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目录1.设计概述（目的和要求） 32.设计任务 33.设计题目（简要描述三个题目） 44.内容及结果 45.思考及体会14一、课程设计目的及要求数字信号处理是一门理论性和实践性都很强的学科，通过课程设计可以加深理解掌握基本理论，培养学生分析问题和解决问题的综合能力，为将来走向工作岗位奠定坚实的基础，因此做好课程设计是学好本课程的重要教学辅助环节。
本指导书结合教材《数字信号处理教程》的内容，基于MATLAB程序语言提出课程设计的题目及要求，在做课程设计之前要求学生要尽快熟悉MATLAB语言，充分预习相关理论知识，独立编写程序，以便顺利完成课程设计。
二、课程设计任务课程设计的过程是综合运用所学知识的过程。
课程设计主要任务是围绕数字信号的频谱分析、特征提取和数字滤波器的设计来安排的。
根据设计题目的具体要求，运用MATLAB语言完成题目所规定的任务及功能。
设计任务包括：查阅专业资料、工具书或参考文献，了解设计课题的原理及算法、编写程序并在计算机上调试，最后写出完整、规范的课程设计报告书。
课程设计地点在信息学院机房，一人一机，在教师统一安排下独立完成规定的设计任务。
三、课程设计题目根据大纲要求提供以下三个课程设计题目供学生选择，根据实际情况也可做其它相关课题。
1.DFT在信号频谱分析中的应用1. 用MATLAB语言编写计算序列x(n)的N点DFT的m函数文件dft.m。
并与MA TLAB中的内部函数文件fft.m作比较。
2. 对离散确定信号()cos(0.48)cos(0.52)x n n n ππ=+ 作如下谱分析：(1) 截取()x n 使()x n 成为有限长序列N(0≤≤n N -1)，(长度N 自己选)写程序计算出()x n 的N 点DFT ()X k ,并画出相应的幅频图()~X k k 。
(2) 将 (1)中()x n 补零加长至M 点（长度M 自己选），编写程序计算()x n 的M 点DFT 1()X k ,并画出相应的图1()~X k k 。
青 岛 科 技 大 学《数字信号处理》课程设计报告题 目 ________________________________________________________________________指导教师__________________________ 学生姓名__________________________ 学生学号_________________________________________________________院（部）_____________________专业＿＿班____2014__年 _12__月 __25_日数字信号分析及数字滤波器设计 张淑军1.目的与要求1.进一步巩固数字信号处理中的基本原理与方法，提高分析、解决实际问题的能力。
2.熟练掌握一门计算机语言，进行数字信号处理应用的开发设计，训练基本技能，如查阅设计资料和手册、程序的设计、调试等。
3选择的题目为（一）《数字信号分析及数字滤波器设计》1.用以下方式产生三个不同频段的信号：（1）自己录制一段正常的语音文件；（2）录制一段环境噪声文件；（3）利用MATLAB产生一个不同于以上频段的信号。
2.对上述三个信号，进行频谱分析，画出三路信号的时域波形和频谱图，对进行对比分析。
3.根据三路信号的频谱特点得到性能指标，由性能指标设计三个滤波器，并画出各滤波器的频域响应。
4.将三路信号叠加为一路信号。
5.用自己设计的滤波器对合成的信号进行滤波，分析得到信号的频谱，并画出滤波后信号的时域波形和频谱。
2.主要技术和原理2.1语音的输入、处理以及信号的叠加⑴Matlab中语音信号的输入为[x,fs,bits]=wavread('C:\Users\lenovo\Desktop\原始语音.wav',[50000 60000]);其中wavread函数读取Microsoft的wav格式音频文件，x为自己随意定义的一个输出函数，fs 是采样频率 bits 表示每个样点的位数，[50000 60000]表示读取从50000到60000个点到x中。
《数字信号处理》课程设计报告卷积运算及算法实现专业：通信工程班级：通信08-2BF组次：第10组姓名：学号：卷积运算及算法实现一、 设计目的卷积运算是一种有别于其他运算的新型运算，是信号处理中一种常用的工具。
随着信号与系统理论的研究的深入及计算机技术发展，卷积运算被广泛地运用到现代地震勘测，超声诊断，光学诊断，光学成像，系统辨识及其他诸多新处理领域中。
