对噪声信号进行比较的滤波器

对噪声信号进行比较的滤波器

技术分类：

模拟与无源器件 作者：Mario Milberg ，CNEA ，Buenos Aires 发表时间：

2003-07-12

核心器件: LM

339

基准电平时会发生不规则变化。你可选用两种经典的方法来解决这一问题。第一种方法是给比较器增加滞后量，但是，如果噪声电平很高，滞后量必定相应地也很大。在这种情况下，在比较的断点附近会面临一个很宽的死带区。第二种方法是对有噪信号进行低通滤波。此法会增加响应时间，从而减慢系统的速度。本刊《设计实例》栏目提出可以避免上述缺点的第三种方法。在图1所示电路中，噪声通过一个高通滤波器加到基准上，所以比较器的输入端只有两个直电平的差值：

V + =V DCSIG +V NOISE +V HYS ，

V - =V DCREF +V NOISE ，

V + -V - =V DCSIG －V DCREF +V HYS ，

式中，V +为比较器正输入端的电压，V -是比较器负输入端的电压，V NOISE 是信号上的噪声成分，V HYS 是由正反馈到正输入端的滞后量。

C 1、R 4、R 5和R 6组成高通滤波器，其截止频率为fc=1/[2πC 1(R 4+R 5)||R 6]。这一截止频率应低于噪声频带的最低频率。R 1和R 2建立仍然需要的很小的滞后量。R 3是比较器的集电极开路输出端上的上拉电阻器。这一比较器电路已成功地应用于一种处理中子流量测量系统电离室产生的波动电流的系统中。

图1 只要将噪声信号加到比较器的两个输入端，这一电路就能对信号和基准的直流

电平进行比较。

IIR滤波器语音去噪处理

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 of the 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

语音信号滤波去噪——使用双线性变换法设计的切比雪夫II型滤波器

课程设计任务书

语音信号滤波去噪——使用脉冲响应不变法设计的巴特沃斯滤波器 摘要本课程设计主要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。 关键词课程设计；滤波去噪；巴特沃斯滤波器；脉冲响应不变法；MATLAB 1 引言 本课程设计主要利用麦克风采集一段8000Hz，8k的单声道语音信号，并绘制波形观察其频谱，再用MATLAB利用脉冲响应不变法设计一个巴特沃斯滤波器，将该语音信号进行滤波去噪处理。 1.1 课程设计目的 《数字信号处理》课程设计是在学生完成数字信号处理和MATLAB的结合后的基本实验以后开设的。本课程设计的目的是为了让学生综合数字信号处理和MATLAB并实现一个较为完整的小型滤波系统。这一点与验证性的基本实验有本质性的区别。开设课程设计环节的主要目的是通过系统设计、软件仿真、程序安排与调试、写实习报告等步骤，使学生初步掌握工程设计的具体步骤和方法，提高分析问题和解决问题的能力，提高实际应用水平。 1.2课程设计的要求 （1）滤波器指标必须符合工程设计。 （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。 2 设计原理 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。 2.1 IIR滤波器 I IR滤波器设计方法有间接法和直接法，间接法是借助于模拟滤波器的设计方法进行的。其设计步骤是：先设计过渡模拟滤波器得到系统函数H（s），然后将H（s）按某种方法转换成数字滤波器的系统函数H(z)。FIR滤波器比鞥采用间接法，常用的方法有窗函数法、频率采样发和切比雪夫等波纹逼近法。对于线性相位滤波器，经常采用FIR 滤波器。 对于数字高通、带通滤波器的设计，通用方法为双线性变换法。可以借助于模拟滤波器的频率转换设计一个所需类型的过渡模拟滤波器，再经过双线性变换将其转换策划那个所需的数字滤波器。具体设计步骤如下： （1）确定所需类型数字滤波器的技术指标。 （2）将所需类型数字滤波器的边界频率转换成相应的模拟滤波器的边界频率，转换公式为Ω=2/T tan(0.5ω) (3)将相应类型的模拟滤波器技术指标转换成模拟低通滤波器技术指标。 （4）设计模拟低通滤波器。 （5）通过频率变换将模拟低通转换成相应类型的过渡模拟滤波器。 （6）采用双线性变换法将相应类型的过渡模拟滤波器转换成所需类型的数字滤波器。 我们知道，脉冲响应不变法的主要缺点是会产生频谱混叠现象，使数字滤波器的频响偏离模拟滤波器的频响特性。为了克服之一缺点，可以采用双线性变换法。 下面我们总结一下利用模拟滤波器设计IIR数字低通滤波器的步骤： （1）确定数字低通滤波器的技术指标：通带边界频率、通带最大衰减，阻带截止频率、阻带最小衰减。

