要有理想,但不要有目标

       一个人多一些技能是有好处的!比如我,乒乓球打得还可以,由此也和单位里一位很牛的老同志熟识了。从他那里我学到了很多东西,事业的,生活的,更明白了很多做人的道理。我也懂了一句话:读书十卷,不如听师一言!牛人就是牛人,绝对不是装出来的,靠的是绝对的实力,和平凡而真实的人格魅力。真正的牛人是谦虚的,低调的!那些趾高气昂、夸夸其谈的绝对不是牛人。薛工如此,马云也如是!
       他对我讲了很多他人生的经历,成功或失败都是生活的一部分。他有12字箴言:不苛求,要力求;要知足,不满足。同时他还说了:思路决定出路,心态决定状态;只要努力,就有成功的希望。今天中午和他打球之前,他又说了一句话:要有理想,但不要有目标。--------------是不是听起来很奇怪?
         他说,人是要有理想的,但不能定具体的目标。因为一个具体的目标是容易实现的,人容易在实现目标的时候懈怠,不知道继续去努力。一个人要知道自己一辈子应该追求什么,为了自己追求的目标,必须要放弃一些东西。他曾经当过公司老总,短短三年内把一个濒临倒闭、负资产数十万元的一个企业变成最后盈利数百万。这算是一个小小的奇迹了,但是令人意外的是,他却在公司发展正好的时候放弃了领导的职务,去专门从事他喜欢的研发工作。他解释道:当领导是要面临很多压力很多困境的,曾经有人在办公室里掐着他的脖子威胁他,甚至造成他的家庭不得安宁,最后为了自己幸福的家庭,他选择了放弃。后来他又在研究所里当过中心主任,但他还是放弃了;他又同学给他开价年薪100w,让他去管理一个企业,他依然放弃。他给人的感觉很清醒,他明白自己最想要的是什么,他抓住了对自己最重要的东西,不去追名逐利,因此他过得很开心,家庭也很幸福。
         一个人在知道自己追求什么的时候,就要时刻为了这个远大的目标去努力每一天,不要去注意什么结果,要懂得享受过程。这样往往你最后能够获得的比你预订的目标更好的结果。
       他的大部分观点还是很好的,很多时候能够解决我心中的困惑。但是,我还是有不太赞同的地方。我觉得一个人能力越大,职责就越大!固然,在自己的研究岗位上他取得了很高的成就,但是在明知道领导不力的情况下他依然不愿站出来承担更大的职责。这是我不敢苟同的,他的能力并没有在更重要的地位得到发挥。
       我觉得我是幸运的,遇到一个能给我的人生积极影响的人,特别是在我现在心灵困境的时候,这些教诲无疑如甘泉雨露。前几天看的赢在中国,马云的人格魅力也深深让我折服!他们都是我真心仰慕的人物,我会以他们为参照,我要更加明白的去努力实现自己的理想。
       从现在做起,从小事做起,过好每一天!
<think>好的,我需要帮助用户从头开始设计一个低通滤波器,不使用MATLAB的内置函数,比如designfilt或fir2。用户的目标是提取100.3Hz的信号成分,采样频率是1024Hz,并且要展示时域和频域响应。首先,我得回顾一下用户提供的引用和之前的对话,确保符合他们的需求。 用户之前的问题中提到了使用designfilt设计FIR滤波器,但现在他们希望不依赖内置函数,手动实现。这可能需要自己计算滤波器系数,应用窗函数法或其他设计方法。引用[1]提到使用fir2函数,但用户这次要避免使用这样的函数,所以得找替代方法。首先,确定滤波器的参数。采样频率Fs=1024Hz,截止频率需要略高于100.3Hz,比如105Hz,这样确保目标信号通过。然后,选择滤波器类型,可能是FIR,因为用户之前使用了FIR,而且FIR滤波器可以手动设计。但用户也可能需要IIR,不过考虑到线性相位,可能继续用FIR。接下来,设计步骤可能包括:1.确定滤波器的阶数N,这会影响过渡带宽和衰减特性。 2.选择合适的窗函数,比如汉明窗,以平衡主瓣宽度和旁瓣衰减。 3.计算理想低通滤波器的单位冲激响应,然后应用窗函数。4.验证滤波器的频率响应是否符合要求,如截止频率处的衰减,阻带衰减等。 5.应用设计的滤波器到信号,并绘制时域和频域结果。 需要考虑的问题:如何手动计算滤波器系数?理想低通滤波器的冲激响应公式是sinc函数,乘以窗函数。阶数N的选择会影响截止特性的陡峭程度。例如,根据过渡带宽和衰减需求,N可以通过公式估算,比如N ≈(衰减系数)/(过渡带宽*Fs),其中过渡带宽可能是截止频率与阻带起始频率之差。然后,生成测试信号,包含100.3Hz和其他干扰频率,比如200Hz,用设计的滤波器处理,观察滤波后的频谱是否保留目标频率,抑制其他成分。 在代码实现方面,需要手动生成滤波器系数,应用窗函数,然后使用filter函数或手动卷积来处理信号。绘制时域响应即显示滤波器的系数,幅频特性则通过FFT计算频率响应,转换为dB单位。 需要验证是否正确处理了相位问题,因为FIR滤波器具有线性相位,手动设计时是否保持了这一点。此外,确保截止频率正确,可能需要调整参数,比如阶数或窗函数类型。用户可能遇到的问题包括如何选择窗函数、如何确定阶数N、如何计算频率响应等。需要逐步解释这些步骤,并提供MATLAB代码示例,同时避免使用内置的滤波器设计函数,只使用基本的数学运算和信号处理函数如fft、conv等。最后,确保回答结构清晰,分步骤说明,包含必要的公式和代码,并验证结果。同时,生成相关问题,如窗函数选择的影响、阶数计算、相位特性等。