【正文】 Fs)*2*pi。% 通帶截止頻率 fs2=70。注：要好好看實(shí)驗(yàn)中關(guān)于低通，高通，帶通，帶阻的設(shè)計(jì)代碼。[b,a]=butter(n,Wc,39。% 頻率預(yù)畸 OmegaS=2*Fs*tan(Ws/2)。Rs=25。2）雙線性法濾除第三個(gè)信號(hào)： Fs=256。[b,a]=butter(n,Wc,39。OmegaS=Ws*Fs。Rs=25。1）脈沖響應(yīng)不變法濾除第三個(gè)信號(hào)： Fs=256。脈沖響應(yīng)不變法的缺點(diǎn)： l 混疊失真效應(yīng)因此，只適用于限帶的模擬濾波器（例如衰減特性很好的低通或帶通濾波器），而且高頻衰減越快，混疊效應(yīng)越?。欢鴮?duì)于高通和帶阻濾波器，由于它們?cè)诟哳l部分不衰減，因此會(huì)產(chǎn)生混疊現(xiàn)象。最后可得（級(jí)聯(lián)型）：(s)=(s+)(s2++)五、脈沖響應(yīng)不變法（P177 ）156158頁脈沖響應(yīng)不變法的優(yōu)點(diǎn)：l 時(shí)域逼近。(2)阻帶截止頻率：Ωs=；阻帶最小衰減：As=16dB。將差分方程進(jìn)行Z變換，得到Y(jié)(z)=(a+b)Y(z)z－1－abY(z)z－2+X(z)z－2－(a+b)X(z)z－1+ab Y(z)ab(a+b)z+zH(z)==X(z)1(a+b)z1abz2按照Masson公式畫出直接型結(jié)構(gòu)如題3解圖（一）所示。式中x(n)和y(n)分別表示系統(tǒng)的輸入和輸出信號(hào)。① 長度為N的有限長序列 x(n)，其離散傅里葉變換 X(k)仍是一個(gè)長度為N 的有限長序列；② x(n)與X(k)是一個(gè)有限長序列離散傅里葉變換對(duì)，已知x(n)就能唯一地確定 X(k)；同樣已知X(k)也就唯一地確定x(n)。x(n)=x(n)RN(n)=x((n))NRN(n)x(n)=IDFT[X(k)]=X(k)W 229。~239。有限長序列的離散傅里葉變換（DFT）：N1236。)。))set(hObject,39。isequal(get(hObject,39。)returns contents of edit12 as text % str2double(get(hObject,39。axis([0,fre/2,min(yn),max(yn)])。)。信號(hào)濾波后的相頻特性39。stem(n1,yn,39。axis([0,fre/2,0,max(yn)])。)。信號(hào)濾波后的幅頻特性39。stem(n1,yn,39。yn2=fftfilt(hn,xn,512)。ylabel(39。)。n1=[0:length(yn)1]/length(yn)*2。)。w/π39。title(39。yn=20*log10(yn)。hn=fir1(N1,wc,39。elseBt=wpws。if(fpN0=ceil(*pi/Bt)。String39。fs=str2num(get(,39。)。axis([0,fre/2,min(yn),max(yn)])。)。信號(hào)濾波后的相頻特性39。stem(n1,yn,39。axis([0,fre/2,0,max(yn)])。)。信號(hào)濾波后的幅頻特性39。stem(n1,yn,39。yn2=fftfilt(hn,xn,512)。ylabel(39。)。n1=[0:length(yn)1]/length(yn)*2。)。w/π39。title(39。yn=20*log10(yn)。hn=fir1(N1,wc,39。elseBt=wpws。if(fpN0=ceil(*pi/Bt)。String39。fs=str2num(get(,39。)。axis([0,fre/2,min(yn),max(yn)])。)。信號(hào)濾波后的相頻特性39。stem(n1,yn,39。axis([0,fre/2,0,max(yn)])。)。信號(hào)濾波后的幅頻特性39。stem(n1,yn,39。yn2=fftfilt(hn,xn,512)。ylabel(39。)。n1=[0:length(yn)1]/length(yn)*2。)。w/π39。title(39。yn=20*log10(yn)。N=N0+mod(N0+1,2)。wp=2*fp/fre*pi。))。String39。