第一篇：數字信號處理課程設計報告(打印版)

數字信號處理課程設計 長春工業大學 計算機科學與工程學院 電子信息專業 08040

4班 崔宵語

一、試驗題目：IIR

數字濾波器設計(Ⅰ)

二、試驗內容：

設計一個數字巴特沃斯低通濾波器，設計指標如下： Wp=0.2Π, RP=1dB Ws=0.3Π, As=15dB 采樣時間間隔T

?1S。

三、試驗要求：

（1）用單位沖激響應不變變換法進行設計。（2）給出詳細的濾波器設計說明書。

（3）給出經過運行是正確的程序清單并加上詳細的注釋。

（4）畫出所設計濾波器的幅度特性和相位特性。

四．程序與試驗說明：

1．利用模擬濾波器設計IIR數字濾波器方法（1）根據所給出的數字濾波器性能指標計算出相應的模擬濾波器的設計指標。數字信號處理課程設計 長春工業大學 計算機科學與工程學院 電子信息專業 08040

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（2）根據得出的濾波器性能指標設計出相應的模擬濾波器的系統函數H(S)。

（3）根據得出的模擬濾波器的系統函數H(S)，經某種變換得到對該模擬濾波器相應的數字仿真系統——數字濾波器。

將模擬濾波器轉換成數字濾波器的實質是，用一種從s平面到z平面的映射函數將Ha(s)轉換成H(z)。對這種映射函數的要求是：(1)因果穩定的模擬濾波器轉換成數字濾波器，仍是因果穩定的。(2)數字濾波器的頻率響應模仿模擬濾波器的頻響，s平面的虛軸映射z平面的單位圓，相應的頻率之間成線性關系。脈沖響應不變法和雙線性變換法都滿足如上要求。

2．脈沖響應不變法

用數字濾波器的單位脈沖響應序列h(n)模仿模擬濾波器的沖激響應ha(t),讓h(n)正好等于ha(t)的采樣值，即h(n)=ha(nT)，其中T為采樣間隔。

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3．雙線性變換法

s平面與z平面之間滿足以下映射關系：

s?1?z1?z?1?1

s平面的虛軸單值地映射于z平面的單位圓上，s平面的左半平面完全映射到z平面的單位圓內。雙線性變換不存在混疊問題。

雙線性變換時一種非線性變換?這種非線?tg(?/2)，性引起的幅頻特性畸變可通過預畸而得到校正。

以低通數字濾波器為例，將設計步驟歸納如下：

（1）把數字頻率轉換為模擬頻率：??s??sTp??pT。

（2）計算巴特沃斯模擬濾波器的截止頻率?c和階數N。

（3）設計巴特沃斯模擬低通濾波器，給出參數b和a（此處使用了MATLAB中的buttap(N)函數。

（4）把模擬濾波器用單位沖激響應不變變換數字信號處理課程設計 長春工業大學 計算機科學與工程學院 電子信息專業 080404

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法轉換成數字濾波器（此處使用了MATLAB中的residuez函數）。

（5）變直接形式為并聯形式，并給出結構圖。（6）畫出幅度特性和相位特性。數字濾波器的設計步驟如圖1所示

圖1 數字信號處理課程設計 長春工業大學 計算機科學與工程學院 電子信息專業 080404

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五、程序清單 %主程序 wp=0.2*pi;

ws=0.3*pi;Rp=1;%通帶波動;As=15;%阻帶衰減 T=1;%采樣周期 Omigrp=wp*T;Omigrs=ws*T;t1=[1,2*0.2588,0.2588^2+0.9659^2];b=1;a=conv(conv(t1,t1),t1);[N,wc]=buttord(wp,ws,Rp,As,'s')%計算巴特沃斯數字濾波器的階數N和截止頻率wc 數字信號處理課程設計 長春工業大學 計算機科學與工程學院 電子信息專業 08040

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[B,A]=butter(N,wc,'s')[z,p,k]=buttap(N)%模擬低通原型零、極點系數和增益因子

[bz,az]=impinvar(b,a)%用沖激響應不變法將模擬濾波器轉化為數字濾波器,采樣頻率默認1Hz

wz=[0:pi/512:pi];hz1=freqz(bz,az,wz);%巴特沃斯模擬低通濾波器頻率響應

[C,B,A]=dir2par(b,a)%直接型轉換成并聯型

%繪圖

subplot(1,2,1);title('幅度響應')xlabel('');ylabel('|H|');axis([0,1,0,1]);grid;subplot(1,2,2);plot(wz/pi,hz1/pi);title('相位響應')

plot(wz/pi,abs(hz1)/hz1(1));數字信號處理課程設計 長春工業大學 計算機科學與工程學院 電子信息專業 08040

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xlabel('');ylabel('單位:pi');axis([0,1,-1,2]);grid;

%直接型轉換成并聯型子程序 function [C,B,A]=dir2par(b,a);M=length(b);N=length(a);[r1,p1,C]=residuez(b,a);p=cplxpair(p1,10000000*eps);I=cplxcomp(p1,p);r=r1(I);K=floor(N/2);B=zeros(K,2);A=zeros(K,3);

if K*2==N;for i=1:2:(N-2)Brow=r(i:1:(i+1),:);Arow=p(i:1:(i+1),:);[Brow,Arow]=residuez(Brow,Arow,[]);數字信號處理課程設計 長春工業大學 計算機科學與工程學院 電子信息專業 080404

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B(fix((i+1)/2),:)=real(Brow);A(fix((i+1)/2),:)=real(Arow);End [Brow,Arow]=residuez(r(N-1),p(N-1),[]);B(K,:)=[real(Brow)0];A(K,:)=[real(Arow)0];Else for i=1:2:(N-1)Brow=r(i:1:(i+1),:);Arow=p(i:1:(i+1),:);[Brow,Arow]=residuez(Brow,Arow,[]);B(fix((i+1)/2),:)=real(Brow);A(fix((i+1)/2),:)=real(Arow);End End

%比較兩個含同樣標量元素但（可能）有不同下標的復數對及其相應留數向量子程序 數字信號處理課程設計 長春工業大學 計算機科學與工程學院 電子信息專業 080404

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function I=cplxcomp(p1,p2);I=[];for j=1:length(p2)for i=1:length(p1)if(abs(p1(i)-p2(j))<0.0001)I=[I,i];End End End

六、實驗結果： Rp = 1 N = 6 wc = 0.7087 B = 0 0 0 0 0 0 0.1266 A = 1.0000 2.7380 3.7484 3.2533 0.6905 0.1266

1.8824 數字信號處理課程設計 長春工業大學 計算機科學與工程學院 電子信息專業 08040

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z = [] p =-0.2588 + 0.9659i-0.25880.7071i-0.9659 + 0.2588i-0.9659-0.2588i k = 1 bz =-0.0000

0.0060 0.0625 0.0021

az = 1.0000

-2.6340 2.4437-0.9355 0.2117 C = [] B = 0.4019 0.1523 0.3135-0.0693 0.2846 0.0829

0.1049 4.1006 0.1946-3.8164

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A = 1.0000 0.5176 0.9999 1.0000 0.5176 0.9999 1.0000 0.5176 0.9999

結構圖

仿真波形

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仿真波形

七、參考文獻：

教 材：叢玉良 :《數字信號處理及其MATLAB實

現》電子工業出版社 數字信號處理課程設計 長春工業大學 計算機科學與工程學院 電子信息專業 08040

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主要參考書：程佩青：《數字信號處理教程》清華大學出版社

周 輝：《數字信號處理基礎及其MATLAB

實現》 北京希望電子出版社

郭仁劍：《MATLAB7.X數字信號處理》人

民郵電出版社

八、心得體會: 《數字信號處理》以信號與系統、工程數學為基礎，要求學生掌握時域離散信號和系統的基本理論、基本分析方法以及FFT、數字濾波器、譜分析等數字信號處理技術。

《數字信號處理》是一門理論與實踐聯系緊密的課程，通過這一周時間的課程設計，使我掌握了數字信號處理技術，提高了分析問題和解決問題的能力，并通過設計培養了創新意識。有一次鞏固復習了用MATLAB語言編寫數字信號處理的程序的內容，通過上數字信號處理課程設計 長春工業大學 計算機科學與工程學院 電子信息專業 080404

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機實習加深了對課堂所學知識的理解.通過本次課設我實際操作了Matlab應用軟件，加深了對數字信號科目的理解與應用，對課堂中所學的知識進行了實際應用，理論與實際的結合使我更深刻的理解了理論，加深了對數字信號應用技術的理解，為將來更好的應用打下了良好的基礎。感謝各位老師的耐心教導，我會在老師的幫助下，努力學習，更上一層樓。

第二篇：數字信號處理課程設計..

