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1、实验题目专 业： 通信工程 班 级： 114 班 姓 名： XXXXX 学 号： XXXXXXXX 指导教师： XXXXX 一、实验类型综合研究性实验二、实验目的1掌握采样定理及 FFT 谱分析的基本原理及其利用 Matlab 的实现方法；2. 掌握数字滤波器的设计原理和方法；3. 学习用 MATLAB 编程实现语音数字滤波系统。三、实验要求1. 利用 Windows 下的录音机设备采集语音信号；2. 对语音信号进行采样并混进加性噪声，作频谱分析；3. 通过频谱分析选择合适的滤波器性能指标，设计合适的数字滤波器，并对含噪音的语音信号进行数字滤波；4. 设计处理系统的用户界面（GUI），在所设计
2、的系统界面上可以选择滤波器的参数，显示滤波器的频率响应，选择信号等。四、数字滤波器的设计原理数字滤波器可以理解为是一个计算程序或算法，将代表输入信号的数字时间序列转化为代表输出信号的数字时间序列，并在转化过程中，使信号按预定的形式变化。数字滤波器有多种分类，根据数字滤波器冲激响应的时域特征，可将数字滤波器分为两种，即无限长冲激响应(IIR)滤波器和有限长冲激响应(FIR)滤波器。IIR 数字滤波器具有无限宽的冲激响应，与模拟滤波器相匹配，所以 IIR滤波器的设计可以采取在模拟滤波器设计的基础上进一步变换的方法。其设计方法主要有经典设计法、直接设计法和最大平滑滤波器设计法。FIR 数字滤波器的单
3、位脉冲响应是有限长序列。它的设计问题实质上是确定能满足所要求的转移序列或脉冲响应的常数问题，设计方法主要有窗函数法、频率采样法和等波纹最佳逼近法等。在对滤波器实际设计时，整个过程的运算量是很大的。设计阶数较高的IIR 滤波器时，计算量更大，设计过程中改变参数或滤波器类型时都要重新计算。设计完成后对已设计的滤波器的频率响应要进行校核。要得到幅频、相频响应特性，运算量也是很大的。平时所要设计的数字滤波器，阶数和类型并不一定是完全给定的，很多时候要根据设计要求和滤波效果不断地调整，以达到设计的最优化。在这种情况下，滤波器设计就要进行大量复杂的运算，单纯的靠公式计算和编制简单的程序很难在短时间内完成。
4、利用 MATLAB 强大的计算功能进行计算机辅助设计，可以快速有效地设计数字滤波器，大大地简化了计算量。五、实验步骤1、 语音信号的采集利用MATLAB编写程序采集。并将程序保存在F盘，命名rzw.wav信号采集程序如下：clear;close all;Fs=8000;y=wavrecord(5*Fs,Fs,double);wavwrite(y,f:rzw);2、 语音信号的读取clear;clc;close all;x,fs,nbits=wavread(f:/rzw,16384); N=length(x);n=0:N-1;X= fft(x); Fs=2*fs; T=1/Fs;f=n/N*Fs
5、; subplot(2,1,1);plot(n,x); ylabel(原声音信号);xlabel(时间/s); subplot(2,1,2);plot(f,abs(X); ylabel(语音的幅度谱);xlabel(频率/Hz); 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 16000 18000-1-0.500.51之之之之之之之 /s0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 16000050100150200之之之之之之之之 /Hz3、低通滤波器的设计fp1=1000;fs1=1200; wp1=2*fp1/Fs;
6、ws1=2*fs1/Fs;rp=1;as=100;N1,wp1=ellipord(wp1,ws1,rp,as); B,A=ellip(N1,rp,as,wp1); y1=filter(B,A,x); Y1=abs(fft(y1);figure;freqz(B,A); y1t=y_1(t);figure;subplot(2,1,1);t=n*T;plot(t,y1);xlabel(t/s);ylabel(y1t);axis(0,t(end),min(y1),1.2*max(y1)subplot(2,1,2);plot(f,abs(fft(y1);0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6
7、 0.7 0.8 0.9 1-1000-5000Normalized Frequency ( rad/sample)Phase (degrees)0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1-200-1000100Normalized Frequency ( rad/sample)Magnitude (dB)0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1-0.0500.05t/sy1(t)0 200 400 600 800 100 1200 1400 1600051015204、 高通滤波器的设计fp2=4800;fs2=500
