基于MATLAB的信号消噪处理和程序设计.doc

郑州轻工业学院课程设计说明书题目：基于MATLAB的信号消噪处理程序姓 名： 院 （系）： 电气信息工程 专业班级： 电子信息工程1101 学 号： 指导教师： 任景英 成 绩： 时间：2014年6月09日至 2014年6月13日郑州轻工业学院课 程 设 计 任 务 书题目 基于MATLAB的信号消噪处理和程序设计 专业、班级 电子信息工程11级 1班 学号541101030119姓名 李宁波 主要内容、基本要求、主要参考资料等：主要内容：构造一个信号，在MATLAB软件平台画出时域波形和频谱图；并对所构造的信号加入干扰噪声，对加入噪声的信号进行频谱分析，利用MATLAB对含噪的信号进行滤波，画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。基本要求：1、设构造信号为 2、利用MATLAB的randn函数给原始信号加入高斯随机噪声3、掌握数字信号处理的基本概念、基本理论和基本方法。 4、利用MATLAB对含噪信号进行滤波5、掌握 MATLAB 的程序设计方法。 主要参考资料：1、刁彦华.基于MATLAB的信号消噪处理研究J. 河北职业技术学院学报.2002,2完 成 期 限： 2014.6.092014.6.13 指导教师签名： 课程负责人签名： 2014年 6月 04日目录摘 要1第一章 MATLAB在信号处理中的应用2第二章 常见的随机噪声来源及分类2第一节 常见的随机噪声来源2第二节 常见的随机噪声分类3第三章 含噪信号处理的MATLAB实现3第一节 信号频谱分析3第二节 数字滤波4第四章 MATLAB程序及仿真6第一节MATLAB波形图6第二节 试验程序7第五章 设计体会10参考文献10 基于MATLAB的信号消噪处理程序设计摘 要 基于MATLAB有噪音语音信号处理的设计与实现，综合运用数字信号处理的理论知识对加噪声语音信号进行时域、频域分析和滤波。MATLAB对含噪信号进行分解,利用MATLAB信号处理工具箱可以快速有效地设计各种数字滤波器，从而很容易获得消噪后的信号,计算机仿真结果表明,利用MATLAB语言可以方便的得到信号含噪前后的频谱,并有效的波除噪声。滤波在信号的发送、传输、接受时都是重要的环节，数字滤波在滤波中占有重要的地位，在现代电子系统设计中得到广泛应用。关键词：MATLAB软件，仿真，噪声，数字滤波第一章 MATLAB在信号处理中的应用 MATLAB是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言（如C、Fortran）的编辑模式，代表了当今国际科学计算软件的先进水平。目前，MATLAB已经把工具箱延伸到了科学研究和工程应用的诸多领域，诸如数据采集、数据库接口、概率统计、样条拟合、优化算法、偏微分方程求解、神经网络、小波分析、信号处理、图像处理等。Matlab是一个数据分析和处理功能十分强大的工程实用软件，运用它来进行语音信号的采集相当便捷，文章介绍了在Matlab环境中如何驱动声卡采集语音信号和语音信号采集后的文档处理方法，并对所采集的语音信号进行时域和频域的分析。另外，利用MATLAB环境采用双线性变换法设计数字滤波器滤除高频成分。给出了用双线性变换法设计IIR数字滤波器的方法,并通过用MATLAB语言来实现。双线性法可以使系统经变换后仍保持原有特性,而且这种方法是S域和Z域的单值一一对应,克服了频率交叠产生的混叠效应;最后使用MATLAB语言实现了满足要求的低通IIR滤波器。第二章 常见的随机噪声来源及分类第一节 常见的随机噪声来源白噪声是指功率谱密度在整个频域内均匀分布的噪声。严格地说，白噪声只是一种理想化模型，因为实际噪声的功率谱密度不可能具有无限宽的带宽，否则它的平均功率将是无限大，是物理上不可实现的。信道中加性噪声的来源，一般可以分为三方面：1人为噪声：人为噪声来源于无关的其它信号源，例如：外台信号、开关接触噪声、工业的点火辐射等；2自然噪声：自然噪声是指自然界存在的各种电磁波源，例如：闪电、雷击、大气中的电暴和各种宇宙噪声等。；3内部噪声：内部噪声是系统设备本身产生的各种噪声，例如：电阻中自由电子的热运动和半导体中载流子的起伏变化等。