不同心理状态下脑电波信号的非线性分析

不同心理状态下脑电波信号的非线性分析

引言：

背景：EEG信号是一种携带着大脑状态信息的典型信号。脑电波的波形中可能携带有关于大脑状态的有用信息。但是，我们现有的检测设备不能直接的检测脑电波信号中蕴含的微小细节。此外，由于生物信号有着极强的主观性，那些症状在时间范围内是随机出现的。因此，使用计算机采集并分析得到的脑电波信号在诊断学中有很大的作用。这篇论文主要讨论音乐和刺激反射对于脑电波信号的作用。

实验方法：在实验过程中，我们从脑电波信号中提取出关联维数、最大Lyapunov指数、Hurst指数和近似熵等非线性参数例。

实验结果：从我们实验中获得的结果表明，脑电波信号在大于85%的置信区间上会由于受到外界刺激的作用而比正常状态下的脑电波信号显现出更低的复杂度。

实验结论：我们发现相对于正常状态下测量的结果，在声音或者反射刺激下的测量结果要明显低。这个变化的尺度会随着认知行为的程度增强而提升。这表明当人受到声音或反射刺激时，大脑中并行活动会减轻，这意味着大脑会处于一种更放松的状态。背景：

通过脑电波来检测到的大脑的电现象表现出很复杂的非线性的动态特性。这种行为表现在不同复杂度的脑电波图上。考虑到这一点，使用非线性的动力学理论可能比传统的线性方法更能很好的展现脑电图的内在本质特征。对于非线性动力学的研究和描述有助于理解脑电波信号的动态特性以及大脑的一些潜在活动并探明它们的生理意义。在研究应用非线性动态理论去分析生理信号的文献中我们可以看到，非线性的分析方法被用于心脏速率、神经活动、肾血流量、动脉压以及脑电图和呼吸信号的分析。

生物时间序列分析由于其体现出典型的复杂动态特性而在非线性分析领域中一直倍受认可。这些方法的特点是可以检测到一些生理现象中隐藏的重要动态参数。非线性动态技术基于混沌理论，现在混沌理论已经被应用到许多领域，包括医学和生物学领域。目前混沌理论已经用于检测一些心律失常的情况，例如心室颤动。现在人们已经致力于检测一些生理学信号的非线性参数，因为这些参数已经被证明是非常有价值的病理学参数。

许多研究者，例如Duke等人，已经证明了复杂的动态演化会产生混沌状态。在过去的三十年中，研究观察已经指出，实际上混沌系统在大自然中是很常见的。Boccalettiet已经给出了这些系统的一些细节。在神经系统的理论模型中，重点被集中在稳定的或循环的行为上。可能混沌行为在神经水平是造成精神分裂症、失眠、癫痫等疾病的原因。在过去大量的工作被用于理解大脑的复杂性通过数学、物理学、工程学、化学以及生理学的协作。在过去，人们一直对描述神经过程和大脑信号很感兴趣，尤其是脑电波信号，这一点从本文中针对非线性动态分析以及混沌理论的介绍可以看出。非线性动态分析理论为理解脑电波信号打开了一个新的窗口。脑电波模型由Freeman等人在研究新皮层动态时以及Wright等人研究混沌动力学时提出，这是为了迎合神经生物学的研究需要。在分析脑电波数据时，最近的文献中使用了不同种类的参数，例如关联维数、最大Lyapunov指数和近似熵。Naoto等人则在研究人类在闭眼走路和不同睡眠阶段的呼吸动作的近似熵。

在本文中，我们记录了不同状态下的脑电信号，例如：（1）正常静息状态下的受试者；（2）聆听古典音乐的受试者；（3）聆听摇滚乐的受试者以及（4）给予足部刺激的受试者。我们通过对非线性参数如关联维数、近似熵、最大Lyapunov

指数和Hurst指数的研究得出了音乐和反射刺激对脑电信号的影响。

方法：

脑电波信号是通过使用ACQKNOWLEDGE 3.7.2作为数据采集软件的BIOPAC 设备采集的。整个10-20系统均使用了银-氯化银电极。脑电波信号每秒采集500样本，采集时分辨率为12比特每样本，采样时间为二十分钟。然后对采集到的数据使用1-50Hz的带通滤波器进行数字滤波。首先我们采集处于闭目休息状态下的受试者的脑电波。第二阶段我们采集了听古典音乐的受试者的脑电波，然后采集听摇滚乐的受试者的脑电波。由Voss等人的研究结果可知，古典音乐和摇滚音乐有着不同的1/f分布。那么既然两种音乐有着不同的1/f分布，那么他们对于脑电波的作用一定是不同的。最后我们采集进行足部刺激的受试者的脑电波。按摩是一门科学、一种艺术也是一种技术，通过对足部、手掌以及双耳施加合适的压力。这种反射疗法行之有效的原因是在足部和手掌上有对应于人体各腺体、器官和部位的反射区。我们采集了20分钟年龄为17-26岁的30位受试者（15名男性和15名女性）的脑电图。受试者们将按照如下的顺序采集不同状态的脑电波：（1）正常静息状态；（2）聆听古典音乐；（3）聆听摇滚乐（4）接受足部刺激。在每两个不同状态数据采集之间我们预留了30分钟的时间差，以保证之前的刺激不会影响后续状态的脑电波。

分析：

在本实验中，我们通过许多参数来分析脑电波信号，例如如关联维数、Lyapunov指数、Hurst指数和近似熵。接下来会给出这些参数的一些简短的描述。

相关维数：

一幅图谱的维数可以可以从根本上反应一个系统的很多特性和本质。因此通过实验数据得到的图谱的维数对于分析系统很有作用，尤其是在分析一个系统是周期性的还是混乱的还是有噪声的。在数学上，任何一个数据点为有限集合的图形的维数是零。但是相关维数仍然可以用来估计这些图形的面积。一个时间序列图是一个由单一数据向量构成的相位空间图像简化而来的。

相位空间图像如图1所示，X轴代表脑电波信号的X[n]，Y轴代表脑电波信号X[n]延迟后的信号X[n+delay]。我们通过最小互信息计算技术来确定合适的延迟时间。不同测试状态下的相位空间图如图1所示。

关联维数是分形维数应用最广泛的一种方法。这里我们采用了Grassberger 和Procaccia提出的算法。其主要思想是构造一个函数C（r）表示轨道上任意两点距离小于r的概率。实现过程为计算每N个数据点之间的距离并整理成宽为dr/r的面元。关联维数可用一组N个数据点中每对点之间的距离来计算得到，即S(I,j)=|Xi-Xj|。

相关函数C(r)可以使用如下公式计算：

C(r)=2

∑∑θ(r?|Xi?Xj|)

N

j=i+1

N

i=1

其中Xi，Xj为相空间中轨迹上的点；N是相空间中的数据点总数；r为与每个参考点Xi的径向距离；θ为Heaviside函数。

相关维数是通过其基本定义来计算的:

Dcorr=CD=lim

r→0log?C(r) log?(r)

非线性时间序列分析的准确性体现在于其最佳嵌入维数的选取。由Takens和

Sauer提出的嵌入理论中提到分形维数D的一个奇特的吸引子。这种嵌入所使用的时间延迟坐标是一对一的，如果m≥2D+1或m≥Dcorr，其中Dcorr是关联维数而m是嵌入面积。但是这种方法在应用中的局限是D和Dcorr是未知的。在实际应用中，最好使用的Grassberger和Procaccia提出的算法，并计算各种嵌入维数的Dcorr。一对一嵌入的吸引子的最小嵌入维数是m+1，其中m是前面提到的Dcorr的饱和嵌入维数。在本次实验中，我们计算了每位受试者的dcorr和从1到10的不同嵌入维数。Dcorr-嵌入维数的图像如图2所示。从图中我们不难看出Dcorr在嵌入维数达到9之后饱和了。因此我们选择了嵌入维数为1-10的分析。用于数据分析的软件是CDA Pro 数据分析软件。

用于计算自相关的数据点来自于一个时间序列，但如果它太小或太大就会引入寄生效应。在这里存在的情况是时间分辨率太小，数据可能包含参数相同的副本从而导致重复计数。因此相关维数就会由于人为因素降低，因为所有点都会随着时间变化而彼此接近。当产生这种效应时，分析数据的时间分辨率Δt会远小于自相关时间τac（或任何特征时间尺度）。

即Δt<<τac

由Theiler提出的修正是，每个测量点Xj距离每个参考点Xi至少w=τac个步长。

C(r)=

2

N(N?1)

∑∑θ(r?|Xi?Xj|)

N

j=i+ω

N

i=1

近似熵：

熵是描述系统中无序量的热力学量。从信息论的角度来看，以上对于熵的理解大体上是存储在一个概率分布的量中的信息。最近有几种不同的熵估计方法已经应用于分析脑电波数据来量化脑电信号的复杂性。这些方法并不需要去测量脑电波电压的分布情况，而是去描述脑电波信号随着时间或频率或相位如何变化。脑电波信号随着信息如何变化的信息可以通过将时间序列与其自身对比得到，但是需要一定程度的时间滞后。这种做法称为“相空间嵌入一维信号”。直观地看，如果一个脑电波信号是不规律的，那么利用之前几个点的信息很难预测到接下来某点的位置，而若在一个常规信号上，那么预测就很容易也更可靠。用于预测的前面的已知点的数目就是嵌入维数（m）。对于一个内在维数为n的过程（即在n 维时有唯一的描述），所需的嵌入维数为m≥2n+1，并且用于提取n参数的数据大小最小为10m。正确精准的嵌入脑电信号是不切实际的。因此，这些技术是不能够实现他们的理论承诺和从单变量的脑电数据流中提取高维信息。利用这些嵌入衡量一个系统信息率的理论参数就是Kolmogorov-Sinai熵。然而信号混入了最轻微的噪声也会使这个参数偏离一个值无限远。Pincus, Gladstone等人提出了近似熵的概念来解决这些问题并成功应用于相对较短且有噪声的数据。近似熵被Bruhn用于分析全麻患者的脑电信号。Steyn-Ross分析脑电波信号的近似熵可以反映大脑内皮层中流动的信息。在计算近似熵时，两个参数m，r要优先于估计近似熵确定，其中m代表模式的长度，而r则代表噪声的阈值。近似熵由下式得到:

ApEn(m,r,L)=

1

L?m

∑logC i m+1(r)?

1

L?m+1

∑logC i m(r)

L?m+1

i=1

L?m

i=1

其中C i m(r)为嵌入维数和时间滞后的相关积分。

在本次试验中，m的值被设置为2，r被设定为偏差每个时间序列15%。这些参数的确定是基于前面的研究，前人的研究发现当这些变量取值在这个范围时会得到有良好统计特性的近似熵。

Hurst指数：

Hurst指数是一个被广泛用于分析少量布朗噪声的自相关和互相关特性的参数，这个时间序列是由零散的高斯过程产生的。Hurst指数用于评估一个时间序列中是否存在长期相关性还有相关性的程度。然而生理学的数据时常会出现非平稳性，这将影响一些测量自相关性的方法的准确度。Hurst指数是一个基于过程重标极差的渐进行为的平稳的不规则时间序列参数。在对脑电波信号进行时间序列分析时，Hurst指数H被用于表征睡眠时脑电波体现出的非平稳行为。Hurst指数H的定义式如下：

H=log(R

S

)/log?(T)

其中T是样本数据的时间长度和R/S法相应的取值范围。上述的表达式是从Hurst的时间序列的广义方程得到的，同样也适用于布朗运动。如果H=0.5，则时间序列的行为类似于随机游动。如果H<0.5，则时间序列比随机游动有更少的距离。但如果H>0.5，则时间序列比随机游动包含更长的距离。H与分形维数D有关，由下式可知：

H=E+1?D

其中E是欧几里得维度。

最大Lyapunov指数：

Lyapunov指数是对初始条件的敏感依赖性的定量分析的物理量。它定义了两条相邻轨迹的发散平均速率。相位空间里初始位置的附近轨道的指数发散加上交叉的轨道来确保解为有限个是产生确定随机过程和不可预测性的普遍机制。因此，在一个有界的动力学系统中对几乎所有的初始状态都有一个正λ与之对应是广泛使用的确定性混沌的定义。为了区别混沌动力学和周期信号会经常使用Lyapunov指数。Lyapunov指数是一个反应轨迹间分离速率的物理量。在相位空间中的混沌信号的轨迹服从典型模式。聚集的轨道以指数形式发散和收敛。对于一个动态系统，Lyapunov指数反映了其对于初始状态的敏感性。它描述了相邻轨道的发散速率。如果是个负指数则意味着，轨道正在接近一个固定点。指数为0则意味着轨道保持原来的相对位置，它们是稳定的吸引子。如果是正指数则意味着轨道是一个混沌吸引子。

Wolf等人提出的算法被用于提取脑电波信号的最大Lyapunov指数。对于给定的时间序列X(t)对延迟坐标t的二维相位空间，吸引子上的一点满足下式:

{x(t),x(t+t),…,x(t+(m?1)t)}

这样我们就能确定最接近初始点的点:

{x(t0),x(t0+t),…,x(t0+(m?1)t)}

然后我们设两点间的距离为L（t0）。在之后的某时间t1，初始长度将扩展为L’（t1）。两个初始轨道的分离的平均指数速率的定义式如下：

λ=

1

t M?t0

∑log2

L′(t k)

L′(t k?1)

