bandstop

Полосо-заграждающая фильтрация сигнала

Описание

y = bandstop(x,wpass) фильтрует входной сигнал x использование заграждающего фильтра с частотным диапазоном полосы задерживания, заданным двухэлементным векторным wpass и описал в нормированных единицах рад/выборки π. bandstop использует фильтр минимального порядка с затуханием в полосе задерживания 60 дБ и компенсирует задержку, введенную фильтром. Если x матрица, функция фильтрует каждый столбец независимо.

пример

y = bandstop(x,fpass,fs) задает тот x был произведен на уровне fs герц. Двухэлементный векторный fpass задает частотный диапазон полосы задерживания фильтра в герц.

y = bandstop(xt,fpass) заграждающие фильтры данные в расписании xt использование фильтра с частотным диапазоном полосы задерживания, заданным в герц двухэлементным векторным fpass. Функция независимо фильтрует все переменные в расписании и все столбцы в каждой переменной.

пример

y = bandstop(___,Name,Value) задает дополнительные опции для любого из предыдущих аргументов пары "имя-значение" использования синтаксисов. Можно изменить затухание в полосе задерживания, крутизну полосы перехода и тип импульсной характеристики фильтра.

пример

[y,d] = bandstop(___) также возвращает digitalFilter объект d используемый, чтобы отфильтровать вход.

bandstop(___) без выходных аргументов строит входной сигнал и накладывает отфильтрованный сигнал.

Примеры

свернуть все

Создайте сигнал, произведенный на уровне 1 кГц в течение 1 секунды. Сигнал содержит три тона, один на уровне 50 Гц, другого на уровне 150 Гц и одну треть на уровне 250 Гц. Высокочастотные и низкочастотные тоны оба имеют дважды амплитуду промежуточного тона. Сигнал встраивается в Гауссов белый шум отклонения 1/100.

fs = 1e3;
t = 0:1/fs:1;
x = [2 1 2]*sin(2*pi*[50 150 250]'.*t) + randn(size(t))/10;

Заграждающий фильтр сигнал удалить тон средней частоты. Задайте частоты полосы пропускания 100 Гц и 200 Гц. Отобразите исходные и отфильтрованные сигналы, и также их спектры.

bandstop(x,[100 200],fs)

Реализуйте основной синтезатор цифровой музыки и используйте его, чтобы проигрывать традиционную песню. Задайте частоту дискретизации 2 кГц. Постройте спектрограмму песни.

fs = 2e3;
t = 0:1/fs:0.3-1/fs;

l = [0 130.81 146.83 164.81 174.61 196.00 220 246.94];
m = [0 261.63 293.66 329.63 349.23 392.00 440 493.88];
h = [0 523.25 587.33 659.25 698.46 783.99 880 987.77];
note = @(f,g) [1 1 1]*sin(2*pi*[l(g) m(g) h(f)]'.*t);

mel = [3 2 1 2 3 3 3 0 2 2 2 0 3 5 5 0 3 2 1 2 3 3 3 3 2 2 3 2 1]+1;
acc = [3 0 5 0 3 0 3 3 2 0 2 2 3 0 5 5 3 0 5 0 3 3 3 0 2 2 3 0 1]+1;

song = [];
for kj = 1:length(mel)
    song = [song note(mel(kj),acc(kj)) zeros(1,0.01*fs)];
end
song = song/(max(abs(song))+0.1);

% To hear, type sound(song,fs)

pspectrum(song,fs,'spectrogram','TimeResolution',0.31, ...
    'OverlapPercent',0,'MinThreshold',-60)

Заграждающий фильтр сигнал разделить средний регистр от других двух. Задайте частоты полосы пропускания 230 Гц и 450 Гц. Постройте исходные и отфильтрованные сигналы во временном и частотном диапазоне.

bong = bandstop(song,[230 450],fs);

% To hear, type sound(bong,fs)

bandstop(song,[230 450],fs)

Постройте спектрограмму песни без среднего регистра.

figure
pspectrum(bong,fs,'spectrogram','TimeResolution',0.31, ...
    'OverlapPercent',0,'MinThreshold',-60)

Отфильтруйте белый шум, произведенный на уровне 1 кГц с помощью бесконечного заграждающего фильтра импульсной характеристики с шириной полосы задерживания 100 Гц. Используйте различные значения крутизны. Постройте спектры отфильтрованных сигналов.

fs = 1000;
x = randn(20000,1);

[y1,d1] = bandstop(x,[ 50 150],fs,'ImpulseResponse','iir','Steepness',0.5);
[y2,d2] = bandstop(x,[200 300],fs,'ImpulseResponse','iir','Steepness',0.8);
[y3,d3] = bandstop(x,[350 450],fs,'ImpulseResponse','iir','Steepness',0.95);

pspectrum([y1 y2 y3],fs)
legend('Steepness = 0.5','Steepness = 0.8','Steepness = 0.95', ...
    'Location','north')

Вычислите и постройте частотные характеристики фильтров.

