系（院）物理与电子工程学院专业电子信息工程题目语音信号的处理与分析
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完成日期：2013 年5 月
目录
1 绪论 (3)
1.1课题背景及意义 (3)
1.2国内外研究现状 (3)
1.3本课题的研究内容和方法 (4)
1.3.1 研究内容 (4)
1.3.2 开发环境 (4)
2 语音信号处理的总体方案 (4)
2.1 系统基本概述 (4)
2.2 系统基本要求与目的 (4)
2.3 系统框架及实现 (5)
2.3.1 语音信号的采样 (5)
2.3.2 语音信号的频谱分析 (5)
2.3.3 音乐信号的抽取 (5)
2.3.4 音乐信号的AM调制 (5)
2.3.5 AM调制音乐信号的同步解调 (5)
2.4系统设计流程图 (6)
3 语音信号处理基本知识 (6)
3.1语音的录入与打开 (6)
3.2采样位数和采样频率 (6)
3.3时域信号的FFT分析 (7)
3.4切比雪夫滤波器 (7)
3.5数字滤波器设计原理 (8)
4 语音信号实例处理设计 (8)
4.1语音信号的采集 (8)
4.3.1高频调制与低频调制 (10)
4.3.2切比雪夫滤波 (11)
4.3.3 FIR滤波 (11)
5 总结 (12)
参考文献 (13)
语音信号的处理与分析
【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的学科，是目前发展最为迅速的信息科学研究领域的核心技术之一。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形式。
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为离散的数据文件，然后利用其强大的矩阵运算能力处理数据，如数字滤波、傅里叶变换、时域和频域分析、声音回放以及各种图的呈现等，它的信号处理与分析工具箱为语音信号分析提供了十分丰富的功能函数，利用这些功能函数可以快捷而又方便地完成语音信号的处理和分析以及信号的可视化，使人机交互更加便捷。信号处理是Matlab重要应用的领域之一。
本设计针对现在大部分语音处理软件内容繁多、操作不便等问题，采用MATLAB7.0综合运用GUI界面设计、各种函数调用等来实现语音信号的变频、变幅、傅里叶变换及滤波，程序界面简练，操作简便，具有一定的实际应用意义。
最后，本文对语音信号处理的进一步发展方向提出了自己的看法。
【关键词】Matlab 语音信号傅里叶变换低通滤波器
1 绪论
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。
1.1课题背景及意义
语音信号处理是一门比较实用的电子工程的专业课程，语音是人类获取信息的重要来源和利用信息的重要手段。通过语言相互传递信息是人类最重要的基本功能之一。语言是人类特有的功能，它是创造和记载几千年人类文明史的根本手段，没有语言就没有今天的人类文明。语音是语言的声学表现，是相互传递信息的最重要的手段，是人类最重要、最有效、最常用和最方便的交换信息的形式。
语音信号处理是研究用数字信号处理技术对语音信号进行处理的一门学科，它是一门新兴的学科，同时又是综合性的多学科领域和涉及面很广的交叉学科。
1.2国内外研究现状
20世纪60年代中期形成的一系列数字信号处理的理论和算法，如数字滤波器、快速傅立叶变换（FFT）等是语音信号数字处理的理论和技术基础。随着信息科学技术的飞速发展，语音信号处理取得了重大的进展：进入70年代之后，提出了用于语音信号的信息压缩和特征提取的线性预测技术（LPC），并已成为语音信号处理最强有力的工具，广泛应用于语音信号的分析、合成及各个应用领域，以及用于输入语音与参考样本之间时间匹配的动态规划方法；80年代初一种新的基于聚类分析的高效数据压缩技术—矢量量化（VQ）应用于语音信号处理中；而用隐马尔可夫模型（HMM）描述语音信号过程的产生是80年代语音信号处理技术的重大发展，目前HMM已构成了现代语音识别研究的重要基石。近年来人工神经网络(ANN)的研究取得了迅速发展，语音信号处理的各项课题
是促进其发展的重要动力之一，同时，它的许多成果也体现在有关语音信号处理的各项技术之中。
1.3本课题的研究内容和方法
1.3.1 研究内容
本论文主要介绍的是的语音信号的简单处理。本报告针对以上问题，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，达到简单的语音信号处理的目的。
1.3.2 开发环境
本设计的开发使用的操作系统是Windows XP系统。开发环境为Matlab 7.0版本软件。
2 语音信号处理的总体方案
2.1 系统基本概述
本次设计为基于Matlab的语音信号的处理与分析系统。系统包括语音信号的采集、抽样处理、AM调制与解调等，其中还采用了切比雪夫滤波器和FIR滤波器进行同步解调。
2.2 系统基本要求与目的
1、掌握MATLAB的程序设计方法。
2、熟悉Windows环境下语音信号采集的方法。
3、了解数字信号处理的基本概念、基本理论和基本方法。
4、学会使用MATLAB设计数字滤波器。
5、学会使用MATLAB对信号进行处理和分析。
2.3 系统框架及实现
2.3.1 语音信号的采样
利用Windows下的录音机，录制一段自己的语音，要求长度不小于10s，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。
2.3.2 语音信号的频谱分析
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。
2.3.3 音乐信号的抽取
（1）观察音乐信号频率的上限，选择适当的抽取间隔对信号进行下采样（给出两种抽样间隔，代表混叠与非混叠）；
（2）输出抽取后的音乐信号的波形和频谱；
（3）播放抽取后的音乐信号，比较不同抽取间隔下的声音。
2.3.4 音乐信号的AM调制
（1）观察音乐信号的频率上限，选择适当的调制频率对信号进行调制（给出高、低两种调制频率）；（2）输出调制信号的波形和频谱；
（3）播放调制音乐。
2.3.5 AM调制音乐信号的同步解调
（1）设计切比雪夫滤波完成同步解调；
（2）频率抽样法设计FIR滤波器完成同步解调；
（3）绘出滤波器的频域响应，绘出滤波后信号的时域波形和频谱；
（3）输出解调信号的波形和频谱；
（4）播放解调音乐信号，比较不同滤波器下的声音。
2.4系统设计流程图
图2.1列出了整个语音信号处理系统的工作流程：
信号采集
信号提取信号抽样与混叠信号变换信号滤波
效果显示
图2.1 语音信号处理系统的工作流程
3 语音信号处理基本知识
3.1语音的录入与打开
在MATLAB中，[x,fs,Nbits]=wavread('E:\W.wav');用于读取语音，采样值放在向量x中，fs 表示采样频率(Hz)，Nbits表示采样位数。 sound(x,fs);用于对声音的回放。向量x则就代表了一个信号（也即一个复杂的“函数表达式”）也就是说可以像处理一个信号表达式一样处理这个声音信号。
3.2采样位数和采样频率
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，是指声卡在采集和播放声音文件时所使用数字声音信号的二进制位数。采样频率是指录音设备在一秒钟内对声音信号的采样次数，采样频率越高声音的还原就越真实越自然。
采样位数和采样率对于音频接口来说是最为重要的两个指标，也是选择音频接口的两个重要标准。无论采样频率如何，理论上来说采样的位数决定了音频数据最大的力度范围。每增加一个采样位数相当于力度范围增加了6dB。采样位数越多则捕捉到的信号越精确。对于采样率来说你可以想象它类似于一个照相机，44.1kHz意味着音频流进入计算机时计算机每秒会对其拍照达441000次。显然采样率越高，计算机摄取的图片越多，对于原始音频的还原也越加精确。
