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個(gè)人資料整理僅限學(xué)習(xí)使用摘要隨著信息時(shí)代的到來(lái),數(shù)字信號(hào)處理已經(jīng)成為當(dāng)今一門及其重要的學(xué)科和技術(shù),并且在通信、語(yǔ)音、圖像、自動(dòng)控制等眾多領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用,在數(shù)字信號(hào)處理中,數(shù)字濾波器占有及其重要的地位,它具有精度高,可靠性好、靈活性大等特點(diǎn),現(xiàn)代數(shù)字濾波器可以用軟件和硬件兩種方式來(lái)實(shí)現(xiàn),軟件方式實(shí)現(xiàn)的優(yōu)點(diǎn)是可以通過(guò)濾波器參數(shù)的改變?nèi)フ{(diào)整濾波器的性能。MATLAB是一種面向科學(xué)和工程計(jì)算的語(yǔ)言,它集數(shù)值分析,矩陣運(yùn)算、信號(hào)處理和圖形顯示于一體,具有編程效率高、調(diào)試手段豐富、擴(kuò)充能力強(qiáng)等特點(diǎn),MATLAB的信號(hào)處理工具箱具有強(qiáng)大的函數(shù)功能,它不僅可以用來(lái)設(shè)計(jì)數(shù)字濾波器,還可以使設(shè)計(jì)達(dá)到最優(yōu)化,是數(shù)字濾波器設(shè)計(jì)的強(qiáng)有力工具。本文介紹了如何利用MATLAB仿真軟件系統(tǒng)結(jié)合窗函數(shù)法設(shè)計(jì)一個(gè)數(shù)字窗函數(shù)法關(guān)鍵字:數(shù)字信號(hào)處理數(shù)字濾波器MATLAB重要的地位窗函數(shù)法窗函數(shù)法個(gè)人資料整理僅限學(xué)習(xí)使用1原理說(shuō)明隨著信息時(shí)代的到來(lái),數(shù)字信號(hào)處理已經(jīng)成為一門極其重要的學(xué)科和技術(shù),并且在通信、語(yǔ)音、圖像、自動(dòng)控制等眾多領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。在數(shù)字信號(hào)處理中,數(shù)字濾波器占有極其重要的地位,它具有精度高、可靠性好、靈活性大等特點(diǎn)。現(xiàn)代數(shù)字濾波器可以用軟件或硬件兩種方式來(lái)實(shí)現(xiàn)。軟件方式實(shí)現(xiàn)的優(yōu)點(diǎn)是可以通過(guò)濾波器參數(shù)的改變?nèi)フ{(diào)整濾波器的性能。MATLAB是一種面向科學(xué)和工程計(jì)算的語(yǔ)言,它集數(shù)值分析、矩陣運(yùn)算、信號(hào)處理和圖形顯示于一體,具有編程效率高、調(diào)試手段豐富、擴(kuò)充能力強(qiáng)等特點(diǎn)。MATLAB的信號(hào)處理工具箱具有強(qiáng)大的函數(shù)功能,它不僅可以用來(lái)設(shè)計(jì)數(shù)字濾波器,還可以使設(shè)計(jì)達(dá)到最優(yōu)化,是數(shù)字濾波器設(shè)計(jì)的強(qiáng)有力工具。1.1數(shù)字濾波技術(shù)數(shù)字濾波,就是通過(guò)一定的計(jì)算或判斷程序減少干擾在有用信號(hào)中的比重,故實(shí)質(zhì)上是一種程序?yàn)V波。與此對(duì)應(yīng)的就是模擬濾波,由于模擬濾波牽扯到的其他知識(shí)太多在此不詳細(xì)介紹了,模擬濾波主要無(wú)源綠波〈直接用電阻、電容、電感等不外接電源的元件組成的)與有源濾波〈如運(yùn)算放大器等需要外接電源組成的),其目的是將信號(hào)中的噪音和干擾濾去或者將希望得到的頻率信號(hào)濾出為我所用。數(shù)字濾波的出現(xiàn)克服了模擬濾波的很多不足,具有以下優(yōu)點(diǎn):A.是用程序?qū)崿F(xiàn)的,不需要增加硬設(shè)備,所以可靠性高,穩(wěn)定性好。B.