基于MATLAB語(yǔ)音信號(hào)采集課程設(shè)計(jì)

1、數(shù)字信號(hào)處理課程設(shè)計(jì)報(bào)告課設(shè)題目：語(yǔ)音信號(hào)的采集與處理 學(xué) 院：信息科學(xué)與工程學(xué)院 專 業(yè)：電子信息工程 班 級(jí)：電子0903 姓 名： 學(xué) 號(hào)： 指導(dǎo)教師：張海云、李錦彬 時(shí) 間：2012.12.312013.01.11一.引言介紹.二. matlab工具簡(jiǎn)介.三. 課程設(shè)計(jì)任務(wù).3.1語(yǔ)音信號(hào)的采集.3.2語(yǔ)音信號(hào)的頻譜分析.3.3設(shè)計(jì)數(shù)字濾波器和畫(huà)出其頻率響應(yīng)給出各濾波器的性能指標(biāo).3.4用濾波器對(duì)信號(hào)進(jìn)行濾波.3.5回放語(yǔ)音信號(hào)，分析濾波前后的語(yǔ)音變化.四. 課程設(shè)計(jì)原理及方案.4.1用窗函數(shù)法設(shè)計(jì)fir濾波器.4.2用雙線性變換法設(shè)計(jì)iir數(shù)字濾波器.五. 語(yǔ)音信號(hào)的采集及頻譜分析.

2、六. 設(shè)計(jì)濾波器及對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行濾波.6.1 fir低通濾波器設(shè)計(jì)及信號(hào)濾波.6.2fir高通濾波器設(shè)計(jì)及信號(hào)濾波.6.3 fir帶通濾波器設(shè)計(jì)及信號(hào)濾波.6.4 iir低通濾波器設(shè)計(jì)及信號(hào)濾波.6.5 iir高通濾波器設(shè)計(jì)及信號(hào)濾波.6.6 iir帶通濾波器設(shè)計(jì)及信號(hào)濾波.七. 課程設(shè)計(jì)心得體會(huì).八. 參考文獻(xiàn).一引言隨著信息時(shí)代和數(shù)字世界的到來(lái)，數(shù)字信號(hào)處理已成為今一門(mén)極其重要的學(xué)科和技術(shù)領(lǐng)域。數(shù)字信號(hào)處理在通信語(yǔ)音、圖像、自動(dòng)控制、雷達(dá)、軍事、航空航天、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(hào)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。二matlab工具簡(jiǎn)介1matlab

3、是矩陣實(shí)驗(yàn)室（matrixlaboratory）之意，現(xiàn)已發(fā)展成為適合多學(xué)科，多種工作平臺(tái)的功能強(qiáng)大的大型軟件，已經(jīng)成為線性代數(shù)，自動(dòng)控制理論，數(shù)理統(tǒng)計(jì)，數(shù)字信號(hào)處理，時(shí)間序列分析，動(dòng)態(tài)系統(tǒng)仿真等高級(jí)課程的基本教學(xué)工具；2matlab的語(yǔ)言特點(diǎn)（1）語(yǔ)言簡(jiǎn)潔緊湊，使用方便靈活，庫(kù)函數(shù)極其豐富。matlab程序書(shū)寫(xiě)形式自由，利用起豐富的庫(kù)函數(shù)避開(kāi)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(kù)函數(shù)都由本領(lǐng)域的專家編寫(xiě)，用戶不必?fù)?dān)心函數(shù)的可靠性。（2）運(yùn)算符豐富。由于matlab是用c語(yǔ)言編寫(xiě)的，matlab提供了和c語(yǔ)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(jiǎn)短

4、。 （3）matlab既具有結(jié)構(gòu)化的控制語(yǔ)句（如for循環(huán)，while循環(huán)，break語(yǔ)句和if語(yǔ)句），又有面向?qū)ο缶幊痰奶匦浴?（4）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(wú)需對(duì)矩陣預(yù)定義就可使用。 （5）程序的可移植性很好，基本上不做修改就可在各種型號(hào)的計(jì)算機(jī)和操作系統(tǒng)上運(yùn)行。 （6）matlab的圖形功能強(qiáng)大。在fortran和c語(yǔ)言里，繪圖都很不容易，但在matlab里，數(shù)據(jù)的可視化非常簡(jiǎn)單。matlab還具有較強(qiáng)的編輯圖形界面的能力。 （7）matlab的缺點(diǎn)是，它和其他高級(jí)程序相比，程序的執(zhí)行速度較慢。由于matlab的程序不用編譯等預(yù)處理，也不生成可執(zhí)行文

