Digital Filter Responses

본문내용

]; %n=20부터 1인신호
x=uf-us; %n=0~20까지만 1인신호
subplot(2,1,1); %입력신호의 표현단
stem(n,x); %stem은
legend('Input signal');%범례를 만들기위해 두개이상의 도면이 함께있는 경우 구별 을 해주기 위해
h=filter(b, a, x);%입력신호 x를 계수가 a인 IIR필터에 대입
subplot(2,1,2); %출력신호 표현단
stem(n,h); %stem은 출력신호를 discrete하게 표현해준다. n값의범위에서
legend('Output signal');%필터링한h 신호를 표현한다.
2.실험 결과 고찰
1).입력신호를 보면 dc성분이 1이기 때문에 입력파형의 중간값이 1에 걸쳐있음을 볼수 있다. 파형의 전체적인 모양은 저주파 성분에의한 것이고 파형 내부의 촘촘한 간격의 파형은 고주파 성분에 기인한 것이다. 이 FIR필터는 직류성분을 통과시키지 않는 high pass필터임을 (2,2,3)그림의 출력 파형을 통해 알 수 있는데 파형의 중간값이 0에 걸쳐있고 고주파 성분만 남았다.그러나 파형의 전체적인 모양이 완전한 일자형은 아닌것으로보아 약간의 저주파 성분도 있다는 것을 알 수 있다.
2).이 스팩트럼은 가운데 주파수가 가운데 0에서부터 양옆으로 갈 수 록 고주파 성분이된다. 그런데 입력파형의 스팩트럼과 출력파형의 스팩트럼을 비교해 보면 출력파형의 스팩트럼은 가운데 0값쪽의 성분이 사라져 버린것을 확인할 수 있다. 즉이것은 주파수가 0.005Hz의 저주파 성분을 FIR필터가 필터링했음을 알 수 있다.
3).이실험은 2)번실험의 저주파 성분을 바꿔서 한 실험인데 2)번 실험과 마찬가지로 출력파형의 스팩트럼을 보면 저주파 성분이 사라지고 얼마 안남아 있음을 확인할 수 있다.
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nn=0:500;
x=cos(0.08*pi*nn) +cos(0.01*pi*nn) + 1;
b=[1 -1];
subplot(2,2,1);
plot(nn,x);
y = filter( b, 1, x );
subplot(2,2,3);
plot(nn,y);
w=-pi:(pi/100):pi;
H=freqz(b, 1, w);//%freqs, freqz함수는 H(s)와H(z)의 값들을 구하는데 사용된다
subplot(2,2,2);
plot(w, abs(H));
subplot(2,2,4);
plot(w, angle(H));//%함수 abs, angle은 복소함수H(s)와 H(Z)의 위상과 크기를 나타내는데 사용한다.
% Impulse response
b=[1];
a=[1 -0.9];
n=[-20:120];
x=[n == 0];
h=filter(b, a, x);
subplot(2,1,1);
stem(n,h);
legend('Impulse response');//%범례를 만들기위해 두개이상의 도면이 함께있는 경우 구별을 해주기 위해
% Step response
x=[n >= 0];
h=filter(b, a, x);
subplot(2,1,2);
stem(n,h);
legend('Step response');

키워드

matlab,   spectrum,   필터,   freqz,   IIR,   fir,   DSP,   실험