dsp應(yīng)用課程設(shè)計(jì)---有噪聲的語音信號分析與處理設(shè)計(jì)

1、<p>　　DSP應(yīng)用課程設(shè)計(jì)（學(xué)年論文）</p><p><b>　　說明書</b></p><p>　　課題名稱： DSP應(yīng)用課程設(shè)計(jì) </p><p>　　學(xué)生學(xué)號： </p><p>　　專業(yè)班級： 通信01班

2、 </p><p>　　學(xué)生姓名： </p><p>　　學(xué)生成績： </p><p>　　指導(dǎo)教師： </p><p>　　課題工作時(shí)間： 2011.6.13 至 2011.6.24 &

3、lt;/p><p>　　課程設(shè)計(jì)評審標(biāo)準(zhǔn)（指導(dǎo)教師用）</p><p><b>　　武漢工程大學(xué)</b></p><p><b>　　電氣信息學(xué)院</b></p><p><b>　　課程設(shè)計(jì)報(bào)告</b></p><p>　　課程名稱：基于MATLAB的有噪

4、聲的語音信號的處理</p><p>　　班 級： 通信01班 </p><p>　　學(xué) 號： 0804140127 </p><p>　　姓 名： 葉瑩瑩 </p><p>　　指導(dǎo)教師： 楊

5、述斌 </p><p>　　完成時(shí)間： </p><p><b>　　一、課程設(shè)計(jì)目的</b></p><p>　　綜合運(yùn)用數(shù)字信號處理的理論知識對語音信號進(jìn)行時(shí)頻分析和濾波器設(shè)計(jì)，通過理論推導(dǎo)得出相應(yīng)結(jié)論，再利用 MATLAB 作為編程工

6、具進(jìn)行計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)，從而加深對所學(xué)知識的理解，建立概念。</p><p><b>　　二、課程設(shè)計(jì)要求</b></p><p>　　1 ) 學(xué)會 MATLAB 的使用，掌握 MATLAB 的程序設(shè)計(jì)方法。</p><p>　　2 ) 掌握在 Windows 環(huán)境下語音信號采集的方法。</p><p>　　3 ) 掌握數(shù)字信

7、號處理的基本概念、基本理論和基本方法。</p><p>　　4 ) 掌握 MATLAB 設(shè)計(jì) FIR 和IIR 數(shù)字濾波器的方法。</p><p>　　5 ) 學(xué)會用 MATLAB 對信號進(jìn)行分析和處理。</p><p><b>　　三、詳細(xì)設(shè)計(jì)過程</b></p><p><b>　　1．原理</b&g

8、t;</p><p><b>　　2，過程：</b></p><p><b>　　語音信號的采集</b></p><p>　　利用計(jì)算機(jī)上的收音機(jī)和WINDOWS 操作系統(tǒng)可以進(jìn)行數(shù)字信號的采集。如果是簡單的錄音，可用“開始——程序——附件——娛樂——錄音機(jī)”，然后再打開windows media任選一首歌，進(jìn)行錄音。&

9、lt;/p><p>　　這種錄音時(shí)間默認(rèn)時(shí)間是1分鐘，如果想錄長一些的話，可在正要錄到1分鐘時(shí)，再點(diǎn)一下錄音，如此反復(fù)可延長錄音時(shí)間。</p><p>　　錄好以后命名保存入D :\ MATLAB \ work 中?？梢钥吹?文件存儲器的后綴默認(rèn)為. wav ,這是WINDOWS 操作系統(tǒng)規(guī)定的聲音文件存的標(biāo)準(zhǔn)。</p><p><b>　　語音信號的時(shí)頻分析

10、</b></p><p>　　利用MATLAB中的“wavread”命令來讀入（采集）語音信號，將它賦值給某一向量。再對其進(jìn)行采樣，記住采樣頻率和采樣點(diǎn)數(shù)。下面介紹Wavread 函數(shù)幾種調(diào)用格式。</p><p>　?。?）y=wavread（file）</p><p>　　功能說明：讀取file所規(guī)定的wav文件，返回采樣值放在向量y中。</p

11、><p>　?。?）[y,fs,nbits]=wavread(file) </p><p>　　功能說明：采樣值放在向量y中，fs表示采樣頻率（hz），nbits表示采樣位數(shù)。</p><p>　?。?）y=wavread（file，N）</p><p>　　功能說明：讀取錢N點(diǎn)的采樣值放在向量y中。</p><p>　　

12、（4）y=wavread（file，[N1,N2]）</p><p>　　功能說明：讀取從N1到N2點(diǎn)的采樣值放在向量y中。</p><p>　　接下來，對語音信號speech off.wav進(jìn)行采樣。其程序如下：</p><p>　　[y,fs,nbits]=wavered (‘speech off.wav’);</p><p>　　功能說

13、明：把語音信號加載入Matlab 仿真軟件平臺中</p><p>　　然后，畫出語音信號的時(shí)域波形，再對語音信號進(jìn)行頻譜分析。MATLAB提供了快速傅里葉變換算法FFT計(jì)算DFT的函數(shù)fft,其調(diào)用格式如下：</p><p>　　Xk=fft(xn,N)</p><p>　　參數(shù)xn為被變換的時(shí)域序列向量，N是DFT變換區(qū)間長度，當(dāng)N大于xn的長度時(shí)，fft函數(shù)自動

