FIR数字滤波器设计函数
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fir滤波器的设计方法
一、引言
二、基本概念
1.数字信号
2.离散时间信号
3.FIR滤波器
三、FIR滤波器的设计方法
1.窗函数法
(1)矩形窗函数法
(2)汉宁窗函数法
(3)汉明窗函数法
(4)布莱克曼窗函数法
2.最小二乘法
3.频率抽样法
四、FIR滤波器设计实例
五、总结
一、引言
数字信号处理在现代通信技术中得到了广泛的应用,其中滤波器是数字信号处理的重要组成部分。FIR滤波器是一种常用的数字滤波器,具有无限冲击响应和线性相位特性。本文将介绍FIR滤波器的基本概念和设计方法,并给出一个实例。
二、基本概念
1.数字信号
数字信号是在时间轴上取样后离散化的模拟信号。在计算机中,数字信号由一系列离散的数值表示。
2.离散时间信号
离散时间信号是以时间为自变量且取值为离散值的函数。通常使用序列表示,如x(n)。
3.FIR滤波器
FIR滤波器是一种数字滤波器,其系统函数是有限长冲击响应的线性时不变系统。FIR滤波器的输出只与当前和过去的输入有关,与未来的输入无关。FIR滤波器具有无限冲击响应和线性相位特性。
三、FIR滤波器的设计方法
1.窗函数法
窗函数法是一种常用的FIR滤波器设计方法。它通过在频域上对理想低通滤波器进行截止频率处理得到所需的频率响应,并使用窗函数将其转换为时域上的序列。
(1)矩形窗函数法
矩形窗函数法是最简单的FIR滤波器设计方法。它将理想低通滤波器在频域上乘以一个矩形窗函数,得到所需频率响应后再进行反变换得到时域上的系数序列。
(2)汉宁窗函数法
汉宁窗函数法是一种常用的FIR滤波器设计方法。它将理想低通滤波器在频域上乘以一个汉宁窗函数,得到所需频率响应后再进行反变换得到时域上的系数序列。
matlabfir滤波器设计
在数字信号处理中,滤波器是一种常用的工具,用于处理信号的频率特性。其中,FIR(有限脉冲响应)滤波器是一种常见的滤波器类型之一。MATLAB提供了方便的工具和函数来设计和实现FIR滤波器。在本文中,我们将介绍MATLAB中如何使用fir1函数来设计FIR滤波器。
要使用fir1函数设计FIR滤波器,需要指定滤波器的阶数和截止频率。阶数决定了滤波器的复杂度,而截止频率则决定了滤波器的频率响应特性。通过调整这两个参数,可以设计出不同类型的滤波器,如低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器。
接下来,我们可以使用fir1函数来设计一个简单的低通滤波器。例如,我们可以指定一个4阶低通滤波器,截止频率为0.5(归一化频率,取值范围为0到1)。通过调用fir1函数并传入相应的参数,即可得到设计好的滤波器系数。
设计好滤波器系数后,我们可以将其应用于信号处理中。例如,我们可以使用filter函数来对信号进行滤波。将设计好的滤波器系数和待处理的信号作为输入参数传入filter函数,即可得到滤波后的信号。这样,我们就可以实现对信号的滤波处理。
除了fir1函数外,MATLAB还提供了其他用于滤波器设计的函数,如firpm、fircls、firls等。这些函数可以实现更复杂的滤波器设计,
满足不同的需求。通过选择合适的函数和参数,可以设计出性能优越的滤波器,用于各种信号处理应用中。
MATLAB提供了强大的工具和函数来设计和实现各种类型的滤波器。通过合理选择滤波器的阶数和截止频率,以及使用适当的函数来设计滤波器系数,可以实现对信号的有效滤波处理。希望本文能够帮助读者了解MATLAB中fir1函数的使用方法,进一步掌握滤波器设计的技巧,提高信号处理的效率和质量。
实验八 用MATLAB 设计FIR 数字滤波器(二)
一、实验目旳:
1、加深对窗函数法设计FIR 数字滤波器旳基本原理旳理解。
2、学习用MATLAB 语言旳窗函数法编写设计FIR 数字滤波器旳程序。
