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数字信号处理课设+语音信号的数字滤波

数字信号处理课设+语音信号的数字滤波
数字信号处理课设+语音信号的数字滤波

语音信号的数字滤波

——利用双线性变换法实现IIR数字滤波器的设计一.课程设计的目的

通过对常用数字滤波器的设计和实现,掌握数字信号处理的工作原理及设计方法;熟悉用双线性变换法设计 IIR 数字滤波器的原理与方法,掌握利用数字滤波器对信号进行滤波的方法,掌握数字滤波器的计算机仿真方法,并能够对设计结果加以分析。

二.设计方案论证

1.IIR数字滤波器设计方法

IIR数字滤波器是一种离散时间系统,其系统函数为

假设M≤N,当M>N时,系统函数可以看作一个IIR的子系统和一个(M-N)的FIR子系统的级联。IIR数字滤波器的设计实际上是求解滤波器的系数和,它

是数学上的一种逼近问题,即在规定意义上(通常采用最小均方误差准则)去逼近系统的特性。如果在S平面上去逼近,就得到模拟滤波器;如果在z平面上去逼近,就得到数字滤波器。

2.用双线性变换法设计IIR数字滤波器

脉冲响应不变法的主要缺点是产生频率响应的混叠失真。这是因为从S平面到Z平面是多值的映射关系所造成的。为了克服这一缺点,可以采用非线性频率压缩方法,将整个频率轴上的频率范围压缩到-π/T~π/T之间,再用z=e sT转换

平面的-π/T~π到Z平面上。也就是说,第一步先将整个S平面压缩映射到S

1

/T一条横带里;第二步再通过标准变换关系z=e s1T将此横带变换到整个Z平面上去。这样就使S平面与Z平面建立了一一对应的单值关系,消除了多值变换性,也就消除了频谱混叠现象,映射关系如图1所示。

图1双线性变换的映射关系

为了将S平面的整个虚轴jΩ压缩到S1平面jΩ1轴上的-π/T到π/T段上,可以通过以下的正切变换实现

(1)

式中,T仍是采样间隔。

当Ω1由-π/T经过0变化到π/T时,Ω由-∞经过0变化到+∞,也即映射了整个jΩ轴。将式(1)写成

将此关系解析延拓到整个S平面和S1平面,令jΩ=s,jΩ1=s1,则得

再将S1平面通过以下标准变换关系映射到Z平面

z=e s1T

从而得到S平面和Z平面的单值映射关系为:

(2)

(3)

式(2)与式(3)是S平面与Z平面之间的单值映射关系,这种变换都是两个线性函数之比,因此称为双线性变换

式(1)与式(2)的双线性变换符合映射变换应满足的两点要求。

首先,把z=e jω,可得

(4)

即S平面的虚轴映射到Z平面的单位圆。

其次,将s=σ+jΩ代入式(4),得

因此

由此看出,当σ<0时,|z|<1;当σ>0时,|z|>1。也就是说,S平面的左半平面映射到Z平面的单位圆内,S平面的右半平面映射到Z平面的单位圆外,S 平面的虚轴映射到Z平面的单位圆上。因此,稳定的模拟滤波器经双线性变换后所得的数字滤波器也一定是稳定的。

双线性变换法优缺点

双线性变换法与脉冲响应不变法相比,其主要的优点是避免了频率响应的混叠现象。这是因为S平面与Z平面是单值的一一对应关系。S平面整个jΩ轴单值地对应于Z平面单位圆一周,即频率轴是单值变换关系。这个关系如式(4)所示,重写如下:

上式表明,S平面上Ω与Z平面的ω成非线性的正切关系,如图2所示。

由图2看出,在零频率附近,模拟角频率Ω与数字频率ω之间的变换关系接近于线性关系;但当Ω进一步增加时,ω增长得越来越慢,最后当Ω→∞时,ω终止在折叠频率ω=π处,因而双线性变换就不会出现由于高频部分超过折叠频率而混淆到低频部分去的现象,从而消除了频率混叠现象。

图2双线性变换法的频率变换关系

但是双线性变换的这个特点是靠频率的严重非线性关系而得到的,如式(4)及图2所示。由于这种频率之间的非线性变换关系,就产生了新的问题。首先,一个线性相位的模拟滤波器经双线性变换后得到非线性相位的数字滤波器,不再保持原有的线性相位了;其次,这种非线性关系要求模拟滤波器的幅频响应必须是分段常数型的,即某一频率段的幅频响应近似等于某一常数(这正是一般典型的低通、高通、带通、带阻型滤波器的响应特性),不然变换所产生的数字滤波器幅频响应相对于原模拟滤波器的幅频响应会有畸变,如图3所示。

图3双线性变换法幅度和相位特性的非线性映射对于分段常数的滤波器,双线性变换后,仍得到幅频特性为分段常数的滤波器,但是各个分段边缘的临界频率点产生了畸变,这种频率的畸变,可以通过频率的预畸来加以校正。也就是将临界模拟频率事先加以畸变,然后经变换后正好映射到所需要的数字频率上。

3.语音信号的采集:

(1)打开windows系统中的录音机软件,录入自己的声音“数字信号处理”。(2)将音频文件保存“ZJH.wav”

(3)打开音频转换软件,将录制的转换成单声道,采样速率为8KHz。

4.语音信号的频谱分析:

语音文件“ZJH1.wav”频谱分析程序:文件名为zz.m

z1=wavread('ZJH1.wav');

y1=z1(1:16384);

Y1=fft(y1);

n=0:16383;

plot(n,Y1);

gred;

图像输出如图4:

图4 语音信号频谱分析图

5.滤波器的设计:

根据以上IIR数字滤波器设计方法及要求,下面运用双线性变换法基于MATLAB设计一个IIR带通滤波器,其中带通的中心频率为ωp0=1500hz,通带截止频率ωp1=0 ,ωp2=3000hz;通带最大衰减αp=3dB;阻带最小衰减αs=15dB。

设计步骤:

(1)根据任务,确定性能指标:在设计带通滤波器之前,首先根据工程实际的需要确定滤波器的技术指标:

带通滤波器的阻带边界频率关于中心频率ωp0几何对称,因此ws1=wp0- (ws2-wp0)=300hz

通带截止频率wc1=0,wc2=3000hz;阻带截止频率wr1=0,wr2=3300hz;阻带最小衰减αs=3dB和通带最大衰减αp=15dB;

(2)用Ω=2/T*tan(w/2)对带通数字滤波器H(z)的数字边界频率预畸变,得到带通模拟滤波器H(s)的边界频率主要是通带截止频率ωp1,ωp2;阻带截止频率ωs1,ωs2的转换。

Matlab程序:文件名为kk2.m

fs=8000;

x1=wavread('zjh1.wav');

t=0:1/8000 *(size(x1)-1)/8000;

