内容简介:MATLAB 中 filter 函数的使用
一维数字滤波滤波器filter 使用
filter
1-D digital filter
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Syntax
y = filter(b,a,X)
[y,zf] = filter(b,a,X)
[y,zf] = filter(b,a,X,zi)
y = filter(b,a,X,zi,dim)
[...] = filter(b,a,X,[],dim)
滤波函数 0.15
H(z) = ----------------------
1 - 0.8*z^-1
b = 0.15 ;
a = [1 -0.8];
n = [0:100];
x = 2*sin(0.05*pi*n) + 2*randn(1, 101); %滤波前序列
imp = [1; zeros(100, 1)];
h = filter(b, a, imp); % filter 函数使用 将x 变成滤波前序列
w = conv(x, h); % 做乘积
yc = w(1:101); %滤波序列
z= filter(b, a, x); % 进行滤波
xlabel('n');
ylabel('x y yc');
plot(n, x,'r',n,z ,'b', n,yc,'m');
grid;
思想很简单,首先是用冲击函数 Imp = [1 ; zeros(100,1)] 取求出滤波函数,然后再与函数进行乘积
运算结果:
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机器学习基础教程
(英)Simon Rogers,、Mark Girolami / 郭茂祖、王春宇 刘扬 刘晓燕、刘扬、刘晓燕 / 机械工业出版社 / 2014-1 / 45.00
本书是一本机器学习入门教程,包含了数学和统计学的核心技术,用于帮助理解一些常用的机器学习算法。书中展示的算法涵盖了机器学习的各个重要领域:分类、聚类和投影。本书对一小部分算法进行了详细描述和推导,而不是简单地将大量算法罗列出来。 本书通过大量的MATLAB/Octave脚本将算法和概念由抽象的等式转化为解决实际问题的工具,利用它们读者可以重新绘制书中的插图,并研究如何改变模型说明和参数取值。......一起来看看 《机器学习基础教程》 这本书的介绍吧!