【文章內(nèi)容簡介】 把一段噪聲（頻譜能量集中在某個小范圍內(nèi)）疊加到語音信號中，分析疊加前后信號頻譜的變化，設(shè)計一個合適的濾波器，能夠把該噪聲濾除； 程序如下：z=wavread(39。39。,[1 24000])。%讀取聲音在124000之間 f=wavread(39。39。,[1 24000])。x=z+f。wavplay(x)。fs=11025。N=length(x)。f0=fs/N。%采樣間隔n=1:N。%取信號的一半 y=fft(x,N)。%對信號做N點(diǎn)FFT變換k=(n1)*f0。%頻域采樣點(diǎn)subplot(2,1,1)。%把畫圖區(qū)域劃分為1行2列，指定第二個圖 plot(k,abs(y(n)))。%繪制原始語音信號的幅頻響應(yīng)圖 title(39。加噪聲后聲音的頻譜特性39。)。%給圖形加注標(biāo)簽說明 xlabel(39。頻率/Hz39。)。ylabel(39。幅值/A39。)。grid。%添加網(wǎng)格%iir帶通濾波器的代碼：Ap=1。%通帶波紋系數(shù)Az=70。%最小阻帶衰減wp=[ ]。%歸一化通帶數(shù)字截止頻率 wz=[ ]。%歸一化阻帶數(shù)字截止頻率 [N,wn]=cheb1ord(wp,wz,Ap,Az)。%估計契比雪夫I型濾波器階數(shù)[b,a]=cheby1(N,Ap,wn)。%N指定濾波器階數(shù)，wn歸一化截止頻率，Ap通帶波動 x1=filter(b,a,x)。%對聲音濾波 wavplay(x1)；wavwrite(x1,39。39。)。N=length(x1)。f0=fs/N。%采樣間隔 n=1:N。%取信號的一半y1=fft(x1,N)。%對信號做fs點(diǎn)FFT變換subplot(2,1,2)。%把畫圖區(qū)域劃分為1行2列，指定第二個圖 k=(n1)*f0。%頻域采樣點(diǎn)plot(k,abs(y1(n)))。%繪制原始語音信號的幅頻響應(yīng)圖 title(39。濾除噪聲后聲音的頻譜特性39。)。%給圖形加注標(biāo)簽說明 xlabel(39。頻率/Hz39。)。ylabel(39。幅值/A39。)。grid。%添加網(wǎng)格加噪聲后聲音的頻譜特性3000幅值/A***0008000頻率/Hz濾除噪聲后聲音的頻譜特性***030幅值/A***000頻率/Hz80001000012000結(jié)果分析觀察加噪聲后聲音的頻譜圖可知，噪音頻率主要在4000Hz處，只要我們設(shè)計一個，濾波器濾除大概在4000Hz的頻譜即可，回放濾波后的語音信號，可證噪音基本濾除。六．心得體會：通過這次課程設(shè)計，讓我對MATLAB的基本應(yīng)用有了更深的了解，還有數(shù)字信號處理在MATLAB中的一些函數(shù)的用法。通過理論推導(dǎo)得出相應(yīng)結(jié)論，并利用MATLAB作為工具進(jìn)行實(shí)現(xiàn)，從而復(fù)習(xí)鞏固課堂所學(xué)的理論知識，提高對所學(xué)知識的綜合應(yīng)用能力，并從實(shí)踐上初步實(shí)現(xiàn)對數(shù)字信號的處理。在這次實(shí)驗(yàn)中，也遇到了很多問題，比如畫信號頻譜的分貝圖時（20*log10(abs(y))）指數(shù)為零時的處理。濾波器的設(shè)計也花了好大的功夫，剛開始不會設(shè)計參數(shù)，一頭霧水，通過同學(xué)的指導(dǎo)和討論，得知通過觀察信號的頻譜圖，看噪音頻率集中在那一部分，設(shè)計濾波器把其濾除即可?？煞磸?fù)設(shè)置參數(shù)直到濾波后語音信號的效果好為止。七．