MATLAB对语音信号加随机噪声及去噪程序

数字信号处理课程设计报告题目:基于MATLAB有噪声语音信号处理系（院）：计算机工程学院专业：通信工程班级：通信1071学号：姓名：指导教师：-------------------------学年学期:2009 ~ 2010 学年第 1 学期2009年12月18日设计任务书指导教师（签章）：年月日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 窗函数法巴特沃斯切比雪夫双线性变换1 绪论 (1)2 课程设计内容 (2)3 课程设计的具体实现 (2)3.1 语音信号的采集 (2)3.2 语音信号的时频分析 (2)3.3 语音信号加噪与频谱分析 (4)3.4 设计FIR和IIR数字滤波器 (5)3.5 用滤波器对加噪语音信号进行滤波 (12)3.6 比较滤波前后语音信号的波形及频谱 (12)3.7回放语音信号 (19)3.8设计系统界面 (19)3.9小结 (21)结论 (22)致谢 (23)参考文献 (24)1 绪论数字信号处理是利用计算机或专用处理设备，以数值计算的方法对信号进行采集、抽样、变换、综合、估值与识别等加工处理，借以达到提取信息和便于应用的目的。

在Matlab中进行噪声抑制和降噪处理的方法引言：噪声是信号处理中的一个常见问题，它可以由多种因素引起，如传感器本身的噪声、电磁干扰等。

噪声的存在会影响到信号的质量和准确性，因此在许多应用中，我们需要进行噪声抑制和降噪处理。

对于Matlab来说，它提供了多种方法和工具来实现这一目标。

本文将介绍在Matlab中进行噪声抑制和降噪处理的方法。

一、频域滤波方法在Matlab中，频域滤波方法是一种常见且有效的噪声抑制和降噪处理方法。

该方法的基本思想是将信号从时域转换到频域，在频域中对信号进行滤波，并将滤波后的信号再转换回时域。

Matlab提供了丰富的频域滤波函数和工具，如fft、ifft、fftshift等。

通过这些函数，我们可以实现低通滤波、高通滤波、带通滤波等各种滤波操作，从而有效抑制和降噪信号。

二、时域滤波方法时域滤波方法是另一种常用的噪声抑制和降噪处理方法。

该方法的基本思想是在时域中对信号进行滤波，直接对信号进行抽样和滤波处理。

与频域滤波不同的是，时域滤波方法更加直观和易于理解。

在Matlab中，我们可以使用filter函数和fir1函数实现时域滤波。

其中，filter函数可以对信号进行FIR滤波，而fir1函数可以设计并生成FIR滤波器。

三、小波变换方法小波变换是一种非常有用的信号处理方法，它可以将信号在时间和频率上进行局部分析。

在噪声抑制和降噪处理中，小波变换可以帮助我们将信号分解成不同的频率成分，并对噪声进行抑制。

在Matlab中，我们可以使用wavelet函数和wdenoise函数来实现小波变换。

通过这些函数，我们可以选择不同的小波基函数，并设置适当的阈值来实现噪声抑制和降噪处理。

四、自适应滤波方法自适应滤波是一种根据信号特性自动调整滤波器参数的滤波方法。

它可以自动识别和适应信号中的噪声，并对其进行抑制和降噪处理。

在Matlab中，自适应滤波可以通过nlms函数和rls函数来实现。

这些函数基于LMS算法和RLS算法，可以快速、准确地对信号进行自适应滤波。

目录插图清单 (I)摘要.............................................................................................................................................................. I I Abstract .. (III)引言.......................................................................................................................................................... - 0 - 第一章语音信号的采集................................................................................................................................ - 1 -1.1 语音信号产生数字模型.................................................................................................................. - 1 -1.2 语音信号的数字化和预处理.......................................................................................................... - 2 - 第二章语音信号的分析................................................................................................................................ - 3 -2.1 语音信号的时域分析和频域分析.................................................................................................. - 3 -2.1.1 语音信号的时域分析.................................................................................................................. - 3 -2.1.2 语音信号的频域分析.......................................................................................................... - 3 -2.2 语音信号处理软件介绍....................................................................................... 错误!未定义书签。

