MATLAB信号处理工具箱函数列表分类

  现将MATLAB信号处理工具箱函数进行分组,便于记忆查询和长期回顾。(只解释基本用途,具体用法请在help目录下查询)

  • Waveform Generation(波形产生)

    • chairp: 产生扫频余弦函数;
    • diric: 产生Dirichlet或周期sinc函数;
    • gauspuls: 产生高斯调制地正弦曲线脉冲;
    • pulstran: 产生一个脉冲序列;
    • rectpuls: 产生一个非周期的抽样方波;
    • sawtooth: 产生锯齿波或三角波;
    • sinc: 产生sinc函数,即sin(πt)/πt;
    • square: 产生方波;
    • tripuls: 产生一个非周期的采样三角波;
    • vco: 压控振荡器。
  • Filter Analysis(滤波器分析)
    • abs: 求绝对值(幅值,matlab函数);
    • angle: 求相角(matlab函数);
    • freqs: 模拟滤波器的频率响应;
    • freqspace: 频率响应中的频率间隔(matlab函数);
    • freqz: 计算数字滤波器的频率响应;
    • fvtool: 打开滤波器可视化工具;
    • grpdelay: 计算平均滤波器延迟(群延迟);
    • impz: 计算数字滤波器的冲激响应;
    • phasedelay: 计算数字滤波器的相位延迟响应;
    • phasez: 计算数字滤波器的相位响应;
    • stepz: 计算滤波器的阶跃响应;
    • unwrap: 展开相角(matlab函数);
    • zerophase: 计算数字滤波器的零相位响应;
    • zpalne: 离散系统零点图。
  • Filter Implementation(滤波器实现)
    • conv: 求卷积和多项式乘法(matlab函数);
    • conv2: 二维卷积(matlab函数);
    • convmtx: 卷积矩阵;
    • deconv: 反卷积和多项式除法(matlab函数);
    • fftfilt: 采用重叠相加法基于FFT的FIR滤波器实现;
    • filter: 直接滤波器实现(matlab函数);
    • filter2: 二维数字滤波(matlab函数);
    • filtfilt: 零相位数字滤波;
    • filtic: 直接II型滤波器的初始条件选择;
    • latcfilt: 格型和格-梯形滤波器实现;
    • medfilt1: 一维中值滤波;
    • sgolayfilt: Savitzky-Golay滤波;
    • sosfilt: 二阶(四次)IIR数字滤波;
    • upfirdn: 过采样,FIR滤波和抽样。
  • Linear System Transformations(线性系统变换)
    • latc2tf: 将格型滤波器参数转换为传输函数格式;
    • polystab: 稳定多项式;
    • polyscale: 多项式根的数值范围;
    • residuez: Z变换部分分式展开或留数计算;
    • sos2ss: 变系统二阶分割形式为状态空间形式;
    • sos2tf: 变系统二阶分割形式为传递函数形式;
    • sos2zp: 变系统二阶分割形式为零极点增益形式;
    • ss2sos: 变系统状态空间形式为二阶分割形式;
    • ss2tf: 变系统状态空间形式为传递函数形式;
    • ss2zp: 变系统状态空间形式为零极点增益形式;
    • tf2latc: 变传递参数形式为格型滤波器形式;
    • tf2sos: 变传递参数形式为系统二界分割形式;
    • tf2ss: 变传递参数形式为系统状态空间形式;
    • tf2zp: 变连续时间传递函数为零极点增益形式;
    • tf2zpk: 变离散时间传递函数为零极点增益形式;
    • zp2sos: 变零极点增益形式为二阶分割形式;
    • zp2ss: 变零极点增益形式为状态空间形式;
    • zp2tf: 变零极点增益形式为传递函数形式。
  • FIR Digital Filter Design(FIR滤波器设计)
    • cfirpm: 复杂非线性相位等纹波滤波器设计;
    • dfilt: 用面向对象的方式产生滤波器;
    • fir1: 基于窗函数的FIR滤波器设计;
    • fir2: 基于频率取样的FIR滤波器设计;
    • fircls: 多波段有限最小二乘FIR滤波器设计;
    • fircls1: 低通和高通线性相位FIR滤波器的有限最小二乘设计;
    • firgauss: 高斯FIR滤波器设计;
    • firls: 最小二乘线性相位FIR滤波器设计;
    • firpm: Parks-McClellan最优化FIR滤波器设计;
    • firpmord: Parks-McClellan最优化FIR滤波器阶估计;
    • firrcos: 升余弦FIR滤波器设计;
    • intfilt: 内插FIR滤波器设计;
    • kaiserord: 用Kaiser窗进行设计的FIR滤波器的参数设计;