某些类型的噪声是确知的。虽然消除这些噪声不一定很容易，但至少在原理上可消除或基本消除。另一些噪声则往往不能准确预测其波形。这种不能预测的噪声统称为随机噪声。我们关心的只是随机噪声。第二节 常见的随机噪声分类1单频噪声：单频噪声是一种连续波的干扰（如外台信号），它可视为一个已调正弦波，但其幅度、频率或相位是事先不能预知的。这种噪声的主要特点是占有极窄的频带，但在频率轴上的位置可以实测。因此，单频噪声并不是在所有通信系统中都存在。2脉冲噪声：脉冲噪声是突发出现的幅度高而持续时间短的离散脉冲。这种噪声的主要特点是其突发的脉冲幅度大，但持续时间短，且相邻突发脉冲之间往往有较长的安静时段。从频谱上看，脉冲噪声通常有较宽的频谱（从甚低频到高频），但频率越高，其频谱强度就越小。脉冲噪声主要来自机电交换机和各种电气干扰，雷电干扰、电火花干扰、电力线感应等。数据传输对脉冲噪声的容限取决于比特速率、调制解调方式以及对差错率的要求。3起伏噪声：起伏噪声是以热噪声、散弹噪声及宇宙噪声为代表的噪声。这些噪声的特点是，无论在时域内还是在频域内他们总是普遍存在和不可避免的。由以上分析可见，单频噪声不是所有的通信系统中都有的而且也比较容易防止；脉冲噪声由于具有较长的安静期，故对模拟话音信号的影响不大；起伏噪声既不能避免，且始终存在；因此，一般来说，它是影响通信质量的主要因素之一。因此，今后在研究噪声对通信系统的影响时，应以起伏噪声为重点。应当指出，脉冲噪声虽然对模拟话音信号的影响不大，但是在数字通信中，它的影响是不容忽视的。一旦出现突发脉冲，由于它的幅度大，将会导致一连串的误码，对通信造成严重的危害。CCITT关于租用电话线路的脉冲噪声指标是15分钟内，在门限以上的脉冲数不得超过18个。在数字通信中，通常可以通过纠错编码技术来减轻这种危害。第三章 含噪信号处理的MATLAB实现第一节 信号频谱分析信号频谱分析的实际上是研究如何将信号分解为正交函数集的各分量的叠加,在此我们讨论的正交函数集是最常用的三角函数集,并从信号分量的组成情况去考察信号的特性。正弦波、方波、三角波和白噪声信号是实际工程测试中常见的典型信号，这些信号时域、频域之间的关系很明确，并且都具有一定的特性，通过对这些典型信号的频谱进行分析，对掌握信号的特性，熟悉信号的分析方法大有益处，并且这些典型信号也可以作为实际工程信号分析时的参照资料。信号的频谱可分为幅值谱、相位谱、功率谱、对数谱等等。对信号作频谱分析的设备主要是频谱分析仪，它把信号按数学关系作为频率的函数显示出来，其工作方式有模拟式和数字式二种。模拟式频谱分析仪以模拟滤波器为基础，从信号中选出各个频率成分的量值；数字式频谱分析仪以数字滤波器或快速傅立叶变换为基础，实现信号的时-频关系转换分析。 傅立叶变换是信号频谱分析中常用的一个工具，它把一些复杂的信号分解为无穷多个相互之间具有一定关系的正弦信号之和，并通过对各个正弦信号的研究来了解复杂信号的频率成分和幅值。 信号频谱分析是采用傅立叶变换将时域信号x(t)变换为频域信号X(f)，从而帮助人们从另一个角度来了解信号的特征。时域信号x(t)的傅氏变换为：上式中X(f)为信号的频域表示，x(t)为信号的时域表示，f为频率。频谱是构成信号的各频率分量的集合，它完整地表示了信号的频率结构，即信号由哪些谐波组成，各谐波分量的幅值大小及初始相位，从而揭示了信号的频率信息。对周期信号来说，信号的谱线只会出现在0,f1,f2,.fn,等离散频率点上，这种频谱称为离散谱。第二节 数字滤波数字滤波是数字信号分析中最重要的组成部分之一，数字滤波与模拟滤波相比，具有精度和稳定性高、系统函数容易改变、灵活性高、不存在阻抗匹配问题、便于大规模集成、可实现多维滤波等优点。 数字滤波器的作用是利用离散时间系统的特性对输入信号波形（或频谱）进行加工处理，或者说利用数字方法按预定的要求对信号进行变换。把输入序列x(n)变换成一定的输出序列y(n)从而达到改变信号频谱的目的。从广义讲，数字滤波是由计算机程序来实现的，是具有某种算法的数字处理过程。 若输入信号为x(t)，其频谱为X()，并且已知其频宽为m。在满足采样定理的条件下进行A/D转换，则采样信号的频谱应为：其中采样频率s2m。