基于matlab語音信號采集課程設(shè)計(jì)

1、<p><b>　　數(shù)字信號處理</b></p><p><b>　　課程設(shè)計(jì)報告</b></p><p>　　課設(shè)題目：語音信號的采集與處理 </p><p>　　學(xué) 院：信息科學(xué)與工程學(xué)院 </p><p>　　專 業(yè)：電子信息工程 </p&

2、gt;<p>　　班 級：電子0903 </p><p>　　姓 名： </p><p>　　學(xué) 號： </p><p>　　指導(dǎo)教師：張海云、李錦彬 </p><p>　　時 間：

3、2012.12.31—2013.01.11</p><p>　　一.引言介紹..........................................................................................</p><p>　　二. MATLAB工具簡介............................................

4、..............................</p><p>　　三. 課程設(shè)計(jì)任務(wù).................................................................................</p><p>　　3.1語音信號的采集............................................

5、.............................</p><p>　　3.2語音信號的頻譜分析..................................................................</p><p>　　3.3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)........</p><p>　　3.4用濾波器

6、對信號進(jìn)行濾波...........................................................</p><p>　　3.5回放語音信號，分析濾波前后的語音變化...................................</p><p>　　四. 課程設(shè)計(jì)原理及方案........................................

7、...............................</p><p>　　4.1用窗函數(shù)法設(shè)計(jì)FIR濾波器........................................................</p><p>　　4.2用雙線性變換法設(shè)計(jì)IIR數(shù)字濾波器...........................................</p&g

8、t;<p>　　五. 語音信號的采集及頻譜分析.............................................................</p><p>　　六. 設(shè)計(jì)濾波器及對語音信號進(jìn)行濾波...................................................</p><p>　　6.1 FIR低通濾波器設(shè)計(jì)

9、及信號濾波..................................................</p><p>　　6.2FIR高通濾波器設(shè)計(jì)及信號濾波..................................................</p><p>　　6.3 FIR帶通濾波器設(shè)計(jì)及信號濾波...............................

10、...................</p><p>　　6.4 IIR低通濾波器設(shè)計(jì)及信號濾波..................................................</p><p>　　6.5 IIR高通濾波器設(shè)計(jì)及信號濾波..................................................</p><p

11、>　　6.6 IIR帶通濾波器設(shè)計(jì)及信號濾波..................................................</p><p>　　七. 課程設(shè)計(jì)心得體會..........................................................................</p><p>　　八. 參考文獻(xiàn).......

12、.................................................................................</p><p><b>　　一．引言</b></p><p>　　隨著信息時代和數(shù)字世界的到來，數(shù)字信號處理已成為今一門極其重要的學(xué)科和技術(shù)領(lǐng)域。數(shù)字信號處理在通信語音、圖像、自動控制、雷達(dá)、軍事、航空航天

13、、醫(yī)療和家用電器等眾多領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。在數(shù)字信號處理應(yīng)用中，數(shù)字濾波器十分重要并已獲得廣泛應(yīng)用。</p><p>　　二．MATLAB工具簡介</p><p>　　1．MATLAB是矩陣實(shí)驗(yàn)室（Matrix　Laboratory）之意，現(xiàn)已發(fā)展成為適合多學(xué)科，多種工作平臺的功能強(qiáng)大的大型軟件，已經(jīng)成為線性代數(shù)，自動控制理論，數(shù)理統(tǒng)計(jì)，數(shù)字信號處理，時間序列分析，動態(tài)系統(tǒng)仿真等高級課程

14、的基本教學(xué)工具；</p><p>　　2．MATLAB的語言特點(diǎn)</p><p>　?。?）語言簡潔緊湊，使用方便靈活，庫函數(shù)極其豐富。MATLAB程序書寫形式自由，利用起豐富的庫函數(shù)避開繁雜的子程序編程任務(wù)，壓縮了一切不必要的編程工作。由于庫函數(shù)都由本領(lǐng)域的專家編寫，用戶不必?fù)?dān)心函數(shù)的可靠性。</p><p>　?。?）運(yùn)算符豐富。由于MATLAB是用C語言編寫的

