语音信号滤波去噪——使用汉宁窗设计的FIR滤波器要点

基于汉明窗函数的FIR低通滤波器的设计简介FIR低通滤波器是一种常用的数字信号处理滤波器，它可以用来滤除高频成分，保留低频成分。

汉明窗函数是一种常用的窗函数，用于设计FIR滤波器时可以有效降低频域泄漏现象。

本文将介绍基于汉明窗函数的FIR低通滤波器的设计方法和实现过程。

FIR滤波器的基本原理FIR滤波器是一种非递归滤波器，其输出仅由输入和滤波器的系数决定。

其基本原理是将输入信号与滤波器的冲激响应进行卷积运算，从而得到输出信号。

FIR滤波器的离散时间域表达式如下：y[n] = \\sum_{k=0}^{M} h[k] \\cdot x[n-k]其中，y[n]为滤波器的输出，x[n]为输入信号，h[k]为滤波器的系数，M为滤波器的阶数。

汉明窗函数汉明窗函数是一种常用的窗函数，用于在频域上抑制泄漏现象。

汉明窗函数的表达式如下：w[n] = 0.54 - 0.46 \\cdot \\cos \\left(\\frac {2\\pi n}{N-1}\\right)其中，w[n]为汉明窗函数的值，n为窗函数的点数，N为窗函数的长度。

在FIR滤波器设计中，可以使用汉明窗函数对滤波器的冲激响应进行加权，以实现频域上的泄漏抑制。

基于汉明窗函数的FIR低通滤波器设计方法基于汉明窗函数的FIR低通滤波器的设计方法如下：1.确定滤波器的阶数M，一般情况下，阶数的选择要取决于所需的滤波器的响应特性。

2.计算窗函数的长度N，一般情况下，窗函数的长度应为M+1。

3.根据窗函数的表达式计算窗函数的值，并将其作为滤波器的系数h[k]，其中k=0,1,...,M。

4.对滤波器的系数进行归一化处理，以保证滤波器的幅度响应符合要求。

5.完成滤波器的设计。

汉明窗函数的特性汉明窗函数具有以下特性：1.对称性：汉明窗函数在窗口的两侧具有对称性，这使得滤波器的响应具有良好的频域特性。

2.正频响特性：汉明窗函数具有较低的副瓣水平，能够实现较好的频谱特性。

基于语音信号去噪处理的FIR滤波器设计概述：在许多语音处理应用中，如通信系统、语音识别和语音合成等，语音信号往往受到各种噪声的污染影响。

为了减少或去除这些噪声的影响，需要设计有效的滤波器。

本文将介绍基于语音信号去噪处理的FIR滤波器的设计方法。

1.FIR滤波器的原理FIR滤波器是一种线性时不变系统，由一组滤波器系数和延迟单元组成。

其输出信号为输入信号与滤波器系数之间的卷积运算。

根据语音信号的频谱特性，可以设计一组合适的滤波器系数，用于去除特定频段的噪声。

2.FIR滤波器的设计方法2.1频率采样法频率采样法是一种直接设计FIR滤波器的方法，它通过在频域中指定所需的频率响应来设计滤波器。

首先，根据信号的采样率和带宽要求，确定滤波器的阶数和过渡带宽。

然后，在频域中绘制所需的频率响应曲线，并进行插值得到滤波器的频率响应。

最后，通过傅立叶逆变换得到滤波器的时域响应，即滤波器系数。

2.2窗函数法窗函数法是一种常用的FIR滤波器设计方法，它通过在时域中选择适当的窗函数来设计滤波器的频率响应。

常用的窗函数有矩形窗、汉宁窗、汉明窗等。

首先，根据信号的采样率和带宽要求，确定滤波器的阶数和过渡带宽。

然后，选择合适的窗函数，并在时域中将滤波器的频率响应与窗函数相乘。

最后，通过傅立叶逆变换得到滤波器的时域响应，即滤波器系数。

3.基于语音信号的去噪处理基于语音信号的去噪处理可以通过FIR滤波器来实现。

首先，通过对语音信号进行时频分析，分析出语音信号的频谱特性和噪声的频谱特性。

然后，根据噪声的频谱特性设计一个合适的FIR滤波器，使其在噪声频段上具有较高的增益，而在语音频段上具有较低的增益。

最后，将噪声信号输入到设计好的FIR滤波器中，并将滤波器的输出与原始语音信号相减，得到去噪后的语音信号。

4.总结本文介绍了基于语音信号去噪处理的FIR滤波器设计方法。

通过选择合适的设计方法和滤波器系数，可以有效地去除语音信号中的噪声。

在实际应用中，可以根据具体的需求和信号特性，选择合适的设计方法和优化算法，以获得更好的去噪效果。

汉明窗函数优化的FIR低通滤波器设计FIR（Finite Impulse Response）低通滤波器是一种常用的数字滤波器，用于信号处理和通信系统中的滤波操作。