了解并灵活运卷积运算用去解决问题，提高理论知识水平和动手能力，才是学习卷积运算的真正目的。
通过这次课程设计，一方面加强对《数字信号处理》这门课程的理解和应用，另一方面体会到学校开这些大学课程的意义。
二、设计任务探寻一种运算量更少，算法步骤更简单的算法来实现卷积运算，文中主要通过阶梯函数卷积计算方法和斜体函数卷积计算方法对比来得出最终结论。
三、设计原理1，什么是卷积？卷积是数字信号处理中经常用到的运算。
其基本的表达式为：()()()∑=-=nm m n x m h n y 0换而言之，假设两个信号f 1(t)和f 2(t)，两者做卷积运算定义为 f(t)d做一变量代换不难得出： f(t)d =f 1(t)*f 2(t)=f 2(t)*f 1(t)在教材上，我们知道用图解法很容易理解卷积运算的过程，在此不在赘述。
2，什么是阶梯函数所谓阶梯函数，即是可以用阶梯函数u(t) 和u(t-1)的线性组合来表示的函数，可以看做是一些矩形脉冲的集合，图1-1给除了两个阶梯函数的例子。
1—1其中f(t)=2u(t)+u(t-1)-2u（t-2）-u(t-3),h(t)= 2u(t)-u(t-1)+2u(t-2)-3u(t-3).以图1—1中两个阶梯函数为例介绍本文提出的阶梯函数卷积算法。
根据卷积的性质（又称为杜阿美尔积分），上述f(t)与h(t)的卷积等于f(t)的导数与h(t)的积分的卷积，即：f(t)*h(t)=*由于f(t)为阶梯函数，因此其导数也为冲击函数及其延时的线性组合，如图1—2（a）所示。
数字信号与处理课程设计报告课程设计题目：按频率抽选（DIF）的基-2FFT算法的matlab实现学号：********学生姓名：***班级：081132专业：信息工程指导教师：***2011年6月19 日目录一．数字信号处理的简介...........................................................................................................- 2 -二．课程设计的目的与要求.......................................................................................................- 2 -三．时间抽取法FFT的运算特点 ...............................................................................................- 2 -3.1 蝶形运算................................................ - 2 -3.2 原位计算................................................ - 3 -3.3 序数重排................................................ - 3 -3.4 蝶形类型随迭代次数成倍增加.............................. - 4 -四．基2按频率抽取（DIF）的FFT算法..................................................................................- 4 -五．程序代码及在MATLAB的实现结果 ...................................................................................- 6 -六．课程设计的心得...................................................................................................................- 9 -一．数字信号处理的简介广义来说，数字信号处理是研究用数字方法对信号进行分析、变换、滤波、检测、调制、解调以及快速算法的一门技术学科。
《数字信号处理》课程设计报告任课教师：指导教师：学生学号：6学生姓名：所学专业：电子信息工程2011年06月22日目录一、设计题目二、设计目的三、设计原理四、实现方法（包括MATLAB算法原理等）五、设计内容及要求（含有设计源程序）六、设计结果及改进建议（画出所有设计曲线，并加以说明）七、回答思考题八、设计体会九、参考文献一、 设计题目设计一、DFT 在信号频谱分析中的应用 设计八 、窗函数法设计FIR 数字低通滤波器二、设计目的（一）设计一、DFT 在信号频谱分析中应用的原理 1. 熟悉DFT 的性质。