可以對(duì)頻率很低的信號(hào)實(shí)現(xiàn)濾波,克服了模擬濾波的缺陷。C.可以根據(jù)信號(hào)的不同,采用不同的濾波方法或參數(shù),具有靈活、方便、功能強(qiáng)的特點(diǎn)。幾種常用的濾波方法:. 算術(shù)平均值法. 中值濾波法.滑動(dòng)平均值法.限幅濾波法.慣性濾波法數(shù)字濾波技術(shù)通過(guò)數(shù)字濾波器實(shí)現(xiàn),從實(shí)現(xiàn)方法上可以分為FIR數(shù)字濾波器和IIR數(shù)字濾波器,按功能可分為低通濾波器<LPF)、高通濾波器<HPF)、帶通濾波器<BPF)和帶阻濾波器<BSF)。本文主要對(duì)FIR濾波器加以介紹。個(gè)人資料整理僅限學(xué)習(xí)使用1.2FIR濾波器FIR<FiniteImpulseResponse)濾波器,即有限長(zhǎng)單位沖激響應(yīng)濾波器,是數(shù)字信號(hào)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(shí)具有嚴(yán)格的線性相頻特性,同時(shí)其單位沖激響應(yīng)是有限的,沒有輸入到輸出的反饋,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(shí)別等領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用,F(xiàn)IR濾波器具有以下主要優(yōu)點(diǎn):.FIR濾波器具有準(zhǔn)確的線性相位;.FIR濾波器永遠(yuǎn)穩(wěn)定;.FIR濾波器設(shè)計(jì)方法一般是線性的;.FIR濾波器在硬件上具有更高的運(yùn)行效率;.FIR濾波器啟動(dòng)傳輸時(shí)間只需要有限時(shí)間。FIR濾波器的主要缺點(diǎn)有:.FIR濾波器為達(dá)到同樣的性能要求需要比IIR濾波器高得多的階數(shù);.相應(yīng)的FIR濾波器的時(shí)延比同等性能的IIR濾波器高很多。FIR濾波器的硬件實(shí)現(xiàn)主要有數(shù)字集成芯片,DSP芯片F(xiàn)IR濾波器,可編程FIR濾波器,后兩者的實(shí)際方法主要通過(guò)MATLAB軟件進(jìn)行設(shè)計(jì),其設(shè)計(jì)方法多樣,形式靈活,能夠滿足各種要求,并且不受數(shù)字集成芯片規(guī)格的限制。FIR濾波器的設(shè)計(jì)方法主要有窗函數(shù)法、多帶和過(guò)渡帶、約束最小二乘法、任意相應(yīng)法、升余弦法,其中最常用的是窗函數(shù)法。窗函數(shù)窗函數(shù)法是設(shè)計(jì)FIR濾波器的最主要方法之一,實(shí)際中遇到的離散時(shí)間信號(hào)總是有限長(zhǎng)的,因此不可避免的要遇到數(shù)據(jù)截短的問(wèn)題,在信號(hào)處理中,對(duì)離散序列的截短是通過(guò)序列與窗函數(shù)相乘來(lái)實(shí)現(xiàn)的。在信號(hào)處理中,窗函數(shù)是一種除在給定區(qū)間之外取值均為0的實(shí)函數(shù)。譬如:在給定區(qū)間內(nèi)為常數(shù)而在區(qū)間外為0的窗函數(shù)被形象地稱為矩形窗。任何函數(shù)與窗函數(shù)之積仍為窗函數(shù),所以相乘的結(jié)果就像透過(guò)窗口“看”其他函數(shù)一樣。窗函數(shù)在光譜分析、濾波器設(shè)計(jì)以及音頻數(shù)據(jù)壓縮等方面有廣泛的應(yīng)用。常用的窗函數(shù)有矩形窗、巴特利特〈Bartlett)窗、三角窗、海明<Hamming)窗、漢明<Hanming)窗、布萊克曼〈Blackman)窗、切比雪夫〈Chebyshev)窗、凱澤<Kaiser)窗。個(gè)人資料整理僅限學(xué)習(xí)使用MATLAB結(jié)合窗函數(shù)設(shè)計(jì)法原理數(shù)字濾波器可以理解為是一個(gè)計(jì)算程序或算法,將代表輸入信號(hào)的數(shù)字時(shí)間序列轉(zhuǎn)化為代表輸出信號(hào)的數(shù)字時(shí)間序列,并在轉(zhuǎn)化過(guò)程中,使信號(hào)按預(yù)定的形式變化。