第一篇：數(shù)字信號處理課程設計參考題目

數(shù)字信號處理課程設計資料

使用MATLAB（或其他開發(fā)工具）編程實現(xiàn)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(shù)，一次取較大的整數(shù)），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(qū)別。(1)采集數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)法設計FIR數(shù)字低通濾波器 主要要求：

1.熟悉各種窗函數(shù),在MATLAB命令窗下瀏覽各種窗函數(shù)，繪出（或打印）各種窗函數(shù)圖。

2.編寫計算理想低通濾波器單位抽樣響應的m函數(shù)文件。

3根據(jù)指標（低通FIR濾波器的指標自行選擇）要求選擇窗函數(shù)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(qū)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(shù)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(shù)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(shù)字濾波器（FIR數(shù)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(qū)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(shù)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(shù)字濾波器（FIR數(shù)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(qū)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(huán)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(jù)上步加噪語音信號頻譜分析結果，確定數(shù)字濾波器的技術指標，設計合適的數(shù)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(shù)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(shù)實現(xiàn)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(tǒng)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(guī)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(shù)學公式要居中，公式編號右對齊。

第二篇：數(shù)字信號處理課程設計..

課程設計報告

課程名稱： 數(shù)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(yè)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(xiàn)……………………………………………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(xiàn)，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(xiàn)對數(shù)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(shù)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(shù)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，F(xiàn)IR濾波器利用函數(shù)fftfilt對信號進行濾波。

5.抽樣定理

連續(xù)信號經(jīng)理想抽樣后時域、頻域發(fā)生的變化（理想抽樣信號與連續(xù)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(xù)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(xù)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(xù)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(xiàn)

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(shù)字信號sound.wav');%存儲語音信號

N=length(x);%返回采樣點數(shù) 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(wǎng)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(wǎng)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(fā)出聲音落后錄制動作半拍的現(xiàn)象，如何拔除對無效點的采樣的問題: 出現(xiàn)這種現(xiàn)象的原因主要是錄音開始時，人的反應慢了半拍，導致出現(xiàn)了一些無效點，而后而出現(xiàn)的無效的點，主要是已經(jīng)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(jù)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(shù)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(wǎng)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(shù)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(shù) 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(wǎng)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(wǎng)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(wǎng)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(wǎng)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(wǎng)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(wǎng)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(wǎng)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(wǎng)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(fā)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(shù)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(shù)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(shù)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(shù) 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(wǎng)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(wǎng)格

[y,fs,bits]=wavread(' C:UsersacerDesktop數(shù)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(shù) 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(wǎng)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(wǎng)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(shù)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(shù)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(shù) 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(shù)字信號sound.wav ');%對錄入信號進行采樣

[x1,fs,bits]=wavread(' C:UsersacerDesktop數(shù)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(shù) 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(shù)（n為階數(shù)，Wn為截至頻率）

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

[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(wǎng)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(wǎng)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(xiàn)實際發(fā)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(jù)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(qū)分,但通過低通濾波器后，噪聲沒有濾除，信號產(chǎn)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(shù)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(shù)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(fā)現(xiàn)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(shù)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(yè)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(shù)字信號處理及其MATLAB實驗 趙紅怡 張常 化學工業(yè)出版社

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

錢同惠 機械工業(yè)出版社 29

第三篇：數(shù)字信號處理課程設計

目 錄

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

1.1 DSP系統(tǒng)特點和設計基本原則......................................................................................2 1.2 國內外研究動態(tài).............................................................................................................2 2系統(tǒng)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(tǒng)，該系統(tǒng)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(tǒng)硬件平臺的搭建和軟件設計，從而實現(xiàn)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(xiàn)代通信及智能系統(tǒng)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(fā)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(tǒng)，實現(xiàn)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(xiàn)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(shù)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(tǒng)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(shù)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(shù)字信號。再對數(shù)字信號進行修改、刪除、強化，并在其他系統(tǒng)芯片中把數(shù)字數(shù)據(jù)解譯回模擬數(shù)據(jù)或實際環(huán)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(shù)以千萬條復雜指令程序，遠遠超過通用微處理器，是數(shù)字化電子世界中日益重要的電腦芯片。它的強大數(shù)據(jù)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(tài)

