DSP实验报告.docx
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DSP实验报告
DSP综合实验报告
实验目的：
1.学会对语音信号的采集处理方法。
2.掌握用MATLAB对采样信号进行频谱分析基本原理。
3.学会用MATLAB设计FIR和IIR滤波器的基本方法：
即双线性设计IIR数字滤波器法和窗函数法设计FIR数字滤波器法。
实验要求：
先采集一单声道音频信号（.wav）并用WAVREAD文件采样读取，并对其进行频谱分析。
分别用窗函数法和双线性变换法设计低通、高通、带通三种FIR滤波器和IIR滤波器。
用M文件使信号通过滤波器并对输出信号进行时域和频域分析。
编程原理：
（1）设计FIR滤波器：
先把期望数字滤波器的指标通过预畸变转化成模拟滤波器的指标，再用MATLAB文件得到模拟滤波器的传输函数，再用双线性变换法得到数字滤波器的传输函数。
（2）设计IIR滤波器：
先通过数字滤波器指标得到窗函数的阶数和系数，再得到数字滤波器的传输函数。
程序及结果图形：
1.巴特沃兹---双线性变换法----设计低通IIRDF：
（1）程序：
[x,fs,bits]=wavread（'G:
song.wav'）;%读取并采样处理音频信号
disp（fs）;
disp（bits）;
N=length（x）;
t=0:
N-1;
subplot（2,1,1）
plot（t,x）;%x的时域波形
sound（x,11025）;
k=0:
N-1;
subplot（2,1,2）
X=fft（x）;
plot（k,abs（X））;%X的频谱分析
Fs=input（'fs='）;%输入抽样频率
%双线性设计低通DF
fp=2000;fs=3200;
WpLd=fp*2*pi/Fs;WsLd=fs*2*pi/Fs;
RpLd=1;RsLd=100;
Wap=2*Fs*tan（WpLd/2）;
Was=2*Fs*tan（WsLd/2）;%频率预畸变：
低通DF指标变成低通AF指标
[NL,WnL]=buttord（Wap,Was,RpLd,RsLd,'s'）;%由AF指标得到AF阶数和三DB截止频率
disp（NL）;
[ZL,RL,KL]=buttap（NL）;%由阶数得到零极点
[BapL,AapL]=zp2tf（ZL,RL,KL）;%由零极点得到分子分母
[bL,aL]=lp2lp（BapL,AapL,Wap）;%由低通到低通的变换
[bzL,azL]=bilinear（bL,aL,Fs）;%用双线性把低通AF分子分母变成低通DF分子分母
[HL,WL]=freqz（bzL,azL）;%求DF的频响
figure
（1）
plot（WL/pi,20*log10（abs（HL）））
y=filter（bzL,azL,x）;%使x通过滤波器滤波输出为y
figure（3）;
plot（t,y）;%分析y的时域波形
figure（4）;
subplot（4,1,1）
plot（t,x）;
subplot（4,1,2）
plot（k,abs（X））;%X的频谱分析
subplot（4,1,3）
plot（t,y）;
subplot（4,1,4）
Y=fft（y）;%对y进行时域分析
plot（k,abs（Y））;%对Y进行频谱分析
sound（y,11025）;
（2）结果图形：
原信号的时域和频域分析
低通滤波器的特性
经过滤波器输出信号的时域和频域分析
2、巴特沃兹--双线性变换法---设计高通IIRDF：
（1）程序：
[x,fs,bits]=wavread（'G:
song.wav'）;
disp（fs）;
disp（bits）;
N=length（x）;
t=0:
N-1;
subplot（2,1,1）
plot（t,x）;
sound（x,11025）;
k=0:
N-1;
subplot（2,1,2）
X=fft（x）;
plot（k,abs（X））;
%双线性设计高通DF
Fs=input（'fs='）;
fp=3000;fs=2000;
Wphd=fp*2*pi/Fs;Wshd=fs*2*pi/Fs;
RpLd=1;RsLd=100;
Wap=2*Fs*tan（Wphd/2）;
Was=2*Fs*tan（Wshd/2）;
[NL,WnL]=buttord（Wap,Was,RpLd,RsLd,'s'）;
disp（NL）;
[Zh,Rh,Kh]=buttap（NL）;
[Baph,Aaph]=zp2tf（Zh,Rh,Kh）;
[bh,ah]=lp2hp（Baph,Aaph,Wap）;
[bzh,azh]=bilinear（bh,ah,Fs）;
[HL,WL]=freqz（bzh,azh）;
figure
（2）
plot（WL/pi,20*log10（abs（HL）））;
