在数字信号处理中，低通滤波器是不可或缺的工具之一。它能够有效去除高频噪声，保留信号中的低频成分。今天就来分享一个基于MATLAB的低通滤波器代码，让你轻松实现信号净化！🔍

首先，确保你的MATLAB环境已安装信号处理工具箱。接着，运行以下代码片段，设置滤波参数如截止频率和采样频率：👇

```matlab

fs = 1000; % 采样频率

Fc = 100; % 截止频率

[b, a] = butter(6, Fc/(fs/2), 'low');

```

这段代码使用了Butterworth滤波器设计函数`butter`，你可以根据需求调整阶数和类型。运行后，利用`filter`函数对信号进行滤波：👇

```matlab

filtered_signal = filter(b, a, noisy_signal);

```

最后，通过绘图对比原始信号与滤波后的信号，直观感受低通滤波的效果吧！📊

📈 低通滤波器不仅适用于音频处理，还能广泛应用于图像去噪等领域。快来试试这个MATLAB代码，让数据更清晰、更纯净吧！💡