FIR低通滤波器+matlab编程+滤波前后图形(苍松书屋).docx

标题提及的文档是一个关于使用MATLAB实现FIR低通滤波器的实例，涉及振动信号处理。该实例中，目标是设计一个FIR滤波器，对一个特定的振动信号进行低通滤波，以去除高频噪声。以下是该实例的详细步骤及知识点解析： 1. **数字截止频率计算**： 数字截止频率是滤波器设计中的关键参数，它决定了滤波器的通带和阻带边界。在这个例子中，物理截止频率为600Hz，采样频率为5000Hz。根据奈奎斯特定理，数字截止频率等于物理截止频率除以采样频率的一半，即`Wn = 600 / (5000 / 2) = 0.24n`，其中`n`表示正常化的频率单位。 2. **滤波器系数的确定**： 在MATLAB中，可以使用内置函数`fir1`来设计FIR滤波器。`fir1(n, Wn)`函数用于创建一个线性相位FIR滤波器，其中`n`是滤波器阶数（本例中为32），`Wn`是滤波器截止频率。运行`fir1(n, Wn)`后，会得到一组滤波器系数，用于计算滤波后的信号。 3. **原信号波形的绘制**： 要显示原始振动信号，首先需要读取信号数据。在MATLAB中，使用`load`函数加载数据，然后通过`plot`函数绘制时间`t`与幅值之间的关系图。这一步展示了未经过滤波的信号波形。 4. **滤波后的信号波形**： 滤波过程采用MATLAB的`filter`函数，它接收滤波器系数、单位脉冲响应（在这里是1）、以及输入信号作为参数。`filter(b, 1, x0)`会返回滤波后的信号`y0`。再次使用`plot`函数绘制滤波后的信号波形，以比较原始信号与滤波后信号的区别。 通过这个实例，我们可以学习到以下关键知识点： - **FIR滤波器设计**：FIR滤波器是一种线性相位的滤波器，具有稳定的数字实现和可调整的滤波特性。 - **数字信号处理基础**：包括采样理论、数字频率与物理频率的关系、以及奈奎斯特采样定理。 - **MATLAB滤波器设计函数**：如`fir1`和`filter`，它们在信号处理中的应用。 - **信号可视化**：使用MATLAB的绘图工具如`plot`函数，可以直观地观察信号的特征。 这个实例提供了完整的MATLAB代码，适用于教学和实际工程应用，帮助理解如何在MATLAB中设计和应用FIR低通滤波器，以及分析其对振动信号的处理效果。