信号处理课程设计
『壹』 基于MATLAB的语音信号分析与处理的课程设计
第二种，记得要改73行声音路径
% % 程序1:用MATLAB对原始语音信号进行分析，画出它的时域波形和频谱
% clear all
% close all
% clc
% fs=8000; %语音信号采样频率为8000
% x1=wavread('I:\2010教案\2010数字信号处理\rafarin_8k.wav',[1 4*5120]);
% t=(0:length(x1)-1)/8000;
% y1=fft(x1,2048); %对信号做2048点FFT变换
% f=fs*(0:1023)/2048;
% figure(1)
% plot(t,x1) %做原始语音信号的时域图形
% grid on; axis tight;
% title('原始语音信号');
% xlabel('time(s)');
% ylabel('幅度');
% figure(2)
% plot(f,abs(y1(1:1024))) %做原始语音信号的FFT频谱图
% grid on; axis tight;
% title('原始语音信号FFT频谱')
% xlabel('Hz');
% ylabel('幅度');
% sound(x1)
% %
% % **************************************************************************************************************************
%
% % % 程序2:给原始的语音信号加上一个高频余弦噪声，频率为3.8kHz。
% % 画出加噪后的语音信号时域和频谱图，与原始信号对比，可以很明显的看出区别。
% clear all;
% close all
% clc;
% fs=8000;
% x1=wavread('I:\2010教案\2010数字信号处理\rafarin_8k.wav',[1 4*5120]);
% t=(0:length(x1)-1)/8000;
% f=fs*(0:1023)/2048;
% Au=0.5;
% % d=[Au*cos(2*pi*3800*t)]'; %噪声为3.8kHz的余弦信号
% d=0.25*rand(1,length(x1))'; %随机噪声
% x2=x1+d;
% y1=fft(x1,2048);
% y2=fft(x2,2048);
% figure(1)
% subplot(2,1,1);
% plot(t,x1)
% grid on; axis tight;
% title('原始语音信号');
% xlabel('time(s)');
% ylabel('幅度');
% subplot(2,1,2);
% plot(t,x2)
% grid on; axis tight;
% title('加噪后的信号');
% xlabel('time(s)');
% ylabel('幅度');
% figure(2)
% subplot(2,1,1);
% plot(f,abs(y1(1:1024))); grid on; axis tight;
% title('原始语音信号频谱');
% xlabel('Hz'); ylabel('幅度');
% subplot(2,1,2);
% plot(f,abs(y2(1:1024)));grid on;axis tight;
% title('加噪语音信号频谱');
% xlabel('Hz');ylabel('幅度');
% sound(x2)
%
% **********************************************************************************************************************
%
% 程序3: 双线性变换法设计Butterworth滤波器
clear all;
close all
clc;
fs=8000;
x1=wavread('I:\2010教案\2010数字信号处理\rafarin_8k.wav',[1 4*5120]);
t=(0:length(x1)-1)/8000;
f=fs*(0:1023)/2048;
A1=0.05; A2=0.10;
d=[A1*cos(2*pi*3800*t)+A2*sin(2*pi*3600*t)]';
% d=0.25*rand(1,length(x1))'; %随机噪声
x2=x1+d;
wp=0.8*pi;
ws=0.85*pi;
Rp=1;