[h1,f] = freqz(d1,1024,fs);
[h2,~] = freqz(d2,1024,fs);
[h3,~] = freqz(d3,1024,fs);

plot(f,mag2db(abs([h1 h2 h3])))
legend('Steepness = 0.5','Steepness = 0.8','Steepness = 0.95', ...
    'Location','north')
ylim([-120 20])

Сделайте фильтры асимметричными путем определения различных значений крутизны в ниже и более высокие частоты полосы пропускания.

[y1,d1] = bandstop(x,[ 50 150],fs,'ImpulseResponse','iir','Steepness',[0.5 0.8]);
[y2,d2] = bandstop(x,[200 300],fs,'ImpulseResponse','iir','Steepness',[0.5 0.8]);
[y3,d3] = bandstop(x,[350 450],fs,'ImpulseResponse','iir','Steepness',[0.5 0.8]);

pspectrum([y1 y2 y3],fs)

Вычислите и постройте частотные характеристики фильтров.

[h1,f] = freqz(d1,1024,fs);
[h2,~] = freqz(d2,1024,fs);
[h3,~] = freqz(d3,1024,fs);

plot(f,mag2db(abs([h1 h2 h3])))
ylim([-120 20])

Входные параметры

свернуть все

Входной сигнал в виде вектора или матрицы.

Пример: sin(2*pi*(0:127)/16)+randn(1,128)/100 задает шумную синусоиду

Пример: [2 1].*sin(2*pi*(0:127)'./[16 64]) задает двухканальную синусоиду.

Типы данных: single | double
Поддержка комплексного числа: Да

Нормированный частотный диапазон полосы задерживания в виде двухэлементного вектора с элементами в интервале (0, 1).

Частотный диапазон полосы задерживания в виде двухэлементного вектора с элементами в интервале (0, fs/2).

Частота дискретизации в виде положительного действительного скаляра.

Введите расписание. xt должен содержать увеличение, конечные, и равномерно распределенные времена строки типа duration в секундах.

Если расписание имеет пропавших без вести или дублирующиеся моменты времени, можно зафиксировать его с помощью советов в Чистом Расписании с Пропавшими без вести, Копией, или Неоднородные Времена.

Пример: timetable(seconds(0:4)',randn(5,1),randn(5,2)) содержит одноканальный случайный сигнал и двухканальный случайный сигнал, произведенный на уровне 1 Гц в течение 4 секунд.

Аргументы в виде пар имя-значение

Задайте дополнительные разделенные запятой пары Name,Value аргументы. Name имя аргумента и Value соответствующее значение. Name должен появиться в кавычках. Вы можете задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке, например: Name1, Value1, ..., NameN, ValueN.

Пример: 'ImpulseResponse','iir','StopbandAttenuation',30 фильтрует вход с помощью БИХ-фильтра минимального порядка, который ослабляет на 30 дБ частоты от fpass(1) к fpass(2).

Тип импульсной характеристики фильтра в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'ImpulseResponse' и 'fir', 'iir', или 'auto'.

  • 'fir' — Функция проектирует минимальный порядок, линейную фазу, фильтр конечной импульсной характеристики (FIR). Чтобы компенсировать задержку, функция добавляет к входному сигналу N/2 нули, где N является порядком фильтра. Функция затем фильтрует сигнал и удаляет первый N/2 выборки выхода.

    В этом случае входной сигнал должен быть, по крайней мере, в два раза длиннее, чем фильтром, который выполняет техническим требованиям.

  • 'iir' — Функция проектирует фильтр бесконечной импульсной характеристики (IIR) минимального порядка и использует filtfilt функция, чтобы выполнить фильтрацию нулевой фазы и компенсировать задержку фильтра.

    Если сигнал не по крайней мере в три раза более длинен, чем фильтр, который выполняет техническим требованиям, функция проектирует фильтр с меньшим порядком и таким образом меньшей крутизной.

