2017-01-08 49 views
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我是新来的信号处理,并希望应用低通滤波器使用fft。 我发现this post它回答我的问题。在使用它的时候,我有一个问题: 假设我的截止频率是3500Hz,采样率是25600Hz,sigma在产生高斯曲线时将使用什么值,如eigenchris'answer以下代码给出的?高斯函数sigma变量的选择

gauss = zeros(size(Y));  
sigma = 8;       % just a guess for a range of 20 

gauss(1:r+1) = exp(-(1:r+1).^ 2/(2 * sigma^2)); % +ve frequencies 
gauss(end-r+1:end) = fliplr(gauss(2:r+1));   % -ve frequencies 
y_gauss = ifft(Y.*gauss,1024); 

下面是我使用功能的代码:

clf; clc; 
Fs = 25600; 
file = '01cKhaitan181015M4_Opp_LeftS1H8_a.dat'; 
signal = dlmread(file); % read file from specified location 
signal = signal - mean(signal); 

N  = size(signal, 1); 
time = 1000*(0 : N-1)/Fs; % in msec 
freq = (-Fs/2 : Fs/N : Fs/2-Fs/N)'; 

Y = fft(signal, 1024); 

r = 141; % range of frequencies we want to preserve 

gauss = zeros(size(Y)); 
sigma = 119.75; 
gauss(1:r+1) = exp(-(1:r+1).^ 2/(2 * sigma^2)); % +ve frequencies 
gauss(end-r+1:end) = fliplr(gauss(2:r+1));   % -ve frequencies 
y_gauss = ifft(Y.*gauss,1024); 

hold on; 
plot(time, signal, 'k'); plot(time, abs(y_gauss), 'c'); 
legend('signal', 'gaussian', 'Location', 'southwest') 
hold off; 

下面是数据文件的链接

https://www.dropbox.com/s/edb8g43j4a54jvq/01cKhaitan181015M4_Opp_LeftS1H8_a.dat?dl=0

回答

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截止频率被定义为频率,其中衰减是0.5或〜6dB。您已经知道所需的截止频率为3500Hz。下一步将与获得相应的索引:

cutoff_frequency = 3500; 
sampling_rate = 25600; 
cutoff_index = 1 + cutoff_frequency/sampling_rate * length(Y); 

那个cutoff_index你想收到预期的0.5衰减。求解sigma这将产生在cutoff_index 0.5衰减的高斯公式:

%% Derivation of sigma value 
% 0.5 = exp(-cutoff_index^2/(2 * sigma^2)); 
% log(0.5) = -cutoff_index^2/(2 * sigma^2)); 
% sigma^2 = -cutoff_index^2/(2 * log(0.5)); 
% sigma^2 = cutoff_index^2/(2 * log(2)); 

产生:

sigma = cutoff_index/sqrt(2 * log(2)); 

因此,例如,如果length(Y)是1024,你会得到

sigma = (3500/25600 * 1024)/sqrt(2 * log(2)); % approx. 119.75 
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使用计算得出的西格玛时,过滤器数据图与原始图相比太多不同。任何问题或我的理解?为了检查,我添加了matlab函数和数据文件。 –

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一些事情:** 1)**如果参数是列向量,**'fliplr'不会颠倒序列。你可以使用'gauss(r + 1:-1:2)',它可以工作,不管你是否有行或列向量而不是'fliplr(gauss(2:r + 1))'。 ** 2)**如果您要比较时间信号,您应该绘制'y_gauss'而不是'abs(y_gauss)'。 ** 3)**如果增加“r”一点,你的频率泄漏会稍微减少一点。 – SleuthEye

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过滤时间图与信号匹配,如点2中指出的错误(使用abs())。建议3 - >通过改变r,sigma会影响吗?换句话说,西格马和r是相关的? –