14、在xn后面補(bǔ)零。，當(dāng)N小于xn的長度時(shí)，fft函數(shù)計(jì)算xn的前N個(gè)元素，忽略其后面的元素。語音信號加噪與頻譜分析</p><p>　　MATLAB中產(chǎn)生高斯白噪聲非常方便，有兩個(gè)產(chǎn)生高斯白噪聲的兩個(gè)函數(shù) 。我們可以直接應(yīng)用兩個(gè)函數(shù)：一個(gè)是WGN，另一個(gè)是AWGN。WGN用于產(chǎn)生高斯白噪聲，AWGN則用于在某一信號中加入高斯白噪聲。也可直接用randn函數(shù)產(chǎn)生高斯分布序列。</p><p>

15、　　在本次課程設(shè)計(jì)中，我們是利用MATLAB中的隨機(jī)函數(shù)(rand或randn)產(chǎn)生噪聲加入到語音信號中，模仿語音信號被污染，并對其頻譜分析。Randn函數(shù)有兩種基本調(diào)用格式：Randn(n)和Randn（m,n）,前者產(chǎn)生n×n服從標(biāo)準(zhǔn)高斯分布的隨機(jī)數(shù)矩陣，后者產(chǎn)生m×n的隨機(jī)數(shù)矩陣。在這里，我們選用Randn（m,n）函數(shù)。</p><p>　　設(shè)計(jì)FIR和IIR數(shù)字濾波器</p&g

16、t;<p>　　IIR濾波器和FIR濾波器的設(shè)計(jì)方法完全不同。IIR濾波器設(shè)計(jì)方法有間接法和直接法，間接法是借助于模擬濾波器的設(shè)計(jì)方法進(jìn)行的。其設(shè)計(jì)步驟是：先設(shè)計(jì)過渡模擬濾波器得到系統(tǒng)函數(shù)H（s），然后將H（s）按某種方法轉(zhuǎn)換成數(shù)字濾波器的系統(tǒng)函數(shù)H(z)。FIR濾波器比鞥采用間接法，常用的方法有窗函數(shù)法、頻率采樣發(fā)和切比雪夫等波紋逼近法。對于線性相位濾波器，經(jīng)常采用FIR濾波器。</p><p>

17、　　對于數(shù)字高通、帶通濾波器的設(shè)計(jì)，通用方法為雙線性變換法?？梢越柚谀M濾波器的頻率轉(zhuǎn)換設(shè)計(jì)一個(gè)所需類型的過渡模擬濾波器，再經(jīng)過雙線性變換將其轉(zhuǎn)換策劃那個(gè)所需的數(shù)字濾波器。具體設(shè)計(jì)步驟如下：</p><p>　?。?）確定所需類型數(shù)字濾波器的技術(shù)指標(biāo)。</p><p>　?。?）將所需類型數(shù)字濾波器的邊界頻率轉(zhuǎn)換成相應(yīng)的模擬濾波器的邊界頻率，轉(zhuǎn)換公式為Ω=2/T tan(0.5ω)<

18、;/p><p>　　(3)將相應(yīng)類型的模擬濾波器技術(shù)指標(biāo)轉(zhuǎn)換成模擬低通濾波器技術(shù)指標(biāo)。</p><p>　?。?）設(shè)計(jì)模擬低通濾波器。</p><p>　?。?）通過頻率變換將模擬低通轉(zhuǎn)換成相應(yīng)類型的過渡模擬濾波器。</p><p>　　（6）采用雙線性變換法將相應(yīng)類型的過渡模擬濾波器轉(zhuǎn)換成所需類型的數(shù)字濾波器。</p><p

19、>　　我們知道，脈沖響應(yīng)不變法的主要缺點(diǎn)是會產(chǎn)生頻譜混疊現(xiàn)象，使數(shù)字濾波器的頻響偏離模擬濾波器的頻響特性。為了克服之一缺點(diǎn)，可以采用雙線性變換法。</p><p>　　利用模擬濾波器設(shè)計(jì)IIR數(shù)字低通濾波器的步驟：</p><p>　?。?）確定數(shù)字低通濾波器的技術(shù)指標(biāo)：通帶邊界頻率、通帶最大衰減，阻帶截止頻率、阻帶最小衰減。</p><p>　?。?）將數(shù)字

20、低通濾波器的技術(shù)指標(biāo)轉(zhuǎn)換成相應(yīng)的模擬低通濾波器的技術(shù)指標(biāo)。</p><p>　?。?）按照模擬低通濾波器的技術(shù)指標(biāo)設(shè)計(jì)及過渡模擬低通濾波器。</p><p>　?。?）用雙線性變換法，模擬濾波器系統(tǒng)函數(shù)轉(zhuǎn)換成數(shù)字低通濾波器系統(tǒng)函數(shù)。</p><p>　　如前所述，IIR濾波器和FIR濾波器的設(shè)計(jì)方法有很大的區(qū)別。下面我們著重介紹用窗函數(shù)法設(shè)計(jì)FIR濾波器的步驟。如下

21、：</p><p>　?。?）根據(jù)對阻帶衰減及過渡帶的指標(biāo)要求，選擇串窗數(shù)類型（矩形窗、三角窗、漢寧窗、哈明窗、凱塞窗等），并估計(jì)窗口長度N。先按照阻帶衰減選擇窗函數(shù)類型。原則是在保證阻帶衰減滿足要求的情況下，盡量選擇主瓣的窗函數(shù)。</p><p>　?。?）構(gòu)造希望逼近的頻率響應(yīng)函數(shù)。</p><p>　?。?）計(jì)算h(n).。</p><p&

22、gt;　　（4）加窗得到設(shè)計(jì)結(jié)果。</p><p>　　接下來，我們根據(jù)語音信號的特點(diǎn)給出有關(guān)濾波器的技術(shù)指標(biāo)：</p><p>　?、俚屯V波器的性能指標(biāo)：</p><p>　　fp=1000Hz，fc=1200Hz，As=50db ,Ap=1dB</p><p>　　②高通濾波器的性能指標(biāo)：</p><p>　　f