在FIR滤波器设计中，窗函数的选择对滤波器的性能起着重要的影响。

汉明窗函数是常用的一种窗函数，采用汉明窗函数设计的FIR低通滤波器可以在频域上实现更好的性能。

汉明窗函数是一种典型的平滑窗函数，具有较好的边带抑制和主瓣宽度的折中。

在FIR滤波器设计中，常用汉明窗函数的主要目的是使滤波器的频率响应在过渡带有较低的波纹和较快的下降速度。

因此，使用汉明窗函数优化的FIR低通滤波器能够提供较好的滤波效果。

在设计汉明窗函数优化的FIR低通滤波器时，需要注意以下几个步骤：1. 确定滤波器的需求和规格：首先需要明确滤波器的截止频率、过渡带宽、衰减要求等参数。

这些参数将决定滤波器的性能和设计复杂度。

2. 确定滤波器的阶数：根据滤波器的需求和规格，可以通过经验公式或者滤波器设计工具估算出所需的滤波器阶数。

滤波器的阶数决定了滤波器的复杂度和计算量。

3. 计算滤波器的理想频率响应：利用滤波器设计工具或者数学计算方法，可以得到滤波器的理想频率响应。

理想频率响应是滤波器在截止频率处实现理想衰减的频率响应曲线。

4. 应用汉明窗函数：将汉明窗函数应用于滤波器的理想频率响应上，可以得到实际的频率响应。

汉明窗函数通过平滑在频率响应的过渡带上的波纹，有效地抑制了滤波器非理想衰减带来的干扰。

5. 将频率响应转换为时域系数：利用逆傅里叶变换或者相关算法，将频率域中的频率响应转换为滤波器的时域系数。

时域系数就是FIR滤波器的传输函数的系数，决定了滤波器的时域响应。

6. 优化滤波器的性能：根据需要，可以对设计的滤波器进行进一步的优化。

可以通过调整阶数、窗函数类型等参数来改善滤波器的频率响应和时域响应。

通过以上步骤，就可以得到汉明窗函数优化的FIR低通滤波器的设计。

这种设计方法可以满足滤波器设计的性能要求，得到较好的滤波效果。

)(9cos 15.0)(12cos 15.0)(1919n R n n R N n n w ⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎪⎭⎫ ⎝⎛-=⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎪⎭⎫ ⎝⎛--=ππ2．３进行语音信号的采集(１）按“开始”-“程序”-“附件”-“娱乐”-“录音机”的顺序操作打开Window ｓ系统中的录音机软件。

如图１所示。

图１ wi ｎdows 录音机（2）用麦克风录入自己的声音信号并保存成wav 文件。

如图2所示。

图２ 保存文件保存的文件按照要求如下：① 音信号文件保存的文件名为“y ｕxueji ａo.wav ”。

②语音信号的属性为“8.0０0KH ｚ,8位,单声道 7KB ／秒” ，其它选项为默认。

2.4语音信号的分析将“yu ｘｕejiao ．wav ”语音文件复制到计算机装有Ma ｔｌab 软件的磁盘中相应Mat ｌａｂ目录中的“work ”文件夹中。

打开Ｍatlab 软件,在菜单栏中选择“File ”－图3语音信号的截取处理图在图3中,其中第一个图为原始语音信号；第二个图是截短后的信号图。

图4频谱分析图其中第二个图是信号的FFT 结果，其横坐标的具体值是X （k)中的序号k;第三个图是确定滤波频率范围的参考图,其横坐标的具体值应当是遵循DFT 定义式和频率分辨率求得的：∑-===10)()]([)(N n k N W n x n x DFT k X π当ｋ等于0时, 020j kn Njk knNe eW ==⋅-=π,从数字角频率上看，对应的正好是0=ω即直流的位置，也就是说,在取滤波频段时,当将主要能量（即红色框的部分）保留，其余频段部分的信号滤除。

)]([)(n x DFT k X =相当于是信号)(n x 的实际频谱)]([)(n x DFT ej X w =采样，而)(n x 又是连续时间语音信号)(t x 的采样。

)(k X 的每两个相邻取值之间的频率间隔大小对应到语音信号)(n x 的频谱中去，其频率间隔大小正好是采样结果的长度采样速率===∆L f f f s det f ∆称频率分辨率，其中Hz f s 8000=,10000=L ,ｐ2=sum(s2.^2)－sum（s1.^2);ＳNR1=１0*log10(p1/p2）;p３=sum（s4.^2)/80０0;p4＝sum(s3.^2)／800０-sｕm(s4.＾2)/80００;ＳNR2=10＊loｇ10(p３/p4);2．6 噪声叠加图5 语音信号与加噪声后语音信号对比图五为语音信号与加噪声后语音信号对。

