數(shù)字信號(hào)處理matlab濾波器課程設(shè)計(jì)

1、<p>　　數(shù)字信號(hào)處理綜合設(shè)計(jì) </p><p><b>　　一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康?lt;/b></p><p>　　1．學(xué)會(huì)MATLAB的使用，掌握MATLAB的程序設(shè)計(jì)方法；</p><p>　　2．掌握在Windows環(huán)境下語音信號(hào)采集的方法；</p><p>　　3．掌握數(shù)字信號(hào)處理的基本概念、基本理論和基本方法；

2、</p><p>　　4．掌握MATLAB設(shè)計(jì)FIR和IIR數(shù)字濾波器的方法；</p><p>　　5．學(xué)會(huì)用MATLAB對(duì)信號(hào)進(jìn)行分析和處理。</p><p><b>　　二、實(shí)驗(yàn)原理</b></p><p>　　參考《數(shù)字信號(hào)處理》教材。</p><p>　　三、主要實(shí)驗(yàn)儀器及材料</p

3、><p>　　微型計(jì)算機(jī)、Matlab6.5教學(xué)版、TC編程環(huán)境。</p><p><b>　　四、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容</b></p><p><b>　　1．語音信號(hào)的采集</b></p><p>　　要求利用windows下的錄音機(jī)或其他軟件，錄制一段自己的話音，時(shí)間控制在1秒左右。然后在MATLAB軟件平臺(tái)

4、下，利用函數(shù)wavread對(duì)語音信號(hào)進(jìn)行采樣，記住采樣頻率和采樣點(diǎn)數(shù)。通過wavread函數(shù)的使用，要求理解采樣頻率、采樣位數(shù)等概念。</p><p>　　wavread函數(shù)調(diào)用格式：</p><p>　　y=wavread(file)，讀取file所規(guī)定的wav文件，返回采樣值放在向量y中。</p><p>　　[y,fs,nbits]=wavread(file)

5、，采樣值放在向量y中，fs表示采樣頻率（Hz），nbits表示采樣位數(shù)。</p><p>　　y=wavread(file,N)，讀取前N點(diǎn)的采樣值放在向量y中。</p><p>　　y=wavread(file,[N1,N2])，讀取從N1點(diǎn)到N2點(diǎn)的采樣值放在向量y中。</p><p>　　2．語音信號(hào)的頻譜分析</p><p>　　要求

6、首先畫出語音信號(hào)的時(shí)域波形；然后對(duì)語音信號(hào)進(jìn)行頻譜分析，在MATLAB中，可以利用函數(shù)fft對(duì)信號(hào)進(jìn)行快速付立葉變換，得到信號(hào)的頻譜特性；從而加深對(duì)頻譜特性的理解。</p><p>　　3．設(shè)計(jì)數(shù)字濾波器和畫出頻率響應(yīng)</p><p>　　根據(jù)語音信號(hào)的特點(diǎn)給出有關(guān)濾波器的性能指標(biāo)：1）低通濾波器性能指標(biāo)，fp=1000Hz，fc=1200 Hz， As=100dB，Ap=1dB；2）高通

7、濾波器性能指標(biāo)，fc=4800 Hz，fp=5000 Hz As=100dB，Ap=1dB；3）帶通濾波器性能指標(biāo)，fp1=1200 Hz，fp2=3000 Hz，fc1=1000 Hz，fc2=3200 Hz，As=100dB，Ap=1dB。要求學(xué)生首先用窗函數(shù)法設(shè)計(jì)上面要求的三種濾波器，在MATLAB中，可以利用函數(shù)fir1設(shè)計(jì)FIR濾波器；然后在用雙線性變換法設(shè)計(jì)上面要求的三種濾波器，在MATLAB中，可以利用函數(shù)butte、ch

8、eby1和ellip設(shè)計(jì)IIR濾波器；最后，利用MATLAB中的函數(shù)freqz畫出各濾波器的頻率響應(yīng)。</p><p>　　4．用濾波器對(duì)信號(hào)進(jìn)行濾波</p><p>　　比較兩種濾波器的性能，然后用性能好的各濾波器分別對(duì)采集的信號(hào)進(jìn)行濾波，在MATLAB中，F(xiàn)IR濾波器利用函數(shù)fftfilt對(duì)信號(hào)進(jìn)行濾波，IIR濾波器利用函數(shù)filter對(duì)信號(hào)進(jìn)行濾波。</p><p

9、>　　5．比較濾波前后語音信號(hào)的波形及頻譜</p><p>　　要求在一個(gè)窗口同時(shí)畫出濾波前后的波形及頻譜。</p><p><b>　　6．回放語音信號(hào)</b></p><p>　　在MATLAB中，函數(shù)sound可以對(duì)聲音進(jìn)行回放。其調(diào)用格式：</p><p>　　sound(x,fs,bits)；</p