23、p=3500Hz，fc=4000Hz，As=50dB，Ap=1dB；</p><p>　　在Matlab中，可以利用函數(shù)fir1設(shè)計(jì)FIR濾波器，利用函數(shù)butter,cheby1和ellip設(shè)計(jì)IIR濾波器，利用Matlab中的函數(shù)freqz畫出各步步器的頻率響應(yīng)。</p><p>　　hn=fir1(M，wc，window)，可以指定窗函數(shù)向量window。如果缺省window參數(shù)，則

24、fir1默認(rèn)為哈明窗。其中可選的窗函數(shù)有Rectangular Barlrtt Hamming Hann Blackman窗，其相應(yīng)的都有實(shí)現(xiàn)函數(shù)。</p><p>　　MATLAB信號處理工具箱函數(shù)buttp buttor butter是巴特沃斯濾波器設(shè)計(jì)函數(shù)，其有5種調(diào)用格式，本課程設(shè)計(jì)中用到的是[N,wc]=butter(N,wc,Rp,As,’s’),該格式用于計(jì)算巴特沃斯模擬濾波器的階數(shù)N和3dB截止頻

25、率wc。</p><p>　　MATLAB信號處理工具箱函數(shù)cheblap,cheblord和cheeby1是切比雪夫I型濾波器設(shè)計(jì)函數(shù)。我們用到的是cheeby1函數(shù)，其調(diào)用格式如下：</p><p>　　[B,A]=cheby1(N,Rp,wpo,’ftypr’)</p><p>　　[B,A]=cheby1(N,Rp,wpo,’ftypr’,’s’)</

26、p><p>　　函數(shù)butter,cheby1和ellip設(shè)計(jì)IIR濾波器時(shí)都是默認(rèn)的雙線性變換法，所以在設(shè)計(jì)濾波器時(shí)只需要代入相應(yīng)的實(shí)現(xiàn)函數(shù)即可。</p><p>　　用濾波器對加噪語音信號進(jìn)行濾波</p><p>　　用自己設(shè)計(jì)的各濾波器分別對加噪的語音信號進(jìn)行濾波，在Matlab中，F(xiàn)IR濾波器利用函數(shù)fftfilt對信號進(jìn)行濾波，IIR濾波器利用函數(shù)filter

27、對信號進(jìn)行濾波。</p><p>　　函數(shù)fftfilt用的是重疊相加法實(shí)現(xiàn)線性卷積的計(jì)算。調(diào)用格式為：y=fftfilter(h,x,M)。其中，h是系統(tǒng)單位沖擊響應(yīng)向量；x是輸入序列向量；y是系統(tǒng)的輸出序列向量；M是有用戶選擇的輸入序列的分段長度，缺省時(shí)，默認(rèn)的輸入向量的重長度M=512。</p><p>　　函數(shù)filter的調(diào)用格式：yn=filter(B，A.xn)，它是按照直線

28、型結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)對xn的濾波。其中xn是輸入信號向量，yn輸出信號向量。</p><p>　　用自己設(shè)計(jì)的各濾波器分別對語音信號進(jìn)行濾波，在Matlab中，F(xiàn)IR濾波器利用函數(shù)fftfilt對信號進(jìn)行濾波，IIR濾波器利用函數(shù)filter對信號進(jìn)行濾波。</p><p><b>　　1.雙線性變換法：</b></p><p>　　低通濾波器z11=f

29、ilter(num11,den11,s);</p><p>　　帶通濾波器z12=filter(num12,den12,s);</p><p>　　高通濾波器z13=filter(num13,den13,s);</p><p><b>　　2.窗函數(shù)法</b></p><p>　　1）低通濾波器z21=fftfilt(b

30、21,s);</p><p>　　2）帶通濾波器z22=fftfilt(b22,s);</p><p>　　3）高通濾波器z23=fftfilt(b23,s);</p><p><b>　　回放語音信號</b></p><p>　　經(jīng)過以上的加噪聲處理后，可在Matlab中用函數(shù)sound對聲音進(jìn)行回放。其調(diào)用格式：so

31、und(y,Fs)，sound(y)和sound(y,Fs,bits)?？梢圆煊X濾波前后的聲音有明顯的變化。</p><p><b>　　設(shè)計(jì)系統(tǒng)界面</b></p><p>　　系統(tǒng)界面設(shè)計(jì)工具—GUI概述</p><p>　　圖形用戶界面（graphical user interfaces ，GUI）則是由窗口、光標(biāo)、按鍵、菜單、文字說明等

32、對象（objects）構(gòu)成的一個(gè)用戶界面。用戶通過一定的方法（如鼠標(biāo)或鍵盤）選擇、激活這些圖形對象，使計(jì)算機(jī)產(chǎn)生某種動作或變化，比如實(shí)現(xiàn)計(jì)算、繪圖等。在MATLAB中GUI是一中包含多種對象的圖形窗口，并為GUI開發(fā)提供一個(gè)方便高效的集成開發(fā)環(huán)境GUIDE。GUIDE主要是一個(gè)界面設(shè)計(jì)工具集，MAYLAB將所有GUI支持度控件都集成在這個(gè)環(huán)境中，并提供界面外觀、屬性和行為響應(yīng)方式的設(shè)置方法。GUIDE將設(shè)計(jì)好的GUI保存在一個(gè)FIG文件

