數(shù)字信號課程設(shè)計---語音信號的處理與濾波

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1、　　數(shù)字信號處理課程設(shè)計　　說明書　　設(shè)計題目語音信號的處理與濾波　　系別計算機(jī)工程系　　專業(yè)班級通信061　　學(xué)生姓名

2、 　　學(xué) 號 　　指導(dǎo)教師 　　日期日　　摘要：本文主要利用MATLAB工具采用雙線性法和窗函數(shù)法設(shè)計IIR濾波器和FIR數(shù)字濾波器，并通過所設(shè)計的濾波器進(jìn)行語音信

3、號濾波分析，初步學(xué)會信號處理的過程和分析問題的能力。　　關(guān)鍵詞：MATLAB 濾波器設(shè)計 　　一．引言　　隨著信息時代和數(shù)字世界的到來，數(shù)字信號處理已成為今一門極其重要的學(xué)科和技術(shù)領(lǐng)域。數(shù)字信號處理在通信語音、圖像、自動控制、雷達(dá)、軍事、航空航天、醫(yī)療和家用電器等眾多領(lǐng)域得

4、到了廣泛的應(yīng)用。在數(shù)字信號處理應(yīng)用中，數(shù)字濾波器十分重要并已獲得廣泛應(yīng)用。　　二．MATLAB工具簡介　　1．MATLAB是矩陣實驗室（Matrix　Laboratory）之意，現(xiàn)已發(fā)展成為適合多學(xué)科，多種工作平臺的功能強大的大型軟件，已經(jīng)成為線性代數(shù)，自動控制理論，數(shù)理統(tǒng)計，數(shù)字信號處理，時間序列分析，動態(tài)系統(tǒng)仿真等高級課程的基本教學(xué)工具；</p

5、>　　2．MATLAB的語言特點　　（1）。語言簡潔緊湊，使用方便靈活，庫函數(shù)極其豐富。MATLAB程序書寫形式自由，利用起豐富的庫函數(shù)避開繁雜的子程序編程任務(wù)，壓縮了一切不必要的編程工作。由于庫函數(shù)都由本領(lǐng)域的專家編寫，用戶不必?fù)?dān)心函數(shù)的可靠性。　　（2）運算符豐富。由于MATLAB是用C語言編寫的，MATLAB提供了和C語

6、言幾乎一樣多的運算符，靈活使用MATLAB的運算符將使程序變得極為簡短。 　?。?）MATLAB既具有結(jié)構(gòu)化的控制語句（如for循環(huán)，while循環(huán)，break語句和if語句），又有面向?qū)ο缶幊痰奶匦浴?　?。?）程序限制不嚴(yán)格，程序設(shè)計自由度大。例如，在MATLAB里，用戶無需對矩陣預(yù)定義就可使用。 　?。?）

7、程序的可移植性很好，基本上不做修改就可在各種型號的計算機(jī)和操作系統(tǒng)上運行。 　?。?）MATLAB的圖形功能強大。在FORTRAN和C語言里，繪圖都很不容易，但在MATLAB里，數(shù)據(jù)的可視化非常簡單。MATLAB還具有較強的編輯圖形界面的能力。 　?。?）MATLAB的缺點是，它和其他高級程序相比，程序的執(zhí)行速度較慢。由于MATLAB的程序不用編譯等預(yù)處

8、理，也不生成可執(zhí)行文件，程序為解釋執(zhí)行，所以速度較慢。 　?。?）功能強大的工具箱是MATLAB的另一特色。MATLAB包含兩個部分：核心部分和各種可選的工具箱。核心部分中有數(shù)百個核心內(nèi)部函數(shù)。其工具箱又分為兩類：功能性工具箱和學(xué)科性工具箱。功能性工具箱主要用來擴(kuò)充其符號計算功能，圖示建模仿真功能，文字處理功能以及與硬件實時交互功能。功能性工具箱用于多種學(xué)科。而學(xué)科性工具箱是專業(yè)性比較強的，如c

9、ontrol,toolbox,signl proceessing toolbox,commumnication toolbox等。　　（9）源程序的開放性。開放性也許是MATLAB最受人們歡迎的特點。除內(nèi)部函數(shù)以外，所有MATLAB的核心文件和工具箱文件都是可讀可改的源文件，用戶可通過對源文件的修改以及加入自己的文件構(gòu)成新的工具箱。<p

