电子科技大学 数字信号处理 第二次编程作业_电子科技大学作业
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第二次编程作业
加载信号(EEGdata.txt)；分析信号的幅度谱,确定低通FIR数字滤波器的指标；分别利用各种窗函数（Rectangular, Hamming, Kaiser）设计此FIR滤波器；对信号加随机噪声，并用设计的FIR滤波器对含噪声信号进行滤波。要求：
1）给出程序，画出滤波器幅度谱及其增益图(dB)；分析设计的滤波器是否达到指标。
2）利用设计的三种滤波器对加载的信号分别进行滤波，对比分析滤波结果。程序：
data = load('EEGdata.txt');n=1:length(data);
xn=0.1*rand(length(data),1)-0.05;x=xn+data;
[h0,w0]=freqz(data);[h1,w1]=freqz(x);figure(1)
plot(w0/pi,abs(h0),w1/pi,abs(h1),'r');legend('Ô-dataÐźÅƵÆ×ͼ','¼ÓÔëÐźÅƵÆ×ͼ');
wp = 0.15*pi;ws = 0.2*pi;DB = ws-wp;
N = ceil(2*3.11*pi/DB+1);wc =(wp+ws)/2;wc = wc/pi;
win = rectwin(N+1);
b = fir1(N, wc, 'low', win);figure(2)freqz(b,1);
wp = 0.15*pi;ws = 0.2*pi;DB = ws-wp;
N = ceil(2*3.11*pi/DB+1);wc =(wp+ws)/2;wc = wc/pi;
win = hamming(N+1);
b1 = fir1(N, wc, 'low', win);figure(3)freqz(b1,1);
fpts = [0.15, 0.2];mag = [1, 0];dev = [0.01, 0.01];
[N, Wn, beta, ftype] = kaiserord(fpts, mag, dev)Kwin = kaiser(N+1, beta);b2 = fir1(N, Wn, Kwin);[h,omega] = freqz(b2,1,512);figure(4)freqz(b2,1);
y=filter(b, 1, x);figure(5)subplot(2,1,1);
plot(n,data,n,x,'g',n,y,'r');title('¾ØÐδ°Â˲¨·ù¶ÈÆ×Ч¹û¶Ô±Èͼ');legend('Ô-ÐźÅdata','¼ÓÔëÐźÅx','Â˲¨ºóÐźÅy');[H,W]=freqz(y);subplot(2,1,2);
plot(w0/pi,abs(h0),W/pi,abs(H),'r');title('¾ØÐδ°Â˲¨ÆµÆ×Ч¹û¶Ô±Èͼ');legend('Ô-ÐźÅdata','Â˲¨ºóÐźÅy');
y1=filter(b1, 1, x);figure(6)subplot(2,1,1);
plot(n,data,n,x,'g',n,y1,'r');title('Hamming´°Â˲¨·ù¶ÈÆ×Ч¹û¶Ô±Èͼ');legend('Ô-ÐźÅdata','¼ÓÔëÐźÅx','Â˲¨ºóÐźÅy1');[H,W]=freqz(y1);subplot(2,1,2);
plot(w0/pi,abs(h0),W/pi,abs(H),'r');title('Hamming´°Â˲¨ÆµÆ×Ч¹û¶Ô±Èͼ');legend('Ô-ÐźÅdata','Â˲¨ºóÐźÅy1');
y2=filtfilt(b2, 1, x);figure(7)subplot(2,1,1);
plot(n,data,n,x,'g',n,y2,'r');title('Kaiser´°Â˲¨·ù¶ÈÆ×Ч¹û¶Ô±Èͼ');legend('Ô-ÐźÅdata','¼ÓÔëÐźÅx','Â˲¨ºóÐźÅy2');[H,W]=freqz(y2);subplot(2,1,2);
plot(w0/pi,abs(h0),W/pi,abs(H),'r');title('Kaiser´°Â˲¨ÆµÆ×Ч¹û¶Ô±Èͼ');legend('Ô-ÐźÅdata','Â˲¨ºóÐźÅy2');
figure(8)
plot(n,data,n,y,'c',n,y1,'r',n,y2,'g');title('ÈýÖÖ´°º¯ÊýÂ˲¨Ð§¹û¶Ô±Èͼ');legend('Ô-dataÐźÅ','¾ØÐδ°Â˲¨','Hamming´°Â˲¨','Kaiser´°Â˲¨');
***6420 0原data信号频谱图加噪信号频谱图 0.10.20.30.40.50.60.70.80.91 50Magnitude(dB)0-50-10000.10.20.30.40.50.60.70.8Normalized Frequency( rad/sample)0.910Phase(degrees)-1000-2000-300000.10.20.30.40.50.60.70.8Normalized Frequency( rad/sample)0.91
50Magnitude(dB)0-50-100-15000.10.20.30.40.50.60.70.8Normalized Frequency( rad/sample)0.910Phase(degrees)-1000-2000-300000.10.20.30.40.50.60.70.8Normalized Frequency( rad/sample)0.91 50Magnitude(dB)0-50-100-15000.10.20.30.40.50.60.70.8Normalized Frequency( rad/sample)0.910Phase(degrees)-500-1000-1500-200000.10.20.30.40.50.60.70.8Normalized Frequency( rad/sample)矩形窗滤波幅度谱效果对比图0.20.10-0.1-0.2 ***原信号data加噪信号x滤波后信号y300350 0.91矩形窗滤波频谱效果对比图1510原信号data滤波后信号y 50 00.10.20.30.40.50.60.70.80.91Hamming窗滤波幅度谱效果对比图0.20.10-0.1-0.2 050100150200原信号data加噪信号x滤波后信号y1250300350 Hamming窗滤波频谱效果对比图1510原信号data滤波后信号y1 50 00.10.20.30.40.50.60.70.80.91Kaiser窗滤波幅度谱效果对比图0.20.10-0.1-0.2 050100150200原信号data加噪信号x滤波后信号y2250300350 Kaiser窗滤波频谱效果对比图20151050 00.10.20.30.40.50.60.70.80.91原信号data滤波后信号y2 三种窗函数滤波效果对比图0.2原data信号矩形窗滤波Hamming窗滤波Kaiser窗滤波 0.150.10.050-0.05-0.1-0.***0200250300350
结果分析：滤波效果皆不尽如人意，原因是加载的噪声信号是随机信号，各频率皆有，滤波器通带部分的噪声无法滤掉。尤其是矩形窗函数和Hamming窗函数构造的滤波器长度大于data的三分之一，无法使用filtfilt函数滤波，只能用filter函数，致使滤波结果有相位平移。