Rs=15;
Fs=8000;
Ts=1/Fs;
wp1=2/Ts*tan(wp/2); %将模拟指标转换成数字指标
ws1=2/Ts*tan(ws/2);
[N,Wn]=buttord(wp1,ws1,Rp,Rs,'s'); %选择滤波器的最小阶数
[Z,P,K]=buttap(N); %创建butterworth模拟滤波器
[Bap,Aap]=zp2tf(Z,P,K);
[b,a]=lp2lp(Bap,Aap,Wn);
[bz,az]=bilinear(b,a,Fs); %用双线性变换法实现模拟滤波器到数字滤波器的转换
[H,W]=freqz(bz,az); %绘制频率响应曲线
figure(1)
plot(W*Fs/(2*pi),abs(H))
grid on;axis tight;
xlabel('频率（Hz）'); ylabel('频率响应')
title('Butterworth')
f1=filter(bz,az,x2); % 滤波
figure(2)
subplot(2,1,1)
plot(t,x2) %画出滤波前的时域图
grid on; axis tight;
title('滤波前的时域波形');
subplot(2,1,2)
plot(t,f1); %画出滤波后的时域图
grid on; axis tight;
title('滤波后的时域波形');
y3=fft(f1,2048);
figure(3)
y2=fft(x2,2048);
subplot(2,1,1);
plot(f,abs(y2(1:1024))); %画出滤波前的频谱图
grid on; axis tight;
title('滤波前的频谱')
xlabel('Hz');
ylabel('幅度');
subplot(2,1,2)
plot(f,abs(y3(1:1024))); %画出滤波后的频谱图
grid on; axis tight;
title('滤波后的频谱')
xlabel('Hz');
ylabel('幅度');
sound(x2,8000);
sound(f1,8000);
% %
% % ********************************************************************************************************************
% %
% 程序4:窗函数法设计滤波器：
% clear all;
% clc;
% fs=8000;
% x1=wavread('I:\2010教案\2010数字信号处理\rafarin_8k.wav',[1 4*5120]);
% t=(0:length(x1)-1)/8000;
% f=fs*(0:2047)/4096;
% A1=0.05;A2=0.10;
% d=[A1*cos(2*pi*3600*t)+A2*sin(2*pi*3800*t)]';
% x2=x1+d;
% wp=0.8*pi;
% ws=0.85*pi;
% wdelta=ws-wp;
% N=ceil(6.6*pi/wdelta); %取整
% wn=(0.8+0.85)*pi/2;
% [bz,az]=fir1(N,wn/pi,hamming(N+1)); %选择窗函数，并归一化截止频率
% figure(1)
% freqz(bz,az);
% grid on; axis tight;
% f2=filter(bz,az,x2);
% figure(2)
% subplot(2,1,1)
% plot(t,x2);
% grid on;axis tight;
% title('滤波前的时域波形');
% subplot(2,1,2)
% plot(t,f2);
% grid on; axis tight;
% title('滤波后的时域波形');
% y3=fft(f2,4096);
% f=fs*(0:2047)/4096;
% figure(3)
% y2=fft(x2,4096);
% subplot(2,1,1);
% plot(f,abs(y2(1:2048)));
% grid on; axis tight;
% title('滤波前的频谱')
% xlabel('Hz');
% ylabel('幅度');
% subplot(2,1,2)
% plot(f,abs(y3(1:2048)));
% grid on; axis tight;
% title('滤波后的频谱')
% xlabel('Hz');
% ylabel('幅度');
% sound(f2,8000);
%
