根升余弦滤波器.rar_升余弦_成型滤波_根生余弦频域_频域成型_频域滤波器

共3个文件

m：3个

版权申诉

5星 · 超过95%的资源 159 浏览量 2022-07-14 03:26:37 上传评论收藏 3KB RAR 举报

根升余弦滤波器是一种在信号处理领域中广泛应用的数字滤波器，特别是在通信系统中，用于信号的频谱整形。它具有平滑的过渡带和良好的滚降特性，可以有效地抑制不必要的频率成分，同时保持信号的幅度线性。在本资料中，我们将深入探讨根升余弦滤波器的原理、设计方法以及如何通过编程实现和绘制其在频域的表现。让我们了解什么是升余弦滤波器。升余弦滤波器是基于理想低通滤波器的一种实用化设计，其目的是在保持通带内信号质量的同时，减小阻带内的衰减速率，从而降低对滤波器阶数的需求。理想的升余弦滤波器在通带内为1，在阻带内为0，但由于实际物理系统的限制，我们无法实现这种理想特性，所以引入了升余弦函数进行近似。根升余弦滤波器是升余弦滤波器的一种，其传输函数的平方等于升余弦函数。公式通常表示为H(e^(jω)) = cos^α(πω/2R) / [1 + j tan(πω/2R)]，其中α是滚降因子，决定了过渡带的宽度，R是奈奎斯特频率与截止频率之比。滚降因子越大，过渡带越宽，但滤波器阶数会增加；反之，滚降因子越小，过渡带越窄，滤波器阶数相应减少。在实际应用中，我们通常需要设计和实现根升余弦滤波器。这可以通过窗函数法、脉冲响应不变法或频率采样法等方法来完成。其中，窗函数法是将升余弦滤波器的冲激响应乘以一个窗函数，以减少由于截断引起的失真。脉冲响应不变法则是在模拟滤波器的基础上进行离散化，但这种方法可能导致频率响应的非线性失真。而频率采样法则是直接在频域采样升余弦函数，然后通过逆傅里叶变换得到时域滤波器。接下来，描述中提到的“绘制成型滤波”是指展示滤波器的频率响应，这有助于我们理解滤波器的性能。通过绘制滤波器的幅频特性，我们可以直观地看到通带、过渡带和阻带的范围，以及滚降特性。这一步通常使用MATLAB、Python等编程语言中的信号处理库来实现。至于“频域成型”，它是指通过调整滤波器参数（如滚降因子、截止频率等）来改变滤波器的频率响应形状，以满足特定的应用需求。这可能涉及到多次的设计迭代和性能评估。 “频域滤波器”是相对于时域滤波器而言的。在信号处理中，滤波通常在频域和时域两个维度进行。频域滤波器通过直接操作信号的频谱来实现滤波效果，而时域滤波器则作用于信号的时间序列。两种方法各有优缺点，频域滤波器通常更适合于稳定的信号和已知的频率特性。这个压缩包文件“根升余弦滤波器.rar”可能包含了一个实现和分析根升余弦滤波器的程序，用于生成滤波器的频率响应图形，帮助用户理解和调整滤波器参数。对于学习和研究数字信号处理、通信工程或者相关领域的人员来说，这是一份非常有价值的参考资料。

资源详情

资源评论

资源推荐

收起资源包目录

根升余弦滤波器.rar （3个子文件）

根升余弦滤波器

Nyquist.m 2KB

hrolllcoef_detect.m 2KB

hrollfcoef2.m 1KB

%***************************************************** %hrolllcoef_detect.m %功能：对成型滤波器的实验 %Author: jdf %Date:2017-3-14 %****************************************************** addpath(fileparts(mfilename('full'))); clc; %*******全局变量******* %*********** hrollfoef2.m 升余弦滤波器所需要的系数****** N = 3; %规定实验数据 alfs = 0.5;%滚降系数 irfn = 21;%滤波器阶数 %***************************************************** IPOINT = 8;%采样点数（高于传输速率的倍数） sr = 256000;%传输速率 %*******开始实验******** % x = randn(1,N)>0.5; x=[1 0 1]; x = 2*x-1; % xh = rcosine(sr, sr*IPOINT); xh = hrollfcoef2(irfn,IPOINT,sr,alfs); %若要仿真Matlab-奈奎斯特滤波器实现《一》中的滤波器，解除此项的注释 NUM = rcosfir(alfs, (irfn-1)/2, IPOINT, 1/sr,'sqrt');%滤波 rcos=NUM/max(abs(NUM)); % sig_trans = conv(x,rcos); %卷积 y1 = conv(x,xh); y = filter(xh,1,x); xx = zeros(1,length(x)*IPOINT); xx(1:IPOINT:end) = x;% 补零 xh = rcos; %rcosfir产生的脉冲成型滤波器 yy = conv(xx,xh); tdelay = length(xh)/2; %卷积产生的延时为: length(xh)/2 % yy = filter(xh,1,xx); %证明不可以用filter来代替conv mid = length(xh)/2; tt = ([0 :length(xh)-1]-mid)/7;%将中点mid放置在0的位置 try clf(21) catch me disp(me); end figure(21); %********************** 画图 ********************************************** subplot(221);plot(x,'ro-');grid on; xlabel('Time');ylabel('Amplitude');title('Transmission Data'); subplot(222); plot(tt,xh,'ro-');grid on; xlabel('Time(t/Ts)');ylabel('Amplitude');title('filter impulse response');set(gca,'xtick',[-6:1:6]);xlim([-6 6]); subplot(223);plot(y,'ro-');grid on; xlabel('Time');ylabel('Amplitude');title('passed filter without IPOINT oversample'); subplot(224);plot(yy,'ro-');grid on; xlabel('Time');ylabel('Amplitude');title('passed filter with IPOINT oversample'); % hold on;plot([floor(length(xh)/2) floor(length(xh)/2)],[-2 2],'b--','LineWidth',2); % plot([length(yy)-floor(length(xh)/2) length(yy)-floor(length(xh)/2)],[-2 2],'b--','LineWidth',2); hold on;plot([tdelay tdelay],[-2 2],'b--','LineWidth',2); plot([length(yy)-tdelay length(yy)-tdelay],[-2 2],'b--','LineWidth',2); %****************************end of file **************************