語音信號處理作為一個重要的研究領域，已經(jīng)有很長的研究歷史。但是它的快速發(fā)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(shù)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(jīng)網(wǎng)絡等相繼被應用于語音信號處理，并經(jīng)過不斷改進與完善，使得語音信號處理技術產(chǎn)生了突破性的進展。一方面，對聲學語音學統(tǒng)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(jīng)網(wǎng)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(fā)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(wèi)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(jīng)趨于成熟，而如何在嵌入式系統(tǒng)中實時實現(xiàn)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(tǒng)設計

在實際生活中，當聲源遇到物體時會發(fā)生反射，反射的聲波和聲源聲波一起傳輸，聽者會發(fā)現(xiàn)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(xiàn)象。聲音遇到較遠物體產(chǎn)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(shù)字音源后，可以利用計算機的處理能力，用數(shù)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(xiàn)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(chǎn)生的回聲，我們稱之為數(shù)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(tǒng)框圖如下：

圖2.2 系統(tǒng)框圖

3硬件設計

3.1 硬件結構

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

圖3.1系統(tǒng)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(fā)送采樣的音頻數(shù)據(jù)。控制通道只在配置AIC23 的內部寄存器時工作, 而當傳輸音頻數(shù)據(jù)時則處于閑置狀態(tài)。

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(shù)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(shù)據(jù)的處理以后, AIC23再把數(shù)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(xiàn)與VC5509 DSP的McBSP端口的無縫連接, 使系統(tǒng)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(tǒng)中A IC23的主時鐘12 MHz直接由外部的晶振提供。MODE接數(shù)字地, 表示利用I2 C控制接口對AIC23傳輸控制數(shù)據(jù)。CS接數(shù)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(shù)據(jù)輸入端,分別與VC5509的I2C模塊端口SCL和SDA相連。

收發(fā)時鐘信號CLKX1和CLKR1由A IC23的串行數(shù)據(jù)輸入時鐘BCLK提供, 并由A IC23的幀同步信號LRCIN、LRCOUT啟動串口數(shù)據(jù)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(shù)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(jù)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(jù)電阻阻值調節(jié)增益的大小，使語音輸入輸出達到最佳效果。從而實現(xiàn)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(shù)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(shù)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(shù)值增大時，數(shù)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(shù)字音源后，可以利用計算機的處理能力，用數(shù)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(xiàn)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(shù)字回聲，數(shù)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(jié)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(shù)字回聲產(chǎn)生原理、編程及其參數(shù)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(shù)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(yè)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(tǒng)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(tài)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(shù)字信號處理—課程設計

廣西工學院

數(shù)字信號處理課程設計

題目：語音信號的處理與濾波

系 別： 計算機系 專 業(yè) ： 通 信 工 程 班 級： 學 號 ： 姓 名 ： 指導教師： 日 期： 2012-1-3

摘要：

本次設計主要是利用MATLAB工具對自己的語音進行錄制，然后通過自己設計IIR濾波器進行語音信號濾波以及分析等，從而對以前所學的知識進行一個系統(tǒng)的歸納和理解，從實際應用操作當中體會《數(shù)字信號處理》這門課程的相關樂趣及其重要的知識點。

一、課程設計目的：

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(xiàn)，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(xiàn)對數(shù)字信號的處理。

二、課程設計內容：

設計題目一: 語音信號的處理與濾波

1．熟悉并掌握MATLAB中有關聲音（wave）錄制、播放、存儲和讀取的函數(shù)。2．在MATLAB環(huán)境中，使用聲音相關函數(shù)錄制2秒左右自己的聲音，抽樣率是8000Hz/s。（考慮如何解決一個實際問題：錄制剛開始時，常會出現(xiàn)實際發(fā)出聲音落后錄制動作半拍的現(xiàn)象，如何排除對這些無效點的采樣？）

