基于MATLAB的模拟滤波器和数字滤波器设计
一、引言
在数字信号处理中，滤波器是一个非常重要的概念。它主要用于从信号中移除不需要的频率成分
，或者增强特定的频率成分。在MATLAB中，我们可以方便地进行模拟滤波器和数字滤波器的设计
。本文将详细介绍基于MATLAB的模拟滤波器和数字滤波器设计，包括IIR和FIR的低通、高通、带
通、带阻四大类型，以及巴特沃斯(Butterworth)和切比雪夫(Chebyshev)算法下的低通、高通、带
通、带阻四种类型。
二、模拟滤波器设计
模拟滤波器主要用于模拟信号的处理，它可以处理连续时间的信号。在MATLAB中，我们可以使用
butter和chebpick函数来设计巴特沃斯和切比雪夫模拟滤波器。
1. 巴特沃斯滤波器
巴特沃斯滤波器是一种具有平滑特性的滤波器，其频率响应的形状类似于一个钟形。在MATLAB中
，我们可以使用butter函数来生成巴特沃斯滤波器的系数。例如，要生成一个截止频率为0.1Hz的
巴特沃斯低通滤波器，我们可以使用以下代码：
[b, a] = butter(4, 0.1);
这里，4是滤波器的阶数，0.1是截止频率与采样频率的比值。
2. 切比雪夫滤波器
切比雪夫滤波器在过渡带具有更陡的下降特性，因此，它在过渡带具有更陡的截止特性。在MATL
AB中，我们可以使用chebpick函数来生成切比雪夫滤波器的系数。例如，要生成一个截止频率为
0.1Hz的切比雪夫低通滤波器，我们可以使用以下代码：
[z, p, k] = chebpick(4, 0.1);
这里，4是滤波器的阶数，0.1是截止频率与采样频率的比值。
对于高通、带通、带阻滤波器，我们可以使用bp2tp、hp2lp、bp2lp等函数进行转换。
三、数字滤波器设计
数字滤波器主要用于离散时间的信号处理。在MATLAB中，我们可以使用ellip、buttord、chebpi
ck和remez等函数来设计IIR和FIR滤波器。
1. IIR滤波器
IIR滤波器是递归滤波器，其输出不仅与当前输入有关，还与过去的输出有关。在MATLAB中，我们
可以使用ellip函数来设计IIR滤波器。例如，要设计一个3阶的椭圆滤波器，其通带频率为0.1-
0.2Hz，阻带频率为0.3Hz以上，阻带衰减为60dB，我们可以使用以下代码：
[b, a] = ellip(3, [0.1 0.2], [1 0.3], 60);
2. FIR滤波器