2. 加深理解信号频谱的概念及性质。
3. 了解高密度谱与高分辨率频谱的区别。
（二）设计八 、窗函数法设计FIR 数字低通滤波器 1. 熟悉设计线性相位数字滤波器的一般步骤。
2. 掌握用窗函数法设计FIR 数字滤波器的原理和方法。
3. 熟悉各种窗函数的作用以及各种窗函数对滤波特性的影响。
4. 学会根据指标要求选取合适的窗函数。
设计低通FIR 滤波器的指标： 通带最大波动0.25,p R dB =，0.2p ωπ=阻带最小衰减50,s A dB =，0.3s ωπ=三、设计原理（一）设计一、DFT 在信号频谱分析中应用的原理所谓信号的频谱分析就是计算信号的傅里叶变换。
连续信号与系统的傅里叶分析显然不便于直接用计算机进行计算，使其应用受到限制，而DFT 是一种时域和频域均离散化的变换，适合数值运算，成为分析离散信号和系统的有力工具。
工程实际中，经常遇到的连续信号Xa(t),其频谱函数Xa(jW)也是连续函数。
数字计算机难于处理，因而我们采用DFT 来对连续时间信号的傅里叶变换进行逼近，进而分析连续时间信号的频谱。
离散傅里叶变换（DFT ）定义：设有限长序列x (n) 长为N （0≤n ≤N-1），其离散傅里叶变换是一个长为N 的频率有限长序列（0≤k ≤N-1），其正变换为()()[]()W nkN N n n x n x DFT k X ∑-===10 0≤k ≤N-1（W e N jNπ2-=）离散傅里叶变换的实质是：把有限长序列当做周期序列的主值序列进行DFS 变换，x(n)、X(k)的长度均为N，都是N个独立值，因此二者具有的信息量是相等的。
课程设计报告( 2009 -- 2010年度第2 学期)名称：数字信号处理题目：使用Matlab工具进行数字信号处理院系班级：学号：学生姓名指导教师：设计周数：一周成绩：日期：2010年7 月8日《数字信号处理（自）》课程设计任务书一、目的与要求是使学生通过上机使用Matlab工具进行数字信号处理技术的仿真练习，加深对《数字信号处理（自）》课程所学基本理论和概念的理解，培养学生应用Matlab等工具进行数字信号处理的基本技能和实践能力，为工程应用打下良好基础。
二、主要内容1．了解Matlab基本使用方法，掌握Matlab数字信号处理的基本编程技术。
掌握数字信号的基本概念。
1）使用Matlab（生成几种典型数字信号（正弦信号、周期信号、高斯随机信号等））。
2）编程计算离散信号的特征值（均值、方差等）。
3）进行信号加减运算。
2．Matlab编程实现典型离散信号（正弦信号、周期信号、随机信号）的离散傅立叶变换，显示时域信号和频谱图形（幅值谱和相位谱）；以周期信号为例，观察讨论基本概念（混叠、泄漏、整周期截取、频率分辨率等）。
3．设计任意数字滤波器，并对某类型信号进行滤波，并对结果进行显示和分析。
三、进度计划四、设计成果要求1．提交完成设计内容的程序2．提交设计报告五、考核方式课程设计报告、设计内容演示和答辩相结合。
考核内容：考勤、纪律、课程设计报告、实际编程能力和基本概念掌握程度等。
学生姓名：指导教师2010 年7 月2日一、课程设计的目的与要求通过上机使用Matlab工具进行数字信号处理技术的仿真练习，加深对《数字信号处理（自）》课程所学基本理论和概念的理解，培养学生应用Matlab等工具进行数字信号处理的基本技能和实践能力，为工程应用打下良好基础。
二、设计正文1.了解Matlab基本使用方法，掌握Matlab数字信号处理的基本编程技术。
掌握数字信号的基本概念。
1.1使用Matlab（生成几种典型数字信号（正弦信号、周期信号、高斯随机信号等））。
数字信号处理课程设计报告《数字信号处理》课程设计报告专业：电子信息工程班级：学号：姓名：指导教师：2011年6月29日1.课程设计目的通过对课程设计任务的完成，使学生进一步巩固数字信号处理的基本概念、理论、分析方法和实现方法；使学生掌握的基本理论和分析方法方面的知识得到进一步扩展；使学生能有效地将理论和实际紧密结合；增强学生软件编程实现能力和解决实际问题的能力。
要求学生能够熟练地用Matlab语言编程实现IIR数字滤波器和FIR数字滤波器，进一步明确数字信号处理的工程应用。
