基于窗函数法FIR数字滤波器
数字滤波器的特点
数字信号处理主要是研究用数字或符号的序列来表示信号波 形，并用数字的方式去处理这些序列，把它们改变成在某种 意义上更为希望的形式，以便估计信号的特征参量，或削弱 信号中的多余分量和增强信号中的有用分量。
线性相位的条件
线性相位特点和幅度函数的特点
线性相位特点和幅度函数的特点
0 0
Kaiser窗 函 数
Kaiser窗 函 数 的 频 谱 0
-50
-100
幅 度 (db)
-150
-200
-250
-300
10
20
30
40
50
60
m 50
-350 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 w/pi
Magnitude (dB)
0
-50
-100
Hanning窗 函 数 的 频 谱 0
-50
0.8
-100
幅 度 (db)
-150
0.6
-200
0.4
-250
0.2
-300
-350
0
0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9
1
0
0
10
20
30
40
50
60
w/pi
n
h(n)
幅 度 （ db）
0.25 0.2
0.15 0.1
0.05 0
-0.05 -0.1
-0.15 -0.2
-0.25 0
Hanning窗 函 数 的 单 位 脉 冲 响 应
10
20
30
40
50
n
250
200
150
100
50
0
-50
-100
60
-150 0
0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9
1
w/pi
1 0.8 0.6 0.4 0.2
-150 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 Normalized Frequency ( rad/sample)
0
Phase (degrees)
-500
-1000
-1500
-2000 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 Normalized Frequency ( rad/sample)
FIR数字滤波器的设计原理
FIR数字滤波器的设计原理
数字滤波器的性能指标
各种理想数字滤波器的幅度频率 响应
窗函数设计法
矩形窗
三角窗亦称费杰(Fejer)窗
汉宁(Hanning)窗
海明(Hamming)窗
几种常用的窗函数的时域和频域 波形
设计实例
设计实例
设计实例
Hanning窗 函 数 1