    • sgolay: Savitzky-Golay滤波器设计。
  • IIR Digital Filter Design(IIR滤波器设计)
    • butter: Butterworth模拟和数字滤波器设计;
    • cheby1: Chebyshev I型滤波器设计;
    • cheby2: Chebyshev II型滤波器设计;
    • dfilt: 用面向对象的方法产生滤波器;
    • ellip: 椭圆滤波器设计;
    • filtstates: 包含滤波器状态信息的对象;
    • maxflat: 归一化数字Butterworth滤波器设计;
    • yulewalk: 递归数字滤波器设计。
  • IIR Filter Order Estimation(IIR滤波器阶的选择)
    • buttord: 计算Butterworth滤波器的阶和截止频率;
    • cheb1ord: 计算Chebyshev I型滤波器的阶;
    • cheb2ord: 计算Chebyshev II型滤波器的阶;
    • ellipord: 计算椭圆滤波器的最小阶。
  • Transforms(变换)
    • bitrevorder: 将输入序列按比特反向变换;
    • czt: 线性调频Z变换;
    • dct: 离散余弦变换(DCT);
    • dftmtx: 离散傅里叶变换矩阵;
    • digitrevorder: 将输入序列按数字反向变换;
    • fft: 一维快速傅里叶变换;
    • fft2: 二维快速傅里叶变换;
    • fftshift: 重新编排FFT函数的输出;
    • goertzel: 用二阶Goertzel算法计算离散傅里叶变换;
    • hillbert: 希尔伯特变换;
    • idct: 逆离散余弦变换;
    • ifft: 一维逆快速傅里叶变换;
    • ifft2: 二维逆快速傅里叶变换。
  • Statistical Signal Processing and Spectral Analysis(统计信号处理和谱分析)
    • corrcoef: 计算相关系数矩阵;
    • corrmtx: 计算自相关矩阵的数据矩阵;
    • cov: 协方差矩阵;
    • cpsd: 两个信号的互谱密度估计;
    • dspdata: DSP数据对象的参数信息;
    • dspopts: 频谱对象的可选参数信息;
    • mscohere: 两个信号之间的幅度自相关函数估计;
    • pburg: 基于Burg方法的功率谱密度估计;
    • pcov: 基于协方差方法的功率谱密度估计;
    • peig: 基于特征向量方法的伪谱;
    • periodogram: 基于周期图的功率谱密度估计;
    • pmcov: 基于修正协方差方法的功率谱密度估计;
    • pmtm: 基于MTM方法的功率谱密度估计;
    • pmusic: 基于MUSIC算法的功率谱密度估计;
    • pwelch: 基于Welch方法的功率谱密度估计;
    • pyulear: 基于Yule-Walker AR方法的功率谱密度;
    • rooteig: 基于特征向量方法的频率和功率分析;
    • rootmusic: 基于root MUSIC算法的频率和功率分析;
    • spectrum: 含有频谱估计方法的参数信息的对象;
    • tfestimate: 从输入和输出估计传递函数;
    • xcorr: 互相关函数估计;
    • xcorr2: 二维互相关函数估计;
    • xcov: 互协方差函数估计。
  • Windows(窗函数)
    • barthannwin: 修正的Bartlett-Hann窗;
    • bartlett: Bartlett窗;
    • blackman: Blackman窗;
    • blackmanharris: 最小化4阶Blackman-Harris窗;
    • bohmanwin: Bohman窗;
    • chebwin: Chebyshev窗;
    • flattopwin: 平坦顶部窗;
    • gausswin: Gaussian窗;
    • hamming: Hamming窗;
    • hann: hann窗;
    • kaiser: Kaiser窗;
    • nuttallwin: Nuttall定义的最小化4阶Blackman-Harris窗;
    • parzenwin: Parzen窗;
    • rectwin: 矩形窗;
    • sigwin: 用面向对象方法生成窗;
    • triang: 三角窗;
    • tukeywin: Tukey窗;
    • window: 窗函数生成;
    • wvtool: 窗可视化工具。
  • Parametric Modeling(参数化建模)
    • arburg: 基于Burg方法的AR模型参数估算;
    • arcov: 基于协方差方法的AR模型参数估算;
    • armcov: 基于修正协方差方法的AR模型参数估算;
    • aryule: 基于Yule-Walker方法的AR模型参数估计;
    • ident: 查看系统识别工具箱文件;
    • invfreqs: 模拟滤波器拟合频率响应;
