數(shù)字信號(hào)處理課程設(shè)計(jì)--語(yǔ)音信號(hào)濾波去噪

1、<p>　　語(yǔ)音信號(hào)濾波去噪報(bào)告書(shū)</p><p>　　課 程： 數(shù) 字 信 號(hào) 處 理</p><p><b>　　指導(dǎo)老師: </b></p><p><b>　　完成組員：</b></p><p>　　完成日期： 2013.01.05 </p><

2、;p>　　摘 要 本課程設(shè)計(jì)主要是下載一段語(yǔ)音信號(hào)，繪制其波形并觀察其頻譜。然后在該語(yǔ)言信號(hào)中加一個(gè)噪音，利用布萊克曼和矩形窗窗設(shè)計(jì)一個(gè)FIR濾波器，對(duì)該語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行慮噪處理，然后比較濾波前后的波形與頻譜。在本課程設(shè)計(jì)中，是用MATLAB的集成環(huán)境完成一系列的設(shè)計(jì)。首先對(duì)加噪的語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行慮波去噪處理，再比較濾波前后的頻率響應(yīng)曲線，若一樣則滿足所設(shè)計(jì)指標(biāo)，否則不滿足。也可以調(diào)用函數(shù)sound聽(tīng)濾波前后其語(yǔ)音信號(hào)是否帶有噪聲。若

3、無(wú)噪聲也說(shuō)明該濾波器的設(shè)置也是成功的。</p><p>　　關(guān)鍵詞 語(yǔ)音信號(hào)；MATLAB； FIR濾波器；濾波去噪；</p><p><b>　　1 引 言</b></p><p>　　人們?cè)谡Z(yǔ)音通信的過(guò)程中將不可避免的會(huì)受到來(lái)自周圍環(huán)境的干擾，例如傳輸媒介引入的噪聲，通信設(shè)備內(nèi)部的電噪聲，乃至其他講話者的話音等。正因?yàn)橛羞@些干擾噪聲的存

4、在，接受者接受到的語(yǔ)音已不是原始的純凈語(yǔ)音信號(hào)，而是受噪聲干擾污染的帶噪聲語(yǔ)音信號(hào)。而本課程設(shè)計(jì)就是利用MATLAB集成環(huán)境用布萊克曼窗的方法設(shè)計(jì)一個(gè)FIR濾波器，對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行濾波去噪處理，并將慮噪前后的頻譜圖進(jìn)行對(duì)比。</p><p>　　1.1 課程設(shè)計(jì)目的</p><p>　　數(shù)字信號(hào)處理課程設(shè)計(jì)是數(shù)字信號(hào)處理課程的重要實(shí)踐性環(huán)節(jié)，是學(xué)生在校期間一次較全面的工程師能力訓(xùn)練，在實(shí)現(xiàn)學(xué)

5、生總體培養(yǎng)目標(biāo)中占有重要地位。綜合運(yùn)用本課程的理論知識(shí)進(jìn)行頻譜分析以及濾波器設(shè)計(jì)，通過(guò)理論推導(dǎo)得出相應(yīng)結(jié)論，并利用MATLAB作為編程工具進(jìn)行計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)，從而復(fù)習(xí)鞏固了課堂所學(xué)的理論知識(shí)，提高了對(duì)所學(xué)知識(shí)的綜合應(yīng)用能力，并從實(shí)踐上初步實(shí)現(xiàn)了對(duì)數(shù)字信號(hào)的處理。本課程設(shè)計(jì)能使學(xué)生對(duì)通信工程領(lǐng)域各種技術(shù)的DSP實(shí)現(xiàn)的設(shè)計(jì)有較熟練的掌握。且通過(guò)自身的實(shí)踐，對(duì)DSP的設(shè)計(jì)程序、內(nèi)容和方法有更深入的掌握，提高實(shí)際運(yùn)用的能力。并可綜合運(yùn)用這些知識(shí)解決

