【導(dǎo)讀】處理的理論知識，對含噪聲的信號進行去噪處理，并對信號的時域和頻域進行分析。通過理論推導(dǎo)得出相應(yīng)結(jié)論，再利用MATLAB作為編程工具進行計算機實現(xiàn)。應(yīng)用數(shù)字信號處理的相應(yīng)理論，以MATLAB為實驗工具，分別設(shè)計了IIR濾。在設(shè)計實現(xiàn)的過程中，使用窗函數(shù)。波的方法對噪聲信號進行處理，并分析了不同去噪方法所適用的信號類型。了詳細的闡述，使人們今后在進行信號去噪時可以更有針對性的選擇去噪方法。

　　

【正文】 不存在，去噪效果良好。 （ 2）對實測信號 X2 的去噪仿真， 信號 X2 波形 如圖所示： 0 2020 4000 6000 8000 10000 12020 0 . 7 0 . 6 5 0 . 6 0 . 5 5 0 . 5 0 . 4 5 0 . 4 0 . 3 5 圖 實測信號二波形圖 32 經(jīng)過觀察 第二組信號 的圖像，我們可以發(fā)現(xiàn)，信號 X2 的噪聲比信號 X1的噪聲更加稠密，對此，我打算 首先 使用最為傳統(tǒng)的 FIR 低通濾波器對其進行去噪。 FIR濾波器參數(shù)如下： Ft=8000， Fp=5， Fs=30； 程序 代碼如下： clf。 Ft=8000。 Fp=5。 Fs=30。 wp=2*Fp/Ft。 ws=2*Fs/Ft。 rp=1。 rs=50。 p=110.^(rp/20)。 %通帶阻帶波紋 s=10.^(rs/20)。 fpts=[wp ws]。 mag=[1 0]。 dev=[p s]。 [n21,wn21,beta,ftype]=kaiserord(fpts,mag,dev)。%kaiserord求階數(shù)截止頻率 b21=fir1(n21,wn21,Kaiser(n21+1,beta))。 %由 fir1設(shè)計濾波器 [h,w]=freqz(b21,1)。 %得到頻率響應(yīng) plot(w/pi,abs(h))。 title(39。FIR低通濾波器 39。)。 load x2。 S=fft(x2)。 %傅里葉變換 33 z21=fftfilt(b21,x2)。 m21=fft(z21)。 %求濾波后的信號 figure(1)。 subplot(2,1,1)。 plot(x2)。 title(39。濾波前信號的波形 39。)。 figure(1)。 subplot(2,1,2)。 plot(z21)。 title(39。濾波后的信號波形 39。)。 0 2020 4000 6000 8000 10000 12020 0 . 7 0 . 6 0 . 5 0 . 4 0 . 3濾波前信號的波形0 2020 4000 6000 8000 10000 12020 0 . 6 0 . 4 0 . 200 . 2濾波后的信號波形 圖 FIR低通信號去噪波形圖 觀察信號去噪后的圖像，可以看到，去噪后的圖像較為平滑，所以說 FIR 低通濾波器對信號的去噪效果很好，但是，對于此信號的去噪不止可以用 FIR 濾波器的方式，也可以用均值濾波的方式。 34 均值濾波代碼如下： load x2。 figure(1)。 subplot(2,1,1)。 title(39。原信號 39。)。 plot(x2) z=ones(68,1)。 x68=conv(x2,z)/68。 figure(1)。 subplot(2,1,2)。 plot(x68) title(39。濾波后信號 39。)。 去噪后的信號波形如圖 所示。 0 2020 4000 6000 8000 10000 12020 0 . 7 0 . 6 0 . 5 0 . 4 0 . 30 2020 4000 6000 8000 10000 12020 0 . 8 0 . 6 0 . 4 0 . 20濾波后信號 圖 中值濾波后信號 （ 3）實測信號 X3 去噪仿真， 信號 X3 的波形 如 下 圖所示： 35 0 200 400 600 800 1000 12002 . 4 22 . 4 32 . 4 42 . 4 52 . 4 62 . 4 72 . 4 82 . 4 92 . 52 . 5 1 圖 實測信號三波形圖 對 第三組信號我 利用貝塞爾濾波器 進行設(shè)計 ， 電子學和信號處理中，貝賽爾(Bessel)濾波器是具有最大平坦的群延遲（線性相位響應(yīng)）的線性過濾器。貝賽爾濾波器常用在音頻天橋系統(tǒng)中。模擬貝賽爾濾波器描繪為幾乎橫跨整個通頻帶的恒定的群延遲，因而在通頻帶上保持了被過濾的信號波形。貝塞 爾 (Bessel)濾波器具有最平坦的幅度和相位響應(yīng)。帶通（通常為用戶關(guān)注區(qū)域）的相位響應(yīng)近乎呈線性。Bessel濾波器可用于減少所有 IIR濾波器固有的非線性相位失真。其參數(shù)如下： N=5，wn=1000， 程序 代碼如下： clear all。 N=5。 wn=1000。 [b,a]=besself(N,wn)。 [h,w]=freqs(b,a,512)。 magH=abs(h)。 36 phaH=unwrap(angle(h))。 figure。 subplot(2,1,1)。 