10、><p>　　可以感覺濾波前后的聲音有變化。</p><p><b>　　五、實(shí)驗(yàn)思考</b></p><p>　　1．雙線性變換法中Ω和ω之間的關(guān)系是非線性的，在實(shí)驗(yàn)中你注意到這種非線性關(guān)系了嗎？從那幾種數(shù)字濾波器的幅頻特性曲線中可以觀察到這種非線性關(guān)系？ </p><p>　　2．能否利用公式完成脈沖響應(yīng)不變法的數(shù)字濾波

11、器設(shè)計(jì)？為什么？</p><p><b>　　六、實(shí)驗(yàn)報(bào)告要求 </b></p><p>　　1.簡(jiǎn)述實(shí)驗(yàn)原理及目的。</p><p>　　2.按照實(shí)驗(yàn)步驟及要求，比較各種情況下的濾波性能。</p><p>　　3.總結(jié)實(shí)驗(yàn)所得主要結(jié)論。</p><p>　　4.簡(jiǎn)要回答思考題。</p>

12、;<p><b>　　語音信號(hào)的數(shù)字濾波</b></p><p>　　——利用雙線性變換法實(shí)現(xiàn)IIR數(shù)字濾波器的設(shè)計(jì)</p><p><b>　　一．課程設(shè)計(jì)的目的</b></p><p>　　通過對(duì)常用數(shù)字濾波器的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)，掌握數(shù)字信號(hào)處理的工作原理及設(shè)計(jì)方法；熟悉用雙線性變換法設(shè)計(jì) IIR 數(shù)字濾波器的

13、原理與方法，掌握利用數(shù)字濾波器對(duì)信號(hào)進(jìn)行濾波的方法，掌握數(shù)字濾波器的計(jì)算機(jī)仿真方法，并能夠?qū)υO(shè)計(jì)結(jié)果加以分析。</p><p><b>　　二．課程設(shè)計(jì)原理</b></p><p>　　1．用窗函數(shù)法設(shè)計(jì)FIR濾波器</p><p>　　根據(jù)過渡帶寬及阻帶衰減要求，選擇窗函數(shù)的類型并估計(jì)窗口長度N（或階數(shù)M=N-1），窗函數(shù)類型可根據(jù)最小阻帶衰

14、減As獨(dú)立選擇，因?yàn)榇翱陂L度N對(duì)最小阻帶衰減As沒有影響，在確定窗函數(shù)類型以后，可根據(jù)過渡帶寬小于給定指標(biāo)確定所擬用的窗函數(shù)的窗口長度N，設(shè)待求濾波器的過渡帶寬為Δw，它與窗口長度N近似成反比，窗函數(shù)類型確定后，其計(jì)算公式也確定了，不過這些公式是近似的，得出的窗口長度還要在計(jì)算中逐步修正，原則是在保證阻帶衰減滿足要求的情況下，盡量選擇較小的N，在N和窗函數(shù)類型確定后，即可調(diào)用MATLAB中的窗函數(shù)求出窗函數(shù)wd（n）。</p>

15、;<p>　　根據(jù)待求濾波器的理想頻率響應(yīng)求出理想單位脈沖響應(yīng)hd(n)，如果給出待求濾波器頻率應(yīng)為Hd，則理想的單位脈沖響應(yīng)可以用下面的傅里葉反變換式求出：</p><p>　　在一般情況下，hd(n)是不能用封閉公式表示的，需要采用數(shù)值方法表示；從w=0到w=2π采樣N點(diǎn)，采用離散傅里葉反變換（IDFT）即可求出。</p><p>　　用窗函數(shù)wd(n)將hd(n)截?cái)啵?/p>

16、并進(jìn)行加權(quán)處理，得到</p><p>　　如果要求線性相位特性， 則h(n)還必須滿足：</p><p>　　根據(jù)上式中的正、 負(fù)號(hào)和長度N的奇偶性又將線性相位FIR濾波器分成四類。 要根據(jù)所設(shè)計(jì)的濾波特性正確選擇其中一類。 例如， 要設(shè)計(jì)線性相位低通特性可選擇h(n)=h(N-1-n)一類，而不能選h(n)=-h(N-1-n)一類。 </p><p>　　驗(yàn)算技術(shù)

