dsp.Channelizer

Многофазный аналитический набор фильтров БПФ

Описание

dsp.Channelizer Система object™ разделяет широкополосный входной сигнал на несколько узких поддиапазонов с помощью быстрого преобразования Фурье (FFT) - базирующийся аналитический набор фильтров. Набор фильтров использует прототип фильтр lowpass и реализован с помощью многофазной структуры. Можно задать коэффициенты фильтра непосредственно или через расчетные параметры.

Разделять широкополосный сигнал на несколько узких поддиапазонов:

Создайте dsp.Channelizer объект и набор его свойства.
Вызовите объект с аргументами, как будто это была функция.

Чтобы узнать больше, как Системные объекты работают, смотрите то, Что Системные объекты? MATLAB.

Создание

Синтаксис

channelizer = dsp.Channelizer

channelizer = dsp.Channelizer(M)

channelizer = dsp.Channelizer(Name,Value)

Описание

пример

channelizer = dsp.Channelizer создает многофазный аналитический Системный объект набора фильтров БПФ, который разделяет широкополосный входной сигнал на несколько узкополосных выходных сигналов. Этот объект реализует обратную операцию dsp.ChannelSynthesizer Системный объект.

пример

channelizer = dsp.Channelizer(M) создает M - полоса многофазный аналитический набор фильтров БПФ, с набором свойств NumFrequencyBands к M.

Пример: channelizer = dsp. Channelizer (16);

пример

channelizer = dsp.Channelizer(Name,Value) создает многофазный аналитический набор фильтров БПФ с каждым заданным набором свойств к заданному значению. Заключите каждое имя свойства в одинарные кавычки.

Пример: channelizer = dsp. Channelizer ('NumTapsPerBand', 20, 'StopbandAttenuation', 140);

Свойства

развернуть все

Если в противном случае не обозначено, свойства являются ненастраиваемыми, что означает, что вы не можете изменить их значения после вызова объекта. Объекты блокируют, когда вы вызываете их и release функция разблокировала их.

Если свойство является настраиваемым, можно изменить его значение в любое время.

Для получения дополнительной информации об изменении значений свойств смотрите Разработку системы в MATLAB Используя Системные объекты (MATLAB).

`NumFrequencyBands` — Количество диапазонов частот
8 (значение по умолчанию) | положительное целое число, больше, чем 1

Количество диапазонов частот, в которые объект разделяет входной широкополосный сигнал в виде положительного целого числа, больше, чем 1. Это свойство соответствует количеству многофазных ветвей и длины БПФ, используемой в наборе фильтров.

Пример: 16

Пример: 64

`OversamplingRatio` — Сверхдискретизация отношения
1 (значение по умолчанию) | положительное целое число

Сверхдискретизация отношения в виде делителя положительной скалярной величины количества диапазонов частот.

Если значение больше 1, выходная частота дискретизации отличается от интервала канала. channelizer затем известен как немаксимально подкошенный channelizer или сверхдискретизирован channelizer. Для получения дополнительной информации см. Алгоритм.

`Specification` — Параметры создания фильтра или коэффициенты
`'Number of taps per band and stopband attenuation'` (значение по умолчанию) | `'Coefficients'`

Параметры создания фильтра или коэффициенты фильтра в виде одной из этих опций:

'Number of taps per band and stopband attenuation' — Задайте параметры создания фильтра через NumTapsPerBand и Затухание в полосе задерживания (дБ) свойства.
'Coefficients' — Задайте коэффициенты фильтра непосредственно с помощью свойства LowpassCoefficients.

`NumTapsPerBand` — Количество коэффициентов фильтра на диапазон частот
12 (значение по умолчанию) | положительное целое число

Количество коэффициентов фильтра каждая многофазная ветвь использует в виде положительного целого числа. Количество многофазных ветвей совпадает с количеством диапазонов частот. Общее количество коэффициентов фильтра для прототипа фильтр lowpass дано NumFrequencyBands × NumTapsPerBand. Для данного затухания в полосе задерживания, увеличивая число касаний на полосу сужает ширину перехода фильтра. В результате существует больше применимой пропускной способности для каждого диапазона частот за счет увеличенного расчета.

Пример 8

Пример: 16

Зависимости

Это свойство применяется, когда вы устанавливаете Specification к 'Number of taps per band and stopband attenuation'.

