基于matlab的fir濾波器語(yǔ)音信號(hào)去噪_畢業(yè)設(shè)計(jì)-資料下載頁(yè)
2024-08-27 15:23本頁(yè)面
【導(dǎo)讀】也成了現(xiàn)代信息處理的基本內(nèi)容。本次課程設(shè)計(jì)主要內(nèi)容是基于MATLAB的FIR濾波器語(yǔ)音。主要運(yùn)用麥克風(fēng)采集一段語(yǔ)音信號(hào)，對(duì)其進(jìn)行了時(shí)域分析和頻譜分析，分析語(yǔ)音。通濾波器，然后對(duì)加噪的語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行濾波處理。其轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)，然后對(duì)其進(jìn)行計(jì)算處理，最后再重建為模擬信號(hào)。樣頻率，使得既要能夠從采樣信號(hào)中無失真地恢復(fù)出原模擬信號(hào)，同時(shí)又盡量降低采樣頻率，減少編碼數(shù)據(jù)速率，有利于數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、處理和傳輸。采樣頻率為信號(hào)最高頻率的5～10倍；采樣定理又稱奈奎斯特定理。在數(shù)字通信中，根據(jù)采樣定理,最小采樣頻率為語(yǔ)音信號(hào)最高頻率的2倍頻帶為F. 的連續(xù)信號(hào)f可用一系列離散的采樣值f,f，f，...來表示,
【正文】 subplot(211)。plot(magX)。title(39。原始信號(hào)幅值 39。)。 subplot(212)。plot(angX)。title(39。原始信號(hào)相位 39。)。 f=fs*(0:511)/512。 figure(2)。 subplot(211)。plot(x)。title(39。原始語(yǔ)音信號(hào)時(shí)域波形圖 39。)。grid on。 Subplot(212)。 %繪制原始語(yǔ)音信號(hào)的頻率響應(yīng)圖 plot(f,abs(y(1:512)))。 title(39。原始語(yǔ)音信號(hào)頻譜圖 39。)。xlabel(39。Hz39。)。ylabel(39。fudu39。)。grid on。 %語(yǔ)音 信號(hào)加噪 程序設(shè)計(jì) fs=22050。 %語(yǔ)音信號(hào)采集頻率為 22050 [x,fs,bits]=wavread(39。D:\39。)。 %加隨機(jī)噪聲并繪制時(shí)域波形和 FFT 頻譜圖 ，作對(duì)比 L=length(x)。 noise=*randn(L,2)。 x1=x+noise。 16 y=fft(x,1024)。 %對(duì)信號(hào)做 1024 點(diǎn) FFT 變換 figure(1)。 subplot(211)。plot(x)。 %做原始語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)域圖形 title(39。原始語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)域圖 39。) subplot(212)。 plot(x1)。 %繪制加噪語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)域圖形 title(39。加噪語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)域圖 39。)。 xlabel(39。t39。)。ylabel(39。x139。)。 figure(2)。 y1=fft(x1,1024)。 %對(duì)加噪信號(hào)做 1024 點(diǎn) FFT 變換 f=fs*(0:511)/512。 subplot(211)。plot(f,abs(y(1:512)))。 title(39。原始語(yǔ)音信號(hào)頻譜圖 39。)。xlabel(39。Hz39。)。ylabel(39。fudu39。)。grid on。 Subplot(212)。plot(f,abs(y1(1:512)))。 %繪制原始語(yǔ)音信號(hào)頻率響應(yīng)圖 title(39。加噪語(yǔ)音信號(hào)頻譜圖 39。)。xlabel(39。Hz39。)。ylabel(39。fudu39。)。grid on。 %語(yǔ)音信號(hào) 濾波 去噪 程序設(shè)計(jì) fs=22050。 %語(yǔ)音信號(hào)采集頻率為 22050 [x,fs,bits]=wavread(39。D:\39。)。 %加隨機(jī)噪聲 L=length(x)。 noise=*randn(L,2)。 x1=x+noise。 %利用 kaiser 濾波器對(duì)語(yǔ)音信號(hào)濾波 168。 fp=1000。 fm=1200。 rs=100。Fs=8000。 %濾波器設(shè)計(jì) wp=2*pi*fp/Fs。 17 ws=2*pi*fm/Fs。 Bt=wswp。 %計(jì)算過渡帶寬度 alph=*()。%計(jì)算 kaiser 窗的控制參數(shù) alph M=ceil((rs8)/)。%計(jì)算 kaiser 窗所需階數(shù) M wc=(wp+ws)/2/pi。 hn=fir1(M,wc,kaiser(M+1,alph))。%調(diào)用 kaiser 計(jì)算低通 FIDF 的 h(n) figure(1)。 freqz(hn)。 y=fft(x)。 y1=fft(x1)。 x2=fftfilt(hn,x1)。 %利用 kaiser 濾波器對(duì)語(yǔ)音信號(hào) 濾波繪圖 y=fft(x,1024)。 %對(duì)原始信號(hào)做 1024 點(diǎn) FFT 變換 y1=fft(x1,1024)。 %對(duì)加噪信號(hào)做 1024 點(diǎn) FFT 變換 y2=fft(x2,1024)。 %對(duì)加噪濾波后的信號(hào)做 1024 點(diǎn) FFT 變換 figure(1)。 freqz(hn)。 grid on figure(2) %畫出時(shí)域波形 subplot(311)。 axis([0 7 1 1])； plot(x)。 title(39。原始語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)域波形 39。)。 subplot(312)。 plot(x1) title(39。加噪后語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)域波形 39。)。 18 subplot(313)。 plot(x2)。 title(39。加噪語(yǔ)音濾波后信號(hào)的時(shí)域波形 39。)。 f=fs*(0:511)/512。 figure(3) %畫出頻譜圖 y1=fft(x1,1024)。 subplot(311)。 plot(f,abs(y(1:512)))。%畫出原始語(yǔ)音信號(hào)頻譜圖 title(39。原始語(yǔ)音信號(hào)頻譜圖 39。) xlabel(39。Hz39。)。 ylabel(39。fuzhi39。)。 subplot(312)。 plot(f,abs(y1(1:512)))。 %畫出加噪后語(yǔ)音信號(hào)頻譜圖 title(39。加噪后語(yǔ)音信號(hào)頻譜圖 39。) xlabel(39。Hz39。)。 ylabel(39。fuzhi39。)。 subplot(313)。 plot(f,abs(y2(1:512)))。 %畫出濾波后的信號(hào)頻譜圖 title(39。加噪語(yǔ)音濾波后的信號(hào)頻譜圖 39。) xlabel(39。Hz39。)。 ylabel(39。fuzhi39。)。 19 致謝 本次設(shè)計(jì)是在陳老師的悉心指導(dǎo)下完成的，在整 個(gè)課程設(shè)計(jì)的完成過程中，陳老師給予了精心的指導(dǎo)，每一個(gè)環(huán)節(jié)都注入了導(dǎo)師大量的心血。導(dǎo)師嚴(yán)謹(jǐn)?shù)闹螌W(xué)態(tài)度、大公無私的品德和為科學(xué)獻(xiàn)身的精神都是我學(xué)習(xí)的榜樣，尤其是她的認(rèn)真塌實(shí)、實(shí)事求是、精益求精、刻苦耐勞的工作作風(fēng)使我獲益良多。學(xué)生在老師身上學(xué)到的東西不僅僅是科學(xué)知識(shí)，更多的是學(xué)到了研究的方法及做人的道理，使我終生難忘，在此向?qū)熤乱猿绺叩木匆夂椭孕牡母兄x !
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