Au=0.03;

d=[Au*cos(2*pi*5000*t)]';

ylabel('fuzhi');

滤波器的幅频特性:

图5所设计的滤波器幅频特性

三.设计结果与分析

将语音信号进行数字采样并存为z1,对z1叠加15dB的噪音信号存为z2,对信号进行FFT变换,输出语音信号的时域波形图,幅频特性,z1的实际幅频特性。

Matlab程序如下:文件名为zjh.m

s=wavread('zjh1.wav');

fs=8000;

L=2^floor(log2(length(s)));

s1=s(1:L);

wavwrite(s1,fs,'z1.wav');

s2=awgn(s1,15);

wavwrite(s2,fs,'z2.wav');

S1=fft(s1);

n=0:L-1;

subplot(311);

plot(n,s1);

k=0:L-1;

subplot(312);

plot(k,abs(S1));

deft=fs/L;

plot(k(1:L/2)*deft,abs(S1(1:L/2)));

输出如图:将原文件截取2s存为z1.wav,将叠加噪音文件存为z2.wav。

图6

对原始语音进行分析,Matlab程序如下:文件名为kk.m

fs=8000;

x1=wavread('zjh1.wav');

sound(x1,8000);

y1=fft(x1,1024);

f=fs*(1:512)/1024;

figure(1)

plot(x1)

title('原始语音信号');

xlabel('time n');

ylabel('fuzhi n');

figure(2)

freqz(x1)

title('频率响应图')

figure(3)

subplot(2,1,1);

plot(abs(y1(1:512)))

title('原始语音信号FFT频谱')

subplot(2,1,2);

plot(f,abs(y1(1:512)));

title('原始语音信号频谱')

ylabel('fuzhi');

图7原始语音信号

图8原始语音信号的频率响应图

滤波器语音信号去噪讲解

******************* 实践教学 ******************* 兰州理工大学 计算机与通信学院 2013年春季学期 信号处理课程设计 题目:基于MATLAB的FIR滤波器语音信号去噪专业班级:通信工程(1)班 姓名:王兴栋 学号:10250114 指导教师:陈海燕 成绩:

摘要 语音信号在数字信号处理中占有极其重要的地位,因此选择通过对语音信号的研究来巩固和掌握数字信号处理的基本能力十分具有代表性。对数字信号处理离不开滤波器,因此滤波器的设计在信号处理中占有极其重要的地位。而MATLAB 软件工具箱提供了对各种数字滤波器的设计。本论文“在MATLAB平台上实现对语音信号的去噪研究与仿真”综合运用了数字信号处理的各种基本知识,进而对不带噪语音信号进行谱分析以及带噪语音信号进行谱分析和滤波处理。通过理论推导得出相应的结论,再通过利用MATLAB作为编程工具来进行计算机实现比价已验证推导出来的结论。在设计过程中,通过设计FIR数字滤波器和IIR数字滤波器来完成滤波处理。在设计过程中,运用了MATLAB对整个设计中的图形的绘制和一些数据的计算以及仿真。 关键字滤波器;MATLAB;仿真;滤波

前言 语音是语言的声学表现,是人类交流信息最自然、最有效、最方便的手段。随着社会文化的进步和科学技术的发展,人类开始进入了信息化时代,用现代手段研究语音处理技术,使人们能更加有效地产生、传输、存储、和获取语音信息,这对于促进社会的发展具有十分重要的意义,因此,语音信号处理正越来越受到人们的关注和广泛的研究。 语音信号是信息技术处理中最重要的一门科学,是人类社会几步的标志。那么什么是语音?语音是人类特有的功能,也是人类获取外界信息的重要工具,也是人与人交流必不可少的重要手段。那么什么又是信号?那信号是什么呢?信号是传递信息的函数。离散时间信号——序列——可以用图形来表示。 语音信号处理是一门用研究数字信号处理研究信号的科学。它是一新兴的信息科学,同时又是综合多个学科领域的一门交叉科学。语音在我们的日常生活中随时可见,也随处可见,语音很大程度上可以影响我们的生活。所以研究语音信号无论是在科学领域上还是日常生活中都有其广泛而重要的意义。 本论文主要介绍的是的语音信号的简单处理。本论文针对以上问题,运用数字信号学基本原理实现语音信号的处理,在matlab7.0环境下综合运用信号提取,幅频变换以及傅里叶变换、滤波等技术来进行语音信号处理。我所做的工作就是在matlab7.0软件上编写一个处理语音信号的程序,能对语音信号进行采集,并对其进行各种处理,达到简单语音信号处理的目的。 对语音信号的研究,本论文采用了设计两种滤波器的基本研究方法来达到研究语音信号去噪的目的,最终结合图像以及对语音信号的回放,通过对比,得出结论。

语音信号分析与处理2011

数字信号处理实验二:语音信号分析与处理 学号 姓名 注:1)此次实验作为《数字信号处理》课程实验成绩的重要依据,请同学们认真、独立完成,不得抄袭。 2)请在授课教师规定的时间内完成; 3)完成作业后,请以word 格式保存,文件名为:学号+姓名 4)请通读全文,依据第2及第3 两部分内容,认真填写第4部分所需的实验数据,并给出程序内容。 1. 实验目的 (1) 学会MATLAB 的使用,掌握MATLAB 的程序设计方法 (2) 掌握在windows 环境下语音信号采集的方法 (3) 掌握MATLAB 设计FIR 和IIR 滤波器的方法及应用 (4) 学会用MATLAB 对语音信号的分析与处理方法 2. 实验内容 录制一段自己的语音信号,对录制的语音信号进行采样,画出采样后语音信号的时域波形和频谱图,确定语音信号的频带范围;使用MATLAB 产生白噪声信号模拟语音信号在处理过程中的加性噪声并与语音信号进行叠加,画出受污染语音信号的时域波形和频谱图;采用双线性法设计出IIR 滤波器和窗函数法设计出FIR 滤波器,画出滤波器的频响特性图;用自己设计的这两种滤波器分别对受污染的语音信号进行滤波,画出滤波后语音信号的时域波形和频谱图;对滤波前后的语音信号进行时域波形和频谱图的对比,分析信号的变化;回放语音信号,感觉与原始语音的不同。 3. 实验步骤 1)语音信号的采集与回放 利用windows 下的录音机或其他软件录制一段自己的语音(规定:语音内容为自己的名字,以wav 格式保存,如wql.wav ),时间控制在2秒之内,利用MATLAB 提供的函数wavread 对语音信号进行采样,提供sound 函数对语音信号进行回放。 [y,fs,nbits]=wavread(file), 采样值放在向量y 中,fs 表示采样频率nbits 表示采样位数。Wavread 的更多用法请使用help 命令自行查询。 2)语音信号的频谱分析 利用fft 函数对信号进行频谱分析 3)受白噪声干扰的语音信号的产生与频谱分析 ①白噪声的产生: N1=sqrt (方差值)×randn(语音数据长度,2)(其中2表示2列,是由于双声道的原因) 然后根据语音信号的频谱范围让白噪声信号通过一个带通滤波器得到一个带限的白噪声信号 N2; 带通滤波器的冲激响应为: h B (n )= ))((sin ))((sin 1122απ ωπωαπωπω---n c n c c c c c

