【正文】 。axis([0,18000,])。濾波后信號波形39。plot(x)。)。title(39。subplot(2,1,1)。)。 title(39。subplot(2,1,2)。濾波前信號頻譜39。plot(abs(Y2(1:7500)))。figure(4)。 x=filter(bz,az,y2)。)。title(39。幅度(db)39。)。xlabel(39。f=w*fs/(2*pi)。[bz,az]=bilinear(bt,at,1)。[b0,a0]=zp2tf(z,p,k)。)。[n,wn]=cheb2ord(wp,ws,1,100,39。Rs=100。%濾波器設計 wp=8000*2*pi/fs。幅值39。)。xlabel(39。)。title(39。subplot(2,1,2)。幅值39。)。xlabel(39。原始語音信號頻譜39。plot(abs(Y(1:7500)))。)。ylabel(39。時間 n39。)。title(39。subplot(2,1,2)。原始語音信號39。plot(y)。Y2=fft(y2,15000)。 %播放加噪聲后的語音信號 Y=fft(y,15000)。y2=y+d。 %將所加噪聲信號的點數調整到與原始信號相同Au=。f=fs*(0:7500)/15000。e:\39。sound(x,fs,bits)。)。 title(39。subplot(2,1,2)。濾波前信號波形39。plot(y2)。 figure(5)。濾波后信號頻譜39。plot(abs(X(1:7500)))。)。 title(39。subplot(2,1,1)。X=fft(x,15000)。axis([0 13000 150 5])。幅度(db)39。)。xlabel(39。低通切比雪夫數字濾波器幅頻特性39。 figure(3)plot(f,20*log10(abs(h)))。[h,w]=freqz(bz,az)。[bt,at]=lp2lp(b0,a0,ws)。[z,p,k]=cheb2ap(n,99)。s39。ws=6000*2*pi/fs。Rp=1。)。ylabel(39。Hz39。axis([0 8000 0 100])。加噪后的信號頻譜39。plot(abs(Y2(1:7500)))。)。ylabel(39。Hz39。)。title(39。 figure(2)subplot(2,1,1)。幅值39。)。xlabel(39。加噪后的信號39。plot(y2)。)。title(39。 語音信號的數字濾波處理第 32 頁 共 36 頁figure(1)subplot(2,1,1)。f=fs*(0:7500)/15000。sound(y2,16384)。d=[Au*cos(2*pi*5000*t)]39。t=0:1/16384:(size(y)1)/16384。,[1 16384])。 6. 切比雪夫Ⅱ型低通濾波器[y,fs,bits]=wavread(39。axis([0,18000,])。濾波后信號波形39。plot(x)。)。title(39。subplot(2,1,1)。)。 title(39。subplot(2,1,2)。濾波前信號頻譜39。plot(abs(Y2(1:7500)))。figure(4)。 x=filter(bz,az,y2)。)。title(39。幅度(db)39。)。xlabel(39。f=w*fss/(2*pi)。[bz,az]=bilinear(bt,at,1)。[b0,a0]=zp2tf(z,p,k)。)。 語音信號的數字濾波處理第 31 頁 共 36 頁[n,wn]=cheb2ord(wp,ws,1,100,39。wo=sqrt((600*2*pi/fss)*(4000*2*pi/fss))。Rs=100。 %濾波器設計fss=15000wp=[600*2*pi/fss,4000*2*pi/fss]。幅值39。)。xlabel(39。)。title(39。subplot(2,1,2)。幅值39。)。xlabel(39。原始語音信號頻譜39。plot(abs(Y(1:7500)))。)。ylabel(39。時間 n39。)。title(39。subplot(2,1,2)。原始語音信號39。plot(y)。Y2=fft(y2,15000)。 %播放加噪聲后的語音信號Y=fft(y,15000)。y2=y+d。 %將所加噪聲信號的點數調整到與原始信號相同Au=。f=fs*(0:7500)/15000。e:\39。sound(x,fs,bits)。)。title(39。subplot(2,1,2)。濾波前信號波形39。plot(y2)。 figure(5)。濾波后信號頻譜39。plot(abs(X(1:7500)))。)。 title(39。subplot(2,1,1)。X=fft(x,15000)。)。title(39。幅度(db)39。)。xlabel(39。[h,w]=freqz(hn,1,15000)。high39。wc=(wp+ws)/2/pi。 %計算過渡帶寬度NO=ceil(*pi/Bt)。ws=5500*2*pi/fs。Rp=1。)。ylabel(39。Hz39。axis([0 8000 0 100])。