10、>　　三．設(shè)計目的　　通過對課程設(shè)計，對信號的采集，處理，傳輸，顯示，存儲和分析等有一個系統(tǒng)的掌握和理解。鞏固和運用在數(shù)字信號處理課程中所學(xué)的理論知識和實驗技能，掌握最基本的數(shù)字信號處理的理論和方法，培養(yǎng)發(fā)現(xiàn)問題，分析問題和解決問題的能力。　　四．設(shè)計理論依據(jù)</p&

11、gt;　　采樣頻率，采樣位數(shù)的概念，采樣定理；時域信號的DFT，F(xiàn)FT及頻譜分析；數(shù)字濾波器的設(shè)計原理和方法。　　五．設(shè)計過程（設(shè)計步驟）　　1．語音信號的采集及頻譜分析　　用WINDOWS下的錄音機(jī)，用單聲道錄制一段音樂或聲音，時間在5S內(nèi)。然后MATLAB軟件平臺下，利用函數(shù)WAVREA

12、D對語音信號進(jìn)行采樣，記住采樣頻率和采樣點數(shù)。對語音信號進(jìn)行快速傅立葉變換，在一個窗口同時畫出信號的時域波形圖和頻譜圖，分析語音信號的頻譜特點。　　程序如下：　　[y,fs,bits]=wavread('music.wav',[1024 61500]);　　s

13、ound(y,fs,bits);　　Y=fft(y); plot(y);　　figure(1); title('語音信號的時域波形');　　grid　　figure(2);

14、　plot(abs(Y)); title('語音信號的頻譜特性');　　grid　　圖形如下：　　2：設(shè)計數(shù)字濾波器　　給出個濾波器的性能指標(biāo)

15、：　?。?）低通濾波器性能指標(biāo) fb=1000HZ,fc=1200HZ,As=100dB,Ap=1dB　?。?) 高通濾波器性能指標(biāo) fb=2800HZ,fc=3000HZ,As=100dB,Ap=1dB　　（3）帶通濾波器性能指標(biāo) fb1=1200HZ,fc1=1000HZ, fb2=2800HZ,fc2=30

16、00HZ As=100dB,Ap=1dB　　用窗函數(shù)法和雙線性變換法設(shè)計以上要求的3種數(shù)字濾波器繪制個濾波器的頻率響應(yīng)。　　IIR低通濾波器，程序如下：　　Ap=1; As=100; fs=4000;fb=1000;fc=1200;　　%頻率預(yù)畸<

17、/b>　　wb=(fb/fs)*2*pi;%臨界頻率采用角頻率表示　　wc=(fc/fs)*2*pi;%臨界頻率采用角頻率表示　　OmegaP=2*fs*tan(wb/2);　　OmegaS=2*fs*tan(wc/2);

18、　[n,wn]=buttord(OmegaP,OmegaS,Ap,As,'s');　　[b,a]=butter(n,wn,'s');　　[bz,az]=bilinear(b,a,fs);%映射為數(shù)字的　　[H,W]=freqz(bz,az);%繪出頻率響應(yīng)&

19、lt;p>　　plot(W*fs/(2*pi),abs(H));　　title('IIR低通濾波器');　　IIR高通濾波器，程序如下：　　fs=22050;Ap=1;As=100;fb=5000;fc=4800;　　wb=(fb/fs)*2*pi;

20、%臨界頻率采用角頻率表示　　wc=(fc/fs)*2*pi;%臨界頻率采用角頻率表示　　OmegaP=2*fs*tan(wb/2);　　OmegaS=2*fs*tan(wc/2);　　[n,wn]=cheb1ord(OmegaP,OmegaS,Ap,As,'s&#

21、39;);　　[b,a]=cheby1(n,Ap,wn,'high','s');　　[bz,az]=bilinear(b,a,fs);%映射為數(shù)字的　　[H,W]=freqz(bz,az);%繪出頻率響應(yīng)　　f=W/pi*11025;

22、 　　plot(f,20*log10(abs(H)));　　title('IIR高通濾波器');　　IIR帶通濾波器，程序如下：　　fb1=1200;fb2=3000;fc1=1000;fc2=3200;　　A

23、p=1;As=100;fs=8000;　　wb1=(fb1/fs)*2*pi; wb2=(fb2/fs)*2*pi;　　wc1=(fc1/fs)*2*pi; wc2=(fc2/fs)*2*pi;　　OmegaP1=2*fs*tan(wb1/2); OmegaP2=2*fs*tan(wb2/2);

24、;　　OmegaS1=2*fs*tan(wc1/2); OmegaS2=2*fs*tan(wc2/2);　　[n,wn]=cheb1ord([OmegaP1,OmegaP2],[OmegaS1,OmegaS2],Ap,As,'s');　　[b,a]=cheby1(n,Ap,wn,'bandpass',

