數(shù)字信號處理課程設(shè)計---數(shù)字濾波器設(shè)計及在語音信號(編輯修改稿)
2025-07-13 13:47 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 、處理、傳輸、顯示、存儲、分析和應(yīng)用等有一個系統(tǒng)的掌握和理解；鞏固和運(yùn)用在《數(shù)字信號處理》課程中所學(xué)的理論知識和實(shí)驗(yàn)技能，掌握數(shù)字信號處理的基礎(chǔ)理論和處理方法，提高分 析和解決信號與信息處理相關(guān)問題的能力，為以后的工作和學(xué)習(xí)打下基礎(chǔ)。 數(shù)字濾波器是一種用來過濾時間離散信號的數(shù)字系統(tǒng)，通過對抽樣數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)學(xué)處理來達(dá)到頻域?yàn)V波的目的。根據(jù)其單位沖激響應(yīng)函數(shù)的時域特性可分為兩類：無限沖激響應(yīng)（ IIR）濾波器和有限沖激響應(yīng)（ FIR）濾波器。 2 課程設(shè)計的原理 濾波器是一種可通過或阻止某種信號頻率的電路。數(shù)字濾波器，事指輸入、輸出均為數(shù)字信號，通過一定運(yùn)算關(guān)系改變輸入信號所包含頻率成分的相對比例或者濾除某種頻率成分的器件。 根據(jù)濾波器的功能分類，濾波器可 以分成四類：低通、高通、帶通和帶阻濾波器 . 數(shù)字和模擬濾波器一樣。低通濾波器 ,只允許 0～ f2 的頻率成分通過，而大于 f2 的頻率成分衰減為零； 高通濾波器與低通濾波器相反，它只允許 f1～∞的頻率成分通過，而 ff2 的頻率成分衰減為零；帶通濾波器只允許 f1 ～ f2 之間的頻率成分通過，其他頻率成分衰減為零；帶阻濾波器與帶通濾波器相反，它將 f1～ f2 之間的頻率成分衰減為零，其余頻率成分幾乎不受衰減地通過 IIR 濾波器的設(shè)計原理 IIR 濾波器設(shè)計首先要得到它的系數(shù)。我們可以用 MATLAB 來輔助設(shè)計得到。 這里用巴特沃斯方法來實(shí)現(xiàn)。 主要應(yīng)用函數(shù)為 butter 函數(shù) 功能：用于設(shè)計巴特沃斯（ Butterworth）濾波器。 語法： [b， a]=butter（ n， Wn）； [b，a]=butter（ n， Wn，‘ ftype’）； 說明： butter 函數(shù)可以設(shè)計低通，帶通，高通和帶阻數(shù)字濾波器，其特性可使通帶內(nèi)的幅度響應(yīng)最大限度地平坦，但會損失截止頻率處的下降斜度，使幅度相應(yīng)衰減較慢。 [b， a]=butter（ n， Wn）可以設(shè)計截止頻率為 Wn的 n階低通 Butterworth 濾波器，其中截止頻率 Wn 應(yīng)滿足 0= Wn =1,Wn=1 相當(dāng)于 （采樣頻率）。使用 butter 函數(shù)設(shè)計濾波器，可以使通帶內(nèi)的幅度響應(yīng)最大限度地平坦，但會損失截止頻率處的下降斜度，因此，butter 函數(shù)主要用于設(shè)計通帶平坦的數(shù)字濾波器 2 3 課程設(shè)計設(shè)計步驟及結(jié)果分析 [x1,fs,bits]=wavread(39。d:/39。)。 sound(x1,fs,bits)。 y1=fft(x1,32768)。 figure(1) subplot(2,1,1) plot(x1)。 title(39。原始語音信 號時域波形 39。)。 axis([0 230000 1 1]) subplot(2,1,2) plot(abs(y1))。 title(39。原始語音信號頻譜 39。) axis([0 32768 0 1500]) [x1,fs,bits]=wavread(39。d:/39。)。 y1=fft(x1,32768)。 x2=awgn(x1,10)。 %sound(x2,fs,bits) y2=fft(x2,32768)。 f=0:fs/32768:fs/32768*32767 figure(2) subplot(3,2,1) plot(x2)。 3 title(39。加單頻正弦信號的語音信號時域波形 39。) axis([0 230000 2 2]) y3=fft(x3,32768)。 subplot(3,2,4) plot(f,abs(y3))。 xlabel(39。頻率（ Hz） 39。)。 ylabel(39。幅度（ dB） 39。)。 title(39。加單頻正弦信號的語音信號頻譜 39。) axis([0 23000 0 1500]) N=length(x1)1。 t=0:1/fs:N/fs。 a=[*sin(2*pi*2021*t)]39。 b=[*sin(2*pi*3000*t)]39。 c=[*sin(2*pi*3500*t)]39。 x4=x1+a+b+c。 %sound(x4,fs,bits) y4=fft(x4,32768)。 %對加噪音后的信號取 1024 個點(diǎn)的 fft 變換 subplot(3,2,5)。 plot(x4) title(39。加多個正弦干擾信號后的信號時域圖 39。)。 axis([0 230000 2 2]) ylabel(39。幅值 39。)。 subplot(3,2,6)。 plot(f,abs(y4))。 title(39。加多個正弦干擾信號后的信號頻譜圖 39。) axis([0 23000 0 1500]) ylabel(39。幅值 39。)。 xlabel(39。頻率（ Hz） 39。)。 4 [y,fs,bit]=wavread(39。d:/39。)。 fr=1000。 wr=2*pi*fr。 Window=boxcar(8)。 b=fir1(7,fr/(fs/2),Window)。 [h,
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