2-D частотная характеристика
[ прибыль H,f1,f2] = freqz2(h)H, 64около-64 частотная характеристика hи частотные векторы f1 (длины 64) и f2 (длины 64). h - двумерный КИХ-фильтр, в виде вычислительной молекулы.
freqz2 прибыль f1 и f2 как нормализованные частоты в диапазоне от -1,0 до 1,0, где 1,0 соответствует половине частоты дискретизации, или δ радиан.
[ возвращает частотную характеристику для фильтра FIR H,f1,f2] = freqz2(h,f1, f2)h при значениях частоты в f1 и f2. Эти значения частоты должны находиться в диапазоне от -1.0 до 1.0, где 1.0 соответствует половине частоты дискретизации, или δ радиан. Можно также указать [f1 f2] как два отдельных аргумента, f1, f2.
[___] = freqz2(h,___, использование [dx dy])[dx dy] для переопределения интервала между образцами в h. Можно также задать скаляр, чтобы задать одинаковый интервал в размерах x и y.
freqz2(___) создает сетчатый график двухмерной частотной характеристики величины, если выходные аргументы не заданы.
В этом примере показано, 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 окно 1-D. В этом примере используется окно Бартлетта длиной 16.
w = [0:2:16 16:-2:0]/16;
Создайте фильтр 16 на 16 с помощью fwind1 и окно 1-D. Этот фильтр дает наиболее близкое совпадение с идеальной частотной характеристикой.
h = fwind1(Hd,w);
Отображение фактической частотной характеристики фильтра.
colormap(parula(64)) freqz2(h,[32 32]); axis ([-1 1 -1 1 0 1])
freqz(Панель инструментов обработки сигналов)