數(shù)字信號處理課程設(shè)計基于FIR的有噪聲語音信號處理

1、 數(shù)字信號處理課程設(shè)計1 課程設(shè)計的主要目的和內(nèi)容及要求課程設(shè)計目的：1. 通過本次課程設(shè)計，綜合運(yùn)用數(shù)字信號處理技術(shù)課程和其他有關(guān)先修課程的理論和生產(chǎn)實際知識去分析和解決具體問題，并使所學(xué)知識得到進(jìn)一步鞏固、深化和發(fā)展。2. 初步培養(yǎng)學(xué)生對工程設(shè)計的獨(dú)立工作能力，學(xué)習(xí)設(shè)計的一般方法。3. 通過課程設(shè)計樹立正確的設(shè)計思想，提高學(xué)生分析問題、解決問題的能力。4. 進(jìn)行設(shè)計基本技能的訓(xùn)練，如查閱設(shè)計資料和手冊、程序的設(shè)計、調(diào)試等。本課題設(shè)計內(nèi)容：1. 利用windows下的錄音機(jī)或其他軟件，選擇windows系統(tǒng)的“叮”（ding.wav），并對該信號進(jìn)行采樣；2. 語音信號的頻譜分析，畫出采樣后

2、語音信號的時域波形和頻譜圖；3. 產(chǎn)生噪聲信號并加到語音信號中，得到被污染的語音信號，并回放語音信號；4. 污染信號的頻譜分析，畫出被污染的語音信號時域波形和頻譜； 5. 根據(jù)有關(guān)的頻譜特性，采用kaiser窗設(shè)計fir數(shù)字低通，高通，帶通，帶阻濾波器并畫出4種濾波器的幅頻、相頻圖；6. 用自己設(shè)計的4種濾波器分別對被不同噪聲污染的信號進(jìn)行濾波；7. 分析得到信號的頻譜，畫出濾波后信號的時域波形和頻譜，并對濾波前后的信號進(jìn)行對比，分析信號的變化；8. 回放語音信號。設(shè)計要求：1. 熟悉離散信號和系統(tǒng)的時域特性。2. 掌握數(shù)字信號處理的基本概念，基本理論和基本方法。3. 掌握序列快速傅里葉變換方

3、法。4. 學(xué)會matlab的使用，掌握matlab的程序設(shè)計方法。5. 掌握利用matlab對語音信號進(jìn)行頻譜分析。6. 掌握matlab設(shè)計fir數(shù)字濾波器的方法和對信號進(jìn)行濾波的方法。2 課程設(shè)計的總體方案2.1設(shè)計框圖加入噪聲信號noise4加入噪聲信號noise3加入噪聲信號noise2加入噪聲信號noise1信號采樣并畫頻域圖畫信號的時域圖 獲取原始信號x xxxx x x x對信號采樣畫頻域圖畫信號的時域圖對信號采樣畫頻域圖畫信號的時域圖對信號采樣畫頻域圖畫信號的時域圖對信號采樣畫頻域圖畫信號的時域圖低通濾波器帶阻濾波器帶通濾波器高通濾波器畫y4的時域圖并采樣畫頻域圖畫y2的時域圖

4、并采樣畫頻域圖畫y1的時域圖并采樣畫頻域圖畫y3的時域圖并采樣畫頻域圖 低通濾波器幅頻與相頻圖帶通濾波器幅頻與相頻圖帶阻濾波器幅頻與相頻圖高通濾波器幅頻與相頻圖2.2總體設(shè)計概述本次課程設(shè)計所采用的主要軟件為matlab。設(shè)計中用到的函數(shù)主要有wavread,sound,fft,subplot,plot,fir1,freqz,filter。設(shè)計的主要內(nèi)容為數(shù)字濾波器的設(shè)計。從功能上分可把濾波器分為低通，高通，帶阻，帶通濾波器。同時數(shù)字濾波器的設(shè)計又可分為無限脈沖響應(yīng)（iir）數(shù)字濾波器設(shè)計和有限脈沖響應(yīng)（fir）數(shù)字濾波器。iir數(shù)字濾波器設(shè)計方法主要可分為脈沖響應(yīng)不變法和雙線性變換法，其中主

