在数字信号处理领域，IIR（无限 impulse response）滤波器是一种重要的工具，用于去除噪声、提取特定频率成分或对信号进行各种形式的整形。MATLAB作为一种强大的数值计算和数据可视化软件，是实现IIR滤波器设计的常用平台。本主题将深入探讨如何在MATLAB中设计和实现IIR数字滤波器。
IIR滤波器的设计通常包括以下步骤：
1. **确定滤波器类型**：IIR滤波器主要有低通、高通、带通和带阻四种基本类型。根据信号处理需求，选择合适的滤波器类型至关重要。
2. **定义滤波器参数**：包括通带和阻带的边界频率、衰减程度、相位响应特性等。这些参数决定了滤波器的性能指标。
3. **选择设计方法**：MATLAB提供了多种IIR滤波器设计方法，如巴特沃兹（Butterworth）、切比雪夫I型（Chebyshev Type I）、切比雪夫II型（Chebyshev Type II）和椭圆（Elliptic）滤波器。每种方法有其独特的频率响应特性，需要根据应用需求选择合适的方法。
4. **使用MATLAB函数**：MATLAB的滤波器设计工具箱提供了`butter`、`cheby1`、`cheby2`和`ellip`等函数，分别对应上述四种滤波器类型。例如，`butter(n, Wn)`函数可以设计一个n阶的巴特沃兹滤波器，其中`Wn`定义了通带截止频率。
5. **滤波器系数计算**：设计函数会返回滤波器的系数，如`b`和`a`，分别对应直接型结构中的系数。`b`是输入到输出的系数，`a`是反馈系数。
6. **实现滤波器**：在MATLAB中，可以使用`filter`函数来应用IIR滤波器，例如`y = filter(b, a, x)`，其中`x`是输入信号，`y`是输出信号。
7. **性能分析**：设计完成后，需要分析滤波器的频率响应、阶跃响应、脉冲响应等，以确保满足设计要求。MATLAB的`freqz`函数可以绘制数字滤波器的频率响应，而`step`和`impulse`函数则用于观察阶跃和脉冲响应。
8. **优化与调试**：如果实际性能不符合预期，可以调整滤波器参数或更换设计方法，反复迭代以优化滤波器性能。
在MATLAB的源程序中，通常会有如下关键部分：
- 定义滤波器参数
- 调用滤波器设计函数
- 计算滤波器系数
- 应用滤波器于信号
- 分析滤波器性能
- 可能还包括可视化结果的代码
通过理解这些步骤并结合提供的源程序，可以深入学习和实践MATLAB在IIR数字滤波器设计上的应用，为数字信号处理打下坚实基础。在实际项目中，还需要考虑滤波器的稳定性、计算效率以及实时性等因素，以确保滤波器在各种复杂环境下的可靠工作。
.rar （7个子文件） 
源程序 
fun1.m 346B
