DSP课程设计报告语音信号的FIR滤波器处理姓名：XXX XXX XXX 班级：10电信1学号：XXXXXXXX指导老师：徐梅宣日期：2013.06.10～2013.06.21 华南农业大学工程学院摘要DSP( Digital Signal Processing) 也就是我们常说的数字信号处理, 它是利用计算机或专用处理设备, 以数字形式对信号进行采集、变换、滤波、估值、增强、压缩、识别等处理, 以得到符合人们需要的信号形式。
DSP 芯片在信号处理、通信、雷达等许多领域得到广泛的应用。
Matlab是一款强大的软件，它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案。
CSS集成开发环境使用CCS内置的软件仿真simulator对程序进行编译，调试和运行，主要用于检测目标程序运行的正确性和连贯性,并能通过仿真器与目标板连接，在目标板上实时观察效果。
在本次设计中，我们选择的课题是基于DSP的语言信号的FIR滤波处理。
首先利用MATLAB进行了仿真，得到滤波前后的时域波形和频谱。
然后通过调用MATLAB的分析工具FDATOOL，根据仿真结果导出了滤波器的相关参数，将原始信号数据和滤波器参数输入CCS进行DSP编程。
最后在DSP中实现了FIR带通滤波，并通过CCS的频谱分析功能查看了最终DSP的滤波效果。
关键词:语音信号 DSP FIR滤波 MATLAB CCS目录1.前言 (4)2.设计原理 (4)2.1数字信号处理器 (4)2.2滤波器简介 (5)2.3 fir滤波器原理 (6)2.4窗函数简介 (7)3.FIR滤波器的MATLAB设计 (8)3.1总体方案的设计 (8)3.2语音信号的采集 (9)3.3MATLAP的具体处理 (10)3.5FIR滤波器的系统参数 (14)4.FIR滤波器的CCS设计与仿真 (16)4.1CCS程序流程图 (17)4.2CCS仿真结果 (20)5.问题及解决办法 (22)6.设计感想 (23)参考文献 (23)7.附录 (24)1 前言随着信息与数字技术的发展，数字信号处理已经成为当今极其重要而学科与技术领域之一。
它在通信、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。
在数字信号处理的基本方法中，通常会涉及到变换、滤波、频谱分析、调制解调和编码解码等处理。
其中滤波是应用非常广泛的一个环节，数字滤波器的理论和相关设计也一直都是人们研究的重点之一。
FIR滤波器的是非递归的，稳定性好，精度高；更重要的是，FIR滤波器在满足幅频响应要求的同时，可以获得严格的线性相位特征。
因此，它在高保真的信号处理，如数字音频、图像处理、数据传输和生物医学等领域得到广泛应用。
在数字信号处理中，滤波占有极其重要的地位。
数字滤波是语音信号处理、图像处理、模式识别、频谱分析等应用的基本处理算法。
用DSP芯片实现数字滤波除了具有稳定性好、精确度高、不受环境影响等优点外，还具有灵活性好等特点。
本文介绍了数字滤波器的设计基础及用窗函数法设计FIR滤波器的方法，运用MATHLAB语言实现了低通滤波器的设计并用CCS 3.3进行观察效果。
2 设计原理2.1 数字信号处理器DSP（Digital Signal Processor）是一种独特的微处理器，是以数字信号来处理大量信息的器件。
其工作原理是接收模拟信号，转换为0或1的数字信号。
再对数字信号进行修改、删除、强化，并在其他系统芯片中把数字数据解译回模拟数据或实际环境格式。
它不仅具有可编程性，而且其实时运行速度可达每秒数以千万条复杂指令程序，远远超过通用微处理器，是数字化电子世界中日益重要的电脑芯片。
它的强大数据处理能力和高运行速度，是最值得称道的两大特色。
由Ti公司提供专业的开发工具CCS，自带DSP/BIOS操作系统，能够直接编写适合DSP开发工程及文件，满足DSP程序设计要求。
由MathWorks 公司和TI 公司联合开发的DSPMATLAB Link for CCS Development Tools（简称CCSLink）是MATLAB6.5 版本（Release13）中增加的一个全新的工具箱，它提供了MATLAB、CCS 和DSP 目标板的接口，利用此工具可以像操作MATLAB变量一样来操作DSP 器件的存储器和寄存器，使开发人员在MATLAB环境下完成对DSP的操作，从而极大地提高DSP应用系统的开发进程。
本设计主要是使用DSP对语音噪声信号进行处理，使用CCS开发工具编写程序，同时利用MATLAB操作DSP 器件的存储器和寄存器。
2.2 滤波器简介滤波器，顾名思义，是对波进行过滤的器件。
“波”是一个非常广泛的物理概念，在电子技术领域，“波”被狭义地局限于特指描述各种物理量的取值随时间起伏变化的过程。
该过程通过各类传感器的作用，被转换为电压或电流的时间函数，称之为各种物理量的时间波形，或者称之为信号。
因为自变量时间‘是连续取值的，所以称之为连续时间信号，又习惯地称之为模拟信号(Analog Signal)。
随着数字式电子计算机(一般简称计算机)技术的产生和飞速发展，为了便于计算机对信号进行处理，产生了在抽样定理指导下将连续时间信号变换成离散时间信号的完整的理论和方法。