5、件，程序?yàn)榻忉寛?zhí)行，所以速度較慢。 （8）功能強(qiáng)大的工具箱是matlab的另一特色。matlab包含兩個(gè)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(gè)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(lái)擴(kuò)充其符號(hào)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(shí)交互功能。功能性工具箱用于多種學(xué)科。而學(xué)科性工具箱是專業(yè)性比較強(qiáng)的。（9）源程序的開(kāi)放性。開(kāi)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(guò)對(duì)源文件的修改以及加入自己的文件構(gòu)成新的工具箱。三課程設(shè)計(jì)任務(wù)3.1語(yǔ)音信號(hào)的

6、采集 利用windows下的錄音機(jī)，錄制一段自己的話音，時(shí)間在3秒左右，然后在matlab軟件平臺(tái)下，利用函數(shù)wavread對(duì)語(yǔ)音信號(hào)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。注：如果沒(méi)有辦法錄制自己語(yǔ)音，也可以用現(xiàn)成的語(yǔ)音也可以，文件格式 *.wav3.2語(yǔ)音信號(hào)的頻譜分析 在matlab中，可以利用函數(shù)fft對(duì)信號(hào)進(jìn)行快速傅立葉變換，得到信號(hào)的頻譜特性，要求學(xué)生首先畫(huà)出語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)域波形，然后對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行頻譜分析。3.3設(shè)計(jì)數(shù)字濾波器和畫(huà)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,f

7、c=1200hz,as=100db,ap=1db. (2)高通濾波器的性能指標(biāo)：fb=2700hz, fc=3000hz,as=100db,ap=1db. (3)帶通濾波器的性能指標(biāo)： 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(shè)計(jì)上面要求的3種濾波器，并畫(huà)出濾波器的頻率響應(yīng)； 3.4用濾波器對(duì)信號(hào)進(jìn)行濾波 然后用自己設(shè)計(jì)的濾波器對(duì)采集到的信號(hào)進(jìn)行濾波，畫(huà)出濾波后信號(hào)的時(shí)域波形及頻譜，并對(duì)濾波前后的信號(hào)進(jìn)行對(duì)比，分析信號(hào)的變化； 3.5回放語(yǔ)音信號(hào)

8、，分析濾波前后的語(yǔ)音變化； 四濾波器設(shè)計(jì)原理及設(shè)計(jì)方案4.1用窗函數(shù)法設(shè)計(jì)fir濾波器根據(jù)過(guò)渡帶寬及阻帶衰減要求，選擇窗函數(shù)的類型并估計(jì)窗口長(zhǎng)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(zhǎng)度n對(duì)最小阻帶衰減as沒(méi)有影響，在確定窗函數(shù)類型以后，可根據(jù)過(guò)渡帶寬小于給定指標(biāo)確定所擬用的窗函數(shù)的窗口長(zhǎng)度n，設(shè)待求濾波器的過(guò)渡帶寬為w，它與窗口長(zhǎng)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(guò)這些公式是近似的，得出的窗口長(zhǎng)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matlab中的窗函數(shù)求出窗函

9、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=2采樣n點(diǎn)，采用離散傅里葉反變換（idft）即可求出。用窗函數(shù)wd(n)將hd(n)截?cái)啵⑦M(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(hào)和長(zhǎng)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)=

10、-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(zhǎng)度，直到滿足要求為止。4.2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)閺膕平面到平面是多值的映射關(guān)系所造成的。為了克服這一缺點(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-/t/t之間，再用z=est轉(zhuǎn)換到z平面上。也就是說(shuō)，第一步先將整個(gè)s平面壓縮映射到s1平面的-/t/t一條橫帶里；第二步再通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)變換關(guān)系z(mì)=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