数字信号处理课设题目详细分解步骤

数字信号处理课程详细步骤分解 语音(音乐)信号滤波去噪的选题 课题具体内容 1.1、语音(音乐)信号的采集 要求学生利用Windows下的录音机,录制语音信号“大家好,我是***”,时间在2-3 s左右。或者网上下载一段格式为.wav的音乐。然后在Matlab软件平台下,利用函数wavread 对语音信号进行采样,记住采样频率和采样点数。通过wavread函数的使用,学生很快理解了采样频率、采样位数等概念。采集完成后在信号中加入一个单频噪声,设计的任务即为从含噪信号中滤除单频噪声,还原原始信号。 参考调用格式: [x,fs,bits]=wavread('e:\yuyin.wav'); % 输入参数为文件的全路径和文件名,输出的第一个参数是每个样本的值,fs是生成该波形文件时的采样率,bits是波形文件每样本的编码位数。 sound(x,fs,bits); % 按指定的采样率和每样本编码位数回放 N=length(x); % 计算信号x的长度 fn=2100; % 单频噪声频率,此参数可改 t=0:1/fs:(N-1)/fs; % 计算时间范围,样本数除以采样频率 x=x'; y=x+0.1*sin(fn*2*pi*t); sound(y,fs,bits); % 应该可以明显听出有尖锐的单频啸叫声 1.2、语音信号的频谱分析 要求学生首先画出语音信号的时域波形;然后对语音号进行快速傅里叶变换,得到信号的频谱特性,从而加深学生对频谱特性的理解。 参考调用格式: X=abs(fft(x)); Y=abs(fft(y)); % 对原始信号和加噪信号进行fft变换,取幅度谱 X=X(1:N/2); Y=Y(1:N/2); % 截取前半部分 deltaf=fs/2/N; % 计算频谱的谱线间隔 f=0:deltaf:fs/2-deltaf; % 计算频谱频率范围 用绘图命令分别画出加噪前后信号的时域和频域波形,注意:布局为2*2的子图,每个子图都分别加上横纵坐标,网格和标题。

数字信号处理课程设计报告

《数字信号处理》课程设计报告 设计题目: IIR滤波器的设计 专业: 班级: 姓名: 学号: 指导教师: 2010年月日

1、设计目的 1、掌握IIR 滤波器的参数选择及设计方法; 2、掌握IIR 滤波器的应用方法及应用效果; 3、提高Matlab 下的程序设计能力及综合应用能力。 4、了解语音信号的特点。 2、设计任务 1、学习并掌握课程设计实验平台的使用,了解实验平台的程序设计方法; 2、录制并观察一段语音信号的波形及频谱,确定滤波器的技术指标; 3、根据指标设计一个IIR 滤波器,得到该滤波器的系统响应和差分方程,并根据差分方程将所设计的滤波器应用于实验平台,编写相关的Matlab 程序; 4、使用实验平台处理语音信号,记录结果并进行分析。 3、设计内容 3.1设计步骤 1、学习使用实验平台,参见附录1。 2、使用录音机录制一段语音,保存为wav 格式,录音参数为:采样频率8000Hz、16bit、单声道、PCM 编码,如图1 所示。 图1 录音格式设置 在实验平台上打开此录音文件,观察并记录其波形及频谱(可以选择一段较为稳定的语音波形进行记录)。 3、根据信号的频谱确定滤波器的参数:通带截止频率Fp、通带衰减Rp、阻带截止频率Fs、阻带衰减Rs。 4、根据技术指标使用matlab 设计IIR 滤波器,得到系统函数及差分方程,并记录得到系统函数及差分方程,并记录其幅频响应图形和相频响应图形。要求设计 第 1页出的滤波器的阶数小于7,如果不能达到要求,需要调整技术指标。 5、记录滤波器的幅频响应和系统函数。在matlab 中,系统函数的表示公式为:

因此,必须记录系数向量a 和b。系数向量a 和b 的可以在Matlab 的工作空间(WorkSpace)中查看。 6、根据滤波器的系统函数推导出滤波器的差分方程。 7、将设计的滤波器应用到实验平台上。根据设计的滤波器的差分方程在实验平台下编写信号处理程序。根据运行结果记录处理前后的幅频响应的变化情况,并试听处理前后声音的变化,将结果记录,写入设计报告。 3.2实验程序 (1)Rs=40; Fs=1400; Rp=0.7; Fp=450; fs=8000; Wp=2*pi*Fp;Ws=2*pi*Fs; [N,Wn]=buttord(Wp,Ws,Rp,Rs,'s'); [b1,a1]=butter(N,Wn,'s'); [b,a]=bilinear(b1,a1,fs); [H,W]=freqz(b,a); figure; subplot(2,1,1);plot(W*fs/(2*pi),abs(H));grid on;title('频率响应'); xlabel('频率');ylabel('幅值');、 subplot(2,1,2); plot(W,angle(H));grid on;title('频率响应'); xlabel('相位(rad)');ylabel('相频特性'); 3.3实验结果(如图): N =5 Wn=6.2987e+003 第 2页

信号系统处理 语音信号滤波处理

数字信号处理实验报告 实验名称:基于MATLAB对语音信号 进行分析及滤波处理 院系:物联网工程学院 班级:电子信息工程1101 姓名:

一、实验目的 综合计算运用数字信号处理的理论知识进行频谱分析和滤波器设计,通过理论推导得出相应的结论,培养发现问题、分析问题和解决问题的能力。并利用MATLAB作为工具进行实现,从而复习巩固课堂所学的理论知识,提高对所学知识的综合应用能力,并从实践上初步实现对数字信号的处理。此外,还系统的学习和实现对语音信号处理的整体过程,从语音信号的采集到分析、处理、频谱分析、显示和储存。 二、实验要求 1.分析原始语音信号的时域特性和频谱特性。 2.设计一个IIR滤波器,用该滤波器对语音信号进行滤波处理,分析滤波后信号的时域特性和频谱特性。 3.设计一个FIR滤波器,用该滤波器对语音信号进行滤波处理,分析滤波后信号的时域特性和频谱特性。 三、实验原理 1.采样定理:在进行模拟/数字信号的转换过程中,当采样频率fs.max大于信号中最高频率fmax的2倍时(fs.max>=2fmax),采样之后的数字信号完整地保留了原始信号中的信息,一般实际应用中保证采样频率为信号最高频率的5~10倍;采样定理又称奈奎斯特定理。 采样频率越高,即采样的时间间隔越短,对声音波形的表示越精确。 2.时域信号的FFT分析:信号的频谱分析就是计算机信号的傅里叶变换。连续信号与系统的傅里叶分析显然不便于用计算机进行计算,使其应用受到限制。而FFT是一种时域和频域均离散化的变换,适合数值运算,成为用计算机分析离散信号和系统的有力工具。对连续信号和系统,可以通过时域采样,应用DFT进行近似谱分析。 3.IIR数字滤波器设计原理利用双线性变换设计IIR滤波器(巴特沃斯数字低通滤波器的设计),首先要设计出满足指标要求的模拟滤波器的传递函数Ha(s),然后由Ha(s)通过双线性变换可得所要设计的IIR滤波器的系统函数H(z)。如果给定的指标为数字滤波器的指标,则首先要转换成模拟滤波器的技术指标,这里主要是边界频率Wp和Ws的转换,对ap和as指标不作变化。边界频率的转换关系为∩=2/T tan(w/2)。接着,按照模拟低通滤波器的技术指标根据相应设计公式

数字信号处理课设+语音信号的数字滤波

语音信号的数字滤波 ——利用双线性变换法实现IIR数字滤波器的设计一.课程设计的目的 通过对常用数字滤波器的设计和实现,掌握数字信号处理的工作原理及设计方法;熟悉用双线性变换法设计 IIR 数字滤波器的原理与方法,掌握利用数字滤波器对信号进行滤波的方法,掌握数字滤波器的计算机仿真方法,并能够对设计结果加以分析。 二.设计方案论证 1.IIR数字滤波器设计方法 IIR数字滤波器是一种离散时间系统,其系统函数为 假设M≤N,当M>N时,系统函数可以看作一个IIR的子系统和一个(M-N)的FIR子系统的级联。IIR数字滤波器的设计实际上是求解滤波器的系数和,它 是数学上的一种逼近问题,即在规定意义上(通常采用最小均方误差准则)去逼近系统的特性。如果在S平面上去逼近,就得到模拟滤波器;如果在z平面上去逼近,就得到数字滤波器。 2.用双线性变换法设计IIR数字滤波器 脉冲响应不变法的主要缺点是产生频率响应的混叠失真。这是因为从S平面到Z平面是多值的映射关系所造成的。为了克服这一缺点,可以采用非线性频率压缩方法,将整个频率轴上的频率范围压缩到-π/T~π/T之间,再用z=e sT转换 平面的-π/T~π到Z平面上。也就是说,第一步先将整个S平面压缩映射到S 1 /T一条横带里;第二步再通过标准变换关系z=e s1T将此横带变换到整个Z平面上去。这样就使S平面与Z平面建立了一一对应的单值关系,消除了多值变换性,也就消除了频谱混叠现象,映射关系如图1所示。 图1双线性变换的映射关系 为了将S平面的整个虚轴jΩ压缩到S1平面jΩ1轴上的-π/T到π/T段上,可以通过以下的正切变换实现

数字信号处理课设共18页文档

数字信号处理课程设计 姓名:刘倩 学号:201014407 专业:信息与计算科学 实验一:常见离散信号产生和实现 一、实验目的: 1、加深对常用离散信号的理解; 2、掌握matlab 中一些基本函数的建立方法。 二、实验原理: 1.单位抽样序列 在MATLAB 中可以利用zeros()函数实现。 如果)(n δ在时间轴上延迟了k 个单位,得到)(k n -δ即: 2.单位阶越序列 在MATLAB 中可以利用ones()函数实现。 3.正弦序列 在MATLAB 中 4.复指数序列 在MATLAB 中 5.指数序列 在MATLAB 中

实验内容:由周期为10的正弦函数生成周期为20的余弦函数。 实验代码: n=0:30; y=sin(0.2*pi*n+pi/2); y1=sin(0.1*pi*n+pi/2); subplot(121) stem(n,y); xlabel ('时间序列n');ylabel('振幅');title('正弦函数序列y=sin(0.2*pi*n+pi/2)'); subplot(122) stem(n,y1); xlabel ('时间序列n');ylabel('振幅'); title('正弦函数序列y=sin(0.2*pi*n+pi/2)'); 实验结果: 实验二:离散系统的时域分析 实验目的:加深对离散系统的差分方程、冲激响应和卷积分析方法的理解。实验原理:离散系统 其输入、输出关系可用以下差分方程描述: 输入信号分解为冲激信号, 记系统单位冲激响应 则系统响应为如下的卷积计算式:

当N k d k ,...2,1,0==时,h[n]是有限长度的(n :[0,M]),称系统为FIR 系统;反之,称系统为IIR 系统。 在MATLAB 中,可以用函数y=filter(p,d,x)实现差分方程的仿真,也可以用函数 y=conv(x,h)计算卷积,用y=impz(p,d,N)求系统的冲激响应。 实验内容:用MATLAB 计算全解 当n>=0时,求用系数差分方程y[n]+y[n-1]-6y[n-2]=x[n]描述的一个离散时间系统对阶跃输入x[n]=8μ[n]的全解。 实验代码: n=0:7; >> [y,sf]=filter(1,[1 1 -6],8*ones(1,8),[-7 6]); >> y1(n+1)=-1.8*(-3).^n+4.8*(2).^n-2; >> subplot(121) >> stem(n,y); >> title('由fliter 函数计算结果'); >> subplot(122) >> stem(n,y1); >> title('准确结果'); 实验结果: 结果分析:有图可得由fliter 函数得出的结果与计算出的准确结果完全一致。 实验三FFT 算法的应用

数字信号处理课程设计报告

抽样定理的应用 摘要 抽样定理表示为若频带宽度有限的,要从抽样信号中无失真地恢复原信号,抽样频率应大于2倍信号最高频率。抽样频率小于2倍频谱最高频率时,信号的频谱有混叠。抽样频率大于2倍频谱最高频率时,信号的频谱无混叠。 语音信号处理是研究用数字信号处理技术和语音学知识对语音 信号进行处理的新兴学科,是目前发展最为迅速的学科之一,通过语音传递信息是人类最重要,最有效,最常用和最方便的交换信息手段,所以对其的研究更显得尤为重要。 Matlab语言是一种数据分析和处理功能十分强大的计算机应用 软件,它可以将声音文件变换成离散的数据文件,然后用起强大的矩阵运算能力处理数据。这为我们的本次设计提供了强大并良好的环境! 本设计要求通过利用matlab对模拟信号和语音信号进行抽样,通过傅里叶变换转换到频域,观察波形并进行分析。 关键词:抽样Matlab

