matlab巴特沃斯濾波器設(shè)計(jì)

1、PAGE PAGE 31數(shù)字IIR帶阻濾波器的設(shè)計(jì) （基于巴特沃斯法）數(shù)字帶阻IIR濾波器設(shè)計(jì)IIR數(shù)字濾波器在很多領(lǐng)域中有著廣闊的應(yīng)用。與FIR數(shù)字濾波器相比,它可以用較低的階數(shù)獲得高選擇性,所用存儲(chǔ)單元少,經(jīng)濟(jì)而效率高,在相同門(mén)級(jí)規(guī)模和相同時(shí)鐘速度下可以提供更好的帶外衰減特性。下面介紹一種設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)IIR數(shù)字濾波器的方法。設(shè)計(jì)步驟如下：步驟1：將數(shù)字濾波器H(z)的技術(shù)指標(biāo)p和s，通過(guò)tan(/2)轉(zhuǎn)變?yōu)槟M濾波器G(s)的技術(shù)指標(biāo)p和s，作歸一化處理后，得到p1，ss/p；步驟2：化解為模擬原型濾波器G(s)的技術(shù)指標(biāo)；步驟3：設(shè)計(jì)模擬原型濾波器G(p)；步驟4：將G(p)轉(zhuǎn)換為模擬濾波器

2、的轉(zhuǎn)移函數(shù)G(s)；步驟5：將G(s)轉(zhuǎn)換成數(shù)字濾波器的轉(zhuǎn)移函數(shù)H(z)，s=(z1)(z+1)。所謂原型濾波器是指歸一化的低通濾波器。本節(jié)主要討論通過(guò)IIR數(shù)字濾波器的原型轉(zhuǎn)換設(shè)計(jì)法和IIR數(shù)字濾波器的直接設(shè)計(jì)方法來(lái)設(shè)計(jì)數(shù)字高通、帶通及帶阻濾波器其轉(zhuǎn)換方法主要有3種：一是直接由模擬低通濾波器轉(zhuǎn)換成數(shù)字高通、帶通或帶阻濾波器；二是先由模擬低通濾波器轉(zhuǎn)換成模擬高通、帶通或帶阻濾波器，然后再把它轉(zhuǎn)換成相應(yīng)的數(shù)字濾波器；三是將模擬低通濾波器先轉(zhuǎn)換成數(shù)字低通濾波器，再通過(guò)變量代換變換成高通、帶通或帶阻濾波器。數(shù)字IIR濾波器的設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)如圖：模擬低通原型頻率變換模擬離散化IIR數(shù)字濾波器圖1、IIR濾波

3、器的設(shè)計(jì)步驟2、帶阻濾波器的設(shè)計(jì)規(guī)范： 本設(shè)計(jì)中分別用h(t)、H(s)、Ha(j)表示模擬濾波器的單位脈沖相應(yīng)、系統(tǒng)函數(shù)、頻率響應(yīng)函數(shù)，三者的關(guān)系如下：Ha(s) = LTha(t) =edtHa(j)=FTha(t) =edt可以用h(t)、H(s)、Ha(j)中任一個(gè)描述模擬濾波器，也可以用線性常系數(shù)微分方程描述模擬濾波器。但是設(shè)計(jì)模擬濾波器時(shí)，設(shè)計(jì)指標(biāo)一般由幅頻相應(yīng)函數(shù)|Ha(j)|給出，而模擬濾波器設(shè)計(jì)就是根據(jù)設(shè)計(jì)指標(biāo)，求系統(tǒng)函數(shù)H(s)。工程實(shí)際中通常用所謂的損耗函數(shù)即衰減函數(shù)A（）來(lái)描述濾波器的幅頻響應(yīng)特性，對(duì)歸一化幅頻響應(yīng)函數(shù)，A（）定義如下：A（）=-20lg|Ha(j)|=