3．分別取8000個和16000個數(shù)據(jù)進行頻譜分析，得到幅度和相位譜，比較二者異同并分析原因。

4．針對電話信道（最高3500Hz），設計一個FIR或IIR濾波器進行濾波，把抽樣率轉變?yōu)?000Hz/s，并進行頻譜分析，得到幅度和相位譜。

5．把處理后的所有數(shù)據(jù)儲存為聲音文件，與原始聲音進行比較。

三、基本步驟：

1．語音信號的采集

熟悉并掌握MATLAB中有關聲音（wave）錄制、播放、存儲和讀取的函數(shù)，在MATLAB環(huán)境中，使用聲音相關函數(shù)錄制3秒左右自己的聲音。（考慮如何解決一個實際問題：錄制剛開始時，常會出現(xiàn)實際發(fā)出聲音落后錄制動作半拍的現(xiàn)象，如何排除對這些無效點的采樣？）

的系統(tǒng)界面上可以選擇濾波器的類型，輸入濾波器的參數(shù)，顯示濾波器的頻率響應，選擇信號等。

四、相關原理知識

1、錄音原理

采用Matlab中的兩個函數(shù)可以用于實現(xiàn)錄音功能，一個是waverecord函數(shù)調用windows音頻設備進行錄音，主要用于實時語音采集。第二個是使用Matlab 中的wavread函數(shù)也可以進行語音采集。不過wavread函數(shù)只能讀取計算機中已經(jīng)有的“.wav” 文件，因此必須事先使用windows的錄音機等設備把要用的語音錄制并存為“.wav” 文件格式。顯然wavread函數(shù)不能用于實時語音信號采集。另外語音采集的頻率和精度不能改變。回放同樣也有兩個函數(shù)Sound函數(shù)和wavplay，而后者的功能比前者少。但在本設計中主要是對已有的信號進行處理，所以選用wavread函數(shù)。但，由于信號的時域描述只能反映信號的幅值隨時間的變化情況，除只有一個頻率分量的簡諧波外一般很難明確揭示信號的頻率組成和各頻率分量的大小，因此，我們要把它轉換成頻域來分析，它能夠提供比時域信號波形更直觀，豐富的信息。

2、濾波器的設計原理及設計方法

FIR濾波器的設計問題在于尋求一系統(tǒng)函數(shù)H(z)，使其頻率響應H(ej?)逼近濾波器要求的理想頻率響應Hd(ej?)，其對應的單位脈沖響應hd(n)。

1、用窗函數(shù)設計FIR濾波器的基本方法

設計思想：從時域從發(fā)，設計h(n)逼近理想hd(n)。設理想濾波器Hd(ej?)的單位脈沖響應為hd(n)。以低通線性相位FIR數(shù)字濾波器為例。

（3）漢寧(Hanning)窗，又稱升余弦窗

12n?w(n)?[1?cos()]RN(n)

2N?1其頻率響應和幅度響應分別為：

?j(2?2?j?W(e)?{0.5WR(?)?0.25[WR(??)?WR(??)]}eN?1N?1?W(?)e?j?aN?1)?2

W(?)?0.5WR(?)?0.25[WR(??2?2?)?WR(??)]N?1N?1（4）漢明(Hamming)窗，又稱改進的升余弦窗

2n?w(n)?[0.54?0.46cos()]RN(n)

N?1其幅度響應為：W(?)?0.54WR(?)?0.23[WR(??2?2?)?WR(??)] N?1N?1（5）布萊克曼(Blankman)窗，又稱二階升余弦窗

2n?4n?w(n)?[0.42?0.5cos()?0.08cos()]RN(n)

N?1N?12?2?W(?)?0.42WR(?)?0.25[WR(??)?WR(??)]N?1N?1其幅度響應為：

4?4??0.04[WR(??)?WR(??)]N?1N?1（6）凱澤(Kaiser)窗

I0(?1?[1?2n/(N?1)]2)w(n)?,0?n?N?1

I0(?)其中：β是一個可選參數(shù)，用來選擇主瓣寬度和旁瓣衰減之間的交換關系，一般說來，β越大，過渡帶越寬，阻帶越小衰減也越大。I0(·)是第一類修正零階貝塞爾函數(shù)。

