数字信号课设——语音去噪和fir滤波器

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实践教学

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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：通信工程一班

姓名：

学号：

指导教师：

成绩：

摘要

本课程设计通过分析FIR滤波器的基本原理，在MATLAB环境下利用窗函数法设计出FIR滤波器,实现FIR滤波器的仿真。首先是采集一段语音信号，对其进行时域和频域的分析，然后对所采集的语音信号加入噪声，并对加噪后的信号进行频谱分析，再用窗函数法设计出FIR滤波器，对加入噪声后的语音信号进行滤波处理，以去除噪声，并绘出滤波前后时域和频域的波形图，对其进行对比分析，通过仿真结果表明所设计的FIR滤波器可以有效的滤除干扰信号,设计结果满足性能指标要求。

关键词：语音信号；FIR滤波器；凯塞窗；滤波去噪

目录

第一章绪论 (1)

第二章FIR滤波器设计的基本原理 (2)

2.1语音信号的特点 (2)

2.2 语音信号的采集 (2)

2.2.1 采样定理 (2)

2.2.2语音信号的A/D转换与量化 (3)

2.2.3基于PC机的语音信号采集过程 (3)

2.3语音信号分析处理 (3)

2.3.1 语音信号的时域分析 (3)

2.3.2语音信号频域分析 (4)

2.4数字滤波器 (4)

2.5 FIR滤波器 (5)

2.5.1 FIR滤波器的基本概念 (5)

2.5.2 FIR滤波器的特点 (5)

2.5.3 FIR滤波器的设计方法 (5)

2.6 窗函数法设计FIR滤波器 (6)

2.7 凯塞窗函数法设计FIR滤波器 (7)

第三章FIR数字滤波器设计步骤 (9)

3.1 总体设计框图 (9)

3.2总体设计流程图 (9)

3.3语音信号采集与分析模块 (10)

3.4语音信号加噪处理模块 (11)

3.5FIR滤波器对加噪语音信号滤波去噪处理模块 (11)

第四章FIR滤波器的设计实现与仿真结果 (12)

4.1语音信号录入和读取 (12)

4.2 原始语音信号的分析 (12)

4.3语音信号加噪处理 (13)

4.4 FIR数字滤波器设计 (15)

4.4.1 FIR低通滤波器设计 (15)

4.4.2 FIR高通滤波器设计 (16)

4.5 FIR数字滤波器对加噪语音信号滤波 (17)

总结 (19)

参考文献 (20)

附录 (21)

致谢 (24)

第一章绪论

在现代各种通信系统中，由于自然界中的各种各样的复杂噪声不免会掺杂在其中，数字信号处理这门经典学科恰好能够解决这个问题，其中最通用的方法就是利用滤波器来滤除这些杂波噪声。

数字滤波器是数字信号处理的基本方法。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[1]。FIR 滤波器是有限长单位冲激响应滤波器，在结构上是非递归型的。它可以在幅度特性随意设计的同时，保证精确严格的线性相位。所以FIR 数字滤波器广泛地应用于数字信号处理领域。

FIR滤波器可以利用快速傅立叶变换进行快速卷积来实现，另外，FIR滤波器具有严格的相位特性，这对于语音信号处理和数据传输是很重要的。IIR滤波器的优越的幅度响应是以相位的非线性为代价的，而非线性相位会引起频率色散。目前FIR滤波器的设计方法主要有三种：窗函数法、频率采样法和切比雪夫等波纹逼近的最优化设计方法。最常用的是窗函数法和切比雪夫等波纹逼近的最优化设计法。

本设计中采用窗函数法[2]来设计数字滤波器，可以应用现成的窗函数公式，在技术要求不高的时候是比较方便灵活的，它是从时域出发，用一个窗函数截取理想的hd(n)得到h(n)，以有限长序列h(n)近似理想的hd(n)。本课程设计是选用凯塞窗设计的FIR滤波器对语音信号滤波去噪的。在MATLAB环境中实现。

第二章FIR滤波器设计的基本原理

2.1语音信号的特点

通过对大量语音信号的观察和分析发现，语音信号[3]主要有下面两个特点：（1）在频域内，语音信号的频谱分量主要集中在300～3400Hz的范围内。利用这个特点，可以用一个防混迭的带通滤波器将此范围内的语音信号频率分量取出，然后按8kHz的采样率对语音信号进行采样，就可以得到离散的语音信号。

（2）在时域内，语音信号具有“短时性”的特点，即在总体上，语音信号的特征是随着时间而变化的，但在一段较短的时间间隔内，语音信号保持平稳。在浊音段表现出周期信号的特征，在清音段表现出随机噪声的特征。

2.2 语音信号的采集

为了将原始模拟语音信号变为数字信号，必须经过采样和量化两个步骤，从而得到时间和幅度上均为离散的数字语音信号。

2.2.1 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:

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)。

采样频率[4]（也称为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。采样频率的倒数是采样周期或者叫作采样时间，它是采样之间的时间间隔。采样频率的常用的表示符号是 fs。

2.2.2语音信号的A/D转换与量化

语音信号经过预滤波和采样后，由A／D变换器变换为二址制数字码。这种防混叠滤波通常与模数转换器做在一个集成块内，因此目前来说，语音信号的数字化的质量还是有保证的。市面上购买到的普通声卡在这方面做的都很好，语音声波通过话筒输入到声卡后直接获得的是经过防混叠滤波、A/D变换、量化处理的离散的数字信号。

2.2.3基于PC机的语音信号采集过程

在实际工作中，我们可以利用windows自带的录音机录制语音文件，图2-3是基于PC机的语音信号采集过程，声卡可以完成语音波形的A/D转换，获得WAVE 文件，为后续的处理储备原材料。调节录音机保存界面的“更改”选项，可以存储各种格式的WAVE文件。

图2-1 基于PC机的语音信号采集过程

2.3语音信号分析处理

2.3.1 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，最先接触到并且也是最直观的是它的时域波形。语音信号本身就是时域信号，因而时域分析是最早使用，也是应用最广泛的一种分析方法，这种方法直接利用语音信号的时域波形。

时域分析[3]通常用于最基本的参数分析及应用，如语音的分割、预处理、大分类等。这种分析方法的特点是：

（1）表示语音信号比较直观、物理意义明确。

（2）实现起来比较简单、运算且少。

（3）可以得到语音的一些重要的参数。

语音信号的时域参数有短时能量、短时过零率、短时白相关函数和短时平均幅度差函数等，这是语音信号的一组最基本的短时参数，在各种语音信号数字处理技术中都要应用[3]。

2.3.2语音信号频域分析

语音信号的频域分析[3]就是分析语音信号的频域持征。从广义上讲，语音信号的频域分析包括语音信号的频谱、功率谱、倒频谱、频谱包络分析等，而常用的频域分析方法有带通滤波器组法、傅里叶变换法、线件预测法等几种。本设计用到的是语音信号的傅里叶分析法。因为语音波是一个非平稳过程，因此适用于周期、瞬变或平稳随机信号的标准傅里叶变换不能用来直接表示语音信号，

