数字信号处理.docx
《数字信号处理.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《数字信号处理.docx（23页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。
数字信号处理
课程设计报告
课程名称数字信号处理
课题名称采用窗函数法设计各型滤波器
专业通信工程
班级通信工程0801
学号200803020131
姓名杨瑞檀
指导教师胡瑛彭祯
2010年9月13日
湖南工程学院
课程设计任务书
课程名称数字信号处理
课题采用窗函数法设计各型滤波器
专业班级通信工程0801
学生姓名杨瑞檀
学号200803020131
指导老师胡瑛彭祯
审批
任务书下达日期2010年9月6日
任务完成日期2010年9月13日
《数字信号处理》课程设计任务书
一、设计目的
综合运用数字信号处理的理论知识进行频谱分析和滤波器设计，通过理论推导得出相应结论，再利用MATLAB作为编程工具进行计算机实现，从而加深对所学知识的理解，建立概念。
二、设计要求
1、MATLAB的使用，掌握MATLAB的程序设计方法。
2、Windows环境下语音信号采集的方法。
3、数字信号处理的基本概念、基本理论和基本方法。
4、TLAB设计FIR和nR数字滤波器的方法。
5、用MATLAB对信号进行分析和处理
6、计报告4000以上，含程序设计说明，用户使用说明，源程序清单及程序框图。
7、机演示。
8、有详细的文档。
文档中包括设计思路、设计仿真程序、仿真结果及相应的分析与结论。
三、进度安排
第一周星期一：
课题讲解，查阅资料
星期二:
总体设计，详细设计
星期三：
编程，上机调试、修改程序
星期四：
上机调试、完善程序
星期五：
答辩
星期六-星期天：
撰写课程设计报告
附：
课程设计报告装订顺序：
封面、任务书、目录、正文、评分、附件（A4大小的图纸及程序清单）。
正文的格式:
一级标题用3号黑体,二级标题用四号宋体加粗,正文用小四号宋体;行距为22。
正文的内容:
一、课题的主要功能；二、课题的功能模块的划分；三、主要功能的实现；四、程序调试；五、总结；六、附件（所有程序的原代码，要求对程序写出必要的注释）；七、评分表。
目录
一、课题的主要功能5
（一）.问题描述5
（二）.功能要求6
（三）.算法提示6
二、课题的功能模块7
（一）、采集的原始信号时域波形和频谱图7
（二）、加白噪声语音信号的时域波形和频谱图8
（三）、加单频余弦信号的语音信号时域波形和频谱图9
（四）、哈名窗设计的带通滤波器对白噪声进行滤波9
（五）、用哈名窗设计的高通滤波器对单频干扰进行滤波10
（六）、用哈名窗设计的低通滤波器对白噪声进行滤波10
（七）、用凯撒窗设计的高通滤波器对单频干扰进行滤波11
（八）用凯撒窗设计的低通滤波器对单频干扰进行滤波12
三、课题主要功能的实现13
（一）、采集的声音信号的时域波形和频谱图的绘制13
（二）、加入噪声信号13
（三）、用窗函数设计数字滤波器（部分）14
四、总结15
五、附件16
七、评分表23
一、课题的主要功能
（一）.问题描述
要求录制一段声音信号并保存为文件（长度不不小于10秒），对录制的信号进行采样。
使用MATLAB软件绘出采样后信号的时域波形和频谱图。
并对采样信号进行加噪，绘出加噪后的语音信号时域波形和频谱图，进行直观比较。
给定滤波器的归一化性能指标（视个人情况而定）。
采用窗函数法设计各型FIR滤波器（低通、高通、带通、带阻中的至少三种类型）对叠加噪声前后的语音信号进行滤波处理，绘出滤波器的频率响应以及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；在相同的性能指标下比较各发放的滤波效果，并从理论上进行分析。
（二）.功能要求
用设计出的三种滤波器对加噪后的语音信号进行滤波处理，加入的噪声有三种：
白噪声、单频噪声、多频噪声。
滤波要求尽可能的保留正常的语音信号，滤除加入的各种噪音，以达到恢复原始信号的目的。
（三）.算法提示
加入噪声的程序：
白噪声：
x2=awgn（x1,10）;
sound（x2,fs,bits）
y2=fft（x2,32768）;
figure
（2）
subplot（2,1,1）
plot（x2）;
title（'加高斯白噪声语音信号的时域波形'）
subplot（2,1,2）
plot（abs（y2））;
title（'加高斯白噪声语音信号的频谱'）