3、理解MATLAB 语言有关窗函数法设计FIR 数字滤波器旳常用函数用法。 二、实验原理:
1、用窗函数法设计FIR 数字滤波器 FIR 数字滤波器旳系统函数为
N-1
-n n=0H(z)=h(n)z ∑
这个公式也可以当作是离散LSI 系统旳系统函数
M
-m -1-2-m
m
m=0
012m N -1-2-k
-k
12k k k=1
b
z b +b z +b z ++b z Y(z)b(z)
H(z)===
=X(z)a(z)
1+a z +a z ++a z
1+a z ∑∑ 分母a 0为1,其他a k 全都为0时旳一种特例。由于极点所有集中在零点,稳定和线性相位特性是FIR 滤波器旳突出长处,因此在实际中广泛使用。
FIR 滤波器旳设计任务是选择有限长度旳h(n),使传播函数H(e j ω)满足技术规定。重要设计措施有窗函数法、频率采样法和切比雪夫等波纹逼近法等。本实验重要简介窗函数法。
用窗函数法设计FIR 数字滤波器旳基本环节如下:
(1)根据过渡带和阻带衰减指标选择窗函数旳类型,估算滤波器旳阶数N 。 (2)由数字滤波器旳抱负频率响应H(e j ω)求出其单位脉冲响应h d (n)。
可用自定义函数ideal_lp实现抱负数字低通滤波器单位脉冲响应旳求解。
程序清单如下:
function hd=ideal_lp(wc,N) %点0到N-1之间旳抱负脉冲响应
实验四FIR数字滤波器的设计
FIR(有限冲击响应)数字滤波器是一种常见的数字信号处理器件,
可以用于滤波、降噪等应用。下面是一种FIR数字滤波器的设计流程:
1.确定滤波器的需求:首先确定需要滤除的频率范围和滤波的类型,
例如低通、高通、带通、带阻等等。
2.设计滤波器的频率响应:根据滤波器的需求,设计其理想的频率响应。可以使用窗函数、最小二乘法等方法获得一个理想的滤波器响应。
3.确定滤波器的阶数:根据设计的频率响应,确定滤波器的阶数。阶
数越高,滤波器的响应越陡峭,但计算复杂度也会增加。
4.确定滤波器的系数:根据滤波器的阶数和频率响应,计算滤波器的
系数。可以使用频域窗函数或时域设计方法。
5.实现滤波器:根据计算得到的滤波器系数,实现滤波器的计算算法。可以使用直接形式、级联形式、传输函数形式等。
6.评估滤波器的性能:使用所设计的FIR滤波器对输入信号进行滤波,评估其滤波效果。可以使用频率响应曲线、幅频响应、群延时等指标进行
评估。
7.调整滤波器设计:根据实际的滤波效果,如果不满足需求,可以调
整滤波器的频率响应和阶数,重新计算滤波器系数,重新实现滤波器。
以上是FIR数字滤波器的基本设计流程,设计过程中需要考虑滤波器
的性能、计算复杂度、实际应用需求等因素。
fir滤波器窗函数设计法
FIR (Finite Impulse Response)滤波器的窗函数设计法是一种经典的数字滤波器设计方法。它通过选择一个合适的窗函数来对滤波器的频率响应进行加权,从而实现对信号的滤波。
窗函数设计法的基本步骤如下:
1. 确定滤波器的设计规格:包括截止频率、通带和阻带的幅频响应要求等。
2. 根据设计规格,计算出滤波器的理想频率响应:可以使用理想滤波器的频率响应作为目标。
3. 选择一个合适的窗函数:常用的窗函数有矩形窗、汉宁窗、汉明窗等。选择窗函数的关键是考虑到主瓣宽度和副瓣衰减的平衡。
4. 将选择的窗函数应用于理想频率响应上,得到加权后的频率响应。
5. 对加权后的频率响应进行反变换,得到滤波器的时域响应。
6. 根据需要,对时域响应进行截断或零增益处理,以满足设计规格。
7. 最后,根据计算得到的滤波器系数,可以通过巴特沃斯频率抽样公式将其转换为巴特沃斯直接型或传输函数型,以便在数字系统中实现滤波。
需要注意的是,FIR滤波器的窗函数设计法是一种近似方法,设计的滤波器无法完全符合理想要求。设计过程中需要权衡主瓣宽度和副瓣衰减等因素,以及选择合适的截断或零增益处理方式,以获得满
足实际需求的滤波器性能。
fir滤波器数学公式
fir滤波器是数字信号处理中常用的一种滤波器,其通过对输入信号的加权平均来实现滤波作用。其数学公式如下:
$$y[n] = sum_{k=0}^{N-1}h[k] x[n-k]$$
其中,$x[n]$表示输入信号,在离散时间的n时刻的取值;$y[n]$表示输出信号,在离散时间的n时刻的取值;$h[k]$表示滤波器的系数,在k时刻的取值。
fir滤波器的系数可以根据滤波器的设计要求进行设计。常见的fir滤波器设计方法包括窗函数法、最小二乘法等。其中,窗函数法是最为简单的fir滤波器设计方法之一,其数学公式如下:
$$h[k] = frac{w[k]}{sum_{k=0}^{N-1}w[k]}$$
其中,$w[k]$表示窗函数,在k时刻的取值。窗函数的选择对fir滤波器的性能影响较大,常见的窗函数包括矩形窗、汉宁窗、汉明窗等。
另外,fir滤波器还可以通过快速傅里叶变换(FFT)来实现,其数学公式如下:
$$Y(k) = H(k) X(k)$$
其中,$X(k)$表示输入信号在频域中的取值,$Y(k)$表示输出信号在频域中的取值,$H(k)$表示fir滤波器在频域中的频率响应。通过FFT可以大大加快fir滤波器的计算速度。
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FIR滤波器的MATLAB设计与实现
FIR滤波器(Finite Impulse Response Filter)是一种数字滤波器,其特点是其响应仅由有限长度的序列决定。在MATLAB中,我们可以使用
信号处理工具箱中的函数来设计和实现FIR滤波器。
首先,需要明确FIR滤波器的设计目标,包括滤波器类型(低通、高通、带通、带阻)、通带和阻带的频率范围、通带和阻带的增益等。这些
目标将决定滤波器的系数及其顺序。
在MATLAB中,我们可以使用`fir1`函数来设计FIR滤波器。该函数
的使用方式如下:
```matlab
h = fir1(N, Wn, type);
```
其中,`N`是滤波器长度,`Wn`是通带边缘频率(0到0.5之间),
`type`是滤波器的类型('low'低通、'high'高通、'bandpass'带通、
'stop'带阻)。该函数会返回一个长度为`N+1`的滤波器系数向量`h`。
例如,如果要设计一个采样频率为10kHz的低通滤波器,通带截止频
率为2kHz,阻带频率为3kHz,可以使用以下代码:
```matlab
fc = 2000; % 通带截止频率
h = fir1(50, fc/(fs/2), 'low');
```
上述代码中,`50`表示滤波器的长度。注意,滤波器的长度越大,滤波器的频率响应越陡峭,但计算成本也更高。
在设计完成后,可以使用`freqz`函数来分析滤波器的频率响应。例如,可以绘制滤波器的幅度响应和相位响应曲线:
```matlab
freqz(h);
```
除了使用`fir1`函数外,MATLAB还提供了其他函数来设计FIR滤波器,如`fir2`、`firpm`、`firls`等,具体使用方式可以参考MATLAB的文档。
fir滤波器数学公式
一、引言
在信号处理领域,fir滤波器是一种常见的数字滤波器,它可以用来对信号进行滤波和频率选择。fir滤波器的设计和性能评估往往涉及到一些数学公式。本文将介绍fir滤波器的数学公式及其应用。
二、fir滤波器的定义
fir滤波器是一种线性时不变系统,它的输出是输入信号和滤波器的冲激响应之间的卷积运算。fir滤波器的冲激响应可以用一个有限长度的序列h(n)来表示,因此也被称为有限脉冲响应滤波器。fir滤波器的输出可以用以下公式表示:
y(n) = ∑[h(k) * x(n-k)]
其中,y(n)表示滤波器的输出信号,x(n)表示滤波器的输入信号,h(k)表示滤波器的冲激响应。
三、fir滤波器的设计方法
fir滤波器的设计方法有很多种,常见的包括窗函数法、最小二乘法和频率采样法等。其中,窗函数法是最常用的一种设计方法。窗函数法的设计公式如下:
h(n) = w(n) * sinc(nT)