若阻帶最小衰減表示為As??20log10?s，β的確定可采用下述經(jīng)驗公式：

五、實現(xiàn)過程

1．錄制自己的聲音文件（wav格式），內容為“恭喜發(fā)財 ”其實現(xiàn)代碼： fs=8000;%抽樣頻率 channel=1;%1信道

t=3;%設定錄音時間為3秒鐘

fprintf('按任意鍵后開始 %d 秒錄音：',t);%提示按任意鍵后開始 t 秒錄音 pause;%暫停命令

fprintf('錄音中...');%顯示當前正在錄音當中

x=wavrecord(t*fs,fs,channel,'double');%調用錄制自己的聲音信號函數(shù)

fprintf('錄音結束n');%顯示錄音已經(jīng)結束

wavwrite(x,fs,'F:數(shù)字信號處理數(shù)字信號課程設計 CEG和弦音.wav ');%存儲錄音信號的文件夾

fprintf('按任意鍵后回放:');%提示文字 pause;%作用是暫停

wavplay(x,fs);%播放錄制的聲音函數(shù)

下面讀取原有聲音文件，畫出它的時域圖形，實現(xiàn)代碼：

y=wavread('F:數(shù)字信號處理數(shù)字信號課程設計 CEG和弦音.wav',[1 20000]);%讀取原有聲音文件及取點范圍

plot(y);%畫出聲音時域圖形 title('原始聲音信號時域圖形');%標題 xlabel('時間');%x軸坐標 ylabel('幅值');%y軸坐標 grid;%添加網(wǎng)格線

2．分別取8000個和16000個數(shù)據(jù)進行頻譜分析，得到幅度和相位譜，比較二者異同并分析原因。

%．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．取8000點頻譜分析

y=wavread('F:數(shù)字信號處理數(shù)字信號課程設計 CEG和弦音.wav');%讀取原始語音信號

d=fft(y,8000);%對語音信號做8000點的FFT變換 subplot(2,2,1);plot(abs(d));%繪出語音信號的幅度譜 xlabel('頻率');%X軸頻率 ylabel('幅值');%Y軸幅值

title('8000點幅度譜');%標題8000點幅度譜 grid;%添加網(wǎng)格 subplot(2,2,2);%分割窗口

plot(angle(d));%繪出語音信號的相位譜 xlabel('頻率');%X軸頻率 ylabel(' angle(d)');%Y軸angle(d)title('8000點相位譜');%標題8000點相位譜 grid;%添加網(wǎng)格

觀察圖可以看出取8000點和取16000點所得的幅度譜和相位譜的圖形基本上是相同的；不同之處只有8000點圖形線比16000點的圖形線梳松。抽樣頻率相同情況下，對不同點數(shù)進行頻譜分析得出的幅度譜和相位譜線疏密是不同，點數(shù)越多，線越密。3．濾波器的設計：

針對電話信道我們設計一個IIR低通濾波器對我們錄制的語音進行濾波,具體程序如下: %低通濾波器設計

wp=2*1200/7000;%歸一化通帶數(shù)字頻率wp ws=2*1000/7000;%歸一化阻帶數(shù)字截止頻率ws Rp=0.5;%通帶波紋系數(shù)Rp Rs=100;%最小阻帶衰減Rs [N,Wn]=buttord(wp,ws,Rp,Rs);%求階數(shù)N和濾波器截止頻率Wn [num,den]=butter(N,Rp);%傳輸分子和分母的系數(shù) [h,w]=freqz(num,den);%求頻率響應

subplot(2,1,1);%窗口分成2行1列繪圖區(qū),第1個區(qū)為當前活動區(qū) plot(w/pi,abs(h));%二維連續(xù)圖形 grid;%添加網(wǎng)格 title('巴特沃思型低通濾波器的幅頻響應');%加圖形說明

xlabel('omega/pi');%加X軸說明（/后表示轉義字符）ylabel('振幅(幅值)');%加Y軸振幅(幅值

subplot(2,1,2);%窗口分成2行1列繪圖區(qū),第2個區(qū)為當前活動區(qū) plot(w/pi,20*log10(abs(h)));%二維連續(xù)圖形 grid;%添加網(wǎng)格 title('巴特沃思型低通濾波器的幅頻響應');%加圖形說明

xlabel('omega/pi');%加X軸說明（/后表示轉義字符）ylabel('振幅(分貝)');%加Y軸振幅(分貝)