function pushbutton6_Callback(hObject, eventdata, handles)xn=get(,39。相位39。xlabel(39。)。n1=[0:length(yn)1]/length(yn)*fre。|X(ejw)|39。xlabel(39。)。n1=[0:length(yn)1]/length(yn)*fre。)。w/π39。title(39。axes()。ylabel(39。)。axes()。hn=fir1(N1,wc,boxcar(N))。Bt=wswp。String39。fs=str2num(get(,39。)。defaultUicontrolBackgroundColor39。)。endfunction edit11_Callback(hObject, eventdata, handles)function edit11_CreateF(hObject, eventdata, handles)if ispcset(hObject,39。BackgroundColor39。,39。axis([0,fre/2,min(yn),max(yn)])。)。信號(hào)濾波后的相頻特性39。stem(n1,yn,39。axis([0,fre/2,0,max(yn)])。)。信號(hào)濾波后的幅頻特性39。stem(n1,yn,39。yn2=filter(Bz,Az,xn)。)。巴特沃茲的相頻特性39。)。w/π39。title(39。[H,w]=freqz(Bz,Az)。%求階數(shù)，截止頻率%[B,A]=butter(N,wc,39。ws=2*fs/fre。rs=str2num(get(,39。))。String39。fre=str2num(get(,39。))。elseset(hObject,39。BackgroundColor39。,get(0,39。white39。))。elseset(hObject,39。BackgroundColor39。,get(0,39。white39。)。頻率（Hz）39。title(39。stem(n4,yn4,39。)。頻率（Hz）39。%坐標(biāo)軸單位控制% title(39。%坐標(biāo)系編號(hào)% stem(n1,yn3,39。,xn)。%采樣頻率% t=0:1/fre:T。))。String39。f(3)=str2num(get(,39。))。))。elseset(hObject,39。BackgroundColor39。,get(0,39。white39。))。elseset(hObject,39。BackgroundColor39。,get(0,39。white39。))。elseset(hObject,39。BackgroundColor39。endfunction df_OpeningF(hObject, eventdata, handles, varargin) = hObject。amp。, [] ,...39。, df_OpeningF,...39。, mfilename,...39。每次課程設(shè)計(jì)都收獲頗多，而且每次都對(duì)自己的學(xué)習(xí)態(tài)度做一次調(diào)整，這個(gè)的作用確實(shí)是很大的，希望以后更加珍惜的課程設(shè)計(jì)的時(shí)間?？梢陨暇W(wǎng)，查閱圖書和matlab的本身的幫助文件，不斷嘗試，自己修改錯(cuò)誤，可以更好的反省。對(duì)數(shù)字信號(hào)本身內(nèi)容的理解來說，全書的內(nèi)容確實(shí)是可以融合在這兩個(gè)課程設(shè)計(jì)題目中的，一個(gè)是DFT運(yùn)用，另一個(gè)是濾波器的設(shè)計(jì)和利用。對(duì)課程設(shè)計(jì)也是一直保持很高興趣的，雖然有時(shí)為它焦頭爛額，但是也會(huì)因此有柳暗花明的喜悅，任何事情都折射著一個(gè)普通的道理——付出才有回報(bào)。幾天下來收獲是很多的，對(duì)數(shù)字信號(hào)處理有了一次全面的回顧，而且也看到了matlab的神秘面容。 