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1、《数字信号处理》课程研究性学习报告指导教师浊时间2014.6【目的】(1)掌握IIR和FIR数字滤波器的设计和应用;(2)掌握多速率信号处理屮的基木概念和方法;(3)学会用Matlab计算小波分解和重建。(4)了解小波压缩和去噪的基木原理和方法。【研讨题目】、⑴播放音频信号youmwav,确定信号的抽样频率,计算信号的频谱,确定噪声信号的频率范围;⑵设计IIR数字滤波器,滤除音频信号屮的噪声。通过实验研究dp,2,釦,人的选择对滤波效果及滤波器阶数的影响,给出滤波器指标选择的基木原则,确定你认为最合适的滤波器指标。(3)设计FIR数字滤波器,滤除音频信号中的噪声。与(2
2、)屮的IIR数字滤波器,从滤波效果、幅度响应、相位响应、滤波器阶数等方血进行比较。【设计步骤】【仿真结果】Figure2FileEditViewInsertToolsDesktopWindow旦elp□ad凰詳■復□匡1■回频率响应图mp)apwug乏(saajbap)ase*Figure4□回—SmTFileEditViewInsertToolsDesktopWindowHelp□dJj%黔®帜謠▼復口匡l■旦Butterworth100020003000400050006000频率/HzFileEditViewInsertToolsDesktopWindow旦elp
3、:oaj愴抵丸的⑥帜詳▼復□■口Kaisers设计I型线性相位FIR低通滤波器陋losulas瞬臓4No.o.100020003000400050006000频率/Hz【结果分析】由频谱知噪声频率大于3800Hz。FIR和HR®可以实现滤波,但从听觉上讲,人对于听觉不如对图像(视觉)明感,没必要要求线性相位,因此,综合来看选IIR滤波器好一点,因为在同等要求下,IIR滤波器阶数可以做的很低而FIR滤波器阶数太高,白庁线性相位的良好特性在此处用处不人。【自主学习内容】MATLAB滤波器设计【阅读文献】老师课件,教材【发现问题】(专题研讨或相关知识点学习屮发现的问题):过渡
4、带的宽度会影响滤波器阶数N【问题探究】通过实验,但过渡带越宽时,N越小,滤波器阶数越低,过渡带越窄反这与理论相符合。【仿真程序】信号初步处理部分:[xl,Fs,bits]=wavread(1yourn.wav1);sound(xl,Fs);yl=fft(xl,1024);f=Fs*(0:511)/1024;figure(1)plot(xl)title(»原始语音信号时域图谱J;xlabel('timen1);ylabel(fmagnitudenf);figure(2)freqz(xl)title(1频率响应图Tfigure(3)subplot(2,1,1);plot(a
5、bs(yl(1:512)))title(»原始语音信号FFT频谱Tsubplot(2,1,2);plot(fzabs(yl(1:512)));title('原始语冷信号频谱Txlabel(*Hz*);ylabel(1magnitude1);HR:fp=2500;fs=3500;wp=2*pi*fp/FS;ws=2*pi*fs/FS;Rp=l;Rs=15;Ts=l/Fs;wp=2*pi*fp/FS;ws=2*pi*fs/FS;wpl=2/Ts*tan(wp/2);wsl=2/Ts*tan(ws/2);t=0:l/11000:(size(xl)-1)/11000;Au=0.
6、03;d=[Au*cos(2*pi*5000*t)]x2=xl+d;[N,Wn]=buttord(wpl,wsl,Rp,Rs,1s1);[Z,P,K]=buttmp(N);[Bap,Amp]=zp2(ZzPzK);[b,a]=lp21p(Bap,Aap,Wn);[bz,az]=bilinear(b,a,Fs);%[H,W]=freqz(bz,az);figure(4)plot(W^Fs/(2*pi),abs(H))gridxlabel(*频率/Hz1)ylabel(1频率响应幅度Ttitle(1Butterworth1)fl=filter(bz,mz,x2);figur
7、e(5)subplot(2,1,1)plot(tzx2)title(1滤波前时域波形1;subplot(2,1,2)plot(t,f1);titled滤波后时域波形T;sound(f1,FS);FIR[xl,Fs,bits]=wavread(T:/dsp_2014_project3/yourn!;fp=2500;fs=3500;wp=2*pi*fp/Fs;ws=2*pi*fs/Fs;Rs=50;M=ceil((Rs-7•95)/(ws-wp)/2.285);M=M+mod(M,2);beta=0.1102*(Rs-8・7);w=kaise