M

k=1

为了实现之前的计划，我们需要设定如下的参数P={m , t , T , Smax , Smin ,

thmax}。

其中m是嵌入维数，t是延迟时间，T是延时坐标(= t k+1 - t k-1)，而Smax、Smin分别是最大和最小程度分离的置换点，thmax是最大定位误差。根据Das等人的研究可知，在计算脑电波信号的Lyapunov指数时应该选择嵌入维数在5到20之间，延迟时间为1。在本次实验数据的分析过程中，我们选择嵌入维数为10，延迟时间为1。

替代数据：

为了检测吸引子的几何形状和相关维数是真的源于混沌动力学，我们必须通过一组替代数据来检测这些属性。

选取替代数据的目的是为了检测原始数据中的非线性数据。非线性指标例如近似熵是由许多备用数据计算得出的。它们的值会与通过原始数据计算得出的非线性数据进行对比。原始数据的近似熵与备用数据在统计学上有明显差异的证明与证明原始数据具有非线性动态特性一致。

替代数据的傅里叶分解后振幅与经验数据分解相同，除了随机相位分量外。这可以从混沌数据分析中得出。

为了测试原始近似熵和替代数据的近似熵在统计学上的显著差异，我们选取了10组替代数据每个对应一组原始数据。然后我们把这些数据发给学生去处理。我们发现原始数据的近似熵同替代数据的近似熵在95%的置信区间上很接近。我们对于关联维数也进行了同样的测试。备用数据的关联维数和原始数据的关联维数在93%的置信区间上有很大差异。由此可知，原始数据中包含非线性成分。

结果：

相位空间的图像展示了每个精神状态下脑电波的不同图形（图1（a），1（b），1（c），1（d））。关联维数的参数Dcorr是由所有实验数据估计出来的，其结果如图3所示。这个参数量化了时间序列的变化率。当受试者聆听音乐时或接受按摩刺激时这个信号复杂程度（随机性）会变低。同样的，最大Lyapunov指数、近似熵和Hurst指数也被计算了出来，如图4,5,6。图4描述了在音乐影响和受到按摩刺激的情况下信号混沌程度会变低。最大Lyapunov指数是反应长期行为的指标。最大Lyapunov指数表明该序列是混沌的。这个值会因为音乐和刺激而降低。也就是说，在外界影响下随机性减小了。从图5中可以看出，在近似熵上也体现出了类似的规律。近似熵是反应脑电波信号在时间域上动态变化的参数。熵的减小代表更高的可预测性和更少的随机性。自相关参数Hurst指数H是来自于所有的数据，如图6所示。如果H=0.5则反映了信号的随机行为，这个值在外界刺激下会下降。这意味着随机性会随着音乐和按摩而减小。在这里我们有个有趣的发现，脑电波的随机性和混乱程度都会因为受试者听音乐和接受按摩刺激而减小。在计算了所有受试者在正常静息和聆听音乐、接受外界刺激状态下的非线性参数的值之后我们对这些数学信息进行统计分析。结果表示，在接受音乐、外界刺激之后，大脑进入了放松的状态。在神经生理学中最常被引用来描述放松状态的是α波段频率的上升。

讨论:

经过统计分析后，我们将正常静息状态下与其他精神状态进行对比。表1描述了正常静息状态和其他状态非线性分析的统计结果。我们发现受试者在音乐和外界刺激的状态下相较正常静息状态各参数有显著的降低。脑电波时间序列的维数与大脑的认知活动密切相关。维度随着认知活动程度的增加而增加。我们的研究结果表明在按摩刺激时维度会降低，这表明大脑没有参与认知任务或复杂认真

的思考，这意味着大脑处在一个迟钝的放松的被动状态。从结果中我们可以看出不同的心理状态之间存在明显的差异，置信区间大于90%。正常组的关联维数明显高于其他组。数值的下降表明了大脑随机活动的减少。这表明当受试者在声音和反射学的刺激下，大脑中的活动减少，大脑进入了更放松的状态。这使脑电波中的α波段频率增加。由同样趋势的参数是最大Lyapunov指数和近似熵。从表1中可见，脑电波的非线性复杂程度在受到音乐和反射刺激时降低了。Hurst指数也体现了相同的趋势，因为Hurst指数的定义为H=E+1-D，其中H是Hurst指数、E是欧几里得维数、D是关联维数。随着D的减小，H的值会变大。综上所述，音乐和反射学刺激会使脑电波信号相较正常状态下复杂度变低。

结论：

脑电波是可以用于衡量一个人心理状态的可靠指标。自从生理学中诞生了非线性理论，生物医学工程学和理论生物学就开始着眼于寻找有意义的生理学混沌参数。在本文中，我们已经论证了线性参数和非线性参数例如：CD、最大Lyapunov 指数、近似熵和Hurst指数。对这些结果进行方差分析可以在所有情况下以超过90%置信区间得到优秀的p值。近似熵的重要应用是衡量脑电信号的无需程度。近似熵的减小表明了，在摇滚、古典音乐或反射刺激的情况下，脑电波信号的无序程度减小了。这表明在音乐和刺激状态下α波段占据了主要位置。同样的，关联维数、最大Lyapunov指数和Hurst指数的减小也是由于音乐和按摩刺激。在本次实验中，我们提出了不同精神状态下这些非线性参数的范围。

语音信号处理与及其MATLAB实现分析

目录 摘要 (2) 第一章绪论 (3) 1.1 语音课设的意义 (3) 1.2 语音课设的目的与要求 (3) 1.3 语音课设的基本步骤 (3) 第二章设计方案论证 (5) 2.1 设计理论依据 (5) 2.1.1 采样定理 (5) 2.1.2 采样频率 (5) 2.1.3 采样位数与采样频率 (5) 2.2 语音信号的分析及处理方法 (6) 2.2.1 语音的录入与打开 (6) 2.2.2 时域信号的FFT分析 (6) 2.2.3 数字滤波器设计原理 (7) 2.2.4 数字滤波器的设计步骤 (7) 2.2.5 IIR滤波器与FIR滤波器的性能比较 (7) 第三章图形用户界面设计 (8) 3.1 图形用户界面概念 (8) 3.2 图形用户界面设计 (8) 3.3 图形用户界面模块调试 (9) 3.3.1 语音信号的读入与打开 (9) 3.3.2 语音信号的定点分析 (9) 3.3.3 N阶高通滤波器 (11) 3.3.4 N阶低通滤波器 (12) 3.3.5 2N阶带通滤波器 (13) 3.3.6 2N阶带阻滤波器 (14) 3.4 图形用户界面制作 (15) 第四章总结 (18) 附录 (19) 参考文献 (24)