plot(w/(2*pi),2*log10(magH))。 xlabel(39。頻率 /Hz39。)。 ylabel(39。振幅 /dB39。)。 grid on。 subplot(2,1,2)。 plot(w/2/pi,angle(h)*180/pi)。 grid on。 xlabel(39。頻率 /Hz39。)。 ylabel(39。相位 /dB39。)。 figure。 dt=1/10000。 f1=100。 f2=1000。 t=0:dt:。 load x3。 H=[tf(b,a)]。 [y,t1]=lsim(H,x3,t)。 subplot(2,1,1)。 plot(t,x3)。 title(39。輸入信號 39。)。 xlabel(39。時間 /s39。)。 37 subplot(2,1,2)。 plot(t1,y)。 title(39。輸出信號 39。)。 xlabel(39。時間 /s39。)。 信號去噪后波形圖如圖 所示： 0 0 . 0 1 0 . 0 2 0 . 0 3 0 . 0 4 0 . 0 5 0 . 0 6 0 . 0 7 0 . 0 8 0 . 0 9 0 . 12 . 4 22 . 4 42 . 4 62 . 4 82 . 5輸入信號時間 /s0 0 . 0 1 0 . 0 2 0 . 0 3 0 . 0 4 0 . 0 5 0 . 0 6 0 . 0 7 0 . 0 8 0 . 0 9 0 . 10123輸出信號時間 /s 圖 貝塞爾去噪后信號波形 根據(jù) 圖 ，我們可以了解到， 經(jīng)過貝塞爾濾波器 去噪 后的實測信號十分平滑，幾乎沒有噪聲的存在 ，信號去噪 的效果十分好 。 38 第 5 章 總 結(jié) 本文主要 內(nèi)容為信號的去噪仿真，在文中列舉了幾種不同的去噪方法，也對不同 方法的使用與濾波效果進行了對 比 。 同時，也對幾種 典型 信號進行了頻譜分析，對頻譜圖的含義進行了概述，有助于大家對頻譜圖的重視和理解。 通 過對 給定的三組實測 信號進行去噪，我們可以對去噪的方法進行簡單的分析，對于多種不同含噪聲信號來說， IIR 與 FIR 濾波器是最為有效也是最為普遍的去噪方 法 ，雖然，個別時候這兩種去噪方 法 與其他去噪方 法 相比效果并不十分完美，但其適用廣泛，簡單，是很好的去噪方 法 。 中值濾波在如今的數(shù)字信號處理和數(shù)字圖像處理中都是應(yīng)用比較普遍的方法。設(shè)有一個一維序列 (f1,f2,f3,?? ,fn)。取窗口長度為 M(M 為奇數(shù) )，對此一維 信號進行中值濾波，就是從輸入序列中相繼抽出 M 的個數(shù)(fiv,? ,fi1,fi,fi+1,? ,fi+v),其中 fi 為窗口的中心點值， v=(M1)/2。再將這 M個點的值按其數(shù)值大小排序，取其序號為正中間那個數(shù)作為濾波輸出。中值濾波的窗口形狀和尺寸設(shè)計對濾波效果影響很大。不同的圖像要求和不同的應(yīng)用要求，往往采用不同的窗口形狀和尺寸。 均值濾波就是在一定的時間內(nèi)對輸入信號進行連續(xù)的采樣然后求出幾次采樣值的平均值。設(shè) x0．．． xi 是采樣值， yk 是對采樣進行平均值濾波的輸出值，其關(guān)系如下： 在工程應(yīng)用中，均值濾 波對于周期性的干擾有很好的抑制作用，另外，均值濾波對于熱噪聲產(chǎn)生的干擾也有很好的抑制作用。 n 的取值取決 n 系統(tǒng)的參數(shù)，如果系統(tǒng)對輸入的靈敏度要求很高，則 n的取值應(yīng)比較小，如果系統(tǒng)的輸入變化速度不快，系統(tǒng)對輸入的靈敏性要求也不是很高，為了抑制干擾，提高輸入的精度，可以將 n 取得比較大。 39 通過這次設(shè)計使我懂得了理論與實際相結(jié)合是很重要的，只有理論知識是遠遠不夠的，只有把所學的理論知識與實踐相結(jié)合起來，從理論中得出結(jié)論，才能真正為社會服務(wù)，從而提高自己 的實際動手能力和獨立思考的能力。在設(shè)計的過程中遇到問題，可以說 是 困難重重，這畢竟第一次做的，難免會遇到過各種各樣的問題，同時在設(shè)計的過程中發(fā)現(xiàn)了自己的不足之處，對以前所學過的知識理解得不夠深刻，掌握得不夠牢固。 但最終我還是克服了各種困難將設(shè)計完美的完成了。 40 參考文獻 [1] 高西全 ,丁玉美 . 數(shù)字信號處理 [M].西安 :西安電子科技大學出版社 ,2020 [2] 叢玉良 ,王宏志 . 數(shù)字信號處理原理 [M].北京 :電子工業(yè)出版社 ,2020 [3] 黃植功 . 基于 MATLAB 的連續(xù)信號頻譜分析 [D]. 桂林 :廣西師范大學電子工程學院 ,2020 [4] 井敏英 ,郭佳林 ,李大偉等 . 連續(xù)時間信號頻譜分析研究及 MATLAB 實現(xiàn) [J]. 大眾科技 , 2020(4):4243 [5] 張德豐 . 詳解 MATLAB數(shù)字信號處理 [M]. 北京 : 電子工業(yè)出版社 ,2020 [6] 王彬 . 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