【正文】 集中在左上角，通常只保留左上角的有限系數(shù)，而將其他系數(shù)都當(dāng)作0處理。如何利用二維DWT進(jìn)行圖象的數(shù)據(jù)壓縮？小波分析及變換在數(shù)字圖象處理領(lǐng)域得到了最廣泛的應(yīng)用。數(shù)字圖象信號(hào)通常涉及大規(guī)模的數(shù)據(jù)量。將數(shù)字圖象數(shù)據(jù)按重要程度加以區(qū)分，進(jìn)行分層處理，這是提高效率的根本途徑。小波技術(shù)正是在這一方面顯示了獨(dú)特的優(yōu)點(diǎn)。數(shù)字圖象采用二維數(shù)據(jù)矩陣表達(dá)，圖像信息處理需要采用二維DWT進(jìn)行處理。這種處理方式通過(guò)分析在圖像的行和列上其灰度級(jí)的變化，可以將水平、垂直和對(duì)角細(xì)節(jié)分開(kāi)。二維DWT分析步驟如下：（1）對(duì)N*N的圖像每一行進(jìn)行一維DWT分解（低通和高通），得到2個(gè)N*（N/2）的圖像；（每個(gè)子圖的列數(shù)比分解前減少一半）（2）對(duì)得到的兩個(gè)N*（N/2）的圖像的每一列進(jìn)行一維DWT分解（低通和高通），由此得到4個(gè)（N/2）*（N/2）的圖像；（每個(gè)子圖的行數(shù)比分解前減少一半）通過(guò)上述步驟就完成了一級(jí)DWT分解，分解后得到4個(gè)子圖，分別代表了原圖像的低通近似、水平高通、垂直高通和對(duì)角高通。上述4個(gè)圖的數(shù)據(jù)總量與原始圖形一致。類似于一維DWT分析，可以對(duì)低通近似圖象進(jìn)一步分解，得出不同級(jí)別的圖形。分析可以進(jìn)行到獲得的子圖象只包含一個(gè)像素點(diǎn)為止。第五篇：數(shù)字信號(hào)處理課程設(shè)計(jì)..課程設(shè)計(jì)報(bào)告課程名稱： 數(shù)字信號(hào)處理 課題名稱： 語(yǔ)音信號(hào)的處理與濾波姓 名： 學(xué) 號(hào)： 院 系： 專業(yè)班級(jí)： 指導(dǎo)教師： 完成日期： 2013年7月2日目錄第1部分 課程設(shè)計(jì)報(bào)告………………………………………3 一．設(shè)計(jì)目的……………………………………………3 二．設(shè)計(jì)內(nèi)容……………………………………………3 三．設(shè)計(jì)原理……………………………………………3 四．具體實(shí)現(xiàn)……………………………………………5 …………………………………5 ………………………8 …………………13 ………………………………19 ……………………19 ……………………………22 五． 結(jié)果分析……………………………………………27 第2部分 課程設(shè)計(jì)總結(jié)………………………………28 一． 參考文獻(xiàn)……………………………………………28第1部分 課程設(shè)計(jì)報(bào)告一．設(shè)計(jì)目的綜合運(yùn)用本課程的理論知識(shí)進(jìn)行頻譜分析以及濾波器設(shè)計(jì)，通過(guò)理論推導(dǎo)得出相應(yīng)結(jié)論，并利用MATLAB作為工具進(jìn)行實(shí)現(xiàn)，從而復(fù)習(xí)鞏固課堂所學(xué)的理論知識(shí)，提高對(duì)所學(xué)知識(shí)的綜合應(yīng)用能力，并從實(shí)踐上初步實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)字信號(hào)的處理。二．設(shè)計(jì)內(nèi)容錄制一段個(gè)人自己的語(yǔ)音信號(hào)，并對(duì)錄制的信號(hào)進(jìn)行采樣；畫(huà)出采樣后語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)域波形和頻譜圖；給定濾波器的性能指標(biāo)，采用窗函數(shù)法和雙線性變換法設(shè)計(jì)濾波器，并畫(huà)出濾波器的頻率響應(yīng)；然后用自己設(shè)計(jì)的濾波器對(duì)采集的信號(hào)進(jìn)行濾波，畫(huà)出濾波后信號(hào)的時(shí)域波形和頻譜，并對(duì)濾波前后的信號(hào)進(jìn)行對(duì)比，分析信號(hào)的變化；回放語(yǔ)音信號(hào)；換一個(gè)與你性別相異的人錄制同樣一段語(yǔ)音內(nèi)容，分析兩段內(nèi)容相同的語(yǔ)音信號(hào)頻譜之間有什么特點(diǎn)；再錄制一段同樣長(zhǎng)時(shí)間的背景噪聲疊加到你的語(yǔ)音信號(hào)中，分析疊加前后信號(hào)頻譜的變化，設(shè)計(jì)一個(gè)合適的濾波器，能夠把該噪聲濾除；三．