33、中，同時(shí)生成M文件框架。</p><p>　　FIG文件：包括GUI圖形窗口及其所有后裔的完全描述，包括所有對象屬性的屬性值。它是一個(gè)二進(jìn)制文件調(diào)用hsave課保存圖形窗口時(shí)將生車該文件。M文件包括GUI設(shè)計(jì)、控件函數(shù)以及定義為子函數(shù)的用戶控件回調(diào)函數(shù)，主要用于控制GUI展開時(shí)的各種特征。 GUI創(chuàng)建包括界面設(shè)計(jì)和控件編程兩部分，主要步驟如下。第一步：通過設(shè)置GUIDE應(yīng)用程序的選項(xiàng)來運(yùn)行GUIDE；第二步：使用

34、界面設(shè)計(jì)編輯器進(jìn)行面設(shè)計(jì)；第三步：編寫控件行為響應(yīng)控制（即回調(diào)函數(shù)）代碼。</p><p><b>　　2．方案選擇及設(shè)計(jì)</b></p><p>　　本設(shè)計(jì)主要是對語音信號的時(shí)頻進(jìn)行分析，并對語音信號加噪后設(shè)計(jì)濾波器對其進(jìn)行濾波處理，對話音信號加噪聲前后的頻譜進(jìn)行比較分析，對合成語音信號濾波前后進(jìn)行頻譜的分析比較。</p><p>　　首先用

35、PC機(jī)WINDOWS下的錄音機(jī)錄制一段3S長的語音信號，并保存入MATLAB軟件的根目錄下文件名為“123”，再運(yùn)行MATLAB仿真軟件把錄制好的語音信號用wavread函數(shù)加載入MATLAB仿真軟件的工作環(huán)境中，輸入命令對語音信號進(jìn)行時(shí)域，頻譜變換。再在MATLAB中用命令設(shè)計(jì)一段噪聲信號，對噪聲信號進(jìn)行頻譜變換。把設(shè)計(jì)的噪聲信號加入到錄制的語音信號中，用命令可以得到其頻譜圖。對該段合成的語音信號，用命令在MATLAB中設(shè)計(jì)一個(gè)恰當(dāng)?shù)?/p>

36、濾波器對其進(jìn)行濾波處理，此處用BW帶阻濾波器對其進(jìn)行濾波，濾波后用命令可以繪制出其頻譜圖，回放語音信號。對原始語音信號、合成的語音信號和經(jīng)過濾波器處理的語音信號進(jìn)行頻譜的比較分析。</p><p><b>　　設(shè)計(jì)：</b></p><p>　　1、選錄好的“123.wav”聲音作為語音信號。</p><p>　　2、對語音信號加噪聲。<

37、/p><p>　　3、分別設(shè)計(jì)IIR濾波器和FIR濾波器，對被污染的語音信號進(jìn)行濾波，濾掉相應(yīng)的噪音信號，得到符合要求的語音信號。</p><p><b>　　3．程序設(shè)計(jì)流程圖</b></p><p><b>　　四、調(diào)試分析</b></p><p><b>　　遇到的問題：</b&g

38、t;</p><p>　　1,、剛開始是準(zhǔn)備用自己錄的音作為需要的音頻信號，可是在加噪聲這一環(huán)節(jié)出現(xiàn)問題了，這一個(gè)環(huán)節(jié)花的時(shí)間比較多。在網(wǎng)上查找資料后才發(fā)現(xiàn)我錄的音是單音道的，要用雙音道的音頻才能順利完成加噪，改了之后才運(yùn)行成功。</p><p>　　2、在做濾波器的時(shí)候也出現(xiàn)一些問題，明明是一樣的代碼卻提示我輸入的濾波的代碼有幾個(gè)字母沒有定義，經(jīng)過檢查思考之后才發(fā)現(xiàn)我應(yīng)該先寫濾波器特性的

39、代碼，運(yùn)行出來之后才能再寫濾波的代碼，問題解決了。</p><p>　　3、緊接著就是做GUI界面了，我個(gè)人認(rèn)為是最難的部分。首先遇到的問題是，回調(diào)函數(shù)的代碼不知道加在哪里。經(jīng)過查找資料，加上反復(fù)的摸索和失敗之后我才模模糊糊的知道每個(gè)回調(diào)函數(shù)要加在對應(yīng)的按鈕的功能函數(shù)下面。這是初步的成功。</p><p>　　4、初步的成功之后遇到了更大的困難，就是界面只能運(yùn)行濾波器特性的代碼，而真正濾波

40、的代碼卻運(yùn)行不出來，好像是濾波的代碼與源代碼有沖突。這個(gè)無論我怎么修改都不能成功，預(yù)備放棄了?？墒怯刑焱砩峡唇虒W(xué)視頻的時(shí)候腦子里突然閃過一個(gè)念頭，我的代碼有問題。于是，我在濾波的代碼前面加上了相應(yīng)的濾波器特性的代碼，運(yùn)行成功了！這種喜悅的感覺無法形容。</p><p>　　5、最大的問題是我的圖在axes里面不能完整運(yùn)行，我沒有辦法了，決定放棄。</p><p><b>　　調(diào)試

41、程序圖：</b></p><p><b>　　五、結(jié)果分析與體會</b></p><p><b>　　分析：</b></p><p>　　加入噪聲后回放的聲音與原始的語音信號有明顯的不同,其伴隨較尖銳的干擾嘯叫聲。從含噪語音信號的頻譜圖中可以看出是含噪的語音信號的頻譜,在整個(gè)頻域范圍內(nèi)分布均勻,這正是干擾所造成