加噪后的信號頻譜39。plot(abs(Y2(1:7500)))。)。ylabel(39。Hz39。)。title(39。 figure(2)subplot(2,1,1)。幅值39。)。xlabel(39。加噪后的信號39。plot(y2)。)。title(39。 figure(1)subplot(2,1,1)。f=fs*(0:7500)/15000。sound(y2,16384)。d=[Au*cos(2*pi*5000*t)]39。%隨機信號t=0:1/16384:(size(y)1)/16384。f=fs*(0:7500)/15000。e:\39。sound(x,fs,bits)。)。title(39。plot(x)。)。title(39。subplot(2,1,1)。)。title(39。plot(abs(X(1:7500)))。)。title(39。plot(abs(Y2(1:7500)))。figure(4)。 x=fftfilt(hn,y2)。低通漢寧窗數字濾波器幅頻特性39。)。ylabel(39。頻率(HZ)39。figure(3)freqz(hn,1,15000)。 %計算理想高通濾波器通帶截止頻率（歸一化）hn=fir1(N1,wc,hanning(N))。 %漢寧窗計算所需 h(n)長度 NO %ceil(x)取大于等于 x 的最小整數N=NO+mod(NO+1,2)。Bt=wswp。Rs=100。 wp=5500*2*pi/fs。幅值39。)。xlabel(39。)。title(39。subplot(2,1,2)。幅值39。)。xlabel(39。原始語音信號頻譜39。plot(abs(Y(1:7500)))。)。ylabel(39。時間 n39。)。title(39。subplot(2,1,2)。原始語音信號39。plot(y)。Y2=fft(y2,15000)。 %播放加噪聲后的語音信號 Y=fft(y,15000)。y2=y+d。 %將所加噪聲信號的點數調整到與原始信號相同Au=。f=fs*(0:7500)/15000。e:\39。sound(x,fs,bits)。)。title(39。plot(x)。)。title(39。subplot(2,1,1)。)。title(39。plot(abs(X(1:7500)))。)。title(39。plot(abs(Y2(1:7500)))。figure(4)。x=fftfilt(hn,y2)。帶通漢寧窗數字濾波器幅頻特性39。)。ylabel(39。頻率(HZ)39。figure(3)freqz(hn,1,15000)。 %計算理想高通濾波器通帶截止頻率（歸一化）hn=fir1(N1,wc,hanning(N))。 %漢寧窗計算所需 h(n)長度 NO %ceil(x)取大于等于 x 的最小整數N=NO+mod(NO+1,2)。Bt=wlpwls。wls=1500*2*pi/fs。Rp=1。 wlp=2022*2*pi/fs。幅值39。)。xlabel(39。)。title(39。 語音信號的數字濾波處理第 26 頁 共 36 頁subplot(2,1,2)。幅值39。)。xlabel(39。原始語音信號頻譜39。plot(abs(Y(1:7500)))。)。ylabel(39。時間 n39。)。title(39。subplot(2,1,2)。原始語音信號39。plot(y)。Y2=fft(y2,15000)。 %播放加噪聲后的語音信號Y=fft(y,15000)。y2=y+d。 %將所加噪聲信號的點數調整到與原始信號相同Au=。%d=*rand(1,length(y))39。,[1 16384])。2. hanning 窗帶通濾波器程序[y,fs,bits]=wavread(39。)。title(39。figure(3)。幅值39。)。xlabel(39。加噪后的信號頻譜39。plot(f,abs(Y2(1:512)))。)。ylabel(39。Hz39。)。title(39。subplot(2,1,1)。)。ylabel(39。時間 n39。)。title(39。subplot(2,1,2)。subplot(2,1,1)。 %播放加噪聲后的語音信號Y2=fft(y2,1024)。 %噪聲為 5kHz 的余弦信號 要用隨機噪聲y2=y+d。 %將所加噪聲信號的點數調整到與原始信號相同Au=。f=fs*(0:511)/1024。e:\39。在這樣一個良好的環(huán)境下，我順利地完成了本次數字信號處理課程設計，讓我發(fā)現了自己所學知識的盲點和漏洞，提升了我的動手能力。參考文獻[1] （第二版）[M].西安：西安電子科技大學出版社，2022．[2] 王創(chuàng)新,[Z].長沙：長沙理工大學印刷（內部使用） ，2022.[3] MATLAB 實現[M].北京：電子工業(yè)出版社，2022.[4] 及在電子信息課程中的應用[M].北京：電子工業(yè)出版社，2022. 語音信號的數字濾波處理第 23 頁 共 36 頁[5] ，[M].北京：科學出版社,2022.[6] ——理論、算法與實現（第二版）[M].北京：電子工業(yè)出版社.致謝在本次課程