MATLAB課程設(shè)計(jì)

1、-作者xxxx-日期xxxxMATLAB課程設(shè)計(jì)【精品文檔】河南理工大學(xué)物理與電子信息學(xué)院MATLAB基礎(chǔ)與應(yīng)用課程論文2016 2017學(xué)年第 二 學(xué)期學(xué)生姓名 胥守振 學(xué) 號(hào) 專業(yè)班級(jí) 電科1501 2017年 6月 28日教師評(píng)語：評(píng)定成績：【精品文檔】 目 錄摘 要1. 設(shè)計(jì)原理1 1.1 設(shè)計(jì)的目的及要求2 1.2 課題的研究意義 22. 設(shè)計(jì)原理3 2.1 采樣頻率32.2 采樣位數(shù)32.3 采樣定理32.4 時(shí)域信號(hào)的FFT分析3 2.5 數(shù)字濾波器設(shè)計(jì)原理和方法4 2.6 各種不同類型濾波器的性能比較43. 設(shè)計(jì)內(nèi)容 43.1語音信號(hào)的錄入與提取 53.2 加噪處理（高頻噪音）

2、63.3 設(shè)計(jì)窗函數(shù)帶阻濾波器83.4 濾波處理93.5 加躁處理（低頻噪音）113.6 設(shè)計(jì)橢圓函數(shù)高通濾波器濾波處理13參考文獻(xiàn)15摘 要語音信號(hào)處理是研究用數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)和語音學(xué)知識(shí)對(duì)語音信號(hào)進(jìn)行處理的新興的學(xué)科，是目前發(fā)展最為迅速的信息科學(xué)研究領(lǐng)域的核心技術(shù)之一。通過語音傳遞信息是人類最重要、最有效、最常用和最方便的交換信息形式。Matlab語言是一種數(shù)據(jù)分析和處理功能十分強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)應(yīng)用軟件，它可以將聲音文件變換為離散的數(shù)據(jù)文件，然后利用其強(qiáng)大的矩陣運(yùn)算能力處理數(shù)據(jù)，如數(shù)字濾波、傅里葉變換、時(shí)域和頻域分析、聲音回放以及各種圖的呈現(xiàn)等，它的信號(hào)處理與分析工具箱為語音信號(hào)分析提供了十分

3、豐富的功能函數(shù)，利用這些功能函數(shù)可以快捷而又方便地完成語音信號(hào)的處理和分析以及信號(hào)的可視化，使人機(jī)交互更加便捷。信號(hào)處理是Matlab重要應(yīng)用的領(lǐng)域之一。本實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)用電腦自帶的錄音機(jī)采集了一段語音，對(duì)其進(jìn)行了時(shí)域分析，頻譜分析,分析語音信號(hào)的特性。并應(yīng)用matlab平臺(tái)對(duì)語音信號(hào)加入了不同的噪聲，進(jìn)一步用窗函數(shù)法，橢圓函數(shù)法分別設(shè)計(jì)了一個(gè)帶阻濾波器和一個(gè)高通濾波器，然后對(duì)加噪的語音信號(hào)進(jìn)行濾波處理。最后對(duì)比濾波前后的語音信號(hào)的時(shí)域和頻域特性，回放加噪語音信號(hào)和去噪語音信號(hào)。對(duì)比研究處理前和處理后的聲音的不同?！娟P(guān)鍵詞】 語音信號(hào)；頻域特性; 時(shí)域特性; 濾波器1.1 設(shè)計(jì)目的及要求 本次課程設(shè)

4、計(jì)要求利用MATLAB對(duì)語音信號(hào)進(jìn)行處理和分析，要求學(xué)生采集語音信號(hào)后，在MATLAB軟件平臺(tái)進(jìn)行頻譜分析，并對(duì)速配采集的語音信號(hào)加入干擾噪聲，對(duì)加入噪聲的信號(hào)進(jìn)行頻譜分析，設(shè)計(jì)合適的濾波器濾除噪音，恢復(fù)信號(hào)。1.2 課題的研究意義 語言是我們?nèi)祟愃赜械墓δ?，它是傳承和記載人類幾千年文明史，沒有語言就沒有我們今天人類的文明。語音是語言最基本的表現(xiàn)形式，是相互傳遞信息最重要的手段，是人類最重要、最有效、最常用和最方便的交換信息的形式。 語音信號(hào)處理屬于信息科學(xué)的一個(gè)重要分支，大規(guī)模集成技術(shù)的高度發(fā)展和計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速前進(jìn)，推動(dòng)了這一技術(shù)的發(fā)展；它是研究用數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)對(duì)語音信號(hào)進(jìn)行處理的一門

