基于fir滤波器的语音信号处理设计_

《基于fir滤波器的语音信号处理设计_》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。

1、毕业设计选题：基于FIR滤波器的语音信号处理设计设计思路：1.介绍数字滤波器的概念及分类主要分数字滤波器的概念、发展现状、按照不同性能的分类，突出IIR和FIR滤波器。2.重点介绍FIR滤波器的设计原理主要从FIR的设计原理（理论）、性能指标、分类、设计方法（重点，一共三种，分别介绍其理论和实现方法）以及优缺点入手分析3.介绍语音信号的处理过程及原理简单介绍一下采样原理，再介绍语音信号的采集流程（录音、转码、采样、打开、回放）4.简单介绍MATLAB的功能及使用方法简单介绍MATLAB在信号处理方面的功能（信号的采集、频谱分析、滤波器的设计）以及它

2、的使用方法5.设计一个能处理声音信号的FIR滤波器全文的核心，先录制一段语音，通过MATLAB采集显示，分析时域波形及频谱显示；再设置滤波后的性能指标，用MATLAB分别用三种方法设计出FIR滤波器；将设计好的滤波器加入原语音信号中，观察处理后的时域波形及频谱；最后分析比较三种方法以及与无滤波器的显示比较，得出结论。（如果可以，首先可以在原音中加入噪音，观察加入滤波器前后波形的差异，说明滤波器在语音信号处理方面的作用；只通过编程来完成滤波器的设计，还不够形象，最好可以通过Simulink将整个系统仿真出来，说明结果的可靠性。）6.简单分析一下所设计

3、滤波器的优缺点由于FIR滤波器设计原理本身存在一些误差，导致仿真出来的结果必然存在一些误差，分析这些误差的来源，再说明FIR滤波器在语音信号处理方面的优点，得出结论。1.总结全文的思路和研究方法总结在毕业设计过程中遇到的问题，以及解决的方法；最后感谢老师的指导，通过毕业设计学到了哪些东西。2.参考文献主要是图书馆借阅的书籍、翻看的论文和报刊，还有网上资料的文献来源。（每引用一些知识点，就注明其出处，但不能完全照抄，按照自己的话来重新组织。）3.附录将MATLAB的编程代码全部附上，如果有其他的图表也附上研究对象：FIR滤波器辅助对象：语音信号工具软

4、件：MATLAB语音信号的滤波流程图摘要本文设计介绍了基于Matlab的对语音信号采集、处理及FIR滤波器的设计，并使之实现的过程。理解与掌握课程中的基本概念、基本原理、基本分析方法，用Matlab进行数字语音信号处理，并阐述了课程设计的具体方法、步骤和内容。综合运用本课程的理论知识进行频谱分析以及滤波器设计，通过理论推导得出相应结论，并利用MATLAB作为工具进行实现，从而复习巩固课堂所学的理论知识，提高对所学知识的综合应用能力，并从实践上初步实现对数字信号的处理。关键词：数字滤波器FIR语音信号MATLAB第1章数字滤波器的概念与分类随着信息时

5、代与数字技术的发展，数字信号处理己逐渐发展成为当今极其重要的学科与技术领域之一。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。在数字信号处理的基本方法中，通常会涉及到变换、滤波、频谱分析、调制解调和编码解码等处理。其中，滤波是应用非常广泛的一个环节，数字滤波器的相关理论也一直都是人们研究的重点之一。数字滤波器是数字信号处理的重要基础，在对信号的滤波、检测及参数的估计等信号应用中，数字滤波器是使用最为广泛的一种线性系统。数字滤波器根据其单位冲击响应函数的时域特性可分为两类：无限冲击响应(IIR

6、)数字滤波器和有限冲击响应(FIR)数字滤波器。与IIR数字滤波器相比,FIR数字滤波器的实现是非递归的，稳定性好，精度高；更重要的是FIR数字滤波器在满足幅度响应要求的同时，可以获得严格的线性相位。因此，它在高保真的信号处理中，如数字音频、图像处理、数据传输和生物医学等领域得到广泛应用1数字滤波器1.1数字滤波器的概述所谓数字滤波器，是指输入输出均为数字信号，通过一定的运算关系，改变输入信号中所含频率成分的相对比例，或则滤除某些频率成分的器件[3]。数字滤波器具有稳定性高、精度高、灵活性大等突出优点。对于数字滤波器而言，若系统函数为H(z),其脉

7、冲响应为h(n),输入时间序列为x(n),则它们在时域内的关系式如下：(1-1)在Z域内，输入和输出存在如下关系：(1-2)式中，X(z)、Y(z)分别为x(n)和y(n)的Z变换。在频域内，输入和输出则存在如下关系：(1-3)式中，是数字滤波器的频率特性；、分别为x(n)和y(n)的频谱，而为数字角频率。1.2数字滤波器的分类数字滤波器可以有很多种分类方法，但总体上可分为两大类。一类称为经典滤波器，即一般的滤波器，其特点是输入信号中的有用成分和希望滤除的成分占用不同的频带，通过合适的选频滤波器可以实现滤波[4]。例如，若输入信号中有干扰，信号和干

8、扰的频带互不重叠，则可滤出信号中的干扰得到纯信号。但是，如果输入信号中信号和干扰的频带相互重叠，则干扰就不能被有效的滤除。