【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 R DF FIR DF （ 1）相位一般是非線性的 （ 1）相位可以做到嚴(yán)格線性 （ 2）不一定穩(wěn)定 （ 2）一定是穩(wěn)定的 （ 3）不能用 FFT 作快速卷積 （ 3）信號(hào)通過(guò)系統(tǒng)可采用快速卷積 （ 4）一定是遞歸結(jié)構(gòu) （ 4）主要是非遞歸結(jié)構(gòu)，也可含遞歸環(huán)節(jié) （ 5）對(duì)頻率分量的選擇性好（零極點(diǎn)可同時(shí)起作用） （ 5）選擇性差 （ 6）相同性能下階次較低 （ 6）相同性能下階次高 （ 7）有噪聲反饋，噪聲大 （ 7）噪聲小 （ 8）運(yùn)算誤差大，有可能出現(xiàn)極限環(huán)振蕩 （ 8）運(yùn)算誤差小，不會(huì)出現(xiàn) 極限環(huán)振蕩 （ 9） H(z)設(shè)計(jì)有封閉形式的公式，一次完成 （ 9）沒(méi)有封閉形式的設(shè)計(jì)公式，須靠經(jīng)驗(yàn)與反復(fù)調(diào)試 7 （ 10）對(duì)計(jì)算手段的要求較低 （ 10）一般需用計(jì)算機(jī)計(jì)算 （ 11）主要用于設(shè)計(jì)分段常數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)低通、高通、帶通、帶阻和全通濾波器 （ 11）還可設(shè)計(jì)正交變換器、微分器、線性預(yù)測(cè)器、回波抵消器、均衡器、線性調(diào)頻器等各種網(wǎng)絡(luò)，適用范圍廣 從上面的簡(jiǎn)單比較我們可以看到 IIR 與 FIR 濾波器各有所長(zhǎng)，所以在實(shí)際應(yīng)用時(shí)應(yīng)該從多方面考慮來(lái)加以選擇。例如，從使用要求上來(lái)看，在對(duì)相位要求不敏感的場(chǎng)合，如語(yǔ)言通訊等， 選用 IIR 較為合適，這樣可以充分發(fā)揮其經(jīng)濟(jì)高效的特點(diǎn)，而對(duì)于圖像信號(hào)處理，數(shù)據(jù)傳輸?shù)纫圆ㄐ螖y帶信息的系統(tǒng)，則對(duì)線性相位要求較高，如果有條件，采用 FIR 濾波器較好，當(dāng)然，在實(shí)際應(yīng)用中應(yīng)考慮經(jīng)濟(jì)上的要求以及計(jì)算工具的條件等多方面的因素。 整體來(lái)看， IIR 濾波器達(dá)到同樣效果階數(shù)少，延遲小，但是有穩(wěn)定性問(wèn)題，非線性相位； FIR 濾波器沒(méi)有穩(wěn)定性問(wèn)題，線性相位，但階數(shù)多，延遲大。 而不論是 IIR 濾波器還是 FIR 濾波器的設(shè)計(jì)都包括三個(gè)步驟： (1) 按照實(shí)際任務(wù)的要求，確定濾波器的性能指標(biāo)。 (2) 用一個(gè)因果、穩(wěn)定的離散 線性時(shí)不變系統(tǒng)的系統(tǒng)函數(shù)逼近性能要求。根據(jù)系統(tǒng)的不同的要求可以考慮用 IIR 系統(tǒng)函數(shù)或 FIR 系統(tǒng)函數(shù)去逼近。 (3) 利用有限精度算法實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)函數(shù)，包括結(jié)構(gòu)選擇、字長(zhǎng)選擇等。 但 IIR 濾波器和 FIR 濾波器的設(shè)計(jì)方法完全不同。 IIR 濾波器設(shè)計(jì)方法有間接法和直接法，間接法是借助于模擬濾波器的設(shè)計(jì)進(jìn)行的。其設(shè)計(jì)步驟是：先設(shè)計(jì)過(guò)渡模擬濾波器得到系統(tǒng)函數(shù) H（ s），然后將 H（ s）按某種方法轉(zhuǎn)換成數(shù)字濾波器的系統(tǒng)函數(shù) H(z)。 FIR 濾波器比鞥采用間接法，常用的方法有窗函數(shù)法、頻率采樣發(fā)和切比雪夫等波紋逼近法。對(duì)于線性相位濾 波器，經(jīng)常采用 FIR 濾波器。 8 四、語(yǔ)音信號(hào)分析和濾波處理 語(yǔ)音信號(hào)的采集 把語(yǔ)音信號(hào)并保存為 .wav 文件，長(zhǎng)度小于 50秒，并對(duì)語(yǔ)言信號(hào)進(jìn)行采樣；錄制的軟件可以使用 Windows 自帶的錄音機(jī)，或者也可以使用其它專(zhuān)業(yè)的錄音軟件，錄制時(shí)需要配備錄音硬件（如麥克風(fēng)），為了方便比較，需要在安靜、無(wú)噪音、干擾小的環(huán)境下錄。 語(yǔ)音信號(hào)的讀入與打開(kāi) 在 MATLAB 中， [y,fs,bits]=wavread(39。Blip39。,[N1 N2])。用于讀取語(yǔ)音，采樣值放在向量 y中， fs 表示采樣頻率 (Hz)， bits 表示采樣位數(shù)。 [N1 N2]表示讀取的值從 N1 點(diǎn)到 N2 點(diǎn)的值。 sound(y)。 用于對(duì)聲音的回放。向量 y 則就代表了一個(gè)信號(hào)，也即一個(gè)復(fù)雜的“函數(shù)表達(dá)式”，也可以說(shuō)像處理一個(gè)信號(hào)的表達(dá)式一樣處理這個(gè)聲音信號(hào)。 下面是語(yǔ)音信號(hào)在 MATLAB 中的語(yǔ)言程序，它實(shí)現(xiàn)了語(yǔ)音的讀入與打開(kāi)，并繪出了語(yǔ)音信號(hào)的波形頻譜圖。 function [ output_args ] = yuying( input_args ) %UNTITLED Summary of this function goes here % Detailed explanation goes here [x,fs,bits]=wavread(39。