双音频信号滤波去噪
双音频信号滤波去噪——使用NUTTALLWIN窗设计的FIR滤波器
学生姓名：指导老师：
摘要本课程设计主要是用麦克风采集一段双音频信号，绘制波形并观察其频谱，给定相应技术指标，设计滤波器，对该双音频信号进行滤波去噪处理。在课程设计中系统的开发平台为MATLAB7.0，程序运行平台为Windows XP。本课程设计采NUTTALLWIN 窗设计的FIR滤波器对加噪的音频信号进行处理。通过滤波处理，还原了原双音频信号，达到了课程设计的基本目的。
关键词滤波去噪；FIR滤波器；NUTTALLWIN窗；MATLAB
1 引言
本课程设计主要是用麦克风采集一段双音频信号，然后绘制波形并观察其频谱，采集完成后在信号中加入一个单频噪声并绘制加入噪声后的频谱。最后采用NUTTALLWIN窗设计的FIR滤波器对加噪的音频信号进行还原处理，比较滤波前后语音信号的波形及频谱，画出滤波前后的波形及频谱图。
1.1课程设计目的
本课程设计的主要目的是采用NUTTALLWIN窗设计一个FIR滤波器，对双音频信号进行加噪并还原处理，通过设计熟悉窗函数设计滤波器的流程。具体是用麦克风采集一段双音频信号，绘制波形并观察其频谱，给定相应技术指标，用NUTTALLWIN窗设计的FIR滤波器，对该音频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，根据结果和所学理论得出合理的结论。与不同信源相同滤波方法的同学比较各种信源的特点，与相同信源不同滤波方法的同学比较各种滤波方法性能的优劣。
1.2课程设计的要求
（1）滤波器指标必须符合工程实际。
（2）设计完后应检查其频率响应曲线是否满足指标。
（3）处理结果和分析结论应该一致，而且应符合理论。
（4）独立完成课程设计并按要求编写课程设计报告书。
1.3设计平台
在课程设计中系统的开发平台为MATLAB7.0，程序运行平台为Windows XP。
2 设计原理
2.1 FIR 滤波器
FIR(Finite Impulse Response)滤波器：有限长单位冲激响应滤波器，是数字信号处理系统中最基本的元件，它可以在保证任意幅频特性的同时具有严格的线性相频特性，同时其单位抽样响应是有限长的，因而滤波器是稳定的系统。因此，FIR 滤波器在通信、图像处理、模式识别等领域都有着广泛的应用。
有限长单位冲激响应（FIR ）滤波器有以下特点：
(1) 系统的单位冲激响应h (n)在有限个n 值处不为零；
(2) 系统函数H(z)在|z|>0处收敛，极点全部在z = 0处（因果系统）；
(3) 结构上主要是非递归结构，没有输出到输入的反馈，但有些结构中（例如频率抽样结构）也包含有反馈的递归部分。
设FIR 滤波器的单位冲激响应h (n)为一个N 点序列，0 ≤ n ≤ N —1，则滤波器的系统函数为
就是说，它有（N —1）阶极点在z = 0处，有（N —1）个零点位于有限z 平面的任何位置。FIR 滤波器有以下几种基本结构：
(1) 直接型（卷积型、横截型） 卷积型：差分方程是信号的卷积形式；
横截型：差分方程是一条输入x(n)延时链的横向结构。 直接由差分方程可画出对应的网络结构：
图2.1 FIR 滤波器横截型结构
直接型的转置：
∑∑∑-=-=-=--=-==101
010
)()()()()()()(N i N i N n n i x i n h i n x i h n y z n h z H
图2.1 FIR 滤波器横截型的转置结构
(2) 级联型
当需要控制滤波器的传输零点时，可将系统函数分解 为二阶实系数因子的形式：
于是可用二阶级联构成，每一个二阶控制一对零点。 其对应的网络结构：
图2.3 FIR 滤波器级联型结构
(3)线性相位型
FIR 的重点是可设计成具有严格线性相位的滤波器，此时h(n)满足偶对称或奇对称条件。
h(n)偶对称时，
N 为偶数，
N 为奇数， 由上两式，，可得到线性相位FIR 滤波器的结构，如下图。
)
()()(221101
1
--=-=-++==∏∑z a z a a z
n h z H i i i M
i N n n
][)()()
1(12
0n N n N
n Z
Z n h z H -----=+=∑21
12
1
)
1(21])[()(----=---??? ??-++=∑N N n n N n
z N h z
z n h z H
图2.4 N为偶数时的线性相位FIR滤波器结构
图2.5 N为奇数时的线性相位FIR滤波器结构
(3)频率采样型
其网络结构图如下。
图2.6为奇数时的线性相位FIR滤波器结构
目前，FIR滤波器的硬件实现有三种方式：数字集成电路FIR滤波器、DSP芯片FIR 滤波器和可编程FIR滤波器。
2.2窗口设计
基本概念
(1)窗谱：窗函数的频响的幅度函数亦称作窗谱。
(2)对窗函数的要求：
希望窗谱主瓣尽量窄，以获得较陡的过渡带，这是因为过渡带等于主瓣宽度。
尽量减少窗谱最大旁瓣的相对幅度，这样可使肩峰和波纹减少，就可以增大阻带的
衰减。
数字信号处理的主要数学工具是傅里叶变换，而傅里叶变换是研究在整个时间域和
频率域的关系。不过，当运用计算机实现工程测试信号处理时，不可能对无限长的信号
进行测量和运算，而是取其有限的时间片段进行分析。
窗函数设计法的基本思想是用FIRDF逼近洗完的滤波特性。设希望逼近的滤波器的频
率响应函数为，其单位脉冲响应为表示。为了设计简单方便，通常选择
为具有片段常数特性的理想滤波器。因此是无限长非因果序列，不能直接作为FIRDF 的单位脉冲响应。窗函数设计法就是截取为有限长的一段因果序列，并用合适的窗函
数进行加权作为FIRDF的单位脉冲响应h(n)。
用窗函数法设计FIRDF的具体设计步骤如下：
（1）构造希望逼近的频率响应函数。
（2）求出。
（3）加窗得到FIRDF的单位脉冲响应h(n)。h(n)=w(n)。式中，w(n)称为窗函数，其长度为N。如果要求设计第一类线性相位FIRDF，则要求h(n)关于(N-1)/2点偶对称。而关于n=t点偶对称，所以要求t=(N-1)/2。同时要求
w(n)关于(N-1)/2点偶对称。
2.3NUTTALLWIN窗
窗函数的参数：
旁瓣峰值αn——窗函数的幅频函数|Wg(w)|的最大旁瓣的最大值相对主瓣的最大值
的衰减(dB)；
过渡带宽度△B——用该窗函数设计的FIRDF的过渡带宽度；
阻带最小衰减αs——用该窗函数设计的FIRDF的阻带的最小衰减。
NUTTALLWIN窗的参数为：αs=108db；△B=15.4π/M。
NUTTALLWIN窗设计滤波器频率响应图如下
图2.7NUTTALLWIN窗滤波器图
3设计步骤
3.1设计流程图
设计的流程主要有信号的采集并加入噪声，然后用NUTTALLWIN窗设计滤波器，检测滤波器性能后对加噪声信号进行滤波处理，然后对滤波前后的信号进行对比分析，得出结论。
具体的设计流程图如图3.1所示。
图3.1 设计流程图
3.2录制语音信号
利用Windows下的录音机，录制一段双音频信号，时间在2-3s左右,保存为txbb.wav 格式。然后利用函数wavread对语音信号进行采样，记住采样频率和采样点数。采集完成后在信号中加入一个单频噪声，为从含噪信号中滤除单频噪声，还原原始信号。
调用程序如下：
