2024年6月2日发(作者：)

MATLAB中filter函数的用法

1. 介绍

在MATLAB中，filter函数是一个用于数字滤波的重要工具。它可以对信号进行滤

波处理，去除噪声、平滑数据或者突出特定频率的成分。filter函数的使用非常

灵活，可以根据不同的需求选择不同的滤波器类型和参数。

2. 基本语法

filter函数的基本语法如下：

y = filter(b, a, x)

其中，b和a是滤波器的系数，x是待滤波的信号，y是滤波后的结果。

3. 滤波器系数

滤波器系数是滤波器的关键参数，决定了滤波器的特性。在MATLAB中，可以通过

多种方式获取滤波器系数，例如使用fir1函数生成FIR滤波器系数，使用butter

函数生成巴特沃斯滤波器系数等。

以FIR滤波器为例，使用fir1函数生成滤波器系数的代码如下：

order = 10;

% 滤波器阶数

cutoff = 0.5;

% 截止频率

b = fir1(order, cutoff);

在上述代码中，order表示滤波器的阶数，cutoff表示截止频率。fir1函数将根

据给定的阶数和截止频率生成对应的滤波器系数。

4. 滤波器类型

MATLAB中的filter函数支持多种滤波器类型，常用的包括低通滤波器、高通滤波

器、带通滤波器和带阻滤波器等。

4.1 低通滤波器

低通滤波器用于去除高频成分，保留低频成分。在MATLAB中，可以使用fir1函数

生成低通滤波器系数，并将其作为参数传递给filter函数。

order = 10;

% 滤波器阶数

cutoff = 0.5;

% 截止频率

b = fir1(order, cutoff, 'low');

y = filter(b, 1, x);

在上述代码中，’low’表示生成低通滤波器系数。

4.2 高通滤波器

高通滤波器用于去除低频成分，保留高频成分。在MATLAB中，可以使用fir1函数

生成高通滤波器系数，并将其作为参数传递给filter函数。

order = 10;

% 滤波器阶数

cutoff = 0.5;

% 截止频率

b = fir1(order, cutoff, 'high');

y = filter(b, 1, x);

在上述代码中，’high’表示生成高通滤波器系数。

4.3 带通滤波器

带通滤波器用于突出特定频率范围内的成分。在MATLAB中，可以使用fir1函数生

成带通滤波器系数，并将其作为参数传递给filter函数。

order = 10;

% 滤波器阶数

cutoff = [0.3, 0.7];

% 截止频率范围

b = fir1(order, cutoff, 'bandpass');

y = filter(b, 1, x);

在上述代码中，’bandpass’表示生成带通滤波器系数。

4.4 带阻滤波器

带阻滤波器用于去除特定频率范围内的成分。在MATLAB中，可以使用fir1函数生

成带阻滤波器系数，并将其作为参数传递给filter函数。

order = 10;

% 滤波器阶数

cutoff = [0.3, 0.7];

% 截止频率范围

b = fir1(order, cutoff, 'stop');

y = filter(b, 1, x);

在上述代码中，’stop’表示生成带阻滤波器系数。

5. 滤波器的应用

滤波器在信号处理中有广泛的应用，例如音频处理、图像处理、生物信号处理等。

5.1 音频处理

在音频处理中，滤波器常用于去除噪声、平滑音频信号或者突出特定频率的音频成

分。可以使用filter函数对音频信号进行滤波处理。

load ;

% 加载音频数据

order = 10;

% 滤波器阶数

cutoff = 0.1;

% 截止频率

b = fir1(order, cutoff, 'low');

y = filter(b, 1, y);

soundsc(y, Fs);

% 播放滤波后的音频

在上述代码中，加载了一个音频数据，生成了一个低通滤波器，并对音频信号进行

滤波处理，最后通过soundsc函数播放滤波后的音频。

5.2 图像处理

在图像处理中，滤波器常用于去除图像中的噪声、平滑图像或者增强图像的细节。

可以使用filter函数对图像进行滤波处理。

I = imread('');

% 读取图像

order = 10;

% 滤波器阶数

cutoff = 0.1;

% 截止频率

b = fir1(order, cutoff, 'low');

for i = 1:3

% 对每个颜色通道进行滤波处理

I(:,:,i) = filter(b, 1, I(:,:,i));

end

imshow(I);

% 显示滤波后的图像

在上述代码中，读取了一张图像，生成了一个低通滤波器，并对图像的每个颜色通

道进行滤波处理，最后通过imshow函数显示滤波后的图像。

5.3 生物信号处理

在生物信号处理中，滤波器常用于去除生物信号中的噪声、提取特定频率的生物信

号成分或者平滑生物信号。可以使用filter函数对生物信号进行滤波处理。

load ;

% 加载心电图数据

order = 10;

% 滤波器阶数

cutoff = 0.5;

% 截止频率

b = fir1(order, cutoff, 'low');

y = filter(b, 1, y);

plot(t, y);

% 绘制滤波后的心电图

在上述代码中，加载了一个心电图数据，生成了一个低通滤波器，并对心电图信号

进行滤波处理，最后通过plot函数绘制滤波后的心电图。

6. 结论

filter函数是MATLAB中一个强大的滤波器工具，可以对信号进行各种滤波处理。

通过选择不同的滤波器类型和参数，可以实现不同的滤波效果。在实际应用中，我

们可以根据具体需求选择合适的滤波器类型和参数，对信号进行滤波处理，以达到

去除噪声、平滑数据或者突出特定频率成分的目的。滤波器的应用非常广泛，在音

频处理、图像处理、生物信号处理等领域都有重要的作用。掌握filter函数的用

法，对于信号处理工程师和科研人员来说是非常重要的技能。