語音信號濾波去噪基于布萊克曼窗的FIR的濾波器

1、 語音信號濾波去噪-使用布萊克曼窗設計的FIR濾波器 第22頁 共22頁 語音信號濾波去噪基于布萊克曼的FIR濾波器 學生姓名： 指導老師： 摘 要 本課程設計主要內容是設計利用窗口設計法選擇布萊克曼窗設計一個FIR濾波器，希望對一段含噪語音信號進行濾波去噪處理并根據(jù)濾波前后的波形和頻譜分析濾波性能。本課程設計仿真平臺為MATLAB7.0，開發(fā)工具是M語言編程。用麥克風采集一段語音信號，繪制波形并觀察其頻譜特點，加入一個帶外單頻噪聲，用布拉克曼窗設計一個滿足指標的FIR濾波器，對該含噪語音信號進行濾波去噪處理，比較濾波前后的波形和頻譜并進行分析，根據(jù)結果和學過的理論得出合理的結論。最終在通過程

2、序的調試得出最后的分析圖，且基本符合設計要求。 關鍵詞 語音信號去噪；FIR濾波器；布萊克曼窗；MATLAB 1 引 言本課程設計主要解決在含噪情況下對語音信號的濾波去噪處理，處理時采用的是利用窗口設計法選擇布萊克曼窗設計的FIR濾波器1。在我們日常生活中，不可避免的要通過電話的形式與他人溝通、交流，在語音通信的過程中將不可避免的會受到來自周圍環(huán)境的干擾，例如在信息傳輸中，傳輸媒介引入的噪聲，通信設備內部的熱噪聲，或者是其他人在進行語音信號傳輸交流的信號與其混疊等。在這些干擾噪聲的存在下，接收者接收到的語音已經(jīng)不是原始的純凈語音信號，而是受噪聲干擾的帶噪聲語音信號。而本課程設計就是利用MATL

3、AB集成環(huán)境用布萊克曼窗的方法設計一個FIR濾波器，對語音信號進行濾波去噪處理，并將慮噪前后的頻譜圖進行對比。1.1 課程設計目的數(shù)字信號處理是一門理論性和實踐性都很強的學科，通過課程設計可以加深理解掌握數(shù)字信號處理的基本理論，培養(yǎng)我們的分析問題以及解決問題的能力，同時也為將來我們走向工作崗位奠定堅實的基礎。在這次課程設計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作為編程工具進行計算機實現(xiàn)，從而復習鞏固了課堂所學的理論知識，提高了對所學知識的綜合應用能力，并從實踐上初步實現(xiàn)了對數(shù)字信號的處理。本課程設計能使學生對通信工程領域各種技術的DSP

4、實現(xiàn)的設計有較熟練的掌握。且通過自身的實踐，對DSP的設計程序、內容和方法有更深入的掌握，提高實際運用的能力。并可綜合運用這些知識解決一定的實際問題，使學生在所學知識的綜合運用能力上以及分析問題、解決問題能力上得到一定的提高。1.2 課程設計的步驟 首先錄制一段自己的語音信號，并對錄制的信號進行采樣，修改其參數(shù)設置方便實驗，再畫出采樣后語音信號的時域波形和頻譜圖。再通過程序編寫在程序調試中加入噪聲，再畫出加入噪聲后的時域波形和頻譜圖。接著自行給定濾波器的性能指標，采用窗函數(shù)法設計FIR濾波器，并畫出濾波器的頻率響應。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

5、波前后的信號進行對比，分析信號的變化并回放語音信號；通過利用各種不同的開發(fā)工具實現(xiàn)語音信號的濾波去噪，掌握數(shù)字信號的分析方法和處理方法。1.3設計平臺MATLAB是一個為科學和工程計算機專門設計的交互式大型軟件，是一個可以完成各種精確計算和數(shù)據(jù)處理的、可視化的、強大的計算工具。它集圖和精確計算與一身，在應用數(shù)學、物理、化工、機電工程、醫(yī)藥、金融和其他需要進行復雜數(shù)值計算的領域得到了廣泛應用。它不僅是一個在各類工程設計中便于使用的計算工具，在世界各地的高等院校中十分流行，在各類工業(yè)應用中更有不俗的表現(xiàn)。MATLAB可以幾乎所有的PC機和大型計算機上運行，適用于Window、UNIX等多種系統(tǒng)平臺

