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1、学号：054100603班级：电信051基于Matlab的FIR滤波器设计与仿真实验地点：实验日期：7月13日至7月18日一、实验目的1、掌握基本的MATLAB编程方法；2、理解FIR滤波器的设计原理；3、学会用MATLAB来编程实现FIR滤波器；4、掌握基本的simulink交互式仿真，并对FIR滤波器模型并进行仿真；5、学会对所得的结果进行分析。二、实验内容1、制作数据源：用电脑采集或用软件截取5至10秒的语音（如“宁波大学”...）(注意用wavread函数将语音文件读入到matlab时，有“右声道”和“左声道
2、”两个信号，只要将其中一个声道作为信号就可以。)2、信号中混入随机噪声(注意信噪比，噪声强度不要太大)：事先取一个参考值为0，再取噪声的方差，方差的取值是根据原始语音的幅度取的噪声，噪声强度不宜过大或过小，适中即可。然后通过randn(size(a)).*sqrt(noise_var)+noise_mu;语句产生与原始语音长度相同的随机噪声，最后把这个噪声添加到原始语音中，得到加噪语音信号。3、设计一个FIR滤波器对前面的混合信号进行处理、降低噪声，并对性能进行分析：有限长单位冲激响应(FIR)数字滤波器具有严格的线
3、性相位,又具有任意的幅频特性。同时FIR系统只有零点,系统是稳定的,因而容易实现线性相位和允许实现多通道滤波器。只要经过一定的延时,任何非因果有限长序列都能变成因果的有限长序列,因而总能用因果系统来实现。FIR滤波器由于单位冲激响应是有限长的,可以用快速傅立叶变换(FFT)算法来实现过滤信号,从而大大提高运算效率。由于FIR滤波器具有以上优点,在信号处理和数据传输中得到了广泛的应用。运用窗函数设计滤波器是FIR数字滤波器设计的主要方法之一,由于运算简单,又有闭合形式的公式可循,因而很实用。有限长FIR数字滤波器的设计
4、方法主要是窗函数设计法。常用的窗函数有以下几种,矩形窗,三角窗,汉宁窗,海明窗,布拉克曼窗,凯泽窗(β=7.865),各种窗函数基本参数比较如下表1。由表1得矩形窗虽然简便，但存在明显的吉布斯效应，主瓣和第一旁瓣之比只有13dB,为了克服这些缺陷，设计时可根据给定的滤波器技术指标，选择滤波器长度M和窗函数w(n)，使其具有最窄宽度的主瓣和最小旁瓣12－－学号：054100603班级：电信0514、用Simulink设计FIR滤波器模型并进行仿真，所得结果进行分析：Simulink创建模型并寻找解决实际问题的方法，可以
5、用它轻松地搭建一个系统模型，并设置模型参数和仿真参数。由于Simulink是交互式的应用程序，因此在仿真过程中，可以在线修改仿真参数，并立即观察到改变后的仿真结果。本文将介绍在Simulink环境下应用数字滤波器设计模块进行信号处理（滤波）的可视化设计技术。由于调用了Matlab高度集成化和可视化的计算机仿真环境，用户可以不用编写任何程序语句，仅仅通过鼠标拖放和点击操作，就可完成复杂的数字滤波器的设计工作。下面通过一个应用示例介绍这种基于可视化的信号滤波技术，用数字滤波器设计模块（DigitalFilterDesig
6、nBlock）设计、分析和实现滤波器。三、实验结果与分析1、制作数据源：我用电脑录制了同学的一段语音，内容是：现代语音处理技术。该语音大概有4，5秒之长。然后用wavread函数将语音文件读入到matlab中，其实现的语句如下：[a,fs]=wavread('现代语音处理技术.wav');%读入语音a=a(:,1);从中我们知道fs语音的采样频率。2、信号中混入随机噪声：noise_mu=0;noise_var=0.005;a0=randn(size(a)).*sqrt(noise_var)+noise_mu;a1=
7、a+a0;事先取一个参考值为0，再取噪声的方差为0.005，0.005是根据原始语音的幅度取的噪声，噪声强度不宜过大或过小，适中即可。然后通过randn(size(a)).*sqrt(noise_var)+noise_mu;语句产生与原始语音长度相同的随机噪声，最后把这个噪声添加到原始语音中，得到a1是信号中混入随机噪声的的语音。3、设计一个FIR滤波器：3.1、FIR滤波器设计的原理：①先对原始语音进行FFT变换，从FFT图中得到passband和stopband从中我们可以知道了FIR滤波器的截止频率。确定我们选
8、择是用低通，高通还是带通来处理加噪语音。②然后我们通过：fedge=input('BandedgesinHz=');mval=input('Desiredmagnitudevaluesineachband=');dev=input('Desiredrippleineachband=');FT=input('Samplingfrequencyin
