#include"math.h"
十多年的忻府网站建设经验，针对设计、前端、开发、售后、文案、推广等六对一服务，响应快，48小时及时工作处理。成都营销网站建设的优势是能够根据用户设备显示端的尺寸不同，自动调整忻府建站的显示方式，使网站能够适用不同显示终端，在浏览器中调整网站的宽度，无论在任何一种浏览器上浏览网站，都能展现优雅布局与设计，从而大程度地提升浏览体验。创新互联建站从事“忻府网站设计”,“忻府网站推广”以来，每个客户项目都认真落实执行。
void firwin(n,band,fln,fhn,wn,h)
int n,band,wn;
double fln,fhn,h[];
{int i,n2,mid;
double s,pi,wc1,wc2,beta,delay;
double window();
beta=0.0;
if(wn==7)
{printf("input beta parameter of Kaiser window(2beta10)\n");
scanf("%1f",beta);
}
pi=4.0*atan(1.0);
if((n%2)==0)/*如果n是偶数*/
{n2=n/2+1;/*这行什么意蔽茄思顷并渗*/
mid=1;
}
else
{n2=n/2;
mid=0;
}
delay=n/2.0;
wc1=2.0*pi*fln;
if(band=3) wc2=2.0*pi*fhn;/*先判断用户输入的数据，如果band参数大于3*/
switch(band)
{case 1:
{for(i=0;i=n2;i++)
{s=i-delay;
h[i]=(sin(wc1*s)/(pi*s))*window(wn,n+1,i,beta);
h[n-i]=h[i];
}
if(mid==1) h[n/2]=wc1/pi;
break;
}
case 2:
{for(i=0;i=n2;i++)
{s=i-delay;
h[i]=(sin(pi*s)-sin(wc1*s))/(pi*s);
h[i]=h[i]*window(wn,n+1,i,beta);
h[n-i]=h[i];
}
if(mid==1) h[n/2]=1.0-wc1/pi;
break;
}
case 3:
{for(i=0;in2;i++)
{s=i-delay;
h[i]=(sin(wc2*s)-sin(wc1*s))/(pi*s);
h[i]=h[i]*window(wn,n+1,i,beta);
h[n-i]=h[i];
}
if(mid==1)h[n/2]=(wc2-wc1)/pi;
break;
}
case 4:
{for(i=0;i=n2;i++)
{s=i-delay;
h[i]=(sin(wc1*s)+sin(pi*s)-sin(wc2*s))/(pi*s);
h[i]=h[i]*window(wn,n+1,i,beta);
h[n-i]=h[i];
}
if(mid==1)h[n/2]=(wc1+pi-wc2)/pi;
break;
}
}
}
static double window(type,n,i,beta)
int i,n,type;
double beta;
{int k;
double pi,w;
double kaiser();
pi=4.0*atan(1.0);
w=1.0;
switch(type)
{case 1:
{w=1.0;
break;
}
case 2:
{k=(n-2)/10;
if(i=k)
w=0.5*(1.0-cos(i*pi/(k+1)));
break;
}
case 3:
{w=1.0-fabs(1.0-2*i/(n-1.0));
break;
}
case 4:
{w=0.5*(1.0-cos(2*i*pi/(n-1)));
break;
}
case 5:
{w=0.54-0.46*cos(2*i*pi/(n-1));
break;
}
case 6:
{w=0.42-0.5*cos(2*i*pi/(n-1))+0.08*cos(4*i*pi/(n-1));
break;
}
case 7:
{w=kaiser(i,n,beta);
break;
}
}
return(w);
}
static double kaiser(i,n,beta)
int i,n;
double beta;
{
double a,w,a2,b1,b2,beta1;
double bessel0();
b1=bessel0(beta);
a=2.0*i/(double)(n-1)-1.0;
a2=a*a;
beta1=beta*sqrt(1.0-a2);
b2=bessel0(beta1);
w=b2/b1;
return(w);
}
static double bessel0(x)
double x;
{int i;
double d,y,d2,sum;
y=x/2.0;
d=1.0;
sum=1.0;
for(i=1;i=25;i++)
{d=d*y/i;
d2=d*d;
sum=sum+d2;
if(d2雀脊sum*(1.0e-8)) break;
}
return(sum);
}
这是窗函数法的，当然还有其他的比如切比雪夫，零相位滤波什么的，我也在研究，不是很懂哈
这个我刚好做过一个滤波器，事实上对时域信号做FFT，截取一定点数再做逆FFT相当于理想滤波。设计滤波器代码如下：
f1=100;f2=200;%待滤波正弦信号频率
fs=2000;%采样频率
m=(0.3*f1)/(fs/2);%定义过度带宽
M=round(8/m);%定义窗函数的长度
N=M-1;%定义滤波器的阶数
b=fir1(N,f2/fs);%使用fir1函数设计滤波器
%输入的参数分别是滤波器的阶数和截止频率
figure(1)
[h,f]=freqz(b,1,512);%滤波器的幅频特性图
%[H,W]=freqz(B,A,N)当N是一个整数时函数返回N点的频率向量和幅频响应向量
plot(f*fs/(2*pi),20*log10(abs(h)))%参数分别是频率与幅值
xlabel('频率/赫兹');ylabel('增益/分贝');title('滤波器的增益响应');
figure(2)
subplot(211)
t=0:1/fs:0.5;%定义时察液仿间范围和败纤步长
s=sin(2*pi*f1*t)+sin(2*pi*f2*t);%滤波前信号
plot(t,s);%滤波前的信号图像
xlabel('时间/秒');ylabel('幅度');title('信号滤波前时域图');
subplot(212)
Fs=fft(s,512);%将信号变换到频域
AFs=abs(Fs);%信号频域图的幅值埋搭
f=(0:255)*fs/512;%频率采样
plot(f,AFs(1:256));%滤波前的信号频域图
xlabel('频率/赫兹');ylabel('幅度');title('信号滤波前频域图');
figure(3)
sf=filter(b,1,s);%使用filter函数对信号进行滤波
%参数分别为滤波器系统函数的分子和分母多项式系数向量和待滤波信号输入
subplot(211)
plot(t,sf)%滤波后的信号图像
xlabel('时间/秒');ylabel('幅度');title('信号滤波后时域图');
axis([0.2 0.5 -2 2]);%限定图像坐标范围
subplot(212)
Fsf=fft(sf,512);%滤波后的信号频域图
AFsf=abs(Fsf);%信号频域图的幅值
f=(0:255)*fs/512;%频率采样
plot(f,AFsf(1:256))%滤波后的信号频域图
xlabel('频率/赫兹');ylabel('幅度');title('信号滤波后频域图');