>> [x,fs,bits]=wavread('d:\MATLAB7\work\txbb.wav'); % 输入参数为文件的全路径和文件名，输出的第一个参数是每个样本的值，fs是生成该波形文件时的采样率，bits 是波形文件每样本的编码位数。
>>sound(x,fs,bits); % 按指定的采样率和每样本编码位数回放
>>N=length(x); % 计算信号x的长度
>>fn=1500 % 单频噪声频率
>>t=0:1/fs:(N-1)/fs; % 计算时间范围，样本数除以采样频率
>>x=x(:,1)'; y=x+sin(fn*2*pi*t);
>>sound(y,fs,bits); % 应该可以明显听出有尖锐的单频啸叫声
>> X=abs(fft(x)); Y=abs(fft(y)); % 对原始信号和加噪信号进行fft变换,取幅度谱
>>X=X(1:N/2); Y=Y(1:N/2); % 截取前半部分
>>deltaf=fs/N; % 计算频谱的谱线间隔
>>f=0:deltaf:fs/2-deltaf; % 计算频谱频率范围
>> subplot(2,2,1);plot(t,x);grid on; %用plot函数画图
>> axis([0,10000,0,4000])
>> title('原始语音信号');xlabel('时间（单位:S)');ylabel('幅度');
>> subplot(2,2,2);plot(f,X);grid on;
>> title('语音信号幅度');xlabel('频率（单位:Hz)');ylabel('幅度谱');
>> subplot(2,2,3);plot(t,y);grid on;
>> title('加入单频干扰后的语音信号');xlabel('时间（单位:S)');ylabel('幅度');
>> subplot(2,2,4);plot(f,Y);grid on;
>> axis([0,10000,0,4000])
>> title('加入干扰后的语音信号幅度谱图');xlabel('频率（单位:Hz)');ylabel('幅度谱');
运行后结果如图3.2所示。
图3.2加噪声后信号频谱图
3.3 滤波器设计
滤波器的性能指标：
11222000205021502200p s s p f Hz f Hz
f Hz f Hz
====，A s ＝自定dB ，A p ＝1 dB
采用NUTTALLWIN 窗设计滤波器
NUTTALLWIN 窗的参数为：αs=108db ；△B=15.4π/M ； 采用NUTTALLWIN 窗设计滤波器程序如下：
>> fpd=1400;fsd=1450;fsu=1550;fpu=1600;Rp=1;As=108; % 带阻滤波器设计指标 >>fcd=(fpd+fsd)/2;fcu=(fpu+fsu)/2;df=min((fsd-fpd),(fpu-fsu)); % 计算上下边带中心频率，和频率间隔
>>wcd=fcd/fs*2*pi;wcu=fcu/fs*2*pi;dw=df/fs*2*pi;
% 将Hz为单位的模拟频率换算为rad为单位的数字频率
>>wsd=fsd/fs*2*pi;wsu=fsu/fs*2*pi;
>>M=ceil(15.4*pi/dw)+1; % 计算汉宁窗设计该滤波器时需要的阶数
>>n=0:M-1; % 定义时间范围
>> w_nut=nuttallwin(M);% 产生M阶的汉宁窗
>>hd_bs=ideal_lp(wcd,M)+ideal_lp(pi,M)-ideal_lp(wcu,M); % 调用自编函数计算理想带阻滤波器的脉冲响应
>> h_bs=w_nut'.*hd_bs; % 用窗口法计算实际滤波器脉冲响应
>> [mag,pha,grd,w]=freqz_m(h_bs,1); % 调用自编函数计算滤波器的频率特性
>> subplot(2,2,1);plot(w,db);grid on;
>> axis([0.1,0.5,0-150,50])
>> title('滤波器幅度响应图');xlabel('w/pi');ylabel('db');
>> subplot(2,2,2);plot(w,mag);grid on;
>> axis([0,0.6,0,1.5])
>> title('滤波器幅度响应图');xlabel('w/pi');ylabel('幅度mag');
>> subplot(2,2,3);plot(w,pha);grid on;
>> axis([0,3,-3,3])
>> title('滤波器相位响应图');xlabel('w/pi');ylabel('相位pha');
>> subplot(2,2,4);plot(n,h_bs);grid on;
>>axis([0,6000,0,1])
>> title('滤波器脉冲响应图');xlabel('n');ylabel('h(n)');
运行后程序如图3.3所示。
图3.3 NUTTALLWIN窗滤波器图
3.4信号滤波处理
采用NUTTALLWIN窗FIRDF对加噪声的信号进行滤波处理，程序如下所示：
>>y_fil =fftfilt (h_bs,1,y); % 用设计好的滤波器对y进行滤波
>>Y_fir=fft(y_fft);Y_fir=Y_fft(1:N/2); % 计算频谱取前一半
>> X=abs(fft(x)); Y=abs(fft(y)); % 对原始信号和加噪信号进行fft变换,取幅度谱
>>X=X(1:N/2); Y=Y(1:N/2); % 截取前半部分
>>deltaf=fs/N; % 计算频谱的谱线间隔
>>f=0:deltaf:fs/2-deltaf; % 计算频谱频率范围
>> subplot(3,2,1);plot(t,x);grid on;
>> title('原始语音信号');xlabel('时间（单位:S)');ylabel('幅度');
>> subplot(3,2,2);plot(f,X);grid on;
>> axis([0,10000,0,4000])
>> title('语音信号幅度');xlabel('频率（单位:Hz)');ylabel('幅度谱');
>> subplot(3,2,3);plot(t,y);grid on;
>> title('加入单频干扰后的语音信号');xlabel('时间（单位:S)');ylabel('幅度');
>> subplot(3,2,4);plot(f,Y);grid on;
>> axis([0,10000,0,4000])
>> title('加入干扰后的语音信号幅度谱图');xlabel('频率（单位:Hz)');ylabel('幅度谱'); >> subplot(3,2,5);plot(t,y_fil);grid on;
>> axis([0,6,-1,1])
>> title('滤波后的语言信号');xlabel('时间（单位:S)');ylabel('幅度');
>> subplot(3,2,6);plot(f,Y_fil);grid on;
>> axis([0,10000,0,4000])
>> title('滤波后的语言信号幅度谱图');xlabel('频率（单位:Hz)');ylabel('幅度谱');
运行后的结果如图3.4所示。
图3.4滤波前后信号波形及频谱图