目录 一、设计目的: (2) 二、设计原理: (2) 1、抽样定理 (2) 2、MATLAB简介 (2) 3、语音信号 (3) 4、Stem函数绘图 (3) 三、设计内容: (4) 1、已知g1(t)=cos(6πt),g2(t)=cos(14πt),g3(t)=cos(26πt),以抽样频率 fsam=10Hz对上述三个信号进行抽样。在同一张图上画出g1(t),g2(t),g3(t)及其抽样点,对所得结果进行讨论。 (4) 2、选取三段不同的语音信号,并选取适合的同一抽样频率对其进 行抽样,画出抽样前后的图形,并进行比较,播放抽样前后的语音。 (6) 3、选取合适的点数,对抽样后的三段语音信号分别做DFT,画图 并比较。 (10) 四、总结 (12) 五、参考文献 (13)

语音信号处理实验报告

通信与信息工程学院 信息处理综合实验报告 班级:电子信息工程1502班 指导教师: 设计时间:2018/10/22-2018/11/23 评语: 通信与信息工程学院 二〇一八年 实验题目:语音信号分析与处理 一、实验内容 1. 设计内容 利用MATLAB对采集的原始语音信号及加入人为干扰后的信号进行频谱分析,使用窗函数法设计滤波器滤除噪声、并恢复信号。 2.设计任务与要求 1. 基本部分

(1)录制语音信号并对其进行采样;画出采样后语音信号的时域波形和频谱图。 (2)对所录制的语音信号加入干扰噪声,并对加入噪声的信号进行频谱分析;画出加噪后信号的时域波形和频谱图。 (3)分别利用矩形窗、三角形窗、Hanning窗、Hamming窗及Blackman 窗几种函数设计数字滤波器滤除噪声,并画出各种函数所设计的滤波器的频率响应。 (4)画出使用几种滤波器滤波后信号时域波形和频谱,对滤波前后的信号、几种滤波器滤波后的信号进行对比,分析信号处理前后及使用不同滤波器的变化;回放语音信号。 2. 提高部分 (5)录制一段音乐信号并对其进行采样;画出采样后语音信号的时域波形和频谱图。 (6)利用MATLAB产生一个不同于以上频段的信号;画出信号频谱图。 (7)将上述两段信号叠加,并加入干扰噪声,尝试多次逐渐加大噪声功率,对加入噪声的信号进行频谱分析;画出加噪后信号的时域波形和频谱图。 (8)选用一种合适的窗函数设计数字滤波器,画出滤波后音乐信号时域波形和频谱,对滤波前后的信号进行对比,回放音乐信号。 二、实验原理 1.设计原理分析 本设计主要是对语音信号的时频进行分析,并对语音信号加噪后设计滤波器对其进行滤波处理,对语音信号加噪声前后的频谱进行比较分析,对合成语音信号滤波前后进行频谱的分析比较。 首先用PC机WINDOWS下的录音机录制一段语音信号,并保存入MATLAB软件的根目录下,再运行MATLAB仿真软件把录制好的语音信号用audioread函数加载入MATLAB仿真软件的工作环境中,输入命令对语音信号进行时域,频谱变换。 对该段合成的语音信号,分别用矩形窗、三角形窗、Hanning窗、Hamming窗及Blackman窗几种函数在MATLAB中设计滤波器对其进行滤波处理,滤波后用命令可以绘制出其频谱图,回放语音信号。对原始语音信号、合成的语音信号和经过滤波器处理的语音信号进行频谱的比较分析。 2.语音信号的时域频域分析 在Matlab软件平台下可以利用函数audioread对语音信号进行采样,得到了声音数据变量y,同时把y的采样频率Fs=44100Hz放进了MATALB的工作空间。

语音信号处理答案

二、问答题(每题分,共分) 、语音信号处理主要研究哪几方面的内容? 语音信号处理是研究用数字信号处理技术对语言信号进行处理的一门学科,语音信号处理的理论和研究包括紧密结合的两个方面:一方面,从语言的产生和感知来对其进行研究,这一研究与语言、语言学、认知科学、心理、生理等学科密不可分;另一方面,是将语音作为一 种信号来进行处理,包括传统的数字信号处理技术以及一些新的应用于语音信号的处理方法 和技术。 、语音识别的研究目标和计算机自动语音识别的任务是什么? 语音识别技术,也被称为自动语音识别,(),其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为 计算机可读的输入,例如按键、二进制编码或者字符序列。 计算机自动语音识别的任务就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本 或命令的高技术。 、语音合成模型关键技术有哪些? 语音合成是实现人机语音通信,建立一个有听和讲能力的口语系统所需的两项关键技术,该系统主要由三部分组成:文本分析模块、韵律生成模块和声学模块。.如何取样以精确地抽取人类发信的主要特征,.寻求什么样的网络特征以综合声道的频率响应,.输出合成声音的质量如何保证。 、语音压缩技术有哪些国际标准? 二、名词解释(每题分,共分) 端点检测:就从包含语音的一段信号中,准确的确定语音的起始点和终止点,区分语音信号和非语音信号。 共振峰:当准周期脉冲激励进入声道时会引起共振特性,产生一组共振频率,称为共振峰频率或简称共振峰。 语谱图:是一种三维频谱,它是表示语音频谱随时间变化的图形,其纵轴为频率,横轴为时间,任一给定的频率成分在给定时刻的强弱用相应点的灰度或色调的浓淡来表示。 码本设计:就是从大量信号样本中训练出好的码本,从实际效果出发寻找好的失真测度定义 公示,用最少的搜素和计算失真的运算量。 语音增强:语音质量的改善和提高,目的去掉语音信号中的噪声和干扰,改善它的质量 三、简答题(每题分,共分) 、简述如何利用听觉掩蔽效应。 一个较弱的声音(被掩蔽音)的听觉感受被另一个较强的声音(掩蔽音)影响的现象称为人耳的“掩蔽效应”。人耳的掩蔽效应一个较弱的声音(被掩蔽音)的听觉感受被另一个较强的声 音(掩蔽音)影响的现象称为人耳的“掩蔽效应”。被掩蔽音单独存在时的听阈分贝值,或者 说在安静环境中能被人耳听到的纯音的最小值称为绝对闻阈。实验表明,—绝对闻阈值最小,即人耳对它的微弱声音最敏感;而在低频和高频区绝对闻阈值要大得多。在范围内闻阈随频率变化最不显著,即在这个范围内语言可储度最高。在掩蔽情况下,提高被掩蔽弱音的强度, 使人耳能够听见时的闻阈称为掩蔽闻阈(或称掩蔽门限),被掩蔽弱音必须提高的分贝值称为 掩蔽量(或称阈移)。 、简述时间窗长与频率分辨率的关系。 采样周期、窗口长度和频率分辨率△之间存在下列关系:△(*) 可见,采样周期一定时,△随窗口宽度的增加而减少,即频率分辨率相应得到提高,但同时时间分辨率降低;如果窗口取短,频率分辨率下降,而时间分辨率提高,因而二者是矛盾的。 、简述时域分析的技术(最少三项)及其在基因检测中的应用。()