2.4数字滤波器

FIR:Finite Impulse response，有限冲击响应

IIR:Infinite Impulse response，无限冲击响应

数字滤波器[1]的作用是利用离散时间系统的特性对输入信号波形(或频谱)进行加工处理，或者说利用数字方法按预定的要求对信号进行变换。数字滤波器可以理解为是一个计算程序或算法，将代表输入信号的数字时间序列转化为代表输出信号的数字时间序列，并在转化过程中，使信号按预定的形式变化。数字滤波器有多种分类，根据数字滤波器冲激响应的时域特征，可将数字滤波器分为两种，即无限长冲激响应（IIR）滤波器和有限长冲激响应（FIR）滤波器。

整体来看，IIR滤波器达到同样效果阶数少，延迟小，但是有稳定性问题，非线性相位；FIR滤波器没有稳定性问题，线性相位，但阶数多，延迟大。

2.5 FIR 滤波器

2.5.1 FIR 滤波器的基本概念

FIR 滤波器[1]：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。滤波器设计是根据给定滤波器的频率特性，求得满足该特性的传输函数。 2.5.2 FIR 滤波器的特点

如频率抽样结构）也包含有反馈的递归部分。

设FIR 滤波器的单位脉冲响应h(n)的长度为N,则其频率响应函数即传输函数为：

H （e jw

）=∑-=10

N n h(n)e -jwn ( 2-1 )

一般将（2-1）式表示成如下（2-2）形式：

H （e jw ）=Hg(w)e j ?(w) ( 2-2 ) 式中，Hg(w)称为幅度特性，?(w)称为相位特性。注意这里Hg(w)不同于︱H （e jw ）︱, Hg(w)为w 的实函数，可能取负值，而︱H （e jw ）︱总是正值。H （e jw ）线性相位是指?(w)是w 的线性函数。 2.5.3 FIR 滤波器的设计方法

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。

2.6 窗函数法设计FIR滤波器

窗函数法[1]的基本思想是要选取某一种合适的理想频率选择性滤波器（这种滤波器总是有一个非因果，无限长的脉冲响应），然后将它的脉冲响应截断（或加窗）以得到一个线性相位和因果的FIR滤波器。主要设计步骤为：

(n)。如果给出待求滤

(1) 根据技术要求确定待求滤波器的单位取样响应h

d

(e jw),那么单位取样应用下式（2-3）求出：

波器的频率响应为H

d

H

(n)=1/2π?-ππH d(e jw)e jw dw ( 2-3 )

d

(2) 据过渡带宽及阻带衰减要求，选择窗函数的类型并估计窗口长度N（或阶数M=N-1），窗函数类型可根据最小阻带衰减As独立选择，因为窗口长度N对最小阻带衰减As没有影响，在确定窗函数类型以后，可根据过渡带宽小于给定指标确定所拟用的窗函数的窗口长度N，设待求滤波器的过渡带宽为Δw，它与窗口长度N近似成反比，窗函数类型确定后，其计算公式也确定了，不过这些公式是近似的，得出的窗口长度还要在计算中逐步修正，原则是在保证阻带衰减满足要求的情况下，尽量选择较小的N，在N和窗函数类型确定后，即可调用MATLAB 中的窗函数求出窗函数w(n)。

(3) 用式（2-4）计算滤波器的单位取样响应h(n),

(n)w(n) ( 2-4 ) h(n)= h

d

(4) 验算技术指标是否满足要求。

使用窗函数法设计时要满足以下两个条件：

（1）窗谱主瓣尽可能地窄，以获得较陡的过渡带；

（2）尽量减少窗谱的最大旁瓣的相对幅度，也就是使能量尽量集中于主瓣，减小峰肩和纹波，进而增加阻带的衰减。

在实际工程中常用的窗函数有五种，即矩形窗(Rectangular window)、三角窗(Triangular window)、汉宁窗(Hanning window)、汉明窗(Hamming window)及凯塞窗(Kaiser window)。

下面介绍这五种常用窗函数[1]的性质和特点：

（1）矩形窗

矩形窗属于时间变量的零次幂窗。矩形窗使用最多，习惯上不加窗就是使信号通过了矩形窗。这种窗的优点是主瓣比较集中，缺点是旁瓣较高，并有负旁瓣，

导致变换中带进了高频干扰和泄露漏，甚至出现负谱现象。

（2）三角窗

三角窗又称费杰窗，是幂窗的一次文形式。与矩形窗比较，主瓣宽约等于矩形窗的两倍，但旁瓣小，而且无负旁瓣。

（3）汉宁窗

汉宁窗又称升余弦窗，汉宁窗可以看作是3个矩形时间窗的频谱之和，或者说是3个sine(t)型函数之和，旁瓣互相抵消，消去高频干扰和漏能。可以看出，汉宁窗主瓣加宽并降低，旁瓣则显著减小，从减小泄漏观点，汉宁窗优于矩形窗，但汉宁窗主瓣加宽，相当于分析带宽加宽，频率分辨力下降。

（4）汉明窗

汉明窗与汉宁窗都是余弦窗，只是加权系数不同，汉明窗加权的系数能使旁瓣达到更小。分析表明，汉明窗的第一旁瓣衰减为42dB。汉明窗的频谱也是由3个矩形时窗的频谱合成，但其旁瓣衰减速度为20dB/（10oct）,这比利时汉宁窗衰减速度慢。汉明窗与汉宁窗都是很有用的窗函数。

（5）凯塞窗

以上几种窗函数是各以一定主瓣加宽为代价，来换取某种程度的旁瓣抑制，而凯窗则是全面地反映主瓣与旁瓣衰减之间的交换关系，可以在它们两者之间自由地选择它们的比重。

表（1）常用窗函数特性

2.7 凯塞窗函数法设计FIR滤波器

窗函数的主瓣宽度和旁瓣峰值衰耗是矛盾的，一项指标的提高总是以另一项指标的下降为代价，窗口选择实际上是对两项指标作权衡。而两项指标是跳变的，于是有人提出可调整窗，适当修改参数，可在这两项指标间作连续的选择。常用的可调整窗是凯塞（Kaiser）窗[1]。凯塞窗全面地反映主瓣与旁瓣衰减之间的交换关系，可以在它们两者之间自由地选择它们的比重。

凯塞窗的表达式如下式(2-5)所示:

W

k (n)=I

(β)/ I

(α), 0≤n≤N-1 ( 2-5 )

式中

β=α]1

)1

/(

2[

1-

-

-N

n2 ( 2-6 )

I 0(x)是零阶第一类修正贝塞尔函数，一般I

(x)取15～25项，便可以满足精度

要求，α参数可以控制窗的形状，一般α加大，主瓣加宽，旁瓣幅度减小，典型数据为4<α<9。当α=5.44时，窗函数接近哈明窗，而α=7.865时，窗函数接近布莱克曼窗。

第三章FIR数字滤波器设计步骤

3.1 总体设计框图

本设计总体分为三大模块：语音信号采集与分析模块，语音信号加噪处理模块，FIR滤波去噪模块。

其总体框图如下图3-1所示

图3-1 总体设计框图

3.2总体设计流程图

如下图设计流程图，本设计的流程为：采集一段语音信号。将语音信号的文件名命名为aa.wav，再用MATLAB中的wavread函数求出语音信号的三个参数，分别为：每个样本的值，生成该语音波形文件时的采样频率，波形文件样本的码数，再对语音信号以及加入了低频和高频噪声后的语音信号做快速傅立叶变化，绘制出时域波形和频谱图。然后让加噪信号通过所设计的滤波器，绘制滤波前后时域波形对比图和幅频特性对比图，并回放滤波前后的语音信号来验证是否达到去噪的目的。其总体设计流程图如下图3-2所示

