с помощью MATLAB Coder™ и настройте сгенерированный исполняемый файл с помощью пользовательского интерфейса (UI), который запускается в MATLAB(TM).

График массивов с устройствами на базе Android.

Используйте MATLAB Coder, чтобы ускорить алгоритм и MATLAB Compiler, чтобы развернуть приложение.

Демонстрирует, как сгенерировать HDL-код для программируемого КИХ-фильтра. Можно программировать фильтр к желаемому ответу путем загрузки коэффициентов во внутренние регистры с помощью интерфейса хоста.

Демонстрирует, как сгенерировать HDL-код для дискретного КИХ-фильтра с несколькими потоками входных данных.

Сгенерируйте HDL-код для высокой пропускной способности (Gigasamples в секунду, GSPS) Channelizer с помощью Многофазного метода Набора фильтров.

БПФ и HDL ОБПФ Оптимизированные блоки и системные объекты поддерживают симуляцию и генерацию HDL-кода для многих приложений. Они обеспечивают две архитектуры, оптимизированную для различных вариантов использования: Потоковая передача Основания 2^2 - Для высоких приложений пропускной способности. Достигает gigasamples в секунду, когда вы используете векторный вход.

Используйте DSP System Toolbox™ и Fixed-Point Designer™, чтобы спроектировать трехэтапный, многоскоростной фильтр фиксированной точки, который реализует цепь фильтра Цифрового понижающего преобразователя (DDC), спроектированного, чтобы соответствовать Глобальной Системе для Мобильного (GSM) спецификация.

Оптимизируйте КИХ-фильтры фиксированной точки. Оптимизация может относиться к характеристикам ответа фильтра, таким как затухание в полосе задерживания или количество битов, требуемых достигнуть конкретной спецификации. Эта функциональность особенно полезна для пользователей, предназначающихся для оборудования, которые имеют много конфигурируемых коэффициентов определенного wordlength и/или в случаях, обычно найденных на ASICs и FPGAs, где существует большой пробел проекта, чтобы исследовать. Аппаратный разработчик может обычно обменивать больше коэффициентов на меньшее количество битов или наоборот оптимизировать для различного ASICs или FPGAs.

Спроектируйте цифровой понижающий преобразователь (DDC) для приложений радиосвязи, таких как LTE и сгенерируйте HDL-код с HDL Coder™.

Реализуйте Речевой детектор действия (VAD) ITU-T G.729

Используйте dspunfold, чтобы ускорить симуляцию многофазного набора фильтров БПФ синтеза путем генерации многопоточного файла MEX. Этот пример требует MATLAB Coder.

Используйте dspunfold функцию, чтобы сгенерировать многопоточный файл MEX от функции MATLAB.

Ускорьте выполнение моделей с помощью области потока данных в Simulink.

Сгенерируйте многожильный код для области потока данных в Simulink.