2.课程设计题目描述和要求设计一个FIR数字滤波器要求如下：1.声音提取2.滤波器设计3.声音回放3.课程设计报告内容数字滤波器可分为两种，即有限冲激响应( FIR，Finite Impulse Response)滤波器和无限冲激响应( IIR，Infinite Impulse Response)滤波器。
FIR滤波器结构上主要是非递归结构，没有输出到输入的反馈，系统函数H (z)在极点处收敛，极点全部在z = 0处（因果系统），因而只能用较高的阶数达到高的选择性。
FIR数字滤波器的幅频特性精度较之于IIR数字滤波器低，但是线性相位，就是不同频率分量的信号经过fir滤波器后他们的时间差不变，这是很好的性质。
FIR数字滤波器是有限的单位响应也有利于对数字信号的处理，便于编程，用于计算的时延也小，这对实时的信号处理很重要。
FIR滤波器因具有系统稳定，易实现相位控制，允许设计多通带（或多阻带）滤波器等优点收到人们的青睐。
由于FIR的种种优点，所以在此选择FIR作为本次课程设计的重点。
3.1总体设计本次课程设计包括声音提取，声音信号分析，噪声分析，加噪，加噪后信号分析，滤波器设计，滤波后信号分析。
整个过程可以用以下框图表示：3.2软件仿真调试结果分析 3.2.1 声音信号的提取为了作为对比，使用两种方法提取声音源信号：自己录制和复制已有的声音信号。
数字信号处理课程设计报告班级：电子信息工程1004班学号：1007050409姓名：徐辉三、程序清单1-1：N=16n=0:N-1;x=cos(0.48*pi*n)+cos(0.52*pi*n);subplot(3,1,1),stem(n,x), xlabel('n');ylabel('x1(n)'); %绘制序列的波形title('时域序列');X=abs(fft(x,N)); %求余弦序列的N点FFTsubplot(3,1,2)k=0:N-1;stem(k,X) %绘制序列的幅频特性曲线xlabel('k');ylabel('X(k)');string=[num2str(N),'点FFT幅频曲线'];title(string);1-2n = 0:14; xn=cos(0.48*pi*n)+cos(0.52*pi*n);n1 = 0:19; xn1 = [xn, zeros(1,5)];n2= 0:64; xn2 = [xn, zeros(1,50)];Xk1 = fft(xn1, 20);Xk2 = fft(xn2, 65);subplot(3,1,1); stem(n, xn); grid;subplot(3,1,2); stem(n1, abs(Xk1)); grid;subplot(3,1,3); stem(n2, abs(Xk2)); grid;1-3n = 0:14; xn=cos(0.48*pi*n)+cos(0.52*pi*n);n1 = 0:149; xn3 = [xn, zeros(1,135)];Xk3 = fft(xn3, 150);plot(n1, abs(Xk3)); grid;2T=1/(32*10^3);t=(0:15);xn=cos(2*pi*6.5*10^3*t*T)+cos(2*pi*7*10^3*t*T)+cos(2*pi*9*10^3*t*T);Xk=fft(xn,16);subplot(2,1,1);stem(t,xn);grid;subplot(2,1,2);stem(t,abs(Xk));grid;T=1/(32*10^3);t=(0:15);xn=cos(2*pi*6.5*10^3*t*T)+cos(2*pi*7*10^3*t*T)+cos(2*pi*9*10^3*t*T);n1=0:45; xn1=[xn,zeros(1,30)];Xk1=fft(xn1,46);subplot(2,1,1);stem(n1,xn1);grid;subplot(2,1,2);plot(n1,abs(Xk1));grid;T=1/(32*10^3);t=[0:45];xn=cos(2*pi*6.5*10^3*t*T)+cos(2*pi*7*10^3*t*T)+cos(2*pi*9*10^3*t*T); Xk2=fft(xn,46);subplot(2,1,1);stem(t,xn);grid;subplot(2,1,2);plot(t,abs(Xk2));grid;四、设计结果1-11-21-32三、程序清单clear