    • invfreqz: 离散滤波器拟合频率响应;
    • prony: 利用Prony法的离散滤波器拟合时间响应;
    • stmcb: 利用Steiglitz-McBride迭代方法求线性模型。
  • Specialized Operations(特殊操作)
    • buffer: 将信号向量缓存在数据帧矩阵中;
    • cell2sos: 将二阶分区的单元序列转换为二阶分区矩阵;
    • cplxpair: 将复数归为复共轭对;
    • demod: 通信仿真中的解调;
    • dpss: 离散椭球体序列(Slepian序列);
    • dpssclear: 清除数据库中的Slepian序列;
    • dpssdir: Slepian序列的数据库目录;
    • dpssload: 从数据库加载Slepian序列;
    • dpsssave: 保存Slepian序列;
    • eqtflength: 是传输函数分子和分母等长;
    • modulate: 通信仿真中的调制;
    • seqperiod: 计算机序列周期;
    • sos2cell: 将二阶分区矩阵转换为单元序列;
    • specgram: 频谱分析;
    • stem: 离散数据序列作图;
    • strips: 条状图;
    • udecode: 将2n进制整型输入解码为浮点数输出;
    • uencode: 将浮点数输入解码为整型输出。
  • Analog Lowpass Filter Prototypes(模拟低通滤波器原型)
    • besselap: Bessl模拟低通滤波器原型;
    • buttap: Butterworth模拟低通滤波器原型;
    • cheb1ap: Chebyshev I型模拟低通滤波器原型;
    • cheb2ap: Chebyshev II型模拟低通滤波器原型;
    • ellipap: 椭圆模拟低通滤波器原型。
  • Analog Filter Design(模拟滤波器设计)
    • besself: Bessel模拟滤波器设计;
    • butter: Butterworth模拟数字滤波器设计;
    • cheby1: Chebyshev I型滤波器设计;
    • cheby2: Chebyshev II型滤波器设计;
    • ellip: 椭圆滤波器设计。
  • Analog Filter Transformation(模拟滤波器转换)
    • lp2bp: 将低通模拟滤波器转换为带通滤波器;
    • lp2bs: 将低通模拟滤波器转换为带阻滤波器;
    • lp2hp: 将低通模拟滤波器转换为带高滤波器;
    • lp2lp: 改变模拟低通滤波器的截止频率。
  • Filter Discretization(滤波器离散化)
    • bilinear: 双线性变换法实现模拟到数字的滤波器变换;
    • impinvar: 脉冲响应不变法实现模拟到数字的滤波器变换。
  • Cepstral Analysis(对数倒谱分析)
    • cceps: 倒谱分析;
    • icceps: 逆倒谱分析;
    • rceps: 实倒谱和最小相位重构。
  • Linear Prsdiction(线性预测)
    • ac2poly: 将自相关序列转换为预测多项式;
    • ac2rc: 将自相关序列转换为反射系数;
    • is2rc: 将反正弦参数转换为反射系数;
    • lar2rc: 将对数域比例参数转换为反射系数;
    • levinson: Levinson-Durbin递归算法;
    • lpc: 计算线性预测系数;
    • lsf2poly: 将线性频谱率转换为预测系数;
    • poly2ac: 将预测多项式转换为自相关序列;
    • poly2lsf: 将预测系数转换为线性谱频率;
    • poly2rc: 将预测多项式转换为反射系数;
    • rc2ac: 将反射系数转换为自相关序列;
    • rc2is: 将反射系数转换为反正弦参数;
    • rc2lar: 将反射系数转换为对数域比例参数;
    • rc2poly: 将反射系数参数转化为预测多项式;
    • rlevinson: 逆Levinson-Durbin递归;
    • schurrc: 利用自相关序列计算反射系数。
  • Multirate Signal Processing(多速信号处理)
    • decimate: 降低序列的采样速率;
    • downsample: 采样速率整数倍下降;
    • interp: 提高采样速率;
    • interp1: 一维数据插值;
    • resample: 按有理数因数改变采样率;
    • spline: 三次样条函数内插;
    • upfirdn: 过采样,FIR滤波,取样;
    • upsample: 采样速率整数倍提高。
  • Graphical User Interfaces(图形用户接口)
    • fdatool: 打开滤波器设计和分析工具;
    • fvtool: 打开滤波器可视化工具;
    • sptool: 交互式数字信号处理工具;
    • wintool: 打开窗函数设计和分析工具;
    • wvtool: 打开可是窗工具。

