青岛科技大学《数字信号处理》课程设计一Word下载.docx
《青岛科技大学《数字信号处理》课程设计一Word下载.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《青岛科技大学《数字信号处理》课程设计一Word下载.docx（24页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。
⑴Matlab中语音信号的输入为
[x,fs,bits]=wavread（'
C:
\Users\lenovo\Desktop\原始语音.wav'
[5000060000]）;
其中wavread函数读取Microsoft的wav格式音频文件，x为自己随意定义的一个输出函数，fs是采样频率bits表示每个样点的位数，[5000060000]表示读取从50000到60000个点到x中。
X_voice=x（:
1）因为音频信号都有两个声道，所以提取出来一个声道进行分析
Plot（x）为画出当前的波形，freqz（x）是求离散系统频响特性的函数。
随机产生的信号
（2）信号的叠加
本次实验需要将正常语音信号与噪音信号还有matlab产生的一个信号进行叠加，生成一个新的信号，代码如下
f1=22000;
f2=25000;
fs=50000;
t=1/fs;
length_x=length（x）;
input_x=zeros（1,length_x）;
fori=1:
1:
length_x
input_x（i）=sin（2*pi*f1*i*t）+sin（2*pi*f2*i*t）;
input_x=input_x'
;
end
正常语音信号的代码：
1）;
input_x=X_voice;
噪声语音的代码：
[x1,fs1,bits1]=wavread（'
\Users\lenovo\Desktop\Ô
ë
Ò
ô
1.wav'
X3_voice=x1（:
input_x1=X3_voice;
但是信号叠加有一个非常重要的条件就是点数必须相同，不仅点数相同而且点数矩阵得是同一类型，在原始语音和噪声语音的点数10001个，但他们产生的是10001行1列矩阵，而matlab产生的正弦信号却是1行10001列矩阵，结果也不能叠加，这就需要将1行10001列矩阵变成10001行1列矩阵，input_x=input_x'
反转语句就是讲input_x的行和列互换。
叠加语句：
length_x
y1=X_voice+X3_voice+input_x;
end
2.2FIR滤波器设计原理
⑴时间窗口设计法是从单位脉冲响应序列着手，使h（n）逼近理想的单位脉冲响应序列hd（n）。
我们知道hd（n）可以从理想频响通过付氏反变换获得
但一般来说，理想频响
是分段恒定，在边界频率处有突变点，所以，这样得到的理想单位脉冲响应hd（n）往往都是无限长序列，而且是非因果的。
但FIR的h（n）是有限长的，问题是怎样用一个有限长的序列去近似无限长的。
最简单的办法是直接截取一段hd（n）代替h（n）。
这种截取可以形象地想象为h（n）是通过一个“窗口”所看到的一段hd（n），因此，h（n）也可表达为h（n）和一个“窗函数”的乘积，即
h（n）=w（n）hd（n）
在这里窗口函数就是矩形脉冲函数RN（n），当然以后我们还可看到，为了改善设计滤波器的特性，窗函数还可以有其它的形式，相当于在矩形窗内对hd（n）作一定的加权处理。
（2）本次实验只采用了矩形窗设计方法，由于hd（n）是无限长的，故要用一个有限长的“窗函数”序列w（n）将hd（n）加以截断，窗的点数是N点。
截断后的序列为hd（n）
h（n）=w（n）hd（n），0<
=n<
=N-1
窗的点数N及窗的形状是两个极其重要的参数。
加窗后实际的频率响应
=DTFT[h（n）]=DTFT[
]=
=
（3）FIR带通、高通、带阻、多通带多阻带滤波器的设计
（1）N长的FIR全通滤波器h（n）的函数表达当
，则低通滤波器变为全通滤波器：
（2）N长的FIR高通滤波器h（n）的函数表达式
由高通的频谱结构可知，
高通滤波器的频谱=全通滤波器的频谱-低通滤波器的频谱。
（3）N长的FIR带通滤波器h（n）的函数表达式
带通滤波器的频谱=低通滤波器
的频谱-低通
滤波器的频谱。
带阻滤波器的频谱=全通滤波器的频谱-带通
（4）N长的FIR带阻
滤波器h（n）的函数表达式
带阻滤波器的频谱=全通滤波器的频谱-带通
滤波器的频谱
（5）N长的FIR多通带多带阻滤波器h（n）的函数表达式
多通带多阻带滤波器的频谱=全通滤波器的频谱-带通
滤波器的频谱-带通
3.总体方案设计
3.1开发环境和工具
Pcwindow8.1matlab2012a
3.2具体框架
3.3设计过程
（1）信号的获取采集（原始语音，噪声，matlab产生的信号）
①录取一段语音信号，fs=44100赫兹，共抽样10001个点②录取一段噪声语音，本次噪声语音就是用电脑自己录的杂音当做噪声，且fs=44100，也是抽取了10001个点③用matlab产生了一个正弦信号抽样频率为50000，f1和f2分别为22000和25000赫兹。
