基于MATLAB的語音信號(hào)分析與處理.doc

*大學(xué)課程設(shè)計(jì)課程設(shè)計(jì)（論文）任務(wù)書 學(xué)院 專業(yè) 班 一、課程設(shè)計(jì)(論文)題目基于 matlab 的語音信號(hào)分析與處理的課程設(shè)計(jì)二、課程設(shè)計(jì)(論文)工作自 年 月 日起至 年 月 日止。三、課程設(shè)計(jì)(論文) 地點(diǎn): 四、課程設(shè)計(jì)(論文)內(nèi)容要求：1本課程設(shè)計(jì)的目的綜合運(yùn)用數(shù)字信號(hào)處理的理論知識(shí)進(jìn)行頻譜分析和濾波器設(shè)計(jì)，通過理論推導(dǎo)得出相應(yīng)結(jié)論，再利用 matlab 作為編程工具進(jìn)行計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)，從而加深對(duì)所學(xué)知識(shí)的理解，建立概念。 2課程設(shè)計(jì)的任務(wù)及要求1）基本要求： 學(xué)會(huì) matlab 的使用，掌握 matlab 的程序設(shè)計(jì)方法。 掌握在 windows 環(huán)境下語音信號(hào)采集的方法。 掌握數(shù)字信號(hào)處理的基本概念、基本理論和基本方法。 掌握 matlab 設(shè)計(jì) fir 和iir 數(shù)字濾波器的方法。 學(xué)會(huì)用 matlab 對(duì)信號(hào)進(jìn)行分析和處理。 2）創(chuàng)新要求： 在基本要求達(dá)到后，可進(jìn)行創(chuàng)新設(shè)計(jì)，如界面優(yōu)化等。3）課程設(shè)計(jì)報(bào)告要求（1）要課程設(shè)計(jì)目的及要求（2）要課程設(shè)計(jì)詳細(xì)設(shè)計(jì)過程及調(diào)試分析（3）要結(jié)果分析與體會(huì)（4）要按照書稿的規(guī)格打印課程設(shè)計(jì)（5）課程設(shè)計(jì)包括目錄、緒論、正文、小結(jié)、參考文獻(xiàn)、謝辭、附錄等（6）要按照書稿的規(guī)格打印課程設(shè)計(jì)，裝訂按學(xué)校的統(tǒng)一要求完成4）答辯與評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)： （1）完成原理分析：20分； （2）完成設(shè)計(jì)過程：40分； （3）完成調(diào)試：20分；（4）回答問題：20分。5）參考文獻(xiàn)： 1胡廣書 數(shù)字信號(hào)處理理論、算法與實(shí)現(xiàn)（第二版） 清華出版社 2陳桂明 應(yīng)用matlab語言處理數(shù)字信號(hào)與數(shù)字圖像 科技出版社 3程佩青 數(shù)字信號(hào)處理（第三版） 清華出版社 4 5劉敏，魏玲matlab通信仿真與應(yīng)用m 國(guó)防工業(yè)出版社 6陳懷琛、吳大正 matlab及在電子信息課中的應(yīng)用 電子工業(yè)出版社 6）課程設(shè)計(jì)進(jìn)度安排內(nèi)容 天數(shù)地點(diǎn)構(gòu)思及收集資料 1圖書館編程與調(diào)試 3實(shí)驗(yàn)室撰寫論文 1圖書館、實(shí)驗(yàn)室學(xué)生簽名： 2008年12月29日課程設(shè)計(jì)(論文)評(píng)審意見（1）完成原理分析（20分）：優(yōu)（）、良（）、中（）、一般（）、差（）； （2）設(shè)計(jì)分析（40分）：優(yōu)（）、良（）、中（）、一般（）、差（）； （3）完成調(diào)試（20分）：優(yōu)（）、良（）、中（）、一般（）、差（）；（4）回答問題（20分）：優(yōu)（）、良（）、中（）、一般（）、差（）；（5）格式規(guī)范性及考勤是否降等級(jí)：是（）、否（）評(píng)閱人： 職稱： 講師 2009年 月 日目錄緒論4第1章 設(shè)計(jì)的過程511 語音信號(hào)的采集512 語音信號(hào)的頻譜分析6（一）巴特沃思濾波器屬于iir濾波器8（二）海明窗濾波器屬于fir型濾波器914 用濾波器對(duì)信號(hào)進(jìn)行濾波1025 比較濾波前后語音信號(hào)的波形及頻譜1126 回放語音信號(hào)1227 設(shè)計(jì)系統(tǒng)界面1328 作者介紹及謝辭15第2章 設(shè)計(jì)的思想流程圖16第3章 課程設(shè)計(jì)的心得體會(huì)16第4章 附錄程序及相應(yīng)的波形圖18附錄一：主程序18（1）.用matlab對(duì)原始語音信號(hào)進(jìn)行分析，畫出它的時(shí)域波形和頻譜18（2）.給原始的語音信號(hào)加上一個(gè)高頻余弦噪聲，頻率為1800hz19（3）.將噪聲信號(hào)加入原始信號(hào)中程序19（4）.濾波器的類型設(shè)計(jì)程序21（5）.用sound函數(shù)播放語音信號(hào)程序25附錄二：界面設(shè)計(jì)的程序26謝辭29參考文獻(xiàn)30緒論本次的課程設(shè)計(jì)是利用matlab對(duì)信號(hào)進(jìn)行采樣、分析以及根據(jù)信號(hào)的特點(diǎn)設(shè)計(jì)出合適的數(shù)字濾波器對(duì)信號(hào)進(jìn)行濾波。