數(shù)字信號處理課程設(shè)計(jì)報(bào)告 (3)

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文檔簡介

1、　　數(shù)字信號處理　　課程設(shè)計(jì)報(bào)告　課設(shè)題目：語音信號的采集與處理　學(xué) 院：　專業(yè)：　班級：

2、　姓名：　學(xué) 號：　指導(dǎo)教師：　2011 年7月1日　　課程設(shè)計(jì)報(bào)告撰寫要求　　1、頁面設(shè)置　　紙張大小設(shè)置為縱向A4

3、，頁邊距設(shè)置為：上3.8厘米，下 3.5厘米，左3厘米，右3厘米，頁眉設(shè)置為3厘米，頁腳設(shè)置為2.7厘米，文檔網(wǎng)絡(luò)設(shè)置為指定行和字符網(wǎng)格，每行34字，每頁34行。　　2、段落及字體設(shè)置　　除各級標(biāo)題外，首行縮進(jìn)2字符；圖、表及圖題、表題首行不縮進(jìn)，居中放置；圖表不應(yīng)超出版心范圍；行距采用單倍行距。

4、　　正文中文采用小四號宋體，英文采用新羅馬字體（Times New Roman），段前0磅，斷后0磅；　　一級標(biāo)題采用小二號黑體，段前12磅，段后12磅　　二級標(biāo)題采用小三號黑體，段前6磅，段后6磅　　三級標(biāo)題采用四號黑體，段前6磅，段后0磅<

5、b>　　3、裝訂要求　　采用左側(cè)裝訂，訂兩釘。　　不要刪除行尾的分節(jié)符，此行不會被打印　　目錄　　一. 課程設(shè)計(jì)任務(wù)1　　二. 課程設(shè)計(jì)原理及設(shè)計(jì)方案2<

6、;/p>　　三. 課程設(shè)計(jì)的步驟和結(jié)果3　　四. 課程設(shè)計(jì)總結(jié)4　　五. 設(shè)計(jì)體會5　　六. 參考文獻(xiàn)6　　課程設(shè)計(jì)任務(wù)&

7、lt;/p>　　1、語音信號的采集 　　利用Windows下的錄音機(jī)，錄制一段自己的話音，時(shí)間在1s內(nèi)，然后在Matlab軟件平臺下，利用函數(shù)wavread對語音信號進(jìn)行采樣，記住采樣頻率和采樣點(diǎn)數(shù)。　　2、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)行快速傅立

8、葉變換，得到信號的頻譜特性，要求學(xué)生首先畫出語音信號的時(shí)域波形，然后對語音信號進(jìn)行頻譜分析。　　3、設(shè)計(jì)數(shù)字濾波器和畫出其頻率響應(yīng)給出各濾波器的性能指標(biāo)； 　　給定濾波器的性能指標(biāo)如下： 　　(1)低通濾波器的性能指標(biāo)：fb=1000Hz,fc=1200Hz,As=100dB,Ap=1dB.

9、　　(2)高通濾波器的性能指標(biāo)：fc=4800Hz,fb=5000Hz,As=100dB,Ap=1dB. 　　(3)帶通濾波器的性能指標(biāo)：fb1=1200Hz, fb2=3000Hz,fc1=1000Hz, fc2=3200Hz,As=100dB,Ap=1dB. 　　采用窗函數(shù)法和雙線性變換法設(shè)計(jì)上面要求的3種濾波器，并畫出濾波器的

10、頻率響應(yīng)； 　　4、用濾波器對信號進(jìn)行濾波 　　然后用自己設(shè)計(jì)的濾波器對采集到的信號進(jìn)行濾波，畫出濾波后信號的時(shí)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； 　　5、回放語音信號，分析濾波前后的語音變化； 　　6、設(shè)計(jì)系統(tǒng)界面 </

11、b>　　為了使編制的程序操作方便，設(shè)計(jì)處理系統(tǒng)的用戶界面，在所設(shè)計(jì)的系統(tǒng)界面上可以選擇濾波器的類型，輸入濾波器的參數(shù)、顯示濾波器的頻率響應(yīng)，選擇信號等。　　課程設(shè)計(jì)原理及設(shè)計(jì)方案　　1．用窗函數(shù)法設(shè)計(jì)FIR濾波器　　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(jì)

12、窗口長度N（或階數(shù)M=N-1），窗函數(shù)類型可根據(jù)最小阻帶衰減As獨(dú)立選擇，因?yàn)榇翱陂L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(biāo)確定所擬用的窗函數(shù)的窗口長度N，設(shè)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(jì)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(jì)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MA

