數(shù)字信號(hào)處理課程設(shè)計(jì)報(bào)告

數(shù)字信號(hào)處理課程設(shè)計(jì)課程題目：基于matlab的語音信號(hào)濾波處理學(xué)院：專業(yè)：班級(jí)：學(xué)生姓名：學(xué)號(hào)：指導(dǎo)老師：目錄1.摘要…………………32.設(shè)計(jì)目的…………….33.設(shè)計(jì)內(nèi)容……............34.實(shí)驗(yàn)內(nèi)容……...........31.語音信號(hào)采集…………………32.語音信號(hào)的頻譜分析…………43.用濾波器對語音信號(hào)進(jìn)行濾波…6㈠設(shè)計(jì)低通濾波器對音頻信號(hào)濾波……6㈡設(shè)計(jì)高通濾波器對音頻信號(hào)濾波……7㈢設(shè)計(jì)帶通濾波器對音頻信號(hào)濾波……95、參考文獻(xiàn)…………116實(shí)驗(yàn)心得1.摘要：本課程設(shè)計(jì)介紹了基于Matlab的對語音信號(hào)采集、處理及濾波器的設(shè)計(jì)，并使之實(shí)現(xiàn)的過程。理解與掌握課程中的根本概念、根本原理、根本分析方法，用Matlab進(jìn)行數(shù)字音信號(hào)處理，并闡述了課程設(shè)計(jì)的具體方法、步驟和內(nèi)容。綜合運(yùn)用本課程的理論知識(shí)進(jìn)行頻譜分析以及濾波器設(shè)計(jì)，通過理論推導(dǎo)得出相應(yīng)的結(jié)論，并利用Matlab作為工具進(jìn)行實(shí)現(xiàn)，從而復(fù)習(xí)穩(wěn)固課堂所學(xué)的理論知識(shí)，提高對所學(xué)知識(shí)的綜合應(yīng)用能力，并從實(shí)踐上初步實(shí)現(xiàn)對數(shù)字信號(hào)的處理。此外，系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了對語音信號(hào)處理的整體過程，從語音信號(hào)的采集到分析、處理、頻譜分析、顯示和儲(chǔ)存。2.設(shè)計(jì)目的:〔1〕學(xué)會(huì)MATLAB的使用，掌握MATLAB的程序設(shè)計(jì)方法；〔2〕掌握在Windows環(huán)境下語音信號(hào)采集的方法；〔3〕掌握數(shù)字信號(hào)處理的根本概念、根本理論和根本方法；〔4〕掌握MATLAB設(shè)計(jì)FIR濾波器；〔5〕學(xué)會(huì)用MATLAB對信號(hào)進(jìn)行分析和處理3.設(shè)計(jì)內(nèi)容:設(shè)計(jì)任務(wù)：1.錄制聲音信；2.設(shè)計(jì)濾波器；3.用設(shè)計(jì)的濾波器進(jìn)行濾波；4回放聲音信號(hào)設(shè)計(jì)要求：1.選一段4s左右的語音信號(hào),并對錄制的信號(hào)進(jìn)行50255Hz采樣，畫出采樣后語音信號(hào)的時(shí)域波形和頻譜圖。2用自己設(shè)計(jì)的濾波器對采集的信號(hào)進(jìn)行濾波,畫出濾波后信號(hào)的時(shí)域波形和頻譜,并對濾波前后的信號(hào)進(jìn)行比照,分析信號(hào)的變化。3回放語音信號(hào)4．實(shí)驗(yàn)內(nèi)容：1、語音信號(hào)的采集：選擇一音頻信號(hào),時(shí)間在幾秒內(nèi)。然后在Matlab軟件平臺(tái)下,利用函數(shù)wavread對語音信號(hào)進(jìn)行采樣,記住采樣頻率和采樣點(diǎn)數(shù)。用matlab翻開語音文件D:\linzhidan.wav2.語音信號(hào)的頻譜分析：首先畫出語音信號(hào)的時(shí)域波形，然后對語音信號(hào)進(jìn)行頻譜分析。在Matlab中,可以利用函數(shù)fft對信號(hào)進(jìn)行快速傅里葉變換,得到信號(hào)的頻譜特性。[x1,Fs,bits]=wavread('D:\linzhidan.wav);%sound(y,Fs,bits);figure(1);plot(x1);%做原始語音信號(hào)的時(shí)域圖形title('原始語音信號(hào)');xlabel('timen');ylabel('yinliangn');figure(2);y1=fft(x1);%做length(x1)點(diǎn)的FFTy1=fftshift(y1);%平移，是頻率中心為0derta_Fs=Fs/length(x1);%設(shè)置頻譜的間隔，分辨率plot([-Fs/2:derta_Fs:Fs/2-derta_Fs],abs(y1));%畫出原始語音信號(hào)的頻譜圖title('原始語音信號(hào)的頻譜');gridon;3.用濾波器對語音信號(hào)進(jìn)行濾波設(shè)計(jì)濾波器對采集的信號(hào)進(jìn)行濾波,比擬濾波前后語音信號(hào)的波形及頻譜。要求自己確定濾波器的性能指標(biāo)，用沖激響應(yīng)不變法、雙線性變換法或窗函數(shù)法設(shè)計(jì)3種濾波器：低通、高通和帶通濾波器?！?〕.低通濾波器[y,fs,bits]=wavread('D:\linzhidan.wav');sound(y,fs,bits);Y=fft(y,4096);fp=1000;fc=1200;As=100;Ap=1;fs=6000;wc=2*fc/fs;wp=2*fp/fs;[N,wn]=buttord(wc,wp,Ap,As);[b,a]=butter(N,wn);figure(1);freqz(b,a,512,fs);x=filter(b,a,y);X=fft(x,4096);figure(2);subplot(2,1,1);plot(abs(Y));axis([0,4000,0,3]);title('濾波前信號(hào)頻譜');subplot(2,1,2);plot(abs(X));axis([0,4000,0,3]);title('濾波后信號(hào)頻譜');sound(x,fs,bits);〔2〕高通濾波：[y,fs,bits]=wavread('D:\linzhidan.wav');sound(y,fs,bits);Y=fft(y,4096);fp=3500;fc=2800;As=100;Ap=1;fs=10000;wc=2*fc/fs;wp=2*fp/fs;[N,wn]=buttord(wc,wp,Ap,As);[b,a]=butter(N,wn,'high');figure(1);freqz(b,a,512,fs);x=filter(b,a,y);X=fft(x,4096);figure(2);subplot(2,1,1);plot(abs(Y));axis([0,4000,0,3]);title('濾波前信號(hào)頻譜');subplot(2,1,2);plot(abs(X));axis([0,4000,0,3]);title('濾波后信號(hào)頻譜');sound(x,fs,bits);〔3〕帶通濾波：源程序：[y,fs,bits]=wavread('D:\linzhidan.wav');sound(y,fs,bits);Y=fft(y,4096);fp1=1000;fp2=3500;fc1=1200;fc2=2800;As=100;Ap=1;fs=8000;wc1=2*fc1/fs;wc2=2*fc2/fs;wp1=2*fp1/fs;wp2=2*fp2/fs;wp=[wp1,wp2];wc=[wc1,wc2];[N,wn]=buttord(wc,wp,Ap,As);[b,a]=butter(N,wn);figure(1);freqz(b,a,512,fs);x=filter(b,a,y);X=fft(x,4096);figure(2);subplot(2,1,1);plot(abs(Y));axis([0,4000,0,3]);title('濾波前信號(hào)頻譜');subplot(2,1