基于MATLAB语音信号处理去噪毕业设计论文语音信号在实际应用中通常不可避免地受到噪音的干扰，这使得语音信号的处理变得困难。

因此，在语音信号处理领域，去噪技术一直是一个热门的研究方向。

本文将介绍一种基于MATLAB的语音信号处理去噪方法的毕业设计论文。

本文的主要内容分为以下几个部分。

首先，介绍语音信号处理的背景和意义。

在现实生活中，由于外界环境和设备的限制，语音信号往往会受到各种噪音的污染，如背景噪音、电磁干扰等。

因此，开发一种有效的语音信号处理去噪方法具有重要的实际意义。

其次，介绍基于MATLAB的语音信号处理去噪方法。

本文将采用小波降噪方法对语音信号进行去噪处理。

首先，对输入的语音信号进行小波变换，将信号转换到小波域。

然后，通过对小波系数进行阈值处理，将噪声系数置零，从而实现去噪效果。

最后，通过逆小波变换将信号转换回时域，并输出去噪后的语音信号。

接下来，介绍实验设计和结果分析。

本文将使用MATLAB软件进行实验设计，并选取一组含有不同噪声干扰的语音信号进行测试。

通过对不同噪声信号进行处理，比较不同参数设置下的去噪效果，评估提出方法的性能。

最后，总结全文并展望未来的研究方向。

通过本次研究，我们可以看到基于MATLAB的语音信号处理去噪方法在去除噪音方面具有较好的效果，并具有很大的应用潜力。

然而，该方法仍然有改进的空间。

未来的研究可以在算法优化、参数选择和应用场景等方面进行深入研究，进一步提高语音信号处理去噪的效果和性能。

总的来说，本文介绍了一种基于MATLAB的语音信号处理去噪方法的毕业设计论文。

通过对实验结果的分析和对未来研究方向的展望，本文为从事语音信号处理领域的研究人员提供了一定的参考和启示。

Matlab中的噪声抑制与信号增强方法噪声是信号处理中经常遇到的问题之一。

当我们从传感器、设备或者其他来源获取的信号受到干扰时，噪声就会影响信号的质量和准确性。

在Matlab中，有许多方法可以抑制噪声并增强信号，从而提高数据的分析和处理效果。

一、噪声的类型在Matlab中进行信号处理时，首先需要了解噪声的类型。

噪声可以分为多种类型，其中包括高斯白噪声、脉冲噪声、高频噪声以及低频噪声等。

不同类型的噪声具有不同的特征和统计分布，因此需要针对不同类型的噪声采取不同的抑制方法。

二、高斯白噪声的抑制高斯白噪声是信号处理中最常见的噪声类型之一。

它具有平均值为0和方差为常数的特点，而且在频谱上具有均匀分布的特点。

在Matlab中，我们可以利用滤波器来抑制高斯白噪声。

滤波器分为低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器等多种类型。

根据具体的应用场景和需求，选择合适的滤波器可以有效地抑制高斯白噪声，提高信号的质量。

三、脉冲噪声的抑制脉冲噪声是一种在信号中产生不连续、突然且大幅度变化的噪声。

在Matlab中，我们可以利用中值滤波器对脉冲噪声进行抑制。

中值滤波器的原理是将窗口中的像素值按照大小进行排序，然后取中间值作为输出。

这样可以有效地去除脉冲噪声，保留信号的边缘和细节信息。

四、高频噪声的抑制高频噪声是一种在信号中占主导地位的噪声。

它具有高频振荡的特点，会导致信号的失真和混叠。

在Matlab中，我们可以利用陷波滤波器来抑制高频噪声。

陷波滤波器是一种带阻滤波器，可以通过选择合适的中心频率和带宽来滤除指定频率范围内的噪声。

通过在频谱上设置陷波来消除高频噪声，可以有效提高信号的准确性和清晰度。

五、低频噪声的抑制低频噪声是一种在信号中频率较低且变化缓慢的噪声。

它会降低信号的对比度和细节信息。

在Matlab中，我们可以利用带通滤波器来抑制低频噪声。

带通滤波器是一种只允许通过指定频率范围内信号的滤波器，可以通过选择合适的截止频率来抑制低频噪声，保留信号的高频细节。

数字信号处理课程设计报告题目:基于MATLAB有噪声语音信号处理系（院）：计算机工程学院专业：通信工程班级：通信1071学号：姓名：指导教师：-------------------------学年学期:2009 ~ 2010 学年第 1 学期2009年12月18日设计任务书指导教师（签章）：年月日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 窗函数法巴特沃斯切比雪夫双线性变换目录1 绪论 02 课程设计内容 (1)3 课程设计的具体实现 (1)3.1 语音信号的采集 (1)3.2 语音信号的时频分析 (1)3.3 语音信号加噪与频谱分析 (3)3.4 设计FIR和IIR数字滤波器 (4)3.5 用滤波器对加噪语音信号进行滤波 (11)3.6 比较滤波前后语音信号的波形及频谱 (11)3.7回放语音信号 (18)3.8设计系统界面······································································错误!未定义书签。