将低通模拟滤波器转换为带通滤波器;

时间: 2024-10-12 06:28:44

MATLAB信号处理工具箱函数列表分类的相关文章

Matlab信号处理工具箱函数

波形产生和绘图chirp 产生扫描频率余弦diric 产生Dirichlet函数或周期Sinc函数gauspuls 产生高斯调制正弦脉冲pulstran 产生脉冲串rectpuls 产生非周期矩形信号sawtooth 产生锯齿波或三角波sinc 产生sinc函数square 产生方波strips 产生条图tripuls 产生非周期三角波 滤波器分析和实现abs 绝对值(幅值)angle 相位角conv 卷积和多项式乘法conv2 二维卷积fftfilt 基于FFT重叠加法的数据滤波filter

matlab遗传算法工具箱

转自http://blog.sina.com.cn/s/blog_5ebcc0240101pnrj.html matlab遗传算法工具箱函数及实例讲解 (2014-01-10 13:03:57)   分类: matlab 最近研究了一下遗传算法,因为要用遗传算法来求解多元非线性模型.还好用遗传算法的工具 箱予以实现了,期间也遇到了许多问题.借此与大家分享一下. 首先,我们要熟悉遗传算法的基本原理与运算流程. 基本原理:遗传算法是一种典型的启发式算法,属于非数值算法范畴.它是模拟达尔文的自然 选择

机器学习之实战matlab神经网络工具箱

上节在 <机器学习之从logistic到神经网络算法> 中,我们已经从原理上介绍了神经网络算法的来源与构造,并编程实战了简单神经网络对于线性与非线性数据的分类测试实验.看过上节的可能会发现,上节实现的算法对于非线性数据的分类效果并不是非常完美,有许多值得优化的地方.而matlab作为一个科学计算软件,本身集成了非常多的优化算法,其中的神经网络工具箱就是其中一个优秀的工具箱,本节将以工具箱中的函数重新实验上节中的分类实验. 首先来了解这个工具箱.我们说,一个简单的神经网络就如下图所示: 这是我们

