Matlab的Signal Processing Toolbox函数速查手册

本文介绍了MATLAB中滤波器设计的基本函数,包括IIR和FIR滤波器的设计方法及参数调整技巧。覆盖了从简单的一维卷积到复杂的滤波器设计工具,适合信号处理领域的初学者和专业人员。

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conv函数用于一维卷积

filter函数用于一维的数字滤波

gcd求最大公约数

upfirdn升采样,滤波,然后降采样

fvtool函数可将滤波器可视化

freqz函数用于求数字滤波器的Z变换的频率响应,形如

[h,w]=freqz(b,a,n)

h是频率响应,w是相应的角频率

Note   This toolbox uses theconvention that unit frequency is the Nyquist frequency, defined as half thesampling frequency. The cutoff frequency parameter for all basic filter designfunctions is normalized by the Nyquist frequency. For a system with a 1000 Hzsampling frequency, for example, 300 Hz is 300/500 = 0.6. To convert normalizedfrequency to angular frequency around the unit circle, multiply by π. Toconvert normalized frequency back to hertz, multiply by half the samplefrequency.

freqs函数用于计算模拟滤波器的频率响应

abs函数用于求模(绝对值)

angle用于求相位角

grpdelay用于求群延迟

zplane用于绘制零极点图

residuez用于Z变换的部分分式展开

tf2latc用于将传输函数形式的滤波器转换成latticefilter

convmtx用于产生卷积矩阵

residue用于多项式系数与部分分式展开的转换

fft 快速傅里叶变换

ifft 快速傅里叶逆变换

fft2 二维快速傅里叶变换

ifft2 二维快速傅里叶逆变换

滤波器的设计方法分为面向对象方法和非面向对象方法

使用非面向对象方法时,需要把频率归一化,即把单位为HZ的频率乘以2再除以采样频率,单位为π radians/sample

IIR滤波器的优点是阶数低,缺点是相位不是线性的

典型的 IIR滤波器Butterworth, Chebyshev Types I and II, elliptic, and Bessel

最好避免转换函数形式,而用零极点增益的形式

Maxflat用于一般化的巴特沃斯数字滤波器,可指定分母与分子的阶数

 

 

FIR滤波器的优点是具有线性相位,缺点是阶数较高

fir1用于设计标准的加窗FIR数字滤波器(高通、低通、带通、带阻),默认窗函数时汉明窗

fir2用于设计任意的加窗FIR滤波器,默认窗函数是汉明窗

firpm使用Parks-McClellan算法设计FIR滤波器

firls 用于最小二乘方线性相位FIR滤波器设计

weight向量在FIR滤波器设计中用于描述频带的稳定性,数越大,波纹越小

fircls1 使用约束最小乘方法设计低通或高通的线性相位的FIR滤波器

fircls用于设计约束最小二乘法,多频带的FIR滤波器

cfirpm用于设计复数的、非线性相位的等波纹FIR滤波器(任意响应滤波器设计)

模拟滤波器设计

频率转换

滤波器离散化

filterbuilder用于基于图形界面的滤波器设计

filter用于实现滤波

realizemdl用于把设计的滤波器用于创建Simulink的子系统

fdatool 打开FDATool

用FDATool设计完滤波器后,可通过Exporting输出系数到matlab的变量里

wintool用于打开Window Design andAnalysis Tool

sptool用于打开SPTool

把滤波器从SPTool输出到Matlab后,其对象的tf字段包含了滤波器的系数信息

假设该对象名为filter,则

   filter.tf.num  转换函数的分子系数

   filter.tf.den  转换函数的分母系数

    

转换函数的形式   

 

 

### 如何下载并安装MATLAB Signal Processing Toolbox #### 准备工作 确保已经拥有有效的MathWorks账户以及合法的许可证。如果尚未注册,需先完成注册流程。 #### 获取安装文件 访问官方网址登录账号后,在产品页面中定位至所需版本的MATLAB及其附加组件列表。选择对应的操作系统平台,并点击下载链接获取完整的安装包或者仅选择特定工具箱进行单独下载[^3]。 #### 执行安装过程 启动下载好的安装程序setup.exe(Windows)或通过双击.dmg文件来运行macOS下的安装器。遵循屏幕提示操作直至到达功能/附加件选项界面: - **对于全新安装**:在这一阶段可以直接勾选`Signal Processing Toolbox`以及其他必要的模块; - **针对已有MATLAB环境追加Toolbox的情况**:无需再次全量部署整个软件套件,只需滚动浏览可用的产品清单找到目标项——`Signal Processing Toolbox`加以选定即可[^1]; 随后确认配置继续执行,默认情况下会自动完成剩余步骤直到结束。期间可能需要输入许可密钥验证身份授权范围内的资源访问权限[^2]。 #### 验证安装成功与否 重启应用程序之后尝试调用一些专属于该工具集内部定义的功能函数比如`freqz()`、`zplane()`等测试能否正常运作作为简易校验手段。 ```matlab % 测试信号处理工具箱是否安装成功 [b,a]=butter(6,0.6); % 设计一个低通滤波器 [h,w]=freqz(b,a); plot(w/pi,abs(h)) title('Magnitude Response of Butterworth Lowpass Filter') xlabel('\omega / \pi'); ylabel('|H(e^{j\omega})|'); grid on; ```
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