用matlab设计的IIR滤波器源程序-IIR一阶低通/高通-电子工程世界

分享到: 微博; QQ; 微信; LinkedIn

用matlab设计的IIR滤波器源程序

（1）IIR一阶低通滤波器 P576

clear;

fi=1;fs=10;Gc2=0.9;

wc=2*pi*fi/fs;

omegac=tan(wc/2);

alpha=(sqrt(Gc2)/sqrt(1-Gc2))*omegac;

a=(1-alpha)/(1+alpha);

b=(1-a)/2;

w=0:pi/300:pi;

Hw2=alpha^2./(alpha^2+(tan(w/2)).^2);

plot(w/pi,Hw2);

grid;

hold on;

（2）一阶高通滤波器 P581

clear;

fi=1;fs=10;Gc2=0.5;

wc=2*pi*fi/fs;

omegac=tan(wc/2);

alpha=(sqrt(1-Gc2)/(sqrt(Gc2)))*omegac;

a=(1-alpha)/(1+alpha);

b=(1+a)/2;

w=0:pi/300:pi;

Hw2=(tan(w/2).^2)./(alpha^2+(tan(w/2)).^2);

plot(w/pi,Hw2);

grid;

hold on;

（3）Notch 嵌波滤波器

clear;

Gb2=0.5;

w0=0.35*pi;

deltaw=0.1*pi;

b=1/(1+tan(deltaw/2)*(sqrt(1-Gb2)/sqrt(Gb2)));

B=[1 -2*cos(w0) 1].*b;

A=[1 -2*b*cos(w0) (2*b-1)];

w=0:pi/500:pi;

H=freqz(B,A,w);

plot(w/pi,abs(H));

grid;

（4）Peak 滤波器

clear;

Ac=3;

Gb2=10^(-Ac/10);

w0=0.35*pi;

deltaw=0.1*pi;

b=1/(1+tan(deltaw/2)*(sqrt(Gb2)/sqrt(1-Gb2)));

B=[1 0 -1].*(1-b);

A=[1 -2*b*cos(w0) (2*b-1)];

w=0:pi/500:pi;

H=freqz(B,A,w);

plot(w/pi,abs(H));

grid;

（5）IIR低通滤波（Butterworth）

% IIR Lowpass Use Butterworth

% copyright by Etual

clear;

fs=20;fpass=4;fstop=5;

Ap=0.5;As=10;

wp=2*pi*fpass/fs;ws=2*pi*fstop/fs;

omegap=tan(wp/2);omegas=tan(ws/2);

ep=sqrt(10^(Ap/10)-1);

es=sqrt(10^(As/10)-1);

N=ceil(log(es/ep)/log(omegas/omegap));

omega0=omegap/ep^(1/N);

K=floor(N/2);

for i=1:K

theta(i)=pi*(N-1+2*i)/(2*N);

end

for i=1:K

G(i)=omega0^2/(1-2*omega0*cos(theta(i))+omega0^2);

end

for i=1:K

a1(i)=2*(omega0^2-1)/(1-2*omega0*cos(theta(i))+omega0^2);

end

for i=1:K

a2(i)=(1+2*omega0*cos(theta(i))+omega0^2)/(1-2*omega0*cos(theta(i))+omega0^2);

end

if K<(N/2)

G0=omega0/(omega0+1);a0=(omega0-1)/(omega0+1);

end

w=0:pi/300:pi;

Hw2=1./(1+(tan(w/2)/omega0).^(2*N));

plot(w/pi,Hw2);

grid;

（6）IIR高通滤波（Butterworth）

% IIR Hightpass Use Butterworth

% copyright by Etual

clear;

fs=20;fpass=5;fstop=4;

Ap=0.5;As=10;

wp=2*pi*fpass/fs;ws=2*pi*fstop/fs;

omegap=cot(wp/2);omegas=cot(ws/2);

ep=sqrt(10^(Ap/10)-1);

es=sqrt(10^(As/10)-1);

N=ceil(log(es/ep)/log(omegas/omegap));

omega0=omegap/ep^(1/N);

