【正文】 形 39。 %sound(y,FS,bits)。 title(39。)。 %回放噪音 figure(2)。 t=0:length(x)1。 axis([0,500,0,300])。) y=fft(x,3260)。 plot(x)。)。 懂得了 所有的事都得自己親手去操作才會(huì)在腦海中留下深刻的印象，這次課程設(shè)計(jì)讓我可以 更加 熟練 地 操作MATLAB 軟件，也了解了各種數(shù)字濾波器的功能的應(yīng)用，也加深了對(duì) MATLAB 認(rèn)識(shí)和理解。 一語(yǔ)音信號(hào)的數(shù)字濾波處理 第 40 頁(yè) 5 心得體會(huì) 在 這次 為期一周 的語(yǔ)音信號(hào)的數(shù)字濾波處理課程設(shè)計(jì) 中 ， 剛開(kāi)始覺(jué)得時(shí)間有點(diǎn)緊，對(duì)書(shū)本知識(shí)有點(diǎn)生疏，但真正做起來(lái)時(shí)，發(fā)現(xiàn)前期做的比較慢，后期越來(lái)越熟練，做的也越來(lái)越快。所設(shè)計(jì)濾波器及相應(yīng)添加的噪聲信號(hào)仿真圖如圖 所示。所設(shè)計(jì)濾波器及相應(yīng)添加的噪聲信號(hào)仿真圖如圖 所示。 圖 切比雪夫 低通濾波器分析圖 高通 一語(yǔ)音信號(hào)的數(shù)字濾波處理 第 37 頁(yè) 切比雪夫 高通濾波器可以實(shí)現(xiàn)對(duì)低頻噪聲進(jìn)行濾除，將混合信號(hào)恢復(fù)至原始信號(hào)，為驗(yàn)證此結(jié)論的正確 性，本次課程設(shè)計(jì)中我們添加噪聲信號(hào)，低頻噪聲zs0=*cos(2*pi*100*t/22050)于原始信號(hào)上，并使用自己設(shè)計(jì)的 切比雪夫 濾波器對(duì)其進(jìn)行處理，仿真結(jié)果證明所設(shè)計(jì)濾波器可實(shí)現(xiàn)要求。濾波后被污染的信號(hào)頻譜 39。 subplot(2,1,2)。 title(39。 sound(M,FS,bits)。 title(39。)。 一語(yǔ)音信號(hào)的數(shù)字濾波處理 第 34 頁(yè) plot([bz,az])。,blackman(N))。 N=N0+mod(N0+1,2)。 wp=2*pi*fp/FS。 數(shù)曲線 39。 wc=(wp+ws)/2/pi。 ws=2*pi*fs/FS。 title(39。)。 plot([bz,az])。)。 plot(f(1:1000),abs(M1(1:1000)))。濾波后被污染的信號(hào)波形 39。 %播放加窗后語(yǔ)音 figure(5)。)。 subplot(2,1,2)。 axis([100,200,])。 [h,w]=freqz(bz,az)。 N0=ceil(11*pi/Bt)。wup=500*2*pi/FS。 title(39。h(n)波形 39。 subplot(2,1,1)。 wc=[(wls+wlp)/2/pi,(wus+wup)/2/pi]。wus=1500*2*pi/FS。)。 subplot(2,1,2)。 title(39。 sound(M,FS,bits)。 title(39。)。 plot([bz,az])。 [bz,az]=fir1(N1,wc,blackman(N))。 Bt=wswp。 給被污染的信號(hào)加窗： fp=500。 axis([0,3500,400,2])。h(n)波形 39。 subplot(2,1,1)。 wc=(wp+ws)/2/pi。 ws=2*pi*fs/FS。)。 subplot(2,1,2)。 title(39。 sound(M,FS,bits)。 figure(4)。 [a,b,c,d]=zp2ss(z,p,k)。 [n,wc]=cheb2ord(wp,ws,rp,rs,39。 ws=2*pi*150。 一語(yǔ)音信號(hào)的數(shù)字濾波處理 第 25 頁(yè) figure(4)。 [a,b,c,d]=zp2ss(z,p,k)。 [n,wc]=cheb2ord(wp,ws,rp,rs,39。 ws=2*pi*150。 title(39。)。 subplot(2,1,1)。 [Bz,Az]=impinvar(B,A,Fs)。) title(39。頻率（ Hz） 39。 Hk=freqs(B,A,wk)。s39。 [N1,wp1]=cheb1ord(wp,ws,Rp,As,39。) axis([0,160,5]) 給被污染的信號(hào)加帶通數(shù)字濾波器 MATLAB 程序： wp=2*pi*[100,500]。頻率（ Hz） 39。wk=2*pi*fk。 [B1,A1]=cheby1(N1,Rp,wp1,39。As=20。)。 subplot(2,1,2)。 title(39。 sound(M)。)。ylabel(39。 plot(fk/1000,20*log(abs(Hk)))。 fk=0:2020/512:2020。)。Rp=。ylabel(39。 plot(fk/1000,20*log(abs(Hk)))。)。s39。ws=2*pi*1500。)。 subplot(2,1,2)。 plot(y) title(39。)。 subplot(2,1,2)。 plot(zs0) title(39。 zs=*cos(2*pi*10000*t/22050)。 title(39。) y=fft(x,3260)。 plot(x)。)。 一語(yǔ)音信號(hào)的數(shù)字濾波處理 第 17 頁(yè) 采集語(yǔ)音信號(hào)，頻譜分析 將電腦 D:\media\ 這一聲音文件導(dǎo)入 MATLAB 軟件中，并使用 MATLAB繪出采樣后的語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)域波形和頻譜圖。title(39。 xa1=14*exp(14*sqrt(2)*pi*n).*sin(14*sqrt(2)*pi*n)。采樣頻率 66Hz39。 y2=fft(xaa,4096)。plot(abs(y1))。采樣后信號(hào) 39。 xaa=14*exp(14*sqrt(2)*pi*n).*sin(14*sqrt(2)*pi*n)。stem(n,pt)。) t=。 subplot(6,1,1)。stem(Y2)。Y139。 Y1=X1.*X2。stem(X2)。ylabel(39。 X1=fft(m1,25)。ylabel(39。)。 subplot(422)。stem(m1)。m1=m139。 一語(yǔ)音信號(hào)的數(shù)字濾波處理 第 11 頁(yè) 當(dāng) 循環(huán)卷積區(qū)間長(zhǎng)度 N=40 時(shí)，運(yùn)行結(jié)果圖： 一語(yǔ)音信號(hào)的數(shù)字濾波處理 第 12 頁(yè) 當(dāng) 循環(huán)卷積區(qū)間長(zhǎng)度 N=20 時(shí)，運(yùn)行結(jié)果圖： 一語(yǔ)音信號(hào)的數(shù)字濾波處理 第 13 頁(yè) 分析總結(jié)：由以上分析可知 ，當(dāng)循環(huán)卷積區(qū)間長(zhǎng)度大于 28時(shí)，不會(huì)出現(xiàn)混疊顯現(xiàn)；當(dāng)循環(huán)卷積長(zhǎng)度小于 28時(shí)，會(huì)出現(xiàn)混疊現(xiàn)象從而失真。 W=X*Y。 else X(i,n)=X(i1,n1)。 pause(2) for n=1:N if n==1 x1(n)=x(n)。 end if N==N1 x=x。 end M=input(39。 N1=length(x)。) 一語(yǔ)音信號(hào)的數(shù)字濾波處理 第 9 頁(yè) 演示結(jié)果： 一語(yǔ)音信號(hào)的數(shù)字濾波處理 第 10 頁(yè) 圓周卷積程序如下： clf。) ylabel(39。) yn1=conv(x1,xn2)。) ylabel(39。)。 for N=1:17 xm3=[zeros(1,N) fliplr(xn2) zeros(1,M)]。) title(39。 stem(n,xm2) xlabel(39。) ylabel(39。) xn2=[1, , , , , , , , , , ,]。 stem(n,xm1) xlabel(39。 yn=zeros(1,19)。利用 x2(n)= {1, , , , , , , , , , ,1}。 x2(n)的內(nèi)容和長(zhǎng)度自選。我我們用 一語(yǔ)音信號(hào)的數(shù)字濾波處理 第 6 頁(yè) 表示理想的選頻濾波器，它在通帶上具有單位增益和線性相位，在阻帶上具有零響應(yīng)。正確地選擇窗函數(shù)可以提高設(shè)計(jì)數(shù)字濾波器的性能，或者在滿足設(shè)計(jì)要求的情況下，減小 FIR數(shù)字濾波器的階次。這三種數(shù)字濾波器的設(shè)計(jì)步驟如下： (1)將數(shù)字濾波器 H(z)的技術(shù)指標(biāo)ω p和ω s，通過(guò)Ω =tan(ω /2)轉(zhuǎn)變?yōu)槟M濾波器G(s)的技術(shù)指標(biāo)Ω p 和Ω s，作歸一化處理后，得到η p=1，η s=Ω s/Ω p； (2)化解為模擬原型濾波器 G(s)的技術(shù)指標(biāo)； (3)設(shè)計(jì)模擬原型濾波器 G(p)； (4)將 G(p)轉(zhuǎn)換為模擬濾波器的轉(zhuǎn)移函數(shù) G(s)； (5)將 G(s)轉(zhuǎn)換成數(shù)字濾波器的轉(zhuǎn)移函數(shù) H(z) s=(z– 1)(z+1)。 (4)如果 G(j0)=1 那么 ，雙線性 Z變換滿足以上 4個(gè)條件的映射關(guān)系 ，其變換公式為： 雙線性 Z變換的基本思路是，首先將整個(gè) s平面壓縮到一條從 – π /Ts 到π /Ts 的帶寬為 2π /Ts的橫帶里，然后通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)的變換關(guān)系將橫帶變換成整個(gè) z平面上去，這樣就得到 s 平面與 z 平面間的一一對(duì)應(yīng)的單值關(guān)系。由于 的頻率映射關(guān)系是根據(jù) 推導(dǎo)的，所以使 jΩ軸每隔 2π /Ts便映射到單位圓上一周，利用沖激響應(yīng)不變法設(shè)計(jì)數(shù)字濾波器時(shí)可能會(huì)導(dǎo)致上述的頻域混疊現(xiàn)象。本次數(shù)字信號(hào)處理課程設(shè)計(jì)我們小組選用巴特沃思數(shù)字濾波器（ IIR）以及Blackman 窗數(shù)字濾波器（ FIR）。 (6) 掌握利用 MATLAB 對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行頻譜分析的方法。 設(shè)計(jì)要求 (1) (2) 熟悉離散信號(hào)和離散系統(tǒng)的時(shí)域特性。 5 進(jìn)行設(shè)計(jì)基本技能的訓(xùn)練，如查閱設(shè)計(jì)資料和手冊(cè)、程序的設(shè)計(jì)、調(diào)試等。 (5) 學(xué)會(huì)使用軟件 MATLAB，掌握其程序設(shè)計(jì)方法。數(shù)字濾波器從實(shí)現(xiàn)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)或者從單位沖激響應(yīng)分類(lèi)，可以分成無(wú)限長(zhǎng)單位沖激響應(yīng)，（ IIR）數(shù)字濾波器和有限長(zhǎng)單位沖激響應(yīng)（ FIR）數(shù)字濾波器。 基于雙線性 Z 變換法的 IIR 數(shù)字濾波器設(shè)計(jì) 本次數(shù)字信號(hào)處理課程設(shè)計(jì)我們小組選用巴特沃思數(shù)字濾波器（ IIR）以及 Blackman窗數(shù)字濾波器（ FIR）。 (3)這種映射是可逆的，既能由 G(s)得到 H(z)，也能由 H(z)得到 G(s)。 一語(yǔ)音信號(hào)的數(shù)字濾波處理 第 5 頁(yè) 數(shù)字高 通、帶通及帶阻 IIR 濾波器設(shè)計(jì) 除了低通數(shù)字濾波器之外，實(shí)際中還常常需要高通、帶通及帶阻數(shù)字濾波器。 設(shè)計(jì) Blackman窗數(shù)字濾波器的基本思想 FIR 數(shù)字濾波器的結(jié)構(gòu)與設(shè) 計(jì) FIR 濾波器通常采用窗函數(shù)方法來(lái)設(shè)計(jì)。因此這種方法的重點(diǎn)是選擇一個(gè)合適的窗函數(shù)和理想濾波器。 在頻域中，因果 FIR濾波器響應(yīng) 由 和窗響應(yīng)即： 一語(yǔ)音信號(hào)的數(shù)字濾波處理 第 7 頁(yè) 2 設(shè)計(jì)題第一部分 設(shè)計(jì)要求： ① 可輸入任意兩個(gè)序列 x1(n)、 x2(n)，指定 x1(n)為自己的學(xué)號(hào) ,例如x1(n)={2,0,1,2,5,7,0,5,0,1,1,4}。 ⑤ 在計(jì)算機(jī)操作系統(tǒng)下選一段聲音文件 (XP 系統(tǒng)在“ C:\WINDOWS\Media” )，讀取文件取 10ms 的聲音數(shù)據(jù)產(chǎn)生時(shí)域序列 x1(n),序列內(nèi)容自定義。 M=17。 subplot(3,2,1)。x1(m)39。m39。 subplot(3,2,3)。x2(Nm)39。)。 end xm3=[zeros(1,18) fliplr(xn2)] yn(19)=sum((xm1.*xm3)39。n39。分步求卷積 39。n39。調(diào)用函數(shù)直接求 39。 subplot(2,1,1) stem([x,zeros(1,28)])。 if N2N1 N=N2。 if M=N N=M。