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數字信號處理課程設計探索學術論文(小編整理)

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第一篇:數字信號處理課程設計探索學術論文

摘要:本文針對數字信號處理課程設計實踐課程,提出了通過團隊學習模式培養應用型人才的方法,采用團隊學習模式的課程設計理念,培養學生的創新和實踐能力,激發學生學習的自覺性、主動性與參與性,實現了數字信號處理課程設計理論與實踐緊密結合、提高人才培養質量的目的。

關鍵詞:數字信號處理課程論文

中圖分類號:G642.0 文獻標志碼:A 文章編號:1674-9324(2016)11-0145-02

數字信號處理課程是電子信息類相關專業重要的核心課程之一,是一門理論性與實踐性都較強的專業主干課,在學科課程體系中占有非常重要的地位。數字信號處理課程設計這一實踐課程是為了更好地配合數字信號處理課程教學而設立的,是確保學生加深理解和掌握課程理論和方法的重要實踐教學環節,是專業課和專業基礎課理論教學環節的延續、深入和發展,是培養學生綜合運用所學知識解決信號處理實際問題能力的有效手段,對學生加深理解和靈活運用所學的理論知識具有不可替代的作用,對于培養學生的素養、創新意識以及創新能力都具有重要的作用[1,2]。通過數字信號處理課程設計的學習與訓練,有助于提高學生對相關理論、技術內容的理解與掌握。如何在數字信號處理課程設計中進行創新性探索、培養學生創新和實踐能力、激發學生學習的主動性和應用知識的能力是課程改革的目的[3,4]。以學生創新能力培養為目的,對課程設計教學模式進行研究,通過構建基于團隊學習的培養模式,提高學生的協同學習能力和創新學習能力[5-9],對數字信號處理課程設計的教學研究具有重要意義。

一、課程改革目標

課程改革的目標是形成與課程內容緊密結合的團隊學習教學模式方案,改變學生的學習態度,激發學生學習的主動性,培養激發學生的創新思維與能力,提高學生分析及解決問題的能力和綜合素質及團隊合作意識與能力,加深學生的理論基礎,鍛煉學生的實踐能力和適應社會發展的綜合應用能力[10-12]。

二、數字信號處理課程設計教學過程現狀

本校學生在學習數字信號處理課程設計這門課程之前,尚未真正接觸到信號處理的工程應用,沒有對于信號處理與應用主要知識的直接和深入的切身體會。當面對綜合性、應用性問題時,學生僅憑個人的努力很難解決,這就使得現有的課程設計教學模式影響了培養質量,具體表現在如下幾個方面。

(一)在學生自身的綜合設計能力方面

學生進行綜合設計的能力較弱,對實際的信號處理問題的感性認識也較少,缺乏解決實際信號處理問題的能力。在以往的課程設計過程中,通常是以單個人的形式開展,在缺乏團隊合作精神和團隊學習能力的情況下,學生不能綜合運用所學知識來分析和解決實際問題,不利于學生綜合設計能力的培養和創新能力的提高。

(二)在課程設計方式的組織和激發學生學習的主動性方面

教學中教師以內容為中心進行課程設計指導,重視教學內容的傳授,教師主導整個課程設計過程的安排與設計,這樣不能充分調動學生學習的自覺性和主動性。學生被動地參與整個教學過程,往往會感覺理論脫離實際,遇到具體的問題不能利用所學知識去解決。

(三)在學生綜合能力的培養方面

課程設計中,主要重視對學生個人能力的培養和訓練,學生團隊意識淡薄,參與項目團隊的協同開發能力較弱,主動與團隊成員溝通的意識或能力較差。信號處理技術日新月異,學生個體對知識的認識廣度及深度是有限的,需要構建學習團隊,提高對知識的綜合分析和提煉能力。

三、數字信號處理課程設計的改革實踐

(一)構建團隊學習的教學模式方案

我們設計了符合本校學生自身特點的、實施和開展團隊學習模式的有效方式,做到因材施教。指導教師在制定設計目標時,準確、靈活地把握相應職責與定位,將科研成果納入課程設計之中,明確定義分層任務和評價標準,觀察學生在團隊設計中的活動表現,發現學生在專業知識與團隊技巧方面的薄弱環節,幫助學生提高自學習、自組織的能力及在自我實踐中學習知識與技能的技巧,為學生創造了實踐性的教學情境,有效地引導學生思考并完成各種任務,培養了學生的團隊意識。學生運用所學知識解決問題,依靠團隊的力量和信息資源的支持來完成相應的學習任務,充分調動和發揮了教師的主導作用和學生的主體作用,激發了學生內心自主學習的強烈愿望,學生的能動性、創造性得到了充分發揮,最大限度地開發了學生的學習潛能,達到了較好的實施效果。