17、指標(biāo)是否滿足要求，為了計(jì)算數(shù)字濾波器在頻域中的特性，可調(diào)用freqz子程序，如果不滿足要求，可根據(jù)具體情況，調(diào)整窗函數(shù)類型或長度，直到滿足要求為止。</p><p>　　2.用雙線性變換法設(shè)計(jì)IIR數(shù)字濾波器</p><p>　　脈沖響應(yīng)不變法的主要缺點(diǎn)是產(chǎn)生頻率響應(yīng)的混疊失真。這是因?yàn)閺腟平面到Ｚ平面是多值的映射關(guān)系所造成的。為了克服這一缺點(diǎn)，可以采用非線性頻率壓縮方法，將整個(gè)頻率軸上的

18、頻率范圍壓縮到-π/T～π/T之間，再用z=esT轉(zhuǎn)換到Z平面上。也就是說，第一步先將整個(gè)S平面壓縮映射到S1平面的-π/T～π/T一條橫帶里；第二步再通過標(biāo)準(zhǔn)變換關(guān)系z(mì)=es1T將此橫帶變換到整個(gè)Z平面上去。這樣就使S平面與Z平面建立了一一對(duì)應(yīng)的單值關(guān)系，消除了多值變換性，也就消除了頻譜混疊現(xiàn)象，映射關(guān)系如圖1所示。</p><p>　　圖1雙線性變換的映射關(guān)系</p><p>　　為了

19、將S平面的整個(gè)虛軸jΩ壓縮到S1平面jΩ1軸上的-π/T到π/T段上，可以通過以下的正切變換實(shí)現(xiàn)</p><p><b>　?。?）</b></p><p>　　式中,T仍是采樣間隔。</p><p>　　當(dāng)Ω1由-π/T經(jīng)過0變化到π/T時(shí)，Ω由-∞經(jīng)過0變化到+∞，也即映射了整個(gè)jΩ軸。將式（1）寫成</p><p>

20、;　　將此關(guān)系解析延拓到整個(gè)S平面和S1平面，令jΩ=s，jΩ1=s1，則得</p><p>　　再將S1平面通過以下標(biāo)準(zhǔn)變換關(guān)系映射到Z平面</p><p><b>　　z=es1T</b></p><p>　　從而得到S平面和Z平面的單值映射關(guān)系為：</p><p><b>　　(2)</b>&

21、lt;/p><p><b>　　(3)</b></p><p>　　式（2）與式（3）是S平面與Z平面之間的單值映射關(guān)系，這種變換都是兩個(gè)線性函數(shù)之比，因此稱為雙線性變換</p><p>　　式（1）與式（2）的雙線性變換符合映射變換應(yīng)滿足的兩點(diǎn)要求。</p><p>　　首先,把z=ejω，可得</p>&l

22、t;p><b>　　(4)</b></p><p>　　即S平面的虛軸映射到Z平面的單位圓。</p><p>　　其次，將s=σ+jΩ代入式（4），得</p><p><b>　　因此</b></p><p>　　由此看出，當(dāng)σ<0時(shí)，|z|<1；當(dāng)σ>0時(shí)，|z|>1

23、。也就是說，S平面的左半平面映射到Z平面的單位圓內(nèi)，S平面的右半平面映射到Z平面的單位圓外，S平面的虛軸映射到Z平面的單位圓上。因此，穩(wěn)定的模擬濾波器經(jīng)雙線性變換后所得的數(shù)字濾波器也一定是穩(wěn)定的。</p><p><b>　　雙線性變換法優(yōu)缺點(diǎn)</b></p><p>　　雙線性變換法與脈沖響應(yīng)不變法相比，其主要的優(yōu)點(diǎn)是避免了頻率響應(yīng)的混疊現(xiàn)象。這是因?yàn)镾平面與Z平面

24、是單值的一一對(duì)應(yīng)關(guān)系。S平面整個(gè)jΩ軸單值地對(duì)應(yīng)于Z平面單位圓一周，即頻率軸是單值變換關(guān)系。這個(gè)關(guān)系如式（4）所示，重寫如下：</p><p>　　上式表明，S平面上Ω與Z平面的ω成非線性的正切關(guān)系，如圖2所示。</p><p>　　由圖2看出，在零頻率附近，模擬角頻率Ω與數(shù)字頻率ω之間的變換關(guān)系接近于線性關(guān)系；但當(dāng)Ω進(jìn)一步增加時(shí)，ω增長得越來越慢，最后當(dāng)Ω→∞時(shí)，ω終止在折疊頻率ω=π處

25、，因而雙線性變換就不會(huì)出現(xiàn)由于高頻部分超過折疊頻率而混淆到低頻部分去的現(xiàn)象，從而消除了頻率混疊現(xiàn)象。</p><p>　　圖2雙線性變換法的頻率變換關(guān)系</p><p>　　但是雙線性變換的這個(gè)特點(diǎn)是靠頻率的嚴(yán)重非線性關(guān)系而得到的，如式（4）及圖2所示。由于這種頻率之間的非線性變換關(guān)系，就產(chǎn)生了新的問題。首先，一個(gè)線性相位的模擬濾波器經(jīng)雙線性變換后得到非線性相位的數(shù)字濾波器，不再保持原有的

