數(shù)字信號(hào)處理課程設(shè)計(jì)---數(shù)字濾波器設(shè)計(jì)及在語(yǔ)音信號(hào)(編輯修改稿)
2025-07-13 13:47 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 、處理、傳輸、顯示、存儲(chǔ)、分析和應(yīng)用等有一個(gè)系統(tǒng)的掌握和理解；鞏固和運(yùn)用在《數(shù)字信號(hào)處理》課程中所學(xué)的理論知識(shí)和實(shí)驗(yàn)技能，掌握數(shù)字信號(hào)處理的基礎(chǔ)理論和處理方法，提高分 析和解決信號(hào)與信息處理相關(guān)問(wèn)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(lái)過(guò)濾時(shí)間離散信號(hào)的數(shù)字系統(tǒng)，通過(guò)對(duì)抽樣數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)學(xué)處理來(lái)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(shí)域特性可分為兩類(lèi)：無(wú)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(jì)的原理 濾波器是一種可通過(guò)或阻止某種信號(hào)頻率的電路。數(shù)字濾波器，事指輸入、輸出均為數(shù)字信號(hào)，通過(guò)一定運(yùn)算關(guān)系改變輸入信號(hào)所包含頻率成分的相對(duì)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(lèi)，濾波器可 以分成四類(lèi)：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(guò)，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(guò)，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(guò)，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(guò) IIR 濾波器的設(shè)計(jì)原理 IIR 濾波器設(shè)計(jì)首先要得到它的系數(shù)。我們可以用 MATLAB 來(lái)輔助設(shè)計(jì)得到。 這里用巴特沃斯方法來(lái)實(shí)現(xiàn)。 主要應(yīng)用函數(shù)為 butter 函數(shù) 功能：用于設(shè)計(jì)巴特沃斯（ Butterworth）濾波器。 語(yǔ)法： [b， a]=butter（ n， Wn）； [b，a]=butter（ n， Wn，‘ ftype’）； 說(shuō)明： butter 函數(shù)可以設(shè)計(jì)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(huì)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(jì)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(mǎn)足 0= Wn =1,Wn=1 相當(dāng)于 （采樣頻率）。使用 butter 函數(shù)設(shè)計(jì)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(huì)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(jì)通帶平坦的數(shù)字濾波器 2 3 課程設(shè)計(jì)設(shè)計(jì)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(yǔ)音信 號(hào)時(shí)域波形 39。)。 axis([0 230000 1 1]) subplot(2,1,2) plot(abs(y1))。 title(39。原始語(yǔ)音信號(hào)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(hào)的語(yǔ)音信號(hào)時(shí)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(hào)的語(yǔ)音信號(hào)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(duì)加噪音后的信號(hào)取 1024 個(gè)點(diǎn)的 fft 變換 subplot(3,2,5)。 plot(x4) title(39。加多個(gè)正弦干擾信號(hào)后的信號(hào)時(shí)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(gè)正弦干擾信號(hào)后的信號(hào)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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