matlab名字是由matrix和laboratory兩個(gè)詞的前三個(gè)字母組合而成的。它是mathworks公司于982年推出的一套高性能的數(shù)值計(jì)算和可視化數(shù)學(xué)軟件。它一般用于數(shù)值分析、矩陣運(yùn)算、數(shù)字信號(hào)處理、建模和系統(tǒng)控制和優(yōu)化等應(yīng)用程序，并集應(yīng)用程序和圖形于一便于使用的集成環(huán)境中。由于matlab不需定義數(shù)組的維數(shù)，并給出矩陣函數(shù)、特殊矩陣專門的庫函數(shù)，使之在求解諸如信號(hào)處理、建模、系統(tǒng)識(shí)別、控制、優(yōu)化等領(lǐng)域的問題時(shí)，顯得大為簡(jiǎn)捷、高效、方便，這是其它高級(jí)語言所不能比擬的。matlab中包括了被稱作工具箱（toolbox）的各類應(yīng)用問題的求解工具。工具箱實(shí)際上是對(duì)matlab進(jìn)行擴(kuò)展應(yīng)用的一系列matlab函數(shù)（稱為m文件），它可用來求解各類學(xué)科的問題，包括信號(hào)處理、圖象處理、控制系統(tǒng)辨識(shí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。其主要內(nèi)容涉及了從波形產(chǎn)生到濾波器設(shè)計(jì)和參量建模以及信號(hào)譜分析的范圍，核心領(lǐng)域?yàn)闉V波器設(shè)計(jì)和頻譜分析。工具箱除去提供了用于信號(hào)處理的命令函數(shù)外，還提供了一組基于cpu開發(fā)的借口工具。隨著matlab版本的不斷升級(jí)，其所含的工具箱的功能也越來越豐富，因此，應(yīng)用范圍也越來越廣泛，成為涉及數(shù)值分析的各類工程師不可不用的工具。 matlab5.3中包括了圖形界面編輯gui，改變了以前單一的“在指令窗通過文本形的指令進(jìn)行各種操作”的狀況。這可讓使用者也可以象vb vc vj delphi等那樣進(jìn)行一般的可視化的程序編輯。在命令窗口（matlab command window）鍵入simulink，就出現(xiàn)(simulink) 窗口。以往十分困難的系統(tǒng)仿真問題，用simulink只需拖動(dòng)鼠標(biāo)即可輕而易舉地解決問題，這也是近來受到重視原因所在。因此，選擇用matlab進(jìn)行數(shù)字信號(hào)處理課程設(shè)計(jì)。本次課程設(shè)計(jì)主要涉及的內(nèi)容是，離散時(shí)間信號(hào)與系統(tǒng)的時(shí)域、頻域表示，以及信號(hào)通過系統(tǒng)的時(shí)域、頻域分析及其變換域分析。matlab數(shù)據(jù)庫中提供了與之相對(duì)應(yīng)的函數(shù)，如filter、fftfilt、 freqz 。課設(shè)過程中最重要的部分是濾波器的設(shè)計(jì)，數(shù)字濾波器設(shè)計(jì)和頻譜分析是數(shù)字信號(hào)處理的兩個(gè)主要應(yīng)用。數(shù)字濾波器設(shè)計(jì)包括了無限沖擊響應(yīng)（iir）和有限沖擊響應(yīng)（fir）濾波器設(shè)計(jì)，在這一方面，matlab的這一工具庫提供了極為豐富的設(shè)計(jì)工具。頻譜分析又可進(jìn)一步分為線性頻譜分析和非線性頻譜分析。其中，線性頻譜分析的理論基礎(chǔ)為傅立葉變換，因此所使用的matlab函數(shù)主要為fft,ifft，此外，工具箱中還給出了各種窗函數(shù)。對(duì)于非線性頻譜分析，matlab也提供了多種成熟算法的相應(yīng)函數(shù)。第1章 設(shè)計(jì)的過程本次課設(shè)題目是用matlab語言實(shí)現(xiàn)對(duì)模擬信號(hào)的處理。根據(jù)課程設(shè)計(jì)的任務(wù)和要求，設(shè)計(jì)思路如下：11 語音信號(hào)的采集首先利用電腦windows自帶的錄音機(jī)錄制一段幾秒鐘自己的語音信號(hào)，如圖：然后在matlab軟件平臺(tái)下利用函數(shù)wavread對(duì)語音信號(hào)進(jìn)行采樣，記住采樣頻率和采樣點(diǎn)數(shù)。通過wavread函數(shù)的使用學(xué)生很快理解了采樣頻率、采樣位數(shù)等概念。該實(shí)驗(yàn)以研究者本人的聲音為分析樣本。在matlab 中使用wavread 函數(shù), 可得出聲音的采樣頻率fs 為22 050hz, 且聲音是單通道的。利用sound函數(shù), 可清晰地聽到讀音為: “*學(xué)院*班”。