matlab实现不同窗滤波器示例

1 汉明窗低通滤波器：

在Matlab中使用汉明窗设计低通滤波器可以通过fir1函数实现。汉明窗通常用于设计滤波器，可以提供更突出的频率特性。

下面是一个示例代码，演示如何在Matlab中使用汉明窗设计低通滤波器：

% 定义滤波器参数
fs = 1000; % 采样频率
cutOffFreq = 100; % 截止频率
filterOrder = 50; % 滤波器阶数% 计算归一化的截止频率
nyquistFreq = fs/2;
normalizedCutoffFreq = cutOffFreq/nyquistFreq;% 设计汉明窗滤波器
b = fir1(filterOrder, normalizedCutoffFreq, 'low', hamming(filterOrder+1));% 绘制频率响应
freqz(b, 1, 1024, fs);

在上述示例中，我们首先定义了滤波器的采样频率、截止频率和阶数。然后，使用fir1函数通过指定汉明窗来设计低通滤波器，并绘制了滤波器的频率响应。

这段代码生成了一个汉明窗低通滤波器，其阶数为50，截止频率为100Hz，采样频率为1000Hz。可以根据需要调整这些参数来满足特定的滤波需求。

2 汉宁窗带通滤波器：

在Matlab中使用汉宁窗设计带通滤波器可以通过fir1函数结合汉宁窗来实现。汉宁窗是一种常用的窗函数，可以用于提高滤波器的频率响应特性。

以下是一个示例代码，演示如何在Matlab中使用汉宁窗设计带通滤波器：

% 定义滤波器参数
fs = 1000; % 采样频率
f1 = 50; % 通带下限频率
f2 = 200; % 通带上限频率
filterOrder = 50; % 滤波器阶数% 计算归一化的通带频率
nyquistFreq = fs/2;
normalizedCutoffFreq = [f1 f2] / nyquistFreq;% 设计汉宁窗带通滤波器
b = fir1(filterOrder, normalizedCutoffFreq, 'bandpass', hann(filterOrder+1));% 绘制频率响应
freqz(b, 1, 1024, fs);

在上述示例中，我们首先定义了滤波器的采样频率、通带频率范围和阶数。然后，使用fir1函数通过指定汉宁窗来设计带通滤波器，并绘制了滤波器的频率响应。

这段代码生成了一个汉宁窗带通滤波器，其阶数为50，通带频率范围为50Hz到200Hz，采样频率为1000Hz。可以根据需要调整这些参数来满足特定的滤波需求。

3布莱克曼窗高通滤波器：

在Matlab中使用布莱克曼（Blackman）窗设计高通滤波器可以通过fir1函数结合布莱克曼窗来实现。

以下是一个示例代码，演示如何在Matlab中使用布莱克曼窗设计高通滤波器：

% 定义滤波器参数
fs = 1000; % 采样频率
cutOffFreq = 100; % 截止频率
filterOrder = 50; % 滤波器阶数% 计算归一化的截止频率
nyquistFreq = fs/2;
normalizedCutoffFreq = cutOffFreq/nyquistFreq;% 设计布莱克曼窗高通滤波器
b = fir1(filterOrder, normalizedCutoffFreq, 'high', blackman(filterOrder+1));% 绘制频率响应
freqz(b, 1, 1024, fs);

在上面的示例中，我们首先定义了滤波器的采样频率、截止频率和阶数。然后，使用fir1函数通过指定布莱克曼窗来设计高通滤波器，并绘制了滤波器的频率响应。

这段代码生成了一个布莱克曼窗高通滤波器，其阶数为50，截止频率为100Hz，采样频率为1000Hz。可以根据需要调整这些参数来满足特定的滤波需求。

4矩形窗的带阻滤波器：

在Matlab中使用矩形窗设计带阻滤波器可以通过fir1函数结合矩形窗来实现。带阻滤波器是一种可以通过矩形窗设计的滤波器类型，用于去除特定频率范围内的信号。

以下是一个示例代码，演示如何在Matlab中使用矩形窗设计带阻滤波器：

% 定义滤波器参数
fs = 1000; % 采样频率
f1 = 50; % 带阻频率下限
f2 = 200; % 带阻频率上限
filterOrder = 100; % 滤波器阶数% 计算归一化的带阻频率范围
nyquistFreq = fs/2;
normalizedStopbandFreq = [f1 f2] / nyquistFreq;% 设计矩形窗带阻滤波器
b = fir1(filterOrder, normalizedStopbandFreq, 'stop', rectwin(filterOrder+1));% 绘制频率响应
freqz(b, 1, 1024, fs);

在上述示例中，我们首先定义了滤波器的采样频率、带阻频率范围和阶数。然后，使用fir1函数通过指定矩形窗来设计带阻滤波器，并绘制了滤波器的频率响应。

这段代码生成了一个矩形窗带阻滤波器，其阶数为100，带阻频率范围为50Hz到200Hz，采样频率为1000Hz。可以根据需要调整这些参数来满足特定的滤波需求。

5 四种窗设计滤波器对比

下面是一个示例代码，展示如何使用Matlab实现汉明窗滤波器、汉宁窗滤波器、布莱克曼窗滤波器和矩形窗滤波器，然后对它们进行对比：

% 生成输入信号
fs = 1000; % 采样频率
t = 0:1/fs:1-1/fs; % 时间向量
f1 = 50; % 信号频率
f2 = 150; % 噪声频率
x = sin(2*pi*f1*t) + sin(2*pi*f2*t); % 输入信号% 设计滤波器
filterOrder = 50; % 滤波器阶数
cutOffFreq = 100; % 截止频率h_hamming = fir1(filterOrder, cutOffFreq/fs, 'low', hamming(filterOrder+1));
h_hann = fir1(filterOrder, cutOffFreq/fs, 'low', hann(filterOrder+1));
h_blackman = fir1(filterOrder, cutOffFreq/fs, 'low', blackman(filterOrder+1));
h_rect = fir1(filterOrder, cutOffFreq/fs, 'low', rectwin(filterOrder+1));% 应用滤波器
y_hamming = filter(h_hamming, 1, x);
y_hann = filter(h_hann, 1, x);
y_blackman = filter(h_blackman, 1, x);
y_rect = filter(h_rect, 1, x);% 绘制频率响应
freqz(h_hamming, 1, 1024, fs, 'red', 'hamming');
hold on;
freqz(h_hann, 1, 1024, fs, 'blue', 'hanning');
freqz(h_blackman, 1, 1024, fs, 'green', 'blackman');
freqz(h_rect, 1, 1024, fs, 'magenta', 'rectwin');
legend('Hamming', 'Hanning', 'Blackman', 'Rectwin');% 绘制原始信号和滤波后的信号
figure;
subplot(2,1,1);
plot(t, x);
title('原始信号');
subplot(2,1,2);
plot(t, y_hamming, 'r', t, y_hann, 'b', t, y_blackman, 'g', t, y_rect, 'm');
legend('Hamming', 'Hanning', 'Blackman', 'Rectwin');
title('滤波后的信号');

上述代码中，首先生成
了一个包含信号和噪声的输入信号。然后使用fir1函数结合汉明窗、汉宁窗、布莱克曼窗和矩形窗设计了4个低通滤波器。接着，将这4个滤波器应用于输入信号，并绘制了它们的频率响应。最后，绘制了原始信号和滤波后的信号作对比。

你可以根据需要调整滤波器的参数和频率范围，来满足你具体的滤波需求。