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1、语音信号的数字滤波处理（四）1设计背景及目的1.1课题背景随着软硬件技术的发展，仪器的智能化与虚拟化已成为未来实验室及研究机构的发展方向。虚拟仪器技术的优势在于可由用户定义自己的专用仪器系统，且功能灵活，很容易构建，所以应用面极为广泛。基于计算机软硬件平台的虚拟仪器可代替传统的测量仪器，如示波器、逻辑分析仪、信号发生器、频谱分析仪等。从发展史看，电子测量仪器经历了由模拟仪器、智能仪器到虚拟仪器，由于计算机性能的飞速发展，已把传统仪器远远抛到后面，并给虚拟仪器生产厂家不断带来连锅端的技术更新速率。目前已经有许多较成
2、熟的频谱分析软件，如SpectraLAB、RSAVu、dBFA等。声卡是多媒体计算机最基本的配置硬件之一，价格便宜，使用方便。MATLAB是一个数据分析和处理功能十分强大的工程实用软件，他的数据采集工具箱为实现数据的输入和输出提供了十分方便的函数和命令。MATLAB是MathWorks公司于1982年推出的一款功能强大、易于使用的高效数值计算和可视化软件，它为进行算法开发、数据计算、信号分析与可视化提供了交互式应用开发环境，主要包括基本数学计算、编程环境(M语言)、数据可视化、GUIDE等。并附加了大量支持建模、
3、分析、计算应用的工具箱来扩展MATLAB基本环境，用于解决特定领域的工程问题，如今MATLAB已广泛应用于通信、信号处理、生物医学、自动控制等领域。数字滤波器(DigitalFilter,DF)在信号的过滤、检测和参数估计等方面起着重要的作用。信号往往夹杂着噪声及无用信号成分，必须将这些干扰成分滤除。数字滤波器对信号进行筛选，可通过特定频段的信号。一般来说，噪声信号往往是高频信号，而经典滤波器正是假定有用信号与噪声信号具有不同的频段，所以利用经典滤波器可以去除噪声。但如果有用信号和无用信号，或有用信号和噪声的频谱
4、相互重叠，那么经典滤波器则不能实现理想的滤波性能。现代滤波器的作用是从含有噪声的信号中估计出信号的某些特征或信号本身，第61页，共60页语音信号的数字滤波处理（四）一旦信号被估计出，那么估计出来的信号与原信号相比会有更高的信噪比。这类滤波器主要有维纳滤波器、卡尔曼滤波器、线性预测滤波器以及自适应滤波器等。1.2课题设计目的综合运用数字信号处理的理论知识进行频谱分析和滤波器设计，包括信号和系统地时域特性、序列的快速傅立叶变换、利用Matlab对语音信号进行频谱分析、设计IIR、FIR数字滤波器等，通过理论推导得出相
5、应结论，再利用MATLAB作为编程工具进行计算机实现，从而加深对所学知识的理解，建立概念。第61页，共60页语音信号的数字滤波处理（四）2课程设计预习题2.1卷积演示2.1.1线性卷积动态演示序列x1n={2,0,1,2,5,7,0,5,0,1,1,8}，序列x2n={1,2.43,6.17,12.93,22.17,32.25,40.88,45.87,45.87,40.88,32.25,22.17,12.93,6.17,2.43,1.0000},动态演示两个序列进行线性卷积x1n*x2n的过程，包括翻转、移位、乘
6、积、求和的过程。程序如下：n=-15:26;M=25;yn=zeros(1,27);figure(1)stem(yn);xlabel('n')ylabel('y(n)')xn1=[2,0,1,2,5,7,0,5,0,1,1,8];xm1=[zeros(1,15)xn1zeros(1,15)];figure(2)stem(n,xm1)xlabel('m')ylabel('x1(m)')xn2=[1,2.43,6.17,12.93,22.17,32.25,40.88,45.87,45.87,40.88,32.25,2
7、2.17,12.93,6.17,2.43,1.0000];xm2=[fliplr(xn2)zeros(1,26)];figure(3)stem(n,xm2)第61页，共60页语音信号的数字滤波处理（四）xlabel('m')ylabel('x2(N-m)')title('n=0')yn(1)=sum((xm1.*xm2)');figure(4)stem(yn)xlabel('n')ylabel('y(n)')title('n=N')forN=1:25xm3=[zeros(1,N)fliplr(xn2)zeros(
8、1,M)];figure()stem(n,xm3)xlabel('m')ylabel('x2(N-m)')title('n=N')M=M-1;yn(N+1)=sum((xm1.*xm3)');figure()stem(yn)xlabel('n')ylabel('y(n)')title('n=N')endxm3=[zeros(1,26)fliplr(xn2)]figure(
