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1、 课程设计说明书 NO.1 语音信号的数字滤波 -应用MATLAB仿真一、课程设计的目的课程设计的目的，是使学生融会贯通本课程所学专业理论知识，完成一个较完整的设计过程，以加深学生对所学理论的理解与应用，培养学生综合运用基础理论知识和专业知识去解决实际工程设计问题的能力。课程设计是工科学不可少的一个综合性实践环节。 课程设计是课程学习后的一个综合性实践环节，是对课程理论和课程实验的综合和补充，是学完一门课后应用本课知识及以前的知识积累而进行的综合性、开放性的训练，是培养学生工程意识和创新能力的重要环节，培养学生综合运用已学过的理论和技能去分析和解决问题的能力，对加深课程理论的理解和应用具有重要
2、意义。二、课程设计方案与论证线性相位FIR滤波器通常采用窗函数法设计。窗函数法设计FIR滤波器的基本思想是：根据给定的滤波器技术指标，选择滤波器长度N和窗函数（n），使其具有最窄宽度的主瓣和最小的旁瓣。其核心是从给定的频率特性，通过加窗确定有限长单位脉冲响应序列h(n)。工程中常用的窗函数共有6种，即矩形窗、巴特利特（Bartlett）窗、汉宁（Hanning）窗、汉明（Hamming）窗、布莱克曼（Blackman）窗和凯塞（Kaiser）窗。设计一个线性相位带通FIR滤波器指标如下：fn=1000,1375,3625,4000;a=0,1,0;dev=0.0005,0.05,0.0005;
3、阻带最小衰减60dB，再设采样频率fs=10kHz，则根据阻带最小衰减来选择凯塞（Kaiser）窗，利用MATLAB的求阶函数和FIR滤波器的设计函数，可以快速地设计出所需的数字滤波器。这两个设计函数如下： 沈 阳 大 学 课程设计说明书 NO.2 N,Wn,beta,ftype=kaiserord(fn,a,dev,fs)b=fir1(n,Wn,ftype,Kaiser(n+1,beta)；最后，利用的滤波器分析函数freqz分析所设计出的滤波器的幅频特性和相频特性，并用图形显示函数plot将它们显示出来，如图1所示。由图1可见，设计结果满足指标要求。(1)根据任务,确定性能指标:在设计带通
4、滤波器之前,首先根据工程实际的需要确定滤波器的技术指标:带通滤波器的阻带边界频率关于中心频率p0几何对称，因此ws1=wp0- (ws2-wp0)=0.3通带截止频率wc1=0.4,wc2=0.6;阻带截止频率wr1=0.3，wr2=0.7；阻带最小衰减s=3dB和通带最大衰减p=15dB;(2)用=2/T*tan(w/2)对带通数字滤波器H(z)的数字边界频率预畸变，得到带通模拟滤波器H(s)的边界频率主要是通带截止频率p1,p2;阻带截止频率s1，s2的转换。为了计算简便，对双线性变换法一般T=2s 沈 阳 大 学 课程设计说明书 NO.3 通带截止频率wc1=(2/T)*tan(wp1/
5、2)=tan(0.4/2)=0.7265wc2=(2/T)*tan(wp2/2)=tan(0.6/2)=1.3764阻带截止频率wr1=(2/T)*tan(ws1/2)=tan(0.3/2)=0.5095wr2=(2/T)*tan(ws2/2)=tan(0.7/2)=1.9626阻带最小衰减s=3dB和通带最大衰减p=15dB;(3)运用低通到带通频率变换公式=(2)-(02)/(B*)将模拟带通滤波器指标转换为模拟低通滤波器指标。B=wc2-wc1=0.6499normwr1=(wr12)-(w02)/(B*wr1)=2.236normwr2=(wr22)-(w02)/(B*wr2)=2.2
6、36normwc1=(wc12)-(w02)/(B*wc1)=1normwc2=(wc22)-(w02)/(B*wc2)=1得出，normwc=1，normwr=2.236模拟低通滤波器指标：normwc=1，normwr=2.236，p=3dB，s=15dB(4)设计模拟低通原型滤波器。用模拟低通滤波器设计方法得到模拟低通滤波器的传输函数Ha(s);借助巴特沃斯(Butterworth)滤波器、切比雪夫(Chebyshev)滤波器、椭圆(Cauer)滤波器、贝塞尔(Bessel)滤波器等。(5)调用lp2bp函数将模拟低通滤波器转化为模拟带通滤波器。(6)利用窗函数变换法将模拟带通滤波器Ha