11、面建立了一一對(duì)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雙線性變換的映射關(guān)系為了將s平面的整個(gè)虛軸j壓縮到s1平面j1軸上的-/t到/t段上，可以通過(guò)以下的正切變換實(shí)現(xiàn) （1）式中,t仍是采樣間隔。當(dāng)1由-/t經(jīng)過(guò)0變化到/t時(shí)，由-經(jīng)過(guò)0變化到+，也即映射了整個(gè)j軸。將式（1）寫(xiě)成將此關(guān)系解析延拓到整個(gè)s平面和s1平面，令j=s，j1=s1，則得再將s1平面通過(guò)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) (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

12、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=ej，可得 (4)即s平面的虛軸映射到z平面的單位圓。其次，將s=+j代入式（4），得因此由此看出，當(dāng)0時(shí)，|z|0時(shí)，|z|1。也就是說(shuō)，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。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)閟平面與z平面是單值的一一對(duì)應(yīng)關(guān)系。s平面整個(gè)j軸單值地對(duì)應(yīng)于z平面單位圓一周，即頻率軸是單值變換關(guān)

13、系。這個(gè)關(guān)系如式（4）所示，重寫(xiě)如下：上式表明，s平面上與z平面的成非線性的正切關(guān)系，如圖2所示。由圖2看出，在零頻率附近，模擬角頻率與數(shù)字頻率之間的變換關(guān)系接近于線性關(guān)系；但當(dāng)進(jìn)一步增加時(shí)，增長(zhǎng)得越來(lái)越慢，最后當(dāng)時(shí)，終止在折疊頻率=處，因而雙線性變換就不會(huì)出現(xiàn)由于高頻部分超過(guò)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(wèn)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

14、，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(duì)于原模擬濾波器的幅頻響應(yīng)會(huì)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(duì)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(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(guò)頻率的預(yù)畸來(lái)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。五語(yǔ)音信號(hào)的采集及頻譜分析用windows下的錄音機(jī)，用單聲道錄制一段音樂(lè)或聲音，

15、時(shí)間在5s內(nèi)。然后matlab軟件平臺(tái)下，利用函數(shù)wavread對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行采樣，記住采樣頻率和采樣點(diǎn)數(shù)。對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行快速傅立葉變換，在一個(gè)窗口同時(shí)畫(huà)出信號(hào)的時(shí)域波形圖和頻譜圖，分析語(yǔ)音信號(hào)的頻譜特點(diǎn)y,fs,nbits=wavread(music.wav);%加載語(yǔ)音信號(hào)利用函數(shù)wavread對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行采樣wavplay(y,fs);%回放語(yǔ)音信號(hào)n=length(y);%語(yǔ)音信號(hào)長(zhǎng)度y=fft(y,n);%用傅里葉變換求頻域subplot(2,1,1);plot(y);title(圖1 原始信號(hào)時(shí)域波形圖);subplot(2,1,2);plot(abs(y);title(圖2 原

16、始信號(hào)頻譜圖);六.設(shè)計(jì)濾波器及對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行濾波6.1fir低通濾波器設(shè)計(jì)及信號(hào)濾波x1,fs,bits=wavread(music.wav); 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fs=fs; fp1=1000; fs1=1200; as1=100;wp1=2*pi*fp1/fs; %ws1=2*pi*fs1/fs; %bf1=ws1-wp1;wc1=(wp1+ws1)/2;m1=ceil(as1-7.95)/(2.286*bf1)+1;%按凱澤窗計(jì)算濾波器階數(shù)n1=m1+1;beta1=0.1102*(as1

17、-8.7); window=(kaiser(n1,beta1); %求凱澤窗窗函數(shù)b1=fir1(m1,wc1/pi,window);% wc1/pi為歸一化,窗函數(shù)法設(shè)計(jì)函數(shù)figure(2); 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則包含了離散系統(tǒng)頻響在 0pi范圍內(nèi)n個(gè)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(gè)頻率等分點(diǎn)。調(diào)用默認(rèn)的n時(shí)，其值是512。title(fir低通濾波器的頻率響應(yīng)); x1_low = filter(b1,1, x1);%對(duì)信號(hào)進(jìn)行低通濾波 ,y