13、TLAB中的窗函數(shù)求出窗函數(shù)wd（n）。　　根據(jù)待求濾波器的理想頻率響應(yīng)求出理想單位脈沖響應(yīng)hd(n)，如果給出待求濾波器頻率應(yīng)為Hd，則理想的單位脈沖響應(yīng)可以用下面的傅里葉反變換式求出：　　在一般情況下，hd(n)是不能用封閉公式表示的，需要采用數(shù)值方法表示；從w=0到w=2π采樣N點(diǎn)，采用離散傅里葉反變換（IDFT）即可求出。

14、　　用窗函數(shù)wd(n)將hd(n)截?cái)?，并進(jìn)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(fù)號和長度N的奇偶性又將線性相位FIR濾波器分成四類。要根據(jù)所設(shè)計(jì)的濾波特性正確選擇其中一類。例如，要設(shè)計(jì)線性相位低通特性可選擇h(n)=h(N-1-n)一類，而不能選h(n)=-h(N-1-n)一類

15、。 　　驗(yàn)算技術(shù)指標(biāo)是否滿足要求，為了計(jì)算數(shù)字濾波器在頻域中的特性，可調(diào)用freqz子程序，如果不滿足要求，可根據(jù)具體情況，調(diào)整窗函數(shù)類型或長度，直到滿足要求為止。　　2.用雙線性變換法設(shè)計(jì)IIR數(shù)字濾波器　　脈沖響應(yīng)不變法的主要缺點(diǎn)是產(chǎn)生頻率響應(yīng)的混疊失真。這是因?yàn)閺腟平面到Ｚ平面是多值的映射關(guān)系所造成的。為了

16、克服這一缺點(diǎn)，可以采用非線性頻率壓縮方法，將整個(gè)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。也就是說，第一步先將整個(gè)S平面壓縮映射到S1平面的-π/T～π/T一條橫帶里；第二步再通過標(biāo)準(zhǔn)變換關(guān)系z=es1T將此橫帶變換到整個(gè)Z平面上去。這樣就使S平面與Z平面建立了一一對應(yīng)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。　　圖1雙線性變換的

17、映射關(guān)系　　為了將S平面的整個(gè)虛軸jΩ壓縮到S1平面jΩ1軸上的-π/T到π/T段上，可以通過以下的正切變換實(shí)現(xiàn)　　（1）式中,T仍是采樣間隔。　　當(dāng)Ω1由-π/T經(jīng)過0變化到π/T時(shí)，Ω由-∞經(jīng)過0變化到+∞，也即映射了整個(gè)jΩ軸。將式（1）寫成　　將此關(guān)系解析延拓到整

18、個(gè)S平面和S1平面，令jΩ=s，jΩ1=s1，則得　　再將S1平面通過以下標(biāo)準(zhǔn)變換關(guān)系映射到Z平面　　z=es1T　　從而得到S平面和Z平面的單值映射關(guān)系為：　　(2)&l

19、t;p>　　(3)　　式（2）與式（3）是S平面與Z平面之間的單值映射關(guān)系，這種變換都是兩個(gè)線性函數(shù)之比，因此稱為雙線性變換　　式（1）與式（2）的雙線性變換符合映射變換應(yīng)滿足的兩點(diǎn)要求。　　首先,把z=ejω，可得<b&

20、gt;　　(4)　　即S平面的虛軸映射到Z平面的單位圓。　　其次，將s=σ+jΩ代入式（4），得　　因此　　由此看出，當(dāng)σ<0時(shí)，|z|<1；當(dāng)σ>0時(shí)，|z|>1。也就是說，S平面的左半平

21、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。因此，穩(wěn)定的模擬濾波器經(jīng)雙線性變換后所得的數(shù)字濾波器也一定是穩(wěn)定的。　　雙線性變換法優(yōu)缺點(diǎn)　　雙線性變換法與脈沖響應(yīng)不變法相比，其主要的優(yōu)點(diǎn)是避免了頻率響應(yīng)的混疊現(xiàn)象。這是因?yàn)镾平面與Z平面是單值的一一對應(yīng)關(guān)系。S平

22、面整個(gè)jΩ軸單值地對應(yīng)于Z平面單位圓一周，即頻率軸是單值變換關(guān)系。這個(gè)關(guān)系如式（4）所示，重寫如下：　　上式表明，S平面上Ω與Z平面的ω成非線性的正切關(guān)系，如圖2所示。　　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(dāng)Ω進(jìn)一步增加時(shí)，ω增長得越來越慢，最后當(dāng)Ω→∞時(shí)，ω終止在折疊頻率ω=π處，因而雙線性變換就不會出現(xiàn)