6、一定的實(shí)際問(wèn)題，使學(xué)生在所學(xué)知識(shí)的綜合運(yùn)用能力上以及分析問(wèn)題、解決問(wèn)題能力上得到一定的提高。</p><p>　　1.2課程設(shè)計(jì)的要求</p><p>　?。?）、錄制一段個(gè)人自己的語(yǔ)音信號(hào)，并對(duì)錄制的信號(hào)進(jìn)行采樣，畫(huà)出采樣后語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)域波形和頻譜圖。</p><p>　?。?）、給定濾波器的性能指標(biāo)，采用窗函數(shù)法和雙線性變換設(shè)計(jì)濾波器，并畫(huà)出濾波器的頻率響應(yīng)。&

7、lt;/p><p>　　（3）、用自己設(shè)計(jì)的濾波器對(duì)采集的信號(hào)進(jìn)行濾波，畫(huà)出濾波后信號(hào)的時(shí)域波形和頻譜，并對(duì)濾波前后的信號(hào)進(jìn)行對(duì)比，分析信號(hào)的變化并回放語(yǔ)音信號(hào)；</p><p>　?。?）、通過(guò)利用各種不同的開(kāi)發(fā)工具實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音信號(hào)的濾波去噪，掌握數(shù)字信號(hào)的分析方法和處理方法。而且通過(guò)課程設(shè)計(jì)能夠培養(yǎng)學(xué)生嚴(yán)謹(jǐn)?shù)目茖W(xué)態(tài)度，認(rèn)真的工作作風(fēng)和團(tuán)隊(duì)協(xié)作精神。</p><p>　　

8、（5）、在老師的指導(dǎo)下，要求獨(dú)立完成課程設(shè)計(jì)的全部?jī)?nèi)容，并按要求編寫(xiě)課程設(shè)計(jì)學(xué)年論文，能正確闡述和分析設(shè)計(jì)和實(shí)驗(yàn)結(jié)果。</p><p><b>　　1.3設(shè)計(jì)平臺(tái)</b></p><p>　　MATLAB名稱是有兩個(gè)英文單詞Matrix和Laboratory的前三個(gè)字母組成。MATLAB7.0是美國(guó)MathWorks公司開(kāi)發(fā)的優(yōu)秀計(jì)算軟件MATLAB的最新版本。MAT

9、LAB自20世紀(jì)80年代面世以來(lái)，以其強(qiáng)大的數(shù)值計(jì)算能力、優(yōu)秀的繪圖功能以及與其他軟件良好的交互功能在眾多的數(shù)學(xué)計(jì)算軟件中獨(dú)領(lǐng)風(fēng)騷，特別是它源代碼的開(kāi)放性使用戶可以二次開(kāi)發(fā)，受到了廣大使用者的格外贊賞。</p><p>　　MATLAB是一個(gè)為科學(xué)和工程計(jì)算機(jī)專門(mén)設(shè)計(jì)的交互式大型軟件，是一個(gè)可以完成各種精確計(jì)算和數(shù)據(jù)處理的、可視化的、強(qiáng)大的計(jì)算工具。它集圖和精確計(jì)算與一身，在應(yīng)用數(shù)學(xué)、物理、化工、機(jī)電工程、醫(yī)藥、

10、金融和其他需要進(jìn)行復(fù)雜數(shù)值計(jì)算的領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。它不僅是一個(gè)在各類工程設(shè)計(jì)中便于使用的計(jì)算工具，在世界各地的高等院校中十分流行，在各類工業(yè)應(yīng)用中更有不俗的表現(xiàn)。MATLAB可以幾乎所有的PC機(jī)和大型計(jì)算機(jī)上運(yùn)行，適用于Window、UNIX等多種系統(tǒng)平臺(tái)。本課程設(shè)計(jì)我們就可以直接誒使用MATLAB提供的模塊，實(shí)現(xiàn)模擬通信系統(tǒng)的仿真。</p><p>　　MATLAB軟件有很強(qiáng)的開(kāi)放性和適應(yīng)性。在保持內(nèi)核不變的