5、新興學(xué)科，同時(shí)又是綜合性的多學(xué)科領(lǐng)域和涉及面很廣的交叉學(xué)科，因此我們進(jìn)行語言信號(hào)處理具有時(shí)代的意義。 2.1 采樣頻率 采樣頻率，也稱為采樣速度或者采樣率，定義了每秒從連續(xù)信號(hào)中提取并組成離散信號(hào)的采樣個(gè)數(shù)，它用赫茲（Hz）來表示。采樣頻率的倒數(shù)是采樣周期或者叫作采樣時(shí)間，它是采樣之間的時(shí)間間隔。通俗的講采樣頻率是指計(jì)算機(jī)每秒鐘采集多少個(gè)聲音樣本，是描述聲音文件的音質(zhì)、音調(diào)，衡量聲卡、聲音文件的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)。采樣頻率越高，即采樣的間隔時(shí)間越短，則在單位時(shí)間內(nèi)計(jì)算機(jī)得到的聲音樣本數(shù)據(jù)就越多，對(duì)聲音波形的表示也越精確。采樣頻率與聲音頻率之間有一定的關(guān)系，根據(jù)奎斯特理論，只有采樣頻率高于聲音信號(hào)最高頻率

6、的兩倍時(shí)，才能把數(shù)字信號(hào)表示的聲音還原成為原來的聲音。這就是說采樣頻率是衡量聲卡采集、記錄和還原聲音文件的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)。2.2 采樣位數(shù)采樣位數(shù)即采樣值或取樣值，用來衡量聲音波動(dòng)變化的參數(shù)，是指聲卡在采集和播放聲音文件時(shí)所使用數(shù)字聲音信號(hào)的二進(jìn)制位數(shù)。采樣頻率是指錄音設(shè)備在一秒鐘內(nèi)對(duì)聲音信號(hào)的采樣次數(shù)，采樣頻率越高聲音的還原就越真實(shí)越自然。采樣位數(shù)和采樣率對(duì)于音頻接口來說是最為重要的兩個(gè)指標(biāo)，也是選擇音頻接口的兩個(gè)重要標(biāo)準(zhǔn)。無論采樣頻率如何，理論上來說采樣的位數(shù)決定了音頻數(shù)據(jù)最大的力度范圍。2.3 采樣定理在進(jìn)行模擬/數(shù)字信號(hào)的轉(zhuǎn)換過程中，當(dāng)采樣頻率最大值大于信號(hào)中最高頻率fmax的2.56倍時(shí)，

7、即：fs.max=2.56fmax,則采樣之后的數(shù)字信號(hào)完整地保留了原始信號(hào)中的信息. 2.4 時(shí)域信號(hào)的FFT分析FFT即為快速傅氏變換，是離散傅氏變換的快速算法，它是根據(jù)離散傅氏變換的奇、偶、虛、實(shí)等特性，對(duì)離散傅立葉變換的算法進(jìn)行改進(jìn)獲得的。在MATLAB的信號(hào)處理工具箱中函數(shù)FFT和IFFT用于快速傅立葉變換和逆變換。函數(shù)FFT用于序列快速傅立葉變換，其調(diào)用格式為y=fft(x)，其中，x是序列，y是序列的FFT，x可以為一向量或矩陣，若x為一向量，y是x的FFT且和x相同長度；若x為一矩陣，則y是對(duì)矩陣的每一列向量進(jìn)行FFT。如果x長度是2的冪次方，函數(shù)fft執(zhí)行高速基2FFT算法，

8、否則fft執(zhí)行一種混合基的離散傅立葉變換算法，計(jì)算速度較慢。函數(shù)FFT的另一種調(diào)用格式為y=fft(x,N)，式中，x，y意義同前，N為正整數(shù)。函數(shù)執(zhí)行N點(diǎn)的FFT，若x為向量且長度小于N，則函數(shù)將x補(bǔ)零至長度N；若向量x的長度大于N，則函數(shù)截短x使之長度為N；若x 為矩陣，按相同方法對(duì)x進(jìn)行處理。2.5 數(shù)字濾波器的設(shè)計(jì)原理和方法數(shù)字濾波是數(shù)字信號(hào)分析中最重要的組成部分之一，與模擬濾波相比，它具有精度和穩(wěn)定性高、系統(tǒng)函數(shù)容易改變、靈活性強(qiáng)、便于大規(guī)模集成和可實(shí)現(xiàn)多維濾波等優(yōu)點(diǎn)。在信號(hào)的過濾、檢測和參數(shù)的估計(jì)等方面，經(jīng)典數(shù)字濾波器是使用最廣泛的一種線性系統(tǒng)。數(shù)字濾波器的作用是利用離散時(shí)間系統(tǒng)的

