信號處理報告

1、數(shù)字信號處理課程設(shè)計報告學(xué)院：班級：姓名：學(xué)號：設(shè)計一 信號的基本運算【一】 設(shè)計目的熟悉信號的基本運算，通過仿真結(jié)果加深理解?！径?設(shè)計內(nèi)容1.現(xiàn)有一段以采樣頻率8192Hz采樣得到的語音數(shù)據(jù)x(k)，為了模仿出回音的效果，可以對數(shù)據(jù)進行如下處理：x(k)=x(k)+a*x(k-d)，其中d為時延，a為時延信號的衰減幅度。根據(jù)上述原理，進行仿真實驗，并演示回聲的效果。(參數(shù)：時延d=0.4秒，衰減幅度a=0.5)2.對上述語音信號進行時間反轉(zhuǎn)x(-k)、上采樣x(2k)、下采樣x(k/2)操作，并演示這些運算的效果?！救?設(shè)計過程，調(diào)試，分析。數(shù)字信號處理的主要研究對象是語音信號和圖像信

2、號,語音信號的研究可以從時域和頻域兩個方面來進行。其中時域的分析處理有兩種方法: 一種是進行語音信號分析, 這屬于線性處理的范疇,主要是通過信號的加減、時移、倍乘、卷積、求相關(guān)函數(shù)等來實現(xiàn); 另一種是生成和變換成各種調(diào)制信號, 這屬于非線性的范疇,主要是對信號平均累加器的動 態(tài)范圍進行壓縮擴張, 用門限方法對噪聲的抑制。對頻域分析處理, 即對信號的頻率特性 在頻譜中加以分析研究, 這拓展了信號分析的范圍, 是對不確定信號分析的主要方法。在實際應(yīng)用中, 信號的時域頻分析經(jīng)常同時進行。1語音信號的采集與時頻分析1. 1 語音信號的采集利用 PC 機上的聲卡和WINDOWS操作系統(tǒng)可以進行數(shù)字信號的

3、采集。將話筒輸入計算機的語音輸入插口上, 啟動錄音機。按下錄音按鈕, 接著對話筒說話/大家好0 ,說完后停止錄音, 屏幕左側(cè)將顯示所錄聲音的長度。點擊放音按鈕,可以實現(xiàn)所錄音的重現(xiàn)。以 文件名/ dajiahao0 保存入 g:MATLAB work中?？梢钥吹? 文件存儲器的后綴默認wav。在 Matlab 軟件平臺下可以利用函數(shù)wavread對語音信號進行采樣,得到了聲音數(shù)據(jù)變 量x,同時把x的采樣頻率Fs= 8000Hz和數(shù)據(jù)位Nbits= 8Bit放進了MATALB的工作空間。其程序如下Fs= 8000Hz; % 給出抽樣頻率Nbits= 8Bit; % 放入數(shù)據(jù)位 x, fs, Nb

4、its = wavread(- g: Matlab wor k chaotian.wav) ; % 把語音信號進行加載入 Matlab 仿真軟件平臺中sound( x, fs) ; % 對加載的語音信號進行回放stem( x) ; title( 語音信號的時域波形) ;1. 2 語音信號的時域分析因錄音采樣頻率無法準(zhǔn)確。故用余弦序列表示信號的遲延，反轉(zhuǎn)，上采樣下采樣。遲延：題目要求時延d為0.4s.取點數(shù)k為0.4*Fs。產(chǎn)生一組新序列將原序列依次推后k點?！舅摹?程序清單與運行結(jié)果程序清單：y=load('E:erf1s1t0');fs=8192;n=length(y);m=

5、n+round(0.4*fs);q=(m-1)/fs; l=round(0.4*fs);z=zeros(1,m);x=z;for i=1:n x(i)=y(i);end %原信號for i=1:n z(l+i)=y(i);end %信號的延拖o=x+0.4*z; %回聲信號sound(o) %聲音t=0:1/fs:q ;subplot(3,1,1);plot(t,x)title('原信號');subplot(3,1,2);plot(t,z)title('時延信號');subplot(3,1,3);plot(t,o)title('回聲信號');運行