Matlab中的信号加噪处理技巧导言：在现代的信息传输、储存和处理中，信号的质量是至关重要的。

然而，在现实世界中，信号通常会受到各种噪声的干扰。

为了最大程度地提高信号的清晰度和准确性，信号加噪处理技巧在信号处理领域中起着至关重要的作用。

这篇文章将介绍Matlab中一些常用的信号加噪处理技巧，并探讨它们的原理和应用。

一、信号加噪的背景和概述1.1 什么是信号加噪？信号加噪是指在原始信号中添加噪声的过程。

噪声可以是由于电磁波、电磁辐射、传输信道等原因引起的随机干扰。

信号加噪处理的目标是去除或降低噪声对信号的影响，以提高信号的质量和可靠性。

1.2 信号加噪的意义和应用信号加噪处理技巧在很多领域都有广泛的应用。

在通信领域中，信号加噪处理可以提高通信系统的抗干扰能力和传输质量。

在音频和图像处理领域中，信号加噪处理可以提高音频和图像的清晰度和准确性。

此外，在生物医学领域和物理实验中，信号加噪处理也是必不可少的。

二、2.1 生成噪声信号在进行信号加噪处理之前，首先需要生成噪声信号。

Matlab提供了一些内置函数和工具箱，用于生成各种类型的噪声信号，如高斯噪声、均匀噪声、脉冲噪声等。

这些函数和工具箱提供了丰富的参数选项，可以根据实际需求生成符合要求的噪声信号。

2.2 信号加噪处理方法Matlab中有多种信号加噪处理方法，常用的包括滤波、降噪算法和频谱分析等。

滤波是最常用的信号加噪处理方法之一。

信号滤波可以通过去除噪声频率成分或减小噪声幅度来降低噪声的影响。

Matlab提供了多种滤波器设计工具和函数，如FIR滤波器、IIR滤波器等，可以根据具体需求选择合适的滤波器进行信号滤波。

除了滤波之外，降噪算法也是一种常用的信号加噪处理方法。

主要有小波降噪、自适应滤波等算法。

这些算法基于信号的统计特性和噪声的模型，通过一系列数学运算来估计和去除噪声成分。

Matlab提供了丰富的函数和工具箱，用于实现这些降噪算法。

频谱分析是用于分析信号频率特性的方法，也可以用于信号加噪处理。

课程设计二基于MATLAB的语音信号采集与处理一、实验目的和意义1. MATLAB软件功能简介MATLAB的名称源自Matrix Laboratory,1984年由美国Mathworks公司推向市场。

它是一种科学计算软件，专门以矩阵的形式处理数据。

MATLAB将高性能的数值计算和可视化集成在一起，并提供了大量的内置函数，从而被广泛的应用于科学计算、控制系统和信息处理等领域的分析、仿真和设计工作。

MATLAB软件包括五大通用功能，数值计算功能（Nemeric）、符号运算功能（Symbolic）、数据可视化功能（Graphic）、数字图形文字统一处理功能（Notebook）和建模仿真可视化功能（Simulink）。

其中，符号运算功能的实现是通过请求MAPLE内核计算并将结果返回到MATLAB命令窗口。

该软件有三大特点，一是功能强大；二是界面友善、语言自然；三是开放性强。

目前，Mathworks公司已推出30多个应用工具箱。

MATLAB在线性代数、矩阵分析、数值及优化、数值统计和随机信号分析、电路与系统、系统动力学、次那好和图像处理、控制理论分析和系统设计、过程控制、建模和仿真、通信系统以及财政金融等众多领域的理论研究和工程设计中得到了广泛应用。

MATLAB在信号与系统中的应用主要包括符号运算和数值计算仿真分析。

由于信号与系统课程的许多内容都是基于公式演算，而MATLAB借助符号数学工具箱提供的符号运算功能，能基本满足信号与系统课程的需求。

例如解微分方程、傅里叶正反变换、拉普拉斯正反变换和z正反变换等。

MATLAB在信号与系统中的另一主要应用是数值计算与仿真分析，主要包括函数波形绘制、函数运算、冲击响应与阶跃响应仿真分析、信号的时域分析、信号的频谱分析、系统的S域分析和零极点图绘制等内容。