5、要有巴特沃斯濾波器，切比雪夫i型濾波器，切比雪夫ii型濾波器，橢圓濾波器以及貝塞爾濾波器等五種模擬濾波器做為原型；而對于fir數(shù)字濾波器設(shè)計方法主要有窗函數(shù)法，頻率采樣法和等波紋最佳逼近法，其中窗函數(shù)法中主要有六種典型的窗函數(shù)，它們分別是矩形窗，三角形窗，漢寧（hanning）窗，哈明（hamming）窗，布萊克曼（blackman）窗以及凱塞貝塞爾窗（kaiser-basel window）。本課程設(shè)計采用的是fir數(shù)字濾波器中的窗函數(shù)法，選用的是凱塞貝塞爾窗.主要的設(shè)計思路為首先獲取原始信號x。其次在畫出x的時域圖和經(jīng)采樣后的頻域圖后分別加入四種噪聲信號noise1,noise2,nois

6、e3,noise4分別獲得x1,x2,x3,x4四種帶噪聲信號。然后分別畫出x1,x2,x3,x4的時域圖并進(jìn)行采樣畫出頻域圖。再次，利用matlab中的函數(shù)fir1,kaiser,freqz,filter分別設(shè)計出低通，高通，帶阻，帶通四種數(shù)字濾波器并分別畫出它們的幅頻特性和相頻特性。最后分別讓x1，x2，x3，x4四種信號分別通過四種濾波器得到四種濾波后的信號y1,y2,y3,y4，分別畫出y1,y2,y3,y4四種信號的時域圖和經(jīng)采樣后的頻域圖與x1,x2,x3,x4進(jìn)行比較。3 設(shè)計的詳細(xì)原理設(shè)計主要可分為原始信號部分，噪聲信號部分，低通濾波部分，高通濾波部分，帶阻濾波部分，帶通濾波部

7、分等六個部分。3.1原始信號部分本次使用的原始信號是windows系統(tǒng)的“叮”（ding.wav）語音信號，可利用windows下的錄音機(jī)（wavread）或其他軟件進(jìn)行獲取。利用sound函數(shù)進(jìn)行試聽。其中wavread的主要參數(shù)有采樣頻率（fs），采樣信號（x），采樣位數(shù)（bits），本次設(shè)計中fs10000，bits16從而可獲得時間長為1s的語音信號x。sound函數(shù)調(diào)用格式為sound(x,fs,bits) 。對x信號進(jìn)行采樣y=fft(x,m)，其中m=length(x)。最后利用plot函數(shù)分別畫出x信號的時域圖和頻域圖subplot(211);plot(t,x);title(原

8、始信號波形);xlabel(time(s);subplot(212);plot(f,abs(y);title(原始信號頻譜);xlabel(frequency(hz);便可完成原始信號部分的設(shè)計。同時通過圖像可觀察x的特性，其頻率在800hz左右。3.2噪聲信號部分本次課程設(shè)計中主要有四種噪聲信號，它們分別是高頻噪聲信號noise1=0.01*sin(2*pi*6000*t) 低頻噪聲信號noise2=0.01*sin(2*pi*200*t) 帶阻噪聲信號noise3=0.01*sin(2*pi*4000*t)+0.01*sin(2*pi*5000*t) 帶通噪聲信號noise4=0.01*s

9、in(2*pi*5000*t)+0.01*sin(2*pi*200*t) 。其中noise1為一個頻率為5000hz的高頻信號可作為低通濾波中x的噪聲輸入得到x1信號，noise2為頻率為200hz的低頻信號可作為高通濾波中x的噪聲輸入得到x2信號，noise3為頻率分別為4000hz和5000hz的帶阻信號可作為帶阻濾波中x的噪聲輸入得到x3信號，noise4為頻率分別為200hz和5000hz的帶通信號可作為帶通濾波中x的噪聲輸入得到x4信號。3.3低通濾波部分低通濾波部分可分兩小部分：噪聲部分和低通濾波器設(shè)計部分。噪聲部分低通濾波的噪聲信號為noise1，使x1=x+noise1獲得噪聲

