带阻滤波器matlab代码-B1_project:我的学业三年级的迷你项目

带阻滤波器matlab代码时域重构与过滤 信息工程小项目2017-18 该项目的主要目的是开发用于设计最佳脉冲响应序列的代码，以对采样数据进行低通滤波，并报告代码及其使用结果。 我使用了多种数值技术，包括优化和积分，并将这些方法与通过傅立叶变换分析得出的思想相结合。 入门 此代码将在以下版本的最小安装上运行 代码 1.1-重建 采集输入函数的样本，在时域中重建带宽受限的信号，并计算原始函数与重建之间的误差。 1.2-频谱 使用快速傅立叶变换计算样品的功率谱。 2-傅立叶 使用截短的傅立叶级数计算低通滤波器。 3-最小二乘法 通过使用最小二乘法优化器来拟合通带（绿色）和阻带（红色）来计算低通滤波器。 4-线性编程 线性程序的一般形式为： 这部分代码通过将问题视为线性编程问题来计算低通滤波器。 5-筛选器评估 本节组合了前面所有部分的代码，以评估每种过滤方法在低通滤波功能时的性能。 它还评估产生一个合理的滤波器需要多少个离散项。 当项数增加时（尽管吉布斯现象的患病率也增加），线条更接近所需的步长。 6-重建优化 作为对该项目的进一步探索，我探索了窗口大小（要包含在滤波器中的项数）如何影响平