數(shù)字濾波器有多種分類,根據(jù)數(shù)字濾波器沖激響應(yīng)的時(shí)域特征,可將數(shù)字濾波器分為兩種,即無(wú)限長(zhǎng)沖激響應(yīng)<IIR)濾波器和有限長(zhǎng)沖激響應(yīng)<FIR)濾波器。IIR數(shù)字濾波器具有無(wú)限寬的沖激響應(yīng),與模擬濾波器相匹配。所以IIR濾波器的設(shè)計(jì)可以采取在模擬濾波器設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)上進(jìn)一步變換的方法。FIR數(shù)字濾波器的單位脈沖響應(yīng)是有限長(zhǎng)序列。它的設(shè)計(jì)問(wèn)題實(shí)質(zhì)上是確定能滿足所要求的轉(zhuǎn)移序列或脈沖響應(yīng)的常數(shù)問(wèn)題,設(shè)計(jì)方法主要有窗函數(shù)法、頻率采樣法和等波紋最佳逼近法等。FIR濾波器具有嚴(yán)格的相位特性,這對(duì)于語(yǔ)音信號(hào)處理和數(shù)據(jù)傳輸是很重要的。目前FIR濾波器的設(shè)計(jì)方法主要有三種:窗函數(shù)法、頻率取樣法和切比雪夫等波紋逼近的最優(yōu)化設(shè)計(jì)方法。常用的是窗函數(shù)法和切比雪夫等波紋逼近的最優(yōu)化設(shè)計(jì)方法。因此設(shè)計(jì)FIR濾波器的方法之一可以從時(shí)域出發(fā),截取有限長(zhǎng)的一段沖擊響應(yīng)作為H(z>的系數(shù),沖擊響應(yīng)長(zhǎng)度N就是系統(tǒng)函數(shù)H(z>的階數(shù)。只要N足夠長(zhǎng),截取的方法合理,總能滿足頻域的要求。一般這種時(shí)域設(shè)計(jì)、頻域檢驗(yàn)的方法要反復(fù)幾個(gè)回合才能成功。要設(shè)計(jì)一個(gè)線性相位的FIR數(shù)字濾波器,首先要求理想頻率響應(yīng) I。 ―?是w的周期函數(shù),周期為.,可以展開成傅氏級(jí)數(shù):<1-1)使用上述的傳遞函數(shù)去逼近一I,一個(gè)理想的頻率響應(yīng)「―I的傅立葉反變換:<1-2)其中__1是與理想頻響對(duì)應(yīng)的理想單位抽樣響應(yīng)序列。但不能用來(lái)作為設(shè)計(jì)FIRDF用的h(n>,因?yàn)開_1一般都是無(wú)限長(zhǎng)、非因果的,物理上無(wú)法實(shí)現(xiàn)。為了設(shè)計(jì)出頻響類似于理想頻響的濾波器,可以考慮用 來(lái)近似__1。窗函數(shù)的基本思想:先選取一個(gè)理想濾波器〈它的單位抽樣響應(yīng)是非因果、無(wú)限長(zhǎng)的),再截取〈或加窗)它的單位抽樣響應(yīng)得到線性相位因果FIR濾波器。這種方法的重點(diǎn)是選擇一個(gè)合適的窗函數(shù)和理想濾波器。設(shè)」是一個(gè)長(zhǎng)序列,廠是長(zhǎng)度為N的窗函數(shù),用」截?cái)唷狪,得至UN點(diǎn)序列,即<1-3)個(gè)人資料整理僅限學(xué)習(xí)使用在頻域上則有| <1-4)由此可見,窗函數(shù)J不僅僅會(huì)影響原信號(hào)」在時(shí)域上的波形,而且也會(huì)影響到頻域內(nèi)的形狀」MATLAB信號(hào)工具箱主要提供了以下幾種窗函數(shù),如表1-1所示:表1-1MATLAB窗函數(shù)窗窗函數(shù)矩形窗Boxcar三角窗Triang海明窗Hamming漢寧窗Hanning布萊克曼Blackman切比雪夫窗Chebyshev凱塞窗Kaiser加矩形窗后的頻譜和理想頻譜可得到以下結(jié)論:加窗使過(guò)渡帶變寬,過(guò)渡帶的帶寬取決于窗譜的主瓣寬度。矩形窗情況下的過(guò)渡帶寬是?。N越大,過(guò)渡帶越窄、越陡;過(guò)渡帶兩旁產(chǎn)生肩峰,肩峰的兩側(cè)形成起伏振蕩。