18、 = 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 sound(x1_low,fs,bits); figure(3);subplot(2,1,1);plot(x1_low);title(信號(hào)經(jīng)過(guò)fir低通濾波器(時(shí)域); subplot(2,1,2);plot(-fs/2:derta_fs: fs/2-derta_fs,abs(fftshift(fft(x1_low); title(信號(hào)經(jīng)過(guò)fir低通濾波器（頻域）);6.2 fir高通濾波器設(shè)計(jì)及信號(hào)濾波x1,fs,bits=wavread(music.wav); derta

19、_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fs=fs; as2=100;fp2=3000; fs2=2700;wp2=2*pi*fp2/fs; ws2=2*pi*fs2/fs; bf2=wp2-ws2;wc2=(wp2+ws2)/2;m2=ceil(as2-7.95)/(2.286*bf2)+1;%按凱澤窗計(jì)算濾波器階數(shù)n2=m2+1;beta2=0.1102*(as2-8.7); window=(kaiser(n2,beta2); %求凱澤窗窗函數(shù)b2=fir1(m2,wc2/pi,high,window);figure(4);

20、 freqz(b2,1,512);%數(shù)字濾波器頻率響應(yīng) title(fir高通濾波器的頻率響應(yīng)); x1_high = filter(b2,1,x1);%對(duì)信號(hào)進(jìn)行高通濾波sound(x1_high,fs,bits);figure(5);subplot(211);plot(x1_high);title(信號(hào)經(jīng)過(guò)fir高通濾波器(時(shí)域);subplot(212);plot(-fs/2:derta_fs: fs/2-derta_fs,abs(fftshift(fft(x1_high);title(信號(hào)經(jīng)過(guò)fir高通濾波器（頻域）);6.3 fir帶通濾波器設(shè)計(jì)及信號(hào)濾波fs=fs;as3=100;

21、fp3=1200,3000;fs3=1000,3200;wp3=2*pi*fp3/fs; ws3=2*pi*fs3/fs; bf3=wp3(1)-ws3(1);wc3=wp3+bf3/2;m3=ceil(as3-7.95)/(2.286*bf3)+1;%按凱澤窗計(jì)算濾波器階數(shù)n3=m3+1;beta3=0.1102*(as3-8.7); window=(kaiser(n3,beta3); %求凱澤窗窗函數(shù)b3=fir1(m3,wc3/pi,bandpass,window);%帶通濾波器 figure(6);freqz(b3,1,512);%數(shù)字濾波器頻率響應(yīng) title(fir帶通濾波器的頻率

22、響應(yīng));x1_daitong = filter(b3,1,x1);%對(duì)信號(hào)進(jìn)行帶通濾波sound(x1_daitong,fs,bits);figure(7);subplot(211);plot(x1_daitong);title(信號(hào)經(jīng)過(guò)fir帶通濾波器(時(shí)域); subplot(212);plot(-fs/2:derta_fs: fs/2-derta_fs,abs(fftshift(fft(x1_daitong);title(信號(hào)經(jīng)過(guò)fir帶通濾波器（頻域）);6.4 iir低通濾波器設(shè)計(jì)及信號(hào)濾波x1,fs,bits=wavread(music.wav); derta_fs = fs/le

23、ngth(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fs=fs;fp1i=1000; fs1i=1200;wp1i=2*pi*fp1i/fs; ws1i=2*pi*fs1i/fs; rp1i=1; rs1i=100; ts=1/fs; wp1i=2/ts*tan(wp1i/2);ws1i=2/ts*tan(ws1i/2); %按頻率轉(zhuǎn)換公式進(jìn)行轉(zhuǎn)換，預(yù)畸變 n1i,wn1i=cheb1ord(wp1i,ws1i,rp1i,rs1i,s); %計(jì)算模擬濾波器的最小階數(shù) b1i,a1i=cheby1(n1i,rp1i,wn1i,s);%設(shè)計(jì)模擬原型濾波器 bz1i,

24、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) figure(10);freqz(bz1i,az1i,512,fs); title(切比雪夫1型低通濾波器的頻率響應(yīng));x1_lowi = filter(bz1i,az1i, x1);%對(duì)信號(hào)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/a 提供濾波器系數(shù)，b為分子， a為分母 sound(x1_lowi,fs,bits); figure(11); subplot(211);plot(x1_lowi);title(信號(hào)經(jīng)過(guò)iir低通濾波器(時(shí)域);

