%% Diseņo de un filtro fir pasobajo por el metodo de las series de
%Fourier

clear all; close all;

fc = 11e3;
fm = 44e3;

Fc = fc/fm;

windows=['boxcar  ';'bartlett';'hamming ';'hanning ';'blackman'];
colors=['b  ';'r  ';'m  ';'--b';'--r'];

%% Numero de puntos del filtro
%% N puede ser par o impar ya que se puede construir un filtro pasobajo
%% siempre que h[n] sea par 
N = 25;
n=0:N-1;

%% Filtro pasobajo ideal
hlpi = 2*Fc*sinc(2*Fc*(n-(N-1)/2));

%% Aplicamos ventanas espectrales a este filtro ideal

M=500; %% Nš de puntos para calcular la Resp Freq
for i=1:size(windows)
  eval(['w=' windows(i,:) '(N);']);
  hlp = hlpi.*w';
  %% Normalizar de forma que |H(0)|=1
  hlp = hlp/sum(hlp);
  
  [H,f]=freqz(hlp,1,M,fm);
  
  plot(f,abs(H),colors(i,:));
  hold on;
end
grid;hold off;
legend('rect','bartlett','hamming','hanning','blackman');
xlabel(['Frecuencia (Hz)']);
ylabel(['|H(F|']);
title(['Filtro Pasobajo, fc=' num2str(Fc*fm/1000) 'KHz, fm=' ...
       num2str(fm/1000) 'KHz, N=' num2str(N)]);

eval(['print -depsc2 fir_lp_wind_N' num2str(N)]);

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