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循环神经网络

matlab滤波器fdatool,各种类型滤波器设计(fdatool,原理,matlab代码)

發(fā)布時間:2023/12/20 循环神经网络 32 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 matlab滤波器fdatool,各种类型滤波器设计(fdatool,原理,matlab代码) 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

數(shù)據(jù)處理

對于一組數(shù)據(jù),只有時間戳和加速度,怎么樣進(jìn)行傅立葉變換分析? 參考信號處理內(nèi)容,首先模擬一組數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

以下數(shù)據(jù)兩個頻率為1Hz與100Hz,經(jīng)過采樣和傅立葉變化之后,捕捉到信號對應(yīng)的頻率為1Hz與100Hz(還有其他信號)。

close all;

t = 0:0.01:3; % 真實世界時間

f1 = 1; % 頻率

f2 = 200;

f3 = 50; % 設(shè)定兩個復(fù)信號

f4 = -60;

F = @(t)(sin(2*pi*f1*t) + sin(2*pi*f2*t)+ exp(j*2*pi*f3*t) + exp(j*2*pi*f4*t)); % 信號函數(shù)

y = F(t); % 生成信號

% figure;subplot(3,1,1);plot(t , y); % 信號真實圖

fs = 1000; % 采樣率

dtc = 1/fs; % 采樣間隔時間

tc = 0:dtc:4; % 采樣時間序列

yc = F(tc); % 采樣信號序列

%% 傅立葉變換以及畫圖

figure;

N = length(yc);

x = (-N/2+1:N/2)/N*fs;

semilogy(x , abs(fftshift(fft(yc))));

我們可以看到,復(fù)信號在幅度譜上表現(xiàn)是只有單側(cè)有信號。而實信號在幅度譜上兩側(cè)均有信號。

那么如何對數(shù)據(jù)進(jìn)行信號處理呢?如何用fdatool設(shè)計濾波器?

頻域上表現(xiàn)如下:

設(shè)計上述高通濾波器,與所有數(shù)據(jù)進(jìn)行卷積,完成濾波。得到結(jié)果如下:

Fs = 1000; % Sampling Frequency

Fstop = 50; % Stopband Frequency

Fpass = 100; % Passband Frequency

Dstop = 0.0001; % Stopband Attenuation

Dpass = 0.057501127785; % Passband Ripple

dens = 20; % Density Factor

% Calculate the order from the parameters using FIRPMORD.

[N, Fo, Ao, W] = firpmord([Fstop, Fpass]/(Fs/2), [0 1], [Dstop, Dpass]);

% Calculate the coefficients using the FIRPM function.

b = firpm(N, Fo, Ao, W, {dens});

Hd = dfilt.dffir(b);

yf = conv( b , yc);% 濾波后的信號

信號時域頻域的關(guān)系如下:

因此經(jīng)常設(shè)計的濾波器一般有如下形式:

H(z)=0.2+0.5z?11?0.2z?1+0.8z?2H(z)=\frac{0.2+0.5 z^{-1}}{1-0.2 z^{-1}+0.8 z^{-2}}H(z)=1?0.2z?1+0.8z?20.2+0.5z?1?

對應(yīng)代碼為:

clear, close all

%% initialize parameters

% 載波頻率

samplerate = 1000; % in Hz 采樣率

N = 512; % number of points, must be even, better be power of 2

%% define a and b coeffients of H (transfer function)

a = [1 -0.2 0.8]; % denominator terms

b = [0.2 0.5]; % numerator terms

%% option 1:compute the spectrum of H using fft

% H = fft(b,N)./fft(a,N); % compute H(f)

%

% mag = 20*log10(abs(H)); % get magnitude of spectrum in dB

% % 因為相位的變化會帶來一定的相位偏移

% phase = angle(H)*2*pi; % get phase in deg.