其中,w(n)表示窗函数,sinc函数定义为sinc(x) = sin(πx)/(πx),T表示采样周期。
四、fir滤波器的性能评估
fir滤波器的性能评估通常包括频率响应、幅频响应、相频响应和群延迟等指标。其中,频率响应是指滤波器在不同频率下的响应情况,可以用以下公式表示:
H(ω) = ∑[h(n) * e^(-jωn)]
其中,H(ω)表示滤波器的频率响应,ω表示频率。
幅频响应是指滤波器在不同频率下的增益情况,可以用以下公式表示:
|H(ω)| = √[Re(H(ω))^2 + Im(H(ω))^2]
FIR滤波器的原理及设计
1.选择理想的滤波特性:根据实际需求,选择滤波器的频率响应特性。常见的滤波特性包括低通滤波、高通滤波、带通滤波和带阻滤波等。这些
特性可以通过选择不同的频率响应曲线来实现。
2.确定滤波器的长度:确定滤波器的长度是指确定冲激响应函数h(n)的长度。一般情况下,滤波器的长度与所需的滤波特性密切相关。如果需
要更陡的滤波特性,滤波器的长度应该相对较长。
3.求解滤波器的系数:滤波器的系数通过优化方法求解得到。最常用
的方法是窗函数法和最小二乘法。
-窗函数法:将理想的频率响应特性和滤波器的长度进行离散傅里叶
变换,得到频率响应的频谱图。然后,利用窗函数将频谱图控制在滤波器
的长度范围内,并进行反离散傅里叶变换得到滤波器系数。
-最小二乘法:将理想的频率响应特性与滤波器的输出响应特性进行
最小二乘拟合,通过最小化滤波器的输出与理想输出之间的误差,得到滤
波器的系数。
优化方法的选择主要取决于滤波器的设计要求和性能指标。例如,窗
函数法简单易用,适用于一般的滤波要求;最小二乘法则可以得到更精确
的滤波器响应。
FIR滤波器设计的一个常见问题是权衡滤波器的性能和计算复杂度。
较长的滤波器可以实现更陡的滤波特性,但也会增加计算复杂度。因此,
在设计FIR滤波器时需要综合考虑滤波特性、滤波器长度和计算复杂度等
因素,以达到最佳性能和实用性的平衡。
总之,FIR滤波器是一种基于冲激响应函数的数字滤波器。它的设计原理主要包括选择滤波特性和确定滤波器的长度,然后通过窗函数法或最小二乘法求解滤波器的系数。FIR滤波器具有线性相位、稳定性和灵活性等优点,在数字信号处理中有着广泛的应用。
FIR数字滤波器设计(窗函数法)C语⾔实现
背景介绍:
理想滤波器在物理上是不可实现的,其单位脉冲响应是⽆限长、⾮因果的。窗函数法,就是从时域出发,⽤有限长、因果的单位脉冲响应h(n)去逼近理想滤波器的⽆限长、⾮因果的单位脉冲响应的⽅法。窗函数法⼜叫傅⾥叶级数法。
更多背景资料,请看数字信号处理(李永全),P175。
⽅法简介:
设N-1阶FIR数字滤波器的单位冲击响应为h(n),则传递函数H(z)为:
窗函数法的设计步骤如下:
1.根据给定的理想频率响应Hd(e^jw),利⽤傅⾥叶反变换,求出单位冲击响应hd(n):
2.将hd(n)乘以窗函数w(n),得到所要求的FIR滤波器系数h(n):
3.求卷积:
使⽤说明
⼦函数语句:
void firwin(int n, int band, int wn, int fs, double h[], double kaiser=0.0, double fln=0.0, double fhn=0.0);
形参说明
n:滤波器的阶数
band:滤波器的类型,取值1-4,分别为低通、带通、带阻、⾼通滤波器
wn:窗函数的类型,取值1-7,分别对应矩形窗、图基窗、三⾓窗、汉宁窗、海明窗、布拉克曼窗和凯塞窗
fs:采样频率
h:存放滤波器的系数
kaiser:beta值
fln:带通下边界频率
fhn:带通上边界频率
源代码
void firwin(int n, int band, int wn, int fs, double h[], double kaiser, double fln, double fhn)
用窗函数法设计FIR滤波器