10、污染后的信號x1，并利用sound回放信號x1與原始信號x進(jìn)行比較。然后利用plot函數(shù)畫x1的時域圖和經(jīng)采樣后的頻域圖，與原信號時域圖和頻域圖進(jìn)行比較。低通濾波器設(shè)計部分所謂低通濾波器是當(dāng)信號頻率（w）大于通帶邊界頻率（wp）時將無法通過此濾波器，而當(dāng)wwp時信號便可通過。高通濾波器設(shè)計的主要參數(shù)有通帶邊界頻率wp2，阻帶截止頻率ws2，3db通帶截止頻率wc2。其中wp22*pi*fp2/fs，ws22*pi*fs2/fs（其中fp2，fs2為模擬頻率）wc2(wp2+ws2)/2。本次設(shè)計中fp2500，fs2300。選定參數(shù)后利用b2=fir1(n,wc2,high,kaiser(n+

11、1) ，hn2 w2=freqz(b2,1,512)語句實現(xiàn)低通濾波器的設(shè)計,其中n為濾波器的階數(shù)，本次設(shè)計中假定n=38。在通過x2get=filter(b2,1,x2); 語句進(jìn)行對x2信號的濾波得到信號x2get，再利用y2get=fft(x2get,m);語句進(jìn)行x2get的采樣。同時運(yùn)用subplot(323);plot(w2/pi,20*log10(abs(hn2);title(高通濾波器幅頻);xlabel(w);subplot(324);plot(w2/pi,unwrap(angle(hn2);title(高通濾波器相頻);xlabel(w);語句繪出濾波器的幅頻和相頻圖，并同

12、時畫出x2get的時域圖和頻域圖與x2信號進(jìn)行比較。3.5帶阻濾波部分帶阻濾波部分可分兩小部分：噪聲部分和帶阻濾波器設(shè)計部分。噪聲部分帶阻濾波的噪聲信號為noise3，使x3=x+noise3獲得噪聲污染后的信號x3，并利用sound回放信號x3與原始信號x進(jìn)行比較。然后利用plot函數(shù)畫x3的時域圖和經(jīng)采樣后的頻域圖，與原信號時域圖和頻域圖進(jìn)行比較。帶阻濾波器設(shè)計部分所謂帶阻濾波器是當(dāng)信號頻率（w）大于通帶邊界頻率（wpl）小于通帶邊界頻率（wph）時將無法通過此濾波器，而當(dāng)wwph或wwpl時信號便可通過。帶阻濾波器設(shè)計的主要參數(shù)有通帶邊界頻率wp3l，wp3h，阻帶截止頻率ws3l，ws

13、3h，3db通帶截止頻率wc3。其中wp3=2*fpl3/fs 2*fph3/fs;ws3=2*fsl3/fs 2*fsh3/fs;（其中fp3，fs3為模擬頻率）wc3(wp3+ws3)/2。本次設(shè)計中fpl32000，fph38000，fsl33000，fsh37000。選定參數(shù)后利用b3=fir1(n,wc3,stop,kaiser(n+1)，hn3 wp3=freqz(b3,1,512)語句實現(xiàn)低通濾波器的設(shè)計,其中n為濾波器的階數(shù)，本次設(shè)計中假定n=38。在通過x3get=filter(b3,1,x3); 語句進(jìn)行對x3信號的濾波得到信號x3get，再利用y3get=fft(x3ge

14、t,m);語句進(jìn)行x3get的采樣。同時運(yùn)用subplot(323);plot(w2/pi,20*log10(abs(hn3);title(帶阻濾波器幅頻);xlabel(w);subplot(324);plot(w2/pi,unwrap(angle(hn3);title(帶阻濾波器相頻);xlabel(w);語句繪出濾波器的幅頻和相頻圖，并同時畫出x3get的時域圖和頻域圖與x3信號進(jìn)行比較。3.6帶通濾波部分帶通濾波部分可分兩小部分：噪聲部分和帶通濾波器設(shè)計部分。噪聲部分帶通濾波的噪聲信號為noise4，使x4=x+noise4獲得噪聲污染后的信號x4，并利用sound回放信號x4與原始信