% % ***********************************************************************************************************************
% %
% % 程序5: 补零，提高分辨率。
% clear all; close all;
% t=0:0.01:3;
% s=sin(2*pi*5*t)+2*sin(2*pi*15*t);
% w=abs(fft(s));
% w2=abs(fft(s,4*301)); % 补零
% figure;
% subplot(211); plot(w);
% grid on; axis tight;
% subplot(212); plot(w2);
% grid on; axis tight;
%
% % ——理想滤波器——***************************************************************************
% %
% % 程序6： 理想低通滤波器
% clear all;close all;
% X=[ones(1,51) zeros(1,60) ones(1,50)]; % Frequency response of an ideal low-pass filter
% x=ifft(X); % IDFT of X with the same number of points
% Y=fft(x,483); % IDFT of X after it is padded with zeros
% stem([1:161]/161-0.5,abs(fftshift(X))); % figure 1
% axis([-0.5,0.5,0,1.5]);
% figure;
% stem(real(x)); % figure 2
% figure;
% stem([1:483]/483-0.5,abs(fftshift(Y))); % figure 3
% axis([-0.5,0.5,0,1.5]);
% figure;
% stem([1:161]/161-0.5,abs(fftshift(Y(1:3:481)))); % figure 4
% axis([-0.5,0.5,0,1.5]);
% % **********************************************************************************************************************
% % 程序7：理想带阻滤波器
% clear all;
% clc
% wp=0.8*pi;
% ws=0.85*pi;
% wdelta=ws-wp;
% N=ceil(6.6*pi/wdelta);
% wn=(0.8+0.85)*pi/2;
% [bz,az]=fir1(N,wn/pi,hamming(N+1));
% w=abs(fft(bz));w2=abs(fft(bz,399));
% figure;
% subplot(211);plot(w);grid on; axis tight;
% subplot(212);plot(w2);grid on; axis tight;
% h(1:201)=1;h(22:181)=0;
% x1=ones(1,17); x2=ones(1,11);
% w1=fft(x1,32); w2=fft(x2,32);
% w3=w1.*w2; x3=ifft(w3); plot(x3);
%
『贰』 数字信号处理课程设计《数 字 化 雷 达 正 交 解 调 的 设 计 与 仿 真 实 现》
你好，，我可以的。
『叁』 基于matlab数字滤波器的设计
摘要
《数字信号处理》课程是一门理论性和实践性都很强， 它具备高等代数、数值分析、概率统计、随机过程等计算学科的知识; 要求我们学生掌握扎实的基础知识和理论基础。 又是跟其他学科密切相关，即与通信理论、计算机、微电子技术不可分，又是人工智能、模式识别、神经网络等新兴学科的理论基础之一。 本次数字滤波器设计方法是基于MATLAB的数字滤波器的设计。此次设计的主要内容为：IIR数字滤波器和FIR数字滤波器的设计
关键词：IIR、FIR、低通、高通、带阻、带通
Abstract