23、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。　　圖2雙線性變換法的頻率變換關(guān)系　　但是雙線性變換的這個(gè)特點(diǎn)是靠頻率的嚴(yán)重非線性關(guān)系而得到的，如式（4）及圖2所示。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。首先，一個(gè)線性相位的模擬濾波器經(jīng)雙線性變換后得到非線性相位的數(shù)字濾波器，不再保持原有的線性相位了；其次，這種非線

24、性關(guān)系要求模擬濾波器的幅頻響應(yīng)必須是分段常數(shù)型的，即某一頻率段的幅頻響應(yīng)近似等于某一常數(shù)（這正是一般典型的低通、高通、帶通、帶阻型濾波器的響應(yīng)特性），不然變換所產(chǎn)生的數(shù)字濾波器幅頻響應(yīng)相對于原模擬濾波器的幅頻響應(yīng)會有畸變，如圖3所示。　　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

25、是各個(gè)分段邊緣的臨界頻率點(diǎn)產(chǎn)生了畸變，這種頻率的畸變，可以通過頻率的預(yù)畸來加以校正。也就是將臨界模擬頻率事先加以畸變，然后經(jīng)變換后正好映射到所需要的數(shù)字頻率上。　　課程設(shè)計(jì)的步驟和結(jié)果　　1、語音信號的采集 　　利用Windows下的錄音機(jī)，錄制一段自己的話音，時(shí)間在1s內(nèi)，然后在Matlab軟件平臺下，利用函數(shù)

26、wavread對語音信號進(jìn)行采樣，記住采樣頻率和采樣點(diǎn)數(shù)。　　程序：　　[y,fs,nbits]=wavread(' E:\matlab_yuyin\my voice.wav ')　　得到：<

27、p>　　fs =　　22050　　nbits =　　16　　由此可知，采樣頻率為22050Hz，采樣點(diǎn)數(shù)為16bi

28、t　　2、語音信號的頻譜分析 　　在Matlab中，利用函數(shù)fft對信號進(jìn)行快速傅立葉變換，得到信號的頻譜特性，首先畫出語音信號的時(shí)域波形，然后對語音信號進(jìn)行頻譜分析。　　程序：　　[y,fs,nbits]=wavread('

29、E:\matlab_yuyin\my voice.wav');　　sound(y,fs,nbits);　　y = y - mean(y); %去直流成分　　Y = fftshift(abs(fft(y)));　　w = linspace(-fs/2,fs/2,

30、length(Y));　　subplot(2,1,1),plot(y);title('原始信號波形');　　subplot(2,1,2),plot(w,Y);title('原始信號頻譜');　　axis([0,2000,-inf,inf]);

31、;　　3、設(shè)計(jì)數(shù)字濾波器和畫出其頻率響應(yīng)給出各濾波器的性能指標(biāo)； 　　給定濾波器的性能指標(biāo)如下： 　　(1)低通濾波器的性能指標(biāo)：fb=1000Hz,fc=1200Hz,As=100dB,Ap=1dB. 　　(2)高通濾波器的性能指標(biāo)：fc=4800Hz,fb=5000Hz,As=100dB,Ap=1dB. &l

32、t;/p>　　(3)帶通濾波器的性能指標(biāo)：fb1=1200Hz, fb2=3000Hz,fc1=1000Hz, fc2=3200Hz,As=100dB,Ap=1dB. 　　采用窗函數(shù)法和雙線性變換法設(shè)計(jì)上面要求的3種濾波器，并畫出濾波器的頻率響應(yīng)； 　　4、用濾波器對信號進(jìn)行濾波

33、　用自己設(shè)計(jì)的濾波器對采集到的信號進(jìn)行濾波，畫出濾波后信號的時(shí)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； 　　窗函數(shù)法設(shè)計(jì)FIR濾波器：　　低通濾波器　　clear all;　　Ft=22050;&l

34、t;/b>　　Fp=1000;　　Fs=1200;　　[y,fs,nbits]=wavread('my voice.wav');　　%sound(y,fs,nbits);&l

35、t;/p>　　y=y-mean(y);　　wp=2*Fp/Ft;　　ws=2*Fs/Ft;　　As=100;　　wdel = ws - wp; %過渡帶寬

36、　N= ceil( 8*pi/wdel );%取整　　Wn = (wp + ws)/2 %截止頻率即Wc　　% N取奇數(shù)　　if mod(N,2)==0　　N= N + 1; %若為偶數(shù)則加1<p

