【正文】 p1/Fs。As=100。fs1=*10^4。Y39。f(Hz)39。濾波后頻域39。axis([0 25000 0 60])。)subplot(212)H1=fft(H)。)ylabel(39。)xlabel(39。figure(5)subplot(211)plot(t,H)title(39。Db39。w/pi39。帶阻濾波器39。db=20*log10(abs(H))。[bz,az]=bilinear(b,a,Fs)。s39。stop39。)。%預(yù)畸變化[N,OmegaC]=cheb2ord(OmegaP,OmegaS,Rp,As,39。OmegaP=[OmegaP11,OmegaP22]。OmegaS11=2*Fs*tan(ws11/2)。OmegaP11=2*Fs*tan(wp11/2)。ws11=2*pi*fs1/Fs。wp11=2*pi*fp1/Fs。As=100。fs2=*10^4。fp2=4*10^4。Y39。f(Hz)39。加入噪聲信號頻域波形39。subplot(2,1,2)plot(f,abs(X2))axis([0 25000 0 60])。x39。t(s)39。加入噪聲信號時域波形39。x2=x1+y1。39。 y39。Y39。f(Hz)39。干擾信號頻域波形39。subplot(2,1,2)plot(f,abs(Y))axis([0 25000 0 60])。y=*sin(50000*t)39。t(s)39。干擾信號時域波形39。%對噪音信號進(jìn)行轉(zhuǎn)換，便于信號相加（見下圖有說明）Y=fft(y)。 y39。)語音信號圖形：語音信號處理在此選擇余弦函數(shù)作為噪聲信號，因為正弦和余弦函數(shù)的頻域為兩條豎直的線，便于濾波實驗代碼：y=*sin(50000*t)。)ylabel(39。)xlabel(39。title(39。X=fft(x)。x39。t(s)39。原語音信號時域分析39。t=0:T:(N1)*T。N=length(x)。)。實驗代碼：[x,fs]=wavread(39。五、設(shè)計內(nèi)容用電腦所帶的錄音工具錄制一段錄音，并將聲音保存，因為錄入的聲音不是wav格式，因此用格式工廠軟件將其進(jìn)行轉(zhuǎn)換位wav格式。高于或處于奈奎斯特頻率的頻率分量會導(dǎo)致混疊現(xiàn)象。帶限信號變換的快慢受到它的最高頻率分量的限制，也就是說它的離散時刻采樣表現(xiàn)信號細(xì)節(jié)的能力是有限的。采樣是將一個信號（即時間或空間上的連續(xù)函數(shù)）轉(zhuǎn)換成一個數(shù)值序列（即時間或空間上的離散函數(shù)）。香農(nóng)與Harry Nyquist都對它作出了重要貢獻(xiàn)。 采樣定理采樣定理，又稱香農(nóng)采樣定理，奈奎斯特采樣定理，是信息論，特別是通訊與信號處理學(xué)科中的一個重要基本結(jié)論。利用這一性質(zhì)，對于任意的可積函數(shù)f，都可以簡單地構(gòu)造出一列逼近于f 的光滑函數(shù)列，這種方法稱為函數(shù)的光滑化或正則化。由卷積得到的函數(shù)f*g 一般要比f 和g 都光滑。卷積與傅里葉變換有著密切的關(guān)系。三、課程設(shè)計平臺計算機、四、設(shè)計原理與計算方法卷積和乘積運算在頻域和時域是一一對應(yīng)的，兩個信號在時域的卷積可以轉(zhuǎn)化為求兩者在頻域的乘積后再反變換，同理在頻域的卷積等時域的乘積?；胤耪Z音信號，分析濾波前后的語音變化。設(shè)計數(shù)字濾波器，給出性能指標(biāo)（參考指標(biāo)）；（1）低通濾波器的性能指標(biāo)：fp=1000Hz,fs=1200Hz,As=100dB,Ap=1dB（2）高通濾波器的性能指標(biāo)：fs=4800Hz,fp=5000Hz,As=100dB,Ap=1dB（3）帶通濾波器的性能指標(biāo)：fp1=1200Hz,fp2=3000Hz,fs1=1000Hz, fps2=3200Hz,As=100dB,Ap=1dB；采用雙線性變換法設(shè)計上面一種類型的數(shù)字濾波器，要求使用切比雪夫II型濾波器。