6、。本課程設計我們就可以直接誒使用MATLAB提供的模塊，實現(xiàn)模擬通信系統(tǒng)的仿真。MATLAB軟件有很強的開放性和適應性。在保持內核不變的情況下，MATLAB可以針對不同的應用學科推出相應的工具箱，目前已經(jīng)推出了圖像處理工具箱、信號處理工具箱、小波工具箱、神經(jīng)網(wǎng)絡工具箱以及通信工具箱等多個學科的專用工具箱，極大的方便了不同學科的研究工作。國內已有越來越多的科研和技術人員認識到MABLAB的強大作用，并在不同領域內使用MATLAB來快速實現(xiàn)科研構想和提高工作效率2。2 設計原理在電腦錄音機處錄一段語音信號，保存格式為以.wav為后綴名的文件，采用matlab編程，繪制波形并觀察其頻譜，給定相應技術

7、指標，用布拉克曼窗函數(shù)法設計的一個滿足指標的FIR濾波器，對該語音信號進行濾波去噪處理，比較濾波前后的波形和頻譜并進行分析。2.1 FIR濾波器FIR(Finite Impulse Response)濾波器：有限長單位沖激響應濾波器，是數(shù)字信號處理系統(tǒng)中最基本的元件，它可以在保證任意幅頻特性的同時具有嚴格的線性相頻特性，同時其單位抽樣響應是有限長的，因而濾波器是穩(wěn)定的系統(tǒng)。因此，F(xiàn)IR濾波器在通信、圖像處理、模式識別等領域都有著廣泛的應用。有限長單位沖激響應（FIR）濾波器有以下幾個特點：(1)、系統(tǒng)的單位沖激響應在有限個n值處不為零；(2)、系統(tǒng)函數(shù)在處收斂，極點全部在處（因果系統(tǒng)）；(3)

8、、結構上主要是非遞歸結構，沒有輸出到輸入的反饋，但有些結構中（例如頻率抽樣結構）也包含有反饋的遞歸部分。設FIR濾波器的單位沖激響應為一個N點序列，則濾波器的系統(tǒng)函數(shù)為： (2-1) 就是說，它有階極點在處，有個零點位于有限z平面的任何位置因此H(z)是永遠穩(wěn)定的。穩(wěn)定和香味特性是FIR濾波器突出的優(yōu)點。FIR濾波器有以下幾種基本結構：橫截型（卷積型、直接型）、級聯(lián)型、頻率抽樣型、快速卷積結構。 FIR濾波器的系統(tǒng)函數(shù)用下式表示:。就是FIR濾波器的單位脈沖響應。FIR濾波器最重要的優(yōu)點就是由于不存在系統(tǒng)極點，F(xiàn)IR濾波器是絕對穩(wěn)定的系統(tǒng)。 相較于IIR濾波器，F(xiàn)IR濾波器有以下的優(yōu)

9、點：（1）可以很容易地設計線性相位的濾波器。線性相位濾波器延時輸入信號，卻并不扭曲其相位。（2）實現(xiàn)簡單。在大多數(shù)DSP處理器，只需要對一個指令積習循環(huán)就可以完成FIR計算。（3）適合于多采樣率轉換,它包括抽取（降低采樣率），插值（增加采樣率）操作。無論是抽取或者插值，運用FIR濾波器可以省去一些計算，提高計算效率。相反，如果使用IIR濾波器，每個輸出都要逐一計算，不能省略,即使輸出要丟棄。（4）具有理想的數(shù)字特性。在實際中，所有的DSP濾波器必須用有限精度（有限bit數(shù)目）實現(xiàn)，而在IIR濾波器中使用有限精度會產(chǎn)生很大的問題，由于采用的是反饋電路，因此IIR通常用非常少的bit實現(xiàn)，設計者就

10、能解決更少的與非理想算術有關的問題。（5）可以用小數(shù)實現(xiàn)。不像IIR濾波器，F(xiàn)IR濾波器通?？赡苡眯∮?的系數(shù)來實現(xiàn)。（如果需要，F(xiàn)IR濾波器的總的增益可以在輸出調整）。當使用定點DSP的時候，這也是一個考慮因素，它能使得實現(xiàn)更加地簡單。FIR濾波器的缺點在于它的性能不如同樣階數(shù)的IIR濾波器，不過由于數(shù)字計算硬件的飛速發(fā)展，這一點已經(jīng)不成為問題。再加上引入計算機輔助設計，F(xiàn)IR濾波器的設計也得到極大的簡化?；谏鲜鲈颍現(xiàn)IR濾波器比IIR濾波器的應用更廣3。2.2窗口設計法 數(shù)字信號處理的主要數(shù)學工具是博里葉變換而傅里葉變換是研究整個時間域和頻率域的關系。不過，當運用計算機實現(xiàn)工程測試信號

