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类型基于MATLAB的巴特沃斯滤波器.doc

  • 上传人:精品资料
  • 文档编号:8218588
  • 上传时间:2019-06-15
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    基于MATLAB的巴特沃斯滤波器.doc
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    1、1数字信号处理课程设计2015 年 6 月 25 日2目 录一设计目的: .2二设计要求: .3三设计内容: .33.1 选择巴特涡斯低通数据滤波器及双线性变换法的原因 .33.2 巴特沃思低通滤波器的基本原理 .43.3 双线性变换法原理 .53.4 数字滤波器设计流程图 .73.5 数字滤波器的设计步骤 .7四用 matlab 实现巴特沃斯低通数字滤波器的仿真并分析 84.1 巴特沃斯低通数字滤波器技术指标的设置 .84.2 用 matlab 实现巴特沃斯低通数字滤波器的仿真 94.3 波形图分析: .12五.总结与体会 12六附录 参考文献 .143一设计目的:该课程设计是测控技术与仪器

    2、专业的必修课,开设课程设计的目的使学生掌握数字信号处理的基本概念和基本理论,能够利用辅助工具进行 FIR 和 IIR 数字滤波器的设计,进行一维信号的频谱分析,并进行仿真验证。加强实践教学环节,加强学生独立分析、解决问题的能力,培养学生动手能力和解决实际问题的能力,实现宽口径教育。(1)理解低通滤波器的过滤方法。(2)进一步熟悉低通滤波器的基本应用。(3)用仿真工具 matlab 软件对设计的滤波器进行软件和硬件仿真。(6)将对仿真结果进行比较,从而检验滤波器滤波性能的准确性。二设计要求:地震发生时,除了会产生地震波,还会由地层岩石在断裂、碰撞过程中所发生的震动产生次声波。它的频率大约在每秒十

    3、赫兹到二十赫兹之间(可以用 11Hz和 15Hz 的两个信号的和进行仿真,幅度可以分别设定为 1、2) 。大气对次声波的吸收系数很小,因此它可以传播的很远,而且穿透性很强。通过监测次声波信号可以监测地震的发生、强度等信息,因为自然界中广泛存在着各种次声波,这就对地震产生的次声波产生了干扰(可以用白噪声模拟,方差为 5) ,需要采取一定的处理方法,才能检测到该信号,要求设计检测方案;并处理方法给出具体的软件(可以以 51 系列单片机、STM32F407、TMS320F28335 或 TMS320F6745 为例) 。假设地震次声波信号为 x,输入 x=sin(2*11*t)+2*sin(2*15

    4、*t)和伴有白噪声的合成信号,经过滤波器后滤除 15Hz 以上的分量,即只保留 x=sin(2*11*t)+2*sin(2*15*t)的分量信号,来验证设计的滤波器是否达到了设计要求。4三设计内容:3.1 选择巴特涡斯低通数据滤波器及双线性变换法的原因(1)由于低通滤波器是组成其它滤波器的基础,故选用低通滤波器;(2)在当今社会,数字信号的应用越来越广泛,故选用数字信号;(3)巴特沃斯滤波器的特点是通频带的频率响应曲线最平滑并且应用范围最广,故选巴特沃斯型滤波器; (4)为了不使数字滤波器在 = 附近产生频谱混叠,故选用双线性变换法。3.2 巴特沃思低通滤波器的基本原理巴特沃斯低通数字滤波器的

    5、幅度平方函数 用下式表示2ajH)( Nac22)(1)j(H式中,N 称为滤波器的阶数。当 =0 时, ; 时,1ja)( c, 是 3dB 截止频率。在 附近,随 加大,幅度迅速下降。2/1jHa)( cc幅度特性与 与 N 的关系如图 3.1 所示。幅度下降的速度与阶数 N 有关,N 愈大,通带愈平坦,过渡带愈窄,过渡带与阻带幅度下降的速度愈快,总的频响特性与理想低通滤波器的误差愈小。5图 3.1 巴特沃斯低通数字滤波器 图 3.2 三阶巴特沃斯滤波器极点幅度特性与 与 N 的关系 分布图以替换 ,将幅度平方函数 写成的函数j 2ajH)( Nacjss2)(1)(H复变量 ,此式表示幅

