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我做“基于FFT算法与实现”和“FIR滤波器的设计与实现”的实验...

一般而言，FFT算法可以分为时间抽取(DIT)FFT和频率抽取(DIF)两大类。在实际计算中，可以采用在原来序列后面补0的加长方法来提高FFT的分辨率；可以采用在原来序列后面重复的加长方法来增加FFT的幅度。

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FFT是快速傅里叶变换，FIR滤波器是有限脉冲响应滤波器。两者在概念上是完全不同的。但是FIR滤波器的输出可以通过线性卷积求的，而线性卷积在数学上可以利用FFT来快速完成，所以可以利用FFT来实现FIR滤波器。

应用快速傅里叶变换(fast fourier transform，FFT)实现FIR滤波器是一种快速实现滤波算法的重要途径。由式(1)可知，FIR滤波器的输出y(n)是输入x(n)与系统冲击响应序列h(n)的卷积，应用FFT可以快速实现卷积变换。

FFT可以求出相位，幅度和频率。可以用这个三个求出功率的相关参数。FIR和IIR主要是滤掉自己不想要的波形而已。不过一旦干扰的频率和基波频率差不多就很难做到了，这个时候需要硬件来完成。以上只是软件上的实现。

1、选窗标准：较低的旁瓣幅度，尤其是第一旁瓣；旁瓣幅度要下降得快，以利于增加阻带衰减；主瓣宽度要窄，这样滤波器过渡带较窄。

2、要从保持最大信息和消除旁瓣的综合效果出发来考虑问题，要使窗函数频谱中的主瓣宽度尽量窄，能量尽可能集中在主瓣内，从而在谱分析时获得较高的频率分辨力，在数字滤波器设计中获得较小的过渡带。

3、为了减小DFT的泄露，需要减小主瓣宽度和旁瓣幅度；理想的窗函数是主瓣宽度窄，旁瓣幅度小。矩形窗函数首尾值的突变，是其产生旁瓣的原因。所以，可以通过将输入序列的首尾数据平缓连接，以减小旁瓣的幅度，进而减小DFT的泄露。

4、设计过程中，要根据对阻带最小衰减和过渡带宽度的要求选择合适的窗函数类型和窗口长度N。

5、确定窗函数的参数：不同类型的窗函数可能具有不同的参数，例如汉宁窗和汉明窗有窗口带宽参数。这些参数可以用来调整窗函数的性质，如主瓣宽度、副瓣衰减等。

6、截止频率的选择通常取决于需要滤除的信号频率和抗混叠的要求。阶数的选择会影响到滤波器的陡峭度和计算复杂度。窗函数的选择会影响到频谱过渡带的宽度和滤波器的纹波响应。

1、设FIR滤波器的单位冲激响应h (n)为一个N点序列，0 ≤ n ≤N —1，则滤波器的系统函数为H(z)=∑h(n)*z^-k。就是说，它有（N—1）阶极点在z = 0处，有（N—1）个零点位于有限z平面的任何位置。

2、h(n)=hd(n)w(n)h(n)就作为实际设计的FIR数字滤波器的单位脉冲响应序列，其频率响应函数H(ejω)为H(ejω)=用窗函数法设计的滤波器性能取决于窗函数w(n)的类型及窗口长度N的取值。

3、-1用窗函数法设计一个线性相位FIR低通滤波器，并满足性能指标：通带边界频率 Wp=0.5*pi，阻带边界频率Ws=0.66*pi，阻带衰减不小于40dB，通带波纹不大于3dB。选择汉宁窗。

4、函数fir1（）和fir2（）利用加窗傅里叶级数法设计FIR滤波器。函数fir1（）用来设计传统的LP（低通）、HP（高通）、BP（带通）、BS（带阻）和多频带FIR滤波器；而函数fir2（）用来设计具有任意幅度响应的的FIR滤波器。

5、其次，因为理想滤波器的 hd(n)是无限长的，所以需要对 hd(n) 进行截断，数学上称这种方法为窗函数法。

1、rectwin，矩形窗口调用格式：w = rectwin(L)，%返回L列向量中的矩形窗口长度w。该功能是为了完整性而提供的；矩形窗口相当于没有窗口。

2、plot（x1，y1）；axes（handles.axes2） %指定‘tag’为‘axes2’的坐标轴 plot（x2，y2）；。。这个x1 x2 y1 y2，你应该在程序中是传递过来的参数，或者是全局变量。

3、是不是0.1π约为0.3，0.17π约为0.5。纯属瞎猜，别喷。

4、PC机(装有MATLAB、MCOM-TG305配套实验软件) 1台3 实验原理离散傅里叶变换(DFT)和卷积是信号处理中两个最基本也是最常用的运算，它们涉及到信号与系统的分析与综合这一广泛的信号处理领域。

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