图3-2 总体设计流程图3.3语音信号采集与分析模块

图3-3 语音信号采集模块

3.4语音信号加噪处理模块

图3-4 语音信号加噪处理模块3.5FIR滤波器对加噪语音信号滤波去噪处理模块

图3-5 FIR滤波去噪模块

第四章 FIR 滤波器的设计实现与仿真结果

4.1语音信号录入和读取

单击自己的电脑开始程序，选择所有程序，接着选择附件，再选择娱乐，最后选择录音。自己录入“aa ”语音信号，然后保存在MATLAB 文件夹里面，命名为“aa.wav ”。

利用MATLAB 中的wavread 命令来读入语音信号，将它赋值给某一向量。[y,fs,bits]=wavread(‘ aa.wav ‘);用于读取语音，采样值放在向量y 中，fs 表示采样频率(Hz)，bits 表示采样位数。

4.2 原始语音信号的分析

本次设计首先获得时间长为9s 的语音信号x 。对x 信号进行时域绘图，然后采样y=fft(x,m)，其中m=length(x)。最后利用plot 函数分别画出x 信号的时域图和频域图，如下图4-1、4-2所示：

图4-1 原始语音信号时域波形

1

2

3

456

7

8

9

-0.4

-0.3

-0.2

-0.1

0.1

0.2

0.3

Time(s)

原始语音信号时域波形图

图4-2 原始语音信号频域波形

通过上图4-1、4-2可观察到x 的时域和频域特性，并发现在频域内，语音信号的频谱分量主要集中在300～3400Hz 的范围内，与理论相符，因此可以选择不在此频率范围的噪声加入其中。

4.3语音信号加噪处理

本次课程设计中主要加入两种噪声信号[4]，它们分别是 高频噪声信号noise1=0.01*sin(2*pi*6000*t) ； 低频噪声信号noise2=0.01*sin(2*pi*200*t) 。

其中noise1为一个频率为5000Hz 的高频信号可作为低通滤波中x 的噪声输入得到X1信号，noise2为频率为200Hz 的低频信号可作为高通滤波中x 的噪声输入得到X2信号，

用绘图命令分别画出语音信号加噪后的时域波形和频域图，对应如下图4-3、4-4所示：

1000

2000

3000

400050006000

0.05

0.1

0.150.2

0.250.3

0.35Frequency(Hz)

原始语音信号频谱图

图4-3 加高频噪声语音信号时域频域图

图4-4 加低频噪声语音信号时域频域图

由上图4-3、4-4中我们可以看到语音信号加入随机噪声后的时域波形比未加之前在幅度范围内有了明显的增加，从频谱方面我们可以看到在加了随机噪声后的频谱图上其幅度不仅有了很大显的增加，而且变化很大 ，这现象表现在语音播放时我们可以听到尖锐的连续噪声[5]。

01234

56789

10x 10

4

-0.4

-0.2

00.20.4加了高频噪声的信号时域图

时间/秒

幅度

1

2

3

4

567

8

9

10x 10

4

-200

-1000100

200加了高频噪声的信号频谱图

频率/赫兹

幅度

1

2

3

4567

8

9

-0.4

-0.200.2

0.4加了低频噪声的信号时域图

时间/秒

幅度

020004000

600080001000012000

200400

600加了低频噪声的信号频谱图

频率/赫兹

幅度

4.4 FIR 数字滤波器设计

首先利用数字信号处理里面学过的知识，根据自己选定的参数，用凯塞窗函数法设计FIR 数字滤波器，得到数字滤波器的参数。本设计中我们加入了低频和高频噪声，所以设计用凯瑟窗函数法设计出FIR 低通和高通滤波器[6] 4.4.1 FIR 低通滤波器设计

低通滤波的噪声信号[7]为noise1，使X1=x+noise1'获得噪声污染后的信号X1。

低通滤波器[8]是当信号频率（w ）大于通带边界频率（wp ）时将无法通过此滤波器，而当w

通过绘图工具我们可以得出滤波器的波形图，如下图4-5所示:

图4-5 FIR 低通滤波器的幅频相频响应

0.1

0.2

0.30.40.50.60.70.8

0.9

1

-8000

-6000-4000

-2000

0Normalized Frequency ( rad/sample)

P h a s e (d e g r e e s )

00.10.20.3

0.40.50.6

0.70.80.91

-200

-1000

100频率/赫兹

增益/分贝

滤波器的增益响应

大于通带边界频率（wp ）时将无法通过此滤波器，而当w

高通滤波的噪声[7]信号为noise2，使X2=x+noise1'获得噪声污染后的信号X2。

高通滤波器[8]是当信号频率（w ）小于通带边界频率（wp ）时将无法通过此滤波器，而当w>wp 时信号便可通过。高通滤波器设计的主要参数有通带边界频率wp2，阻带截止频率ws2，3dB 通带截止频率wc2。其中wp2＝2*pi*fp2/Fs ，ws2＝2*pi*fs2/Fs （其中fp2，fs2为模拟频率）wc2＝(wp2+ws2)/2。本次设计中

fp2

＝

500

，

fs2

＝

300

。

选

定

参

数

后

利

用

b2=fir1(N,wc2,'high',kaiser(N+1)) ，[hn2 w2]=freqz(b2,1,512)语句实现低通滤波器的设计,其中N 为滤波器的阶数，

通过绘图工具我们可以得出滤波器的波形图，如下图4-6所示:

图4-6 FIR 高通滤波器的幅频相频响应

00.10.2

0.30.40.50.60.70.80.91

-5000500

1000Normalized Frequency ( rad/sample)

P h a s e (d e g r e e s )

0.1

0.2

0.3

0.40.50.6

0.7

0.8

0.9

1

-200

-150-100-50

0频率/赫兹

增益/分贝

滤波器的增益响应

小于通带边界频率（wp ）时将无法通过此滤波器，而当w>wp 时信号便可通过。

4.5 FIR 数字滤波器对加噪语音信号滤波

用设计好的各滤波器分别对加噪的语音信号进行滤波[9]，在Matlab 中，FIR 滤波器利用函数fftfilt 对信号进行滤波，IIR 滤波器利用函数filter 对信号进行滤波。函数fftfilt 用的是重叠相加法实现线性卷积的计算。调用：y=fftfilter(h,x,M)。其中，h 是系统单位冲击响应向量；x 是输入序列向量；y 是系统的输出序列向量；M 是有用户选择的输入序列的分段长度，缺省时，默认的输入向量的重长度M=512。函数filter 的调用格式：yn=filter(B ，A.xn)，它是按照直线型结构实现对xn 的滤波。其中xn 是输入信号向量，yn 输出信号向量。

通过绘图工具我们可以得出滤波器滤波前后的波形与频谱图[10]，如下图4-7、4-8所示:

图4-7 低通滤波器滤波前后的信号的比较

510

x 10

4

-0.4

-0.200.2

0.4

加了高频噪声的信号时域图时间/秒

幅度

510

x 10

4

-0.4

-0.200.2

0.4加了高频噪声的信号滤波后时域图时间/秒

幅度

5

10x 10

4

-200

-1000

100

200

加了高频噪声的信号频谱图频率/赫兹

幅度

5

10x 10

4

-600

-400-2000

200

加了高频噪声的信号滤波后频谱图频率/赫兹

幅度

滤波器语音信号去噪讲解

******************* 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。

FIR数字滤波器设计函数

FIR 数字滤波器设计函数 1． fir1 功能：基于窗函数的FIR 数字滤波器设计——标准频率响应。 格式：b=fir1(n,Wn) b=fir1(n,Wn,'ftype') b=fir1(n,Wn,Window) b=fir1(n,Wn,'ftype',Window) 说明：fir1函数以经典方法实现加窗线性相位FIR 滤波器设计，它可设计出标准的低通、带通、高通和带阻滤波器。 b=fir1(n,Wn)可得到n 阶低通FIR 滤波器，滤波器系数包含在b 中，这可表示成： n z n b z b b z b --++???++=)1()2()1()(1 这是一个截止频率为Wn 的Hamming(汉明)加窗线性相位滤波器，0≤Wn ≤1，Wn=1相应于0.5fs 。 当Wn=[W1 W2]时，fir1函数可得到带通滤波器，其通带为W1<ω< W2。 b=fir1(n,Wn,'ftype')可设计高通和带阻滤波器，由ftype 决定： ·当ftype=high 时，设计高通FIR 滤波器； ·当ftype=stop 时，设计带阻FIR 滤波器。 在设计高通和带阻滤波器时，fir1函数总是使用阶为偶数的结构，因此当输入的阶次为奇数时，fir1函数会自动加1。这是因为对奇数阶的滤波器，其在Nyquist 频率处的频率响应为零，因此不适合于构成高通和带阻滤波器。 b=fir1(n,Wn,Window)则利用列矢量Window 中指定的窗函数进行滤波器设计，Window 长度为n+1。如果不指定Window 参数，则fir1函数采用Hamming 窗。 Blackman 布莱克曼窗 Boxcar 矩形窗 Hamming 海明窗 Hann 汉宁窗 Kaiser 凯瑟窗 Triang 三角窗 b=fir1(n,Wn,'ftype',Window)可利用ftype 和Window 参数，设计各种加窗的滤波器。 由fir1函数设计的FIR 滤波器的群延迟为n/2。 例如： n=32;wn=1/4;window=boxcar(n+1) b=fir1(n,wn,window)

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

FIR数字滤波器设计与使用

实验报告 课程名称：数字信号处理指导老师：刘英成绩：_________________实验名称： FIR数字滤波器设计与使用同组学生姓名：__________ 一、实验目的和要求 设计和应用FIR低通滤波器。掌握FIR数字滤波器的窗函数设计法，了解设计参数（窗型、窗长）的影响。 二、实验内容和步骤 编写MATLAB程序，完成以下工作。 2-1 设计两个FIR低通滤波器，截止频率 C =0.5。 （1）用矩形窗，窗长N=41。得出第一个滤波器的单位抽样响应序列h 1(n)。记下h 1 (n) 的各个抽样值，显示h 1 (n)的图形（用stem(.)）。求出该滤波器的频率响应（的N 个抽样）H 1(k)，显示|H 1 (k)|的图形（用plot(.)）。 （2）用汉明窗，窗长N=41。得出第二个滤波器的单位抽样响应序列h 2(n)。记下h 2 (n) 的各个抽样值，显示h 2(n)的图形。求出滤波器的频率响应H 2 (k)，显示|H 2 (k)|的 图形。 （3）由图形，比较h 1(n)与h 2 (n)的差异，|H 1 (k)|与|H 2 (k)|的差异。 2-2 产生长度为200点、均值为零的随机信号序列x(n)（用rand(1,200)0.5）。显示x(n)。 求出并显示其幅度谱|X(k)|，观察特征。 2-3 滤波 （1）将x(n)作为输入，经过第一个滤波器后的输出序列记为y 1(n)，其幅度谱记为|Y 1 (k)|。 显示|X(k)|与|Y 1 (k)|，讨论滤波前后信号的频谱特征。 （2）将x(n)作为输入，经过第二个滤波器后的输出序列记为y 2(n)，其幅度谱记为|Y 2 (k)|。 比较|Y 1(k)|与|Y 2 (k)|的图形，讨论不同的窗函数设计出的滤波器的滤波效果。 2-4 设计第三个FIR低通滤波器，截止频率 C =0.5。用矩形窗，窗长N=127。用它对x(n)进行滤波。显示输出信号y

基于MATLAB的FIR滤波器语音信号去噪设计

基于MATLAB的FIR滤波器语音信号去噪设计

****************** 实践教学 ****************** 兰州理工大学 计算机与通信学院 《信号处理》课程设计题目：基于MATLAB的FIR滤波器语音信号去噪

摘要 随着信息技术的不断发展，现代信号处理正向着数字化发展，研究语音信号的滤波设计也成了现代信息处理的基本内容。本次课程设计主要内容是基于MATLAB的FIR滤波器语音信号去噪。主要运用麦克风采集一段语音信号，对其进行了时域分析和频谱分析，分析语音信号的特性，并对语音信号加入了随机噪声，采用凯塞（Kaiser）窗函数法设计了一个FIR 低通滤波器，然后对加噪的语音信号进行滤波处理。最后对滤波前后的语音信号的时域和频域特性进行对比。 关键词:MATLAB；语音信号；FIR滤波器；凯塞(Kaiser)窗

目录 第一章语音信号采样和滤波器设计的基本原理1 1.1语音信号采样的基本原理 (1) 1.1.1 采样定理 (1) 1.1.2 采样频率 (1) 1.2数字滤波器的基本理论和设计的基本原理2 1.2.1 数字滤波器的类型 (2) 1.2.2 窗口设计法 (3) 第二章语音信号去噪的总体设计 (6) 2.1 语音信号去噪的设计流程图 (6) 2.2 语音信号去噪的设计流程的介绍 (6) 第三章语音信号去噪的仿真实现及结果分析 8 3.1 语音信号的采集 (8) 3.2 加噪语音信号的频谱分析 (9) 3.3 语音信号的滤波去噪 (10) 3.4 语音信号去噪的结果分析 (12) 总结 (13) 参考文献 (14) 附录 (15) 致谢 (20)

基于DSP的语音信号FIR低通滤波器设计

科信学院 DSP应用系统（三级项目）（2014/2015学年第二学期） 课程名称：DSP原理与应用 题目：基于DSP的语音信号FIR低通滤波器设计专业班级：信息1221 学号： 学生姓名：Liu 指导教师： 设计成绩： 2015年7 月10 日

1、项目设计目的 通过课程设计，加深对DSP芯片TMS320C54x的结构、工作原理的理解，获得DSP应用技术的实际训练，掌握设计较复杂DSP系统的基本方法、数字滤波器的设计过程，了解FIR 的原理和特性，熟悉设计FIR数字滤波器的原理，学习FIR滤波器的DSP的实现原理，学习使用CCS的波形观察窗口观察输入/输出信号波形和频谱变化情况。 2、项目设计正文 2.1硬件设计 2.1.1方案设计 本次设计基于ccs3.3运行环境下，使用ICETEK-VC5509-EDU实验箱（包括仿真器）、麦克风输入设备、耳机输出相关设备等完成此次设计。主要是通过实验箱上AIC23芯片实时采集语音信号，进行FIR低通滤波，使用MATLAB环境下的FDAtool工具来产生低通滤波器系数，用DSP汇编语言或C语言进行编程实现FIR运算对语音信号进行滤波处理，并且与CCS 算法库中的dsplib中的算法相比较，对所设计的FIR滤波器各项指标进评价。 2.1.2 CCS开发环境配置 CCS可以工作在纯软件仿真环境中，就是由软件在PC机内存中构造一个虚拟的DSP环境， 可以调试、运行程序。但一般软件无法构造DSP中的外设，所以软件仿真通常用于调试纯软 件的算法和进行效率分析等，本次设计将使用硬件仿真(Emulator)。 在使用软件仿真方式工作时，无需连接板卡和仿真器等硬件。 ⑴双击桌面上图标：进入CCS设置窗口。 ⑵在出现的窗口中按标号顺序进行如下设置：