聲音信號(hào)及屬性如下所示： 錄制的一段語音 語音的屬性錄制的語音信號(hào)音頻格式pcm，平均數(shù)據(jù)速率 352kbps，采樣級(jí)別 22khz，音頻采樣大小為16位，頻道為單聲道，從音頻參數(shù)可以得出對(duì)錄制的信號(hào)采樣的頻率為8000kz，本人錄制的語音信號(hào)命名為 huang.wav錄制號(hào)后將huang.wav文件放在d盤,其路徑為d:my documentsmatlabhuang.wav.12 語音信號(hào)的頻譜分析然后利用matlab語句wavread進(jìn)行采樣：y,fs,n=wavread( d:my documentsmatlabhuang.wav ); %將采樣后的語音信號(hào)賦給變量y再對(duì)采樣后的語音信號(hào)y做2048點(diǎn)的fft變換，利用如下語句：y=fft(y,2048) 根據(jù)設(shè)計(jì)要求畫出語音信號(hào)時(shí)域圖plot(y)，以及頻譜圖plot(abs(y)。如圖要求我們首先畫出語音信號(hào)的時(shí)域波形；然后對(duì)語音信號(hào)進(jìn)行頻譜分析，在matlab中可以利用函數(shù)fft對(duì)信號(hào)進(jìn)行快速傅里葉變換，得到信號(hào)的頻譜特性，加深我們對(duì)頻譜特性的理解。用sound(y,fs,n)語句播放語音，可清晰地聽到讀音為: “華東交通大學(xué)軟件學(xué)院06信息工程2班”。分析采樣后語音信號(hào)的頻譜圖，任意選取一段噪聲信號(hào)，本人選擇了幅值為0.5，1.8k的余弦噪聲信號(hào)，為了使噪聲信號(hào)能加入道語音信號(hào)中，則所加噪聲信號(hào)的點(diǎn)數(shù)調(diào)整到與原始信號(hào)相同，否則不能相加，f=fs*(0:511)/2048;t=0:1/8000:(size(y)-1)/8000; %將所加噪聲信號(hào)的點(diǎn)數(shù)調(diào)整到與原始信號(hào)相同則噪聲信號(hào)表達(dá)式為d=au*cos(2*pi*1800*t); 畫出噪聲時(shí)域波形plot(t,d)和頻譜plot(f,abs(y2(1:512)，如下圖：只有噪聲信號(hào)與語音信號(hào)的點(diǎn)數(shù)相同才可以將噪聲加入語音信號(hào)中x2=y+d; %將噪聲加入到語音信號(hào)中畫出加入噪聲后的語音信號(hào)時(shí)域圖plot(t,x2)然后畫出加入噪聲后語音信號(hào)頻譜圖并與原語音信號(hào)頻譜圖比較：根據(jù)加入噪聲以后的語音信號(hào)的頻譜圖，選定濾波器的類型。通常分fir濾波器和iir濾波器，再根據(jù)分析結(jié)果得出濾波器的性能指標(biāo)。根據(jù)本次課程設(shè)計(jì)的要求采用雙線性變換法和窗函數(shù)法來設(shè)計(jì)濾波器。雙線性變換法是先設(shè)計(jì)一個(gè)模擬iir濾波器，然后映射成一個(gè)等效的數(shù)字濾波器。雙線性變換法有巴特沃思濾波器和切貝雪夫?yàn)V波器。窗函數(shù)法有矩形窗，三角窗，漢寧窗，海明窗，布拉克曼窗。本人采用了巴特沃思濾波器和海明窗來進(jìn)行濾波器的設(shè)計(jì)。13 設(shè)計(jì)數(shù)字濾波器和畫出其頻率響應(yīng)下面就巴特沃思濾波器和海明窗設(shè)計(jì)濾波器詳細(xì)介紹：（一）巴特沃思濾波器屬于iir濾波器需要用到的有關(guān)語句如下：(1) n,wn=buttord(wp,ws,rp,rs)(2) n,wn=buttord(wp,ws,rp,rs,s)格式(1)對(duì)應(yīng)數(shù)字濾波器，式中wp,ws分別使通帶和阻帶的截至頻率，實(shí)際上它們是歸一化頻率，其值在01之間，1對(duì)應(yīng)抽樣頻率的一半。對(duì)低通和高通濾波器，wp,ws都是標(biāo)量，對(duì)帶通和帶阻濾波器，wp,ws都是12的向量。rp,rs分別是通帶和阻帶的衰減，單位為db。n是求出的相應(yīng)低通濾波器的階次，wn是求出的3db頻率，它和wp稍有不同。格式(2)對(duì)應(yīng)模擬濾波器，式中各個(gè)變量含義和格式(1)相同，但wp,ws及wn的單位為rad/s,因此，它們實(shí)際上是頻率。(3) z,p,k=buttap(n)此語句是用來設(shè)計(jì)模擬低通原型濾波器g(p),n是欲設(shè)計(jì)的低通原型濾波器的階次，z,p和k分別是設(shè)計(jì)出的g(p)的極點(diǎn)、零點(diǎn)及增益。(4) b,a=lp2lp(b,a,wo) 或 b,a=lp2hp(b,a,wo)(5) b,a=lp2bp(b,a,wo,bw)或b,a=lp2bs(b,a,wo,bw)上式功能是將模擬低通原型濾波器g(p)分別轉(zhuǎn)換為實(shí)際的低通、高通、帶通及帶阻濾波器。式中b,a分別是模擬低通原型濾波器g(p)的分子、分母多項(xiàng)式的系數(shù)向量，b,a分別是轉(zhuǎn)換后的h(s)的分子、分母多項(xiàng)式的系；在(4)中，wo是低通或高通濾波器的截至頻率；在(5)中，wo是帶通或帶阻濾波器的中心頻率，bw是其帶寬。本次課程的設(shè)計(jì)的巴特沃思濾波器是低通濾波器，故用到式子b,a=lp2lp(b,a,wo).(6) bz,az=bilinear(b,a,fs)上式語句是實(shí)現(xiàn)雙線性變換，即由模擬濾波器h(s)得到數(shù)字濾波器h(z).