3.5结果分析
通过对滤波前后语音信号的波形及频谱比较分析可以知道该NUTTALLWIN窗FIRDF达到了滤波的效果，滤波后滤除了噪声信号还原了原来的双音频语音信号。
4出现问题及解决方法
在做课程设计的过程中还是遇到了不少的问题，主要由于课本上面虽有几种常见的窗函数设计FIRDF，但由于没有关于NUTTALLWIN窗的说明，因此具体操作起来还是有一点生疏。还好设计步骤上面有可以参考的具体例题，结合其他窗函数的设计，最终还是设计完成了滤波器的部分。
音乐信号滤波去噪
音乐信号滤波去噪 使用三角窗设计的FIR滤波器 学生姓名：林应盛指导教师：胡双红 摘要本次课程设计是用采集一段音乐信号并对该音乐信号进行滤波去噪处理。课程设计平台为MATLAB7.0。设计步骤为：首先采集一段音乐信号并观察其频谱，然后设计一个三角窗FIR滤波器，最后对该信号进行滤波。信号在进行滤波处理后，观察并记录滤波前后波形和频谱的变化，能够听到滤波后的音乐信号和滤波前相比明显的变得清晰，基本达到了设计目的。 关键词课程设计；滤波去噪；FIR滤波器；三角窗；MATLAB7.0 1 引言 在数字信号处理中，滤波占有极其重要的作用，数字滤波器是谱分析、雷达信号处理、通信信号处理应用中的基本处理算法。目前常用的滤波器设计方法普遍采用Matlab 仿真，DSP实现。音乐信号的处理与滤波的设计主要是用Matlab作为工具平台，设计中涉及到音乐的录制、播放、存储和读取，音乐信号的抽样、频谱分析，滤波器的设计及音乐信号的滤波，通过数字信号处理课程的理论知识的综合运用。从实践上初步实现对数字信号的处理。 1.1课程设计的目的 设计一个FIR滤波器，可以有多种方法，窗函数法是设计FIR数字滤波器的最简单的方法。它在设计FIR数字滤波器中有很重要的作用，正确地选择窗函数可以提高设计数字滤波器的性能，或者在满足设计要求的情况下，减小FIR数字滤波器的阶次。常用的窗函数有以下几种：矩形窗(Rectangular window)、三角窗(Triangular window)、汉宁
窗(Hanning window)、汉明窗(Hamming window)、布拉克曼窗(Blackman window)、切比雪夫窗(Chebyshev window)、巴特里特窗(Bartlett window)及凯塞窗(Kaiser window)。 在本次课程设计的目的是如何设计一个三角窗FIR滤波器，从而达到对音乐信号滤波的效果。 1.2课程设计的要求 （1）滤波器指标必须符合工程实际。 （2）设计完后应检查其频率响应曲线是否满足指标。 （3）处理结果和分析结论应该一致，而且应符合理论。 （4）独立完成课程设计并按要求编写课程设计报告书。 1.3设计平台MATLAB MATLAB是由美国Math Works公司20世纪80年代中期推出的数学软件。MATLAB是“Matric Laboratory”的缩写，意及“矩阵实验室”，优秀的数值计算能力和卓越的数据可视化能力使其很快在数学软件中脱颖而出。Matlab已经发展成为多学科、多种工作平台的功能强大的大型软件。在欧美的高校和研究机构中，MATLAB是一种非常流行的计算机语言，许多重要的学术刊物上发表的论文均是用MATLAB来分析计算以及绘制出各种图形[1]。 MATLAB是一完整的并可扩展的计算机环境，是一种进行科学和工程计算的交互式程序语言。它的基本数据单元是不需要指定维数的矩阵，它可直接用于表达数学的算式和技术概念，而普通的高级语言只能对一个个具体的数据单元进行操作。因此，解决同样的数值计算问题，使用MATLAB要比使用Basic、Fortran和C语言等提高效率许多倍。许多人赞誉它为万能的数学“演算纸”。MATLAB采用开放式的环境，你可以读到它的算法，并能改变当前的函数或增添你自己编写的函数。 MATLAB包含的内容非常丰富，功能强大，可以概括为以下几个方面： 1)可以在多种操作系统下运行，如DOS、Windows 95/98/2000/2000/NT、Compaq Alpha、LinuxSun Solaris等。
滤波器语音信号去噪要点
******************* 实践教学 ******************* 兰州理工大学 计算机与通信学院 2013年春季学期 信号处理课程设计 题目：基于MATLAB的FIR滤波器语音信号去噪专业班级：通信工程（1）班 姓名：王兴栋 学号：10250114 指导教师：陈海燕 成绩：
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
前言 语音是语言的声学表现，是人类交流信息最自然、最有效、最方便的手段。随着社会文化的进步和科学技术的发展，人类开始进入了信息化时代，用现代手段研究语音处理技术，使人们能更加有效地产生、传输、存储、和获取语音信息，这对于促进社会的发展具有十分重要的意义，因此，语音信号处理正越来越受到人们的关注和广泛的研究。 语音信号是信息技术处理中最重要的一门科学，是人类社会几步的标志。那么什么是语音？语音是人类特有的功能，也是人类获取外界信息的重要工具，也是人与人交流必不可少的重要手段。那么什么又是信号？那信号是什么呢？信号是传递信息的函数。离散时间信号——序列——可以用图形来表示。 语音信号处理是一门用研究数字信号处理研究信号的科学。它是一新兴的信息科学，同时又是综合多个学科领域的一门交叉科学。语音在我们的日常生活中随时可见，也随处可见，语音很大程度上可以影响我们的生活。所以研究语音信号无论是在科学领域上还是日常生活中都有其广泛而重要的意义。 本论文主要介绍的是的语音信号的简单处理。本论文针对以上问题，运用数字信号学基本原理实现语音信号的处理，在matlab7.0环境下综合运用信号提取，幅频变换以及傅里叶变换、滤波等技术来进行语音信号处理。我所做的工作就是在matlab7.0软件上编写一个处理语音信号的程序，能对语音信号进行采集，并对其进行各种处理，达到简单语音信号处理的目的。 对语音信号的研究，本论文采用了设计两种滤波器的基本研究方法来达到研究语音信号去噪的目的，最终结合图像以及对语音信号的回放，通过对比，得出结论。
音频信号分析与处理
实验三音频信号的分析与处理1 一、实验目的 1.掌握音频信号的采集以及运用Matlab软件实现音频回放的方 法； 2.掌握运用Matlab实现对音频信号的时域、频谱分析方法； 3.掌握运用Matlab设计RC滤波系统的方法； 4.掌握运用Matlab实现对加干扰后的音频信号的进行滤波处理 的方法； 5.锻炼学生运用所学知识独立分析问题解决问题的能力，培养学 生创新能力。 二、实验性质 设计性实验 三、实验任务 1.音频信号的采集 音频信号的采集可以通过Windows自带的录音机也可以用专用的录制软件录制一段音频信号（尽量保证无噪音、干扰小），也可以直接复制一段音频信号，但必须保证音频信号保存为.wav的文件。 2.音频信号的时域、频域分析 运用Matlab软件实现对音频信号的打开操作、时域分析和频域分析，并画出相应的图形（要求图形有标题），并打印在实验报告中（注意：把打印好的图形剪裁下来，粘贴到实验报告纸上）。 3.引入干扰信号 在原有的音频信号上，叠加一个频率为100KHz的正弦波干扰信号（幅度自定，可根据音频信号的情况而定）。 4.滤波系统的设计 运用Matlab实现RC滤波系统，要求加入干扰的音频信号经过RC滤波系统后，能够滤除100KHz的干扰信号，同时保留原有的音频信号，要求绘制出RC滤波系统的冲激响应波形，并分析其频谱。