11、處理時，不可能對無限長的信號進行測量和運算，而是取其有限的時間片段進行分析。做法是從信號中截取一個時間片段，然后用觀察的信號時間片段進行周期延拓處理，得到虛擬的無限長的信號，然后就可以對信號進行傅里葉變換、相關分析等數(shù)學處理。無線長的信號被截斷以后，其頻譜發(fā)生了畸變，原來集中在處的能量被分散到兩個較寬的頻帶中去了（這種現(xiàn)象稱之為頻譜能量泄漏）。 為了減少頻譜能量泄漏，可采用不同的截取函數(shù)對信號進行截斷，截斷函數(shù)稱為窗函數(shù)，簡稱為窗。 窗函數(shù)設計法的基本想法是要選取某一種合適的理想頻率選擇性過濾波器（這種濾波器總是有一個非因果，無限長的脈沖響應），然后將它的脈沖響應截斷（或加窗）以得到一個線性相

12、位和因果的FIR濾波器。因此，這種方法的重點在于選擇某種恰當?shù)拇昂瘮?shù)和一種合適的理想濾波器。窗口設計法的主要工作是計算和，但當較為復雜時，就不容易由反傅里葉變換求得。這時一般可用離散傅里葉變換代替連續(xù)傅里葉變換，求得近似值。 窗口法的設計步驟如下： （1）、通過傅里葉變換忽的理想濾波器的單位脈沖響應。 （2）、根據(jù)指標選擇窗口形狀、大小和位置。確定窗口類型的主要依據(jù)是過渡帶寬和阻帶最小衰耗的指標。 （3）、給定理想頻響由和，加窗得。 （4）、檢驗濾波器的性能。由求是否在誤差容限之內。如果不滿足，則返回第（2）步。 以上步驟中、的計算可采用傅氏變換的現(xiàn)成公式和程序，窗函數(shù)也是現(xiàn)成的。但整個設計過

13、程不能一次完成，因為窗口類型和大小的選擇沒有解析公式可一次算出。整個設計可用計算機編程來做。窗口函數(shù)對理想特性的影響：改變了理想頻響的邊沿特性，形成過渡帶，寬為 ，等于的主瓣寬度；過渡帶兩旁產(chǎn)生肩峰和余振（帶內、帶外起伏），取決于 的旁瓣，旁瓣多，余振多；旁瓣相對值大，肩峰強，與 N無關；N增加,過渡帶寬減小,肩峰值不變。因主瓣附近 (2-2)其中，所以N的改變不能改變主瓣與旁瓣的比例關系，只能改變的絕對值大小和起伏的密度，當N增加時，幅值變大，頻率軸變密，而最大肩峰永遠為8.95%，這種現(xiàn)象稱為吉布斯（Gibbs）效應。肩峰值的大小決定了濾波器通帶內的平穩(wěn)程度和阻帶內的衰減，所以對濾波器的性

14、能有很大的影響。改變窗函數(shù)的形狀，可改善濾波器的特性，窗函數(shù)有許多種，但要滿足以下兩點要求：窗譜主瓣寬度要窄，以獲得較陡的過渡帶；相對于主瓣幅度，旁瓣要盡可能小，使能量盡量集中在主瓣中，這樣就可以減小肩峰和余振，以提高阻帶衰減和通帶平穩(wěn)性。但實際上對同樣長度的窗這兩點不能兼得，一般總是通過增加主瓣寬度來換取對旁瓣的抑制4。2.3 布萊克曼窗布萊克曼窗的時域形式可表示為： (2-3) 它的頻域特性為：WRRR RR (2-4)其中為矩形窗函數(shù)的幅度頻率特性。這樣其幅度函數(shù)由五部分組成。它們都是移位不同，且幅度也不同的函數(shù)，使旁瓣再進一步抵消。旁瓣峰值幅度進一步增加，其幅度譜主瓣寬度是矩形窗的3倍