%

% faxis = samplerate/2*linspace(0,1,N/2); % the axis of frequency

%% 或者下面:

N = 512;

[h1 , ftp] = freqz(b,1,N,fs);

mag = 20*log10(abs(h1)); % get magnitude of spectrum in dB

phase = angle(h1)/pi*180; % get phase in deg.

figure,

subplot(2,1,1),plot(ftp,mag)

xlabel('Frequency (Hz)'),ylabel('Magnitude (dB)')

grid on

subplot(2,1,2),plot(ftp,phase,'r')

xlabel('Frequency (Hz)'),ylabel('Phase (deg.)')

grid on

FIR濾波器

特點如下:

轉(zhuǎn)換函數(shù)為:

H(z)=∑k=0Kbkz?kH(z)=\sum_{k=0}^{K} b_{k} z^{-k}H(z)=∑k=0K?bk?z?k

對于上述fdatool設(shè)計的FIR濾波器,a為0,所以只用b進(jìn)行卷積運算。下面畫出了相位譜和幅度譜,下面作為示例。

%% 設(shè)計濾波器(FIR)

N = 512;

a = 1;

H = fft(b,N)/fft(a,N); % H矩陣

mag = 20*log10(abs(H)); % get magnitude of spectrum in dB 幅值

phase = angle(H)*2*pi; % get phase in deg.相位

faxis = samplerate/2*linspace(0,1,N/2); % the axis of frequency

%% plot the spectrum of H

figure,

subplot(2,1,1),plot(faxis,mag(1:N/2))

xlabel('Frequency (Hz)'),ylabel('Magnitude (dB)')

grid on

subplot(2,1,2),plot(faxis,phase(1:N/2),'r')

xlabel('Frequency (Hz)'),ylabel('Phase (deg.)')

grid on

濾波器設(shè)計離不開這個函數(shù),具有特殊性質(zhì)的函數(shù)sinc(t),如下:

所以設(shè)計以下低通濾波器:

b(k)=sin?[2πfcTs(k?L/2)]π(k?L/2)b(k)=\frac{\sin \left[2 \pi f_{c} T_{s}(k-L / 2)\right]}{\pi(k-L / 2)}b(k)=π(k?L/2)sin[2πfc?Ts?(k?L/2)]?

fc代表截斷頻率,代碼如下:

L = 57;

fs = 1000;

f2 = 100;

for k = 1:L

b(k) = sin(2*pi*f2*dtc*(k - L/2))/(pi*(k-L/2));

end

figure;

N = length(b);

x = (-N/2+1:N/2)/N*fs;

semilogy( x,abs(fftshift(fft(b))))

% 加窗

faxis = fs/2*linspace(0,1,N/2);

HW = fft(b.*hamming( length(b) )',N);

mag = 20*log10(abs(HW));

figure

plot(faxis,mag(1:N/2))

xlabel('Frequency (Hz)'),ylabel('Magnitude (dB)')

grid on

設(shè)計過程,可以參考下面:

那么如何利用matlab代碼生成濾波器?

fl=75; % low-cutoff frequency

fh=165; % high-cutoff frequency

trans_width=20; % in Hz. It is a half of transition band. if data length is not long enough, increase trans_width

rp=1; % in dB

rs=40; % in dB

%%% lowpass filter

[data_3sFIR,forder] = filter_3sFIR(data,[fl-trans_width fl+trans_width],[1 0],[0.1 0.001],samplerate);

%%% bandpass filter

[data_3sFIR,forder] = filter_3sFIR(data,[fl-trans_width fl+trans_width fh-trans_width fh+trans_width],[0 1 0],[0.001 0.1 0.001],samplerate);

%%% highpass filter

[data_3sFIR,forder] = filter_3sFIR(data,[fh-trans_width fh+trans_width],[0 1],[0.001 0.1],samplerate);

%%% bandstop filter

[data_3sFIR,forder] = filter_3sFIR(data,[fl-trans_width fl+trans_width fh-trans_width fh+trans_width],[1 0 1],[0.1 0.001 0.1],samplerate);

IIR 無限濾波器

%%% lowpass filter

[data_3sIIR,forder] = filter_3sIIR(data,fl-trans_width,fl+trans_width,rp,rs,samplerate,'low');

%%% bandpass filter

[data_3sIIR,forder] = filter_3sIIR(data,[fl+trans_width fh-trans_width],[fl-trans_width fh+trans_width],rp,rs,samplerate,'bandpass');

%%% highpass filter

[data_3sIIR,forder] = filter_3sIIR(data,fh+trans_width,fh-trans_width,rp,rs,samplerate,'high');

