Matlab FIR滤波器设计

考虑方差σ2y=1.2的高斯白噪声过程y[n]，该过程通过具有脉冲响应的长度为2的有限脉冲响应滤波器g[n]

 g[0]=2, g[1]=0.6,

及

产生的输出过程是：

   r[n] = g[n]*y[n] = ∑∞k=−∞ ( g[k] y[n−k] )

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如何在Matlab中设计FIR滤波器？

这看起来比实际情况更复杂。对于给定的

g

，在滤波器术语中是红外滤波器的a

b

，很容易“设计”滤波器

b

已经是定义整个过滤器的过滤器系数。以下代码在过滤器可视化工具中打开过滤器：

b = [2; 0.6];
fvtool(b,1)

要应用此筛选器，请使用

筛选器

。要产生正态分布的噪声，请使用标准偏差乘以

randn

，标准偏差为

sqrt（1.2）

：

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xf

是经过过滤的信号。

sniff…sniff sniff。。。。闻起来像是家庭作业。我建议你先看看Mathworks已经提供的关于这个主题的信息：谢谢，但我试图确定函数x（n）的自相关性，它是r（n）+d（n）的结果（这是一个独立的高斯噪声过程）。除了g（n）值和两个方差：sy=1.2和sd=0.2外，没有已知值。从数学上我推导出x（n）的自相关函数是Rxx=syg（m）*g（-m）+sdδ（m）。为此，我想使用Matlab中的函数xcorr来确定卷积，但我不知道如何在Matlab中编写g（m）和g（-m）。@Daan Wabeke:好的，这就是你在另一篇文章中想做的。但是我回答了这篇文章的问题，所以在这里得到一个被接受的答案会很好。然后，下一个问题可以在你要求的其他帖子中解决。对不起，我是这个网站的新手，你回答了我的问题，谢谢。你所说的被接受的答案是什么意思？明白了，很抱歉我的困惑。但是我仍然有困难，因为我的问题是实现g（m）。我现在所做的只是简单地使用一个向量[20.6]，但这似乎并不正确。

b = [2; 0.6];
fvtool(b,1)

x = randn(1,100) * sqrt(1.2);
xf = filter(b,1,x);