基于语音信号去噪处理的FIR低通滤波器设计语音信号去噪是语音信号处理领域的一个重要研究方向，它的目标是去除语音信号中的噪声，提高语音信号的质量。

FIR低通滤波器是一种常用的信号处理工具，可以有效地去除高频噪声，因此被广泛应用于语音信号去噪处理中。

FIR低通滤波器是一种非递归滤波器，其输出仅依赖于输入和滤波器的系数。

它主要通过限制输入信号的高频成分，而保留低频成分，从而实现去除高频噪声的目的。

FIR低通滤波器的设计主要包括两个方面：滤波器的频率响应特性和滤波器的系数计算。

滤波器的频率响应特性是指滤波器对不同频率的信号的响应程度，通常使用滤波器的幅频特性和相频特性来描述。

在语音信号去噪处理中，我们希望滤波器能够尽可能地保留语音信号的频率特性，同时去除噪声的高频成分。

因此，我们可以设计一个频率响应随频率变化而变化的滤波器，使得在语音信号频率范围内的信号受到较小的衰减，而高频噪声信号受到较大的衰减。

在滤波器的系数计算中，常用的方法有窗函数设计法和频率采样法。

窗函数设计法是一种经典的FIR滤波器设计方法，它通过设计一个窗函数来选择频率响应特性。

常用的窗函数有矩形窗、汉宁窗、哈密顿窗等。

通过选择合适的窗函数，可以得到相应的滤波器系数。

频率采样法是另一种常用的FIR滤波器设计方法，它通过选择一组频率点和相应的幅度，然后通过傅立叶反变换来计算滤波器的系数。

频率采样法的好处是可以直接设定滤波器在不同频率上的衰减需求，因此可以更加灵活地设计出满足特定要求的滤波器。

在语音信号去噪处理中，我们可以将FIR低通滤波器应用于语音信号的预处理环节，通过滤除高频噪声成分，减小噪声对语音信号质量的影响。

一种常见的方法是使用自适应滤波器，在每个时刻根据当前输入信号和滤波器的系数来计算滤波器的输出，从而实现实时的去噪处理。

总之，基于语音信号的去噪处理中，FIR低通滤波器是一种简单但有效的工具。

通过合理设计滤波器的频率响应特性和选择合适的滤波器系数，可以有效地去除语音信号中的高频噪声，提高语音信号的质量。

目录一．绪论1.课题背景 (2)2.本次课程设计的目的 (2)二．设计原理及实验工具1.设计原理（1）采样频率、位数及采样定理 (3)（2）时域信号的FFT分析 (4)（3）基于窗函数的FIR数字滤波器设计法 (4)2.实验工具 (5)三．仿真程序及频谱分析1.语音信号的频谱分析 (5)2.FFT频谱分析 (7)3.FIR数字低通滤波器的设计 (8)4.FIR数字高通滤波器的设计 (10)5.FIR数字带通滤波器的设计 (13)6.保存滤波后的声音文件 (15)五．设计总结 (15)六．参考文献 (16)一．绪论1.课题背景随着信息时代和数字世界的到来，数字信号处理己成为当今一门极其重要的学科和技术领域，数字信号处理在通信、语音、图像、自动控制、医疗和家用电器等众多领域得到了广泛的应用。

任意一个信号都具有时域与频域特性，信号的频谱完全代表了信号，因而研究信号的频谱就等于研究信号本身。

通常从频域角度对信号进行分析与处理，容易对信号的特性获得深入的了解。

因此，信号的频谱分析是数字信号处理技术中的一种较为重要的工具。

在工程领域中，MATLAB 是一种倍受程序开发人员青睐的语言，对于一些需要做大量数据运算处理的复杂应用以及某些复杂的频谱分析算法MATLAB显得游刃有余。

2.本次课程设计的目的（1）掌握傅里叶变换的物理意义，深刻理解傅里叶变换的内涵（2）了解matlab对声音信号的处理指令（3）聊二级计算机存储信号的方式及语音信号的特点（4）加深对采样定理的理解（5）加深对信号分析工程应用的理解，拓展学生在信号分析领域的综合应用能力（6）掌握用窗函数法设计FIR数字滤波器的原理和方法（7）掌握FIR滤波器的快速卷积实现原理。

（8）学会调用MATLAB函数设计与实现FIR滤波器二．实验原理、工具1.实验原理（1）采样频率、位数及采样定理采样频率：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，用赫兹（Hz）来表示。

