【正文】 300,100])。高通 損耗函數(shù)曲線 39。 M=filter(bz,az,y)。 %播放加窗后語音 figure(5)。plot(M)。濾波后被污染的信號波形 39。 M1=fft(M,2020)。 plot(f(1:1000),abs(M1(1:1000)))。 title(39。)。所設計濾波器及相應添加的噪聲信號仿真圖如圖 所示。所設計濾波器及相應添加的噪聲信號仿真圖如圖 所示。 圖 巴特沃思帶通濾波器分析圖 Blackman 窗數(shù)字濾波器分析 低通 一語音信號的數(shù)字濾波處理 第 38 頁 Blackman 窗低通濾波器可以實現(xiàn)對高頻噪聲進行濾除，將混合信號恢復至原始信號，為驗證此結(jié)論的正確性，本次課程設計中我們添加噪聲信號，高頻噪聲zs=*cos(2*pi*10000*t/22050)于原始信號上，并使用自己設計的 Blackman 窗低通濾波器 對其進行處理，仿真結(jié)果證明所設計濾波器可實現(xiàn)要求。 圖 Blackman 窗低通濾波器分析圖 高通 Blackman 窗高通濾波器可以實現(xiàn)對低頻噪聲進行濾除，將混合信號恢復至原始信號，為驗證此結(jié)論的正確性，本次課程設計中我們添加噪聲信號，低頻噪聲zs0=*cos(2*pi*100*t/22050)于原始信號上，并使用自己設計的 Blackman窗濾波器對其進行處理，仿真結(jié)果證明所設計濾波器可實現(xiàn)要求。 圖 Blackman 窗高通濾波器分析圖 帶通 一語音信號的數(shù)字濾波處理 第 39 頁 Blackman 窗帶通濾波器可以實現(xiàn)對低頻或高頻噪聲進行濾除，將混合信號恢復至原始信號，為驗證此結(jié)論的正確性，本次課程設計中我們添加噪聲信號， 高 頻噪聲zs0=*cos(2*pi*100*t/22050)于原始信號上，并使用自己設計的 Blackman窗濾波器對其進行處理，仿真結(jié)果證明所設計濾波器可實現(xiàn)要求。 圖 Blackman 窗帶通濾波器分析圖 思考題： 1．雙線性變換法中Ω和ω之間的關系是非線性的，在設計中你注意到這種非線性關系了嗎？從哪幾種數(shù)字濾波器的幅頻特性曲線中可以觀察到這種非線性關系？ 答：注意到了； 的圖中可以看出，雙線性變換把模擬頻率的無窮大映射到數(shù)字頻率的 pi 處，從而使得雙線性變換法得到的濾波器較之脈沖響應不變法得到的濾波器在高頻部分要陡峭些。因為 s=1/T*lnz 只反映了 s和 z的幅度關系（ s=σ +jΩ ,z=rejw ），所以 s=1/T*lnz 不能將 s 平面映射到 z平面上去，也就不能完成脈沖響應不變法的數(shù)字濾波器設計。 由于剛開始對設計思路并不是很清晰而且對 MATLAB 的使用方法并不是很熟悉，以至于整個過程花了我不少時間，可當做完時才發(fā)現(xiàn)做數(shù)字濾波器并進行分析并不是很難很難，主要是在 程序的算法和結(jié)構(gòu) 上時花了不少時間。這次課程設計提高了我解決問題的能力，使我學會了在設計中獨立解決問題，也包括怎樣去查找問題 ， 怎樣去查找資料 。 一語音信號的數(shù)字濾波處理 第 41 頁 參考文獻 [1] 丁玉美 .數(shù)字信號處理（第二版） [M].西安：西安電子科技大學出版社， 2020． [2] 王創(chuàng)新 ,文卉 .數(shù)字信號處理試驗指導書 [Z].長沙：長沙理工大學印刷（內(nèi)部 使用）， 2020. [3] 陳懷琛 .數(shù)字信號處理及其 MATLAB 實現(xiàn) [M].北京：電子工業(yè)出版社， 2020. [4] 陳懷琛 .MATLAB 及在電子信息課程中的應用 [M].北京：電子工業(yè)出版社， 2020. [5] ， .數(shù)字信號處理 [M].北京：科學出版社 ,2020. [6] 胡廣書 .數(shù)字信號處理 —— 理論、算法與實現(xiàn)（第二版） [M].北京：電子工業(yè)出版社 . 一語音信號的數(shù)字濾波處理 第 42 頁 附錄： 附錄 A 切比雪夫低通濾波器仿真程序 ： clf。d:\media\sunshi39。 x=x(:,1)。 subplot(2,1,1)。 %sound(x,FS,bits)。語音信號時域波形圖 39。 f=(FS/1630)*[1:1630]。 plot(f(1:1630),abs(y(1:1630)))。 title(39。)。 zs=*cos(2*pi*10000*t/22050)。 %sound(zs,FS,bits)。 subplot(2,1,1)。噪聲信號波形 39。 zs1=fft(zs,1200)。 plot(f(1:600),abs(zs1(1:600)))。噪聲信號頻譜 39。 y=x+zs39。 %回放被污染語音 figure(3)。 plot(y) title(39。)。 subplot(2,1,2)。 title(39。)。ws=2*pi*2020。As=60。s39。 [B,A]=cheby1(N1,Rp,wp1,39。)。wk=2*pi*fk。 figure(4)。 xlabel(39。)。幅度（ dB）39。濾波器的頻譜分析 39。 %axis([0,160,5])。 %脈沖響應不變法 M=filter(Bz,Az,y)。 %播放加窗后語音 figure(5)。plot(M)。濾波后被污染的信號波形 39。 M1=fft(M,2020)。 plot(f(1:1000),abs(M1(1:1000)))。 title(39。)。 [x,FS,bits]=wavread(39。)。 figure(1)。 plot(x)。 %回放語音 title(39。) y=fft(x,3260)。 subplot(2,1,2)。 axis([0,500,0,300])。語音信號頻譜圖 39。 t=0:length(x)1。 zs0=*cos(2*pi*10000*t/22050000)。 subplot(2,1,1)。