带通滤波器的噪声分析

如题所述，本文主要针对二阶带通滤波器进行噪声分析。关键词：二阶高通滤波器热噪声低频噪声散粒噪声宽带噪声一、二阶带通有源滤波器电路简介 已知，有源滤波器一般由集成运放与RC网络构成，它具有体积小、性能稳定等优点，同时，由于集成运放的增益和输入阻抗都很高，输出阻抗很低，故有源滤波器还兼有放大与缓冲作用。 利用有源滤波器可以突出有用频率的信号，衰减无用频率的信号，抑制干扰和噪声，以达到提高信噪比或选频的目的，因而有源滤波器被广泛应用于通信、测量及控制技术中的小信号处理。 如下图示为一二阶带通滤波器电路图 图1 基本电路原理图如上图所示。放大器选择OPA363。图中R、C组成低通网络，C1、R3组成高通网络。 下图为带通滤波器的幅频特性

图2 二阶压控电源带通滤波器就是将低通与高通电路相串联，而构成的带通滤波电路。条件是低通滤波电路的截止脚频率wH大于高通滤波电路的截止角频率wL。因此，上图并不难理解。 设R2=R，R3=2R，则可得带通滤波器的中心角频率W0=1/（RC）。 电路的优点是改变Rf和R1的比例就可改变频宽而不影响中心频率。二、电路噪声分析电路噪声可分为内部噪声与外部噪声。 内部噪声是由电路内部电路元器件其本身固有物理性质所产生的噪声。造成内部噪声的元器件主要有电阻、运算放大器等。 外部噪声是由外界因素对电路中各部分的影响所造成的。一般来说，主要是外界电磁场、接地线不合理和电源等原因造成的。 （一）内部噪声分析 1．热噪声（主要是电阻造成的噪声）：在导体中由于带电粒子热骚动而产生的随机噪声。它存在于所有电子器件和传输介质中。它是温度变化的结果，但不受频率变化的影响。热噪声是在所有频谱中以相同的形态分布，它是不能够消除的。 热噪声是杂乱无章的变化电压。一般来说，热噪声决定了电路的噪声基底。实际电阻器一般被等效为一理想无噪声电阻与噪声电压源相串联的电路，或者一理想无噪声电导和噪声电流源相并联。（见下图）

语音信号滤波去噪

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： 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：

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

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。

噪声滤波器

电源噪声滤波器的基本原理与应用方法 随着现代科学技术的飞速发展，电子、电力电子、电气设备应用越来越广泛，它们在运行中产生的高密度、宽频谱的电磁信号充满整个空间，形成复杂的电磁环境。复杂的电磁环境要求电子设备及电源具有更高的电磁兼容性。于是抑制电磁干扰的技术也越来越受到重视。接地、屏蔽和滤波是抑制电磁干扰的三大措施，下面主要介绍在电源中使用的EMI滤波器及其基本原理和正确应用方法。 2电源设备中噪声滤波器的作用 电子设备的供电电源，如220V/50Hz交流电网或115V/400Hz交流发电机，都存在各式各样的EMI噪声，其中人为的EMI干扰源，如各种雷达、导航、通信等设备的无线电发射信号，会在电源线上和电子设备的连接电缆上感应出电磁干扰信号，电动旋转机械和点火系统，会在感性负载电路内产生瞬态过程和辐射噪声干扰；还有自然干扰源，比如雷电放电现象和宇宙中天电干扰噪声，前者的持续时间短但能量很大，后者的频率范围很宽。另外电子电路元器件本身工作时也会产生热噪声等。 这些电磁干扰噪声，通过辐射和传导耦合的方式，会影响在此环境中运行的各种电子设备的正常工作。另一方面，电子设备在工作时也会产生各种各样的电磁干扰噪声。比如数字电路是采用脉冲信号（方波）来表示逻辑关系的，对其脉冲波形进行付里叶分析可知，其谐波频谱范围很宽。另外在数字电路中还有多种重复频率的脉冲串，这些脉冲串包含的谐波更丰富，频谱更宽，产生的电磁干扰噪声也更复杂。 各类稳压电源本身也是一种电磁干扰源。在线性稳压电源中，因整流而形成的单向脉动电流也会引起电磁干扰；开关电源具有体积小，效率高的优点，在现代电子设备中应用越来越广泛，但是因为它在功率变换时处于开关状态，本身就是很强的EMI噪声源，其产生的EMI噪声既有很宽的频率范围，又有很高的强度。这些电磁干扰噪声也同样通过辐射和传导的方式污染电磁环境，从而影响其它电子设备的正常工作。 对电子设备来说，当EMI噪声影响到模拟电路时，会使信号传输的信噪比变坏，严重时会使要传输的信号被EMI噪声所淹没，而无法进行处理。当EMI噪声影响到数字电路时，会引起逻辑关系出错，导致错误的结果。 对于电源设备来说，其内部除了功率变换电路以外，还有驱动电路、控制电路、保护电路、输入输出电平检测电路等，电路相当复杂。这些电路主要由通用或专用集成电路构成，当受电磁干扰