8、0; wp2=2*fp2/Fs; ws2=2*fs2/Fs;rp=1;as=100;N2,wp2=ellipord(wp2,ws2,rp,as); B2,A2=ellip(N2,rp,as,wp2,high); y2=filter(B2,A2,x); figure; freqz(B2,A2); figure;y2t=y_2(t);subplot(2,1,1);t=n*T;plot(t,y2);xlabel(t/s);ylabel(y2t);axis(0,t(end),min(y2),1.2*max(y2)subplot(2,1,2);plot(f,abs(fft(y2);0 0.1 0.2 0
9、.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1050010001500Normalized Frequency ( rad/sample)Phase (degrees)0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1-400-300-200-1000Normalized Frequency ( rad/sample)Magnitude (dB)0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1-505x 10-3t/sy2(t)0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 1600000.20
10、.40.60.85、 带通滤波器的设计fpl=1200;fpu=3000;fsl=1000;fsu=3200;wp3=2*fpl/Fs,2*fpu/Fs;ws3=2*fsl/Fs,2*fsu/Fs;rp=1;as=100;N3,wp3=ellipord(wp3,ws3,rp,as); B3,A3=ellip(N3,rp,as,wp3); y3=filter(B3,A3,x); figure;freqz(B3,A3); y3t=y_3(t);figure;subplot(2,1,1);t=n*T;plot(t,y3);xlabel(t/s);ylabel(y3t);axis(0,t(end),m
11、in(y3),1.2*max(y3)subplot(2,1,2);plot(f,abs(fft(y3); 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1-1000-50005001000Normalized Frequency ( rad/sample)Phase (degrees)0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1-300-200-1000100Normalized Frequency ( rad/sample)Magnitude (dB)0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1
12、-0.0200.020.04t/sy3(t)0 200 400 600 800 100 1200 1400 1600012346、 音频放大figureo=10for xa=1:16384;p(xa,1)=x(xa,1)*xa*o;end subplot(2,1,1);plot(x);xlabel(原始波形)subplot(2,1,2);plot(n/Fs,p);xlabel(变换波形)sound(20*p,fs);0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 16000 18000-1-0.500.51之之之之0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2
13、1.4-50510x 104之之之之7、 音频衰减figureo1=0.9for xa=1:16384;p(xa,1)=x(xa,1)/xa*o1;endsubplot(2,1,1);plot(x);xlabel(原始波形)subplot(2,1,2);plot(n/Fs,p);xlabel(变换波形)sound(20*p,fs)0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 16000 18000-1-0.500.51之之之之0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4-4-2024x 10-4之之之之8、 音频倒放figurew1=x(1:2350
14、);w2=x(2351:3850);w3=x(3851:4850);w4=x(4851:5550);w5=x(5551:8550);w6=x(10000:10150);w7=x(10151:12500);w8=x(12501:16384);y=w8;w7;w6;w5;w4;w3;w2;w1;figure;N=length(x);n=0:N-1;X=fft(x); Fs=2*fs; T=1/Fs;f=n/N*Fs; N1=length(y);n1=0:N1-1;Y=fft(y); f1=n1/N1*Fs; subplot(2,2,1);plot(n,x); ylabel(原声音信号);xlabel(时间/s); subplot(2,2,3);plot(f,abs(X); ylabel(语音的幅度谱);xlabel(频率/Hz);subplot(2,2,2);plot(n1,y); ylabel(倒播之后信号);xlabel(时