6、結(jié)果：翻轉(zhuǎn)：K為序列長度，將序列第i個點值依次與第k-i點值進行調(diào)換產(chǎn)生新序列，即為翻轉(zhuǎn)序列。采樣：下采樣，也就是對信號的抽取。其實，上采樣和下采樣都是對數(shù)字信號進行重采，重采的采樣率與原來獲得該數(shù)字信號的采樣率比較，大于原信號的稱為上采樣，小于的則稱為下采樣。上采樣的實質(zhì)也就是內(nèi)插或插值。程序清單：%對上述語音信號進行時間反轉(zhuǎn)x(-k)、上采樣x(2k)、下采樣x(k/2)操作data=load('E:erf1s1t0'); x=data; %原聲信號d=0.4; %d為時延Fs=8192; %Fs為采樣頻率k=0.4*8192; a=0.5; %a為時延信號的衰減幅度z=l

7、inspace(0,0,k); %linspace為線性間隔的向量y=z x'x=x' z;f=x+a*y; %回聲信號f1=fliplr(x); %翻轉(zhuǎn)信號f2=downsample(x,2); %下采樣信號f3=upsample(x,2); %上采樣信號subplot(4,1,1);plot(x);title('原聲信號')subplot(4,1,2);plot(f1);title('翻轉(zhuǎn)信號')subplot(4,1,3);plot(f2);title('下采樣')subplot(4,1,4);plot(f3);title(

8、'上采樣')sound(f1)運行結(jié)果：設(shè)計二 正余弦信號的譜分析【一】設(shè)計目的用DFT實現(xiàn)對正余弦信號的譜分析；觀察DFT長度和窗函數(shù)長度對頻譜的影響；對DFT進行譜分析中的誤差現(xiàn)象獲得感性認識。【二】設(shè)計內(nèi)容1.對一個頻率為10Hz，采樣頻率為64Hz的32點余弦序列進行譜分析，畫出其頻譜圖；若將頻率改為11Hz，其他參數(shù)不變，重新畫出該序列的頻譜圖，觀察頻率泄漏現(xiàn)象，分析原因。2.考察DFT的長度對雙頻率信號頻譜分析的影響。設(shè)待分析的信號為 （1.2）令兩個長度為16的正余弦序列的數(shù)字頻率為及。取N為四個不同值16，32，64，128。畫出四個DFT幅頻圖，分析DFT長度

9、對頻譜分辨率的影響。3.在上題中若把兩個正弦波的頻率取得較近，令，試問怎樣選擇FFT參數(shù)才能在頻譜分析中分辨出這兩個分量？【三】設(shè)計過程，調(diào)試，分析。連續(xù)信號的頻譜分析在工程上有著廣泛的應(yīng)用，計算機的第一步就是把連續(xù)信號離散化，一是采樣，二是截斷。由此會產(chǎn)生頻率混疊誤差、柵欄效應(yīng)和截斷誤差。（一） 對一個頻率為10Hz，和11Hz，采樣頻率為64Hz的32點余弦序列用Matlab計算它的DFT程序為N=32;Fs=64;f=10;n=0:N-1;x=cos(2*pi*10*n/64)y=cos(2*pi*11*n/64)subplot(2,1,1)X=abs(fft(x,N)stem(n,X,

10、'.');xlabel('n');title('10HZ 32點變化幅頻曲線')subplot(2,1,2)Y=abs(fft(y,N)stem(n,Y,'.');xlabel('n');title('11HZ 32點變化幅頻曲線')運行結(jié)果：通過圖可看出：頻率為10Hz的余弦曲線DFT只有兩個點不等于零，位于k=5和k=27處，k=5對應(yīng)于頻率10Hz，k=27對應(yīng)于頻率54Hz(也就是-10Hz)。這樣DFT確實正確的分辨了余弦信號的頻率。但是這樣的理想結(jié)果是恰巧得到的，此時我們借去了五個完整的

11、余弦周期（f*N/Fs=5）.將頻率改為11Hz，采樣頻率和窗長度依然為32點，計算圖像可看出：頻譜圖上k=5和k=27處都有較大的峰值，而其它的點上幅度不再為零。這兩個峰值對應(yīng)的頻率為10Hz和12Hz，所以，信號的峰值位于兩者之間，本來是單一的11Hz頻率的能量會分不到許多DFT頻率上，這種現(xiàn)象叫頻率泄露，來源于截斷效應(yīng)。（二） 對雙信號的頻譜分析程序為：16點，32點，64點，128點的頻譜分析程序：N=16;n=0:15;f1=0.22;f2=0.34;x=0.5*sin(2*pi*f1*n)+sin(2*pi*f2*n);subplot(4,2,1),stem(n,x,'.&

