基于matlab的IIR的濾波器設(shè)計(jì)

1、數(shù)字信號(hào)處理課程設(shè)計(jì)報(bào)告專 業(yè)： 班 級(jí)： 學(xué) 號(hào)： 姓 名： 指導(dǎo)教師： 二0一二 年 六 月 十四 日目 錄一：課程設(shè)計(jì)目的 4二：課程設(shè)計(jì)的題目描述和要求 41： 設(shè)計(jì)題目的描述 42：課程設(shè)計(jì)描述 43:課程設(shè)計(jì)要求 4三：課程設(shè)計(jì)報(bào)告內(nèi)容 51：總體設(shè)計(jì) 51.1：采集語音信號(hào) 51.2：聲音信號(hào)的時(shí)域和頻域分析 51.3：設(shè)計(jì)一個(gè)余弦噪聲，并產(chǎn)生噪聲的時(shí)域和頻域圖，并分析 51.4：對(duì)聲音信號(hào)加噪聲 61.5：設(shè)計(jì)BF低通濾波器，并對(duì)其進(jìn)行頻譜分析 61.6：對(duì)加噪聲的信號(hào)濾波，并回放，并分析頻譜 72：軟件仿真調(diào)試結(jié)果分析 72.1：運(yùn)行語音信號(hào)程序 82.2：運(yùn)行噪聲信號(hào) 82

2、.3：運(yùn)行加噪聲后的語音信號(hào) 92.4運(yùn)行濾波器程序 102.5：濾波后的語音信號(hào) 11四：設(shè)計(jì)總結(jié) 12源程序代碼： 13一：課程設(shè)計(jì)目的1：通過對(duì)課程設(shè)計(jì)任務(wù)的完成，進(jìn)一步鞏固數(shù)字信號(hào)處理的基本概念、 理論、分析方法和實(shí)現(xiàn)方法； 2：進(jìn)一步擴(kuò)展我們掌握的基本理論和分析方法方面的知識(shí)，能有效地將理論和實(shí)際緊密結(jié)合；3：同時(shí)增強(qiáng)自己的軟件編程實(shí)現(xiàn)能力和解決實(shí)際問題的能力。4：練習(xí)能夠熟練地用Matlab語言編程實(shí)現(xiàn)IIR數(shù)字濾波器和FIR數(shù)字濾 波器，進(jìn)一步明確數(shù)字信號(hào)處理的工程應(yīng)用。二：課程設(shè)計(jì)的題目描述和要求1： 設(shè)計(jì)題目的描述 基于matlab的IIR的Butterworth濾波器設(shè)計(jì)

3、目標(biāo)：（1）語音采集 （2）設(shè)計(jì)濾波器，將采集的語音信號(hào)進(jìn)行IIR濾波. （3）回放語音信號(hào)2：課程設(shè)計(jì)描述要求錄制一段自己的語音信號(hào)后，格式為WAV。在MATLAB軟件中采集語音信號(hào)、回放語音信號(hào)。畫出語音信號(hào)的時(shí)域波形和頻譜圖，對(duì)所采集的信號(hào)加入干擾噪聲，要求噪聲在3000Hz以上，對(duì)加入噪聲進(jìn)行播放，并進(jìn)行時(shí)域和頻譜分析，對(duì)比加噪聲前后的時(shí)域圖和頻譜圖，對(duì)比加噪聲音信號(hào)和通過低通濾波器處理的音頻信號(hào)不同的時(shí)域和頻域波形。3:課程設(shè)計(jì)要求通過本次課程設(shè)計(jì)加深我對(duì)所學(xué)知識(shí)的理解和認(rèn)識(shí)。并通過的實(shí)驗(yàn)來驗(yàn)證仿真自己的理解。理解了總體濾波器的設(shè)計(jì)。運(yùn)用matlab觀察信號(hào)的處理操作過程。在加深自己

4、matlab動(dòng)手實(shí)驗(yàn)?zāi)芰Φ耐瑫r(shí)，獨(dú)立運(yùn)用自己的數(shù)字信號(hào)處理知識(shí)來處理音頻信號(hào)。通過本次課程設(shè)計(jì)基本掌握matlab軟件的編程方法。并進(jìn)行相應(yīng)的拓展。練習(xí)matlab GUI的編寫，通過按鈕來調(diào)用程序，進(jìn)行操作。三：課程設(shè)計(jì)報(bào)告內(nèi)容1：總體設(shè)計(jì)1.1：采集語音信號(hào)通過錄音機(jī)，錄一段自己的聲音，存名為xx.wav保存到桌面上1.2：聲音信號(hào)的時(shí)域和頻域分析通過wavread函數(shù)讀取錄制的聲音文件，進(jìn)行FFT轉(zhuǎn)換。顯示其時(shí)域和頻域的波形1.3：設(shè)計(jì)一個(gè)余弦噪聲，并產(chǎn)生噪聲的時(shí)域和頻域圖，并分析1.4：對(duì)聲音信號(hào)加噪聲對(duì)聲音信號(hào)加一個(gè)頻率在3000Hz以上的余弦信號(hào)，然后對(duì)加噪聲以后的信號(hào)進(jìn)行時(shí)域和頻

