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用matlab设计一个滤波器

你的位置还在送    2009-06-24    滤波器    浏览 586 次

数字滤波器设计及在语音信号分析中的应用。 步骤: 1、语音信号采集 录制一段课程设计学生的语音信号并保存为文件,要求长度不小于10秒,并对录制的信号进行采样;录制时可以使用Windows自带的录音机,或者使用其它专业的录音软件,录制时需要配备录音硬件... 数字滤波器设计及在语音信号分析中的应用。
步骤:
1、语音信号采集
录制一段课程设计学生的语音信号并保存为文件,要求长度不小于10秒,并对录制的信号进行采样;录制时可以使用Windows自带的录音机,或者使用其它专业的录音软件,录制时需要配备录音硬件(如麦克风),为便于比较,需要在安静、干扰小的环境下录音。
2、语音信号分析
使用MATLAB绘出采样后的语音信号的时域波形和频谱图。根据频谱图求出其带宽,并说明语音信号的采样频率不能低于多少赫兹。
3、含噪语音信号合成
在MATLAB软件平台下,给原始的语音信号叠加上噪声,噪声类型分为如下几种:(1)白噪声;(2)单频噪色(正弦干扰);(3)多频噪声(多正弦干扰);(4)其它干扰,可设置为低频、高频、带限噪声,或Chirp干扰、冲激干扰。绘出叠加噪声后的语音信号时域和频谱图,在视觉上与原始语音信号图形对比,也可通过Windows播放软件从听觉上进行对比,分析并体会含噪语音信号频谱和时域波形的改变。
4、数字滤波器设计及滤波,完成以下题目中的一个
给定滤波器的规一化性能指标(参考指标,实际中依据每个同学所叠加噪声情况而定)例如:通带截止频率wp=0.25*pi, 阻通带截止频率ws=0.3*pi; 通带Z大衰减Rp=1 dB; 阻带Z小衰减Rs=15 dB,每个题目至少设计出5个用不同方法的不同类型滤波器。
题目(1):采用窗函数法与等波纹法分别设计各型FIR滤波器(低通、高通、带通、带阻中的至少3种类型)来对叠加噪声前后的语音信号进行滤波处理,绘出滤波器的频域响应,绘出滤波后信号的时域波形和频谱,并对滤波前后的信号进行对比,分析信号的变化;在相同的性能指标下比较各方法的滤波效果,并从理论上进行分析(或解释)。
题目(2):采用双线性变换法与脉冲响应不变法,分别利用不同的原型低通滤波器(Butterworth型与切比雪夫I型)来设计各型IIR滤波器(低通、高通、带通、带阻中的至少3种类型),绘出滤波器的频域响应;并用这些数字滤波器对含噪语音信号分别进行滤波处理,比较不同方法下设计出来的数字滤波器的滤波效果,并从理论上进行分析(或解释)。
5、回放语音信号
对滤波后的语音信号进行回放,感觉滤波前后语音信号的变化。
6、设计一个语音信号分析与处理系统界面(选作)
利用MATLAB的界面设计功能,设计一个MATLAB环境下的人机交互界面,完成上述滤波器的设计及滤波过程,要求能够接收输入的设计参数,查看设计结果及滤波结果。我的邮箱是471147021@QQ.com 哪位高手知道这方面的问题,给我点提示嘛,或者将答案发到我的邮箱里,谢谢了!!!

精彩问答
love_xue_58 发布日期:2017-12-16
你自己整合吧,我没时间帮你整合,我给你提供一些程序:
正确的代码:程序1:
fs=22050; %语音信号采样频率为22050
x1=wavread('Windows Critical Stop.wav'); %读取语音信号的数据,赋给变量x1
sound(x1,22050); %播放语音信号
y1=fft(x1,1024); %对信号做1024点FFT变换
f=fs*(0:511)/1024;
figure(1)
plot(x1) %做原始语音信号的时域图形
title('原始语音信号');
xlabel('time n');
ylabel('fuzhi n');

figure(2)
freqz(x1) %绘制原始语音信号的频率响应图
title('频率响应图')

figure(3)
subplot(2,1,1);
plot(abs(y1(1:512))) %做原始语音信号的FFT频谱图
title('原始语音信号FFT频谱')
subplot(2,1,2);
plot(f,abs(y1(1:512)));
title('原始语音信号频谱')
xlabel('Hz');
ylabel('fuzhi');

