数字信号处理课程设计报告.docx
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数字信号处理课程设计报告
《数字信号处理》
课程设计报告
专业：
班级：
学号：
姓名：
指导教师：
2011年06月30日
目录
课程设计目的············································3
课程设计题目描述和要····································3
课程设计报告内容········································3
设计总结···············································11
参考数目···············································12
附录···················································13
一、课程设计目的
1.1课程设计目的
1、进一步巩固数字信号处理的基本概念、理论、分析方法和实现方法。
2、掌握的基本理论和分析方法方面的知识得到进一步扩展。
3、能有效地将理论和实际紧密结合。
4、增强软件编程实现能力和解决实际问题的能力。
1.2课程设计目标
1、要求理解课题教学的理论内容。
2、掌握和熟悉matlab软件的编程方法和仿真过程。
3、掌握综合运用各种技术和知识的方法。
二、课程设计题目描述和要求
2.1题目描述
录音-->对原语音信号进行频谱分析、播放原语音信号-->产生噪声-->加噪、播放加噪后的信号-->设计FIR低通滤波器-->对已加噪的信号进行滤波-->对滤波后的信号进行频谱分析-->回放滤波后的信号。
2.2课程设计要求
1、认真独立的完成课程设计。
2、通过课程设计，加深对所学知识的理解和认识。
3、仿真调试通过,达到预期效果。
4、写出设计报告。
三、课程设计报告内容
3.1总体设计
1、利用Windows操作系统自带的录音机录制一段语音信号，存为.wav文件。
2、利用MATLAB中的wavread命令来读入采集的语音信号，将它赋值给某一向量，[y,fs,bits]=wavread（file），采样值放在向量y中，fs表示采样频率（hz），bits表示采样位数。
3、对向量y进行FFT变换实现频谱分析，并用sound命令播放原语音信号。
4、利用MATLAB中的随机函数产生噪声，randn函数有两种基本调用格式：
randn（n）和randn（m,n）,前者产生n×n服从标准高斯分布的随机数矩阵，后者产
生m×n的随机数矩阵。
5、将产生的噪声加载到原始语音信号上，并对加噪后的信号进行频谱分析。
6、依据实际情况设计FIR低通滤波器（滤波器的过渡带为3000hz-3500hz），然后对加噪后的信号进行滤波，并分析滤波后的频谱。
7、利用MATLAB中sound命令来对滤波后语音信号进行回放，并在听觉上来感受声音的差别。
8、制作GUI界面，使整个课程设计的内容更加连贯，便于观察。
3.2软件调试程序
1、读入采集的语音信号，并进行频谱分析和播放
[y,fs,bits]=wavread（'F:
\5.wav'）;%读取音频信息
sound（y,fs,bits）;%回放该音频
Y=fft（y,4096）;%进行傅立叶变换
figure
（1）
t=（0:
length（y）-1）/fs;
f=fs*（0:
2047）/4096;
subplot（2,1,1）;plot（t,y）;
xlabel（'时间（s）'）;
ylabel（'幅度'）;
title（'声音信号的波形'）;
subplot（2,1,2）
plot（f,abs（Y（1:
2048）））;
xlabel（'频率（hz）'）;ylabel（'幅度'）;
title（'声音信号的频谱'）;
2、产生随机噪声并加载到语音信号中，对加噪的语音信号进行频谱分析和播放
[y,fs,nbits]=wavread（'F:
\5.wav'）;
N=length（y）;%求出语音信号的长度
Noise=0.01*randn（N,1）;%随机函数产生噪声
Si=y+Noise;%语音信号加入噪声
S=fft（Si,4096）;%傅里叶变换
sound（Si,fs,nbits）;
figure
（2）
t=（0:
length（y）-1）/fs;
f=fs*（0:
2047）/4096;
subplot（2,1,1）;
plot（t,Si）;
xlabel（'时间（s）'）;ylabel（'幅度'）;
title（'加噪语音信号的时域波形'）;
subplot（2,1,2）;
plot（f,abs（S（1:
2048）））;
xlabel（'频率（hz）'）;ylabel（'幅度'）;
title（'加噪语音信号的频谱'）;
3、设计FIR低通滤波器（滤波器的过渡带为3000hz-3500hz），并分析滤波器幅频特性
Wp=3000*2*pi;Ws=3500*2*pi;Ap=0.3;As=50;fs=22050;