`StopbandAttenuation` — Затухание в полосе задерживания
80 (значение по умолчанию) | положительный действительный скаляр

Затухание в полосе задерживания lowpass фильтрует в виде положительного действительного скаляра в дБ. Это значение управляет максимальным объемом искажения от одного диапазона частот до следующего. Когда затухание в полосе задерживания увеличивается, уменьшения неравномерности в полосе пропускания. Для данного затухания в полосе задерживания, увеличивая число касаний на полосу сужает ширину перехода фильтра. В результате существует больше применимой пропускной способности для каждого диапазона частот за счет увеличенного расчета.

Пример: 80

Зависимости

Это свойство применяется, когда вы устанавливаете Specification к 'Number of taps per band and stopband attenuation'.

Типы данных: single | double

`LowpassCoefficients` — Коэффициенты прототипа фильтр lowpass
`[1×49 double]` (значение по умолчанию) | вектор-строка

Коэффициенты прототипа фильтр lowpass в виде вектора-строки. Вектор по умолчанию коэффициентов получен с помощью rcosdesign(0.25,6,8,'sqrt'). Должен быть по крайней мере один коэффициент на диапазон частот. Если длина фильтра lowpass меньше количества диапазонов частот, объектные нулевые клавиатуры коэффициенты.

Если вы задаете комплексные коэффициенты, объект проектирует прототипный фильтр, который сосредоточен на ненулевой частоте, также известной как полосовой фильтр. Модулируемые версии прототипного полосового фильтра появляются относительно прототипа, фильтруют и перенесены вокруг частотного диапазона [−Fs F _s]. Для примера смотрите Channelizer с Комплексными Коэффициентами.

Настраиваемый: да

Зависимости

Это свойство применяется, когда вы устанавливаете Specification к 'Coefficients'.

Типы данных: single | double
Поддержка комплексного числа: Да

Использование

Синтаксис

channOut = channelizer(input)

Описание

пример

channOut = channelizer(input) разделяет широкополосный входной сигнал на многие узкополосные сигналы, содержавшиеся в столбцах channelizer выход.

Входные параметры

развернуть все

`input` — Ввод данных
вектор | матрица

Ввод данных в виде вектора или матрицы. Количество строк во входном сигнале должно быть кратным количеству диапазонов частот набора фильтров. Каждый столбец входа соответствует отдельному каналу. Если M является количеством диапазонов частот, и входом является L-by-1 матрица, то выходной сигнал имеет размерности L/M-by-M. Каждый узкополосный сигнал формирует столбец в выходе. Если вход имеет больше чем один канал, то есть, это имеет размерности L-by-N с N> 1, то выход имеет размерности L/M-by-M-by-N.

Этот переменный размер поддержки объектов входные сигналы. Можно изменить размер входного кадра (количество строк) даже после вызова алгоритма. Однако количество каналов (количество столбцов) должно остаться постоянным.

Пример: randn (64,4)

Типы данных: single | double
Поддержка комплексного числа: Да

Выходные аргументы

развернуть все

`channOut` — Channelizer выход
матрица | трехмерный массив

Channelizer выходной параметр, возвращенный как матрица или трехмерный массив. Если входом является L-by-1 матрица, то выходной сигнал имеет размерности L/M-by-M, где M является количеством диапазонов частот. Каждый узкополосный сигнал формирует столбец в выходе. Если вход имеет больше чем один канал, то есть, это имеет размерности L-by-N с N> 1, то выход имеет размерности L/M-by-M-by-N.

Типы данных: single | double
Поддержка комплексного числа: Да

Функции объекта

Чтобы использовать объектную функцию, задайте Системный объект как первый входной параметр. Например, чтобы выпустить системные ресурсы Системного объекта под названием obj, используйте этот синтаксис:

release(obj)

развернуть все

Характерный для dsp. Channelizer

`coeffs`	Коэффициенты прототипа фильтр lowpass
`tf`	Возвратите передаточную функцию полного прототипа фильтр lowpass
`polyphase`	Возвратите многофазную матрицу
`freqz`	Частотная характеристика просачивается channelizer
`fvtool`	Визуализируйте фильтры в channelizer
`bandedgeFrequencies`	Вычислите bandedge частоты
`centerFrequencies`	Вычислите центральные частоты
`getFilters`	Возвратите матрицу channelizer КИХ-фильтров

Характерный для всех системных объектов

`step`	Запустите алгоритм Системного объекта
`release`	Высвободите средства и позвольте изменения в значениях свойств Системного объекта и введите характеристики
`reset`	Сбросьте внутренние состояния Системного объекта

Примеры

свернуть все

Квадратурный набор фильтров зеркала

Открыть скрипт

Квадратурный набор фильтров зеркала (QMF) содержит аналитический раздел набора фильтров и раздел набора фильтров синтеза. dsp.Channelizer реализует аналитический набор фильтров. dsp.ChannelSynthesizer реализует набор фильтров синтеза с помощью эффективной многофазной реализации на основе прототипа фильтр lowpass.