式中b,a 分別是h(s)的分子、分母多項(xiàng)式的系數(shù)向量，bz，az分別是h(z)的分子、分母多項(xiàng)式的系數(shù)向量，fs是抽樣頻率。在這里fs=8000.根據(jù)含有噪聲的語音信號(hào)頻譜圖分析，本人設(shè)置wp=0.25*pi;ws=0.3*pi;rp=1;rs=15進(jìn)行設(shè)計(jì)巴特沃思低通濾波器。（二）海明窗濾波器屬于fir型濾波器 海明(hamming)窗（又稱為改進(jìn)的升余弦窗）窗函數(shù)： (n)= rn(n)其頻率響應(yīng)的幅度函數(shù)為w()=0.54wr()+0.23 0.54wr()+0.23 ，（當(dāng)n1）主瓣寬度為42/n=8/n,過渡帶寬3.32/n。(7) b=fir1(n,f,m)上式中f是頻率向量，其值在01之間，m是與f相對(duì)應(yīng)的所希望的幅頻響應(yīng)，不指定窗函數(shù)類型時(shí)，則自動(dòng)選擇海明窗。本次課程設(shè)計(jì)用到類似語句為：n=ceil(6.6*pi/wdelta); %濾波器長(zhǎng)度wn=(0.2+0.3)*pi/2;b=fir1(n,wn/pi,hamming(n+1); %選擇窗函數(shù)，并歸一化截止頻率根據(jù)含有噪聲的語音信號(hào)頻譜圖分析，選取wp=0.25*pi; ws=0.3*pi;濾波器設(shè)計(jì)好后，畫出兩種濾波器的頻率響應(yīng)圖：巴特沃思濾波器海明窗濾波器14 用濾波器對(duì)信號(hào)進(jìn)行濾波要求我們用自己設(shè)計(jì)的各濾波器分別對(duì)采集的信號(hào)進(jìn)行濾波，在matlab中fir濾波器利用函數(shù)fftfih對(duì)信號(hào)進(jìn)行濾波，iir濾波器利用函數(shù)filter對(duì)信號(hào)進(jìn)行濾波。因此我們用自已設(shè)計(jì)出來的濾波器對(duì)采集的語音信號(hào)進(jìn)行濾波，畫出濾波后信號(hào)的時(shí)域波形和頻譜，并對(duì)濾波前后的信號(hào)進(jìn)行對(duì)比。經(jīng)過巴特沃思濾波器濾波的時(shí)域波形圖和頻譜圖分別如下：分析信號(hào)的變化，根據(jù)兩種濾波器濾波前后頻譜圖可發(fā)現(xiàn)，在1200hz后的信號(hào)基本被濾除掉了，回放語音信號(hào)：sound(x2,8000); %播放含有噪聲的語音信號(hào)sound(f1,8000); %播放經(jīng)過巴特沃思濾波器濾波后的語音信號(hào)sound(f2,8000); %播放經(jīng)過海明窗濾波器濾波后的語音信號(hào)濾波后的語音效果有明顯的沉悶的感覺，其原因是濾除噪聲的同時(shí)也濾除了一部分的語音信號(hào)，但總體上其濾波后的語音與原語音信號(hào)相差無幾，也徹底的把噪聲濾除掉了。25 比較濾波前后語音信號(hào)的波形及頻譜要求我們?cè)谝粋€(gè)窗口同時(shí)畫出濾波前后的波形及頻譜。其程序如下：x=filter(b，a，y)；xfft(x4096)；subplot(223)；plot(x)；title( 濾波后信號(hào)波形 )；subplot(224)；plot(abs(x)；title( 濾波后信號(hào)頻譜 )； 經(jīng)過海明窗濾波器濾波濾波前后時(shí)域波形圖及頻譜圖分別如下：26 回放語音信號(hào)在matlab中，函數(shù)sound可以對(duì)聲音進(jìn)行回放。其調(diào)用格式：sound(x，fs，bits)；可以感覺濾波前后的聲音有變化。27 設(shè)計(jì)系統(tǒng)界面為了使編制的程序操作方便，要求我們有能力的學(xué)生，設(shè)計(jì)處理系統(tǒng)的用戶界面。在所設(shè)計(jì)的系統(tǒng)界面上可以選擇濾波器的類型，輸入濾波器的參數(shù)，顯示濾波器的頻率響應(yīng)，選擇信號(hào)等。首先在matlab工作區(qū)鍵入guide，回車，出現(xiàn)一窗口，選擇blank gui（default）。如界面圖1界面圖1點(diǎn)擊ok確定后彈出一運(yùn)行窗口，如界面圖2界面圖2菜單設(shè)置：選擇名為menu editor的圖標(biāo)后，出現(xiàn)另一窗口，添加新的菜單，在label框中鍵入菜單名，子菜單還需在callback中鍵入連接的文件名，如界面圖3界面圖3界面圖4 為了使設(shè)計(jì)的更加友好的matlab界面，我采用了如下的程序?qū)肓藞D片界面圖528 作者介紹及謝辭對(duì)于一篇優(yōu)秀的論文，對(duì)作者進(jìn)行一下介紹情況是必不可少的，我在matlab語言中調(diào)用helpdlg函數(shù)實(shí)現(xiàn)了其功能，效果很不錯(cuò)。如下所示：helpdlg(作者：*班 * 學(xué)號(hào)：*,關(guān)于作者);helpdlg(感謝*老師這一學(xué)年對(duì)我的課程指導(dǎo)！