第一篇：語音信號處理課程設(shè)計指導(dǎo)剖析數(shù)字信號處理課程設(shè)計報告學(xué)院：電子信息學(xué)院班級：通信131姓名：*** 2016年 月 日語音信號處理目錄一、設(shè)計目的.................................2二、設(shè)計要求及任務(wù)...........................2 語音信號的采集........................2 語音信號的頻譜分析；..................2三、課程設(shè)計平臺.............................3四、設(shè)計原理與計算方法.......................3 ..............................3 采樣定理..............................3五、設(shè)計內(nèi)容.................................4 ....4 ..............4 ......................6 語音信號和噪聲信號相加...........8 ........................9 ...................11 ...............12 六：總結(jié)....................................14語音信號處理一、設(shè)計目的學(xué)會MATLAB的使用，掌握MATLAB程序設(shè)計方法；掌握在Windows環(huán)境下語言信號采集的方法；掌握數(shù)字信號處理的基本概念、基本理論和基本方法；掌握MATLAB設(shè)計IIR數(shù)字濾波器的方法；學(xué)會用MATLAB對信號進(jìn)行分析和處理；二、設(shè)計要求及任務(wù) 語音信號的采集本設(shè)計利用計算機Windows下的錄音機錄入一句語音信號，然后在Matlab軟件平臺下，利用函數(shù)waveread對語音信號進(jìn)行采樣，記住采樣頻率和采樣點數(shù)。 語音信號的頻譜分析；在Matlab中，可以利用函數(shù)FFT對信號進(jìn)行快速傅里葉變換，得到信號的頻譜特性，然后加入一干擾信號，要求畫出語音信號干擾前后的時域波形，并對其頻譜進(jìn)行分析。用濾波器對信號進(jìn)行濾波語音信號處理畫出濾波后信號的時域波形及頻譜，并對濾波前后的信號進(jìn)行對比，分析信號的變化。在熟悉數(shù)字信號處理課程理論的基礎(chǔ)上，通過MATLAB仿真實現(xiàn)語音信號的采集與處理，進(jìn)一步加深對數(shù)字信號處理理論和技術(shù)的掌握。而信號的頻域求解有快速傅里葉FFT算法。利用這一點性質(zhì)，即兩函數(shù)的傅里葉變換的乘積等于它們卷積后的傅里葉變換，能使傅里葉分析中許多問題的處理得到簡化。特別當(dāng)g 為具有緊支集的光滑函數(shù)，f 為局部可積時，它們的卷積f * g 也是光滑函數(shù)。卷積的概念還可以推廣到數(shù)列、測度以及廣義函數(shù)上去。(1915年發(fā)表的統(tǒng)計理論), 3語音信號處理克勞德另外。采樣定理指出，如果信號是帶限的，并且采樣頻率高于信號帶寬的兩倍，那么，原來的連續(xù)信號可以從采樣樣本中完全重建出來。采樣定理是指，如果信號帶寬不到采樣頻率的一半（即奈奎斯特頻率），那么此時這些離散的采樣點能夠完全表示原信號。大多數(shù)應(yīng)用都要求避免混疊，混疊問題的嚴(yán)重程度與這些混疊頻率分量的相對強度有關(guān)。利用Matlab對語音信號進(jìn)行FFT分析，并畫出源語音信號的時域波形和頻域波形。39。%利用wavread函數(shù)對語音信號進(jìn)行提取 figure(1)subplot(2,1,1)。T=1/fs。%時間間隔plot(t,x)%以時間為橫軸，x為縱軸畫圖 title(39。)%圖形命名 xlabel(39。)ylabel(39。)以上為時域分析，接下來為頻域分析語音信號處理f=(0:N1)*fs/N。subplot(2,1,2)plot(f,abs(X))axis([0 25000 0 60])。原語音信號頻域分析39。f(Hz)39。X39。y1=[y39。]。figure(2)subplot(2,1,1)plot(t,y)title(39。)xlabel(39。)ylabel(39。)Y=fft(y)。%取在語音信號范圍內(nèi)的噪聲信號 title(39。)xlabel(39。)ylabel(39。)語音信號處理通過圖中劃線的部分可以看出，通過y1=[y39。]此句可以將x和y這兩個變量類型統(tǒng)一，以便噪聲與語音信號的相加語音信號處理噪聲信號圖形： 語音信號和噪聲信號相加實驗代碼：x1=wavread(39。)。figure(3)subplot(2,1,1)plot(t,x2)title(39。)xlabel(39。)ylabel(39。)X2=fft(x2)。title(39。)語音信號處理xlabel(39。)ylabel(39。)兩信號相加圖形：fp1=*10^4。fs1=*10^4。Rp=1。Fs=80000。wp22=2*pi*f