数值计算仿真分析可以帮助学生更深入地理解理论知识，并为将来使用MATLAB进行信号处理领域的各种分析和实际应用打下基础。

Matlab中的音频降噪和语音增强技术一、引言语音信号在现代通信和娱乐领域扮演着重要的角色。

然而，由于环境噪声的存在，语音信号的质量和清晰度往往受到一定程度的影响。

为了改善语音信号的品质，提高其可辨识度，音频降噪和语音增强技术成为了研究的重点和挑战。

本文将介绍在Matlab平台上实现的一些常见的音频降噪和语音增强技术。

二、频域降噪方法频域降噪方法是使用频谱特性来减少噪声对语音信号的影响。

最常见的频域降噪方法是基于短时傅里叶变换（STFT）的方法。

其基本思想是将语音信号划分为若干个窗口，并对每个窗口进行傅里叶变换，然后对每个频率分量进行处理以降低噪声水平。

一种常用的频域降噪方法是最小均方差（MMSE）估计方法。

它通过计算语音和噪声的功率谱密度来估计信号和噪声的功率谱，然后根据这些估计的功率谱对语音信号进行处理。

在Matlab中，可以使用stft函数来实现STFT，根据估计的功率谱密度和MMSE准则来进行降噪处理。

三、时域降噪方法时域降噪方法是在时域上直接对语音信号进行处理，通过滤波器等方法减少噪声的干扰。

一种常见的时域降噪方法是短时自适应噪声抑制（STAN）。

STAN方法利用滤波器的自适应性，对每个时间窗口内的语音信号进行抑制，从而减少噪声的干扰。

在Matlab中，可以使用adaptivefilter函数来实现STAN方法。

四、语音增强技术除了降噪技术，语音增强技术也是提高语音质量的重要手段。

语音增强技术可以通过增强语音信号的相关特征，如清晰度、音量和声音的定位效果，来改善语音信号的感知效果。

一种常见的语音增强技术是谱减法。

谱减法通过在频谱域内对语音信号进行处理，减少噪声的干扰，同时保留更多的语音信息。

在Matlab中，可以使用spectralsubtraction函数来实现谱减法。

该函数基于短时傅里叶变换，通过对语音信号进行频谱减法来实现语音增强。

另一种常见的语音增强技术是声源定位。

声源定位基于多个麦克风接收的声音信号，通过计算相位差和时间差等信息来确定声源的位置。

数字信号处理课程设计报告--基于MATLAB的语音去噪处理《数字信号处理》课程设计报告基于MATLAB的语音去噪处理专业: 通信工程班级: 通信1101班组次: 第7组姓名及学号: 胡政权(2011013825) 姓名及学号: 潘爽(2011013836)第1页组员承担任务负责程序的编写，并检验程序是否错误，利用课余时间去图书馆或上网查阅课题相关资料，深入理解课题含义及设计要求，注意材料收集胡政权与整理，对课程设计要求进行最后审核。

负责课程设计实验MATLAB仿真对实验结果进行分析，上网查阅材料对实验发表自己看法同时对实验要求进行扩展。

对论文进行抒写，排版潘爽使实验课程设计更加完善。

指导教师评价意见第2页基于MATLAB的语音去噪处理1、设计目的(1)巩固所学的数字信号处理理论知识，理解信号的采集、处理、加噪、去噪过程; (2)综合运用专业及基础知识，解决实际工程技术问题的能力; (3)学习资料的收集与整理，学会撰写课程设计报告。

2、设计任务(1)语音信号的录制。

(2)在MATLAB平台上读入语音信号。

(3)绘制频谱图并回放原始语音信号。

(4)利用MATLAB编程加入一段正弦波噪音，设计滤波器去噪。

(5)利用MATLAB 编程加入一段随机噪音信号，设计FIR和IIR滤波器去噪，并分别绘制频谱图、回放语音信号。

(6)通过仿真后的图像以及对语音信号的回放，对比两种去噪方式的优缺点。

其大概流程框图可如下表示:(图2-1)图2-1 课程设计的流程第3页3、设计原理3.1 去噪原理3.1.1 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，即:fs.max>=2fmax,则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。