11、情況下，MATLAB可以針對(duì)不同的應(yīng)用學(xué)科推出相應(yīng)的工具箱，目前已經(jīng)推出了圖像處理工具箱、信號(hào)處理工具箱、小波工具箱、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱以及通信工具箱等多個(gè)學(xué)科的專用工具箱，極大的方便了不同學(xué)科的研究工作。國(guó)內(nèi)已有越來(lái)越多的科研和技術(shù)人員認(rèn)識(shí)到MABLAB的強(qiáng)大作用，并在不同領(lǐng)域內(nèi)使用MATLAB來(lái)快速實(shí)現(xiàn)科研構(gòu)想和提高工作效率。</p><p><b>　　2 設(shè)計(jì)原理</b></p&g

12、t;<p>　　2.1 FIR濾波器</p><p>　　FIR(Finite Impulse Response)濾波器：有限長(zhǎng)單位沖激響應(yīng)濾波器，是數(shù)字信號(hào)處理系統(tǒng)中最基本的元件，它可以在保證任意幅頻特性的同時(shí)具有嚴(yán)格的線性相頻特性，同時(shí)其單位抽樣響應(yīng)是有限長(zhǎng)的，因而濾波器是穩(wěn)定的系統(tǒng)。因此，F(xiàn)IR濾波器在通信、圖像處理、模式識(shí)別等領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用。</p><p>　

13、　FIR數(shù)字濾波器以其良好的線性特性被廣泛應(yīng)用于現(xiàn)代電子通信系統(tǒng)中，是數(shù)字信號(hào)處理的重要內(nèi)容之一。在實(shí)際信號(hào)處理中，往往要求系統(tǒng)兼具實(shí)時(shí)性和靈活性，而已有的一些軟件或硬件實(shí)現(xiàn)方案(如DSP)則難以同時(shí)達(dá)到這兩方面的要求。使用具有并行處理特性的FPGA來(lái)實(shí)現(xiàn)FIR濾波器，既有很強(qiáng)的實(shí)時(shí)性，又兼顧了靈活性，為數(shù)字信號(hào)處理提供了一種很好的解決方案。FIR濾波器系數(shù)計(jì)算較為繁瑣，在設(shè)計(jì)時(shí)借助Matlab工具箱，選擇合適的窗函數(shù)，可以方便地計(jì)算濾

14、波器系數(shù)，并分析其幅頻、相頻特性。</p><p>　　有限長(zhǎng)單位沖激響應(yīng)（FIR）濾波器有以下特點(diǎn)：</p><p>　　(1)、系統(tǒng)的單位沖激響應(yīng)h (n)在有限個(gè)n值處不為零；</p><p>　　(2)、系統(tǒng)函數(shù)H (z)在|z|>0處收斂，極點(diǎn)全部在z = 0處（因果系統(tǒng)）；</p><p>　　(3)、 結(jié)構(gòu)上主要是非遞歸結(jié)

15、構(gòu)，沒(méi)有輸出到輸入的反饋，但有些結(jié)構(gòu)中（例如頻率抽樣結(jié)構(gòu)）也包含有反饋的遞歸部分。</p><p>　　設(shè)FIR濾波器的單位沖激響應(yīng)h (n)為一個(gè)N點(diǎn)序列，0 ≤ n ≤ N —1，則濾波器的系統(tǒng)函數(shù)為：</p><p>　　H(z) = -n (2-1)</p><p>　　就是說(shuō)，它有（N—1）階極點(diǎn)在z = 0處，有

16、（N—1）個(gè)零點(diǎn)位于有限z平面的任何位置因此H(z)是永遠(yuǎn)穩(wěn)定的。穩(wěn)定和香味特性是FIR濾波器突出的優(yōu)點(diǎn)。FIR濾波器有以下幾種基本結(jié)構(gòu)：橫截型（卷積型、直接型）、級(jí)聯(lián)型、頻率抽樣型、快速卷積結(jié)構(gòu)。 </p><p>　　FIRDF的設(shè)計(jì)方法主要分為兩類：第一類是基于逼近理想濾波器特性的方法，包括窗函數(shù)法、頻率采樣法和等波紋最佳逼近法；第二類是最優(yōu)設(shè)計(jì)法。</p><p><b>