C:\Users\Administrator\Desktop\39。)。 X=fft(x,4096)。 magX=abs(X)。 angX=angle(X)。 subplot(221)。plot(x)。title(39。原始信號(hào)波形 39。)。 subplot(222)。plot(X)。 title(39。原始信號(hào)頻譜 39。)。 subplot(223)。plot(magX)。title(39。原始 信號(hào)幅值 39。)。 subplot(224)。plot(angX)。title(39。原始信號(hào)相位 39。)。 end 9 圖 41 語(yǔ)音信號(hào)的讀入與打開(kāi) 用 MATLAB 繪制出語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)域波形圖和原始語(yǔ)音信號(hào)的頻率響應(yīng)圖和原始語(yǔ)音信號(hào)的 FFT 頻譜圖。程序設(shè)計(jì)如下： function [ output_args ] = xinhao( input_args ) %UNTITLED Summary of this function goes here % Detailed explanation goes here fs=22050。 %語(yǔ)音信號(hào)采樣頻率為 22050 [x,fs,bits]=wavread(39。C:\Users\Administrator\Desktop\39。)。 %播放語(yǔ)音信號(hào) y1=fft(x,4096)。 %對(duì)信號(hào)做 4096 點(diǎn) FFT 變換 f=fs*(0:511)/1024。 figure(1) plot(x) %做原始語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)域波形圖 title(39。原始語(yǔ)音信號(hào)時(shí)域圖 39。)。 xlabel(39。time n39。)。 ylabel(39。fuzhi n39。)。 figure(2) freqz(x) %繪制原始語(yǔ)音信號(hào)的頻率響應(yīng)圖 title(39。原始語(yǔ)音信號(hào)頻率響應(yīng)圖 39。) 10 figure(3) plot(f,abs(y1(1:512)))。 title(39。原始語(yǔ)音信號(hào)頻譜圖 39。) xlabel(39。Hz39。)。 ylabel(39。fudu39。)。 end 11 圖 42語(yǔ)言信號(hào)分析 在 MATLAB 軟 件平臺(tái)下，給原始的語(yǔ)音信號(hào)疊加上噪聲，噪聲類(lèi)型分為如下幾種：（ 1）單頻噪色（正弦干擾）；（ 2）高斯隨機(jī)噪聲。繪出加噪聲后的語(yǔ)音信號(hào)時(shí)域和頻譜圖，在視覺(jué)上與原始語(yǔ)音信號(hào)圖形對(duì)比，也可通過(guò) Windows 播放軟件從聽(tīng)覺(jué)上進(jìn)行對(duì)比，分析并體會(huì)含噪語(yǔ)音信號(hào)頻譜和時(shí)域波形的改變。程序代碼如下： function [ output_args ] = jiazao( input_args ) %UNTITLED Summary of this function goes here % Detailed explanation goes here fs=22050。 %語(yǔ)音信號(hào)采樣頻率為 22050 [x,fs,bits]=wavread(39。C:\Users\Administrator\Desktop\39。)。 t=0:1/22050:(size(x)1)/22050。 y1=fft(x,4096)。 %對(duì)信號(hào)做 4096 點(diǎn) FFT 變換 f=fs*(0:511)/1024。 noise_mu=0。 noise_var=。 x0=randn(size(x)).*sqrt(noise_var)+noise_mu。 x1=x+x0。 ts=1/fs。 % 繪制在原始信號(hào)上加隨機(jī)噪聲的信號(hào)圖 ta=(length(x)1)/fs。 12 t=0:ts:ta。 figure(1)。 subplot(2,1,1)。 plot(x)。 %做原始語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)域圖形 title(39。原語(yǔ)音信號(hào)時(shí)域圖 39。) xlabel(39。t39。)。 ylabel(39。x39。)。 subplot(2,1,2)。 plot(x1)。 title(39。加隨機(jī)噪聲后語(yǔ)音信號(hào)時(shí)域圖 39。)。 xlabel(39。t39。)。 ylabel(39。x139。)。 grid on。 y2=fft(x1,1024)。 %對(duì)信號(hào)做 1024 點(diǎn) FFT 變換 f=fs*(0:511)/1024。 figure(2) subplot(2,1,1)。 plot(abs(y1)) 。 title(39。原始語(yǔ)音信號(hào)頻譜 39。)。 xlabel(39。Hz39。)。 ylabel(39。fudu39。)。 Subplot(2,1,2)。 %繪制原始語(yǔ)音信號(hào)的頻率響應(yīng)圖 plot(f,abs(y2(1:512)))。 title(39。加隨機(jī)噪聲后的語(yǔ)音信號(hào)頻譜圖 39。) xlabel(39。Hz39。)。 ylabel(39。fudu39。)。 grid on。 t=0:(size(x)1)。 %加入正弦噪音 Au=。 d=[Au*sin(6*pi*5000*t)]39。 x2=x+d。 figure(3) subplot(2,1,1)。 13 plot(x)。