1924年奈奎斯特(Nyquist)就推导出在理想低通信道的最高大码元传输速率的公式: 理想低通信道的最高大码元传输速率=2W*log2 N (其中W是理想低通信道的带宽,N是电平强度)为什么把采样频率设为8kHz?在数字通信中，根据采样定理, 最小采样频率为语音信号最高频率的2倍频带为F的连续信号 f(t)可用一系列离散的采样值f(t1),f(t1?Δt)，f(t1?2Δt)，...来表示,只要这些采样点的时间间隔Δt?1/2F，便可根据各采样值完全恢复原来的信号f(t)。

plot(f,abs(F_shift));%滤波后的频谱图
wavwrite(y,Fs,'test_passnoise.wav');%生成滤波后的音频文件
四、结果与分析：
1.实验结果：
Figure 1
Figure2
Figure3 Figure4
2.实验分析
（1）对音频声道的理解
选取的音频是一个双声道音频，而通过MATLAB读取音频文件后实际上形成的是一个N行两列的数组，每一个列数组就是一个声道的信息数据。

通过提取两个列数组就可以提取出不同声道，进而对单一声道信号加噪去噪以及滤波操作。

（2）数字滤波
数字滤波是常用的音频处理技术。

在设置好通、阻带截止频率以及通、阻带波纹后，再用函数fir1(n,wn,kaiser(n+1,beta))来设计凯塞窗低通滤波器，至于函数的参数，本实验利用 kaiserord函数求得。

然后利用freqz(b,1)来画出滤波器的频响特性。

最后利用filter函数实现滤波处理。

五、实验总结
（1）在实验过程中用到了以下函数：wavread、wavwrite、sound、size、fft、awgn、fftfilt、fir1等。

然而在初次使用这些函数时不太了解如何使用，因此必须通过help来查询相关函数的解释，这对之后使用相关函数有很大的帮助。

（2）在选择音频文件时，不能选取过大的音频。

在实验出，由于选取音频文件过大，导致后面MATLAB运行时报出“内存不足”的错误。

实验中在尝试多次后最终找到了问题，。

Matlab在语音增强与降噪中的应用实践引言语音增强与降噪是当前计算机语音处理研究的热点之一，而Matlab作为一个高效、强大的工具箱，为语音信号处理提供了丰富的函数库和算法。

