文件名称：带阻滤波器matlab代码-B1_project:我的学业三年级的迷你项目
文件大小：3.44MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-16 06:45:58
系统开源
带阻滤波器matlab代码时域重构与过滤 信息工程小项目2017-18 该项目的主要目的是开发用于设计最佳脉冲响应序列的代码，以对采样数据进行低通滤波，并报告代码及其使用结果。 我使用了多种数值技术，包括优化和积分，并将这些方法与通过傅立叶变换分析得出的思想相结合。 入门 此代码将在以下版本的最小安装上运行 代码 1.1-重建 采集输入函数的样本，在时域中重建带宽受限的信号，并计算原始函数与重建之间的误差。 1.2-频谱 使用快速傅立叶变换计算样品的功率谱。 2-傅立叶 使用截短的傅立叶级数计算低通滤波器。 3-最小二乘法 通过使用最小二乘法优化器来拟合通带（绿色）和阻带（红色）来计算低通滤波器。 4-线性编程 线性程序的一般形式为： 这部分代码通过将问题视为线性编程问题来计算低通滤波器。 5-筛选器评估 本节组合了前面所有部分的代码，以评估每种过滤方法在低通滤波功能时的性能。 它还评估产生一个合理的滤波器需要多少个离散项。 当项数增加时（尽管吉布斯现象的患病率也增加），线条更接近所需的步长。 6-重建优化 作为对该项目的进一步探索，我探索了窗口大小（要包含在滤波器中的项数）如何影响平
【文件预览】：
B1_project-master
----3 - LeastSq()
--------lsqlowpass.m(2KB)
--------lollipop.m(1022B)
--------simps.m(273B)
--------lsqlp_ir_51_31-37.fig(29KB)
--------hleastsq.mat(457B)
--------lsqlp_fr_51_31-37.fig(59KB)
--------costfunction.m(1KB)
--------gactual.m(494B)
--------etacoeffs.m(462B)
----1.2 - Spectrum()
--------myspectrum.eps(19KB)
--------func.m(430B)
--------func_bandlimit.m(290B)
--------spectrum.m(1KB)
----1.1 - Reconstruction()
--------reconstruct.m(1KB)
--------10 max freq.svg(268KB)
--------2p1 max freq.svg(75KB)
--------func.m(431B)
--------func_tapered.m(522B)
--------func_bandlimit.m(272B)
--------notes.txt(205B)
--------sincinterp.m(786B)
----5 - Filter Evaluation()
--------reconstruct.m(794B)
--------performance.svg(220KB)
--------time_filters.m(1KB)
--------plot_filters.m(1KB)
--------tap test.fig(848KB)
--------Spectrum_error.m(730B)
--------simps.m(495B)
--------plot_functions.m(2KB)
--------tap test.svg(822KB)
--------sincinterpv.m(561B)
--------generate_filters.m(1KB)
--------performance.fig(307KB)
--------func.m(431B)
--------transition test.svg(332KB)
--------sample.m(674B)
--------spectrum.m(401B)
----Gain()
--------gain_synthdata.m(813B)
--------gain_cost.m(513B)
--------gain_fit.m(1KB)
--------gain_fit_lm.m(1KB)
--------gain_noisy_dB.m(517B)
--------gain_script.m(1KB)
--------gain_sd.m(365B)
--------gain.dat(2KB)
--------gain_diff.m(509B)
--------gain_noisysd.m(439B)
--------gain_dB.m(330B)
----assets()
--------5p1.png(161KB)
--------4.png(32KB)
--------3.png(33KB)
--------4e.png(20KB)
--------5p2.png(140KB)
--------1p2.png(35KB)
--------1p1.png(62KB)
--------2.png(24KB)
--------6p1.png(40KB)
--------6p2.png(312KB)
----README.md(3KB)
----6 - Reconstruction Optimise()
--------Reconstruction Error.fig(132KB)
--------window_optimiser.m(2KB)
--------reconstruct.m(2KB)
--------Windowing.fig(30KB)
--------reconstruct example.fig(113KB)
--------sincinterpw.m(2KB)
--------sincinterpv.m(561B)
--------reconstructw.m(2KB)
--------Reconstruction Error.svg(1.18MB)
--------func.m(430B)
--------Windowing.svg(72KB)
--------reconstruct example.svg(114KB)
--------Reconstruction Error.png(312KB)
--------sampling_optimiser.m(2KB)
--------sincinterp.m(786B)
--------Windowing.png(40KB)
--------Window Data.mat(5KB)
----4 - LinProg()
--------lollipop.m(1020B)
--------buildCmatrix.m(471B)
--------linprog_ir_51_31-37.fig(29KB)
--------pudding.m(252B)
--------linproglowpass.m(2KB)
--------linprog_fr_51_31-37.fig(58KB)
--------hlinprog.mat(456B)
--------gactual.m(494B)
----2 - Fourier()
--------fourierlowpass.m(1KB)
--------gdesired.m(411B)
--------lollipop.m(1022B)
--------fourierlowpass_ir_51_0p34.fig(29KB)
--------gactual.m(554B)
--------fourierlowpass_fr_51_0p34.fig(57KB)
--------hfourier.mat(457B)
--------etacoeffs.m(522B)
----.gitignore(7B)
----Gamma()
--------gamma_count.m(365B)
--------gamma_script.m(1KB)