,謝辭);第2章 設(shè)計(jì)的思想流程圖錄音噪聲播放原音導(dǎo)入語音文件時(shí)域波形和頻譜信號(hào)時(shí)域波形和頻譜信號(hào)窗函數(shù)法雙線性變化法海明窗濾波器加入噪聲的語音信號(hào)信號(hào)巴特沃思濾波器頻率響應(yīng)時(shí)域波形和頻譜信號(hào)頻率響應(yīng)濾波語音重放濾波濾波前后時(shí)域及頻譜圖比較濾波前后時(shí)域及頻譜圖比較第3章 課程設(shè)計(jì)的心得體會(huì)在設(shè)計(jì)之前，在圖書館參考了許多相關(guān)的資料，同時(shí)也從網(wǎng)絡(luò)上查看和下載了一些有關(guān)的程序。在設(shè)計(jì)前又回顧了matlab的操作和濾波器的有關(guān)知識(shí)，從而有了基本的思路。本次課程設(shè)計(jì)是以數(shù)字信號(hào)處理為理論基礎(chǔ)，利用matlab對(duì)信號(hào)進(jìn)行分析，處理語音信號(hào)以及設(shè)計(jì)濾波器。課程設(shè)計(jì)題目是matlab語言實(shí)現(xiàn)對(duì)模擬信號(hào)的處理課程設(shè)計(jì)，需要對(duì)語音信號(hào)進(jìn)行采樣、分析并濾波。從這次課程設(shè)計(jì)中，我認(rèn)識(shí)到了書上的理論知識(shí)很好的和實(shí)際結(jié)合到了一起，首先要采集一段語音信號(hào)，因?yàn)樵嫉恼Z音信號(hào)是模擬的，所以要對(duì)原始的語音信號(hào)進(jìn)行采樣，是通過函數(shù)wavread()來實(shí)現(xiàn)的，使我很好的掌握了這個(gè)函數(shù)的用法。數(shù)字濾波器設(shè)計(jì)包括了無限沖擊響應(yīng)（iir）和有限沖擊響應(yīng)（fir）濾波器設(shè)計(jì)，在本次課設(shè)中，iir濾波器本人設(shè)計(jì)了一種：巴特沃思低通濾波器，fir濾波器本人設(shè)計(jì)了海明窗低通濾波器。它們的性能指標(biāo)是根據(jù)含有噪聲的語音信號(hào)頻譜圖的特點(diǎn)設(shè)計(jì)的。在平時(shí)的理論學(xué)習(xí)中我們學(xué)習(xí)了數(shù)字濾波器的基本結(jié)構(gòu)，無限長(zhǎng)單位沖激響應(yīng)數(shù)字濾波器的設(shè)計(jì)方法和有限長(zhǎng)單位沖激響應(yīng)數(shù)字濾波器的設(shè)計(jì)方法，著重學(xué)習(xí)了利用模擬濾波器設(shè)計(jì)iir數(shù)字濾波器，從理論知識(shí)可知利用模擬濾波器設(shè)計(jì)數(shù)字濾波器就是要把s平面映射到z平面，使模擬系統(tǒng)函數(shù)h(s)變換成所需的數(shù)字濾波器的系統(tǒng)函數(shù)h(z)，一般是利用沖激響應(yīng)不變法、階躍響應(yīng)不變法、雙線性變換法來實(shí)現(xiàn)模擬濾波器到數(shù)字濾波器的映射。在純理論的學(xué)習(xí)中，我們學(xué)生對(duì)濾波器的設(shè)計(jì)還不了解。通過這次課設(shè)，使我對(duì)濾波器的設(shè)計(jì)有了更深層次的的認(rèn)識(shí)。在整個(gè)程序中，多次使用了matlab的繪圖功能，畫出了低通濾波器的頻率響應(yīng)圖，濾波前后的語音信號(hào)的時(shí)域圖和頻譜圖，使我感受到了其強(qiáng)大的繪圖功能，使得可以很直觀的看出信號(hào)的種種特性，從而可以更加容易的判斷出對(duì)信號(hào)的處理是否達(dá)到了預(yù)期的目的。 “看花容易，繡花難”，我剛開始以為題目比較簡(jiǎn)單，所以就開始進(jìn)行設(shè)計(jì)，但出現(xiàn)了許多未預(yù)料到的問題，首先便是語音信號(hào)的選取，這不僅僅是通過電腦中windows下的錄音機(jī)錄制一段信號(hào)便可，好的語音能使設(shè)計(jì)更加清晰簡(jiǎn)單，在該錄制中要求錄制的語音必須為8位單聲道的，且語音的清晰度越高越好，錄制時(shí)間不應(yīng)過長(zhǎng)，光這一項(xiàng)便花費(fèi)了很長(zhǎng)一段時(shí)間。錄音完成后利用函數(shù)wavread對(duì)語音信號(hào)進(jìn)行采樣,在采樣時(shí)采樣頻率為8hz，但在做程序時(shí)發(fā)現(xiàn)可以使用其它的采樣頻率，但采樣后聲音與原聲明顯不同，在設(shè)計(jì)中選擇不同點(diǎn)數(shù)進(jìn)行fft變換時(shí)所得出的結(jié)果不同，我在設(shè)計(jì)中嘗試了很多種情況。在繪制原始信號(hào)的時(shí)域波形和頻譜圖遇到的困難不是很多，但在添加噪聲信號(hào)時(shí)卻出現(xiàn)了很多問題，例如開始時(shí)始終無法將兩個(gè)信號(hào)加在一塊，后來在老師的解說下才發(fā)現(xiàn)錄音的格式不符合，即所錄的音必須為單聲道的，這樣才能和一維的高頻余弦信號(hào)相加，解決完這點(diǎn)后又發(fā)現(xiàn)加噪聲的程序會(huì)出現(xiàn)警告，這點(diǎn)會(huì)影響到m文件的使用，即到了后面設(shè)計(jì)界面時(shí)無法進(jìn)行，后經(jīng)過自己的檢查和同學(xué)的指導(dǎo)最后還是解決了這一問題。