3.3时域信号的FFT分析
FFT即为快速傅氏变换，是离散傅氏变换的快速算法，它是根据离散傅氏变换的奇、偶、虚、实等特性，对离散傅立叶变换的算法进行改进获得的。在MATLAB的信号处理工具箱中函数FFT和IFFT用于快速傅立叶变换和逆变换。函数FFT用于序列快速傅立叶变换，其调用格式为y=fft(x)，其中，x是序列，y是序列的FFT，x可以为一向量或矩阵，若x为一向量，y是x的FFT 且和x相同长度；若x为一矩阵，则y是对矩阵的每一列向量进行FFT。如果x长度是2的幂次方，函数fft执行高速基－2FFT算法，否则fft执行一种混合基的离散傅立叶变换算法，计算速度较慢。函数FFT的另一种调用格式为y=fft(x,N)，式中，x，y意义同前，N为正整数。函数执行N 点的FFT，若x为向量且长度小于N，则函数将x补零至长度N；若向量x的长度大于N，则函数截短x使之长度为N；若x 为矩阵，按相同方法对x进行处理。
3.4切比雪夫滤波器
切比雪夫滤波器，又名“车比雪夫滤波器”，是在通带或阻带上频率响应幅度等波纹波动的滤波器。切比雪夫滤波器来自切比雪夫分布，以“切比雪夫”命名，是用以纪念俄罗斯数学家巴夫尼提·列波维其·切比雪夫。切比雪夫滤波器在过渡带比巴特沃斯滤波器的衰减快，但频率响应的幅频特性不如后者平坦。切比雪夫滤波器和理想滤波器的频率响应曲线之间的误差最小，但是在通频带内存在幅度波动。切比雪夫多项式是与棣莫弗定理有关，以递归方式定义的一系列正交多项式序列。通常，第一类切比雪夫多项式以符号Tn表示，第二类切比雪夫多项式用Un表示。切比雪夫多项
式 Tn 或 Un 代表 n 阶多项式。
切比雪夫多项式在逼近理论中有重要的应用。这是因为第一类切比雪夫多项式的根（被称为切比雪夫节点）可以用于多项式插值。相应的插值多项式能最大限度地降低龙格现象，并且提供多项式在连续函数的最佳一致逼近。
3.5数字滤波器设计原理
数字滤波器的作用是利用离散时间系统的特性对输入信号波形(或频谱)进行加工处理，或者说利用数字方法按预定的要求对信号进行变换。
数字滤波器可以理解为是一个计算程序或算法，将代表输入信号的数字时间序列转化为代表输出信号的数字时间序列，并在转化过程中，使信号按预定的形式变化。数字滤波器有多种分类，根据数字滤波器冲激响应的时域特征，可将数字滤波器分为两种，即无限长冲激响应（IIR）滤波器和有限长冲激响应（FIR）滤波器。从性能上来说，IIR滤波器传输函数的极点可位于单位圆内的任何地方，因此可用较低的阶数获得高的选择性，所用的存贮单元少，所以经济而效率高。但是这个高效率是以相位的非线性为代价的。选择性越好，则相位非线性越严重。相反，FIR滤波器却可以得到严格的线性相位，然而由于FIR滤波器传输函数的极点固定在原点，所以只能用较高的阶数达到高的选择性；对于同样的滤波器设计指标，FIR滤波器所要求的阶数可以比IIR滤波器高5~10倍，结果，成本较高，信号延时也较大；如果按相同的选择性和相同的线性要求来说，则IIR滤波器就必须加全通网络进行相位较正，同样要大增加滤波器的节数和复杂性。
整体来看，IIR滤波器达到同样效果阶数少，延迟小，但是有稳定性问题，非线性相位；FIR 滤波器没有稳定性问题，线性相位，但阶数多，延迟大。
4 语音信号实例处理设计
4.1语音信号的采集
程序：
[y,fs,bit]=wavread('E:\DSP课程设计\10300118\a.wav')%读取音乐片段，fs是采样率
size(y)%求矩阵的行数和列数
y1=y(:,1);%对信号进行分列处理
n1=length(y1);%取y的长度
t1=(0:n1-1)/fs;%设置波形图横坐标
figure
subplot(2,1,1);
plot(t1,y1); %画出时域波形图
ylabel('幅值');
xlabel('时间（s）');
title('信号波形');
subplot(2,1,2);
Y1=fft(y1);
w1=2/n1*(0:n1-1);%设置角频率
plot(w1,abs(Y1));%画频谱图
title('信号频谱');
xlabel('数字角频率');
ylabel('幅度');
grid on;
sound(y,fs);
现象：如图4.1。
图4.1 4.2不同抽样间隔的采样
程序：
[y,fs,bit]=wavread('E:\DSP课程设计\10300118\a.wav') y1=y(:,1);
n1=length(y1);
D=2;%设置抽样间隔
y2=y1(1:D:n1);%减抽样
n2=length(y2);%减抽样后信号长度
t2=(0:n2-1)/fs;%设置横坐标figure
subplot(2,2,1);
plot(t2,y2); %绘制减抽样信号波形图
ylabel('幅度');
xlabel('时间（s）');
title('2:1减抽样信号波形');
Y2=fft(y2); %对y2进行n2点fft谱分析
w2=2/n2*[0:n2-1];
subplot(2,2,3);
plot(w2,abs(Y2));%绘制减抽样信号频谱图
title('2:1减抽样信号频谱');
xlabel('数字角频率w');
ylabel('幅度');
grid on;
sound(y2,fs/D);
D=5;%设置抽样间隔
y3=y1(1:D:n1);%减抽样
n3=length(y3);%减抽样后信号长度
t3=(0:n3-1)/fs;%设置横坐标
subplot(2,2,2);
plot(t3,y3); %绘制减抽样信号波形图
ylabel('幅度');
xlabel('时间（s）');
title('5:1减抽样信号波形');
Y3=fft(y3); %对y2进行n2点fft谱分析
w3=2/n3*[0:n3-1];
subplot(2,2,4);
plot(w3,abs(Y3));%绘制减抽样信号频谱图
title('5:1减抽样信号频谱');
xlabel('数字角频率w');
ylabel('幅度');
grid on;
sound(y3,fs/D)
现象：如图4.2。
图4.2
4.3音乐信号的AM调制与解调
4.3.1高频调制与低频调制
程序：
[w,fs,b]=wavread('E:\DSP课程设计\10300118\a.wav')
w1=w(:,1);
f=fft(w1);
l=length(f);
ww=2/l*(0:l-1);
%对声音信号进行调制
%高频调制
figure;n1=0:l-1;w2=w1.*cos(0.9*pi*n1)';f2=fft(w2);
sound(w2,fs);
subplot(211);plot(w2);title('高频调制后信号波形');xlabel('t');ylabel('信号幅度w2'); subplot(212);plot(ww,abs(f2));title('高频调制后信号频谱');xlabel('w');ylabel('信号幅度|f2|'); %低频调制
figure;n1=0:l-1;w22=w1.*cos(pi/8*n1)';f22=fft(w22);
sound(w22,fs);
subplot(211);plot(w22);title('低频调制后信号波形');xlabel('t');ylabel('信号幅度w22');
subplot(212);plot(ww,abs(f22));title('低频调制后信号频谱');xlabel('w');ylabel('信号幅度|f22|');
现象：如图4.3.1。
图4.3.1
4.3.2切比雪夫滤波
程序：
%基于MATLAB的FIR低通滤波器程序%要求用切比雪夫一致逼近法设计
%w22*cos(pi/8*n1)=1/2(w1+cos(2pi/8*n1)); %AM解调
Wp=0.05*pi; %通带的截止频率w=4000/44.1/2/1000*pi Ws=0.1*pi;
Rp=3;
Rs=15;
Y1=w22.*cos(pi/8*n1)';
[N, Wn] =cheb1ord(Wp, Ws, Rp, Rs);