設(shè)計(jì)原理，利用函數(shù)wavrecord()，wavwrite(),wavread(),wavplay()對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行錄制，存儲(chǔ)，讀取，回放。=fft(x)對(duì)采集的信號(hào)做快速傅立葉變換，并用[h1,w]=freqz(h)進(jìn)行DTFT變換。 DF線性相位的概念，即線性相位對(duì)h(n)、H(w)及零點(diǎn)的約束，了解四種FIR DF的頻響特點(diǎn)。，F(xiàn)IR濾波器利用函數(shù)fftfilt對(duì)信號(hào)進(jìn)行濾波。連續(xù)信號(hào)經(jīng)理想抽樣后時(shí)域、頻域發(fā)生的變化（理想抽樣信號(hào)與連續(xù)信號(hào)頻譜之間的關(guān)系）理想抽樣信號(hào)能否代表原始信號(hào)、如何不失真地還原信號(hào)即由離散信號(hào)恢復(fù)連續(xù)信號(hào)的條件（抽樣定理）理想采樣過(guò)程描述： 時(shí)域描述：?a(t)=xa(t)dT(t)=229。xa(t)d(tnT)=229。xa(nT)d(tnT)xn=165。n=165。165。165。dT(t)=頻域描述：利用傅氏變換的性質(zhì)，時(shí)域相乘頻域卷積，若n=165。229。d(tnT)165。?a(t)Xa(jW)171。xXa(jW)171。xa(t)DT(jW)171。dT(t)則有?(jW)=1X(jW)*D(jW)XaaT2p1165。2p1165。?Xa(jW)=229。Xa(jWjk)=229。Xa(jWjkWs)Tk=165。TTk=165。?(jW)與X(jW)的關(guān)系：理想抽樣信號(hào)的頻譜是連續(xù)信號(hào)頻譜的Xaa周期延拓,重復(fù)周期為Ws(采樣角頻率)。如果：236。X(jW)239。Xa(jW)=237。a239。238。0WWs/2W179。Ws/2即連續(xù)信號(hào)是帶限的，且信號(hào)最高頻率不超過(guò)抽樣頻率的二分之一，則可不失真恢復(fù)。奈奎斯特采樣定理：要使實(shí)信號(hào)采樣后能夠不失真還原，采樣頻率必須大于信號(hào)最高頻率的兩倍：Ws179。2Wh 或 fs179。2fh四．具體實(shí)現(xiàn)在MATLAB中用wavrecord、wavread、wavplay、wavwrite對(duì)聲音進(jìn)行錄制、讀取、回放、存儲(chǔ)。程序如下：Fs=8000。%抽樣頻率 time=3。%錄音時(shí)間 fprintf(39。按Enter鍵錄音%ds39。,time)。%文字提示 pause。%暫停命令 fprintf(39。錄音中......39。)。x=wavrecord(time*Fs,Fs,39。double39。)。%錄制語(yǔ)音信號(hào) fprintf(39。錄音結(jié)束39。)。%文字提示 fprintf(39。按Enter鍵回放錄音39。)。pause。%暫停命令wavplay(x,Fs)。%按任意鍵播放語(yǔ)音信號(hào)wavwrite(x,Fs,39。C:39。)。%存儲(chǔ)語(yǔ)音信號(hào)N=length(x)。%返回采樣點(diǎn)數(shù) df=fs/N。%采樣間隔 n1=1:N/2。f=[(n11)*(2*pi/N)]/pi。%頻帶寬度 figure(2)。subplot(2,1,1)。plot(x)。%錄制信號(hào)的時(shí)域波形 title(39。原始信號(hào)的時(shí)域波形39。)。%加標(biāo)題 ylabel(39。幅值/A39。)。%顯示縱坐標(biāo)的表示意義 grid。%加網(wǎng)格y0=fft(x)。%快速傅立葉變換 figure(2)。subplot(2,1,2)。plot(f,abs(y0(n1)))。%原始信號(hào)的頻譜圖 title(39。原始信號(hào)的頻譜圖39。)。%加標(biāo)題 xlabel(39。頻率w/pi39。)。%顯示橫坐標(biāo)表示的意義 ylabel(39。幅值 39。)。