步骤＃1 - 产生噪音

Question

我想在MATLAB中设计一个过滤器，执行以下步骤：

首先，在UHF频段（例如750 MHz至800 MHz）中生成随机数据
我想在790 MHz处完全过滤我的数据。

我是MATLAB的新手，但我使用rand生成了随机数据，但下一步是什么？

Answer 1

在我们开始之前，我假设这是一个数字滤波器。因此，我假设您需要知道您正在获取数据的采样频率。我们暂时调用此Fs。此外，我们必须确保您的采样频率至少是带宽的两倍。在这种情况下，它应该是> 1600 MHz。现在回答你的问题：

步骤＃1 - 产生噪音

您可以使用加性高斯白噪声生成方法（awgn）为您完成此操作。我正在使用AWGN，因为这是一个很好的模型，用于对通信系统中的大多数噪声进行建模。这个在信号上添加 AWGN噪声，因此如果您只想要噪声分量，只需指定零作为输入。您需要指定SNR，并且您需要事先了解这一点。但是，如果我们想要一个非常嘈杂的信号，让我们将SNR指定为0 dB。 AWGN噪声的功率谱密度在所有频率下都是完全平坦的频带。因此，一旦您创建了AWGN噪声信号，就可以对噪声进行带通滤波，使其位于750到800 MHz之间。我也选择AWGN作为它的灵活性，你可以在任何你喜欢的地方进行带通，因为它具有平坦的功率谱密度。您可以使用butter命令为带通滤波器创建分子和分母系数。你这样称呼它：

[b,a] = butter(n, Wn, 'ftype');

对我们来说，

Wn是一个2元素向量，对应于您希望过滤的低频和高频。这也必须归一化，以便为采样频率指定频率为1.因此，归一化范围内的低频和高频应如下所示：

BW = Fs / 2; %// Units of MHz
lower = (750/BW); 
upper = (800/BW);

'ftype'是您想要的过滤器类型。在这种情况下，您需要带通滤波器，因此请指定'bandpass'作为标志。至于订单n，你必须要玩。首先尝试7或9之类的东西。这完全取决于您的信号频率分布情况。

现在已经建立，调用butter函数来获取滤波器系数。

n = 7;
[b,a] = butter(n, [lower upper], 'bandpass');

现在完成了，过滤你的信号就好了。让我们说x是您通过AWGN生成的信号。你会这样做：

numPoints = 1000; %// Need to know number of points before hand
x = awgn(zeros(numPoints,1), 0);

现在，过滤你的信号：

outFilter = filter(b, a, x);

步骤＃2 - 精确过滤790 MHz

您可以指定缺口过滤器来为您过滤噪音。我们知道我们希望过滤的频率是790 MHz。就这样：

notchFreq = (790 / BW);

我们还需要指定过滤器的带宽。通常，我们将其设置为满足Q因子35。就这样：

bwFilter = notchFreq / 35;

因此，我们使用二阶IIR陷波滤波器生成方法构建我们的陷波滤波器

[b2,a2] = iirnotch(notchFreq, bwFilter);

现在，我们最终过滤了步骤＃1中的方法，如下所示：

outFinal = filter(b2, a2, outFilter);

希望能满足您的需求。您可能需要稍微调整一下参数，因为我不知道它们对您的应用程序是什么。信号处理的一点是，您需要不断调整参数，直到您的应用程序获得最佳结果。祝你好运！

如何使用MATLAB中的滤波器限制信号中的特定频段？

1 个答案:

步骤＃1 - 产生噪音

步骤＃2 - 精确过滤790 MHz

参考