y=filter（bzh,azh,x）;
figure（3）;
plot（t,y）;
figure（4）;
subplot（4,1,1）
plot（t,x）;
subplot（4,1,2）
plot（k,abs（X））;
subplot（4,1,3）
plot（t,y）;
subplot（4,1,4）
Y=fft（y）;
plot（k,abs（Y））;
sound（y,11025）;
（3）结果图形：
3、巴特沃兹---双线性变换法---设计带通IIRDF：
（1）程序：
[x,fs,bits]=wavread（'G:
song.wav'）;
disp（fs）;
disp（bits）;
N=length（x）;
t=0:
N-1;
subplot（2,1,1）
plot（t,x）;
sound（x,11025）;
k=0:
N-1;
subplot（2,1,2）
X=fft（x）;
plot（k,abs（X））;
%双线性设计带通DF
Fs=input（'fs='）;
fp=[12003000];fs=[3004000];
Wpbp=fp*2*pi/Fs;Wsbp=fs*2*pi/Fs;
RpLd=1;RsLd=100;%带通DF的期望指标
Wap=2*Fs*tan（Wpbp/2）;
Was=2*Fs*tan（Wsbp/2）;%预畸变：
DF频率到AF频率的转换
[Nbp,Wnbp]=buttord（Wap,Was,RpLd,RsLd,'s'）;%用M文件BUTTORD由带通AF指标得到阶数
disp（Nbp）;
[Zbp,Rbp,Kbp]=buttap（Nbp）;%由阶数得到零极点及系数
[Bapbp,Aapbp]=zp2tf（Zbp,Rbp,Kbp）;%由零极点得到低通AF分子分母
bw=Wap
（2）-Wap
（1）;%通带带宽
w0=sqrt（Wap
（1）*Wap
（2））;%？
[bp,ap]=lp2bp（Bapbp,Aapbp,w0,bw）;%由低通AF分子分母得到带通AF分子分母
[bzp,azp]=bilinear（bp,ap,Fs）;%经过双线性变换把带通AF分子分母变成带通DF分子分母
[Hp,Wp]=freqz（bzp,azp）;%求带通DF的频率响应
figure
（2）
plot（Wp/pi,20*log10（abs（Hp）））;
y=filter（bzp,azp,x）;
figure（3）;
plot（t,y）;
figure（4）;
subplot（4,1,1）
plot（t,x）;
subplot（4,1,2）
plot（k,abs（X））;
subplot（4,1,3）
plot（t,y）;
subplot（4,1,4）
Y=fft（y）;
plot（k,abs（Y））;
sound（y,11025）;
（3）结果图形：
4、凯泽窗---设计低通FIRDF：
（1）程序：
[x,fs,bits]=wavread（'G:
song.wav'）;
disp（fs）;
disp（bits）;
N=length（x）;
t=0:
N-1;
subplot（2,1,1）
plot（t,x）;
sound（x,11025）;
k=0:
N-1;
subplot（2,1,2）
X=fft（x）;
plot（k,abs（X））;
%设计低通DF
Fs=input（'fs='）;
wpl=2*1000/fs;
wsl=2*1200/fs;
as=100;
ap=1;%期望的低通DF指标
p=0.1087487;
s=0.00001;
fptsl=[wplwsl];
mag=[10];
dev=[ps];
[N,Wn,beta,ftype]=kaiserord（fptsl,mag,dev）%参数得到凯泽窗的阶数截止频率等
kw=kaiser（N+1,beta）;%阶数得到凯泽窗的系数
b=fir1（N,Wn,kw）;%由凯泽窗的阶数和系数得到传输函数的系数
[h,omega]=freqz（b,1,512）;%分析传输函数的频谱
figure
（1）;
plot（omega/pi,20*log10（abs（h）））;
grid;
xlabel（'\omega/\pi'）;ylabel（'Gain,dB'）;
y=fftfilt（b,x）;
figure（3）;
plot（t,y）;
figure（4）;
subplot（4,1,1）
plot（t,x）;
subplot（4,1,2）
plot（k,abs（X））;
subplot（4,1,3）
plot（t,y）;
subplot（4,1,4）
Y=fft（y）;
plot（k,abs（Y））;
sound（y,11025）;
（2）结果图形：
5、凯泽窗---设计高通FIRDF：
（1）程序：
[x,fs,bits]=wavread（'G:
song.wav'）;
disp（fs）;
disp（bits）;