4、-10lg|Ha(j)| dB模擬帶阻濾波器的設(shè)計(jì)指標(biāo)參數(shù)有、。和分別表示帶阻濾波器的通帶下邊界頻率和通帶上邊界頻率；和分別表示帶阻濾波器的阻帶下邊界頻率和阻帶上邊界頻率。1和2分別稱為通帶和阻帶波紋幅度 圖2、帶阻濾波器帶阻濾波器的技術(shù)指標(biāo)要求必須是幾何對(duì)稱的。如果帶阻濾波器不是幾何對(duì)稱的，為了使對(duì)稱的帶阻濾波器滿足最小阻帶衰減要求，在由非對(duì)稱的帶阻濾波器變換為對(duì)稱的帶阻濾波器時(shí)，保留非對(duì)稱帶阻濾波器的阻帶截止頻率調(diào)整兩個(gè)通帶截止頻率中的一個(gè)，調(diào)整過(guò)程步驟如下：計(jì)算=計(jì)算=，如果,用代替；如果，計(jì)算=，并用代替；如果A A，選擇A=min A, A。所有類型的變換，包括各自與低通原型的頻率變

5、換如表1所示。用頻率變換法設(shè)計(jì)一個(gè)模擬濾波器的步驟如下：1、確定低通、高通、帶通和帶阻模擬濾波器的技術(shù)要求。當(dāng)要求的帶通或帶阻濾波器是非幾何對(duì)稱時(shí)，根據(jù)上面描述的過(guò)程使這些技術(shù)要求成幾何對(duì)稱的；2、根據(jù)表1中的變換關(guān)系，確定歸一化低通濾波器的技術(shù)要求：通帶截止頻率為，阻帶截止頻率為，阻帶衰減為A(dB),阻帶衰減為A (dB)；3、根據(jù)、A 和A，用巴特沃斯設(shè)計(jì)歸一化低通濾波器；4、根據(jù)表1最右欄的變換關(guān)系，得到要求的非歸一化模擬濾波器。 表1 模擬濾波器的頻率變換濾波器類型歸一化低通濾波器H(p)的技術(shù)指標(biāo)要求要求的濾波器H(s), H(s)= H(p)低通H(p)低通H(s)P=低通H(p

6、)高通H(s)P=低通H(p)帶通H(s)P=低通H(p)帶阻H(s)P=下面我們用巴特沃斯濾波法來(lái)設(shè)計(jì)一個(gè)數(shù)字IIR帶阻型濾波器：濾波器規(guī)范：通帶下邊界頻率： 50HZ 通帶上邊界頻率： 450HZ阻帶下邊界頻率： 200HZ阻帶上邊界頻率： 300HZ通帶最大衰減： 3dB阻帶最小衰減： 20dB 抽樣頻率： 1KHZ3、帶阻濾波器的系數(shù)計(jì)算： 首先確定所要求的帶阻濾波器是否為幾何對(duì)稱的：=2*50*2*450=4*2.25*10=2*200*2*300=4*6*10因?yàn)?，而且設(shè)計(jì)的是帶阻濾波器，所以需要調(diào)整這個(gè)帶阻濾波器的通帶上下邊界頻率。因?yàn)椋?=，=，則= 用值代替值，即令=2*13

7、3.3HZ。因此，所要求的帶阻濾波器的指標(biāo)調(diào)整為：=2*133.3/1000 rad/s=2*450/1000 rad/s=2*200 /1000rad/s=2*300 /1000rad/sB=2*266.7 /1000rad/s=2*245 /1000rad/sA= A=3 dBA= A=20 dB根據(jù)表1中間欄的變換關(guān)系式，將上述給定的帶阻濾波器指標(biāo)要求轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的歸一化低通技術(shù)要求，有 =1=2.6根據(jù)上面的技術(shù)要求，可以采用查表法或計(jì)算法來(lái)設(shè)計(jì)歸一化的巴特沃斯低通濾波器，這里采用計(jì)算法。 由式 確定最小的的濾波器階數(shù)，得N=1.9取N=2，計(jì)算巴特沃斯濾波器的歸一化極點(diǎn) p=ee k=

8、0,1 p=e=-0.5000+0.8660j p= e=-1.0000+0.0000j因此，低通濾波器的歸一化傳輸函數(shù)H(p)為 H(p)= = 根據(jù)表1最右邊欄的變換關(guān)系式，把歸一化低通濾波器變成所要求的帶阻濾波器的傳輸函數(shù)H(s) H(s) =H(p) =由雙線性變換法求得數(shù)字巴特沃斯帶阻濾波器的傳遞函數(shù)為： H（Z）= H(s)=軟件設(shè)計(jì)部分Fs=1000;Ap=3;As=20;Wp=50/500,450/500;Ws=200/500,300/500;b,a=butter(N,Ws,stop)系統(tǒng)指標(biāo)：傳輸函數(shù)系數(shù)A：系數(shù)B：4、帶阻濾波器的實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)： 令H（Z）=H(Z)H(Z)：

