学习滤波器设计部错的资源，主要介绍了滤波器的原理，以及怎样设定参数进行设计

基于滤波器组的多载波系统的整体性能完全由一个原型滤波器决定，例如频率选择特性、符号间干扰和信道间干扰。为构建近似完全重构的多载波系统，提出了一种迭代算法来设计原型滤波器。该算法将设计问题归结为一个无约束的优化问题，其目标函数为符号间干扰、信道间干扰以及原型滤波器阻带能量的加权和。通过推导目标函数的梯度向量和海森矩阵，采用修正牛顿算法来迭代优化原型滤波器，每次迭代更新中，原型滤波器都是通过闭合公式求解，因此算法的计算复杂度很低。仿真实验表明, 与已有的设计算法相比,所提出的算法提高了系统的整体性能。

为了更好地理解入耳蜗的工作机制，提出了一种利用Gammatone滤波器组对基底膜进行仿真的方法。根据 Gammatone滤波器组与人耳基底膜两者在冲激响应、幅频特性等方面的相似性，采用一组中心频率呈对数均匀分布的 Gammatone滤波器组来模拟基底膜。采用多种信号作为输入，对该方法进行仿真测试。仿真结果表明：在纯音、混合音和语音等输入情况下，该方法能仿真人耳基底膜的动态响应过程、频率选择特性和频谱分析特性等重要特征，对于语音压缩、语音识别和人工耳蜗等听觉应用领域有参考价值。

多抽样率滤波器组理论和离散时间序列的小波变换有着密切关系。笔者从信号处理的角度研究了离散时间序列的小波变换利用树状滤波器组实现的方法，分析了两通道共轭正交镜象滤波器组理论及滤波器设计，离散时间序列的正交小波变换的快速实现以及正交小波的构造，指出了其内在联，最后举例说明了正交小波变换通过共轭正交镜象滤波器组来实现信号分解和重构的全过程。

6.1 滤波器组的基本概念 一个滤波器组是指一组滤波器，它们有着共同的输入，或有着共同的输出，如图 6.1.1 所示。 图 6.1.1 滤波器组示意图，（a）分析滤波器组，（b）综合滤波器组。 假定滤波器 )(0 zH ， )(1 zH ，…， )(1 zH M  的频率特性如图 6.1.2（a）所示， )(nx 通过这 些滤波器后，得到的 )(0 nx ， )(1 nx ，…， )(1 nxM  将是 )(nx 的一个个子带信号，它们的 频谱相互之间没有交叠。若 )(0 zH ， )(1 zH ，…， )(1 zH M  的频率特性如图 6.1.2（b）所 示，那么， )(0 nx ， )(1 nx ，…， )(1 nxM  的频谱相互之间将有少许的混迭。由于 )(0 zH ， )(1 zH ，…， )(1 zH M  的作用是将 )(nx 作子带分解，因此我们称它们为分析滤波器组。 将一个信号分解成许多子信号是信号处理中常用的方法。例如，若图6.1.1中的 2M ， 那么，在图 6.1.2中， )(0 zH 的频率特性将分别占据 2 ~0  和   ~ 2 两个频段，前者对应 低频段，后者对应高频段。这样得到的 )(0 nx 将是 )(nx 的低频成份，而 )(1 nx 将是其高频 H0(z) )(0 nx H1(z) )(1 nx HM -1(z) )(1 nxM  )(nx   G0(z) )(0̂ nx G1(z) )(1̂ nx GM -1(z) )(ˆ 1 nxM  )(̂nx

分解信号重构Matlab代码筛选银行 理论在数字信号处理中，经常需要将信号分解为低频带和高频带，之后需要将它们组合以重建原始信号。 这样的例子可以在子带编码（SBC）中找到。2通道滤波器组也被称为正交镜像滤波器（QMF）组，因为它们使用了功率互补滤波器。 下采样和上采样乘以2的2通道滤波器组的框图如下所示。此方法的优点在于，可以对输入音频或图像文件的两个子带进行不同的处理，然后进行重构。 该方法的优点是可以对输入音频或图像文件的两个子带进行不同的处理，然后进行重构。 Matlab音频代码-audio.m黑白imagebw彩色图像

注意：这个函数现在可以从 IoSR Matlab 工具箱中作为 iosr.auditory.gammatoneFast 获得。 ------------------------- bm = gammatoneFast(x,cfs,fs) bm = gammatoneFast(...,align) [bm,env] = gammatoneFast(...) [bm,env,delay] = gammatoneFast(...) 此函数获取输入向量，并将其通过一组四阶伽马通滤波器，中心频率由cfs指定。 该函数返回一个矩阵，每行/列对应一个滤波器输​​出，其中心频率由 cfs 中的相应元素确定。 输出的方向取决于输入的方向：如果x是行向量，则每个滤波器输​​出的输出将包含一行，反之亦然。 中心频率可以是低于奈奎斯特速率（由采样频率 fs 确定）的任何值。 通常，中心频率在 ERB 速率标

研究论文-一种基于多相滤波器组的信道化接收机设计方法

提出了一种具有不同分析和综合原型滤波器的线性相位过采样NPR DFT调制滤波器组的设计方法。根据滤波器组在子带混叠、系统输出混叠、系统失真三方面的要求，推导并给出了相应的设计算法。不同的分析、综合原型滤波器的使用增加了设计自由度，可以有效改善滤波器组的整体性能。另外，由于考虑了线性相位约束，滤波器组的通带平坦性约束变得更为简单，简化了设计算法。

matlab开发-滤波器组设计图形用户界面。该图形用户界面可用于均匀和非均匀滤波器组的设计。