在加完噪聲后開始確定各參數(shù)設(shè)計(jì)濾波器時(shí)，這時(shí)需要前面學(xué)到的知識(shí)再次應(yīng)用，根據(jù)具體的參數(shù)選擇設(shè)計(jì)合適的濾波器對(duì)加噪后的信號(hào)進(jìn)行濾波，在該設(shè)計(jì)中我選擇的是巴特沃思低通濾波器和漢明窗濾波器，在設(shè)計(jì)這兩種濾波器時(shí)要求對(duì)它們的原理都要有一定的了解，這同時(shí)給了我們復(fù)習(xí)課程的機(jī)會(huì)，通過學(xué)到的和課本最終還是按要求得出了合適的濾波器，通過對(duì)比濾波前后的頻譜特性圖發(fā)現(xiàn)濾波后的信號(hào)不能完全達(dá)到原來信號(hào)那么完整和清晰，這也許是誤差，也許是濾波器的選擇還是存在一定的問題，但我認(rèn)為這應(yīng)該是誤差吧！在設(shè)計(jì)界面的時(shí)要將文件分別保存到m文件中，發(fā)現(xiàn)漢字不能顯示在最外層，設(shè)計(jì)完界面后利用界面來調(diào)取程序感覺簡(jiǎn)潔了好多，使人很容易就可以了解設(shè)計(jì)的思路?？偟膩碚f，這次課程設(shè)計(jì)幫助我鞏固了平常所學(xué)習(xí)的理論知識(shí)，使我對(duì)所學(xué)的理論知識(shí)有了一個(gè)更深層次的理解和掌握，同時(shí)加強(qiáng)了我對(duì)matlab的運(yùn)用能力，從而能夠借助軟件來更好的分析，處理信號(hào)和設(shè)計(jì)濾波器。在整個(gè)課程設(shè)計(jì)過程中，編寫程序與調(diào)試程序中出現(xiàn)了一系列的問題經(jīng)過日夜認(rèn)真琢磨分析后，最終改正了錯(cuò)誤，把課程設(shè)計(jì)順利完成，總的來說，通過這次的數(shù)字信號(hào)處理課程設(shè)計(jì)，收獲還是很大的，可以把我們課本上的理論知識(shí)應(yīng)用到實(shí)驗(yàn)中。 第4章 附錄程序及相應(yīng)的波形圖附錄一：主程序（1）.用matlab對(duì)原始語音信號(hào)進(jìn)行分析，畫出它的時(shí)域波形和頻譜將錄制的語音信號(hào)與所有的程序放置在同一個(gè)文件夾，在程序中通過wavread()函數(shù)來讀取這段原始信號(hào)，并繪出采樣后其時(shí)域波形圖和頻譜圖。程序如下：y,fs,n=wavread(d:my documentsmatlabhuang.wav); %將采樣后的語音信號(hào)賦給變量yy=fft(y,2048) %對(duì)采樣后的語音信號(hào)做2048點(diǎn)fft變換 figure(1);subplot(211);plot(y); %采樣后語音信號(hào)的波形 title(原始信號(hào)波形);xlabel(時(shí)間n);ylabel(幅值n);subplot(212);plot(abs(y); %采樣后語音信號(hào)的頻譜 title(原始信號(hào)頻譜);xlabel(hz);ylabel(幅值n);圖1.原始信號(hào)時(shí)域波形及頻譜（2）.給原始的語音信號(hào)加上一個(gè)高頻余弦噪聲，頻率為1800hzy,fs,n=wavread(d:my documentsmatlabhuang.wav); f=fs*(0:511)/2048;t=0:1/8000:(size(y)-1)/8000; %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=0.5; %噪聲幅值d=au*cos(2*pi*1800*t); %噪聲為1khz的余弦信號(hào)y2=fft(d,2048); %對(duì)噪聲信號(hào)做2048點(diǎn)fft變換 figure(2)subplot(2,1,1);plot(t,d)title(噪聲信號(hào)時(shí)域圖);xlabel(時(shí)間n);ylabel(幅值n);subplot(2,1,2);plot(f,abs(y2(1:512);title(噪聲信號(hào)頻譜);xlabel(hz);ylabel(幅值n);圖2.噪聲信號(hào)頻譜（3）.將噪聲信號(hào)加入原始信號(hào)中程序 y,fs,n=wavread(d:my documentsmatlabhuang.wav); %將采樣后的語音信號(hào)賦給變量yf=fs*(0:511)/2048;t=0:1/8000:(size(y)-1)/8000; %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=0.5; %噪聲幅值d=au*cos(2*pi*1800*t); %噪聲為1.8khz的余弦信號(hào)x2=y+d; %將噪聲加入到語音信號(hào)中y1=fft(y,2048); %對(duì)信號(hào)做2048點(diǎn)fft變換y2=fft(x2,2048); %對(duì)加入噪聲以后的語音信號(hào)做2048點(diǎn)fft變換 figure(1)plot(t,x2)title(加噪后的信號(hào));xlabel(時(shí)間n);ylabel(幅值n);figure(2)subplot(2,1,1);plot(f,abs(y1(1:512);title(原始語音信號(hào)頻譜);xlabel(hz);ylabel(幅值n);subplot(2,1,2);plot(f,abs(y2(1:512);title(加噪后的信號(hào)頻譜);xlabel(hz);ylabel(幅值n);圖3.