基于汉明窗函数的FIR低通滤波器设计与优化FIR（有限脉冲响应）滤波器是一种常见的数字滤波器，用于去除信号中的噪声或不需要的频率成分。

本文将介绍基于汉明窗函数的FIR低通滤波器的设计与优化方法。

首先，我们需要了解汉明窗函数。

汉明窗是一种常用的窗函数，用于将频域中的截止频率外的波形部分衰减为零。

它提供了良好的频域性能和抗散射性能。

设计FIR低通滤波器的第一步是选择滤波器的阶数与截止频率。

阶数决定了滤波器的复杂程度，而截止频率则决定了滤波器的频域特性。

选择合适的阶数和截止频率是设计滤波器的关键。

接下来，我们可以通过汉明窗函数来优化滤波器的性能。

汉明窗函数的特点是衰减较好，但会引入较大的过渡带宽。

因此，在选择阶数和截止频率后，我们可以通过优化汉明窗的长度来平衡滤波器的频域特性。

较长的窗口长度可以提高滤波器的抑制效果，但也会带来更宽的过渡带宽。

对于给定的阶数、截止频率和窗口长度，可以使用离散傅里叶变换（DFT）来计算滤波器的频域响应。

在频域上，我们可以检查滤波器的衰减特性、过渡带宽和截止频率准确性。

如果满足设计要求，我们可以继续进行下一步。

否则，可以调整窗口长度并重新计算频域响应，直到满足设计要求为止。

在满足设计要求的前提下，我们还可以考虑对滤波器进行进一步优化。

例如，我们可以尝试使用多个汉明窗函数的组合，以改善过渡带宽和衰减特性。

另外，我们还可以应用频率抽取等技术来进一步优化滤波器。

最后，我们可以通过实现FIR低通滤波器来验证设计的性能。

在实现过程中，我们需要将滤波器的离散差分方程转换为差分方程，并使用数字信号处理工具进行模拟或实际硬件实现。

通过对输入信号进行滤波操作，并观察输出信号的频域特性，我们可以评估滤波器的性能如何符合设计要求。

综上所述，基于汉明窗函数的FIR低通滤波器的设计与优化可以通过选择合适的阶数和截止频率、优化汉明窗的长度，并进行进一步的优化来实现。

设计过程需要注意平衡过渡带宽、衰减特性和过渡带误差，以满足设计要求。

《语音信号滤波去噪——使用parzenwin窗设计的FIR滤波器》第1页共20页摘要本课程设计主要是利用parzenwin窗设计的FIR滤波器对语音信号滤波去噪。

用windows附件中的录音机录一段自己说的话（语音信号），在matlab集成环境下用wavread函数求出语音信号的三个参数，对录制的话（语音信号）进行读取，并绘制其时域和频域图。

对信号做傅立叶变化，绘制出时域和频域的波形，并绘制对比图，最后通过回放语音信号，对比滤波前后的信号变化。

本课程设计成功的对语音信号进行滤波去噪，初步完成了设计指标。

关键词课程设计；滤波去噪；FIR滤波器；parzenwin窗；MATLAB1 引言本课程设计是采用parzenwin窗设计的FIR滤波器对语音信号滤波去噪。

通过课程设计了解FIR滤波器的原理及使用方法，了解使用Matlab语言设计FIR滤波器的方法，了解DSP对FIR滤波器的设计及编程方法。

通过观察滤波前后的时域图形，加深对FIR 滤波器作用的理解。

通过对比滤波前后的波形图及回放滤波前后的语音信号，可以看出滤波器对有用信号的无失真放大具有重要作用。

1.1 课程设计目的利用Matlab环境下的M文件，用parzenwin窗设计的FIR滤波器来实现对音乐信号去噪，并绘制出滤波前后的时域和频域波形及播放声音的变化，根据运行结果和波形来分析设计过程的正确性。

通过这次课程设计，加深对parzenwin窗设计的FIR滤波器的理解，掌握Matlab软件在滤波器设计中的应用，锻炼逻辑思维能力、动手能力以及独立解决问题的能力，对以后更深入地学习和应用数字信号处理及相关知识作准备。

1.2 课程设计的要求（1）滤波器指标必须符合工程实际。

（2）设计完后应检查其频率响应曲线是否满足指标。

（3）处理结果和分析结论应该一致，而且应符合理论。

（4）独立完成课程设计并按要求编写课程设计报告书。

1.3 设计平台MATLAB 是美国Math works 公司开发的新一代科学计算软件，是一套高性能的数值计算和可视化软件，功能强大，编程简单，开放性强，广泛应用于计算机辅助分析设计、仿真、数据处理等领域，是当今国际上公认的在科技领域方面最为优秀的应用软件和开发环境。

语音信号的数字滤波——FIR数字滤波器的（汉宁）窗函数设计设计题目：语音信号的数字滤波——FIR数字滤波器的（汉宁）窗函数设计一、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；掌握利用数字滤波器对信号进行滤波的方法。

并能够对设计结果加以分析。

二、设计步骤⑴按“开始－＞程序－＞附件－＞娱乐－＞录音机”的顺序操作打开Windows系统中的录音机软件⑵用麦克风录入自己的声音信号并保存成文件（语音信号的长度不得少于1秒）⑶记录以下内容：语音信号文件保存的文件名为“”、格式PCM，8位，单声道，如图1和图2所示。