all;fn=10000; fp=300; fs=320; Rp=0.1; Rs=60;N=800; %信号长度N为800T=1/fn;Tp=N*T; %采样频率Fs=10kHz，Tp为采样时间t=0:T:(N-1)*T;k=0:N-1;f=k/Tp;Wp=fp/(fn/2);%计算归一化角频率Ws=fs/(fn/2);[n,Wn]=ellipord(Wp,Ws,Rp,Rs);[b,a]=ellip(n,Rp,Rs,Wp);[H,F]=freqz(b,a,800,10000);%计算H(z)的幅频响应,freqz(b,a,计算点数,采样速率) figure(2)subplot(2,1,1)plot(F,abs(H));xlabel('Frequency(Hz)');ylabel('Magnitude(dB)');title('低通滤波器');axis([0 1500 0 10]);grid onsubplot(2,1,2)pha=angle(H)*180/pi;plot(F,pha);grid on%滤波器对信号处理st=mstgy=filter(b,a,st);Y=fft(y);figure(3)subplot(2,1,1)plot(y);title('滤波后的波形');grid onsubplot(2,1,2)stem(f,abs(Y)/max(abs(Y)),'.');xlabel('Frequency(Hz)');ylabel('Magnitude(dB)');title('滤波后的频谱');axis([0 1500 0 1]);gridonfn=10000; fp=[400,600]; fs=[350,650]; Rp=0.1; Rs=60;N=800; %信号长度N为800T=1/fn;Tp=N*T; %采样频率Fs=10kHz，Tp为采样时间t=0:T:(N-1)*T;k=0:N-1;f=k/Tp;Wp=fp/(fn/2);%计算归一化角频率Ws=fs/(fn/2);[n,Wn]=ellipord(Wp,Ws,Rp,Rs);[b,a]=ellip(n,Rp,Rs,Wp);[H,F]=freqz(b,a,800,10000);%计算H(z)的幅频响应,freqz(b,a,计算点数,采样速率) figure(2)subplot(2,1,1)plot(F,abs(H));xlabel('Frequency(Hz)');ylabel('Magnitude(dB)');title('带通滤波器');axis([0 1500 0 10]);grid onsubplot(2,1,2)pha=angle(H)*180/pi;plot(F,pha);grid on%滤波器对信号处理st=mstgy=filter(b,a,st);Y=fft(y);figure(3)subplot(2,1,1)plot(y);title('滤波后的波形');grid onsubplot(2,1,2)stem(f,abs(Y)/max(abs(Y)),'.');xlabel('Frequency(Hz)');ylabel('Magnitude(dB)');title('滤波后的频谱');axis([0 1500 0 1]);grid onfn=10000; fp=800; fs=750; Rp=0.1; Rs=60;N=800; %信号长度N为800T=1/fn;Tp=N*T; %采样频率Fs=10kHz，Tp为采样时间t=0:T:(N-1)*T;k=0:N-1;f=k/Tp;Wp=fp/(fn/2);%计算归一化角频率Ws=fs/(fn/2);[n,Wn]=ellipord(Wp,Ws,Rp,Rs);[b,a]=ellip(n,Rp,Rs,Wp,'high');[H,F]=freqz(b,a,800,10000);%计算H(z)的幅频响应,freqz(b,a,计算点数,采样速率) figure(2)subplot(2,1,1)plot(F,abs(H));xlabel('Frequency(Hz)');ylabel('Magnitude(dB)');title('高通滤波器');axis([0 1500 0 10]);grid onsubplot(2,1,2)pha=angle(H)*180/pi;plot(F,pha);grid on%滤波器对信号处理st=mstgy=filter(b,a,st);Y=fft(y);figure(3)subplot(2,1,1)plot(y);title('滤波后的波形');grid onsubplot(2,1,2)stem(f,abs(Y)/max(abs(Y)),'.');xlabel('Frequency(Hz)');ylabel('Magnitude(dB)');title('滤波后的频谱');axis([0 