    6、度平方函数有 2N 个极点,极点 用下式表示:js ks( =0,1,2,3.))21(21() NkjcNk ej) k2N 个极点等间隔分布在半径为 的圆上(该圆称为巴特沃斯圆) ,间隔为crad。例如 N=3,极点间隔为 /3rad,如图 3.2 所示。/为形成因果稳定的滤波器,2N 个极点中只取平面左半平面的的 N 个极点构成Ha(s), 而右半平面的的 N 个极点构成 Ha(-s),Ha(s)的表达式为 )()(Ha10kkNcss为使设计公式和图表统一,将频率归一化。巴特沃斯低通数字滤波器采用对 3dB截止频率 归一化,归一化后的系统函数为c1-0k)cs()(HNkcsa令 ,

    7、, 称为归一化频率, 称为归一化复变量,这样,巴特jp/p沃斯低通原型系统函数为1-0)(Ga()Nkkp3.3 双线性变换法原理双线性变换法是使数字滤波器的频率响应与模拟滤波器的频率响应相似的一种6变换方法。为了克服多值映射的缺点,采用把整个 s 平面频率压缩方法,将整个频率轴上的频率范围压缩到-/T/T 之间,再用 转换到 Z 平面上。sTeZ也就是说,第一步先将整个 S 平面压缩映射到 S1 平面的-/T/T 一条横带里;第二步再通过标准变换关系 将此横带变换到整个 Z 平面上去。这样就使 S 平面与sTeZZ 平面建立了一一对应的单值关系,消除了多值变换性,也就消除了频谱混叠现象。映射

    8、关系如图 3.3 所示。设 Ha(s), ,经过非线性频率压缩后用 , 表示,这里用正切变换j1)(sHa1j实现频率压缩:)21tan(T图 3.3 双线性变换的映射关系式中,T 为采样间隔,当 从-/T 经过 0 变化到 /T 时, 由-经过 0 变化1到+,实现了 s 平面上整个虚轴完全压缩到 平面上虚轴的+/T 之间的转换。即1sTjjTjTj tjj eeej 111 22/2/ 代入 , ,得到js1Tse1再通过 从 平面转换到 z 平面,得到Tsz1712zTs sTz2上式是 S 平面与 Z 平面之间的单值映射关系,这种变换都是两个线性函数之比,因此称为双线性变换。双线性变换

    9、法与冲激响应不变法相比,其主要的优点是避免了频率响应的混叠现象,虽然在线性方面有些欠缺,但是可以通过频率的预畸来加以校正且计算比冲激响应不变法方便,实现起来比较容易,所以,本设计选择用双线性变换法设计巴特沃斯低通滤波器。3.4 数字滤波器设计流程图数字滤波器技术指标指标参数变 换相应的模拟滤波器设计模拟滤波器离散化数字滤波器3.5 数字滤波器的设计步骤数字滤波器的设计步骤:根据数字滤波器的技术指标先设计过渡模拟滤波器得到系统函数 Ha(s),然后将 Ha(s)按某种方法(本实验采用双线性变换法)转换成数字滤波器的系统函数 H(z) 。具体为:(1)确定巴特沃斯数字低通滤波器的技术指标:通带边界

    10、频率 p,阻带截止频率 s,通带最大衰减 p,阻带最小衰减 s。(2)将数字滤波器的技术指标转换为模拟滤波器的技术指标。这里指 p 和 s 的变换而 p 和 s 保持不变。本题采用双线性变换法,其转换公式为:2tanpT82tansTs(3)根据技术指标 p、s、p 和 s 用下面公式求出滤波器的阶数。pssp 10/psspk spglkN(4)根据 N 由表 3.1 求出归一化极点 和归一化低通原型系统函数 Ga(p)。k表 3.1 巴特沃斯归一化低通滤波器参数分母因式阶数B(p)=B1(p)B2(p)BN/2(p) N/2 表示取大于等于 N/2 的最小整数1 (p 2+1)2 (p2+