12、#39;);%xlable('n'); ylable('x1(n)');title('余弦序列');X=abs(fft(x,N);subplot(4,2,2)k=0:N-1;stem(k,X,'.')%xlable('k');ylable('X(k)')string=num2str(N),'點FFT幅頻曲線'title(string);N=32;n=0:15;f1=0.22;f2=0.34;x=0.5*sin(2*pi*f1*n)+sin(2*pi*f2*n);subplot(4,2

13、,3),stem(n,x,'.')%xlable('n'); ylable('x1(n)');title('余弦序列');X=abs(fft(x,N);subplot(4,2,4)k=0:N-1;stem(k,X,'.')%xlable('k');ylable('X(k)')string=num2str(N),'點FFT幅頻曲線'title(string);N=64;n=0:15;f1=0.22;f2=0.34;x=0.5*sin(2*pi*f1*n)+sin(2*p

14、i*f2*n);subplot(4,2,5),stem(n,x,'.')%xlable('n'); ylable('x1(n)');title('余弦序列');X=abs(fft(x,N);subplot(4,2,6)k=0:N-1;stem(k,X,'.')%xlable('k');ylable('X(k)')string=num2str(64),'點FFT幅頻曲線'title(string);N=128;n=0:15;f1=0.22;f2=0.34;x=0.5*s

15、in(2*pi*f1*n)+sin(2*pi*f2*n);subplot(4,2,7),stem(n,x,'.')%xlable('n'); ylable('x1(n)');title('余弦序列');X=abs(fft(x,N);subplot(4,2,8)k=0:N-1;stem(k,X,'.')%xlable('k');ylable('X(k)')string=num2str(128),'點FFT幅頻曲線'title(string);運行結(jié)果:分析：DFT樣本值

16、就是其DTFT在相應(yīng)位置的采樣。 在圖一中很難看出兩個峰值，因此要提高它的分辨率，故把N增大，逐漸可以看出它有兩個峰值，將k換算成數(shù)字頻率f=w/2*pi=k/N.這樣可確定峰值的位置大體在f=0.21和0.35之附近，與信號的給定頻率有一定的誤差，這也是截斷和泄露帶來的問題，在這圖上還可以看到一些較小的峰，這是很難判斷是輸入信號固有的，還是由泄露引起的。說明了增加DFT長度N減小了相鄰樣本間的頻率間距，提高頻譜的視在分辨率，因而可以提高樣本未知的測定精度。（三） 把兩個正弦波的頻率取得較近，另fr=0.22,0.25應(yīng)怎樣選擇FFT參數(shù)要能分清兩個頻率，分辨率至少應(yīng)達到f=0.03.因為此處

17、的數(shù)字頻率是對采樣頻率Fs進行歸一化后的，幾fr最大為1，因此總的樣本數(shù)至少要達到1/0.03=33加窗以后可以使頻譜函數(shù)更加光滑，便于分辨峰值位置和準(zhǔn)確的數(shù)值，為了提高實際分辨率，應(yīng)該盡量增加信號的長度n及DF長度N,當(dāng)受到條件限制不能提高n，則單獨提高N可以提高視在分辨率。當(dāng)，時，16點，32點，64點，128點的頻譜運行結(jié)果：（四） 譜分析中的誤差現(xiàn)象混疊誤差。產(chǎn)生混疊誤差的原因是：信號的離散化是通過抽樣實現(xiàn)的，而抽樣頻率再高總是有限的。除帶限信號外，如果信號的最高頻率趨于無窮，則實際器件無法滿足抽樣定理。而抽樣過程如果不滿足抽樣定理，就會產(chǎn)生頻譜的混疊，即混疊誤差。要減少或避免混疊誤差

