Документация

[b,a] = cheby1(n,Rp,Wp) возвращает коэффициенты передаточной функции nth-порядок lowpass цифровой Чебышевский Тип я фильтрую с нормированной частотой ребра полосы пропускания Wp и Rp децибелы неравномерности в полосе пропускания от пика к пику.

[b,a] = cheby1(n,Rp,Wp,ftype) проектирует lowpass, highpass, полосу пропускания или bandstop Чебышевский Тип , который я фильтрую, в зависимости от значения ftype и число элементов Wp. Получившаяся полоса пропускания и проекты bandstop имеют порядок 2n.

Примечание: Смотрите Ограничения для получения информации о числовых проблемах, которые влияют на формирование передаточной функции.

[z,p,k] = cheby1(___) проектирует lowpass, highpass, полосу пропускания, или bandstop цифровой Чебышевский Тип я фильтрую, и возвращает его нули, полюса и усиление. Этот синтаксис может включать любой из входных параметров в предыдущих синтаксисах.

[A,B,C,D] = cheby1(___) проектирует lowpass, highpass, полосу пропускания, или bandstop цифровой Чебышевский Тип я фильтрую, и возвращает матрицы, которые задают его представление пространства состояний.

[___] = cheby1(___,'s') проектирует lowpass, highpass, полосу пропускания или bandstop аналоговый Чебышевский Тип , я фильтрую с ребром полосы пропускания угловую частоту Wp и Rp децибелы неравномерности в полосе пропускания.

Примеры

Lowpass передаточная функция типа I Чебышева

Спроектируйте 6-й порядок lowpass Чебышевский Тип, который я фильтрую с 10 дБ неравномерности в полосе пропускания и частотой ребра полосы пропускания 300 Гц, которая, для данных, произведенных на уровне 1 000 Гц, соответствует $0.6 π$ рад/выборка. Постройте его величину и фазовые отклики. Используйте его, чтобы отфильтровать случайный сигнал с 1000 выборками.

[b,a] = cheby1(6,10,0.6);
freqz(b,a)

dataIn = randn(1000,1);
dataOut = filter(b,a,dataIn);

Тип Бэндстопа Чебышева я фильтрую

Спроектируйте 6-й порядок заграждающий фильтр Типа I Чебышева с нормированными частотами ребра $0.2 π$ и $0.6 π$ рад/выборка и 5 дБ неравномерности в полосе пропускания. Постройте его величину и фазовые отклики. Используйте его, чтобы отфильтровать случайные данные.

[b,a] = cheby1(3,5,[0.2 0.6],'stop');
freqz(b,a)

dataIn = randn(1000,1);
dataOut = filter(b,a,dataIn);

Тип Хайпэсса Чебышева я фильтрую

Спроектируйте 9-й порядок highpass Чебышевский Тип, который я фильтрую с 0,5 дБ неравномерности в полосе пропускания и частотой ребра полосы пропускания 300 Гц, которая, для данных, произведенных на уровне 1 000 Гц, соответствует $0.6 π$ рад/выборка. Постройте величину и фазовые отклики. Преобразуйте нули, полюса и усиление к секциям второго порядка для использования fvtool.

[z,p,k] = cheby1(9,0.5,300/500,'high');
sos = zp2sos(z,p,k);
fvtool(sos,'Analysis','freq')

Полосовой чебышевский тип я фильтрую

Спроектируйте 20-й порядок полосовой фильтр Типа I Чебышева с более низкой частотой полосы пропускания 500 Гц и более высокой частотой полосы пропускания 560 Гц. Задайте неравномерность в полосе пропускания 3 дБ и частоты дискретизации 1 500 Гц. Используйте представление пространства состояний. Спроектируйте идентичный фильтр с помощью designfilt.