数字信号处理课程设计报告 杨俊

课程设计报告 课程名称数字信号处理 课题名称数字滤波器设计及在语音信号分析中的应用 专业通信工程 班级1281 学号201213120101 姓名杨俊 指导教师彭祯韩宁 2014年12月5日

湖南工程学院 课程设计任务书 课程名称数字信号处理 课题数字滤波器设计 及在语音信号分析中的应用专业班级通信工程1281班 学生姓名杨俊 学号201213120101 指导老师彭祯韩宁 审批 任务书下达日期2014 年12月5日 任务完成日期2014 年12月13日

《数字信号处理》课程设计任务书 一、课程设计的性质与目的 《数字信号处理》课程是通信专业的一门重要专业基础课,是信息的数字化处理、存储和应用的基础。通过该课程的课程设计实践,使学生对信号与信息的采集、处理、传输、显示、存储、分析和应用等有一个系统的掌握和理解;巩固和运用在《数字信号处理》课程中所学的理论知识和实验技能,掌握数字信号处理的基础理论和处理方法,提高分析和解决信号与信息处理相关问题的能力,为以后的工作和学习打下基础。 数字滤波器是一种用来过滤时间离散信号的数字系统,通过对抽样数据进行数学处理来达到频域滤波的目的。根据其单位冲激响应函数的时域特性可分为两类:无限冲激响应(IIR)滤波器和有限冲激响应(FIR)滤波器。 二、课程设计题目 题目1:数字滤波器设计及在语音信号分析中的应用。 1、设计步骤: (1)语音信号采集 录制一段课程设计学生的语音信号并保存为文件,要求长度不小于10秒,并对录制的信号进行采样;录制时可以使用Windows自带的录音机,或者使用其它专业的录音软件,录制时需要配备录音硬件(如麦克风),为便于比较,需要在安静、干扰小的环境下录音。 然后在Matlab软件平台下,利用函数wavread对语音信号进行采样,记住采样频率和采样点数。 (2)语音信号分析 使用MATLAB绘出采样后的语音信号的时域波形和频谱图。根据频谱图求出其带宽,并说明语音信号的采样频率不能低于多少赫兹。 (3)含噪语音信号合成 在MATLAB软件平台下,给原始的语音信号叠加上噪声,噪声类型分为如下几种:①白

根据MATLAB的加噪语音信号的滤波

《计算机仿真技术》 基于MATLAB的加噪语音信号的滤波学生姓名: 专业:电子信息工程 班级: 学号: 指导教师: 完成时间:2017年12月

一.滤波器的简述 在MATLAB环境下IIR数字滤波器和FIR数字滤波器的设计方法即实现方法,并进行图形用户界面设计,以显示所介绍迷你滤波器的设计特性。 在无线脉冲响应(IIR)数字滤波器设计中,先进行模拟滤波器的设计,然后进行模拟-数字滤波器转换,即采用脉冲响应不变法及双线性Z变化法设计数字滤波器,最后进行滤波器的频带转换。在有限脉冲响应(FIR)数字滤波器设计中,讨论了FIR线性相位滤波的特点和用窗口函数设计FIR数字滤波器两个问题。两类滤波器整个过程都是按照理论分析、编程设计、集体实现的步骤进行的。为方便分析直观者直观、形象、方便的分析滤波器的特性,创新的设计出图形用户界面---滤波器分析系统。整个系统分为两个界面,其内容主要包括四个部分:System(系统)、Analysis(分析)、Tool(工具)、Help(帮助)。 数字滤波在DSP中占有重要地位。数字滤波器按实现的网络结构或者从单位脉冲响应,分为IIR(无限脉冲响应)和FIR(有限脉冲响应)滤波器。如果IRR 滤波器和FIR滤波器具有相同的性能,那么通常IIR滤波器可以用较低的阶数获得高的选择性,执行速度更快,所有的存储单元更少,所以既经济又高效。二.设计要求 1.在matlab平台上录制一段语音信号; 2.完成语音信号的谱分析; 3.对语音信号进行加噪以及加噪后信号的谱分析; 4.选择合适的滤波器进行滤波,确定相关指标; 5.实现滤波过程,显示滤波后的结果,并进行谱分析。 三.实验内容与步骤 1、语音信号的录入

数字信号处理期末实验 语音信号分析与处理

山东建筑大学信电学院课程设计说明书 语音信号分析与处理 摘要 用MATLAB对语音信号进行分析与处理,采集语音信号后,在MATLAB软件平台进行频谱分析;并对所采集的语音信号加入干扰噪声,对加入噪声的信号进行频谱分析,设计合适的滤波器滤除噪声,恢复原信号。 数字滤波器是数字信号处理的基础,用来对信号进行过滤、检测和参数估计等处理。IIR数字滤波器最大的优点是给定一组指标时,它的阶数要比相同组的FIR 滤波器的低的多。信号处理中和频谱分析最为密切的理论基础是傅立叶变换(FT)。离散傅立叶变换(DFT)和数字滤波是数字信号处理的最基本内容。 关键词:MATLAB;语音信号;加入噪声;滤波器;滤波 1. 设计目的与要求 (1)待处理的语音信号是一个在20Hz~20kHz频段的低频信号。 (2)要求MATLAB对语音信号进行分析和处理,采集语音信号后,在MATLAB平台进行频谱分析;并对所采集的语音信号加入干扰噪声,对加入噪声的信号进行频谱分析,设计合适的滤波器进行滤除噪声,恢复原信号。 1 山东建筑大学信电学院课程设计说明书