課程設計報告

課程名稱： 數字信號處理 課題名稱： 語音信號的處理與濾波

姓 名： 學 號： 院 系： 專業班級： 指導教師： 完成日期： 2013年7月2日

目錄

第1部分 課程設計報告………………………………………3 一．設計目的……………………………………………3 二．設計內容……………………………………………3 三．設計原理……………………………………………3 四．具體實現……………………………………………5 1.錄制一段聲音…………………………………5 2.巴特沃斯濾波器的設計………………………8 3.將聲音信號送入濾波器濾波…………………13 4.語音信號的回放………………………………19 5.男女語音信號的頻譜分析……………………19 6.噪聲的疊加和濾除……………………………22 五． 結果分析……………………………………………27 第2部分 課程設計總結………………………………28 一． 參考文獻……………………………………………28

第1部分 課程設計報告

一．設計目的

綜合運用本課程的理論知識進行頻譜分析以及濾波器設計，通過理論推導得出相應結論，并利用MATLAB作為工具進行實現，從而復習鞏固課堂所學的理論知識，提高對所學知識的綜合應用能力，并從實踐上初步實現對數字信號的處理。

二．設計內容

錄制一段個人自己的語音信號，并對錄制的信號進行采樣；畫出采樣后語音信號的時域波形和頻譜圖；給定濾波器的性能指標，采用窗函數法和雙線性變換法設計濾波器，并畫出濾波器的頻率響應；然后用自己設計的濾波器對采集的信號進行濾波，畫出濾波后信號的時域波形和頻譜，并對濾波前后的信號進行對比，分析信號的變化；回放語音信號；換一個與你性別相異的人錄制同樣一段語音內容，分析兩段內容相同的語音信號頻譜之間有什么特點；再錄制一段同樣長時間的背景噪聲疊加到你的語音信號中，分析疊加前后信號頻譜的變化，設計一個合適的濾波器，能夠把該噪聲濾除；

三．設計原理

1.在Matlab軟件平臺下，利用函數wavrecord()，wavwrite(),wavread(),wavplay()對語音信號進行錄制，存儲，讀取，回放。

2.用y=fft(x)對采集的信號做快速傅立葉變換，并用[h1,w]=freqz(h)進行DTFT變換。

3.掌握FIR DF線性相位的概念，即線性相位對h(n)、H(?)及零點的約束，了解四種FIR DF的頻響特點。

4.在Matlab中，FIR濾波器利用函數fftfilt對信號進行濾波。

5.抽樣定理

連續信號經理想抽樣后時域、頻域發生的變化（理想抽樣信號與連續信號頻譜之間的關系）

理想抽樣信號能否代表原始信號、如何不失真地還原信號即由離散信號恢復連續信號的條件（抽樣定理）

理想采樣過程描述： 時域描述：

?a(t)?xa(t)?T(t)??xa(t)?(t?nT)??xa(nT)?(t?nT)xn???n??????T(t)?頻域描述：利用傅氏變換的性質，時域相乘頻域卷積，若

n?????(t?nT)??a(t)Xa(j?)?xXa(j?)?xa(t)?T(j?)??T(t)

則有

?(j?)?1X(j?)??(j?)XaaT2?1?2?1??Xa(j?)??Xa(j??jk)??Xa(j??jk?s)Tk???TTk????(j?)與X(j?)的關系：理想抽樣信號的頻譜是連續信號頻譜的Xaa

周期延拓,重復周期為?s(采樣角頻率)。如果：

?X(j?)?Xa(j?)??a??0???s/2???s/2即連續信號是帶限的，且信號最高頻率不超過抽樣頻率的二分之一，則可不失真恢復。

奈奎斯特采樣定理：要使實信號采樣后能夠不失真還原，采樣頻率必須大于信號最高頻率的兩倍：?s?2?h 或 fs?2fh

四．具體實現

1.錄制一段聲音

1.1錄制并分析

在MATLAB中用wavrecord、wavread、wavplay、wavwrite對聲音進行錄制、讀取、回放、存儲。

程序如下：

Fs=8000;%抽樣頻率 time=3;%錄音時間 fprintf('按Enter鍵錄音%ds',time);%文字提示 pause;%暫停命令 fprintf('錄音中......');x=wavrecord(time*Fs,Fs,'double');%錄制語音信號 fprintf('錄音結束');%文字提示 fprintf('按Enter鍵回放錄音');pause;%暫停命令

wavplay(x,Fs);%按任意鍵播放語音信號

wavwrite(x,Fs,'C:UsersacerDesktop數字信號sound.wav');%存儲語音信號

N=length(x);%返回采樣點數 df=fs/N;%采樣間隔 n1=1:N/2;f=[(n1-1)*(2*pi/N)]/pi;%頻帶寬度 figure(2);subplot(2,1,1);plot(x);%錄制信號的時域波形 title('原始信號的時域波形');%加標題 ylabel('幅值/A');%顯示縱坐標的表示意義 grid;%加網格

y0=fft(x);%快速傅立葉變換 figure(2);subplot(2,1,2);plot(f,abs(y0(n1)));%原始信號的頻譜圖 title('原始信號的頻譜圖');%加標題 xlabel('頻率w/pi');%顯示橫坐標表示的意義 ylabel('幅值 ');%顯示縱坐標表示的意義 title('原始信號的頻譜圖');%加標題

grid;%加網格

圖1.1 原始信號的時域與頻譜圖

1.2濾除無效點

針對實際發出聲音落后錄制動作半拍的現象，如何拔除對無效點的采樣的問題: 出現這種現象的原因主要是錄音開始時，人的反應慢了半拍，導致出現了一些無效點，而后而出現的無效的點，主要是已經沒有聲音的動作，先讀取聲音出來，將原始語音信號時域波形圖畫出來，根據己得到的信號，可以在第二次讀取聲音的后面設定采樣點，取好有效點，畫出濾除無效點后的語音信號時域波形圖，對比可以看出。這樣就可以解決這個問題。

x=wavread('C:UsersacerDesktop數字信號sound.wav', 7

[4000,24000]);%從4000點截取到24000結束 plot(x);%畫出截取后的時域圖形 title('截取后的聲音時域圖形');%標題 xlabel('頻率');ylabel('振幅');grid;%畫網格

圖1.2 去除無效點

2.巴特沃斯濾波器的設計

2.1設計巴特沃思低通濾波器

MATLAB程序如下。濾波器圖如圖3.3所示。

%低通濾波

fp=1000;fs=1200;Fs=22050;rp=1;rs=100;wp=2*pi*fp/Fs;ws=2*pi*fs/Fs;Fs1=1;wap=2*tan(wp/2);was=2*tan(ws/2);[N,wc]=buttord(wap,was,rp,rs,'s');[B,A]=butter(N,wc,'s');[Bz,Az]=bilinear(B,A,Fs1);figure(1);[h,w]=freqz(Bz,Az,512,Fs1*22050);plot(w,abs(h));title('巴特沃斯低通濾波器');xlabel('頻率（HZ）');ylabel('耗損（dB）');gridon;9

圖2.1 巴特沃思低通濾波器

2.2設計巴特沃思高通濾波器

MATLAB程序如下。濾波器圖如圖3.5所示。%高通濾波

fp=4800;fs=5000;Fs=22050;rp=1;rs=100;wp=2*pi*fp/Fs;ws=2*pi*fs/Fs;T=1;Fs1=1;wap=2*tan(wp/2);was=2*tan(ws/2);10

[N,wc]=buttord(wap,was,rp,rs,'s');[B,A]=butter(N,wc,'high','s');[Bz,Az]=bilinear(B,A,Fs1);figure(1);[h,w]=freqz(Bz,Az,512,Fs1*22050);plot(w,abs(h));title('巴特沃斯高通濾波器');xlabel('頻率（HZ）');ylabel('耗損（dB）');grid on;