5．把處理后的所有數(shù)據(jù)存儲為聲音文件，與原始聲音進行比較 程序如下：

%原始語音與濾波后的信號比較 fs=8000;y=wavread('F:數(shù)字信號處理數(shù)字信號課程設計 CEG和弦音.wav');%原始語音信號

y1=wavread('F:數(shù)字信號處理數(shù)字信號課程設計CEG和弦音1.wav');%讀取濾波后語音信號 yx=fft(y);yx1=fft(y1);subplot(2,1,1)plot(20*log10(abs(yx)));title('濾波前的相對幅度譜');subplot(2,1,2);plot(20*log10(abs(yx1)));title('濾波后的相對幅度譜');

所學的理論知識，從此次課程設計中也提升了我對問題的發(fā)現(xiàn)、分析和解決的能力。不過課程設計的過程中也遇到了各種困難，但我還是堅持下來了。所以我得到了一個結論：無論做什么課程設計，都需要要有一定的理論知識作為基礎，并通過查閱資料，找出你所需的，運用到實驗中不僅可以驗證你的猜想，且又豐富你的課外知識。成功正在盡頭。

七、參考文獻：

[1]MATLAB6x.數(shù)字信號處理教程（第三版）清華大學出版社, 2007年2月

程佩青 編著 [2]MATLAB在信號處理中的應用（第二版）

清華大學出版社,2008年1月

薛年喜編著

第五篇：數(shù)字信號處理(DSP)課程設計報告

中南大學

數(shù)字信號處理課程設計報告

專業(yè)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(xiàn)代信號處理是將信號表示并處理的理論和技術,而數(shù)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(shù)字信號處理來解決問題。數(shù)字信號處理的目的是對真實世界的連續(xù)模擬信號進行測量或濾波，因此在進行數(shù)字信號處理之前需要將信號從模擬域轉換到數(shù)字域，這通常通過模數(shù)轉換器實現(xiàn)。而數(shù)字信號處理的輸出經(jīng)常也要變換到模擬域，這是通過數(shù)模轉換器實現(xiàn)的。

數(shù)字信號處理的算法需要利用計算機或專用處理設備如數(shù)字信號處理器（DSP）和專用集成電路（ASIC）等。數(shù)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(yōu)點，這些都是模擬信號處理技術與設備所無法比擬的。數(shù)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(shù)字域和頻域都實現(xiàn)了離散化，從而可以用通用計算機處理離散信號。而使數(shù)字信號處理從理論走向實用的是快速傅立葉變換(FFT)，F(xiàn)FT的出現(xiàn)大大減少了DFT的運算量，使實時的數(shù)字信號處理成為可能、極大促進了該學科的發(fā)展。

MATLAB是矩陣實驗室（Matrix Laboratory）的簡稱，和Mathematica、Maple并稱為三大數(shù)學軟件。它在數(shù)學類科技應用軟件中在數(shù)值計算方面首屈一指。MATLAB可以進行矩陣運算、繪制函數(shù)和數(shù)據(jù)、實現(xiàn)算法、創(chuàng)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(xiàn)

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(xiàn)。

二、課程設計題目：

（一）：

1）生成信號發(fā)生器：能產(chǎn)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(xiàn)象，試確定截取數(shù)據(jù)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(jīng)調制產(chǎn)生信號s(n)??aip(n)cos(i?n/4)，其中ai為

i?1常數(shù)，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(tǒng)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(xù)信號。3）截取數(shù)據(jù)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(xiàn)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(xiàn)，它們可以理解為是從fs頻率上“泄露”出去的，這種現(xiàn)象稱 為頻譜“泄露”。

整周泣截取：與周期函數(shù)一樣，周期信號是每隔時間T以后，信號重復出現(xiàn)。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(tǒng)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(shù)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(chǎn)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(jīng)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(shù)存在時，可先取定值，用于調試，這樣可以節(jié)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(shù)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(shù)字信號處理及其MATLAB實現(xiàn)》，陳懷琛等譯，電子工業(yè)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(yè)出版社