子程序IIR濾波器FIR濾波器巴特沃斯濾波器矩形窗三角窗漢寧窗哈明窗 程序調(diào)試及運(yùn)行結(jié)果原始信號(hào)幅頻特性及相頻特性巴特沃斯的幅頻特性及相頻特性信號(hào)濾波后的幅頻特性及相頻特性矩形窗的幅頻特性及相頻特性信號(hào)濾波后的幅頻特性及相頻特性三角窗的幅頻特性及相頻特性信號(hào)濾波后的幅頻特性及相頻特性漢寧窗的幅頻特性及相頻特性信號(hào)濾波后的幅頻特性及相頻特性哈明窗的幅頻特性及相頻特性信號(hào)濾波后的幅頻特性及相頻特性 結(jié)果分析及問題分析用雙線性變換法設(shè)計(jì)無限脈沖響應(yīng)數(shù)字濾波器（IIF DF）時(shí)，先把數(shù)字濾波器指標(biāo)轉(zhuǎn)換成模擬濾波器的指標(biāo)，然后根據(jù)模擬濾波器的指標(biāo)設(shè)計(jì)模擬濾波器，再經(jīng)過線性變換把模擬濾波器轉(zhuǎn)換成數(shù)字濾波器。但是在一些函數(shù)操作行會(huì)受一些限制，比如函數(shù)參數(shù)的傳遞，目前來說還是采用全局變量才能完成。需要注意FIR和IIR對(duì)參數(shù)的不同利用。,wn)。wn=blackman(N+1)。%wdel為窗函數(shù)的過渡帶寬，h對(duì)應(yīng)不同窗函數(shù)的值 wn=boxcar(N+1)。[B,A]=butter(N,Wc,’property’)。濾波器的設(shè)計(jì)：根據(jù)以上技術(shù)指標(biāo)（通帶截止頻率、通帶最大衰減、阻帶截止頻率、阻帶最小衰減），設(shè)計(jì)數(shù)字濾波器，生成相應(yīng)的濾波器系數(shù)，并畫出對(duì)應(yīng)的濾波器幅頻特性與相頻特性。% 采樣間隔N=1024。% 頻率1f2=50。采樣頻率fs=3000。在輸入信號(hào)確定后，要對(duì)其進(jìn)行頻譜分析，從而確定濾波器的參數(shù)和類型（低通、高通、帶通、帶阻），此模塊作用也就完成，將數(shù)據(jù)分別用全局變量傳遞給下面的模塊。濾波模塊不調(diào)用濾波函數(shù)，實(shí)現(xiàn)濾波功能根據(jù)濾波器類型的不同，有兩種方式可以選擇，一種是通過差分方程運(yùn)算，一種是通過線性卷積運(yùn)算。特別在實(shí)現(xiàn)窗函數(shù)濾波器時(shí)，各個(gè)函數(shù)的主要區(qū)別是不同的頻率采樣，可以通過選擇結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)，簡(jiǎn)化程序。對(duì)濾波器的設(shè)計(jì)分兩類：FIR和IIR，二則所需的函數(shù)及設(shè)計(jì)方法不同。動(dòng)態(tài)輸入，即輸入由一系列頻率的正弦信號(hào)相加的組成的信號(hào)，需要經(jīng)過采樣的，注意在設(shè)置采樣頻率時(shí)一定要符合奈奎斯特準(zhǔn)則，提高采樣點(diǎn)數(shù)，增加頻譜分辨率。因?yàn)榇嗽O(shè)計(jì)相對(duì)復(fù)雜，分模塊設(shè)計(jì)，通過參數(shù)傳遞和接口實(shí)現(xiàn)分模塊設(shè)計(jì)即檢驗(yàn)，提高程序的穩(wěn)定性與健壯性。第二章 設(shè)計(jì)分析此題目的實(shí)現(xiàn)可分為三個(gè)某塊的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)：輸入信號(hào)模塊，設(shè)計(jì)濾波器模塊，濾波模塊?？梢赃x擇使用重疊相加或重疊保留法進(jìn)行卷積運(yùn)算，并動(dòng)態(tài)展示卷積運(yùn)算的詳細(xì)過程。⑶ 濾波器設(shè)計(jì)—根據(jù)IIR/FIR 數(shù)字濾波器技術(shù)指標(biāo)設(shè)計(jì)濾波器，生成相應(yīng)的濾波器系數(shù)，并展示對(duì)應(yīng)的濾波器幅頻（衰減）、相頻特性。FIR濾波器的設(shè)計(jì)不能借助于模擬濾波器，也有兩類設(shè)計(jì)方法，一是窗函數(shù)法，二是頻率采樣法。主要分為兩種：有限脈沖響應(yīng)FIR和無限脈沖響應(yīng)IIR。數(shù)字濾波器與模擬濾波器相比數(shù)字濾波器具有精度高、穩(wěn)定、體積小、重量小、靈活等特點(diǎn)。IIR濾波器的設(shè)計(jì)主要有兩類，一是借助于模擬濾波器設(shè)計(jì)進(jìn)行，二是直接在頻域或時(shí)域中進(jìn)行設(shè)計(jì)。⑵ 頻譜分析—使用FFT 對(duì)產(chǎn)生的測(cè)試信號(hào)進(jìn)行頻譜分析并展示其幅頻、相頻特性，指定需要濾除或保留的頻帶，通過選擇濾波器類型（IIR/FIR），確定對(duì)應(yīng)的濾波器（低通、高通、帶通、帶阻）技術(shù)指標(biāo)。