语音信号滤波去噪——使用TUKEYWIN窗设计的FIR滤波器

语音信号滤波去噪——使用TUKEYWIN窗 设计的FIR滤波器 摘要本课程设计主要使用TUKEYWIN窗设计的FIR滤波器对语音信号进行滤波去噪。课程设计的的平台为MATLAB。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，用窗函数法设计一个满足指标的FIR滤波器，对该语音信号进行滤波去噪处理。根据滤波后的时域图和原始语音信号时域图的比较，以及滤波后信号的频谱图和原始音乐信号频谱图的比较，最后回放滤波后音乐信号，滤波后的音乐信号与原始音乐信号一样清晰，成功地实现了滤波，达到了设计的要求。 关键词课程设计；滤波去噪；FIR滤波器；TUKEYWIN窗；MATLAB 1 引言 本课程设计是采用TUKEYWIN窗设计的FIR滤波器对语音信号进行滤波去噪。通过课程设计了解FIR滤波器设计的原理和步骤，掌握用Matlab语言设计滤波器的方法，了解DSP对FIR滤波器的设计及编程方法。通过观察音乐信号滤波前后的时域波形的比较，加深对滤波器作用的理解。通过对比滤波前后波形图的比较和放滤波前后音乐信号的对比，可以看出滤波器对有用信号无失真放大具有重大意义。 1.1 课程设计目的 熟悉Matlab语言环境，掌握Matlab语言的编程规则，利用TUKEYWIN窗函数设计法来设计符合要求的FIR滤波器来实现语音信号的滤波去噪。并绘制滤波前后的时域波形和频谱图。根据图形分析判断滤波器设计的正确性。通过本次课程设计熟悉利用TUKEYWIN窗函数法设计FIR滤波器的过程。增强自己独立解决问题的能力，提高自己

的动手能力。加深对理论知识联系实际问题的理解。为以后的工作奠定坚实的基础。 1.2 课程设计要求 录制一段语音信号，绘制观察波形及频谱图。根据TUKEYWIN的性能指标合理设计FIR滤波器，对语音信号加入干扰，再用滤波器对干扰语音信号进行滤波去噪，比较滤波前后的频谱图并进行分析。再回放语音信号对比原语音信号。看滤波器是否对语音信号进行了滤波去噪。 1.3课程设计平台 MATLAB名字由MATrix和LABoratory两词的前3个字母组合而成。20世纪70年代后期，时任美国新墨西哥大学计算机科学系主任的Cleve Moler教授出于减轻学生编程负担的动机，为学生设计了一组调用LINPACK和EISPACK库程序的“通俗易用”的接口，此即用FORTRAN编写的萌芽状态的MATLAB[1]。 MATLAB软件包括五大通用功能：数值计算功能（Nemeric）；符号运算功能（Symbolic）；数据可视化功能（Graphic）；数据图形文字统一处理功能（Notebook）和建模仿真可视化功能（Simulink）。其中，符号运算功能的实现是通过请求MAPLE 内核计算并将结果返回到MATLAB命令窗口。该软件有三大特点：一是功能强大；二是界面友善、语言自然；三是开放性强。目前，Mathworks公司已推出30多个应用工具箱。MATLAB在线性代数、矩阵分析、数值及优化、数理统计和随机信号分析、电路与系统、系统动力学、信号和图像处理、控制理论分析和系统设计、过程控制、建模和仿真、通信系统、以及财政金融等众多领域的理论研究和工程设计中得到了广泛应用。 MATLAB在信号与系统中的应用主要包括符号运算和数值计算仿真分析。由于信号与系统课程的许多内容都是基于公式演算，而MATLAB借助符号数学工具箱提供的符号运算功能能基本满足信号与系统课程的需求。例如，解微分方程、傅里叶正反变换、拉普拉斯正反变换、z正反变换等。MATLAB在信号与系统中的另一主要应用是数值计算与仿真分析，主要包括函数波形绘制、函数运算、冲激响应与阶跃响应仿真分析、信号的时域分析、信号的频谱分析、系统的S域分析、零极点图绘制等内容。数值计算仿真分析可以帮助学生更深入理解信号与系统的理论知识，并为将来使用MATLAB进行信号处理领域的各种分析和实际应用打下基础[2]。 2 基本理论

语音信号的FIR滤波器处理课程设计

DSP课程设计报告语音信号的FIR滤波器处理 姓名：张伟槟 班级：12电信3 学号：201231190425 指导老师：徐梅宣 日期：2015.06.02～2014.06.19 华南农业大学电子工程学院

摘要 随着信息与数字技术的发展，数字信号处理已经成为当今极其重要而学科与技术领域之一。它在通信、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。在数字信号处理的基本方法中，通常会涉及到变换、滤波、频谱分析、调制解调和编码解码等处理。其中滤波是应用非常广泛的一个环节，数字滤波器的理论和相关设计也一直都是人们研究的重点之一。FIR滤波器的是非递归的，稳定性好，精度高；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征。因此，它在高保真的信号处理，如数字音频、图像处理、数据传输和生物医学等领域得到广泛应用。 CSS集成开发环境使用CCS内置的软件仿真simulator对程序进行编译，调试和运行，主要用于检测目标程序运行的正确性和连贯性,并能通过仿真器与目标板连接，在目标板上实时观察效果。 在本次设计中，我们选择的课题是基于DSP的语言信号的FIR滤波处理。首先利用MATLAB进行了仿真，得到滤波前后的时域波形和频谱。然后通过调用MATLAB的分析工具FDATOOL，根据仿真结果导出了滤波器的相关参数，将原始信号数据和滤波器参数输入CCS进行DSP编程。最后在DSP中实现了FIR低通滤波，并通过CCS的频谱分析功能查看了最终DSP的滤波效果。 关键词:语音信号处理 FIR滤波 MATLAB CCS

目录 1.前言 (4) 2.设计需求 (4) 3.滤波器设计原理介绍 (4) 3.1数字滤波器设计原理 (4) 3.2FIR滤波器的基本结构 (5) 3.3 滤波器的特点 (5) 3.4窗函数的介绍 (6) 4.FIR滤波器的设计 (7) 4.1FIR滤波器设计 (7) 4.2窗函数设计的基本方法 (7) 4.3滤波器的1 z算法实现 (7) 5.FIR滤波器的MATLAB设计 (8) 6.FIR滤波器的DSP实现 (10) 6.1CCS设计与仿真 (10) 6.2CCS仿真结果 (13) 6.调试问题及解决办法 (16) 7.设计感想 (16) 参考文献 (17) 8.附录 (17)

