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1、数字信号处理毕业设计数字信号处理毕业设计【篇一：数字信号处理课程设计】 青 岛 科 技 大 学 数字信号分析及数字滤波器设计 题 目 _ _ 张淑军 指导教师_刘云生 学生姓名_ 1108020310 学生学号_ 信息与科学技术学_ 院 信息工程 113 院（部）_专业_班 _2014_年 _1_月 14_日 1.目的与要求 1.进一步巩固数字信号处理中的基本原理与方法，提高分析、解决实际问题的能力。 2.熟练掌握一门计算机语言，进行数字信号处理应用的开发设计，训练基本技能，如查阅设计资料和手册、程序的设计、调试等。 数字信号分析及数字滤波器设计 1. 用以下方式产生三个不同频段的信号：（1）

2、自己录制一段正常的语音文件；（2）录制一段环境噪声文件；（3）利用matlab产生一个不同于以上频段的信号。 2.对上述三个信号，进行频谱分析，画出三路信号的时域波形和频谱图，对进行对比分析。 3.根据三路信号的频谱特点得到性能指标，由性能指标设计三个滤波 器，并画出各滤波器的频域响应。 4.将三路信号叠加为一路信号。 5.用自己设计的滤波器对合成的信号进行滤波，分析得到信号的频谱，并画出滤波后信号的时域波形和频谱。 2.主要技术和原理 2.1语音采集、记录、读取以及播放的matlab实现 利用matlab的音频信号处理工具箱，可以实现声音的录制和播放。 录音函数wavrecord语法为：y=

3、wavrecord(n,fs,channel,datatype); 其中 n为采样点数，fs为采样频率，channel（通常取1或者2）为录音通道数，datatype（例如double,single,int16,uint8)是采样点的数据类型。 例子： fs=16000; %取样频率 duration=2;%录音时间 fprintf(press any key to start %g seconds of recording.,duration); pause; fprintf(recording.); y=wavrecord(duration*fs,fs);%duration*fs 是总的采

4、样点数 fprintf(finished recording.); fprintf(press any key to play the recording.); pause; 2.2 fir 滤波器窗函数法的设计原理 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 ?12j?j?n h(n)heed? dd?o2? 但一般来说，理想频响hd(ej?)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

5、一个有限长的序列去近似无限长的hd(n)。 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。 a. 对于给定的理想低通滤波器 ?j? ?1?e?j? h(e)?d 0? hd(ej?) ，计算hd(n) ?c ? 为低通滤波器的延时 ?c1?j?j?n h(

6、n)heed?dd?2?则 sin(?(n?)1?c?nc ?ej?ej?d?c2?(n?) ? 图 这是一个以为中心的偶对称的无限长非因果序列，如果截取一段n=0n-1的hd(n)作为h(n)，则为保证所得到的是线性相位fir滤波器，延时应为h(n)长度n的一半,即 . ?(n?1)/2 即n长的fir低通滤波器h(n)的函数表达式为： n?1 sin(?(n)c h(n)?(n) 2 ? n?0,n?1 b.计算h(n) h(n)o?n?n?1?d h(n)?h(n)w(n)? ?dr 0n为其? (n)?r(n)其中w rn 三、fir带通、高通、带阻、多通带多组带滤波器的设计 (1)

7、n长的fir全通滤波器h(n)的函数表达式 n?1sin(?(n) 当?c?，则低通变为全通：h(n)?(n) 2 ? n?0,n?1 (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。 n?1n?1 ?(n)sin(?(n)c ? h(n)n?0,n?1hp ?(n)?(n) 22【篇二：数字信号处理课程设计 报告】 淮 阴 工 学 院 数字信号处理课程设计报告 课题名称:基于matlab的语音信号分析和处理-低通部分 姓名： xx 学号： 1234567890班级：电子0000专业： 电子信息工程归口系部： 电

8、子与电气工程学院 起迄日期:2014年12月22日2014年12月26日设计地点: 13306 指导教师: 数字信号处理课程设计指导小组 提交报告日期: 2014年12月29日 一、设计目的与任务 通过数字信号处理的课程设计，使学生对信号的采集，处理，传输，显示，存储和分析等有一个系统的掌握和理解。巩固和运用数字信号处理课程中的理论知识和实验技能，掌握最基本的数字信号处理的理论和方法，培养学生发现问题，分析问题和解决问题的能力。 二、基本要求 1基本要求：设计一个语音信号分析和处理系统，要求学生对所采集的语音信号在matlab软件平台下进行频谱分析和处理； 2提高要求：对所采集的语音信号叠加干

