IIR滤波器语音去噪处理
iir滤波器实验报告
iir滤波器实验报告IIR滤波器实验报告引言：数字信号处理是现代通信、音频处理和图像处理等领域中不可或缺的技术。
滤波器作为数字信号处理的重要组成部分，被广泛应用于信号去噪、频率分析和信号重建等方面。
本实验旨在通过设计和实现一个IIR滤波器，探究其在信号处理中的应用和性能。
一、背景知识1.1 数字滤波器数字滤波器是一种能够改变信号频率特性的系统，可以通过去除或增强特定频率的成分来实现信号处理的目的。
根据其传递函数的特点，数字滤波器可以分为FIR（有限脉冲响应）和IIR（无限脉冲响应）滤波器。
1.2 IIR滤波器IIR滤波器是一种具有无限脉冲响应的滤波器，其传递函数中包含了反馈回路。
相比于FIR滤波器，IIR滤波器具有更窄的转换带宽和更陡峭的滚降特性，能够更好地逼近理想滤波器的频率响应。
二、实验目的本实验旨在通过设计和实现一个IIR滤波器，探究其在信号处理中的应用和性能。
具体实验目标如下：1. 理解IIR滤波器的原理和设计方法；2. 掌握IIR滤波器的设计过程和参数选择；3. 分析IIR滤波器在不同输入信号下的性能表现。
三、实验设计与实施3.1 IIR滤波器的设计在本实验中，我们选择了巴特沃斯滤波器作为IIR滤波器的设计模型。
巴特沃斯滤波器具有最平坦的幅频响应特性和最小的群延迟，适用于许多实际应用场景。
首先，我们需要确定滤波器的阶数和截止频率。
阶数决定了滤波器的复杂度和性能，而截止频率则决定了滤波器的频率响应特性。
根据实际需求和信号特性，我们选择了一个二阶巴特沃斯低通滤波器，截止频率为1kHz。
其次，根据巴特沃斯滤波器的设计公式，我们可以计算出滤波器的传递函数和巴特沃斯极点的位置。
通过极点的选择和配置，我们可以调整滤波器的频率响应和滚降特性。
3.2 IIR滤波器的实施根据设计得到的传递函数和极点位置，我们可以使用MATLAB等工具进行IIR滤波器的实施和验证。
具体步骤如下：1. 根据巴特沃斯滤波器的传递函数公式，计算出滤波器的系数；2. 使用MATLAB的filter函数，将待处理的信号输入滤波器，得到滤波后的输出信号；3. 对比输入和输出信号的频谱特性，分析滤波器的性能。
基于MATLAB的有噪声的语音信号处理的课程设计要点
基于MATLAB的有噪声的语音信号处理的课程设计要点一、设计背景随着科技的不断发展，语音信号处理愈发成为热门话题。
在语音数据中，常常会被噪声干扰，从而使得信号质量下降，影响了数据分析和处理的效果。
本课程设计旨在通过MATLAB来设计一套有噪声的语音信号处理方法，以提高对语音信号信噪比的分析和处理能力，为后续的语音处理研究奠定基础。
二、课程设计要点1. 语音信号的获取和预处理在本课程中，需要使用MATLAB语音处理工具箱中的audioread()函数获取.wav格式的语音信号，然后进行预处理操作，包括：•极化和采样：将语音信号从时间域转换到频域，并进行重采样处理，以适应后续处理操作的需求。
•去噪：根据信噪比的情况，选择合适的去噪算法对语音信号进行滤波，以减低信号的噪声干扰。
2. 基本的信号处理方法•频谱分析和频率域滤波：可以通过MATLAB处理语音信号的频域，进行谱分析、谱修复以及滤波的操作。
•时域滤波：应用IIR和FIR滤波器来消除噪声，提高信号质量。
•自适应滤波：通过模型建立和自适应滤波器设计，从语音信号中分离出噪声信号。
3. 压缩和解压缩•信号压缩：对语音信号进行压缩处理，以实现数据的高效管理和传输。
•信号解压缩：对压缩后的语音信号进行解压缩处理，还原原始的语音信号，以进行后续处理。
4. 语音识别•特征提取：通过分段处理，并进行特征提取，将信号的语音特征转换为相应的数字特征向量，为后续的语音识别做准备。
•语音识别：基于数字特征向量，采用各种识别算法，进行语音识别。
三、设计思路1.读入语音信号和噪声，可以通过audioread()函数和一些MATLAB工具箱实现。
同时，对输出语音信号进行噪声除去处理。
2.对语音信号进行频谱分析，并基于不同的SNR条件下，应用FIR和IIR滤波器对语音信号进行滤波处理。
进而利用多种去噪算法对含噪语音信号进行去噪处理。
3.对经过滤波处理的语音信号进行特征提取，并采用隐马尔可夫模型（HMM）对数字特征向量进行处理，进行不同说话人的识别。
iir数字滤波器处理实际案例
IIR数字滤波器处理实际案例I.概述数字信号处理作为一门重要的学科，其在工程领域中得到了广泛的应用。
数字滤波器作为数字信号处理的重要工具，常常用于对信号进行去噪、滤波等处理。
本文将以IIR数字滤波器处理实际案例为主题，探讨IIR数字滤波器的原理、应用以及实际案例分析。
II.IIR数字滤波器原理1. IIR数字滤波器概述IIR数字滤波器（Infinite Impulse Response）是一种常见的数字滤波器，其基本原理是根据输入信号的当前值和过去的输出值计算当前的输出值。
IIR数字滤波器具有反馈，可以实现很复杂的频率响应。
2. IIR数字滤波器结构IIR数字滤波器通常由系统函数和差分方程两部分组成。
系统函数是用来描述滤波器的频率响应特性，而差分方程则是描述滤波器的输入输出关系。
常见的IIR数字滤波器包括Butterworth、Chebyshev等。
III.IIR数字滤波器应用1. 语音信号处理在语音信号处理中，常常需要对信号进行降噪、滤波等处理。
IIR数字滤波器可以很好地满足这一需求，对语音信号进行有效处理。
2. 生物医学信号处理生物医学信号通常包含多种噪声和干扰，需要进行滤波处理以提取有效信息。
IIR数字滤波器在心电图、脑电图等生物医学信号处理中有着广泛的应用。
IV.IIR数字滤波器实际案例分析以一种生物医学信号处理为例，对IIR数字滤波器进行实际案例分析。
1.问题描述假设有一组心电图信号，该信号包含多种噪声和干扰，需要对其进行滤波处理，以提取有效的心电信号。
2.解决方案针对该问题，可以采用Butterworth低通滤波器进行处理。
利用Matlab等工具，设计并实现Butterworth低通滤波器，对心电图信号进行滤波处理。
3.实验结果经过Butterworth低通滤波器处理后，心电图信号的噪声和干扰得到了有效抑制，同时保留了有效的心电信号，达到了预期的滤波效果。
V.总结IIR数字滤波器作为数字信号处理领域中的重要工具，具有着广泛的应用前景。
MATLAB中的滤波器设计与应用指南