17、;　　2.2窗口設(shè)計(jì)法 </b></p><p>　　數(shù)字信號(hào)處理的主要數(shù)學(xué)工具是博里葉變換．而傅里葉變換是研究整個(gè)時(shí)間域和頻率域的關(guān)系。不過(guò)，當(dāng)運(yùn)用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)工程測(cè)試信號(hào)處理時(shí)，不可能對(duì)無(wú)限長(zhǎng)的信號(hào)進(jìn)行測(cè)量和運(yùn)算，而是取其有限的時(shí)間片段進(jìn)行分析。做法是從信號(hào)中截取一個(gè)時(shí)間片段，然后用觀察的信號(hào)時(shí)間片段進(jìn)行周期延拓處理，得到虛擬的無(wú)限長(zhǎng)的信號(hào)，然后就可以對(duì)信號(hào)進(jìn)行傅里葉變換、相關(guān)分析等數(shù)學(xué)處理。無(wú)線長(zhǎng)

18、的信號(hào)被截?cái)嘁院螅漕l譜發(fā)生了畸變，原來(lái)集中在f(0)處的能量被分散到兩個(gè)較寬的頻帶中去了(這種現(xiàn)象稱之為頻譜能量泄漏)。</p><p>　　為了減少頻譜能量泄漏，可采用不同的截取函數(shù)對(duì)信號(hào)進(jìn)行截?cái)?，截?cái)嗪瘮?shù)稱為窗函數(shù)，簡(jiǎn)稱為窗。</p><p>　　窗函數(shù)設(shè)計(jì)法的基本思路是用FIRDF逼近希望的濾波特性。設(shè)希望逼近的濾波器的頻率響應(yīng)函數(shù)為hd(ejω)，其單位脈沖響應(yīng)用hd(n)表示。

19、為了設(shè)計(jì)簡(jiǎn)單方便，通常選擇hd(ejω)為具有片段常數(shù)特性的理想濾波器。因此hd(n)是無(wú)限長(zhǎng)非因果序列，不能直接作為FIRDF的單位脈沖響應(yīng)。窗函數(shù)設(shè)計(jì)法就是截取hd(n)為有限長(zhǎng)的一段因果序列，并用合適的窗函數(shù)進(jìn)行加權(quán)做為FIRDF的單位脈沖響應(yīng)h(n)。下面介紹窗函數(shù)設(shè)計(jì)法的基本設(shè)計(jì)過(guò)程。</p><p>　　窗口設(shè)計(jì)法的主要工作是計(jì)算hd(n)和w(n)，但當(dāng)Hd(ejω)較為復(fù)雜時(shí)，hd(n)就不容易由

20、反付里葉變換求得。這時(shí)一般可用離散付里葉變換代替連續(xù)付里葉變換，求得近似值。</p><p>　　窗口法的設(shè)計(jì)步驟如下：</p><p>　?。?）、通過(guò)傅里葉變換忽的理想濾波器的單位脈沖響應(yīng)hd(n)。 </p><p>　　（2）、根據(jù)指標(biāo)選擇窗口形狀、大小和位置。確定窗口類型的主要依據(jù)是過(guò)渡帶寬和阻帶最小衰耗的指標(biāo)。 </p><p>

21、　?。?）、給定理想頻響由hd(ejω)和hd(n)，加窗得h(n)=w(n)hd(n)。 </p><p>　　（4）、檢驗(yàn)濾波器的性能。由h（n）求H (ejω) 是否在誤差容限之內(nèi)。如果不滿足，則返回第（2）步。 </p><p>　　以上步驟中hd(n)、H(ejω)的計(jì)算可采用傅氏變換的現(xiàn)成公式和程序，窗函數(shù)w(n)也是現(xiàn)成的。但整個(gè)設(shè)計(jì)過(guò)程不能一次完成，因?yàn)榇翱陬愋秃痛笮〉倪x擇