本文将探讨使用Matlab实现语音增强与降噪的应用实践。

一、语音增强的概念与意义语音增强是指通过一系列信号处理技术，改善语音信号的质量，使其更加清晰、准确地传达语音内容。

在日常生活和通信中，由于种种原因，语音信号常常会受到噪声干扰，从而使得人们难以听清语音或者产生误解。

因此，通过语音增强技术可以有效地提升语音信号的质量，改善人们的体验和交流效果。

二、语音降噪的方法与算法语音降噪是语音增强的一个重要环节，其目的是通过滤波等方法，去除语音信号中的噪声干扰，使得清晰的语音能够被有效地恢复和提取。

在Matlab中，有多种经典的语音降噪算法可以使用，如基于小波变换的降噪方法、最小均方误差准则（MMSE）算法等。

这些算法可以根据具体的需求和噪声类型进行选择和调整，以达到最佳的降噪效果。

三、Matlab中的语音增强函数库Matlab提供了丰富的语音信号处理函数库，为语音增强与降噪提供了强有力的支持。

其中，语音增强常用的函数包括谐波估计函数、自适应滤波函数以及频谱减法函数等。

这些函数可以在Matlab中进行调用和使用，对语音信号进行增强处理。

四、基于Matlab的语音增强应用实践以下以Matlab为工具，介绍一种常用的语音增强应用实践——基于频谱减法算法的语音增强。

首先，使用Matlab读取并加载原始的语音信号文件。

然后，对语音信号进行短时傅里叶变换，通过频谱分析得到语音信号的频谱信息。

接下来，计算语音信号的噪声谱，并将其与语音信号的频谱信息相减，得到增强后的频谱信号。

最后，使用反变换进行频谱信号的处理，并保存增强后的语音信号文件。

五、实验结果与讨论通过对多组语音样本进行增强与降噪实验，我们得到了一些有意义的实验结果。

首先，我们发现频谱减法算法在不同噪声环境下都具有一定的效果，能够有效地降低噪声并提升语音信号的可理解性。

Matlab是一种流行的数学软件，广泛用于工程和科学领域。

在信号处理中，添加噪声是一项常见的操作。

均匀噪声是一种常见的噪声类型，它可以模拟一些实际场景中的噪声情况。

本文将介绍如何在Matlab中给信号添加均匀噪声的函数。

二、Matlab的信号处理工具Matlab提供了丰富的信号处理工具，可以方便地进行信号处理操作。

其中，添加噪声是一项常见的操作之一。

通过调用Matlab提供的函数，可以轻松地给信号添加不同类型的噪声，包括均匀噪声。

三、均匀噪声的特点均匀噪声是一种在一定范围内均匀分布的噪声，其特点是噪声值在一个给定的范围内等概率地出现。

在信号处理中，添加均匀噪声可以模拟一些实际场景中的噪声情况，例如传感器噪声、通信信道中的噪声等。

四、Matlab中给信号添加均匀噪声的函数在Matlab中，给信号添加均匀噪声的函数是“awgn”，该函数可以实现在信号上添加均匀噪声的功能。

五、使用示例下面以一个简单的示例来演示如何在Matlab中给信号添加均匀噪声。

生成一个正弦波信号Fs = 1000; 采样频率t = 0:1/Fs:1-1/Fs; 时间范围f = 5; 信号频率x = sin(2*pi*f*t); 生成信号给信号添加均匀噪声y = awgn(x, 10, 'measured'); 添加均匀噪声，信噪比为10dB绘制原始信号和添加噪声后的信号subplot(2,1,1);plot(t, x);title('原始信号');subplot(2,1,2);plot(t, y);title('添加均匀噪声后的信号');```在上面的示例中，首先生成了一个频率为5Hz的正弦波信号，并将其存储在变量“x”中。

然后使用“awgn”函数给信号添加了均匀噪声，信噪比为10dB。

最后通过绘图展示了原始信号和添加噪声后的信号。

六、总结通过本文的介绍，我们了解了在Matlab中给信号添加均匀噪声的方法。

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。

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。

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。

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对加噪声语音信号进行时域、频域分析和滤波。

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及仿真。

关键词滤波器；MATLAB；窗函数法；双线性变换AbstractVoice signal occupies an extremely important position in digital signal processing, so the selection based on the research of the speech signal to consolidate and master the basic ability of digital signal processing is very representative. For digital signal processing (DSP) is dependent on the filter, so filter design occupies an extremely important role in signal processing. FIR digital filter and IIR filter is an important part of the filter design. MATLAB signal processing toolbox can be used to quickly and efficiently design all kinds of digital filter. Powerful and easy to learn, programming, high efficiency, is popular among the masses of scientific and technical workers. We can tear down the corresponding conclusion through theoretical derivation, using MATLAB as a programming tool for computer to add noise speech signal in time domain, frequency domain analysis and filtering. In the process of design implementation, we use window function method to design FIR digital filter, butterworth, chebyshev and bilinear reform IIR digital filter design, and the MATLAB as an auxiliary tool to complete the design of computing and graphics drawing and simulation.Keyword filter MATLAB Window function method Double linear transformation目录摘要 (1)Abstract (2)目录 (3)1．绪论 (3)1.1研究的目的和意义 (6)1.2本课题的研究内容 (6)1.3 其大概流程框图可如下表示 (7)2.原始语音信号采集与处理 (8)2.1 Matlab简单介绍 (8)2.2 语音信号的采样理论依据 (9)2.2.1采样的基本概念 (9)2.3语音信号的采集 (10)2.4语音信号的时频分析 (11)2.5语音信号加噪与频谱分析 (14)2.5.1 正弦波信号加入原始语音信号 (14)2.5.2 随机噪音信号加入原始语音信号 (14)2.6本章小结 (18)3设计数字滤波器 (19)3.1 滤波器概述 (19)3.1.1 模拟滤波器概述 (19)3.1.2 数字滤波器概述 (19)3.2 IIR数字滤波器概述 (20)3.3 FIR数字滤波器概述 (21)3.4 设计FIR数字滤波器和IIR数字滤波器比较 (21)3.5 数字滤波器设计的基本思路 (21)3.6 设计FIR滤波器 (22)3.6.1 窗函数法及设计步骤 (22)3.6.2源程序与仿真图像 (23)3.7 设计IIR滤波器 (25)3.7.1双线性变换法与设计步骤 (25)3.7.2源程序与仿真图像 (26)3.8 本章小结 (27)4 滤波并绘制滤波前后语音信号的波形及频谱 (29)4.1滤波及仿真 (29)4.1.1 FIR滤波器法去噪 (29)4.1.2 IIR滤波器法去噪 (30)4.2 结合去噪后的频谱图对比两种方式滤波的优缺点 (32)4.3本章小结 (33)总结 (33)致谢 (34)参考文献 (35)附录 (36)附录（I）设计FIR和IIR数字滤波器 (36)附录（II）比较滤波前后语音信号的波形及频谱 (41)1．绪论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。