2. 设计步骤 (1)选择一个语音信号或者自己录制一段语音文件作为分析对象; (2)对语音信号进行采样,并对语音信号进行FFT频谱分析,画出信号的时域波形图和频谱图; (3)利用MATLAB自带的随机函数产生噪声加入到语音信号中,对语音信号进行回放,对其进行FFT频谱分析; (4)设计合适滤波器,对带有噪声的语音信号进行滤波,画出滤波前后的时域波形图和频谱图,比较加噪前后的语音信号,分析发生的变化; (5)对语音信号进行回放,感觉声音变化。 3. 设计原理及内容 3.1 理论依据 (1)采样频率:采样频率(也称采样速度或者采样率)定义了每秒从连续信号中提取并组成离散信号的采样个数,它用赫兹(Hz)来表示。采样频率只能用 于周期性采样的采样器,对于非周期采样的采样器没有规则限制。通俗的讲,采样频率是指计算机每秒钟采集多少个声音样本,是描述声音文件的音质、音调,衡量声卡、声音文件的质量标准。采样频率越高,即采样的间隔时间越短,则在单位之间内计算机得到的声音样本数据就越多,对声音波形的表示也越精确。(2)采样位数:即采样值或取样值,用来衡量声音波动变化的参数。 (3)采样定理:在进行模拟/数字信号的的转换过程中,当采样频率f大于信s.max 号中,最高频率f的2倍时,即:f>=2f,则采样之后的数字信号完整的maxmaxs.max 保留了原始信号中的信息,一般实际应用中保证采样频率为信号最高频率的 5~10倍;采样频率又称乃奎斯特定理。 (4)时域信号的FFT分析:信号的频谱分析就是计算信号的傅立叶变换。连续信号与系统的傅立叶分析显然不便于直接用计算机进行计算,使其应用受到限制。而FFT是一种时域和频域均离散化的变换,适合数值计算,成为用计算机分析 离2 山东建筑大学信电学院课程设计说明书 散信号和系统的的有力工具。对连续信号和系统,可以通过时域采样,应用DFT 进行近似谱分析。

数字信号处理课程设计

数字信号处理 课 程 设 计 院系:电子信息与电气工程学院 专业:电子信息工程专业 班级:电信班 姓名: 学号: 组员:

摘要 滤波器设计在数字信号处理中占有极其重要的地位,FIR数字滤波器和IIR 滤波器是滤波器设计的重要组成部分。利用MATLAB信号处理工具箱可以快速有效地设计各种数字滤波器。课题基于MATLAB有噪音语音信号处理的设计与实现,综合运用数字信号处理的理论知识对加噪声语音信号进行时域、频域分析和滤波。通过理论推导得出相应结论,再利用 MATLAB 作为编程工具进行计算机实现。在设计实现的过程中,使用窗函数法来设计FIR数字滤波器,用巴特沃斯、切比雪夫和双线性变法设计IIR数字滤波器,并利用MATLAB 作为辅助工具完成设计中的计算与图形的绘制。通过对对所设计滤波器的仿真和频率特性分析,可知利用MATLAB信号处理工具箱可以有效快捷地设计FIR和IIR数字滤波器,过程简单方便,结果的各项性能指标均达到指定要求。 关键词数字滤波器 MATLAB 窗函数法巴特沃斯

目录 摘要 (1) 1 引言 (1) 1.1课程设计目的 (1) 1.2 课程设计内容及要求 (1) 1.3课程设计设备及平台 (1) 1.3.1 数字滤波器的简介及发展 (1) 1.3.2 MATLAB软件简介 (2) 2 课程设计原理及流程 (4) 3.课程设计原理过程 (4) 3.1 语音信号的采集 (4) 3.2 语音信号的时频分析 (5) 3.3合成后语音加噪声处理 (7) 3.3.1 噪声信号的时频分析 (7) 3.3.2 混合信号的时频分析 (8) 3.4滤波器设计及消噪处理 (10) 3.4.1 设计IIR和FIR数字滤波器 (10) 3.4.2 合成后语音信号的消噪处理 (13) 3.4.3 比较滤波前后语音信号的波形及频谱 (13) 3.4.4回放语音信号 (15) 3.5结果分析 (15) 4 结束语 (15) 5 参考文献 (16)

数字信号处理课程规划报告

数字信号处理课程设计报告《应用Matlab对信号进行频谱分析及滤波》 专业: 班级: 姓名: 指导老师: 二0 0五年一月一日

目录 设计过程步骤() 2.1 语音信号的采集() 2.2 语音信号的频谱分析() 2.3 设计数字滤波器和画出其频谱响应() 2.4 用滤波器对信号进行滤波() 2.5滤波器分析后的语音信号的波形及频谱() ●心得和经验()

设计过程步骤 2.1 语音信号的采集 我们利用Windows下的录音机,录制了一段开枪发出的声音,时间在1 s内。接着在C盘保存为WAV格式,然后在Matlab软件平台下.利用函数wavread对语音信号进行采样,并记录下了采样频率和采样点数,在这里我们还通过函数sound引入听到采样后自己所录的一段声音。通过wavread函数和sound的使用,我们完成了本次课程设计的第一步。其程序如下: [x,fs,bite]=wavread('c:\alsndmgr.wav',[1000 20000]); sound(x,fs,bite); 2.2 语音信号的频谱分析 首先我们画出语音信号的时域波形;然后对语音信号进行频谱分析,在Matlab中,我们利用函数fft对信号进行快速傅里叶变换,得到信号的频谱特性性。到此,我们完成了课程实际的第二部。 其程序如下: n=1024; subplot(2,1,1); y=plot(x(50:n/4)); grid on ; title('时域信号') X=fft(x,256); subplot(2,1,2); plot(abs(fft(X))); grid on ; title('频域信号'); 运行程序得到的图形:

语音信号的处理与滤波

广西工学院 数字信号处理课程设计设计题目:语音信号的处理与滤波 系别: 学号: 姓名: 班级: 指导教师: 完成日期:

目录 1. 摘要 (3) 2.MATLAB简介 (3) 3.设计目的 (4) 4.设计内容 (4) 5.设计原理 (4) 6.设计步骤 (5) 7.总结与分析 (10) 8.参考资料 (10)

摘要 本课题分析了数字信号处理课程的重要性及特点,可以帮助理解与掌握课程中的基本概念、基本原理、基本分析方法;并利用MATLAB对语音信号进行分析和处理,要求采集语音信号后,在MATLAB软件平台进行频谱分析。用设计的数字滤波器对语音信号进行了滤波 MATLAB简介 MATLAB 是一种对技术计算高性能的语言。它集成了计算,可视化和编程于一个易用的环境中,在此环境下,问题和解答都表达为我们熟悉的数学符号。典型的应用有: ?数学和计算 ?算法开发 ?建模,模拟和原形化 ?数据分析,探索和可视化 ?科学与工程制图 ?应用开发,包括图形用户界面的建立 MATLAB是一个交互式的系统,其基本数据元素是无须定义维数的数组。这让你能解决很多技术计算的问题,尤其是那些要用到矩阵和向量表达式的问题。而要花的时间则只是用一种标量非交互语言(例如C或Fortran)写一个程序的时间的一小部分。 . 名称“MATLAB”代表matrix laboratory(矩阵实验室)。MATLAB最初是编写来提供给对由LINPACK和EINPACK工程开发的矩阵软件简易访问的。今天,MATLA B使用由LAPACK和ARPACK工程开发的软件,这些工程共同表现了矩阵计算的软件中的技术发展。 MATLAB已经与许多用户输入一同发展了多年。在大学环境中,它是很多数学类、工程和科学类的初等和高等课程的标准指导工具。在工业上,MATLAB是高产研究、开发和分析所选择的工具。 MATLAB以一系列称为工具箱的应用指定解答为特征。对多数用户十分重要的是,工具箱使你能学习和应用专门的技术。工具箱是是MATLAB函数(M-文件)的全面的综合,这些文件把MATLAB的环境扩展到解决特殊类型问题上。具有可用工具箱的领域有:信号处理,控制系统神经网络,模糊逻辑,小波分析,模拟等等。