22、沒(méi)有解析公式可一次算出。整個(gè)設(shè)計(jì)可用計(jì)算機(jī)編程來(lái)做。</p><p>　　窗口法的優(yōu)點(diǎn)是簡(jiǎn)單，有閉合的公式可用，性能及參數(shù)都有表格資料可查，計(jì)算程序簡(jiǎn)單，較為實(shí)用。缺點(diǎn)是當(dāng)Hd(ejω)較為復(fù)雜時(shí)，hd(n)就不容易由反付里葉變換求得。邊界頻率因?yàn)榧哟暗挠绊懚灰卓刂啤?lt;/p><p>　　窗口函數(shù)對(duì)理想特性的影響：改變了理想頻響的邊沿特性，形成過(guò)渡帶，寬為 , 等于WR(ω

23、)的主瓣寬度；過(guò)渡帶兩旁產(chǎn)生肩峰和余振（帶內(nèi)、帶外起伏），取決于 WR(ω)的旁瓣，旁瓣多，余振多；旁瓣相對(duì)值大，肩峰強(qiáng)，與 N無(wú)關(guān)；N增加,過(guò)渡帶寬減小,肩峰值不變。因主瓣附近</p><p><b>　　(2-2)</b></p><p>　　其中x=Nω/2,所以N的改變不能改變主瓣與旁瓣的比例關(guān)系，只能改變WR（ω）的絕對(duì)值大小和起伏的密度，當(dāng)N增加時(shí)，幅值變

24、大，頻率軸變密，而最大肩峰永遠(yuǎn)為8.95%，這種現(xiàn)象稱為吉布斯（Gibbs）效應(yīng)。</p><p>　　肩峰值的大小決定了濾波器通帶內(nèi)的平穩(wěn)程度和阻帶內(nèi)的衰減，所以對(duì)濾波器的性能有很大的影響。改變窗函數(shù)的形狀，可改善濾波器的特性，窗函數(shù)有許多種，但要滿足以下兩點(diǎn)要求:窗譜主瓣寬度要窄，以獲得較陡的過(guò)渡帶；相對(duì)于主瓣幅度，旁瓣要盡可能小，使能量盡量集中在主瓣中，這樣就可以減小肩峰和余振，以提高阻帶衰減和通帶平穩(wěn)性。

25、但實(shí)際上對(duì)同樣長(zhǎng)度的窗這兩點(diǎn)不能兼得，一般總是通過(guò)增加主瓣寬度來(lái)?yè)Q取對(duì)旁瓣的抑制。</p><p><b>　　2.3 布萊克曼窗</b></p><p>　　布萊克曼窗的時(shí)域形式可表示為：</p><p>　　N(n) (2-3)</p><p><b>　　它的頻域特性為：</b>&

26、lt;/p><p><b>　　WRRR</b></p><p>　　RR (2-4)</p><p>　　其中為矩形窗函數(shù)的幅度頻率特性。</p><p>　　增加一個(gè)二次諧波余弦分量，可進(jìn)一步降低旁瓣，但主瓣寬度進(jìn)一步增加，為。加N可減少過(guò)渡帶。布萊克曼窗函數(shù)的最大旁瓣之比

27、主瓣值低57db，但是主瓣寬度是矩形窗函數(shù)的主瓣寬度的三倍。布萊克曼窗主瓣寬，旁瓣小，頻率識(shí)別精度最低，但幅值識(shí)別精度最高。</p><p><b>　　3.1 設(shè)計(jì)流程圖</b></p><p>　　本課程設(shè)計(jì)是對(duì)錄制的語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行加噪處理并分析加噪前后語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)域圖與頻域圖，再用布萊克曼窗設(shè)計(jì)一個(gè)FIR濾波器，而濾波器的設(shè)計(jì)必須符合其相應(yīng)的指標(biāo)，否則將不能濾掉加

28、入的噪聲。最后將濾波前后的波形圖進(jìn)行比較看是否相同。下面是整個(gè)課程設(shè)計(jì)的流程圖如圖3.1所示：</p><p>　　圖3.1語(yǔ)音信號(hào)的整個(gè)流程圖</p><p><b>　　3.3 濾波器設(shè)計(jì)</b></p><p>　　本課程設(shè)計(jì)就是要設(shè)計(jì)一個(gè)濾波器慮掉加入的噪聲，使其恢復(fù)原始的語(yǔ)音信號(hào)。而設(shè)計(jì)濾波器的方法有很多，例如：窗函數(shù)法、頻率采樣法、