单频干扰：
N=length（x1）-1;
t=0:
1/fs:
N/fs;
d=[0.8*cos（2*pi*5000*t）]';
x3=x1+d;
sound（x3,fs,bits）;
figure（3）
subplot（2,1,1）
plot（x3）
title（'加单频余弦信号的语音信号时域波形'）
y3=fft（x3,32768）;
subplot（2,1,2）
plot（abs（y3））;
title（'加单频余弦信号的语音信号频谱'）
二、课题的功能模块
（一）、采集的原始信号时域波形和频谱图
（二）、加白噪声语音信号的时域波形和频谱图
（三）、加单频余弦信号的语音信号时域波形和频谱图
（四）、哈名窗设计的带通滤波器对白噪声进行滤波
（五）、用哈名窗设计的高通滤波器对单频干扰进行滤波
（六）、用哈名窗设计的低通滤波器对白噪声进行滤波
（七）、用凯撒窗设计的高通滤波器对单频干扰进行滤波
（八）用凯撒窗设计的低通滤波器对单频干扰进行滤波
三、课题主要功能的实现
（一）、采集的声音信号的时域波形和频谱图的绘制
[xn,Fs,Nbits]=wavread（'F:
\del.wav'）;
%sound（xn,Fs,Nbits）;
yn=fft（xn,32768）;
figure
（1）;
subplot（2,1,1）;
plot（xn）;
title（'原始语音信号时域波形'）;
subplot（2,1,2）
plot（abs（yn））;
title（'原始语音信号频谱'）;
（二）、加入噪声信号
白噪声：
xn2=awgn（xn,20）;
sound（xn2,Fs,Nbits）;
yn2=fft（xn2,32768）;
figure
（2）;
subplot（2,1,1）;
plot（xn2）;
title（'加白噪声语音信号的时域波形'）;
subplot（2,1,2）;
plot（abs（yn2））;
title（'加白噪声语音信号的频谱'）;
单频干扰：
N=length（xn）-1;
t=0:
1/Fs:
N/Fs;
d2=[0.01*cos（2*pi*20*t）]';
xn2=xn+d2;
sound（xn2,Fs,Nbits）;
yn2=fft（xn2,32768）;
figure
（2）;
subplot（2,1,1）;
plot（xn2）
title（'加单频余弦信号的语音信号时域波形'）;
subplot（2,1,2）;
plot（abs（yn2））;
title（'加单频余弦信号的语音信号频谱'）;
（三）、用窗函数设计数字滤波器（部分）
哈名窗：
fp=1200;fs=1600;As=50;Ap=0.25;
Wp=2*fp/Fs;Ws=2*fs/Fs;
Wc=（Wp+Ws）/2;N=ceil（6.6/（Ws-Wp））;
bn=fir1（N,Wc）;
[hn,wn]=freqz（bn,1,Fs）;
figure（3）;subplot（3,1,1）;plot（wn/pi,abs（hn））;
xlabel（'归一化频率（wn/pirad/sample'）;ylabel（'幅度'）;
title（'哈名窗低通幅频响应'）;
yn3=filter（bn,1,xn2）;
subplot（3,1,2）;plot（yn3）;grid;xlabel（'n'）;ylabel（'幅度'）;
title（'滤波后的波形'）;
ynk=fft（yn3,Fs）;
subplot（3,1,3）;plot（wn,abs（ynk））;grid;
set（gca,'XTick',0:
500:
Fs）;xlabel（'f/Hz'）;ylabel（'幅度'）;
title（'滤波后的频谱'）;
sound（yn3,Fs）;
凯撒窗：
fp=1800;fs=2100;As=40;Ap=0.25;
wp=2*pi*fp/Fs;ws=2*pi*fs/Fs;
Bt=ws-wp;
alph=0.5842*（As-21）^0.4+0.07886*（As-21）;
M=ceil（（As-8）/2.285/Bt）;
wc=（wp+ws）/2/pi;
hn=fir1（M,wc,kaiser（M+1,alph））;
hk=fft（hn）;
hk=freqz（hn,1,Fs）;
xn3=fftfilt（hn,xn2）;
yn3=fft（xn3）;
figure（3）;
subplot（2,1,1）;
plot（xn3）;
title（'滤波后信号波形'）;
subplot（2,1,2）;
