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1、DSP课程设计报告班级： 姓名： 学号： 题目一：基于Matlab的数字滤波器设计及其对语音信号的应用1. 课程设计的目的：1)掌握数字信号处理的基本概念、基本理论和基本方法； 2)掌握MATLAB设计FIR和IIR数字滤波器的方法； 3)掌握在Windows环境下语音信号采集以及时域、频域分析；4)学会MATLAB的使用，掌握MATLAB的程序设计方法；5)学会用MATLAB对信号进行分析和处理。2. 课程设计内容：录制一段自己的语音信号,对录制的信号进行采样;画出采样后语音信号的时域波形和频谱图;给定滤波器的性能指标,采matlab设计数字滤波器,并画出滤波器的频率响应;然后用自己设计的滤
2、波器对采集的信号进行滤波,画出滤波后信号的时域波形和频谱,并对滤波前后的信号进行对比,分析信号的变化;回放语音信号。3. 课程设计基础：MATLAB编程基础、数字信号处理知识、语音信号处理知识。4. 具体步骤与要求：4.1语音信号的采集录制一段自己的话音,或利用老师给的语音，在MATLAB软件平台下,利用函数wavread对语音信号进行采样,记住采样频率和采样点数。wavrecord(2*fs,fs)4.2语音信号的频谱分析要求画出语音信号的时域波形;然后对语音号进行快速傅里叶变换,得到信号的频谱特性。fft4.3设计数字滤波器，画出其频率响应曲线各滤波器的性能指标：(1)低通滤波器性能指标f
3、p1000Hz, fs1200Hz, As40dB, Ap1dB。(2)高通滤波器性能指标fs4000Hz, fp4300Hz, As40dB, Ap1dB(3)带通滤波器性能指标fp11200 Hz, fp23 000 Hz, fs11000 Hz, fs23200 Hz, As40dB, Ap1dB。要求：(1) 频率变换法设计IIR滤波器： 可以利用函数butter、cheby1、cheby2和ellip等设计。(2) (选做)设计IIR滤波器：用双线性变换法设计上面要求的3种滤波器。bilinear(3) (选做)设计FIR滤波器：用窗函数法设计上面要求的3种滤波器。可以利用函数fir
4、1设计FIR滤波器。(4) 函数freqz画出各滤波器的频率响应。4.4用滤波器对信号进行滤波，比较滤波前后语音信号的波形及频谱要求用自己设计的各滤波器分别对采集的语音信号进行滤波，并在一个窗口同时画出滤波前后的波形及频谱。(1) IIR滤波器利用函数filter对信号进行滤波；(2) FIR滤波器利用函数fftfilt对信号进行滤波。4.5 回放语音信号在MATLAB中,函数sound可以对声音进行回放。其调用格式：sound(x,fs,bits);可以感觉滤波前后的声音有变化。4.6 (选做)设计系统界面为了使编制的程序操作方便,要求有能力的学生,设计处理系统的用户界面。在所设计的系统界面
5、上可以选择滤波器的类型,输入滤波器的参数,显示滤波器的频率响应,选择信号等。5 滤波器设计方法综述滤波器的设计步骤:1） 给出系统的性能指标; 2）用一个离散的时间系统逼近这些性能指标; 3）实现该系统.一般我们利用数字计算的方法实现系统,所以,将该离散时间滤波器称为数字 滤波器.滤波器的指标往往是以频域的形式给出的,尤其是低通,带通,高通和带阻这些选频滤波器.如图所示的一个线性时不变离散系统,如果输入是带限的,且采样率满足奈奎斯特采样率, 这系统是一个线性时不变的连续系统.H (e jT ), / T H eff ( j) = H (e j ) = H eff ( j ), / T6 实验程
6、序fs=22050; %语音信号采样频率为22050x1=wavread(Windows Critical Stop.wav); %读取语音信号的数据，赋给变量x1sound(x1,22050); %播放语音信号y1=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
7、);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);plot(f,abs(y1(1:512);title(原始语音信号频谱)xlabel(Hz);ylabel(fuzhi);程序2：fs=22050; %语音信号采样频率为22050x1=wavread(Windows Critical Stop.wav); %读取语音信号的数据，赋给变量x1t=0:1/22050:(size(x1)-1)/22050;y1=fft(x1,1024); %对信号做1024点FFT变换f=fs*(0:511)/1024;x2=r
