在纷繁复杂的数字信号处理教材中，FIR滤波器似乎总是被描绘得让人望而却步，满篇公式和深奥概念。但事实上，实现FIR滤波器的过程其实简单得让人意想不到。让我们一起探索这个看似复杂实则基础的滤波技术，一步步揭开其神秘面纱。

1. 从基础出发：滑动平均法与卷积

从最直观的滑动平均法开始，FIR滤波理论就像一个易于理解的实例。想象老板在扇张三的脸，每一次扇动都产生一个有限的冲击响应，这就是FIR的冲激响应。随着时间推移，这些响应叠加起来，形成信号与系统响应的卷积关系。卷积的概念，就像信号与系统响应的叠加游戏，通过权重系数（即卷积系数）连接两者。

2. 卷积的力量：信号处理的基石

卷积是数字信号处理中的核心运算，它揭示了信号经过滤波器后的输出是如何形成的。老板扇巴掌的频率和力度（权重系数）如何影响鼓包高度（输出），这就是卷积在滤波中的作用。通过离散化处理，我们可以更精确地理解这个过程。

3. 设计与应用：滤波器构建的魔法

FIR滤波器设计的关键在于设计一组系数，这些系数决定了滤波器的特性。MATLAB提供了一系列工具，如filterDesigner、filter函数以及lowpass、highpass等，设计方法如designfilt函数，它将滤波器设计简化为一个统一的过程。只需设置类型、阶数、截止频率和采样频率，即可实现低通滤波，去除噪声。

4. 实战演示：代码封装与可视化

funFirIirFliter函数将滤波器设计、应用和可视化一步到位。通过输入数据和预设参数，如滤波类型、阶数和补偿选项，这个函数能快速生成滤波后的信号，并通过图形展示前后对比。代码的易用性与专业性完美结合，让初学者也能轻松上手。

滤波理论基础与MATLAB实现

效果评估与高级技巧

“类EMD”滤波与ICA结合的小波阈值滤波

卡尔曼滤波的实战应用

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文章来源：天狐定制

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