15、，MATLAB提供了和C語言幾乎一樣多的運(yùn)算符，靈活使用MATLAB的運(yùn)算符將使程序變得極為簡短。 </p><p>　?。?）MATLAB既具有結(jié)構(gòu)化的控制語句（如for循環(huán)，while循環(huán)，break語句和if語句），又有面向?qū)ο缶幊痰奶匦浴?</p><p>　?。?）程序限制不嚴(yán)格，程序設(shè)計(jì)自由度大。例如，在MATLAB里，用戶無需對矩陣預(yù)定義就可使用。 </p>&

16、lt;p>　?。?）程序的可移植性很好，基本上不做修改就可在各種型號的計(jì)算機(jī)和操作系統(tǒng)上運(yùn)行。 </p><p>　?。?）MATLAB的圖形功能強(qiáng)大。在FORTRAN和C語言里，繪圖都很不容易，但在MATLAB里，數(shù)據(jù)的可視化非常簡單。MATLAB還具有較強(qiáng)的編輯圖形界面的能力。 </p><p>　?。?）MATLAB的缺點(diǎn)是，它和其他高級程序相比，程序的執(zhí)行速度較慢。由于MAT

17、LAB的程序不用編譯等預(yù)處理，也不生成可執(zhí)行文件，程序?yàn)榻忉寛?zhí)行，所以速度較慢。 </p><p>　?。?）功能強(qiáng)大的工具箱是MATLAB的另一特色。MATLAB包含兩個部分：核心部分和各種可選的工具箱。核心部分中有數(shù)百個核心內(nèi)部函數(shù)。其工具箱又分為兩類：功能性工具箱和學(xué)科性工具箱。功能性工具箱主要用來擴(kuò)充其符號計(jì)算功能，圖示建模仿真功能，文字處理功能以及與硬件實(shí)時交互功能。功能性工具箱用于多種學(xué)科。而學(xué)科性工

18、具箱是專業(yè)性比較強(qiáng)的。</p><p>　?。?）源程序的開放性。開放性也許是MATLAB最受人們歡迎的特點(diǎn)。除內(nèi)部函數(shù)以外，所有MATLAB的核心文件和工具箱文件都是可讀可改的源文件，用戶可通過對源文件的修改以及加入自己的文件構(gòu)成新的工具箱。</p><p><b>　　三．課程設(shè)計(jì)任務(wù)</b></p><p>　　3.1語音信號的采集 &l

19、t;/p><p>　　利用Windows下的錄音機(jī)，錄制一段自己的話音，時間在3秒左右，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)，采樣率8000Hz，單通道，格式*.wav。</p><p>　　注：如果沒有辦法錄制自己語音，也可以用現(xiàn)成的語音也可以，文件格式</p><p><b>　　*.wav<

20、/b></p><p>　　3.2語音信號的頻譜分析 </p><p>　　在Matlab中，可以利用函數(shù)fft對信號進(jìn)行快速傅立葉變換，得到信號的頻譜特性，要求學(xué)生首先畫出語音信號的時域波形，然后對語音信號進(jìn)行頻譜分析。</p><p>　　3.3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)； </p><p>　　給定濾波器

21、的性能指標(biāo)如下： </p><p>　　(1)低通濾波器的性能指標(biāo)：fb=1000Hz,fc=1200Hz,As=100dB,Ap=1dB. </p><p>　　(2)高通濾波器的性能指標(biāo)：fb=2700Hz, fc=3000Hz,As=100dB,Ap=1dB. </p><p>　　(3)帶通濾波器的性能指標(biāo)：</p><p>　　fb

22、1=1200Hz, fb2=3000Hz, As=100dB,Ap=1dB. </p><p>　　fc1=1000Hz, fc2=3200Hz,As=100dB, Ap=1dB. </p><p>　　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)；</p><p>　　3.4用濾波器對信號進(jìn)行濾波 </p><p&