MATLAB中的滤波器设计与应用指南导言滤波器（Filter）是信号处理中必不可少的一部分，它可以用来改变信号的频率、相位或幅度特性。
在MATLAB中，有丰富的工具和函数可以用于滤波器设计和应用。
本文将深入探讨MATLAB中滤波器的设计原理、常用滤波器类型以及实际应用中的一些技巧。
一、滤波器基本原理滤波器的基本原理是根据输入信号的特性，通过去除或衰减不需要的频率成分，获得所需频率范围内信号的输出。
根据滤波器的特性，我们可以将其分为低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器。
低通滤波器（Low-pass filter）允许通过低于截止频率的信号成分，而衰减高于截止频率的信号成分。
这种滤波器常用于去除高频噪声，保留低频信号，例如音频信号的处理。
高通滤波器（High-pass filter）允许通过高于截止频率的信号成分，而衰减低于截止频率的信号成分。
这种滤波器常用于去除低频噪声，保留高频信号，例如图像边缘检测。
带通滤波器（Band-pass filter）允许通过两个截止频率之间的信号成分，而衰减低于和高于这个频率范围的信号成分。
这种滤波器常用于提取特定频率范围内的信号，例如心电图中的心跳信号。
带阻滤波器（Band-stop filter）允许通过低于和高于两个截止频率之间的信号成分，而衰减位于这个频率范围内的信号成分。
这种滤波器常用于去除特定频率范围内的信号，例如降噪。
二、MATLAB中的滤波器设计方法1. IIR滤波器设计IIR（Infinite Impulse Response）滤波器是一种常用的滤波器类型，其特点是具有无限长的冲激响应。
在MATLAB中，我们可以使用`butter`、`cheby1`、`cheby2`、`ellip`等函数进行IIR滤波器的设计。
以`butter`函数为例，其用法如下：```matlabfs = 1000; % 采样频率fc = 100; % 截止频率[b, a] = butter(4, fc/(fs/2), 'low'); % 设计4阶低通滤波器```上述代码中，`b`和`a`分别是滤波器的分子和分母系数，`4`是滤波器的阶数，`fc/(fs/2)`是归一化截止频率，`'low'`表示低通滤波器。
Matlab中的多种滤波器设计方法介绍
Matlab中的多种滤波器设计方法介绍引言滤波器是数字信号处理中常用的工具，它可以去除噪声、改善信号质量以及实现其他信号处理功能。
在Matlab中，有许多不同的滤波器设计方法可供选择。
本文将介绍一些常见的滤波器设计方法，并详细说明它们的原理和应用场景。
一、FIR滤波器设计1.1 理想低通滤波器设计理想低通滤波器是一种理论上的滤波器，它可以完全去除截止频率之上的频率分量。
在Matlab中，可以使用函数fir1来设计理想低通滤波器。
该函数需要指定滤波器阶数及截止频率，并返回滤波器的系数。
但是，由于理想低通滤波器是非因果、无限长的，因此在实际应用中很少使用。
1.2 窗函数法设计为了解决理想滤波器的限制，窗函数法设计了一种有限长、因果的线性相位FIR滤波器。
该方法利用窗函数对理想滤波器的频率响应进行加权，从而得到实际可用的滤波器。
在Matlab中，可以使用函数fir1来实现窗函数法设计。
1.3 Parks-McClellan算法设计Parks-McClellan算法是一种优化设计方法，它可以根据指定的频率响应要求，自动选择最优的滤波器系数。
在Matlab中，可以使用函数firpm来实现Parks-McClellan算法。
二、IIR滤波器设计2.1 Butterworth滤波器设计Butterworth滤波器是一种常用的IIR滤波器，它具有平坦的幅频响应，并且在通带和阻带之间有宽的过渡带。
在Matlab中，可以使用函数butter来设计Butterworth滤波器。
2.2 Chebyshev滤波器设计Chebyshev滤波器是一种具有较陡的滚降率的IIR滤波器，它在通带和阻带之间有一个相对较小的过渡带。
在Matlab中，可以使用函数cheby1和cheby2来设计Chebyshev滤波器。
2.3 Elliptic滤波器设计Elliptic滤波器是一种在通带和阻带上均具有较陡的滚降率的IIR滤波器，它相较于Chebyshev滤波器在通带和阻带上都具有更好的过渡特性。
iir公式
iir公式哎呀，说起“IIR 公式”，这可真是个让人又爱又恨的家伙！咱先来说说啥是 IIR 公式。
简单来讲，它就是在数字信号处理领域里的一个重要工具。
比如说，在音频处理中，它能帮我们对声音进行各种神奇的操作，像是滤波啦、降噪啦等等。
我记得有一次，我在学校的实验室里和几个学生一起做一个关于音频优化的小项目。
当时，我们就碰到了要用 IIR 公式来解决问题的情况。
那是一段充满杂音的音频，听起来就像一群蜜蜂在耳边嗡嗡乱撞。
我们一开始都有点懵，看着那些复杂的公式和参数，脑袋都大了几圈。
但是没办法呀，任务摆在那，总得硬着头皮上。
我们就一点点地分析，从公式的基本结构入手，弄清楚每个参数的含义和作用。
这过程可不容易，就像在黑暗中摸索，有时候感觉走对了，有时候又感觉走进了死胡同。
其中有个叫小明的同学，特别认真，拿着笔在纸上不停地写写画画，嘴里还念念有词。
我凑过去一看，好家伙，那纸上密密麻麻的全是他对公式的推导和思考。
经过一番努力，我们终于对 IIR 公式有了一些眉目。
然后开始根据实际的音频情况来调整参数。
这时候才发现，每一个小小的参数变化，都会对最终的音频效果产生巨大的影响。
就拿其中一个参数来说吧，稍微增大一点，音频的高频部分就被过度衰减了，声音变得闷闷的；稍微减小一点呢，杂音又去不干净。
那感觉，就像是在走钢丝，得小心翼翼地保持平衡。
经过无数次的尝试和调整，当我们终于听到那段清晰、干净的音频从扬声器里传出来的时候，那种成就感简直爆棚！每个人的脸上都洋溢着兴奋的笑容，就好像我们完成了一项超级伟大的任务。
回过头来想想，IIR 公式虽然复杂，但是只要我们有耐心，有决心，一步一个脚印地去琢磨，去实践，它也并不是那么难以攻克的。
在学习和运用 IIR 公式的过程中，我们不仅学到了知识和技能，更重要的是培养了自己解决问题的能力和团队合作的精神。
这就像人生中的很多难题一样，看起来吓人，只要我们勇敢面对，总能找到解决的办法。
所以啊，不管是面对 IIR 公式，还是其他的困难，咱们都别害怕，撸起袖子加油干，总有成功的那一刻！。
语音信号滤波去噪--使用双线性变换法设计的级联型椭圆滤波器.