圖2.2巴特沃思高通濾波器

2.3設計巴特沃思帶通濾波器

MATLAB程序如下。濾波器圖如圖3.7所示。%帶通濾波

fp=[1200,3000];fs=[1000,3200];Fs=8000;rp=1;rs=100;wp=2*pi*fp/Fs;ws=2*pi*fs/Fs;T=1;Fs1=1;wap=2*tan(wp/2);was=2*tan(ws/2);[N,wc]=buttord(wap,was,rp,rs,'s');[B,A]=butter(N,wc,'s');[Bz,Az]=bilinear(B,A,Fs1);figure(4);[h,w]=freqz(Bz,Az,512,Fs1*1000);plot(w,abs(h));title('巴特沃斯帶通濾波器');xlabel('頻率（HZ）');ylabel('耗損（dB）');grid on;12

圖2.3巴特沃思帶通濾波器

3．將聲音信號送入濾波器濾波

x=wavread('C:UsersacerDesktop數字信號sound.wav');%播放原始信號

wavplay(x,fs);%播放原始信號 N=length(x);%返回采樣點數 df=fs/N;%采樣間隔 n1=1:N/2;f=[(n1-1)*(2*pi/N)]/pi;%頻帶寬度 figure(4);subplot(4,2,1);plot(x);%錄制信號的時域波形

title('原始信號的時域波形');%加標題 ylabel('幅值/A');%顯示縱坐標的表示意義 grid;%加網格

y0=fft(x);%快速傅立葉變換 subplot(4,2,3);plot(f,abs(y0(n1)));%原始信號的頻譜圖 title('原始信號的頻譜圖');%加標題 xlabel('頻率w/pi');%顯示橫坐標表示的意義 ylabel('幅值 ');%顯示縱坐標表示的意義 title('原始信號的頻譜圖');%加標題 grid;%加網格

3．1低通濾波器濾波 fs=8000;beta=10.056;wc=2*pi*1000/fs;ws=2*pi*1200/fs;width=ws-wc;wn=(ws+wc)/2;n=ceil(12.8*pi /width);h=fir1(n,wn/pi,'band',kaiser(n+1,beta));[h1,w]=freqz(h);

ys=fftfilt(h,x);%信號送入濾波器濾波，ys為輸出 fftwave=fft(ys);%將濾波后的語音信號進行快速傅立葉變換 figure(4);subplot(4,2,2);%在四行兩列的第二個窗口顯示圖形 plot(ys);%信號的時域波形

title('低通濾波后信號的時域波形');%加標題 xlabel('頻率w/pi');ylabel('幅值/A');%顯示標表示的意義 grid;%網格

subplot(4,2,4);%在四行兩列的第四個窗口顯示圖形 plot(f, abs(fftwave(n1)));%繪制模值 xlabel('頻率w/pi');ylabel('幅值/A');%顯示標表示的意義

title('低通濾波器濾波后信號的頻譜圖');%標題 grid;%加網格

wavplay(ys,8000);%播放濾波后信號

3．2高通濾波器濾波 fs=8000;beta=10.056;ws=2*5000/fs;wc=2*4800/fs;

width=ws-wc;wn=(ws+wc)/2;n=ceil(12.8*pi/width);h=fir1(n,wn/pi, 'high',kaiser(n+2,beta));[h1,w]=freqz(h);ys=fftfilt(h,x);%將信號送入高通濾波器濾波 subplot(4,2,5);%在四行兩列的第五個窗口顯示圖形 plot(ys);%信號的時域波形 xlabel('頻率w/pi');ylabel('幅值/A');%顯示標表示的意義 title('高通濾波后信號的時域波形');%標題 ylabel('幅值/A');%顯示縱坐標的表示意義 grid;%網格

fftwave=fft(ys);%將濾波后的語音信號進行快速傅立葉變換 subplot(4,2,7);%在四行兩列的第七個窗口顯示圖形 plot(f,abs(fftwave(n1)));%繪制模值 axis([0 1 0 50]);xlabel('頻率w/pi');ylabel('幅值/A');%顯示標表示的意義

title('高通濾波器濾波后信號的頻譜圖');%標題 grid;%加網格

wavplay(ys,8000);%播放濾波后信號

3．3帶通濾波器 fs=8000;beta=10.056;wc1=2*pi*1000/fs;wc2=2*pi*3200/fs;ws1=2*pi*1200/fs;ws2=2*pi*3000/fs;width=ws1-wc1;wn1=(ws1+wc1)/2;wn2=(ws2+wc2)/2;wn=[wn1 wn2];n=ceil(12.8/width*pi);h=fir1(n,wn/pi,'band',kaiser(n+1,beta));[h1,w]=freqz(h);ys1= fftfilt(h,x);%將信號送入高通濾波器濾波 figure(4);subplot(4,2,6);%在四行兩列的第六個窗口顯示圖形 plot(ys1);%繪制后信號的時域的圖形 title('帶通濾波后信號的時域波形');%加標題 xlabel('頻率w/pi');ylabel('幅值/A');%顯示縱坐標表示的意義 grid;%網格

fftwave=fft(ys1);%對濾波后的信號進行快速傅立葉變換 subplot(4,2,8);%在四行兩列的第八個窗口顯示圖形

plot(f, abs(fftwave(n1)));%繪制模值 axis([0 1 0 50]);xlabel('頻率w/pi');ylabel('幅值/A');%顯示標表示的意義 title('帶通濾波器濾波后信號的頻譜圖');%加標題 grid;%網格

wavplay(ys1,8000);%播放濾波后信號 圖形如下：

原始信號的時域波形幅值/A0-1012x 10原始信號的頻譜圖34幅值/A1低通濾波后信號的時域波形0.50-0.5012頻率w/pi3400.51頻率w/pi高通濾波后信號的時域波形幅值/A0幅值/A0幅值/Ax 10高通濾波器濾波后信號的頻譜圖5012頻率w/pi34幅值/A0.20-0.2幅值/A2001000x 10低通濾波器濾波后信號的頻譜圖200100000.51頻率w/pi帶通濾波后信號的時域波形0.50-0.501234頻率w/pix 10帶通濾波器濾波后信號的頻譜圖50幅值 00.5頻率w/pi1000.5頻率w/pi1

分析：三個濾波器濾波后的聲音與原來的聲音都發生了變化。其中低

通的濾波后與原來聲音沒有很大的變化，其它兩個都又明顯的變化

4.語音信號的回放

sound(xlow,Fs,bits);%在Matlab中，函數sound可以對聲音進行回放，其調用格式: sound(xhigh, Fs,bits);%sound(x, Fs, bits);sound(xdaitong, Fs,bits);5.男女語音信號的頻譜分析

5.1 錄制一段異性的聲音進行頻譜分析

Fs=8000;%抽樣頻率 time=3;%錄音時間 fprintf('按Enter鍵錄音%ds',time);%文字提示 pause;%暫停命令 fprintf('錄音中......');x=wavrecord(time*Fs,Fs,'double');%錄制語音信號 fprintf('錄音結束');%文字提示 fprintf('按Enter鍵回放錄音');pause;%暫停命令 wavplay(x,Fs);%按任意鍵播放語音信號

wavwrite(x,Fs,'C:UsersacerDesktop數字信號sound2.wav');%存儲語音信號

5.2 分析男女聲音的頻譜

x=wavread(' C:UsersacerDesktop數字信號sound2.wav ');%播放原始信號,解決落后半拍

wavplay(x,fs);%播放原始信號 N=length(x);%返回采樣點數 df=fs/N;%采樣間隔 n1=1:N/2;

f=[(n1-1)*(2*pi/N)]/pi;%頻帶寬度 figure(1);subplot(2,2,1);plot(x);%錄制信號的時域波形

title('原始女生信號的時域波形');%加標題 ylabel('幅值/A');%顯示縱坐標的表示意義 grid;%加網格

y0=fft(x);%快速傅立葉變換 subplot(2,2,2);plot(f,abs(y0(n1)));%原始信號的頻譜圖 title('原始女生信號的頻譜圖');%加標題 xlabel('頻率w/pi');%顯示橫坐標表示的意義 ylabel('幅值 ');%顯示縱坐標表示的意義 grid;%加網格

