滤波器的频域理解

 滤波器的频域理解

 

        初学数字滤波器的时候,从频域进行理解能够比较简单地理解滤波器的概念,而且在信号处理的应用中,滤波器更多的也是用频域的一些特性来描述。

        如果可以做一个类比的话,数字滤波器可以比作是一个筛沙子的筛子。我们都知道如下的筛沙过程:先将一堆沙子放到筛子上,这堆沙子有大沙子,有细沙子,可能还有石头。筛沙的过程是摇动筛子。筛沙的结果是细沙子在筛子的下面,而石头和大沙子留在筛子的上面。回到数字滤波器,也是将一个输入信号,通过一个滤波器,得到一个输出。在频域来看,输出信号等于输入信号与滤波器响应的乘积。包含大沙子,细沙子及石头的沙子就相当于输入信号,筛出来的细沙子就相当于输出信号。

        理想的情况下,所有的筛子眼都是一样大的,通过筛子的沙子的直径最大不会超过筛子眼。对应到滤波器的情况就是,只有小于滤波器截止频率的信号才能通过滤波器。但实际的情况是,因为筛沙过程中,沙子受到的压力不一样,导致有一些比筛子眼稍微大一点的沙子也可能通过筛子。在实际的滤波器中,也有很小部分大于截止频率的信号通过滤波器,这在滤波器术语中叫做过渡带。

        在筛沙的过程中,必定是先在筛子上放进沙子,过一段时间之后,才会有细沙子出来。在滤波器中也一样,输入信号进入滤波器之后,也可能要过一些时间才有输出信号。这在滤波器术语中叫延迟。更通常的情况是,大一点的沙子比细一些的沙子更难通过筛子,也即是说,大沙子通常在细沙子之后出筛子。这表现在滤波器中是不同的频率的延迟时间可能不一样,术语叫做相位的非线性。

        当然,还可以作很多的类比。通过这个简单的类比,在频域上就可以非常直观地理解数字滤波器的工作原理。需要说明的是,数字滤波器的工作原理最科学的描述还必须借助数学工具,而且数字滤波的内容也远比这个简单的类比要丰富得多,复杂得多。

 

### MATLAB 中升余弦滤波器频域特性的实现方法 #### 设计根升余弦滤波器 为了在MATLAB中实现升余弦滤波器频域特性,可以利用内置函数`rcosdesign`来创建该类型的滤波器对象。此函数允许指定滚降因子、符号间隔以及滤波器长度等参数。 ```matlab % 定义根升余弦滤波器的设计参数 roll_off = 0.5; % 滚降因子 span_sym = 10; % 符号跨度 (单位: 符号周期) sps = 8; % 每个符号中的样本数 h = rcosdesign(roll_off, span_sym, sps); ``` 这段代码定义了一个具有特定滚降系数和每符号样本数量的根升余弦脉冲成形滤波器[^2]。 #### 计算频率响应 一旦获得了滤波器系数向量 `h` ,就可以使用 `freqz` 函数计算其频率响应: ```matlab [H,f] = freqz(h); % H 是复数值频率响应;f 表示对应的角频率 figure; plot(f/pi, abs(H)); % 绘制归一化后的幅度谱图 xlabel('Normalized Frequency (\times\pi rad/sample)'); ylabel('|H|'); title('Magnitude Response of Raised Cosine Filter'); grid on; ``` 这会绘制出滤波器的幅值响应曲线,在这里可以看到典型的升余弦形状特征。 #### 可视化时域与频域响应 除了查看频域内的表现外,还可以观察滤波器的时间行为及其冲击响应: ```matlab figure; subplot(2,1,1); stem(real(ifftshift(ifft(H)))); axis tight; title('Impulse Response'); subplot(2,1,2); plot(linspace(-length(h)/2,length(h)/2-1,length(h)), h); axis tight; title('Time Domain Representation'); ``` 这些图形有助于更全面地理解滤波器的行为模式,包括它如何影响不同频率分量的数据流。
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