15、。布萊克曼窗的四種波形如圖2-1所示。參數(shù)為：; ; 。圖2-1布萊克曼窗的四種波形3設計步驟3.1 設計流程圖本次課程設計是加噪語音信號的濾波去噪處理。在電腦中錄制格式為.wav格式的一段語音信號，繪制波形并觀察其頻譜特點，加入一個單頻噪聲，用布萊克曼窗設計一個滿足指標的FIR濾波器，對該語音信號進行濾波去噪處理，比較濾波前后波形和頻譜并進行分析。程序的流程圖如下3.1圖所示：開始用電腦錄制一段語音信號，并設置參數(shù)用Matlab編程觀察語音頻譜圖添加單頻噪聲觀測對比添加噪聲前后語音信號頻譜設計布萊克曼窗的FIR濾波器對信號進行濾波觀察去噪聲后的時域圖和頻譜圖回放濾噪后的語音的結束 圖3.1程

16、序的流程圖3.2 錄制語音信號此次錄制語音信號，需用到電腦附件中的錄音機功能，在機房的電腦系統(tǒng)為Windows XP系統(tǒng)，在筆記本的win7系統(tǒng)中，錄制的語音信號格式為.wma格式文件，需用格式轉換器進行轉換。在機房電腦中，點擊電腦桌面上的“開始”菜單，再選擇“程序”中的“附件”，在“附件”的菜單欄中選擇“娛樂”，最后點擊“錄音機”，就可以得到如圖3.2的圖。然后點擊開始錄制一段“數(shù)字通信原理課程設計”的語音信號，時間大約在23秒之間。錄制好語音信號之后點擊另存為，在另存為的對話框中右下角有“更改”選項，進行更改音頻文件的參數(shù)，其參數(shù)設置的值如圖3.3所示。最后將這段語音信號保存在MATLAB

17、下的Work文檔中以便以后調用。并命名為“kesheyinpin”。 圖3.2 XP系統(tǒng)下的錄音機 圖3.3 語音信號參數(shù)設置錄制好語音信號后，打開MATLAB軟件平臺，點擊新建M文件，通過查詢相關資料，得知可以利用函數(shù)waveread對語音信號進行采樣，在M文件中進行程序的編寫，運行后記住采樣頻率的和采樣點數(shù)。再調用函數(shù)sound此時可以聽見錄制的語音。采樣完后再語音信號中加入一個單頻噪聲，單頻的噪聲的頻率可以自己設置。按照加入噪聲后的采樣頻率調用sound函數(shù)，這時可以明顯的聽見播放的語音信號中有尖銳的單頻嘯叫聲。下面是調用該語言信號以及加入噪聲的程序：%添加噪聲程序x,fs,bits=w

18、avread('kesheyinpin.wav'); % 輸入?yún)?shù)為文件的全路徑和文件名，輸出的第一個參數(shù)是每個樣本的值，fs是生成該波形文件時的采樣率，bits是波形文件每樣本的編碼位數(shù)sound(x,fs,bits); % 按指定的采樣率和每樣本編碼位數(shù)回放N=length(x); % 計算信號x的長度 fn=1600; % 單頻噪聲頻率，此參數(shù)可改t=0:1/fs:(length(x)-1)/fs; % 計算時間范圍，樣本數(shù)除以采樣頻率y=x'+0.01*sin(fn*2*pi*t); %噪聲的表達式sound (y,fs,bits); %明顯聽出有尖銳的單頻嘯叫

19、聲通過此段代碼運行得知此文件的抽樣頻率fs=8000 Hz，加入的噪聲頻率為fn=1600 Hz。再加好噪聲之后，接著就對加噪聲前后的語音信號進行對比分析。先對原始和加噪后的語音信號進行傅里葉變換，并用abs計算繪制頻譜圖，再計算頻譜的頻率范圍和譜線間隔。最后就可以畫出未加入噪聲和加入噪聲后的時域圖和頻域圖。將未加噪聲和加入噪聲的時域圖和頻域圖繪制在同一個圖中，如下圖3.4所示：圖3.4 加入噪聲前后語音信號對比圖在圖3.4中有四個圖，第一個圖是未加噪聲的時域圖，下方是加噪聲后的時域圖，從兩者的對比來看，加入噪聲之后，原語音信號的幅度略有增大，這是由于噪聲信號的部分幅度蓋過了原始語音信號，從而