9、扰噪声进行频谱分析，设计合适的滤波器滤除噪声，恢复原信号。 3基本教学要求：每组一台电脑（附话筒和耳机），电脑安装matlab软件。 三、设计要求 本次课程设计最终要求提交设计说明书，由以下各部分组成： 1理论依据 根据设计要求分析系统功能，掌握设计中所需的理论（采样频率，采样位数的概念，采样定理；时域信号的dft，fft及频谱分析；数字滤波器的设计原理和方法，各种不同性能的滤波器的性能比较），阐述设计原理。 2信号采集 采集语音信号，画出信号的时域波形图和频谱图。 3数字滤波器设计 根据语音信号的特点，设计iir低通数字滤波器；fir低通数字滤波器；画出各种数字滤波器的频率响应图。 4信号处

10、理 1）利用设计的iir数字滤波器分别对采集的信号进行滤波处理； 2）利用设计的fir数字滤波器分别对采集的信号进行滤波处理； 3）在原始的语音信号3000hz以上频段叠加白噪声，选择所设计的一种对叠加白噪声后的语音信号处理，滤除白噪声； 4）画出处理过程中所得的各种波形及频谱图。 5信号分析 对语音信号进行回放，感觉滤波前后声音的变化。比较滤波前后语音信号的波形及频谱，对所得结果和滤波器性能进行频谱分析，阐明原因得出结论。 四、理论依据 4.1语音信号的采集和频谱分析 利用windows下的录音机，用单声道录制一段自己的声音，时间在1s内。然后在matlab软件平台下，利用函数wavread

11、对语音信号进行采样，记住采样频率和采样点数。对语音信号进行快速傅立叶变换，在一个窗口同时画出信号的时域波形图和频谱图，分析语音信号的频谱特点。 4.2 设计数字滤波器低通滤波器性能指标：fp=2670hz,fs=3300hz,ap=1db,as=30db,采样频率为10000hz。 4.3 用滤波器对信号进行滤波 1）利用自己设计的iir数字滤波器对采集的信号进行滤波处理，在一个窗口同时画出滤波前后语音信号的波形及频谱。 2）利用自己设计的fir数字滤波器对采集的信号进行滤波处理，在一个窗口同时画出滤波前后语音信号的波形及频谱。 在matlab中，fir滤波器利用fftfilt对信号进行滤波，

12、iir滤波器利用filter对信号进行滤波。比较滤波前后语音信号的波形及频谱，对所得结果和滤波器性能进行频谱分析。 4.4回放语音信号 对语音信号进行回放，感觉滤波前后语音信号的变化。 4.5对语音信号加入噪声后的频谱分析和滤波 在matlab软件平台下，在3000hz以上频段产生一个白噪声，叠加到采集的原始语音信号中，在一个窗口同时画出白噪声的时域波形及频谱，在另一个窗口同时画出叠加噪声前后语音信号的波形及频谱；设计一种滤波器叠加噪声后的语音信号进行处理，滤除叠加的白噪声，在一个窗口同时画出滤波前后语音信号的波形及频谱；比较滤波前后语音信号的波形及频谱，对所得结果进行频谱分析；对语音信号进行

13、回放，感觉滤波前后声音的变化。 五、基于matlab的语音信号分析和处理 5.1信号采集 我们利用函数wavread对语音信号进行采集，原始语音信号及其频谱如下图，信号采集程序见附录。 图1 原始语音信号及其频谱5.2根据性能指标进行数字滤波器设计 低通滤波器性能指标：fp=2670hz,fs=3300hz,ap=1db,as=30db,采样频率为10000hz。 1）fir低通滤波器的设计： fir低通滤波器的幅频特性如下图，设计程序见附录。 图2 fir低通滤波器的幅频特性 2）iir低通滤波器的设计： iir低通滤波器的幅频特性如下图，设计程序见附录。 图3 iir低通滤波器的幅频特性5

14、.3用滤波器对信号进行滤波 1）fir低通滤波： 图4 fir低通滤波前后的频谱 2）iir低通滤波： 图5 iir低通滤波前后的频谱 5.4回放语音信号 经过加噪声处理后，可在matlab中用函数sound对声音进行回放。其调用格式：sound(y,fs)，sound(y)和sound(y,fs,bits)。可以察觉滤波前后的声音有明显的变化。【篇三：毕业设计106 数字信号处理基础】 3 数字信号处理 3 数字信号处理 将信号的时域描述通过数学处理变换为频域分析的方法称为频谱分析。根据信号的性质及变换方法的不同，可以表示为幅值相位谱、功率谱、幅值密度谱、能量谱密度以及功率谱密度。频谱是人们