    11、1.4142p+1)3 (p2+p+1)(p+1)4 (p2+0.7654p+1)(p2+1.8478p+1)5 (p2+0.6180p+1)(p2+1.6180p+1)(p+1)6 (p2+0.5176p+1)(p2+1.4142p+1)(p2+1.9319p+1)7 (p2+0.4450p+1)(p2+1.2470p+1)(p2+1.8019p+1)(p+1)8 (p2+0.3902p+1)(p2+1.1111p+1)(p2+1.6629p+1)(p2+1.9619p+1)9 (p2+0.3473p+1)(p2+p+1)(p2+1.5321p+1)(p2+1.8974p+1)(p+1)(5

    12、)将 Ga(p)去归一化,将 代入 Ga(p) ,得到实际的滤波器系统函数:cspcspGsHa)()(这里 c 为 3dB 截止频率。9(6)用双线性变换法将模拟滤波器 Ha(s)转换成数字低通滤波器系统函数 H(z)。转换公式为:s=)(sHaz12zT四用 matlab 实现巴特沃斯低通数字滤波器的仿真并分析4.1 巴特沃斯低通数字滤波器技术指标的设置通带截至频率 p=15Hz, p=1dB阻带截至频率 s=20Hz s=30dB采样频率为 fs=1000Hz4.2 用 matlab 实现巴特沃斯低通数字滤波器的仿真Matlab 程序如下:clear all;%模拟地震信号,频率是 11

    13、hz 和 15hzfs=1000;dt=1/fs;f1=11;f2=15;n=500;t=0:n-1*dt; %时间序列x=sin(2*pi*f1*t)+2*sin(2*pi*f2*t); %信号figure(1);subplot(511);plot(t,x); %显示原始信号title(模拟地震信号);%白噪声信号%rand 函数用来产生均值 0.5,方差约为 1/12,幅值在 01 的伪随机数%修改为均值为 0,方差为 5 的白信号。10p=5; %u1=rand(1,n);u1_mean=mean(u1);u1_var=var(u1);u=u1-u1_mean;u=u*sqrt(p/u1

    14、_var); %白噪声信号subplot(512);plot(u(1:100);title(均匀分布白噪声);%地震信号和白噪声叠加y1=x+u; %叠加白噪声subplot(513);plot(t,y1); title(地震信号和白噪声叠加);%FIR 带通%m=20;%f=0 0.001 0.0015 0.004 0.005 1;%a=0 0 1 1 0 0;%BB=firls(m,f,a);%bb=fftfilt(BB,y1);%subplot(313);%plot(t,bb);%fir 低通%m=60;%f=0 0.03 0.04 1;%a=1 1 0 0;%BB=firls(m,f,

    15、a);11%bb=fftfilt(BB,y1);%subplot(313);%plot(t,bb);%B=fir1(45,0.025);%bb=fftfilt(B,y1);%subplot(313);%plot(t,bb);%巴特沃斯wp=2*20/fs;ws=2*30/fs;Rp=1;As=30;N,wc=buttord(wp,ws,Rp,As);B,A=butter(N,wc);bb=filter(B,A,y1);H,W=freqz(B,A);subplot(514);plot(W,abs(H);title(巴特沃斯幅频特性);subplot(515);plot(t,bb);title(巴

    16、特沃斯滤波);用 matlab 滤波前后的信号波形变化如图 4.1 所示:120 0.2 0.4 0.6 0.8 1-10010 低低低低0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5012 低低低低低0 0.2 0.4 0.6 0.8 1-202 30Hz图 4.1 用 matlab 滤波前后的信号波形变化4.3 波形图分析:由技术指标得:设计的巴特沃斯低通数字滤波器为 15Hz 以内的信号能通过,而高于 15Hz 的信号将通不过滤波器。因此,我们设计一个输入信号,其为:y=sin(2*11*t)+2*sin(2*15*t)+u(u 为白噪声信号)。使其通过设计好的巴特沃斯低通数字滤波器,来