噪聲信號波形 39。 zs1=fft(zs,1200)。 plot(f(1:600),abs(zs1(1:600)))。噪聲信號頻譜 39。 y=x+zs39。 %回放污染語音 figure(3)。 plot(y) title(39。)。 一語音信號的數(shù)字濾波處理 第 44 頁 subplot(2,1,2)。 title(39。)。ws=2*pi*[10,800]。As=20。s39。 [B,A]=cheby1(N1,Rp,wp1,39。)。wk=2*pi*fk。 figure(4)。 xlabel(39。)。幅度（ dB）39。帶通濾波器的頻譜分析 39。 axis([0,160,5])。 M=conv([Bz,Az],y)。 %播放加窗后語音 figure(5)。plot(M)。濾波后被污染的信號波形 39。 M1=fft(M,2020)。 plot(f(1:1000),abs(M1(1:1000)))。 title(39。)。 [x,FS,bits]=wavread(39。)。 figure(1)。 plot(x)。 %回放語音 title(39。) y=fft(x,3260)。 subplot(2,1,2)。 axis([0,500,0,300])。語音信號頻譜圖 39。 t=0:length(x)1。 zs0=*cos(2*pi*10000*t/22050000)。 subplot(2,1,1)。噪聲信號波形 39。 zs1=fft(zs,1200)。 plot(f(1:600),abs(zs1(1:600)))。 title(39。)。 sound(x,FS,bits)。 subplot(2,1,1)。被噪聲污染的信號波形 39。 y1=fft(y,2020)。 plot(f(1:1000),abs(y1(1:1000)))。 title(39。)。 ws=2*pi*25。rs=10。 [n,wc]=cheb2ord(wp,ws,rp,rs,39。)。 [a,b,c,d]=zp2ss(z,p,k)。 [at2,bt2,ct2,dt2]=bilinear(at1,bt1,ct1,dt1,fs)。 figure(4)。 axis([25,200,30,0]) grid on。 sound(M)。 subplot(2,1,1)。 title(39。)。 subplot(2,1,2)。 axis([0,500,0,40]) title(39。)。 [x,FS,bits]=wavread(39。)。 figure(1)。 plot(x)。 %回放語音 title(39。) y=fft(x,3260)。 subplot(2,1,2)。 title(39。)。 zs=*cos(2*pi*10000*t/22050)。 figure(2)。 plot(zs0) title(39。)。 subplot(2,1,2)。 title(39。)。 %sound(x,FS,bits)。 subplot(2,1,1)。被噪聲污染的信號波形 39。 y1=fft(y,2020)。 plot(f(1:1000),abs(y1(1:1000)))。被噪聲污染的信號頻譜 39。 fp=500。 wp=2*pi*fp/FS。 Bt=wswp。 N=N0+mod(N0+1,2)。 [bz,az]=fir1(N1,wc,blackman(N))。 figure()。 plot([bz,az])。 title(39。)。 plot(w/pi,20*log(abs(h)))。 title(39。)。 %sound(M)。 subplot(2,1,1)。 title(39。)。 subplot(2,1,2)。 title(39。)。 [x,FS,bits]=wavread(39。)。 figure(1)。 plot(x)。 %回放語音 title(39。) y=fft(x,3260)。 subplot(2,1,2)。 axis([0,500,0,300])。語音信號頻譜圖 39。 t=0:length(x)1。 zs0=*cos(2*pi*10000*t/22050000)。 subplot(2,1,1)。噪聲信號波形 39。 zs1=fft(zs,1200)。 plot(f(1:600),abs(zs1(1:600)))。噪聲信號頻譜 39。 y=x+zs39。 %回放污染語音 figure(3)。 plot(y) title(39。)。 subplot(2,1,2)。 title(39。)。wup=500*2*pi/FS。wus=800*2*pi/FS。 N0=ceil(11*pi/Bt)。 wc=[(wls+wlp)/2/pi,(wus+wup)/2/pi]。 [h,w]=freqz(bz,az)。 subplot(2,1,1)。 axis([100,200,])。h(n)波形 39。 subplot(2,1,2)。 title(39。)。 M=conv([bz,az],y)。 %播放加窗后語音 figure(5)。plot(M)。濾波后被污染的信號波形 39。 M1=fft(M,2020)。 plot(f(1:1000),abs(M1(1:1000)))。 title(39。)。 [x,FS,bits]=wavread(39。)。 figure(1)。 一語音信號的數(shù)字濾波處理 第 48 頁 plot(x)。 %回放語音 title(39。) y=fft(x,3260)。 subplot(2,1,2)。 axis([0,500,0,300])。語音信號頻譜圖 39。 t=0:length(x)1。 zs0=*cos(2*pi*10000*t/22050000)。 subplot(2,1,1)。噪聲信號波形 39。 zs1=fft(zs,1200)。 plot(f(1:600),abs(zs1(1:600)))。 title(39。)。 %sound(x,FS,bits)。 subplot(2,1,1)。被噪聲污染的信號波形 39。 y1=fft(y,2020)。 plot(f(1:1000),abs(y1(1:1000)))。 ti