%%% bandstop filter

[data_3sIIR,forder] = filter_3sIIR(data,[fl-trans_width fh+trans_width],[fl+trans_width fh-trans_width],rp,rs,samplerate,'stop');

%% 簡單如下

%% filter

sigfilter1=filter_2sIIR(EEGdata',fh,samplerate,forder,'low')';

sigfilter2=filter_2sIIR(EEGdata',fl,samplerate,forder,'high')';

sigfilter3=filter_2sIIR(EEGdata',[fl fh],samplerate,forder,'bandpass')';

小波變換

當(dāng)信號隨著時間發(fā)生變化時,可能信號的頻率隨著時間在不斷增大,如何觀測信號中的頻率?其中低頻的層粉需要較長的時間測量。

大概得到如下的結(jié)果:

濾波器設(shè)計

容易想到的是,在這里做的數(shù)據(jù)的卷積處理,放在c語言中肯定是不合理的。那么在軌檢模型中是如何完成計算的?怎么樣與之同步起來?

下面給出了兩個濾波器設(shè)計:

% FMIctrl中的濾波器幅頻頻特性

% ---------- 10 Hz(對于什么?) -------

fs = 500;

N = 80000;

b10 = [40000 0 0];

a10 = [4010000 -7600000 3610000];

[h10 f10]= freqz(b10,a10,N,'whole',fs);

%

mag = 20*log10(abs(h10)); % get magnitude of spectrum in dB

phase = angle(h10)/pi*180; % get phase in deg.

figure,

subplot(2,1,1),semilogx(f10,mag)

xlabel('Frequency (Hz)'),ylabel('Magnitude (dB)')

grid on

subplot(2,1,2),semilogx(f10,phase,'r')

xlabel('Frequency (Hz)'),ylabel('Phase (deg.)')

grid on

suptitle('10Hz');

% ----------20 Hz-----------

coef1 = 40000;coef2= 1800000;

coef3=810000 ;coef4=10340000 ;

b20 = [coef1 0 0];

a20 = [coef4 -coef2 coef3];

figure();

[h20 f20]= freqz(b20,a20,N,'whole',fs);

subplot(2,1,1);semilogx(f20,20*log10(abs(h20)));xlabel('Frequency (Hz)'),ylabel('Magnitude (dB)')

subplot(2,1,2);semilogx(f20,angle(h20)*180/pi);xlabel('Frequency (Hz)'),ylabel('Phase (deg.)')

suptitle('20Hz');grid on;

模擬濾波器與數(shù)字濾波

模擬濾波器如下所示:

H(s)=B(s)A(s)=b(1)sn+b(2)sn?1+?+b(n+1)a(1)sm+a(2)sm?1+?+a(m+1)H(s)=\frac{B(s)}{A(s)}=\frac{b(1) s^{n}+b(2) s^{n-1}+\dots+b(n+1)}{a(1) s^{m}+a(2) s^{m-1}+\dots+a(m+1)}H(s)=A(s)B(s)?=a(1)sm+a(2)sm?1+?+a(m+1)b(1)sn+b(2)sn?1+?+b(n+1)?

由于存在:

λ=vttbs\lambda=v t_{t b s}λ=vttbs?

二階低通濾波器代碼如下,該濾波器是從模擬濾波器轉(zhuǎn)換而來。

% 二階低通濾波器

w2 = (10^5)/(2^14);

v1= 15/3.6;

t1= 0.25/v1;

w2t1 = w2*t1;

b2 = [(w2t1)^2 0 0];

a2 = [1+w2t1+(w2t1)^2 ,- (2 + w2t1) ,1];

[h2 f2] = freqz(b2,a2,800000,500);

figure;suptitle ('二階數(shù)字抗混疊濾波器和補(bǔ)償濾波器');

semilogx(v1./f2,20*log10(abs(h2)));hold on;

標(biāo)簽:濾波器,filter,width,matlab,fh,trans,data,fdatool

來源: https://blog.csdn.net/chenshiming1995/article/details/104802212

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的matlab滤波器fdatool,各种类型滤波器设计(fdatool,原理,matlab代码)的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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