[B,A] = CHEBY1(N,0.5,Wn);
Y=filter(B,A,Y1);
Y22=fft(Y);
sound(Y,fs);
figure;
subplot(211);plot(Y);title('切比雪夫滤波后信号波形');xlabel('t');ylabel('信号幅度Y');
subplot(212);plot(ww,abs(Y22));title('切比雪夫滤波后信号频谱');xlabel('w');ylabel('信号幅度|Y22|');
现象：如图4.3.2。
4.3.3 FIR滤波
程序：
[y,fs,bit]=wavread('E:\DSP课程设计\10300118\a.wav')
y1=y( : ,1);
n1=length(y1);
n3=0:(n1-1);
b1=cos(33075/fs/2*pi*n3); %设置调制信号
c1=b1'.*y1; %对原信号进行调制
lc1=length(c1);
t=(0:lc1-1)/fs;
figure %用载波对信号进行调制，并对其做fft变换
subplot(3,1,1) %获取频谱，从图中可以观察到，调制后的
plot(t,c1) %信号频谱发生搬移
xlabel('时间(s)');
ylabel('幅度');
title('调制后信号');
w1=2/lc1*[0:lc1-1]; %设%置角频率W
C1=fft(c1);
d1=b1'.*c1;
w123=66100/fs/2;
w224=43075/fs/2; %设计FIR 滤波器用布莱克曼窗设计实现
a=fir1(10,w224/fs/2,'low',blackman(10+1));
[h,f]=freqz(a,1,lc1);
subplot(3,1,2)
plot(f,20*log10(abs(h)));
F3=filter(a,1,d1); %解调音乐信号
N4=length(F3);
F4=fft(F3);
w4=2/N4*[0:N4/2-1];
subplot(3,1,3);plot(w4,abs(F4(1:N4/2)));
sound(F3*2,fs);
figure
plot(t,F3*2);
xlabel('时间(s)');
ylabel('幅度');
title('布莱克曼窗滤波后波形');
图像：如图4.3.3。
5 总结
本设计对语音信号处理系统的设计作了比较详细的介绍，并且运用一系列图像分析和处理技术，实现了语音信号的基本处理功能。经测试与运行，本设计圆满地完成了对语音信号的读取与打开；较好地完成了对语音信号的频谱分析，通过fft变换，得出了语音信号的频谱图；在滤波方面，课题主要是通过切比雪夫滤波器和FIR低通滤波器来完成滤波解调，本设计基本实现了滤波，完成
了各种滤波器的滤波效果比较，与课题的要求相符，基本达到预期目的。
本设计主要有以下优点：
1)操作界面简练。在进行语音信号处理的操作界面中，菜单按键明了，每个功能只对应一个按键，
省去了大型软件的操作复杂步骤。
2)处理速度较快。由于整个操作过程存在多个分步骤，并且每个步骤的联系不是很紧密，所以每
个步骤中的运行速度很快。
3)占用内存空间比较小。整个程序仅占用数十KB的物理空间，省去了软件的安装麻烦。
本设计还存在许多可以改进的不足，主要有以下几个方面：
1)本系统仅能进行一般应用条件下的语音信号处理，功能比较单一，不能进行复杂的语音信号处
理与分析。
2)由于系统定位于一般条件下的语音信号处理，计算精度比较低，不能进行精度较高的语音信号
处理。
3)该系统程序由于编写简单，操作界面较小，对较大物理内存的语音信号文件不能进行处理。
4)课题要求使用频率抽样法设计FIR滤波器完成同步解调，在思考和查阅资料后依然未能完美完
成，只能使用窗函数法设计FIR滤波器。
参考文献
1. 《数字信号处理教程（第三版）》程佩青编著，北京：清华大学出版社
2. 《MATLAB7.0在数字信号处理中的应用》罗军辉等编著，北京：机械工业出版社
3.《精通MATLAB 6.5版》北京：北京航空航天大学出版社
目录 摘要 (2) 第一章绪论 (3) 1.1 语音课设的意义 (3) 1.2 语音课设的目的与要求 (3) 1.3 语音课设的基本步骤 (3) 第二章设计方案论证 (5) 2.1 设计理论依据 (5) 2.1.1 采样定理 (5) 2.1.2 采样频率 (5) 2.1.3 采样位数与采样频率 (5) 2.2 语音信号的分析及处理方法 (6) 2.2.1 语音的录入与打开 (6) 2.2.2 时域信号的FFT分析 (6) 2.2.3 数字滤波器设计原理 (7) 2.2.4 数字滤波器的设计步骤 (7) 2.2.5 IIR滤波器与FIR滤波器的性能比较 (7) 第三章图形用户界面设计 (8) 3.1 图形用户界面概念 (8) 3.2 图形用户界面设计 (8) 3.3 图形用户界面模块调试 (9) 3.3.1 语音信号的读入与打开 (9) 3.3.2 语音信号的定点分析 (9) 3.3.3 N阶高通滤波器 (11) 3.3.4 N阶低通滤波器 (12) 3.3.5 2N阶带通滤波器 (13) 3.3.6 2N阶带阻滤波器 (14) 3.4 图形用户界面制作 (15) 第四章总结 (18) 附录 (19) 参考文献 (24)
摘要 数字信号处理是将信号以数字方式表示并处理的理论和技术。数字信号处理与模拟信号处理是信号处理的子集。 数字信号处理的目的是对真实世界的连续模拟信号进行测量或滤波。因此在进行数字信号处理之前需要将信号从模拟域转换到数字域，这通常通过模数转换器实现。而数字信号处理的输出经常也要变换到模拟域，这是通过数模转换器实现的。 数字信号处理的算法需要利用计算机或专用处理设备如数字信号处理器（DSP）和专用集成电路（ASIC）等。数字信号处理技术及设备具有灵活、精确、抗干扰强、设备尺寸小、造价低、速度快等突出优点，这些都是模拟信号处理技术与设备所无法比拟的。 数字信号处理的核心算法是离散傅立叶变换(DFT)，是DFT使信号在数字域和频域都实现了离散化，从而可以用通用计算机处理离散信号。而使数字信号处理从理论走向实用的是快速傅立叶变换(FFT)，FFT的出现大大减少了DFT的运算量，使实时的数字信号处理成为可能、极大促进了该学科的发展。 MATLAB是矩阵实验室（Matrix Laboratory）的简称，和Mathematica、Maple 并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。 MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB来解算问题要比用C，FORTRAN等语言完相同的事情简捷得多，并且mathwork也吸收了像Maple等软件的优点,使MATLAB成为一个强大的数学软件。在新的版本中也加入了对C，FORTRAN，C++ ，JAVA的支持。可以直接调用,用户也可以将自己编写的实用程序导入到MATLAB函数库中方便自己以后调用，此外许多的MATLAB爱好者都编写了一些经典的程序，用户可以直接进行下载就可以用。