基于matlab的语音信号滤波处理——数字信号处理课程设计

数字信号处理课程设计 题目:基于matlab的语音信号滤波处理学院:物理与电子信息工程 专业:电子信息工程 班级: B07073041 学号: 200932000066 姓名:高珊 指导教师:任先平

摘要: 语音信号处理是研究用数字信号处理技术和语音学知识对语音信号进行处理的新兴学科,是目前发展最为迅速的学科之一,通过语音传递信息是人类最重要,最有效,最常用和最方便的交换信息手段,所以对其的研究更显得尤为重要。 Matlab语言是一种数据分析和处理功能十分强大的计算机应用软件,它可以将声音文件变换成离散的数据文件,然后用起强大的矩阵运算能力处理数据。这为我们的本次设计提供了强大并良好的环境! 本设计要求自己录制一段自己的语音后,在MATLAB软件中采集语音信号、回放语音信号并画出语音信号的时域波形和频谱图。再在Matlab中分别设计不同形式的FIR数字滤波器。之后对采集的语音信号经过不同的滤波器(低通、高通、带通)后,观察不同的波形,并进行时域和频谱的分析。对比处理前后的时域图和频谱图,分析各种滤波器对于语音信号的影响。最后分别收听进行滤波后的语音信号效果,做到了解在怎么样的情况下该用怎么样的滤波器。

目录 1.设计内容 (4) 2.设计原理 (4) 2.1语音信号的时域分析 (4) 2.2语音信号的频域分析 (5) 3.设计过程 (5) 3.1实验程序源代码 (6) 3.1.1原语音信号时域、频域图 (6) 3.1.2低通滤波器的设计 (6) 3.1.3高通滤波器的设计 (7) 3.1.4带通滤波器的设计 (8) 3.1.5语音信号的回放 (9) 3.2调试结果描述 (10) 3.3所遇问题及结果分析 (15) 3.3.1所遇主要问题 (16) 3.3.2结果分析 (16) 4.体会与收获 (17) 5.参考文献 (17)

设计数字信号处理课程设计

语音信号滤波去噪报告书 课程:数字信号处理 指导老师: 完成组员: 完成日期: 2013.01.05

摘要本课程设计主要是下载一段语音信号,绘制其波形并观察其频谱。然后在该语言信号中加一个噪音,利用布莱克曼和矩形窗窗设计一个FIR滤波器,对该语音信号进行虑噪处理,然后比较滤波前后的波形与频谱。在本课程设计中,是用MATLAB的集成环境完成一系列的设计。首先对加噪的语音信号进行虑波去噪处理,再比较滤波前后的频率响应曲线,若一样则满足所设计指标,否则不满足。也可以调用函数sound听滤波前后其语音信号是否带有噪声。若无噪声也说明该滤波器的设置也是成功的。 关键词语音信号;MATLAB; FIR滤波器;滤波去噪; 1 引言 人们在语音通信的过程中将不可避免的会受到来自周围环境的干扰,例如传输媒介引入的噪声,通信设备内部的电噪声,乃至其他讲话者的话音等。正因为有这些干扰噪声的存在,接受者接受到的语音已不是原始的纯净语音信号,而是受噪声干扰污染的带噪声语音信号。而本课程设计就是利用MATLAB集成环境用布莱克曼窗的方法设计一个FIR滤波器,对语音信号进行滤波去噪处理,并将虑噪前后的频谱图进行对比。 1.1 课程设计目的 数字信号处理课程设计是数字信号处理课程的重要实践性环节,是学生在校期间一次较全面的工程师能力训练,在实现学生总体培养目标中占有重要地位。综合运用本课程的理论知识进行频谱分析以及滤波器设计,通过理论推导得出相应结论,并利用MATLAB作为编程工具进行计算机实现,从而复习巩固了课堂所学的理论知识,提高了对所学知识的综合应用能力,并从实践上初步实现了对数字信号的处理。本课程设计能使学生对通信工程领域各种技术的DSP实现的设计有较熟练的掌握。且通过自身的实践,对DSP的设计程序、内容和方法有更深入的掌握,提高实际运用的能力。并可综合运用这些知识解决一定

数字信号处理课设报告

课程设计任务书 学生姓名:杨茜专业班级:电信1206班指导教师:黄朝兵工作单位:信息工程学院 题目:IIR带阻滤波器的设计 初始条件: 具备数字信号处理的理论知识; 具备Matlab编程能力; 熟悉带阻滤波器的设计原理; 提供编程所需要的计算机一台 要求完成的主要任务:(包括课程设计工作量及其技术要求,以及说明书撰写等具体要求) 1、设计中心频率为200Hz,带宽为150Hz的IIR数字带阻滤波器; 2、独立编写程序实现 3、完成符合学校要求的设计说明书 时间安排: 一周,其中3天程序设计,2天程序调试 指导教师签名:年月日 系主任(或责任教师)签名:年月日

摘要 数字滤波器是由数字乘法器、加法器和延时单元组成的一种算法或是装置。数字滤波器的功能是对输入离散信号的数字代码进行运算处理,已达到信号频谱的目的。由于电子计算机技术和大规模集成电路的发展,数字滤波器已可用计算机软件实现,也可用大规模集成数字硬件实时实现。使用MATLAB信号处理箱和BW(巴特沃斯)设计低通滤波器。IIR数字滤波器,又名“无限脉冲响应数字滤波器”,或“递归滤波器”。递归滤波器,也就是IIR数字滤波器,顾名思义,具有反馈,一般认为具有无限的脉冲响应。 关键字:数字滤波器IIR MATLAB

Abstract Digital filter is made up of digital multiplier, adder and delay time of an algorithm, or device.The function of the digital filter is the input discrete signal processing of digital code, has reached the purpose of the signal spectrum.Due to the development of the computer technology and large scale integrated circuit, the digital filter has been available computer software implementation, large-scale integrated digital real-time hardware implementation is also https://www.doczj.com/doc/0616021229.html,ing the MATLAB signal processing box and BW, butterworth low-pass filter design.IIR digital filter, also known as "infinite impulse response digital filter", or "recursive filter".Recursive filter, also known as the name implies, IIR digital filter, with feedback, generally credited with infinite impulse response. Key word:Digital filter IIR MATLAB

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