很多系统都用一个ADC对温度和压力传感器产生的模拟数据进行采样。有时候，系统噪声或其它因素会使原本缓慢波动的数据乱跳起来。为了降低高频噪声，设计师经常会在传感器和模/数转换器级之间接一个模拟RC（电阻器-电容器）低通滤波器。但是，这种方法并不总是很理想或很实用。例如，要获得分钟级的时间常数，就需要非常大的R、C值。 　   图1显示的是一个模拟RC低通滤波器以及它的设计公式。去除ADC线性范围内的噪声信号还有另一种方法，即使用模拟RC低通滤波器的数字等式。该滤波器的软件只有两行C代码：       LPOUT=LPACC/K，式中滤波器的输出值为LPACC除以一个常数。 LPACC=L

通信数字信号处理。 设计数字滤波器 用matlab直接打开

①用窗函数法设计的滤波器，如果在阻带截止频率附近刚好满足，则离开阻带截止频率越远，阻带衰减富裕量越大，即存在资源浪费； ② 几种常用的典型窗函数的通带最大衰减和阻带最小衰减固定，且差别较大，又不能分别控制。所以设计的滤波器的通带最大衰减和阻带最小衰减通常都存在较大富裕。如本实验所选的blackman窗函数，其阻带最小衰减为74dB,而指标仅为60dB。 ③ 用等波纹最佳逼近法设计的滤波器，其通带和阻带均为等波纹特性，且通带最大衰减和阻带最小衰减可以分别控制，所以其指标均匀分布，没有资源浪费，所以其阶数低得多。

变步长自适应数字滤波器的稳定条件，肖扬，宋明艳，变步长自适应数字滤波器的权值随信号和噪声的变化自动调整时可能出现不稳定。为解决这一问题，本文提出变步长自适应数字滤波器的

基于Python的数字滤波器设计

通过高级语言或汇编语言编程实现较复杂的功能，加深对DSP芯片TMS320C54x的结构、工作原理的理解，获得DSP应用技术的实际训练，掌握设计较复杂DSP系统的基本方法。 Matlab辅助DSP实现FIR，其总体过程为在DSP中编写处理程序；在Matlab中利用滤波器设计、分析工具(FDATool)，根据指定的滤波器性能快速设计一个FIR，然后把滤波器系数以头文件形式导人CCS中，头文件中含滤波器阶数和系数数组，在Matlab中调试、运行DSP程序并显示、分析处理后的数据。使用该方法，便于采用语言来实现程序。头文件名不变，当Matlab中设计的滤波器系数改变时，相应头文件中系数也改变，方便了程序调试、仿真。

心电信号处理中的数字滤波器的设计，你不能再多出来东西了吧。

17．图P6-17表示一个数字滤波器的频率响应。 1）用冲激响应不变法，求原型模拟滤波器频率响应。 2）用双线性变换法，求原型模拟滤波器频率响应。 解： 由图可得

常见的几种窗函数及其对应滤波器的频率响应

此目录中的 MATLAB 例程通过数字滤波实现 0 阶和 1 阶 Hankel 变换。 这些例程基于 Walt Anderson 的 Fortran 程序，该程序发布为： Anderson, WL, 1979，计算机程序数值积分Adaptive Digital 对 0 阶和 1 阶的相关 Hankel 变换过滤。 地球物理学，44（7）：1287-1305。 此代码中使用的实际权重来自最初于 1979 年发布的代码的更新版本。 例程 hankel0 计算 0 阶变换。 程序 hankel1 计算一阶变换。 例程 hankel01 计算两种变换。 测试脚本对具有已知转换的五个函数进行转换，并将结果与​​已知的精确值进行比较。 函数 c1 到 c5 是由 test 转换的五个函数。