18、，應(yīng)該提高抽樣頻率，以設(shè)法滿足抽樣定理，或者采用抗混疊濾波這樣的信號預(yù)處理措施。柵欄效應(yīng)。對于非周期信號來說，理論上應(yīng)具有連續(xù)的頻譜，但數(shù)字譜分析是用DFT 來近似的，是用頻譜的抽樣值逼近連續(xù)頻譜值，只能觀察到有限個頻譜值，每一個間隔中的頻譜都觀察不到。如同通過“柵欄”觀察景物一樣，一部分被“柵欄”所阻擋，看不見，把這種現(xiàn)象稱為柵欄效應(yīng)。連續(xù)時間信號只要采用數(shù)字譜分析的方法，就必定產(chǎn)生柵欄效應(yīng)，柵欄效應(yīng)只能減小而無法避免。能夠感受的頻譜最小間隔值，稱為頻譜分辨率，而頻率分辨率與信號截斷長度成反比，且頻率分辨率越小，插值效果越好。因此即使連續(xù)信號是有限時間的，也應(yīng)選擇一個大的截斷長度來改善柵欄效

19、應(yīng)。截斷誤差。截斷誤差是由于對信號進行截斷，把無限長的信號限定為有限長，即令有限區(qū)間以外的函數(shù)值均為零值的近似處理而產(chǎn)生的，這種處理相當(dāng)于用一個矩形(窗)信號乘待分析的連續(xù)時間信號。必然會引起吉布斯效應(yīng)（波動），也會把窗函數(shù)的頻譜引入信號頻譜 ,造成混疊，所以需要考慮其誤差的問題。設(shè)計三 數(shù)字濾波器的設(shè)計及實現(xiàn)【一】 設(shè)計目的1. 熟悉IIR數(shù)字濾波器和FIR數(shù)字濾波器的設(shè)計原理和方法；2. 學(xué)會調(diào)用MATLAB信號處理工具箱中的濾波器設(shè)計函數(shù)設(shè)計各種IIR和FIR數(shù)字濾波器，學(xué)會根據(jù)濾波要求確定濾波器指標(biāo)參數(shù)；3. 掌握用IIR和FIR數(shù)字濾波器的MATLAB實現(xiàn)方法，并能繪制濾波器的幅頻特

20、性、相頻特性；4. 通過觀察濾波器的輸入、輸出信號的時域波形及其頻譜，建立數(shù)字濾波的概念?！径?設(shè)計內(nèi)容1. 調(diào)用信號產(chǎn)生函數(shù)mstg產(chǎn)生由三路抑制載波調(diào)幅信號相加構(gòu)成的復(fù)合信號st，觀察st的時域波形和幅頻特性曲線；2. 通過觀察st的幅頻特性曲線，分別確定可以分離st中三路抑制載波單頻調(diào)幅信號的三個濾波器（低通濾波器、帶通濾波器、高通濾波器）的通帶截止頻率和阻帶截止頻率，假定要求濾波器的通帶最大衰減為0.1dB，阻帶最小衰減為60dB；3. 編程調(diào)用MATLAB濾波器設(shè)計函數(shù)分別設(shè)計這三個數(shù)字濾波器，并繪圖顯示其幅頻特性曲線；4. 用所設(shè)計的三個濾波器分別對復(fù)合信號st進行濾波，分離出s

21、t中的三路不同載波頻率的調(diào)幅信號，并繪圖顯示濾波后信號的時域波形和頻譜，觀察分離效果。【三】 設(shè)計過程，調(diào)試，分析。（一）IIR數(shù)字濾波設(shè)計方法數(shù)字濾波是數(shù)字信號處理的一種重要算法，廣泛用于對信號的過濾、檢測與參數(shù)的估計等信號處理中。數(shù)字濾波器按其單位脈沖響應(yīng)的長度可分為有限脈沖響應(yīng)（FIR）濾波器和無限脈沖響應(yīng)（IIR）濾波器兩類。數(shù)字濾波器按其通頻帶分為低通濾波器，高通濾波器，帶通濾波器和帶阻濾波器。在本次實驗中旨在用橢圓濾波器實現(xiàn)IIR低通，帶通，高通濾波。IIR 濾波器基本概念一個 N階遞歸型數(shù)字濾波器的差分方程H ( Z) =ME br z- rr = 0N1+K =E akz- k