9、其中 H(Z)= H(Z)= 對(duì)應(yīng)的定義濾波器的差分方程如下：濾波器部分1：w(n)=(1/s)x(n)-aw(n-2) y(n)= w(n)s/s+ w(n-2) s/s濾波器部分2：w(n)= y(n)- w(n-2)y(n)= w(n) s+ w(n-2) s系數(shù)和的精確值依賴于我們對(duì)H（Z）的多項(xiàng)式的分子和分母如何組對(duì)，以及實(shí)現(xiàn)多項(xiàng)式的二階濾波器部分是如何排序的。最好的組對(duì)和排序只能通過(guò)有限字長(zhǎng)分析來(lái)確定。實(shí)現(xiàn)的結(jié)構(gòu)圖如下：x(n) y(n) -a s/s s Z Z 圖3、濾波器的實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)圖5、有效字長(zhǎng)效應(yīng)分析：由給定的性能規(guī)范，我們將假設(shè)使用的算法是定點(diǎn)的2的補(bǔ)碼算術(shù)，每一個(gè)系數(shù)被

10、舍入量化到16位字長(zhǎng)。這里我們主要的是評(píng)估不同量化誤差對(duì)濾波器性能的影響，以及根據(jù)信噪比確定最好的濾波器結(jié)構(gòu)用于實(shí)現(xiàn)，所要考慮的誤差源主要是：溢出誤差舍入誤差系數(shù)量化誤差但由于DSP本身有限字長(zhǎng)和精度的因素，加上IIR濾波器在結(jié)構(gòu)上存在反饋回路，是遞歸型的，再者高階濾波器參數(shù)的動(dòng)態(tài)范圍很大。這樣一來(lái)造成兩個(gè)后果：結(jié)果溢出和誤差增大，從而導(dǎo)致算法無(wú)法在DSP上實(shí)現(xiàn)。解決此問(wèn)題的有效方法是把高階IIR數(shù)字濾波器簡(jiǎn)化成幾個(gè)2階濾波器來(lái)設(shè)計(jì)，即采用級(jí)聯(lián)結(jié)構(gòu)。因此系統(tǒng)函數(shù)為：H(z)=H1(z)H2(z)Hn(z)(3)上述4階IIR數(shù)字濾波器采用級(jí)聯(lián)的結(jié)構(gòu)后變成2個(gè)濾波器級(jí)聯(lián)的形式，每個(gè)濾波器的系數(shù)表

11、如下所示。量化前濾波器系數(shù)為了設(shè)計(jì)可實(shí)現(xiàn)的IIR濾波器:需要對(duì)上一步分解獲得的二階基本節(jié)的濾波器系數(shù)進(jìn)行量化,即用一個(gè)固定的字長(zhǎng)加以表示。量化過(guò)程中由于存在不同程度的量化誤差,由此會(huì)導(dǎo)致濾波器的頻率響應(yīng)出現(xiàn)偏差,嚴(yán)重時(shí)會(huì)使IIR濾波器的極點(diǎn)移到單位圓之外,系統(tǒng)因而失去穩(wěn)定性。為了獲得最優(yōu)的濾波器系數(shù)量化后濾波器的系數(shù)：除了系數(shù)存在量化誤差,數(shù)字濾波器運(yùn)算過(guò)程中有限字長(zhǎng)效應(yīng)也會(huì)造成誤差,因此對(duì)濾波器中乘法器、加法器及寄存器的數(shù)據(jù)寬度要也進(jìn)行合理的設(shè)計(jì),以防止產(chǎn)生極限環(huán)現(xiàn)象和溢出振蕩。量化過(guò)程中由于存在不同程度的量化誤差，由此會(huì)導(dǎo)致濾波器的頻率響應(yīng)出現(xiàn)偏差，嚴(yán)重時(shí)會(huì)使IIR濾波器的極點(diǎn)移到單位圓之