显然这是一个以s为周期的谱图，当通过数字滤波器后，其频谱应为：由模拟低通滤波器设计巴特沃斯低通滤波器： (l)确定数字低通滤波器的技术指标通带截止频率wP，;通带衰减P;阻带截止频率ws;阻带衰减s 。 (2)将数字低通滤波器的技术指标转换为模拟低通滤波器的技术指标。只转换边界频率wP,ws,P，s指标不作变化，边界频率的转换关系为脉冲响应不变法。 (3)按照模拟低通滤波器的技术指标设计模拟低通滤波器。 第四章 MATLAB程序及仿真第一节MATLAB波形图第二节 试验程序%原始时域信号figure(1);t=linspace(0,6,512)f=sin(t*pi)+cos(t*pi);subplot(2,1,1);plot(t,f);title(f(t)=sin(t)+cos(t);xlabel(t);ylabel(f（t）);grid on;%原始信号的幅频特性Fw1=fft(f);Fw=abs(Fw1);subplot(2,1,2);plot(Fw(1:32);title(原始信号的幅频特性);xlabel(w);ylabel(|F(w)|);grid on;%对原始时域信号加噪声figure(2);randn(state,0)m=randn(1,512);y=f+0.15*m;subplot(2,1,1);plot(t,y);title(加噪信号的时域特性);xlabel(t);ylabel(y);grid on;%加噪声信号的幅频特性Fw2=fft(y);fx=abs(Fw2);subplot(2,1,2);plot(fx(1:32) ;title(加噪信号的幅频特性);xlabel(w);ylabel(|Fx(w)|);grid on;%滤波后信号的时域信号figure(3);N,wc=buttord(0.01,0.30,4,68);b,a=butter(N,wc);y1=filter(b,a,y);subplot(2,1,1);plot(t,y1);title(滤波后信号的时域特性);xlabel(t);ylabel(y1);grid on;%滤波后信号的幅频特性Fw3=fft(y1);fy=abs(Fw3);subplot(2,1,2);plot(fy(1:32);title(滤波后信号的幅频特性);xlabel(w);ylabel(|Fy(w)|);grid on;第五章 设计体会经过一周的努力，终于顺利完成了这次的课程设计，虽然时间较短，但我感觉从本次课程设计中学到了很多书上学不到的东西。我们同一课题的几个同学，我们花费课很多的时间和精力。相互之间帮忙协作，上网搜索相关资料，到图书馆查阅相关文献，遇到难题，共同商讨。解决不了的问题，我们就像老师和其他同学虚心请教。最终，我们一起解决了一个又一个难题，虽然，我们有过争吵，但是在真理面前，我们的行动是一致的。 运用MATLAB实现信号处理,简单高效,仿真效果好,特别适合信号与系统及数字信号处理的辅助教学,MATLAB在教学方面十分重要。刚开始没有针对性，不知道自己到底该干些什么，查些什么资料，找到了资料却不知道该哪些方面。后来，在老师的指导和同组同学的帮助下，逐渐融入了角色。慢慢地，我能够从图书馆里查找各种资料，虽然过程很艰难，但毕竟是做出来了，感觉很高兴。 这次课程设计让我认识到了知识和实践的重要性。只有牢固掌握了所学的知识，才能有清晰的思路，知道每一步该怎样走。才能顺利的解决每一个问题。就以这次课程设计为例吧。刚拿到题目的时候，大致看一下要求，根据平时所学的知识，脑海中就立刻会想到应该用到的的基本知识和理论，然后再去图书馆去查这些资料，很快地初步方案以及大概的程序框图就出来了。但是，这样快的速度是要以我们对知识的熟练掌握为前提的。所以，这次课程设计在让我认识了知识的重要性之外，更让我明白了自己理论知识和实践知识的欠缺，让我坚定了以后努力学习知识的决心。参考文献：1. 陈怀琛.MATLAB及电子信息课程中的应用.北京电子工业出版社.2008，12. 刁彦华.基于MATLAB信号的消噪处理研究.河北职业技术学院学报.2002，23. 陈后金,胡健.信号与系统.高等教育出版社.20094. 陈后金，薛健，数字信号处理