25、's');　　[bz,az]=bilinear(b,a,fs);%映射為數(shù)字的　　[H,W]=freqz(bz,az);%繪出頻率響應(yīng)　　f=fs*W/pi/2;　　plot(f,20*log10(abs(H)));

26、;　　title('IIR帶通濾波器');　　FIR低通濾波器，程序如下：　　fb=1000;fc=1200;fs=22050;　　beta=10.056;　　wb=2*pi*fb/fs;　　wc=2*pi*fc/

27、fs;　　width=wc-wb;　　wn=(wb+wc)/2;　　n=ceil(12.8/width*pi);　　b=fir1(n,wn/pi,kaiser(n+1,beta));　　[H,W]=freqz(b);</p&

28、gt;　　f=fs*W/pi/2;　　plot(f,20*log10(abs(H)));　　grid on;　　FIR高通濾波器，程序如下：　　fb=5000;fc=4800;fs=22050;

29、;　　[n,Wn,beta,typ]=kaiserord([fc, fb],[0 1],[0.001 0.001],fs);　　b=fir1(n,Wn,typ,kaiser(n+1,beta),'noscale');　　[H,W]=freqz(b);　　f=fs*W/pi/2

30、;　　%f=W/pi*(fs/2);　　plot(f,20*log10(abs(H)));　　title('FIR高通濾波器'); 　　grid on;　　FIR帶通濾波器，程

31、序如下：　　fs=12000;　　fcuts=[1000,1200,3000,3200];　　mags=[0,1,0];　　devs=[0.01,0.0078,0.01];　　[n,wn,be

32、ta,ftype]=kaiserord(fcuts,mags,devs,fs);　　n=n+rem(n,2);　　b=fir1(n,wn,ftype,kaiser(n+1,beta),'noscale');　　[H,W]=freqz(b,1,1024,fs);<p&g

33、t;　　plot(W,abs(H));　　title('FIR帶通濾波器');　　各濾波器的圖形如下：　　3：用濾波器對信號進(jìn)行濾波　　IIR低通濾波器濾波，程序如下：　　Ap=1; As=100; fs=4000

34、;fb=1000;fc=1200;　　%頻率預(yù)畸　　wb=(fb/fs)*2*pi;%臨界頻率采用角頻率表示　　wc=(fc/fs)*2*pi;%臨界頻率采用角頻率表示　　OmegaP=2*fs*tan(wb/2);

35、;　　OmegaS=2*fs*tan(wc/2);　　[n,wn]=buttord(OmegaP,OmegaS,Ap,As,'s');　　[b,a]=butter(n,wn,'s');　　[bz,az]=bilinear(b,a,fs);%映射為數(shù)字的<

36、/p>　　[H,W]=freqz(bz,az);%繪出頻率響應(yīng)　　plot(W*fs/(2*pi),abs(H));　　title('IIR低通濾波器');　　[y,fs,bits]=wavread('music.wav');&l

37、t;p>　　x=filter(bz,az,y);　　plot(x);title('濾波后的波形');　　grid on　　X=fft(x);　　plot(abs(X));ti

38、tle('濾波后的頻譜');　　grid on　　IIR高通濾波器濾波，程序如下：　　fs=22050;Ap=1;As=100;fb=5000;fc=4800;　　wb=(fb/fs)*2*pi;%臨界頻率采用角頻率表

39、示　　wc=(fc/fs)*2*pi;%臨界頻率采用角頻率表示　　OmegaP=2*fs*tan(wb/2);　　OmegaS=2*fs*tan(wc/2);　　[n,wn]=cheb1ord(OmegaP,OmegaS,Ap,As,'s');</p

40、>　　[b,a]=cheby1(n,Ap,wn,'high','s');　　[bz,az]=bilinear(b,a,fs);%映射為數(shù)字的　　[H,W]=freqz(bz,az);%繪出頻率響應(yīng)　　f=W/pi*11025; </p&g

41、t;　　plot(f,20*log10(abs(H)));　　title('IIR高通濾波器');　　grid on;　　[y,fs,bits]=wavread('music.wav');<p

42、>　　x=filter(bz,az,y);　　plot(x);title('濾波后的波形');　　grid on　　X=fft(x);　　plot(abs(X));title

43、('濾波后的頻譜');　　grid on　　IIR帶通濾波器濾波，程序如下：　　fb1=1200;fb2=3000;fc1=1000;fc2=3200;　　Ap=1;As=100;fs=8000;