42、的。通過濾波前后的對比，低通濾波后效果最好，高通濾波后的效果最差。由此可見，語音信號主要分布在低頻，而噪聲主要分布在高頻。</p><p>　　IIR數(shù)字濾波器采用遞歸型結(jié)構(gòu)，即結(jié)構(gòu)上帶有反饋環(huán)路。IIR濾波器運(yùn)算結(jié)構(gòu)通常由延時(shí)、乘以系數(shù)和相加等基本運(yùn)算組成，可以組合成直接型、正準(zhǔn)型、級聯(lián)型、并聯(lián)型四種結(jié)構(gòu)形式，都具有反饋回路。由于運(yùn)算中的舍入處理，使誤差不斷累積，有時(shí)會產(chǎn)生微弱的寄生振蕩。 </p>

43、<p>　?。?）IIR數(shù)字濾波器的相位特性不好控制，對相位要求較高時(shí)，需加相位校準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò)。FIR濾波器則要求較低?！?lt;/p><p>　?。?）與FIR濾波器的設(shè)計(jì)不同，IIR濾波器設(shè)計(jì)時(shí)的階數(shù)不是由設(shè)計(jì)者指定，而是根據(jù)設(shè)計(jì)者輸入的各個(gè)濾波器參數(shù)（截止頻率、通帶濾紋、阻帶衰減等），由軟件設(shè)計(jì)出滿足這些參數(shù)的最低濾波器階數(shù)。在MATLAB下設(shè)計(jì)不同類型IIR濾波器均有與之對應(yīng)的函數(shù)用于階數(shù)的選擇。 &

44、lt;/p><p>　　（3）IIR單位響應(yīng)為無限脈沖序列FIR單位響應(yīng)為有限的 </p><p>　?。?）IIR幅頻特性精度很高，不是線性相位的，可以應(yīng)用于對相位信息不敏感的音頻信號上； </p><p>　?。?）FIR幅頻特性精度較之于iir低，但是線性相位，就是不同頻率分量的信號經(jīng)過FIR濾波器后他們的時(shí)間差不變。這是很好的性質(zhì)。 </p>&l

45、t;p>　　（6）IIR濾波器有噪聲反饋，而且噪聲較大，F(xiàn)IR濾波器噪聲較小。</p><p>　?。?）IIR濾波器運(yùn)算誤差大，有可能出現(xiàn)極限環(huán)振蕩，F(xiàn)IR相比之下運(yùn)算誤差較小，不會出現(xiàn)極限環(huán)振蕩。</p><p>　　IIR幅頻特性精度很高，不是線性相位的，可以應(yīng)用于對相位信息不敏感的音頻信號上； </p><p>　　FIR幅頻特性精度較之于iir低，但

46、是線性相位，就是不同頻率分量的信號經(jīng)過FIR濾波器后他們的時(shí)間差不變。這是很好的性質(zhì)。</p><p><b>　　體會：</b></p><p>　　通過這次做課程設(shè)計(jì)我學(xué)到不少東西。</p><p>　　剛開始覺得這個(gè)課程設(shè)計(jì)很簡單，因?yàn)橹白鲞^類似的實(shí)驗(yàn)，所以調(diào)試程序之類的事情就很容易。可是那只是覺得。真正做起來的時(shí)候才發(fā)現(xiàn)比想象的要難很

47、多。當(dāng)然，在做課程設(shè)計(jì)的時(shí)候遇到不少困難。遇到困難的時(shí)候就是簡單的在網(wǎng)上找了點(diǎn)資料，可是那些資料根本不夠用。于是我向老師求救。我以為老師會幫助我，可是老師沒有理我。不是沒有抱怨，可是冷靜下來之后才會想到自己去圖書館查閱資料，在網(wǎng)上大量的找相關(guān)的東西，甚至還去matlab中文論壇看了一些相關(guān)的視頻跟一些高手做的東西，漸漸地，困難少了。有些東西做起來得心應(yīng)手，速度比以前快多了。</p><p>　　直到最后，我才明白

48、老師的良苦用心。通過依靠自己學(xué)到的知識遠(yuǎn)比別人告訴你的掌握的要牢，而且我也找到了一種學(xué)習(xí)方法：不能老是依靠別人，要自己動手，依靠自己。</p><p>　　真的很感謝老師，是老師教會了我很多知識，我受益匪淺。</p><p><b>　　六、參考資料</b></p><p>　　1. 鄒彥，DSP原理及應(yīng)用，第1版，電子工業(yè)出版社，2006；&

49、lt;/p><p>　　2．張雄偉，DSP集成開發(fā)與應(yīng)用實(shí)例，第1版，電子工業(yè)出版社，2002；</p><p>　　3. 張洪濤等，數(shù)字信號處理，第一版，華中科技大學(xué)出版社，2007</p><p>　　4. 彭啟琮等，DSP技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用，第二版，高等教育出版社，2007</p><p>　　5. 楊述斌等，數(shù)字信號處理實(shí)踐教程，第一版，華

50、中科技大學(xué)出版社，2007</p><p>　　6．劉穎慧MATLABR2007基礎(chǔ)教程[M].清華大學(xué)出版社.2008</p><p>　　7．王琦，徐式蘊(yùn)，趙睿濤，高軍峰，常春藤 MATLAB基礎(chǔ)與應(yīng)用實(shí)例集萃[M].人民郵電出版社.2007</p><p>　　8．張威.MATLAB基礎(chǔ)與編程入門[M].西安電子科技大學(xué)出版社.2004</p>

51、<p><b>　　七、附錄</b></p><p><b>　　讀取語音信號</b></p><p>　　[y,fs,nbits]=wavread ('123.wav');</p><p>　　sound(y,fs,nbits); %回放語音信號</p><p>　　n

52、= length (y) ; %求出語音信號的長度</p><p>　　Y=fft(y,n); %傅里葉變換</p><p>　　subplot(2,1,1);plot(y);title('原始信號波形');</p><p>　　subplot(2,1,2);plot(abs(Y));title('原始信號頻譜')&

