- MATLAB

Question

나는 다음과 같은 코드가 있습니다

[B A]=lp2lp([1],[1 1], 1.069*10^4) 
[b a]=bilinear(B,A,Fs) 
z=freqz(b,a,512,Fs); 
axis ([0 Fs/2 -20 1]) 

:

Fs = 8000;     % Sampling frequency 
T = 1/Fs;      % Sample time 
N=512;      % Length of signal 
t = (0:N-1)*T;    % Time vector 


% Sum of a 1kHz sinusoid and a 2.5kHz sinusoid 
x1=4*sin(2*pi*1000*t); 
x2=sin(2*pi*2500*t); 
x=x1+x2; 

% Frequency spectrum 
y=fft(x); 
fx = Fs/2*linspace(0,1,N/2+1); 
plot(fx,2*abs(y(1:N/2+1))) 

내가이 신호에 다음과 같은 로우 패스 필터를 사용하려면를

어떻게 생각하나요?

Answer 1

짧은 답변 :

1. 는 freqz를 사용 : 당신은 단지 필터의 단면 주파수 응답을 얻을 따라서 당신은 단지 신호의 단면 스펙트럼 필터를 적용 할 수 x을

   z = freqz(b, a, N/2+1, Fs); 
   o1 = z' .* y(1:N/2+1); 
   

2. 가 사용 filter : 출력 (필터링 된) 신호의 o1 단면 주파수 스펙트럼에 도착하면 당신의 유일한 목표 인 경우 필터를 적용 freqz를 사용하여 우회 할 수있다 이전에 발견

   o2 = filter(b, a, x); 
   

최적의 사용 freqz의 :

freqz 반환 계수의 주어진 필터의 주파수 응답을 mathworks에 의해 기술 된 전달 함수. 값을 반환하지 않고 사용하는 것이 가장 좋습니다.이 경우 샘플링 빈도의 절반까지 주파수 스펙트럼의 오른쪽 절반에 대한 크기 및 위상 응답이 자동으로 표시됩니다.

우리는 반환 값없이라는 freqz 명령에 의해 그려진 주파수 응답의 크기가, 다음 코드를 사용하여 그려지는 응답에 해당하는 것을 확인할 수 있습니다

h = freqz(b,a,N/2+1,Fs); 
plot(fx, 20*log10(abs(h))); 

Ouptut :

를

또한, 원래 신호의 주파수 응답 y에 대해 위에 설명 된 두 가지 방법 중 하나를 사용하여 얻은 필터 bilinear의 효과는 정확히 같습니다 :

subplot(2,2,[1 2]); plot(fx, 2*abs(y(1:N/2+1))); ylim([0,2000]); 
subplot(2,2,3); plot(fx, 2*abs(o2(1:N/2+1))); 
subplot(2,2,4); plot(fx, 2*abs(o1)); 

P.S : 매트랩 FIR filtering overview을 통해 갈 유용 할 수 있습니다.