23、gt;　　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；</p><p>　　3.5回放語音信號，分析濾波前后的語音變化； </p><p>　　四．濾波器設(shè)計(jì)原理及設(shè)計(jì)方案</p><p>　　4.1用窗函數(shù)法設(shè)計(jì)FIR濾波器</p><p>　　根據(jù)過渡帶寬及阻帶

24、衰減要求，選擇窗函數(shù)的類型并估計(jì)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

25、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）。</p><p>　　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：</p><p>　　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

26、可求出。</p><p>　　用窗函數(shù)wd(n)將hd(n)截斷，并進(jìn)行加權(quán)處理，得到</p><p>　　如果要求線性相位特性， 則h(n)還必須滿足：</p><p>　　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

27、h(n)=-h(N-1-n)一類。 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。</p><p>　　4.2用雙線性變換法設(shè)計(jì)IIR數(shù)字濾波器</p><p>　　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。為了克服這一缺點(diǎn)

28、，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。也就是說，第一步先將整個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。</p><p>　　圖1雙線性變換的映射關(guān)系&l

29、t;/p><p>　　為了將S平面的整個虛軸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)</p><p><b>　　（1）</b></p><p>　　式中,T仍是采樣間隔。</p><p>　　當(dāng)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。將式（1

30、）寫成</p><p>　　將此關(guān)系解析延拓到整個S平面和S1平面，令jΩ=s，jΩ1=s1，則得</p><p>　　再將S1平面通過以下標(biāo)準(zhǔn)變換關(guān)系映射到Z平面</p><p><b>　　z=es1T</b></p><p>　　從而得到S平面和Z平面的單值映射關(guān)系為：</p><p>&l

31、t;b>　　(2)</b></p><p><b>　　(3)</b></p><p>　　式（2）與式（3）是S平面與Z平面之間的單值映射關(guān)系，這種變換都是兩個線性函數(shù)之比，因此稱為雙線性變換</p><p>　　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。</p><p>　　首先,

32、把z=ejω，可得</p><p><b>　　(4)</b></p><p>　　即S平面的虛軸映射到Z平面的單位圓。</p><p>　　其次，將s=σ+jΩ代入式（4），得</p><p><b>　　因此</b></p><p>　　由此看出，當(dāng)σ<0時，|z|

33、<1；當(dāng)σ>0時，|z|>1。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。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。</p><p>　　雙線性變換法優(yōu)缺點(diǎn):</p><p>　　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

34、面與Z平面是單值的一一對應(yīng)關(guān)系。S平面整個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。這個關(guān)系如式（4）所示，重寫如下：</p><p>　　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。</p><p>　　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，ω增長得越來越慢，最后當(dāng)Ω→∞時，ω終止在折疊頻

35、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。</p><p>　　圖2雙線性變換法的頻率變換關(guān)系</p><p>　　但是雙線性變換的這個特點(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

36、保持原有的線性相位了；其次，這種非線性關(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。</p><p>　　圖3雙線性變換法幅度和相位特性的非線性映射</p><p>　　對于分段常數(shù)的濾波器，雙線性變換后，

37、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(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。</p><p>　　五．語音信號的采集及頻譜分析</p><p>　　用WINDOWS下的錄音機(jī)，用單聲道錄制一段音樂或聲音，時間在5S內(nèi)。然后MATLAB軟件平臺下，利用函數(shù)WAVREAD對語

38、音信號進(jìn)行采樣，記住采樣頻率和采樣點(diǎn)數(shù)。對語音信號進(jìn)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(diǎn)</p><p>　　[y,fs,nbits]=wavread('music.wav');%加載語音信號利用函數(shù)wavread對語音信號進(jìn)行采樣</p><p>　　wavplay(y,fs);%回放語音信號</p><

39、;p>　　N=length(y);%語音信號長度</p><p>　　Y=fft(y,N);%用傅里葉變換求頻域</p><p>　　subplot(2,1,1);</p><p><b>　　plot(y);</b></p><p>　　title('圖1 原始信號時域波形圖');</p