%顯示縱坐標(biāo)表示的意義 title(39。原始信號(hào)的頻譜圖39。)。%加標(biāo)題grid。%加網(wǎng)格 原始信號(hào)的時(shí)域與頻譜圖針對(duì)實(shí)際發(fā)出聲音落后錄制動(dòng)作半拍的現(xiàn)象，如何拔除對(duì)無(wú)效點(diǎn)的采樣的問(wèn)題: 出現(xiàn)這種現(xiàn)象的原因主要是錄音開(kāi)始時(shí)，人的反應(yīng)慢了半拍，導(dǎo)致出現(xiàn)了一些無(wú)效點(diǎn)，而后而出現(xiàn)的無(wú)效的點(diǎn)，主要是已經(jīng)沒(méi)有聲音的動(dòng)作，先讀取聲音出來(lái)，將原始語(yǔ)音信號(hào)時(shí)域波形圖畫(huà)出來(lái)，根據(jù)己得到的信號(hào)，可以在第二次讀取聲音的后面設(shè)定采樣點(diǎn)，取好有效點(diǎn)，畫(huà)出濾除無(wú)效點(diǎn)后的語(yǔ)音信號(hào)時(shí)域波形圖，對(duì)比可以看出。這樣就可以解決這個(gè)問(wèn)題。x=wavread(39。C:39。, 7[4000,24000])。%從4000點(diǎn)截取到24000結(jié)束 plot(x)。%畫(huà)出截取后的時(shí)域圖形 title(39。截取后的聲音時(shí)域圖形39。)。%標(biāo)題 xlabel(39。頻率39。)。ylabel(39。振幅39。)。grid。%畫(huà)網(wǎng)格 去除無(wú)效點(diǎn)MATLAB程序如下。%低通濾波fp=1000。fs=1200。Fs=22050。rp=1。rs=100。wp=2*pi*fp/Fs。ws=2*pi*fs/Fs。Fs1=1。wap=2*tan(wp/2)。was=2*tan(ws/2)。[N,wc]=buttord(wap,was,rp,rs,39。s39。)。[B,A]=butter(N,wc,39。s39。)。[Bz,Az]=bilinear(B,A,Fs1)。figure(1)。[h,w]=freqz(Bz,Az,512,Fs1*22050)。plot(w,abs(h))。title(39。巴特沃斯低通濾波器39。)。xlabel(39。頻率（HZ）39。)。ylabel(39。耗損（dB）39。)。gridon。9 巴特沃思低通濾波器MATLAB程序如下。%高通濾波fp=4800。fs=5000。Fs=22050。rp=1。rs=100。wp=2*pi*fp/Fs。ws=2*pi*fs/Fs。T=1。Fs1=1。wap=2*tan(wp/2)。was=2*tan(ws/2)。10[N,wc]=buttord(wap,was,rp,rs,39。s39。)。[B,A]=butter(N,wc,39。high39。,39。s39。)。[Bz,Az]=bilinear(B,A,Fs1)。figure(1)。[h,w]=freqz(Bz,Az,512,Fs1*22050)。plot(w,abs(h))。title(39。巴特沃斯高通濾波器39。)。xlabel(39。頻率（HZ）39。)。ylabel(39。耗損（dB）39。)。grid on。MATLAB程序如下。%帶通濾波fp=[1200,3000]。fs=[1000,3200]。Fs=8000。rp=1。rs=100。wp=2*pi*fp/Fs。ws=2*pi*fs/Fs。T=1。Fs1=1。wap=2*tan(wp/2)。was=2*tan(ws/2)。[N,wc]=buttord(wap,was,rp,rs,39。s39。)。[B,A]=butter(N,wc,39。s39。)。[Bz,Az]=bilinear(B,A,Fs1)。figure(4)。[h,w]=freqz(Bz,Az,512,Fs1*1000)。plot(w,abs(h))。title(39。巴特沃斯帶通濾波器39。)。xlabel(39。頻率（HZ）39。)。ylabel(39。耗損（dB）39。)。grid on。123．將聲音信號(hào)送入濾波器濾波x=wavread(39。C:39。)。%播放原始信號(hào)wavplay(x,fs)。%播放原始信號(hào) N=length(x)。%返回采樣點(diǎn)數(shù) df=fs/N。%采樣間隔 n1=1:N/2。f=[(n11)*(2*pi/N)]/pi。%頻帶寬度 figure(4)。subplot(4,2,1)。plot(x)。%錄制信號(hào)的時(shí)域波形title(39。原始信號(hào)的時(shí)域波形39。)