得到幅频相频响应特性,运算量也是很大的。通常,待设计基于数字电视信号处理中有关数字滤波器设计【摘要】数字信号处理是一门阐述数字信号处理基本原理、方法和实现的技术，是进行数字信号处理的基础，对进行数字信号处理具有实际的指导意义。本文给出了Matlab软件在IIR数字滤波器设计以及FIR数字滤波器设计等方面的应用。【关键词】数字信号处理；数字滤波；滤波器设计1.IIR数字滤波器的设计在对滤波器进行实际设计时，整个过程运算量是很大的。设计完成后要对已设计的滤波器的频率响应进行校核，的数字滤波器，阶数和类型并不一定是完全给定的，很多时候都是要根据设计要求和滤波效果不断进行调整，以达到设计的最优化。在这种情况下，滤波器的设计就要进行大量复杂的运算，单纯的靠公式计算和编制简单的程序很难在短时间内完成设计。利用MATLAB强大的计算功能进行计算机辅助设计，可以快速有效地设计数字滤波器，大大地简化了计算量，直观简便。1.2IIR数字滤波器的MATLAB设计应用实例：设计通带截止频率为5°°Hz、阻带截止频率为600Hz、通带的最大衰减为ldB.阻带的最小衰减为50dB、釆样频率为2000Hz的数字低通巴特沃斯滤波器。本次设计是对带有白噪音的正弦波信号进行滤波处理，调用Simulink中的功能模块构成数字滤波器的仿真框图，如图1所示。在图2中，应用了Simulink环境中的SignalProcessingBlockset工具箱。该工具箱提供了一些滤波器模型，在设计时通过设置相应的参数即可得到需要的数字滤波器模型。对于输入信号，通过DSPSources模块中的一个白噪音信号模块RandomSource和一个正弦波信号模块SineWave,叠加在一起形成一个带有干扰信号的杂质波。对于滤波器的设计，通过FilterDesigns模块中的DigitalFilterDesign模块设计符合要求的低通滤波器，对带有干扰的原始信号进行滤波。利用MATLAB的强大运算功能，应用基于MATLAB的IIR数字滤波器设计方法可以快速有效地实现由软件组成的常规IIR数字滤波器的仿真，设计方便、快捷，极大地减轻了工作量，在设计过程中还可以对比滤波器特性，随时更改参数，以达到滤波器设计的最优化，为滤波器的设计和实现开辟了广阔的天地。2.FIR数字滤波器设计2.1窗函数法(1)具有较低的旁瓣幅度，尤其是第一旁瓣的幅度；(2)旁瓣的幅度下降的速率要快，有利于增加阻带衰减;(3)主瓣的宽度要窄，这样可以得到较窄的速度带。通常以上几种难以同时满足。实际中选用的窗函数往往是它们的折中。一般DSP芯片实现FIR滤波器时，常是先在Matlab中设计要求的滤波器，得到滤波器系数，在目标DSP汇编程序中，对系数进行相应的Q格式转换，再用相关汇编指令实现FIR滤波器算法。但在调试时，每改变一次滤波器参数，相关系数也改变，目标DSP中的程序也要做相应改变，给调试仿真带来很大麻烦，使滤波器设计效率很低。Matldb具有强大的数值分析、计算、信号处理及图形显示功能，并为用户提供了强大的信号处理工具箱和友好方便的交互式图形用户界面，用Matlab辅助DSP实现FIR,在滤波器系数改变时可以不必改变DSP中程序，大大提高了滤波器设计效率。本文只是利用Matlab辅助DSP实现了一个简单的FIR低通滤波器，并在TMS320C6713DSK上成功运行。还可以利用Matlab辅助DSP来实现比较复杂的诸如语音处理、通信、图像处理等方面的程序开发，可以大大缩短DSP应用程序的开发时间，提高设计效率，这也是以后DSP设计的一个趋势。3.结束语通过对上面内容的介绍我们可以清楚的认识到Matlab在数字信号处理中的应用。具体可体现为：在离散系统中的分析，IIR数字滤波器中的设计，FIR数字信号处理中的应用等方面。以后的数字信号处理课程在Matlab软件的作用下会更好的利于应用。Matlab已经给数字信号处理课程带来了一次变革，以后会更能体现出其在数字信号处理中的应用。参考文献[1]王艳芬，史良，王刚•基于Matlab软件环境的“数字信号处理”课程新实验开发[J].实验技术与管理,2002,19(3).[2]丁玉美，高西全•数字信号处理[M].西安：电子科技大学出版社,2001(第2版).⑶伯晓晨，李涛，刘路，等.Matlab工具箱应用指南——信息工程篇[M].北京：电子工业出版社,2000.[4]刘云秀，李晓光，基于MATLAB...