9、特性對(duì)輸入信號(hào)波形(或頻譜)進(jìn)行加工處理，或者說利用數(shù)字方法按預(yù)定的要求對(duì)信號(hào)進(jìn)行變換。2.6 各種濾波器的性能比較IIR濾波器與FIR濾波器的性能比較FIR:Finite Impulse response，有限沖擊響應(yīng)IIR:Infinite Impulse response，無限沖擊響應(yīng)從性能上來說，IIR濾波器傳輸函數(shù)的極點(diǎn)可位于單位圓內(nèi)的任何地方，因此可用較低的階數(shù)獲得高的選擇性，所用的存貯單元少，所以經(jīng)濟(jì)而效率高。但是這個(gè)高效率是以相位的非線性為代價(jià)的。選擇性越好，則相位非線性越嚴(yán)重。相反，F(xiàn)IR濾波器卻可以得到嚴(yán)格的線性相位，然而由于FIR濾波器傳輸函數(shù)的極點(diǎn)固定在原點(diǎn)，所以只能用

10、較高的階數(shù)達(dá)到高的選擇性；對(duì)于同樣的濾波器設(shè)計(jì)指標(biāo)，F(xiàn)IR濾波器所要求的階數(shù)可以比IIR濾波器高510倍，結(jié)果，成本較高，信號(hào)延時(shí)也較大；如果按相同的選擇性和相同的線性要求來說，則IIR濾波器就必須加全通網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行相位較正，同樣要大增加濾波器的節(jié)數(shù)和復(fù)雜性。整體來看，IIR濾波器達(dá)到同樣效果階數(shù)少，延遲小，但是有穩(wěn)定性問題，非線性相位；FIR濾波器沒有穩(wěn)定性問題，線性相位，但階數(shù)多，延遲大 用電腦所帶的錄音工具錄制一段錄音，時(shí)間約為1s，并將聲音保存成擴(kuò)展名為(.wav)格式，并且應(yīng)注意，錄取的聲音應(yīng)為單聲道的，否則圖形會(huì)出不來。對(duì)采集的信號(hào)進(jìn)行FFT分析，并且畫出源信號(hào)的時(shí)域波形圖形和頻域圖形

11、。fs=16000;x0=wavread(E:xinhao1);t=(0:length(x0)-1)/16000;f=fs*(0:10239)/20480; y1=fft(x0,20480);%畫語音信號(hào)時(shí)域圖figure(1)subplot(1,1,1); plot(t,x0)grid on; axis tight; title(原始語音信號(hào)時(shí)域); xlabel(time(s); ylabel(幅度); %畫語音信號(hào)頻域圖 figure(2) subplot(1,1,1); plot(f,abs(y1(1:10240); grid on; axis(0,8000,0,20); title(

12、原始語音信號(hào)頻譜); xlabel(Hz); ylabel(幅度);程序運(yùn)行結(jié)果如下：3.2 加噪處理，對(duì)信號(hào)加高頻噪音在MATLAB軟件平臺(tái)下，給原始的語音信號(hào)疊加上噪聲，繪出加噪聲后的語音信號(hào)時(shí)域和頻譜圖，在視覺上與原始語音信號(hào)圖形對(duì)比，也可通過Windows播放軟件從聽覺上進(jìn)行對(duì)比，分析并體會(huì)含噪語音信號(hào)頻譜和時(shí)域波形的改變。程序代碼如下： %加噪后語音信號(hào)變化 d=0.15*cos(2*pi*4000*t); %加噪 x1=x0+d; y2=fft(x1,20480);%加噪后語音信號(hào)的時(shí)域圖 figure(3) subplot(1,1,1); plot(t,x0) grid on;