[A,B,C,D] = cheby1(10,3,[500 560]/750);
d = designfilt('bandpassiir','FilterOrder',20, ...
    'PassbandFrequency1',500,'PassbandFrequency2',560, ...
    'PassbandRipple',3,'SampleRate',1500);

Преобразуйте представление пространства состояний секциям второго порядка. Визуализируйте частотные характеристики с помощью fvtool.

sos = ss2sos(A,B,C,D);
fvt = fvtool(sos,d,'Fs',1500);
legend(fvt,'cheby1','designfilt')

Сравнение аналогового БИХ фильтры Lowpass

Спроектируйте аналог 5-го порядка Баттерворт фильтр lowpass с частотой среза 2 ГГц. Умножьтесь $2 π$ преобразовывать частоту в радианы в секунду. Вычислите частотную характеристику фильтра в 4 096 точках.

n = 5;
f = 2e9;

[zb,pb,kb] = butter(n,2*pi*f,'s');
[bb,ab] = zp2tf(zb,pb,kb);
[hb,wb] = freqs(bb,ab,4096);

Спроектируйте 5-й порядок Чебышевский Тип, который я фильтрую с той же частотой ребра и 3 дБ неравномерности в полосе пропускания. Вычислите его частотную характеристику.

[z1,p1,k1] = cheby1(n,3,2*pi*f,'s');
[b1,a1] = zp2tf(z1,p1,k1);
[h1,w1] = freqs(b1,a1,4096);

Спроектируйте 5-й порядок фильтр Типа II Чебышева с той же частотой ребра и 30 дБ затухания в полосе задерживания. Вычислите его частотную характеристику.

[z2,p2,k2] = cheby2(n,30,2*pi*f,'s');
[b2,a2] = zp2tf(z2,p2,k2);
[h2,w2] = freqs(b2,a2,4096);

Спроектируйте 5-й порядок эллиптический фильтр с той же частотой ребра, 3 дБ неравномерности в полосе пропускания и 30 дБ затухания в полосе задерживания. Вычислите его частотную характеристику.

[ze,pe,ke] = ellip(n,3,30,2*pi*f,'s');
[be,ae] = zp2tf(ze,pe,ke);
[he,we] = freqs(be,ae,4096);

Постройте затухание в децибелах. Выразите частоту в гигагерце. Сравните фильтры.

plot(wb/(2e9*pi),mag2db(abs(hb)))
hold on
plot(w1/(2e9*pi),mag2db(abs(h1)))
plot(w2/(2e9*pi),mag2db(abs(h2)))
plot(we/(2e9*pi),mag2db(abs(he)))
axis([0 4 -40 5])
grid
xlabel('Frequency (GHz)')
ylabel('Attenuation (dB)')
legend('butter','cheby1','cheby2','ellip')

У Баттерворта и Чебышевских фильтров Типа II есть плоские полосы пропускания и широкие полосы перехода. Чебышевский Тип I и эллиптические фильтры прокручиваются прочь быстрее, но имеют неравномерность в полосе пропускания. Вход частоты к Чебышевской функции проекта Типа II устанавливает начало полосы задерживания, а не конец полосы пропускания.

Входные параметры

`n` — Порядок фильтра
целочисленный скаляр

Порядок фильтра, заданный как целочисленный скаляр.

Типы данных: double

`Rp` — Неравномерность в полосе пропускания от пика к пику
положительная скалярная величина

Неравномерность в полосе пропускания от пика к пику, заданная как положительная скалярная величина, выражается в децибелах.

Если ваша спецификация, ℓ, находится в линейных модулях, можно преобразовать ее в децибелы с помощью Rp = 40 _log10 ((1 + ℓ) / (1– ℓ)).

Типы данных: double

`Wp` — Частота ребра полосы пропускания
скаляр | двухэлементный вектор

Частота ребра полосы пропускания, заданная как скаляр или двухэлементный вектор. Частота ребра полосы пропускания является частотой, на которой ответ величины фильтра является –Rp децибелы. Меньшие значения неравномерности в полосе пропускания, Rp, приведите к более широким полосам перехода.