。%加標(biāo)題 ylabel(39。幅值/A39。)。%顯示縱坐標(biāo)的表示意義 grid。%加網(wǎng)格y0=fft(x)。%快速傅立葉變換 subplot(4,2,3)。plot(f,abs(y0(n1)))。%原始信號(hào)的頻譜圖 title(39。原始信號(hào)的頻譜圖39。)。%加標(biāo)題 xlabel(39。頻率w/pi39。)。%顯示橫坐標(biāo)表示的意義 ylabel(39。幅值 39。)。%顯示縱坐標(biāo)表示的意義 title(39。原始信號(hào)的頻譜圖39。)。%加標(biāo)題 grid。%加網(wǎng)格3．1低通濾波器濾波 fs=8000。beta=。wc=2*pi*1000/fs。ws=2*pi*1200/fs。width=wswc。wn=(ws+wc)/2。n=ceil(*pi /width)。h=fir1(n,wn/pi,39。band39。,kaiser(n+1,beta))。[h1,w]=freqz(h)。ys=fftfilt(h,x)。%信號(hào)送入濾波器濾波，ys為輸出 fftwave=fft(ys)。%將濾波后的語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行快速傅立葉變換 figure(4)。subplot(4,2,2)。%在四行兩列的第二個(gè)窗口顯示圖形 plot(ys)。%信號(hào)的時(shí)域波形title(39。低通濾波后信號(hào)的時(shí)域波形39。)。%加標(biāo)題 xlabel(39。頻率w/pi39。)。ylabel(39。幅值/A39。)。%顯示標(biāo)表示的意義 grid。%網(wǎng)格subplot(4,2,4)。%在四行兩列的第四個(gè)窗口顯示圖形 plot(f, abs(fftwave(n1)))。%繪制模值 xlabel(39。頻率w/pi39。)。ylabel(39。幅值/A39。)。%顯示標(biāo)表示的意義title(39。低通濾波器濾波后信號(hào)的頻譜圖39。)。%標(biāo)題 grid。%加網(wǎng)格wavplay(ys,8000)。%播放濾波后信號(hào)3．2高通濾波器濾波 fs=8000。beta=。ws=2*5000/fs。wc=2*4800/fs。width=wswc。wn=(ws+wc)/2。n=ceil(*pi/width)。h=fir1(n,wn/pi, 39。high39。,kaiser(n+2,beta))。[h1,w]=freqz(h)。ys=fftfilt(h,x)。%將信號(hào)送入高通濾波器濾波 subplot(4,2,5)。%在四行兩列的第五個(gè)窗口顯示圖形 plot(ys)。%信號(hào)的時(shí)域波形 xlabel(39。頻率w/pi39。)。ylabel(39。幅值/A39。)。%顯示標(biāo)表示的意義 title(39。高通濾波后信號(hào)的時(shí)域波形39。)。%標(biāo)題 ylabel(39。幅值/A39。)。%顯示縱坐標(biāo)的表示意義 grid。%網(wǎng)格fftwave=fft(ys)。%將濾波后的語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行快速傅立葉變換 subplot(4,2,7)。%在四行兩列的第七個(gè)窗口顯示圖形 plot(f,abs(fftwave(n1)))。%繪制模值 axis([0 1 0 50])。xlabel(39。頻率w/pi39。)。ylabel(39。幅值/A39。)。%顯示標(biāo)表示的意義title(39。高通濾波器濾波后信號(hào)的頻譜圖39。)。%標(biāo)題 grid。%加網(wǎng)格wavplay(ys,8000)。%播放濾波后信號(hào)3．3帶通濾波器 fs=8000。beta=。wc1=2*pi*1000/fs。wc2=2*pi*3200/fs。ws1=2*pi*1200/fs。ws2=2*pi*3000/fs。width=ws1wc1。wn1=(ws1+wc1)/2。wn2=(ws2+wc2)/2。wn=[wn1 wn2]。n=ceil(*pi)。h=fir1(n,wn/pi,39。band39。,kaiser(n+1,beta))。[h1,w]=freqz(h)。ys1= fftfilt(h,x)。%將信號(hào)送入高通濾波器濾波 figure(4)。subplot(4,2,6)。%在四行兩列的第六個(gè)窗口顯示圖形 plot(ys1)。%繪制后信