% 音频信号分析与处理 %% 打开和读取音频文件 clear all; % 清除工作区缓存 [y, Fs] = audioread('jyly.wav'); % 读取音频文件 VoiceWav = y(300000 : 400000, 1); % 截取音频中的一段波形 clear y; % 清除缓存 hAudio = audioplayer(VoiceWav, Fs); % 将音频文件载入audioplayer SampleRate = get(hAudio, 'SampleRate'); % 获取音频文件的采样率KHz T = 1/SampleRate; % 计算每个点的时间，即采样周期SampLen = size(VoiceWav,1); % 单声道采样长度 %% 绘制时域分析图 hFig1 = figure('Units', 'normalized', 'Position', [0 0.05 0.49 0.85]); t = T: T: (SampLen* T); subplot(2, 1, 1); % 绘制音频波形 plot(t, VoiceWav); % 绘制波形 title('音频时域波形图'); axis([0, 2.3, -0.5, 0.5]); xlabel('时间(s)'); ylabel('幅值(V)'); % 显示标题 %% 傅里叶变换 subplot(2, 1, 2); % 绘制波形 myfft(VoiceWav, SampleRate, 'plot'); % 傅里叶变换 title('单声道频谱振幅'); % 显示标题 xlabel('Frequency (Hz)'); ylabel('|Y(f)|'); play(hAudio); % 播放添加噪声前的声音 pause(3); %% 引入100KHz的噪声干扰 t = (0: SampLen-1)* T; noise = sin(2 * pi * 10000 * t); % 噪声频率100Khz，幅值-1V到+1V hFig2 = figure('Units', 'normalized', 'Position', [0.5 0.05 0.5 0.85]); subplot(2, 1, 1); % 绘制波形 plot(t(1: 1000), noise(1: 1000)); title('100KHz噪声信号'); % 显示标题 noiseVoice = VoiceWav+ noise'; % 将噪声加到声音里面 hAudio = audioplayer(noiseVoice, Fs); % 将音频文件载入audioplayer subplot(2, 1, 2); % 绘制波形 [fftNoiseVoice, f] = myfft(noiseVoice, SampleRate, 'plot'); title('音乐和噪声频谱'); % 显示标题 play(hAudio); % 播放添加噪声后的声音 pause(3);
《语音信号滤波去噪》word版
一、设计的目的和意义 数字滤波器和快速傅立叶变换(FFT)等是语音信号数字处理的理论和技术基础，是20世纪60年代形成的一系列数字信号处理的理论和算法。在数字信号处理中,滤波器的设计占有极其重要的地位。而其中，FIR数字滤波器和IIR数字滤波器是重要组成部分。Matlab具有功能强大、简单易学、编程效率高等特点,深受广大科技工作者的喜爱。特别是Matlab中还具有信号分析工具箱,所以对于使用者，不需要具备很强的编程能力,就可以方便地进行信号分析、处理和设计。利用Matlab中的信号处理工具箱，可以快速有效的设计各种数字滤波器。本论文基于Matlab语音信号处理的设计与实现，综合运用数字信号处理的相关理论知识，对加噪声语音信号进行时域、频域分析并滤波。而后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工作。 本次课程设计的课题为《基于DSP的语音信号滤波去噪》，运用麦克风采集一段语音信号，绘制波形并观察其频谱，给定相应技术指标，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，根据结果和学过的理论得出合理的结论。 二、设计原理： 2.1 巴特沃斯滤波器 巴特沃斯滤波器是电子滤波器的一种。巴特沃斯滤波器的特点是通频带的频率响应曲线最平滑。巴特沃斯滤波器的特性是通频带内的频率响应曲线最大限度平坦，没有起伏，而在组频带则逐渐下降为零。在振幅的对数对角频率的波得图上，从某一边界角频率开始，振幅随着角频率的增加而逐步减少，趋向负无穷大。 其振幅平方函数具有如2-1式：
（2-1） 式中，N为整数，称为滤波器的阶数，N越大，通带和阻带的近似性越好，过渡带也越陡。如下图2.1所示： 图2.1 巴特沃兹filter 振幅平方函数 过渡带：通带→阻带间过渡的频率范围，Ω c ：截止频率。 理想滤波器的过渡带为Ω，阻带|H(jΩ)|=0，通带内幅度|H (jΩ)|=常数，H(jΩ)线性相位。通带内，分母Ω/Ω c <1,相应(Ω /Ω c )2N随N的增加而趋于0，A(Ω2)→1，在过渡带和阻带，Ω/ Ω c >1，随N的增加，Ω e /Ω c >>1，所以A(Ω2)快速下降。 Ω=Ω c 时，，幅度衰减，相当于3bd衰减点。振幅平方函数的极点可写成如式2-2：
应用matlab对语音信号进行频谱分析及滤波.
数字信号处理 —综合实验报告 综合实验名称：应用MatLab对语音信号进行 频谱分析及滤波 系： 学生姓名： 班级： 学号： 成绩： 指导教师： 开课时间学年学期
目录 一．综合实验题目 (1) 二、综合实验目的和意义 (1) 2.1 综合实验目的 (1) 2.2 综合实验的意义 (1) 三．综合实验的主要内容和要求 (1) 3.2 综合实验的要求： (2) 四．实验的原理 (2) 4.1 数字滤波器的概念 (2) 4.2 数字滤波器的分类 (2) （1）根据单位冲激响应h(n)的时间特性分类 (2) 五．实验的步骤 (3) 下面对各步骤加以具体说明。 5.1语音信号的采集 (3) 5.2 语音信号的频谱分析; (3) 5.3 设计数字滤波器和画出其频率响应 (5) 5.3.1设计数字滤波器的性能指标： (5) 5.3.2 用Matlab设计数字滤波器 (6) 5.6 设计系统界面 (19) 六、心得体会 (20) 参考文献： (21)