Если Wp скаляр, затем cheby1 проектирует lowpass или фильтр highpass с частотой ребра Wp.
Если Wp двухэлементный векторный [w1 w2], где w1 < w2, затем cheby1 проектирует полосовой или заграждающий фильтр с более низкой частотой ребра w1 и более высокая частота ребра w2.
Для цифровых фильтров частоты ребра полосы пропускания должны находиться между 0 и 1, где 1 соответствует уровню Найквиста — половина рад/выборка π или частота дискретизации.
Для аналоговых фильтров частоты ребра полосы пропускания должны быть выражены в радианах в секунду и могут взять любое положительное значение.

Типы данных: double

`ftype` — Отфильтруйте тип
`'low'` | `'bandpass'` | `'high'` | `'stop'`

Отфильтруйте тип, заданный как одно из следующего:

'low' задает фильтр lowpass с частотой ребра полосы пропускания Wp. 'low' значение по умолчанию для скалярного Wp.
'high' задает фильтр highpass с частотой ребра полосы пропускания Wp.
'bandpass' задает полосовой фильтр порядка 2n если Wp двухэлементный вектор. 'bandpass' значение по умолчанию когда Wp имеет два элемента.
'stop' задает заграждающий фильтр порядка 2n если Wp двухэлементный вектор.

Выходные аргументы

`b,a` — Коэффициенты передаточной функции
векторы-строки

Коэффициенты передаточной функции фильтра, возвращенного как векторы-строки из длины n + 1 для lowpass и фильтров highpass и 2n + 1 для полосовых и заграждающих фильтров.

Для цифровых фильтров передаточная функция выражается в терминах b и a как

$H (z) = \frac{B (z)}{A (z)} = \frac{b (1) + b (2) z^{- 1} + \dots + b (n+1) z^{- n}}{(1) + (2) z^{- 1} + \dots + (n+1) z^{- n}} .$
Для аналоговых фильтров передаточная функция выражается в терминах b и a как

$H (s) = \frac{B (s)}{A (s)} = \frac{b (1) s^{n} + b (2) s^{n - 1} + \dots + b (n+1)}{(1) s^{n} + (2) s^{n - 1} + \dots + (n+1)} .$

Типы данных: double

`z,p,k` — Нули, полюса и усиление
вектор-столбцы, скаляр

Нули, полюса, и усиление фильтра, возвратились как два вектор-столбца длины n (2n для полосы пропускания и проектов bandstop) и скаляр.

Для цифровых фильтров передаточная функция выражается в терминах zP, и k как
$H (z) = k \frac{(1 - z (1) z^{- 1}) (1 - z (2) z^{- 1}) \dots (1 - z (n) z^{- 1})}{(1 - p (1) z^{- 1}) (1 - p (2) z^{- 1}) \dots (1 - pn z^{- 1})} .$
Для аналоговых фильтров передаточная функция выражается в терминах zP, и k как
$H (s) = k \frac{(s - z (1)) (s - z (2)) \dots (s - z (n))}{(s - p (1)) (s - p (2)) \dots (s - pn)} .$

Типы данных: double

`A,B,C,D` — Матрицы пространства состояний
матрицы

Представление пространства состояний фильтра, возвращенного как матрицы. Если m = n для lowpass и проектов highpass и m = 2n для полосовых и заграждающих фильтров, затем A m × m, B m × 1, C 1 × m и D 1 × 1.

Для цифровых фильтров матрицы пространства состояний связывают вектор состояния x, вход u и выход y через

$\begin{matrix} x (k + 1) = A x (k) + B u (k) \\ y (k) = C x (k) + D u (k) . \end{matrix}$
Для аналоговых фильтров матрицы пространства состояний связывают вектор состояния x, вход u и выход y через

$\begin{array}{l} \dot{x} = A x + B u \\ y = C x + D u . \end{array}$

Типы данных: double

Больше о