Инициализация

Инициализируйте dsp.Channelizer и dsp.ChannelSynthesizer Системные объекты. Каждый объект настраивается с 8 диапазонами частот, 8 многофазными ветвями в каждом фильтре, 12 коэффициентами на многофазную ветвь и затуханием в полосе задерживания 140 дБ. Используйте синусоиду с несколькими частотами как входной сигнал. Просмотрите входной спектр и выходной спектр с помощью спектра анализатор.

offsets = [-40,-30,-20,10,15,25,35,-15];
sinewave = dsp.SineWave('ComplexOutput',true,'Frequency',...
    offsets+(-375:125:500),'SamplesPerFrame',800);

channelizer = dsp.Channelizer('StopbandAttenuation',140);
synthesizer = dsp.ChannelSynthesizer('StopbandAttenuation',140);
spectrumAnalyzer =  dsp.SpectrumAnalyzer('ShowLegend',true,'NumInputPorts',...
    2,'ChannelNames',{'Input','Output'},'Title','Input and Output of QMF');

Потоковая передача

Используйте channelizer, чтобы разделить широкополосный входной сигнал в несколько узких полос. Затем передайте несколько узкополосных сигналов в синтезатор, который объединяет эти сигналы сформировать широкополосный сигнал. Сравните спектры сигналов ввода и вывода. Спектры ввода и вывода соответствуют очень тесно.

for i = 1:5000
    x = sum(sinewave(),2);
    y = channelizer(x);
    v = synthesizer(y);
    spectrumAnalyzer(x,v)
end

Channelizer с комплексными коэффициентами

Скрипт Open Live Script

Создайте dsp.Channelizer объект и набор LowpassCoefficients свойство к вектору комплексных коэффициентов.

Комплексные коэффициенты

Используя firpm, определите коэффициенты Парка-McClellan's оптимальный equiripple КИХ-фильтр порядка 30, и частота и амплитудные характеристики, описанные F = [0 0.2 0.4 1.0] и = [1 1 0 0] векторы, соответственно.

Создайте комплексную версию этих коэффициентов путем умножения с комплексной экпонентой. Результирующая частотная характеристика является частотной характеристикой полосового фильтра на заданной частоте, в этом случае 0.4.

blowpass = firpm(30,[0 .2 .4 1],[1 1 0 0]);
N = length(blowpass)-1;
Fc = 0.4;
j = complex(0,1);
bbandpass = blowpass.*exp(j*Fc*pi*(0:N));

Channelizer

Создайте dsp.Channelizer объект с 4 диапазонами частот и набором Specification свойство к 'Coefficients'.

chann = dsp.Channelizer('NumFrequencyBands',4,'Specification',"Coefficients");

Передайте комплексные коэффициенты channelizer. Прототипный фильтр является полосовым фильтром с центральной частотой 0,4. Модулируемые версии этого фильтра появляются относительно прототипа, фильтруют и перенесены вокруг частотного диапазона [ $-$ Фс фс].

chann.LowpassCoefficients = bbandpass

chann = 
  dsp.Channelizer with properties:

      NumFrequencyBands: 4
      OversamplingRatio: 1
          Specification: 'Coefficients'
    LowpassCoefficients: [1x31 double]

Визуализируйте частотную характеристику channelizer.

fvtool(chann)

Больше о

развернуть все

Аналитический набор фильтров

Аналитический набор фильтров состоит из серии параллельных полосовых фильтров, которые разделяют входной широкополосный сигнал, x(n), в серию узких поддиапазонов. Каждый полосовой фильтр сохраняет различный фрагмент входного сигнала. После того, как пропускная способность уменьшается одним из полосовых фильтров, сигнал прорежен к более низкому уровню выборки, соразмерному с новой пропускной способностью.

Моделируйте фильтр Lowpass

Чтобы реализовать аналитический набор фильтров эффективно, channelizer использует прототип фильтр lowpass. Этот фильтр имеет импульсную характеристику h[n], нормированную двухстороннюю пропускную способность 2π/M и частоту среза π/M. M является количеством диапазонов частот, то есть, ветвей аналитического набора фильтров. Это значение соответствует длине БПФ, которую использует набор фильтров. M может быть высоким на порядке 2048 или больше. Затухание в полосе задерживания определяет минимальный уровень интерференции (искажение) от одного диапазона частот до другого. Неравномерность в полосе пропускания должна быть малой так, чтобы входной сигнал не был искажен в полосе пропускания.