① IIR DF：要求通過差分方程迭代實(shí)現(xiàn)濾波，未知初值置零處理； ② FIR DF：要求通過快速卷積實(shí)現(xiàn)濾波。選做部分將一段語音作為測(cè)試信號(hào)，通過頻譜展示和語音播放，對(duì)比分析濾波前后語音信號(hào)的變化，進(jìn)一步加深對(duì)數(shù)字信號(hào)處理的理解。先設(shè)計(jì)輸入模塊。采用文件的讀取就可以實(shí)現(xiàn)，比較容易。第一步需要總結(jié)設(shè)計(jì)濾波器需要哪些參數(shù)，通過學(xué)習(xí)可以總結(jié)，所有濾波器的參數(shù)有四個(gè)：通帶截止頻率、阻帶截止頻率、通帶最大衰減、阻帶最小衰減。通過調(diào)用不同的函數(shù)來實(shí)現(xiàn)濾波器的設(shè)計(jì)。如果性能符合要求，則將系數(shù)傳遞給濾波模塊。 在matlab中實(shí)現(xiàn)的分析輸入模塊通過讀取文件和直接輸入數(shù)據(jù)運(yùn)算可以很容易實(shí)現(xiàn)。頻率f3=200。n=1:N 采集模擬信號(hào)的程序代碼： f1=30。% 采樣頻率Ts=1/fs。% 正弦波混合頻譜分析：使用FFT對(duì)產(chǎn)生的測(cè)試信號(hào)進(jìn)行頻譜分析并展示其幅頻特性與相頻特性，指定需要濾除的頻帶，通過選擇濾波器類型IIR，確定對(duì)應(yīng)的濾波器（低通、高通）技術(shù)指標(biāo)Fp、Fc、Rp、Rs。[N,Wc]=cheb1ord(wp,ws,rp,rs)。窗函數(shù)濾波器設(shè)計(jì)的調(diào)用函數(shù)：求窗函數(shù)的階數(shù)：N=ceil((h*pi)/wdel)。wn=hamming(N+1)。property39。需要注意的是，窗函數(shù)對(duì)濾波參數(shù)的使用，需要通過運(yùn)算得到一窗函數(shù)階數(shù)，對(duì)通帶最大衰減無使用。和第一個(gè)對(duì)比，布局更加容易，很容易調(diào)整界面。其余和直接用函數(shù)創(chuàng)建GUI界面無太大區(qū)別。第四章 心得體會(huì)本次課程設(shè)計(jì)可以稱為matlab和數(shù)字信號(hào)處理的綜合設(shè)計(jì)，因?yàn)檫@次有一半的時(shí)間在研究matlab，有一半的時(shí)間在思考數(shù)字信號(hào)問題的解決。這次課程設(shè)計(jì)也使我認(rèn)識(shí)到了matlab的強(qiáng)大，或者進(jìn)一步說工具軟件有著你意想不到的功效，能節(jié)省你的時(shí)間，同時(shí)又能夠讓你從實(shí)踐上更深層次的認(rèn)識(shí)到所學(xué)知識(shí)的奇妙，而且可以同時(shí)明白了學(xué)習(xí)與實(shí)踐的相輔相成。函數(shù)的調(diào)用與參數(shù)的傳遞是兩個(gè)簡(jiǎn)單卻很容易出錯(cuò)的地方，自由細(xì)心才可以保證程序的健壯性。對(duì)于課程設(shè)計(jì)中出現(xiàn)的問題，解決的方式有兩種，一是自己解決。其中解決問題最重要的應(yīng)該是堅(jiān)持不懈，在遇到問題時(shí)，不放棄才有可能稱為最后的勝利者。gui_Name39。gui_OpeningF39。gui_LayoutF39。if nargin amp。elsegui_mainf(gui_State, varargin{:})。function edit1_Callback(hObject, eventdata, handles)function edit1_CreateF(hObject, eventdata, handles)if ispcset(hObject,39。)。defaultUicontrolBackgroundColor39。,39。BackgroundColor39。endfunction edit3_Callback(hObject, eventdata, handles)function edit3_CreateF(hObject, eventdata, handles)if ispcset(hObject,39。)。defaultUicontrolBackgroundC