clc; clear all; close all; fprintf('OFDM系统仿真\n'); carrier_count=input('输入系统仿真的子载波数: \n');%子载波数128,64,32,16 symbols_per_carrier=30;%每子载波含符号数 bits_per_symbol=4;%每符号含比特数,16QAM调制 IFFT_bin_length=1024;%FFT点数 PrefixRatio=1/4;%保护间隔与OFDM数据的比例1/6~1/4 GI=PrefixRatio*IFFT_bin_length ;%每一个OFDM符号添加的循环前缀长度为1/4*IFFT_bin_length ,即256 beta=1/32;%窗函数滚降系数 GIP=beta*(IFFT_bin_length+GI);%循环后缀的长度40 SNR=10; %信噪比dB %================信号产生=================================== baseband_out_length=carrier_count*symbols_per_carrier*bits_per_symbol;%所输入的比特数目 carriers=(1:carrier_count)+(floor(IFFT_bin_length/4)-floor(carrier_count/2));%共轭对称子载波映射复数数据对应的IFFT点坐标 conjugate_carriers = IFFT_bin_length - carriers + 2;%共轭对称子载波映射共轭复数对应的IFFT点坐标 rand( 'twister',0); %每次产生不相同得伪随机序列 baseband_out=round(rand(1,baseband_out_length));%产生待调制的二进制比特流figure(1); stem(baseband_out(1:50)); title('二进制比特流') axis([0, 50, 0, 1]); %==============16QAM调制==================================== complex_carrier_matrix=qam16(baseband_out);%列向量 complex_carrier_matrix=reshape(complex_carrier_matrix',carrier_count,symbols_per
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。（）
系（院）物理与电子工程学院专业电子信息工程题目语音信号的处理与分析 学生姓名 指导教师 班级 学号 完成日期：2013 年5 月 目录 1 绪论.............................................................................................................. 错误!未定义书签。 1.1课题背景及意义................................................................................. 错误!未定义书签。 1.2国内外研究现状................................................................................. 错误!未定义书签。 1.3本课题的研究内容和方法................................................................. 错误!未定义书签。 1.3.1 研究内容................................................................................ 错误!未定义书签。 1.3.2 开发环境................................................................................ 错误!未定义书签。 2 语音信号处理的总体方案............................................................................ 错误!未定义书签。 2.1 系统基本概述.................................................................................... 错误!未定义书签。 2.2 系统基本要求与目的........................................................................ 错误!未定义书签。 2.3 系统框架及实现................................................................................ 错误!未定义书签。 2.3.1 语音信号的采样.................................................................... 错误!未定义书签。 2.3.2 语音信号的频谱分析............................................................ 错误!未定义书签。 2.3.3 音乐信号的抽取.................................................................... 错误!未定义书签。 2.3.4 音乐信号的AM调制.............................................................. 错误!未定义书签。 2.3.5 AM调制音乐信号的同步解调............................................... 错误!未定义书签。 2.4系统设计流程图................................................................................. 错误!未定义书签。 3 语音信号处理基本知识................................................................................ 错误!未定义书签。 3.1语音的录入与打开............................................................................. 错误!未定义书签。 3.2采样位数和采样频率......................................................................... 错误!未定义书签。 3.3时域信号的FFT分析......................................................................... 错误!未定义书签。 3.4切比雪夫滤波器................................................................................. 错误!未定义书签。 3.5数字滤波器设计原理......................................................................... 错误!未定义书签。 4 语音信号实例处理设计................................................................................ 错误!未定义书签。 4.1语音信号的采集................................................................................. 错误!未定义书签。