K=floor(N/2);

for i=1:K

theta(i)=pi*(N-1+2*i)/(2*N);

end

for i=1:K

G(i)=omega0^2/(1-2*omega0*cos(theta(i))+omega0^2);

end

for i=1:K

a1(i)=-2*(omega0^2-1)/(1-2*omega0*cos(theta(i))+omega0^2);

end

for i=1:K

a2(i)=(1+2*omega0*cos(theta(i))+omega0^2)/(1-2*omega0*cos(theta(i))+omega0^2);

end

if K<(N/2)

G0=omega0/(omega0+1);a0=-(omega0-1)/(omega0+1);

end

w=(0+eps):pi/300:pi;

Hw2=1./(1+(cot(w/2)/omega0).^(2*N));

plot(w/pi,Hw2);

grid;

（7）IIR带通滤波（Butterworth）

% IIR Bandpass Use Butterworth

% copyright by Etual

clear;

fs=20;fpa=2;fpb=4;fsa=1.5;fsb=4.5;

Ap=0.0877;As=16.9897;

wpa=2*pi*fpa/fs;wpb=2*pi*fpb/fs;wsa=2*pi*fsa/fs;wsb=2*pi*fsb/fs;

c=sin(wpa+wpb)/(sin(wpa)+sin(wpb));

omegap=abs((c-cos(wpb))/sin(wpb));

omegasa=(c-cos(wsa))/sin(wsa);omegasb=(c-cos(wsb))/sin(wsb);

omegas=min(abs(omegasa),abs(omegasb));

ep=sqrt(10^(Ap/10)-1);es=sqrt(10^(As/10)-1);

N=ceil(log(es/ep)/log(omegas/omegap));

omega0=omegap/ep^(1/N);

K=floor(N/2);

for i=1:K

theta(i)=pi*(N-1+2*i)/(2*N);

end

for i=1:K

G(i)=omega0^2/(1-2*omega0*cos(theta(i))+omega0^2);

end

for i=1:K

a1(i)=4*c*(omega0*cos(theta(i))-1)/(1-2*omega0*cos(theta(i))+omega0^2);

end

for i=1:K

a2(i)=2*(2*c^2+1-omega0^2)/(1-2*omega0*cos(theta(i))+omega0^2);

end

for i=1:K

a3(i)=-(4*c*(omega0*cos(theta(i))+1))/(1-2*omega0*cos(theta(i))+omega0^2);

end

for i=1:K

a4(i)=(1+2*omega0*cos(theta(i))+omega0^2)/(1-2*omega0*cos(theta(i))+omega0^2);

end

if K<(N/2)

G0=omega0/(1+omega0);a0(1)=-2*c/(1+omega0);a0(2)=(1-omega0)/(1+omega0);

end

w=(0+eps):pi/300:pi;

Hw2=1./(1+((c-cos(w))./(omega0*sin(w))).^(2*N));

plot(w/pi,Hw2);

grid;

（8）IIR带阻滤波（Butterworth）

% IIR Bandstop Use Butterworth

% copyright by Etual

clear;

fs=20;fpa=1.5;fpb=4.5;fsa=2;fsb=4;

Ap=0.5;As=10;

wpa=2*pi*fpa/fs;wpb=2*pi*fpb/fs;wsa=2*pi*fsa/fs;wsb=2*pi*fsb/fs;

c=sin(wpa+wpb)/(sin(wpa)+sin(wpb));

omegap=abs(sin(wpb)/(c-cos(wpb)));

omegasa=sin(wsa)/(cos(wsa)-c);omegasb=sin(wsb)/(cos(wsb)-c);

omegas=min(abs(omegasa),abs(omegasb));

ep=sqrt(10^(Ap/10)-1);es=sqrt(10^(As/10)-1);

N=ceil(log(es/ep)/log(omegas/omegap));

omega0=omegap/ep^(1/N);

K=floor(N/2);

theta=zeros(1,K);

for i=1:K

theta(i)=pi*(N-1+2*i)/(2*N);

end

G=zeros(1,K);a1=zeros(1,K);a2=zeros(1,K);

for i=1:K

G(i)=omega0^2/(1-2*omega0*cos(theta(i))+omega0^2);

end

for i=1:K

a1(i)=2*(omega0^2-1)/(1-2*omega0*cos(theta(i))+omega0^2);

end

for i=1:K

a2(i)=(1+2*omega0*cos(theta(i))+omega0^2)/(1-2*omega0*cos(theta(i))+omega0^2);

end

if K<(N/2)