摘要 数字信号处理是将信号以数字方式表示并处理的理论和技术。数字信号处理与模拟信号处理是信号处理的子集。 数字信号处理的目的是对真实世界的连续模拟信号进行测量或滤波。因此在进行数字信号处理之前需要将信号从模拟域转换到数字域，这通常通过模数转换器实现。而数字信号处理的输出经常也要变换到模拟域，这是通过数模转换器实现的。 数字信号处理的算法需要利用计算机或专用处理设备如数字信号处理器（DSP）和专用集成电路（ASIC）等。数字信号处理技术及设备具有灵活、精确、抗干扰强、设备尺寸小、造价低、速度快等突出优点，这些都是模拟信号处理技术与设备所无法比拟的。 数字信号处理的核心算法是离散傅立叶变换(DFT)，是DFT使信号在数字域和频域都实现了离散化，从而可以用通用计算机处理离散信号。而使数字信号处理从理论走向实用的是快速傅立叶变换(FFT)，FFT的出现大大减少了DFT的运算量，使实时的数字信号处理成为可能、极大促进了该学科的发展。 MATLAB是矩阵实验室（Matrix Laboratory）的简称，和Mathematica、Maple 并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。 MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB来解算问题要比用C，FORTRAN等语言完相同的事情简捷得多，并且mathwork也吸收了像Maple等软件的优点,使MATLAB成为一个强大的数学软件。在新的版本中也加入了对C，FORTRAN，C++ ，JAVA的支持。可以直接调用,用户也可以将自己编写的实用程序导入到MATLAB函数库中方便自己以后调用，此外许多的MATLAB爱好者都编写了一些经典的程序，用户可以直接进行下载就可以用。

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;

数字信号处理 语音信号分析与处理及其MATLAB实现..

摘要 (2) 1 设计目的与要求 (3) 2 设计步骤 (4) 3 设计原理及内容 (5) 3.1 理论依据 (5) 3.2 信号采集 (6) 3.3 构造受干扰信号并对其FFT频谱分析 (8) 3.4 数字滤波器设计 (9) 3.5 信号处理 (10) 总结 (12) 致谢 (13) 参考文献 (14)

用MATLAB对语音信号进行分析与处理，采集语音信号后，在MATLAB软件平台进行频谱分析;并对所采集的语音信号加入干扰噪声，对加入噪声的信号进行频谱分析，设计合适的滤波器滤除噪声，恢复原信号。 数字滤波器是数字信号处理的基础，用来对信号进行过滤、检测和参数估计等处理。IIR数字滤波器最大的优点是给定一组指标时，它的阶数要比相同组的FIR滤波器的低的多。信号处理中和频谱分析最为密切的理论基础是傅立叶变换（FT）。离散傅立叶变换（DFT）和数字滤波是数字信号处理的最基本内容。 关键词：MATLAB;语音信号；加入噪声；滤波器；滤波

1. 设计目的与要求 （1）待处理的语音信号是一个在20Hz~20kHz频段的低频信号 （2）要求MATLAB对语音信号进行分析和处理，采集语音信号后，在MATLAB平台进行频谱分析；并对所采集的语音信号加入干扰噪声，对加入噪声的信号进行频谱分析，设计合适的滤波器进行滤除噪声，恢复原信号。

2. 设计步骤 （1）选择一个语音信号或者自己录制一段语音文件作为分析对象； （2）对语音信号进行采样，并对语音信号进行FFT频谱分析，画出信号的时域波形图和频谱图； （3）利用MATLAB自带的随机函数产生噪声加入到语音信号中，对语音信号进行回放，对其进行FFT频谱分析； （4）设计合适滤波器，对带有噪声的语音信号进行滤波，画出滤波前后的时域波形图和频谱图，比较加噪前后的语音信号，分析发生的变化； （5）对语音信号进行回放，感觉声音变化。

网络财务管理论文：网络环境下的财务管理

网络财务管理论文：网络环境下的财务管理 [摘要]网络条件下企业财务管理环境发生了改变，传统财务管理不仅难以满足电子商务的要求，并且还受到新的管理模式和工作方式的挑战。针对传统财务管理困境，应重新构建新财务管理体系，建立企业财务管理信息以及企业网络信息安全保障体系，加强对全面预算体系的控制，加强对财务人员的网络技术培训，使财务管理适应时代的发展，从而最大限度地应用网络技术，实现多企业协同创造价值和共赢的目标。 [关键词]网络环境；财务管理；创新 网络经济的迅速发展，给企业参与市场竞争带来新的机遇与挑战，对企业经营管理也带来了全新变革。财务管理作为企业经营管理的重要组成部分，面临着自身能否快速适应新技的发展、适应网络经济的挑战。在目前的网络经济下，传统财务管理存在许多弊端，企业只有及时进行财务管理创新，才能在国内外市场竞争中抢占先机，在网络经济大潮中站稳脚跟。 一、财务管理环境的改变 1．经济环境在网络经济时代，信息产业已成为全球第一大产业，以信息产业为主导产业的全球经济逐渐趋于知识密集化。互联网的迅速延伸和扩展，全球网络化正在形成，商业活动将主要以电子商务的形式在互联网上进行，这使得

企业购销活动更便捷、费用更低廉，对存货的量化监控更精确。这种特殊的商业模式，使得企业传统的财务管理已不能适应基于互联网的商业交易结算。电子货币成了网络交易市场的主要货币流通结算工具，互联网的延伸使得全球外汇市场每天24小时都可以进行交易，人们可以在全球范围内将资金以“光的速度”从一个地方转移到另一个地方，并且流通费用、交易成本大大降低。电子货币形态的资金将成为企业筹资、投资、分配的主要形式之一。网上银行的建立为网络经济的正常运转提供了安全、可靠的金融保障。网络经济时代技术变革相应会带来社会变革，企业组织和工作结构、社会工种的改变也将影响到企业的财务管理。 2.技术环境网络环境下的财务管理的趋势就是网络化和智能化，实现企业内部的会计信息以及企业与外部相关机构的信息共享，使会计数据实现异地共享，信息传输范围更广。这也使得企业实施预测、决策、控制和分析的难度越来越大。要实现这项要求，首先，必须要有功能齐全、灵活适用的网络财务软件。包括会计核算、财务控制、财务决策集中化的管理信息系统，把物资采购、产品销售、货款结算等业务，按照电子商务的要求融入到网络财务软件之中。其次，除了要加大数据量的采集和运用，不断提高工作人员信息处理水平与分析、判断经济活动发展变化的能力外，还要逐步实现管理信息系统的智能化，即利用决策支持系统，采集专

