課程設(shè)計論文-基于matlab的語音信號采集和雙線性變換法濾波器設(shè)計-資料下載頁
2025-10-29 20:32本頁面
【導(dǎo)讀】給定濾波器的性能指標(biāo)，采用雙線性變換法設(shè)計濾波器濾除高頻成。分的信號，畫出濾波后信號的時域波形和頻譜，并對濾波前后的信號進(jìn)行對比，根據(jù)結(jié)果和學(xué)過的理論得出合理的結(jié)論。在頻域內(nèi)，語音信號的頻譜分量主要集中在300～3400Hz的范圍內(nèi)。是隨著時間而變化的，但在一段較短的時間間隔內(nèi)，語音信號保持平穩(wěn)。表現(xiàn)出周期信號的特征，在清音段表現(xiàn)出隨機(jī)噪聲的特征。和播放，它的信號處理與分析工具箱為語音信號分析提供了十分豐富的功能函數(shù)，作都不與硬件直接相關(guān)，而是通過對該對象的操作來作用于硬件設(shè)備（聲卡）。
【正文】 。設(shè)計中出現(xiàn)的問題及解決方法如下： 在運(yùn)用 Matlab 設(shè)計濾波器時，當(dāng)編輯完前面兩條程序時無法放出聲音，后來發(fā)現(xiàn)我們應(yīng)當(dāng)把采集的語音信號 wav 文件放到 Matlab 的 work 文件夾中。 所有的時間波形橫坐標(biāo)都要化為時間，濾波前后頻譜的橫坐標(biāo)應(yīng)是頻率，這樣在觀察通帶截止頻率和阻帶截止頻率時更加精確，誤差較小。 要區(qū)分清楚 ft、 fs、 fp 所代表的意思。 通過這次課程設(shè)計，使我對語音信號有了 全面的認(rèn)識，對數(shù)字信號處理的知識又有了深刻的理解， 在之前數(shù)字信號與處理的學(xué)習(xí)以及完成課后的作業(yè)的過程中，已經(jīng)使用過 MATLAB，對其有了一些基礎(chǔ)的了解和認(rèn)識。 本次經(jīng)過一周的課程設(shè)計，讓我們更熟悉了數(shù)字信號處理的基本知識和 MATLAB 的 m 語言，讓我們把課上的理論知識運(yùn)用到實(shí)際中去，讓我們更近一步地 鞏固了課堂上所學(xué)的理論知識，并能很好地理解與掌握數(shù)字信號處理中的基本概念、基本原理、基本分析方法。 總的來說，通過 這次設(shè)計使我了解了 MATLAB 的使用方法，學(xué)會分析濾波器的優(yōu)劣和性能，提高了分析和動手實(shí)踐能力。同時我 相信，進(jìn)一步加強(qiáng)對 MATLAB的學(xué)習(xí)與研究對我今后的學(xué)習(xí)將會起到很大的幫助！ 結(jié)束 12 參考文獻(xiàn) 1. 樓順天 .MATLAB 的系統(tǒng)分析與設(shè)計 .西安電子科技大學(xué)出版社 . 2. 陳懷琛 .MATLAB及在電子信息課程中的應(yīng)用 .北京電子工業(yè)出版社 . 3. 徐靖濤 .基于 MATLAB的語音信號分析與處理 .重慶科技學(xué)院學(xué)報 . 4. 程佩青 . 數(shù)字信號處理教程（第三版） . 清華大學(xué)出版社 . 附錄 源程序 %%%%%%%%%%%%%%% %做原始語音信號的時域圖形 % %%%%%%%%%%%%%%% clear all。close all。 fc=22050。 f0=fc*(0： 511)/1024。 [x， fc， nbits]=wavread(39。Windows XP 關(guān)機(jī) .wav39。)。%載入波形 sound(x， 22050)。%播放聲音 X=fft(x， 4096)。%進(jìn)行快速傅里葉變換 subplot(2， 1， 1)。 %做原始語音信號的時域圖形 plot(x， 39。b39。)。 13 title(39。原始語音信號 39。)。 xlabel(39。時間 n39。)。 ylabel(39。幅值 n39。)。 subplot(2， 1， 2)。%做原始語音信號的 FFT頻譜圖 plot(f0， abs(X(1： 512)))。 title(39。原始語音信號 FFT頻譜 39。) %%%%%%%%%% %設(shè)計低通濾波器 % %%%%%%%%%% fp=2500。fs=3500。As=30。Ap=1。ft=22050。%濾波器指標(biāo) wp=2*fp*pi。 ws=2*fs*pi。 [N， Wc]=buttord(wp， ws， Ap， As， 39。s39。) [b， a]=butter(N， Wc， 39。s39。)。 %%%%%%%%%%%%%%%%% %雙線性變換法設(shè)計低通濾波器 % %%%%%%%%%%%%%%%%% [num， den]=bilinear(b， a， ft)。 [h， f]=freqz(num， den)。 14 figure(2)。 plot(f*ft/(2*pi)， abs(h))。grid on。 title(39。巴特沃斯低通濾波器 39。)。 %%%%%%%%%%%%%%%% %語音信號通過低通濾波器 % %%%%%%%%%%%%%%%% y=filter(num， den， x)。 Y=fft(y， 4096)。 figure(3)。 subplot(2， 1， 1)。plot(x， 39。b39。)。title(39。濾波前信號波形 39。)。 subplot(2， 1 ， 2)。plot(y， 39。r39。)。title(39。濾波后信號波形 39。)。 figure(4)。 subplot(2， 1， 1)。plot(f0， abs(X(1： 512))，39。b39。)。 title(39。濾波前信號頻譜 39。)。 subplot(2， 1 ， 2)。plot(abs(Y)， 39。r39。)。 title(39。濾波后信號頻譜 39。)。 xlabel(39。HZ39。)。 sound(y， fs， nbits)。 15
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