G0=omega0/(omega0+1);a0=(omega0-1)/(omega0+1);

end

w=(0+eps):pi/300:pi;

Hw2=1./(1+(sin(w)./(omega0*(c-cos(w)))).^(2*N));

plot(w/pi,Hw2);

grid;

（9）IIR低通滤波（chebyshev 1）

% IIR Lowpass Use Chebyshev Type 1

% copyright by Etual

clear;

fs=20;fpass=4;fstop=5;

Ap=0.5;As=10;

wp=2*pi*fpass/fs;ws=2*pi*fstop/fs;

omegap=tan(wp/2);omegas=tan(ws/2);

ep=sqrt(10^(Ap/10)-1);

es=sqrt(10^(As/10)-1);

e=es/ep;w=omegas/omegap;

N=ceil(log(e+sqrt(e^2-1))/log(w+sqrt(w^2-1)));

a=log(1/ep+sqrt(1/ep^2+1))/N;

omega0=omegap*sinh(a);

K=floor(N/2);

theta=zeros(1,K);omega=zeros(1,K);

for i=1:K

theta(i)=pi*(N-1+2*i)/(2*N);

end

for i=1:K

omega(i)=omegap*sin(theta(i));

end

G=zeros(1,K);a1=zeros(1,K);a2=zeros(1,K);

for i=1:K

G(i)=(omega0^2+omega(i)^2)/(1-2*omega0*cos(theta(i))+omega0^2+omega(i)^2);

end

for i=1:K

a1(i)=2*(omega0^2+omega(i)^2-1)/(1-2*omega0*cos(theta(i))+omega0^2+omega(i)^2);

end

for i=1:K

a2(i)=(1+2*omega0*cos(theta(i))+omega0^2+omega(i)^2)/(1-2*omega0*cos(theta(i))+omega0^2+omega(i)^2);

end

if K<(N/2)

G0=omega0/(omega0+1);a0=(omega0-1)/(omega0+1);

else

H0=sqrt(1/(1+ep^2));

end

f=0:1/300:10;

Hf2=1./(1+ep^2*(cheby(N,tan(pi*f/fs)/omegap)).^2);

plot(f,abs(Hf2));

grid;

（9）IIR低通滤波（chebyshev 1）

% IIR Lowpass Use Chebyshev Type 2

% copyright by Etual

clear;

fs=20;fpass=4;fstop=5;

Ap=0.5;As=10;

wp=2*pi*fpass/fs;ws=2*pi*fstop/fs;

omegap=tan(wp/2);omegas=tan(ws/2);

ep=sqrt(10^(Ap/10)-1);

es=sqrt(10^(As/10)-1);

e=es/ep;w=omegas/omegap;

N=ceil(log(e+sqrt(e^2-1))/log(w+sqrt(w^2-1)));

a=log(es+sqrt(es^2+1))/N;

omega0=omegas/sinh(a);

K=floor(N/2);

for i=1:K

theta(i)=pi*(N-1+2*i)/(2*N);

end

for i=1:K

omega(i)=omegas/sin(theta(i));

end

for i=1:K

G(i)=(1+omega(i)^-2)/(1-2*omega0^-1*cos(theta(i))+omega0^-2+omega(i)^-2);

end

for i=1:K

a1(i)=2*(1-omega0^-2+omega(i)^-2)/(1-2*omega0^-1*cos(theta(i))+omega0^-2+omega(i)^-2);

end

for i=1:K

a2(i)=(1+2*omega0^-1*cos(theta(i))+omega0^-2+omega(i)^-2)/(1-2*omega0^-1*cos(theta(i))+omega0^-2+omega(i)^-2);

end

for i=1:K

b1(i)=2*(1-omega(i))/(1+omega(i));

end

if K<(N/2)

G0=omega0/(omega0+1);a0=(omega0-1)/(omega0+1);

else

H0=sqrt(1/(1+ep^2));

end

f=(0+eps):1/100:10;