5、域分析1.5：設(shè)計(jì)BF低通濾波器，并對(duì)其進(jìn)行頻譜分析1.6：對(duì)加噪聲的信號(hào)濾波，并回放，并分析頻譜2：軟件仿真調(diào)試結(jié)果分析2.1：運(yùn)行語音信號(hào)程序結(jié)果分析：觀察上圖可以看到，在采集的原始信號(hào)進(jìn)行付氏變換后所得的頻域波形就是原語音信號(hào)的頻譜。2.2：運(yùn)行噪聲信號(hào)結(jié)果分析：可以看到噪聲的頻譜是對(duì)稱的沖擊2.3：運(yùn)行加噪聲后的語音信號(hào)結(jié)果分析：觀察上圖可以看見加噪的音頻時(shí)域頻域波形均出現(xiàn)了很大的變化，通過MATLAB軟件所播放的加噪聲音也是相應(yīng)的出現(xiàn)了很大的噪聲。加噪程序成功。2.4：運(yùn)行濾波器程序結(jié)果分析：觀察上圖可以清晰的看到器幅頻特性為低通濾波器，還可以分析上圖得我們所設(shè)置的采樣頻率、通帶截止

6、頻率、阻帶截止頻率和階數(shù)。2.5：濾波后的語音信號(hào) 結(jié)果分析：通過觀察兩個(gè)不同信號(hào)的頻譜我們可以清晰的看到在截止頻率周圍器頻譜的變化。因?yàn)槭荌IR濾波器的緣故，其頻譜是相應(yīng)周期延托。故而低通濾波器處理信號(hào)結(jié)果是如同上右下圖的。試驗(yàn)成功。四：設(shè)計(jì)總結(jié)通過這次數(shù)字信號(hào)處理的課程設(shè)計(jì)，我懂得了理論與實(shí)際相結(jié)合的重要性，從理論中得出結(jié)論，從實(shí)踐中提高自己。才能真正的鍛煉自己，雖然這次的課程設(shè)計(jì)經(jīng)歷了半個(gè)月，但是我還是學(xué)會(huì)了很多很多的東西，在鞏固以前所學(xué)過的知識(shí)同時(shí)，而且學(xué)到了很多在書本上所沒有學(xué)到過的知識(shí)。通過這次設(shè)計(jì)，進(jìn)一步加深了真正培養(yǎng)了自己的獨(dú)立思考能力與動(dòng)手能力。這次試驗(yàn)也讓我認(rèn)識(shí)到了自身的很

7、多不足。其一就是對(duì)于數(shù)字信號(hào)處理課程知識(shí)的不透徹，讓我在一些基礎(chǔ)東西的處理上顯得不是很游刃有余。特別是在編寫程序時(shí)，發(fā)現(xiàn)自己還是有很大的提升空間的。實(shí)驗(yàn)雖然結(jié)束了，但我們學(xué)習(xí)還在繼續(xù)。我將更加努力。雖然也受了很多的挫折，不過也正是這些的挫折讓我收獲了更多，不只是信心的提升。同樣強(qiáng)化了我以后面對(duì)挫折的不懈心態(tài)。這次課程設(shè)計(jì)收獲很多。源程序代碼：原始語音信號(hào)y,fs,nbits=wavread ('C:UsersAdministratorDesktopqjs.wav');%讀取語音信號(hào)的數(shù)據(jù)，賦給變量ysound(y,fs,nbits); %播放語音信號(hào)N=length (y) ;

8、 %計(jì)算采樣點(diǎn)的長度 Y=fft(y,N); %fft變換 subplot(2,1,1);plot(y);title('原始信號(hào)波形');xlabel('時(shí)間n');ylabel('幅值');subplot(2,1,2);plot(abs(Y);title('原始信號(hào)頻譜');xlabel('頻率Hz');ylabel('幅值');噪聲信號(hào)y,fs,nbits=wavread ('C:UsersAdministratorDesktopqjs.wav');%讀取語音信號(hào)的數(shù)據(jù)，賦給變量

9、yN=length (y) ; %計(jì)算采樣點(diǎn)的長度 t=0:1/44100:(size(y)-1)/44100; %將所加噪聲信號(hào)的點(diǎn)數(shù)調(diào)整到與原始信號(hào)相同Au=0.08d=Au*cos(2*pi*3500*t); %噪聲為3.5kHz的余弦信號(hào)y1=d'%將噪聲進(jìn)行轉(zhuǎn)置，以便使噪聲與信號(hào)的行列相同，進(jìn)行相加sound(y1,fs,nbits);Y1=fft(d,3800); %fft變換 subplot(2,1,1);plot(d);title('噪聲的波形');subplot(2,1,2);plot(abs(Y1);title('噪聲的頻譜');加噪