plot（abs（yn3））;
title（'滤波后信号频谱'）;
figure（4）;
subplot（2,1,1）;
stem（hn）;
title（'凯撒窗hn波形'）;
subplot（2,1,2）;
plot（abs（hk））;
title（'凯撒窗hn信号频谱'）;sound（xn3,Fs,bits）;
四、总结
曾经觉得数字信号处理是很难学的一门课程，一段时间我甚至放弃了学习它。
还记得老师上课讲授滤波器的知识时，我开了好几节课的小车，什么也没学到，很后悔。
这次因为要参加补考，看了一个假期的书，到学校来之后又赶着课程设计需要设计数字滤波器，让我尽可能的弥补了曾经的一念之差而造成的严重后果，还不迟。
看了几遍书，大致了解了数字滤波器的设计流程。
确实也只能说大致，虽然原理明白了，但是真的到自己设计的时候，却又总有摸不到头绪，思索良久我总结了几点原因。
第一，这次课程设计使用MATLAB软件，而对于这款软件，我真的是知之甚少。
本来接触时间不长，接触的机会也不多，以前的几次上机实际操作机会我都没当回事，敷衍了事。
第二，理论联系实际的能力不行。
何谓学到了知识，掌握了一个技术？
那就得应用到实际中去。
第三，我发觉了制约我的一个缺点就是动手操作的能力不强，不敢尝试，懒于尝试。
自己的想法总没有写进软件中进行验证，让我觉得这次的收获有了大幅的打折。
当然也有客观原因，就是为了准备补考，没有好好投入。
不过说白了，这个结果也是我的主观原因造成的，没什么可怨谁的。
谈一谈收获，说真的我觉得我收获真的不大。
因为首先对数字滤波器了解就不透彻，还有应用MATLAB真的是两眼一摸黑，很多东西都是在网上查找和请教老师、同学的，只能先自己死记硬背了，没有真正的消化。
不过我突然发觉找回了一些学习的兴趣了，自己真的差了好多好多，得换一种活法了，不想在浑浑噩噩的下去。
课程设计快结束了，这只是一个驿站，而我需要学习的东西还太多，还得好好走下去。
五、附件
[xn,Fs,Nbits]=wavread（'F:
\del.wav'）;
%sound（xn,Fs,Nbits）;
yn=fft（xn,32768）;
figure
（1）;
subplot（2,1,1）;
plot（xn）;
title（'原始语音信号时域波形'）;
subplot（2,1,2）
plot（abs（yn））;
title（'原始语音信号频谱'）;
xn2=awgn（xn,20）;
%sound（xn2,Fs,Nbits）;
yn2=fft（xn2,32768）;
figure
（2）;
subplot（2,1,1）;
plot（xn2）;
title（'加白噪声语音信号的时域波形'）;
subplot（2,1,2）;
plot（abs（yn2））;
title（'加白噪声语音信号的频谱'）;
fs1=30;fp1=50;fs2=2100;fp2=2000;
ws1=2*pi*fs1/Fs;wp1=2*pi*fp1/Fs;ws2=2*pi*fs2/Fs;wp2=2*pi*fp2/Fs;
As=60;
wd=min（（wp1-ws1）,（ws2-wp2））;
alph=0.112*（As-8.7）;
N=ceil（（As-8）/2.285/wd）;
wc1=（ws1+wp1）/2;wc2=（wp2+ws2）/2;
bn=fir1（N,[wc1wc2]/pi,kaiser（N+1,alph））;
[hn,wn]=freqz（bn,1,Fs）;
yn3=filter（bn,1,xn2）;
figure（3）;
subplot（3,1,1）;
plot（wn/pi,abs（hn））;
xlabel（'归一化频率（wn/pirad/sample'）;ylabel（'幅度hn'）;
title（'哈名窗带通幅频响应'）;
subplot（3,1,2）;plot（yn3）;grid;xlabel（'n'）;ylabel（'幅度'）;
title（'滤波后的波形'）;
ynk=fft（yn3,Fs）;
subplot（3,1,3）;plot（wn,abs（ynk））;grid;
set（gca,'XTick',0:
500:
Fs）;
xlabel（'f/Hz'）;ylabel（'幅度'）;
[xn,Fs,Nbits]=wavread（'F:
\del.wav'）;
%sound（xn,Fs,Nbits）;
yn=fft（xn,32768）;
figure
（1）;
subplot（2,1,1）;
plot（xn）;
title（'原始语音信号时域波形'）;