  • 'auto' — Функция проектирует КИХ-фильтр минимального порядка, если входной сигнал достаточно длинен, и БИХ-фильтр минимального порядка в противном случае. А именно, функция выполняет эти шаги:

    • Вычислите минимальный порядок, что КИХ-фильтру, должно быть, придется выполнить техническим требованиям. Если сигнал является, по крайней мере, в два раза длиннее, чем необходимым порядком фильтра, проектом, и используйте тот фильтр.

    • Если сигнал не достаточно длинен, вычислите минимальный порядок, что БИХ-фильтру, должно быть, придется выполнить техническим требованиям. Если сигнал по крайней мере в три раза более длинен, чем необходимый порядок фильтра, проект, и используйте тот фильтр.

    • Если сигнал не достаточно длинен, обрежьте порядок до одной трети длина сигнала и спроектируйте БИХ-фильтр того порядка. Сокращение порядка происходит за счет крутизны полосы перехода.

    • Отфильтруйте сигнал и компенсируйте задержку.

Крутизна полосы перехода в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'Steepness' и скалярный или двухэлементный вектор с элементами в интервале [0.5, 1). Когда крутизна увеличивается, ответ фильтра приближается к идеалу bandstop ответ, но получившаяся длина фильтра и вычислительная стоимость операции фильтрации также увеличиваются. Смотрите Крутизну Заграждающего фильтра для получения дополнительной информации.

Отфильтруйте затухание в полосе задерживания в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'StopbandAttenuation' и положительная скалярная величина в дБ.

Выходные аргументы

свернуть все

Фильтрованный сигнал, возвращенный как вектор, матрица или расписание с теми же размерностями как вход.

Заграждающий фильтр используется в операции фильтрации, возвращенной как digitalFilter объект.

  • Использование filter(d,x) отфильтровать x сигнала использование d.

  • Используйте FVTool, чтобы визуализировать ответ фильтра.

  • Использование designfilt отредактировать или сгенерировать цифровой фильтр на основе технических требований частотной характеристики.

Больше о

свернуть все

Крутизна заграждающего фильтра

'Steepness' аргумент управляет шириной областей перехода фильтра. Чем ниже крутизна, тем шире область перехода. Чем выше крутизна, тем более узкий область перехода.

Чтобы интерпретировать крутизну фильтра, рассмотрите следующие определения:

  • Частота Найквиста, f Найквист, является самой высокой частотной составляющей сигнала, который может быть произведен на данном уровне без искажения. Найквисту f 1 год (×π рад/выборка), когда у входного сигнала нет времени информация и fs/2 герц, когда входной сигнал является расписанием или когда вы задаете частоту дискретизации.

  • Более низкие и верхние частоты полосы задерживания фильтра, f stoplower и f stopupper, являются частотами, между которыми затухание равно или больше, чем значение, заданное с помощью 'StopbandAttenuation'.

    Центр области полосы задерживания является центром f = (f stoplower + f stopupper)/2.

  • Более низкой шириной перехода фильтра, W ниже, является f stoplower fpassниже.

  • Верхней шириной перехода фильтра, верхний W, является fpassверхнийf stopupper.

  • Большинство неидеальных фильтров также ослабляет входной сигнал через полосу пропускания. Максимальное значение этого зависимого частотой затухания называется неравномерностью в полосе пропускания. Каждый фильтр, используемый bandstop имеет неравномерность в полосе пропускания 0,1 дБ.

Чтобы управлять шириной полос перехода, можно задать 'Steepness' как любой двухэлементный вектор, [s ниже, s, верхний], или скаляр. Когда вы задаете 'Steepness' как вектор, функция:

  • Вычисляет более низкую ширину перехода как

    W ниже = (1 – s ниже) × (центр ffpassниже.

    • Когда первый элемент 'Steepness' равно 0,5, ширина перехода составляет 50% (центр ffpassниже.

    • Как первый элемент 'Steepness' подходы 1, ширина перехода прогрессивно становится более узкой, пока она не достигает минимального значения 1% (центр ffpassниже.

  • Вычисляет верхнюю ширину перехода как

    W, верхний = (1 – верхний s) × (fpassверхнийцентр f).

    • Когда второй элемент 'Steepness' равно 0,5, ширина перехода составляет 50% (fpassверхнийцентр f).

    • Как второй элемент 'Steepness' подходы 1, ширина перехода прогрессивно становится более узкой, пока она не достигает минимального значения 1% (fpassверхнийцентр f).

Когда вы задаете 'Steepness' как скаляр, функция проектирует фильтр с равными более низкими и верхними ширинами перехода. Значение по умолчанию 'Steepness' 0.85.

Смотрите также

Приложения

Функции

Введенный в R2018a
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте