1-D digital filter
Syntaxy = 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)DescriptionThe filter function filters a data sequence
using a digital filter which works for both real and complex inputs.
The filter is a direct form II transposed implementation
of the standard difference equation (see "").y = filter(b,a,X) filters
the data in vector X with the filter described
by numerator coefficient vector b and denominator
coefficient vector a. If a(1) is
not equal to 1, filter normalizes
the filter coefficients by a(1). If a(1) equals 0, filter returns
an error.If X is a matrix, filter operates
on the columns of X. If X is
a multidimensional array, filter operates on the
first nonsingleton dimension.[y,zf] = filter(b,a,X) returns
the final conditions, zf, of the filter delays.
If X is a row or column vector, output zf is
a column vector of max(length(a),length(b))-1.
If X is a matrix, zf is an array
of such vectors, one for each column of X, and
similarly for multidimensional arrays.[y,zf] = filter(b,a,X,zi) accepts
initial conditions, zi, and returns the final conditions, zf,
of the filter delays. Input zi is a vector of length max(length(a),length(b))-1,
or an array with the leading dimension of size max(length(a),length(b))-1 and
with remaining dimensions matching those of X.y = filter(b,a,X,zi,dim) and [...]
= filter(b,a,X,[],dim) operate across the dimension dim.ExamplesYou can use filter to find a running average
without using a for loop. This example finds the
running average of a 16-element vector, using a window size of 5. data = [1:0.2:4]';
windowSize = 5;
filter(ones(1,windowSize)/windowSize,1,data)
3.6000More AboutThe filter function is implemented as a
direct form II transposed structure,a(1)*y(n) = b(1)*x(n) + b(2)*x(n-1) + ... + b(nb+1)*x(n-nb)
- a(2)*y(n-1) - ... - a(na+1)*y(n-na)where n-1 is the filter order, which handles
both FIR and IIR filters , na is the feedback filter order,
and nb is the feedforward filter order. Due to
normalization, assume a(1) = 1.or
The operation of filter at sample m is
given by the time domain difference equations
The input-output description of this filtering operation in
the z-transform domain is a rational transfer function,
References[1] Oppenheim, A. V. and R.W. Schafer. Discrete-Time
Signal Processing, Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall,
1989, pp. 311-312. See Also |
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用matlab实现低通滤波，filter函数的用法
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新手, 积分 5, 距离下一级还需 45 积分
下面是我编的一段IIR数字低通滤波的程序，filter以后的输出跟输入相比没有变化，高频波没有被滤掉！请各位大神指点一二，感激涕零~~~
Fs=8000;%滤波器参数设置
[n,Wn]=ellipord(Wp/(Fs/2),Ws/(Fs/2),Rp,Rs);& & %确定滤波器的最小阶数；
[num,den]=ellip(n,Rp,Rs,Wn);
[H,W]=freqz(num,den);
f=W/pi*(Fs/2);
t=0:1/.005-1/240000);
x=cos(2*pi*800*t)+cos(2*pi*3000*t);
y=filter(num,den,x);
subplot(311)
plot(f,20*log10(abs(H)));grid
subplot(312)
plot(t,x);
axis([0 0.005 -2 2]);grid
subplot(313)
plot(t,y);
axis([0 0.005 -2 2]);grid
<h1 style="color:# 麦片财富积分
求教！求教！求教！
<h1 style="color:# 麦片财富积分
songzy41 发表于
如果LZ不希望有滤波器的延迟，可用filtfilt函数进行滤波.
论坛优秀回答者
关注者： 431
如果LZ不希望有滤波器的延迟，可用filtfilt函数进行滤波.
<h1 style="color:# 麦片财富积分
求助啊求助啊~~~
论坛优秀回答者
关注者： 431
LZ对时间的设置为
t=0:1/.005-1/240000);
采样频率为240000，而滤波器的Fs=8000，两者对不上。
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songzy41 发表于
LZ对时间的设置为
t=0:1/-1/240000);
采样频率为240000，而滤波器的Fs=8000，两者对不上。 ...
谢谢你，谢谢啊~~~
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songzy41 发表于
LZ对时间的设置为
t=0:1/-1/240000);
采样频率为240000，而滤波器的Fs=8000，两者对不上。 ...
你好，滤波之后波形有延迟，你是怎么处理的？不好意思啊，又麻烦你了~
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折腾了一天也没找出问题，求各位大神点播，感激涕零啊
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kimad 发表于
求教！求教！求教！
有啥可以帮你的
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MATLAB中文论坛微社区请问在Matlab中filter的用法是什么？
请问在Matlab中filter的用法是什么？
09-03-04 &
filter(A,a,C),此处只说明a为单个值的情况,a为单个值,即为权值,在最终结果上乘上这个值即可，这是个滤波器，将C向量左右向反转后，依次经过A，对应值相乘后再相加，。。相当于我们所说的卷积运算。
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关于使用MATLAB做FFT filter滤波收藏
我有一个很白痴的问题。就是我有一组数据，差不多就是X[1000000],Y[1000000]这样的数据，X是时间列，存的就是时间，0.001，0.002……Y里边是某一个物理量的数据。我想对数据做相当于origin里边的FFT filter，滤波到某一个频率，比如扔掉5Hz以上的。怎么做呢？求指教～
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直接把变换后的5Hz以上的数据置零即可
首先谢谢你的回答，然后你说的那个我也知道的。然后是我不知道哪些数字是5hz以上的。FFT变换之后的数据是整个一个数组里的。。横轴应该是频率轴吧，然后频率轴有哪些频率的值呢？
对，建议你先去看一看FFT的算法；FFT可以进行简单滤波。下面针对你的问题解答一下。
fft处理实际上是傅里叶变换的一种算法，他算出的结果是以频率作为横轴，Y轴是幅值情况，因此FFT算出的图像称为幅频特性图；Y轴数值取模方即得功率谱。
fft滤波的是这样操作的，首先对原信号进行FFT变换，得到频域的幅值函数，然后再确定需要的频段，将函数中不需要的频率段幅值置零；然后进行逆傅里叶变换，即得到滤波后的图像。
你所说的问题有一个处理办法，利用循环做，先设定阈值，然后用循环依次检测数据，滤掉不需要的频率。你可以参考一下网上的FFT滤波函数来写
祝你早日成功
嗯～我已经解决啦，谢谢你！
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历史上的今天
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blogAbstract:'1fftshift,fftshift(M),是作用是将,M矩阵的左右对换,上下对换..
filter2(B,X),B为滤波器.X为要滤波的数据,这里将B放在X上,一个一个移动进行模板滤波. 可以看出,这里是将d对c 进行模板滤,重叠区相*,然后相加,得到的值,38=4*1+2*3+5*2+3*6; 24=4*6;.........这时默认滤婆器的左上角,首先将与数据的左上角相重合,然后移动模板进行滤波.还有其它设置.filter2(c,d ,\'same\')与上一致.same是默认的.filter2(c,d,\'valid\'),这时默认滤婆器的左上角,首先将与数据的左上角相重合,然后移动模板进行滤波.但是要保证移动过程中,滤波器所有地方都要与数据重合,都是全部重合的,filter(c,d,\'full\')这与same相反,它首先使滤波器的右下角与数据的左上角重合,然后移动模板进行滤波.',
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