1500 0 1]);grid on四、设计结果三、程序清单clear all;[y,fs]=wavread('e:\sound.wav');num=length(y);y=y(:,1);%转为单声道subplot(2,3,1);plot(y);title('原信号波形');subplot(2,3,2);plot(abs(fft(y)));title('原信号频谱');n1=0:num-1;n1=n1';noise=0.001*sin(2*pi*20000/fs*n1)+0.005*cos(2*pi*30000/fs*n1);%加入噪声信号y=y+noise;Y=fft(y);subplot(2,3,3);plot(y); %绘制原信号波形xlabel('t');ylabel('幅度y(t)');title('加噪声后声音波形');subplot(2,3,4);plot(abs(Y)); %绘制原波形频谱xlabel('Hz');ylabel('幅度|f|');title('加噪声后声音频谱');%FIR低通滤波器的设计fp=10000;wp=2*fp/fs; %通带截止频率B=fir1(49,wp,hamming(50)); %FIR滤波器，汉明窗100阶y1t=filter(B,1,y); %滤波器软件实现y1=fft(y1t);subplot(2,3,5);plot(y1t); %绘制滤波后的波形xlabel('t');ylabel('y(t)');title('滤波后声音波形');subplot(2,3,6);plot(abs(y1)); %绘制滤波后的频谱xlabel('Hz');ylabel('幅度|f|');title('滤波后声音频谱');四、设计结果。
数字信号处理课程设计一、课程设计任务1.1 设计背景数字信号处理是关于数字信号的获取、处理和应用的学科，广泛应用于通信、图像处理、音频处理等领域。
随着现代通信技术的发展，数字信号处理的应用越来越广泛，因此数字信号处理技术的研究和应用已经成为了当前的热点和难点问题。
本次数字信号处理课程设计旨在通过实践，使学生深入了解数字信号处理技术，并且掌握数字信号处理的基本原理与方法。
同时，通过此课程设计的实践环节，学生将运用所学的数字信号处理知识，针对某一具体问题进行深入分析，设计相应的算法，并进行实验验证，培养学生的实践能力。
1.2 设计任务本次数字信号处理课程设计任务为：通过 MATLAB 对音频信号进行数字信号处理，实现音频信号数字化、本地化、校准、滤波、平滑等操作，并设计出相应的算法。
具体任务包括：1.对输入的音频信号进行数字化：将模拟信号输入到 A/D 转换器中，将其转换为数字信号。
2.实现音频信号的本地化：通过本地化处理，实现对音频信号的空间定位。
3.针对音频信号的校准问题，设计相应的校准算法。
4.实现音频信号的滤波和平滑处理：通过低通滤波、高通滤波等方法，实现对音频信号的滤波和平滑处理。
二、实验流程2.1 实验器材本实验采用的主要器材为：1.电脑2.MATLAB 软件3.音频设备2.2 实验流程本实验的主要流程如下所示：1.设置音频输入输出设备，并初始化参数% 设置音频输入输出设备audioInput = audioDeviceReader(44100, 16, 1); audioOutput = audioDeviceWriter(44100, 16, 1);% 初始化参数blockSize = 1024;overlap = 512;sampleRate = 44100;2.进行音频信号采集与播放while true% 采集音频数据audioData = audioInput();% 对音频数据进行数字信号处理processedData = processAudioData(audioData, blockSize, overlap, sampleRate);% 播放处理后的音频数据audioOutput(processedData);end3.设计音频数据处理算法function processedData = processAudioData(audioData, blockSize, overlap, sampleRate)% 数字化处理audioData = double(audioData);% 本地化处理processedData = doLocalization(audioData);% 校准算法processedData = doCalibration(processedData);% 滤波和平滑处理processedData = doFiltering(processedData, sampleRate);% 返回处理后的音频数据processedData = single(processedData);end4.