程序2:
fs=22050; %语音信号采样频率为22050
x1=wavread('Windows Critical Stop.wav'); %读取语音信号的数据,赋给变量x1
t=0:1/22050:(size(x1)-1)/22050;
y1=fft(x1,1024); %对信号做1024点FFT变换
f=fs*(0:511)/1024;
x2=randn(1,length(x1)); %产生一与x长度一致的随机信号
sound(x2,22050);
figure(1)
plot(x2) %做原始语音信号的时域图形
title('高斯随机噪声');
xlabel('time n');
ylabel('fuzhi n');

randn('state',0);
m=randn(size(x1));
x2=0.1*m+x1;

sound(x2,22050);%播放加噪声后的语音信号
y2=fft(x2,1024);
figure(2)
plot(t,x2)
title('加噪后的语音信号');
xlabel('time n');
ylabel('fuzhi n');
figure(3)
subplot(2,1,1);
plot(f,abs(y2(1:512)));
title('原始语音信号频谱');
xlabel('Hz');
ylabel('fuzhi');
subplot(2,1,2);
plot(f,abs(y2(1:512)));
title('加噪后的语音信号频谱');
xlabel('Hz');
ylabel('fuzhi');

根据以上代码,你可以修改下面有错误的代码
程序3:双线性变换法设计Butterworth滤波器

fs=22050;
x1=wavread('h:\课程设计2\shuzi.wav');
t=0:1/22050:(size(x1)-1)/22050;
Au=0.03;
d=[Au*cos(2*pi*5000*t)]';
x2=x1+d;
wp=0.25*pi;
ws=0.3*pi;
Rp=1;
Rs=15;
Fs=22050;
Ts=1/Fs;
wp1=2/Ts*tan(wp/2); %将模拟指标转换成数字指标
ws1=2/Ts*tan(ws/2);
[N,Wn]=buttord(wp1,ws1,Rp,Rs,'s'); %选择滤波器的Z小阶数
[Z,P,K]=buttap(N); %创建butterworth模拟滤波器
[Bap,Aap]=zp2tf(Z,P,K);
[b,a]=lp2lp(Bap,Aap,Wn);
[bz,az]=bilinear(b,a,Fs); %用双线性变换法实现模拟滤波器到数字滤波器的转换
[H,W]=freqz(bz,az); %绘制频率响应曲线
figure(1)
plot(W*Fs/(2*pi),abs(H))
grid
xlabel('频率/Hz')
ylabel('频率响应幅度')
title('Butterworth')
f1=filter(bz,az,x2);
figure(2)
subplot(2,1,1)
plot(t,x2) %画出滤波前的时域图
title('滤波前的时域波形');
subplot(2,1,2)
plot(t,f1); %画出滤波后的时域图
title('滤波后的时域波形');
sound(f1,22050); %播放滤波后的信号
F0=fft(f1,1024);
f=fs*(0:511)/1024;
figure(3)
y2=fft(x2,1024);
subplot(2,1,1);
plot(f,abs(y2(1:512))); %画出滤波前的频谱图
title('滤波前的频谱')
xlabel('Hz');
ylabel('fuzhi');
subplot(2,1,2)
F1=plot(f,abs(F0(1:512))); %画出滤波后的频谱图
title('滤波后的频谱')
xlabel('Hz');
ylabel('fuzhi');

程序4:窗函数法设计滤波器:

fs=22050;
x1=wavread('h:\课程设计2\shuzi.wav');
t=0:1/22050:(size(x1)-1)/22050;
Au=0.03;
d=[Au*cos(2*pi*5000*t)]';
x2=x1+d;
wp=0.25*pi;
ws=0.3*pi;
wdelta=ws-wp;
N=ceil(6.6*pi/wdelta); %取整
wn=(0.2+0.3)*pi/2;
b=fir1(N,wn/pi,hamming(N+1)); %选择窗函数,并归一化截止频率
figure(1)
freqz(b,1,512)
f2=filter(bz,az,x2)
figure(2)
subplot(2,1,1)
plot(t,x2)
title('滤波前的时域波形');
subplot(2,1,2)
plot(t,f2);
title('滤波后的时域波形');
sound(f2,22050); %播放滤波后的语音信号
F0=fft(f2,1024);
f=fs*(0:511)/1024;
figure(3)
y2=fft(x2,1024);
subplot(2,1,1);
plot(f,abs(y2(1:512)));
title('滤波前的频谱')
xlabel('Hz');
ylabel('fuzhi');
subplot(2,1,2)
F2=plot(f,abs(F0(1:512)));
title('滤波后的频谱')
xlabel('Hz');
ylabel('fuzhi');
全部评论
汪乐安 发布日期:2009-06-25
太多了,其实网上这方面现成的程序很多,大概如下:

1:使用wavrecord函数

2:使用awgn等函数

3:使用fdatool可以设计滤波器

5:wavplay

6: guide
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