【正文】 的信號頻譜wp1=2*pi*3800/Fs。ws1=2*pi*4000/Fs。wc1=(wp1+ws1)/2/pi。Bt=ws1wp1。N1=ceil(*pi/Bt)。N2=N1+mod(N1+1,2)。Window=boxcar(N2)。 %長度為N1的矩形窗Windowb1=fir1(N21,wc1,39。high39。,Window)。z1 = filter(b1,1, x1)。 %對信號進行高通濾波ftemp=[N/2:N/21].*Fs/N。plot(ftemp,fftshift(abs(fft(z1))))。title(39。信號經(jīng)過高通濾波器（頻域）39。)。sound(z1,Fs)。wavwrite(z1,Fs,39。C:\代碼\語音播放\39。)。% 經(jīng)過高通濾波器的信號頻譜將信號通過下面的帶通濾波器后，其播放的聲音讓人聽不出有音樂的感覺了。其信號進過帶通濾波器程序：[x1,Fs,bits]=wavread(39。C:\代碼\39。)。N=length(x1)。wp1=2*pi*3205/Fs。wp2=2*pi*4410/Fs。 %帶通濾波器的通帶范圍ws1=2*pi*3000/Fs。ws2=2*pi*4600/Fs。Bt=wp1ws1。wc=[(wp1+ws1)/2/pi,(wp2+ws2)/2/pi]。N3=ceil(*pi/Bt)。Window=boxcar(N3)。 %長度為N1的矩形窗Windowb1=fir1(N31,wc,Window)。z1 = filter(b1,1, x1)。 %對信號進行高通濾波figure(9)。ftemp=[N/2:N/21].*Fs/N。plot(ftemp,fftshift(abs(fft(z1))))。title(39。信號經(jīng)過帶通濾波器（頻域）39。)。sound(z1,Fs)。wavwrite(z1,Fs,39。C:\代碼\語音播放\39。)。%將帶通濾波后的音樂信號保存在語音播放中 經(jīng)過帶通濾波器的信號頻譜將信號通過4000HZ的巴特沃斯低通濾波器后，因為只剩下低頻段的信號了，我們可以明顯發(fā)現(xiàn)其聲音與原始信號的聲音相比聲音較低沉。其信號經(jīng)過低通濾波器程序：clcclear[x1,Fs,bits]=wavread(39。C:\代碼\39。)。N=length(x1) %計算音頻信號的長度wp=2*3800/Fs。ws=2*4000/Fs。Rp=3。As=10。[n,wc]=buttord(wp,ws,Rp,As,39。s39。)。[B,A]=butter(n,wc,39。s39。)。[Bz,Az]=bilinear(B,A,Fs)。[Nd,wdc]=buttord(wp,ws,Rp,As)。[b,a]=butter(Nd,wdc)。freqz(b,a,1000,Fs)。z2= filter(b,a,x1)。 ftemp=[N/2:N/21].*Fs/N。figure(1)。plot(ftemp,fftshift(abs(fft(z2))))。title(39。信號經(jīng)過低通濾波器（頻域）39。)。grid on。： 加噪語音信號的濾波處理在以上的程序中，我們已對原始信號進行了加噪處理(其加雜的是4000HZ以后的高頻成分)，所以我們現(xiàn)在要想把語音信號進行還原，則必須要通過4000HZ的低通濾波器對其進行濾波處理，然后我們就可以得到與原信號無限逼近的語音信號，通過以下程序，我們可以看到其頻譜圖與原信號頻譜圖幾乎一樣，聲音頻率也很相似。這樣，我們的加噪語音信號的濾波處理就實現(xiàn)了。%%%%%%%%%4000HZ的低通濾波器對噪音信號進行濾波%%%%%%%%%wp1=2*pi*3800/Fs。ws1=2*pi*4000/Fs。wc1=(wp1+ws1)/2/pi。Bt=ws1wp1。N1=ceil(*pi/Bt)。Window=boxcar(N1+1)。 %長度為N1的矩形窗Windowb1=fir1(N1,wc1,Window)。z2 = filter(b1,1, ifft(z1))。 %對信號進行低通濾波figure(9)。ftemp=[N/2:N/21].*Fs/N。plot(ftemp,fftshift(abs(fft(z2))))。title(39。信號經(jīng)過低通濾波器（頻域）39。)。grid on。sound(z2,Fs,bits)。wavwrite(z2,Fs,39。C:\代碼\39。)。%將加噪后的音樂信號保存在噪音信號濾波中第5章 總結(jié) 課題總結(jié)本課題通過研究語音信號的濾波實現(xiàn)與分析充分的說明了MATLAB軟件在數(shù)字濾波器的設(shè)計中的作用。