22、從以上的系統(tǒng)函數(shù)可知, 設(shè)計 IIR 濾波器的任務(wù)就是通過計算尋求一個因果、物理上可實現(xiàn)的系統(tǒng)函數(shù) H ( Z) , 使其頻率響應(yīng) H ( ejw) 滿足所希望得到的頻域指標(biāo), 即符合給定的通帶截止頻率、阻帶截止、通帶衰減和阻帶衰減。數(shù)字濾波器的設(shè)計過程數(shù)字濾波器的一般設(shè)計過程可分為以下四個步驟:1) 按照實際的需要, 確定濾波器的性能要求或指標(biāo); 2) 用一個因果穩(wěn)定的離散線性時不變系統(tǒng),去逼近這一性能指標(biāo); 3) 用有限精度的運算實現(xiàn)所設(shè)計的系統(tǒng); 4) 通過模擬, 驗證所設(shè)計的系統(tǒng)是否符合性能要求（二）1：調(diào)用信號產(chǎn)生函數(shù)mstg產(chǎn)生由三路抑制載波調(diào)幅信號相加構(gòu)成的復(fù)合信號st,畫出st

23、的時域波形和幅頻特性，三路信號在時域混疊無法在時域分離，但在頻域分離，所以可以通過濾波的方法在頻域分離。抑制載波單頻調(diào)幅信號的數(shù)學(xué)表達式為 這三路調(diào)幅信號的載波頻率分別為250Hz、500Hz和1000Hz2：通過觀察st的幅頻特性，分別可以確定三路信號的低通，帶通，高通濾波器。的通帶截止頻率和阻帶截止頻率，要求濾波器的通帶最大衰減為0.1db,阻帶最小衰減為60db 分離混合信號st的濾波器指標(biāo)參數(shù)選取如下：載波為250Hz的調(diào)幅信號，用低通濾波器分離。指標(biāo)為：通帶截止頻率fp=300HZ,阻帶截止頻率fs=400Hz,通帶最大衰減ap=0.1db,阻帶最小衰減as=60db對載波頻率為50

24、0Hz的調(diào)幅信號，用帶通濾波器分離，指標(biāo)為：通帶截止頻率fl=400HZ,fu=500Hz,阻帶截止頻率fl=600Hz,fu=700Hz,通帶最大衰減ap=0.1db,阻帶最小衰減as=60db對載波頻率為1000Hz的調(diào)幅信號，用高通濾波器分離，其指標(biāo)為：通帶截止頻率fp=900HZ,阻帶截止頻率fs=800Hz,通帶最大衰減ap=0.1db,阻帶最小衰減，60db3：用橢圓濾波器實現(xiàn)橢圓濾波器特點：幅值響應(yīng)在通帶和阻帶內(nèi)都是等波紋的。對于給定的階數(shù)和給定的波紋要求，橢圓濾波器能獲得較其它濾波器更窄的過渡帶寬，就這點而言，橢圓濾波器是最優(yōu)的。通帶和阻帶內(nèi)波紋固定時，階數(shù)越高，過渡帶越窄階數(shù)

25、固定，通帶和阻帶波紋越小，過渡帶越寬【四】 程序清單與運行結(jié)果程序清單：%1. 調(diào)用信號產(chǎn)生函數(shù)mstg 產(chǎn)生由三路抑制載波調(diào)幅信號相加構(gòu)成的復(fù)合信號st，觀察%st 的時域% 波形和幅頻特性曲線；function st=mstg%產(chǎn)生信號序列st，并顯示st的時域波形和頻譜%st=mstg返回三路調(diào)幅信號相加形成的混合信號，長度N=800N=800; %信號長度N=800Fs=10000; %采樣頻率Fs=10kHz,Tp為采樣時間T=1/Fs;Tp=N*T;t=0:T:(N-1)*T;k=0:N-1;f=k/Tp;fc1=Fs/10; %第一路調(diào)幅信號載波頻率fc1=1000Hzfm1=f

26、c1/10; %第一路調(diào)幅信號的調(diào)制信號頻率fm1=100Hzfc2=Fs/20; %第二路調(diào)幅信號載波頻率fc2=500Hzfm2=fc2/10; %第二路調(diào)幅信號的調(diào)制信號頻率fm2=50Hzfc3=Fs/40; %第三路調(diào)幅信號載波頻率fc3=250Hzfm3=fc3/10; %第三路調(diào)幅信號的調(diào)制信號頻率fm3=25Hzxt1=cos(2*pi*fm1*t).*cos(2*pi*fc1*t); %產(chǎn)生第一路調(diào)幅信號xt2=cos(2*pi*fm2*t).*cos(2*pi*fc2*t); %產(chǎn)生第二路調(diào)幅信號xt3=cos(2*pi*fm3*t).*cos(2*pi*fc3*t); %