肩峰幅度取決于窗譜主瓣和旁瓣面積之比。矩形窗情況下是8.95%,與N無(wú)關(guān)。工程上習(xí)慣用相對(duì)衰耗來(lái)描述濾波器,相對(duì)衰耗定義為: ■ <1-5)這樣兩個(gè)肩峰點(diǎn)的相對(duì)衰耗分別是0.74dB和-21dB。其中<-0.0895)對(duì)應(yīng)的點(diǎn)的值定義為阻帶最小衰耗。以上的分析可見,濾波器的各種重要指標(biāo)都是由窗函數(shù)決定,因此改進(jìn)濾波器的關(guān)鍵在于改進(jìn)窗函數(shù)。窗函數(shù)譜的兩個(gè)最重要的指標(biāo)是:主瓣寬度和旁瓣峰值衰耗。旁瓣峰值衰耗定義為:旁瓣峰值衰耗=20lg(第一旁瓣峰值/主瓣峰值》 <1-6)為了改善濾波器的性能,需使窗函數(shù)譜滿足:(1>主瓣盡可能窄,以使設(shè)計(jì)出來(lái)的濾波器有較陡的過(guò)渡帶。(2>盡量減少最大旁瓣的相對(duì)幅度,也就是能量集中于主瓣,以減小帶內(nèi)、帶外波動(dòng)的最大幅度,增大阻帶衰減。一般來(lái)說(shuō),以上兩點(diǎn)很難同時(shí)滿足。當(dāng)選取主瓣寬度很窄時(shí),旁瓣的分量勢(shì)個(gè)人資料整理僅限學(xué)習(xí)使用必增加,從而帶內(nèi)、帶外的波動(dòng)也增加了;當(dāng)選取最小的旁瓣幅度時(shí),降低了帶內(nèi)、帶外的波動(dòng),但是過(guò)渡帶的陡度減小了。所以實(shí)際采用的窗函數(shù)其特性往往是它們的折中,在保證主瓣寬度達(dá)到一定要求的前提下,適當(dāng)犧牲主瓣寬度來(lái)?yè)Q取旁瓣波動(dòng)的減小。2.基本窗函數(shù)基本窗函數(shù)包括以下三類,主要有:矩形窗函數(shù)、汗明窗窗函數(shù)和布萊克曼窗函數(shù)。下面就對(duì)這些窗函數(shù)展開介紹。矩形窗函數(shù)矩形窗(RectangularWindow>函數(shù)的時(shí)域形式可以表示為:(2-1>Boxcar函數(shù):生成矩形窗調(diào)用方式w=boxcar(n>:輸入?yún)?shù)n是窗函數(shù)的長(zhǎng)度;輸出參數(shù)w是由窗函數(shù)的值組成的n階向量。從功能上講,該函數(shù)又等價(jià)于w=ones(n,1>。漢寧窗<升余弦窗)漢寧窗<Hanning)函數(shù)時(shí)域形式可表示為: | <2-3)利用傅利葉變換的調(diào)制特性,由上式可得漢明窗的平譜函數(shù)為:個(gè)人資料整理僅限學(xué)習(xí)使用<2-4<2-4)當(dāng)N遠(yuǎn)大于1時(shí),上式可近似表示為:. <2-5)這三部分之和使旁瓣互相抵消,能量更集中在主瓣,漢明窗函數(shù)的最大旁瓣值比主瓣值低31dB,但是主瓣寬度比矩形窗函數(shù)的主瓣寬度增加了1倍,為8n/Nhanning函數(shù):生成漢明窗調(diào)用方式:(1>w=卜@口山口8(口>:輸入?yún)?shù)n是窗函數(shù)的長(zhǎng)度;輸出參數(shù)w是由窗函數(shù)的值組成的n階向量。注意:此函數(shù)不返回是零點(diǎn)的窗函數(shù)的首尾兩個(gè)元素。(2>w=hanming(n,'symmetric'>:與上面相類似。(3>w=hanming(n,'periodic'>:此函數(shù)返回包括為零點(diǎn)的窗函數(shù)的首尾兩個(gè)元素。布萊克曼窗函數(shù)布萊克曼窗<BlackmanWindow》函數(shù)的時(shí)域形式可以表示為<2-6)其頻譜函數(shù)為其幅度函數(shù)<2-7)其幅度函數(shù)<2-7)個(gè)人資料整理僅限學(xué)習(xí)使用<2-8)3方案設(shè)計(jì)與論證用窗函數(shù)法設(shè)計(jì)一個(gè)FIR帶通濾波器。