subplot（2,1,2）
plot（abs（yn））;
title（'原始语音信号频谱'）;
N=length（xn）-1;
t=0:
1/Fs:
N/Fs;
d2=[0.01*cos（2*pi*20*t）]';
xn2=xn+d2;
%sound（xn2,Fs,Nbits）;
figure
（2）;
subplot（2,1,1）;
plot（xn2）
title（'加单频余弦信号的语音信号时域波形'）;
yn2=fft（xn2,32768）;
subplot（2,1,2）;
plot（abs（yn2））;
title（'加单频余弦信号的语音信号频谱'）;
fp=60;fs=50;Ap=0.25;As=60;
wp=2*pi*fp/Fs;
ws=2*pi*fs/Fs;
wd=wp-ws;
N0=ceil（6.6*pi/wd）;
N=N0+mod（N0+1,2）;
wc=（wp+ws）/2;
bn=fir1（N-1,wc,'high',hamming（N））;
[hn,wn]=freqz（bn,1,Fs）;
figure（3）;subplot（3,1,1）;plot（wn/pi,abs（hn））;
xlabel（'归一化频率（wn/pirad/sample'）;ylabel（'幅度'）;
title（'哈名窗高通幅频响应'）;
yn3=filter（bn,1,xn2）;
subplot（3,1,2）;plot（yn3）;grid;xlabel（'n'）;ylabel（'幅度'）;
title（'滤波后的波形'）;
ynk=fft（yn3,Fs）;
subplot（3,1,3）;plot（wn,abs（ynk））;grid;
set（gca,'XTick',0:
500:
Fs）;
xlabel（'f/Hz'）;ylabel（'幅度'）;
title（'滤波后的频谱'）;
%sound（yn3,Fs）;
[xn,Fs,Nbits]=wavread（'F:
\del.wav'）;
%sound（xn,Fs,Nbits）;
yn=fft（xn,32768）;
figure
（1）;
subplot（2,1,1）;
plot（xn）;
title（'原始语音信号时域波形'）;
subplot（2,1,2）
plot（abs（yn））;
title（'原始语音信号频谱'）;
N=length（xn）-1;
t=0:
1/Fs:
N/Fs;
d2=[0.01*cos（2*pi*20*t）]';
xn2=xn+d2;
%sound（xn2,Fs,Nbits）;
yn2=fft（xn2,32768）;
figure
（2）;
subplot（2,1,1）;
plot（xn2）
title（'加单频余弦信号的语音信号时域波形'）;
subplot（2,1,2）;
plot（abs（yn2））;
title（'加单频余弦信号的语音信号频谱'）;
fp=60;fs=40;Ap=0.25;As=40;
wp=2*pi*fp/Fs;
ws=2*pi*fs/Fs;
Bt=wp-ws;
alph=0.5842*（As-21）^0.4+0.07886*（As-21）;
M0=ceil（（As-8）/2.285/Bt）;
M=M0+mod（M0,2）;
wc=（wp+ws）/2/pi;
hn=fir1（M,wc,'high',kaiser（M+1,alph））;
%hk=fft（hn）;
hk=freqz（hn,1,Fs）;
xn3=fftfilt（hn,xn2）;
yn3=fft（xn3）;
figure（3）;
subplot（2,1,1）;
plot（xn3）;
title（'滤波后信号波形'）;
subplot（2,1,2）;
plot（abs（yn3））;
title（'滤波后信号频谱'）;
figure（4）;
subplot（2,1,1）;
stem（hn）;
title（'凯撒窗hn波形'）;
subplot（2,1,2）;
plot（abs（hk））;
title（'凯撒窗hn信号频谱'）;
%sound（xn3,Fs,Nbits）;
[xn,Fs,Nbits]=wavread（'F:
\del.wav'）;
%sound（xn,Fs,Nbits）;
yn=fft（xn,32768）;
figure
（1）;
subplot（2,1,1）;
plot（xn）;
title（'原始语音信号时域波形'）;
subplot（2,1,2）
plot（abs（yn））;