44、　　wb1=(fb1/fs)*2*pi; wb2=(fb2/fs)*2*pi;　　wc1=(fc1/fs)*2*pi; wc2=(fc2/fs)*2*pi;　　OmegaP1=2*fs*tan(wb1/2); OmegaP2=2*fs*tan(wb2/2);　　OmegaS1=2*fs*tan

45、(wc1/2); OmegaS2=2*fs*tan(wc2/2);　　[n,wn]=cheb1ord([OmegaP1,OmegaP2],[OmegaS1,OmegaS2],Ap,As,'s');　　[b,a]=cheby1(n,Ap,wn,'bandpass','s');<p

46、>　　[bz,az]=bilinear(b,a,fs);%映射為數(shù)字的　　[H,W]=freqz(bz,az);%繪出頻率響應(yīng)　　f=fs*W/pi/2;　　plot(f,20*log10(abs(H)));　　title('IIR帶通濾波器');&

47、lt;/p>　　grid on;　　[y,fs,bits]=wavread('music.wav');　　x=filter(bz,az,y);　　plot(x);title('濾波后的波形');

48、　　grid on　　X=fft(x);　　plot(abs(X));title('濾波后的頻譜');　　grid on

49、　FIR低通濾波器濾波，程序如下：　　fb=1000;fc=1200;fs=22050;　　beta=10.056;　　wb=2*pi*fb/fs;　　wc=2*pi*fc/fs;　　width=wc-wb;

50、　　wn=(wb+wc)/2;　　n=ceil(12.8/width*pi);　　b=fir1(n,wn/pi,kaiser(n+1,beta));　　[H,W]=freqz(b);　　f=fs*W/pi/2;

51、　　%f=W/pi*(fs/2);　　plot(f,20*log10(abs(H)));　　title('FIR低通濾波器');　　grid on;　　[y,fs,bits]=wavread('music.wa

52、v');　　x=fftfilt(b,y);　　plot(x);title('濾波后的波形');　　grid on　　X=fft(x);<p&g

53、t;　　plot(abs(X));title('濾波后的頻譜');　　grid on　　FIR高通濾波器濾波，程序如下：　　fb=5000;fc=4800;fs=22050;　　[n,Wn,beta,typ]=kais

54、erord([fc, fb],[0 1],[0.001 0.001],fs);　　b=fir1(n,Wn,typ,kaiser(n+1,beta),'noscale');　　[H,W]=freqz(b);　　f=fs*W/pi/2;　　%f=W/pi*(f

55、s/2);　　plot(f,20*log10(abs(H)));　　title('FIR高通濾波器'); 　　grid on;　　[y,fs,bits]=wavread('music.wav');<

56、;/p>　　x=fftfilt(b,y);　　plot(x);title('濾波后的波形');　　grid on　　X=fft(x);　　plot(ab

57、s(X));title('濾波后的頻譜');　　grid on　　FIR帶通濾波器濾波，程序如下：　　fs=12000;　　fcuts=[1000,1200,3000,3200];

58、　　mags=[0,1,0];　　devs=[0.01,0.0078,0.01];　　[n,wn,beta,ftype]=kaiserord(fcuts,mags,devs,fs);　　n=n+rem(n,2);　　b=fir1(

59、n,wn,ftype,kaiser(n+1,beta),'noscale');　　[H,W]=freqz(b,1,1024,fs);　　plot(W,abs(H));　　title('FIR帶通濾波器');　　[y,fs,bits]=wav

60、read('music.wav');　　x=fftfilt(b,y);　　plot(x);title('濾波后的波形');　　grid on　　X=fft(x);&

61、lt;/p>　　plot(abs(X));title('濾波后的頻譜');　　grid on 　　4：回放語音信號　　對語音信號進(jìn)行回放，感覺濾波前后語音信號的變化。&l

62、t;p>　　Sound(x,fs,bits);　　五.總結(jié)與分析　　通過本次課程設(shè)計，使我們對信號的采集，處理，傳輸，顯示，存儲和分析等有一個系統(tǒng)的掌握和理解。同時可以看到濾波器在語音處理的重要性，學(xué)到了很多濾波器的設(shè)計方法，對MATLAB這個軟件有了進(jìn)一步的了解，鞏固和運用在數(shù)字信號處理課程中所學(xué)的理論知識和

63、實驗技能，掌握最基本的數(shù)字信號處理的理論和方法，提高了自己的發(fā)現(xiàn)問題，分析問題和解決問題的能力。　　參考文獻(xiàn)：　　張威編. MATLAB基礎(chǔ)與編程入門. 西安：西安電子科技大學(xué)出版社，2005　　鄒鯤，袁俊泉，編著. MATLAB 6.x信號處理. 北京：清華大學(xué)出版社，

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