Прототип фильтр lowpass моделирует первую ветвь набора фильтров. Другой M – 1 ветвь моделируется фильтрами, которые являются модулируемыми версиями прототипного фильтра. Фактор модуляции дан следующим уравнением:

$e^{- j w_{k} n}, w_{k} = 2 π k / M, k = 0, 1, ..., M - 1$

Используя прототип фильтр Lowpass

Передаточной функцией модулируемого k th полосовой фильтр дают:

$H_{k} (z) = H_{0} (z e^{- j w_{k}}), w_{k} = 2 π k / M, k = 1, 2, ..., M - 1$

Этот рисунок показывает частотную характеристику фильтров M.

Получить характеристики частотной характеристики фильтра _Hk(z), куда k = 1..., M-1, однородно переключают частотную характеристику прототипного фильтра, _H0(z), множителями 2π/M. Каждый фильтр поддиапазона, _Hk (z), {k = 1..., M – 1}, выведен из прототипного фильтра.

Переключите узкие поддиапазоны к основной полосе

Частотные составляющие во входном сигнале, x(n), переводятся в частоте в основную полосу путем умножения x(n) с комплексными экпонентами, $e^{- j w_{k} n}, w_{k} = 2 π k / M, k = 1, 2, .., M - 1$ , где $w_{k} = 2 π k / M$ , и $k = 1, 2, ..., M - 1$ . Получившиеся сигналы продукта передаются через фильтры lowpass, _H0(z). Выход фильтра lowpass является относительно узким в пропускной способности. Downsample сигнал, соразмерный с новой пропускной способностью. Выберите фактор децимации, D ≤ M, где M является количеством ветвей аналитического набора фильтров. Когда D <M, channelizer известен, как сверхдискретизировано или немаксимально подкошен channelizer.

Рисунок показывает аналитический набор фильтров, который использует прототип фильтр lowpass.

_{y1(n), y2(n), ..., yM-1(n)} является узкими сигналами поддиапазона, переведенными в основную полосу.

Алгоритмы

развернуть все

Многофазная реализация

Аналитический набор фильтров может быть реализован эффективно с помощью многофазной структуры. Чтобы вывести многофазную структуру, начните с передаточной функции прототипа фильтр lowpass:

$H_{0} (z) = b_{0} + b_{1} z^{- 1} + ... + b_{N} z^{- N}$

N +1 является длиной прототипного фильтра.

Можно перестроить это уравнение можно следующим образом:

$H_{0} (z) = \begin{matrix} (b_{0} + b_{M} z^{- M} + b_{2 M} z^{- 2 M} + .. + b_{N - M + 1} z^{- (N - M + 1)}) + \\ z^{- 1} (b_{1} + b_{M + 1} z^{- M} + b_{2 M + 1} z^{- 2 M} + .. + b_{N - M + 2} z^{- (N - M + 1)}) + \\ \begin{matrix} ⋮ \\ z^{- (M - 1)} (b_{M - 1} + b_{2 M - 1} z^{- M} + b_{3 M - 1} z^{- 2 M} + .. + b_{N} z^{- (N - M + 1)}) \end{matrix} \end{matrix}$

M является количеством многофазных компонентов.

Можно записать это уравнение как:

$H_{0} (z) = E_{0} (z^{M}) + z^{- 1} E_{1} (z^{M}) + ... + z^{- (M - 1)} E_{M - 1} (z^{M})$

_E0(zM), _E1(zM)..., _EM-1(zM) является многофазными компонентами прототипа фильтр lowpass, _H0 (z).

Другие фильтры в наборе фильтров, _Hk (z), где k = 1..., M-1, модулируемые версии этого прототипного фильтра.

Можно записать передаточную функцию k th модулируемый полосовой фильтр как $H_{k} (z) = H_{0} (z e^{- j w_{k}})$ .

Заменяя z на ^_ze-jwk,

$H_{k} (z) = h_{0} + h_{1} e^{- j w k} z^{- 1} + h_{2} e^{- j 2 w k} z^{- 2} ... + h_{N} e^{- j N w k} z^{- N}$

N +1 является длиной k th фильтр.