语音信号的采样速率为8000Hz/s。

图1语音信号的采集图2 原始语音信号⑴将上一步骤中保存下来的语音信号文件“*.wav”复制到计算机装有Matlab 软件的磁盘中相应Matlab目录中的“work”文件夹中⑵双击桌面上Matlab软件的快捷图标，打开Matlab软件⑶在菜单栏中选择“File－＞new－＞M-File”或是点击快捷按钮，打开m 文件编辑器⑷在m文件编辑器中输入相应的指令将自己的语音信号导入Matlab工作台。

程序部分首先用语音文件将自己的录音导入，指令为wavread（），本设计中为waveread（’’）,然后将处理后的语音信号导出，指令为:wavwrite(‘’)；本设计中录入的是单声道语音。

一般情况下录入的双声道语音信号中（）右导入交保存为变量后，其变量应当是一个二列的二维数组，其中每一列对应一个声道，数组的行数等于采样速率与时间的乘积（即单声道的采样点数）；本课程设计过程中的语音原始信号存为“”；截短后的输出语音为：“”；叠加噪声后的语音为“”。

具体程序段见小标题⑹，频谱分析如下图3。

图3截短后语音信号的时域和频域波形如上图3所示，上面的图是原始声音截去大部分空白后的截短语音，这样有利于频谱分析；中间的图是截短后的声音在频域的分析，首先对语音进行采样，采样频率大于信号最高频率的2倍即可。

基于汉明窗函数的FIR低通滤波器设计及性能优化分析1. 引言FIR（Finite Impulse Response）低通滤波器是一种常用的数字滤波器，用于在信号处理中去除高频噪声或不需要的频率分量。

本文将介绍基于汉明窗函数的FIR 低通滤波器的设计方法，并分析如何优化其性能。

2. FIR低通滤波器的基本原理FIR低通滤波器通过将输入信号与滤波器的冲激响应序列进行卷积运算来实现滤波效果。

其输出取决于输入信号的频谱和滤波器的频率响应。

3. 汉明窗函数的特点汉明窗函数是一种广泛用于FIR滤波器设计的窗函数。

它具有窄主瓣宽度和快速下降的旁瓣特性，能够提供良好的频率响应特性。

汉明窗函数的数学表达式为：w(n) = 0.54 - 0.46 * cos(2πn/(N-1))，其中，N为窗函数长度，n为窗函数的索引。

4. FIR低通滤波器的设计步骤（1）确定滤波器的截止频率和通带波动。

（2）选择滤波器的阶数和窗函数长度。

（3）计算窗函数中各个采样点的权值。

（4）将窗函数与理想低通滤波器的频率响应相乘得到实际的频率响应。

（5）对实际频率响应进行归一化处理，得到滤波器的系数。

（6）进行滤波器的性能分析。

5. 滤波器性能优化分析（1）截止频率和通带波动的选择：根据应用需求选择合适的截止频率和通带波动，权衡频域性能和时间域性能。

（2）窗函数长度与滤波器阶数的关系：增加窗函数长度可以提高滤波器的突变特性，但也会增加计算复杂度。

选择适当的窗函数长度可以在保持性能的同时减少计算负担。

（3）频率响应的平滑：通过增加滤波器的阶数或增加窗函数长度可以使频率响应更加平滑，减少旁瓣波动。

（4）实时性要求：在某些实时应用中，滤波器的延迟是一个重要的性能指标。

根据实时性要求，合理选择滤波器的阶数和窗函数长度。

6. 总结基于汉明窗函数的FIR低通滤波器设计是一种常用且有效的方法。

通过选择合适的截止频率、通带波动、窗函数长度和滤波器阶数，可以得到性能优良的滤波器。

语音信号滤波去噪——使用TUKEYWIN窗设计的FIR滤波器摘要本课程设计主要使用TUKEYWIN窗设计的FIR滤波器对语音信号进行滤波去噪。

课程设计的的平台为MATLAB。

采集一段语音信号，绘制波形并观察其频谱，给定相应技术指标，用窗函数法设计一个满足指标的FIR滤波器，对该语音信号进行滤波去噪处理。

根据滤波后的时域图和原始语音信号时域图的比较，以及滤波后信号的频谱图和原始音乐信号频谱图的比较，最后回放滤波后音乐信号，滤波后的音乐信号与原始音乐信号一样清晰，成功地实现了滤波，达到了设计的要求。

关键词课程设计；滤波去噪；FIR滤波器；TUKEYWIN窗；MATLAB1 引言本课程设计是采用TUKEYWIN窗设计的FIR滤波器对语音信号进行滤波去噪。

通过课程设计了解FIR滤波器设计的原理和步骤，掌握用Matlab语言设计滤波器的方法，了解DSP对FIR滤波器的设计及编程方法。

通过观察音乐信号滤波前后的时域波形的比较，加深对滤波器作用的理解。

通过对比滤波前后波形图的比较和放滤波前后音乐信号的对比，可以看出滤波器对有用信号无失真放大具有重大意义。

1.1 课程设计目的熟悉Matlab语言环境，掌握Matlab语言的编程规则，利用TUKEYWIN窗函数设计法来设计符合要求的FIR滤波器来实现语音信号的滤波去噪。