FIR数字滤波器设计与软件实现(精)讲解学习

实验二:FIR 数字滤波器设计与软件实现 一、实验指导 1.实验目的 (1掌握用窗函数法设计 FIR 数字滤波器的原理和方法。 (2掌握用等波纹最佳逼近法设计 FIR 数字滤波器的原理和方法。 (3掌握 FIR 滤波器的快速卷积实现原理。 (4学会调用 MA TLAB 函数设计与实现 FIR 滤波器。 2. 实验内容及步骤 (1认真复习第七章中用窗函数法和等波纹最佳逼近法设计 FIR 数字滤波器的原理; (2调用信号产生函数 xtg 产生具有加性噪声的信号 xt ,并自动显示 xt 及其频谱,如图 1所示;

图 1 具有加性噪声的信号 x(t及其频谱如图 (3请设计低通滤波器,从高频噪声中提取 xt 中的单频调幅信号,要求信号幅频失真小于 0.1dB ,将噪声频谱衰减 60dB 。先观察 xt 的频谱,确定滤波器指标参数。 (4根据滤波器指标选择合适的窗函数,计算窗函数的长度 N ,调用 MATLAB 函数 fir1设计一个 FIR 低通滤波器。并编写程序,调用 MATLAB 快速卷积函数 fftfilt 实现对 xt 的滤波。绘图显示滤波器的频响特性曲线、滤波器输出信号的幅频特性图和时域波形图。 (5 重复 (3 , 滤波器指标不变, 但改用等波纹最佳逼近法, 调用MA TLAB 函数 remezord 和 remez 设计 FIR 数字滤波器。并比较两种设计方法设计的滤波器阶数。 提示:○ 1MA TLAB 函数 fir1的功能及其调用格式请查阅教材; ○ 2采样频率 Fs=1000Hz,采样周期 T=1/Fs;

○ 3根据图 1(b和实验要求,可选择滤波器指标参数:通带截止频率 fp=120Hz,阻带截 至频率 fs=150Hz, 换算成数字频率, 通带截止频率 p 20.24 p f ωπ =T=π, 通带最大衰为 0.1dB , 阻带截至频率 s 20.3 s f ωπ =T=π,阻带最小衰为 60dB 。 3、实验程序框图如图 2所示,供读者参考。 图 2 实验程序框图 4.信号产生函数 xtg 程序清单(见教材 二、滤波器参数及实验程序清单 1、滤波器参数选取 根据实验指导的提示③选择滤波器指标参数: 通带截止频率 fp=120Hz,阻带截至频率 fs=150Hz。代入采样频率 Fs=1000Hz,换算成 数字频率,通带截止频率 p 20.24 p f

基于MATLAB的语音信号FIR数字滤波处理

目录 1 绪论 (2) 2课程设计的具体实现 (4) 2.1 语音信号的录制 (4) 2.2 FIR滤波器的设计方法 (4) 3语音信号的时频分析 (5) 3.1语音信号载入MATLAB (5) 3.2语音信号时域和频域分析 (6) 3.3设计FIR数字滤波器 (7) 3.3.1 窗函数hamming设计带通滤波器 (8) 3.3.2 窗函数hanning设计带通滤波器 (9) 3.3.3 窗函数Blackman设计带通滤波器 (10) 3.3.4 窗函数Boxcar设计带通滤波器 (11) 3.4滤波之后的时域和频域分析 (12) 3.4.1 窗函数hamming设计带通滤波器滤波 (13) 3.4.2 窗函数hanning设计带通滤波器滤波 (13) 3.4.3 窗函数Blackman设计带通滤波器滤波 (14) 3.4.4 窗函数Boxcar设计带通滤波器滤波 (15) 3.5回放语音信号 (16)

结论 (16) 参考文献 (18) 1 绪论 数字信号处理是利用计算机或专用处理设备，以数值计算的方法对信号进行采集、抽样、变换、综合、估值与识别等加工处理，借以达到提取信息和便于应用的目的。它在语音、雷达、图像、系统控制、通信、航空航天、生物医学等众多领域都获得了极其广泛的应用。具有灵活、精确、抗干扰强、设备尺寸小、造价低、速度快等优点。 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。数字滤波器种类很多，根据其实现的网络结构或者其冲激响应函数的时域特性，可分为两种，即有限冲激响应( FIR，Finite Impulse Response)滤波器

语音信号滤波去噪——使用汉宁窗设计的FIR滤波器要点

语音信号滤波去噪——使用汉宁窗设计的 FIR滤波器 学生姓名：指导老师： 摘要本课程设计主要是对一段语音信号，加入噪声后，用汉宁窗设计出的FIR滤波器对加入噪声后的语音信号进行滤波去噪处理。在此次课程设计中，系统操作平台为Windows XP，程序设计的操作软件为MATLAB 7.0。此课程设计首先是用麦克风采集一段语音信号，加入噪声，然后采用汉宁窗函数法设计出FIR滤波器，再用设计出的滤波器对这段加噪后的语音信号进行滤波去噪，最后对前后时域和频域的波形图进行对比分析，从波形可以看出噪声被完全滤除，达到了语音不失真的效果，说明此次设计非常成功。 关键词程序设计；滤波去噪；FIR滤波器；汉宁窗；MATLAB 7.0 1 引言 本课程设计主要是对一段语音信号，进行加噪后，用某种函数法设计出的FIR滤波器对加入噪声后的语音信号进行滤波去噪处理，并且分析对比前后时域和频域波形的程序设计。 1.1 课程设计目的 在此次课程中主要的要求是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，用汉宁窗设计一个满足指标的FIR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。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。 通过此次课程设计，我们能够学会如何综合运用这些知识，并把这些知识运用于实践当中，使所学知识在综合运用能力上以及分析问题、解决问题能力上得到进一步的发展，

让自己对这些知识有更深的了解。通过课程设计培养严谨的科学态度，认真的工作作风和团队协作精神。 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 工作平台简介 课程设计的主要设计平台式MATLAB 7.0。如下图1-1所示：MATLAB 的名称源自Matrix Laboratory ，它是美国MathWorks公司生产的一个为科学和工程计算专门设计的交互式大型软件，是一个可以完成各种精确计算和数据处理的、可视化的、强大的计算工具。它集图示和精确计算于一身，在应用数学、物理、化工、机电工程、医药、金融和其他需要进行复杂数值计算的领域得到广泛应用。它不仅是一个在各类工程设计中便于使用的计算工具，而且也是一个在数学、数值分析和工程计算等课程教学中的优秀的教学工具，在世界各地的高等院校中十分流行，在各类工业应用中更有不俗的表现。MATLAB可以在几乎所有的PC机和大型计算机上运行，适用于Windows、UNIX等各种系统平台[1]。 总的来说，该软件有三大特点。一是功能强大。具有数值计算和符号计算、计算结果和编程可视化、数学和文字统一处理、离线和在线计算等功能；二是界面友善、语言自然。MATLAB以复数处理作为计算单元，指令表达与标准教科书的数学表达式相近；三是开放性强。当学好MATLAB的同时，会更好的帮助自己去就解决一些难题，而且MATLAB拥有非常好的发展前途，对我们未来的帮助也是不可限量的。

FIR数字滤波器设计及MATLAB使用要点

数字信号处理课程设计 《数字信号处理》 课程设计报告 FIR数字滤波器设计及MATLAB实现 专业：通信工程 班级：通信1101班 组次：第9组 姓名及学号： 姓名及学号：