"Digital Signal Processing" is a theoretical and practical nature are strong, and it has advanced algebra and numerical analysis, probability and statistics, random process such as calculation of discipline knowledge; requires students to acquire basic knowledge and a solid theoretical basis. Is closely related with other subjects, namely, and communication theory, computers, microelectronics can not be separated, but also in artificial intelligence, pattern recognition, neural network theory one of the emerging discipline. The digital filter design method is based on MATLAB for digital filter design. The main elements of design: IIR and FIR digital filter design of digital filter
Key Words: IIR, FIR, low pass, high pass, band stop, band pass
目录
一、 前言 3
二、 课程设计的目的 3
三、 数字信号处理课程设计说明及要求 3
四、 滤波器的设计原理 4
4.1 数字滤波器简介 4
4.2 IIR滤波器的设计原理 4
4.3 FIR滤波器的设计原理 5
4.4 FIR滤波器的窗函数设计法 6
五、 设计内容 6
5.1 设计题目： 6
5.2设计程序代码及结果： 7
六、 结束语 15
七、 参考文献 16
一、 前言
数字信号处理（Digital Signal Processing，简称DSP）是一门涉及许多学科而又广泛应用于许多领域的新兴学科。
随着信息时代和数字世界的到来，数字信号处理已成为今一门极其重要的学科和技术领域。数字信号处理在通信语音、图像、自动控制、雷达、军事、航空航天、医疗和家用电器等众多领域得到了广泛的应用。在数字信号处理应用中，数字滤波器十分重要并已获得广泛应用。
二、 课程设计的目的
1)
三、 数字信号处理课程设计说明及要求
所需硬件：PC机
四、 滤波器的设计原理
4.1 数字滤波器简介
数字滤波器是一种用来过滤时间离散信号的数字系统，通过对抽样数据进行数学处理来达到频域滤波的目的。可以设计系统的频率响应，让它满足一定的要求，从而对通过该系统的信号的某些特定的频率成分进行过滤，这就是滤波器的基本原理。如果系统是一个连续系统，则滤波器称为模拟滤波器。如果系统是一个离散系统，则滤波器称为数字滤波器。
信号 通过线性系统后，其输出 就是输入信号 和系统冲激响应 的卷积。除了 外， 的波形将不同于输入波形 。从频域分析来看，信号通过线性系统后，输出信号的频谱将是输入信号的频谱与系统传递函数的乘积。除非 为常数，否则输出信号的频谱将不同于输入信号的频谱，某些频率成分 较大的模，因此， 中这些频率成分将得到加强，而另外一些频率成分 的模很小甚至为零， 中这部分频率分量将被削弱或消失。因此，系统的作用相当于对输入信号的频谱进行加权。
4.2 IIR滤波器的设计原理
IIR数字滤波器的设计一般是利用目前已经很成熟的模拟滤波器的设计方法来进行设计，通常采用模拟滤波器原型有butterworth函数、chebyshev函数、bessel函数、椭圆滤波器函数等。
IIR数字滤波器的设计步骤：
（1） 按照一定规则把给定的滤波器技术指标转换为模拟低通滤波器的技术指标；
（2） 根据模拟滤波器技术指标设计为响应的模拟低通滤波器；
（3） 很据脉冲响应不变法和双线性不变法把模拟滤波器转换为数字滤波器；
（4） 如果要设计的滤波器是高通、带通或带阻滤波器，则首先把它们的技术指标转化为模拟低通滤波器的技术指标，设计为数字低通滤波器，最后通过频率转换的方法来得到所要的滤波器。
4.3 FIR滤波器的设计原理
FIR滤波器通常采用窗函数方法来设计。窗设计的基本思想是，首先选择一个适当的理想选频滤波器（它总是具有一个非因果，无限持续时间脉冲响应），然后街区（加窗）它的脉冲响应得到线性相位和因果FIR滤波器。我们用Hd（e^jw）表示理想的选频滤波器，它在通带上具有单位增益和线性相位，在阻带上具有零响应。一个带宽wc<pi的低通滤波器由下式给定：