N=length（x）;
t=0:
N-1;
subplot（2,1,1）
plot（t,x）;
sound（x,11025）;
k=0:
N-1;
subplot（2,1,2）
X=fft（x）;
plot（k,abs（X））;
Fs=input（'fs='）;
%设计高通DF
wph=2*5000/fs;
wsh=2*4800/fs;
p=0.1087487;
s=0.00001;
fptsh=[wshwph];
mag=[01];
dev=[sp];
[N,Wn,beta,ftype]=kaiserord（fptsh,mag,dev）
kw=kaiser（N+1,beta）;%注意凯泽窗长度为N+1
b=fir1（N,Wn,'high',kw）;%注意函数参数要加‘HIGH’
[h,omega]=freqz（b,1,512）;
figure
（2）;
plot（omega/pi,20*log10（abs（h）））;
grid;
xlabel（'\omega/\pi'）;ylabel（'Gain,dB'）;
y=fftfilt（b,x）;
figure（3）;
plot（t,y）;
figure（4）;
subplot（4,1,1）
plot（t,x）;
subplot（4,1,2）
plot（k,abs（X））;
subplot（4,1,3）
plot（t,y）;
subplot（4,1,4）
Y=fft（y）;
plot（k,abs（Y））;
sound（y,11025）;
（2）结果图形：
6、凯泽窗---设计带通FIRDF：
（1）程序：
[x,fs,bits]=wavread（'G:
song.wav'）;
disp（fs）;
disp（bits）;
N=length（x）;
t=0:
N-1;
subplot（2,1,1）
plot（t,x）;
sound（x,11025）;
k=0:
N-1;
subplot（2,1,2）
X=fft（x）;
plot（k,abs（X））;
Fs=input（'fs='）;
%设计带通DF
wp1=2*1200/fs;
wp2=2*3000/fs;
ws1=2*1000/fs;
ws2=2*3200/fs;
p=0.1087487;
s=0.00001;
fptsh=[wp1wp2];
mag=[10];
dev=[ps];
[N,Wn,beta,ftype]=kaiserord（fptsh,mag,dev）
kw=kaiser（N+1,beta）;
b=fir1（N,[0.50.75],kw）;
[h,omega]=freqz（b,1,512）;
figure
（2）;
plot（omega/pi,20*log10（abs（h）））;grid;
xlabel（'\omega/\pi'）;ylabel（'Gain,dB'）;
y=fftfilt（b,x）;
figure（3）;
plot（t,y）;
figure（4）;
subplot（4,1,1）
plot（t,x）;
subplot（4,1,2）
plot（k,abs（X））;
subplot（4,1,3）
plot（t,y）;
subplot（4,1,4）
Y=fft（y）;
plot（k,abs（Y））;
sound（y,11025）;
（2）结果图形：
结果分析和结论总结：
（1）原始音频信号经过滤波器后输出的信号基本和原信号相似，不过有的已失真，实验过程中有的滤波器输出没有信号，这说明滤波器设计的有问题。
信号经过滤波器后应该受到滤波器的滤波作用，把高频或低频或高频和低频分量滤掉，出来的信号应该是带限信号，频带在一定范围内的，从理论上讲信号应该比较好，音质比较。
但实际中并不是像理论中的那样，而是有些失真。
我们可以得出结论：
如果要对一信号进行加工处理的话，滤波器是必不可少的，它可以滤除多余的杂波分量，使输出的信号比较清晰。
针对不同的信号，我们可以选择不同类型的滤波器，设置不同的参数，最终使对信号的滤波作用达到最佳。
（2）设计滤波器进行编程时对一些基本M文件不熟悉其用法，不熟悉其参数含义。
经查询资料才可慢慢看懂并应用。
设计IIR滤波器时用BUTTER、CHEBY、ELLIP及双线性变换法设计低通、高通、带通数字滤波器时对其之间变换关系不熟悉。
需反复查阅课本实例才能稍加改换。
设计FIR滤波器时用各种窗函数直接设计低通、高通、带通数字滤波器时对窗函数的参数的求法及关系不懂，不知其内含是什么，不过看着资料能应用。
对带通滤波器的参数的变换关系不是很懂，以及低通、高通、带通之间的变换关系不熟悉。
经查阅资料稍微有些懂之。
后面窗函数法设计时使信号经过滤波器时用的M文件的参数不是很懂，后面的输出信号图形可能有些不对。
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