也就是说，可以只用原模拟信号在一系列离散时间坐标点上的样本值表达原始信号而不丢失任何信息，波、波形、信号这些概念既然表达的是客观世界中各种物理量的变化，自然就是现代社会赖以生存的各种信息的载体。
信息需要传播，靠的就是波形信号的传递。
信号在它的产生、转换、传输的每一个环节都可能由于环境和干扰的存在而畸变，有时，甚至是在相当多的情况下，这种畸变还很严重，以致信号及其所携带的信息被深深地埋在噪声当中了。
滤波，本质上是从被噪声畸变和污染了的信号中提取原始信号所携带的信息的过程。
滤波器特性可以用其频率响应来描述，按其特性的不同，可以分为低通滤波器，高通滤波器，带通滤波器和带阻滤波器等。
带通滤波器（英语：Band-pass filter）是指能通过某一频率范围内的频率分量、但将其他范围的频率分量衰减到极低水平的滤波器，与带阻滤波器的概念相对。
一个模拟带通滤波器的例子是电阻-电感-电容电路(RLC circuit)。
这些滤波器也可以用低通滤波器同高通滤波器组合来产生。
2.3 FIR滤波器原理FIR滤波器(有限长单位冲激响应滤波器)是在数字信号处理（DSP）中经常使用的两种基本的滤波器之一，另一个为IIR滤波器。
IIR滤波器是无限冲激响应滤波器。
不论哪一种滤波器设计方法，都要求出滤波器的单位冲激响应h(n)，然后才能在时域中实现频域中的滤波。
在频域，当其输入信号为X(ejω)时，如滤波器的频率响应为H(ejω)，则其输出信号为Y(ejω)=X(ejω)H(ejω)。
在时域，设滤波器的单位冲激响应h(n)为一N点序列，即0≤n≤N-1时h(n)的值不为零，根据离散傅氏变换的性质，则可以将滤波器的输入序列x（n）的响应y（n）表示为x（n）与h(n)的卷积和，即：这就是滤波系统的差分方程，它给滤波器的实现奠定了理论基础。
即求出时域的h(n)后，便可通过卷积来实现频域的滤波。
卷积和运算主要有以下几个步骤：(1) h(n)序列N个点数值的存储由于h(n)是根据滤波性能要求已经设计好的有限长单位冲激响应，故其N 个点的数值是已知的，因此可以存放在ROM或RAM当中，且对应着N个不同的地址，便于寻址。
(2) 输入序列x（n）的移位寄存输入序列x（n）是不断变化的，因此只能对其进行移位寄存，寄存器的个数为N，即N个寄存器中分别存放着x（n）、x（n-1）……x（n-N+1），它们都随着n的变化而变化。
(3) 乘法器用以完成两个数值的乘法，即h(m)x（n-m），也就是将存储器中N地址所对应的N个固定数值h(m)分别与N个移位寄存器中的不断变化的N个变化数值x （n-m）相乘。
(4) 累加器用以实现N个乘积的累加，即将当前x（n）所对应的N个乘积进行累加，所得到的和就是y（n）。
当滤波器的下一个输入值即x（n +1）到来时，累加器清零，并重新将下一组x（n +1）所对应的N个乘积进行累加，所得到的和就是y（n +1）。
2.4 窗函数简介数字信号处理的主要数学工具是傅里叶变换。
而傅里叶变换是研究整个时间域和频率域的关系。
不过，当运用计算机实现工程测试信号处理时，不可能对无限长的信号进行测量和运算，而是取其有限的时间片段进行分析。
做法是从信号中截取一个时间片段，然后用观察的信号时间片段进行周期延拓处理，得到虚拟的无限长的信号，然后就可以对信号进行傅里叶变换、相关分析等数学处理。
无线长的信号被截断以后，其频谱发生了畸变，原来集中在f(0)处的能量被分散到两个较宽的频带中去了（这种现象称之为频谱能量泄漏）。
为了减少频谱能量泄漏，可采用不同的截取函数对信号进行截短，截断函数称为窗函数，简称为窗。
信号截短以后产生的能量泄漏现象是必然的，因为窗函数w(t)是一个频带无限的函数，所以即使原信号x(t)是有限带宽信号，而在截短以后也必然成为无限带宽的函数，即信号在频域的能量与分布被扩展了。
又从采样定理可知，无论采样频率多高，只要信号一经截短，就不可避免地引起混叠，因此信号截短必然导致一些误差。
泄漏与窗函数频谱的两侧旁瓣有关，如果两侧瓣的高度趋于零，而使能量相对集中在主瓣，就可以较为接近于真实的频谱，为此，在时间域中可采用不同的窗函数来截短信号。
3 FIR滤波器的Matlab设计3.1. 总体方案设计本次课程设计所采用的主要软件为Matlab。
设计中用到的函数主要有wavread,sound,fft,subplot,plot,fir1,freqz,filter。
课程设计利用窗函数法设计FIR数字滤波器，并利用MATLAB作为辅助工具仿真滤波前后的时域波形和频谱。
对于DSP的处理，首先，通过Matlab给语音信号添加高频噪音，即将原始信号调制到某一高频上（本设计用10000hz），再将其与原始语音信号相叠加，最后将这个叠加后的信号转化为数据（matlab编程），并存入后缀为dat的文件中。
之后根据仿真结果使用MATLAB的设计分析工具FDATOOL产生滤波器参数。
将混叠后的信号数据和滤波器参数输入CCS 进行DSP编程，在DSP中实现FIR带通滤波，并使用CCS的频谱分析功能，查看最终DSP的滤波效果。
3.2 语音信号的采集使用PC 机上的声卡和WINDOWS 操作系统可以进行数字信号的采集。
将话筒插入计算机的语音输入插口上,启动MOOo录音专家。