为了从hd(n)得到一个FIR滤波器，必须同时在两边截取hd（n）。而要得到一个因果的线性相位滤波器，它的h(n)长度为N，必须有：
这种操作叫做加窗，h(n)可以看做是hd(n)与窗函数w（n）的乘积：
h(n)=hd(n)w(n)
其中
根据w（n）的不同定义，可以得到不同的窗结构。
在频域中，因果FIR滤波器响应H(e^jw)由Hd(e^jw)和窗响应W(e^jw)的周期卷积得到，即
常用的窗函数有矩形窗、巴特利特（BARTLETT）窗、汉宁（HANNING）窗、海明（HAMMING）窗、布莱克曼（BLACKMAN）窗、凯泽（KAISER）窗等。
4.4 FIR滤波器的窗函数设计法
FIR滤波器的设计方法有许多种，如窗函数设计法、频率采样设计法和最优化设计法等。窗函数设计法的基本原理是用一定宽度窗函数截取无限脉冲响应序列获得有限长的脉冲响应序列，主要设计步骤为：
(1) 通过傅里叶逆变换获得理想滤波器的单位脉冲响应hd(n)。
(2) 由性能指标确定窗函数W(n)和窗口长度N。
(3) 求得实际滤波器的单位脉冲响应h(n)， h(n)即为所设计FIR滤波器系数向量b(n)。
五、 设计内容
5.1 设计题目：
1-1.试用MATLAB设计一巴特沃斯低通数字滤波器，要求通带截至频率Wp=30HZ，主带截至频率为Ws=35HZ，通带衰减不大于0.5DB，主带衰减不小于40DB，抽样频Fs=100HZ。
1-2．基于Butterworth模拟滤波器原型，使用双线性状换设计数字滤波器：各参数值为：通带截止频率Omega=0.2*pi,阻带截止频率Omega=0.3*pi,通带波动值Rp=1dB,阻带波动值Rs=15dB,设Fs=20000Hz。
1-3设计一巴特沃斯高通数字滤波器，要求通带截止频率0.6*pi，通带衰减不大于1dB，阻带衰减15DB，抽样T=1。
1-4.设计一巴特沃斯带阻数字滤波器，要求通带上下截至频率为0.8*PI、0.2*PI，通带衰减不大于1DB，阻带上下截至频率0.7*PI、0.4*PI 阻带衰减不小于30DB，
2-1.用窗函数法设计一个线性相位FIR低通滤波器，并满足性能指标:通带边界频率
Wp=0.5*pi,阻带边界频率Ws=0.66*pi,阻带衰减不小于40dB,通带波纹不大于3dB。选择汉宁窗。
2-4．用海明窗设计一个FIR滤波器，其中Wp=0.2*pi，Ws=0.3*pi,通带衰减不大于0.25dB,阻带衰减不小于50dB。
5.2设计程序代码及结果：
1-1一.试用MATLAB设计一巴特沃斯低通数字滤波器，要求通带截至频率Wp=30HZ，阻带截至频率为Ws=35HZ，通带衰减不大于0.5DB，阻带衰减不小于40DB，抽样频Fs=100HZ。
代码为：
fp = 30;
fs = 35;
Fs = 100;
wp = 2*pi*fp/Fs;
ws = 2*pi*fs/Fs;
wp = tan(wp/2);
ws = tan(ws/2); % 通带最大衰减为0.5dB，阻带最小衰减为40dB
[N, wn] = buttord(wp, ws, 0.5, 40, 's'); % 模拟低通滤波器极零点
[z, p, k] = buttap(N); % 由极零点获得转移函数参数
[b, a] = zp2tf(z, p, k); % 由原型滤波器获得实际低通滤波器
[B, A] = lp2lp(b, a, wp);
[bz, az] = bilinear(B, A, .5);
[h, w] = freqz(bz, az, 256, Fs);
figure
plot(w, abs(h))
grid on
图1 巴特沃斯数字低通滤波器
1-2基于Butterworth模拟滤波器原型，使用双线性状换设计数字滤波器：各参数值为：通带截止频率Omega=0.2*pi,阻带截止频率Omega=0.3*pi,通带波动值Rp=1dB,阻带波动值Rs=15dB,设Fs=4000Hz。
代码：
wp=0.2*pi;ws=0.3*pi;
Fs=4000;T=1/Fs;
OmegaP=(2/T)*tan(wp/2);
OmegaS=(2/T)*tan(ws/2);
rp=1;rs=15;as=15;
ripple=10^(-rp/20);attn=10^(-rs/20);
[n,wn]=buttord(OmegaP,OmegaS,rp,rs,'s');
[z,p,k]=Buttap(n);
[b,a]=zp2tf(z,p,k);
[bt,at]=lp2lp(b,a,wn);
[b,a]=bilinear(bt,at,Fs);
[db,mag,pha,grd,w]=freqz_m(b,a);
%
%下面绘出各条曲线
