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1、以FIR数字高通滤波器为例，详细分析时域卷积运算和频域加权算法的物理意义。
2、IIR数字滤波器的设计一般是利用目前已经很成熟的模拟滤波器的设计方法来进行设计，通常采用模拟滤波器原型有butterworth函数、chebyshev函数、bessel函数、椭圆滤波器函数等。
3、巴特沃斯IIR滤波器的设计在MATLAB下，设计巴特沃斯IIR滤波器可使用butter函数。Butter函数可设计低通、高通、带通和带阻的数字和模拟IIR滤波器，其特性为使通带内的幅度响应最大限度地平坦，但同时损失截止频率处的下降斜度。
1、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。
2、第一步：通过 |H(e^jw )|≤0.02 可以确定阻带的衰减As20lg0.02，通过As查表确定应该使用什么窗W(n)。第二步：将带阻分解为全通减一个低通（截止频率为0.5π），在加一个低通（截止频率为0.3π），。
3、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。
4、这样可使滤波器实际频率响应更好地逼近理想频率响应。
5、FIR数字滤波器的设计原理 1 数字滤波器 数字滤波器的可分为FIR(有限脉冲响应)和IIR(无限脉冲响应)两种。IIR滤波器的系统函数是两个Z的多项式的有理分式，而FIR滤波器的分母为1，即只有一个分子多项式。
数字滤波器分为两类IIR和FIR。FIR和IIR的滤波原理都是进行卷积，说白了就是对数入信号进行某种计算。FIR用处就在于对数字信号进行必要的处理，得到所需的输出信号。
滤波器也就是能让某些频率的信号能够通过，有些频率就会阻止通过 在数学上是这样的，任何数学传递函数表达式都可以使用傅立叶级数展开，在物理上任何一个信号都可以说是多个不能频率和幅度的信号的。
FIR有限冲击响应滤波器，输入消失，输出消失。IIR无限冲击响应滤波器，输入消失，输出不消失。
就是幅频的选择特性。正如你说的，因为存在极点，可以将保证传递函数的模值具有相比只有零点的fir更加陡峭的特性，从而具有更加好的频率选择特性。
双线性变换法 为了克服脉冲响应不变法缺点，将整个模拟频率轴压缩到 之间。切比雪夫等波纹最佳逼近法设计FIR滤波器 FIR滤波器的阶数一般是IIR阶数的5至10倍，但是IIR滤波器要想有线性相位特性，必须进行相位校正。
滤波操作在一定程度上等同于卷积运算，也就是说对于一个信号x， 有一个滤波器h，x卷积h就是对x进行滤波。
(s)映射为数字滤波器的系统函数 H ( z ) H(z) H(z)， 因此从模拟滤波器转为数字滤波器的根本就是从s平面转化为z平面。
在分子上，0是零点分母（0），极点分子分母具有相同的零极点。 它可以由零点的所有长度除以所有极点长度乘积所代表的单位圆运动来消除，以反映滤波器的性质，并关注稳定系统和因果系统。 对于零极点要求。
最简单的该法就是在你‘y=filter(B，A，x)；’这句话之前加上‘[B，A] = impinvar(B，A)；’即利用脉冲响应不变法，现将你的模拟滤波器转成数字滤波器，然后在进行后续的数字滤波器处理，这样你出来的频谱就对了。
称此时的频率值为极点。滤波器是由电容、电感和电阻组成的滤波电路。滤波器可以对电源线中特定频率的频点或该频点以外的频率进行有效滤除，得到一个特定频率的电源信号，或消除一个特定频率后的电源信号。
e^jw)|在w=0处取得最大值称为低通滤波器，在π处取得最大值称为高通滤波器，在0~π之间取得最大值通常为带通滤波器。本题是在w=0处取得最大值，所以是低通滤波器，这是根据零极点与频率响应的关系确定的。
常用的变换方法有：脉冲响应不变法，阶跃响应不变法，双线性变换法。
关键词：滤波器性能 滤波器函数 高通滤波器 滤波器数字 模拟滤波器 滤波器的 FIR滤波器 滤波器的设计 设fir滤波器的系统函数为
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