26、線性相位了；其次，這種非線性關(guān)系要求模擬濾波器的幅頻響應(yīng)必須是分段常數(shù)型的，即某一頻率段的幅頻響應(yīng)近似</p><p>　　等于某一常數(shù)（這正是一般典型的低通、高通、帶通、帶阻型濾波器的響應(yīng)特性），不然變換所產(chǎn)生的數(shù)字濾波器幅頻響應(yīng)相對(duì)于原模擬濾波器的幅頻響應(yīng)會(huì)有畸變，如圖3所示。</p><p>　　圖3雙線性變換法幅度和相位特性的非線性映射</p><p>　　

27、對(duì)于分段常數(shù)的濾波器，雙線性變換后，仍得到幅頻特性為分段常數(shù)的濾波器，但是各個(gè)分段邊緣的臨界頻率點(diǎn)產(chǎn)生了畸變，這種頻率的畸變，可以通過頻率的預(yù)畸來加以校正。也就是將臨界模擬頻率事先加以畸變，然后經(jīng)變換后正好映射到所需要的數(shù)字頻率上。</p><p><b>　　三：課程設(shè)計(jì)的步驟</b></p><p>　　1.語音信號(hào)的采集：</p><p>

28、;　　利用windows下的錄音機(jī)（開始—程序—附件—娛樂—錄音機(jī)，文件—屬性—立即轉(zhuǎn)換—8000KHz，8位，單聲道），錄制一段自己的話音“信號(hào)”， 時(shí)間控制在1秒左右，然后將音頻文件保存“xh.wav”</p><p>　?。?）在MATLAB軟件平臺(tái)下，利用函數(shù)wavread對(duì)語音信號(hào)進(jìn)行采樣，記住采樣頻率和采樣點(diǎn)數(shù)。</p><p>　　2.．語音信號(hào)的頻譜分析</p>

29、<p>　　①首先畫出語音信號(hào)的時(shí)域波形</p><p>　　z1=wavread('d:\laoA.wav');</p><p><b>　　plot(z1);</b></p><p><b>　　圖像輸出如圖1</b></p><p>　　圖1 語音信號(hào)時(shí)域波形&l

30、t;/p><p>　　②對(duì)語音信號(hào)進(jìn)行頻譜分析，在MATLAB中，可</p><p>　　z1=wavread('d:\laoA.wav'); 以利用函數(shù)fft對(duì)信號(hào)進(jìn)行快速付立葉變換，得到信號(hào)的頻譜特性</p><p>　　y1=z1(1:8192);</p><p>　　Y1=fft(y1);</p><p

31、><b>　　n=0:8191;</b></p><p>　　plot(n,Y1);</p><p><b>　　圖像輸出如圖2：</b></p><p>　　圖2 語音信號(hào)頻譜分析圖</p><p>　　3. 設(shè)計(jì)數(shù)字濾波器和對(duì)信號(hào)濾波</p><p>　?。?）窗函

32、數(shù)設(shè)計(jì)低通濾波器</p><p><b>　　程序設(shè)計(jì)如下：</b></p><p>　　clear;close all</p><p>　　[z1,fs,bits]=wavread('d:\laoA.wav')</p><p>　　y1=z1(1:8192);</p><p>　

33、　Y1=fft(y1);</p><p>　　fp=1000;fc=1200;As=100;Ap=1;Fs=8000;</p><p>　　wc=2*pi*fc/Fs; wp=2*pi*fp/Fs;</p><p>　　wdel=wc-wp;</p><p>　　beta=0.112*(As-8.7);</p><p>

34、;　　N=ceil((As-8)/2.285/wdel);</p><p>　　wn= kaiser(N+1,beta); </p><p>　　ws=(wp+wc)/2/pi;</p><p>　　b=fir1(N,ws,wn);</p><p>　　figure(1);</p><p>　　freqz(b,1);&

35、lt;/p><p>　　x=fftfilt(b,z1);</p><p>　　X=fft(x,8192);</p><p>　　figure(2);</p><p>　　subplot(2,2,1);plot(abs(Y1));axis([0,1000,0,1.0]);</p><p>　　title('濾波前信號(hào)

36、頻譜');</p><p>　　subplot(2,2,2);plot(abs(X));axis([0,1000,0,1.0]);</p><p>　　title('濾波后信號(hào)頻譜');</p><p>　　subplot(2,2,3);plot(z1);</p><p>　　title('濾波前信號(hào)波形