subplot(2,2,1);plot(w/pi,mag);title('Magnitude Frequency幅频特性');
xlabel('w(/pi)');ylabel('|H(jw)|');
axis([0,1,0,1.1]);
set(gca,'XTickMode','manual','XTick',[0 0.2 0.3 1]);
set(gca,'YTickMode','manual','YTick',[0 attn ripple 1]);grid
subplot(2,2,2);plot(w/pi,db);title('Magnitude Frequency幅频特性(db)');
xlabel('w(/pi)');ylabel('dB');
axis([0,1,-30,5]);
set(gca,'XTickMode','manual','XTick',[0 0.2 0.3 1]);
set(gca,'YTickMode','manual','YTick',[-60 -as -rp 0]);grid
subplot(2,2,3);plot(w/pi,pha/pi);title('Phase Frequency相频特性');
xlabel('w(/pi)');ylabel('pha(/pi)');
axis([0,1,-1,1]);
subplot(2,2,4);plot(w/pi,grd);title('Group Delay群延时');
xlabel('w(/pi)');ylabel('Sample');
axis([0,1,0,15]);
set(gca,'XTickMode','manual','XTick',[0 0.2 0.3 1]);grid
运行结果：
图2巴特沃思数字低通滤波器幅频-相频特性
1-3设计一巴特沃斯高通数字滤波器，要求通带截止频率0.6*pi，通带衰减不大于1dB，阻带衰减15DB，抽样T=1。
Wp=0.6*pi;
Ws=0.4*pi;
Ap=1;
As=15;
[N,wn]=buttord(Wp/pi,Ws/pi,Ap,As); %计算巴特沃斯滤波器阶次和截止频率
%频率变换法设计巴特沃斯高通滤波器
[db,mag,pha,grd,w]=freqz_m(b,a); %数字滤波器响应
plot(w,mag);
title('数字滤波器幅频响应|H(ej\Omega)|')
图3巴特沃斯数字高通滤波器
2-1用窗函数法设计一个线性相位FIR低通滤波器，并满足性能指标:通带边界频率
Wp=0.5*pi,阻带边界频率Ws=0.66*pi,阻带衰减不小于40dB,通带波纹不大于3dB。选择汉宁窗。
代码：
wp =0.5*pi;
ws=0.66*pi;
wdelta =ws-wp;
N= ceil(8*pi/wdelta)
if rem(N,2)==0
N=N+1;
end
);
运行结果：
给分就给你个全的!
图6低通FIR滤波器
六、 结束语
本次数字滤波器设计方法是基于MATLAB的数字滤波器的设计，是用学过的数字信号理论为依据，用MATLAB代码来实现。课程设计过程中，通过IIR数字滤波器和FIR数字滤波器的设计实例，说明如何利用MATLAB来完成数字滤波器的设计。窗函数法中相位响应有严格的线性,不存在稳定性问题, 设计简单。双线性变换不会出现由于高频部分超过折叠频率而混淆到低频部分去的现象，但会产生频率混碟现象，使数字滤波器的频响偏移模拟滤波器的频响。由滤波器的频谱图和滤波前后的语音信号的频谱图对比可知本设计选用双线性变换法设计的IIR滤波器比较好。在同样的技术指标的要求下，IIR滤波器所要求的阶数N也比较小，实现起来比较容易。
通过综合运用数字信号处理的理论知识进行滤波器设计，通过理论推导得出相应结论，再利用 MATLAB 作为编程工具进行计算机实现，从而加深了对所学知识的理解，建立概念。对以前在课本上所学的东西有了更深入的理解和掌握。最后，无论做什么课程设计，都需要要有一定的理论知识作为基础，同时通过这次课程设计，我对于以前所学的数字信号处理知识有了更深的理解。
七、 参考文献
1. 程佩青《数字信号处理教程》北京清华大学出版社2007年2月.
2. 赵知劲、刘顺兰《数字信号处理实验》.浙江大学出版社.
3. S.K.Mitra．Digital Signal Processing:A Computer-Based Approach.
NewYork,NewYork:McGraw-Hill,thirded,2006．
4. 肖伟、刘忠等《 MATLAB程序设计与应用》清华大学出版社、北京交通大学出版社.
5. 胡良剑、孙晓君 《 MATLAB数学实验》.高等教育出版社.