指示如下:低端阻帶截止頻率wls=0.2*pi;低端通帶截止頻率wlp=0.35*pi;高端通帶截止頻率whp=0.65*pi;高端阻帶截止頻率whs=0.8*pi;六種窗函數(shù)的基本參數(shù)如表1-2:表1-2窗函數(shù)基本參數(shù)窗函數(shù)旁瓣峰值幅度/dB過(guò)渡帶寬阻帶最小衰減/dB矩形窗-134n/N-21三角形窗-258n/N-25漢寧窗-318n/N-44哈明窗-418n/N-53布萊克曼窗-5712n/N-74凱塞窗( >-5710n/N-80以上表格里的參數(shù)設(shè)置是最佳窗函數(shù)設(shè)計(jì),根據(jù)設(shè)計(jì)方案的要求,選擇一個(gè)合適的窗函數(shù)進(jìn)行濾波器的設(shè)計(jì),從上表可以看出:最小帶阻衰減僅有窗函數(shù)決定,不受N的影響,而過(guò)渡帶的寬度則隨窗函數(shù)的增加而減小。3.1程序設(shè)計(jì)法程序法只以hamming窗為示例,其他窗函數(shù)的程序大體相同,只是在window=hanning(N>和hn=fir1(N-1,wc,hanning(N>>處要調(diào)自己的窗函數(shù)即可。hanning窗設(shè)計(jì)程序示例:wls=0.2*pi。個(gè)人資料整理僅限學(xué)習(xí)使用wlp=0.35*pi。whp=0.65*pi。wc=[wlp/pi,whp/pi]。B=wlp-wls。N=ceil(8/0.15>。n=0:N-1。window=hanning(N>。[h1,w]二freqz(window,1>。figure(1>。stem(window>。axis([06001.2]>。grid。xlabel('n'>。title('Hanning窗函數(shù)'>。figure(2>。plot(w/pi,20*log(abs(h1>/abs(h1(1>>>>。axis([01-3500]>。grid。xlabel('w/pi'>。ylabel('幅度(dB>'>。title('Hanning窗函數(shù)的頻譜'>。hn=fir1(N-1,wc,hanning(N>>。[h2,w]二freqz(hn,1,512>。figure(3>。stem(n,hn>。axis([060-0.250.25]>。grid。xlabel('n'>。ylabel('h(n>'>。title(‘Hanning窗函數(shù)的單位脈沖響應(yīng),>。figure(4>。plot(w/pi,20*log(abs(h2>/abs(h2(1>>>>。grid。xlabel('w/pi'>。個(gè)人資料整理僅限學(xué)習(xí)使用ylabel('幅度(dB>'>。4窗函數(shù)仿真結(jié)果分析矩形窗仿真結(jié)果如圖4-1所示:圖4-1漢寧窗仿真結(jié)果如圖4-2所示:

個(gè)人資料整理僅限學(xué)習(xí)使用“7.J呼產(chǎn)廠仃內(nèi)1000-100-200-3000 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1NormalizedFrequency(x兀rad/sample)eegdip10000-1000-2000-30000 0.10.2 0.3 1NormalizedFrequency(x兀rad/sample)圖4-2布萊克曼窗仿真結(jié)果如圖4-3所示:kodceaurnosM'中z*1000-100-200kodceaurnosM'中z*1000-100-200-3000 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1NormalizedFrequencyX兀rad/sample)xiseeroeacesaB.20000-2000-40000 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1NormalizedFrequencyX兀rad/sample)-6000圖4-3個(gè)人資料整理僅限學(xué)習(xí)使用5語(yǔ)音信號(hào)分析利用Windows下的錄音機(jī),錄制一段自己的話音,時(shí)間在1s內(nèi)。然后在Matlab軟件平臺(tái)下,利用函數(shù)wavread對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行采樣,記住采樣頻率和采樣點(diǎn)數(shù)。