25、subplot(212);plot(-fs/2:derta_fs: fs/2-derta_fs,abs(fftshift(fft(x1_lowi); title(信號(hào)經(jīng)過(guò)iir低通濾波器（頻域）);待添加的隱藏文字內(nèi)容36.5 iir高通濾波器設(shè)計(jì)及信號(hào)濾波x1,fs,bits=wavread(music.wav); 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% -iir高通按鈕消息響應(yīng)函數(shù).fs=fs;fp2i=3000;%通帶截止頻率fs2i=2700;%組帶截止頻率rp2i=1; rs2i=100;wp2i2=2*

26、pi*fp2i/fs;ws2i2=2*pi*fs2i/fs;wp2i=tan(wp2i2/2);ws2i=tan(ws2i2/2);wphi=1 ; %歸一化wshi=wp2i/ws2i;%高通頻率轉(zhuǎn)換成低通頻率指標(biāo)%估計(jì)濾波器的階數(shù)n2i,wn2i=cheb1ord(wphi,wshi,rp2i,rs2i,s);%設(shè)計(jì)濾波器b2i,a2i=cheby1(n2i,rp2i,wn2i,s);numi2,deni2=lp2hp(b2i,a2i,wp2i);bz2i,az2i=bilinear(numi2,deni2,0.5)figure(12);freqz(bz2i,az2i,512,fs); t

27、itle(切比雪夫1型iir高通濾波器的頻率響應(yīng));x1_highi = filter(bz2i,az2i, x1);%對(duì)信號(hào)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)，b為分子， a為分母 sound(x1_highi,fs,bits); figure(13); subplot(211);plot(x1_highi);title(信號(hào)經(jīng)過(guò)iir高通濾波器(時(shí)域); subplot(212);plot(-fs/2:derta_fs: fs/2-derta_fs,abs(fftshift(fft(x1_highi); tit

28、le(信號(hào)經(jīng)過(guò)iir高通濾波器（頻域）);6.6 iir帶通濾波器設(shè)計(jì)及信號(hào)濾波x1,fs,bits=wavread(music.wav); 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fs=fs;fdp1i=1200;fdp2i=3000;%通帶截止頻率fds1i=1000;fds2i=3200;%組帶截止頻率rp3i=1; rs3i=100; wdp1i=2*pi*fdp1i/fs;wdp2i=2*pi*fdp2i/fs; wds2i=2*pi*fds1i/fs;wds2i=2*pi*fds2i/fs;wdp1i=ta

29、n(wdp1i/2);wdp2i=tan(wdp2i/2);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 b=wdp2i-wdp1i; w3i = wdp1i*wdp2i/wds1i; %調(diào)整截止頻率參數(shù)。 w0 = (wdp1i*wdp2i)0.5; wp3i = 1; %歸一化，求低通原型的參數(shù)。ws3i = -(wdp1i*wdp2i)-wds2i2)/(b*wds2i); n3i,wn3i=buttord(wp3i,ws3i,rp3i,rs3i,s); %計(jì)算模擬濾波器的最小階數(shù) b3i,a3i=butter(n3i,

30、wn3i,s);%設(shè)計(jì)模擬原型濾波器 numi3,deni3= lp2bp(b3i,a3i,w0,b); bz3i,az3i = bilinear(numi3,deni3,0.5); %雙線性變換 h,w = freqz(bz3i,az3i,512); figure(14);subplot(211); plot(w/pi,20*log10(abs(h);grid; ylabel(gain); title(巴特沃茲iir帶通濾波器) axis(0 1 -80 5); subplot(212); plot(w/pi,angle(h);grid; xlabel(w/pi),ylabel(phase)

31、;x1_daitongi = filter(bz3i,az3i, x1);%對(duì)信號(hào)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 sound(x1_daitongi,fs,bits); figure(15); subplot(211); plot(x1_daitongi);title(信號(hào)經(jīng)過(guò)iir帶通濾波器(時(shí)域); subplot(212); plot(-fs/2:derta_fs: fs/2-derta_fs,abs(fftshift(fft(x1_daitongi); title(信號(hào)經(jīng)過(guò)iir帶通濾波器（頻域）)