В многофазной форме уравнение следующие:

$H_{k} (z) = [\begin{matrix} 1 & e^{- j w_{k}} & e^{- j 2 w_{k}} & \dots & e^{- j (M - 1) w_{k}} \end{matrix}] [\begin{matrix} E_{0} (z^{M}) \\ z^{- 1} E_{1} (z^{M}) \\ ⋮ \\ z^{- (M - 1)} E_{M - 1} (z^{M}) \end{matrix}]$

Для всех каналов M в наборе фильтров передаточной функцией MIMO, H (z), дают:

$H (z) = [\begin{matrix} 1 & 1 & 1 & \dots & 1 \\ 1 & e^{- j w_{1}} & e^{- j 2 w_{1}} & \dots & e^{- j (M - 1) w_{1}} \\ ⋮ & ⋮ & ⋮ & ⋱ & ⋮ \\ 1 & e^{- j w_{M - 1}} & e^{- j 2 w_{M - 1}} & \dots & e^{- j (M - 1) w_{M - 1}} \end{matrix}] [\begin{matrix} E_{0} (z^{M}) \\ z^{- 1} E_{1} (z^{M}) \\ ⋮ \\ z^{- (M - 1)} E_{M - 1} (z^{M}) \end{matrix}]$

Максимально подкошенный channelizer (D = M)

Когда D = M, channelizer известен как максимально подкошенный channelizer или критически производится channelizer.

Вот многоскоростная благородная идентичность для децимации, принимая тот D = M.

Для рисунка рассмотрите первую ветвь набора фильтров, который содержит фильтр lowpass.

Замените _H0 (z) на его многофазное представление.

После применения благородной идентичности для децимации можно заменить задержки и фактор децимации с переключателем коммутатора.

Для всех каналов M в наборе фильтров передаточной функцией MIMO, H (z), дают:

$H (z) = [\begin{matrix} 1 & 1 & 1 & \dots & 1 \\ 1 & e^{- j w_{1}} & e^{- j 2 w_{1}} & \dots & e^{- j (M - 1) w_{1}} \\ ⋮ & ⋮ & ⋮ & ⋱ & ⋮ \\ 1 & e^{- j w_{M - 1}} & e^{- j 2 w_{M - 1}} & \dots & e^{- j (M - 1) w_{M - 1}} \end{matrix}] [\begin{matrix} E_{0} (z) \\ E_{1} (z) \\ ⋮ \\ E_{M - 1} (z) \end{matrix}]$

Матрица слева является матрицей дискретного преобразования Фурье (DFT). С матрицей ДПФ эффективным внедрением lowpass основанный на прототипе набор фильтров похож на следующее.

Немаксимально подкошенный channelizer (D <M)

Когда D <M, channelizer известен как немаксимально подкошенный channelizer или сверхдискретизирован channelizer. В этой настройке выходная частота дискретизации отличается от интервала канала. В дополнение к этому немаксимально подкошенное предложение channelizers увеличило свободу проекта, но за счет увеличения вычислительной стоимости.

Вот многоскоростная благородная идентичность для децимации, принимая тот D < M.

Для рисунка рассмотрите первую ветвь набора фильтров, который содержит фильтр lowpass.

Замените _H0 (z) на его многофазное представление.

Для всех каналов M в наборе фильтров передаточной функцией MIMO, H (z), дают:

$H (z) = [\begin{matrix} 1 & 1 & 1 & \dots & 1 \\ 1 & e^{- j w_{1}} & e^{- j 2 w_{1}} & \dots & e^{- j (M - 1) w_{1}} \\ ⋮ & ⋮ & ⋮ & ⋱ & ⋮ \\ 1 & e^{- j w_{M - 1}} & e^{- j 2 w_{M - 1}} & \dots & e^{- j (M - 1) w_{M - 1}} \end{matrix}] [\begin{matrix} E_{0} (z^{M / D}) \\ E_{1} (z^{M / D}) \\ ⋮ \\ E_{M - 1} (z^{M / D}) \end{matrix}]$

Матрица слева является матрицей дискретного преобразования Фурье (DFT).

Переключатель коммутатора в случае немаксимально подкошенного channelizer запускает в положении (M/D) − 1 и прогрессирует стек, чтобы перейти 0. В двумерном многофазном фильтре новые входные выборки поставляются первому набору M/D адреса в первом столбце. Формальное содержимое этих адресов смещено к следующему набору M/D адреса. Содержимое в последнем наборе M/D обращается к сдвигам на первый M/D адреса в следующем столбце. Все выборки в двумерном фильтре подвергаются змеевидному сдвигу. Это эквивалентно выполнению линейного сдвига через прототип одномерный фильтр до многофазного раздела.