37、9;);</p><p>　　subplot(2,2,4);plot(x);</p><p>　　title('濾波前信號(hào)波形');</p><p>　　sound(x,fs,bits);</p><p><b>　　圖形分析如下：</b></p><p>　?。?）窗函數(shù)設(shè)計(jì)高通

38、濾波器</p><p><b>　　程序設(shè)計(jì)如下：</b></p><p>　　clear;close all</p><p>　　[z1,fs,bits]=wavread('d:\laoA.wav')</p><p>　　y1=z1(1:8192);</p><p>　　Y1=f

39、ft(y1);</p><p>　　fp=4800;fc=5000;As=100;Ap=1;Fs=8000;</p><p>　　wc=2*pi*fc/Fs; wp=2*pi*fp/Fs;</p><p>　　wdel=wc-wp;</p><p>　　beta=0.112*(As-8.7);</p><p>　　N=

40、ceil((As-8)/2.285/wdel);</p><p>　　wn= kaiser(N,beta); </p><p>　　ws=(wp+wc)/2/pi;</p><p>　　b=fir1(N-1,ws,'high',wn);</p><p>　　figure(1);</p><p>　　fr

41、eqz(b,1);</p><p>　　x=fftfilt(b,z1);</p><p>　　X=fft(x,8192);</p><p>　　figure(2);</p><p>　　subplot(2,2,1);plot(abs(Y1));axis([0,1000,0,1.0]);</p><p>　　title(

42、'濾波前信號(hào)頻譜');</p><p>　　subplot(2,2,2);plot(abs(X));axis([0,1000,0,1.0]);</p><p>　　title('濾波后信號(hào)頻譜');</p><p>　　subplot(2,2,3);plot(z1);</p><p>　　title('

43、濾波前信號(hào)波形');</p><p>　　subplot(2,2,4);plot(x);</p><p>　　title('濾波前信號(hào)波形');</p><p>　　sound(x,fs,bits);</p><p><b>　　圖形分析如下：</b></p><p>　　

44、（3）窗函數(shù)設(shè)計(jì)帶通濾波器</p><p><b>　　程序設(shè)計(jì)如下：</b></p><p>　　clear;close all</p><p>　　[z1,fs,bits]=wavread('d:\laoA.wav')</p><p>　　y1=z1(1:8192);</p><p

45、>　　Y1=fft(y1);</p><p>　　fp1=1200 ;fp2=3000 ;fc1=1000 ;fc2=3200 ;As=100 ;Ap=1 ;Fs=8000 ;</p><p>　　wp1=2*pi*fp1/Fs; wc1=2*pi*fc1/Fs; wp2=2*pi*fp2/Fs; wc2=2*pi*fc2/Fs;</p><p>　　wde

46、l=wp1-wc1;</p><p>　　beta=0.112*(As-8.7);</p><p>　　N=ceil((As-8)/2.285/wdel);</p><p>　　ws =[(wp1+wc1)/2/pi,(wp2+wc2)/2/pi];</p><p>　　wn= kaiser(N+1,beta); </p>&l

47、t;p>　　b=fir1(N,ws,wn);</p><p>　　figure(1);</p><p>　　freqz(b,1)</p><p>　　x=fftfilt(b,z1);</p><p>　　X=fft(x,8192);</p><p>　　figure(2);</p><p&g

48、t;　　subplot(2,2,1);plot(abs(Y1));axis([0,1000,0,1.0]);</p><p>　　title('濾波前信號(hào)頻譜');</p><p>　　subplot(2,2,2);plot(abs(X));axis([0,2000,0,0.0003]);</p><p>　　title('濾波后信號(hào)頻譜&#

49、39;)</p><p>　　subplot(2,2,3);plot(z1);</p><p>　　title('濾波前信號(hào)波形');</p><p>　　subplot(2,2,4);plot(x);</p><p>　　title('濾波前信號(hào)波形');</p><p>　　soun

50、d(x,fs,bits);</p><p><b>　　圖形分析如下：</b></p><p>　　（4）雙線性變換法設(shè)計(jì)低通濾波器</p><p><b>　?、龠x用butter</b></p><p><b>　　程序設(shè)計(jì)如下：</b></p><p&g

51、t;　　clear;close all</p><p>　　[z1,fs,bits]=wavread('d:\laoA.wav')</p><p>　　y1=z1(1:8192);</p><p>　　Y1=fft(y1);</p><p>　　fp=1000;fc=1200;As=100;Ap=1;Fs=8000;</