Matlab.NET混合编程技巧之——找出Matlab内置函数

原文:[原创]Matlab.NET混合编程技巧之--找出Matlab内置函数 Matlab与.NET的混合编程,掌握了基本过程,加上一定的开发经验和算法基础,肯定不难.反之,有时候一个小错误,可能抓破脑袋,加班几个晚上,调试才能解决.同样,由于Matlab.NET混编的特殊性,加上MathWorks的原因,英文文档和没有披露一些详细的细节(甚至不允许反编译MWArray.dll,呵呵,它不允许,不代表你不会哦).经过很多项目,和大量的实验,也发现了一些小技巧和小秘密,今天就分享其中一个,先做一个

Matlab练习——rpy2tr函数与自己实现的ZYX欧拉角的结果不同的问题

问题背景:在根据<机器人导论>这本书的Z-Y-X欧拉角原理用Matlab实现旋转矩阵求解时,发现与直接调用机器人工具箱中的rpy2tr()函数得出的结果并不相同. 首先:先检查自己写的函数是否有错.根据其原理:坐标系B可以用如下方式表示--先将坐标系B和一个已知参考坐标系A重合,先将B绕B的Z轴转afa角,再绕B的Y轴转beta角,最后绕B的X轴转gama角.所以得到的旋转矩阵就是R=Rz*Ry*Rx. 代码如下: 1 %afa:绕着z轴的旋转角--yaw:beta:绕着y轴的旋转角--pit

MATLAB地图工具箱学习总结(三)地图工具箱的基本知识

今天想要介绍的是一些比较基础的函数.了解了这些函数,地图投影的基本概念才能真正明白.而要想继续研究MATLAB中有关地图投影的函数,尤其是未来我要提到的投影文件源代码,知晓这些函数的功能必不可少.本篇文章将会罗列三个案例,并在后面一一进行讲解. 1                    作业案例:地图投影作业1 这次的案例从作业1开始.作业1是要求计算出地球椭球体的一些基本参数,包括子午圈曲率半径.卯酉圈曲率半径.平均曲率半径和纬圈半径等.当初我交上的作业完全是数学公式的堆砌,不过其实MATLA

SA:T1法利用Matlab编写主函数实现对一元函数优化求解——Jason niu

%SA:T1法利用Matlab编写主函数实现对一元函数优化求解--Jason niu x = 1:0.01:2; y = sin(10*pi*x) ./ x; figure plot(x,y,'linewidth',1.5) ylim([-1.5, 1.5]) xlabel('x') ylabel('y') title('SA:T1法利用Matlab编写主函数实现对一元函数y = sin(10*pi*x) / x优化求解-Jason niu') hold on [maxVal,maxIndex]

matlab中norm函数的用法

格式:n=norm(A,p) 功能:norm函数可计算几种不同类型的矩阵范数,根据p的不同可得到不同的范数 以下是Matlab中help norm 的解释 NORM   Matrix or vector norm. For matrices... NORM(X) is the largest singular value of X, max(svd(X)). NORM(X,2) is the same as NORM(X). NORM(X,1) is the 1-norm of X, the l

(一)Python入门-5函数:01函数的基本概念-内存分析-函数的分类-定义和调用

一:函数介绍 函数是可重用的程序代码块.函数的作用,不仅可以实现代码的复用,更能实现代码的 一致性.一致性指的是,只要修改函数的代码,则所有调用该函数的地方都能得到体现. 在编写函数时,函数体中的代码写法和我们前面讲述的基本一致,只是对代码实现了封 装,并增加了函数调用.传递参数.返回计算结果等内容. 函数基本概念: 1. 一个程序由一个个任务组成:函数就是代表一个任务或者一个功能. 2. 函数是代码复用的通用机制. 二:Python函数的分类 Python中函数分为如下几类: 1. 内置函数