15、號x進(jìn)行比較。然后利用plot函數(shù)畫x4的時域圖和經(jīng)采樣后的頻域圖，與原信號時域圖和頻域圖進(jìn)行比較。帶通濾波器設(shè)計部分所謂帶通濾波器是當(dāng)信號頻率（w）小于通帶邊界頻率（wpl）大于通帶邊界頻率（wph）時將無法通過此濾波器，而當(dāng)wplwwph時信號便可通過。帶通濾波器設(shè)計的主要參數(shù)有通帶邊界頻率wp4l，wp4h，阻帶截止頻率ws4l，ws4h，3db通帶截止頻率wc4。其中wp4=2*fpl4/fs 2*fph4/fs;ws4=2*fsl4/fs 2*fsh4/fs;（其中fp4，fs4為模擬頻率）wc4(wp4+ws4)/2。本次設(shè)計中fpl4500，fph42000，fsl4700，fs

16、h41800。選定參數(shù)后利用b4=fir1(n,wc4,kaiser(n+1)，hn4 wp4=freqz(b4,1,512)語句實現(xiàn)低通濾波器的設(shè)計,其中n為濾波器的階數(shù)，本次設(shè)計中假定n=38。在通過x4get=filter(b4,1,x4); 語句進(jìn)行對x4信號的濾波得到信號x4get，再利用y4get=fft(x4get,m);語句進(jìn)行x4get的采樣。同時運(yùn)用subplot(323);plot(wp4/pi,20*log10(abs(hn4);title(帶通濾波器幅頻);xlabel(w);subplot(324);plot(wp4/pi,unwrap(angle(hn4);tit

17、le(帶通濾波器相頻);xlabel(w);語句繪出濾波器的幅頻和相頻圖，并同時畫出x4get的時域圖和頻域圖與x4信號進(jìn)行比較。4 設(shè)計的步驟和過程本次課程設(shè)計的步驟為原始信號部分噪聲信號部分低通濾波部分高通濾波部分帶阻濾波部分帶通濾波部分完成設(shè)計并運(yùn)行4.1原始信號部分的設(shè)計程序如下：clf;%原始音頻抽樣fs=10000;bits=16;t=1;ts=1/fs;n=38;x,fs,bits=wavread(ding.wav); %利用windows下的錄音機(jī)，錄制一段自己的語音信號，時間為1s x=x(:,1); m=length(x);sound(x,fs,bits);y=fft(x,

18、m); %對錄制的信號進(jìn)行傅立葉變換f=(fs/m)*1:m;t=1:m/fs;subplot(211);plot(t,x);title(原始信號波形);xlabel(time(s);subplot(212);plot(f,abs(y);title(原始信號頻譜);xlabel(frequency(hz);4.2噪聲信號部分的設(shè)計程序如下：%噪聲信號noise1=0.01*sin(2*pi*5000*t); %高頻噪聲noise2=0.01*sin(2*pi*200*t); %低頻噪聲noise3=0.01*sin(2*pi*4000*t)+0.01*sin(2*pi*5000*t); %帶阻

19、噪聲noise4=0.01*sin(2*pi*5000*t)+0.01*sin(2*pi*200*t); %帶通噪聲4.3低通濾波部分的設(shè)計程序如下：% 低通濾波 fp1=2000; fs1=3000; wp1=2*pi*fp1/fs; ws1=2*pi*fs1/fs; x1=x+noise1;%加了高頻噪聲的信號 sound(x1,fs,bits);%回放噪聲信號 y11=fft(x1,m);%對加了高頻噪聲的信號進(jìn)行傅立葉變換 figure; subplot(321);plot(t,x1);title(加了高頻噪聲的信號時域圖);xlabel(time(s); subplot(322);p

20、lot(f,abs(y11);title(加了高頻噪聲的信號頻譜圖);xlabel(frequency(hz); wc1=(wp1+ws1)/2; b1=fir1(n,wc1,kaiser(n+1);%調(diào)用kaiser計算低通firdf的b1（n） hn1 w1=freqz(b1,1,512); subplot(323);plot(w1/pi,20*log10(abs(hn1);title(低通濾波器幅頻);xlabel(w); subplot(324);plot(w1/pi,unwrap(angle(hn1);title(低通濾波器相頻);xlabel(w); x1get=filter(b1