12、外，系統(tǒng)因而失去穩(wěn)定性圖4、量化前后系統(tǒng)的零極點(diǎn)圖 由圖4可看出系統(tǒng)零極點(diǎn)都在單位圓內(nèi)，系統(tǒng)穩(wěn)定可實(shí)現(xiàn)。這兩個(gè)可能的濾波器結(jié)構(gòu)的每一個(gè)都有不同的比例因子，以及不同的信號(hào)舍入誤差。這個(gè)步驟的目標(biāo)是根據(jù)信噪比性能方面來(lái)確定最好的組對(duì)和排序。溢出和舍入誤差是緊密相連的，所以伸縮變換和舍入分析應(yīng)該同時(shí)進(jìn)行。利用有限字長(zhǎng)的分析程序，可以得到對(duì)于上面兩個(gè)可能的濾波器的比例因子，它們是基于L 、L 和L的范數(shù)。在這個(gè)例子里，我們利用了L的范數(shù)，對(duì)于一個(gè)以兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)部分串聯(lián)實(shí)現(xiàn)的四階濾波器，在伸縮變換以后，輸出端的舍入噪聲為：=3s| H(Z)H(Z)|+5s|H(z)|+3其中q是量化步長(zhǎng)或舍入，|.|是L范

13、數(shù)的平方。H(Z)是第一級(jí)濾波器的傳遞函數(shù)，H(Z)是第二級(jí)濾波器的傳遞函數(shù)，s是第一個(gè)濾波器階段的伸縮比例因子，s是第二個(gè)濾波器的比例因子。系統(tǒng)的量化誤差的效應(yīng)：我們檢查那些給出的系數(shù)字長(zhǎng)是否滿足穩(wěn)定和頻率響應(yīng)的規(guī)范。當(dāng)極點(diǎn)不是非?？拷鼏挝粓A時(shí)，16位的系數(shù)字長(zhǎng)對(duì)保持穩(wěn)定是足夠的。例如，對(duì)于第一個(gè)濾波器部分，實(shí)驗(yàn)程序表明2位就足以滿足穩(wěn)定要求，把系數(shù)量化成16位僅改變極點(diǎn)半徑。采用16位系數(shù)字長(zhǎng)時(shí)，濾波器的響應(yīng)實(shí)際上和未量化的濾波器的響應(yīng)是一樣的。圖5描繪了量化前后的濾波器的頻率響應(yīng)。圖5、帶阻濾波器量化前后的幅頻響應(yīng)為量化前 量化后6、帶阻濾波器的軟件實(shí)現(xiàn)：由系統(tǒng)指標(biāo)規(guī)范可編程：N為濾波器

14、的階數(shù)；zz和pz為系統(tǒng)的零點(diǎn)和極點(diǎn)；kz為系統(tǒng)的增益：Fs=1000;Ap=3;As=20;Wp=50/500,450/500;Ws=200/500,300/500;N,Wc=buttord(Wp,Ws,Ap,As);zz,pz,kz=butter(N,Ws,stop);b,a=butter(N,Ws,stop);Subplot(2,1,1)H,f=freqz(b,a,512,Fs);Plot(f,abs(H)Xlabel(頻率/(HZ)Ylabel(幅度/(dB)Subplot(2,1,2)Zplane(b,a)極點(diǎn)(pz)：增益（kz）：圖6、帶阻濾波器的幅頻響應(yīng)，零極點(diǎn)圖圖7、量化前后

15、階躍響應(yīng)圖8、群延時(shí)響應(yīng)圖9、量化前后脈沖響應(yīng)總結(jié)在信號(hào)與信息的過(guò)濾、檢測(cè)和預(yù)測(cè)等處理中，都要使用濾波器，數(shù)字濾波器是數(shù)字信號(hào)處理中使用最廣泛的一種方法。IIR數(shù)字濾波器的設(shè)計(jì)過(guò)程中，可以借助模擬濾波器的設(shè)計(jì)成果或直接采用典型的濾波器類型，減少工作量.。通過(guò)這個(gè)實(shí)驗(yàn)，對(duì)設(shè)計(jì)帶通數(shù)字濾波器的整個(gè)過(guò)程有了很好的掌握。其中雙線性變換法，巴特沃斯設(shè)計(jì)模擬濾波器的運(yùn)用，也比較熟悉了。通過(guò)對(duì)數(shù)字帶通濾波器的設(shè)計(jì)，熟悉了MATLAB的運(yùn)行環(huán)境，初步掌握了MATLAB語(yǔ)言在數(shù)字信號(hào)處理中一些基本庫(kù)函數(shù)的調(diào)用和編寫(xiě)基本程序等應(yīng)用；熟悉了濾波器設(shè)計(jì)的一般原理，對(duì)濾波器有了一個(gè)感性的認(rèn)識(shí)；學(xué)會(huì)了數(shù)字高通濾波器設(shè)計(jì)的