20、引起語音信號的失真。再對比頻譜圖，明顯觀測到在f=1600的位置有一處單頻噪聲的脈沖，在播放語音信號時也有刺耳的噪聲。3.3 濾波器設計在濾波器設計中，采用的是布萊克曼窗函數(shù)設計FIR濾波器，以此濾波器來進行濾波。在用布萊克曼窗設計濾波器的時候，首先要確定濾波器的性能指標。從六種窗函數(shù)的基本參數(shù)中我們可以得到布萊克曼窗函數(shù)的旁瓣峰值n=-57，過度帶寬，最小阻帶衰減s=74db，這就表明在設置這些值時其參數(shù)必須不大于這些值。所以，一定要將通帶截止dB值設置的小于108，所以，我將其設置為60dB。在該濾波器的設計中，我給出該濾波器的性能指標如下：fpd=800； fsd=1550；fsu=16

21、50；fpu=2400；Rp=1；As=60。截止頻率在單頻噪聲干擾附近，以方便濾波。而其它帶阻濾波器的設計指標則要根據(jù)加入噪聲的頻率來確定。若不能按照這些來設計濾波器則不能慮除噪聲。當所有的指標都設置完后，可以用這些數(shù)字來計算上下邊帶的中心頻率和頻率間隔，并計算布萊克曼窗設計該濾波器所需要的階數(shù)M，再用blackman函數(shù)產(chǎn)生M階的布萊克曼窗。當所有的準備工作完成后就可以調用自編的函數(shù)ideal_lp計算理想帶阻濾波器的脈沖響應和用窗函數(shù)法計算實際的濾波器的脈沖響應，最后調用自編freqz_m函數(shù)得到濾波器的頻率特性。從畫出的圖中可以清楚的看見濾波器的幅頻和相頻特性，程序代碼如下：fpd=8

22、00;fsd=1550;fsu=1650;fpu=2400;Rp=1;As=60; % 帶阻濾波器設計指標 fcd=(fpd+fsd)/2; fcu=(fpu+fsu)/2;df=min(fsd-fpd),(fpu-fsu); % 計算上下邊帶中心頻率，和頻率間隔wcd=fcd/fs*2*pi;wcu=fcu/fs*2*pi;dw=df/fs*2*pi; % 將Hz為單位的模擬頻率換算為rad為 單位的數(shù)字頻率wsd=fsd/fs*2*pi;wsu=fsu/fs*2*pi; M=ceil(11*pi/dw)+1; % 計算布萊克曼窗設計該濾波器時需要 的階數(shù)M % 在MTALAB工作區(qū)間界面顯

23、示M階數(shù)n=0:M-1; % 定義時間范圍w_black=blackman(M); % 產(chǎn)生M階的布萊克曼窗hd_bs=ideal_lp(wcd,M)+ideal_lp(pi,M)-ideal_lp(wcu,M); % 調用自編函數(shù)計算理想帶阻濾波器的脈沖響應h_bs=w_black'.*hd_bs; % 用窗口法計算實際濾波器脈沖響應db,mag,pha,grd,w=freqz_m(h_bs,1); % 調用自編函數(shù)計算濾波器的頻率特性;在運行此段程序時，需先編寫ideal_lp函數(shù)以及freqz_m函數(shù)，這倆個函數(shù)在書中有提及到，經(jīng)過查找，在MATLAB中編寫好這兩個函數(shù)，并與音頻

24、文件一樣，放置到MATLAB的工作區(qū)叫內。以方便調用。在編寫好兩個函數(shù)后，在編寫繪圖命令，運行之后截圖如圖3.5所示：圖3.5濾波器性能圖以上四個圖顯示了濾波器性能圖，正如之前所說，設計的此濾波器的As=60，Rp=1。本次濾波的信號的采樣頻率為8000Hz，將其量化歸化為1，噪聲頻率為1600Hz,，換算成百分比，確實在0.4的范圍內，上圖中的濾波器的db圖以及濾波器的幅頻響應均有體現(xiàn)。在濾波器的相頻特性圖中，也很好的體現(xiàn)出濾波器的線性型，在濾波器的脈沖響應中，也基本符合布萊克曼窗函數(shù)的特點。3.4 信號濾波處理在將濾波器設計好之后，對語音信號信號進行濾波。濾波處理主要是濾掉加入的噪聲，不同