29、脈沖響應(yīng)不變法和雙線性變換法。而本課程設(shè)計(jì)采用的是窗函數(shù)法設(shè)計(jì)FIR濾波器。而FIR濾波器的設(shè)計(jì)也有很多方法。在Matlab中，可以利用矩形窗、三角窗、漢寧窗、漢明窗、布萊克曼窗、凱塞窗等設(shè)計(jì)FIR濾波器。而本次采用的是布萊克曼窗來(lái)設(shè)計(jì)濾波器。</p><p><b>　　3.4運(yùn)行效果</b></p><p><b>　　3.5 結(jié)果分析</b>

30、;</p><p>　　要確定本課程設(shè)計(jì)是否成功就得看原始信號(hào)的頻域圖和時(shí)域圖與經(jīng)過(guò)濾波器后的語(yǔ)音</p><p>　　信號(hào)的頻域圖和時(shí)域圖是否一樣，若一樣則表示該設(shè)計(jì)是成功的，否則是不成功的。</p><p>　　在第一個(gè)圖中：第一幅圖和第二幅圖是原始語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)域圖和頻域圖,第三幅圖和第四幅圖是加入噪聲。從圖中可以看出，第一圖和第三圖相比因?yàn)榧尤朐肼暤木壒仕缘?/p>

31、三圖y軸的幅度要比第一圖要大，但其形狀還是基本沒(méi)有改變。而第二圖與第四圖相比多了一個(gè)尖銳脈沖。說(shuō)明原始語(yǔ)音信號(hào)加入噪聲是成功的。</p><p>　　在濾波器頻率特性的圖中可以看到：第一個(gè)圖是以db為單位的幅頻特性，第二圖是幅頻特性，第三個(gè)圖是濾波器的相頻特性，最后一個(gè)圖是濾波器的脈沖響應(yīng)。從圖中可以清楚的了解濾波器的幅頻和相頻特性。</p><p>　　在濾波前后信號(hào)比較的圖中我們可以得

32、到：原始的語(yǔ)音信號(hào)與濾波后的信號(hào)的圖基本一樣，只是濾波后的圖在原始信號(hào)的基礎(chǔ)上有所延遲。所以用布萊克曼窗設(shè)計(jì)的濾波器是符合要求的，也就是說(shuō)該課程設(shè)計(jì)是成功的。</p><p>　　再次，在利用自編函數(shù)計(jì)算理想帶阻濾波器的脈沖響應(yīng)，如果在MATLAB軟件中的Work下沒(méi)有定義，那么不能調(diào)用自編的函數(shù)，否則將會(huì)報(bào)錯(cuò)。</p><p>　　最后，在MATLAB軟件下編程時(shí)最好新建一個(gè)File文檔

33、。因?yàn)樵诰幊痰倪^(guò)程過(guò)有可能出現(xiàn)錯(cuò)誤，如果建一個(gè)文檔有助于程序出現(xiàn)錯(cuò)誤時(shí)可以在文檔中直接修改，這樣可以省很多的時(shí)間，又這個(gè)課程設(shè)計(jì)的程序多而繁雜，一不小心就有可能寫(xiě)錯(cuò)，如果在工作環(huán)境下修改這樣利于將所有的程序復(fù)制在課程設(shè)計(jì)中，而且還要對(duì)復(fù)制后的程序進(jìn)行刪除。</p><p><b>　　5 結(jié)束語(yǔ)</b></p><p>　　在這次設(shè)計(jì)中我學(xué)到了許多的東西。通過(guò)這次的設(shè)

34、計(jì)，不僅加深了我對(duì)課本基礎(chǔ)理論知識(shí)的理解，而且增強(qiáng)了我的實(shí)踐能力，同時(shí)更加認(rèn)識(shí)到理論知識(shí)和實(shí)踐結(jié)合的重要性。首先，更加深入理解了濾波器設(shè)計(jì)的各個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)，包括在什么情況下使用哪種方法設(shè)計(jì)FIR濾波器最好以及在選擇特定的窗函數(shù)進(jìn)行濾波器的設(shè)計(jì)時(shí)我們應(yīng)該怎樣確定其性能指標(biāo)；其次，更加深刻的認(rèn)識(shí)了語(yǔ)音原始信號(hào)與加噪后語(yǔ)音信號(hào)的波形及頻譜；再次，較大地提高了綜合運(yùn)用專業(yè)基礎(chǔ)知識(shí)及軟件設(shè)計(jì)能力，在一定程度上對(duì)自己的動(dòng)手能力有很大的幫助。</