52、p><p>　　wc=2*fc/Fs; wp=2*fp/Fs;</p><p>　　[N,ws]=buttord(wc,wp,Ap,As);</p><p>　　[b,a]=butter(N,ws);</p><p>　　figure(1);</p><p>　　freqz(b,a,512,Fs);</p>

53、<p>　　x=filter(b,a,z1);</p><p>　　X=fft(x,8192);</p><p>　　figure(2);</p><p>　　subplot(2,2,1);plot(abs(Y1));axis([0,1000,0,1.0]);</p><p>　　title('濾波前信號(hào)頻譜');&

54、lt;/p><p>　　subplot(2,2,2);plot(abs(X));axis([0,1000,0,1.0]);</p><p>　　title('濾波后信號(hào)頻譜');</p><p>　　subplot(2,2,3);plot(z1);</p><p>　　title('濾波前信號(hào)波形');</p

55、><p>　　subplot(2,2,4);plot(x);</p><p>　　title('濾波前信號(hào)波形');</p><p>　　sound(x,fs,bits);</p><p><b>　　圖形分析</b></p><p><b>　　②選用cheby1</

56、b></p><p><b>　　程序設(shè)計(jì)如下：</b></p><p>　　clear;close all</p><p>　　[z1,fs,bits]=wavread('d:\laoA.wav')</p><p>　　y1=z1(1:8192);</p><p>　　Y1

57、=fft(y1);</p><p>　　fp=1000;fc=1200;As=100;Ap=1; ;Fs=8000;</p><p>　　wc=2*fc/Fs;wb=2*fp/Fs;</p><p>　　[n,wp]=cheb1ord(wc,wb,Ap,As);</p><p>　　[b,a]=cheby1(n,Ap,wp);</p&g

58、t;<p>　　figure(1);</p><p>　　freqz(b,a);</p><p>　　x=filter(b,a,z1);</p><p>　　X=fft(x,8192);</p><p>　　figure(2);</p><p>　　subplot(2,2,1);plot(abs(Y1))

59、;axis([0,1000,0,1.0]);</p><p>　　title('濾波前信號(hào)頻譜');</p><p>　　subplot(2,2,2);plot(abs(X));axis([0,4000,0,0.03]);</p><p>　　title('濾波后信號(hào)頻譜');</p><p>　　subplo

60、t(2,2,3);plot(z1);</p><p>　　title('濾波前信號(hào)波形');</p><p>　　subplot(2,2,4);plot(x);</p><p>　　title('濾波前信號(hào)波形');</p><p>　　sound(x,fs,bits);</p><p>

61、;<b>　　圖形分析如下：</b></p><p>　　（5），雙線性變換法設(shè)計(jì)高通濾波器</p><p><b>　?、龠x用butter</b></p><p><b>　　程序設(shè)計(jì)如下：</b></p><p>　　clear;close all</p>&

62、lt;p>　　[z1,fs,bits]=wavread('d:\laoA.wav')</p><p>　　y1=z1(1:8192);</p><p>　　Y1=fft(y1);</p><p>　　fc=4800 ;fp=5000 ;As=100;Ap=1;Fs=8000;</p><p>　　wc=2*fc/Fs;

63、wp=2*fp/Fs;</p><p>　　[N,ws]=buttord(wc,wp,Ap,As);</p><p>　　[b,a]=butter(N,ws,'high');</p><p>　　figure(1);</p><p>　　freqz(b,a,512,Fs);</p><p>　　x=fi

64、lter(b,a,z1);</p><p>　　X=fft(x,8192);</p><p>　　figure(2);</p><p>　　subplot(2,2,1);plot(abs(Y1));axis([0,1000,0,1.0]);</p><p>　　title('濾波前信號(hào)頻譜');</p><

65、p>　　subplot(2,2,2);plot(abs(X));axis([0,1000,0,1.0]);</p><p>　　title('濾波后信號(hào)頻譜');</p><p>　　subplot(2,2,3);plot(z1);</p><p>　　title('濾波前信號(hào)波形');</p><p>

66、　　subplot(2,2,4);plot(x);</p><p>　　title('濾波前信號(hào)波形');</p><p>　　sound(x,fs,bits);</p><p><b>　　圖形分析如下：</b></p><p><b>　　②選用cheby1</b></p&

67、gt;<p><b>　　程序設(shè)計(jì)如下：</b></p><p>　　clear;close all</p><p>　　[z1,fs,bits]=wavread('d:\laoA.wav')</p><p>　　y1=z1(1:8192);</p><p>　　Y1=fft(y1);<

68、;/p><p>　　fc=2800 ;fp=3000 ;As=100;Ap=1; Fs=8000;</p><p>　　wc=2*fc/Fs;wb=2*fp/Fs;</p><p>　　[n,wp]=cheb1ord(wc,wb,Ap,As);</p><p>　　[b,a]=cheby1(n,Ap,wp,'high');<