语音信号滤波去噪——使用双线性变换法设计的级联型椭圆滤波器学生姓名：Su 指导老师：摘要本课程设计主要内容是利用双线性变换法设计一个级联型的椭圆IIR滤波器，对一段含噪语音信号进行滤波去噪处理并根据滤波前后的波形和频谱分析滤波性能。
本课程设计仿真平台为MATLAB7.0，开发工具是M语言编程。
首先在windows下用录音机工具录制一段语音信号，并人为加入一单频噪声，然后对信号进行频谱分析以确定所加噪声频率，并设计滤波器进行滤波去噪处理，最后比较滤波前后的波形和频谱并进行分析。
由分析结果可知，滤波器后的语音信号与原始信号基本一致，即设计的IIR滤波器能够去除信号中所加单频噪声，达到了设计目的。
关键词滤波去噪；IIR椭圆滤波器；双线性变换法；级联型；MATLAB1 引言信号处理是科学研究和工程技术许多领域都需要进行的一个重要环节，传统上对信号的处理大都采用模拟系统实现。
随着人们对信号处理要求的日益提高，以及模拟信号处理中一些不可克服的缺点，对信号的许多处理而采用数字的方法进行。
数字信号处理系统无论在性能、可靠性、体积、耗电量、成本等诸多方面都比模拟信号处理系统优越的多，使得许多以往采用模拟信号处理的系统越来越多地被数字处理系统所代替,数字信号处理技术在通信、语音、图像、自动控制、雷达、军事、航空航天、医疗和家用电器等众多领域得到了广泛的应用。
滤波器是一种用来消除干扰杂讯的器件，凡是可以使信号中特定的频率成分通过，而极大地衰减或抑制其他频率成分的装置或系统称之为滤波器。
在数字信号处理中，数字滤波器设计在电子工程、应用数学和计算机科学领域都是非常重要的内容。
设计滤波器的方法有多种，在各种滤波器中，椭圆滤波器相比其他类型的滤波器，在阶数相同的条件下有着最小的通带和阻带波动，它在通带和阻带的波动相同。
本课程设计主要解决在含噪情况下对语音信号的滤波去噪处理，处理时采用的是利用双线性变换法设计的级联型的椭圆IIR滤波器。
基于MATLAB语音信号处理去噪毕业设计(含源文件)
在Matlab平台上实现对语音信号的去噪研究和仿真摘要语音信号在数字信号处理中占有极其重要的地位，因此选择通过对语音信号的研究来巩固和掌握数字信号处理的基本能力十分具有代表性。
对数字信号处理离不开滤波器，因此滤波器的设计在信号处理中占有极其重要的地位。
而MATLAB软件工具箱提供了对各种数字滤波器的设计。
本论文“在MATLAB平台上实现对语音信号的去噪研究与仿真”综合运用了数字信号处理的各种基本知识，进而对不带噪语音信号进行谱分析以及带噪语音信号进行谱分析和滤波处理。
通过理论推导得出相应的结论，再通过利用MATLAB作为编程工具来进行计算机实现比价已验证推导出来的结论。
在设计过程中，通过设计FIR数字滤波器和IIR数字滤波器来完成滤波处理。
在设计过程中，运用了MATLAB对整个设计中的图形的绘制和一些数据的计算以及仿真。
关键字滤波器；MATLAB；仿真；滤波Speech signle denoising and simulation inMATLAB platformABSTRACTDigital signal processing can not be separated from the filter, the filter design occupies an extremely important role in signal processing. The MATLAB software toolbox provides a variety of digital filter design. The subject of the use of basic knowledge of digital signal processing, speech signal and the noisy speech signal specctral snalysis and filtering,By the theoretical derivation of the corresponding conclusions, then to the computer through the use of MATLAB as a programming tool To achieve parity to verify the conclusions derived. In the design process, using the windoow function design FIR digital filter,IIR digital filter using cut design than Chebyshev, Butterworth and bilinear variation method. In the design process,the use of computer and simulation of MATLAB the entire design, graphics rendering,and some date.Key words filter；MATLAB；simulation；filtering目录摘要 (I)ABSTRACT (II)第1章前言 (1)1.1 研究的意义 (1)1.2 国内外研究现状 (1)1.3 研究的内容 (2)第2章语音信号去噪方法的研究 (4)2.2 去噪的原理 (4)2.2.1 采样定理 (4)2.2.2 采样频率 (5)2.2 去噪的方法 (5)FIR滤波器基本结构： (7)IIR数字滤波器的设计 (8)第3章滤波器的设计及实现 (10)3.1数字滤波器设计的基本原理 (10)3.3 IIR数字滤波器的设计及实现 (13)第四章去噪及仿真的研究 (16)4.1 语音文件在MATLAB平台上的录入与打开 (16)4.2 原始语音信号频谱分析及仿真 (16)4.3 加噪语音信号频谱分析及仿真 (20)(1)正弦波信号加入原始语音信号 (20)4.4 去噪及仿真 (23)4.5 结合去噪后的频谱图对比两种方式滤波的优缺点 (25)总结 (26)致谢 ................................................................................................................... 错误!未定义书签。
MATLAB对语音信号加随机噪声及去噪程序
subplot(2,2,3);plot(y_z);
title('滤波前信号的波形')
subplot(2,2,4);plot(x);
title('滤波后信号的波形')
%sound(x,fs,bits)%回放滤波后的音频
设计滤波器：
器常用的方法有：脉冲响应不变法和双线性变换法。
xlabel('时间轴')
ylabel('幅值A')
subplot(2,1,2);
plot(f,abs(y_zp(1:n/2)));%加噪语音信号的频谱图
title('加噪语音信号频谱图');
xlabel('频率Hz');
ylabel('频率幅值');
对加噪的语音信号进行去噪程序如下：