    17、验证是否有地震发生。 如图 4.1 所示,输入信号为 x=sin(2*20*t)+2*sin(2*100*t)+5*sin(2*200*t),其图形在 1 秒内重复了 20 次,故其频率为 20Hz,幅度为 8,由sin(2*20*t)、2*sin(2*100*t)和 5*sin(2*200*t)三个正弦波合成,从图中可知,输入信号的幅度与频率与输入信号的理论波形几乎完全相同。而通过低通滤波器后信号只剩下一个,且在 1 秒内波形重复了 20.25 次,即周期为 1/20.25s,其频率为 20.25Hz, 幅度为 1,和输入信号中的 sin(2*20*t)分量相差不大,但其频率稍微有些失真,说

    18、明了设计的低通滤波器达到了要求。13用 matlab 滤波后的信号比理论信号在 1 秒内大了 1/4 个周期,效果不错,而用Simulink 滤波后的信号周期没变,幅度大了 0.1,但滤波器控制不了幅度,幅度的变化说明存在外界干扰,说明噪声较大,但从滤波效果来看也达到了设计要求。综述对设计结果与理论值的比较,其均存在一定的误差,从侧面说明对于任何实验结果,在一定范围内的误差是允许的,其与理论值均有一定的误差,这是不可避免的,其中的原因多种多样,如实验设计不合理,外界因素的干扰,信号衰减对于这些,我们只能通过不断改进设计原理、优化设计步骤等措施来减小误差。同时,也告诉我们,任何理论结果要转换成实

    19、际应用,均要进行一定的优化,使其达到实际的应用要求。五.总结与体会数字滤波器是一种对数字信号进行滤波处理以得到期望的响应特性的离散时间系统。它能够有效的对数字信号进行过滤,过滤多数字信号中的干扰和多余成分,能够保证通信过程的正常实现。本次实验设计选择了在通信系统中最常用,也是最基础的巴特沃斯低通数字滤波器。根据给定的数字数字滤波器的技术指标,先设计过渡模拟滤波器得到系统函数Ha(s),然后将 Ha(s)采用双线性变换法转换成数字滤波器的系统函数 H(z) 。在这个变换的过程中避免了频率的混叠现象。然后根据数字滤波器的系统函数,编写程序,分别运用 matlab 和 Simulink 仿真工具对设

    20、计的巴特沃斯低通数字滤波器进行了仿真。经过几次调试和对产生的仿真结果的分析,得到了在误差允许范围之内的低通数字滤波器。并且设计了验证实验。对一个由多个信号合成的数字信号进行编程,让其通过让所设计的滤波器。仿真结果与理论结果进行观察比较,判定所设计的滤波器符合要求。经过本次课程设计,让我们熟悉了巴特沃斯低通数字滤波器的基本知识和 MATLAB的 m 语言及其相关模块 Simulink 的应用,把课上的理论知识运用到实际中去,更近一步地巩固了课堂上所学的理论知识,并能很好地理解与掌握数字信号处理中的基本概14念、基本原理、基本分析方法。因为学过数字信号处理这门课,但这只是理论知识,通过实验我们才能

    21、真正理解其意义。同时,进行 matlab 软件及 Simulink 硬件仿真,用两种方法将其设计出来。在设计过程中,我们遇到了由于理论知识的忘记、总体轮廓的设计、编程过少导致的不熟练、软件尤其是 Simulink 模块运用不熟练等问题,但是经过我们的思考讨论和翻阅相关资料,最终这些问题得到了解决,设计出了符合标准的滤波器并通过相关信号进行了验证。经过这次的课程设计,使我们发现了自己的一些不足,为我们在今后的学习和生活中注意改进自己的不足,我们会更加努力,学习好我们的专业知识并注重运用到实际,克服自己的不足;同时,让我们有机会将自己学到的理论知识运用到实际中,克服了只学习理论的枯燥和乏味,提高了自己的动手能力、思维能力和学习的积极性,同时,锻炼了我们的团队协作能力,为我们今后的工作或考研,都提供了不小的帮助,让我们受益匪浅。六附录 参考文献【1】高西全、丁玉美 数字信号处理(第三版) 西安电子科技大学出版社【2】刘波、文忠 MATLAB 信号处理 电子工业出版社【3】刘学勇 详解 MATLAB/Simulink 通信系统建模与仿真 电子工业出版社

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