37、>　　end　　fcuts=[1000*2/Ft 1200*2/Ft]; %歸一化頻率　　mags=[1 0];　　devs=[1-10^(1/-20) 10^(40/-20)];　　[N,Wn,beta,ftype]=kais

38、erord(fcuts,mags,devs); %計(jì)算出凱塞窗N，beta的值　　b= fir1(N,Wn,ftype,kaiser(N+1,beta),'noscale'); 　　freq_axis = [0:pi/512:pi-pi/512]; 　　freq_norm = [0:511]

39、/512; %歸一化的頻率軸 　　H= freqz( b);%變成頻率響應(yīng) %b為h[n]系數(shù)，1表示無極點(diǎn)（因?yàn)槭荈IR），512表示點(diǎn)數(shù)）　　subplot(2,1,1);　　plot( freq_norm,20*log10(abs(H)) ); %畫對數(shù)幅度譜<p

40、>　　hold on;　　xlabel( '歸一化頻率w/pi' ); ylabel( '幅度(dB)' );　　title( 'FIR-幅度響應(yīng)');　　subplot(2,1,2);<p&

41、gt;　　plot( freq_norm,angle(H) ); hold on;　　xlabel( '歸一化頻率w/pi' ); ylabel( '相位' );　　title( 'FIR-相位響應(yīng)');　　f2=filter(b,1,y); %濾波</p

42、>　　figure(2)　　subplot(2,1,1)　　plot(y)　　title('FIR低通濾波器濾波前的時(shí)域波形');　　subplot(2

43、,1,2)　　plot(f2);　　title('FIR低通濾波器濾波后的時(shí)域波形');　　sound(f2); %播放濾波后的語音信號　　F0=fftshift(abs(fft(

44、f2)));　　figure(3)　　y2 = fftshift(abs(fft(y)));　　w = linspace(-Ft/2,Ft/2,length(y2));　　subplot(2,1,1);<

45、p>　　plot(w,y2);　　title('FIR低通濾波器濾波前的頻譜')　　xlabel('頻率/Hz');　　ylabel('幅值');　　w = linspace(-Ft/2,Ft/2,length(F0)

46、);　　subplot(2,1,2)　　plot(w,F0);　　title('FIR低通濾波器濾波后的頻譜')　　xlabel('頻率/Hz');　　ylabel('幅值');&l

47、t;/p>　　分析：由頻率響應(yīng)可看出為低通，與題目要求的fp1=1000，fs1=1200基本吻合，阻帶衰減近似為100，且為線性相位。　　比較濾波前和濾波后的頻譜可發(fā)現(xiàn)通過了低頻成分，濾掉了高頻成分。　　高通濾波器　　clear all;<

48、/p>　　Ft=22050;　　Fp=5000;　　Fs=4800;　　[y,fs,nbits]=wavread('my voice.wav');</

49、p>　　%sound(y,fs,nbits);　　y=y-mean(y);　　wp=2*Fp/Ft;　　ws=2*Fs/Ft;　　As=100;　　wdel = w

50、p - ws; %過渡帶寬　　N= ceil( 8*pi/wdel );%取整　　Wn = (wp + ws)/2 %截止頻率即Wc　　% N取奇數(shù)　　if mod(N,2)==0

51、　　N= N + 1; %若為偶數(shù)則加1　　end　　fcuts=[4800*2/Ft 5000*2/Ft]; %歸一化頻率　　mags=[0 1];　　devs=[1-10^(1/-20) 10^(40/-20)];</p

52、>　　[N,Wn,beta,ftype]=kaiserord(fcuts,mags,devs); %計(jì)算出凱塞窗N，beta的值　　b= fir1(N,Wn,ftype,kaiser(N+1,beta),'noscale'); 　　freq_axis = [0:pi/512:pi-pi/512]; <

53、;/p>　　freq_norm = [0:511]/512; %歸一化的頻率軸 　　H= freqz( b);%變成頻率響應(yīng) %b為h[n]系數(shù)，1表示無極點(diǎn)（因?yàn)槭荈IR），512表示點(diǎn)數(shù)）　　subplot(2,1,1);　　plot( freq_norm,20*lo

54、g10(abs(H)) ); %畫對數(shù)幅度譜　　hold on;　　xlabel( '歸一化頻率w/pi' ); ylabel( '幅度(dB)' );　　title( 'FIR-幅度響應(yīng)');<p

55、>　　subplot(2,1,2);　　plot( freq_norm,angle(H) ); hold on;　　xlabel( '歸一化頻率w/pi' ); ylabel( '相位' );　　title( 'FIR-相位響應(yīng)');&