『肆』 MATLAB 数字信号处理课程设计 FIR
ideallp is short for ideal lowpass
程序的返回值为Sa函数形式，即理想低通滤波器的单位脉冲响应。
『伍』 数字信号处理的课程设计怎么做
数字信号处理综合设计
一、实验目的
1．学会MATLAB的使用，掌握MATLAB的程序设计方法；
2．掌握在Windows环境下语音信号采集的方法；
3．掌握数字信号处理的基本概念、基本理论和基本方法；
4．掌握MATLAB设计FIR和IIR数字滤波器的方法；
5．学会用MATLAB对信号进行分析和处理。
二、实验原理
参考《数字信号处理》教材。
三、主要实验仪器及材料
微型计算机、Matlab6.5教学版、TC编程环境。
四、实验内容
1．语音信号的采集
要求利用windows下的录音机（开始—程序—附件—娱乐—录音机，文件—属性—立即转换—8000KHz，8位，单声道）或其他软件，录制一段自己的话音，时间控制在1秒左右。然后在MATLAB软件平台下，利用函数wavread对语音信号进行采样，记住采样频率和采样点数。通过wavread函数的使用，要求理解采样频率、采样位数等概念。
wavread函数调用格式：
y=wavread(file)，读取file所规定的wav文件，返回采样值放在向量y中。
[y,fs,nbits]=wavread(file)，采样值放在向量y中，fs表示采样频率（Hz），nbits表示采样位数。
y=wavread(file,N)，读取前N点的采样值放在向量y中。
y=wavread(file,[N1,N2])，读取从N1点到N2点的采样值放在向量y中。
2．语音信号的频谱分析
要求首先画出语音信号的时域波形；然后对语音信号进行频谱分析，在MATLAB中，可以利用函数fft对信号进行快速付立叶变换，得到信号的频谱特性；从而加深对频谱特性的理解。
3．设计数字滤波器和画出频率响应
根据语音信号的特点给出有关滤波器的性能指标：1）低通滤波器性能指标，fp=1000Hz，fc=1200 Hz， As=100dB，Ap=1dB；2）高通滤波器性能指标，fc=2800 Hz，fp=3000 Hz As=100dB，Ap=1dB；3）带通滤波器性能指标，fp1=1200 Hz，fp2=3000 Hz，fc1=1000 Hz，fc2=3200 Hz，As=100dB，Ap=1dB。要求学生首先用窗函数法设计上面要求的三种滤波器，在MATLAB中，可以利用函数fir1设计FIR滤波器，然后在用双线性变换法设计上面要求的三种滤波器；之后再利用函数butter和cheby1设计上面要求的三种IIR滤波器。最后，利用MATLAB中的函数freqz画出各滤波器的频率响应。
4．用滤波器对信号进行滤波
比较FIR和IIR两种滤波器的性能，然后用性能好的各滤波器分别对采集的信号进行滤波，在MATLAB中，FIR滤波器利用函数fftfilt对信号进行滤波，IIR滤波器利用函数filter对信号进行滤波。
5．比较滤波前后语音信号的波形及频谱
要求在一个窗口同时画出滤波前后的波形及频谱。
6．回放语音信号
在MATLAB中，函数sound可以对声音进行回放。其调用格式：
sound(x,fs,bits)；
可以感觉滤波前后的声音有变化。
五、实验思考
1．双线性变换法中Ω和ω之间的关系是非线性的，在实验中你注意到这种非线性关系了吗？从哪几种数字滤波器的幅频特性曲线中可以观察到这种非线性关系？
2．能否利用公式完成脉冲响应不变法的数字滤波器设计？为什么？
六、实验报告要求
1.简述实验原理及目的。
2.按照实验步骤及要求，比较各种情况下的滤波性能。
3.总结实验所得主要结论。
4.简要回答思考题。
『陆』 DSP(数字信号处理）课程设计：explain the difference and relationship between DTFT and DFT
童鞋你电子科大的吧杨炼的课吧……
『柒』 数字信号处理课程设计
这个问题我来回答哈
采集系统说明：
麦克风输入方式MiclnMATLAB函数
MATLAB中提供了强大的数据采集工具箱(DAQ-Data Acquisition Toolbox),可满足控制声卡进行数据采集的要求：
wavrecord(n,fs,ch,dtype) %记录声音
waveplay(y,fs) %发送向量信号
wavread(file) %读取wave文件
sound(y,fs) %向扬声器送出音频信号
滤波函数说明：
采用Kaiser window FIR：
Sampling Frequency: 8192
Type:Lowpass
Fc:956.6
Beta:5
分帧函数说明：
语音处理工具箱：VOICEBOX Speech Processing Toolboxv5中提供了该函数：
function f=enframe(x,win,inc)
端点检测函数说明：
zcr = sum(signs.*diffs, 2); %计算过零率
amp = sum(abs(enframe(filter([1 -0.9375], 1, x), FrameLen, FrameInc)), 2);
%计算短时能量
【参考书目】
1．《现代语音处理技术及应用》
2．《现代语音技术基础与应用》
3．《语音信号处理》
4．《语音信号处理[专著]》
5．《Visual C++开发工具程序员参考手册》
6. 《信号处理滤波器设计--基于MATLAB和Mathematic》
7. 《数字信号处理及其MATLAB实现》
8. 《MATLAB数字信号详解》
原程序:
【附源程序】
1.界面：
clear
global hpop hlist
clf reset
H=axes('unit','normalized','position',[0,0,1,1],'visible','off');
set(gcf,'currentaxes',H);
str='\fontname{隶书}';
h_fig=get(H,'parent');
set(h_fig,'unit','normalized','position',[0.1,0.2,0.7,0.6]);
hlist=uicontrol(h_fig,'style','list','unit','normalized',...
