DSP的窗函数设计.docVIP

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2017-09-20 发布于广东
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DSP的窗函数设计.doc

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Part: 1. 矩形窗：汉宁窗：海明窗：布莱克曼窗： 2. 矩形窗: 汉宁窗: 海明窗: 布莱克曼窗: Part2 1) clear; N=33;%%%窗口长度 w=0.25*pi;%%截止频率wc n=0:N-1; m=n-0.5*(N-1)+eps; hd=sin(w*m)./(pi*m);%%理想低通滤波器单位脉冲响应 %B=boxcar(N);%%矩形窗 B=hanning(N);%%汉宁窗 %B=hamming(N);%%海明窗 %%B=blackman(N);%%布莱克曼窗 h=hd.*(B);%%得到FIR数字滤波器(理想滤波器乘以窗函数) N=127; n=0:N-1; fs=64; x1=sin(pi*n*6.4/fs);%%0.1*pi x2=sin(pi*n*9.6/fs);%%0.15*pi x3=sin(pi*n*28.8/fs);%%0.45*pi xn=x1+x2+x3; yn=filter(h,1,xn); subplot(3,1,1); plot(n,xn); axis([ 0 127 -3 3]) subplot(3,1,2); plot(n,x1+x2); axis([ 0 127 -2 2]) subplot(3,1,3); plot(n,yn); axis([0 127 -2 2 ]) 2）定量给出滤波器延迟的大小：延时大小16/64=0.25s Part3: 1) clear; N=33;%%%窗口长度 w=0.25*pi;%%截止频率wc n=0:N-1; m=n-0.5*(N-1)+eps; hd=sin(w*m)./(pi*m);%%理想低通滤波器单位脉冲响应 %B=boxcar(N);%%矩形窗 B=hanning(N);%%汉宁窗 %B=hamming(N);%%海明窗 %%B=blackman(N);%%布莱克曼窗 h=hd.*(B);%%得到FIR数字滤波器(理想滤波器乘以窗函数) n=length(h); hn=[h zeros(1,256-n)]; Hk=fft(hn,256); N=127; n=0:N-1; fs=64; x1=sin(pi*n*6.4/fs);%%0.1*pi x2=sin(pi*n*9.6/fs);%%0.15*pi x3=sin(pi*n*28.8/fs);%%0.45*pi xn=x1+x2+x3; n=length(xn); xn=[xn zeros(1,256-n)]; Xk=fft(xn,256); Yk=Xk.*Hk; N=length(Yk); yn=ifft(Yk,N); plot(0:255,yn); axis([0 255 -2 2]) 2) clear; N=33;%%%窗口长度 w=0.25*pi;%%截止频率wc n=0:N-1; m=n-0.5*(N-1)+eps; hd=sin(w*m)./(pi*m);%%理想低通滤波器单位脉冲响应 %B=boxcar(N);%%矩形窗 B=hanning(N);%%汉宁窗 %B=hamming(N);%%海明窗 %%B=blackman(N);%%布莱克曼窗 h=hd.*(B);%%得到FIR数字滤波器(理想滤波器乘以窗函数) n=length(h); hn=[h zeros(1,128-n)]; Hk=fft(hn,128); fs=64; N=fs*100; n=0:N-1; x1=sin(pi*n*6.4/fs);%%0.1*pi x2=sin(pi*n*9.6/fs);%%0.15*pi x3=sin(pi*n*28.8/fs);%%0.45*pi xn=x1+x2+x3; n=length(xn); %%%%%%%%%每段64个点 N=n/64; for i=0:1:N-1 yn(i+1,:)=xn(1,1+64*i:64+64*i); end yn=[yn zeros(N,128-64)]; for i=1:1:N yn1=yn(i,:); Xk(i,:)=fft(yn1,128); Yk(i,:)=Xk(i,:).*Hk; end f=0; for i=1:1:N f=f+[zeros(1,64*(i-1)) Yk(i,:) zeros(1,6499-64*(i-1))]; end yn=ifft(f); n=length(yn); plot(1:1:n,yn);