一．综合实验题目 应用MatLab对语音信号进行频谱分析及滤波 二、综合实验目的和意义 2.1 综合实验目的 为了巩固所学的数字信号处理理论知识，使学生对信号的采集、处理、传输、显示和存储等有一个系统的掌握和理解，再者，加强学生对Matlab软件在信号分析和处理的运用 综合运用数字信号处理的理论知识进行频谱分析和滤波器设计，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，从而加深对所学知识的理解，建立概念。 2.2 综合实验的意义 语言是我们人类所特有的功能，它是传承和记载人类几千年文明史，没有语言就没有我们今天人类的文明。语音是语言最基本的表现形式，是相互传递信息最重要的手段，是人类最重要、最有效、最常用和最方便的交换信息的形式。 语音信号处理属于信息科学的一个重要分支，大规模集成技术的高度发展和计算机技术的飞速前进，推动了这一技术的发展；它是研究用数字信号处理技术对语音信号进行处理的一门新兴学科，同时又是综合性的多学科领域和涉及面很广的交叉学科，因此我们进行语言信号处理具有时代的意义。 三．综合实验的主要内容和要求 3.1综合实验的主要内容： 录制一段个人自己的语音信号，并对录制的信号进行采样；画出采样后语音信号的时域波形和频谱图；给定滤波器的性能指标，采用窗函数法和双线性变换设计滤波器，并画出滤波器的频率响应；然后用自己设计的滤波器对采集的信号进行滤波，画出滤波后信号的时域波形和频谱，并对滤波前后的信号进行对比，分析信号的变化；回放语音信号；综合实验应完成的工作： (1）语音信号的采集; (2）语音信号的频谱分析;
信号系统处理 语音信号滤波处理
数字信号处理实验报告 实验名称：基于MATLAB对语音信号 进行分析及滤波处理 院系：物联网工程学院 班级：电子信息工程1101 姓名：
一、实验目的 综合计算运用数字信号处理的理论知识进行频谱分析和滤波器设计，通过理论推导得出相应的结论，培养发现问题、分析问题和解决问题的能力。并利用MATLAB作为工具进行实现，从而复习巩固课堂所学的理论知识，提高对所学知识的综合应用能力，并从实践上初步实现对数字信号的处理。此外，还系统的学习和实现对语音信号处理的整体过程，从语音信号的采集到分析、处理、频谱分析、显示和储存。 二、实验要求 1.分析原始语音信号的时域特性和频谱特性。 2.设计一个IIR滤波器，用该滤波器对语音信号进行滤波处理，分析滤波后信号的时域特性和频谱特性。 3.设计一个FIR滤波器，用该滤波器对语音信号进行滤波处理，分析滤波后信号的时域特性和频谱特性。 三、实验原理 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(fs.max>=2fmax)，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。 采样频率越高，即采样的时间间隔越短，对声音波形的表示越精确。 2.时域信号的FFT分析：信号的频谱分析就是计算机信号的傅里叶变换。连续信号与系统的傅里叶分析显然不便于用计算机进行计算，使其应用受到限制。而FFT是一种时域和频域均离散化的变换，适合数值运算，成为用计算机分析离散信号和系统的有力工具。对连续信号和系统，可以通过时域采样，应用DFT进行近似谱分析。 3.IIR数字滤波器设计原理利用双线性变换设计IIR滤波器（巴特沃斯数字低通滤波器的设计），首先要设计出满足指标要求的模拟滤波器的传递函数Ha(s),然后由Ha(s)通过双线性变换可得所要设计的IIR滤波器的系统函数H(z)。如果给定的指标为数字滤波器的指标，则首先要转换成模拟滤波器的技术指标，这里主要是边界频率Wp和Ws的转换，对ap和as指标不作变化。边界频率的转换关系为∩=2/T tan(w/2)。接着，按照模拟低通滤波器的技术指标根据相应设计公式
含噪声的语音信号分析与处理设计
课程设计任务书 学生姓名：苗强强专业班级：电信1204 指导教师：阙大顺沈维聪工作单位：信息工程学院 题目: 程控宽带放大器的设计 初始条件： 程控宽带放大器是电子电路中常用模块，在智能仪器设备及嵌入式系统中有广 泛的应用。因此对于电子信息专业的技术人员来说，熟练掌握该项技术很有必要。 要求完成的主要任务:（包括课程设计工作量及其技术要求，以及说明书撰写等具体 要求） （1）输入阻抗>1KΩ,单端输入，单端输出，放大器负载电阻为600Ω； （2）3dB通频带10kHz~6MHz，在20kHz~5MHz频带内增益起伏<1dB。 （3）增益调节范围10 dB~40 dB，（通过键盘操作调节）。 （4）发挥部分：当输入频率或输出负载发生变化时，通过微处理器自动调节，保持 放大器增益不变。 （5）电路通过仿真即可。 时间安排： 1. 任务书下达，查阅资料 1天 2. 制图规范、设计说明书讲解 2天 3. 设计计算说明书的书写 5天 4. 绘制图纸 1天 5. 答辩 1天 指导教师签名：年月日 系主任（或责任教师）签名：年月日
滤波器设计在数字信号处理中占有极其重要的地位，FIR数字滤波器和IIR滤波器是滤波器设计的重要组成部分。利用MATLAB信号处理工具箱可以快速有效地设计各种数字滤波器。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，使用窗函数法来设计FIR数字滤波器，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信号处理工具箱可以有效快捷地设计FIR和IIR数字滤波器，过程简单方便，结果的各项性能指标均达到指定要求。 关键词数字滤波器 MATLAB IIR滤波器 FIR滤波器
基于MATLAB的带噪图像的高斯滤波
基于MATLAB的带噪图像的高斯滤波 摘要：图像常常被强度随机信号（也称为噪声）所污染．一些常见的噪声有椒盐（Salt & Pepper）噪声、脉冲噪声、高斯噪声等．椒盐噪声含有随机出现的黑白强度值．而脉冲噪声则只含有随机的白强度值（正脉冲噪声）或黑强度值（负脉冲噪声）．与前两者不同，高斯噪声含有强度服从高斯或正态分布的噪声．研究滤波就是为了消除噪声干扰。图像滤波总体上讲包括空域滤波和频域滤波。频率滤波需要先进行傅立叶变换至频域处理然后再反变换回空间域还原图像，空域滤波是直接对图像的数据做空间变换达到滤波的目的。它是一种邻域运算，即输出图像中任何像素的值都是通过采用一定的算法，根据输入图像中对用像素周围一定邻域内像素的值得来的。如果输出像素是输入像素邻域像素的线性组合则称为线性滤波（例如最常见的均值滤波和高斯滤波），否则为非线性滤波（中值滤波、边缘保持滤波等）。线性平滑滤波器去除高斯噪声的效果很好，且在大多数情况下，对其它类型的噪声也有很好的效果。线性滤波器使用连续窗函数内像素加权和来实现滤波。特别典型的是，同一模式的权重因子可以作用在每一个窗口内，也就意味着线性滤波器是空间不变的，这样就可以使用卷积模板来实现滤波。如果图像的不同部分使用不同的滤波权重因子，且仍然可以用滤波器完成加权运算，那么线性滤波器就是空间可变的。任何不是像素加权运算的滤波器都属于非线性滤波器．非线性滤波器也可以是空间不变的，也就是说，在图像的任何位置上可以进行相同的运算而不考虑图像位置或空间的变化。 关键词：图像,高斯滤波,去噪,MATLAB 1.引言 20世纪20年代,图像处理首次得到应用。上个世纪60年代中期,随着计算机科学的发展和计算机的普及,图像处理得到广泛的应用。60年代末期,图像处理技术不断完善,逐渐成为一个新兴的学科。图像处理中输入的是质量低的图像,输出的是改善质量后的图像。为了改善图像质量,从图像中提取有效信息,必须对图像进行去噪预处理。根据噪声频谱分布的规律和统计特征以及图像的特点,出现了多种多样的去噪方法。经典的去噪方法有：空域合成法,频域合成法和最优
基于matlab声音信号的滤波去噪处理