加噪聲后的信號(hào)圖圖4.原始語音信號(hào)頻譜圖及加入噪聲后的信號(hào)頻譜圖（4）.濾波器的類型設(shè)計(jì)程序雙線性變換法設(shè)計(jì)巴特沃思低通濾波器y,fs,n=wavread(d:my documentsmatlabhuang.wav); %將采樣后的語音信號(hào)賦給變量yf=fs*(0:511)/2048;t=0:1/8000:(size(y)-1)/8000; %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=0.5; %噪聲幅值d=au*cos(2*pi*1800*t); %噪聲為1.8khz的余弦信號(hào)x2=y+d; %將噪聲加入到語音信號(hào)中wp=0.25*pi;ws=0.3*pi;rp=1;rs=15;fs=8000;ts=1/fs;wp1=2/ts*tan(wp/2); %將模擬指標(biāo)轉(zhuǎn)換成數(shù)字指標(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=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(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,x2);figure(2)subplot(2,1,1)plot(t,x2) %畫出濾波前的時(shí)域圖title(濾波前的時(shí)域波形);subplot(2,1,2)plot(t,f1); %畫出濾波后的時(shí)域圖title(濾波后的時(shí)域波形);f0=fft(f1,2048);f=fs*(0:511)/2048;figure(3)y2=fft(x2,2048);subplot(2,1,1);plot(f,abs(y2(1:512); %畫出濾波前的頻譜圖title(濾波前的頻譜)xlabel(hz);ylabel(幅值);subplot(2,1,2)f1=plot(f,abs(f0(1:512); %畫出濾波后的頻譜圖title(濾波后的頻譜)xlabel(hz);ylabel(幅值); 圖5巴特沃斯低通濾波器 圖6濾波前后時(shí)域波形圖 圖7濾波前后頻譜圖窗函數(shù)法設(shè)計(jì)濾波器：y,fs,n=wavread(d:my documentsmatlabhuang.wav); %將采樣后的語音信號(hào)賦給變量yf=fs*(0:511)/2048;t=0:1/8000:(size(y)-1)/8000; %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=0.5; %噪聲幅值d=au*cos(2*pi*1800*t); %噪聲為1.8khz的余弦信號(hào)x2=y+d; %將噪聲加入到語音信號(hào)中wp=0.25*pi;ws=0.3*pi;wdelta=ws-wp;n=ceil(6.6*pi/wdelta); %濾波器長(zhǎng)度wn=(0.2+0.3)*pi/2;b=fir1(n,wn/pi,hamming(n+1); %選擇海明窗函數(shù)，并歸一化截止頻率figure(1)freqz(b,1,512)f2=filter(bz,az,x2)figure(2)subplot(2,1,1)plot(t,x2)title(濾波前的時(shí)域波形);subplot(2,1,2)plot(t,f2);title(濾波后的時(shí)域波形);f0=fft(f2,2048);f=fs*(0:511)/2048;figure(3)y2=fft(x2,2048);subplot(2,1,1);plot(f,abs(y2(1:512);title(濾波前的頻譜)xlabel(hz);ylabel(幅值);subplot(2,1,2)f2=plot(f,abs(f0(1:512);title(濾波后的頻譜)xlabel(hz);ylabel(幅值);圖8海明窗濾波器圖9濾波前后時(shí)域波形圖圖10濾波前后頻譜圖（5）.用sound函數(shù)播放語音信號(hào)程序在matlab中，函數(shù)sound可以對(duì)聲音進(jìn)行回放。其調(diào)用格式：sound(x，fs，bits)；可以感覺濾波前后的聲音有變化。實(shí)現(xiàn)程序1：y,fs,bits=wavread(d:matlab6p5work12);%讀取wav文件y=wavread(d:matlab6p5work12);subplot(211);plot(y);title(波形);%生成時(shí)域波形subplot(212);plot(abs(y);title(頻譜圖);%生成頻譜圖%用雙線性變換法設(shè)計(jì)低通fp=1000;fc=1200;as=100;ap=1;fs=22050;wc=2*fc/fs;wp=2*fp/fs;n,wn=ellipord(wp,wc,ap,as);b,a=ellip(n,ap,as,wn);figure(2);freqz(b,a,512,fs);%聲音回放sound(y,fs,bits)%x=filter(b,a,y);%x=fft(x,4096);%subplot(223);plot(x);title(濾波后信號(hào)的波形);%subplot(224);plot(abs(x);title(濾波后信號(hào)的頻譜);實(shí)現(xiàn)程序2：y,fs,n=wavread(d:my