53、lt;/p><p><b>　　加噪聲</b></p><p>　　[y,fs,nbits]=wavread ('123.wav');</p><p>　　n = length (y) ; %求出語音信號的長度</p><p>　　noise=0.01*randn(n,1); %隨機(jī)函數(shù)產(chǎn)生噪聲&

54、lt;/p><p>　　s=y+noise; %語音信號加入噪聲 </p><p><b>　　sound(s);</b></p><p>　　subplot(2,1,1);</p><p>　　plot(s);title('加噪語音信號的時(shí)域波形');</p><

55、;p>　　S=fft(s); %傅里葉變換</p><p>　　subplot(2,1,2);</p><p>　　plot(abs(S));title('加噪語音信號的頻域波形')</p><p>　　title('加噪語音信號的頻域波形');</p><p>　　========

56、=================IIR低通濾波器=======================</p><p><b>　　Ft=8000;</b></p><p><b>　　Fp=1000;</b></p><p><b>　　Fs=1200;</b></p><p>　

57、　wp=2*pi*Fp/Ft;</p><p>　　ws=2*pi*Fs/Ft;</p><p>　　fp=2*Ft*tan(wp/2);</p><p>　　fs=2*Fs*tan(wp/2);</p><p>　　[n11,wn11]=buttord(wp,ws,1,50,'s'); %求低通濾波器的階數(shù)和截止頻率<

58、/p><p>　　[b11,a11]=butter(n11,wn11,'s'); %求S域的頻率響應(yīng)的參數(shù) </p><p>　　[num11,den11]=bilinear(b11,a11,0.5); %利用雙線性變換實(shí)現(xiàn)頻率響應(yīng)S域到Z域的變換 </p><p>　　[h,w]=freqz(num11,den11); %根據(jù)參數(shù)求出頻率響應(yīng)

59、</p><p>　　plot(w*8000*0.5/pi,abs(h));</p><p>　　legend('用巴特沃斯butter設(shè)計(jì)');</p><p><b>　　grid</b></p><p>　　=========================IIR帶通濾波器=============

60、==========</p><p><b>　　Fp1=1200;</b></p><p><b>　　Fp2=3000;</b></p><p><b>　　Fs1=1000;</b></p><p><b>　　Fs2=3200;</b></p

61、><p><b>　　Ft=8000;</b></p><p>　　wp1=tan(pi*Fp1/Ft); %帶通到低通濾波器的轉(zhuǎn)換</p><p>　　wp2=tan(pi*Fp2/Ft);</p><p>　　ws1=tan(pi*Fs1/Ft);</p><p&g

62、t;　　ws2=tan(pi*Fs2/Ft);</p><p>　　w=wp1*wp2/ws2;</p><p>　　bw=wp2-wp1;</p><p><b>　　wp=1;</b></p><p>　　ws=(wp1*wp2-w.^2)/(bw*w);</p><p>　　[n12,wn1

63、2]=buttord(wp,ws,1,50,'s'); %求低通濾波器階數(shù)和截止頻率</p><p>　　[b12,a12]=butter(n12,wn12,'s'); %求S域的頻率響應(yīng)參數(shù)</p><p>　　[num2,den2]=lp2bp(b12,a12,sqrt(wp1*wp2),bw);%將S域低通參數(shù)轉(zhuǎn)為帶通的

64、</p><p>　　[num12,den12]=bilinear(num2,den2,0.5);%雙線性變換實(shí)現(xiàn)S域到Z域的轉(zhuǎn)換</p><p>　　[h,w]=freqz(num12,den12); %根據(jù)參數(shù)求出頻率響應(yīng)</p><p>　　plot(w*8000*0.5/pi,abs(h));</p><

65、p>　　axis([0 4000 0 1.5]);</p><p>　　legend('用巴特沃斯bbutter設(shè)計(jì)');</p><p><b>　　grid;</b></p><p>　　=========================IIR高通濾波器=======================</p>

66、<p><b>　　Ft=8000;</b></p><p><b>　　Fp=4000;</b></p><p><b>　　Fs=3500;</b></p><p>　　wp1=tan(pi*Fp/Ft); </p><p>　　ws1=tan(pi*Fs/F

67、t);</p><p><b>　　wp=1;</b></p><p>　　ws=wp1*wp/ws1;</p><p>　　[n13,wn13]=cheb1ord(wp,ws,1,50,'s'); </p><p>　　[b13,a13]=cheby1(n13,1,wn13,'s');

68、</p><p>　　[num,den]=lp2hp(b13,a13,wn13); </p><p>　　[num13,den13]=bilinear(num,den,0.5); </p><p>　　[h,w]=freqz(num13,den13);</p><p>　　plot(w*21000*0.5/pi,abs(h));</p&

69、gt;<p>　　title('IIR高通濾波器');</p><p>　　legend('用切比雪夫cheby1設(shè)計(jì)');</p><p>　　axis([0 12000 0 1.5]);</p><p><b>　　grid;</b></p><p>　　========

70、================IIRellipord濾波器=======================</p><p>　　Y=fft(y,5096);</p><p>　　fb=1000;fc=1200;As=300;Ap=1;fs=22350;</p><p>　　wc=2*fc/fs; wb=2*fb/fs;</p><p>　　[

71、N,wp]=ellipord(wp,ws,rp,rs);</p><p>　　[B,A]=ellip(N,rp,rs,wp);</p><p>　　figure(1);</p><p>　　**************************FIR低通濾波器*****************************</p><p><b

72、>　　Ft=8000;</b></p><p><b>　　Fp=1000;</b></p><p><b>　　Fs=1200;</b></p><p>　　wp=2*Fp/Ft;</p><p>　　ws=2*Fs/Ft;</p><p><b&g

