2023年数字信号课程设计.doc

数字信号处理 黄 冈 师 院 物 电 学 院 数字信号处理课程设计报告 项目名称： 数字信号处理 ___ 专业年级：___ 电子信息科学与技术2023级 学 号： 202322340218 学生姓名： 田 洪 普 指导教师： 雷 学 堂 报告完成日期 2023 年 6 月 5 日 评阅结果 评阅教师 目 录 第一章 绪论 3 1.1.数字信号处理技术的应用 3 1.2．课程设计的目的 3 1.3.实验内容 3 第二章 设计原理 5 2.1语音信号的采样 5 2.2 数字滤波器的设计 7 第三章 课程设计的过程 8 3.1.语音信号的采集： 8 3.2.语音信号的频谱分析 8 3.3. 设计数字滤波器和对信号滤波 9 3.4.数字滤波器的设计 11 3.5 语音信号滤波后的复原波形 14 3.6、结果分析 16 第四章 设计体会 17 第一章 绪论 1.1.数字信号处理技术的应用 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 , 信号处理是MATLAB 重要应用的领域之一 。 1.2．课程设计的目的 本课程设计介绍了基于Matlab的对语音信号采集、处理及滤波器的设计，并使之实现的过程。理解与掌握课程中的根本概念、根本原理、根本分析方法，用Matlab进行数字语音信号处理，并阐述了课程设计的具体方法、步骤和内容。综合运用本课程的理论知识进行频谱分析以及滤波器设计，通过理论推导得出相应结论，并利用MATLAB作为工具进行实现，从而复习稳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。要求利用MATLAB来读入〔采集〕语音信号，将它赋值给某一向量。再将该向量看作一个普通的信号，对其进行FFT变换实现频谱分析，再依据实际情况对它进行滤波。然后我们还可以通过sound命令来对语音信号进行回放，以便在听觉上来感受声音的变化。 1.3.实验内容 1.3.1．语音信号的采集 要求利用windows下的录音机〔开始—程序—附件—娱乐—录音机，文件—属性—立即转换—8000KHz，8位，单声道〕或其他软件，录制一段自己的话音，时间控制在15s左右。然后在MATLAB软件平台下，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。通过wavread函数的使用，要求理解采样频率、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点到N2点的采样值放在向量y中。 1.3.2．语音信号的频谱分析 要求首先画出语音信号的时域波形；然后对语音信号进行频谱分析，在MATLAB中，可以利用函数fft对信号进行快速付立叶变换，得到信号的频谱特性；从而加深对频谱特性的理解。 1.3.3．设计数字滤波器和画出频率响应 根据语音信号的特点给出有关滤波器的性能指标：1〕低通滤波器性能指标，fp=1000Hz，fc=1200 Hz， As=100dB，Ap=1dB；2〕高通滤波器性能指标，fc=2800 Hz，fp=3000 Hz As=100dB，Ap=1dB；3〕带通滤波器性能指标，fp1=1200 Hz，fp2=3000 Hz，fc1=1000 Hz，fc2=3200 Hz，As=100dB，Ap=1dB。首先用窗函数法设计上面要求的三种滤波器，在MATLAB中，可以利用函数fir1设计FIR滤波器，然后在用双线性变换法设计上面要求的三种滤波器；之后再利用函数butter和cheby1设计上面要求的三种IIR滤波器。最后，利用MATLAB中的函数freqz画出各滤波器的频率响应。 1.3.4．用滤波器对信号进行滤波 比拟FIR和IIR两种滤波器的性能，然后用性能好的各滤波器分别对采集的信号进行滤波，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。 1.3.5．比拟滤波前后语音信号的波形及频谱 要求在一个窗口同时画出滤波前后的波形及频谱。 1.3.6．回放语音信号 在MATLAB中，函数sound可以对声音进行回放。其调用格式： sound(x,fs,bits)；可以感觉滤波前后的声音有变化。 第二章 设计原理 2.1语音信号的采样 采样器的作用是把连续信号变成脉冲或数字序列。图中示出了一个连续信号f〔t〕经采样器采样后变成离散信号的过程 图2 连续信号f〔t〕经采样器采样后变成离散信号 图中f〔t〕为被采样的连续信号，s〔t〕为周期性窄脉冲信号，f〔t〕为采样后的离散信号，它用下式来表征： fs〔t〕=f〔t〕s〔t〕 采样信号的频率特性为： 如果|Fx〔j〕|中各个波形不重复搭接，相互间有一定的距离〔频率〕即： 即采样定理可表达如下：如果采样周期满足以下条件，即： 式中为连续信号f〔t〕的最高次谐波的角频率。那么采样信号 fx〔t〕就可以无失真的再恢复为连续信号f〔t〕。需要指出的是，采样定理只是在理论上给出了信号准确复现的条件。