40、><p>　　subplot(2,1,2);</p><p>　　plot(abs(Y));</p><p>　　title('圖2 原始信號頻譜圖');</p><p>　　六.設(shè)計(jì)濾波器及對語音信號進(jìn)行濾波</p><p>　　6.1FIR低通濾波器設(shè)計(jì)及信號濾波</p><p&

41、gt;　　[x1,Fs,bits]=wavread('music.wav'); </p><p>　　derta_Fs = Fs/length(x1);%設(shè)置頻譜的間隔，分辨率 ，這里保證了x軸的點(diǎn)數(shù)必須和y軸點(diǎn)數(shù)一致</p><p><b>　　fs=Fs; </b></p><p>　　fp1=1000; </p&g

42、t;<p>　　fs1=1200; </p><p><b>　　As1=100;</b></p><p>　　wp1=2*pi*fp1/fs; %</p><p>　　ws1=2*pi*fs1/fs; %</p><p>　　BF1=ws1-wp1;</p><p>　　wc1=(

43、wp1+ws1)/2;</p><p>　　M1=ceil((As1-7.95)/(2.286*BF1))+1;%按凱澤窗計(jì)算濾波器階數(shù)</p><p><b>　　N1=M1+1;</b></p><p>　　beta1=0.1102*(As1-8.7); </p><p>　　Window=(kaiser(N1,be

44、ta1)); %求凱澤窗窗函數(shù)</p><p>　　b1=fir1(M1,wc1/pi,Window);% wc1/pi為歸一化,窗函數(shù)法設(shè)計(jì)函數(shù)</p><p>　　figure(2); </p><p>　　freqz(b1,1,512); %[H,w]=freqz(B,A,N),(1)中B和A分別為離散系統(tǒng)的系統(tǒng)函數(shù)分子、分母多項(xiàng)式的系數(shù)向量，返回量H則包含了

45、離散系統(tǒng)頻響在 0~pi范圍內(nèi)N個頻率等分點(diǎn)的值（其中N為正整數(shù)），w則包含了范圍內(nèi)N個頻率等分點(diǎn)。調(diào)用默認(rèn)的N時，其值是512。</p><p>　　title('FIR低通濾波器的頻率響應(yīng)'); </p><p>　　x1_low = filter(b1,1, x1);%對信號進(jìn)行低通濾波 ,Y = filter(B,A,X) ，輸入X為濾波前序列，Y為濾波結(jié)果序列，B

46、/A 提供濾波器系數(shù)，B為分子， A為分母 </p><p>　　sound(x1_low,Fs,bits); </p><p>　　figure(3);</p><p>　　subplot(2,1,1);</p><p>　　plot(x1_low);</p><p>　　title('信號經(jīng)過FIR低通濾波

47、器(時域)'); </p><p>　　subplot(2,1,2);</p><p>　　plot([-Fs/2:derta_Fs: Fs/2-derta_Fs],abs(fftshift(fft(x1_low)))); </p><p>　　title('信號經(jīng)過FIR低通濾波器（頻域）');</p><p>　　

48、6.2 FIR高通濾波器設(shè)計(jì)及信號濾波</p><p>　　[x1,Fs,bits]=wavread('music.wav'); </p><p>　　derta_Fs = Fs/length(x1);%設(shè)置頻譜的間隔，分辨率 ，這里保證了x軸的點(diǎn)數(shù)必須和y軸點(diǎn)數(shù)一致</p><p><b>　　fs=Fs; </b></

49、p><p><b>　　As2=100;</b></p><p>　　fp2=3000; </p><p><b>　　fs2=2700;</b></p><p>　　wp2=2*pi*fp2/fs; </p><p>　　ws2=2*pi*fs2/fs; </p>