16、一般步驟；加深了對(duì)濾波器設(shè)計(jì)中產(chǎn)生誤差的原因以及雙線性變換法優(yōu)缺點(diǎn)的理解和認(rèn)識(shí)?？傊估碚撀?lián)系了實(shí)際，鞏固并深化了對(duì)課本基本知識(shí)的認(rèn)識(shí)和理解，使理論得以升華。參考文獻(xiàn)：1 邢培育，崔克清.一種基于TMS320C5402的數(shù)字IIR濾波器設(shè)計(jì)J.數(shù)據(jù)采集與處理，2002；2 高宇晨，戴居豐.改進(jìn)的IIR濾波器避免運(yùn)算溢出和定點(diǎn)DSP的實(shí)現(xiàn)J. 天津通信技術(shù)，2001；3 陳愛(ài)萍，胡曉東.基于MATLAB的IIR數(shù)字濾波器的設(shè)計(jì)J. 湖南工程學(xué)院學(xué)報(bào)，2004；4 齊海兵,平冠軍,陶文超.無(wú)限沖激響應(yīng)濾波器的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)J.微計(jì)算機(jī)信息,2006;附錄資料：不需要的可以自行刪除各類濾波器的MATL

17、AB程序理想低通濾波器IA=imread(lena.bmp);f1,f2=freqspace(size(IA),meshgrid);Hd=ones(size(IA);r=sqrt(f1.2+f2.2);Hd(r0.2)=0;Y=fft2(double(IA);Y=fftshift(Y);Ya=Y.*Hd;Ya=ifftshift(Ya);Ia=ifft2(Ya);figuresubplot(2,2,1),imshow(uint8(IA);subplot(2,2,2),imshow(uint8(Ia);figuresurf(Hd,Facecolor,interp,Edgecolor,none,F

18、acelighting,phong); 二、理想高通濾波器IA=imread(lena.bmp);f1,f2=freqspace(size(IA),meshgrid);Hd=ones(size(IA);r=sqrt(f1.2+f2.2);Hd(r0.2)=0;Y=fft2(double(IA);Y=fftshift(Y);Ya=Y.*Hd;Ya=ifftshift(Ya);Ia=real(ifft2(Ya);figuresubplot(2,2,1),imshow(uint8(IA);subplot(2,2,2),imshow(uint8(Ia);figuresurf(Hd,Facecolor,

19、interp,Edgecolor,none,Facelighting,phong); Butterworth低通濾波器IA=imread(lena.bmp);f1,f2=freqspace(size(IA),meshgrid);D=0.3;r=f1.2+f2.2;n=4;for i=1:size(IA,1) for j=1:size(IA,2) t=r(i,j)/(D*D); Hd(i,j)=1/(tn+1); endendY=fft2(double(IA);Y=fftshift(Y);Ya=Y.*Hd;Ya=ifftshift(Ya);Ia=real(ifft2(Ya);figuresubp

20、lot(2,2,1),imshow(uint8(IA);subplot(2,2,2),imshow(uint8(Ia);figuresurf(Hd,Facecolor,interp,Edgecolor,none,Facelighting,phong); Butterworth高通濾波器IA=imread(lena.bmp);f1,f2=freqspace(size(IA),meshgrid);D=0.3;r=f1.2+f2.2;n=4;for i=1:size(IA,1) for j=1:size(IA,2) t=(D*D)/r(i,j); Hd(i,j)=1/(tn+1); endendY=