基于Matlab的语音信号处理与分析

系（院）物理与电子工程学院专业电子信息工程题目语音信号的处理与分析 学生姓名 指导教师 班级 学号 完成日期：2013 年5 月 目录 1 绪论.............................................................................................................. 错误!未定义书签。 1.1课题背景及意义................................................................................. 错误!未定义书签。 1.2国内外研究现状................................................................................. 错误!未定义书签。 1.3本课题的研究内容和方法................................................................. 错误!未定义书签。 1.3.1 研究内容................................................................................ 错误!未定义书签。 1.3.2 开发环境................................................................................ 错误!未定义书签。 2 语音信号处理的总体方案............................................................................ 错误!未定义书签。 2.1 系统基本概述.................................................................................... 错误!未定义书签。 2.2 系统基本要求与目的........................................................................ 错误!未定义书签。 2.3 系统框架及实现................................................................................ 错误!未定义书签。 2.3.1 语音信号的采样.................................................................... 错误!未定义书签。 2.3.2 语音信号的频谱分析............................................................ 错误!未定义书签。 2.3.3 音乐信号的抽取.................................................................... 错误!未定义书签。 2.3.4 音乐信号的AM调制.............................................................. 错误!未定义书签。 2.3.5 AM调制音乐信号的同步解调............................................... 错误!未定义书签。 2.4系统设计流程图................................................................................. 错误!未定义书签。 3 语音信号处理基本知识................................................................................ 错误!未定义书签。 3.1语音的录入与打开............................................................................. 错误!未定义书签。 3.2采样位数和采样频率......................................................................... 错误!未定义书签。 3.3时域信号的FFT分析......................................................................... 错误!未定义书签。 3.4切比雪夫滤波器................................................................................. 错误!未定义书签。 3.5数字滤波器设计原理......................................................................... 错误!未定义书签。 4 语音信号实例处理设计................................................................................ 错误!未定义书签。 4.1语音信号的采集................................................................................. 错误!未定义书签。

网络环境下财务管理模式的变革

网络环境下财务管理模式的变革 柳桂荣 聊城市东昌府区水务局 摘　要：随着网络经济的发展，财务管理也发生了变化，因此出现了网络环境下的财务管理模式，这是经济发展的趋势，因此研究其变革具有意义。本文通过一个例子说明传统财务管理模式具有较大弊端，分析了网络环境下财务管理模式有别于传统财务财务管理模式，接着论述了网络环境下财务管理模式的变革所涉及的方面，然后阐述了网络环境财务管理模式特征，最后就企业仍需要解决的问题进行了论述。 关键词：网络环境　财务管理模式　网络财务管理 随着计算机网络的飞速发展，网络成为企业日常经营所处的重要环境。在网络环境中，传统的财务管理模式出现了很多的缺陷，例如企业大多采用的财务软件是基于内部局域网，无法使信息在整个企业中的及时、完全的传达，还易造成各部门信息的冗余。并且由于网络的限制，传统财务管理模式的管理相对分散，没有有力的监督控制；在新的环境中对用户的身份认证需要更加严格的要求，传统的用户名加口令的做法无法满足。因此，研究网络环境下财务管理模式的变革具有重大的意义。 一、传统财务管理模式和网络的财务管理模式的对比 1.财务管理中信息传递和处理的方式不同。网络的出现使财务管理实现了远程处理和集中式管理。在传统财务管理模式中，集团企业的财务管理活动是基层单位编制财务报表等信息，上报汇总后由最高层对汇总报表进行分析并做出决策。但这就会导致财务信息的滞后，影响财务信息的时效性，这对高层人员得到信息做出决策以及企业各层人员执行决策都产生了不利影响。另外使得财务人员被限制在了对信息的简单收集和处理上。而在网络环境下，企业可以利用网络财务软件对所有部门和人员实现远程监控处理，信息可以直接的传达。这有利于整合企业集团的财务资源，可以节约费用支出。 2.财务管理的活动方式不同。传统方式的财务管理中，事件的发生、会计的核算以及编制出报告都是根据先后顺序一步步进行的，因此会计部门和业务部门是以静态的方式来进行信息交流。这样就会受到时间上的阻碍，使得企业管理层根据这样的会计信息做出决策的有效性值得怀疑。而网络财务使财务管理不再受业务发生的时间和空间影响，有服务器和系统进行信息的传输，业务活动实时转化为财务信息，能够实现在线管理。 3.财务信息介质不同。网络及相关软件的出现之前，财务信息介质由传统纸质介质的账本发展到磁盘文件。网络财务使财务介质继续发生变化，更多的信息以电子化的方式出现，如电子发票、电子结算单据等各种电子单据，这种电子化的财务信息以网络页面的形式存储和传递。网络环境下财务介质的改变还体现在电子货币的出现上，收款、付款和转账都可以通过网上银行账户和电子货币信息完成结算。 4.财务人员办公模式不同。传统的企业环境里，财务人员必须要在办公室里进行财务管理。而在网络环境下，由于财务信息借助于互联网传递，不受时间和空间范围的限制，财务人员能够实现财务工作的移动办公和在线办公。 二、网络环境下财务管理模式的变革 1.财务管理包含新的内容。在网络环境下，企业能够对自己的各个部门、销售点的经营状况实施统一的财务监控，能够及时掌握其销售、库存情况，然后将所做的决策及时的传达。这种集中控制的实现使财务管理控制的实现更加完善。而且，新的财务管理模式也突破了传统办公室特定位置的空间限制，转换为虚拟办公室，实现移动办公。 2.财务管理软件的更新。网络环境下的财务管理活动，很大程度上依赖于新的财务软件，利用财务软件，能够实现企业内部资源的共享与处理，使企业在企业运营中的各个因素和环节实现一体化。使得劳动力从繁琐重复的工作中解放出来，解决了人在时间和空间上的局限性，并且避免了各部门的信息冗余。 3.需要完善财务控制体系。网络及计算机软件能够使财务人员从获取重复信息和计算决策中解放出来，因此财务人员的工作重点转移到了财务控制上。并且，在新的环境中，企业以往侧重的内容由事后考核逐渐的转向事前分析和事中控制，这就代表了企业更加需要进行财务控制。 4.健全财务信息安全防护体系。网络和计算机使企业的信息面临来自网络上信息被盗取以及计算机病毒的风险以及管理和操作人员的口令泄露危险。在网络中信息的流通更加快速便捷，企业的信息如果泄露也会造成更大的危害，因此网络环境下财务管理模式需要注重预防和控制这些风险。 三、财务管理模式进行变革所需解决的问题 1.实现应用系统的本地化。网络环境下财务管理模式是凭借网络财务软件实现，因此，企业购进软件之后对软件的应用十分的重要，这就需要企业根据自身发展目标、各种业务的实际情况对软件系统进行本地化的二次开发，并定期修正。这才能最终建立一个有效运行的信息系统。 2.培养复合型的财务管理人才。网络环境下的财务管理模式增加了对人才的需求，财务人员不仅需要掌握会计和财务管理的专业知识，还需要熟悉业务流程、掌握计算机信息技术，能够熟练地用系统对会计信息进行加工，更加需要了解财务控制的内容，不是简单的对业务进行处理，更是对信息的分析。 3.加快社会信息化网络的建设，提高企业信息化程度。网络是一个充满信息的环境，因此企业的信息化程度也需要提高。目前，我国企业信息化管理水平严重制约了我国电子商务和企业网络财务的发展。企业应把先进的管理理念与网络、计算机结合在一起，加快内部信息化建设。 4.构建网络财务下的安全保障体系。推行网络财务面临的突出的问题就是安全问题。需要从企业内部控制制度和外部网络两方面对企业财务安全进行保障。 首先，企业需要建立科学严格的内部控制制度；网络环境中，信息的价值进一步提高，因此企业需要建立严格的内部控制制度来保护企业信息不会泄露。从企业内部组织机构的设置、人员管理、系统操作、档案管理、企业财务环境的控制等各方面来进行控制管理，尤其是管理使用权限的控制、口令的管理保存上。并且要设置针对计算机的内控以保证计算机使用的安全。 其次，在技术上对网络和计算机采取更强的安全防范措施；会计数据在新环境中更多的表现为电子数据，并且储存在计算机中，在系统网络中传播，因此新的财务管理模式越来越依靠网络和计算机，但这也带来更多的危险。 5.强化政府在网络财务系统实施中的作用。建设良好的电子商务和网络环境需要政府提供技术和法律的支持，完善网络中信息和商务方面的法律法规，保障网络安全，维护网络的正常高效运行。 总之，在当今网络经济迅猛发展的新时期，财务管理不再受到物理环境、距离的限制，人员从繁琐的工作中解放出来，预测、分析和控制工作变的更加重要。顺应网络环境的发展成为财务管理发展的必然趋势，我们都必须以正确的观念去面对新的机遇与挑战，构建网络环境的财务管理模式，实现在新的环境中的快速发展。 参考文献： [1] 王晓萌，《互联网环境下企业财务管理模式的变革》[J]，财经界，2010年12月，第177页. [2]杨涛，孙军伟，《浅析网络经济下企业财务管理模式的转变》[J]，财会研究，2011年12月，第203页. [3]李洁，《网络环境下财务管理模式的创新发展》[J]，中国管理信息化，2005年1月，第20-21页. [4]曹利国，《网络环境下财务管理模式探究》[J]，财会探析，2011年5月，第139页. [5]黄德红，贺铭，《网络经济下的企业财务管理创新模式研究》[J]，经营之道，2005年5月，第51-52页. [6]徐荣华，《网络环境下财务管理模式研究》[J]，财务管理，2002年8月，第24-25页. 2013年·12月·上期经营管理者 学 术 理 论 经营管理者　Manager' Journal 167