69、/p><p>　　figure(1);</p><p>　　freqz(b,a);</p><p>　　x=filter(b,a,z1);</p><p>　　X=fft(x,8192);</p><p>　　figure(2);</p><p>　　subplot(2,2,1);plot(abs(

70、Y1));axis([0,1000,0,1.0]);</p><p>　　title('濾波前信號(hào)頻譜');</p><p>　　subplot(2,2,2);plot(abs(X));axis([0,4000,0,0.03]);</p><p>　　title('濾波后信號(hào)頻譜');</p><p>　　su

71、bplot(2,2,3);plot(z1);</p><p>　　title('濾波前信號(hào)波形');</p><p>　　subplot(2,2,4);plot(x);</p><p>　　title('濾波前信號(hào)波形');</p><p>　　sound(x,fs,bits);</p><

72、p><b>　　圖形分析如下：</b></p><p>　?。?），雙線性變換法設(shè)計(jì)帶通濾波器</p><p><b>　?、龠x用butter</b></p><p><b>　　程序設(shè)計(jì)如下</b></p><p>　　clear;close all</p>

73、<p>　　[z1,fs,bits]=wavread('d:\laoA.wav')</p><p>　　y1=z1(1:8192);</p><p>　　Y1=fft(y1);</p><p>　　fp1=1200 ;fp2=3000; fc1=1000 ;fc2=3200 ;As=100;Ap=1; Fs=8000;</p>

74、;<p>　　wc=[2*fc1/Fs,2* fc2/Fs];wp=[2*fp1/Fs,2*fp2/Fs]; </p><p>　　[N,ws]=buttord(wc,wp,Ap,As);</p><p>　　[b,a]=butter(N,ws,'stop');</p><p>　　figure(1);</p><p

75、>　　freqz(b,a,512,Fs);</p><p>　　x=filter(b,a,z1);</p><p>　　X=fft(x,8192);</p><p>　　figure(2);</p><p>　　subplot(2,2,1);plot(abs(Y1));axis([0,1000,0,1.0]);</p>&

76、lt;p>　　title('濾波前信號(hào)頻譜');</p><p>　　subplot(2,2,2);plot(abs(X));axis([0,1000,0,1.0]);</p><p>　　title('濾波后信號(hào)頻譜');</p><p>　　subplot(2,2,3);plot(z1);</p><p&

77、gt;　　title('濾波前信號(hào)波形');</p><p>　　subplot(2,2,4);plot(x);</p><p>　　title('濾波前信號(hào)波形');</p><p>　　sound(x,fs,bits);</p><p><b>　　圖形分析如下：</b></p&

78、gt;<p><b>　?、谶x用cheby1</b></p><p><b>　　程序設(shè)計(jì)如下：</b></p><p>　　clear;close all</p><p>　　[z1,fs,bits]=wavread('d:\laoA.wav')</p><p>　　

79、y1=z1(1:8192);</p><p>　　Y1=fft(y1);</p><p>　　fp1=1200 ;fp2=3000; fc1=1000 ;fc2=3200 ;As=100;Ap=1; Fs=8000;</p><p>　　wc=[2*fc1/Fs,2* fc2/Fs];wb=[2*fp1/Fs,2*fp2/Fs]; </p><p

80、>　　[n,wp]=cheb1ord(wc,wb,Ap,As);</p><p>　　[b,a]=cheby1(n,Ap,wp,'stop');</p><p>　　figure(1);</p><p>　　freqz(b,a);</p><p>　　x=filter(b,a,z1);</p><p&

81、gt;　　X=fft(x,8192);</p><p>　　figure(2);</p><p>　　subplot(2,2,1);plot(abs(Y1));axis([0,1000,0,1.0]);</p><p>　　title('濾波前信號(hào)頻譜');</p><p>　　subplot(2,2,2);plot(abs(

82、X));axis([0,4000,0,0.03]);</p><p>　　title('濾波后信號(hào)頻譜');</p><p>　　subplot(2,2,3);plot(z1);</p><p>　　title('濾波前信號(hào)波形');</p><p>　　subplot(2,2,4);plot(x);</

83、p><p>　　title('濾波前信號(hào)波形');</p><p>　　sound(x,fs,bits);</p><p><b>　　圖形分析如下：</b></p><p><b>　　四、結(jié)果分析：</b></p><p><b>　　雙線性變換法分