15、认识信号最重要的手段之一，根据频谱的组成，人们很容易抓住信号与系统的特征，据此可以有效地对信号进行分析、处理、合成以及设计特定的系统。傅立叶变换和信号的采样是进行动态应变信号分析时用到的最基本的技术，只有将被测信号先进行采样，然后才能对信号进行下一步的分析与处理。 3.1 信号的采样15-17 用计算机对信号进行分析处理，由于许多信号都是连续变化的模拟量，而计算机只能识别和处理离散型的数字量，所以必须建立模拟量转换为数字量的装置，才能发挥计算机的一系列性能。把连续的时间信号转换为离散的数字信号的过程称为模/数（a/d）转换过程，这是数字信号分析的必要过程。a/d转换过程包括采样、量化和编码，其

16、工作原理如图3.1所示。 图3.1 a/d转换过程 fig.3.1 conversion process of a/d 1101 信号x(t)经过上述变换后，变成为时间上离散，幅值上量化的数字信号，通过接口电路输入计算机，这样，计算机才能进行进一步的处理。 25重庆大学硕士学位论文 （1）采样过程 采样，又称为抽样，是利用采样脉冲序列p(t)，从连续时间信号x(t)中抽取一系列离散样值，使之成为采样信号x(n?t)的过程，其中，t称为采样周期， 1/?t?fs称为采样频率，n=0,1,2, 。 则采样信号为： xs(t)?x(t)p(t)(3.1) 设fx(t)?x(?)， fp(t)?p(?

17、) 那么根据时域相乘频域卷积定理，有 xs(?)?x(?)*p(?) (3.2) 2又因为采样脉冲序列是一个周期函数，所以 p(?)?2?cn?(?n?s) (3.3) ? cn为p(t)的傅立叶系数。当p(t)为脉冲序列时，有 cn?t (3.4) ts所以，采样信号的频谱为 xs(?)?cnx(?n?s) ? =1ts ?c ? ? n x(?n?s) (3.5) 可见，信号在时域的离散化导致了频域的周期化，采样后信号频谱的变化与信号的最高频率fmax及采样频率fs之间的关系有关。 （2）采样定理 采样周期ts决定了采样信号的质量和数量，ts太小，显然信息不易丢失，但使x(nts)的数量增

18、加，占用大量的内存单元，数据处理速度变慢；ts太大，采集的数据太少，会使某些信号丢失，难以恢复原来的信号，造成失真现象。因此，选择一个合理的采样频率fs?1/ts就显得十分重要。 采样定理是c.e.shannon在1948年提出的,其具体表述为：一个具有有限能量的带限信号x(t)，其最高频率分量为fmax，则该信号在频域内完全可由一系列时间间隔t的等于或小于fmax/2的采样点所确定，即 263 数字信号处理 fs?2fmax (3.6) (a) cc x(t(?) p(t) p(?) (?s) ?s? (1) -ts ts t t (b) ?s xs(t) -ts ts (c) -ts ts

19、 t (d) 图3.2抽样信号的傅立叶变换 fig.3.2 fourier transformation of sampled signal 如图3.2所示，不同的采样频率在频域内有不同的结果，其中图c)为fs?2fmax的采样情况,而图d)为fs?2fmax的采样情况。 （3）混淆现象 如果输入的信号不是带限信号或采样频率远小于奈奎斯特频带，则采样以后的采样信号频谱发生改变，出现高、低频成分混淆的现象。 如图3.2所示，c）为 fs?2fmax，满足采样定理，显然周期谱图相互分离；而图d）所示为fs?2fmax，周期谱图相互重叠，即谱图之间高频与低频部分发生重叠，这将使信号复原时产生频混现象

20、。 解决频率混淆的有效措施是： 1）采样频率以满足采样定义，一般工程中取 fs?(2.56?4）fmax (3.7) 2）通过低通滤波器滤掉不必要或不感兴趣的高频成分以防频混的产生，此时的低通滤波器也称为抗混滤波器，如果滤波器的截止频率为fc，则 (3.8) fc?fs/(2.56-4） 27重庆大学硕士学位论文 （4）信号的复原 由上分析知，克服混淆现象的有效办法是采用足够高的采样速率，但是受到硬件的限制，同时测量信号中常常含有噪声，而噪声的带宽比有用的测量信号频率宽得多，如不及时加以抑制，这些噪声成分会反复不断地折叠到有用的频谱中。 从抽样信号频谱xs(?)中无失真地选出x(?)，必须采用