fp=1500;fc=1700;As=100;Ap=1;
%sound(y_z,fs)
%对加噪后的语音信号进行分析
n=length(y);%选取变换的点数
y_zp=fft(y_z,n);%对n点进行傅里叶变换到频域
f=fs*(0:n/2-1)/n;%对应点的频率
figure(2)
subplot(2,1,1);
plot(y_z);%加噪语音信号的时域波形图
title('加噪语音信号时域波形');
figure(3);
freqz(b,1);
（此前为低通滤波器设计阶段）——接下来为去除噪声信号的程序——
x=fftfilt(b,y_z);
X=fft(x,n);
figure(4);
iir滤波参数
iir滤波参数
摘要：
1.IIR 滤波器的概述
2.IIR 滤波器的参数
3.如何选择IIR 滤波器的参数
4.IIR 滤波器的应用
正文：
一、IIR 滤波器的概述
IIR（无限脉冲响应）滤波器是一种数字滤波器，其结构简单且计算复杂度较低。
它广泛应用于各种信号处理系统中，如音频处理、图像处理等。
IIR 滤波器根据其参数的不同，可以实现低通、高通、带通和带阻等不同类型的滤波效果。
二、IIR 滤波器的参数
IIR 滤波器的主要参数包括以下三个：
1.滤波器类型：根据滤波器的用途和需求，可以选择不同类型的IIR 滤波器，如低通、高通、带通和带阻滤波器。
2.滤波器阶数：滤波器的阶数决定了滤波器的复杂度和滤波效果。
一般来说，滤波器的阶数越高，滤波效果越好，但计算复杂度也越大。
3.滤波器的截止频率：滤波器的截止频率决定了滤波器对信号的处理范围。
在音频处理中，我们通常选择48kHz 或96kHz 的截止频率。
三、如何选择IIR 滤波器的参数
在选择IIR 滤波器的参数时，需要根据实际应用的需求来选择。
例如，在音频处理中，我们需要选择合适的滤波器类型和阶数，以达到最佳的音频处理效果。
同时，我们还需要考虑滤波器的实时性和计算复杂度，以确保滤波器的性能。
四、IIR 滤波器的应用
IIR 滤波器广泛应用于各种信号处理系统中，如音频处理、图像处理等。
例如，在音频处理中，我们可以使用IIR 滤波器来实现音频的降噪、均衡和混响消除等功能。
数字信号处理课程设计报告--基于MATLAB的语音去噪处理
数字信号处理课程设计报告--基于MATLAB的语音去噪处理《数字信号处理》课程设计报告基于MATLAB的语音去噪处理专业: 通信工程班级: 通信1101班组次: 第7组姓名及学号: 胡政权(2011013825) 姓名及学号: 潘爽(2011013836)第1页组员承担任务负责程序的编写，并检验程序是否错误，利用课余时间去图书馆或上网查阅课题相关资料，深入理解课题含义及设计要求，注意材料收集胡政权与整理，对课程设计要求进行最后审核。
负责课程设计实验MATLAB仿真对实验结果进行分析，上网查阅材料对实验发表自己看法同时对实验要求进行扩展。
对论文进行抒写，排版潘爽使实验课程设计更加完善。
指导教师评价意见第2页基于MATLAB的语音去噪处理1、设计目的(1)巩固所学的数字信号处理理论知识，理解信号的采集、处理、加噪、去噪过程; (2)综合运用专业及基础知识，解决实际工程技术问题的能力; (3)学习资料的收集与整理，学会撰写课程设计报告。
2、设计任务(1)语音信号的录制。
(2)在MATLAB平台上读入语音信号。
(3)绘制频谱图并回放原始语音信号。
(4)利用MATLAB编程加入一段正弦波噪音，设计滤波器去噪。
(5)利用MATLAB 编程加入一段随机噪音信号，设计FIR和IIR滤波器去噪，并分别绘制频谱图、回放语音信号。
(6)通过仿真后的图像以及对语音信号的回放，对比两种去噪方式的优缺点。
其大概流程框图可如下表示:(图2-1)图2-1 课程设计的流程第3页3、设计原理3.1 去噪原理3.1.1 采样定理在进行模拟/数字信号的转换过程中，当采样频率fs.max大于信号中，最高频率fmax的2倍时，即:fs.max>=2fmax,则采样之后的数字信号完整地保留了原始信号中的信息，一般实际应用中保证采样频率为信号最高频率的5,10倍;采样定理又称奈奎斯特定理。
1924年奈奎斯特(Nyquist)就推导出在理想低通信道的最高大码元传输速率的公式: 理想低通信道的最高大码元传输速率=2W*log2 N (其中W是理想低通信道的带宽,N是电平强度)为什么把采样频率设为8kHz?在数字通信中，根据采样定理, 最小采样频率为语音信号最高频率的2倍频带为F的连续信号 f(t)可用一系列离散的采样值f(t1),f(t1?Δt)，f(t1?2Δt)，...来表示,只要这些采样点的时间间隔Δt?1/2F，便可根据各采样值完全恢复原来的信号f(t)。
IIR数字滤波器的设计及信号消噪处理
IIR数字滤波器的设计及信号消噪处理摘要数字滤波技术是数字信号处理中的一个重要环节，滤波器的设计则是信号处理的核心问题之一。
数字滤波器根据其冲击响应函数的时域特性可分为两种，即无限长冲击响应(IIR)数字滤波器和有限长冲击响应(FIR)数字滤波器。
本文提出了数字滤波器特点以及IIR和FIR滤波器的区别，阐述了IIR滤波器的原理，设计了几种数字IIR滤波器并用MATLAB进行仿真。
通过设定合理的频带变换参数，保证了该滤波器的稳定性。
最后用巴特沃斯滤波器对加噪信号进行消噪，对消噪信号与原信号进行对比分析。
关键词：IIR数字滤波器；MATLAB；消噪信号AbstractDigital filtering technology is an important part of the digital signal processing, filter design is one of the core issues of signal processing. The time domain characteristics of the digital filter according to the impulse response function can be divided into two types, i.e. infinite length impulse response (IIR) digital filter and a finite length impulse Response (FIR) digital filter.this paper puts forward digital filter characteristic and of IIR and expounds the difference between IIR and FIR filter ,the principle of filter, design some kind of digital IIR filter which use MATLAB to simulate.Finally use Butterworth filter to deal with the single which adding noise,analyse the denoised signal and compare with the original signal. Keywords: IIR filter；MATLAB；denoised signal1课题背景随着信息时代和数字世界的到来，数字信号处理己成为当今一门极其重要的学科和技术领域，数字信号处理在通信、语音、图像、自动控制、医疗和家用电器等众多领域得到了广泛的应用。