并绘制滤波前后的时域波形和频谱图。

根据图形分析判断滤波器设计的正确性。

通过本次课程设计熟悉利用TUKEYWIN窗函数法设计FIR滤波器的过程。

增强自己独立解决问题的能力，提高自己的动手能力。

加深对理论知识联系实际问题的理解。

为以后的工作奠定坚实的基础。

1.2 课程设计要求录制一段语音信号，绘制观察波形及频谱图。

根据TUKEYWIN的性能指标合理设计FIR滤波器，对语音信号加入干扰，再用滤波器对干扰语音信号进行滤波去噪，比较滤波前后的频谱图并进行分析。

再回放语音信号对比原语音信号。

看滤波器是否对语音信号进行了滤波去噪。

语音信号滤波去噪——使用TUKEYWIN窗设计的FIR滤波器摘要本课程设计主要使用TUKEYWIN窗设计的FIR滤波器对语音信号进行滤波去噪。

课程设计的的平台为MATLAB。

采集一段语音信号，绘制波形并观察其频谱，给定相应技术指标，用窗函数法设计一个满足指标的FIR滤波器，对该语音信号进行滤波去噪处理。

根据滤波后的时域图和原始语音信号时域图的比较，以及滤波后信号的频谱图和原始音乐信号频谱图的比较，最后回放滤波后音乐信号，滤波后的音乐信号与原始音乐信号一样清晰，成功地实现了滤波，达到了设计的要求。

关键词课程设计；滤波去噪；FIR滤波器；TUKEYWIN窗；MATLAB1 引言本课程设计是采用TUKEYWIN窗设计的FIR滤波器对语音信号进行滤波去噪。

通过课程设计了解FIR滤波器设计的原理和步骤，掌握用Matlab语言设计滤波器的方法，了解DSP对FIR滤波器的设计及编程方法。

通过观察音乐信号滤波前后的时域波形的比较，加深对滤波器作用的理解。

通过对比滤波前后波形图的比较和放滤波前后音乐信号的对比，可以看出滤波器对有用信号无失真放大具有重大意义。

1.1 课程设计目的熟悉Matlab语言环境，掌握Matlab语言的编程规则，利用TUKEYWIN窗函数设计法来设计符合要求的FIR滤波器来实现语音信号的滤波去噪。

并绘制滤波前后的时域波形和频谱图。

根据图形分析判断滤波器设计的正确性。

通过本次课程设计熟悉利用TUKEYWIN窗函数法设计FIR滤波器的过程。

增强自己独立解决问题的能力，提高自己的动手能力。

加深对理论知识联系实际问题的理解。

为以后的工作奠定坚实的基础。

1.2 课程设计要求录制一段语音信号，绘制观察波形及频谱图。

根据TUKEYWIN的性能指标合理设计FIR滤波器，对语音信号加入干扰，再用滤波器对干扰语音信号进行滤波去噪，比较滤波前后的频谱图并进行分析。

再回放语音信号对比原语音信号。

看滤波器是否对语音信号进行了滤波去噪。

语音信号滤波去噪—汉明窗设计FIR滤波器《语音信号滤波去噪——使用汉明窗设计的FIR滤波器》第1页共13页语音信号滤波去噪—汉明窗设计FIR滤波器摘要本次课程设计是用麦克风采集一段语音信号并对该语音信号进行滤波去噪处理。

课程设计平台为MATLAB7.1。

设计步骤为:首先采集一段语音信号并观察其频谱，然后设计一个汉明窗FIR滤波器，最后对该信号进行滤波。

信号在进行滤波处理后，能够听到滤波后的语音信号和滤波前相比明显的变得清晰，基本达到了设计目的。

关键词滤波去噪，FIR滤波器，汉明窗，MATLAB;1 引言在数字信号处理中，滤波占有极其重要的作用，数字滤波器是谱分析、雷达信号处理、通信信号处理应用中的基本处理算法。

目前常用的滤波器设计方法普遍采用Matlab仿真，DSP实现。

语音信号的处理与滤波的设计主要是用Matlab作为工具平台，设计中涉及到声音的录制、播放、存储和读取，语音信号的抽样、频谱分析，滤波器的设计及语音信号的滤波，通过数字信号处理课程的理论知识的综合运用。