Для D = 2, вот то, как данные в памяти перемещаются:

Для каждого M/D выборки, который питается как вход, многофазная структура выборки выходных параметров M. Этот процесс увеличивает выходную частоту дискретизации с _fs/M к D _fs/M.

Для получения дополнительной информации см. [2].

После каждого D - последовательность данных точки поставляется разделенному M этапный многофазный фильтр, выходные параметры этапов M вычисляются и обусловливаются для доставки к M - БПФ точки. Перемена данных через фильтр вводит зависимый частотой сдвиг фазы. Чтобы откорректировать для этой фазы переключают и искажают все полосы к DC, буфер циклического сдвига, показанный в Fig 30 [2], вставляется после многофазных фильтров и перед M - БПФ точки.

С переключателем коммутатора, сопровождаемым M этапный многофазный фильтр, буфер циклического сдвига, и матрица ДПФ, эффективное внедрение lowpass, основанный на прототипе набор фильтров похож:

Ссылки

[1] Харрис, Фредерик Дж, многоскоростная обработка сигналов для систем связи, PTR Prentice Hall, 2004.

[2] Харрис, F.J., Крис Дик и Майкл Райс. "Цифровые Получатели и Передатчики Используя Многофазные Наборы фильтров для Радиосвязей". IEEE^® Transactions на Микроволновой Теории и Методах. 51, № 4 (2003).

Расширенные возможности

Генерация кода C/C++
Генерация кода C и C++ с помощью MATLAB® Coder™.

Указания и ограничения по применению:

Смотрите системные объекты в Генерации кода MATLAB (MATLAB Coder).

Смотрите также

Документация

dsp.Channelizer

Описание

Создание

Синтаксис

Описание

Свойства

NumFrequencyBands — Количество диапазонов частот8 (значение по умолчанию) | положительное целое число, больше, чем 1

OversamplingRatio — Сверхдискретизация отношения1 (значение по умолчанию) | положительное целое число

Specification — Параметры создания фильтра или коэффициенты 'Number of taps per band and stopband attenuation' (значение по умолчанию) | 'Coefficients'

NumTapsPerBand — Количество коэффициентов фильтра на диапазон частот12 (значение по умолчанию) | положительное целое число

Зависимости

StopbandAttenuation — Затухание в полосе задерживания80 (значение по умолчанию) | положительный действительный скаляр

Зависимости

LowpassCoefficients — Коэффициенты прототипа фильтр lowpass [1×49 double] (значение по умолчанию) | вектор-строка

Зависимости

Использование

Синтаксис

Описание

Входные параметры

input — Ввод данных вектор | матрица

Выходные аргументы

channOut — Channelizer выход матрица | трехмерный массив

Функции объекта

Характерный для dsp. Channelizer

Характерный для всех системных объектов

Примеры

Квадратурный набор фильтров зеркала

Channelizer с комплексными коэффициентами

Больше о

Аналитический набор фильтров

Моделируйте фильтр Lowpass

Используя прототип фильтр Lowpass

Переключите узкие поддиапазоны к основной полосе

Алгоритмы

Многофазная реализация

Ссылки

Расширенные возможности

Генерация кода C/C++ Генерация кода C и C++ с помощью MATLAB® Coder™.

Смотрите также

Функции

Объекты

Блоки

Функции

Введенный в R2017b

Документация DSP System Toolbox

Поддержка

`NumFrequencyBands` — Количество диапазонов частот
8 (значение по умолчанию) | положительное целое число, больше, чем 1

`OversamplingRatio` — Сверхдискретизация отношения
1 (значение по умолчанию) | положительное целое число

`Specification` — Параметры создания фильтра или коэффициенты
`'Number of taps per band and stopband attenuation'` (значение по умолчанию) | `'Coefficients'`

`NumTapsPerBand` — Количество коэффициентов фильтра на диапазон частот
12 (значение по умолчанию) | положительное целое число

`StopbandAttenuation` — Затухание в полосе задерживания
80 (значение по умолчанию) | положительный действительный скаляр

`LowpassCoefficients` — Коэффициенты прототипа фильтр lowpass
`[1×49 double]` (значение по умолчанию) | вектор-строка

`input` — Ввод данных
вектор | матрица

`channOut` — Channelizer выход
матрица | трехмерный массив

Генерация кода C/C++
Генерация кода C и C++ с помощью MATLAB® Coder™.