通過(guò)wavread函數(shù)的使用,我們很快理解了采樣頻率、采樣位數(shù)等概念。這里我直接采用了一段現(xiàn)成的.wav格式的語(yǔ)音信號(hào)。5.1語(yǔ)音信號(hào)的頻譜分析程序如下:clear。clc。closeall。[S,Fs,Bit]=wavread('F:/SHE.wav'>。 %讀取音頻信號(hào)sound(S,Fs>。fnoisel=10000。%加入頻率為fnoise的正弦噪聲信號(hào)fnoise2=50。%加入頻率為fnoise的正弦噪聲信號(hào)N=length(S>。T=N/Fs。t=T/N:T/N:T。forj=1:NNoise1(j>=sin(2*pi*fnoise1*t(j>>。Noise2(j>=sin(2*pi*fnoise2*t(j>>。個(gè)人資料整理僅限學(xué)習(xí)使用end%對(duì)于帶通濾波器:S1=S+0.1*Noise1'+Noise2'。end%對(duì)于帶通濾波器:S1=S+0.1*Noise1'+Noise2'。fs1=1000。fp1=1200。fs2=3200。fp2=3000。sound(S1,Fs>。dw=2*pi*(fp1-fs1>/Fs。wls=2*fs1*pi/Fs。wlp=2*fp1*pi/Fs。whp=2*fs2*pi/Fs。wc=[wlp/pi,whp/pi]。B=wlp-wls。N=ceil(6.2/dw>。n=0:N-1。h1=fir1(N-1,wc,hanning(N>>。X1=abs(fft(S>>。Z1=(0:150000>/150000。figure(1>。plot(Z1,X1(1:150001>>。X2=abs(fft(S1>>。Z2=(0:150000>/150000。figure(2>。plot(Z2,X2(1:150001>>。S2=conv(S1,h1>。sound(S2,Fs>。X3=abs(fft(S2>>。Z3=(0:150000>/150000。figur(3>。plot(Z3,X3(1:150001>>。波形圖如圖5-1所0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1個(gè)人資料整理僅限學(xué)習(xí)使用40002000llAl'lMj060040020010 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 10 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 10圖5-15.2對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行濾波圖形如圖5-2所示:10002000300040005000600070008000900010000Frequency(Hz)cC00-1-2kDdteauttna^M\>seer9eates_O)05--15000個(gè)人資料整理僅限學(xué)習(xí)使用40002000llAl'lMj060040020010 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 10 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 10圖5-15.2對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行濾波圖形如圖5-2所示:10002000300040005000600070008000900010000Frequency(Hz)cC00-1-2kDdteauttna^M\>seer9eates_O)05--150000 10002000300040005000600070008000900010000Frequency(Hz)圖5-2個(gè)人資料整理僅限學(xué)習(xí)使用5.3語(yǔ)音信號(hào)的回放在Matlab中,函數(shù)sound可以對(duì)聲音進(jìn)行回放。其調(diào)用格式:sound(x,fs,bits>,x為要播放的音頻信號(hào),fs采樣頻率,bits采樣位。