低噪声放大器设计指南

低噪声放大器设计指南 1．低噪声放大器在通讯系统中的作用 随着通讯工业的飞速发展，人们对各种无线通讯工具的要求也越来越高，功率辐射小、作用距离远、覆盖范围大已成为各运营商乃至无线通讯设备制造商的普遍追求，这就对系统的接收灵敏度提出了更高的要求，我们知道，系统接收灵敏度的计算公式如下： S = -174+ NF+10㏒BW+S/N (1) min 由上式可见，在各种特定（带宽、解调S/N 已定）的无线通讯系统中，能有效提高灵敏度的关键因素就是降低接收机的噪声系数NF，而决定接收机的噪声系数的关键部件就是处于接收机最前端的低噪声放大器。 低噪声放大器的主要作用是放大天线从空中接收到的微弱信号，降低噪声干扰，以供系统解调出所需的信息数据，所以低噪声放大器的设计对整个接收机来说是至关重要的。 2． 低噪声放大器的主要技术指标： 2．1 噪声系数NF 噪声系数的定义为放大器输入信噪比与输出信噪比的比值，即： out out in in N S N S NF //= 对单级放大器而言，其噪声系数的计算为： 222min |1)||1(||4opt s opt s n R NF NF Γ?Γ?Γ?Γ+= 其中 F min 为晶体管最小噪声系数，是由放大器的管子本身决定的， Γopt 、Rn 和Γs分 别为获得 F min 时的最佳源反射系数、 晶体管等效噪声电阻、以及晶体管输入端的源反射系数。 对多级放大器而言，其噪声系数的计算为： NF=NF 1+(NF -1)/G 1+(NF -1)/G 1G +…… （4） 232其中NF n 为第n级放大器的噪声系数，G n 为第n级放大器的增益。 在某些噪声系数要求非常高的系统，由于噪声系数很小，用噪声系数表示很不方便，常常用噪声温度来表示，噪声温度与噪声系数的换算关系为： T e = T 0 ( NF – 1 ) （5） 其中T e 为放大器的噪声温度，T 0 =2900 K，NF为放大器的噪声系数。 NF(dB) = 10LgNF （6） 2． 2 放大器增益G： 放大器的增益定义为放大器输出功率与输入功率的比值： G=P out / P in （7） 从式（4）中可见，提高低噪声放大器的增益对降低整机的噪声系数非常有利，但低噪声放大器的增益过高会影响整个接收机的动态范围。 所以，一般来说低噪声放大器的增益确定应与系统的整机噪声系数、接收机动态范围等结合起来考虑。

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。

EMI滤波器原理

EMI 滤波器原理 插入损耗，共模干扰，差模干扰 在测试传导干扰时候，应用的频段为 150KHz~ 30MHz ,当电子设备干扰 噪声频率小于30MHz 时，主要干扰音频频段，电子设备的电源线对于这类波长的 电磁波来说，一般还不足一个波的波长（30MHz 波长为10米），向空中辐射效率 很低。噪声主要是通过导线传播，若能测得电源线上感应的噪声电压，就能衡量 这一频段的电磁噪声干扰程度，这类噪声也就是传导噪声，在测试传导干扰时候， 应用的频段为150KHz~ 30MHz 。 传导噪声由差模噪声和共模噪声构成。 差模噪声存在于相线 L 和中线N 之 间（也可视为存在于L 与地线（PE ）, N 与地线（PE ）之间，大小相等，相位差 180° ）;共模干扰噪声存在于L 与PE ，N 与PE 之间，大小相等，相位相同。 1插入损耗 为了更好的设计滤波器，我们应用插入损耗这个概念，其定义为在未加入和 加入滤波器干扰源对负载的电压的比，然后取对数，定义如下图： 信号