IIR滤波器的原理及应用
IIR滤波器的原理及应用概述IIR滤波器是一种数字滤波器，它采用无限脉冲响应（IIR）的方法来实现信号的滤波。
相较于有限脉冲响应（FIR）滤波器，IIR滤波器具有更低的计算复杂度和更窄的滤波器设计带宽。
原理IIR滤波器的原理基于离散时间系统理论。
它通过对输入信号进行加权求和，利用系统内部的差分方程对信号进行滤波处理。
IIR滤波器的特点是反馈，这使得滤波器具有记忆性能，可以对过去的输入信号进行反馈操作。
IIR滤波器的分类IIR滤波器可以分为低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器等几种类型。
它们根据设计要求和应用场景的不同，选择不同的滤波特性。
低通滤波器低通滤波器是一种将频率高于截止频率的信号部分削弱的滤波器。
它通常用于去除信号中的高频噪音，保留低频信号。
高通滤波器高通滤波器是一种将频率低于截止频率的信号部分削弱的滤波器。
它常用于去除信号中的低频噪音，保留高频信号。
带通滤波器带通滤波器是一种只允许特定频率范围信号通过的滤波器。
它通常用于选择性地增强或削弱一定频率范围内的信号。
带阻滤波器带阻滤波器是一种只允许特定频率范围外的信号通过的滤波器。
它通常用于削弱某些频率范围的信号。
IIR滤波器的应用IIR滤波器在数字信号处理中有广泛的应用，以下列举了一些常见的应用场景：1.音频处理：在音频处理中，IIR滤波器常用于均衡器、音效处理、降噪和回声消除等功能。
2.图像处理：在图像处理中，IIR滤波器常用于图像增强、平滑和边缘检测等操作。
3.通信系统：在通信系统中，IIR滤波器常用于调制解调、时钟恢复和反馈控制等模块。
4.生物医学信号处理：生物医学信号如心电图、脑电图等常使用IIR滤波器进行滤波去噪。
5.控制系统：在控制系统中，IIR滤波器可用于滤除噪声和非期望信号，提高系统的稳定性和性能。
IIR滤波器的设计方法IIR滤波器的设计方法有多种，如脉冲响应法、抽样保持法和频率变换法等。
下面简要介绍两种常用的设计方法：脉冲响应法脉冲响应法是一种通过定义滤波器的频率响应来设计IIR滤波器的方法。
基于MATLAB的IIR滤波器的设计和应用(信号去噪)
数字信号处理课程设计报告书课题名称基于MATLAB 的IIR 滤波器的设计及应用（信号去噪）姓 名 学 号院、系、部 电气工程系 专 业 电子信息工程 指导教师2013年 6 月28日※※※※※※※※※ ※※※※ ※※ ※※※※※※※※※2010级数字信号处理 课程设计基于MATLAB 的IIR 滤波器的设计及应用（信号去噪）一、实验目的1．学会MATLAB 的使用，掌握MATLAB 的程序设计方法。
2．掌握数字信号处理的基本概念、基本理论和基本方法。
3. 在MATLAB 环境下产生噪声信号。
4．掌握MATLAB 设计IIR 数字滤波器的方法。
5．学会用MATLAB 对信号进行分析和处理。
二、实验原理数字滤波器的设计：巴特沃斯(Butterworth)滤波器的幅度平方函数用下式表示： ()Nc j H 2211⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛ΩΩ+=Ω∂ (2.1)式中，N 为滤波器的阶数，幅度下降的速度与N 有关，N 越大，通带越平坦，过渡带越窄，总的频响特性与理想低通滤波器的误差越小。
切比雪夫(Chebyshev)滤波器的幅频特性在通带或者阻带有等波纹特性，可以提高选择性，其幅度平方函数用下式表示：()⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛ΩΩ+=Ω∂PN C j H 22211ε (2.2) 式中，ε为小于1的正数，表示通带幅度波动的程度，ε越大，波动幅度也越大，Ωp 称为通带截止频率。
椭圆(Ellipse)滤波器的通带和阻带呈现等波纹幅频特性时，通带和阻带波纹幅度越小，过渡带就越宽。
所以椭圆滤波器的阶数由通带边界频率、阻带边界频率、通带边界衰减、阻带边界衰减共同决定。
三、主要实验仪器及材料微型计算机、MATLAB6.5教学版四、实验内容1．噪声信号的频谱分析。
2．设计数字滤波器和画出频率响应：低通滤波器性能指标，fp=1000Hz ，fs=1800 Hz ， As=100dB ，Ap=1dB ； 在MATLAB 中，可以利用函数butte 、cheby1和ellip 设计IIR 滤波器；最后，利用MATLAB 中的函数freqz 画出各滤波器的频率响应。
语音信号谱分析及去噪处理
实验三：语音信号谱分析及去噪处理1、实验目的（1）通过对实际采集的语音信号进行分析和处理，获得数字信号处理实际应用的认识。
（2）掌握数字信号谱分析的知识。
（3）掌握数字滤波器设计的知识，并通过对语音信号的去噪处理，获得数字滤波器实际应用的知识。
2、实验内容（1）用麦克风自行采集两段语音信号[高频噪声、人声+高频噪声]（.wav格式）。
（2）通过Matlab读入采集信号，观察其采样频率，并绘图采样信号。
（3）通过Matlab对语音信号进行谱分析，分析出噪声的频带。
（4）设计一滤波器，对叠加入噪声的语音信号进行去噪处理。
绘图并发声去噪后的信号。
3、实验步骤（1）利用麦克风采集一段5s以内的语音信号。
利用格式工厂软件对语音信号进行预处理。
通常语音信号为单声道，采样频率为8000Hz，语音信号为.wav格式。
（2）通过Matlab读入语音信号及其采样频率（使用Matlab库函数wavread），在Matlab软件的workspace工作平台上观察读入的语音信号，在Matlab中，对入的语音信号为一维矩阵。
应注意，库函数wavread自动将语音信号幅度归一化[-1,1]区间范围。
使用Matlab库函数plot 绘图语音信号，并使用库函数sound发音语音信号。
（3）分析噪声的频谱。
在这里进行谱分析的目的，是了解噪声信号的频谱特性，为去噪滤波器的技术指标提供依据。
（4）通过Matlab对语音信号进行谱分析。
应注意，对信号进行谱分析，在实验一中已经详细介绍过。
在这里进行谱分析的目的，是了解本段语音信号的频谱特性，为去噪滤波器的技术指标提供依据。
（5）根据语音信号及噪声信号的频谱特性，自行设计一滤波器，对叠加入噪声的语音信号进行去噪处理。
最后绘图并发声去噪后的信号。
应注意，数字滤波器的实际应考虑实际需求，合理制定滤波器的技术指标。
4、实验原理用麦克风采集一段语音信号，绘制波形并观察其频谱，添加一段随机信号，给定相应的滤波器指标，用脉冲响应不变法设计的一个满足指标的巴特沃斯IIR滤波器，对该语音信号进行滤波去噪处理，比较滤波前后的波形和频谱并进行分析。
iir数字滤波器实验报告