21、,1,x1); y1get=fft(x1get,m); sound(x1get,fs,bits); subplot(325);plot(t,x1get);title(加了高頻噪聲的信號濾波后時域圖);xlabel(time(s);subplot(326);plot(f,abs(y1get);title(加了高頻噪聲的信號濾波后頻譜圖);xlabel(frequency(hz);4.4高通濾波部分的設(shè)計程序如下：%高通濾波fp2=500;fs2=300;wp2=2*fp2/fs;ws2=2*fs2/fs;x2=x+noise2;%加了低頻噪聲的信號sound(x2,fs,bits);%回放噪聲信

22、號y21=fft(x2,m);%對加了低頻噪聲的信號進(jìn)行傅立葉變換figure;subplot(321);plot(t,x2);title(加了低頻噪聲的信號時域圖);xlabel(time(s);subplot(322);plot(f,abs(y21);title(加了低頻噪聲的信號頻譜圖);xlabel(frequency(hz);wc2=(wp2+ws2)/2;b2=fir1(n,wc2,high,kaiser(n+1);%調(diào)用kaiser計算高通firdf的b2（n）hn2 w2=freqz(b2,1,512);subplot(323);plot(w2/pi,20*log10(abs(

23、hn2);title(高通濾波器幅頻);xlabel(w);subplot(324);plot(w2/pi,unwrap(angle(hn2);title(高通濾波器相頻);xlabel(w);x2get=filter(b2,1,x2);y2get=fft(x2get,m);sound(x2get,fs,bits);subplot(325);plot(t,x2get);title(加了低頻噪聲的信號濾波后時域圖);xlabel(time(s);subplot(326);plot(f,abs(y2get);title(加了低頻噪聲的信號濾波后頻譜圖);xlabel(frequency(hz);4

24、.5帶阻濾波部分的設(shè)計程序如下：%帶阻濾波fpl3=2000;fph3=8000;fsl3=3000;fsh3=7000;wp3=2*fpl3/fs 2*fph3/fs;ws3=2*fsl3/fs 2*fsh3/fs;x3=x+noise3;%加了帶阻噪聲的信號sound(x3,fs,bits);%回放噪聲信號y31=fft(x3,m);%對加了帶阻噪聲的信號進(jìn)行傅立葉變換figure;subplot(321);plot(t,x3);title(加了帶阻噪聲的信號時域圖);xlabel(time(s);subplot(322);plot(f,abs(y31);title(加了帶阻噪聲的信號頻譜

25、圖);xlabel(frequency(hz);wc3=(wp3+ws3)/2;b3=fir1(n,wc3,stop,kaiser(n+1);%調(diào)用kaiser計算帶阻firdf的b3（n）hn3 wp3=freqz(b3,1,512);subplot(323);plot(w2/pi,20*log10(abs(hn3);title(帶阻濾波器幅頻);xlabel(w);subplot(324);plot(w2/pi,unwrap(angle(hn3);title(帶阻濾波器相頻);xlabel(w);x3get=filter(b3,1,x3);y3get=fft(x3get,m);sound(

26、x3get,fs,bits);subplot(325);plot(t,x3get);title(加了帶阻噪聲的信號濾波后時域圖);xlabel(time(s);subplot(326);plot(f,abs(y3get);title(加了帶阻噪聲的信號濾波后頻譜圖);xlabel(frequency(hz);4.6帶通濾波部分的設(shè)計程序如下：%帶通濾波fpl4=500;fph4=2000;fsl4=700;fsh4=1800;wp4=2*fpl4/fs 2*fph4/fs;ws4=2*fsl4/fs 2*fsh4/fs;x4=x+noise4;%加了帶通噪聲的信號sound(x4,fs,bit