由上图可以看出，随着滤波器阶数的上升，其插入损耗也跟着增加，实际上, 每增加一阶，插入损耗相应会增加 6 dB/倍频 2、共模噪声( common mode interference) A、电路等效：功率噪声是电源中影响最大的一种噪声，其等效图如下： 图加共模干扰等救电路討 其等效电路为一个有并联电容C P和并联电阻R P的电流源，呈高阻抗容性。在反激电源中，如图4，当开关管V i由导通变为截止时，其集电极电压升高，向开关管与散热器的分布电容(可达几千pF)C P1充电，形成共模电流(I cml+|cm2)，在LISN中被检测出来。等效电路中的C P包括C PI及C P2，C P2与变压器的绕制工艺及结构有关，C PI 与开关管体积大小，及散热器的绝缘厚度有关，一般C P在几百至几千P F之间。 B、抑制原理：下面以下图中的电源滤波器为例进行说明 — Cxi OUTPUT Cy PE

MATLAB对语音信号加随机噪声及去噪程序

%对语言信号做原始的时域波形分析和频谱分析[y,fs,bits]=wavread('C:\Documentsand?Settings\Administrator\桌面\cuocuo.wav'); %??sound(y,fs)??????%回放语音信号 n=length(y)??%选取变换的点数? y_p=fft(y,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(1) subplot(2,1,1); plot(y);????????????????????%语音信号的时域波形图 title('原始语音信号采样后时域波形'); xlabel('时间轴') ylabel('幅值A') subplot(2,1,2); plot(f,abs(y_p(1:n/2)));?????%语音信号的频谱图 title('原始语音信号采样后频谱图'); xlabel('频率Hz'); ylabel('频率幅值'); %对音频信号产生噪声 ??L=length(y)????????%计算音频信号的长度 ??noise=0.1*randn(L,2);??%产生等长度的随机噪声信号(这里的噪声的大小取决于随机函数的幅度倍数） ??y_z=y+noise;????????%将两个信号叠加成一个新的信号——加噪声处理??? ??%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'); 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');

低噪声放大器设计 论文

低噪声放大器设计 摘要：微弱信号检测就是利用近代电子学和信号处理方法从噪声中提取有用信号，其关键在于抑制噪声。恢复、增加和提取有用信号。与普通放大器相比，低噪声放大器应具有低得多的噪声系数。欲使放大器获得良好的低噪声特性，除使用好的低噪声器件外，还要有周密的设计。本文将从低噪声放大器在通讯系统中的作用，低噪声放大器的主要技术指标以及低噪声放大器的设计方法来论述低噪声放大器，以获得最佳噪声性能的低噪声放大器。重点介绍了低噪声放大器的设计方法。 关键词：低噪声，微弱信号检测，噪声系数，放大器 0．引言 随着现代科学研究和技术的发展，人们越来越需要从强噪声中检测出有用的微弱信号，于是逐渐形成了微弱信号检测这门新兴的科学技术学科，其应用范围遍及光学、电学、磁学、声学、力学、医学、材料等领域。微弱信号检测技术是利用电子学、信息论、计算机及物理学的方法，分析噪声产生的原因和规律，研究被测信号的特点与相关性，检测被噪声淹没的微弱有用信号，或用一些新技术和新方法来提高检测系统输出信号的信噪比，从而提取有用信号。微弱信号检测所针对的检测对象，是用常规和传统方法不能检测到的微弱量。对它的研究是发展高新技术，探索及发现新的自然规则的重要手段，对推动相关领域的发展具有重要的应用价值。目前，微弱信号检测的原理、方法和设备已经成为很多领域中进行现代科学技术研究不可缺少的手段。显然，对微弱信号检测理论的研究，探索新的微弱信号检测方法，研制新的微弱信号检测设备是目前检测技术领域的一大热点。 1．低噪声放大器在通讯系统中的作用 随着通讯工业的飞速发展，人们对各种无线通讯工具的要求也越来越高，功率辐射小、作用距离远、覆盖范围大已成为各运营商乃至无线通讯设备制造商的