7、(s)转换成数字带通滤波器H(z).语音信号的频谱分析：语音文件“ZJH.wav”频谱分析程序：z=wavread(ZJH.wav);y1=z(1:16384);Y1=fft(y1);n=0:16383;plot(n,y1);grid; 沈 阳 大 学 课程设计说明书 NO.4 沈 阳 大 学 课程设计说明书 NO.5三、课程设计结果分析程序1:用MATLAB对原始语音信号进行分析，画出它的时域波形和频谱fs=22050; %语音信号采样频率为22050x1=wavread(D:数字信号原音.wav ); %读取语音信号的数据，赋给变量x1sound(x1,22050); %播放语音信号y1=
8、fft(x1,1024); %对信号做1024点FFT变换f=fs*(0:511)/1024;figure(1)plot(x1) %做原始语音信号的时域图形title(原始语音信号);xlabel(time n);ylabel(fuzhi n);figure(2)freqz(x1) %绘制原始语音信号的频率响应图title(频率响应图)figure(3)subplot(2,1,1);plot(abs(y1(1:512) %做原始语音信号的FFT频谱图 title(原始语音信号);xlabel(time n);ylabel(fuzhi n);figure(2)freqz(x1) %绘制原始语音信
9、号的频率响应图title(频率响应图)figure(3)subplot(2,1,1);plot(abs(y1(1:512) %做原始语音信号的FFT频谱图title(原始语音信号FFT频谱)subplot(2,1,2); 沈 阳 大 学 课程设计说明书 NO.6 plot(f,abs(y1(1:512);title(原始语音信号频谱)xlabel(Hz);ylabel(fuzhi); 沈 阳 大 学 课程设计说明书 NO.7 沈 阳 大 学 课程设计说明书 NO.8 程序2:给原始的语音信号加上一个高频余弦噪声，频率为5kHz。画出加噪后的语音信号时域和频谱图，与原始信号对比，可以很明显的看出
10、区别。fs=22050; x1=wavread( D:数字信号原音.wav );f=fs*(0:511)/1024;t=0:1/22050size(x1)-1)/22050;%将所加噪声信号的点数调整到与原始信号相同Au=0.03;d=Au*cos(2*pi*5000*t);%噪声为5kHz的余弦信号x2=x1+d;sound(x2,22050);%播放加噪声后的语音信号y2=fft(x2,1024);figure(1) plot(t,x2)title(加噪后的信号);xlabel(time n);ylabel(fuzhi n);figure(2)subplot(2,1,1);plot(f,a
11、bs(y1(1:512);title(原始语音信号频谱);xlabel(Hz);ylabel(fuzhi); 沈 阳 大 学 课程设计说明书 NO.9 subplot(2,1,2); plot(f,abs(y2(1:512); title(加噪后的信号频谱); xlabel(Hz); ylabel(fuzi)程序3:窗函数法设计滤波器：fs=22050;x1=wavread(D:数字信号原音.wav );t=0:1/22050size(x1)-1)/22050;Au=0.03; d=Au*cos(2*pi*5000*t); x2=x1+d; wp=0.25*pi; ws=0.3*pi; wdelta=ws-wp; N=ceil(6.6*pi/wdelta); wn=(0.2+0.3)*pi/2;b=fir1(N,wn/pi,hamming(N+1); figure(1)freqz(b,1,512)f2=filter(bz,az,x2)figure(2) 沈 阳