documentsmatlabhuang.wav); %將采樣后的語音信號(hào)賦給變量ysound(y,fs,n); %播放語音信號(hào)sound(d,8000) %播放噪聲信號(hào)sound(x2,8000); %播發(fā)加入噪聲以后的語音信號(hào)sound(f1,8000); %播放經(jīng)過巴特沃思濾波器濾波后的信號(hào)sound(f2,8000); %播放經(jīng)過海明窗濾波器濾波后的語音信號(hào)附錄二：界面設(shè)計(jì)的程序function varargout = dsp(varargin)% dsp m-file for dsp.fig% dsp, by itself, creates a new dsp or raises the existing% singleton*.% h = dsp returns the handle to a new dsp or the handle to% the existing singleton*.% dsp(callback,hobject,eventdata,handles,.) calls the local% function named callback in dsp.m with the given input arguments.% dsp(property,value,.) creates a new dsp or raises the% existing singleton*. starting from the left, property value pairs are% applied to the gui before dsp_openingfunction gets called. an% unrecognized property name or invalid value makes property application% stop. all inputs are passed to dsp_openingfcn via varargin.% *see gui options on guides tools menu. choose gui allows only one% instance to run (singleton).% see also: guide, guidata, guihandles% edit the above text to modify the response to help dsp% last modified by guide v2.5 10-jan-2008 15:24:46% begin initialization code - do not editgui_singleton = 1;gui_state = struct(gui_name, mfilename, . gui_singleton, gui_singleton, . gui_openingfcn, dsp_openingfcn, . gui_outputfcn, dsp_outputfcn, . gui_layoutfcn, , . gui_callback, );if nargin & isstr(varargin1) gui_state.gui_callback = str2func(varargin1);endif nargout varargout1:nargout = gui_mainfcn(gui_state, varargin:);else gui_mainfcn(gui_state, varargin:);end% end initialization code - do not edit% - executes just before dsp is made visible.function dsp_openingfcn(hobject, eventdata, handles, varargin)% this function has no output args, see outputfcn.% hobject handle to figure% eventdata reserved - to be defined in a future version of matlab% handles structure with handles and user data (see guidata)% varargin command line arguments to dsp (see varargin)% choose default command line output for dsphandles.output = hobject;% update handles structureguidata(hobject, handles);% uiwait makes dsp wait for user response (see uiresume)% uiwait(handles.figure1);% - outputs from this function are returned to the command l