27、s);%回放噪聲信號y41=fft(x4,m);%對加了帶通噪聲的信號進(jìn)行傅立葉變換figure;subplot(321);plot(t,x4);title(加了帶通噪聲的信號時域圖);xlabel(time(s);subplot(322);plot(f,abs(y41);title(加了帶通噪聲的信號頻譜圖);xlabel(frequency(hz);wc4=(wp4+ws4)/2;b4=fir1(n,wc4,kaiser(n+1);%調(diào)用kaiser計算帶通firdf的b4（n）hn4 wp4=freqz(b4,1,512);subplot(323);plot(wp4/pi,20*log1

28、0(abs(hn4);title(帶通濾波器幅頻);xlabel(w);subplot(324);plot(wp4/pi,unwrap(angle(hn4);title(帶通濾波器相頻);xlabel(w);x4get=filter(b4,1,x3);y4get=fft(x4get,m);sound(x4get,fs,bits);subplot(325);plot(t,x4get);title(加了帶通噪聲的信號濾波后時域圖);xlabel(time(s);subplot(326);plot(f,abs(y4get);title(加了帶通噪聲的信號濾波后頻譜圖);xlabel(frequenc

29、y(hz);至此，設(shè)計的六個主體部分都基本完成，可完成數(shù)字濾波器設(shè)計，也完成x1、x2、x3、x4四個有噪聲語音信號的濾波過程。5設(shè)計程序的調(diào)試及運(yùn)行結(jié)果5.1設(shè)計程序調(diào)試運(yùn)行程序，觀察濾波后的信號頻譜中的噪聲成分是否去除。若濾波后信號頻譜中的噪聲成分沒有去除干凈，則觀察程序進(jìn)行調(diào)試，調(diào)試后再觀察，直至噪聲成分完全去除；若濾波后信號頻譜中的噪聲成分已經(jīng)去除干凈，則記錄運(yùn)行結(jié)果并進(jìn)行結(jié)果分析。5.2程序運(yùn)行結(jié)果圖1.原始信號的時域圖與頻域圖由上圖觀察可知原始信號的頻率為800hz左右，同時又由于周期性的原因，圖上才有兩個頻率成分。 圖2.低通濾波部分運(yùn)行結(jié)果圖由噪聲信號和濾波后的信號的時域圖和頻

30、譜圖可看出噪聲信號中的噪聲成分已成功的去除，因而設(shè)計成功由濾波器的幅頻和相頻圖可看出濾波器的設(shè)計也符合要求。圖3.高通濾波部分運(yùn)行結(jié)果圖由噪聲信號和濾波后的信號的時域圖和頻譜圖可看出噪聲信號中的噪聲成分已成功的去除，因而設(shè)計成功由濾波器的幅頻和相頻圖可看出濾波器的設(shè)計也符合要求。圖4.帶阻濾波部分運(yùn)行結(jié)果圖由噪聲信號和濾波后的信號的時域圖和頻譜圖可看出噪聲信號中的噪聲成分已成功的去除，因而設(shè)計成功由濾波器的幅頻和相頻圖可看出濾波器的設(shè)計也符合要求。圖5.帶通部分運(yùn)行結(jié)果圖由噪聲信號和濾波后的信號的時域圖和頻譜圖可看出噪聲信號中的噪聲成分已成功的去除，因而設(shè)計成功由濾波器的幅頻和相頻圖可看出濾波

31、器的設(shè)計也符合要求。5 課程設(shè)計心得體會時間過得很快，是一個說了上百回的句子，可再用上一千回，它還是對的。剛剛接到課程設(shè)計的任務(wù)，想著長達(dá)兩周的時間，總以為時間有的是。只等到要交時原來自己還是蒙然未懂，一切的一切又是模糊不清。但在這過程中自己體會到了一些，一點乃至半點，這兩周便是有收獲。作課程設(shè)計已不是第一回了，有了經(jīng)驗但同時也讓自己有些懶散。本次設(shè)計的課題時數(shù)字濾波器的設(shè)計。從第一個周一的選題開始就有些不以為然，感覺做完了實驗，對這些濾波器的了解應(yīng)該比較深。因而也就隨便選了一個課題，因為個人覺得所有的課題都差不多。選完題當(dāng)然就是做了。拿出書，打開電腦，開啟matlab，接著舉手，到最后便無奈