27、產(chǎn)生第三路調(diào)幅信號st=xt1+xt2+xt3; %三路信號相加，得到復(fù)合信號fxt=fft(st,N); %計算信號st的頻譜%以下為繪圖命令figure(1)subplot(2,1,1)plot(t,st);grid;xlabel('t/s');ylabel('s(t)');axis(0,Tp,min(st),max(st);title('(a)s(t)的波形')subplot(2,1,2)stem(f,abs(fxt)/max(abs(fxt),'.');grid;title('(b)s(t)的頻譜')axi

28、s(0,Fs/8,0,1.2);xlabel('f/Hz');ylabel('幅度')%低通濾波器fp=320;fs=350;wp=2*fp/Fs;ws=2*fs/Fs;rp=0.1;rs=60; %DF指標(biāo)（低通濾波器的通、阻帶邊界頻）N,wp=ellipord(wp,ws,rp,rs); %調(diào)用ellipord計算橢圓DF階數(shù)N和通帶截止頻率wpB,A=ellip(N,rp,rs,wp); %調(diào)用ellip計算橢圓帶通DF系統(tǒng)函數(shù)系數(shù)向量B和Ay1t=filter(B,A,st); %濾波器軟件實現(xiàn)y1=fft(y1t);% 繪圖部分figure(2);su

29、bplot(3,3,1);H,W=freqz(B,A,800);plot(W*Fs/2/pi,abs(H);xlabel('Hz');ylabel('H(w)');title('低通濾波器');axis(0,2000,0,1.2);grid;subplot(3,3,2);plot(t,y1t);xlabel('t');ylabel('y(t)');title('分離出的250Hz的波形');subplot(3,3,3);stem(f,abs(y1)/max(abs(y1),'.');

30、xlabel('Hz');ylabel('|H|');title('頻譜');axis(0,1200,0,1);grid;%帶通濾波器fpl=420;fpu=580;fsl=300;fsu=700;wp=2*fpl/Fs,2*fpu/Fs;ws=2*fsl/Fs,2*fsu/Fs;rp=0.1;rs=60; N,wp=ellipord(wp,ws,rp,rs); %調(diào)用ellipord計算橢圓DF階數(shù)N和通帶截止頻率wpB,A=ellip(N,rp,rs,wp); %調(diào)用ellip計算橢圓帶通DF系統(tǒng)函數(shù)系數(shù)向量B和Ay2t=filter(B,A

31、,st); %濾波器軟件實現(xiàn)y2=fft(y2t);%繪圖部分figure(2);subplot(3,3,4);H,W=freqz(B,A,800);plot(W*Fs/2/pi,abs(H);xlabel('Hz');ylabel('H(w)');title('帶通濾波器');axis(0,2000,0,1.2);grid;subplot(3,3,5);plot(t,y2t);xlabel('t');ylabel('y(t)');title('分離出的500Hz的波形');subplot(3,3,

32、6);stem(f,abs(y2)/max(abs(y2),'.');xlabel('Hz');ylabel('|H|');title('頻譜');axis(0,1200,0,1);grid;%高通濾波器fp=870;fs=780;wp=2*fp/Fs;ws=2*fs/Fs;rp=0.1;rs=60; %DF指標(biāo)（低通濾波器的通、阻帶邊界頻）N,wp=ellipord(wp,ws,rp,rs); %調(diào)用ellipord計算橢圓DF階數(shù)N和通帶截止頻率wpB,A=ellip(N,rp,rs,wp,'high'); %

33、調(diào)用ellip計算橢圓帶通DF系統(tǒng)函數(shù)系數(shù)向量B和Ay3t=filter(B,A,st); %濾波器軟件實現(xiàn)y3=fft(y3t);%繪圖部分figure(2);subplot(3,3,7);H,W=freqz(B,A,800);plot(W*Fs/2/pi,abs(H);xlabel('Hz');ylabel('H(w)');title('高通濾波器');axis(0,2000,0,1.2);grid;subplot(3,3,8);plot(t,y3t);xlabel('t');ylabel('y(t)');ti