73、t;　　rp=1;</b></p><p><b>　　rs=50;</b></p><p>　　p=1-10.^(-rp/20); %通帶阻帶波紋</p><p>　　s=10.^(-rs/20);</p><p>　　fpts=[wp ws];</p><p>　　mag=[1 0

74、];</p><p>　　dev=[p s];</p><p>　　[n21,wn21,beta,ftype]=kaiserord(fpts,mag,dev); </p><p>　　b21=fir1(n21,wn21,Kaiser(n21+1,beta)); %由fir1設(shè)計(jì)濾波器</p><p>　　[h,w]=freqz(b21,1

75、); %得到頻率響應(yīng)</p><p>　　plot(w/pi,abs(h));</p><p>　　title('FIR低通濾波器');</p><p><b>　　grid;</b></p><p>　　**************************FIR帶通濾波器**********

76、*******************</p><p><b>　　Fp1=1200;</b></p><p><b>　　Fp2=3000;</b></p><p><b>　　Fs1=1000;</b></p><p><b>　　Fs2=3200;</b&

77、gt;</p><p><b>　　Ft=8000;</b></p><p>　　wp1=Fp1*2*pi/Ft;</p><p>　　wp2=Fp2*2*pi/Ft;</p><p>　　ws1=Fs1*2*pi/Ft;</p><p>　　ws2=Fs2*2*pi/Ft;</p>

78、<p>　　wc1=wp1-ws1;</p><p><b>　　rp=1;</b></p><p><b>　　rs=50;</b></p><p>　　beta=0.1102*(rs-8.7);</p><p>　　n22=ceil((rs-7.95)/2.286/wc1);<

79、/p><p>　　wn22=[(wp1+ws1)/2/pi,(wp2+ws2)/2/pi];</p><p>　　wn= kaiser(n22+1,beta); </p><p>　　b22=fir1(n22,wn22,wn);</p><p>　　[h,w]=freqz(b22,1);</p><p>　　plot(w/

80、pi,abs(h));</p><p>　　title('FIR帶通濾波器by凱澤窗');</p><p><b>　　grid;</b></p><p>　　**************************FIR高通濾波器*****************************</p><p>&

81、lt;b>　　Ft=8001;</b></p><p><b>　　Fp=4000;</b></p><p><b>　　Fs=3500;</b></p><p>　　wp=2*Fp/Ft;</p><p>　　ws=2*Fs/Ft;</p><p>　　r

82、p=1;rs=50;</p><p>　　p=1-10.^(-rp/20); %通帶阻帶波紋</p><p>　　s=10.^(-rs/20);</p><p>　　fpts=[ws wp];</p><p>　　mag=[0 1];</p><p>　　dev=[p s];</p><p>

83、　　[n23,wn23,beta,ftype]=kaiserord(fpts,mag,dev);</p><p>　　b23=fir1(n23,wn23,'high',Kaiser(n23+1,beta)); </p><p>　　[h,w]=freqz(b23,1); </p><p>　　plot(w*12000*0.5/pi,abs(h));&

84、lt;/p><p>　　title('FIR高通濾波器');</p><p>　　axis([2000 6000 0 1.2]);</p><p><b>　　grid</b></p><p>　　% ======================雙線性變換法=======================<

85、;/p><p>　　%*************************低通濾波器************************</p><p>　　[y,fs,nbits]=wavread ('123.wav');</p><p>　　n = length (y) ; %求出語音信號的長度</p>&l

86、t;p>　　noise=0.01*randn(n,1); %隨機(jī)函數(shù)產(chǎn)生噪聲</p><p>　　s=y+noise; %語音信號加入噪聲</p><p>　　S=fft(s); %傅里葉變換</p><p>　　z11=filter(num11,d

87、en11,s);</p><p>　　sound(z11);</p><p>　　m11=fft(z11); %求濾波后的信號</p><p>　　subplot(2,2,1);</p><p>　　plot(abs(S),'g');</p><p>　　tit

88、le('濾波前信號的頻譜');</p><p><b>　　grid;</b></p><p>　　subplot(2,2,2);</p><p>　　plot(abs(m11),'r');</p><p>　　title('濾波后信號的頻譜');</p>&

89、lt;p><b>　　grid;</b></p><p>　　subplot(2,2,3);</p><p><b>　　plot(s);</b></p><p>　　title('濾波前信號的波形');</p><p><b>　　grid;</b>&l

90、t;/p><p>　　subplot(2,2,4);</p><p>　　plot(z11);</p><p>　　title('濾波后的信號波形');</p><p>　　**********************帶通濾波器*****************************</p><p>　　

91、[y,fs,nbits]=wavread('123.wav');</p><p>　　n = length (y) ; %求出語音信號的長度</p><p>　　noise=0.01*randn(n,1); %隨機(jī)函數(shù)產(chǎn)生噪聲</p><p>　　s=y+noise;

92、 %語音信號加入噪聲</p><p>　　S=fft(s); %傅里葉變換</p><p>　　z12=filter(num12,den12,s);</p><p>　　sound(z12);</p><p>　　m12=fft(z12);

93、 %求濾波后的信號</p><p>　　subplot(2,2,1);</p><p>　　plot(abs(S),'g');</p><p>　　title('濾波前信號的頻譜');</p><p>　　subplot(2,2,2);</p><p>　　plot(a

94、bs(m12),'r');</p><p>　　title('濾波后信號的頻譜');</p><p>　　subplot(2,2,3);</p><p><b>　　plot(s);</b></p><p>　　title('濾波前信號的波形');</p>&

95、lt;p>　　subplot(2,2,4);</p><p>　　plot(z12);</p><p>　　title('濾波后的信號波形');</p><p>　　*****************************高通濾波器*****************************</p><p>　　[y,f