[y,fs,bits]=wavread(' C:UsersacerDesktop數字信號sound.wav ');% 對語音信號進行采樣

wavplay(y,fs);%播放原始信號 N=length(y);%返回采樣點數 df=fs/N;%采樣間隔 n1=1:N/2;f=[(n1-1)*(2*pi/N)]/pi;%頻帶寬度 subplot(2,2,3);plot(y);%錄制信號的時域波形

title('原始男生信號的時域波形');%加標題 ylabel('幅值/A');%顯示縱坐標的表示意義 grid;%加網格

y0=fft(y);%快速傅立葉變換

subplot(2,2,4);%在四行兩列的第三個窗口顯示圖形 plot(f,abs(y0(n1)));%原始信號的頻譜圖 title('原始男生信號的頻譜圖');%加標題 xlabel('頻率w/pi');%顯示橫坐標表示的意義 ylabel('幅值 ');%顯示縱坐標表示的意義 grid;%加網格

5.3男女聲音的頻譜圖

原始女生信號的時域波形0.50-0.5-1150100原始女生信號的頻譜圖幅值/A幅值 012345000x 10原始男生信號的時域波形0.50.5頻率w/pi原始男生信號的頻譜圖1300200幅值/A0幅值 012x 1034100-0.5000.5頻率w/pi1

圖5.3男女聲音信號波形與頻譜對比

分析：就時域圖看，男生的時域圖中振幅比女生的高，對于頻譜圖女生的高頻成分比較多

6.噪聲的疊加和濾除

6.1錄制一段背景噪聲

Fs=8000;%抽樣頻率 time=3;%錄音時間 fprintf('按Enter鍵錄音%ds',time);%文字提示 pause;%暫停命令 fprintf('錄音中......');x=wavrecord(time*Fs,Fs,'double');%錄制語音信號

fprintf('錄音結束');%文字提示 fprintf('按Enter鍵回放錄音');pause;%暫停命令 wavplay(x,Fs);%按任意鍵播放語音信號 wavwrite(x,Fs,'C:UsersacerDesktop數字信號噪音.wav');%存儲語音信號

6.2 對噪聲進行頻譜的分析

[x1,fs,bits]=wavread(' C:UsersacerDesktop數字信號噪音.wav ');%對語音信號進行采樣

wavplay(x1,fs);%播放噪聲信號 N=length(x1);%返回采樣點數 df=fs/N;%采樣間隔

n1=1:N/2;f=[(n1-1)*(2*pi/N)]/pi;%頻帶寬度 figure(5);subplot(3,2,1);plot(x1);%信號的時域波形 title('噪聲信號的時域波形');grid;ylabel('幅值/A');y0=fft(x1);%快速傅立葉變換

subplot(3,2,2);plot(f,abs(y0(n1)));%噪聲信號的頻譜圖 ylabel('幅值');title('噪聲信號的頻譜圖');

6.3原始信號與噪音的疊加

fs=8000;[x,fs,bits]=wavread(' C:UsersacerDesktop數字信號sound.wav ');%對錄入信號進行采樣

[x1,fs,bits]=wavread(' C:UsersacerDesktop數字信號噪音.wav ');%對噪聲信號進行采樣

yy=x+x1;%將兩個聲音疊加

6.4疊加信號的頻譜分析：

wavplay(yy,fs);%播放疊加后信號 N=length(yy);%返回采樣點數 df=fs/N;%采樣間隔 n1=1:N/2;f=[(n1-1)*(2*pi/N)]/pi;%頻帶寬度 figure(5);subplot(3,2,3);plot(yy,'LineWidth',2);%信號的時域波形

title('疊加信號的時域波形');xlabel('時間/t');ylabel('幅值/A');grid;y0=fft(yy);%快速傅立葉變換 subplot(3,2,4);plot(f,abs(y0(n1)));%疊加信號的頻譜圖 title('疊加信號的頻譜圖');xlabel('頻率w/pi');ylabel('幅值/db');grid;

6.5 設計一個合適的濾波器將噪聲濾除 fs=18000;%采樣頻率 Wp=2*1000/fs;%通帶截至頻率 Ws=2*2000/fs;%阻帶截至頻率 Rp=1;%最大衰減 Rs=100;%最小衰減

[N,Wn]=buttord(Wp,Ws,Rp,Rs);%buttord函數（n為階數，Wn為截至頻率）

[num,den]=butter(N,Wn);%butter函數（num為分子系數den為分母系數）

[h,w]=freqz(num,den);%DTFT變換

ys=filter(num,den,yy);%信號送入濾波器濾波，ys為輸出 fftwave=fft(ys);%將濾波后的語音信號進行快速傅立葉變換 figure(5);subplot(3,2,5);plot(ys);%信號的時域波形

title('低通濾波后信號的時域波形');%加標題 ylabel('幅值/A');%顯示標表示的意義 grid;%網格 subplot(3,2,6);plot(f, abs(fftwave(n1)));%繪制模值 title('低通濾波器濾波后信號的頻譜圖');%標題 xlabel('頻率w/pi');ylabel('幅值/A');%顯示標表示的意義 grid;%加網格

wavplay(ys,8000);%播放濾波后信號 grid;圖形如下：

噪聲信號的時域波形1100噪聲信號的頻譜圖幅值/A0-1幅值0123450000.5疊加信號的頻譜圖1x 10疊加信號的時域波形10-101時間/t2200幅值/db34幅值/A100000.5頻率w/pi1x 10低通濾波后信號的時域波形0.5低通濾波器濾波后信號的頻譜圖200幅值/A0-0.5幅值/A012x 1034100000.5頻率w/pi1

圖6.1噪音的疊加與濾除前后頻譜對比

7.結果分析

1.錄制剛開始時，常會出現實際發出聲音落后錄制動作半拍，可在[x,fs,bits]=wavread('d:matlavworkwomamaaiwo.wav')加 窗[x,fs,bits]=wavread('d:matlavworkwomamaaiwo.wav'，[100 10000])，窗的長度可根據需要定義。

2.語音信號通過低通濾波器后，把高頻濾除，聲音變得比較低沉。當通過高通濾波器后，把低頻濾除，聲音變得比較就尖銳。通過帶通濾波器后，聲音比較適中。

3.通過觀察男生和女生圖像知：時域圖的振幅大小與性別無關，只與說話人音量大小有關，音量越大，振幅越大。頻率圖中，女生高 27

頻成分較多。

4.疊加噪聲后，噪聲與原信號明顯區分,但通過低通濾波器后，噪聲沒有濾除，信號產生失真。原因可能為噪聲與信號頻率相近無法濾除。

第2部分 課程設計總結

通過本次課程設計，使我們對數字信號處理相關知識有了更深刻的理解，尤其是對各種濾波器的設計。在設計的過程中遇到了很多問題，剛剛開始時曾天真的認為只要把以前的程序改了參數就可以用了，可是問題沒有我想象中的那么簡單，單純的搬程序是不能解決問題的。通過查閱資料和請教同學收獲了很多以前不懂的理論知識。再利用所學的操作，發現所寫的程序還是沒有能夠運行，通過不斷地調試，運行，最終得出了需要的結果。整個過程中學到了很多新的知識，特別是對Matlab的使用終于有些了解。在以后的學習中還需要深入了解這方面的內容。在這次的課程設計中讓我體會最深的是：知識來不得半點的馬虎。也認識到自己的不足，以后要進一步學習。

八．參考文獻

[1]數字信號處理教程(第三版)程佩青 清華大學出版社 [2]MATLAB信號處理 劉波 文忠 電子工業出版社 [3]MATLAB7.1及其在信號處理中的應用 王宏 清華大學出版社

[4]MATLAB基礎與編程入門 張威 西安電子科技大學出版社

[5] 數字信號處理及其MATLAB實驗 趙紅怡 張常 化學工業出版社

[6]MATLAB信號處理詳解 陳亞勇等 人民郵電出版社 [7] 數字信號處理

錢同惠 機械工業出版社 29

第三篇：數字信號處理課程設計

目 錄

摘要...........................................................................................................................................1 1 緒論..............................................................................................................................................2