基于matlab声音信号的滤波去噪处理 摘要 滤波器设计在数字信号处理中占有极其重要的地位FIR数字滤波器和IIR滤波器是滤波器设计的重要组成部分Matlab功能强大简单易学编程效率高深受广大科技工作者的欢迎特别是Matlab还具有信号分析工具箱不需具备很强的编程能力就可以很方便地进行信号分析处理和设计利用MATLAB信号处理工具箱可以快速有效地设计各种数字滤波器课题基于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使用窗函数法来设计FIR数字滤波器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信号处理工具箱可以有效快捷地设计FIR和IIR数字滤波器过程简单方便结果的各项性能指标均达到指定要求 目录 摘要 ABSTRACT 绪论 11研究的目的和意义 12国内外同行的研究状况 13本课题的研究内容和方法语音信号去噪方法的研究 21去噪的原理 22去噪的方法去噪和仿真的研究 31语音文件在MATLAB平台上的录入与打开 32 原始语音信号频谱分析及仿真 33 加噪语音信号频谱分析及仿真 34 去噪及仿真 35 结合去噪后的频谱图对比两种方式滤波的优缺点总结致谢 参考文献 1绪论 11研究的目的和意义 语音信号的采集与分析技术是一门涉及面很广的交叉科学它的应用和发展与语音学声音测量学电子测量技术以及数字信号处理等学科紧密联系语音是人类获取信息的重要来源和利用信息的重要手段在信号传输过程中由于实验条件或各种其他主观或客观条件的原因语音处理系统都不可避免地要受到各种噪声的干扰噪声不但降低了语音质量和语音的可懂度而且还将导致系统性能的急剧恶化严重时使整个系统无法正常工作 MATLAB是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境它将数值分析矩阵计算科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中为科学研究工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言如CFortran的编辑模式代表了当今国际科学计算软件的先进水平其强大的数据处理能力可以极大程度上削弱噪声影响还原出真实的语音信号相符度在90以上 12 国内外同行研究现状 20世纪60年代中期形成的一系列数字信号处理的理论和算法如数字滤波器快速傅立叶变换FFT等是语音信号数字处理的理论和技术基础随着信息科学技术的
根据MATLAB的加噪语音信号的滤波
《计算机仿真技术》 基于MATLAB的加噪语音信号的滤波学生姓名： 专业：电子信息工程 班级： 学号： 指导教师： 完成时间：2017年12月
一．滤波器的简述 在MATLAB环境下IIR数字滤波器和FIR数字滤波器的设计方法即实现方法，并进行图形用户界面设计，以显示所介绍迷你滤波器的设计特性。 在无线脉冲响应（IIR）数字滤波器设计中，先进行模拟滤波器的设计，然后进行模拟-数字滤波器转换，即采用脉冲响应不变法及双线性Z变化法设计数字滤波器，最后进行滤波器的频带转换。在有限脉冲响应（FIR）数字滤波器设计中，讨论了FIR线性相位滤波的特点和用窗口函数设计FIR数字滤波器两个问题。两类滤波器整个过程都是按照理论分析、编程设计、集体实现的步骤进行的。为方便分析直观者直观、形象、方便的分析滤波器的特性，创新的设计出图形用户界面---滤波器分析系统。整个系统分为两个界面，其内容主要包括四个部分：System（系统）、Analysis（分析）、Tool（工具）、Help（帮助）。 数字滤波在DSP中占有重要地位。数字滤波器按实现的网络结构或者从单位脉冲响应，分为IIR（无限脉冲响应）和FIR（有限脉冲响应）滤波器。如果IRR 滤波器和FIR滤波器具有相同的性能，那么通常IIR滤波器可以用较低的阶数获得高的选择性，执行速度更快，所有的存储单元更少，所以既经济又高效。二．设计要求 1.在matlab平台上录制一段语音信号； 2.完成语音信号的谱分析； 3.对语音信号进行加噪以及加噪后信号的谱分析； 4.选择合适的滤波器进行滤波，确定相关指标； 5.实现滤波过程，显示滤波后的结果，并进行谱分析。 三．实验内容与步骤 1、语音信号的录入
语音信号处理实验报告
通信与信息工程学院 信息处理综合实验报告 班级：电子信息工程1502班 指导教师： 设计时间：2018/10/22-2018/11/23 评语： 通信与信息工程学院 二〇一八年 实验题目：语音信号分析与处理 一、实验内容 1. 设计内容 利用MATLAB对采集的原始语音信号及加入人为干扰后的信号进行频谱分析，使用窗函数法设计滤波器滤除噪声、并恢复信号。 2．设计任务与要求 1. 基本部分
（1）录制语音信号并对其进行采样；画出采样后语音信号的时域波形和频谱图。 （2）对所录制的语音信号加入干扰噪声，并对加入噪声的信号进行频谱分析；画出加噪后信号的时域波形和频谱图。 （3）分别利用矩形窗、三角形窗、Hanning窗、Hamming窗及Blackman 窗几种函数设计数字滤波器滤除噪声，并画出各种函数所设计的滤波器的频率响应。 （4）画出使用几种滤波器滤波后信号时域波形和频谱，对滤波前后的信号、几种滤波器滤波后的信号进行对比，分析信号处理前后及使用不同滤波器的变化；回放语音信号。 2. 提高部分 （5）录制一段音乐信号并对其进行采样；画出采样后语音信号的时域波形和频谱图。 （6）利用MATLAB产生一个不同于以上频段的信号；画出信号频谱图。 （7）将上述两段信号叠加，并加入干扰噪声，尝试多次逐渐加大噪声功率，对加入噪声的信号进行频谱分析；画出加噪后信号的时域波形和频谱图。 （8）选用一种合适的窗函数设计数字滤波器，画出滤波后音乐信号时域波形和频谱，对滤波前后的信号进行对比，回放音乐信号。 二、实验原理 1.设计原理分析 本设计主要是对语音信号的时频进行分析，并对语音信号加噪后设计滤波器对其进行滤波处理，对语音信号加噪声前后的频谱进行比较分析，对合成语音信号滤波前后进行频谱的分析比较。 首先用PC机WINDOWS下的录音机录制一段语音信号，并保存入MATLAB软件的根目录下，再运行MATLAB仿真软件把录制好的语音信号用audioread函数加载入MATLAB仿真软件的工作环境中，输入命令对语音信号进行时域，频谱变换。 对该段合成的语音信号，分别用矩形窗、三角形窗、Hanning窗、Hamming窗及Blackman窗几种函数在MATLAB中设计滤波器对其进行滤波处理，滤波后用命令可以绘制出其频谱图，回放语音信号。对原始语音信号、合成的语音信号和经过滤波器处理的语音信号进行频谱的比较分析。 2.语音信号的时域频域分析 在Matlab软件平台下可以利用函数audioread对语音信号进行采样,得到了声音数据变量y,同时把y的采样频率Fs=44100Hz放进了MATALB的工作空间。
基于MATLAB的有噪声语音信号处理毕设
大学本科毕业设计论文 基于MATLAB的有噪声语音信号处理