从实践上初步实现对数字信号的处理。

1.1课程设计的目的设计一个FIR滤波器，可以有多种方法，窗函数法是设计FIR数字滤波器的最简单的方法。

它在设计FIR数字滤波器中有很重要的作用，正确地选择窗函数可以提高设计数字滤波器的性能，或者在满足设计要求的情况下，减小FIR数字滤波器的阶次。

常用的窗函数有以下几种:矩形窗(Rectangular window)、三角窗(Triangular window)、汉宁窗(Hanning window)、汉明窗(Hamming window)、布拉克曼窗(Blackman window)、切比雪夫窗(Chebyshev window)、巴特里特窗(Bartlett window)及凯塞窗(Kaiser window)。

在本次课程设计的目的是如何设计一个Hamming窗FIR滤波器，从而达到对语音信号滤波的效果。

基于汉明窗函数的FIR低通滤波器设计与实现FIR（Finite Impulse Response）滤波器是一种常用的数字滤波器。

本文将基于汉明窗函数设计并实现一个FIR低通滤波器。

首先，我们需要了解什么是汉明窗函数。

汉明窗函数是一种常用的窗函数类型，用于在时域上对信号进行截断。

它的数学表达式为：w(n) = 0.54 - 0.46 * cos(2πn/(N-1))其中，n是窗口的索引，N是窗口的长度。

汉明窗函数的特点是中心幅度较高，边缘幅度较低，适合用于低通滤波器的设计。

接下来，我们将具体介绍如何设计和实现基于汉明窗函数的FIR低通滤波器。

1. 确定设计参数：- 我们需要确定滤波器的抽样频率Fs。

- 确定滤波器的截止频率Fc，它决定了我们希望滤除的高频信号。

- 确定滤波器的阶数N，它决定了滤波器的性能。

2. 计算滤波器系数：- 根据滤波器的长度N，计算出汉明窗函数w(n)的系数。

- 设计一个理想的低通滤波器的频率响应Hd(f)，理想情况下，在截止频率Fc之前，全部通过；在截止频率Fc之后，全部抑制。

- 将Hd(f)与w(n)进行卷积，得到滤波器的时域响应h(n)。

- 将h(n)进行归一化处理，得到滤波器的系数。

3. 实现滤波器：- 根据所选的软件或硬件平台，选择适当的工具和编程语言进行实现。

- 将滤波器系数输入到实现平台，并通过数字信号处理算法对输入信号进行滤波。

4. 验证和优化：- 验证滤波器的性能，包括滤波器的截止频率、幅频响应、相频响应等。

- 如果需要进一步优化性能，可以尝试不同的窗函数类型、滤波器阶数等参数的组合。

需要注意的是，FIR滤波器的主要优点是线性相位响应和稳定性。

但它的缺点是计算复杂度较高，尤其是在滤波器阶数较高时。

总结起来，本文基于汉明窗函数介绍了FIR低通滤波器的设计和实现过程。

根据任务描述的要求，我们避免了出现网址链接和设计政治内容。

这个滤波器设计方法可以应用于音频信号处理、图像处理、通信系统等领域中，具有较好的滤波效果和实际应用价值。

汉明窗函数在FIR低通滤波器设计中的应用及优化汉明窗函数是一种常用的窗函数，被广泛应用于FIR滤波器的设计中。

本文将介绍汉明窗函数在FIR低通滤波器设计中的应用，并讨论如何优化滤波器性能。

1. 汉明窗函数的特性汉明窗函数主要用于抑制FIR滤波器的频谱泄漏现象，同时具有零相位响应的特点。

它的表达式为：w(n) = 0.54 - 0.46 * cos(2πn/(N-1)), 0 ≤ n ≤ N-1其中，N为窗函数的长度，n为窗函数序列的索引。

2. 汉明窗函数在FIR低通滤波器设计中的应用在FIR低通滤波器设计中，首先确定滤波器的截止频率和通带衰减要求。

然后，根据滤波器的截止频率和通带衰减要求，计算出滤波器的阶数N。

接下来，选择适当的窗函数，常用的是汉明窗函数。

在FIR低通滤波器设计中，汉明窗函数的应用是通过对滤波器的频率响应进行加窗来实现的。

通过将滤波器的截止频率附近的频率响应加窗，可以实现更好的滤波效果。

3. 优化汉明窗函数的应用虽然汉明窗函数在FIR低通滤波器设计中具有良好的性能，但是它也存在一些问题，例如边带泄漏和过长的截止频率过渡带。

为了优化窗函数的性能，可以采取以下措施：- 选择合适的窗函数：除了汉明窗函数外，还有其他窗函数可供选择，如矩形窗、黑曼窗等。

根据滤波器设计的具体要求，选择合适的窗函数可以达到更好的性能。

- 调整窗函数的长度：窗函数的长度越长，滤波器的频率响应越精确，但计算的开销也越大。

因此，在实际应用中需要权衡计算开销和性能要求，选择合适的窗函数长度。

- 联合使用多个窗函数：将不同的窗函数结合使用，可以进一步优化滤波器的性能。

例如，可以先用一个长的窗函数对信号进行初步滤波，然后再用一个短的窗函数进行细化滤波。

- 使用滤波器设计工具：现代的滤波器设计工具可以自动选择合适的窗函数，并优化滤波器性能。

使用这些工具可以大幅简化滤波器设计的过程。

综上所述，汉明窗函数在FIR低通滤波器设计中具有广泛的应用，可以通过加窗操作实现滤波器的频率响应调整。

（语音信号的FIR滤波器处理）课程名称：DSP原理及应用报告提交日期2011年12月13日项目答辩日期2011年12月13日1 导论以及设计要求1.1引言随着信息时代和数字世界的到来，数字信号处理已成为如今一门极其重要的学科和技术领域。