第一章绪论 1.1简述 OFDM是一种特殊的多载波传输方案，它可以被看作是一种调制技术，也可以被当作一种复用技术。多载波传输把数据流分解成若干子比特流，这样每个子数据流将具有低得多的比特速率，用这样的低比特率形成的低速率多状态符号再去调制相应的子载波，就构成多个低速率符号并行发送的传输系统。正交频分复用是对多载波调制（MCM，Multi-Carrier Modulation）的一种改进。它的特点是各子载波相互正交，所以扩频调制后的频谱可以相互重叠，不但减小了子载波间的干扰，还大大提高了频谱利用率。 符号间干扰是多径衰落信道宽带传输的主要问题，多载波调制技术包括正交频分复用(OFDM)是解决这一难题中最具前景的方法和技术。利用OFDM技术和IFFT方式的数字实现更适宜于多径影响较为显著的环境，如高速WLAN 和数字视频广播DVB等。OFDM作为一种高效传输技术备受关注，并已成为第4代移动通信的核心技术。如果进行OFDM系统的研究，建立一个完整的OFDM 系统是必要的。本文在简要介绍了OFDM 基本原理后，基于MATLAB构建了一个完整的OFDM动态仿真系统。 1.2 OFDM基本原理概述 1.2.1 OFDM的产生和发展 OFDM的思想早在20世纪60年代就已经提出，由于使用模拟滤波器实现起来的系统复杂度较高，所以一直没有发展起来。在20世纪70年代，提出用离散傅里叶变换（DFT）实现多载波调制，为OFDM的实用化奠定了理论基础；从此以后，OFDM在移动通信中的应用得到了迅猛的发展。 OFDM系统收发机的典型框图如图1.1所示，发送端将被传输的数字信号转换成子载波幅度和相位的映射，并进行离散傅里叶变换（IDFT）将数据的频谱表达式变换到时域上。IFFT变换与IDFT变换的作用相同，只是有更高的计算效
语音信号处理系统设计 摘要：语音信号处理是研究用数字信号处理技术对语音信号进行处理的一门学科。语音信号处理的目的是得到某些参数以便高效传输或存储,或者是用于某种应用，如人工合成出语音、辨识出讲话者、识别出讲话内容、进行语音增强等。本文简要介绍了语音信号采集与分析以及语音信号的特征、采集与分析方法，并在采集语音信号后，在MATLAB 软件平台上进行频谱分析,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。利用MATLAB来读入（采集）语音信号，将它赋值给某一向量，再将该向量看作一个普通的信号，对其进行FFT变换实现频谱分析，再依据实际情况对它进行滤波，然后我们还可以通过sound命令来对语音信号进行回放，以便在听觉上来感受声音的变化。 关键词：Matlab，语音信号，傅里叶变换，滤波器 1课程设计的目的和意义 本设计课题主要研究语音信号初步分析的软件实现方法、滤波器的设计及应用。通过完成本课题的设计，拟主要达到以下几个目的： 1.1．了解Matlab软件的特点和使用方法。 1.2．掌握利用Matlab分析信号和系统的时域、频域特性的方法； 1.3．掌握数字滤波器的设计方法及应用。 1.4．了解语音信号的特性及分析方法。 1.5．通过本课题的设计，培养学生运用所学知识分析和解决实际问题的能力。 2 设计任务及技术指标 设计一个简单的语音信号分析系统，实现对语音信号时域波形显示、进行频谱分析，
利用滤波器滤除噪声、对语音信号的参数进行提取分析等功能。采用Matlab设计语言信号分析相关程序，并且利用GUI设计图形用户界面。具体任务是： 2.1．采集语音信号。 2.2．对原始语音信号加入干扰噪声，对原始语音信号及带噪语音信号进行时频域分析。 2.3．针对语音信号频谱及噪声频率，设计合适的数字滤波器滤除噪声。 2.4．对噪声滤除前后的语音进行时频域分析。 2.5.对语音信号进行重采样，回放并与原始信号进行比较。 2.6．对语音信号部分时域参数进行提取。 2.7．设计图形用户界面（包含以上功能）。 3 设计方案论证 3.1语音信号的采集 使用电脑的声卡设备采集一段语音信号，并将其保存在电脑中。 3.2语音信号的处理 语音信号的处理主要包括信号的提取播放、信号的重采样、信号加入噪声、信号的傅里叶变换和滤波等，以及GUI图形用户界面设计。 Ⅰ.语音信号的时域分析 语音信号是一种非平稳的时变信号，它携带着各种信息。在语音编码、语音合成、语音识别和语音增强等语音处理中无一例外需要提取语音中包含的各种信息。语音信号分析的目的就在与方便有效的提取并表示语音信号所携带的信息。语音信号分析可以分为时域和变换域等处理方法，其中时域分析是最简单的方法。 Ⅱ.语音信号的频域分析 信号的傅立叶表示在信号的分析与处理中起着重要的作用。因为对于线性系统来说，可以很方便地确定其对正弦或复指数和的响应，所以傅立叶分析方法能完善地解决许多信号分析和处理问题。另外，傅立叶表示使信号的某些特性变得更明显，因此，它能更
课程设计 。 课程设计名称：嵌入式系统课程设计 专业班级： 07级电信1-1 学生姓名：__王红__________ 学号：_____107_____ 指导教师：李国平，陈涛，金广峰，韩琳 课程设计时间：— |
1 需求分析 运用模拟角度调制系统的分析进行频分复用通信系统设计。从OFDM系统的实现模型可以看出，输入已经过调制的复信号经过串／并变换后，进行IDFT或IFFT和并／串变换，然后插入保护间隔，再经过数／模变换后形成OFDM调制后的信号s(t)。该信号经过信道后，接收到的信号r(t)经过模／数变换，去掉保护间隔，以恢复子载波之间的正交性，再经过串／并变换和DFT或FFT后，恢复出OFDM的调制信号，再经过并／串变换后还原出输入符号 2 概要设计 1.简述OFDM通信系统的基本原理 2.简述OFDM的调制和解调方法 3.概述OFDM系统的优点和缺点 4.基于MATLAB的OFDM系统的实现代码和波形 ： 3 运行环境 硬件：Windows XP 软件:MATLAB 4 详细设计 OFDM基本原理 一个完整的OFDM系统原理如图1所示。OFDM的基本思想是将串行数据，并行地调制在多个正交的子载波上，这样可以降低每个子载波的码元速率，增大码元的符号周期，提高系统的抗衰落和干扰能力，同时由于每个子载波的正交性，大大提高了频谱的利用率，所以非常适合移动场合中的高速传输。
在发送端，输入的高比特流通过调制映射产生调制信号，经过串并转换变成N条并行的低速子数据流，每N个并行数据构成一个OFDM符号。插入导频信号后经快速傅里叶反变换(IFFT)对每个OFDM符号的N个数据进行调制，变成时域信号为： [ 式 式1中：m为频域上的离散点；n为时域上的离散点；N为载波数目。为了在接收端有效抑制码间干扰(InterSymbol Interference，ISI)，通常要在每一时域OFDM符号前加上保护间隔(Guard Interval，GI)。加保护间隔后的信号可表示为式，最后信号经并／串变换及D／A转换，由发送天线发送出去。 式 接收端将接收的信号进行处理，完成定时同步和载波同步。经A／D转换，串并转换后的信号可表示为：
电气2013级卓班电力电子技术与电力系统分析 课程实训报告 专业：电气工程及其自动化 班级： 姓名： 学号： 指导教师：
兰州交通大学自动化与电气工程学院 2016 年 1 月日
电力电子技术与电力系统分析课程实训报告 1 电力电子技术实训报告 1.1 实训题目 1.1.1电力电子技术实训题目一 一．单相半波整流 参考电力电子技术指导书中实验三负载，建立MATLAB/Simulink环境下三相半波整流电路和三相半波有源逆变电路的仿真模型。仿真参数设置如下： (1)交流电压源的参数设置和以前实验相关的参数一样。 (2)晶闸管的参数设置如下： R=0.001Ω，L =0H，V f=0.8V，R s=500Ω，C s=250e-9F on (3)负载的参数设置 RLC串联环节中的R对应R d，L对应L d，其负载根据类型不同做不同的调整。 (4)完成以下任务： ①仿真绘出电阻性负载（RLC串联负载环节中的R d= Ω，电感L d=0，C=inf，反电动势为0）下α=30°，60°，90°，120°，150°时整流电压U d，负载电流L 和晶闸管两端电压U vt1的波形。 d ②仿真绘出阻感性负载下（负载R d=Ω，电感L d为，反电动势E=0）α=30°，60°，90°，120°，150°时整流电压U d，负载电流L d和晶闸管两端电压U vt1的波形。 ③仿真绘出阻感性反电动势负载下α=90°，120°，150°时整流电压U d，负载电流L d和晶闸管两端电压U vt1的波形，注意反电动势E的极性。 (5)结合仿真结果回答以下问题： ①该三项半波可控整流电路在β=60°，90°时输出的电压有何差异?