50、<p>　　BF2=wp2-ws2;</p><p>　　wc2=(wp2+ws2)/2;</p><p>　　M2=ceil((As2-7.95)/(2.286*BF2))+1;%按凱澤窗計(jì)算濾波器階數(shù)</p><p><b>　　N2=M2+1;</b></p><p>　　beta2=0.1102*(A

51、s2-8.7); </p><p>　　Window=(kaiser(N2,beta2)); %求凱澤窗窗函數(shù)</p><p>　　b2=fir1(M2,wc2/pi,'high',Window);</p><p>　　figure(4); </p><p>　　freqz(b2,1,512);%數(shù)字濾波器頻率響應(yīng) </

52、p><p>　　title('FIR高通濾波器的頻率響應(yīng)'); </p><p>　　x1_high = filter(b2,1,x1);%對信號進(jìn)行高通濾波</p><p>　　sound(x1_high,Fs,bits);</p><p>　　figure(5);</p><p>　　subplot(2

53、11);</p><p>　　plot(x1_high);</p><p>　　title('信號經(jīng)過FIR高通濾波器(時域)');</p><p>　　subplot(212);</p><p>　　plot([-Fs/2:derta_Fs: Fs/2-derta_Fs],abs(fftshift(fft(x1_high))

54、));</p><p>　　title('信號經(jīng)過FIR高通濾波器（頻域）');</p><p>　　6.3 FIR帶通濾波器設(shè)計(jì)及信號濾波</p><p><b>　　fs=Fs;</b></p><p><b>　　As3=100;</b></p><p>

55、;　　fp3=[1200,3000];fs3=[1000,3200];</p><p>　　wp3=2*pi*fp3/fs; </p><p>　　ws3=2*pi*fs3/fs; </p><p>　　BF3=wp3(1)-ws3(1);</p><p>　　wc3=wp3+BF3/2;</p><p>

56、;　　M3=ceil((As3-7.95)/(2.286*BF3))+1;%按凱澤窗計(jì)算濾波器階數(shù)</p><p><b>　　N3=M3+1;</b></p><p>　　beta3=0.1102*(As3-8.7); </p><p>　　Window=(kaiser(N3,beta3)); %求凱澤窗窗函數(shù)</p><

57、p>　　b3=fir1(M3,wc3/pi,'bandpass',Window);%帶通濾波器 </p><p>　　figure(6);</p><p>　　freqz(b3,1,512);%數(shù)字濾波器頻率響應(yīng) </p><p>　　title('FIR帶通濾波器的頻率響應(yīng)');</p><p>　　x

58、1_daitong = filter(b3,1,x1);%對信號進(jìn)行帶通濾波</p><p>　　sound(x1_daitong,Fs,bits);</p><p>　　figure(7);</p><p>　　subplot(211);</p><p>　　plot(x1_daitong);</p><p>　　t

59、itle('信號經(jīng)過FIR帶通濾波器(時域)'); </p><p>　　subplot(212);</p><p>　　plot([-Fs/2:derta_Fs: Fs/2-derta_Fs],abs(fftshift(fft(x1_daitong))));</p><p>　　title('信號經(jīng)過FIR帶通濾波器（頻域）');&

60、lt;/p><p>　　6.4 IIR低通濾波器設(shè)計(jì)及信號濾波</p><p>　　[x1,Fs,bits]=wavread('music.wav'); </p><p>　　derta_Fs = Fs/length(x1);%設(shè)置頻譜的間隔，分辨率 ，這里保證了x軸的點(diǎn)數(shù)必須和y軸點(diǎn)數(shù)一致</p><p><b>　　

61、fs=Fs;</b></p><p>　　fp1i=1000; </p><p>　　fs1i=1200;</p><p>　　wp1i=2*pi*fp1i/fs; </p><p>　　ws1i=2*pi*fs1i/fs; </p><p>　　Rp1i=1; </p>