96、s,nbits]=wavread('123.wav');</p><p>　　n = length (y) ; %求出語音信號的長度</p><p>　　noise=0.01*randn(n,1); %隨機(jī)函數(shù)產(chǎn)生噪聲</p><p>　　s=y+noise;

97、 %語音信號加入噪聲</p><p>　　S=fft(s); %傅里葉變換</p><p>　　z13=filter(num13,den13,s);</p><p>　　sound(z13);</p><p>　　m13=fft(z13);

98、 %求濾波后的信號</p><p>　　subplot(2,2,1);</p><p>　　plot(abs(S),'g');</p><p>　　title('濾波前信號的頻譜');</p><p>　　subplot(2,2,2);</p><p>　　plo

99、t(abs(m13),'r');</p><p>　　title('濾波后信號的頻譜');</p><p>　　subplot(2,2,3);</p><p>　　plot(s); </p><p>　　title('濾波前信號的波形');</p><p>

100、;　　subplot(2,2,4);</p><p>　　plot(z13);</p><p>　　title('濾波后的信號波形');</p><p>　　========================IIRellipord濾波=======================</p><p>　　[y,fs,nbits]=w

101、avread('123.wav');</p><p>　　Y=fft(y,5096);</p><p>　　fb=1000;fc=1200;As=100;Ap=1;fs=22050;</p><p>　　wc=2*fc/fs; wb=2*fb/fs;</p><p>　　[N,wp]=ellipord(wp,ws,rp,rs)

102、;</p><p>　　[B,A]=ellip(N,rp,rs,wp);</p><p>　　figure(1);</p><p>　　freqz(B,A,512,fs);</p><p>　　x=filter(B,A,y);</p><p>　　X=fft(x,4096);</p><p>　

103、　figure(2);</p><p>　　subplot(2,2,1);plot(y);title('濾波前信號的波形');</p><p>　　subplot(2,2,2);plot(abs(Y));title('濾波前信號的頻譜');</p><p>　　Subplot(2, 2 ,3);plot(x);title('濾

104、波后信號的波形');</p><p>　　Subplot(2, 2 ,4);plot(abs(X));title('濾波后信號的頻譜');</p><p>　　sound(x,fs,nbits);</p><p>　　========================窗函數(shù)法==========================</p>

105、;<p>　　%**************************低通濾波器****************************</p><p>　　[y,fs,nbits]=wavread('123.wav');</p><p>　　n = length (y) ; %求出語音信號的長度</p>&l

106、t;p>　　noise=0.01*randn(n,1); %隨機(jī)函數(shù)產(chǎn)生噪聲</p><p>　　s=y+noise; %語音信號加入噪聲 </p><p>　　S=fft(s); %傅里葉變換</p><p>　　z21=fftf

107、ilt(b21,s);</p><p>　　sound(z21);</p><p>　　m21=fft(z21); %求濾波后的信號</p><p>　　subplot(2,2,1);</p><p>　　plot(abs(S),'g');</p><p>　　ti

108、tle('濾波前信號的頻譜');</p><p>　　subplot(2,2,2);</p><p>　　plot(abs(m21),'r'); title('濾波后信號的頻譜');</p><p>　　subplot(2,2,3);</p><p>　　plot(s); t

109、itle('濾波前信號的波形');</p><p>　　subplot(2,2,4);</p><p>　　plot(z21); title('濾波后的信號波形');</p><p>　　****************************帶通濾波器***************************</p&

110、gt;<p>　　[y,fs,nbits]=wavread('123.wav');</p><p>　　n = length (y) ; %求出語音信號的長度</p><p>　　noise=0.01*randn(n,1); %隨機(jī)函數(shù)產(chǎn)生噪聲</p><p>　　s=y+

111、noise; %語音信號加入噪聲 </p><p>　　S=fft(s); %傅里葉變換</p><p>　　z22=fftfilt(b22,s);</p><p>　　sound(z22);</p><p>　　m22=fft(z22);

112、 %求濾波后的信號</p><p>　　subplot(2,2,1);</p><p>　　plot(abs(S),'g');</p><p>　　title('濾波前信號的頻譜');</p><p>　　subplot(2,2,2);</p><p>

113、;　　plot(abs(m22),'r');</p><p>　　title('濾波后信號的頻譜');</p><p>　　subplot(2,2,3);</p><p><b>　　plot(s);</b></p><p>　　title('濾波前信號的波形');<

114、/p><p>　　subplot(2,2,4);</p><p>　　plot(z22);</p><p>　　title('濾波后的信號波形');</p><p>　　*************************高通濾波器*****************************</p><p>　

115、　[y,fs,nbits]=wavread('123.wav');</p><p>　　n = length (y) ; %求出語音信號的長度</p><p>　　noise=0.01*randn(n,1); %隨機(jī)函數(shù)產(chǎn)生噪聲</p><p>　　s=y+noise;

116、 %語音信號加入噪聲 </p><p>　　S=fft(s); %傅里葉變換</p><p>　　z23=fftfilt(b23,s);</p><p>　　sound(z23);</p><p>　　m23=fft(z23); %求濾波后的信號</

117、p><p>　　subplot(2,2,1);</p><p>　　plot(abs(S),'g');</p><p>　　subplot(2,2,2);</p><p>　　plot(abs(m23),'r');</p><p>　　title('濾波后信號的頻譜');&l

118、t;/p><p>　　subplot(2,2,3);</p><p><b>　　plot(s);</b></p><p>　　title('濾波前信號的波形');</p><p>　　subplot(2,2,4);</p><p>　　plot(z23);</p>&l