iir数字滤波器实验报告IIR数字滤波器实验报告引言：数字滤波器是数字信号处理中重要的组成部分，它可以对信号进行滤波和去噪，提取出我们所需要的信息。
在本次实验中，我们将重点研究和实验IIR数字滤波器的性能和应用。
一、IIR数字滤波器的原理IIR（Infinite Impulse Response）数字滤波器是一种递归滤波器，它的输出不仅与当前输入有关，还与之前的输入和输出有关。
IIR滤波器的结构可以由巴特沃斯、切比雪夫等滤波器设计方法得到。
与FIR（Finite Impulse Response）数字滤波器相比，IIR滤波器具有更低的计算复杂度和更好的频率响应特性。
二、IIR数字滤波器的设计在本次实验中，我们选择了巴特沃斯滤波器作为IIR滤波器的设计方法。
巴特沃斯滤波器是一种理想的低通滤波器，具有平坦的通带和陡峭的阻带。
通过选择不同的阶数和截止频率，我们可以得到不同性能的滤波器。
三、IIR数字滤波器的性能评估为了评估IIR数字滤波器的性能，我们进行了一系列实验。
首先，我们使用MATLAB软件进行了滤波器的设计和模拟。
通过绘制滤波器的频率响应曲线和幅度响应曲线，我们可以直观地了解滤波器的性能。
其次，我们使用真实的信号进行了滤波实验。
通过对比滤波前后信号的波形和频谱图，我们可以评估滤波器的去噪和频率特性。
四、IIR数字滤波器的应用IIR数字滤波器在实际应用中具有广泛的用途。
例如，语音信号处理中常用的降噪算法就是基于IIR滤波器的。
此外，IIR滤波器还可以用于信号增强、图像处理等领域。
通过调整滤波器的参数，我们可以实现不同的滤波效果，满足不同应用场景的需求。
五、实验结果与讨论在本次实验中，我们设计了一个二阶巴特沃斯低通滤波器，截止频率为1kHz。
通过MATLAB软件模拟和实际信号滤波实验，我们得到了滤波前后信号的波形和频谱图。
实验结果表明，滤波器能够有效地去除高频噪声，并保留低频信号的主要成分。
同时，滤波器的频率响应也符合设计要求，具有良好的通带和阻带特性。
数字信号处理中滤波器设计的使用教程
数字信号处理中滤波器设计的使用教程数字信号处理（DSP）是一门广泛应用于通信、音频、图像、雷达等领域的技术。
滤波是其中一种常见的操作，用于去除或改变信号中的某些成分。
本文将介绍数字信号处理中滤波器的设计与使用方法。
一、滤波器概述滤波器是数字信号处理中的重要组成部分，它通过改变信号的频谱来实现信号的特定处理目标。
常见的滤波器类型包括低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器。
低通滤波器（Low-pass Filter）用于去除高频噪声并保留低频成分，适用于信号平滑处理。
高通滤波器（High-pass Filter）则相反，保留高频成分并去除低频部分，常用于去除直流偏移和低频噪声。
带通滤波器（Band-pass Filter）通过保留一定范围的频率成分来滤除其他频率的信号，常用于信号频带选择和精确查找特定频率。
带阻滤波器（Band-stop Filter）则是保留某一范围的频率成分并去除其他频率，常用于消除干扰信号或特定频率的噪声。
二、滤波器设计方法滤波器的设计目标是根据具体需求确定滤波器类型，并设计出相应的滤波器参数。
下面将介绍两种常见的设计方法。
1. IIR滤波器设计无限脉冲响应（IIR）滤波器根据系统的差分方程来设计，具有较为复杂的频率响应。
常见的IIR滤波器设计方法包括巴特沃斯（Butterworth）滤波器、切比雪夫（Chebyshev）滤波器和椭圆（Elliptic）滤波器。
（1）巴特沃斯滤波器是一种常见的IIR滤波器，具有近似的平坦频率响应和宽的过渡带宽度。
滤波器的设计包括选择滤波器阶数、截止频率和滤波器类型等参数。
（2）切比雪夫滤波器是一种IIR滤波器，除了具有平坦的频率响应外，还可实现更陡峭的过渡带。
切比雪夫滤波器的设计包括选择滤波器阶数、截止频率、过渡带宽度和纹波等参数。
（3）椭圆滤波器是一种IIR滤波器，具有最陡峭的过渡带和最小的滤波器阶数。
椭圆滤波器的设计包括选择滤波器阶数、截止频率、过渡带宽度、纹波和阻带衰减等参数。
FIR--IIR--时域滤波滤除高频噪声
数字信号处理综合实验报告题目：FIR--IIR--时域滤波滤除高频噪声*名：***学号：***********年级：2014级专业：电子信息工程时间：2016年12月25日摘要数字滤波器是一种用来过滤时间离散信号的数字系统，通过对抽样数据进行数学处理来达到频域滤波的目的。
根据其单位冲激响应函数的时域特性可分为两类：无限冲激响应（IIR）滤波器和有限冲激响应（FIR）滤波器。
IIR滤波器的首要优点是可在相同阶数时取得更好的滤波效果。
但是IIR滤波器设计方法的一个缺点是无法控制滤波器的相位特性。
与IIR滤波器相比，FIR的实现是非递归的，总是稳定的；更重要的是，FIR滤波器在满足幅频响应要求的同时，可以获得严格的线性相位特性。
因此，它在高保真的信号处理，如数字音频、图像处理、数据传输、生物医学等领域得到广泛应用。
本次课程设计根据信号的特性，在时域上设计滑动平均滤波器，在频域上分别设计FIR和IIR数字滤波器，对采集的音乐信号进行滤波去噪处理，并绘制出处理前后的时域波形图和频谱图。
最后根据处理前后的图形和音乐回放来分析滤波去噪的效果。
关键词：滤波去噪滑动平均滤波器FIR滤波器IIR滤波器MATLAB GUI目录摘要 (1)一、设计基本原理 (6)（一）MATLAB软件设计平台简介 (6)（二）FIR滤波器设计的基本原理 (7)1.2.1数字滤波器的概念 (7)1.2.2 IIR和FIR滤波器 (8)1.2.3设计IIR数字滤波器的基本思想 (8)1.2.3.1巴特沃思低通数字滤波器 (9)1.2.3.2巴特沃思高通数字滤波器 (9)1.2.3.3巴特沃思带通数字滤波器 (10)1.2.4设计FIR滤波器的基本思想 (10)1.2.4.1 凯泽窗低通滤波器 (11)（三）语音信号的采样理论依据 (11)1．采样频率 (11)2．采样位数 (11)3．采样定理 (12)二、语音信号去噪实现框图 (13)三、语音信号去噪的详细设计 (14)3.1 语音信号的采集 (14)3.2 加噪语音信号的频谱分析 (16)3.3 语音信号的滤波去噪 (19)3.3.1 FIR数字滤波器的滤波效果 (19)3.3.2 IIR数字滤波器的滤波效果 (22)总结 (25)参考文献................................................................................................................ 错误!未定义书签。
iir滤波器 参数
iir滤波器参数IIR滤波器——数字信号处理的利器引言：在数字信号处理中，滤波器是一种重要的工具，用于对信号进行频率选择和信号去噪。
IIR滤波器（Infinite Impulse Response）是一种常见的数字滤波器，具有广泛的应用。
本文将介绍IIR滤波器的参数、原理以及在信号处理中的应用。
一、IIR滤波器的参数1. 极点和零点：IIR滤波器的频率特性由极点和零点决定。