语音信号处理试验 实验一：语音信号时域分析 实验目的： (1)录制两段语音信号，内容是“语音信号处理”，分男女声。 (2)对语音信号进行采样，观察采样后语音信号的时域波形。 实验步骤： 1、使用window自带录音工具录制声音片段 使用windows自带录音机录制语音文件，进行数字信号的采集。启动录音机。录制一段录音，录音停止后，文件存储器的后缀默认为.Wav。将录制好文件保存，记录保存路径。男生女生各录一段保存为test1.wav和test2.wav。 图1基于PC机语音信号采集过程。 2、读取语音信号 在MATLAB软件平台下，利用wavread函数对语音信号进行采样，记住采样频率和采样点数。通过使用wavread函数，理解采样、采样频率、采样位数等概念！ Wavread函数调用格式： y=wavread（file），读取file所规定的wav文件，返回采样值放在向量y中。
[y，fs，nbits]=wavread（file），采样值放在向量y中，fs表示采样频率（hz），nbits表示采样位数。 y=wavread（file，N），读取前N点的采样值放在向量y中。 y=wavread（file，[N1，N2]）,读取从N1到N2点的采样值放在向量y中。 3、编程获取语音信号的抽样频率和采样位数。 语音信号为test1.wav和test2.wav，内容为“语音信号处理”，两端语音保存到工作空间work文件夹下。在M文件中分别输入以下程序，可以分两次输入便于观察。 [y1,fs1,nbits1]=wavread('test1.wav') [y2,fs2,nbits2]=wavread('test2.wav') 结果如下图所示 根据结果可知：两端语音信号的采样频率为44100HZ，采样位数为16。 4、语音信号的时域分析 语音信号的时域分析就是分析和提取语音信号的时域参数。进行语音分析时，最先接触到并且夜市最直观的是它的时域波形。语音信
基于matlab的ofdm系统设计与仿真
摘要 OFDM即正交频分复用技术，实际上是多载波调制中的一种。其主要思想是将信道分成若干正交子信道，将高速数据信号转换成并行的低速子数据流，调制到相互正交且重叠的多个子载波上同时传输。该技术的应用大幅度提高无线通信系统的信道容量和传输速率，并能有效地抵抗多径衰落、抑制干扰和窄带噪声，如此良好的性能从而引起了通信界的广泛关注。 本文设计了一个基于IFFT/FFT算法与802.11a标准的OFDM系统，并在计算机上进行了仿真和结果分析。重点在OFDM系统设计与仿真，在这部分详细介绍了系统各个环节所使用的技术对系统性能的影响。在仿真过程中对OFDM信号使用QPSK调制，并在AWGN信道下传输，最后解调后得出误码率。整个过程都是在MATLAB环境下仿真实现，对ODFM系统的仿真结果及性能进行分析，通过仿真得到信噪比与误码率之间的关系，为该系统的具体实现提供了大量有用数据。
第一章 ODMF 系统基本原理 1.1多载波传输系统 多载波传输通过把数据流分解为若干个子比特流，这样每个子数据流将具有较低的比特速率。用这样的低比特率形成的低速率多状态符号去调制相应的子载波，构成了多个低速率符号并行发送的传输系统。在单载波系统中，一次衰落或者干扰就会导致整个链路失效，但是在多载波系统中，某一时刻只会有少部分的子信道会受到衰落或者干扰的影响。图1－1中给出了多载波系统的基本结构示意图。 图1-1多载波系统的基本结构 多载波传输技术有许多种提法，比如正交频分复用(OFDM)、离散多音调制(DMT)和多载波调制(MCM)，这3种方法在一般情况下可视为一样，但是在OFDM 中，各子载波必须保持相互正交，而在MCM 则不一定。 1.2正交频分复用 OFDM 就是在FDM 的原理的基础上，子载波集采用两两正交的正弦或余弦函数集。函数集{t n ωcos }， {t m ωsin } (n,m=0,1,2…)的正交性是指在区间(T t t +00,)内有正弦函数同理：)0()()(2/0cos *cos 00===≠?? ???=? +m n m n m n T T tdt m t n T t t ωω 其中ωπ2=T （1-1）
语音信号处理（第2版）赵力编著 重点考点 第2章语音信号处理的基础知识 1.语音（Speech）是声音（Acoustic）和语言（Language）的组合体。可以这样定义语音：语音是由一连串的音组成语言的声音。 2.人的说话过程可以分为五个阶段：（1）想说阶段（2）说出阶段（3）传送阶段（4）理解阶段（5）接收阶段。 3.语音是人的发声器官发出的一种声波，它具有一定的音色，音调，音强和音长。其中，音色也叫音质，是一种声音区别于另一种声音的基本特征。音调是指声音的高低，它取决于声波的频率。声音的强弱叫音强，它由声波的振动幅度决定。声音的长短叫音长，它取决于发音时间的长短。 4.说话时一次发出的，具有一个响亮的中心，并被明显感觉到的语音片段叫音节（Syllable）。一个音节可以由一个音素（Phoneme）构成，也可以由几个音素构成。音素是语音发音的最小单位。任何语言都有语音的元音（Vowel）和辅音（Consonant）两种音素。 5.元音的另一个重要声学特性是共振峰（Formant）。共振峰参数是区别不同元音的重要参数，它一般包括共振峰频率（Formant Frequency）的位置和频带宽度（Formant Bandwidth）。 6.区分语音是男声还是女声、是成人声音还是儿童声音，更重要的因素是共振峰频率的高低。 7.浊音的声带振动基本频率称基音周期（或基音频率），F0表示。 8.人的听觉系统有两个重要特性，一个是耳蜗对于声信号的时频分析特性；另一个是人耳听觉掩蔽效应。 9.掩蔽效应分为同时掩蔽和短时掩蔽。 10.激励模型：一般分成浊音激励和清音激励。浊音激励波是一个以基音周期为周期的斜三角脉冲串。 11.声道模型：一是把声道视为由多个等长的不同截面积的管子串联而成的系统。按此观点推导出的叫“声管模型”。另一个是把声道视为一个谐振腔，按此推导出的叫“共振峰模型”。 12.完整的语音信号的数字模型可以用三个子模型：激励模型、声道模型和辐射模型的串联来表示。 13.语谱图：人们致力于研究语音的时频分析特性，把和时序相关的傅立叶分析的显示图形。 第三章语音信号分析 1.贯穿于语音分析全过程的是“短时分析技术”。 2.语音信号的数字化一般包括放大及增益控制、反混叠滤波、采样、A/D变换及编码（一般就是PCM码）；预处理一般包括预加重、加窗和分帧等。 3.预滤波的目的有两个：