1.1 DSP系統特點和設計基本原則......................................................................................2 1.2 國內外研究動態.............................................................................................................2 2系統設計........................................................................................................................................3 3硬件設計........................................................................................................................................5

3.1 硬件結構...........................................................................................................................5 3.2 硬件電路設計...................................................................................................................7

3.2.1 總輸入電路...........................................................................................................7 3.2.2 總輸出電路...........................................................................................................7 3.2.3 語音輸入電路.......................................................................................................9 3.2.4 語音輸出電路.......................................................................................................9 實驗結果及分析.........................................................................................................................10 4.1 實驗結果.........................................................................................................................10 4.2 實驗分析.........................................................................................................................12 5 總結與心得體會.........................................................................................................................13 參考文獻.........................................................................................................................................14 致謝................................................................................................................................................15

摘要

基于DSP的語音信號處理系統，該系統采用TMS320VC5509作為主處理器，TLV320AIC23B作為音頻芯片，在此基礎上完成系統硬件平臺的搭建和軟件設計，從而實現對語音信號的采集、濾波和回放功能，它可作為語音信號處理的通用平臺。

語音是人類相互之間進行交流時使用最多、最自然、最基本也是最重要的信息載體。在高度信息化的今天，語音信號處理是信息高速公路、多媒體技術、辦公自動化、現代通信及智能系統等新興領域應用的核心技術之一。通常這些信號處理的過程要滿足實時且快速高效的要求，隨著DSP技術的發展，以DSP為內核的設備越來越多，為語音信號的處理提供了良好的平臺。本文設計了一個基于TMS320VC5509定點的語音信號處理系統，實現對語音信號的采集、處理與回放等功能，為今后復雜的語音信號處理算法的研究和實時實現提供一個通用平臺。

關鍵詞：語音處理；DSP；TMS320VC5509;TLV320AIC23B

1 緒論

語音是人類相互間所進行的通信的最自然和最簡潔方便的形式，語音通信是一種理想的人機通信方式。語音通信的研究涉及到人工智能、數字信號處理、微型計算機技術、語言聲學、語言學等許多領域，所以說語音的通信是一個多學科的綜合研究領域，其研究成果具有重要的學術價值。另外通過語音來傳遞信息是人類最重要的、最有效、最常用的交換信息的形式。語言是人類特有的功能，聲音是人類常用的工具，是相互傳遞信息的主要手段。同時也是眾構成思想交流和感情溝通的最主要的途徑。

1.1 DSP系統特點和設計基本原則

DSP（digital signal processor）是一種獨特的微處理器，是以數字信號來處理大量信息的器件。其工作原理是接收模擬信號，轉換為0或1的數字信號。再對數字信號進行修改、刪除、強化，并在其他系統芯片中把數字數據解譯回模擬數據或實際環境格式。它不僅具有可編程性，而且其實時運行速度可達每秒數以千萬條復雜指令程序，遠遠超過通用微處理器，是數字化電子世界中日益重要的電腦芯片。它的強大數據處理能力和高運行速度，是最值得稱道的兩大特色。

1.2 國內外研究動態

語音信號處理作為一個重要的研究領域，已經有很長的研究歷史。但是它的快速發展可以說是從1940年前后Dudley的聲碼器和Potter等人的可見語音開始的；20世紀60年代中期形成的一系列數字信號處理的理念和技術基礎；到了80年代，由于矢量量化、隱馬爾可夫模型和人工神經網絡等相繼被應用于語音信號處理，并經過不斷改進與完善，使得語音信號處理技術產生了突破性的進展。一方面，對聲學語音學統計模型的研究逐漸深入，魯棒的語音識別、基于語音段的建模方法及隱馬爾可夫模型與人工神經網絡的結合成為研究的熱點。另一方面，為了語音識別實用化的需要，講者自適應、聽覺模型、快速搜索識別算法以及進一步的語言模型的研究等課題倍受關注。

在通信越來越發達的當今世界，尤其最近幾十年，語音壓縮編碼技術在移動 通信、IP電話通信、保密通信、衛星通信以及語音存儲等很多方面得到了廣泛的應用。因此，語音編碼一直是通信和信號處理的研究熱點，并其取得了驚人的進展，目前在PC機上的語音編碼已經趨于成熟，而如何在嵌入式系統中實時實現語音壓縮編碼則是近些年來語音信號處理領域的研究熱點之一。

2系統設計

在實際生活中，當聲源遇到物體時會發生反射，反射的聲波和聲源聲波一起傳輸，聽者會發現反射聲波部分比聲源聲波慢一些，類似人們面對山體高聲呼喊后可以在過一會兒聽到回聲的現象。聲音遇到較遠物體產生的反射會比遇到較近的反射波晚些到達聲源位置，所以回聲和原聲的延遲隨反射物體的距離大小改變。同時，反射聲音的物體對聲波的反射能力，決定了聽到的回聲的強弱和質量。另外，生活中的回聲的成分比較復雜，有反射、漫反射、折射，還有回聲的多次反射、折射效果。

當已知一個數字音源后，可以利用計算機的處理能力，用數字的方式通過計算模擬回聲效應。簡單的講，可以在原聲音流中疊加延遲一段時間后的聲流，實現回聲效果。當然通過復雜運算，可以計算各種效應的混響效果。如此產生的回聲，我們稱之為數字回聲。

本次實驗的程序流程圖如下：

圖2.1 程序流程圖

本次實驗的系統框圖如下：

圖2.2 系統框圖

3硬件設計

3.1 硬件結構

圖3.1是系統的硬件結構框圖, 系統主要包括VC5509和A IC23 兩個模塊。

圖3.1系統硬件結構框圖

利用VC5509 的片上外設I2C(Inter-Integrated Circuit, 內部集成電路)模塊配置AIC23 的內部寄存器;通過VC5509 的McBSP(Multi channel Buffered Serial Ports, 多通道緩存串口)接收和發送采樣的音頻數據?？刂仆ǖ乐辉谂渲肁IC23 的內部寄存器時工作, 而當傳輸音頻數據時則處于閑置狀態。

AIC23通過麥克風輸入或者立體聲音頻輸入采集模擬信號, 并把模擬信號轉化為數字信號, 存儲到DSP的內部RAM中,以便DSP處理。

當DSP完成對音頻數據的處理以后, AIC23再把數字信號轉化為模擬信號, 這樣就能夠在立體聲輸出端或者耳機輸出端聽到聲音。

AIC23能夠實現與VC5509 DSP的McBSP端口的無縫連接, 使系統設計更加簡單。接口的原理框圖, 如下圖所示。

圖3.2 AIC23與VC5509接口原理圖

系統中A IC23的主時鐘12 MHz直接由外部的晶振提供。MODE接數字地, 表示利用I2 C控制接口對AIC23傳輸控制數據。CS接數字地, 定義了I2 C總線上AIC23的外設地址, 通過將CS接到高電平或低電平, 可以選擇A IC23作為從設備在I2 C總線上的地址。SCLK和SDIN是AIC23控制端口的移位時鐘和數據輸入端,分別與VC5509的I2C模塊端口SCL和SDA相連。

收發時鐘信號CLKX1和CLKR1由A IC23的串行數據輸入時鐘BCLK提供, 并由A IC23的幀同步信號LRCIN、LRCOUT啟動串口數據傳輸。DX1和DR1分別與A IC23 的D IN 和DOUT 相連, 從而完成VC5509與AIC23間的數字信號通信。

3.2 硬件電路設計

3.2.1 總輸入電路

圖3.3 總輸入電路

從左到右各部分電路為：

話筒，開關，語音輸入電路，UA741高增益放大電路，有源二階帶 通濾波器。

3.2.2 總輸出電路

圖3.4 總輸出電路

從左到右各部分電路為：

LM386高頻功率放大器及其外圍器件連接電路，語音輸出電路，開關，揚聲器。

3.2.3 語音輸入電路

圖3.5語音輸入電路

3.2.4 語音輸出電路

圖3.6 語音輸出電路

語音信號通道包括模擬輸入和模擬輸出兩個部分。模擬信號的輸入輸出電路如圖所示。上圖中MICBIAS 為提供的麥克風偏壓，通常是3/4 AVDD，MICIN為麥克風輸入，可以根據需要調整輸入增益。下圖中LLINEOUT 為左聲道輸出，RLINEOUT為右聲道輸出。用戶可以根據電阻阻值調節增益的大小，使語音輸入輸出達到最佳效果。從而實現良好的模擬語音信號輸入與模擬信號的輸出。4 實驗結果及分析

