MATLAB中常见数字信号处理相关函数汇总

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。
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。

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使用:----------居左
使用----------:居右

第一列	第二列	第三列
第一列文本居中	第二列文本居右	第三列文本居左

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TYPE	ASCII	HTML
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一个具有注脚的文本。2

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您可以使用渲染LaTeX数学表达式 KaTeX:

Gamma公式展示 Γ(n)=(n−1)!∀n∈N

Γ(n)=(n−1)!∀n∈N 是通过欧拉积分

Unexpected text node: ' '

Γ(z)=∫0∞tz−1e−tdt.

你可以找到更多关于的信息 LaTeX 数学表达式here.

新的甘特图功能，丰富你的文章

Mon 06Mon 13Mon 20已完成进行中计划一计划二现有任务

Adding GANTT diagram functionality to mermaid

关于 甘特图 语法，参考这儿,

UML 图表

可以使用UML图表进行渲染。 Mermaid. 例如下面产生的一个序列图：:

张三李四王五你好！李四, 最近怎么样?你最近怎么样，王五？我很好，谢谢!我很好，谢谢!李四想了很长时间,文字太长了不适合放在一行.打量着王五...很好... 王五, 你怎么样?张三李四

王五

这将产生一个流程图。:

链接

长方形

圆

圆角长方形

菱形

关于 Mermaid 语法，参考这儿,

FLowchart流程图

我们依旧会支持flowchart的流程图：

开始我的操作确认？结束yes

关于 Flowchart流程图 语法，参考这儿.

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mermaid语法说明 ↩︎
注脚的解释 ↩︎

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