目录 一、设计目的 (3) 二、设计任务 (3) 三、设计原理 (3) 3.1窗函数法 (3) 3.2频率采样法 (4) 3.3最优化设计 (5) 3.3.1等波纹切比雪夫逼近准则 (5) 3.3.2仿真函数 (6) 四、设计过程 (7) 五、收获与体会 (13) 参考文献 (13)

FIR数字滤波器设计及MATLAB实现 一、设计目的 FIR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。滤波器设 计是根据给定滤波器的频率特性，求得满足该特性的传输函数。 二、设计任务 FIR滤波器设计的任务是选择有限长度的() H e满足一定 h n，使传输函数()jw 的幅度特性和线性相位要求。由于FIR滤波器很容易实现严格的线性相位，所以FIR 数字滤波器设计的核心思想是求出有限的脉冲响应来逼近给定的频率响应。 设计过程一般包括以下三个基本问题： （1）根据实际要求确定数字滤波器性能指标； （2）用一个因果稳定的系统函数去逼近这个理想性能指标； （3）用一个有限精度的运算去实现这个传输函数。 三、设计原理 FIR滤波器设计的任务是选择有限长度的() H e满足一定 h n，使传输函数()jw 的幅度特性和线性相位要求。由于FIR滤波器很容易实现严格的线性相位，所以FIR数字滤波器设计的核心思想是求出有限的脉冲响应来逼近给定的频率响应。 设计过程一般包括以下三个基本问题： （1）根据实际要求确定数字滤波器性能指标； （2）用一个因果稳定的系统函数去逼近这个理想性能指标； （3）用一个有限精度的运算去实现这个传输函数。 3.1窗函数法 设计FIR数字滤波器的最简单的方法是窗函数法，通常也称之为傅立叶级数法。FIR数字滤波器的设计首先给出要求的理想滤波器的频率响应()jw H e,设计 d

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。

FIR数字滤波器设计与实现

FIR 数字滤波器设计与实现 一.摘要：数字滤波器是一种具有频率选择性的离散线性系统，在信号数字处理中有着广泛的应 用。其中FIR 滤波器是一种常用的滤波器，它在保证幅度特性满足技术要求的同时，很容易做到严格的线性相位特性，在语音分析、图像处理、雷达监测等对信号相位要求高的领域有着广泛的应用，能实现IIR 滤波器不能实现的许多功能。 二.关键词：FIR 窗函数系统函数MATLAB 三.内容提要： 数字滤波器的功能就是把输入序列通过一定的运算变换成输出序列，因此数字滤波器的结构系 统中就必须包括一定数量和性能的运算器件和运算单元，而运算器件和运算单元的配置必须由数字滤波器的结构特点和性能特点来决定，因此在进行FIR 数字滤波器的设计之前，有必要介绍和总结FIR 数字滤波器的基本结构和相关特性（包括频响曲线（幅度和相位），单位冲激响应等），在介绍完其基本结构和相关特性后，就进行FIR 数字滤波器的设计和实现。 （一）FIR 滤波器的基本结构 在讨论任何一种滤波器时，都要着重分析其系统函数，FIR 滤波器的系统函数为： n N n z n h z H ∑-==1 0)()(。从该系统函数可看出，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(稳定系统)； 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。 1.FIR 滤波器实现的基本结构有： 1） 横截型（卷积型、直接型） a.一般FIR 滤波器的横截型(直接型、卷积型)结构： 若给定差分方程为： 。则可以直接由差分方程得出FIR 滤波器结构如 下图所示： 这就是FIR 滤波器的横截型结构，又称直接型或卷积型结构。 b .线性相位FIR 滤波器的横截型结构

基于数字滤波器的语音信号处理系统的设计

基于数字滤波器的语音信号处理系统的设计 前言：语音信号的数字滤波就是利用快速傅里叶变换fft对语音信号进行频谱分析，利用分析得到的指标设计数字滤波器，将不需要的部分通过设计好的数字滤波器滤除掉，以达到优化语音的目的。数字滤波器是一种对数字信号进行处理的系统，数字滤波器完成数字信号滤波处理功能，其输入是一组数字量，其输出是经过变换的另一组数字量。它通过一定的运算关系或电路形式来改变输入信号所包含的频率成分的相对比例或滤出某些频率成分，数字滤波器具有稳定性高、精度高、灵活性大等优点。随着数字技术的发展，用数字技术实现滤波器的功能越来越受到人们的注意和广泛的应用。 摘要：本文介绍了两种数字滤波器的基本设计原理及步骤1、利用双线性变换法以及脉冲响应不变法设计IIR数字滤波器2、用窗函数法实现FIR数字滤波器的设计。并且把理论与实践结合，通过一段语音，利用MATLAB软件分析语音信号频谱，确定指标设计滤波器，编写程序设计滤波器，对语音信号进行滤波处理，分析滤波后的时域和频域特征，回放语音信号分析其经过信号处理后的效果。 正文 1、总体设计 1.1 总体设计内容 1）利用脉冲响应不变法和双线性变换法设计IIR数字滤波器，实现数字低通、数字高通、数字带通、数字带阻。 2）利用窗函数实现FIR数字滤波器的设计 3）设计完整的语音信号处理系统，可实现语音信号的读入、语音信号的频域分析、滤波器选择、语音信号的时/频域滤波操作、语音信号的短时频域分析等功能。 1.2 课设流程图设计

2、模块设计 2.1 语音信号的采集 用windows工具中的录音机录一段（语音信号），将语音信号的文件命名为test.wav. 将语音文件保存后，在MATLAB软件平台下，首先调用wavread函数可采集到录制的音乐信号，并得到其采样率fs和比特数bits。具体调用如下：>> [y,fs,bits]=wavread('d:\test.wav')%读取语音信号。 运行后得出fs，bit。其中参数y是每个样本的值，fs是生成该波形文件时的采样率，bits 是波形文件每样的编码位数。 sound(y); 用于对声音的回放。向量y则就代表了一个信号，也即一个复杂的“函数表达式”，也可以说像处理一个信号的表达式一样处理这个声音信号。 2.2 语音信号的时域及频域分析 语音信号分析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、语音合成和语音识别等处理。而且，语音合成的音质好坏，语音识别率的高低，也都取决于对语音信号分桥的准确性和精确性。因此语音信号分析在语音信号处理应用中具有举足轻重的地位。 2.2.1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，最先接触到并且也是最直观的是它的时域波形。语音信号本身就是时域信号，因而时域分析是最早使用，也是应用最广泛的一种分析方法，这种方法直接利用语音信号的时域波形。 运用matlab软件，调用plot函数，在读取语音信号的基础上画出语音信号的时域波形图。理想状态下，语音信号的时域波形应该是关于时间轴对称的，但是实际情况下，由于存在着一些噪音，使得波形看上去不是那么完美。 2.2.2语音信号的频域分析 对语音信号进行频谱分析。MATLAB提供了快速傅里叶变换算法FFT计算DFT的函数fft,调用格式如下： Xk=fft(xn,N) 参数xn为被变换的时域序列向量，N是DFT变换区间的长度，当N大于xn时，fft函数自动在xn后面补零，当N小于xn的长度时，fft函数计算xn的前N个元素，忽略其后面的元素。在本次设计中，调用fft函数得到语音信号的快速傅里叶变换序列，再用plot函数画出信号的频谱图。 2.3 IIR数字滤波器的设计 IIR滤波器系统函数的极点可以再单位圆内的任何位置，实现IIR滤波器的阶次较低，所用的存储单元较少，效率高，又由于IIR数字滤波器能够保留一些模拟滤波器的优良特性，因 此应用很广。设计IIR数字滤波器的方法主要有基于脉冲响应不变法和双线性Z变换法设计，