Hf2=(cheby(N,omegas./tan(pi*f/fs))).^2./((cheby(N,omegas./tan(pi*f/fs))).^2+es^2);

plot(f,abs(Hf2));

grid;

（10）chebyshev 中用到的函数 cheby.m

function CN=cheby(N,x)

if x<=1

CN=cos(N*acos(x));

else

CN=cosh(N*log(x+sqrt(x.^2-1)));

end

关键字：IIR matlab 引用地址：用matlab设计的IIR滤波器源程序-IIR一阶低通/高通

上一篇：用MATLAB设计FIR滤波器的方法
下一篇：步进电机定位控制系统VHDL程序与仿真

推荐阅读最新更新时间：2024-05-02 21:54

MATLAB对AC/DC/AC电源的死区效应谐波仿真

目前，各种逆变电源的控制方法及SPWM信号调制方式分析中，大多基于假定功率开关器件为理想开关器件，即不考虑开关器件的上升、下降和存贮时间。但实际上任何开关器件均具有开关延迟，特别是关断过程。因此,在电压型逆变器中，为了防止逆变桥同一桥臂上下开关管发生直通现象，在上下管控制信号之间必须插入一个固定的延迟时间(即死区时间)。死区时间的引入会使逆变器输出的波形品质变坏，谐波分量增加，系统的动态性能下降，并且随着开关频率的提高，死区加入而产生的各种影响(简称死区效应)增大。 1 对SPWM系统的谐波数学分析在SPWM系统中，除了死区效应产生的谐波外，而SPWM信号调制方式本身固有原因而产生谐波 ,称为固有谐波。SPWM控制

[电源管理]

基于Matlab／Simulink光伏电池模型的研究

0 引言随着经济的发展，人口的增加，化石能源逐步消耗，能源危机问题日益严重。在这样的背景下，太阳能作为一种巨量的可再生能源，引起了人们的重视，各国政府正在逐步推动太阳能光伏发电产业的发展。但是，大多数的光伏发电系统都是基于经验公式进行设计的，为了对整个设计系统进行验证和优化，有必要研究适用于光伏发电系统工程设计应用的仿真模型。由于太阳能电池阵列是光伏发电系统的核心部件，所以在光伏发电系统中，对太阳能电池阵列仿真模型的研究至关重要。太阳能电池技术发展很快，目前比较成熟且广泛应用的是经归类的太阳能电池。在2009年，全球太阳能电池的产量为1 0231MWp，到2011年预计达到1．5 GWp，比2010年增加50％

[电源管理]

基于<font color='red'>Matlab</font>／Simulink光伏电池模型的研究

基于Matlab的FIR数字滤波器的优化设计

　　数字滤波在数字信号处理中，占有重要的地位。数字滤波包括FIR和IIR两种滤波方式，其中FIR滤波具有很多优点，可以在幅度特性随意设计的同时，保证精确、严格的线性相位，滤波稳定，不会出现递归型结构中的极限振荡等不稳定现象，且误差较小，可采用FFT算法实现，因此运算效率高。设计FIR滤波器常用的方法有窗函数法与频率抽样法，但是这两种方法均不易精确控制通带与阻带的边界频率，所以在实际应用中有一定的局限性。文中用Matlab语言实现了最佳等波纹FIR滤波器的设计，通过比较显示了它在等波纹方脉冲响应方面的优化特性。　　1 FIR滤波器优化设计法　　Matlab信号工具箱中提供的Remez函数可对数字滤波器进行优化设计，得到的数

[工业控制]

MathWorks 发布包含 MATLAB 和 Simulink 产品系列的 Release 2018a

中国北京 – 2018 年 3 月 15日 – MathWorks 于今日推出了 Release 2018a (R2018a)，其中包含一系列的 MATLAB 和 Simulink 新功能。 R2018a 包括两个新产品：用于设计和测试状态监控和预测性维护算法的 Predictive Maintenance Toolbox ，集成了三维虚拟环境的车辆动态性能建模和仿真工具箱 Vehicle Dynamics Blockset 。除了 MATLAB 和 Simulink 中的新功能和新产品以外，此发行版还包括 94 个其他产品的更新和修补程序。 MATLAB 产品系列更新包括： · MATLAB： o 实时编辑器