56、lt;p>　　f2=filter(b,1,y);　　figure(2)　　subplot(2,1,1)　　plot(y)　　title('FIR高通濾波器濾波前的時(shí)域波形')

57、;　　subplot(2,1,2)　　plot(f2);　　title('FIR高通濾波器濾波后的時(shí)域波形');　　sound(f2); %播放濾波后的語音信號

58、　　F0=fftshift(abs(fft(f2)));　　figure(3)　　y2 = fftshift(abs(fft(y)));　　w = linspace(-Ft/2,Ft/2,length(y2));

59、　　subplot(2,1,1);　　plot(w,y2);　　title('FIR高通濾波器濾波前的頻譜')　　xlabel('頻率/Hz');　　ylabel('幅值');　　w

60、 = linspace(-Ft/2,Ft/2,length(F0));　　subplot(2,1,2)　　plot(w,F0);　　title('FIR高通濾波器濾波后的頻譜')　　xlabel('頻率/Hz');&

61、lt;p>　　ylabel('幅值');　　分析：由頻率響應(yīng)可看出為高通，與題目要求的fp1=5000，fs1=4800基本吻合，阻帶衰減近似為100，且為線性相位。　　比較濾波前和濾波后的頻譜可發(fā)現(xiàn)通過了高頻成分，濾掉了低頻成分。　　帶通濾波器<

62、/p>　　clear all;　　Ft=22050;　　Fp1=1200;　　Fp2=3000;　　Fs1=10

63、00;　　Fs2=3200;　　[y,fs,nbits]=wavread('my voice.wav');　　%sound(y,fs,nbits);　　y=y-mean(y);

64、　　wp1=2*Fp1/Ft;　　wp2=2*Fp2/Ft;　　ws1=2*Fs1/Ft;　　ws2=2*Fs2/Ft;　　As=100;　　wp=(wp1 + ws1)/

65、2;　　ws=(wp2 + ws2)/2;　　wdel = wp1 - ws1; %過渡帶寬　　N= ceil( 8*pi/wdel );%取整　　Wn = [wp ws]; %截止頻率即Wc　　% N取

66、奇數(shù)　　if mod(N,2)==0　　N= N + 1; %若為偶數(shù)則加1　　end　　fcuts=[1000*2/Ft 1200*2/Ft 3000*2/Ft 3200*2/Ft]; %歸一化頻率</

67、p>　　mags=[0 1 0];　　devs=[0.01 0.1087 0.01];　　[N,Wn,beta,ftype]=kaiserord(fcuts,mags,devs); %計(jì)算出凱塞窗N，beta的值　　b= fir1(N,Wn,ftype,kaiser(N+1,beta

68、),'noscale'); 　　freq_axis = [0:pi/512:pi-pi/512]; 　　freq_norm = [0:511]/512; %歸一化的頻率軸 　　H= freqz( b);%變成頻率響應(yīng) %b為h[n]系數(shù)，1表示無極點(diǎn)（因?yàn)槭荈IR），512表示點(diǎn)

69、數(shù)）　　subplot(2,1,1);　　plot( freq_norm,20*log10(abs(H)) ); %畫對數(shù)幅度譜　　hold on;　　xlabel( '歸一化頻率w/pi' ); ylabel( &#

70、39;幅度(dB)' );　　title( 'FIR-幅度響應(yīng)');　　subplot(2,1,2);　　plot( freq_norm,angle(H) ); hold on;　　xlabel( '歸一化頻率w/pi' ); yl

71、abel( '相位' );　　title( 'FIR-相位響應(yīng)');　　f2=filter(b,1,y);　　figure(2)　　subplot(2,1,1)

72、　　plot(y)　　title('FIR帶通濾波器濾波前的時(shí)域波形');　　subplot(2,1,2)　　plot(f2);　　title('FIR帶通濾波器濾波后的時(shí)

73、域波形');　　sound(f2); %播放濾波后的語音信號　　F0=fftshift(abs(fft(f2)));　　figure(3)　　y2 = fftshift(abs(fft(y

74、)));　　w = linspace(-Ft/2,Ft/2,length(y2));　　subplot(2,1,1);　　plot(w,y2);　　title('FIR帶通濾波器濾波前的頻譜')　　xlabel(&

75、#39;頻率/Hz');　　ylabel('幅值');　　w = linspace(-Ft/2,Ft/2,length(F0));　　subplot(2,1,2)　　plot(w,F0);　　title(&