中值滤波器设计及椒盐噪声滤除

题目四：中值滤波器设计及椒盐噪声滤除 一、实验背景 在数字图像的生成与采集过程中，由于受工作环境，器件等性能的影响，使得一幅未经处理的原始图像，都存在着一定的噪声干扰。这种噪声具有以下性质： 1、图像上的噪声出现处呈现不规则分布； 2、噪声的大小也是不规则的。 这些噪声恶化了图像质量，使图像模糊甚至淹没目标特征，给后续的处理分析带来了困难。因此需要对图像应该进行滤除噪声处理。 二、 实验目的 1. 通过利用c 程序实现数字信号处理的相关功能，巩固对信号处理原理知识的理解，培养快速解决实际问题的能力提高实际编程和处理数据的综合能力，初步培养在解决信号处理实际应用问题中所应具备的基本素质和要求。 2. 培养独立思考的能力与研发能力，通过设计实现不同的信号处理问题，初步掌握在给定条件和功能的情况下，实现合理设计算法结构的能力。 3. 提高资料查询和整理的能力。能够在短时间内找到适合自己的方法。并在文献整理的过程中学会科技文献的写作，提高语言表达能力。 三、 实验内容 1. 理解什么是椒盐噪声，中值滤波的原理及其特性。 2. 设计一种中值滤波，对椒噪声滤波有效，并分析滤波器的适用范围。 3、（扩展训练）对设计的滤波器针对椒、盐噪声滤除分别进行测试，并进行性能比较分析，并讨论椒、盐噪声频度（噪声数目占图像实际像素的百分比）对滤波器实际效果的影响。 四、实验原理 1.椒盐噪声 椒盐噪声又称脉冲噪声，是由图像传感器，传输信道，解码处理等产生的黑白相间的亮暗点噪声。椒盐噪声往往由图像切割引起。 椒盐噪声的PDF 是： 如果b>a ，灰度值b 在图像中将显示为一个亮点，a 的值将显示为一个暗点。若 或 为零，则脉冲噪声称为单级脉冲。如果 和 均不为零，尤其是他们近似相等时，脉冲噪声值将类似于随机分布在图像上的胡椒和盐粉微粒。 ()?? ? ??===其他0b z P a z P z p b a a P b P a P b P

基于MATLAB的语音信号滤波处理

基于MATLAB的语音信号滤波处理 题目：基于MATLAB的语音信号滤波处理 课程：数字信号处理 学院：电气工程学院 班级： 学生： 指导教师： 二O一三年十二月

目录CONTENTS 摘要 一、引言 二、正文 1.设计要求 2.设计步骤 3.设计内容 4.简易GUI设计 三、结论 四、收获与心得 五、附录

一、引言 随着Matlab仿真技术的推广，我们可以在计算机上对声音信号进行处理，甚至是模拟。通过计算机作图，采样，我们可以更加直观的了解语音信号的性质，通过matlab编程，调用相关的函数，我们可以非常方便的对信号进行运算和处理。 二、正文 2.1 设计要求 在有噪音的环境中录制语音，并设计滤波器去除噪声。 2.2 设计步骤 1.分析原始信号，画出原始信号频谱图及时频图，确定滤波器类型及相关指标； 2.按照类型及指标要求设计出滤波器，画出滤波器幅度和相位响应，分析该滤波器是否符合要求； 3.用所设计的滤波器对原始信号进行滤波处理，画出滤波后信号的频谱图及时频图； 4.对滤波前的信号进行分析比对，评估所设计滤波器性能。 2.3 设计内容 1.原始信号分析

分析信号的谱图可知，噪音在1650HZ和3300HZ附近的能量较高，而人声的能量基本位于1000HZ以下。因此，可以设计低通滤波器对信号进行去噪处理。 2.IIR滤波器设计 用双线性变换法分别设计了巴特沃斯低通滤波器和椭圆低通滤波器和带阻滤波器： ①巴特沃斯滤波器 fp=800;fs=1300;rs=35;rp=0.5; 程序代码如下： fp=800;fs=1300;rs=35;rp=0.5;Fs=44100; wp=2*Fs*tan(2*pi*fp/(2*Fs));ws=2*Fs*tan(2*pi*fs/(2*Fs)); [n,wn]=buttord(wp,ws,rp,rs,'s'); [b,a]=butter(n,wn,'s'); [num,den]=bilinear(b,a,Fs); [h,w]=freqz(num,den,512,Fs);