8、andn(1,length(x1); %产生一与x长度一致的随机信号sound(x2,22050);figure(1)plot(x2) %做原始语音信号的时域图形title(高斯随机噪声);xlabel(time n);ylabel(fuzhi n);randn(state,0);m=randn(size(x1);x2=0.1*m+x1;sound(x2,22050);%播放加噪声后的语音信号y2=fft(x2,1024);figure(2)plot(t,x2)title(加噪后的语音信号);xlabel(time n);ylabel(fuzhi n);figure(3)subplot(2,1
9、,1);plot(f,abs(y2(1:512);title(原始语音信号频谱);xlabel(Hz);ylabel(fuzhi);subplot(2,1,2);plot(f,abs(y2(1:512);title(加噪后的语音信号频谱);xlabel(Hz);ylabel(fuzhi);根据以上代码，你可以修改下面有错误的代码程序3:双线性变换法设计Butterworth滤波器fs=22050;x1=wavread(h:课程设计2shuzi.wav);t=0:1/22050:(size(x1)-1)/22050;Au=0.03;d=Au*cos(2*pi*5000*t);x2=x1+d;wp
10、=0.25*pi;ws=0.3*pi;Rp=1;Rs=15;Fs=22050;Ts=1/Fs;wp1=2/Ts*tan(wp/2); %将模拟指标转换成数字指标ws1=2/Ts*tan(ws/2); N,Wn=buttord(wp1,ws1,Rp,Rs,s); %选择滤波器的最小阶数Z,P,K=buttap(N); %创建butterworth模拟滤波器Bap,Aap=zp2tf(Z,P,K);b,a=lp2lp(Bap,Aap,Wn); bz,az=bilinear(b,a,Fs); %用双线性变换法实现模拟滤波器到数字滤波器的转换H,W=freqz(bz,az); %绘制频率响应曲线fig
11、ure(1)plot(W*Fs/(2*pi),abs(H)gridxlabel(频率Hz)ylabel(频率响应幅度)title(Butterworth)f1=filter(bz,az,x2);figure(2)subplot(2,1,1)plot(t,x2) %画出滤波前的时域图title(滤波前的时域波形);subplot(2,1,2)plot(t,f1); %画出滤波后的时域图title(滤波后的时域波形);sound(f1,22050); %播放滤波后的信号F0=fft(f1,1024);f=fs*(0:511)/1024;figure(3)y2=fft(x2,1024);subplo
12、t(2,1,1);plot(f,abs(y2(1:512); %画出滤波前的频谱图title(滤波前的频谱)xlabel(Hz);ylabel(fuzhi);subplot(2,1,2)F1=plot(f,abs(F0(1:512); %画出滤波后的频谱图title(滤波后的频谱)xlabel(Hz);ylabel(fuzhi);程序4:窗函数法设计滤波器：fs=22050;x1=wavread(h:课程设计2shuzi.wav);t=0:1/22050:(size(x1)-1)/22050;Au=0.03;d=Au*cos(2*pi*5000*t);x2=x1+d;wp=0.25*pi;ws
13、=0.3*pi;wdelta=ws-wp;N=ceil(6.6*pi/wdelta); %取整wn=(0.2+0.3)*pi/2;b=fir1(N,wn/pi,hamming(N+1); %选择窗函数，并归一化截止频率figure(1)freqz(b,1,512)f2=filter(bz,az,x2)figure(2)subplot(2,1,1)plot(t,x2)title(滤波前的时域波形);subplot(2,1,2)plot(t,f2);title(滤波后的时域波形);sound(f2,22050); %播放滤波后的语音信号F0=fft(f2,1024);f=fs*(0:511)/1024;figure(3)y2=fft(x2,1024);subplot(2,1,1);plot(f,abs(y2(1:512);title(滤波前的频谱)xlabel(Hz);ylabel(fuzhi);subplot(2,1,2)F2=plot(f,abs(F0(1:512);title(滤波后的频谱