參考文獻(xiàn)：（1）《MATLAB LabVIEW SystemView》翁劍楓 葉志前 編著, 機(jī)械工業(yè)出版社；（2）《MATLAB及在電子信息課程中的應(yīng)用》陳懷琛 吳大正 高西全編著，電子工業(yè)出版社；（3）《MATLAB在數(shù)字信號處理中的應(yīng)用》（弟2版）薛年喜 編著，清華大學(xué)出版社；（4）《MATLAB擴(kuò)展編程》何強(qiáng) 何英編著，清華大學(xué)出版社；（5）《MATLAB7簡明教程》吳清 曹輝林 編著，清華大學(xué)出版社；（6）》程衛(wèi)國 馮峰 王雪梅 劉藝 編著，機(jī)械工程出版社。第二篇：數(shù)字信號處理課后習(xí)題Matlab作業(yè)數(shù)字信號處理MATLAB第1頁習(xí)題數(shù)字信號處理MATLAB習(xí)題M11 已知g1(t)=cos(6pt)，g2(t)=cos(14pt)，g3(t)=cos(26pt)，以抽樣頻率fsam=10Hz對上述三個信號進(jìn)行抽樣。在同一張圖上畫出g1(t)，g2(t)和g3(t)及抽樣點(diǎn)，對所得結(jié)果進(jìn)行討論。解：第2頁從以上兩幅圖中均可看出，三個余弦函數(shù)的周期雖然不同，但它們抽樣后相應(yīng)抽樣點(diǎn)所對應(yīng)的值都相同。那么這樣還原回原先的函數(shù)就變成相同的，實(shí)際上是不一樣的。這是抽樣頻率太小的原因，我們應(yīng)該增大抽樣頻率才能真實(shí)還原。如下圖：f=50Hz第3頁程序代碼f=10。t=::。g1=cos(6.*pi.*t)。g2=cos(14.*pi.*t)。g3=cos(26.*pi.*t)。k=:1/f:。h1=cos(6.*pi.*k)。h2=cos(14.*pi.*k)。h3=cos(26.*pi.*k)。% subplot(3,1,1)。% plot(k,h1,39。r.39。,t,g1,39。r39。)。% xlabel(39。t39。)。% ylabel(39。g1(t)39。)。% subplot(3,1,2)。% plot(k,h2,39。g.39。,t,g2,39。g39。)。% xlabel(39。t39。)。% ylabel(39。g2(t)39。)。% subplot(3,1,3)。% plot(k,h3,39。b.39。,t,g3,39。b39。)。% xlabel(39。t39。)。% ylabel(39。g3(t)39。)。plot(t,g1,39。r39。,t,g2,39。g39。,t,g3,39。b39。,k,h1,39。r.39。,k,h2,39。g.39。,k,h3,39。b.39。)第4頁xlabel(39。t39。)。ylabel(39。g(t)39。)。legend(39。g1(t)39。,39。g2(t)39。,39。g3(t)39。)。M21 利用DFT的性質(zhì)，編寫一MATLAB程序，計算下列序列的循環(huán)卷積。(1)g[k]={1,3,4,2,0,2,},h[k]={3,0,1,1,2,1}；(2)x[k]=cos(pk/2),y[k]=3k,k=0,1,2,3,4,5。解：(1)循環(huán)卷積結(jié)果 程序代碼第5頁g=[13 4 2 02]。h=[3 0 11 2 1]。l=length(g)。L=2*l1。GE=fft(g,L)。HE=fft(h,L)。y1=ifft(GE.*HE)。for n=1:lif n+ly2(n)=y1(n)+y1(n+l)。elsey2(n)=y1(n)。end end y2stem(0:l1,y2)xlabel(39。k39。)ylabel(39。y(k)39。)title(39。循環(huán)卷積39。)(2)循環(huán)卷積結(jié)果 第6頁程序代碼k=0:5。x=cos(pi.*k./2)。y=3.^k。l=length(x)。L=2*l1。GE=fft(x,L)。HE=fft(y,L)。y1=ifft(GE.*HE)。for n=1:lif n+ly2(n)=y1(n)+y1(n+l)。elsey2(n)=y1(n)。end end y2stem(0:l1,y2)xlabel(39。k39。)ylabel(39。y’(k)39。)title(39。循環(huán)卷積39。)