21、fft2(double(IA);Y=fftshift(Y);Ya=Y.*Hd;Ya=ifftshift(Ya);Ia=real(ifft2(Ya);figuresubplot(2,2,1),imshow(uint8(IA);subplot(2,2,2),imshow(uint8(Ia);figuresurf(Hd,Facecolor,interp,Edgecolor,none,Facelighting,phong); 高斯低通濾波器IA=imread(lena.bmp);IB=imread(babarra.bmp);f1,f2=freqspace(size(IA),meshgrid);D=10

22、0/size(IA,1);r=f1.2+f2.2;Hd=ones(size(IA);for i=1:size(IA,1) for j=1:size(IA,2) t=r(i,j)/(D*D); Hd(i,j)=exp(-t); endendY=fft2(double(IA);Y=fftshift(Y);Ya=Y.*Hd;Ya=ifftshift(Ya);Ia=real(ifft2(Ya);figuresubplot(2,2,1),imshow(uint8(IA);subplot(2,2,2),imshow(uint8(Ia);figuresurf(Hd,Facecolor,interp,Edge

23、color,none,Facelighting,phong); 高斯高通濾波器IA=imread(lena.bmp);IB=imread(babarra.bmp);f1,f2=freqspace(size(IA),meshgrid);%D=100/size(IA,1);D=0.3;r=f1.2+f2.2;for i=1:size(IA,1) for j=1:size(IA,2) t=r(i,j)/(D*D); Hd(i,j)=1-exp(-t); endendY=fft2(double(IA);Y=fftshift(Y);Ya=Y.*Hd;Ya=ifftshift(Ya);Ia=real(if

24、ft2(Ya);figuresubplot(2,2,1),imshow(uint8(IA);subplot(2,2,2),imshow(uint8(Ia);figuresurf(Hd,Facecolor,interp,Edgecolor,none,Facelighting,phong); 梯形低通濾波器IA=imread(lena.bmp);IB=imread(babarra.bmp);f1,f2=freqspace(size(IA),meshgrid);%D=100/size(IA,1);D0=0.1;D1=0.4;r=sqrt(f1.2+f2.2);Hd=zeros(size(IA);Hd

25、(r=D0 & r(i,j)=D1 Hd(i,j)=(D1-r(i,j)/(D1-D0); end endendY=fft2(double(IA);Y=fftshift(Y);Ya=Y.*Hd;Ya=ifftshift(Ya);Ia=real(ifft2(Ya);figuresubplot(2,2,1),imshow(uint8(IA);subplot(2,2,2),imshow(uint8(Ia);figuresurf(Hd,Facecolor,interp,Edgecolor,none,Facelighting,phong); 梯形高通濾波器IA=imread(lena.bmp);IB=i

26、mread(babarra.bmp);f1,f2=freqspace(size(IA),meshgrid);%D=100/size(IA,1);D0=0.1;D1=0.4;r=sqrt(f1.2+f2.2);Hd=ones(size(IA);Hd(r=D0 & r(i,j)=D1 Hd(i,j)=(D0-r(i,j)/(D0-D1); end endendY=fft2(double(IA);Y=fftshift(Y);Ya=Y.*Hd;Ya=ifftshift(Ya);Ia=real(ifft2(Ya);figuresubplot(2,2,1),imshow(uint8(IA);subplot

27、(2,2,2),imshow(uint8(Ia);figuresurf(Hd,Facecolor,interp,Edgecolor,none,Facelighting,phong); 用其他方法編寫(xiě)的理想低通、理想高通、Butterworth低通、同態(tài)濾波程序理想低通i1=imread(lena.bmp);i2=imnoise(i1,salt & pepper,0.1);f=double(i2);k=fft2(f);g=fftshift(k);N1,N2=size(g);d0=50;u0=floor(N1/2)+1;v0=floor(N2/2)+1;for i=1:N1 for j=1:N2

28、d=sqrt(i-u0)2+(j-v0)2); if d=d0 h=1; else h=0; end y(i,j)=g(i,j)*h; endendy=ifftshift(y);E1=ifft2(y);E2=real(E1);figuresubplot(2,2,1),imshow(uint8(i1);subplot(2,2,2),imshow(uint8(i2);subplot(2,2,3),imshow(uint8(E2); 理想高通i1=imread(lena.bmp);i2=imnoise(i1,salt & pepper,0.1);f=double(i2);k=fft2(f);g=fftshift(k);N1,N2=size(g);n=2;d0=10;u0=floor(N1/2)+1;v0=fl