本課題加入噪聲后的聲音與原始的聲音有著明顯的不同，有很大的干擾聲。但是當用低通濾波器濾波后，其噪聲基本被濾掉，實現(xiàn)濾波后回放的聲音與原始的聲音幾乎一樣。通過本次實驗，讓我更加了解MATLAB這款軟件和數(shù)字濾波器的設(shè)計。當然，在設(shè)計的過程中也遇到了很多困難，比如數(shù)字濾波器參數(shù)的設(shè)定和噪音信號構(gòu)建的疑問。不過只有通過自己不斷的遇到困難并且通過不斷的研究以及解決困難才是我們獲得知識的源泉。 課題展望人類已經(jīng)踏入了信息化時代，而信息數(shù)字化又是信息技術(shù)發(fā)展的主攻方向。因此， 數(shù)字信號處理技術(shù)已經(jīng)是電子信息學科中值得并且必須研究的知識。由于數(shù)字濾波器的概念和原理抽象以及數(shù)值計算又比較繁瑣，所以借助好的計算機軟件來進行輔助設(shè)計是數(shù)字濾波器研究領(lǐng)域必然的一個發(fā)展趨勢。這樣的軟件雖然有很多種，其中最具有代表性的就是MATLAB。利用MATLAB軟件，可以使數(shù)字濾波器的設(shè)計和實現(xiàn)變得事半功倍，這就是為什么本文采用的是MATLAB軟件來進行應用研究的原因了。本文通過具體的語音信號濾波與分析的過程，充分說明在MATLAB環(huán)境中，數(shù)字濾波器的設(shè)計已經(jīng)變得異常簡單和高效率，并且結(jié)果更為穩(wěn)定、可靠。相信隨著MATLAB軟件在信息技術(shù)中的不斷推廣和使用，將會使科技工程人員從各類煩瑣的計算工作中解脫出來，有時間思考和研究更加重要的問題，這必將為科技的進步起到巨大的推動作用。參考文獻[1] 李素芝, 萬建偉. 時域離散信號處理[M]. 長沙：國防科技大學出版社，1994.[2] 吳鎮(zhèn)揚. 數(shù)字信號處理的原理與實現(xiàn)[M]. 南京：東南大學出版社，1998.[3] 程佩青. 數(shù)字信號處理教程[M]. 北京：清華大學出版社，2001.[4] 樓順天, 李博菡. 基于MATLAB的系統(tǒng)分析與設(shè)計信號處理[M]. 西安：西安電子科技大學出版社，1998.[5] 英格爾（Ingle. V. K）. 數(shù)字信號處理:應用MATLAB[M]. 北京：清華大學出版社，2003.[6] 張力材. 數(shù)字信號處理[M]. 北京：高等教育出版社，2004.[7] 張葛祥, 李娜. MATLAB仿真與應用[M]. 北京：電子工業(yè)出版社，2003.[8] 劉敏, 魏玲. MATLAB通信仿真與應用[M]. 北京：電子工業(yè)出版社，2003.[9] 薛定宇, 陳陽泉. 基于MATLAB/ Simulink的系統(tǒng)仿真技術(shù)與應用[M]. 北京：清華大學出版社，2003.[10] 鄒理和. 數(shù)字信號處理[M]. 北京：國防工業(yè)出版社，1985.[11] 王世一. [M]. 北京：北京理工大學出版社，1997.[12] 侯朝煥等. 使用FFT信號處理技術(shù)[M]. 北京：海洋出版社，1999.[13] Nussbaumer H J. FastFourier Transform and Convolution Algorithms2nded[M]. 德國：SpringerVerlag，1982 . [14] An InfraRed Remote Control System Designed for Universal Control[J]. IEEE Transactions on Consumer Electronics，1999.致謝本課題在選題及研究過程中得到羅朝明老師的悉心指導。羅老師多次詢問研究進程，并為我指點迷津，幫助我開拓研究思路，精心點撥、熱忱鼓勵。此次畢業(yè)設(shè)計不僅僅是對我所學知識的全面考驗，也是對自己辦事能力和精神毅力的全面考驗。讓我明白處事必須懷著一絲不茍的態(tài)度和認真刻苦的精神，并且要做到迎難而上。只有真正理解了知識的關(guān)鍵所在，才能將它們靈活運用在實際生活當中。此外，扎實的基礎(chǔ)知識也是必不可少的，只有把我們所學的知識與實際生活結(jié)合起來，知識的價值才能得到全面的體現(xiàn)。在論文完成之際，我的心情萬分激動。從論文的選題、資料的收集到論文的撰寫編排整個過程中，我得到了許多朋友、同學和老師的熱情幫助，在這里請接受我誠摯的謝意！繪制濾波后的信號時域波形和頻譜30