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

语音信号特征的提取

语音信号特征的提取 摘要 随着计算机技术的发展，语音交互已经成为人机交互的必要手段,语音特征参数的精确度直接影响着语音合成的音质和语音识别的准确率。因此语音信号参数提取是语音信号处理研究中一项非常有意义的工作。 本文采用Matlab软件提取语音信号特征参数，首先对语音信号进行数字化处理，其次，进行预处理，包括预加重、加窗和分帧，本文讨论了预处理中各种参数的选择，以使信号特征提取更加准确。第三，讨论了各种时域特征参数的算法，包括短时能量、短时过零率等。 关键词：语音信号, 特征参数, 提取, Matlab 目录 第一章绪论 1.1语音信号特征提取概况 1.1.1研究意义 语音处理技术广泛应用于语音通信系统、声控电话交换、数据查询、计算机控制、工业控制等领域，带有语音功能的计算机也将很快成为大众化产品，语音将可能取代键盘和鼠标成为计算机的主要输入手段，为用户界面带来一次飞跃。 语音信号特征的提取是语音信号处理的前提和基础，只有分析出可表示语音信号本质特征的参数，才有可能利用这些参数进行高效的语音通信和准确的语音识别，才能建立语音合成的语音库。因此语音信号参数提取是语音信号处理研究中一项非常有意义的工作。 1.1.2 发展现状 语音信号处理是一门综合性的学科，包括计算机科学、语音学、语言学、声学和数学等诸多领域的内容。它的发展过程中，有过两次飞跃。第一次飞跃是1907年电子管的发明和1920年无线电广播的出现，电子管放大器使很微弱的声

音也可以放大和定量测量，从而使电声学和语言声学的一些研究成果扩展到通信和广播部门；第二次飞跃是在20世纪70年代初，电子计算机和数字信号处理的发展使声音信号特别是语音信号，可以通过模数转换器（A/D）采样和量化转换为数字信号，这样就可以用数字计算方法对语音信号进行处理和加工，提高了语音信号处理的准确性和高效性。 语音信号处理在现代信息科学中的地位举足轻重，但它仍有些基础的理论问题和技术问题有待解决，这些难题如听觉器官的物理模型和数学表示及语音增强的技术理论等，目前还有待发展。 1.2 本课题研究内容 本文主要介绍语音信号处理的理论及Matlab的相关内容，然后从Matlab仿真角度验证了录音、预处理、提取语音信号时域特征参数，主要讨论了预处理中各种参数的选择，以使信号特征提取更加准确。再次讨论了各种时域特征参数的算法，包括短时能量、短时过零率等，介绍了各环节的不同软件实现方法。最后对基于Matlab的语音信号特征参数提取进行总结。 第二章Matlab简介 MATLAB是国际上仿真领域最权威、最实用的计算机工具。它是MathWork 公司于1984年推出，它以强大的科学计算与可视化功能、简单易用、开放式可扩展环境，特别是所附带的30多种面向不同领域的工具箱支持，使得它在许多科学领域中成为计算机辅助设计和分析、算法研究和应用开发的基本工具和首选平台。 2.1 发展概况 Matlab是Matrix Laboratory(矩阵实验室的缩写)，最初由美国Cleve Moler 博士在70年代末讲授矩阵理论和数据分析等课程时编写的软件包Linpack与Eispack组成，旨在使应用人员免去大量经常重复的矩阵运算和基本数学运算等繁琐的编程工作。1984年成立的Math Works公司正式把Matlab推向市场，并从事Matlab的研究和开发。1990年，该公司推出了以框图为基础的控制系统仿真工具Simulink，它方便了系统的研究与开发，使控制工程师可以直接构造系统框图进行仿真，并提供了控制系统中常用的各种环节的模块库。1993年，Math Works 公司推出的Matlab4.0版在原来的基础上又作了较大改进，并推出了Windows版，

