digitalFilter

Filtro digital

Descripción

Se utiliza para diseñar y editar objetos.designfiltdigitalFilter

Utilícelo en el formulario para diseñar un filtro digital, , con el tipo de respuesta .designfiltd = designfilt(resp,Name,Value)dresp Personalice aún más el filtro utilizando pares.Name,Value
Utilícelo en el formulario para editar un filtro existente, .designfiltdesignfilt(d)d
Nota
Esta es la única manera de editar un objeto existente.digitalFilter Sus propiedades son de solo lectura.
Utilícelo en el formulario para filtrar una señal con un archivo .filterdataOut = filter(d,dataIn)digitalFilterd La entrada puede ser un vector de precisión doble o simple. También puede ser una matriz con tantas columnas como haya canales de entrada.
Se utiliza para visualizar un archivo .FVTooldigitalFilter
Estas funciones toman objetos como entrada.digitalFilter

Funciones del objeto

Filtrado

Función	Descripción
`fftfilt`	Filtra una señal con un método de adición de superposición basado en FFT`digitalFilter`
`filter`	Filtra una señal utilizando un`digitalFilter`
`filtfilt`	Realiza el filtrado de fase cero de una señal con un`digitalFilter`

Análisis de filtros

Función	Descripción
`double`	Lanza los coeficientes de una precisión a doble`digitalFilter`
`filt2block`	Genera un bloque de filtro correspondiente a unSimulink^®`digitalFilter`
`filtord`	Devuelve el orden de filtro de un`digitalFilter`
`firtype`	Devuelve el tipo (1, 2, 3 o 4) de un FIR`digitalFilter`
`freqz`	Devuelve o traza la respuesta de frecuencia de un`digitalFilter`
`fvtool`	Abre la Herramienta de visualización de filtros y muestra la respuesta de magnitud de un`digitalFilter`
`grpdelay`	Devuelve o traza la respuesta de retardo de grupo de un`digitalFilter`
`impz`	Devuelve o traza la respuesta de impulso de un`digitalFilter`
`impzlength`	Devuelve la longitud de la respuesta de impulso de un , ya sea real (para filtros FIR) o eficaz (para filtros IIR)`digitalFilter`
`info`	Devuelve una matriz de caracteres con información sobre un`digitalFilter`
`isallpass`	Devuelve si a es allpass`truedigitalFilter`
`isdouble`	Devuelve si los coeficientes de a son de doble precisión`truedigitalFilter`
`isfir`	Devuelve si a tiene una respuesta de impulso finita`truedigitalFilter`
`islinphase`	Devuelve si una fase lineal tiene`truedigitalFilter`
`ismaxphase`	Devuelve si a es fase máxima`truedigitalFilter`
`isminphase`	Devuelve si a es una fase mínima`truedigitalFilter`
`issingle`	Devuelve si los coeficientes de una precisión única`truedigitalFilter`
`isstable`	Devuelve si a es estable`truedigitalFilter`
`phasedelay`	Devuelve o traza la respuesta de retardo de fase de un`digitalFilter`
`phasez`	Devuelve o traza la respuesta de fase (sin envolver) de un`digitalFilter`
`single`	Lanza los coeficientes de una precisión única`digitalFilter`
`ss`	Devuelve la representación del espacio de estado de un`digitalFilter`
`stepz`	Devuelve o traza la respuesta de paso de un`digitalFilter`
`tf`	Devuelve la representación de la función de transferencia de un`digitalFilter`
`zerophase`	Devuelve o traza la respuesta de fase cero de un`digitalFilter`
`zpk`	Devuelve la representación de ganancia de polo cero de un`digitalFilter`
`zplane`	Muestra los polos y ceros de la función de transferencia representada por un`digitalFilter`

Ejemplos

contraer todo

Filtro IIR de paso bajo

Abrir script en vivo

Diseñe un filtro IIR de paso bajo con el orden 8, la frecuencia de banda de paso 35 kHz y la ondulación de banda de paso 0,2 dB. Especifique una frecuencia de muestreo de 200 kHz. Visualice la respuesta de magnitud del filtro.

lpFilt = designfilt('lowpassiir','FilterOrder',8, ...          'PassbandFrequency',35e3,'PassbandRipple',0.2, ...          'SampleRate',200e3); fvtool(lpFilt)

Utilice el filtro que ha diseñado para filtrar una señal aleatoria de 1000 muestras.

dataIn = randn(1000,1); dataOut = filter(lpFilt,dataIn);

Salida de los coeficientes de filtro, expresados como secciones de segundo orden.

sos = lpFilt.Coefficients

sos = 4×6

    0.2666    0.5333    0.2666    1.0000   -0.8346    0.9073
    0.1943    0.3886    0.1943    1.0000   -0.9586    0.7403
    0.1012    0.2023    0.1012    1.0000   -1.1912    0.5983
    0.0318    0.0636    0.0318    1.0000   -1.3810    0.5090

Consulte también

Introducido en R2014a

Documentación de Signal Processing Toolbox

Soporte

Deep Learning for Signal Processing with MATLAB

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