62、<p>　　Rs1i=100; </p><p>　　Ts=1/fs; </p><p>　　Wp1i=2/Ts*tan(wp1i/2);</p><p>　　Ws1i=2/Ts*tan(ws1i/2); %按頻率轉(zhuǎn)換公式進(jìn)行轉(zhuǎn)換，預(yù)畸變 </p><p>　　[N1i,Wn1i]=cheb1ord(Wp1i

63、,Ws1i,Rp1i,Rs1i,'s'); %計(jì)算模擬濾波器的最小階數(shù) </p><p>　　[B1i,A1i]=cheby1(N1i,Rp1i,Wn1i,'s');%設(shè)計(jì)模擬原型濾波器 </p><p>　　[bz1i,az1i]=bilinear(B1i,A1i,fs); %運(yùn)用雙線性變換法得到數(shù)字濾波器傳遞函數(shù) </p&g

64、t;<p>　　figure(10);</p><p>　　freqz(bz1i,az1i,512,fs); </p><p>　　title('切比雪夫1型低通濾波器的頻率響應(yīng)');</p><p>　　x1_lowi = filter(bz1i,az1i, x1);%對信號進(jìn)行低通濾波 ,Y = filter(B,A,X)

65、，輸入X為濾波前序列，Y為濾波結(jié)果序列，B/A 提供濾波器系數(shù)，B為分子， A為分母 </p><p>　　sound(x1_lowi,Fs,bits); </p><p>　　figure(11); </p><p>　　subplot(211);</p><p>　　plot(x1_lowi);</p><p>　

66、　title('信號經(jīng)過IIR低通濾波器(時域)'); </p><p>　　subplot(212);</p><p>　　plot([-Fs/2:derta_Fs: Fs/2-derta_Fs],abs(fftshift(fft(x1_lowi)))); </p><p>　　title('信號經(jīng)過IIR低通濾波器（頻域）');&

67、lt;/p><p>　　6.5 IIR高通濾波器設(shè)計(jì)及信號濾波</p><p>　　[x1,Fs,bits]=wavread('music.wav'); </p><p>　　derta_Fs = Fs/length(x1);%設(shè)置頻譜的間隔，分辨率 ，這里保證了x軸的點(diǎn)數(shù)必須和y軸點(diǎn)數(shù)一致</p><p>　　% ---IIR高

68、通按鈕消息響應(yīng)函數(shù).</p><p><b>　　fs=Fs;</b></p><p>　　fp2i=3000;%通帶截止頻率</p><p>　　fs2i=2700;%組帶截止頻率</p><p>　　Rp2i=1; </p><p><b>　　Rs2i=100;</b&g

69、t;</p><p>　　Wp2i2=2*pi*fp2i/fs;</p><p>　　Ws2i2=2*pi*fs2i/fs;</p><p>　　Wp2i=tan(Wp2i2/2);</p><p>　　Ws2i=tan(Ws2i2/2);</p><p>　　wphi=1 ; %歸一化</p><

70、;p>　　wshi=Wp2i/Ws2i;%高通頻率轉(zhuǎn)換成低通頻率指標(biāo)</p><p><b>　　%估計(jì)濾波器的階數(shù)</b></p><p>　　[N2i,Wn2i]=cheb1ord(wphi,wshi,Rp2i,Rs2i,'s');</p><p><b>　　%設(shè)計(jì)濾波器</b></p&g

71、t;<p>　　[B2i,A2i]=cheby1(N2i,Rp2i,Wn2i,'s');</p><p>　　[numi2,deni2]=lp2hp(B2i,A2i,Wp2i);</p><p>　　[bz2i,az2i]=bilinear(numi2,deni2,0.5)</p><p>　　figure(12);</p>

72、<p>　　freqz(bz2i,az2i,512,fs); </p><p>　　title('切比雪夫1型IIR高通濾波器的頻率響應(yīng)');</p><p>　　x1_highi = filter(bz2i,az2i, x1);%對信號進(jìn)行高通濾波 ,Y = filter(B,A,X) ，輸入X為濾波前序列，Y為濾波結(jié)果序列，B/A 提供濾波器系數(shù)，

