Реализуйте каскад фильтра раздела четвертого порядка
dsp.FourthOrderSectionFilter
реализует каскад четвертых фильтров раздела порядка.
возвращает fos
= dsp.FourthOrderSectionFilterFourthOrderSectionFilter
объект, fos
, это реализует каскад четвертых разделов фильтра порядка.
возвращает fos
= dsp.FourthOrderSectionFilter(num
,den
)FourthOrderSectionFilter
объект с Numerator
набор свойств к num
и Denominator
набор свойств к den
.
возвращает fos
= dsp.FourthOrderSectionFilter(Name,Value
)FourthOrderSectionFilter
объект с каждым заданным набором имени свойства к заданному значению. Можно задать дополнительные аргументы пары "имя-значение" в любом порядке.
fos = dsp.FourthOrderSectionFilter('Numerator',num,'Denominator',den)
num
— Коэффициенты числителя фильтра
] (значение по умолчанию) | вектор-строка | матрицаКоэффициенты числителя фильтра в виде L-by-5 матрица, где L является количеством разделов фильтра. Размер этого свойства не может измениться, когда объект заблокирован. Однако значения могут быть изменены.
Типы данных: single
| double
| int8
| int16
| int32
| int64
| uint8
| uint16
| uint32
| uint64
Поддержка комплексного числа: Да
den
— Коэффициенты знаменателя фильтра
] (значение по умолчанию) | вектор-строка | матрицаКоэффициенты знаменателя фильтра в виде L-by-5 матрица или L-by-4 матрица, где L является количеством разделов фильтра. Ведущие коэффициенты знаменателя приняты, чтобы быть 1
всегда. Если знаменатель имеет размер, L-by-4, один (s) добавлены, чтобы сделать размер L-by-5. Если знаменатель имеет размер L-by-5, первые значения столбцов проигнорированы и добавлены с 1 с. Размер этого свойства не может измениться, когда объект заблокирован. Однако значения могут быть изменены.
Типы данных: single
| double
| int8
| int16
| int32
| int64
| uint8
| uint16
| uint32
| uint64
Поддержка комплексного числа: Да
x
— Входной сигналВходной сигнал в виде вектора или матрицы.
Вход может быть сигналом переменного размера, то есть, формат кадра каждого канала (количество строк) может измениться даже после того, как объект заблокирован. Однако количество каналов (количество столбцов) не может измениться.
Типы данных: single
| double
| int8
| int16
| int32
| int64
| uint8
| uint16
| uint32
| uint64
Поддержка комплексного числа: Да
y
— Filtered выходФильтрованный выходной параметр, возвращенный как вектор или матрица. Выход имеет тот же размер, тип данных и сложность как входной сигнал.
Типы данных: single
| double
| int8
| int16
| int32
| int64
| uint8
| uint16
| uint32
| uint64
Поддержка комплексного числа: Да
dsp.FourthOrderSectionFilter
fvtool | Визуализируйте частотную характеристику фильтров DSP |
freqz | Частотная характеристика дискретного времени фильтрует Системный объект |
impz | Импульсная характеристика дискретного времени фильтрует Системный объект |
info | Информация о Системном объекте фильтра |
coeffs | Возвращает коэффициенты Системного объекта фильтра в структуре |
cost | Оцените стоимость реализации Системного объекта фильтра |
grpdelay | Ответ групповой задержки дискретного времени фильтрует Системный объект |
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 |
clone | Создайте объект дублированной системы |
isLocked | Определите, используется ли Системный объект |
Отфильтруйте шумный синусоидальный сигнал с помощью dsp.FourthOrderSectionFilter
объект. Визуализируйте исходные и отфильтрованные сигналы с помощью спектра анализатор.
Входной сигнал
Входной сигнал является суммой двух синусоид с частотами 100 Гц и 350 Гц. Частота дискретизации составляет 1 000 Гц.
frameSize = 1024; fs = 1000; SINE1 = dsp.SineWave(5,100,'SamplesPerFrame',1024,'SampleRate',fs); SINE2 = dsp.SineWave(2,350,pi/2,'SamplesPerFrame',1024,... 'SampleRate',fs); x = SINE1() + SINE2();
Коэффициенты фильтра Раздела четвертого порядка (FOS)
Числитель и коэффициенты знаменателя для фильтра FOS получены с помощью designParamEq
который является частью Audio Toolbox:
%N = [2,4]; %gain = [5,10]; %centerFreq = [0.025,0.75]; %bandwidth = [0.025,0.35]; %mode = 'fos'; %[num,den] = designParamEQ(N,gain,centerFreq,bandwidth,mode); num = [1.0223 -1.9368 0.9205 0 0 1.5171 2.3980 1.4317 0.6416 0.2752]; den = [-1.9368 0.9428 0 0 2.0136 1.9224 1.0260 0.3016];
Инициализируйте фильтр и спектр Анализатор
Создайте БИХ-фильтр FOS с помощью num
и den
коэффициенты. Создайте спектр анализатор, чтобы визуализировать исходный синусоидальный сигнал и отфильтрованный сигнал.