窗函数法是一种常用的数字滤波器设计方法,特别是FIR(Finite Impulse Response)滤波器设计的一种方法。FIR滤波器是一种非递归滤波器,可以实现信号的滤波,特定频率的增强或抑制,抗混叠等功能。
FIR滤波器设计过程可以分为两个步骤:确定滤波器的理论参数和设计窗函数。
第一步,确定滤波器的理论参数。这些参数包括滤波器的采样频率,截止频率,通带和阻带的衰减要求等。一般情况下,FIR滤波器的理论参数由滤波器的应用需求决定。
第二步,设计窗函数。窗函数是用来限制FIR滤波器的单位冲激响应的长度的。它决定了滤波器的频率响应特性和频率选择性。窗函数可以通过Fourier级数展开来实现。常用的窗函数有矩形窗、汉宁窗、汉明窗、布莱克曼窗等。
例如,以汉宁窗为例,下面是使用窗函数法设计FIR滤波器的具体步骤:
1. 确定滤波器的理论参数。如采样频率为fs,截止频率为fc,通带衰减要求为d1,阻带衰减要求为d2
2.将截止频率转化为数字频率。由于数字信号是离散的,需要将模拟信号的截止频率转化为数字频率。数字频率的单位为π。
3.根据截止频率和采样频率计算滤波器的长度N。通常情况下,滤波器的长度N取一个奇数值,以确保能满足线性相位要求。
4.根据窗函数的性质确定窗函数的参数。汉宁窗的参数为α=0.5
5.根据窗函数的长度N和参数α计算窗函数的系数。例如,对于汉宁窗,窗函数的系数可通过下式计算得到:
w(n) = 0.5 - 0.5 * cos(2πn/N) ,其中0≤ n ≤ N-1
实验四 用窗函数设计FIR 滤波器
一、 实验目的
1、熟悉FIR 滤波器设计的基本方法。
2、掌握用窗函数设计FIR 数字滤波器的原理及方法,熟悉相应的计算机高级语言编程。
3、熟悉线性相位FIR 滤波器的幅频特性和相位特性。
4、了解各种不同窗函数对滤波器性能的响应。
二、 实验原理和方法
窗函数法设计的任务在于寻找一个可实现有限长单位脉冲响应的传递函数H(e jw )=∑-=1
0N n h(n)e -jwn 去逼近h d (n)=1/2π
⎰
π
20
H d (e jw )e jwn dw
即h(n)=h d (n)w (n ) (一)几种常用的窗函数
1、矩形窗 w(n)=R N (n)
2、Hanning 窗 w(n)=0.5[1-cos(2πn /N-1)]R N (n)
3、Hamming 窗 w(n)=[0.54-0.46cos(2πn /N-1)]R N (n)
4、Blackman 窗 w(n)=[0.42-0.5 cos(2πn /N-1)+0.08 cos(4πn /N-1)] R N (n)
5、Kaiser 窗 w(n)=I 0(β(1-[(2n /(N-1))-1]2
)½
)/I 0(β)
(二)窗函数法设计线性相位FIR 滤波器的步骤
1、确定数字滤波器的性能要求。确定各临界频率{w k }和滤波器单位脉冲响应长度N 。
2、根据性能要求和N 值,合理地选择单位脉冲响应h(n)有奇偶对称性,从而确定理想频率响应h d (e jw )的幅频特性和相位特性。
3、用傅里叶反变换公式求得理想单位脉冲响应h d (n)。
FIR滤波器的设计
FIR(Finite Impulse Response)滤波器是一种常见的数字滤波器,其特点是具有有限的脉冲响应。在设计FIR滤波器时,主要需要确定滤波器的阶数、滤波器的频率响应以及滤波器的系数。
滤波器的阶数是指滤波器中的延迟元素的数量。阶数越高,滤波器的频率响应越陡峭,但也会引起计算复杂度的增加。一般情况下,我们可以根据滤波器的需求选择合适的阶数。
滤波器的频率响应决定了滤波器在频域中的增益和衰减情况。通常,我们会通过设计一个理想的频率响应曲线,然后利用窗函数将其转化为离散的频率响应。
设计FIR滤波器的一个常用方法是使用窗函数法。窗函数可以将滤波器的理想频率响应曲线转换为离散的频率响应。常见的窗函数有矩形窗、汉宁窗、汉明窗、布莱克曼窗等。
以设计低通滤波器为例,我们可以按照以下步骤进行FIR滤波器的设计:
1.确定滤波器的阶数,即延迟元素的数量。
