Matlab FFT后如何识别低/高/带通滤波器？

我在Matlab中有两个零填充信号

h_1[n] = {...,0,0,1,2,1,0,0,...} 
h_2[n] = {...,0,1,0,2,0,1,0,...}

下面您可以看到它们的FFT图：

% N1 and N2 are just the lengths of h1 and h2.
H1 = fft(h1, N1); 
H2 = fft(h2, N2);

% ...

figure;
from = -floor(length(H1)/2);
to   = floor(length(H1)/2);
stem(from:to, abs(H1));

我的问题是如何确定这些是低通、高通还是带通滤波器

我知道，FFT将我的时间函数分解成频率，如果我做得对的话，

h_1[n]

和

h_2[n]

，它们被分解成频率：

h_1[k]

和

h_2[k]

那么人们如何解释这些情节呢？我不知道为什么我们必须在

h2[n]

中添加更多的零，这可能是为了有更高的采样率吗

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谢谢你的解释

我不能100%确定您使用什么来生成这些绘图

通常-如果将FFT转换为极坐标格式，则更容易解释。最终得到一个相位响应图和一个频率响应图

我建议大家读一读：

然而，我认为第一个是高通滤波器（低频低值，高频高值）

如果我读对了你的图表，那么第二个看起来像带阻效应

（1）两个信号中的填充0相当于频域中的插值，因此您可以在图中看到更密集的频谱

（2） 关于h_1[n]和h_2[n]，可以将h_2[n]视为具有因子2的h_1[n]的上采样版本，然后可以在频域中看到原始光谱的两个副本

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请参阅数字信号处理教科书中的“多速率信号处理”。

Hi！我正在使用Matlab来完成这个（在我的问题中编辑了这个）。我不知道如何将它们转换成极坐标。你知道我怎么做吗？因此，第一个图是高通滤波器，因为它在低频时的值较低，在高频时的值较高。？我想我必须从“镜像点”开始“测量”，对吗？抱歉问了这么多问题。这是从一个讲座中得来的，我没有带上所有之前需要的知识：OP问题中的abs函数进行“极坐标”转换。stem图已经是震级图了。Stefan-我认为从镜像点测量看起来是正确的。带通应该有点像这样：