课程设计-基于matlab的fir滤波器设计与仿真

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时间:2018-08-02

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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

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