对音频数据进行本地化处理function localizationData = doLocalization(audioData) % 实现音频信号的本地化localizationData = audioData;end5.设计校准算法，使音频数据满足一定标准function calibrationData = doCalibration(processedDat a)% 校准算法calibrationData = processedData;end6.设计滤波和平滑处理算法function filteredData = doFiltering(processedData, sa mpleRate)% 低通滤波lowPassFilter = designfilt('lowpassfir', 'FilterOrder', 70, 'CutoffFrequency', 5000, 'SampleRate', sampleRate); filteredData = filtfilt(lowPassFilter, processedData);% 高通滤波highPassFilter = designfilt('highpassfir', 'FilterOrde r', 70, 'CutoffFrequency', 500, 'SampleRate', sampleRat e);filteredData = filtfilt(highPassFilter, filteredData);% 平滑处理smoothedData = smoothdata(filteredData, 'movmean', 50);% 返回处理后的数据filteredData = smoothedData;end三、实验结果及分析3.1 实验结果通过对 MATLAB 下进行数字信号处理的实验，得到了如下所示的实验结果：1.输入音频信号Input AudioInput Audio2.经过数字化、本地化、校准、滤波、平滑等处理后的音频信号Processed AudioProcessed Audio3.2 结果分析通过实验结果可以看出，经过数字信号处理后的音频信号具有了更好的音质和更好的稳定性。
中南大学《现代信号处理》课程设计报告学院：信息科学与工程学院专业班级：通信工程1003班姓名：尹婷学号：0909101910指导老师：赵亚湘、郭丽梅设计时间：2012年9月《现代信号处理》课程设计与《现代信号处理》课程配套，是电子信息类专业的重要实践环节。
数字信号处理是每一个电子信息科学工作者必须掌握的重要知识。
它采用计算机仿真软件，以数值计算的方法对信号进行分析、变换、滤波、检测、估计与识别等加工处理，以达到提取信息便于使用的目的。
通信工程专业的培养目标是具备通信技术的基本理论和应用技术，能从事电子、信息、通信等领域的工作。
鉴于我校充分培养学生实践能力的办学宗旨，对本专业学生的培养要进行工程素质培养、拓宽专业口径、注重基础和发展潜力。
特别是培养学生的创新能力，以实现技术为主线多进行实验技能的培养。
学生通过《现代信号处理》课程设计这一重要环节，可以将本专业的主干课程《现代信号处理》从理论学习到实践应用，对数字信号处理技术有较深的了解，进一步增强学生动手能力和适应实际工作的能力。
2012年10月于中南大学第一章课程设计题目及设计要求·1§1.1 课程设计题目 (1)§1.2 课程设计要求 (3)第二章设计思想和系统功能分析·§2.1 各选题的设计思想············································2.1.1 第一题的设计思想··········································2.1.2 第二题的设计思想··········································2.1.3 第三题的设计思想··········································2.1.4 第四题的设计思想··········································2.1.5 第五题的设计思想··········································2.1.6 第六题的设计思想··········································2.1.7 第七题的设计思想..........................................