84、析：</b></p><p>　　雙線性變換的主要優(yōu)點(diǎn)：雙線性變換不會(huì)出現(xiàn)由于高頻部分超過折疊頻率而混淆到低頻部分去的現(xiàn)象。</p><p>　　雙線性變換法的缺點(diǎn)：會(huì)產(chǎn)生頻率混碟現(xiàn)象，使數(shù)字濾波器的頻響偏移模擬濾波器的頻響。</p><p><b>　　窗函數(shù)法分析：</b></p><p>　　窗函數(shù)法：

85、相位響應(yīng)有嚴(yán)格的線性,不存在穩(wěn)定性問題, 設(shè)計(jì)簡(jiǎn)單。</p><p><b>　　五．實(shí)驗(yàn)思考</b></p><p>　　1．雙線性變換法中Ω和ω之間的關(guān)系是非線性的，在實(shí)驗(yàn)中你注意到這種非線性關(guān)系了嗎？從哪幾種數(shù)字濾波器的幅頻特性曲線中可以觀察到這種非線性關(guān)系？ </p><p>　　答：在雙線性變換法中，模擬頻率與數(shù)字頻率不再是線性關(guān)系，

86、所以一個(gè)線性相位模擬器經(jīng)過雙線性變換后得到的數(shù)字濾波器不再保持原有的線性相位了。如以上實(shí)驗(yàn)過程中，采用雙線性變化法設(shè)計(jì)的butter和cheby1數(shù)字濾波器，從圖中可以看到這種非線性關(guān)系。</p><p>　　2．能否利用公式完成脈沖響應(yīng)不變法的數(shù)字濾波器設(shè)計(jì)？為什么？</p><p>　　答：IIR數(shù)字濾波器的設(shè)計(jì)實(shí)際上是求解濾波器的系數(shù)和 ，它是數(shù)學(xué)上的一種逼近問題，即在規(guī)定意義上（通

87、常采用最小均方誤差準(zhǔn)則）去逼近系統(tǒng)的特性。如果在S平面上去逼近，就得到模擬濾波器；如果在z平面上去逼近，就得到數(shù)字濾波器。但是它的缺點(diǎn)是，存在頻率混迭效應(yīng)，故只適用于阻帶的模擬濾波器。</p><p><b>　　六．設(shè)計(jì)體會(huì)</b></p><p>　　本次的課程設(shè)計(jì)對(duì)我受益匪淺，讓我了解到自己的知識(shí)面實(shí)在太狹窄了。我是電子信息工程專業(yè)的一名學(xué)生，在以后的工作中，設(shè)

88、計(jì)是必不可少的。這次的課程設(shè)計(jì)讓我對(duì)以后的設(shè)計(jì)有了進(jìn)一步的了解，也讓我知道平時(shí)的學(xué)習(xí)范圍太過于狹隘，課外的學(xué)習(xí)必不可少。從在網(wǎng)上查資料，去圖書館找書，一直到最后完成自己的設(shè)計(jì)，耗費(fèi)了很久的時(shí)間和精力，讓自己的能力有了一定的提升。不管在以后的學(xué)習(xí)還是生活中，都要不斷的提高自己，運(yùn)用所學(xué)過的知識(shí)，解決一些最簡(jiǎn)單的問題。另外還意識(shí)到我們平時(shí)學(xué)習(xí)知識(shí)都太過于死板，只是看書做題，不理解它的真正含義，在課程設(shè)計(jì)中才會(huì)想遇到很多的問題而導(dǎo)致無從下手。

89、其次，通過這次的課設(shè)，讓我初次接觸了MATLAB，學(xué)會(huì)了用它來分析和處理信號(hào)，也讓我為以后在學(xué)習(xí)和生活中需要運(yùn)用它解決問題打下了良好的基礎(chǔ)。</p><p>　　這次的課程設(shè)計(jì)是從上大學(xué)以來的第二次課程設(shè)計(jì)，相比之下，這次比上次要順手一些，因?yàn)橛辛松洗慰偨Y(jié)的經(jīng)驗(yàn)。相信通過這次的課設(shè)，在以后的學(xué)習(xí)中，我會(huì)更加的努力加油，掌握老師傳授的知識(shí)，擴(kuò)大自己的閱讀面，讓以后的課設(shè)更加的順手，也更加完美！</p>

90、<p><b>　　六、參考文獻(xiàn)：</b></p><p>　　1.《數(shù)字信號(hào)處理》丁玉美，高西全等編著，西安：西安電子科技大學(xué)出版社</p><p>　　2.《數(shù)字信號(hào)處理》A.V.奧本海姆，R.W.謝弗著，北京：科學(xué)出版社</p><p>　　3.《數(shù)字信號(hào)處理——理論、算法與實(shí)現(xiàn)（第二版）》胡廣書編著，北京：電子工業(yè)出版社&l