设计数字低通IIR和FIR滤波器对语音信号进行滤波处理.docx

上传人:b****5 文档编号:6721201 上传时间:2023-01-09 格式:DOCX 页数:8 大小:114.78KB
下载 相关 举报
设计数字低通IIR和FIR滤波器对语音信号进行滤波处理.docx_第1页
第1页 / 共8页
设计数字低通IIR和FIR滤波器对语音信号进行滤波处理.docx_第2页
第2页 / 共8页
设计数字低通IIR和FIR滤波器对语音信号进行滤波处理.docx_第3页
第3页 / 共8页
设计数字低通IIR和FIR滤波器对语音信号进行滤波处理.docx_第4页
第4页 / 共8页
设计数字低通IIR和FIR滤波器对语音信号进行滤波处理.docx_第5页
第5页 / 共8页
点击查看更多>>
下载资源
资源描述

设计数字低通IIR和FIR滤波器对语音信号进行滤波处理.docx

《设计数字低通IIR和FIR滤波器对语音信号进行滤波处理.docx》由会员分享,可在线阅读,更多相关《设计数字低通IIR和FIR滤波器对语音信号进行滤波处理.docx(8页珍藏版)》请在冰豆网上搜索。

设计数字低通IIR和FIR滤波器对语音信号进行滤波处理.docx

设计数字低通IIR和FIR滤波器对语音信号进行滤波处理

数字信号处理实验报告

 

题目:

设计数字低通IIR和FIR滤波器对语音信号进行滤波处理

班级:

学号:

姓名:

指导教师:

 

一.实验目的

1.巩固所学的数字信号处理理论知识,理解信号的采集、处理、传输、显示和存储过程;

2.综合运用专业及基础知识,解决实际工程技术问题的能力;

3.学习资料的收集与整理,学会撰写课程设计报告。

二.实验内容

1.选择一个语音信号作为分析的对象,对其进行频谱分析;

2.设计FIR和IIR数字滤波器,并对加噪语音信号进行滤波,分析滤波后信号的时域和频域特征。

三.设计过程

1.原语音信号的时域,频域图

[y,fs,nbits]=wavread('d:

\1\liuwei.wav');%IIR低通sound(y,fs,bits);

figure

(1);

plot(y);%做原始语音信号的时域图形

title('原始语音信号');

xlabel('时间t');

ylabel('音量n');

figure

(2);

y1=fft(y);

y1=fftshift(y1);%平移,是频率中心为0

derta_fs=fs/length(y);%设置频谱的间隔,分辨率

plot([-fs/2:

derta_fs:

fs/2-derta_fs],abs(y1));%画出原始语音信号的频谱图

title('原始语音信号的频谱');

2.低通滤波器的设计

设计指标:

fp=1000Hz,fs=1200Hz,As=100db,Ap=1dB

(1)低通IIR滤波器

Ft=8000;

Fp=1000;

Fs=1200;

wp=2*pi*Fp/Ft;

ws=2*pi*Fs/Ft;

fp=2*Ft*tan(wp/2);

fs=2*Fs*tan(wp/2);

[n11,wn11]=buttord(wp,ws,1,50,'s');%求低通滤波器的阶数和截止频率

[b11,a11]=butter(n11,wn11,'s');%求S域的频率响应的参数

[num11,den11]=bilinear(b11,a11,0.5);%利用双线性变换实现频率响应S域到Z域的变换

[h,w]=freqz(num11,den11);

figure(3);

plot(w*8000*0.5/pi,abs(h));

legend('IIR低通滤波器','Location','NorthWest');

grid;

z11=filter(num11,den11,y);

sound(z11);

m11=fft(z11);%求滤波后的信号

figure(4);

plot(z11);

title('滤波后的信号波形','fontweight','bold');

axis([95000100000-11]);

grid;

figure(5);

plot(abs(m11),'r');

title('滤波后信号的频谱','fontweight','bold');

axis([015000004000]);

grid;

(2)FIR低通滤波器

Ft=8000;

Fp=1000;

Fs=1200;

wp=2*pi*Fp/Ft;

ws=2*pi*Fs/Ft;

rp=1;

rs=50;

p=1-10.^(-rp/20);

s=10.^(-rs/20);

fpts=[wpws];

mag=[10];

dev=[ps];

[n21,wn21,beta,ftype]=kaiserord(fpts,mag,dev);

b21=fir1(n21,wn21,kaiser(n21+1,beta));

[h,w]=freqz(b21,1);

figure;

plot(w*8000*0.5/pi,abs(h));

title('FIR低通滤波器','fontweight','bold');

grid;

z11=filter(b21,1,y);

sound(z11);

m11=fft(z11);%求滤波后的信号

figure(4);

plot(z11);

title('滤波后的信号波形','fontweight','bold');

axis([95000100000-11]);

grid;

figure(5);

plot(abs(m11),'r');

title('滤波后信号的频谱','fontweight','bold');

axis([015000004000]);

grid;

四.程序结果

原始语音信号的时域图形:

原始语音信号频谱:

IIR低通滤波器:

信号经过IIR低通滤波后的时域波形:

信号经过FIR低通滤波后的频域波形

FIR低通滤波器

信号经过FIR低通滤波后的时域波形

信号经过IIR低通滤波后的频域波形

五.实验心得

通过本次的课程设计使我对FIR与IIR滤波器有了更加深入地了解。

从课本到上机操作,形象的看到语音信号在滤波器的处理后的结果。

也进一步的加深理解matlab软件功能的方便和强大。

最为重要的是,本次课程设计让我重新审视了学习的过程:

只去做实验是不行的,首先还是要思考,遇到了问题查书籍,XX搜索也只是一种手段,更加重要的是想,再理解,只有这样才能真正的做好实验。

展开阅读全文
相关资源
猜你喜欢
相关搜索

当前位置:首页 > 医药卫生 > 基础医学

copyright@ 2008-2022 冰豆网网站版权所有

经营许可证编号:鄂ICP备2022015515号-1