73、B為分子， A為分母 </p><p>　　sound(x1_highi,Fs,bits); </p><p>　　figure(13); </p><p>　　subplot(211);</p><p>　　plot(x1_highi);</p><p>　　title('信號經(jīng)過IIR高通濾波器(時域)&#

74、39;); </p><p>　　subplot(212);</p><p>　　plot([-Fs/2:derta_Fs: Fs/2-derta_Fs],abs(fftshift(fft(x1_highi)))); </p><p>　　title('信號經(jīng)過IIR高通濾波器（頻域）');</p><p>　　6.6 II

75、R帶通濾波器設(shè)計(jì)及信號濾波</p><p>　　[x1,Fs,bits]=wavread('music.wav'); </p><p>　　derta_Fs = Fs/length(x1);%設(shè)置頻譜的間隔，分辨率 ，這里保證了x軸的點(diǎn)數(shù)必須和y軸點(diǎn)數(shù)一致</p><p><b>　　fs=Fs;</b></p>

76、<p>　　fdp1i=1200;fdp2i=3000;%通帶截止頻率</p><p>　　fds1i=1000;fds2i=3200;%組帶截止頻率</p><p>　　Rp3i=1; </p><p>　　Rs3i=100; </p><p>　　wdp1i=2*pi*fdp1i/fs;wdp2i=2*pi*fdp2i/

77、fs; </p><p>　　wds2i=2*pi*fds1i/fs;wds2i=2*pi*fds2i/fs;</p><p>　　Wdp1i=tan(wdp1i/2);Wdp2i=tan(wdp2i/2);</p><p>　　Wds1i=tan(wds2i/2); Wds2i=tan(wds2i/2); %按頻率轉(zhuǎn)換公式進(jìn)行轉(zhuǎn)換，預(yù)畸變

78、 </p><p>　　B=Wdp2i-Wdp1i; </p><p>　　W3i = Wdp1i*Wdp2i/Wds1i; %調(diào)整截止頻率參數(shù)。 </p><p>　　W0 = (Wdp1i*Wdp2i)^0.5; </p><p>　　wp3i =

79、1; %歸一化，求低通原型的參數(shù)。</p><p>　　ws3i = -((Wdp1i*Wdp2i)-Wds2i^2)/(B*Wds2i); </p><p>　　[N3i,Wn3i]=buttord(wp3i,ws3i,Rp3i,Rs3i,'s'); %計(jì)算模擬濾波器的最小階數(shù) </p><p>　　[B3i,A3i]=butter(N

80、3i,Wn3i,'s');%設(shè)計(jì)模擬原型濾波器 </p><p>　　[numi3,deni3]= lp2bp(B3i,A3i,W0,B); </p><p>　　[bz3i,az3i] = bilinear(numi3,deni3,0.5); %雙線性變換 </p><p>　　[H,W] = freqz(bz3i,az3i,512); &l

81、t;/p><p>　　figure(14);</p><p>　　subplot(211); </p><p>　　plot(W/pi,20*log10(abs(H)));</p><p>　　grid; ylabel('gain'); </p><p>　　title('巴特沃茲IIR帶通濾波器&

82、#39;) </p><p>　　axis([0 1 -80 5]); </p><p>　　subplot(212); </p><p>　　plot(W/pi,angle(H));grid; xlabel('w/pi'),ylabel('phase');</p><p>　　x1_daitongi = fi

83、lter(bz3i,az3i, x1);%對信號進(jìn)行帶通濾波 ,Y = filter(B,A,X) ，輸入X為濾波前序列，Y為濾波結(jié)果序列，B/A 提供濾波器系數(shù)，B為分子， A為分母 </p><p>　　sound(x1_daitongi,Fs,bits); </p><p>　　figure(15); </p><p>　　subplot(211); <

84、/p><p>　　plot(x1_daitongi);</p><p>　　title('信號經(jīng)過IIR帶通濾波器(時域)'); </p><p>　　subplot(212); </p><p>　　plot([-Fs/2:derta_Fs: Fs/2-derta_Fs],abs(fftshift(fft(x1_daitongi