极点是滤波器的频率响应函数的根，而零点是使得频率响应函数为零的点。
这些参数决定了IIR滤波器的频率选择特性。
2. 阶数：IIR滤波器的阶数指的是滤波器的级数，也即滤波器中延迟元件的数量。
阶数越高，滤波器的频率选择特性越陡峭。
3. 通带和阻带：IIR滤波器可以实现不同的频率选择特性，其中通带是指滤波器允许信号通过的频率范围，而阻带是指滤波器对信号进行抑制的频率范围。
二、IIR滤波器的原理IIR滤波器基于差分方程的递归结构，它通过将输出信号与输入信号的线性组合作为反馈输入，并利用该反馈实现滤波器的功能。
IIR滤波器的差分方程可以表示为：y[n] = b0*x[n] + b1*x[n-1] + ... + bn*x[n-n] - a1*y[n-1] - ... - am*y[n-m]其中，x[n]表示输入信号，y[n]表示输出信号，b0、b1、...、bn 和a1、...、am是滤波器的系数。
IIR滤波器的特点是具有无限冲激响应，因此可以实现对信号的无限持续时间的响应。
这使得IIR滤波器在实际应用中具有较好的性能。
三、IIR滤波器在信号处理中的应用1. 语音信号处理：IIR滤波器可以应用于语音信号的去噪和音频增强。
通过选择合适的频率特性和阶数，可以实现对语音信号的有效滤波，提高语音信号的质量和清晰度。
2. 图像处理：IIR滤波器在图像处理中的应用主要包括图像去噪和边缘检测。
通过选择合适的频率特性和阶数，可以实现对图像的平滑和锐化处理，提高图像的质量和细节。
fir、iir数字滤波器的设计与实现
一、概述数字滤波器是数字信号处理中的重要部分，它可以对数字信号进行滤波、去噪、平滑等处理，广泛应用于通信、音频处理、图像处理等领域。
在数字滤波器中，fir和iir是两种常见的结构，它们各自具有不同的特点和适用场景。
本文将围绕fir和iir数字滤波器的设计与实现展开讨论，介绍它们的原理、设计方法和实际应用。
二、fir数字滤波器的设计与实现1. fir数字滤波器的原理fir数字滤波器是一种有限冲激响应滤波器，它的输出仅依赖于输入信号的有限个先前值。
fir数字滤波器的传递函数可以表示为：H(z) = b0 + b1 * z^(-1) + b2 * z^(-2) + ... + bn * z^(-n)其中，b0、b1、...、bn为滤波器的系数，n为滤波器的阶数。
fir数字滤波器的特点是稳定性好、易于设计、相位线性等。
2. fir数字滤波器的设计方法fir数字滤波器的设计通常采用频率采样法、窗函数法、最小均方误差法等。
其中，频率采样法是一种常用的设计方法，它可以通过指定频率响应的要求来确定fir数字滤波器的系数，然后利用离散傅立叶变换将频率响应转换为时域的脉冲响应。
3. fir数字滤波器的实现fir数字滤波器的实现通常采用直接型、级联型、并行型等结构。
其中，直接型fir数字滤波器是最简单的实现方式，它直接利用fir数字滤波器的时域脉冲响应进行卷积计算。
另外，还可以利用快速傅立叶变换等算法加速fir数字滤波器的实现。
三、iir数字滤波器的设计与实现1. iir数字滤波器的原理iir数字滤波器是一种无限冲激响应滤波器，它的输出不仅依赖于输入信号的有限个先前值，还依赖于输出信号的先前值。
iir数字滤波器的传递函数可以表示为：H(z) = (b0 + b1 * z^(-1) + b2 * z^(-2) + ... + bn * z^(-n)) / (1 +a1 * z^(-1) + a2 * z^(-2) + ... + am * z^(-m))其中，b0、b1、...、bn为前向系数，a1、a2、...、am为反馈系数，n为前向路径的阶数，m为反馈路径的阶数。
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课程设计(论文)题目基于IIR数字滤波器的有噪语音信号的处理课程设计（论文）任务书学院：电气工程学院题目：基于IIR数字滤波器的有噪语音信号的处理起止时间：2016年10月25日至16年11月20日学生姓名：专业班级：指导教师：教研室主任：院长：2016年11 月20 日摘要：滤波器设计在数字信号处理中占有极其重要的地位，IIR滤波器是滤波器设计的重要组成部分。
课题基于MATLAB有噪音语音信号处理的设计与实现，综合运用数字信号处理的理论知识对加噪声语音信号进行时域，频域分析和滤波。
通过理论推导得出相应结论，再利用MATLAB 作为编程工具进行计算机实现。
在设计实现的过程中，用巴特沃斯、切比雪夫和双线性变法设计IIR数字滤波器，并利用MATLAB 作为辅助工具完成设计中的计算与图形的绘制。
通过对对所设计滤波器的仿真和频率特性分析，可知利用MATLAB信号处理工具处理工具箱可以有效快捷地设计IIR数字滤波器，结果的各项性能指标均达到指定要求。
关键词：MATLAB；IIR滤波器；有噪音语音信号Abstract: filter design plays an important role in digital signal processing, IIR filter is an important part of the filter design. Research based on MATLAB design and implementation of the noise processing of speech signal, the theory of knowledge ofthe integrated use of digital signal processing in time domain of speech signal plus noise, frequency domain analysis and filtering. Through theoretical derivation corresponding conclusion using MATLAB as a programming tool for computer implementation. In the design process, with Butterworth, Chebyshev and bilinear method of IIR digital filter design, and use MATLAB as a tool Complete the drawing calculation and graphic design. Through the simulation and frequency characteristic analysis on the design of filter, MATLAB signal processing tools processing toolbox can effectively and quickly design IIR digital filter based on the results of the performance indicators to meet the specified requirements.Keywords: MATLAB; IIR filter; noisy speech signal目录1. 