35、p><p>　　雖然這次課程設(shè)計(jì)已經(jīng)完成了，但是遇到的困難也是很多的。其中最主要的問(wèn)題要屬怎樣設(shè)置濾波器的指標(biāo)問(wèn)題，如果指標(biāo)的設(shè)置有問(wèn)題那么后續(xù)的工作就不可能得到原始的語(yǔ)音信號(hào)。在設(shè)置過(guò)程中有很多次因?yàn)樵O(shè)置的參數(shù)不合適而導(dǎo)致設(shè)計(jì)的濾波器不能慮出單頻噪聲信號(hào)。所以在設(shè)計(jì)指標(biāo)問(wèn)題時(shí)一定要結(jié)合布萊克曼本身的特點(diǎn)還要考慮加入噪聲的頻率。其次就是一些函數(shù)的細(xì)節(jié)問(wèn)題。雖然在這次課程設(shè)計(jì)中遇到很多的困難，但通過(guò)自己查找有關(guān)資料以及

36、老師和同學(xué)的幫助下都一一解決了，而且在與同學(xué)交流的過(guò)程中使同學(xué)之間的感情更進(jìn)一步。這次設(shè)計(jì)不僅讓我學(xué)會(huì)如何獨(dú)立完成一項(xiàng)工作，而且提高了獨(dú)立解決問(wèn)題的能力，為以后的課程設(shè)計(jì)打下良好的基礎(chǔ)。</p><p>　　在此向幫助我的老師及熱心同學(xué)表示忠心的感謝！希望今后還能參加更多的課程設(shè)計(jì)，以鍛煉自己在各個(gè)方面的能力，尤其是綜合運(yùn)用專業(yè)基礎(chǔ)知識(shí)和實(shí)踐結(jié)合的能力。設(shè)計(jì)的過(guò)程中，我通過(guò)查閱大量有關(guān)資料，與同學(xué)交流經(jīng)驗(yàn)和自學(xué)，

37、并向老師請(qǐng)教等方式，使我學(xué)到了不少的東西，雖然有許多的辛酸，但是看到自己課程設(shè)計(jì)完成后心中的那份激動(dòng)是無(wú)法用言語(yǔ)來(lái)形容的。</p><p><b>　　參考文獻(xiàn)</b></p><p>　　[1]丁玉美,高西全，闊永紅.數(shù)字信號(hào)處理.第一版.西安：西安電子科技出版社,2001年</p><p>　　[2]陳后金.數(shù)字信號(hào)處理.第三版.北京： 高

38、等教育業(yè)出版社，2004年</p><p>　　[3]程佩青.數(shù)字信號(hào)處理教程.第四版.北京：清華大學(xué)出版社，2002年</p><p>　　[4]劉敏，魏玲.Matlab通信仿真與應(yīng)用.第二版. 北京：國(guó)防工業(yè)出版社，2001年</p><p>　　[5]張圣勤.MATLAB7.0實(shí)用教程.第三版.北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2006</p><p&

39、gt;<b>　　源程序；</b></p><p>　　%[x1,fs,bits]=wavread('D:\Êý×ÖÐźÅ\2\¶þ¼â°êÏÁÕ­(ÑÏÖØ).w

40、av');</p><p>　　[x1,fs,bits]=wavread('H:\ÓïÒôËزÄ\welcome.wav');</p><p>　　x1=x1+0.001*randn(size(x1));</p><p>　　sound(x1,fs,bits);