2.设计一个理想的频率响应曲线,包括通带的增益和截至频率,以及阻带的衰减和截止频率。
3.将理想的频率响应曲线通过其中一种窗函数进行离散化。
4.将离散化后的频率响应转换为时域的单位脉冲响应。
5.根据单位脉冲响应计算滤波器的系数。
具体的设计步骤如下:
1.确定滤波器的阶数。根据滤波器的要求和计算能力,选择一个合适的阶数。
2.设计理想的频率响应曲线。根据滤波器的需求,确定通带和阻带的要求,以及对应的截至频率和衰减。
3.利用窗函数将理想频率响应曲线离散化。根据选择的窗函数,进行相应的计算,得到离散化后的频率响应。
4.将离散化后的频率响应进行反变换,得到时域的单位脉冲响应。
fir滤波器设计方法
本文介绍了FIR滤波器设计方法。FIR滤波器是一种常用的数字滤波器,由一系列线性无穷小冲激响应的定义,它可以实现准确的频率和时间域的响应,具有宽带特性,可以用来过滤多种频率,且具有稳定的传输特性。本文介绍了常用的FIR滤波器设计方法,包括调和线性关系法,伽玛函数函数和最小均方误差法,并且详细介绍了每种方法的优缺点。最后,本文还简要总结了FIR滤波器设计方法的研究现状和发展趋势。
1、调和线性关系法
调和线性关系(Harmonic Linear Relationship,HLR)法是一种基于频域解决FIR滤波器设计的经典方法。其核心思想是在给定的滤波器阶和带宽的条件下,利用调和线性关系,将频率和时间域的响应表示为同一形式的函数,而此形式的函数可以进一步进行分解,形成可求得的系数。
该方法首先建立调和线性关系,将频域和时域的变量中的一个转换为另一个,再将它们抽象为一种可解的关系。然后使用矩阵谱分析将HLR关系分解为一系列线性无穷小冲激响应(FIR),以确定滤波器系数,最终实现滤波器的设计。
调和线性关系法设计滤波器的优点:(1)相对简单;(2)易于实现;(3)不需要任何迭代过程;(4)可以实现精确的控制,确保滤波器的稳定性;(5)可以通过调整滤波器的频率带宽,实现快速收敛。
2、伽马函数法
伽马函数(γ-functions)是一种基于时域的解决FIR滤波器设计问题的常用方法,它的基本思想是,通过调整伽马函数的参数,实现频域和时域的响应函数的近似,可以使滤波器具有良好的理想响应特性。
fir滤波器计算公式
FIR滤波器(Finite Impulse Response Filter)是一种数字滤波器,它采用有限长度的冲激响应序列作为滤波器的系数。FIR滤波器具有线性
相位特性,可以实现任意频率响应。其计算公式包括设计方法、频率响应、转移函数和系统函数等方面。
1.设计方法:
FIR滤波器的设计方法主要有窗函数法、最小二乘法、频率采样法和
优化算法等。窗函数法是最常用的一种方法,它通过选择不同的窗函数对
理想滤波器的频域响应进行窗函数逼近,从而得到FIR滤波器的系数。
2.频率响应:
FIR滤波器的频率响应描述了滤波器在不同频率下的增益和相位变化
情况。一般情况下,FIR滤波器的频率响应是一个线性相位的低通、高通、带通或带阻滤波器。频率响应可以通过滤波器的冲激响应序列进行计算,
其中每个样点乘以相应的频率值,然后进行离散傅里叶变换(DFT)得到
频率响应。
3.转移函数:
FIR滤波器的转移函数可以通过滤波器的系数计算得到。假设FIR滤
波器的输入为x(n),输出为y(n),滤波器的系数为h(n),则滤波器的转
移函数H(z)可以表示为:
H(z)=h(0)+h(1)z^(-1)+h(2)z^(-2)+...+h(N)z^(-N)
其中,N为滤波器的阶数。
4.系统函数:
FIR滤波器的系统函数是指输入和输出之间的关系。在时域中,FIR 滤波器的系统函数可以表示为:
y(n)=h(0)x(n)+h(1)x(n-1)+h(2)x(n-2)+...+h(N)x(n-N)
其中,h(n)为滤波器的系数。
FIR滤波器的计算公式主要涵盖了设计方法、频率响应、转移函数和系统函数等方面。通过这些公式,可以对FIR滤波器的性能进行分析和设计,从而满足实际应用中的不同需求。