4.1 實驗結果

按“F5”鍵運行，注意觀察窗口中的bEcho=0，表示數字回聲功能沒有激活。這時從耳機中能聽到麥克風中的輸入語音放送。將觀察窗口中bEcho的取值改成非0值。這時可從耳機中聽到帶數字回聲道語音放送。

分別調整uDelay和uEffect的取值，使他們保持在0-1023范圍內，同時聽聽耳機中的輸出有何變化。

當uDelay和uEffect的數值增大時，數字回聲的效果就會越加的明顯。

圖4.1 修改前程序圖

圖4.2 修改前程序圖

圖4.3 頻譜分析

圖4.4 左聲道及右聲道波形 4.2 實驗分析

所以，從本實驗可知當已知一個數字音源后，可以利用計算機的處理能力，用數字的方式通過計算模擬回聲效應。簡單的講，可以在原聲音流中疊加延遲一段時間后的聲流，實現回聲效果。當然通過復雜運算，可以計算各種效應的混響效果。

聲音放送可以加入數字回聲，數字回聲的強弱和與原聲的延遲均可在程序中設定和調整。5 總結與心得體會

通過本次課程設計，我明白了細節決定成敗這句話的道理，在實驗中，有很多注意的地方，都被忽視了，導致再花費更多的時間去修改，這嚴重影響了試驗的進度。同時，在本次實驗中我了解了ICETEK – VC5509 – A板上語音codec芯片TLV320AIC23的設計和程序控制原理，并進一步掌握了數字回聲產生原理、編程及其參數選擇、控制，以及了解了VC5509DSP擴展存儲器的編程使用方法。

這一學期的理論知識學習加上這次課程設計，使我對DSP有了更加深刻的了解，對數字信號的處理功能，軟硬件相結合，語音信號的采集與放送等等方面都有了很深的了解，相信本次課程設計，無論是對我以后的學習，還是工作等方面都有一個很大的幫助。因此，本次課程設計讓我受益匪淺。

參考文獻

[1]李利.DSP原理及應用[M].北京:中國水利水電出版社,2004.[2]王安民,陳明欣,朱明.TMS320C54xxDSP實用技術[M].北京:清華大學出版社,2007 [3]彭啟琮,李玉柏.DSP技術[M].成都:電子科技大學出版社,1997 [4]李宏偉,等.基于幀間重疊譜減法的語音增強方法[J].解放軍理工大學學報,2001(1):41~44 [5]TexasInstrumentsIncorporated.TMS320C54x系列DSP的CPU與外設[M].梁曉雯,裴小平,李玉虎,譯.北京:清華大學出版社,2006 [6]趙力.語音信號處理[M].北京:機械工業出版社,2003比較圖4和圖5,可以看到1200Hz以上的頻譜明顯得到了抑制。

[7]江濤,朱光喜.基于TMS320VC5402的音頻信號采集與系統處理[J].電子技術用,2002,28(7):70~72[8]TexasInstrumentsIncorporated:TMS320VC5402Datasheet,2001

致謝

在本次課程設計的即將完成之際，筆者的心情無法平靜，本文的完成既是筆者孜孜不倦努力的結果，更是指導老師樊洪斌老師親切關懷和悉心指導的結果。在整個課程設計的選題、研究和撰寫過程中，老師都給了我精心的指導、熱忱的鼓勵和支持，他的精心點撥為我開拓了研究視野，修正了寫作思路，對課程設計的完善和質量的提高起到了關鍵性的作用。另外，導師嚴謹求實的治學態度、一絲不茍的工作作風和高尚的人格魅力，都給了學生很大感觸，使學生終生受益。在此，學生謹向老師致以最真摯的感激和最崇高的敬佩之情。

另外，還要感謝這段時間來陪我一起努力同學，感謝我們這個小團隊，感謝每一個在學習和生活中所有給予我關心、支持和幫助的老師和同學們，幾年來我們一起學習、一起玩耍，共同度過了太多的美好時光。我們始終是一個團結、友愛、積極向上的集體。

第四篇：數字信號處理(DSP)課程設計報告

中南大學

數字信號處理課程設計報告

專業班級: 通信工程1201

指導老師：李宏

姓

名:

學

號:

完成日期：2014年10月18日

前

言

現代信號處理是將信號表示并處理的理論和技術,而數字信號處理與模擬信號處理是信號處理的子集。在本次課程設計中主要以數字信號處理來解決問題。數字信號處理的目的是對真實世界的連續模擬信號進行測量或濾波，因此在進行數字信號處理之前需要將信號從模擬域轉換到數字域，這通常通過模數轉換器實現。而數字信號處理的輸出經常也要變換到模擬域，這是通過數模轉換器實現的。

數字信號處理的算法需要利用計算機或專用處理設備如數字信號處理器（DSP）和專用集成電路（ASIC）等。數字信號處理技術及設備具有靈活、精確、抗干擾強、設備尺寸小、造價低、速度快等突出優點，這些都是模擬信號處理技術與設備所無法比擬的。數字信號處理的核心算法是離散傅立葉變換(DFT)，是DFT使信號在數字域和頻域都實現了離散化，從而可以用通用計算機處理離散信號。而使數字信號處理從理論走向實用的是快速傅立葉變換(FFT)，FFT的出現大大減少了DFT的運算量，使實時的數字信號處理成為可能、極大促進了該學科的發展。

MATLAB是矩陣實驗室（Matrix Laboratory）的簡稱，和Mathematica、Maple并稱為三大數學軟件。它在數學類科技應用軟件中在數值計算方面首屈一指。MATLAB可以進行矩陣運算、繪制函數和數據、實現算法、創建用戶接口、連接其它編程語言的程序等。

一、課程設計目的：

1．全面復習課程所學理論知識，鞏固所學知識重點和難點，將理論與實踐很好地結合起來。

2.掌握信號分析與處理的基本方法與實現

3．提高綜合運用所學知識獨立分析和解決問題的能力； 4．熟練使用一種高級語言進行編程實現。

二、課程設計題目：

（一）：

1）生成信號發生器：能產生頻率（或基頻）為10Hz的周期性正弦波、三角波和方波信號。繪出它們的時域波形

2）為避免頻譜混疊，試確定各信號的采樣頻率。說明選擇理由。3）對周期信號進行離散傅立葉變換，為了克服頻譜泄露現象，試確定截取數據的長度，即信號長度。分析說明選擇理由。4）繪出各信號頻域的幅頻特性和相頻特性

5）以正弦周期信號為例，觀察討論基本概念（頻譜混疊、頻譜泄漏、整周期截取等）。

（二）：

已知三個信號aip(n)，經調制產生信號s(n)??aip(n)cos(i?n/4)，其中ai為

i?1常數，p(n)為具有窄帶特性的Hanning信號。將此已調信號通過信道傳輸，描述該信道的差分方程為

y(n)?1.1172y(n?1)?0.9841y(n?2)?0.4022y(n?3)?0.2247y(n?4)?0.2247x(n)?0.4022x(n?1)?0.9841x(n?2)?1.1172x(n?3)?x(n?4)

得到接收信號y(n)?s(n)*h(n)

1）分析Hanning信號p(n)的時域與頻域特性 2）分析已調信號s(n)的時域與頻域特性 3）分析系統的單位脈沖響應h(n)4）分析接收信號y(n)的頻譜

5）設計帶通濾波器從接收信號y(n)中還原出三個已調信號。

3（三）：圖像信號相關處理

1）讀入一幅彩色圖像

2）將彩色圖像進行三原色分解，分解出R、G、B分量，并用圖像顯示出來

3）將彩色圖像灰度化，轉換為灰度圖像并顯示

4）對灰度圖像用幾種典型的邊緣檢測算子進行邊緣檢測，顯示檢測出的邊緣。

三、調試及結果分析（截圖）：

（一）：

1）

頻率為10Hz的周期性正弦波：

頻率為10Hz的周期性三角波：

頻率為10Hz的周期性方波：

2）采樣頻率不能過低，必須fs>=2fm，即采樣頻率必須大于或等于最高截止頻率的二倍（對采樣頻率的要求，即采樣頻率要足夠大，采樣的值要足夠多，才能不失真的恢復原信號）。題目中信號頻率為10Hz，則采樣頻率應該大于或等于20Hz，這樣的話采樣離散信號才能夠無失真的恢復到原來的連續信號。3）截取數據長度（即信號長度）N=T*fs=2 4）