21、频域矩形窗h(?)与 xs(?)相乘，即 x(?)?xs(?)h(?) (3.9) 实现这一过程地方法是将采样信号xs(t)通过理想低通滤波器，滤波器地传输函数为h(?)，从而再滤波器地输出端得到频谱为x(?)的连续信号x(t)。 理论上： x(t)?xs(t)?h(t) xs(t)? ?c sinc(?ct) ? s c s ?c ? n? ?x?nt?sinc?t?nt? (3.10) ? 式中， h(t)的带宽为?c?c，信号x(t)的带宽为?m?m，ts为采样间隔时间。 工程上：将xs(t)通过截止频率为?c、放大倍数为ts的低通滤波器。 （5）量化及量化误差 量化又称幅值量化，把采样

22、信号x(n?t)经过舍入的方法变为只有有限个数字的数的过程称为量化。 若信号x(t)可能出现的最大值为a，令其分为d个间隔，则每个间隔长度为 r?a/d，r称为量化步长或量化增量。当采样信号x(n?t)落在某一小间隔内， 经过舍入方法而变成有限值时，就会产生量化误差。一般量化增量的大小取决于计算机的位数，其位数越高，量化增量越小，误差也越小。 （6）频率分辨率 当采样时间?t为一定时，采样长度t越长，数据点数n越多，为了减少计算量，t不宜过长；但是t如果过短，则不能反映信号的全貌，因为在作傅立叶变换分析时，频率分辨率?f与采样长度t成反比，即 ?f?1/t?1/(n?t) (3.11) 显然需

23、要综合考虑采样频率和采样长度的关系。 一般信号分析中，采样点数n选2m，使用较多的是512，1024，2048等。 283 数字信号处理 例如在旋转机械的故障诊断系统中，整周期采样应用较多，设对旋转频率为f的设备每周期均匀采集m个点，共采l个周期，则l?f?f，这就保证了关键频率的正确对位。 （7）泄露和窗函数 对数字信号进行分析时需要选取合理的窗函数对信号进行截断。 1）泄露现象 设截断区间为（-tt），对于|t|?t的x(t)值为零，故而所得到的谱为近似谱，与实际有一定的差距。截断实质上是对无限长的信号加一个权函数?(t)，?(t)称为窗函数，则被分析的信号变为： x?(t)?x(t)?(

24、t)(3.12) 其傅立叶变换为： x?(?)?x(?)*w(?) (3.13) 即截断后所得的频谱x?(?)是真实频谱x(?)与窗谱w(?)的卷积。 加窗后的频谱被分散为一个包含主瓣与旁瓣的sinc(t)函数，显然，真谱被歪曲了，这种现象称为泄露，泄露是影响频谱分析精度的主要因数之一。 2）窗函数及其选用 信号处理过程中，对信号进行傅立叶变换,在实际应用中采用fft运算，只能对有限的时域信号进行分析，截断是必然的，而截断必将会引起泄漏现象。改善泄漏的措施是采用加权技术，即选择合适的窗函数?(t)进行加权，使旁瓣压低。研究窗谱形状的基本思想是改善截断处的不连续状态，加窗的作用除了减小泄露以外，

25、在某些场合，还可以抑制噪声，提高频率辩识能力。 评价一个窗函数的性能指标通常有以下几条： 3db带宽b，它是主瓣归一化的幅值下降到-3db时的带宽。 瓣幅度a(db)，表示最大旁瓣峰值与主瓣幅值之比。 旁瓣峰值衰减率d(db/10倍频)，表示最大旁瓣峰值与相距10倍频处的旁瓣峰值之比。 理想的窗函数?(t)应具有最小的b和a，以及最大的d，此外，窗函数?(t)还应是非负的实偶函数，且?(t)从对称中心开始是非递增的。 对窗函数的基本要求是：窗谱的主瓣要窄且高，以提高分辨率；旁瓣要小，正负交替接近相等，以减小泄露或负谱现象。 工程中实际应用的窗函数有矩形窗、三角窗、汉宁窗、海明窗和高斯窗等， 29