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matlab设计半带滤波器程序：
1、用remez算法直接设计半带滤波器并；
2、先用remez算法设计单带滤波器，然后转换为半带滤波器。
有助于加深理解半带滤波器的设计。-matlab half-band filter design process: one, with remez algorithm and direct the design half-band filter 2, first remez algorithm design a single-band fi
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DSP滤波器设计，使用matlab语言，内有butterworz滤波器等-DSP filter design using matlab language, there butterworz filters, etc.
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本书全面系统地介绍了DSP
芯片的基本原理、开发和应用。首先，介绍了目前广泛使用的DSP 芯片的基本结构和特
征，定点和浮点DSP 处理中的一些关键问题。然后，对用C 语言和MATLAB 语言进行
DSP 算法的模拟进行了介绍。接着，以目前应用最广的TI DSP 芯片为例，介绍了定点和
浮点DSP 芯片的软硬件设计方法，DSP 芯片的C 语言和汇编语言的开发方法以及DSP 芯
片的开发工具及使用，并以三个应用系统的设计为例，介绍了定点和浮点DSP 芯片的开
发过程。最后，
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设计一个在0.45π处具有3dB截止角频率的一阶无限冲激响应低通滤波器和一阶无限冲激响应高通滤波器。用matlab计算并画出它们的增益响应，并用matlab证明两个滤波器是全通互补和功率互补的。涉及画图的频率范围[- π, π]，间隔设置π /100。-Design a 3dB cutoff at 0.45π with angular frequency at the first order infinite impulse response low-pass filter and the fi
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基于MATLAB的语音信号分析及滤波(DSP课程设计说明书) 设计题目、内容及要求 课程设计的题目：基于MATLAB的语音信号分析及滤波。 课程设计的内容：录制一段个人自己的语音信号,并对录制的信号进行采样 画出采样后语音信号的时域波形和频谱图 给定滤波器的性能指标,采用窗函数法和双线性变换设计滤波器,并画出滤波器的频率响应 然后用自己设计的滤波器对采集的信号进行滤波,画出滤波后信号的时域波形和频谱,并对滤波前-Design based on MATLAB voice signal analys
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1. To design FIR filters in MATLAB to achieve various types of frequency selectivity, e.g., lowpass, highpass，bandpass, etc
2. To verify the frequency response of the designed filters in MATLAB
3. To implement the designed FIR filters using C67
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1. To design IIR filters in MATLAB to achieve various types of frequency selectivity, e.g.,lowpass, highpass, bandpass, etc
2. To implement the designed IIR filters in different architectural forms (e.g., direct form vssecond-order cascade form) u
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here i attach matlab filter design codes.By using this codes we can simply design the filters in malab
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C语言FIR滤波器设计. Visual DSP++开发环境下实现FIR滤波器的方法。根据实验提供的基本FIR滤波器程序，并有matlab相关代码。-C language FIR filter design method of FIR filters achieve under Visual DSP++ development environment. According to the experimental program to provide basic FIR filter, and th
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Signal Processing is the process of measuring, manipulating or analysing information.
Signals of interest include biomedical data, audio, still or moving images, radar, and
even DNA. Filtering techniques can be crucial in revealing and interpreting
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