3.1 计算机仿真 仿真实验是掌握系统性能的一种手段。它通过对仿真模型的实验结果来确定实际系统的性能。从而为新系统的建立或系统的改进提供可靠的参考。通过仿真，可以降低新系统失败的可能性，消除系统中潜在的瓶颈。优化系统的整体性能，衡量方案的可行性。从中选择最后合理的系统配置和参数配置。然后再应用于实际系统中。因此，仿真是科学研究和工程建设中不可缺少的方法。 3.1.1 仿真平台 ●硬件 CPU：Pentium III 600MHz 内存：128M SDRAM ●软件 操作系统：Microsoft Windows2000 版本5.0 仿真软件：The Math Works Inc. Matlab 版本6.5 包括MATLAB 6.5的M文件仿真系统。 Matlab是一种强大的工程计算软件。目前最新的6.x版本 (windows环境)是一种功能强、效率高、便于进行科学和工程计算的交互式软件包。其工具箱中包括:数值分析、矩阵运算、通信、数字信号处理、建模和系统控制等应用工具程序，并集应用程序和图形于一便于使用的集成环境中。在此环境下所解问题的Matlab语言表述形式和其数学表达形式相同，不需要按传统的方法编程。Matlab的特点是编程效率高，用户使用方便，扩充能力强，语句简单，内涵丰富，高效方便的矩阵和数组运算，方便的绘图功能。 3.1.2 基于MATLAB的OFDM系统仿真链路 根据OFDM 基本原理，本文给出利用MATLAB编写OFDM系统的仿真链路流程。串行数据经串并变换后进行QDPSK数字调制，调制后的复信号通过N点IFFT变换，完成多载波调制，使信号能够在N个子载波上并行传输，中间插入10训练序列符号用于信道估计，加入循环前缀后经并串转换、D /A后进入信道,接收端经过N点FFT变换后进行信道估计，将QDPSK解调后的数据并串变换后得到原始信息比特。 本文采用MATLAB语言编写M文件来实现上述系统。M文件包括脚本M文件和函数M文件，M文件的强大功能为MATLAB的可扩展性提供了基础和保障,使MATLAB能不断完善和壮大，成为一个开放的、功能强大的实用工具。M文件通过input命令可以轻松实现用户和程序的交互，通过循环向量化、数组维数预定义等提高M文件执行速度，优化内存管理，此外，还可以通过类似C++语言的面向对象编程方法等等。
短时能量分析matlab源程序： x=wavread('4.wav'); %计算N=50，帧移=50时的语音能量 s=fra(50,50,x);%对输入的语音信号进行分帧，其中帧长50，帧移50 s2=s.^2;%一帧内各种点的能量 energy=sum(s2,2);%求一帧能量 subplot(2,2,1); plot(energy) xlabel('帧数'); ylabel('短时能量E'); legend('N=50'); axis([0,500,0,30]) %计算N=100，帧移=100时的语音能量 s=fra(100,100,x); s2=s.^2; energy=sum(s2,2); subplot(2,2,2); plot(energy) xlabel('帧数'); ylabel('短时能量E'); legend('N=100'); axis([0,300,0,30]) %计算N=400，帧移=400时的语音能量 s=fra(400,400,x); s2=s.^2; energy=sum(s2,2); subplot(2,2,3); plot(energy) xlabel('帧数'); ylabel('短时能量E'); legend('N=400'); axis([0,60,0,100]) %计算N=800，帧移=800时的语音能量 s=fra(800,800,x); s2=s.^2; energy=sum(s2,2); subplot(2,2,4); plot(energy) xlabel('帧数'); ylabel('短时能量E'); legend('N=800'); axis([0,30,0,200]) 分帧子函数： function f=fra(len,inc,x) %对读入语音分帧，len为帧长，inc为帧重叠样点数，x为输入语音数据 fh=fix(((size(x,1)-len)/inc)+1);%计算帧数 f=zeros(fh,len);%设一个零矩阵，行为帧数，列为帧长 i=1;n=1; while i<=fh %帧间循环 j=1; while j<=len %帧内循环 f(i,j)=x(n); j=j+1;n=n+1; end n=n-len+inc;%下一帧开始位置 i=i+1; end
《电力系统潮流上机》课程设计报告 院系：电气工程学院 班级：电088班 学号： 0812002221 学生姓名：刘东昇 指导教师：张新松 设计周数：两周 日期：2010年 12 月 25 日
一、课程设计的目的与要求 目的：培养学生的电力系统潮流计算机编程能力，掌握计算机潮流计算的相关知识 要求：基本要求： 1.编写潮流计算程序； 2.在计算机上调试通过； 3.运行程序并计算出正确结果； 4.写出课程设计报告 二、设计步骤： 1.根据给定的参数或工程具体要求（如图），收集和查阅资料；学习相关软件（软件自选：本设计选择Matlab进行设计）。 2.在给定的电力网络上画出等值电路图。 3.运用计算机进行潮流计算。 4.编写设计说明书。 三、设计原理 1．牛顿-拉夫逊原理 牛顿迭代法是取x0 之后，在这个基础上，找到比x0 更接近的方程的跟，一步一步迭代，从而找到更接近方程根的近似跟。牛顿迭代法是求方程根的重要方法之一，其最大优点是在方程f(x) = 0 的单根附近具有平方收敛，而且该法还可以用来求方程的重根、复根。电力系统潮流计算，一般来说，各个母线所供负荷的功率是已知的，各个节点电压是未知的（平衡节点外）可以根据网络结构形成节点导纳矩阵，然后由节点导纳矩阵列写功率方程，由于功率方程里功率是已知的，电压的幅值和相角是未知的，这样潮流计算的问题就转化为求解非线性方程组的问题了。为了便于用迭代法解方程组，需要将上述功率方程改写成功率平衡方程，并对功率平衡方程求偏导，得出对应的雅可比矩阵，给未知节点赋电压初值，一般为