我们可以利用windows自带的录音机录制语音文件，进行数字信号的采集。〔开始—程序—附件—娱乐—录音机，文件—属性—立即转换—8000KHz，8位，单声道〕或其他软件，将话筒输入计算机的语音输入插口上，启动录音机，录制一段自己的话音。然后在MATLAB软件平台下，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。通过wavread函数的使用进一步理解采样频率、采样位数等概念。图2是基于PC机的语音信号采集过程: 图3 声音采集过程 2.2 数字滤波器的设计 设计数字滤波器的任务就是寻求一个因果稳定的线性时不变系统，并使系统函数H(z)具有指定的频率特性。数字滤波器根据其冲激响应函数的时域特性，可分为两种，即无限长冲激响应〔IIR〕滤波器和有限长冲激响应〔FIR〕滤波器。IIR滤波器的特征是，具有无限持续时间冲激响应。这种滤波器一般需要用递归模型来实现，因而有时也称之为递归滤波器。FIR滤波器的冲激响应只能延续一定时间，在工程实际中可以采用递归的方式实现，也可以采用非递归的方式实现。 。 第三章 课程设计的过程 3.1.语音信号的采集： 利用windows下的录音机〔开始—程序—附件—娱乐—录音机，文件—属性—立即转换—8000KHz，8位，单声道〕，录制一段自己的话音“信号〞， 时间控制在3秒左右，然后将音频文件保存“thp.wav〞，在MATLAB软件平台下，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。 3.2.语音信号的频谱分析 ①首先画出语音信号的时域波形 z1=wavread('d:\thp.wav'); plot(z1); 图像输出如图1 图1 语音信号时域波形 ②对语音信号进行频谱分析，在MATLAB中，可以利用函数fft对信号进行快速付立叶变换，得到信号的频谱特性 z1=wavread('d:\thp.wav'); y1=z1(1:5000); Y1=fft(y1); n=0:5000; plot(n,Y1); 图像输出如图2： 图2 语音信号频谱分析图 3.3. 设计数字滤波器和对信号滤波 3.3.1 语音信号的定点分析 一个语音信号，数据采样频率为1000Hz，试分别绘制N＝128点DFT的幅频图和N＝1024点DFT幅频图。编程如下： [x,fs,bits]=wavread('D:\thp.wav'); sound(x,fs,bits); fs=1000;N=1024; y=fft(x,N); magy=abs(y); f=(0:length(y)-1)'xfs/length(y); subplot(2,2,1),plot(f,magy); xlabel('频率〔Hz〕');ylabel('幅值'); title('N=1024(a)'); grid on subplot(2,2,2),plot(f(1:N/2),magy(1:N/2)); xlabel('频率〔Hz〕'),ylabel('幅值'); title('N=1024(b)'); grid on fs=1000;N=2048; y=fft(x,N); magy=abs(y); f=(0:length(y)-1)'xfs/length(y); subplot(2,2,3),plot(f,magy); xlabel('频率〔Hz〕'),ylabel('幅值'); title('N=2048(c)');grid subplot(2,2,4),plot(f(1:N/2),magy(1:N/2)); xlabel('频率〔Hz〕'),ylabel('幅值'); title('N=2048(d)'); grid on 图5-2 语音信号的幅频图 3.4.数字滤波器的设计 3.4.1切比雪夫I型低通滤波器 [I,Fs,bits]=wavread('D:\thp.wav'); %读取语音信号sm.wav fp=1000; %通带截止频率 fr=1200; %阻带角频率 ap=1; %通带纹波 as=40; %阻带衰减 [n,fn]=cheb1ord(fp/(Fs/2),fr/(Fs/2),ap,as,'z'); %切比雪夫I型滤波器 [b,a]=cheby1(n,ap,fn,'low'); %I型切比雪夫滤波器 [h,w]=freqz(b,a); %滤波器的频率响应 I1=fftfilt(b,I); %FFT的FIR滤波 I2=fft(I1); %切比雪夫I FIR滤波后语音信号频谱分析 subplot(3,2,1),plot(I);title('原始语音信号'); subplot(3,2,2);plot(wxFs/(2xpi),abs(h)); title('切比雪夫1低通滤波'); subplot(3,2,3);plot(I1); title('切比雪夫1FIR滤波后语音信号'); subplot(3,2,4);plot(abs(I2)); title('切比雪夫1FIR滤波后语音信号频谱'); subplot(3,2,5