title（'原始语音信号频谱'）;
xn2=awgn（xn,20）;
%sound（xn2,Fs,Nbits）;
yn2=fft（xn2,32768）;
figure
（2）;
subplot（2,1,1）;
plot（xn2）;
title（'加白噪声语音信号的时域波形'）;
subplot（2,1,2）;
plot（abs（yn2））;
title（'加白噪声语音信号的频谱'）;
fp=1500;fs=2000;As=40;Ap=0.25;
wp=2*pi*fp/Fs;ws=2*pi*fs/Fs;
Bt=ws-wp;
alph=0.5842*（As-21）^0.4+0.07886*（As-21）;
M=ceil（（As-8）/2.285/Bt）;
wc=（wp+ws）/2/pi;
hn=fir1（M,wc,kaiser（M+1,alph））;
%hk=fft（hn）;
hk=freqz（hn,1,Fs）;
xn3=fftfilt（hn,xn2）;
yn3=fft（xn3）;
figure（3）;
subplot（2,1,1）;
plot（xn3）;
title（'滤波后信号波形'）;
subplot（2,1,2）;
plot（abs（yn3））;
title（'滤波后信号频谱'）;
figure（4）;
subplot（2,1,1）;
stem（hn）;
title（'凯撒窗hn波形'）;
subplot（2,1,2）;
plot（abs（hk））;
title（'凯撒窗hn信号频谱'）;
%sound（xn3,Fs,Nbits）;
[xn,Fs,Nbits]=wavread（'F:
\del.wav'）;
%sound（xn,Fs,Nbits）;
yn=fft（xn,32768）;
figure
（1）;
subplot（2,1,1）;
plot（xn）;
title（'原始语音信号时域波形'）;
subplot（2,1,2）
plot（abs（yn））;
title（'原始语音信号频谱'）;
xn2=awgn（xn,20）;
sound（xn2,Fs,Nbits）;
yn2=fft（xn2,32768）;
figure
（2）;
subplot（2,1,1）;
plot（xn2）;
title（'加白噪声语音信号的时域波形'）;
subplot（2,1,2）;
plot（abs（yn2））;
title（'加白噪声语音信号的频谱'）;
fp=1000;fs=1500;As=50;Ap=0.25;
Wp=2*fp/Fs;Ws=2*fs/Fs;
Wc=（Wp+Ws）/2;N=ceil（6.6/（Ws-Wp））;
bn=fir1（N,Wc）;
[hn,wn]=freqz（bn,1,Fs）;
figure（3）;subplot（3,1,1）;plot（wn/pi,abs（hn））;
xlabel（'归一化频率（wn/pirad/sample'）;ylabel（'幅度'）;
title（'哈名窗低通幅频响应'）;
yn3=filter（bn,1,xn2）;
subplot（3,1,2）;plot（yn3）;grid;xlabel（'n'）;ylabel（'幅度'）;
title（'滤波后的波形'）;
ynk=fft（yn3,Fs）;
subplot（3,1,3）;plot（wn,abs（ynk））;grid;
set（gca,'XTick',0:
500:
Fs）;xlabel（'f/Hz'）;ylabel（'幅度'）;
title（'滤波后的频谱'）;
%sound（yn3,Fs）;
[xn,Fs,Nbits]=wavread（'F:
\del.wav'）;
%sound（xn,Fs,Nbits）;
yn=fft（xn,32768）;
figure
（1）;
subplot（2,1,1）;
plot（xn）;
title（'原始语音信号时域波形'）;
subplot（2,1,2）
plot（abs（yn））;
title（'原始语音信号频谱'）;
xn2=awgn（xn,20）;
%sound（xn2,Fs,Nbits）;
yn2=fft（xn2,32768）;
figure
（2）;
subplot（2,1,1）;
plot（xn2）;
title（'加白噪声语音信号的时域波形'）;
subplot（2,1,2）;
plot（abs（yn2））;
title（'加白噪声语音信号的频谱'）;
fs1=20;fp1=50;fs2=1600;fp2=1500;
ws1
升级会员 