25、的濾波器利用不同的函數(shù)對語音信號進行濾波，我這里采用FIR濾波器利用函數(shù)fft進行濾波，并加上abs運算，分析其頻譜圖。對信號進行濾波處理要先利用函數(shù)filter對y進行濾波，然后對y進行傅里葉變換，接著在進行abs運算，從而畫頻譜時只取前面一半。最后在同一個圖中畫出原始信號的、加入噪聲的語音信號以及濾波后語音信號的頻域圖和時域圖。這樣便于將所有的圖進行對比和分析，而且還可以直觀的觀察該課程設計是否成功。當將設計好的濾波器濾掉噪聲后我們也可以再一次調用函數(shù)sound，聽此時的聲音是否與原始語音信號基本一樣，若沒有單頻嘯叫聲則說明此次設計是成功的，否則應重新設置指標。濾波的程序代碼如下：y_fi

26、l=filter(h_bs,1,y); %用設計好的濾波器對y進行濾波Y_fil=abs(fft(y_fil); %對y進行傅立葉變化并進行abs運算Y_fil=Y_fil(1:length(Y_fil)/2); %計算頻譜取前一半結果圖如下圖3.6所示圖3.6 濾除噪聲前后信號時域、頻域對比圖在如圖3.6中一共有六幅小圖，左邊三幅圖是時域圖，右邊則是信號的頻域圖。左邊三幅時域圖從上至下分別是未加噪聲時域圖、加噪聲后時域圖，濾去噪聲后時域圖，從這三幅時域圖對比可知，加噪聲時，信號幅度稍顯偏大，但是再經(jīng)過濾除噪聲后，過濾信號與原信號差異不大。對于右邊三幅頻域圖來說，未加噪聲和加入噪聲的頻域圖對比

27、，加入噪聲的頻域圖中明顯觀測到噪聲頻率fn=1600Hz，在濾去噪聲后的頻域圖則出現(xiàn)了部分失真。但是在程序運行之后，原語音信號并未受到太多影響。因此可以得出結論，此濾波器能夠達到濾波效果，但是由于該阻帶濾波器的阻帶選得過寬，因此才會出現(xiàn)這種情況。3.5 結果分析經(jīng)過錄制語音信號經(jīng)過FIR濾波器的濾除噪聲的處理，在MATLAB中，函數(shù)sound可以對聲音進行回放。我們通過回放濾波去噪后音樂信號，和原信號相比，以檢驗濾波器的效果。這里采用sound(y_fil,fs,bits)語句回放該濾波去噪信號，便可以感覺到濾波后的語音信號與原信號差不多，聲音變得不會有刺耳的聲音，但是也把原始語音的很小的一部

28、分也濾掉了。盡管有些失真，說明這段程序設計是基本成功的。4出現(xiàn)的問題及解決方法在為期兩周的課程設計里，我一直在機房進行課程設計。通過老師的講解，以及周圍同學的幫助，我也陸續(xù)將此次的課程設計完成。在完成此次課程設計中，我還是遇到了以下問題，并有了相應的解決方法：（1） 、在錄制最初的音頻文件過程中，錄制的文件不知道如何設置其參數(shù)，在通過上網(wǎng)查詢之后才得知如何做的方法。那就是通過用XP系統(tǒng)進行保存的時候點擊右下角的更改，如圖3.3所示。這是由于8000Hz的頻率比較方便測量數(shù)值才如此設置。（2） 、在使用自編函數(shù)的過程中，由于并沒有將自編函數(shù)放置在自己的MATLAB的工作區(qū)間，因此，在運行總程序的

29、過程中，一直報錯。后來找到問題之后直接將自編函數(shù)的M文件與音頻文件，主程序的M文件放置在MATLAB的工作區(qū)間即運行通過。（3） 、在第一次運行編寫完成的程序之后，發(fā)現(xiàn)濾波器不能達到濾波效果。通過仔細參考書籍，最終通過修改fpd、fsd、fsu以及fpu的參數(shù)進行修改，將其中心截至頻率均設置在噪聲頻率fn=1600Hz附近，這就好比設置了一個框，將其放置在噪聲頻率附近，去除這一段頻率才可濾掉噪聲。（4） 、當濾除噪聲之后，經(jīng)過運算，得知我設計的濾波器的階數(shù)高達881，通過詢問老師得知，濾波器階數(shù)過大，在實際生活中比較難達到，要求我將濾波器的階數(shù)降低。在經(jīng)過咨詢老師、查閱書籍、與同學一道調試程序