fos = dsp.FourthOrderSectionFilter('Numerator',num,... 'Denominator',den); scope = dsp.SpectrumAnalyzer(... 'SampleRate',fs,... 'PlotAsTwoSidedSpectrum',false,... 'FrequencyScale','Linear',... 'FrequencyResolutionMethod','WindowLength',... 'WindowLength',frameSize,... 'Title','Original and Filtered Signals',... 'ShowLegend',true,... 'ChannelNames',{'Original Signal','Filtered Signal'});
Отфильтруйте входной сигнал и визуализируйте исходные и отфильтрованные спектры.
y = fos(x); scope([x,y]); release(scope);
Спроектируйте фильтр раздела четвертого порядка (FOS) lowpass с помощью fdesign
функция. Используя этот фильтр, отфильтруйте шумный синусоидальный сигнал с двумя тонами, один на уровне 3 кГц, и другим на уровне 12 кГц.
Спроектируйте фильтр пятого порядка с помощью эллиптического метода в 'df2tsos'
структура. Используйте L-норму-по-бесконечности, масштабирующуюся в частотном диапазоне. Задайте частоту полосы пропускания, чтобы быть 0.15pi рад/отсчет и частота полосы задерживания, чтобы быть 0.25pi рад/отсчет. Задайте 1 дБ допустимой неравномерности в полосе пропускания и затухание в полосе задерживания 60 дБ.
Fp = 0.15; Fst = 0.25; Ap = 1; Ast = 60;
Коэффициенты фильтра масштабируются с помощью fdopts.sosscaling
объект. Масштабирующийся объект задан, чтобы не иметь никаких ограничений числителя и ScaleValueConstraint
установлен в 'unit'
, определение масштабирования, чтобы быть масштабированием единицы.
fdo = fdopts.sosscaling; fdo.NumeratorConstraint='none'; fdo.ScaleValueConstraint='unit'; f = fdesign.lowpass('Fp,Fst,Ap,Ast',Fp,Fst,Ap,Ast); hFilter = design(f,'ellip','SystemObject',true,... 'FilterStructure','df2tsos','SOSScaleNorm','Linf',... 'SOSScaleOpts',fdo);
Визуализируйте частотную характеристику lowpass спроектированного фильтра с помощью fvtool
.
fvtool(hFilter)
Извлеките матрицу SOS (представление секции второго порядка) фильтра.
sosV = hFilter.SOSMatrix;
Извлеките числитель и коэффициенты знаменателя из Матрицы SOS.
num = zeros(size(sosV,1),5); den = zeros(size(sosV,1),5); for i = 1:size(sosV,1) [num0,den0] = iirlp2bp(sosV(i,1:3),sosV(i,4:6),Fp,[0.25,0.75]); num(i,1:length(num0)) = num0; den(i,1:length(num0)) = den0; end
Создайте фильтр раздела четвертого порядка с помощью извлеченного числителя и коэффициентов знаменателя.
fos = dsp.FourthOrderSectionFilter(num,den);
Визуализируйте частотную характеристику фильтра раздела четвертого порядка с помощью fvtool
.
fvtool(fos);
Вход является суммой двух синусоид с частотами 3 кГц и 12 кГц, соответственно. Входная частота дискретизации составляет 44,1 кГц, и формат кадра установлен в 1 024 выборки.
fs = 44100; FrameLength = 1024; SINE1 = dsp.SineWave('SamplesPerFrame',FrameLength,'SampleRate',fs,'Frequency',3000); SINE2 = dsp.SineWave('SamplesPerFrame',FrameLength,'SampleRate',fs,'Frequency',12000);
Инициализируйте спектр анализатор, чтобы визуализировать спектры сигнала.
scope = dsp.SpectrumAnalyzer(... 'SampleRate',fs,... 'PlotAsTwoSidedSpectrum',false,... 'Method','Filter bank',... 'Title','Original and Filtered Signals',... 'ShowLegend',true,... 'YLimits',[-180 50],... 'ChannelNames',{'Original Signal','Filtered Signal'});
Отфильтруйте шумный входной сигнал с фильтром раздела четвертого порядка. Визуализируйте спектр исходного сигнала и отфильтрованного сигнала с помощью спектра анализатор.
for index = 1:1000 x = SINE1() + SINE2()+ 0.001*randn(FrameLength,1); y = fos(x); scope([x,y]); end
У вас есть модифицированная версия этого примера. Вы хотите открыть этот пример со своими редактированиями?
1. Если смысл перевода понятен, то лучше оставьте как есть и не придирайтесь к словам, синонимам и тому подобному. О вкусах не спорим.
2. Не дополняйте перевод комментариями “от себя”. В исправлении не должно появляться дополнительных смыслов и комментариев, отсутствующих в оригинале. Такие правки не получится интегрировать в алгоритме автоматического перевода.
3. Сохраняйте структуру оригинального текста - например, не разбивайте одно предложение на два.
4. Не имеет смысла однотипное исправление перевода какого-то термина во всех предложениях. Исправляйте только в одном месте. Когда Вашу правку одобрят, это исправление будет алгоритмически распространено и на другие части документации.
5. По иным вопросам, например если надо исправить заблокированное для перевода слово, обратитесь к редакторам через форму технической поддержки.