GPS低噪声放大器的设计

NF(dB)=10lg ? 一个微波管的射频绝对稳定条件是K>1,S 11<1-S12S21,S22<1-S12S21。 低噪声放大器的设计 姓名：####学号：################班级：1######## 一、设计要求 1.中心频率为1.45GHz，带宽为50MHz，即放大器工作在1.40GHz- 1.50GHz频率段； 2.放大器的噪声系数NF<0.8dB，S11<-10dB，S22<-15dB，增益 Gain>15dB。 二、低噪声放大器的主要技术指标 低噪声放大器的性能主要包括噪声系数、合理的增益和稳定性等。 1.噪声系数NF 放大器的噪声系数（用分贝表示）定义如下： ?S in N in? ?S out N out? 式中NF为射频/微波器件的噪声系数；S in ，N in 分别为输入端的信号功率和噪 声功率；S out ，N out 分别为输出端的信号功率和噪声功率。 噪声系数的物理含义是，信号通过放大器后，由于放大器产生噪声，使得信噪比变坏，信噪比下降的倍数就是噪声系数。 2.放大器的增益Gain 在微波设计中，增益通常被定义为传输给负载的平均功率与信号源的最大资用功率之比： Gain=P L P S 增益的值通常是在固定的频率点上测到的，低噪声放大器都是按照噪声最佳匹配进行设计的。噪声最佳匹配点并非最大增益点，因此增益Gain要下降。噪声最佳匹配情况下的增益称为相关增益。通常，相关增益比最大增益大概低2～4dB. 3.稳定性 22

只有当3个条件都满足时，才能保证放大器是绝对稳定的。 三、低噪声放大器的设计步骤 1.下载并安装晶体管的库文件 (1)由于ADS2008自带的元器件库里并没有ATF54143的元器件模型，所以 需要从Avago公司的网站上下载A TF54143.zap,并进入ADS主界面,点击【File】——【Unarchive Project】进行安装。 (2)新建工程A TF54143_LNA_1_prj,执行菜单命令【File】—— 【Include/Remove Projects】将A TF54143_prj添加到新建工程中，这样新建工程就能使用器件A TF54143了。 2.确定直流工作点 低噪声放大器的设计的第一步是设置晶体管的直流工作点。 (1)在ADS中执行菜单【File】——【New Design】，在弹出的对话框中的 Schematic Design Templates下拉列表中选择“DC_FET_T”模板，在Name文本框中输入DC_FET_T，单击【OK】，这样DC_FET控件就被 放置在原理图中了。 (2)在原理图中放置器件A TF54143,设置DC_FET控件的参数并连接原理图 如图1所示。 图1完整DC_FET_T原理图 (3)仿真得到A TF54143的直流特性图如图2所示。

高斯白噪声滤波

西安电子科技大学课程论文数字图像处理 高斯白噪声滤波 班级：070821 作者：董文凯 学号：07082001 时间：2011-06-30

高斯白噪声滤波 实验要求 对实际Lena 图像分别加入噪声标准差σ=15，20，25的高斯白噪声，用理想低通滤波器、高斯低通滤波器、算术均值滤波器和中值滤波器对实际Lena 图像进行去噪，比较其去噪效果。 实验内容 1.对Lena 图像加高斯白噪声 1.1原始图例： 采用经典Lena 图像作为实验样例进行本实验的操作，原始Lena 图像见图1. 图1 原始Lena 图 1.2加噪结果： 图2 0.15σ=的噪声图 图3 0.20σ=的噪声图 图4 0.25σ=的噪声图 结论：经过对以上三图的分析知σ越大图像越不清晰。 1.3源程序： X=imread('Lena.jpg'); J1=imnoise(X,'gaussian',0,0.15^2); imshow(J1)；