76、#39;FIR帶通濾波器濾波后的頻譜')　　xlabel('頻率/Hz');　　ylabel('幅值');　　分析：由頻率響應(yīng)可看出為帶通，與題目要求的fp1=1200，fp2=3000，fs1=1000，fs2=3200基本吻合，阻帶衰減近似為100，且為線性相位。<

77、;/p>　　比較濾波前和濾波后的頻譜可發(fā)現(xiàn)通過了通帶中的頻率成分，濾掉了低頻和高頻成分。　　雙線性變換法設(shè)計(jì)IIR濾波器　　（1）低通濾波器　　clear all;　　Ft=22050;&

78、lt;/b>　　Fp=1000;　　Fs=1200;　　[y,fs,nbits]=wavread('my voice.wav');　　%sound(y,fs,nbits);&

79、lt;/p>　　y=y-mean(y);　　as=100;　　ap=1;　　wp=2*pi*Fp/Ft;　　ws=2*pi*Fs/Ft;<

80、p>　　fs1=1;　　fp=2*tan(wp/2);　　fs=2*tan(ws/2);　　[n11,wn11]=ellipord(wp,ws,ap,as,'s');　　[b11,a11]=ellip(n11,a

81、p,as,wn11,'low','s');　　[num11,den11]=bilinear(b11,a11,fs1);　　[h,w]=freqz(num11,den11,512,Ft);　　subplot(2,1,1);　　plot( w,

82、20*log10(abs(h)) ); %畫對數(shù)幅度譜　　hold on;　　xlabel( '歸一化頻率w/pi' ); ylabel( '幅度(dB)' );　　title( 'IIR-幅度響應(yīng)');

83、　　subplot(2,1,2);　　plot( w,angle(h) ); hold on;　　xlabel( '歸一化頻率w/pi' ); ylabel( '相位' );　　title( 'IIR-相位響應(yīng)');<

84、p>　　f1=filter(num11,den11,y);　　figure(2)　　subplot(2,1,1)　　plot(y) %畫出濾波前的時(shí)域圖　　title('

85、IIR低通濾波器濾波前的時(shí)域波形');　　subplot(2,1,2)　　plot(f1); %畫出濾波后的時(shí)域圖　　title('IIR低通濾波器濾波后的時(shí)域波形');　　sound(f1);

86、 %播放濾波后的信號　　F0=fftshift(abs(fft(f1)));　　w = linspace(-Ft/2,Ft/2,length(F0));　　figure(3)　　y2=fftshift(

87、abs(fft(y)));　　subplot(2,1,1);　　plot(w,y2); %畫出濾波前的頻譜圖　　title('IIR低通濾波器濾波前的頻譜')　　xlabel('頻率/Hz');

88、　　ylabel('幅值');　　w = linspace(-Ft/2,Ft/2,length(y2));　　subplot(2,1,2)　　plot(w,abs(F0)); %畫出濾波后的頻譜圖　　title(

89、9;IIR低通濾波器濾波后的頻譜')　　xlabel('頻率/Hz');　　ylabel('幅值');　　分析：由頻率響應(yīng)可看出為低通，與題目要求的fp1=1000，fs1=1200基本吻合，阻帶衰減近似為100，但非線性相位。

90、比較濾波前和濾波后的頻譜可發(fā)現(xiàn)通過了低頻成分，濾掉了高頻成分。　　（2）高通濾波器　　clear all;　　Ft=22050;　　Fp=5000;</

91、p>　　Fs=4800;　　[y,fs,nbits]=wavread('my voice.wav');　　%sound(y,fs,nbits);　　y=y-mean(y);

92、　　as=100;　　ap=1;　　wp=2*pi*Fp/Ft;　　ws=2*pi*Fs/Ft;　　fs1=1;　　fp=2*tan(

93、wp/2);　　fs=2*tan(ws/2);　　[n11,wn11]=ellipord(wp,ws,ap,as,'s');　　[b11,a11]=ellip(n11,ap,as,wn11,'high','s');　　[nu

94、m11,den11]=bilinear(b11,a11,fs1);　　[h,w]=freqz(num11,den11,512,Ft);　　subplot(2,1,1);　　plot( w,20*log10(abs(h)) ); %畫對數(shù)幅度譜　　hold

95、 on;　　xlabel( '歸一化頻率w/pi' ); ylabel( '幅度(dB)' );　　title( 'IIR-幅度響應(yīng)');　　subplot(2,1,2);　　plot( w,angle(

96、h) ); hold on;　　xlabel( '歸一化頻率w/pi' ); ylabel( '相位' );　　title( 'IIR-相位響應(yīng)');　　f1=filter(num11,den11,y);