FIR数字滤波器设计与软件实现

实验二：FIR数字滤波器设计与软件实现 一、实验指导 1．实验目的 （1）掌握用窗函数法设计FIR数字滤波器的原理和方法。 （2）掌握用等波纹最佳逼近法设计FIR数字滤波器的原理和方法。（3）掌握FIR滤波器的快速卷积实现原理。 （4）学会调用MATLAB函数设计与实现FIR滤波器。 2．实验内容及步骤 （1）认真复习第七章中用窗函数法和等波纹最佳逼近法设计FIR数字滤波器的原理； （2）调用信号产生函数xtg产生具有加性噪声的信号xt，并自动显示xt及其频谱，如图1所示； 图1 具有加性噪声的信号x(t)及其频谱如图 （3）请设计低通滤波器，从高频噪声中提取xt中的单频调幅信号，要求信号幅频失真小于0.1dB，将噪声频谱衰减60dB。先观察xt的频谱，确定滤波器指标参数。

（4）根据滤波器指标选择合适的窗函数，计算窗函数的长度N，调用MATLAB函数fir1设计一个FIR低通滤波器。并编写程序，调用MATLAB快速卷积函数fftfilt实现对xt的滤波。绘图显示滤波器的频响特性曲线、滤波器输出信号的幅频特性图和时域波形图。（4）重复（3），滤波器指标不变，但改用等波纹最佳逼近法，调用MATLAB函数remezord和remez设计FIR数字滤波器。并比较两种设计方法设计的滤波器阶数。 提示：○1MATLAB函数fir1的功能及其调用格式请查阅教材； ○2采样频率Fs=1000Hz，采样周期T=1/Fs； ○3根据图1(b)和实验要求，可选择滤波器指标参数：通带截止频率fp=120Hz，阻带截至频率fs=150Hz，换算成数字频率，通带截止 频率 p 20.24 p f ωπ =T=π，通带最大衰为0.1dB，阻带截至频率 s 20.3 s f ωπ =T=π，阻带最小衰为60dB。 ○4实验程序框图如图2所示，供读者参考。

语音信号的频谱分析和FIR滤波器的设计要点

目录 一．绪论 1.课题背景 (2) 2.本次课程设计的目的 (2) 二．设计原理及实验工具 1.设计原理 （1）采样频率、位数及采样定理 (3) （2）时域信号的FFT分析 (4) （3）基于窗函数的FIR数字滤波器设计法 (4) 2.实验工具 (5) 三．仿真程序及频谱分析 1.语音信号的频谱分析 (5) 2.FFT频谱分析 (7) 3.FIR数字低通滤波器的设计 (8) 4.FIR数字高通滤波器的设计 (10) 5.FIR数字带通滤波器的设计 (13) 6.保存滤波后的声音文件 (15) 五．设计总结 (15) 六．参考文献 (16)

一．绪论 1.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。任意一个信号都具有时域与频域特性，信号的频谱完全代表了信号，因而研究信号的频谱就等于研究信号本身。通常从频域角度对信号进行分析与处理，容易对信号的特性获得深入的了解。因此，信号的频谱分析是数字信号处理技术中的一种较为重要的工具。在工程领域中，MATLAB 是一种倍受程序开发人员青睐的语言，对于一些需要做大量数据运算处理的复杂应用以及某些复杂的频谱分析算法MATLAB显得游刃有余。 2.本次课程设计的目的 （1）掌握傅里叶变换的物理意义，深刻理解傅里叶变换的内涵（2）了解matlab对声音信号的处理指令 （3）聊二级计算机存储信号的方式及语音信号的特点 （4）加深对采样定理的理解 （5）加深对信号分析工程应用的理解，拓展学生在信号分析领域的综合应用能力 （6）掌握用窗函数法设计FIR数字滤波器的原理和方法 （7）掌握FIR滤波器的快速卷积实现原理。

FIR数字滤波器课程设计报告

吉林建筑大学 电气与电子信息工程学院 数字信号处理课程设计报告 设计题目：FIR数字滤波器的设计 专业班级： 学生姓名： 学号： 指导教师： 设计时间：

目录 一、设计目的 (3) 二、设计内容 (3) 三、设计原理 (3) 3.1 数字低通滤波器的设计原理 (3) 3.1.1 数字滤波器的定义和分类 (3) 3.1.2 数字滤波器的优点 (3) 3.1.3 FIR滤波器基本原理 (4) 3.2变换方法的原理 (7) 四、设计步骤 (8) 五、数字低通滤波器MATLAB编程及幅频特性曲线 (9) 5.1 MATLAB语言编程 (9) 5.2 幅频特性曲线 (10) 六、总结 (11) 七、参考文献 (13)

一、设计目的 课程设计是理论学习的延伸，是掌握所学知识的一种重要手段，对于贯彻理论联系实际、提高学习质量、塑造自身能力等于有特殊作用。本次课程设计一方面通过MATLAB 仿真设计内容，使我们加深对理论知识的理解，同时增强其逻辑思维能力，另一方面对课堂所学理论知识作一个总结和补充 二、设计内容 (1)设计一线性相位FIR 数字低通滤波器，截止频率 ，过渡带宽度 , 阻带衰减dB A s 30>。 (2)设计一线性相位FIR 数字低通滤波器，截止频率 ，过渡带宽度 ，阻带衰减dB A s 50>。 三、设计原理 3.1数字低通滤波器的设计原理 3.1.1 数字滤波器的定义和分类 数字滤波器是指完成信号滤波处理功能的，用有限精度算法实现的离散时间线性非时变系统，其输入是一组数字量，其输出是经过变换的另一组数字量。因此，数字滤波器本身既可以是用数字硬件装配成的一台完成给定运算的专用的数字计算机，也可以将所需要的运算编成程序，让通用计算机来执行。 从数字滤波器的单位冲击响应来看，可以分为两大类:有限冲击响应(FIR)数字滤波器和无限冲击响应(IIR)数字滤波器。滤波器按功能上分可以分为低通滤波器(LPF)、高通滤波器(HPF)、带通滤波器(BPF)、带阻滤波器(BSF) [4]。 3.1.2 数字滤波器的优点 相对于模拟滤波器，数字滤波器没有漂移，能够处理低频信号，频率响应特性可做成非常接近于理想的特性，且精度可以达到很高，容易集成等，这些优势决定了数字滤波器的应用将会越来越广泛。同时DSP 处理器(Digital Signal Processor)的出现和FPGA(FieldProgrammable Gate Array)的迅速发展也促进了数字滤波器的发展，并为数字滤波器的硬件实现提供了更多的选择。 数字滤波器具有以下显著优点: 精度高:模拟电路中元件精度很难达到10-3，以上，而数字系统17位字长就可以达到10-5精度。因此在一些精度要求很高的滤波系统中，就必须采用数字滤0.2c ωπ=0.4ωπ?<0.2c ωπ=0.4ωπ?<