wp=Wp/fs;ws=Ws/fs;%归一化通带截频，阻带截频
wdelta=ws-wp;%过渡带宽
%由阻带最小衰减指标确定选用汉明窗，并确定其阶数
N=ceil（6.6*pi/wdelta）
Nw=N;
n=0:
N-1;
alpha=（N-1）/2;
m=n-alpha+eps;%理想滤波器脉冲响应
wc=（wp+ws）/2;%理想截频
hd=sin（wc*m）./（pi*m）;%采用汉明窗设计
win=hamming（Nw）;
H=hd.*win';
b=H;
[H,f]=freqz（b,1,512,fs）;%绘制滤波器的幅频响应图
figure（3）
plot（f,20*log10（abs（H）））；
xlabel（'频率（hz）'）;ylabel（'幅度'）;
title（'滤波器幅频特性'）;gridon;
4、对加噪的信号进行滤波，分析对比滤波前后的时域波形和频谱，并回放滤波后的音频信号
fi=fftfilt（b,Si）;
sound（fi,fs）;%回放声音
t=（0:
length（y）-1）/fs;
f=fs*（0:
2047）/4096;
figure（4）
subplot（2,2,1）
plot（t,Si）;
gridon;axistight;
xlabel（'时间（t）'）;
ylabel（'幅度'）;
title（'滤波前的时域波形'）;
subplot（2,2,2）
plot（t,fi）;
gridon;axistight;
xlabel（'时间（t）'）;
ylabel（'幅度'）;
title（'滤波后的时域波形'）;
Fi=fft（fi,4096）;
f=fs*（0:
2047）/4096;
S=fft（Si,4096）;
subplot（2,2,3）;
plot（f,abs（S（1:
2048）））;
gridon;axistight;
xlabel（'频率（Hz）'）;
ylabel（'幅度'）;
title（'滤波前的频谱'）;
subplot（2,2,4）
plot（f,abs（Fi（1:
2048）））;
gridon;axistight;
xlabel（'频率（Hz）'）;
ylabel（'幅度'）;
title（'滤波后的频谱'）；
5、制作简单的GUI界面
打开Matlab，点击file->new->GUI,开始制作界面并保存，将弹出生成的程序窗口，将原有的程序添加到生成的文件中后，点击运行，将弹出设计好的GUI界面如下：
3.3调试结果
1、原始语音信号的时域波形和频谱如下：
2、加噪后语音信号的时域波形和频谱如下：
3、FIR滤波器的幅频特性如下：
4、滤波前后的时域波形和频谱如下：
3.4结果分析
1、采样位数越大，录制和回放的声音就越真实。
因为录音的本质就是把模拟声音信号转换成数字信号；而播放时则是把数字信号还原成模拟声音信号输出，都与采样位数有关。
2、采样频率fs是指录音设备在一秒钟内对声音信号的采样次数，采样频率越高声音的还原就越真实。
3、通过t=（0:
length（y）-1）/fs、f=fs*（0:
2047）/4096转换，才可以使横坐标是时间和频率，若录制的语音信号是二维的话，应通过t=（0:
length（y）-1）/（2*fs）转换，才会使时域波形的长度正确。
4、鼠标点击GUI界面上的按键，将运行对应的程序，从而生成对应的波形和频谱。
5、对音频进行回放的格式有：
sound（y,Fs）、sound（y）和sound（y,Fs,bits），使用第一种和第三种回放方法可以使信号与采样时一致，否则将会出现回放的声音变慢，若录制的语音信号是二维的话，采用sound（y,2*Fs）播放的才是真实的信号。
6、加噪后信号的时域波形变得比较宽，频谱变得比较复杂。
7、通过对比滤波前后的频谱，滤波后的频谱比滤波前的频谱窄，从滤波器截止频率处滤掉高频部分，滤波后的声音比滤波前的清晰了很多，但仍有噪声，声音也显得比较低沉，因为原始信号经过低通滤波器后，高频部分被滤掉了。
3.5增加部分
针对采样点用正弦函数产生噪声，然后加载到原始语音信号上，再用相同的滤波器滤波
[y,fs,nbits]=wavread（'F:
\5.wav'）;
n=length（y）;%求出语音信号的长度
t=[1/n:
1/n:
1]';
Noise=0.04*sin（10000*pi*t）;%正弦函数产生噪声
Si=y+Noise;%语音信号加入噪声
sound（Si,fs）;
t=（0:
length（y）-1）/fs;
f=fs*（0:
2047）/4096;
figure
（2）
subplot（2,1,1）;
plot（t,Si）;
xlabel（'时间（s）'）;ylabel（'幅度'）;
title（'加噪语音信号的时域波形'）;
S=fft（Si）;%傅里叶变换
subplot（2,1,2）;
plot（f,abs（S（1:
2048）））;
xlabel（'频率（hz）'）;ylabel（'幅度'）;
title（'加噪语音信号的频谱'）;
加噪后和滤波后的时域波形、频谱如下：
四、设计总结