在運(yùn)行Matlab程序時(shí),可以聽到回放的聲音,經(jīng)過(guò)比較,明顯感覺濾波前后的聲音有變化。原來(lái)的語(yǔ)音信號(hào)與濾波后的語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行對(duì)比,有如下的特點(diǎn):語(yǔ)音高頻成分音質(zhì)非常尖銳,齒音中,聲音有些暗淡;語(yǔ)音低頻成分音質(zhì)沉穩(wěn),空間感覺強(qiáng),語(yǔ)音渾厚;語(yǔ)音中頻成分音質(zhì)有力度,有通透感波形如圖5-3所示:0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1圖5-3個(gè)人資料整理僅限學(xué)習(xí)使用6.結(jié)論與展望本次MATLAB課程設(shè)計(jì)主要任務(wù)是完成FIR濾波器的設(shè)計(jì),對(duì)我來(lái)說(shuō)這個(gè)題目是很有挑戰(zhàn)性的,因?yàn)樽约簩?duì)MATLAB中有關(guān)濾波器的設(shè)計(jì)知識(shí)了解甚少,為了完成老師布置的任務(wù)就不得不要強(qiáng)迫自己動(dòng)手,整合思路,查找資料,為己所用。平時(shí)所學(xué)的理論知識(shí)只是基礎(chǔ),真正應(yīng)用軟件做設(shè)計(jì)的時(shí)候才能知道自己的局限性。一味停留在老師的教案中自己能做的實(shí)在是少之又少。老師只是在較高的層次上為自己的學(xué)習(xí)指明道路,為數(shù)字信號(hào)處理的整體概念指出思路。至于具體的某個(gè)程序要怎么編寫,某個(gè)新后要怎么處理,不可能手把手的交給自己。所以就應(yīng)該學(xué)會(huì)利用資料,首先就是互聯(lián)網(wǎng),然后是圖書館。由于本次課設(shè)的時(shí)間限制,最合理的資料應(yīng)該是互聯(lián)網(wǎng),快速,方便。搜集到資料以后不能照抄,應(yīng)該仔細(xì)閱讀,讀懂,然后根據(jù)自己的要求改變參數(shù)??傊挥兄涝趺醋约簩W(xué)習(xí),才能知道怎么自己動(dòng)手。在設(shè)計(jì)過(guò)程中,我也遇到了很多不懂得地方,程序經(jīng)常出現(xiàn)錯(cuò)誤,尤其是在利用所設(shè)計(jì)的濾波器對(duì)模擬出來(lái)的數(shù)字序列濾波時(shí),出現(xiàn)很多錯(cuò)誤,但經(jīng)過(guò)自己的不斷努力和嘗試,最終還是解決了問(wèn)題。此次的課程設(shè)計(jì)收獲頗多的,經(jīng)過(guò)此次課程設(shè)計(jì)不斷加深鞏固了數(shù)字信號(hào)處理知識(shí)還學(xué)會(huì)了如何使用MATLAB,同時(shí)也加深了同學(xué)之間的友誼。更學(xué)會(huì)了自主學(xué)習(xí)新知識(shí)的一種方法。個(gè)人資料整理僅限學(xué)習(xí)使用參考文獻(xiàn)[1]葛哲學(xué),精通MATLAB.電子工業(yè)出版社,2008[2]陳亞勇,MATLAB信號(hào)處理詳解.人民郵電出版社,2008[3]維基百科,[4]周開利,鄧春輝,MATLAB基礎(chǔ)及其應(yīng)用教程.北京大學(xué)出版社,2007[5]趙靜,張瑾,基于MATLAB的通信系統(tǒng)仿真.北京航空航天大學(xué)出版社,2006[6]宋壽鵬,數(shù)字濾波器設(shè)計(jì)及工程應(yīng)用.江蘇大學(xué)出版社,2007[7]高西全,丁玉美.數(shù)字信號(hào)處理.第3版.北京:西安電子科技大學(xué)出版社,2008[8]劉泉,闕大順.數(shù)字信號(hào)處理原理與實(shí)現(xiàn).北京:電子工業(yè)出版社,2005[9]張磊,畢靖,郭蓮英.MATLAB實(shí)用教程.北京:人民郵電出版

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