41、 % fs = 11025 bits = 8</p><p>　　figure(1);</p><p>　　plot(x1);%×öԭʼÓïÒôÐźŵÄʱÓò

42、5;¼ÐÎ</p><p>　　title('ԭʼÓïÒôÐźÅ');</p><p>　　xlabel('ʱ¼ä t');</p><p&g

43、t;　　ylabel('ÒôÁ¿ n');</p><p>　　figure(2);</p><p>　　y1=fft(x1);%×ölength(x1)µãµÄFFT</p><p>　　y1=fftshift(y1); %ƽ&

44、#210;Æ£¬ÊÇƵÂÊÖÐÐÄΪ0</p><p>　　derta_fs = fs/length(x1); %ÉèÖÃƵÆ׵ļä&#

45、184;ô£¬·Ö±æÂÊ</p><p>　　plot([-fs/2:derta_fs: fs/2-derta_fs],abs(y1));%»­³öԭʼÓïÒôÐź&#

46、197;µÄƵÆ×ͼ</p><p>　　title('ԭʼÓïÒôÐźŵÄƵÆ×');</p><p&g

47、t;<b>　　grid on;</b></p><p>　　%µÍͨÂ˲¨£º½ØֹƵÂÊ2000£¬×è´øË¥¼

48、;õ20dB£¬¹ý¶É´ø¿í0.1¦Ð</p><p><b>　　fc1=2000;</b></p><p>　　N1=2*pi*0.9/(0.1*pi)</p><p>　　wc1=2*pi*fc1/fs;&

49、lt;/p><p>　　if rem(N1,2)==0</p><p><b>　　N1=N1+1;</b></p><p><b>　　end</b></p><p>　　Window= boxcar (N1+1); %³¤¶ÈΪN1

50、81;ľØÐδ°Window</p><p>　　b1=fir1(N1,wc1/pi,Window);</p><p>　　figure(3);</p><p>　　freqz(b1,1,512);</p><p>　　title('¾Ø&#

51、208;δ°FIRÂ˲¨Æ÷µÄƵÂÊÏìÓ¦');</p><p>　　x1_low = filter(b1,1,x1);%¶ÔÐźŽ&

52、#248;ÐеÍͨÂ˲¨</p><p>　　figure(4);</p><p>　　plot(x1_low);</p><p>　　title('Ðźž­¹ý

53、0;ØÐδ°FIRÂ˲¨Æ÷(ʱÓò)');</p><p>　　figure(5);</p><p>　　plot([-fs/2:derta_fs:fs/2-derta_fs],abs(fftshift(fft(x1_low)

54、)));</p><p>　　title('Ðźž­¹ý¾ØÐδ°FIRÂ˲¨Æ÷£¨ÆµÓò£©');<

55、/p><p>　　sound(x1_low,fs,bits);</p><p>　　%µÍͨÂ˲¨£º½ØֹƵÂÊ2000£¬×è´øË&

56、#165;¼õ20dB£¬¹ý¶É´ø¿í0.1¦Ð</p><p><b>　　fc1=2000;</b></p><p>　　N1=2*pi*0.9/(0.1*pi)</p><p>　　wc1=2*p

57、i*fc1/fs;</p><p>　　if rem(N1,2)==0</p><p><b>　　N1=N1+1;</b></p><p><b>　　end</b></p><p>　　Window=blackman(N1+1);%³¤¶ÈÎ&#

58、170;N1µÄ²¼À­¿ËÂü´°Window</p><p>　　b1=fir1(N1,wc1/pi,Window);</p><p>　　figure(6);</p><p>　　freqz(b1,1,512);</p><

59、;p>　　title('²¼À­¿ËÂü´°FIRÂ˲¨Æ÷µÄƵÂÊÏìÓ¦');</p><p>　　x1_low = fil

60、ter(b1,1,x1);%¶ÔÐźŽøÐеÍͨÂ˲¨</p><p>　　figure(7);</p><p>　　plot(x1_low);</p><p>　　title(

61、'Ðźž­¹ý²¼À­¿ËÂü´°FIRÂ˲¨Æ÷(ʱÓò)');</p><p>　　figure(8);&l

62、t;/p><p>　　plot([-fs/2:derta_fs:fs/2-derta_fs],abs(fftshift(fft(x1_low))));</p><p>　　title('Ðźž­¹ý²¼À­¿ËÂü´