额定电压，将初值带入功率平衡方程，得到功率不平衡量，这样由功率不平衡量、雅可比矩阵、节点电压不平衡量（未知的）构成了误差方程，解误差方程，得到节点电压不平衡量，节点电压加上节点电压不平衡量构成新的节点电压初值，将新的初值带入原来的功率平衡方程，并重新形成雅可比矩阵，然后计算新的电压不平衡量，这样不断迭代，不断修正，一般迭代三到五次就能收敛。 牛顿—拉夫逊迭代法的一般步骤： （1）形成各节点导纳矩阵Y。 （2）设个节点电压的初始值U和相角初始值e 还有迭代次数初值为0。 （3）计算各个节点的功率不平衡量。 （4）根据收敛条件判断是否满足，若不满足则向下进行。 （5）计算雅可比矩阵中的各元素。 （6）修正方程式个节点电压 （7）利用新值自第（3）步开始进入下一次迭代，直至达到精度退出循环。 （8）计算平衡节点输出功率和各线路功率 2．网络节点的优化 １）静态地按最少出线支路数编号 这种方法由称为静态优化法。在编号以前。首先统计电力网络个节点的出线支路数，然后，按出线支路数有少到多的节点顺序编号。当由n 个节点的出线支路相同时，则可以按任意次序对这n 个节点进行编号。这种编号方法的根据是导纳矩阵中，出线支路数最少的节点所对应的行中非零元素也２）动态地按增加出线支路数最少编号在上述的方法中，各节点的出线支路数是按原始网络统计出来的，在编号过程中认为固定不变的，事实上，在节点消去过程中，每消去一个节点以后，与该节点相连的各节点的出线支路数将发生变化(增加，减少或保持不变)。因此，如果每消去一个节点后，立即修正尚未编号节点的出线支路数，然后选其中支路数最少的一个节点进行编号，就可以预期得到更好的效果，动态按最少出线支路数编号方法的特点就是按出线最少原则编号时考虑了消去过程中各节点出线支路数目的变动情况。 3．MATLAB编程应用 Matlab 是“Matrix Laboratory”的缩写，主要包括：一般数值分析，矩阵运算、数字信号处理、建模、系统控制、优化和图形显示等应用程序。由于使用Matlab 编程运算与人进行科学计算的思路和表达方式完全一致，所以不像学习高级语言那样难于掌握，而且编程效率和计算效率极高，还可在计算机上直接输出结果和精美的图形拷贝，所以它的确为一高效的科研助手。 四、设计内容
大学本科毕业设计论文 基于MATLAB的有噪声语音信号处理
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。Matｌａｂ功能强大、简单易学、编程效率高,深受广大科技工作者的欢迎。特别是Matlab还具有信号分析工具箱,不需具备很强的编程能力,就可以很方便地进行信号分析、处理和设计。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; 切比雪夫; 双线性变换
Abｓtｒａｃt ?Filｔeｒdesiｇｎin ｄｉgｉtal sｉgnal proｃeｓsiｎｇplａysａn eｘtre ｍeｌｙiｍportａnt rｏle, FIR digital filtｅrs ａｎd IIR filter is an importａn ｔpaｒt of filter design.Matlab is ｐowｅrful,easy to ｌｅaｒn,pｒｏgｒａmming eｆfiｃieｎcｙ，which wａs wｅlcomｅd bｙthｅmajority oｆsc ｉentistｓ. Matlab alsｏhaｓ a particuｌar signaｌaｎalysis tｏolbｏx，it need notｈaｖe stronｇprｏgraｍminｇｓkiｌls can be easily signal anａlyｓiｓ, proｃesｓｉng aｎd design. Usｉng MATＬAB Signal Ｐroｃessing Toolbｏx can ｑｕickly anｄeｆficieｎtly design ａｖariｅtｙof digｉtaｌｆiltｅrs. ＭＡTLAB ｂaseｄon the noｉse issｕｅｓｐeech sｉｇnal processing deｓｉgn and ｉｍｐlｅmｅｎtation of digｉtal sｉgｎaｌprocessｉｎg inｔegrated use of ｔhe thｅoｒｅｔical knｏwlｅdge oｆtｈe ｓｐeecｈsｉｇｎal pｌus noiｓe, tｉme domaiｎ, frequencｙｄoｍaiｎanalysis ａnｄfiltering. Theｃorreｓponｄinｇresｕlts ｏbtａineｄthrougｈtheｏｒeticaｌｄerｉｖatｉon, ａnd thｅn use MATＬAB as a pｒogramｍing tooｌfor compuｔer iｍｐlementation．Iｍpleｍenｔｅd iｎthe desｉgn process，usinｇtｈｅｗindｏw function methoｄｔｏｄesiｇn FIR digiｔal fｉｌteｒs wｉｔh Butｔｅｒwortｈ, Chebyshev anｄbilinear Reｆｏｒm IIR dｉgｉtal filter dｅｓign ａｎd use ｏｆMATLAB ａs ａｓupplemenｔary tｏｏl to cｏｍｐｌete thｅcalculation and graphｉc dｅsiｇn Ｄrａwiｎg. Throughｔｈｅsimulａtion of ｔｈｅdesigned filter aｎd the fｒｅｑuenｃy anａlysis shoｗs thaｔuｓｉｎｇMatｌabＳｉｇnal Processing Toolbox can qｕickly and easily dｅsign digiｔal fｉlters FIR anｄIIR，the ｐroceｓｓis sｉｍple aｎd coｎvenｉent, the reｓuｌts of the perfｏrmaｎce iｎdｉcａtｏrs to ｍｅｅｔｔhe spｅｃｉfieｄrｅqｕirｅｍents. ? Kｅywｏrｄs: diｇiｔａl filｔer; ＭAＴLAB；Chebysｈev；Buttｅrｗｏrth；