13、axis tight; title(加噪后的信號(hào)時(shí)域); xlabel(time(s); ylabel(幅度); %加噪后語音信號(hào)的頻域圖 figure(4) subplot(1,1,1); plot(f,abs(y2(1:10240); grid on; axis(0,8000,0,20); title(加噪語音信號(hào)頻譜); xlabel(Hz); ylabel(幅度);程序運(yùn)行結(jié)果如下：加噪聲后，聽起來明顯感覺嘈雜。通過圖形比較也可以看出，時(shí)域波形圖的變化不大，但頻譜圖的變化明顯，顯示出加了干擾。3.3 設(shè)計(jì)窗函數(shù)帶阻濾波器要對(duì)加入噪聲的語音信號(hào)進(jìn)行濾波，需設(shè)計(jì)合適的濾波器。由圖形可看出，

14、用窗函數(shù)法設(shè)計(jì)帶阻濾波器可對(duì)對(duì)加噪語音信號(hào)進(jìn)行濾波。設(shè)計(jì)帶阻濾波器，并繪制濾波器的圖形。程序設(shè)計(jì)如下： %設(shè)計(jì)帶阻濾波器wlp=2850*pi*2/fs;wls=3400*pi*2/fs;wup=4900*pi*2/fs;wus=4600*pi*2/fs;B=(wus-wls);M=ceil(12*pi/B)-1;wp=(wls+wlp)/2/pi,(wus+wup)/2/pi;bz,az=fir1(M,wp,stop,blackman(M+2);hn=fir1(M,wp,stop,blackman(M+2);%帶阻濾波器窗函數(shù)圖像figure(5)subplot(1,1,1);freqz(h

15、n);grid on;axis tight;title(窗函數(shù)圖像);xlabel(Hz);ylabel(幅度); 程序運(yùn)行結(jié)果如下：3.4 對(duì)信號(hào)進(jìn)行濾波處理對(duì)加入噪聲的語音信號(hào)進(jìn)行濾波。用加窗函數(shù)的方法設(shè)計(jì)了巴帶阻濾波器對(duì)加噪語音信號(hào)進(jìn)行濾波，并繪制了加噪語音信號(hào)濾波后的時(shí)域圖和頻譜圖。程序設(shè)計(jì)如下：%畫濾波后的圖figure(6) freqz(bz,az); grid on; axis tight;y3=filter(bz,az,x1);X=fft(y3,20480);%濾波后時(shí)域圖subplot(2,1,1);plot(y3); grid on;ylim(-0.03 ,0.03);ti

16、tle(濾波后信號(hào)時(shí)域波形); xlabel(time(s); ylabel(幅度); %濾波后頻譜subplot(2,1,2);plot(abs(X(1:10240); title(濾波后信號(hào)頻譜);grid on;ylim(0,20);xlabel(Hz);ylabel(幅度);程序運(yùn)行結(jié)果如下;經(jīng)過濾波后得出的語音信號(hào)相比較，低通濾波后，聲音稍微有些發(fā)悶，但是很接近原來的聲音。程序如下：%加低頻噪音 d1=0.5*cos(2*pi*200*t); %加噪 x4=x0+d1; y4=fft(x4,20480);%加噪后語音信號(hào)的時(shí)域圖 figure(7) subplot(1,1,1); p

17、lot(t,x4) grid on; axis tight; title(加噪后的信號(hào)時(shí)域); xlabel(time(s); ylabel(幅度); %加噪后語音信號(hào)的頻域圖 figure(8) subplot(1,1,1); plot(f,abs(y4(1:10240); grid on; axis(0,8000,0,20); title(加噪語音信號(hào)頻譜); xlabel(Hz); ylabel(幅度);運(yùn)行結(jié)果： 用橢圓濾波器對(duì)信號(hào)的高頻噪音進(jìn)行濾波，程序如下： %加高通濾波 wp1=100*pi*2/fs; ws1=60*pi*2/fs; Rp1=1; As1=100; N1,wso

18、=ellipord(wp1,ws1,Rp1,As1); B1,A1=ellip(N1,Rp1,As1,wso,high); figure(9) freqz(B1,A1); grid on; ylim(0,1);y4=filter(B1,A1,x4);X1=fft(y4,20480);%濾波后時(shí)域圖subplot(2,1,1);plot(y4); grid on;%axis tight;ylim(-0.03,0.03);title(濾波后信號(hào)時(shí)域波形); xlabel(time(s); ylabel(幅度); %濾波后頻譜subplot(2,1,2);plot(abs(X1(1:10240); title(濾波后信號(hào)頻譜);grid on;%ylim(0,20); a