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w**read对语音信号进行采样，记住采样频率和采样点数。w**record(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。fft
4.3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 fp＝1000hz, fs＝1200hz, as＝40db, ap＝1db。
2)高通滤波器性能指标 fs＝4000hz, fp＝4300hz, as＝40db, ap＝1db
3)带通滤波器性能指标 fp1＝1200 hz, fp2＝3 000 hz, fs1＝1000 hz, fs2＝3200 hz, as＝40db, ap＝1db。
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fir1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 jωt ),t ω h eff ( jω) h (e jω )h eff ( jt
6 实验程序。
fs=22050语音信号采样频率为22050
x1=w**read('windows critical ')读取语音信号的数据，赋给变量x1
sound(x1,22050**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);
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22050
x1=w**read('windows critical ')读取语音信号的数据，赋给变量x1
t=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=randn(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);%**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(2,1,1);
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**，你可以修改下面有错误的**。
程序3:双线性变换法设计butterworth滤波器。
fs=22050;
x1=w**read('h:\课程设计2\')
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=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。
figure(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**滤波后的信号。
f0=fft(f1,1024);
f=fs*(0:511)/1024;
figure(3)
y2=fft(x2,1024);
subplot(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=w**read('h:\课程设计2\')
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=0.3*pi;
wdelta=ws-wp;
n=ceil(6.6*pi/wdelta取整。
wn=(0.2+0.3)*pi/2;
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