30、，最后確定采用增大阻帶的方式進行降低階數(shù)。這也導致最終濾波器的效果有部分失真，在未改變阻帶值運行程序的效果圖如圖4.1所示：圖4.1 階數(shù)過高的濾波器濾波效果圖圖中所示的濾波器濾波效果比較好，但是其階數(shù)過大。最開始設置噪聲頻率時，噪聲頻率設為了2500，為了降低階數(shù)犧牲了阻帶帶寬，然后所用的語音信號在2500處比較集中，因此改成了相對比較低的1600附近。當然，最后這次的濾波器的階數(shù)降低到了60，這不得不讓我引起思考，二者不可兼得，是否有其他方法可以使在不失真過多的情況降低階數(shù)，這個問題也值得我思考。5 結束語以上便是這次的課程設計遇到的比較明顯的問題，在課程設計中，問題在所難免，關鍵在于自己

31、是否愿意詢問他人，學習他人，從而互相學習。通過此次課程設計，對布萊克曼窗函數(shù)設計的FIR濾波器也有了一定的了解。在用布萊克曼窗函數(shù)設計FIR濾波器的過程中，對于設計濾波器的參數(shù)覺得還是很有挑戰(zhàn)性的。自己通過看書或是從老師那里獲取的幫助，逐漸對此類濾波器有一個更深刻的理解，盡管也許現(xiàn)在不能很完整的將其原理解釋清楚，但是經(jīng)過這次課程設計，我明白了，不管基礎如何，不管起點如何，只要自己在做某件事的過程中，不斷的通過各種方式學習知識，獲得事件成功的方法，終能將事情完成。在今后的道路中，只要自己通過勤加努力，認真的通過實踐得知真理，事情沒有不成功的。當然，在此次課程設計中，我也發(fā)現(xiàn)了很多用MATLAB做

32、課程設計的難處。用MATLAB做課程設計，是一定要仔細的。寫程序代碼的時候，要仔細的寫對每個命令的詞語，不能馬虎，否則系統(tǒng)將會報錯，程序無法運行。不僅是單詞命令的報錯，甚至是每一個標點符號都不能夠馬虎，半角、全角的拼寫方式，都會影響到程序的運行。同時，課程設計是一個很好的平臺，大家通過這種途徑來獲得并理解知識。當代社會不也正是需要這樣的人才么？只是一味的讀書，學理論知識，卻不將其實踐，其意義也就大大降低了。因此，此次課程設計更是讓我感受到了實踐的重要性。在這里，我要感謝幫助我的老師及熱心同學。希望在今后課程設計中，能夠以鍛煉自己在各個方面的能力，尤其是綜合運用專業(yè)基礎知識和實踐結合的能力。設計

33、的過程中，我通過查閱大量有關資料，與同學交流經(jīng)驗和自學，并向老師請教等方式，使我學到了不少的東西，雖然有許多的辛酸，但是看到自己課程設計完成后心中的那份激動是無法用言語來形容的。謝謝老師的幫助提醒，讓我在課程設計中看到不足以及找到方法如何解決問題；謝謝同學的鼓勵，在我課程設計中給予我?guī)椭?。謝謝。參考文獻1 薛年喜主編MATLAB 在數(shù)字信號處理中的應用M. 北京：清華大學出版社，20022 程佩青數(shù)字信號處理教程北京：清華大學出版社，20023 Sanjit K.Mitra.孫洪，余翔宇,譯.數(shù)字信號處理實驗指導書.電子工業(yè)出版社，20054 張圣勤.MATLAB7.0實用教程.第三版.北京：

34、機械工業(yè)出版社，2006附錄1：語音信號濾波去噪設計源程序清單% 程序名稱：keshe.m% 程序功能：采用基于布萊克曼窗的窗口設計法，設計FIR濾波器對含噪語音進行濾波去噪處理。% 程序作者： % 最后修改日期：2013-3-8%添加噪聲程序x,fs,bits=wavread('kesheyinpin.wav'); % 輸入?yún)?shù)為文件的全路徑和文件名，輸出的第一個參數(shù)是每個樣本的值，fs是生成該波形文件時的采樣率，bits是波形文件每樣本的編碼位數(shù)sound(x,fs,bits); % 按指定的采樣率和每樣本編碼位數(shù)回放N=length(x); % 計算信號x的長度 fn=1