在上学期学数字信号处理的时候，就用过Matlab做实验，因为当时是第一次接触Matlab，根部就不知道怎样使用，更别说写程序了，所以程序基本上都是上网找的或在图书馆查的。
这次的课程设计也是查了很多资料，摸索了很久，才有了点眉目，尤其在做GUI界面时，因为以前根本就没做过这种东西，不知道该怎么下手，经过查资料、看视频、和同学讨论，才慢慢的做了个最简单的图形化界面。
经过两个星期的数字信号处理课程设计，不但巩固了数字信号处理的理论知识，还学会了使用Matlab软件。
虽然只有短短的两星期，但仍然可以发现和解决很多问题，例如：
滤波器的设置、改进程序时回放的信号不在比真实的慢、设置GUI界面等等，增强了我们动手、思考和解决问题的能力。
通过这次课程设计使我懂得了理论与实际相结合是很重要的，只有理论知识是远远不够的，只有把所学的理论知识与实践相结合起来，从理论中得出结论，才能更加深刻的认识、理解问题，从而掌握本质。
通过这两次的课程设计，我感觉自己的能力固然很重要，和同学、老师的沟通交流能力更最重要，因为不论干什么事，都不仅仅是一个人去完成，合作和协助在以后的工作、学习中都是很重要的。
参考书目：
［1］陈后金，《DSP技术及应用》，机械工业出版社，2004年
［2］楼顺天，《基于matlab7.X的系统分析与设计》，西安电子科技大学出版社
［3］程佩青，《数字信号处理教程》，清华大学出版社，2007年
［4］周开利，《MATLAB基础及其应用教程》，北京大学出版社，2007年
［5］徐靖涛，《基于MATLAB的语音信号分析与处理》，重庆科技学院学报，2008年
［6］张文，《基于MATLAB的语音信号的滤波与实现.,山西电子技术出版社，2008年
附录：
（GUI源程序代码）
functionvarargout=GUI（varargin）
%GUIM-fileforGUI.fig
%GUI,byitself,createsanewGUIorraisestheexisting
%singleton*.
%
%H=GUIreturnsthehandletoanewGUIorthehandleto
%theexistingsingleton*.
%
%GUI（'CALLBACK',hObject,eventData,handles,...）callsthelocal
%functionnamedCALLBACKinGUI.Mwiththegiveninputarguments.
%
%GUI（'Property','Value',...）createsanewGUIorraisesthe
%existingsingleton*.Startingfromtheleft,propertyvaluepairsare
%appliedtotheGUIbeforeGUI_OpeningFunctiongetscalled.An
%unrecognizedpropertynameorinvalidvaluemakespropertyapplication
%stop.AllinputsarepassedtoGUI_OpeningFcnviavarargin.
%
%*SeeGUIOptionsonGUIDE'sToolsmenu.Choose"GUIallowsonlyone
%instancetorun（singleton）".
%
%Seealso:
GUIDE,GUIDATA,GUIHANDLES
%EdittheabovetexttomodifytheresponsetohelpGUI
%LastModifiedbyGUIDEv2.530-Jun-201017:
27:
15
%Begininitializationcode-DONOTEDIT
gui_Singleton=1;
gui_State=struct（'gui_Name',mfilename,...
'gui_Singleton',gui_Singleton,...
'gui_OpeningFcn',@GUI_OpeningFcn,...
'gui_OutputFcn',@GUI_OutputFcn,...
'gui_LayoutFcn',[],...
'gui_Callback',[]）;
ifnargin&isstr（varargin{1}）
gui_State.gui_Callback=str2func（varargin{1}）;
end
ifnargout
[varargout{1:
nargout}]=gui_mainfcn（gui_State,varargin{:
}）;
else
gui_mainfcn（gui_State,varargin{:
}）;
end
%Endinitializationcode-DONOTEDIT
%---ExecutesjustbeforeGUIismadevisible.
functionGUI_OpeningFcn（hObject,eventdata,handles,varargin）
%Thisfunctionhasnooutputargs,seeOutputFcn.