第7頁M22 已知序列x[k]=237。236。cos(kp/2N),|k|163。N0,其他238。(1)計算序列DTFT的表達(dá)式X(ejW),并畫出N=10時，X(ejW)的曲線。(2)編寫一MATLAB程序，利用fft函數(shù)，計算N=10時，序列x[k]的DTFT在Wm=2pm/N的抽樣值。利用hold函數(shù)，將抽樣點(diǎn)畫在X(ejW)的曲線上。解：(1)X(e)=DTFT{x[k]}=jWk=165。229。x[k]e165。jWk=k=N229。cos(kp/2N)eNjWk程序代碼N=10。k=N:N。x=cos(k.*pi./(2*N))。W=linspace(pi,pi,512)。第8頁X=zeros(1,length(W))。for k=N:NX1=x(k+N+1).*exp(j.*W.*k)。X=X+X1。endplot(W,abs(X))xlabel(39。W39。)。ylabel(39。abs(X)39。)。(2)程序代碼N=10。k=N:N。x=cos(k.*pi./(2*N))。X_21=fft(x,21)。L=10:10。W=linspace(pi,pi,1024)。X=zeros(1,length(W))。for k=N:NX1=x(k+N+1).*exp(j.*W.*k)。X=X+X1。end第9頁plot(W,abs(X))。hold on。plot(2*pi*L/21,fftshift(abs(X_21)),39。o39。)。xlabel(39。W39。)。ylabel(39。abs(X)39。)。M23 已知一離散序列為x[k]=AcosW0k+Bcos[(W0+DW)k]。用長度N=64的Hamming窗對信號截短后近似計算其頻譜。試用不同的A和B的取值，確定用Hamming窗能分辨的最小的譜峰間隔DWw=c的值。解：f1=100Hz f2=120Hz時2p中cNf2=140Hz時第10頁f2=160Hz時第11頁由以上三幅圖可見f2=140Hz時，各譜峰可分辨。則Df又DWw=c2pN=40Hz且DWw=DwT=2pDfT=2p180。40180。1 800所以c=（近似值）程序代碼N=64。L=1024。f1=100。f2=fs=800。A=1。B1=1。B2=。B3=。B4=。T=1/fs。ws=2*pi*fs。k=0:N1。x1=A*cos(2*pi*f1*T*k)+B1*cos(2*pi*f2*T*k)。x2=A*cos(2*pi*f1*T*k)+B2*cos(2*pi*f2*T*k)。x3=A*cos(2*pi*f1*T*k)+B3*cos(2*pi*f2*T*k)。x4=A*cos(2*pi*f1*T*k)+B4*cos(2*pi*f2*T*k)。hf=(hamming(N))39。x1=x1.*hf。x2=x2.*hf。x3=x3.*hf。x4=x4.*hf。X1=fftshift(fft(x1,L))。X2=fftshift(fft(x2,L))。X3=fftshift(fft(x3,L))。X4=fftshift(fft(x4,L))。W=T*(ws/2+(0:L1)*ws/L)/(2*pi)。subplot(2,2,1)。plot(W,abs(X1))。title(39。A=1,B=139。)。xlabel(39。W39。)。ylabel(39。X139。)。subplot(2,2,2)。第12頁plot(W,abs(X2))。title(39。A=1,B=39。)。xlabel(39。W39。)。ylabel(39。X239。)。subplot(2,2,3)。plot(W,abs(X3))。title(39。A=1,B=39。)。xlabel(39。W39。)。ylabel(39。X339。)。subplot(2,2,4)。plot(W,abs(X4))。title(39。A=1,B=39。)。xlabel(39。W39。)。ylabel(39。X439。)。M24 已知一離散序列為x[k]=cosW0k+,0163。k163。6