32、的放下手，設(shè)計的第一步就讓自己感到棘手。原始信號的獲得，老師說過可用windows系統(tǒng)下的錄音機(jī)或軟件，可是兩個自己都沒用過。察書，沒有，自己借的書有的只是純理論上的東西，與實際運(yùn)用差了十萬八千里，沒辦法最后用了一個最有效但一開始沒想到的辦法上網(wǎng)。還真別說，有效啊，確實有效，查到了wavread和sound兩個成對的函數(shù)。心里想著，這網(wǎng)絡(luò)被人說成是毒遍天下，是殺人無形的兵刃，但看來用好了倒也是個百科書林。原始信號有了，自己也得了教訓(xùn)，便開始計劃開來。自己選的課題是運(yùn)用凱塞窗函數(shù)設(shè)計一個fir數(shù)字濾波器。于是，翻書看完有關(guān)fir濾波器的相關(guān)介紹，重點看了凱塞窗。然后查資料找出與本次設(shè)計有關(guān)的ma

33、tlab知識。做完這些自然是開始設(shè)計，總體框架，具體步驟，都在腦袋瓜里轉(zhuǎn)了幾轉(zhuǎn)。動工，這時才深刻體會到“紙上學(xué)來終覺淺，用到實際才叫真！”開始設(shè)計從噪聲選取，到低通，高通，帶阻，帶通濾波器的設(shè)計，其中是錯漏百出。當(dāng)然，作為老手自然不會再去犯什么程序設(shè)計上的低級錯誤，主要還是對濾波器的認(rèn)知不夠深刻。有的只是照抄書本，最后是連自己都為自己所犯的錯誤驚愕不已。其中許多錯誤差點讓自己從頭來過，一度讓自己有放棄的打算。最后還是堅持了下來，自己大嘆不容易。作完了，自己心里有些高興。至于報告，自己還不是手到擒來?？墒牵秸嬲_始寫報告才發(fā)覺，報告才是檢驗自己掌握程度的真正難關(guān)。報告是對理論的理解，這讓剛剛大

34、嘆理論的我又開始縮手縮腳。看來自己還是老毛病，理論基礎(chǔ)不過關(guān)。攪盡腦子，搜腸刮肚，抓耳撓勺，終于讓自己掌握的有限的理論知識化為了一篇報告。設(shè)計結(jié)束了，自己也再次用到了時間過得很快的措辭。這回是真的感概，不再是少年不知愁滋味，作為一名大三的學(xué)生，另一個代名詞便是“準(zhǔn)大學(xué)畢業(yè)生”。一談到畢業(yè)，以前總是報之一笑，然后詼諧的揮揮手，嘴里嘟噥“畢業(yè)，早著！”一步步的“早著”，畢業(yè)也就不早了。通過此次的課程設(shè)計讓自己意識到自己已可以做些實際東西，有了基礎(chǔ)，但是，自己的一系列的錯誤，一系列的躊躇也讓自己清醒的認(rèn)識到自己已無時間讓自己去揮霍了。初淺的理論知識，不再適合今后的就業(yè)。作為專業(yè)課的數(shù)字信號處理的課程

35、設(shè)計，是作為對自己專業(yè)能力檢測的一個重要手段。認(rèn)真，細(xì)心，專業(yè)，理論知識，實際應(yīng)用這些說了無數(shù)遍的名詞，真真切切的讓自己在這次設(shè)計中體會到了。設(shè)計的時間過了，但它帶來的影響我想是不滅的！要有一個良好的就業(yè)前景。擁有扎實的理論知識，認(rèn)真細(xì)致的處事態(tài)度，隨機(jī)應(yīng)變的實際應(yīng)用方法，不拘一格的思路都將使得自己能有好的未來。參考資料1 高西全,丁玉美,闊永紅.數(shù)字信號處理-原理、實現(xiàn)及應(yīng)用.m.北京:電子工業(yè)出版社,20062 張延華,姚林泉,郭瑋.數(shù)字信號處理-基礎(chǔ)與應(yīng)用. m.北京:機(jī)械工業(yè)出版社,20053 王宏. matlab6.5及其在信號處理中的應(yīng)用.m. 北京:清華大學(xué)出版社,2004附錄m

