音乐信号滤波去噪-基于gaussian的频率采样型fir滤波器设计-大学论文.doc

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1、《音乐信号滤波去噪--使用GAUSS窗设计的频率采样型FIR滤波器》第27页共23页音乐信号滤波去噪—基于Gausswin设计的FIR滤波器摘要本次课程设计主要内容是设计利用Gausssian窗口函数设计法设计一个FIR滤波器，将一段加入噪声干扰的音乐信号进行滤波去噪处理并根据滤波前后的波形和频谱分析滤波性能。本课程设计仿真平台为MATLAB7.0，开发工具是M语言编程。首先在因特网上下载工具一段音乐信号，并加入预设好频率的单频噪声，然后对信号进行频谱分析得到加噪前后的信号对比图，然后设计滤波器进行滤波去噪处理，最

2、后比较滤波前后的波形和频谱并进行分析。由分析结果得到，滤波器后的语音信号与原始信号基本一致，即设计的FIR滤波器能够去除信号中所加单频噪声，达到了设计目的。关键词MATLAB；滤波去噪；FIR滤波器；Gauss窗1引言本次课程设计主要是将一段音乐信号加入噪声，然后用某种函数法设计出的FIR滤波器对加入噪声后的音乐信号进行滤波去噪处理，处理时采用的是利用窗口设计法选择GAUSSWIN设计的FIR滤波器，通过课程设计了解FIR滤波器设计的原理和步骤，掌握用Matlab语言设计滤波器的方法，观察音乐信号滤波前后的时域波形

3、的比较，加深对滤波器作用的理解。1.1课程设计的目的数字信号处理（DigitalSignal《音乐信号滤波去噪--使用GAUSS窗设计的频率采样型FIR滤波器》第27页共23页Proccessing，简称DSP）是一门涉及许多学科而广泛应用于许多领域的新型学科。20世纪60年代后，随着计算机和信息技术的飞速发展，数字信号处理技术应运而生并并得到迅速的发展。在过去的二十多年时间里，数字信号处理已经在通信领域得到极为广泛的应用。数字信号处理是利用计算机或专用处理设备，以数字形式对信号进行采集、变换、滤波、估值、增强、压

4、缩、识别等处理，以得到符合人们的需要的信号形式。在本次课程设计中，最主要的设计是设计FIR滤波器，FIR滤波器的设计方法主要分为两类，第一类是基于逼近理想滤波器特性的方法，包括窗函数法、频域采样法和等波纹最佳逼近法；第二类是最优设计法。本次的课程设计主要采用的是第一类设计方法，是利用GAUSSWIN法设计FIR滤波器对一段音乐信号进行滤波去噪，通过这一过程，对滤波前后波形进行对比分析得到结论。此课程设计比较简单，主要是将书本中的知识应用到现实中，并且根据自己对设计题目的理解，运用软件编写出程序实现这一设计，也是我们

5、对数字信号处理的原理进行验证的一个过程。对此，也可以加深我们对所学知识的理解，培养我们的动手能力。1.2课程设计的要求（1）滤波器指标必须符合工程实际。（2）设计完后应检查其频率响应曲线是否满足指标。（3）处理结果和分析结论应该一致，而且应符合理论。（4）独立完成课程设计并按要求编写课程设计报告书。1.3设计平台MATLABMATLAB是由美国MathWorks公司20世纪80年代中期推出的数学软件。MATLAB是“MatricLaboratory”的缩写，意及“矩阵实验室”，优秀的数值计算能力和卓越的数据可视化能

6、力使其很快在数学软件中脱颖而出。Matlab已经发展成为多学科、多种工作平台的功能强大的大型软件。在欧美的高校和研究机构中，MATLAB是一种非常流行的计算机语言，许多重要的学术刊物上发表的论文均是用MATLAB来分析计算以及绘制出各种图形。《音乐信号滤波去噪--使用GAUSS窗设计的频率采样型FIR滤波器》第27页共23页MATLAB是一完整的并可扩展的计算机环境，是一种进行科学和工程计算的交互式程序语言。它的基本数据单元是不需要指定维数的矩阵，它可直接用于表达数学的算式和技术概念，而普通的高级语言只能对一个个具

7、体的数据单元进行操作。因此，解决同样的数值计算问题，使用MATLAB要比使用Basic、Fortran和C语言等提高效率许多倍。许多人赞誉它为万能的数学“演算纸”。MATLAB采用开放式的环境，你可以读到它的算法，并能改变当前的函数或增添你自己编写的函数MATLAB包含的内容非常丰富，功能强大，可以概括为以下几个方面：(1)可以在多种操作系统下运行，如DOS、Windows95/98/2000/2000/NT、CompaqAlpha、LinuxSunSolaris等。(2)有超过500种的数学、统计、科学及工程方面

8、的函数，使用简单快捷，并且有很强的用户自定义函数的能力。(3)有强大的图形绘制和可视化功能，可以进行视觉数据处理和分析，进行图形、图像的显示及编辑，能够绘制二维、三维图形，使用户可以制作高质量的图形，从而写出图文并茂的文章。(4)有从外部文件及外部硬件设备读入数据的能力。(5)有丰富的工具箱〔toolbox〕。各个领域的专家学者将众多学科领域中常用的算法编写