頻率為10Hz的周期性正弦波的幅頻特性和相頻特性：

頻率為10Hz的周期性三角波的幅頻特性和相頻特性：

頻率為10Hz的周期性方波的幅頻特性和相頻特性：

5）

頻譜混疊：一個信號的最高頻率比如是fmax,那它的頻譜就是在-fmax~fmax之間有值。對這個信號進行時域采樣(就是取離散的點)，設采樣率為fs。有一個定理：對信號進行時域fs的采樣，信號的頻譜就會在頻域以fs為周期重復。那么如果fs>=2fmax,可想而知，頻域寬度為fs的頻帶內，是可以放得下一整個完整的頻譜的，所以不會混疊。如果fs<2fmax,頻域每間隔fs就會出現一個頻譜，必定會有相鄰的頻譜疊在一起的情況，就是混疊。

頻譜泄露：對于頻率為fs的正弦序列，它的頻譜應該只是在fs處有離散譜。但是，在利用DFT求它的頻譜做了截短，結果使信號的頻譜不只是在fs處有離散譜，而是在以fs為中心的頻帶范圍內都有譜線出現，它們可以理解為是從fs頻率上“泄露”出去的，這種現象稱 為頻譜“泄露”。

整周泣截?。号c周期函數一樣，周期信號是每隔時間T以后，信號重復出現。T就稱為信號的周期。

N取100時：

N取200時：

（二）：

1）Hanning信號p(n)的時域與頻域特性：

2）已調信號s(n)的時域與頻域特性：

3）系統的單位脈沖響應h(n)：

4）接收信號y(n)的頻譜：

5）（設計帶通濾波器）從接收信號y(n)中還原出三個已調信號：

（三）：

1）讀入一幅彩色圖像：

2）將彩色圖像進行三原色分解，分解出R、G、B分量，并用圖像顯示出來：

3）將彩色圖像灰度化，轉換為灰度圖像并顯示：

4）對灰度圖像用幾種典型的邊緣檢測算子進行邊緣檢測，顯示檢測出的邊緣：

四、源程序：

（一）： 1）：

周期性正弦波： fs=10;w=2*pi*fs;t=0:0.01:2;y=sin(w*t);plot(t,y);grid on;axis([0 2-2 2]);title('正弦信號');

周期性三角波： t=-0.3:0.01:0.3;y=sawtooth(10*pi*t,0.5);plot(t,y);grid on;axis([-0.3 0.3-1.5 1.5]);title('三角波信號')

周期性方波： t=0:0.001:0.5;y=square(2*pi*10*t,50);plot(t,y);grid on;axis([0 0.5-1.5 1.5]);title('周期方波信號')

4）：

周期性正弦波： t=0:0.001:0.999;subplot(311)a=sin(20*pi*t);plot(t,a);grid on;title('sin20pi*t');xlabel('T');b=fft(a);subplot(312);stem(t*1000,abs(b)/1000,'fill');xlabel('Hz');axis([-10 50 0 0.5]);grid on;title('幅頻特性')subplot(313)stem(t*1000,angle(b)/1000,'fill');xlabel('Hz');axis([0 100-0.004 0.004])grid on;title('相頻特性')

周期性三角波： t=-0.3:0.01:0.3;a=sawtooth(10*pi*t,0.5);subplot(311)plot(t,a);grid on;axis([-0.3 0.3-1.5 1.5]);title('三角波信號')b=fft(a);subplot(312)stem(t*100,abs(b)/100,'fill');axis([0 50 0 0.5]);grid on;title('幅頻特性')subplot(313)stem(t*100,angle(b)/100,'fill');axis([0 25-0.04 0.04]);grid on;title('相頻特性')周期性方波： t=0:0.001:0.5;a=square(2*pi*10*t,50);subplot(311)plot(t,a);grid on;axis([0 0.5-1.5 1.5]);title('周期方波信號')b=fft(a);subplot(312)stem(t*100,abs(b)/100,'fill');axis([0 50 0 4]);grid on;title('幅頻特性')subplot(313)stem(t*100,angle(b)/100,'fill');axis([0 5-0.04 0.04]);grid on;title('相頻特性')

5）：

N=100（或：N=200）;T=1;

t=linspace(0,T,N);x=sin(2*pi*10*t);dt=t(2)-t(1);f=1/dt;X=fft(x);F=X(1:N/2+1);f=f*(0:N/2)/N;subplot(2,1,1)plot(t,x)

title('x=sin(2*pi*50*t)')xlabel('t')

ylabel('Amplitude')axis([0,1,-1,1]);subplot(2,1,2)plot(f,abs(F))xlabel('Frequency');ylabel('|X(e^{jw})|')

（二）： 1）： N=100;n=0:99;Rn=[ones(1,N-1)zeros(1, 101-N)];pn=0.5*[1-cos((2*pi*n)/(N-1))].*Rn;subplot(211);stem(n,pn);title('漢寧信號');[H,w]=freqz(pn,1,200);magH=abs(H);length(w);length(H);magHdB=20*log10(magH);subplot(212);plot(w/pi,magHdB);2）：

N=100;n=0:99;

Rn=[ones(1,N-1)zeros(1,101-N)];pn=0.5*[1-cos((2*pi*n)/(N-1))].*Rn;

sn=2*pn.*(cos(pi*n/4)+4*pn.*cos(pi*n/2)+6*pn.*cos(3*pi*n/4));subplot(211);stem(n,sn);

title('已調信號');

[H,w]=freqz(sn,1,200);magH=abs(H);length(w);length(H);

magHdB=20*log10(magH);subplot(212);plot(w/pi,magHdB);

3）：

a=[1-1.1172 0.9842-0.4022 0.2247];b=[0.2247-0.4022 0.9842-1.1172 1];n=1:49;

hn=impz(b,a,n);stem(n,hn,'k','f');ylabel('脈沖響應 ¨h(n)');xlabel('序號（n）');title('單位脈沖響應');

4）：

a=[1-1.1172 0.9842-0.4022 0.2247];b=[0.2247-0.4022 0.9842-1.1172 1];k=0:0.1:100;p=0.5-0.5*cos(2*pi*k./74);s=p.*(cos(pi*k/4)+2*cos(pi*k/2)+3*cos(3*pi*k/4));y=filter(b,a,s);z1=fft(y,256);plot([-128:127],fftshift(abs(z1)));axis([-30 30 0 120]);grid on;

5）：

wp=200;ws=200;wp1=[0.2,0.3];ws1=[0.1,0.4];wp2=[0.4,0.6];ws2=[0.3,0.7];wp3=[0.7,0.8];ws3=[0.6,0.9];ap=1;as=20;N=100;n=0:99;

Rn=[ones(1,N-1)zeros(1,101-N)];pn=0.5*[1-cos((2*pi*n)/(N-1))].*Rn;

sn=2*pn.*(cos(pi*n/4)+4*pn.*cos(pi*n/2)+6*pn.*cos(3*pi*n/4));a=[1-1.1172 0.9841-0.4022 0.2277];b=[0.2277-0.4022 0.9841-1.1172 1];yn=filter(b,a,sn);

[n,wc]=cheb1ord(wp,ws,ap,as);[bz,az]=cheby1(n,ap,wc);subplot(311)bz1=bz;az1=az;x1=filter(bz1,az1,yn);plot(x1);subplot(312)bz2=bz;az2=az;x2=filter(bz2,az2,yn);plot(x2);subplot(313)bz3=bz;az3=az;x3=filter(bz3,az3,yn);plot(x3)