摘要 滤波器设计在数字信号处理中占有极其重要的地位,FIR数字滤波器和IＩR 滤波器是滤波器设计的重要组成部分。Matｌａｂ功能强大、简单易学、编程效率高,深受广大科技工作者的欢迎。特别是Matlab还具有信号分析工具箱,不需具备很强的编程能力,就可以很方便地进行信号分析、处理和设计。利用ＭATＬＡＢ信号处理工具箱可以快速有效地设计各种数字滤波器。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，使用窗函数法来设计FＩR数字滤波器，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信号处理工具箱可以有效快捷地设计FIR和IIR数字滤波器，过程简单方便，结果的各项性能指标均达到指定要求。 关键词?数字滤波器；MATＬＡB；窗函数法；巴特沃斯; 切比雪夫; 双线性变换
Abｓtｒａｃt ?Filｔeｒdesiｇｎin ｄｉgｉtal sｉgnal proｃeｓsiｎｇplａysａn eｘtre ｍeｌｙiｍportａnt rｏle, FIR digital filtｅrs ａｎd IIR filter is an importａn ｔpaｒt of filter design.Matlab is ｐowｅrful,easy to ｌｅaｒn,pｒｏgｒａmming eｆfiｃieｎcｙ，which wａs wｅlcomｅd bｙthｅmajority oｆsc ｉentistｓ. Matlab alsｏhaｓ a particuｌar signaｌaｎalysis tｏolbｏx，it need notｈaｖe stronｇprｏgraｍminｇｓkiｌls can be easily signal anａlyｓiｓ, proｃesｓｉng aｎd design. Usｉng MATＬAB Signal Ｐroｃessing Toolbｏx can ｑｕickly anｄeｆficieｎtly design ａｖariｅtｙof digｉtaｌｆiltｅrs. ＭＡTLAB ｂaseｄon the noｉse issｕｅｓｐeech sｉｇnal processing deｓｉgn and ｉｍｐlｅmｅｎtation of digｉtal sｉgｎaｌprocessｉｎg inｔegrated use of ｔhe thｅoｒｅｔical knｏwlｅdge oｆtｈe ｓｐeecｈsｉｇｎal pｌus noiｓe, tｉme domaiｎ, frequencｙｄoｍaiｎanalysis ａnｄfiltering. Theｃorreｓponｄinｇresｕlts ｏbtａineｄthrougｈtheｏｒeticaｌｄerｉｖatｉon, ａnd thｅn use MATＬAB as a pｒogramｍing tooｌfor compuｔer iｍｐlementation．Iｍpleｍenｔｅd iｎthe desｉgn process，usinｇtｈｅｗindｏw function methoｄｔｏｄesiｇn FIR digiｔal fｉｌteｒs wｉｔh Butｔｅｒwortｈ, Chebyshev anｄbilinear Reｆｏｒm IIR dｉgｉtal filter dｅｓign ａｎd use ｏｆMATLAB ａs ａｓupplemenｔary tｏｏl to cｏｍｐｌete thｅcalculation and graphｉc dｅsiｇn Ｄrａwiｎg. Throughｔｈｅsimulａtion of ｔｈｅdesigned filter aｎd the fｒｅｑuenｃy anａlysis shoｗs thaｔuｓｉｎｇMatｌabＳｉｇnal Processing Toolbox can qｕickly and easily dｅsign digiｔal fｉlters FIR anｄIIR，the ｐroceｓｓis sｉｍple aｎd coｎvenｉent, the reｓuｌts of the perfｏrmaｎce iｎdｉcａtｏrs to ｍｅｅｔｔhe spｅｃｉfieｄrｅqｕirｅｍents. ? Kｅywｏrｄs: diｇiｔａl filｔer; ＭAＴLAB；Chebysｈev；Buttｅrｗｏrth；
语音信号的噪声分析及滤波的过程研究
电网络理论 课程设计与报告 题目：语音信号的噪声分析及滤波的过程研究
一、语音信号的噪声分析及滤除一般过程 选择一个语音信号作为分析的对象，或录制一段格式为 *.wav各人自己的语音信号，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，回放语音信号。其流程图如下所示： 二、音频信号、噪声的分析 (一）、音频信号分析 音频信号的频率范围在20Hz-20000Hz，是人耳可以听到的频率范围，超过这个范围的音频信号没有意义。语音的频率范围在30-1000Hz之间。 (二)、噪声的产生 噪声的来源一般有环境设备噪声和电气噪声。环境噪声一般指在录音时外界环境中的声音，设备噪声指麦克风、声卡等硬件产生的噪声，电气噪声有直流电中包含的交流声，三极管和集成电路中的无规则电子运动产生的噪声，滤波不良产生的噪声等。这些噪声虽然音量不大(因为在设备设计中已经尽可能减少噪声)，但参杂在我们的语音中却感到很不悦耳，尤其中在我们语音的间断时间中，噪声更为明显。
三、A/D转换 A/D转换可分为4个阶段：即采样、保持、量化和编码。 采样就是将一个时间上连续变化的信号转换成时间上离散的信号，根据奈奎斯特采样定理fsZZfh，如果采样信号频率大于或等于2倍的最高频率成分，则可以从采样后的信号无失真地重建恢复原始信号。考虑到模数转换器件的非线性失真、量化噪声及接收机噪声等因素的影响，采样频率一般取2．5～3倍的最高频率成分。 要把一个采样信号准确地数字化，就需要将采样所得的瞬时模拟信号保持一段时间，这就是保持过程。保持是将时间离散、数值连续的信号变成时间连续、数值离散信号，虽然逻辑上保持器是一个独立的单元，但是，实际上保持器总是与采样器做在一起，两者合称采样保持器。图给出了A/D采样电路的采样时序图，采样输出的信号在保持期间即可进行量化和编码。 量化是将时间连续、数值离散的信号转换成时间离散、幅度离散的信号；编码是将量化后的信号编码成二进制代码输出。到此，也就完成了A/D转换，这些过程通常是合并进行的。例如，采样和保持就经常利用一个电路连续完成，量化和编码也是在保持过程中实现的。 四、通用串行总线 (一)、USB总线的分析 USB标准采用NRZI方式（翻转不归零制）对数据进行编码。翻转不归零制（non-return to zero,inverted），电平保持时传送逻辑1，电平翻转时传送逻辑0。USB 接头提供一组5伏特的电压，可作为相连接USB设备的电源。实际上，设备接收到的电源可能会低于5V，只略高于4V。USB规范要求在任何情形下，电压均不能超过5.25V；在最坏情形下（经由USB供电HUB所连接的LOW POWER 设备）电压均不能低于4.375V，一般情形电压会接近5V。
音乐信号滤波去噪—用凯塞窗设计的FIR滤波器
音乐信号滤波去噪—用凯塞窗设计的FIR 滤波器 学生姓名：指导老师： 摘要本课程设计主要是通过使用凯塞窗设计一个FIR滤波器以对音乐信号进行滤波去噪处理。本设计首先通过麦克风采集一段音乐信号，依据对该信号的频谱分析，给定相关指标。以MATLAB软件为平台，采用凯塞窗设计满足指标的FIR滤波器，以该音乐信号进行滤波去噪处理。通过对比滤波前后的波形图，深入了解滤波器的基本方法。通过程序调试及完善，该设计基本满足设计要求。 关键词滤波去噪；FIR滤波器；凯塞窗函数；MATLAB 1 引言