'position',[0.7,0.6,0.2,0.2],...
'string','录音|滤波|分帧|端点检测|录音回放','MAX',2);
hpush=uicontrol(h_fig,'style','push','unit','normalized',...
'position',[0.76,0.32,0.1,0.06],'string',{'运行'},'callback',...
'yuyin');
分帧：
function f=enframe(x,win,inc)
nx=length(x);
nwin=length(win);
if (nwin == 1)
len = win;
else
len = nwin;
end
if (nargin < 3)
inc = len;
end
nf = fix((nx-len+inc)/inc);
f=zeros(nf,len);
indf= inc*(0:(nf-1)).';
inds = (1:len);
f(:) = x(indf(:,ones(1,len))+inds(ones(nf,1),:));
if (nwin > 1)
w = win(:)';
f = f .* w(ones(nf,1),:);
end
global hlist
B=get(hlist,'value');
switch B
case 1
fs = 11025;
x = wavrecord(5*fs);
subplot('position',[0.001,0.03,1,0.8]),plot(x);...
title('原图');
axis square;axis off
case 2
I=imread('bonemarr.tif');
J=imadjust(I,[0 1],[1 0],1.3);
subplot('position',[0.05,0.6,0.3,0.3]),subplot('position',[0.05,0.6,0.3,0.3]),imshow(I);...
title('原图');
axis square;axis off
subplot('position',[0.38,0.6,0.3,0.3]),imshow(J),title('调整后');
case 3
f=enframe(x,10);
subplot('position',[0.05,0.6,0.3,0.3]),subplot('position',[0.05,0.6,0.3,0.3]),plot(x);...
title('原图');
axis square;axis off
subplot('position',[0.38,0.6,0.3,0.3]),plot(f),title('分帧后');
case 4
[x1,x2] = vad(x)
case 5
wavplay(x);
end
2.检测程序：
www.starlunwen.com
www.starlunwen.com
『捌』 数字信号处理课程设计有大神助攻吗
数字信号处理综合设计
一、实验目的
1．学会MATLAB的使用，掌握MATLAB的程序设计方法；
2．掌握在Windows环境下语音信号采集的方法；
3．掌握数字信号处理的基本概念、基本理论和基本方法；
4．掌握MATLAB设计FIR和IIR数字滤波器的方法；
5．学会用MATLAB对信号进行分析和处理。
二、实验原理
参考《数字信号处理》教材。
三、主要实验仪器及材料
微型计算机、Matlab6.5教学版、TC编程环境。
四、实验内容
1．语音信号的采集
要求利用windows下的录音机（开始—程序—附件—娱乐—录音机，文件—属性—立即转换—8000KHz，8位，单声道）或其他软件，录制一段自己的话音，时间控制在1秒左右。然后在MATLAB软件平台下，利用函数wavread对语音信号进行采样，记住采样频率和采样点数。通过wavread函数的使用，要求理解采样频率、采样位数等概念。