matlab語音信號采集課程設計-在線瀏覽
2025-03-05 05:28本頁面
【正文】 波器的性能指標： fb1=1200Hz, fb2=3000Hz, As=100dB,Ap=1dB. fc1=1000Hz, fc2=3200Hz,As=100dB, Ap=1dB. 采用窗函數(shù)法和雙線性變換法設計上面要求的3種濾波器，并畫出濾波器的頻率響應； 然后用自己設計的濾波器對采集到的信號進行濾波，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行對比，分析信號的變化； ，分析濾波前后的語音變化； 四．濾波器設計原理及設計方案根據(jù)過渡帶寬及阻帶衰減要求，選擇窗函數(shù)的類型并估計窗口長度N（或階數(shù)M=N1），窗函數(shù)類型可根據(jù)最小阻帶衰減As獨立選擇，因為窗口長度N對最小阻帶衰減As沒有影響，在確定窗函數(shù)類型以后，可根據(jù)過渡帶寬小于給定指標確定所擬用的窗函數(shù)的窗口長度N，設待求濾波器的過渡帶寬為Δw，它與窗口長度N近似成反比，窗函數(shù)類型確定后，其計算公式也確定了，不過這些公式是近似的，得出的窗口長度還要在計算中逐步修正，原則是在保證阻帶衰減滿足要求的情況下，盡量選擇較小的N，在N和窗函數(shù)類型確定后，即可調(diào)用MATLAB中的窗函數(shù)求出窗函數(shù)wd（n）。用窗函數(shù)wd(n)將hd(n)截斷，并進行加權(quán)處理，得到如果要求線性相位特性， 則h(n)還必須滿足：根據(jù)上式中的正、 負號和長度N的奇偶性又將線性相位FIR濾波器分成四類。 例如， 要設計線性相位低通特性可選擇h(n)=h(N1n)一類，而不能選h(n)=h(N1n)一類。脈沖響應不變法的主要缺點是產(chǎn)生頻率響應的混疊失真。為了克服這一缺點，可以采用非線性頻率壓縮方法，將整個頻率軸上的頻率范圍壓縮到π/T～π/T之間，再用z=esT轉(zhuǎn)換到Z平面上。這樣就使S平面與Z平面建立了一一對應的單值關(guān)系，消除了多值變換性，也就消除了頻譜混疊現(xiàn)象，映射關(guān)系如圖1所示。當Ω1由π/T經(jīng)過0變化到π/T時，Ω由∞經(jīng)過0變化到+∞，也即映射了整個jΩ軸。首先,把z=ejω，可得 (4)即S平面的虛軸映射到Z平面的單位圓。也就是說，S平面的左半平面映射到Z平面的單位圓內(nèi)，S平面的右半平面映射到Z平面的單位圓外，S平面的虛軸映射到Z平面的單位圓上。雙線性變換法優(yōu)缺點:雙線性變換法與脈沖響應不變法相比，其主要的優(yōu)點是避免了頻率響應的混疊現(xiàn)象。S平面整個jΩ軸單值地對應于Z平面單位圓一周，即頻率軸是單值變換關(guān)系。由圖2看出，在零頻率附近，模擬角頻率Ω與數(shù)字頻率ω之間的變換關(guān)系接近于線性關(guān)系；但當Ω進一步增加時，ω增長得越來越慢，最后當Ω→∞時，ω終止在折疊頻率ω=π處，因而雙線性變換就不會出現(xiàn)由于高頻部分超過折疊頻率而混淆到低頻部分去的現(xiàn)象，從而消除了頻率混疊現(xiàn)象。由于這種頻率之間的非線性變換關(guān)系，就產(chǎn)生了新的問題。圖3雙線性變換法幅度和相位特性的非線性映射對于分段常數(shù)的濾波器，雙線性變換后，仍得到幅頻特性為分段常數(shù)的濾波器，但是各個分段邊緣的臨界頻率點產(chǎn)生了畸變，這種頻率的畸變，可以通過頻率的預畸來加以校正。五．語音信號的采集及頻譜分析用WINDOWS下的錄音機，用單聲道錄制一段音樂或聲音，時間在5S內(nèi)。對語音信號進行快速傅立葉變換，在一個窗口同時畫出信號的時域波形圖和頻譜圖，分析語音信號的頻譜特點[y,fs,nbits]=wavread(39。)。%回放語音信號 N=length(y)。%用傅里葉變換求頻域subplot(2,1,1)。title(39。)。plot(abs(Y))。圖2 原始信號頻譜圖39。 [x1,Fs,bits]=wavread(39。)。%設置頻譜的間隔，分辨率 ，這里保證了x軸的點數(shù)必須和y軸點數(shù)一致fs=Fs。 fs1=1200。wp1=2*pi*fp1/fs。 %BF1=ws1wp1。M1=ceil(()/(*BF1))+1。beta1=*()。 %求凱澤窗窗函數(shù)b1=fir1(M1,wc1/pi,Window)。 freqz(b1,1,512)。調(diào)用默認的N時，其值是512。FIR低通濾波器的頻率響應39。 x1_low = filter(b1,1, x1)。 figure(3)。plot(x1_low)。信號經(jīng)過FIR低通濾波器(時域)39。 subplot(2,1,2)。 title(39。)。39。 derta_Fs = Fs/length(x1)。 As2=100。 fs2=2700。 ws2=2*pi*fs2/fs。wc2=(wp2+ws2)/2。%按凱澤窗計算濾波器階數(shù)N2=M2+1。 Window=(kaiser(N2,beta2))。high39。figure(4)。%數(shù)字濾波器頻率響應 title(39。)。%對信號進行高通濾波sound(x1_high,Fs,bits)。subplot(211)。title(39。)。plot([Fs/2:derta_Fs: Fs/2derta_Fs],abs(fftshift(fft(x1_high))))。信號經(jīng)過FIR高通濾波器（頻域）39。 FIR帶通濾波器設計及信號濾波fs=Fs。fp3=[1200,3000]。wp3=2*pi*fp3/fs。 BF3=wp3(1)ws3(1)。M3=ceil(()/(*BF3))+1。beta3=*()。 %求凱澤窗窗函數(shù)b3=fir1(M3,wc3/pi,39。,Window)。freqz(b3,1,512)。FIR帶通濾波器的頻率響應39。x1_daitong = filter(b3,1,x1)。figure(7)。plot(x1_daito
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