一、FIR和IIR滤波器的使用范围区别：
IIR和FIR数字滤波器的比较
本章和上一章对IIR和FIR滤波器的特性和设计方法作了讨论，这里有必要将它们各自的优缺点和适用范围作一个总结。
表6.4 IIR和FIR数字滤波器的比较
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IIR DF |
FIR DF |
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（1）相位一般是非线性的 |
（1）相位可以做到严格线性 |
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（2）不一定稳定 |
（2）一定是稳定的 |
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（3）不能用FFT作快速卷积 |
（3）信号通过系统可采用快速卷积 |
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（4）一定是递归结构 |
（4）主要是非递归结构，也可含递归环节 |
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（5）对频率分量的选择性好（零极点可同时起作用） |
（5）选择性差 |
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（6）相同性能下阶次较低 |
（6）相同性能下阶次高 |
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（7）有噪声反馈，噪声大 |
（7）噪声小 |
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（8）运算误差大，有可能出现极限环振荡 |
（8）运算误差小，不会出现极限环振荡 |
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（9） |
（9）没有封闭形式的设计公式，须靠经验与反复调试 |
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（10）对计算手段的要求较低 |
（10）一般需用计算机计算 |
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（11）主要用于设计分段常数的标准低通、高通、带通、带阻和全通滤波器 |
（11）还可设计正交变换器、微分器、线性预测器、回波抵消器、均衡器、线性调频器等各种网络，适用范围广 |
设计有封闭形式的公式，一次完成其中，FIR滤波器的最大好处是稳定、线性相位和广泛的适用范围，而它的最大缺点是阶数高，从而带来时延大、存储单元多等问题。例如用频率抽样法设计阻带衰耗为－20dB的FIR DF需33阶，用双线性法设计同样指标的切比雪夫IIR DF仅需4～5阶。因此，在一些对时延有严格限制的场合就不得不考虑用IIR滤波器。语音信号对相位的非线性不很敏感。数据和图象信号则往往对滤波器提出线性相位的要求，这就是为什么FIR用得越来越广的原因。总之，IIR和FIR各有特点，在应用时要根据各方面的指标，综合考虑加以选择。
二、如何使用matlab创建滤波器？
matlab有专门的滤波器函数：fdatool，在命令行输入这个命令，就可以设计自己的滤波器了，这里比较需要注意的是order参数，就是阶数，生成的滤波器系数是阶数+1！切记。在界面中选择file-export可以导出系数，很简单！
另外还有个函数fvtool，在fdatool的filter manager里面也可以找到，也可以直接命令行输入，查看滤波器幅度角度频率响应，当然也可以直接用freqz函数。
参考文献：