数字滤波器是一种用来过滤时间离散信号的数字系统,它是通过对抽样数据进行数学处理来达到频域滤波的目的。随着现代通信的数字化,数字滤波器变得更加重要。数字滤波器的种类很多，但总的来说可以分成两大类，一类是经典滤波器，另一类可称为现代滤波器。从滤波特性方面考虑，数字滤波器可分成数字高通、数字低通、数字带通和数字带阻等滤波器。从实现方法上考虑，将滤波器分成两种，一种称为无限脉冲响应滤波器，简称IIR（Infinite Impulse Response）滤波器，另一种称为FIR（Finite Impulse Response）滤波器[1]。设计FIR数字滤波器的方法有窗函数法、频率采样法和等波纹最佳逼近法等。 1.1 课程设计目的 数字信号处理（Digital Signal Processing，简称DSP）是一门涉及许多学科而又广泛应用于许多领域的新兴学科。20世纪60年代以来，随着计算机和信息技术的飞速发展，数字信号处理技术应运而生并得到迅速的发展。在过去的二十多年时间里，数字信号处理已经在通信等领域得到极为广泛的应用。数字信号处理是利用计算机或专用处理设备，以数字形式对信号进行采集、变换、滤波、估值、增强、压缩、识别等处理，以得到符合人们需要的信号形式。 在本次课程设计中，最主要的设计是设计FIR滤波器，FIR滤波器的设计方法主要分为两类：第一类是基于逼近理想滤波器器特性的方法包括窗函数法、频率采样法、和等波纹最佳逼近法；第二类是最优设计法。 本次的课程设计主要采用的是第一类设计方法，是利用汉宁窗函数法设计FIR滤波器对一段语音进行滤波去噪，通过这一过程，对滤波前后波形进行对比分析得到结论。此课程设计比较简单，主要是将书本中的知识运用到现实中，并且根据自己对设计题目的理解，运用软件编写出程序实现这一设计，也是我们对数字信号处理的原理进行验证的一个过程。对此，也可以加深我们对所学知识的理解，培养我们的动手能力。 1.2课程设计的要求 （1）通过利用各种不同的开发工具实现模拟信号数字化、信道编解码、基带数字信号编解码、数字信号的调制解调和语音信号的滤波去噪等课题，掌握数字信号的分析方法和处理方法。 （2）按要求编写课程设计报告书，能正确阐述设计和实验结果等等。
语音信号的处理与滤波
广西工学院 数字信号处理课程设计设计题目：语音信号的处理与滤波 系别： 学号： 姓名： 班级： 指导教师： 完成日期：
目录 1. 摘要 (3) 2.MATLAB简介 (3) 3.设计目的 (4) 4.设计内容 (4) 5.设计原理 (4) 6.设计步骤 (5) 7.总结与分析 (10) 8.参考资料 (10)
摘要 本课题分析了数字信号处理课程的重要性及特点，可以帮助理解与掌握课程中的基本概念、基本原理、基本分析方法；并利用MATLAB对语音信号进行分析和处理，要求采集语音信号后，在MATLAB软件平台进行频谱分析。用设计的数字滤波器对语音信号进行了滤波 MATLAB简介 MATLAB 是一种对技术计算高性能的语言。它集成了计算，可视化和编程于一个易用的环境中，在此环境下，问题和解答都表达为我们熟悉的数学符号。典型的应用有： ?数学和计算 ?算法开发 ?建模，模拟和原形化 ?数据分析，探索和可视化 ?科学与工程制图 ?应用开发，包括图形用户界面的建立 MATLAB是一个交互式的系统，其基本数据元素是无须定义维数的数组。这让你能解决很多技术计算的问题，尤其是那些要用到矩阵和向量表达式的问题。而要花的时间则只是用一种标量非交互语言(例如C或Fortran)写一个程序的时间的一小部分。 . 名称“MATLAB”代表matrix laboratory（矩阵实验室）。MATLAB最初是编写来提供给对由LINPACK和EINPACK工程开发的矩阵软件简易访问的。今天，MATLA B使用由LAPACK和ARPACK工程开发的软件，这些工程共同表现了矩阵计算的软件中的技术发展。 MATLAB已经与许多用户输入一同发展了多年。在大学环境中，它是很多数学类、工程和科学类的初等和高等课程的标准指导工具。在工业上，MATLAB是高产研究、开发和分析所选择的工具。 MATLAB以一系列称为工具箱的应用指定解答为特征。对多数用户十分重要的是，工具箱使你能学习和应用专门的技术。工具箱是是MATLAB函数（M-文件）的全面的综合，这些文件把MATLAB的环境扩展到解决特殊类型问题上。具有可用工具箱的领域有：信号处理，控制系统神经网络，模糊逻辑，小波分析，模拟等等。
弹拨音乐信号滤波去噪—三角形窗设计的FIR滤波器
弹拨音乐滤波去噪 ——使用三角窗设计的FIR滤波器 学生姓名：夏霞指导老师：胡双红 摘要本课程设计主要是通过使用三角形窗设计一个FIR滤波器以对弹拨音乐信号进行滤波去噪处理。本设计首先通过麦克风采集一段弹拨音乐信号，依据对该信号的频谱分析，给定相关指标。以MATLAB软件为平台，采用三角形窗设计满足指标的FIR滤波器，以该音乐信号进行滤波去噪处理。通过对比滤波前后的波形图，深入了解滤波器的基本方法。通过程序调试及完善，该设计基本满足设计要求。 关键词滤波去噪；FIR滤波器；三角形窗函数；MATLAB
1 引言 数字滤波器是一种用来过滤时间离散信号的数字系统,它是通过对抽样数据进行数学处理来达到频域滤波的目的。随着现代通信的数字化,数字滤波器变得更加重要。数字滤波器的种类很多，但总的来说可以分成两大类，一类是经典滤波器，另一类可称为现代滤波器。从滤波特性方面考虑，数字滤波器可分成数字高通、数字低通、数字带通和数字带阻等滤波器。从实现方法上考虑，将滤波器分成两种，一种称为无限脉冲响应滤波器，简称IIR（Infinite Impulse Response）滤波器，另一种称为FIR（Finite Impulse Response）滤波器[1]。设计FIR数字滤波器的方法有窗函数法、频率采样法和等波纹最佳逼近法等。 1.1 课程设计目的 数字信号处理（Digital Signal Processing，简称DSP）是一门涉及许多学科而又广泛应用于许多领域的新兴学科。20世纪60年代以来，随着计算机和信息技术的飞速发展，数字信号处理技术应运而生并得到迅速的发展。在过去的二十多年时间里，数字信号处理已经在通信等领域得到极为广泛的应用。数字信号处理是利用计算机或专用处理设备，以数字形式对信号进行采集、变换、滤波、估值、增强、压缩、识别等处理，以得到符合人们需要的信号形式。 在本次课程设计中，最主要的设计是设计FIR滤波器，FIR滤波器的设计方法主要分为两类：第一类是基于逼近理想滤波器器特性的方法包括窗函数法、频率采样法、和等波纹最佳逼近法；第二类是最优设计法。 本次的课程设计主要采用的是第一类设计方法，是利用三角形窗函数法设计FIR滤波器对一段语音进行滤波去噪，通过这一过程，对滤波前后波形进行对比分析得到结论。此课程设计比较简单，主要是将书本中的知识运用到现实中，并且根据自己对设计题目的理解，运用软件编写出程序实现这一设计，也是我们对数字信号处理的原理进行验证的一个过程。对此，也可以加深我们对所学知识的理解，培养我们的动手能力。 1.2课程设计的要求 （1）通过利用各种不同的开发工具实现模拟信号数字化、信道编解码、基带数字信号编解码、数字信号的调制解调和语音信号的滤波去噪等课题，掌握数字信号的分析方法