数字信号处理在通信、语音、图像、自动控制、雷达、军事、航空航天、医疗和家用电器等众多领域得到了广泛的应用。

数字信号处理器，也称DSP芯片，是针对数字信号处理需要而设计的一种具有特殊结构的微处理器，它是现代电子技术、相结合的产物。

一门主流技术，随着信息处理技术的飞速发展，计算机技术和数字信号处理技术逐渐发展成为使它在电子信息、通信、软件无线电、自动控制、仪表技术、信息家电等高科技领域得到了越来越广泛的应用。

数字滤波是语音处理、图像处理、频谱分析等应用中的基本处理算法。

DSP 是一种处理数字信号的专用微处理器, 主要应用于实时快速地实现各种信号的数字处理算法。

用 DSP 芯片实现数字滤波具有稳定性好、精确度高、不受环境影响等优点。

数字滤波器分为有限冲激响应滤波器（FIR滤波器）和无限冲激响应滤波器（IIR滤波器）。

FIR 滤波器属于经典滤波器，优点就是由于不存在系统极点，FIR 滤波器是绝对稳定的系统，FIR 滤波器还确保了线性相位，在信号处理中占有极其重要的地位。

数字滤波器一直以来就是数字信号处理器（DSP）最广为人知的应用，FIR 滤波器的单位冲激响应 b(n)为有限长序列,若 b(n)为实数, 且满足偶对称:b(n)= b(N- 1- n)的条件, 称为系数对称FIR 滤波器。

系数对称 FIR 滤波器在数字信号处理中应用十分广泛。

1.2设计的目的通过课程设计，加深对DSP芯片TMS320C54x的结构、工作原理的理解，获得DSP应用技术的实际训练，掌握设计较复杂DSP系统的基本方法。

通过使用汇编语言编写具有完整功能的图形处理程序或信息系统，使学生加深对所学知识的理解，进一步巩固汇编语言讲法规则。

课程设计目的（1）熟悉用窗函数法设计FIR数字滤波器的原理与方法；（2）了解用等波纹最佳逼近法设计FIR数字滤波器的原理与方法；（3）掌握调用MATLAB信号处理工具箱中滤波器设计函数（或滤波器设计分析工具fdatool）设计各种FIR数字滤波器，学会根据滤波需求确定滤波器指标参数。

（4）通过观察滤波器输入输出信号的时域波形及其频谱，加深对数字滤波器的概念理解。

课程设计要求（1）简述线性相位FIR滤波器的特点及条件；（2）简述窗函数法FIR滤波器的设计步骤和等波纹最佳逼近法的设计思想；（3）解释吉布斯效应，比较各种典型窗函数的性能特点；（4）完成以上设计实验，并对结果进行分析和解释；（5）打印程序清单和要求画出的信号波形；（6）写出本次课程设计的收获和体会。

课程设计注意事项（1）采样间隔采样间隔过大或过小都会产生较大的误差和频谱混叠现象，因此采样频率通常选为（3～4）fh(fh为信号的最高频率)。

（2）截断、泄露和窗函数为了减小截断的影响，常采用其他的时窗函数来对所截取的时域信号进行加权处理。

所选的窗函数应力求其频谱的主瓣宽度窄些，旁瓣幅度小些。

课程设计内容用汉宁窗函数法设计一个数字FIR带通滤波器，要求通带边界频率为400Hz，500Hz，阻带边界频率为350Hz，550Hz，通带最大衰减1dB，阻带最小衰减40dB，抽样频率为2000Hz，用MATLAB画出幅频特性，画出并分析滤波器系统函数的零极点；信号)2sin()2sin()()()(2121t ft ftxtxtxππ+=+=经过该滤波器，其中=1f450Hz，=2f600Hz，滤波器的输出)(ty．课程设计简要操作步骤1.选题：我选的课题是基于汉宁窗的ＦＩＲ数字滤波器设计；2.了解数字滤波器和汉宁窗的设计原理；3.掌握了解课程设计的设计要求和设计方法，开发及设计工具的使用方法；4.根据指标要求拟定设计方案，对设计方案进行分析选择最优设计方案进行设计；5.在Matlab软件环境下编写仿真程序，运行观察仿真结果进行分析得出结论；6.整理清单和目录，书写设计报告。