J2=imnoise(X,'gaussian',0,0.20^2); imshow(J2)； J2=imnoise(X,'gaussian',0,0.25^2); imshow(J2) 2对高斯白噪声进行滤波 2.1理想低通滤波器： 2.1.1滤波原理 理想低通滤波器：其传递函数为： ()()0 10c c H j at ωωωωω?ω??≤?=?? >??? ? =-? 理想低通滤波器的冲激响应为： ()()()()000sin c c c c c t t h t Sa t t t t ωωωωπωπ -= ?=?-????- 2.1.2滤波结果 图5 不同0(5,15,30)d 值下对图2的滤波结果 图6 不同0(5,15,30)d 值下对图3的滤波结果 图7 不同0(5,15,30)d 值下对图4的滤波结果

多种类型噪声滤波

DSP系统课程设计 音频信号多种类型噪声滤波分析与处理任课老师：钱满义 学院：电信学院 班级： 姓名： 学号： 142 同组成员班级： 同组成员姓名： 同组成员学号： 142

2017年4月20日 目录： 设计背景 (3) 设计要求 (5) 设计思路及原理 (6) 设计思路 (6) 设计原理 (8) Matlab实验 (10) 噪声类型分析过程 (10) 噪声滤除方法 (13) Matlab仿真过程 (14) Matlab结果分析总结 (28)

DSP设计程序运行及结果 (28) 运行结果 (28) 运行结果分析 (32) 滤波算法程序段 (33) 设计过程中遇到的问题及解决方法 (36) DSP设计感想 (37) 参考文献 (39) 设计背景 随着信息时代和数字世界的到来，数字信号处理已成为如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、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。数字信号处理（DSP）包括两重含义：数字信号处理技术（Digital Signal Processing）和数字信号处理器（Digital Signal Processor）。数字信号处理（DSP）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、滤波、增强、压缩、估值和识别等加工处理，借以达到提取信息和便于应用的目的，其应用范围涉

及几乎所有的工程技术领域。 在信号处理中，滤波就显得非常重要。在数字信号处理过程中，经常需对信号进行过滤、检测、预测等处理，这些任务的完成都要用到滤波器。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。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。 音频信号(audio)是带有语音、音乐和音效的有规律的声波的频率、幅度变化信息载体。音频信号在信号采集、传输、处理等过程中常受到多种类型噪声的干扰，主要包含环境噪声、电子线路噪声、电源噪声等等。为了恢复原来的音频信号，常需要设计音频信号滤波算法用于抑制或者滤除音频信号中的噪声。

产生一个连续信号包含低频中频高频分量对其进行采样分别设计三种高通-低通-带通滤波器对信号进行滤波处理讲

数字信号处理综合实验报告 班级： 11级电子信息工程 学号： 20111060038 姓名：彭飘 指导教师：周浩

一、题目： 产生一个连续信号，包含低频，中频，高频分量，对其进行采样，进行频谱分析，分别设计三种高通，低通，带通滤波器对信号进行滤波处理，观察滤波后信号的频谱。 二、设计内容： 1.设计要求: 编程生成连续的时域信号,对其进行采样,分析幅频曲线。分析频谱后,根据自己生成的信号,设计对应的低通滤波器,带通滤波器,高通滤波器,将产生的信号通过滤波器,得到对应频率的信号,然后分析对应频率的频谱,和预期的进行对比,然后调试,设计出较为经济且又能满足要求的滤波器 2.设计原理: 滤波器的设计有多种方法,可以设计IIR滤波器或FIR滤波器，其中IIR滤波器可以根据巴特沃斯滤波器或契比雪夫滤波器的原理来设计；FIR滤波器可以根据窗函数法、频率采样法和契比雪夫逼近法等等。实验中有涉及到切比雪夫滤波器的设计。这里我选用了巴特沃斯滤波器的设计原理和和窗函数法的设计原理。 3.滤波器设计 产生一个连续信号，包含低频，中频，高频分量，对其进行采样，进行频谱分析，分别设计低通，带通，高通滤波器对信号进行滤波处理，观察滤波前后信号的频谱。 三、实验程序及结果分析： 1.输入信号产生程序如下： clear,clc figure(1) f1 = 100;f2 = 1000; f3 = 2000;fs = 6000; t = 0:1/fs:0.1; ft = sin(2*pi*f1*t)+3*sin(2*pi*f2*t)+cos(2*pi*f3*t)+0.3*randn(size(t)); subplot(211) plot(t,ft) title('输入信号的波形') xlabel('时间t'); ylabel('幅度'); F = fft(ft);