%% Skrypt do wykreślania widma sygnału z pliku syg.mat
Y= fft(syg);
L=length(syg);
Fs=500;
P2 = abs(Y/L);
P1 = P2(1:L/2+1);
P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1);
f = Fs*(0:(L/2))/L;
figure(1)
plot(f,P1)
xlabel('f (Hz)')
ylabel('|P1(f)|')
xlim([0 250])
ylim([0 0.06])
title("Widmo sygnału z pliku syg")
%% Projekt filtru butterwortha filtrowanie częstotliwości powyżej 100 Hz
Wpb = 100/(0.5*Fs);
Wsb = 130/(0.5*Fs);
Rp = 3;
Rs = 40;
[nb,Wnb] = buttord(Wpb,Wsb,Rp,Rs)
[bb,ab] = butter(nb,Wnb);
Gb=tf(bb,ab,1/Fs)
options = bodeoptions;
options.FreqUnits = 'Hz';
options.FreqScale = 'linear'
figure(2)
hold on
bode(G_b,options, 'b')
xlim([0 500])
%% Filtr Czebyszewa
Wpc = [49.99999 50.00001]/(0.5*Fs);
Wsc = [49.75 50.25]/(0.5*Fs);
[nc,Wnc] = cheb2ord(Wpc,Wsc,Rp,Rs)
[bc,ac] = cheby2(nc,Rs,Wnc,'stop');
Gc=tf(bc,ac,1/Fs)
options = bodeoptions;
options.FreqUnits = 'Hz';
options.FreqScale = 'linear'
figure(3)
hold on
bode(G_c,options, 'b')
xlim([0 500])
%% sygnał wejściowy przed odfiltrowaniem zakłóceń:
figure(4)
t=0:1:numel(syg)-1;
plot(t,syg)
title("Sygnał przed odfiltrowaniem zakłóceń")
%% Filtrowanie sygnału:
filtr1=filter(bb,ab,syg);
filtr2=filter(bc,ac,filtr1);
figure(5)
plot(t,filtr2)
xlim([0 3000])
title("Sygnał po odfiltrowaniu zakłóceń")
%% widmo sygnału po odfiltrowaniu zakłóceń
Y2= fft(filtr2);
L2=length(filtr2);
P22 = abs(Y2/L2);
P12 = P22(1:L/2+1);
P12(2:end-1) = 2*P12(2:end-1);f2 = Fs*(0:(L2/2))/L2;
figure(6)
plot(f2,P12)
xlabel('f (Hz)')
ylabel('|P1(f)|')
xlim([0 250])
ylim([0 0.06])
title("Widmo sygnału po odfiltrowaniu zakłóceń")