绪论 (1)2. 基于滤波器的语音信号的处理 (1)2.1语音信号的采样理论依据 (2)2.1.1采样频率 (2)2.1.2采样位数 (2)2.1.3采样定理 (2)2.2语音信号的采集 (3)3. 滤波器的设计 (3)3.1数字滤波器概述 (3)3.2模拟滤波器概述 (3)3.3IIR滤波器概述 (4)3.4IIR滤波器设计 (4)3.5用滤波器对加噪语音信号进行滤波 (7)4. 仿真及结果分析 (8)4.1语音信号的时频分析 (8)4.2加噪后的语音信号及其频谱分析 (10)4.3验证所设计的滤波器 (11)4.4比较滤波前后语音信号的波形及频谱 (14)4.5IIR滤波器处理结果的分析 (17)5. 课题结论 (14)6. 参考文献 (16)7. 辞 (17)8. 附录 (18)附录1：IIR数字滤波器的主要程序 (18)附录2：比较滤波前后语音信号的波形及频谱 (19)1. 绪论数字滤波器，是数字信号处理中及其重要的一部分。
随着信息时代和数字技术的发展，受到人们越来越多的重视。
数字滤波器可以通过数值运算实现滤波，所以数字滤波器处理精度高、稳定、体积小、重量轻、灵活不存在阻抗匹配问题，可以实现模拟滤波器无法实现的特殊功能。
IIR滤波器采用递归型结构，即结构上带有反馈环路。
IIR滤波器运算结构通常由延时、乘以系数和相加等基本运算组成，可以组合成直接型、正准型、级联型、并联型四种结构形式，都具有反馈回路。
同时，IIR数字滤波器在设计上可以借助成熟的模拟滤波器的成果，如巴特沃斯、契比雪夫和椭圆滤波器等，有现成的设计数据或图表可查，在设计一个IIR数字滤波器时，我们根据指标先写出模拟滤波器的公式，然后通过一定的变换，将模拟滤波器的公式转换成数字滤波器的公式。
本设计研究的主要容中是先进行语音信号的采集，然后对语音信号进行频谱分析，再利用IIR两种滤波器对语音信号进行过滤和频谱分析，画出滤波之后的频谱图与时域波形，并对信号滤波前后进行分析比较，分析信号的变化，得出滤波性能。
2. 基于滤波器的语音信号的处理选择一个语音信号作为分析的对象，或录制一段语音信号，对其进行频谱分析；利用MATLAB中的随机函数产生噪声加入到语音信号中，模仿语音信号被污染，并对其进行频谱分析；设计IIR数字滤波器，并对被噪声污染的语音信号进行滤波，分析滤波后信号的时域和频域特征，最后回放语音信号。
2.1语音信号的采样理论依据2.1.1采样频率采样频率是指计算机每秒钟采集多少个声音样本，是描述声音文件的音质、音调，衡量声卡、声音文件的质量标准。
采样频率越高，即采样的间隔时间越短，则在单位时间计算机得到的声音样本数据就越多，对声音波形的表示也越精确。
采样频率与声音频率之间有一定的关系，根据奎斯特理论，只有采样频率高于声音信号最高频率的两倍时，才能把数字信号表示的声音还原成为原来的声音。
这就是说采样频率是衡量声卡采集、记录和还原声音文件的质量标准。
2.1.2采样位数采样位数即采样值或取样值，用来衡量声音波动变化的参数，是指声卡在采集和播放声音文件时所使用数字声音信号的二进制位数。
采样频率是指录音设备在一秒钟对声音信号的采样次数，采样频率越高声音的还原就越真实越自然。
采样位数和采样率对于音频接口来说是最为重要的两个指标，也是选择音频接口的两个重要标准。
无论采样频率如何，理论上来说采样的位数决定了音频数据最大的力度围。
每增加一个采样位数相当于力度围增加了6dB。
采样位数越多则捕捉到的信号越精确。
对于采样率来说你可以想象它类似于一个照相机，44.1kHz意味着音频流进入计算机时计算机每秒会对其拍照达441000次。
显然采样率越高，计算机摄取的图片越多，对于原始音频的还原也越加精确。
2.1.3采样定理在进行模拟/数字信号的转换过程中，当采样频率fs.max大于信号中，最高频率fmax的2倍时，即：fs.max>=2fmax,则采样之后的数字信号完整地保留了原始信号中的信息，一般实际应用中保证采样频率为信号最高频率的5～10倍；采样定理又称奈奎斯特定理。
1924年奈奎斯特(Nyquist)就推导出在理想低通信道的最高大码元传输速率的公式:理想低通信道的最高大码元传输速率=2W*log2 N (其中W是理想低通信道的带宽,N是电平强度)2.2语音信号的采集利用WINDOWS 操作系统可以进行数字信号的采集。
将话筒输入计算机的语音输入插口上,启动录音机。
按下录音按钮,接着对话筒说话“语音信号处理”,说完后停止录音,屏幕左侧将显示所录声音的长度。
点击放音按钮,可以实现所录音的重现。
以文件名“speech”保存入g :\ MATLAB \ work 中。
可以看到,文件存储器的后缀默认为. wav ,这是WINDOWS 操作系统规定的声音文件存的标准。
3. 滤波器的设计3.1数字滤波器概述数字滤波器的实现有两个关键步骤：一个从数字域到模拟域间的变换，这个变换实现了数字滤波器技术指标到模拟滤波器技术指标的转换，同样也实现了模拟滤波器系统函数到数字滤波器系统函数的转换；另一个是从模拟滤波器技术指标到满足该指标的模拟滤波器的设计。
3.2模拟滤波器概述用模拟—数字变换法设计IIR数字滤波器，首先必须设计一个模拟滤波器，它有许多不同的类型，主要有以下两种类型：①巴特沃思（Botterworth简写BW）滤波器。
BW滤波器是根据幅频特性在通带具有最拼图特性而定义的滤波器，对一个N阶低通滤波器来说，所谓最平坦特ω=处都为零。
BW滤波器的另一个特性就是模拟函数的前（2N-1）阶导数在0性是在通带和阻带的幅频特性始终是频率的单调下降函数，且其模拟函数随阶次N 的增大而更接近于理想低通滤波器。
②切比雪夫（Chbyshev简写为CB）滤波器。
CB低通滤波器的模拟函数由切比雪夫多项式定义，且在通带的幅频响应是波动的，在阻带则单调变化。
3.3IIR滤波器概述IIR(Infinite Impulse Response)数字滤波器，又名“无限脉冲响应数字滤波器”，或“递归滤波器”。
递归滤波器，也就是IIR数字滤波器，顾名思义，具有反馈，一般认为具有无限的脉冲响应。
IIR滤波器有以下几个特点：（1）封闭函数：IIR数字滤波器的系统函数可以写成封闭函数的形式。
（2）IIR数字滤波器采用递归型结构：IIR数字滤波器采用递归型结构，即结构上带有反馈环路。
IIR滤波器运算结构通常由延时、乘以系数和相加等基本运算组成，可以组合成直接型、正准型、级联型、并联型四种结构形式，都具有反馈回路。
由于运算中的舍入处理，使误差不断累积，有时会产生微弱的寄生振荡。
（3）借助成熟的模拟滤波器的成果：IIR数字滤波器在设计上可以借助成熟的模拟滤波器的成果，如巴特沃斯、契比雪夫和椭圆滤波器等，有现成的设计数据或图表可查，其设计工作量比较小，对计算工具的要求不高。
在设计一个IIR 数字滤波器时，我们根据指标先写出模拟滤波器的公式，再通过一定的变换，将模拟滤波器的公式转换成数字滤波器的公式。
（4）需加相位校准网络：IIR数字滤波器的相位特性不好控制，对相位要求较高时，需加相位校准网络。