（三）：

1）：

clc;a=imread('F:星空.jpg');imshow(a),title('原彩色圖像');2）：

clc;a=imread('F:星空.jpg');subplot(3,2,1),imshow(a),title('原彩色圖像');

ar=a(:,:,1);ag=a(:,:,2);ab=a(:,:,3);subplot(3,2,4),imshow(ar),title('R');

subplot(3,2,5),imshow(ag),title('G');subplot(3,2,6),imshow(ab),title('B');3）：

clc;a=imread('F:星空.jpg');subplot(2,1,1),imshow(a),title('原彩色圖像');b=rgb2gray(a);subplot(2,1,2),imshow(b),title('灰度圖像');4）：

a=imread('F:星空.jpg');b=rgb2gray(a);b1=edge(b,'sobel');b2=edge(b,'prewitt');b3=edge(b,'roberts');b4=edge(b,'log');b5=edge(b,'canny');subplot(3,2,1);imshow(b);title('灰度圖像');subplot(3,2,2);imshow(b1);title('Sobel邊緣檢測');subplot(3,2,3);imshow(b2);title('Prewitt邊緣檢測');subplot(3,2,4);imshow(b1);title('Roberts邊緣檢測');subplot(3,2,5);imshow(b1);title('LoG邊緣檢測');subplot(3,2,6);imshow(b1);title('Canny邊緣檢測');

五、總結與心得體會：

在課程設計的這段時間，我獲益匪淺，不但進一步掌握了數字信號處理的基礎知識及MATLAB的基本操作，還詳細了解并掌握了信號的產生、采樣及頻譜分析的方法。我進一步了解到凡事都需要耐心，細心仔細是成功的重要保證之一。雖然在做的過程中遇到了一些問題，但是在研究生學姐、班級同學的幫助以及自己的努力下，問題最終都得以解決。這次課程設計對我各方面的能力有了很大的提高，對我以后的工作、實踐都有很大的幫助。

在此次課程設計當中，我經常把C語言的語法知識照搬到MATALAB設計中，從而導致調試失敗，所以下次用此類語言做課程設計時，應事先學習下這類語言的基本語法，以免與其他語言相混淆。還有就是有些不定參數存在時，可先取定值，用于調試，這樣可以節約調試時間，從而提高效率。

本次課程設計不但讓我又學到了一些知識，而且也提高了我的綜合能力，使我在各個方面都得到了鍛煉。以后有這樣的機會一定會更加的很好利用，它不僅可以提高學習的針對性而且可以很好的鍛煉動手能力以及自己的邏輯設計能力和處理問題的能力，希望在以后的學習生活中會有更多的機會來加強這方面的能力。

參考文獻：

[1] 《數字信號處理(第二版)》.丁玉美等 西安電子科技大學出版社 [2] 《數字信號處理及其MATLAB實現》，陳懷琛等譯，電子工業出版社；

[3] 《MATLAB及在電子信息課程中的應用》，陳懷琛等，電子工業出版社

第五篇：數字信號處理課程設計參考題目

數字信號處理課程設計資料

使用MATLAB（或其他開發工具）編程實現下述內容并寫出課程設計報告。

一、課程設計參考題目與設計內容（也可自行選題）

設計一基于DFT的信號頻譜分析 主要要求：

1.對離散確定信號作如下譜分析：

(1)截取x(n)使x(n)成為有限長序列N，(長度N自己選)寫程序計算出x(n)的N點DFT的 X(k),并畫出時域序列圖和相應的幅頻圖。

(2)將(1)中x(n)補零加長至M點，長度M自己選（,為了比較補零長短的影響，M可以取兩次值，一次取較小的整數，一次取較大的整數），編寫程序計算x(n)的M點DFT, 畫出時域序列圖和兩次補零后相應的DFT幅頻圖。

2.研究信號頻域的物理分辨率與信號頻域的分析分辨率，明白兩者的區別。(1)采集數據x(n)長度取N=16點，編寫程序計算出x(n)的16點DFTX(k),并畫出相應的幅頻圖。

(2)采集數據x(n)長度N=16點，補零加長至M點(長度M自己選)，利用補零DFT計算 x(n)的頻譜并畫出相應的幅頻圖。

(3)采集數據x(n)長度取為M點（注意不是補零至M），編寫程序計算出M點采集數據x(n)的的頻譜并畫出相應的幅頻圖。

3.對比設計內容1、2中各個仿真圖，說明補零DFT的作用。補零DFT能否提高信號的頻譜分辨率，說明提高頻譜物理分辨率與頻譜頻域分辨率的措施各是什么？

設計二用窗函數法設計FIR數字低通濾波器 主要要求：

1.熟悉各種窗函數,在MATLAB命令窗下瀏覽各種窗函數，繪出（或打?。└鞣N窗函數圖。

2.編寫計算理想低通濾波器單位抽樣響應的m函數文件。

3根據指標（低通FIR濾波器的指標自行選擇）要求選擇窗函數的形狀與長度N。4.編寫m程序文件，通過調用設計內容2、3的m程序文件，計算所設計的實際低通FIR濾波器的單位抽樣響應和頻率響應，并打印在頻率區間[O，π]上的幅頻響應特性曲線，幅度用分貝表示。6.驗證所設計的濾波器是否滿足指標要求。

7.比較所選窗長N相同但窗形狀不同對濾波器設計結果的影響以及選同一種窗函數但窗長N不同時對濾波器設計結果的影響，將結論寫在報告中。

設計三 FIR數字濾波器設計 主要要求：

1.分別設計低通、帶通、帶阻和高通四種數字濾波器（FIR數字濾波器的指標自行選擇）；

2.說明設計目的，并分別闡述上述四類濾波器的設計原理、設計步驟，并給出所編寫的相應的m程序；

3.仿真并打印上述四種濾波器的單位抽樣響應和頻率響應（頻率區間[O，π]上的幅頻響應特性曲線），并分析各個濾波器的特點，將結論寫在報告中。

設計四

IIR數字濾波器設計 主要要求：

1.分別設計低通、帶通、帶阻和高通四種數字濾波器（FIR數字濾波器的指標自行選擇）；

2.說明設計目的，并分別闡述上述四類濾波器的設計原理、設計步驟，并給出所編寫的相應的m程序；

3.仿真并打印上述四種濾波器的單位抽樣響應和頻率響應（頻率區間[O，π]上的幅頻響應特性曲線），并分析各個濾波器的特點，將結論寫在報告中。

設計五語音信號去噪處理 主要要求：

1.在Windows環境下利用錄音機或其他軟件，錄制一段自己的語音信號，時間控制在1秒左右，并對所錄制的語音信號進行采樣處理； 2.對語音信號做頻譜分析，即畫出采樣后語音信號的時域波形和頻域圖；在語音信號中加入噪聲信號（至少兩種不同噪聲信號），畫出加噪語音信號的時域波形和頻域圖；

3.根據上步加噪語音信號頻譜分析結果，確定數字濾波器的技術指標，設計合適的數字濾波器濾除噪聲信號，并畫出濾波器的頻率響應曲線；

4.用所設計的數字濾波器對加噪語音信號進行濾波，并畫出濾波后語音信號的時域波形和頻域圖，對濾波前后的語音信號進行對比，分析信號的變化； 5.利用MATLAB軟件中的sound(x)函數實現對去噪語音信號的回放，驗證設計效果。

二、課程設計撰寫具體要求 1.闡述所選題目設計目的和要求；

2.闡述所選題目的設計思想（各種理論推導和計算）、系統功能結構及功能說明，并列出相應重要的MATLAB程序； 3.繪出設計中要求的各種曲線,并做出說明；

4.結合設計過程，歸納得出結論，并分析設計中遇到的問題及解決思路和方法； 5.寫出設計體會； 6.參考文獻；

7.程序源代碼清單（放入課程設計報告冊附錄中）。

8.課程設計內容要求充實，敘述完整，語言流暢，格式規范，15～20頁，A4紙打印。

9.課程設計報告封面要求：

10.設計報告要包含摘要關鍵詞（3-5個）11.目錄

一設計目的與要求………………………………………頁碼 二總體設計方案…………………………………………頁碼 三設計原理、結果與仿真分析…………………………頁碼 四結論……………………………………………………頁碼 五心得體會………………………………………………頁碼 參考文獻…………………………………………………頁碼 附錄………………………………………………………頁碼

特別注意：

1.所有的圖要有編號和圖名，所有的表也要有編號和表名； 2.數學公式要居中，公式編號右對齊。