互联网环境下财务管理

网络环境下的财务管理 潘杰 2010年1月 传统的财务管理模式是以通过手工核算或会计电算化为主的单一会计核算模式提供的会计信息为基础，对企业资金的筹集、使用和分配进行统筹管理的模式。而网络财务管理模式则是在一定的网络环境中，以内部网和国际互联网为手段，重新构架会计信息的生成机制，使会计信息能够以更快的速度、更灵活的方式以及更广泛的共享性满足各个利益相关者不同的信息需求，进而帮助其更加高效的管理企业资金的一种财务管理模式。网络模式下，由于实现了业务流、资金流和信息流的一体化，企业财务对各项经营活动的反映和监督，能够跨越时间和空间的限制，达到时时和跨地域的效果；另一方面，由于运用不同的“过程处理程序”对同一套基础数据进行处理，企业财务可以以最低的成本满足各种不同的信息需求。下面我们分析网络环境是如何帮助企业财务管理创造价值的。 一、重新构架会计信息生成模式 会计信息是企业进行相关财务管理工作的基础，因此，具有高度及时性、充分相关性和广泛共享性的会计信息是一个企业财务工作高效进行的重要保障。而网络财务管理模式在这方面无疑具备着无可比拟的优势： 1.突破传统会计主体假设的局限，会计工作的空间范围更加灵活 传统会计核算模式对会计主体有明确界定，特别是对外财务报告，必须严格以事先界定的会计主体为报告范围进行列报，在一定程度上缺乏灵活性。随着市场经济的发展，内部管理对会计信息的需求越来越多元化，会计信息使用者往往需要将会计工作的空间范围进行任意的整合，以满足特定的决策信息需求。对于传统会计核算模式难以满足的上述复杂需求，网络版财务软件可以很好的予以解决： 一方面，在传统模式下，集团成员单位分别作为一个会计主体各自处理着自己的账务，然后以整个企业集团作为一个会计主体编制合并会计报表。在这种核算模式下，母公司往往只能看到合并报表，而合并报表的数据来源则分散在各个不同的账套中，难以详细了解。所以仅仅依靠合并报表来反映和监督集团整体的财务状况既不精细也不及时。为了克服这一缺陷，网络版财务软件在集团内部的成员单位各自的会计核算基础上，自动满足企业集团这一层次的会计主体的信息需要：统一定义会计科目和会计核算方法；自动抵销内部经济交易和往来；收入、成本、费用、资金等日常业务在集团层面一览无余。更重要的是，企业集团既可以看到合并报表，也可以看到合并报表所依据的相关账簿资料，同时还可以联查到有关的凭证。 另一方面，在传统模式下，企业通过统计台账来实现精细化管理，但这种方式往往不能系统地反映这些细分的会计主体的完整会计信息，同时也极大地增加了会计人员的工作量。在网络财务管理环境下，会计人员在进行相关账务处理时，只需在凭证中录入相应的组织机构（细分出来的会计主体）信息，即可得到专门针对这一会计主体所提供的会计信息。这里细分出来的会计主体既可以是某一特定的事业部门，也可以是某一特定的项目等。 2.极大提高会计期间设置的灵活性，会计信息提供更加及时 目前我国会计制度规定的会计期间分为年度、半年度、季度和月度，企业财务报告相应 的按照上述期间编制。但在实际工作中，由于以下情况的存在，企业往往需要随时反映任意会计期间的财务状况和经营成果：（1）某些国家的会计年度与我国并不完全一致；（2）某些特殊行业的企业（如轮船、基建工程、污水处理等），其经营项目往往需要在超过一年的一个经营周期内才能完成，或者仅仅只需在一个会计年度的某几个月内即可完成；（3）某些企业的会计核算期间通常细分到天、周、旬等。 在传统会计核算模式下，若提供任意会计期间的会计信息，则会极大增加会计信息的提供成本。而在网络财务环境下，强大的运算和传输功能，使得会计信息的提供乃至整个财务管理工作从静态转向动态，从事后转向“实时”：以同一套会计资料为基础，通过会计期间的灵活设置，随时满足内部管理者任意时间跨度的信息需要。换言之，在网络财务环境下，会计期间可以任意截取，在报表公式设置后，只需录入报表起止日期就可以随时得到不同会计期间所对应的财务报告。 3.突破货币计量的局限性，计量手段更加多元化

语音信号处理试验教程

语音信号处理试验 实验一：语音信号时域分析 实验目的： (1)录制两段语音信号，内容是“语音信号处理”，分男女声。 (2)对语音信号进行采样，观察采样后语音信号的时域波形。 实验步骤： 1、使用window自带录音工具录制声音片段 使用windows自带录音机录制语音文件，进行数字信号的采集。启动录音机。录制一段录音，录音停止后，文件存储器的后缀默认为.Wav。将录制好文件保存，记录保存路径。男生女生各录一段保存为test1.wav和test2.wav。 图1基于PC机语音信号采集过程。 2、读取语音信号 在MATLAB软件平台下，利用wavread函数对语音信号进行采样，记住采样频率和采样点数。通过使用wavread函数，理解采样、采样频率、采样位数等概念！ Wavread函数调用格式： y=wavread（file），读取file所规定的wav文件，返回采样值放在向量y中。

[y，fs，nbits]=wavread（file），采样值放在向量y中，fs表示采样频率（hz），nbits表示采样位数。 y=wavread（file，N），读取前N点的采样值放在向量y中。 y=wavread（file，[N1，N2]）,读取从N1到N2点的采样值放在向量y中。 3、编程获取语音信号的抽样频率和采样位数。 语音信号为test1.wav和test2.wav，内容为“语音信号处理”，两端语音保存到工作空间work文件夹下。在M文件中分别输入以下程序，可以分两次输入便于观察。 [y1,fs1,nbits1]=wavread('test1.wav') [y2,fs2,nbits2]=wavread('test2.wav') 结果如下图所示 根据结果可知：两端语音信号的采样频率为44100HZ，采样位数为16。 4、语音信号的时域分析 语音信号的时域分析就是分析和提取语音信号的时域参数。进行语音分析时，最先接触到并且夜市最直观的是它的时域波形。语音信

语音信号的频域分析

实验二：语音信号的频域分析 实验目的：以MATLAB 为工具，研究语音信号的频域特性，以及这些特性在《语音信号处理》中的应用情况。 实验要求：利用所给语音数据，分析语音的频谱、语谱图、基音频率、共振峰等频域参数。要求会求取这些参数，并举例说明这些参数在语音信号处理中的应用。 实验内容： 1、 语音信号的频谱分析 1.1加载“ma1_1”语音数据。基于DFT 变换，画出其中一帧数据（采样频率为8kHz ，帧长为37.5ms ，每帧有300个样点）的频域波形（对数幅度谱）。 load ma1_1; x = ma1_1 (4161:4460); plot (x) N = 1024; k = - N/2:N/2-1; X = fftshift (fft (x.*hann (length (x)),N)); plot (k,20*log10 (abs(X))), axis ([0 fix(N/2) -inf inf ]) 已知该帧信号的时域波形如图（a ）所示，相应的10阶LPC 谱如图（b ）所示。 问题1：这帧语音是清音还是浊音？基于DFT 求出的对数幅度谱和相应的LPC 谱相比，两者有什么联系和区别？ 问题2：根据这帧基于DFT 的对数幅度谱，如何估计出共振峰频率和基音周期？ 问题3：时域对语音信号进行加窗，反映在频域，其窗谱对基于DFT 的对数幅度谱有何影响？如何估计出窗谱的主瓣宽度？ 1.2对于浊音语音，可以利用其频谱)(ωX 具有丰富的谐波分量的特点，求出其谐波乘积谱： ∏ ==R r r X HPSx 1)()(ωω 式中，R 一般取为5。在谐波乘积谱中，基频分量变得很大，更易于估计基音周期。

