【導讀】與本研究成果相關的所有人所做出的任何貢獻均已在論文（設計）中作了明確。的說明并表示了謝意。本人授權許昌學院可以將畢業(yè)論文（設計）的全部或部分內(nèi)容編入有關數(shù)。據(jù)庫進行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復制手段保存、匯編論文（設計）。本文從數(shù)字信號處理技術及數(shù)字濾波器的發(fā)展開始，介紹了FIR數(shù)字濾波器的優(yōu)越性。逼近三種FIR濾波器設計方法，比較得出切比雪夫一致逼近設計性能最佳的結論。濾波處理，并評價所設計濾波器的性能，最后得到了預期的效果。

　　

【正文】 過觀察濾波后的時域波形和頻譜以及尖銳的噪聲是否存在，來評價所設 計的濾波器的性能是否滿足要求。 (1) 去白噪聲處理 其 主要的 MATLAB 程序如下： [x,fs,bits]=wavread(39。39。)。 n=length(x)。 t=0:1/fs:(n1)/fs。 noise=randn(n,2)/20。 s=x+noise。 fs=44100。 f=[200/fs,300/fs,3400/fs,3500/fs]。 m=[1,0,1]。 rp=1。rs=10。 dat1=(10^(rp/20)1)/(10^(rp/20)+1)。 dat2=10^(rs/20)。 rip=[dat1,dat2,dat1]。 [N,fo,mo,w]=remezord(f,m,rip)。 hn=remez(N,fo,mo,w)。 y=fftfilt(hn,x)。 sound(y,fs,bits)。 n=length(y)。 Y=fft(y,n)。 Y=Y(1:n/2)。 deltaf=fs/n。 fk=0:deltaf:fs/2deltaf。 subplot(2,1,1)。plot(t,y)。title(39。原始波形 39。)。 subplot(2,1,2)。plot(fk,abs(Y))。title(39。原始波形頻譜 39。)。 axis([0 10000 0 4000]) 27 濾波后的信號時域波形和頻譜如下圖： 圖 38 去除白噪聲后的語音信號時域 和頻譜圖 (2) 去單音頻噪聲處理 其 主要的 MATLAB 程序如下： [x,fs,bits]=wavread(39。39。)。 n=length(x)。 t=0:1/fs:(n1)/fs。 fn=1000。 x=x(:,1)39。 noise=sin(2*fn*pi*t)。 s=x+noise。 fs=44100。 f=[800/fs,950/fs,1050/fs,1200/fs]。 m=[1,0,1]。 rp=1。rs=50。 dat1=(10^(rp/20)1)/(10^(rp/20)+1)。 28 dat2=10^(rs/20)。 rip=[dat1,dat2,dat1]。 [N,fo,mo,w]=remezord(f,m,rip)。 hn=remez(N,fo,mo,w)。 y=fftfilt(hn,x)。 sound(y,fs,bits)。 n=length(y)。 Y=fft(y,n)。 Y=Y(1:n/2)。 deltaf=fs/n。 fk=0:deltaf:fs/2deltaf。 subplot(2,1,1)。plot(t,y)。title(39。原始波形 39。)。 subplot(2,1,2)。plot(fk,abs(Y))。title(39。原始波形頻譜 39。)。 axis([0 10000 0 4000]) 濾波后的信號時域波形和頻譜如下圖： 圖 39 去除單音頻噪聲后的語音信號時域和頻譜圖 29 結果分析 (1) 白噪聲 通過 對 原始信號白噪聲加入前后的圖像對比， 可以發(fā)現(xiàn)， 濾波后的語音信號發(fā)生了衰減，說明 所設計的 FIR 濾 波器起到了濾波作用，同時通過幅頻對比，可以看出 濾波后的語音信號頻譜與原始信號頻譜只是在幅度上有細微的改變 ， 而 分別聽原始語音信號和濾波后的語音信號，發(fā)現(xiàn)濾波后的語音信號 與原始信號沒有明顯的區(qū)別，這 說明所設計的 FIR 數(shù)字濾波器達到了濾波的效果，滿足設計要求。 (2) 單音頻噪聲 通過 對原始信號單音頻噪聲加入前后的圖像對比， 可以發(fā)現(xiàn) ，濾波后的語音信號發(fā)生了衰減，同時通過幅頻對比，可以看出濾波器濾掉了 1000Hz 附近一部分頻率噪聲信號，分別聽原始語音信號和濾波后的語音信號，發(fā)現(xiàn)濾波后的語音信號尖銳刺耳的聲音明顯消失 了，同時原始信號強度稍有變化，說明所設計的 FIR 數(shù)字濾波器達到了濾波的效果，滿足設計要求。 本章小結 本章首先介紹了 MATLAB 仿真軟件， 通過 分析語音通信中的白噪聲和單音頻噪聲兩種最常見的噪聲，來 模擬語音通信中的噪聲 干擾 ，并采用性能最佳的切比雪夫一致逼近法設計滿足要求的 FIR 數(shù)字濾波器，然后采 用所設計的 FIR 濾波器進行去噪聲處理，并將濾波后的語音信號與原始語音信號作對比，分析評價 FIR 數(shù)字濾波器的設計效果。 30 4 總結 本篇論文 從數(shù)字信號處理技術開始，介紹了數(shù)字濾波器的發(fā)展，通 過 FIR 數(shù)字濾波器與 FIR 數(shù)字濾波器相比較，突出了 FIR 濾波器的優(yōu)越性，然后介紹了 FIR 濾波器的 線性相位 與結構等理論知識，通過分析 比較 窗函數(shù)、頻率采樣、切比雪夫一致逼近三種 FIR 濾波器設計方法，得出切比雪夫一致逼近設計性能最佳的結論，最后基于 MATLAB 仿真工具，采用切比雪夫一致逼近法設計滿足要求的 FIR 帶阻濾波器 對語音噪聲進行濾波處理，并評價所設計濾波器的性能，得出了仿真結果。主要做了一下幾方面的工作： (1) 介紹了三種 FIR 數(shù)字濾波器的設計方法。通過對三種設計方法的詳細分析對比，得出切比雪夫一致逼近法 是其中最優(yōu)的設計方法。 (2) 熟悉了 MATLAB 的數(shù)字信號仿真平臺。 整個的 FIR 數(shù)字濾波器設計都是基于MATLAB 平臺上進行的，通過 MATLAB 函數(shù)仿真設計結構，并進行性能分析，方便繪制時域和頻域波形。 (3) 設計滿足要求的 FIR 濾波器，進行去噪聲處理。 通過 分析語音通信中的白噪聲和單音頻噪聲兩種最常見的噪聲，來 模擬語音通信中的噪聲 干擾 ，基于 MATLAB 設計滿足要求的帶阻濾波器對信號進行濾波，對比濾波前后語音信號的變化，分析所設計濾波器的性能。 當然，以上描述、建模、仿真、分析皆是出于最基本的語音信號的 FIR 數(shù)字濾波器的設計應用，由于各方面的限制，并未對 此設計方向作 更深層的的分析和研究。只是達到了語音濾波 這個最基本的目標。 31 參考文獻 [1] Mitra S Signal Processing a Computerbased ed[M].McGraw Hill higher education,2021 [2] Lyons R Digital Signal Processing[M].科學出版社 ,2021 [3] 姚天任 ,孫洪 .現(xiàn)代數(shù)字信號處理 [M].華中科技大學出版社 ,1999 [4] 丁玉美 ,高西全 .數(shù)字信號處理 [M].西安電子科技大學出版社 ,2021 [5] 吳鎮(zhèn)揚 .數(shù)字信號處理 [M].高等教育出版社 ,2021 [6] 張力軍等 .通信原理 [M].高等教育出版社 ,2021 [7] 樊昌信 ,曹麗娜 .通信原理 ,第六版 [M].國防工業(yè)出版社 ,2021 [8] 張華玲 .隨機信號處理 [M].清華大學出版社 ,2021 [9] 韋崗 ,季飛 ,傅娟 .通信系統(tǒng)建模與仿真 [M].電子工業(yè)出版社 ,2021 [10] 王宏 .MATLAB 及其在信號處理中的應用 [M].清華大學出版社 ,2021 [11] 陳后金 .數(shù)字信號處理 [M].高等教育出版社 ,2021 [12] 周利清 ,蘇菲 .數(shù)字信號處理基礎 [M].北京郵電出版社 ,2021 [13] 王世一 .數(shù)字信號處理 [M].北京理工大學出版社 ,2021 [14] 張賢達 .現(xiàn)代信號處理 [M].清華大學出版社 ,1996 [15] 王宏 .MATLAB 信號處理詳解 [M].人民郵電出版社 ,2021 [16] 李勇 ,徐震等 .MATALB輔助現(xiàn)代工程數(shù)字信號處理 [M].