97、　figure(2)　　subplot(2,1,1)　　plot(y) %畫出濾波前的時(shí)域圖　　title('IIR高通濾波器濾波前的時(shí)域波形');　　subplot(2,1,2)<

98、;/p>　　plot(f1); %畫出濾波后的時(shí)域圖　　title('IIR高通濾波器濾波后的時(shí)域波形');　　sound(f1); %播放濾波后的信號　　F0=fftshift(ab

99、s(fft(f1)));　　w = linspace(-Ft/2,Ft/2,length(F0));　　figure(3)　　y2=fftshift(abs(fft(y)));　　subplot(2,1,1);

100、　　plot(w,y2); %畫出濾波前的頻譜圖　　title('IIR高通濾波器濾波前的頻譜')　　xlabel('頻率/Hz');　　ylabel('幅值');　　w = lin

101、space(-Ft/2,Ft/2,length(y2));　　subplot(2,1,2)　　plot(w,abs(F0)); %畫出濾波后的頻譜圖　　title('IIR高通濾波器濾波后的頻譜')　　xlabel('頻率/Hz&

102、#39;);　　ylabel('幅值');　　分析：由頻率響應(yīng)可看出為高通，與題目要求的fp1=5000，fs1=4800基本吻合，阻帶衰減近似為100，但非線性相位。　　比較濾波前和濾波后的頻譜可發(fā)現(xiàn)通過了高頻成分，濾掉了低頻成分。

103、（3）帶通濾波器　　clear all;　　Ft=22050;　　Fp1=1200;　　Fp2=3000;<

104、p>　　Fs1=1000;　　Fs2=3200;　　[y,fs,nbits]=wavread('my voice.wav');　　%sound(y,fs,nbits);　　y

105、=y-mean(y);　　Fp=[Fp1,Fp2];　　Fs=[Fs1,Fs2];　　as=100;　　ap=1;　　T=2;</

106、b>　　wp1=2*pi*Fp1/Ft;　　wp2=2*pi*Fp2/Ft;　　ws1=2*pi*Fs1/Ft;　　ws2=2*pi*Fs2/Ft;　　Wp1=(2/T)*tan(wp1/2);<

107、;p>　　Wp2=(2/T)*tan(wp2/2);　　Ws1=(2/T)*tan(ws1/2);　　Ws2=(2/T)*tan(ws1/2)　　W0=Wp1*Wp2;　　w0=sqrt(W0);　　BW=Wp2-Wp1;

108、%帶通濾波器的通帶寬度　　lp=1; %歸一化處理　　ls=Ws1*BW/(W0-Ws1^2);　　[N,Wn]=ellipord(lp,ls,ap,as,'s');　　[B,A]=ellip(N,1,40,Wn,'s');</p&g

109、t;　　[BT,AT]=lp2bp(B,A,w0,BW);　　[num,den]=bilinear(BT,AT,0.5);　　[z,p,k]=tf2zp(num,den);　　[h,w]=freqz(num,den,512,Ft);

110、　　figure(1)　　subplot(2,1,1);　　plot( w,20*log10(abs(h)) ); %畫對數(shù)幅度譜　　hold on;　　xlabel( '頻率w/pi' ); yl

111、abel( '幅度(dB)' );　　title( 'IIR-幅度響應(yīng)');　　subplot(2,1,2);　　plot( w,angle(h) ); hold on;　　xlabel( '頻率w/pi' ); ylabe

112、l( '相位' );　　title( 'IIR-相位響應(yīng)');　　f1=filter(num,den,y);　　figure(2)　　subplot(2,1,1)

113、;　　plot(y) %畫出濾波前的時(shí)域圖　　title('IIR帶通濾波器濾波前的時(shí)域波形');　　subplot(2,1,2)　　plot(f1); %畫出濾波后的時(shí)域圖&

114、lt;p>　　title('IIR帶通濾波器濾波后的時(shí)域波形');　　sound(f1); %播放濾波后的信號　　F0=fftshift(abs(fft(f1)));　　w = linspace(-Ft/2,Ft/2,length(F0));</p

115、>　　figure(3)　　y2=fftshift(abs(fft(y)));　　subplot(2,1,1);　　plot(w,y2); %畫出濾波前的頻譜圖　　title(

116、9;IIR帶通濾波器濾波前的頻譜')　　xlabel('頻率/Hz');　　ylabel('幅值');　　w = linspace(-Ft/2,Ft/2,length(y2));　　subplot(2,1,2)