(二)優化教學內容,促進團隊學習

指導教師更新了教學理念,在課程設計內容安排上,對于許多經典理論的認識進行了補充、修正或加入了新的觀點,反映了當代信息科學的飛速發展前景。教師深入企業完成課題,清晰了解產業需求,以科研進展帶動教學,增加了授課信息量,注重經典理論與現代技術的結合,使得科研融合成為教學的內容。教師設計了適宜團隊學習的有價值、有創新、有突破、有梯度的課程設計任務,將實用性、綜合性和多樣化作為團隊學習課程設計模式的選題原則,設計任務有趣,設計內容更加充實,與實際應用結合更加緊密,激發了學生的興趣和團隊合作的熱情,使學生及時掌握前沿知識,成功地實施了課程設計中的團隊學習,并鼓勵學生個性化創新設計,引導學生主動追蹤學科的最新進展,培養了學生的探索精神。

(三)建立學生自主學習的氛圍,培養學生在團隊學習中的責任意識

在團隊學習目標中,確保每位同學都能意識到課程設計所獲得的結果是由團隊全體成員完成的,而非僅僅是個別人的成果,提升團隊的總體質量。為保證每個人都對團隊有貢獻,我們研究了團隊學習中強化學生責任意識的方法和對團隊成員貢獻的評價方法,幫助學生適應這種合作學習模式,幫助學生提升思維能力,進而提升其創新能力。總之,將團隊學習教學模式引入數字信號處理課程設計的教學實踐探索中,在課程設計中以社會對信號與信息處理的實際需求形成設計內容,以科研內容帶動課程設計,以結合工程應用實際的設計任務促進課程設計教學工作,重視學生的主體參與。學生通過自身的設計活動,實現對知識的理解和靈活運用,逐步培養提出問題、研究問題和解決問題的能力,并在課程設計學習的過程中獲得收獲和發展,提高創新能力。

四、效果

我們在本校信息與通信工程學院電子信息工程系的學生中開展數字信號處理課程設計的創新實踐,教師設計了多個分層分工合作的適合團隊學習的任務。例如,在《測速儀設計》任務中,全面要求學生掌握理論基礎和實際應用能力。學生需要通過需求分析,調研并設計系統的處理帶寬,按技術指標要求確定發射信號形式、載波頻偏范圍和工程實際應用中的采樣頻率,制定信號的濾波方法,按照實際情況確定測速精度和測量范圍,分析測速精度系統參數的關系,研究加權對降低濾波器副瓣的影響,完成基于快速傅里葉變換算法的長序列分段卷積算法的實現和編程,并在數字信號處理器上實現,由五人一組組成團隊,完成這一系列任務。通過設計,學生可以按照需求實現測速儀系統,很好地完成測速功能和性能指標。相比傳統教學模式,我們在課程設計理念、學生創新和實踐能力培養以及激發學習的自覺性、主動性方面進行了實踐,較好地適應了數字信號處理課程設計課程的特點,改變了學生被動接受教師傳授知識為主的學習方式,強調培養學生的創新精神和實踐能力,有利于學生對知識的獲取,也有助于激發學生的自主學習和創新能力,使學生在快樂中學習和發展。

五、結論

通過課程設計實踐,形成了有效的團隊學習教學模式方案,提高了學生的實踐能力和創新能力,激發了學生的學習熱情,擴展了學生的知識視野,加深了學生對理論知識的理解與掌握,提高了學生的溝通技巧和團隊合作意識。學生能夠運用所學的理論知識分析、解決設計中的具體問題,更好地將所掌握的知識應用到工程實際中,掌握信息處理的思維方法和信息在傳輸與處理中的分析思想,進而提高了培養質量,取得了很好的成果,多名學生在大學生電子競賽中獲獎,更好地滿足了學生的就業需求和社會需求。

參考文獻:

[1]傅洪亮,樊超《.數字信號處理課程設計》教學內容改革[J].電子質量,2013,(2):50-52.[2]劉婷,王帆,楊婷《.數字信號處理》綜合性課程設計的改革與探索[J].山西電子技術,2015,(2):82-84.[3]楊智明,彭喜元,俞洋.數字信號處理課程實踐型教學方法研究[J].實驗室研究與探索,2014,(9):180-183.[4]歐陽華,錢美,邵英.電氣工程專業“數字信號處理”課程改革研究與實踐[J].中國電力教育,2013,(8):54-55.[5]高映紅,劉曉瑩.論大學生團隊學習的有效性[J].中國電力教育:下,2009,(1):135-136.[6]趙國安,郁斌.以學生團隊學習和課題開發模式改革嵌入式課程[J].現代教育技術,2009,(6):136-138.[7]楊光松,嚴嘉瑛.團隊學習模式在嵌入式課程教學中的實踐[J].高教論壇,2011,(4):34-35.[8]王雁飛,楊怡.團隊學習的理論與相關研究進展述評[J].心理科學進展,2012,(7):1052-1061.[9]趙守飛.團隊學習互動教學方法研究[J].黑龍江教育學院學報,2011,(2):63-65.[10]陳孝楊,宋曉梅.基于團隊學習的本科生課堂教學互動模式研究[J].科教文匯,2015,(7):25-26.[11]陳秉巖,朱昌平,鄭忠梅,等.團隊培養本科生科技創新能力的實踐研究[J].實驗技術與管理,2013,(12):158-162.

第二篇: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。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

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[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。

第三篇: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

名:

號:

完成日期:2014年10月18日

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”。

整周泣截取:與周期函數一樣,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(或打印)各種窗函數圖。

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。

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