Уважаемые коллеги! Предлагаем вам разработку программного обеспечения под ключ.
Опытные программисты сделают для вас мобильное приложение, нейронную сеть, систему искусственного интеллекта, SaaS-сервис, производственную систему, внедрят или разработают ERP/CRM, запустят стартап.
Сферы - промышленность, ритейл, производственные компании, стартапы, финансы и другие направления.
Языки программирования: Java, PHP, Ruby, C++, .NET, Python, Go, Kotlin, Swift, React Native, Flutter и многие другие.
Всегда на связи. Соблюдаем сроки. Предложим адекватную конкурентную цену.
Заходите к нам на сайт и пишите, с удовольствием вам во всем поможем.
Синтез и моделирование не рекурсивных фильтров.
Фильтр высоких частот
win=bartlett(37);
a=fir1(35,300/700,'high',win);
impz(a)
Рис.1 импульсная характеристика
Расчет частотных характеристик
[H,f]=freqz(a,1,[],1400);
plot(f,abs(H))
Рис.2 АЧХ
>> plot(f,unwrap(angle(H)))
Рис.3 ФЧХ
2) смоделировать реакцию полученного цифрового фильтра на следующие воздействия
t=0:0.0005:0.0005*200;
s=sin(2*pi*500*t);
y=conv(s,a);
plot(t,y(1:201))
Рис.4 реакция фильтра на синусоидальный сигнал в зоне пропускания
s=sin(2*pi*650*t);
y=conv(s,a);
plot(t,y(1:201))
Рис.5 реакция фильтра на синусоидальный сигнал в зоне задерживания
s=sin(2*pi*500*t)+sin(2*pi*650*t);
y=conv(s,a);
plot(t,y(1:201))
Рис.6 реакция на сумму синусоид
3) Исходя из заданных данных спроектировать нерекурсивный цифровой фильтр
a=firls(35,[0 0.37 0.59 1],[0 0 1 1]);
impz(a)
Рис.7 импульсная характеристика
Расчет частотных характеристик
[H,f]=freqz(a,1,[],1400);
plot(f,abs(H))
Рис.8 АЧХ
plot(f,unwrap(angle(H)))
Рис.9 ФЧХ
s=sin(2*pi*500*t);
y=conv(s,a);
plot(t,y(1:201))
Рис.10 реакция фильтра на синусоидальный сигнал в зоне пропускания
s=sin(2*pi*650*t);
y=conv(s,a);
plot(t,y(1:201))
Рис.11 реакция фильтра на синусоидальный сигнал в зоне задерживания
s=sin(2*pi*500*t)+sin(2*pi*650*t);
y=conv(s,a);
plot(t,y(1:201))
Рис.12 реакция на сумму синусоид
4. Исходя из заданных данных спроектировать нерекурсивный цифровой фильтр нижних и высоких частот с помощью метода весовых окон.
1) Фильтр низких частот
win=bartlett(36);
a=fir1(35,500/700,'low',win);
impz(a)
Рис.13 импульсная характеристика
Расчет частотных характеристик
[H,f]=freqz(a,1,[],1400);
plot(f,abs(H))
Рис.14 АЧХ
plot(f,unwrap(angle(H)))
Рис.15 ФЧХ
2) смоделировать реакцию полученного цифрового фильтра на следующие воздействия
t=0:0.0005:0.0005*200;
s=sin(2*pi*500*t);
y=conv(s,a);
plot(t,y(1:201))
Уважаемые коллеги! Предлагаем вам разработку программного обеспечения под ключ.
Опытные программисты сделают для вас мобильное приложение, нейронную сеть, систему искусственного интеллекта, SaaS-сервис, производственную систему, внедрят или разработают ERP/CRM, запустят стартап.
Сферы - промышленность, ритейл, производственные компании, стартапы, финансы и другие направления.
Языки программирования: Java, PHP, Ruby, C++, .NET, Python, Go, Kotlin, Swift, React Native, Flutter и многие другие.
Всегда на связи. Соблюдаем сроки. Предложим адекватную конкурентную цену.
Заходите к нам на сайт и пишите, с удовольствием вам во всем поможем.
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.