117、　　plot(w,abs(F0)); %畫出濾波后的頻譜圖　　title('IIR帶通濾波器濾波后的頻譜')　　xlabel('頻率/Hz');　　ylabel('幅值');　　分析：由

118、頻率響應(yīng)可看出為帶通，與題目要求的fp1=1200，fp2=3000，fs1=1000，fs2=3200基本吻合，阻帶衰減近似為100，但非線性相位。　　比較濾波前和濾波后的頻譜可發(fā)現(xiàn)通過了通帶中的頻率成分，濾掉了低頻和高頻成分。　　此外，還可以利用matlab自帶的fdatool工具來設(shè)計(jì)已知fp,fs和衰減的濾波器，例1（IIR濾波器設(shè)計(jì)）：設(shè)計(jì)巴特

119、沃斯高通濾波器，性能指標(biāo)為Fs=22050Hz,fs=4800Hz,fp=5000Hz,Ap=1,As=100。在fdatool界面中輸入?yún)?shù)，并生成相應(yīng)的.m文件，然后求得濾波器的頻率響應(yīng)輸出。　　程序：　　%function Hd = fdatool_butter_high

120、;　　%FDATOOL_BUTTER_HIGH Returns a discrete-time filter object.　　% M-File generated by MATLAB(R) 7.8 and the Signal Processing Toolbox 6.11.　　% Generated on: 05-Jul-2011 21:16:59&

121、lt;/p>　　% Butterworth Highpass filter designed using FDESIGN.HIGHPASS.　　% All frequency values are in Hz.　　Fs = 22050; % Sampling Frequency　　F

122、stop = 4800; % Stopband Frequency　　Fpass = 5000; % Passband Frequency　　Astop = 100; % Stopband Attenuation (dB)　　Apass = 1; %

123、 Passband Ripple (dB)　　match = 'stopband'; % Band to match exactly　　% Construct an FDESIGN object and call its BUTTER method.　　h = fdesign.highpass

124、(Fstop, Fpass, Astop, Apass, Fs);　　Hd = design(h, 'butter', 'MatchExactly', match);　　H = freqz(Hd);　　w = linspace(0,Fs/2,length(H));

125、;　　subplot(2,1,1);　　plot(w,20*log10(abs(H)));%畫對數(shù)幅度譜　　hold on;　　xlabel( '歸一化頻率w/pi' ); ylabel( '幅度(dB)' );</

126、p>　　title( 'IIR-幅度響應(yīng)');　　subplot(2,1,2);　　plot( w,angle(H) ); hold on;　　xlabel( '歸一化頻率w/pi' ); ylabel( '相位' );

127、;　　title( 'IIR-相位響應(yīng)');　　% [EOF]　　可得到頻率響應(yīng)如下圖：　　例2（FIR濾波器設(shè)計(jì)）：設(shè)計(jì)凱撒高通濾波器，性能指標(biāo)為Fs=22050Hz,fs=4800Hz,fp=5000Hz,Ap=1,As=100。則關(guān)

128、鍵程序?yàn)椋?lt;/p>　　[N,Wn,BETA,TYPE] = kaiserord([Fstop Fpass]/(Fs/2), [0 1], [Dpass Dstop]);　　% Calculate the coefficients using the FIR1 function.　　b = fir1(N, Wn, TYP

129、E, kaiser(N+1, BETA), flag);　　Hd = dfilt.dffir(b);　　H= freqz( b);%變成頻率響應(yīng) %b為h[n]系數(shù)，1表示無極點(diǎn)（因?yàn)槭荈IR），512表示點(diǎn)數(shù)）　　subplot(2,1,1);　　plot( freq_

130、norm,20*log10(abs(H)) ); %畫對數(shù)幅度譜　　5、回放語音信號，分析濾波前后的語音變化； 　　使用函數(shù)sound(y,fs,nbits)播放濾波前語音信號；　　y經(jīng)過濾波后為f2，使用sound(f2)播放濾波后語音信號　　語音變化：語音信號經(jīng)過低通

131、濾波能聽到與原始語音信號近似的聲音，但明顯低沉一些，而經(jīng)過高通和帶通后可聽到混濁的聲音，但無法聽清。　　6、設(shè)計(jì)系統(tǒng)界面 　　為了使編制的程序操作方便，設(shè)計(jì)處理系統(tǒng)的用戶界面，在所設(shè)計(jì)的系統(tǒng)界面上可以選擇濾波器的類型，即FIR或IIR，低通、高通或帶通；輸入濾波器的參數(shù)：fp1,fp2,fs1,fs2,ap,as；顯

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