（2）对做好的信号要进行处理，用wavread函数将语音信号读进来，取他们的一列，对于正弦信号要进行转置input_x=input_x'
以便于后面对信号的叠加做准备。
（3）绘制语音信号的时域波形的频域波形
（4）根据（3）设计出来的频谱特性进行分析，根据分析的结果设计滤波器，在画出各个滤波器的频谱以及时域波形。
（5）将做好的三路信号叠加成一路信号，在对叠加好的信号画频谱。
（6）将设计好的滤波器分别与此信号卷积进行滤波，在画出滤波后的信号的频谱。
（7）最后将语音恢复，输出到指定文件夹下。
4.实验结果与分析
4.1这部分是实现对原始语音的处理具体代码如下：
\Users\lenovo\Desktop\原始话音.wav'
%对原始话音读取到x中
%提取声道1
%将声道1赋给input_x
figure
（1）;
plot（input_x）;
对input_x画时域波形
title（'
原始话音波形'
）;
freqz（input_x）;
%对input_x画频谱波形
原始话音频谱'
X1_voice=x（:
2）;
%提取声道2
input_x=X1_voice;
%将声道2赋给input_x
figure（3）;
figure（4）;
y=X_voice+X1_voice;
&
将两个信号叠加为原始语音信号
figure（5）;
plot（y）;
figure（6）;
freqz（y）;
主要用到的函数wavread是对语音信号的读取，但只能是wav格式，plot（input_x）;
是画图函数，将input_x画出来，freqz（input_x）;
是求input_x的频谱并将其画出。
实验结果图如下：
上图为声道1的波形和频谱，只是提取了10001个点进行分析，此频谱特点是图上在f=2800,11250,21400赫兹处出现了尖峰。
这里只对提取的一个声道分析，代表了此信号。
4.2实现对噪音信号的处理模块及其实现代码：
figure（9）;
plot（input_x1）;
原始噪音波形'
figure（10）;
freqz（input_x1）;
原始噪音频谱图'
此模块与正常语音的的处理大同小异，只是在噪音里我只提取了一个声道，用到的函数与处理正常语音用到的函数一样。
实验结果图如下
以下两个图一个是噪音频谱，另一个是噪音波形，我也是对噪音提取了10001个点进行分析，从频谱上看，在f=6700赫兹以前信号的频率比较高，但不是很高，就设计一个高通滤波器将较高的信号滤除，使产生一个平稳的信号，此噪音不突出，一方面跟采样点数有关系，另一方面录制噪音的时候尖峰不够，但主要考察滤波器设计及其分析，不影响整体。
4.3实现matlab产生的正弦信号及其代码：
%输入信号f1
%输入信号f2
%fs为抽样频率
%输入信号的长度
input_x=zeros（1,length_x）;
%将input_x转置
figure（7）;
title（'
产生信号的时域波形'
gridon;
figure（8）;
产生信号的频谱波形'
此模块先设置了两个信号的频率，抽样频率要大于等于2倍的f1和f2，i=1:
length_x是从1开始到length_x逐步取值赋给x，且步长为1，input_x=input_x'
是对input_x进行转置本来是10001
1矩阵转置后变为1
10001矩阵，gridon是画图时出现网格，其他函数以上均有说明。
以上两个图形是产生信号的波形及频谱，由于采样点数很大，导致时域波形看起来就是一个蓝色矩形，点数少了能看见是一个正弦信号。
从频谱上，在f=21000赫兹处出现了一个尖峰。
4.4实现信号的叠加的代码：
y1=X_voice+X3_voice+input_x;
figure（11）;
freqz（y1）;
叠加后信号的频谱'
信号叠加要考虑到长度相同，且矩阵也要相同。
综合原始语音，噪声语音，还有产生的信号的频谱分析，在0.9
出出现了一个尖峰，原来的尖峰依旧存在，叠加信号的频谱跟原始语音信号非常相似，产生的信号叠加后比原始信号频谱多了一个尖峰，但不明显，相反噪音信号无尖峰，对正常语音信号影响并不大，可能是点数没有取好，但只要有影响就行。
后期处理好就行。
而时域波形可以看见有很多蜂刺，那些蜂刺可能是噪音的影响。
4.5由原始语音设计的滤波器对叠加后的信号处理及实现其代码：
f_L1=2600;
%其频率值
f_H1=3000;
f_L2=11000;
f_H2=11500;
f_L3=21900;
f_H3=22600;
w_L1=2*pi*f_L1/fs;
%转化为数字频率值
w_H1=2*pi*f_H1/fs;
w_L2=2*pi*f_L2/fs;
w_H2=2*pi*f_H2/fs;
w_L3=2*pi*f_L3/fs;
w_H3=2*pi*f_H3/fs;
N=22001;
M=N-1;
h=zeros（1,N）;
fori=0:
N-1%多通多阻滤波器的设计
ifi==M/2