%hObjecthandletofigure
%eventdatareserved-tobedefinedinafutureversionofMATLAB
%handlesstructurewithhandlesanduserdata（seeGUIDATA）
%varargincommandlineargumentstoGUI（seeVARARGIN）
%ChoosedefaultcommandlineoutputforGUI
handles.output=hObject;
%Updatehandlesstructure
guidata（hObject,handles）;
%UIWAITmakesGUIwaitforuserresponse（seeUIRESUME）
%uiwait（handles.figure1）;
%---Outputsfromthisfunctionarereturnedtothecommandline.
functionvarargout=GUI_OutputFcn（hObject,eventdata,handles）
%varargoutcellarrayforreturningoutputargs（seeVARARGOUT）;
%hObjecthandletofigure
%eventdatareserved-tobedefinedinafutureversionofMATLAB
%handlesstructurewithhandlesanduserdata（seeGUIDATA）
%Getdefaultcommandlineoutputfromhandlesstructure
varargout{1}=handles.output;
%---Executesonbuttonpressinpushbutton1.
functionpushbutton1_Callback（hObject,eventdata,handles）
%hObjecthandletopushbutton1（seeGCBO）
%eventdatareserved-tobedefinedinafutureversionofMATLAB
%handlesstructurewithhandlesanduserdata（seeGUIDATA）
[y,fs,bits]=wavread（'F:
\5.wav'）;%读取音频信息
sound（y,fs,bits）;%回放该音频
Y=fft（y,4096）;%进行傅立叶变换
figure
（1）
t=（0:
length（y）-1）/fs;
f=fs*（0:
2047）/4096;
subplot（2,1,1）;
plot（t,y）;
xlabel（'时间（s）'）;ylabel（'幅度'）;
title（'声音信号的波形'）;
subplot（2,1,2）
plot（f,abs（Y（1:
2048）））;
xlabel（'频率（hz）'）;ylabel（'幅度'）;
title（'声音信号的频谱'）;
%---Executesonbuttonpressinpushbutton2.
functionpushbutton2_Callback（hObject,eventdata,handles）
%hObjecthandletopushbutton2（seeGCBO）
%eventdatareserved-tobedefinedinafutureversionofMATLAB
%handlesstructurewithhandlesanduserdata（seeGUIDATA）
[y,fs,nbits]=wavread（'F:
\5.wav'）;
N=length（y）;%求出语音信号的长度
Noise=0.01*randn（N,1）;%随机函数产生噪声
Si=y+Noise;%语音信号加入噪声
S=fft（Si,4096）;%傅里叶变换
sound（Si,fs,nbits）;
figure
（2）
t=（0:
length（y）-1）/fs;
f=fs*（0:
2047）/4096;
subplot（2,1,1）;
plot（t,Si）;
xlabel（'时间（s）'）;ylabel（'幅度'）;
title（'加噪语音信号的时域波形'）;
subplot（2,1,2）;
plot（f,abs（S（1:
2048）））;
xlabel（'频率（hz）'）;ylabel（'幅度'）;
title（'加噪语音信号的频谱'）;
%---Executesonbuttonpressinpushbutton3.
functionpushbutton3_Callback（hObject,eventdata,handles）
%hObjecthandletopushbutton3（seeGCBO）
%eventdatareserved-tobedefinedinafutureversionofMATLAB
%handlesstructurewithhandlesanduserdata（seeGUIDATA）
Wp=3000*2*pi;Ws=3500*2*pi;Ap=0.3;As=50;fs=22050;
wp=Wp/fs;ws=Ws/fs;%归一化通带截频，阻带截频
wdelta=ws-wp;%过渡带宽
%由阻带最小衰减指标确定选用汉明窗，并确定其阶数
N=ceil（6.6*pi/wdelta）
Nw=N;
n=0:
N-1;
alpha=（N-1）/2;
m=n-alpha+eps;%理想滤波器脉冲响应
wc=（wp+ws）/2;%理想截频
hd=sin（wc*m）./（pi*m）;%采用汉明窗设计
win=hamming（Nw）;
H=hd.*win';
b=H;
[H,f]=freqz（b,1,512,fs）;%绘制滤波器的幅频响应图
figure（3）
plot（f,20*log10（abs（H）））
xlabel（'频率（hz）'）;ylabel（'幅度'）;
title（'滤波器幅频特性'）;gridon;
%---Executesonbuttonpressinpushbutton4.
functionpushbutton4_Callback（hObject,eventdata,handles）
%hObjecthandletopushbutton4（seeGCBO）
%eventdatare
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