西安電子科技大學出版社 ,2021 [17] 董長虹 .MATLAB 信號處理與應用 [M].國防工業(yè)出版社 ,2021 [18] 羅軍輝等 . [M].機械工業(yè)出版社 ,2021 32 附 錄 1 窗函數(shù)設計法設計程序 clear all。 wp=*pi。 ws=*pi。 tr_width=wswp。 N=ceil(*pi/ tr_width)+1。 n=0:1:N1。 wc=(wp+ws)/2。 alpha=(N1)/2。 m=nalpha+eps。 hd=sin(wc*m)./(pi*m)。 w_ham=(hamming(N))39。 h=hd.*w_ham。 Hw=fft(h,1024)。 wk=2*pi*[0:1023]/1024。 Hgw=Hw.*exp(j*wk*(N1)/2)。 subplot(2,1,1)。 stem(n,h)。grid。 title(39。窗函數(shù)設計法濾波器 單位脈沖響應 h(n)39。)。 subplot(2,1,2)。 plot(wk/pi,20*log10(abs(Hgw)))。grid。 title(39。濾波器 幅度相應 (dB)39。)。 axis([0 1 100 10]) 2 頻率采樣法設計程序 clear all。 T=。 Bt=*pi。wp=*pi。 33 m=1。N=ceil((m+1)*2*pi/Bt)。 N=N+mod(N+1,2)。 Np=fix(wp/(2*pi/N))。 Ns=N2*Np1。 Hk=[ones(1,Np+1),zeros(1,Ns),ones(1,Np)]。 Hk(Np+2)=T。Ak(NNp)=T。 thetak=pi*(N1)*(0:N1)/N。 Hdk=Hk.*exp(j*thetak)。 hn=real(ifft(Hdk))。 Hw=fft(hn,1024)。 wk=2*pi*[0:1023]/1024。 Hgw=Hw.*exp(j*wk*(N1)/2)。 subplot(2,1,1) n=0:1:N1。 stem(n,hn)。grid。 title(39。頻率采樣設計法濾波器 單位脈沖響應 h(n)39。)。 subplot(2,1,2)。 plot(wk/pi,20*log10(abs(Hgw)))。grid。 title(39。濾波器 幅度相應 (dB)39。)。 axis([0 1 60 10]) 3 切比雪夫一致逼近法設計程序 clear all。 f=[0 1]。 A=[1 1 0 0]。 weigh=[1 10]。 b=remez(32,f,A,weigh)。 [h,w]=freqz(b,1,256,1)。 h=abs(h)。 h=20*log10(h)。 subplot(2,1,1) 34 stem(b,39。.39。)。grid。 title(39。切比雪夫逼近 設計法 濾波器的 單位脈沖響應 h(n) 39。)。 subplot(2,1,2) plot(w,h)。grid。 title(39。濾 波器幅頻特性 (dB)39。)。 35 致 謝 文章的結束也預示著 大學生涯 的終結，昨天軍訓的號角依然在耳畔回響，今天卻又不得不遠眺歸去的 腳步 。真的很感謝這么多的老師和同學，感謝你們 陪伴我度過在許昌學院大學四年 的日日夜夜。 感謝 宋庚寅 老師， 宋 老師 是高級實驗師， 學識淵博， 治學嚴謹 ，對我們循循善誘，諄諄教誨。 他 從文章的 一開始 ， 就關心我們論文進度的點點滴滴，無論從論文的選題，提綱，初稿 ，定稿 都給了我們 許多無私的幫助，提了很多 寶貴 的意見。 感謝曾經(jīng)教過我的老師， 是你們教給了我 學習的方法，探索知識的途徑，同時感謝李文鑫老師， 雖然她不是我的指導老師，卻也給我論文的寫作提供了莫大的幫助。 感謝我的同學們， 我的室友 。我們一起度過四年的風風雨雨，我們互相關心，互相幫助， 讓我的大學四年得以豐富多彩 。 感謝我的家人，沒有 他們 物質上 的支持，精神 上的鼓勵，也 很難有我學業(yè)的完成。 他們給我精神的動力和勇往直前的毅力。 感謝我在許昌學院大學四年的所有所有，我在這里有過快樂，有過悲傷，有過期望，有過彷徨，但一直帶領我的是未來的希望，也希望所有的同學們一起奮斗，去創(chuàng)造明天的輝煌 ！