10、聲之后的語音信號(hào)y,fs,nbits=wavread ('C:UsersAdministratorDesktopqjs.wav');%讀取語音信號(hào)的數(shù)據(jù)，賦給變量y%sound(y,fs,nbits); %播放語音信號(hào)N= length (y) ; %計(jì)算采樣點(diǎn)的長度 Y=fft(y,N); %fft變換 subplot(2,2,1);plot(y);title('原始信號(hào)波形');subplot(2,2,2);plot(abs(Y);title('原始信號(hào)頻譜');t=0:1/44100:(size(y)-1)/44100; %將所加噪聲信號(hào)的

11、點(diǎn)數(shù)調(diào)整到與原始信號(hào)相同Au=0.08d=Au*cos(2*pi*3500*t); %噪聲為3.5 kHz的余弦信號(hào)y1=d'%將噪聲進(jìn)行轉(zhuǎn)置，以便使噪聲與信號(hào)的行列相同，進(jìn)行相加x1=y+y1;sound(x1,fs,nbits);subplot(2,2,3);plot(x1);title('加噪語音信號(hào)的時(shí)域波形');S=fft(x1); %傅里葉變換subplot(2,2,4);plot(abs(S); title('加噪語音信號(hào)的頻域波形');濾波器的程序wp=0.08*pi;ws=0.1*pi;%濾波器的指標(biāo)Rp=1;%通帶內(nèi)的最大衰減Rs=1

12、5;%阻帶內(nèi)的最小衰減Fs=44100;Ts=1/Fs;wp1=2/Ts*tan(wp/2); %將數(shù)字指標(biāo)轉(zhuǎn)換成模擬指標(biāo)ws1=2/Ts*tan(ws/2); N,Wn=buttord(wp1,ws1,Rp,Rs,'s');%選擇濾波器的最小階數(shù)Z,P,K=buttap(N); %創(chuàng)建butterworth模擬濾波器Bap,Aap=zp2tf(Z,P,K);b,a=lp2lp(Bap,Aap,Wn); %低通到低通bz,az=bilinear(b,a,Fs); %用雙線性變換法實(shí)現(xiàn)模擬濾波器到數(shù)字濾波器的轉(zhuǎn)換H,W=freqz(bz,az); %繪制頻率響應(yīng)曲線figure(

13、1)plot(W*Fs/(2*pi),abs(H)grid;%網(wǎng)格xlabel('頻率Hz');ylabel('頻率響應(yīng)幅度')title('Butterworth');濾波的程序y,fs,nbits=wavread ('C:UsersAdministratorDesktopqjs.wav');%讀取語音信號(hào)的數(shù)據(jù)，賦給變量yN=length (y) ; %計(jì)算采樣點(diǎn)的長度t=0:1/44100:(size(y)-1)/44100; %將所加噪聲信號(hào)的點(diǎn)數(shù)調(diào)整到與原始信號(hào)相同Au=0.08d=Au*cos(2*pi*3500*t)

14、; %噪聲為3.5 kHz的余弦信號(hào)y1=d'%將噪聲進(jìn)行轉(zhuǎn)置，以便使噪聲與信號(hào)的行列相同，進(jìn)行相加x1=y+y1;wp=0.08*pi;ws=0.1*pi;Rp=1;Rs=15;Fs=44100;Ts=1/Fs;wp1=2/Ts*tan(wp/2); %將數(shù)字指標(biāo)轉(zhuǎn)換成模擬指標(biāo)ws1=2/Ts*tan(ws/2); N,Wn=buttord(wp1,ws1,Rp,Rs,'s');%選擇濾波器的最小階數(shù)Z,P,K=buttap(N); %創(chuàng)建butterworth模擬濾波器Bap,Aap=zp2tf(Z,P,K);b,a=lp2lp(Bap,Aap,Wn); bz,az

15、=bilinear(b,a,Fs); %用雙線性變換法實(shí)現(xiàn)模擬濾波器到數(shù)字濾波器的轉(zhuǎn)換H,W=freqz(bz,az); %繪制頻率響應(yīng)曲線subplot(2,3,1)plot(W*Fs/(2*pi),abs(H)gridxlabel('頻率Hz')ylabel('頻率響應(yīng)幅度')title('Butterworth')f1=filter(bz,az,x1);sound(f1,fs,nbits);subplot(2,3,2)plot(t,x1) %畫出濾波前的時(shí)域圖title('濾波前的時(shí)域波形');subplot(2,3,3)plot(t,f1); %畫出濾波后的時(shí)域圖title('濾波后的時(shí)域波形');f=fs*(0:511)/2048;y2=fft(x1,2048);subplot(2,3