34、tle('分離出的1000Hz的波形');subplot(339);stem(f,abs(y3)/max(abs(y3),'.');xlabel('Hz');ylabel('|H|');title('頻譜');axis(0,1200,0,1);grid;運行結(jié)果：設(shè)計四 語音信號濾波處理【一】設(shè)計目的1. 了解語音信號的產(chǎn)生、采集，能繪制語音信號的頻率響應(yīng)曲線及頻譜圖；2. 學(xué)會用MATLAB對語音信號進行分析和處理；3. 掌握用濾波器去除語音信號噪聲的方法，觀察去噪前后的語音信號?！径吭O(shè)計內(nèi)容1. 利用Wind

35、ows下的錄音機錄制一段自己的話音，時間在1s內(nèi)。然后在Matlab軟件平臺下，利用wavread函數(shù)對語音信號進行采樣，記住采樣頻率和采樣點數(shù)；2. 畫出語音信號的時域波形，對采樣后的語音信號進行快速傅立葉變換，得到信號的頻譜特性，畫出采樣信號的時域波形和頻譜圖；3. 根據(jù)對語音信號譜分析的結(jié)果，確定濾除噪聲所需濾波器的技術(shù)指標(biāo)，設(shè)計合適的數(shù)字濾波器，并畫出濾波器的頻域響應(yīng)；4. 用所設(shè)計的濾波器對采集的信號進行濾波，在同一個窗口畫出濾波前后信號的時域波形和頻譜，并對濾波前后的信號進行對比，分析信號的變化 ；5. 回放語音信號；sound(x)6. 為使編制的程序操作方便，設(shè)計一個信號處理用

36、戶界面。在所設(shè)計的系統(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?！救吭O(shè)計原理 1. 語音信號的采集在MATLAB軟件平臺下，利用函數(shù)wavread（ ）對語音信號采集，并記錄采樣頻率和采樣點數(shù)。將語音信號轉(zhuǎn)換成計算機能夠運算的有限長序列。wavread函數(shù)的調(diào)用格式如下：y=wavread(file)讀取file所規(guī)定的wav文件，返回采樣值放在向量y中。y,fs=wavread(file)采樣值放在向量y中，fs表示采樣頻率（Hz）。 2. 用FFT作譜分析FFT即快速傅立葉變換，它是從DFT運算中發(fā)展起來的，利用系數(shù) 的對稱性和周期性減少運算量。長度

37、為N的序列直接計算DFT需要次復(fù)乘和次復(fù)加，而用FFT進行運算一般需要次復(fù)乘和次復(fù)加，從而使DFT的運算大大簡化。 用FFT對連續(xù)信號進行譜分析的步驟如下：Sc(t)LPFA/DDFT 圖3.1 連續(xù)信號譜分析過程 引入前置低通濾波器LPF是為了消除或減少時域連續(xù)信號轉(zhuǎn)換成序列時可能出現(xiàn)的頻譜混疊現(xiàn)象。表示時域有限的窗函數(shù)。 3. 設(shè)計濾波器去除語音信號的噪聲 通過wavread（）函數(shù)將語音信號讀入，通過頻率采樣及fft ( )產(chǎn)生信號，并對之加噪，通過窗函數(shù)法設(shè)計濾波器濾掉該語音信號的噪聲，并對比濾波前后的語音波形和頻譜。【四】程序清單與運行結(jié)果：程序清單：Fs =20000; %采樣頻率

38、x,Fs=wavread('E:sound.wav');figure(1)subplot(2,2,1)plot(x,'b'); %做原始語音信號的時域圖形title('原語音信號');grid on;%sound(x,Fs);subplot(2,2,2)plot(abs(fft(x);%畫出原始語音信號的頻譜圖title('原語音信號的頻譜');grid on;y=rand(size(x)/5;y=x+y;subplot(2,2,3);plot(y); %做噪聲語音信號的時域圖形title('加噪后語音信號');xlabel('時間 n');ylabel('音量 n');%sound(y,Fs);subplot(2,2,4);y5=fft(y,length(y); %做length(y)點的FFTplot(abs(y5);%畫出噪聲語音信號的頻譜圖title('加噪后語音信號的頻譜');grid on;fs=20000;fc2=5000;wc2=2*pi*fc2/fs;wp2=2*pi*4800/fs;ws2=2*pi