数字信号处理期末实验 语音信号分析与处理

山东建筑大学信电学院课程设计说明书 语音信号分析与处理 摘要 用MATLAB对语音信号进行分析与处理，采集语音信号后，在MATLAB软件平台进行频谱分析;并对所采集的语音信号加入干扰噪声，对加入噪声的信号进行频谱分析，设计合适的滤波器滤除噪声，恢复原信号。 数字滤波器是数字信号处理的基础，用来对信号进行过滤、检测和参数估计等处理。IIR数字滤波器最大的优点是给定一组指标时，它的阶数要比相同组的FIR 滤波器的低的多。信号处理中和频谱分析最为密切的理论基础是傅立叶变换（FT）。离散傅立叶变换（DFT）和数字滤波是数字信号处理的最基本内容。 关键词：MATLAB;语音信号；加入噪声；滤波器；滤波 1. 设计目的与要求 （1）待处理的语音信号是一个在20Hz~20kHz频段的低频信号。 （2）要求MATLAB对语音信号进行分析和处理，采集语音信号后，在MATLAB平台进行频谱分析；并对所采集的语音信号加入干扰噪声，对加入噪声的信号进行频谱分析，设计合适的滤波器进行滤除噪声，恢复原信号。 1 山东建筑大学信电学院课程设计说明书

2. 设计步骤 （1）选择一个语音信号或者自己录制一段语音文件作为分析对象； （2）对语音信号进行采样，并对语音信号进行FFT频谱分析，画出信号的时域波形图和频谱图； （3）利用MATLAB自带的随机函数产生噪声加入到语音信号中，对语音信号进行回放，对其进行FFT频谱分析； （4）设计合适滤波器，对带有噪声的语音信号进行滤波，画出滤波前后的时域波形图和频谱图，比较加噪前后的语音信号，分析发生的变化； （5）对语音信号进行回放，感觉声音变化。 3. 设计原理及内容 3.1 理论依据 （1）采样频率：采样频率（也称采样速度或者采样率）定义了每秒从连续信号中提取并组成离散信号的采样个数，它用赫兹（Hz）来表示。采样频率只能用 于周期性采样的采样器，对于非周期采样的采样器没有规则限制。通俗的讲，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，则在单位之间内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。（2）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。 （3）采样定理：在进行模拟/数字信号的的转换过程中，当采样频率f大于信s.max 号中，最高频率f的2倍时，即：f>=2f，则采样之后的数字信号完整的maxmaxs.max 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；采样频率又称乃奎斯特定理。 （4）时域信号的FFT分析：信号的频谱分析就是计算信号的傅立叶变换。连续信号与系统的傅立叶分析显然不便于直接用计算机进行计算，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，适合数值计算，成为用计算机分析 离2 山东建筑大学信电学院课程设计说明书 散信号和系统的的有力工具。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。

数字信号处理在语音信号分析中的应用

《数字信号处理》 课程设计报告 数字信号处理在语音信号分析中的应用 专业班级： 姓名： 学号：

目录 摘要 (3) 1、绪论 (3) 2、课程设计的具体内容 (4) 2.1.1、读取语音信号的任务 (4) 2.1.2、任务分析和解决方案 (5) 2.1.4、运行结果和相应的分析 (5) 2.2、IIR滤波器设计和滤波处理 (6) 2.2.1、设计任务 (6) 2.2.2、任务分析和解决方案 (7) 2.2.3、编程得到的MATLAB代码 (7) 2.2.4、运行结果和相应的分析 (7) 2.3、FIR滤波器设计和滤波处理 (9) 2.3.1、设计任务 (9) 2.3.2、任务分析和解决方案 (9) 2.3.3、编程得到的MATLAB代码 (9) 2.3.4、运行结果和相应的分析 (11) 3、总结 (13) 4、存在的不足及建议 (13) 5、参考文献 (13)

数字信号处理设计任务书 摘要 语音信号滤波处理是研究用数字信号处理技术和语音学知识对语音信号进行处理的新兴的学科，是目前 发展最为迅速的信息科学研究领域的核心技术之一。通过语音传递信息是人类最重要、最有效、最常用和最方便的交换信息形式。 Matlab语言是一种数据分析和处理功能十分强大的计算机应用软件，它可以将声音文件变换为离散的数据文件，然后利用其强大的矩阵运算能力处理数据，如数字滤波、傅里叶变换、时域和频域分析、声音回放以及各种图的呈现等，它的信号处理与分析工具箱为语音信号分析提供了十分丰富的功能函数，利用这些功能函数可以快捷而又方便地完成语音信号的处理和分析以及信号的可视化，使人机交互更加便捷。信号处理是Matlab重要应用的领域之一。本设计通过录制一段语音，对其进行了时域分析，频谱分析,分析语音信号的特性。并应用matlab平台对语音信号进行加噪然后再除去噪声，进一步设计两种种滤波器即高通滤波器、带通滤波器，基于这两种滤波器设计原理，对含加噪的语音信号进行滤波处理。最后对比滤波前后的语音信号的时域和频域特性，回放含噪语音信号和去噪语音信号。论文从理论和实践上比较了不同数字滤波器的滤波效果。 1．绪论 通过语音传递倍息是人类最重要、最有效、最常用和最方便的交换信息的形式。语言是人类持有的功能，声音是人类常用的工具，是相互传递信息的最主要的手段。因此，语音信号是人们构成思想疏通和感情交流的最主要的途径。并且，由于语言和语音与人的智力活动密切相关，与社会文化和进步紧密相连，所以它具有最大的信息容量和最高的智能水平。现在，人类已开始进入了信息化时代，用现代手段研究语音信号，使人们能更加有效地产生、传输、存储、获取和应用语音信息，这对于促进社会的发展具有十分重要的意义。让计算机能听懂人类的语言，是人类自计算机诞生以来梦寐以求的想法。 随着计算机越来越向便携化方向发展，随着计算环境的日趋复杂化，人们越来越迫切要求摆脱键盘的束缚而代之以语音输人这样便于使用的、自然的、人性化的输人方式。作为高科鼓应用领域的研究热点，语音信号采集与分析从理论的研究到产品的开发已经走过了几十个春秋并且取得了长足的进步。它正在直接与办公、交通、金融、公安、商业、旅游等行业的语音咨询与管理．工业生产部门的语声控制，电话、电信系统的自动拨号、辅助控制与查询以及医疗卫生和福利事业的生活支援系统等各种实际应用领域相接轨，并且有望成为下一代操作系统和应用程序的用户界面。可见，语音信号采集与分析的研究将是一项极具市场价值和挑战性的工作。我们今天进行这一领域的研究与开拓就是要让语音信号处理技术走人人们的日常生活当中，并不断朝更高目标而努力。数字滤波器是数字信号处理的基础，用来对