35、600; % 單頻噪聲頻率，此參數(shù)可改t=0:1/fs:(length(x)-1)/fs; % 計算時間范圍，樣本數(shù)除以采樣頻率y=x'+0.1*sin(fn*2*pi*t); %噪聲的表達式sound (y,fs,bits); %明顯聽出有尖銳的單頻嘯叫聲 %對加入噪聲前后的語音信號進行頻譜分析 X=abs(fft(x); Y=abs(fft(y); % 對原始信號和加噪信號進行fft變換X=X(1:length(X)/2); %截取前半部分Y=Y(1:length(Y)/2); deltaf=fs/2/length(X); % 計算頻譜的譜線間隔f=0:deltaf:fs/2-de

36、ltaf; %計算頻譜頻率范圍 subplot(2,2,1);plot(t,x);grid ontitle('未加噪聲的時域圖');xlabel('t');ylabel('x');subplot(2,2,2);plot(f,X)title('未加噪聲的頻域圖');xlabel('f');ylabel('X');grid onsubplot(2,2,3);plot(t,y);title('加噪聲后的時域圖');xlabel('t');ylabel('y'

37、);grid on subplot(2,2,4)plot(f,Y)title('加噪聲后的頻域圖');xlabel('f');ylabel('Y');grid on %布萊克曼窗函數(shù)設計濾波器fpd=800;fsd=1550;fsu=1650;fpu=2400;Rp=1;As=60; % 帶阻濾波器設計指標 fcd=(fpd+fsd)/2;fcu=(fpu+fsu)/2;df=min(fsd-fpd),(fpu-fsu); % 計算上下邊帶中心頻率，和頻率間隔wcd=fcd/fs*2*pi;wcu=fcu/fs*2*pi;dw=df/fs*2*p

38、i; % 將Hz為單位的模擬頻率換算為rad為單位的數(shù)字頻率wsd=fsd/fs*2*pi;wsu=fsu/fs*2*pi; M=ceil(11*pi/dw)+1; % 計算布萊克曼窗設計該濾波器時需 要的階數(shù)M %在屏幕顯示M的值n=0:M-1; % 定義時間范圍w_black=blackman(M); % 產(chǎn)生M階的布萊克曼窗hd_bs=ideal_lp(wcd,M)+ideal_lp(pi,M)-ideal_lp(wcu,M); % 調用自編函數(shù)計算理想帶阻濾波器的 脈沖響應h_bs=w_black'.*hd_bs; % 用窗口法計算實際濾波器脈沖響應db,mag,pha,grd

39、,w=freqz_m(h_bs,1); % 調用自編函數(shù)計算濾波器的頻率特性 figure(2);subplot(2,2,1)plot(w/pi,db)grid ontitle('濾波器的db');xlabel('w/pi');ylabel('db');subplot(2,2,2)plot(w/pi,mag)grid ontitle('濾波器的幅頻特性');xlabel('w/pi');ylabel('mag');subplot(2,2,3)plot(w/pi,pha)grid ontitle(&#

40、39;濾波器的相頻特性');xlabel('w/pi');ylabel('pha');subplot(2,2,4)stem(n,h_bs)title('濾波器的脈沖響應 ');xlabel('n');ylabel('h_bs');grid on%對語音信號進行濾波y_fil=filter(h_bs,1,y); %用設計好的濾波器對y進行濾波Y_fil=abs(fft(y_fil); %對y進行傅里葉變化Y_fil=Y_fil(1:length(Y_fil)/2); % 計算頻譜取前一半figure(3);s

41、ubplot(3,2,1);plot(t,x)grid ontitle('未加噪聲的時域圖');xlabel('t');ylabel('x');subplot(3,2,2)plot(f,X)title('未加噪聲的頻域圖');xlabel('f');ylabel('X');grid onsubplot(3,2,3)plot(t,y)title('加噪聲后的時域圖');xlabel('t');ylabel('y');grid on subplot(3,2,4)plot(f,Y)title('加噪聲后的頻域圖');xlabel('f');ylabel('Y');grid on subplot(3,2,5)plot(t,y_fil)title('加噪聲后的頻域圖');xlabel('f'