85、)))); </p><p>　　title('信號經(jīng)過IIR帶通濾波器（頻域）');</p><p>　　七.課程設(shè)計(jì)心得體會</p><p>　　通過這兩周的課程設(shè)計(jì)，自己能夠更好的使用MATLAB進(jìn)行程序設(shè)計(jì)，對濾波器有了進(jìn)一步的了解，初步學(xué)會設(shè)計(jì)簡單的濾波器。剛開始的時候，先分析要做什么，怎么來做，如何來更好的完成此次的課程設(shè)計(jì)。</p

86、><p>　　通過老師所給的材料，結(jié)合自己所學(xué)的數(shù)字信號處理教程，以及通過網(wǎng)上查找的一些資料，在兩周時間內(nèi)的學(xué)習(xí)，使得自己能夠在本次課程設(shè)計(jì)中較好的完成老師分配的任務(wù)。</p><p>　　在課程設(shè)計(jì)中多虧了老師的細(xì)心指導(dǎo)，這對我們完成課程設(shè)計(jì)有很大大幫助。通過這次課設(shè)，使我對濾波器有了更深的認(rèn)識，特別是濾波器參數(shù)對濾波器性能的影響，因?yàn)橥◣Ы刂诡l率、阻帶截止頻率、通帶衰減、阻帶衰減都要影響濾

87、波器的階數(shù)，而濾波器的階數(shù)越大，其選頻特性就越好。并且不同的濾波器類型可達(dá)到的濾波效果也不同，要根據(jù)衰減系數(shù)選擇合適的濾波器。</p><p>　　濾波器的作用就是濾除掉阻帶內(nèi)有頻率分量，保留通帶內(nèi)的頻率分量。從頻譜圖中可以看出，經(jīng)過濾波器處理后，不僅濾除掉了原信號的部分頻率分量，原信號的幅度也會有所衰減。</p><p>　　低通濾波器產(chǎn)生的信號相對于原信號變化不大，是因?yàn)樵O(shè)定的選頻范圍

88、是原信號的頻率段中較集中的部分，所以與此同時，高通和帶通濾波器產(chǎn)生的信號相對于原信號的幅度就會大大衰減，其原因也是在于高通和帶通濾波器的選頻范圍是原信號頻率范圍中較少的一部分。在信號回放時，低通濾波器回放的音頻信號與原信號相比，音色較低沉；而高通和帶通濾波器回放的音頻信號，幾乎聽不清什么聲音，這也說明了這兩種濾波器產(chǎn)生的信號頻率只占原信號頻率范圍中較少的部分。所以根據(jù)各個濾波器的選頻范圍及濾波后信號的音效，可大致判斷原信號的頻率多集中在

89、1000Hz以下。</p><p>　　在此次的課程設(shè)計(jì)中我也意識到了自己的不足之處，對所學(xué)的知識點(diǎn)掌握的不夠牢固，對一些專業(yè)上的概念沒有理解透徹，在今后的日子里我將更加努力學(xué)習(xí)，補(bǔ)缺補(bǔ)漏，讓自己更上一臺階。</p><p>　　這次課設(shè)對我?guī)椭艽?，讓我認(rèn)識到matlab軟件功能的強(qiáng)大，通過實(shí)踐結(jié)合理論，自己對數(shù)字信號處理有更深一步的了解。這對今后的學(xué)習(xí)跟工作將有很大的幫助。以后不斷學(xué)習(xí)

90、，不斷完善自己。在此感謝老師的悉心指導(dǎo)。</p><p><b>　　八.參考文獻(xiàn)</b></p><p>　　1、程佩青. 《數(shù)字信號處理教程》北京：清華大學(xué)出版社出版，2001</p><p>　　張威 編. 《MATLAB基礎(chǔ)與編程入門》. 西安：西安電子科技大學(xué)出版社，2005</p><p>　　董少平，陳示