36、atlab程序：clf;%原始音頻抽樣fs=10000;bits=16;t=1;ts=1/fs;n=38;x,fs,bits=wavread(ding.wav); %利用windows下的錄音機(jī)，錄制一段自己的語音信號，時間為1s x=x(:,1); m=length(x);sound(x,fs,bits);y=fft(x,m); %對錄制的信號進(jìn)行傅立葉變換f=(fs/m)*1:m;t=1:m/fs;figure;subplot(211);plot(t,x);title(原始信號波形);xlabel(time(s);subplot(212);plot(f,abs(y);title(原始信號頻

37、譜);xlabel(frequency(hz);%噪聲信號noise1=0.01*sin(2*pi*6000*t); %高頻噪聲noise2=0.01*sin(2*pi*200*t); %低頻噪聲noise3=0.01*sin(2*pi*4000*t)+0.01*sin(2*pi*5000*t); %帶阻噪聲noise4=0.01*sin(2*pi*5000*t)+0.01*sin(2*pi*200*t); %帶通噪聲% 低通濾波 fp1=2000; fs1=3000; wp1=2*pi*fp1/fs; ws1=2*pi*fs1/fs; x1=x+noise1;%加了高頻噪聲的信號 sound

38、(x1,fs,bits);%回放噪聲信號 y11=fft(x1,m);%對加了高頻噪聲的信號進(jìn)行傅立葉變換 figure; subplot(321);plot(t,x1);title(加了高頻噪聲的信號時域圖);xlabel(time(s); subplot(322);plot(f,abs(y11);title(加了高頻噪聲的信號頻譜圖);xlabel(frequency(hz); wc1=(wp1+ws1)/2; b1=fir1(n,wc1,kaiser(n+1);%調(diào)用kaiser計算低通firdf的b1（n） hn1 w1=freqz(b1,1,512); subplot(323);pl

39、ot(w1/pi,20*log10(abs(hn1);title(低通濾波器幅頻);xlabel(w); subplot(324);plot(w1/pi,unwrap(angle(hn1);title(低通濾波器相頻);xlabel(w); x1get=filter(b1,1,x1); y1get=fft(x1get,m); sound(x1get,fs,bits); subplot(325);plot(t,x1get);title(加了高頻噪聲的信號濾波后時域圖);xlabel(time(s);subplot(326);plot(f,abs(y1get);title(加了高頻噪聲的信號濾波后

40、頻譜圖);xlabel(frequency(hz);%高通濾波fp2=500;fs2=300;wp2=2*fp2/fs;ws2=2*fs2/fs;x2=x+noise2;%加了低頻噪聲的信號sound(x2,fs,bits);%回放噪聲信號y21=fft(x2,m);%對加了低頻噪聲的信號進(jìn)行傅立葉變換figure;subplot(321);plot(t,x2);title(加了低頻噪聲的信號時域圖);xlabel(time(s);subplot(322);plot(f,abs(y21);title(加了低頻噪聲的信號頻譜圖);xlabel(frequency(hz);wc2=(wp2+ws2

41、)/2;b2=fir1(n,wc2,high,kaiser(n+1);%調(diào)用kaiser計算高通firdf的b2（n）hn2 w2=freqz(b2,1,512);subplot(323);plot(w2/pi,20*log10(abs(hn2);title(高通濾波器幅頻);xlabel(w);subplot(324);plot(w2/pi,unwrap(angle(hn2);title(高通濾波器相頻);xlabel(w);x2get=filter(b2,1,x2);y2get=fft(x2get,m);sound(x2get,fs,bits);subplot(325);plot(t,x2get);title(加了低頻噪聲的信號濾波后時域圖);xlabel(time(s);subplot(326);plot(f,abs(y2get);title(加了低頻噪聲的信號濾波后頻譜圖);xlabel(frequency(hz);%帶阻濾波fpl3=2000;fph3=8000;fsl3=3000;fsh3=7000;wp3=2*fpl3/fs 2*fph3/fs;ws3=2*fsl3/fs 2*fsh3/fs;x3=x