基于MATLAB的數(shù)字信號濾波處理

1課程設(shè)計內(nèi)容求 1 1 12課程設(shè)計理論基礎(chǔ) 1 1 2 33課程設(shè)計的具體實現(xiàn)及仿真結(jié)果分析 43.1語音信號采集 4 4 4 5 5 6 7 8 8 8 9 104設(shè)計總結(jié) 1121課程設(shè)計內(nèi)容及要求集，將語音信號轉(zhuǎn)換成計算機(jī)能夠運(yùn)算的有限長序列，加一定的噪聲，并選②運(yùn)用wavread()函數(shù)對采集的語音信號進(jìn)行時頻分析③運(yùn)通rand()或randn()函數(shù)給語音信號加一定的噪聲信號，并且對加fp2=3000Hzfc2=3200Hz⑤運(yùn)用fftfilt()函數(shù)對加噪語音信號進(jìn)行濾波處理有限長單位沖激響應(yīng)（FIR）濾波器有以下3dj負(fù))ddj負(fù))j負(fù)n4d5這種窗函數(shù)是近似于給定旁辦電平，使主辦具有最大能量意義下的最佳窗函3課程設(shè)計的具體實現(xiàn)及仿真結(jié)果分析3.1語音信號采集用錄音設(shè)備錄下一段音頻以yr.wav格式存儲在電腦的中，以便接下的過給某一向量。再對其進(jìn)行采樣，記住采樣頻率和采樣點(diǎn)數(shù)。接下來，對語音Y=fft(y,N);%傅里葉plot(y);title('原始信號plot(abs(Y));6Noise=0.01*randn(N,2);plot(Si);title('加噪語音信S=fft(Si);7），p=1-10.^(-rp/20);fpts=[wpws];8b21=fir1(n21,wn21,Kaplot(w/pi,abs(h));fp2=3000Hzfc2=3200Hz[n,wn,bta,ftype]=kaiserb22=fir1(n,wn,ftype,kaiser(n+1,bta),'noscale');plot(w1/pi,20*log10(abs(hh1)))xlabel('歸一化頻率w');ylabel('幅度/db');9p=1-10.^(-rp/20);%通帶阻帶波紋wp=0.9;ws=0.7;fpts=[wswp];[n23,wn23,beta,ftype]=kaiserord(fpts,mag,dev);b23=fir1(n23,wn23,'highplot(w*12000*0.5/pi,abs(h));noise=0.01*randn(n,2);z21=fftfilt(b21,s);m21=fft(z21);plot(abs(S),'g');%noise=0.01*randn(n,2);z22=fftfilt(b22,s);m22=fft(z22);plot(abs(S),'g');%高通濾波器*****************************noise=0.01*randn(n,2);z23=fftfilt(b23,s);m23=fft(z23);本次課程設(shè)計完成了基于matlab的語音信號濾波處理，用wavread()函行加噪處理并且進(jìn)行頻譜分析，最后用窗函數(shù)法設(shè)計FIR低通、高通、帶通數(shù)字濾波器，分別對加噪后的語音信號進(jìn)行濾波處理，得到濾波處圖。本次課程設(shè)計基本完成了設(shè)計的指標(biāo)和要求，在課程設(shè)計過程 ()函數(shù)進(jìn)行采集后，發(fā)現(xiàn)沒有時頻分析圖，初步判斷可能是音樂文件過大，后經(jīng)剪切音樂文件后，再用wavread()函數(shù)采集，就可以得到時頻分析圖了，在設(shè)計FIR濾波器的過程中，部分程序參考了網(wǎng)上的設(shè)計程序，但是當(dāng)用文件，以及書本的