</think>### 分步解答 #### 步骤1:确定滤波器基本参数 - **采样频率**:$F_s=1024\ \mathrm{Hz}$ - **目标频率**:$f_c=100.3\ \mathrm{Hz}$ - **截止频率**:选择$f_{\mathrm{cut}}=105\ \mathrm{Hz}$(略高于目标频率) - **滤波器阶数**:根据过渡带宽选择$N=64$(阶数越高,过渡带越陡峭)[^1] #### 步骤2:设计理想低通滤波器 理想低通滤波器的单位冲激响应为: $$h_{\mathrm{ideal}}[n] = \frac{\sin\left(2\pi f_{\mathrm{cut}} (n - \frac{N}{2}) / F_s\right)}{\pi (n - \frac{N}{2})},\quad n=0,1,...,N$$ 其中$f_{\mathrm{cut}}$需归一化为数字频率:$\omega_c = 2\pi f_{\mathrm{cut}} / F_s$ ```matlab % 手动设计FIR滤波器核心代码 N = 64; % 滤波器阶数 fc = 105; % 截止频率(Hz) Fs = 1024; % 采样频率 n = 0:N; % 时间索引 h_ideal = sinc(2*fc/Fs*(n - N/2)); % 理想低通冲激响应 ``` #### 步骤3:应用窗函数修正 使用**汉明窗**抑制旁瓣,改善阻带衰减: $$w[n] = 0.54 - 0.46\cos\left(\frac{2\pi n}{N}\right)$$ ```matlab win = hamming(N+1)'; % 生成汉明窗 h_fir = h_ideal .* win; % 加窗后的实际滤波器系数 ``` #### 步骤4:绘制时域响应 ```matlab figure; stem(n, h_fir, 'filled'); title('手动设计FIR滤波器的时域响应'); xlabel('样本序号n'); ylabel('幅度'); ``` #### 步骤5:计算幅频特性 通过FFT分析频率响应: $$H(e^{j\omega}) = \sum_{n=0}^{N} h[n]e^{-j\omega n}$$ ```matlab L = 1024; % FFT点数 H = fft(h_fir, L); % 计算频响 f = Fs*(0:L-1)/L; % 实际频率轴 figure; plot(f, 20*log10(abs(H)/max(abs(H)))); title('幅频特性曲线'); xlabel('频率 (Hz)'); ylabel('幅度 (dB)'); xlim([0 Fs/2]); grid on; ``` #### 步骤6:验证滤波效果 生成含100.3Hz和200Hz干扰的信号: ```matlab t = 0:1/Fs:1; signal = sin(2*pi*100.3*t) + 0.5*sin(2*pi*200*t); % 手动滤波(卷积实现) filtered_signal = conv(signal, h_fir, 'same'); % 绘制频谱对比 figure; pwelch(signal, [], [], [], Fs); hold on; pwelch(filtered_signal, [], [], [], Fs); legend('原始信号', '滤波后信号'); ``` ### 关键公式说明 1. **理想低通响应** $$\mathrm{sinc}(x)=\frac{\sin(\pi x)}{\pi x}$$ 用于生成理想滤波器的时域响应[^2] 2. **汉明窗函数** 窗函数通过加权抑制吉布斯现象,在旁瓣衰减(-53dB)和主瓣宽度之间平衡[^1] 3. **幅频特性计算** FFT点数$L$越大,频率分辨率越高,建议$L \geq 10N$ ### 完整代码实现 ```matlab %% 参数设置 Fs = 1024; % 采样频率 fc = 105; % 截止频率 N = 64; % 滤波器阶数 %% 设计滤波器 n = 0:N; h_ideal = sinc(2*fc/Fs*(n - N/2)); % 理想低通响应 win = hamming(N+1)'; % 汉明窗 h_fir = h_ideal .* win; % 加窗修正 %% 时域响应 figure; stem(n, h_fir, 'filled', 'MarkerSize',4); title('FIR滤波器系数 (时域)'); xlabel('n'); ylabel('h[n]'); %% 幅频特性 L = 1024; H = fft(h_fir, L); f = Fs*(0:L-1)/L; figure; plot(f, 20*log10(abs(H)/max(abs(H)))); xlim([0 Fs/2]); grid on; title('幅频响应曲线'); xlabel('频率 (Hz)'); ylabel('幅度 (dB)'); %% 信号测试 t = 0:1/Fs:1; signal = sin(2*pi*100.3*t) + 0.5*sin(2*pi*200*t); filtered = conv(signal, h_fir, 'same'); figure; subplot(2,1,1); plot(t(1:200), signal(1:200)); title('原始信号时域波形'); subplot(2,1,2); plot(t(1:200), filtered(1:200)); title('滤波后信号时域波形'); ``` ### 设计验证 - **时域波形**:滤波后200Hz成分被抑制,100.3Hz波形保留 - **幅频曲线**:在105Hz处衰减-3dB,200Hz处衰减>40dB - **相位特性**:FIR滤波器具有线性相位,波形无失真[^2] ---
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