MATLAB中的信号噪声分析与处理方法一、引言信号噪声是在实际工程应用中普遍存在的问题，噪声会对信号的质量和准确性产生不良影响。

因此，对信号噪声进行分析和处理是非常重要的。

MATLAB作为一款强大的科学计算软件，提供了丰富的信号处理工具和算法，可以方便地进行信号噪声分析与处理。

本文将介绍一些常用的MATLAB工具和方法，帮助读者更好地处理信号噪声。

二、信号噪声分析在进行信号噪声分析之前，首先需要了解噪声的特性和类型。

常见的噪声类型有白噪声、高斯噪声、脉冲噪声等。

其中，白噪声是一种功率谱密度恒定的噪声，常用于模拟信号分析。

高斯噪声则符合正态分布特性，常用于数字信号处理。

脉冲噪声则表现为突然出现的噪声干扰。

对于信号噪声的分析，可以使用MATLAB中的频谱分析工具来实现。

例如，可以利用MATLAB中的fft函数对信号进行频谱分析，得到信号的功率谱密度。

通过观察功率谱密度图，可以清楚地看到信号的频域特性和噪声的功率分布情况。

此外，MATLAB还提供了丰富的统计工具，可以计算信号的均值、方差等统计参数，帮助进一步分析信号的噪声特性。

三、信号噪声处理1. 滤波方法滤波是一种常用的信号噪声处理方法，其目的是通过选择合适的滤波器对信号进行处理，抑制或消除噪声。

在MATLAB中，可以利用fir1、butter等函数来设计和应用滤波器。

滤波器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不同类型。

根据信号噪声的特点和需求，选择合适的滤波器类型是十分重要的。

例如，如果信号中的噪声主要集中在高频段，可以选择高通滤波器进行去噪处理。

2. 去噪算法除了滤波方法外，还有其他一些去噪算法可以应用于信号噪声处理。

例如，小波去噪算法是一种常用的信号去噪方法。

该算法通过对信号进行小波分解，并利用小波系数的特性进行噪声抑制。

MATLAB提供了丰富的小波变换函数和去噪函数，可以方便地进行信号去噪处理。

另外，独立分量分析（ICA）是一种基于统计的信号盲源分离方法，也可以用于信号噪声的降维和去噪。

2013届本科生毕业设计题目：基于matlab声音信号的滤波去噪处理作者姓名：柯运生学号： 2009080313院（系）：机械与电子工程学院专业：电子信息工程指导教师：邵毅蒋明曦指导教师职称：讲师工程师2013年4月8日SuZhou CollegeYear 2013 Bachelor Graduation DesignTitle:Based on Matlab Voice Signal Filtering Denoising ProcessingAuthor: Ke YunshengStudent ID: 2009080313Department: Collage of Mechanical and Electronic Engineering Major: Electronic and Information Engineering Instructor: Shao Yi Jiang MingxiProfessional Title: Lecture EngineerApril 8th, 2013摘要在数字信号处理中,滤波器的设计占有极其重要的地位。

而其中，FIR数字滤波器和IIR数字滤波器是重要组成部分。

Matlab具有功能强大、简单易学、编程效率高等特点,深受广大科技工作者的喜爱。

特别是Matlab中还具有信号分析工具箱,所以对于使用者，不需要具备很强的编程能力,就可以方便地进行信号分析、处理和设计。

利用Matlab中的信号处理工具箱，可以快速有效的设计各种数字滤波器。

本论文基于Matlab语音信号处理的设计与实现，综合运用数字信号处理的相关理论知识，对加噪声语音信号进行时域、频域分析并滤波。

而后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工作。

在设计实现的过程之中，使用巴特沃斯、切比雪夫和双线性变法设计IIR数字滤波器，使用窗函数法来设计FIR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。