h（i+1）=（pi-w_H1+w_L1-w_H2+w_L2-w_H3+w_L3）/pi;
else
h（i+1）=（（sin（（i-M/2）*pi）-sin（（i-M/2）*w_H1）+sin（（i-M/2）*w_L1）-sin（（i-M/2）*w_H2）+sin（（i-M/2）*w_L2）-sin（（i-M/2）*w_H3）+sin（（i-M/2）*w_L3）））/（（i-M/2）*pi）;
end
figure（16）;
plot（h）;
由原始语音设计的滤波器的频谱'
figure（17）;
freqz（h）;
经滤波后的y1'
y3=conv（y1,h）;
freqz（y3）;
其中for循环是设计多通多阻，两个低通相减就是带通，再用全通减去带通就得到带阻，带通的代码sin（（i-M/2）*w_H1）-sin（（i-M/2）*w_L1）/（（i-M/2）*pi），全通的代码sin（（i-M/2）*pi）/（（i-M/2）*pi），以上的频率是分析其尖峰所选择的频率。
其滤波器频域波形及滤波后的时域波形、频域波形：
上图是经过滤波后y1的频谱，从图上可以看出有尖峰的地方已经滤掉可以看出滤波器设计还算成功
上图是设计的滤波器的频谱，含有多通多阻，从图中可以看出有三处是阻带，就是为了滤掉y1的三个尖峰，其他可以安全通过。
下图为滤波后y1的时域波形，波形大概成对称性
4.5由噪音语音设计的滤波器对叠加后的信号处理及实现其代码：
N=1001;
wc=2*pi*6700/fs;
%截至的角频率
N-1%设计的高通滤波器
h（i+1）=（pi-wc）/pi;
%当i==M/2时的极限值
h（i+1）=（（sin（（i-M/2）*pi）-sin（（i-M/2）*wc）））/（（i-M/2）*pi）;
%高通滤波器的h（n）表达式
figure（12）;
由噪声设计的滤波器的频谱'
y=conv（y1,h）;
figure（13）;
经过滤波后的y1'
）
这是一个高通滤波器，高通滤波器=全通滤波器-低通滤波器，wc是滤波器的截止频率在此处为过渡段，
上图是设计的高通滤波器的频谱图
上图是经过高通滤波器后y1的时域波形，高通对叠加信号的时域波形影响并不大只是尖峰变密了。
上图是经过滤波后y1的频谱波形，可以看见将噪音信号的较高频率的滤掉了。
4.5由matlab产生的信号设计的滤波器对叠加后的信号处理及实现其代码：
N=1000;
wc=2*pi*21000/fs;
N-1%设计的低通滤波器
h（i+1）=wc/pi;
h（i+1）=sin（（i-M/2）*wc）/（（i-M/2）*pi）;
%低通滤波器的h（n）表达式
figure（14）;
%显示低通滤波器的频率响应函数
由产生的信号设计出的滤波器的频谱'
y2=conv（y1,h）;
figure（15）;
freqz（y2）;
低通滤波器的函数表达为sin（（i-M/2）*wc）/（（i-M/2）*pi）;
上图是根据产生信号频谱设计的滤波器的频谱此为低通滤波器。
上图为滤波后的y1时域波形，此时域图跟叠加后时域波形变化巨大看上去更像正弦信号。
上图是经过低通滤波器y1的频谱。
可以看到将产生信号频谱的尖峰滤掉了。
4.6处理信号的恢复到指定文件下：
wavwrite（y3,fs,'
\Kugou\ni\fileout2'
wavwrite函数是将y3写成wav格式的语音信号，并存在指定文件夹下
5.总结与体会
数字信号处理作为我们的主要专业课之一，我们上课觉得那些程序和公式枯燥乏味，但在这次课程设计后我发现自己在一点一滴的努力中对数字信号处理的兴趣也在逐渐增加。
通过此次课程设计，使我更加扎实的掌握了有关滤波器设计方面的知识，在设计过程中虽然遇到了一些问题，我们通过网络书籍查阅大量有关资料，并在小组中互相讨论，交流经验和自学，若遇到实在搞不明白的问题就会及时请教老师，使自己学到了不少知识，也经历了不少艰辛，但收获同样巨大。
通过这次课程设计我也发现了自身存在的不足之处，虽然感觉理论上已经掌握，但在运用到实践的过程中仍有意想不到的困惑，经过努力才得以解决。
这也激发了我今后努力学习的兴趣，我想这将对我以后的学习产生积极的影响。
通过这次设计，我懂得了学习以及合作的重要性，了解到理论知识与实践相结合的重要意义，学会了坚持、耐心和努力，这将为自己今后的学习和工作做出了最好的榜样。
作为一名信息工程专业的学生，我们以后再工作中会做到信号处理的问题，这次课程设计对于我们来说意义重大，我学到了课本上没有的知识，比如信号的读取及输出，用wavread函数和wavwrite函数，以及知道信号叠加的注意事项，长度一样，矩阵也要一样等等，更重要的是滤波器的设计，我能对不同频谱的特性设计出不同的滤波器，但我也有不足之处，就是信号只是截取一部分，并不能完全反应出整体信号的特点，在以后时间，我得努力学习，把这门学科学好。
参考文献
[1]唐向宏、岳恒立、郑雪峰等，MATLAB及在电子信息课程中的应用，2009，电子工业出版社
[2]数字信号处理教程程佩青版，清华大学出版社
升级会员 