[工业控制]

基于MATLAB的DSP调试方法

MATLAB 具有强大的分析、计算和可视化功能，利用MATLAB 提供的数十个专业工具箱，可以方便、灵活地实现对自动控制、信号处理、通信系统等的算法分析和仿真，是算法设计人员和工程技术人员必不可少的软件工具。数字信号处理器(DSP)作为一种可编程专用芯片，是数字信号处理理论实用化过程的重要技术工具，在语音处理、图像处理等技术领域得到了广泛的应用。但对于算法设计人员来讲，利用汇编语言或C 语言进行DSP 功能开发，对于具有周期长、效率低的缺点，不利于算法验证和产品的快速开发。由MathWorks 公司和TI 公司联合开发的MATLAB Link for CCS Development Tools(简称CCSLin

[嵌入式]

MathWorks 推出从 MATLAB 和 SIMULINK 生成针对 ARM CORTEX-M 处理器的优化代码的支持包

MathWorks 近日宣布，推出 Simulink、 DSP System Toolbox 和 Embedded Coder 支持包，以生成针对 ARM® Cortex ®-M 系列处理器的优化代码。这些 MATLAB 和 Simulink 支持包现与 Release 2013b一起发布，提供三个级别的集成支持： * Simulink、DSP System Toolbox 和 Embedded Coder 可以基于 ARM 的 DCMSIS DSP 库生成DSP 滤波器的性能优化代码（适用于任何 ARM Cortex-M 处理器） * Simulink 和 Embedded Coder 可以基于 GCC 和 QEMU 主机模

[嵌入式]

VB与MATLAB混合编程探讨

摘要：介绍了ＶＢ与ＭＡＴＬＡＢ混合编程的方法，二者结合可以充分利用ＶＢ的方便快捷和ＭＡＴＬＡＢ软件工具箱的强大功能。关键词：ＶＢＶＣ＋＋ＭＡＴＬＡＢＤＬＬ编译ＭＡＴＬＡＢＡｄｄ－ｉｎＭＡＴＬＡＢ是ＭａｔｈＷｏｒｋｓ公司开发的科学计算环境，具有强大的计算绘图能力，提供大量的函数库、工具箱，几乎涵盖了所有的工程计算领域，被誉为“演算纸”式的工程计算工具。但是ＭＡＴＬＡＢ语言是一种解释执行的脚本语言，运算速度较慢是一个比较突出的问题。ＶｉｓｕａｌＢａｓｉｃ作为一门易学易用的编程语言，受到很多工程技术人员的青睐，其执行速度相对较快，界面友好。因此实现ＶＢ与ＭＡＴＬＡＢ混合编程，可以为科研工作和工程应用提供有力的

[应用]

基于Matlab的孤立逆变电源的设计方案及测试

引言随着太阳能、风能等可再生能源的发展，分布式发电以其环境污染少、能源综合利用率高、供电可靠等优点，逐渐成为了各国家竞相研究的热点，在美国、欧洲等技术成熟的国家和地区，以将其广泛应用在微电网中。逆变电源作为一种有效的电力供应源，成为了微电网的重要组成部分，并在微电网的研究和实施中得到了广泛的应用。本文设计的基于PWM 的孤立逆变电源，其控制模型采用电压外环和电流内环双环控制策略，电压外环和电流内环均采用PI控制方式。应用Matlab软件建立实验模型进行仿真，通过仿真验证了控制系统设计方案的合理性，以及双环控制策略的应用效果，分析仿真结果证明了系统设计方案的合理性和有效性。 PWM逆变器的电路结构和工作原理在交-直-交

[测试测量]

基于<font color='red'>Matlab</font>的孤立逆变电源的设计方案及测试

热门资源推荐
热门放大器推荐

小广播

热门活动

换一批

■验证并选择心仪MOSFET，探寻选型奥秘！注册、体验双重好礼等你拿~

■评论有奖：元器件采购的秘密法宝，助你做个自带“松弛感”的职场人！

■新栏目器件口碑专辑上线~快来点评吧！

■中星联华直播 | 高速信号完整性分析与测试 — “码”上行动系列线上讲堂