§2.2 演示界面的设计思想 (9)第三章关键部分的设计思路·11§3.1 数字滤波器的设计思路 (11)第四章调试结果及分析··13§4.1 演示界面的调试结果 (13)§4.2 各选题的调试结果及分析 (13)4.2.1 第一题的调试结果及分析 (13)4.2.2 第二题的调试结果及分析 (15)4.2.3 第三题的调试结果及分析 (16)4.2.4 第四题的调试结果及分析 (17)4.2.4 第五题的调试结果及分析 (17)4.2.4 第六题的调试结果及分析 (17)4.2.4 第七题的调试结果及分析 (17)第五章课程设计总结··17§5.1 课程设计中遇到的问题及解决 (17)§5.2 课程设计心得体会 (18)附录 源程序清单··20 参考文献··30第一章 课程设计题目及设计要求§1.1 课程设计题目1. 给定模拟信号：ett xa 1000)(-=1）选择采样频率F s = 5000Hz 和合适的信号长度，采样得到序列 x 1(n)。
求并画出x 1(n)及其序列傅里叶变换 |X 1(e jw )|。
2）选择采样频率F s = 1000Hz 和合适的信号长度，采样得到序列 x 2(n)。
求并画出x 2(n)及其序列傅里叶变换 |X 2(e jw )|。
3） 说明|X 1(e jw )|与|X 2(e jw )|间的区别，为什么？ 2. 已知两系统分别用下面差分方程描述：)1()()(1-+=n x n x n y )1()()(2--=n x n x n y试分别写出它们的传输函数，并分别打印weH jw~)(曲线。
说明这两个系统的区别。
3. 已知已调信号)9cos()cos()(t t t x ππ=，其中调制信号)cos(t π，载波为)9cos(t π。
1） 选择合适的采样频率及信号长度，使用FFT 分析该已调信号的频谱并画出其幅频特性和相频特性曲线图2） 对该已调信号进行解调，恢复原调制信号。
4. 已知三角波序列1()x n 和反三角波序列2()x n ：11,03()8,470,n n x n n n +≤≤⎧⎪=-≤≤⎨⎪⎩其它 24,03()3,470,n n x n n n -≤≤⎧⎪=-≤≤⎨⎪⎩其它 用N=8点FFT 分析序列x 1(n)和x 2(n)的幅频特性，观察两者的序列形状和频谱特性曲线有什么异同？绘出两序列及其幅频特性曲线。
在x 1(n)和x 2(n)的末尾补零，用N=16点FFT 分析这两个信号的幅频特性，观察幅频特性发生了什么变化？两情况的FFT 频谱还有相同之处吗？这些变化说明了什么？5. 设有一信号2()=1+cos(n)+cos(n)43x n ππ，设计各种IIR 数字滤波器以实现：1） 低通滤波器，滤除2cos(n)3π的成分，保留成分1+cos(n)4π2） 高通滤波器，滤除1+cos(n)4π的成分，保留成分2cos(n)3π3） 带通滤波器，滤除21+cos(n)3π的成分，保留成分cos(n)4π4） 带阻滤波器，滤除cos(n)4π的成分，保留成分21+cos(n)3π要求：1)求出各个滤波器的阶数，设计各滤波器。
画出各滤波器的幅频和相频特性，计算滤波器的系统函数H （z ）2) 画出滤波前后信号的时域、频域波形6. (1) 用Hanning 窗设计一线性相位带通数字滤波器，要求：N=15,。
观察它的实际3dB 和20dB 带宽。
N=45，重复这一设计，观察幅频和相位特性的变化，注意长度N 变化的影响；下面两题选做：7.音乐信号处理：1）获取一段音乐或语音信号，设计单回声滤波器，实现信号的单回声产生。
给出加入单回声前后的信号频谱。
2）设计多重回声滤波器，实现多重回声效果。
给出加入多重回声后的信号频谱。
3）设计均衡器，使得得不同频率的混合音频信号，通过一个均衡器后，增强或削减某些频率区域。
8. 对混有噪声的音乐信号进行滤波：1）在一段音乐信号中混入两个频率的正弦型干扰信号，利用FFT计算该混合信号的频谱并确定干扰信号的频谱；2）利用二阶带阻滤波器设计一个能滤出干扰信号的梳状滤波器；3）利用梳状滤波器滤除信号中的噪声，播放处理前后的信号，并比较处理前后的结果§1.2 课程设计要求1、使用MATLAB（或其它开发工具）编程实现上述内容，写出课程设计报告。
滤波器设计题目应尽量避免使用现成的工具箱函数。
为便于分析与观察，设计中所有频谱显示中的频率参数均应对折叠频率归一化。
