基于matlab的IIR滤波器设计

1、数字信号处理课程设计报告基于matlab的IIR滤波器设计专 业： 通信工程 班 级： 学 号： 姓 名： 指导教师： 目 录一课程设计目的1二课程设计题目描述和要求1三.课程设计报告内容 2四.设计总结 8参考书目 8附录 8一课程设计目的通过本课程设计教学所要达到的目的是：使学生进一步巩固数字信号处理的基本概念、理论、分析方法和实现方法；使学生掌握的基本理论和分析方法方面的知识得到进一步扩展；使学生能有效地将理论和实际紧密结合；增强学生软件编程实现能力和解决实际问题的能力。 要求学生能够熟练地用Matlab等语言编写数字信号处理的应用程序；编程实现IIR数字滤波器和FIR数字滤波器；了解各

2、种窗函数对滤波器特性的影响等，进一步明确数字信号处理的工程应用。二课程设计题目描述和要求2.1课程设计题目基于matlab的IIR滤波器设计 目标：（1）语音采集 （2）设计滤波器，将采集的语音信号进行IIR滤波. （3）回放语音信号2.2课程设计任务1，理论依据根据设计要求分析系统功能，掌握设计中所需的理论（采样频率，采样位数的概念，采样定理；时域信号的DFT，FFT及频谱分析；数字滤波器的设计原理和方法，各种不同性能的滤波器的性能比较），阐述设计原理。2，信号采集采集语音信号，画出信号的时域波形图和频谱图。3，数字滤波器设计根据语音信号的特点，分别设计IIR低通和高通以及带通数字滤波器；F

3、IR低通，高通以及带通数字滤波器；画出各种数字滤波器的频率响应图。4，信号处理1）利用设计的IIR数字滤波器分别对采集的信号进行滤波处理；2）利用设计的FIR数字滤波器分别对采集的信号进行滤波处理；3）在原始的语音信号3000HZ以上频段叠加白噪声，选择所设计的一种对叠加白噪声后的语音信号处理，滤除白噪声；4）画出处理过程中所的的各种波形及频谱图。5，信号分析对语音信号进行回放，感觉滤波前后声音的变化。比较滤波前后语音信号的波形及频谱，对所的结果和滤波器性能进行频谱分析，阐明原因得出结论。2.3实验报告要求a) 概述所作题目的意义、本人所做的工作及系统的主要功能； b) 滤波器器原理描述；c)

4、 软件设计流程及描述；d) 源程序代码（要有注释）；e) 用matlab软件仿真的波形和频谱图。三.课程设计报告内容3.1总体设计1：语音信号的采集及频谱分析2语音信号的频谱分析,构造受噪声干扰信号#s嵌入式研究网 href=22222asdfiuuo4Vnui3设计数字滤波器和画出其频率响应4用滤波器对信号进行滤波#s嵌入式研究网 href=22222asdfiuuo4Vnui5比较滤波前后语音信号的波

5、形及频谱,并进行分析#s嵌入式研究网 href=22222asdfiuuo4Vnui6回放语音信号#s嵌入式研究网 href=22222asdfiuuo4Vnui7设计系统界面#s嵌入式研究网 href=22222asdfiuuo4Vnui 3.2软件仿真调试结果分析1）.语音信号采集：利用windows下的录

6、音机，录制一段自己的语音（格式为wav,时间不超过3s）。在Matlab软件平台下，利用函数wavread对语音信号进行采样，记住采样频率和采样点数。程序：x,fss=wavread(F:leo.wav);2）.语音信号频谱分析：3）.混合噪声后的时域波形，然后对混噪信号进行频谱分析：4）.低通滤波后信号的变化：5）.高通滤波后信号的变化：6）.带通滤波后信号的变化：四.设计总结第一次语音信号采集时，语音信号为双声道，虽然在设计时我只采了第一列，但还是遇到了很多麻烦，所以我又重新录了一段单声道的语音。在设计低通滤波器时，我声音的频率在四百五左右。初始设计的通带截频和阻带截频分别为600和700

7、，张老师指出了这一地方的不合理性，我又在陈老师的帮助下修改了自己的程序，使得设计符合标准。在此要真心感谢两位老师的指导和帮助！参考书目：1 陈后金，数字信号处理， 高等教育出版社，2004年7月2 刘卫国，Matlab程序设计与应用（第二版）， 高等教育出版社，2006年7月附录：（源程序代码）x,fss=wavread(F:leo.wav);n=length(x); sound(x,fss);%sound(x,fss); s=0:n-1;% Noise SpeT=1/fss;k=0:n-1;noise=0.05*sin(2*pi*3400*k*T);N=n;%N=2048%Y=fftshif

8、t(fft(y,N);Y=(fft(noise,N);YY=Y(1:N/2);m=0:N/2-1;f=m/N*fss;subplot(2,3,6);plot(f,abs(YY)xlabel(m);title(噪声的频谱)%t=linspace(0,1,n);%noise=0.05*sin(2*pi*3400*t);%y1=x+noise;subplot(2,3,1);plot(x);title(信号抽样后的时域波形);xlabel(抽样点);ylabel(语音信号幅值);%subplot(2,3,2);plot(y1);title(信号加噪声后的时域波形)xlabel(抽样点);ylabel(

9、含噪声语音信号幅值);%m=fft(x,N);subplot(2,3,4);plot(f,abs(m(1:N/2);title(未加噪声时的频谱);xlabel(m);%n=fft(y1,N);subplot(2,3,5);plot(f,abs(n(1:N/2);title(加噪声后的频谱);xlabel(m);ylabel(频谱幅度 );sound(y1,fss);%低通滤波器设计fp=1000; fs=1200; fm=8000; %低通滤波器As=60; %用butter设计阻带衰减在fs=1200达不到100db，方法的局限性Ap=0.5; ws=2*fs/fm; wp=2*fp/fm

10、;NN,wc=buttord(wp,ws,Ap,As);% filter NNnum,den=butter(NN,wc);fprintf(order of the filter=%dn,NN);w=linspace(0,pi/2,512)h=freqz(num,den,w);norm=max(abs(h);plot(4000*w/pi,20*log10(abs(h);set(gca,xtick,1000,1200)%l=filter(num,den,y1);r=fft(l);subplot(2,3,1);plot(s,y1);title(滤波前的时域波形);xlabel(抽样点);ylabel

11、(语音信号幅值);subplot(2,3,2);plot(s,l);title(滤波后的时域波形)xlabel(抽样点);ylabel(含噪声语音信号幅值);subplot(2,3,4)plot(f,abs(n(1:N/2);axis(0 4000 0 200)title(滤波前的频谱);subplot(2,3,5)plot(f,abs(r(1:N/2);title(滤波后的频谱);sound(l,8000)%高通滤波器设计fp=3000; fs=2800; fm=8000; %高通滤波器As=100; Ap=1; ws=2*fs/fm; wp=2*fp/fm;N,wc=buttord(wp,

12、ws,Ap,As);num,den=butter(N,wc,high);fprintf(order of the filter=%dn,N)m=freqz(num,den,900);plot(20*log10(abs(m);legend(高通滤波器);xlabel(频率点);ylabel(幅度响应);l=filter(num,den,y1);r=fft(l);subplot(2,3,1);plot(s,y1);title(滤波前的时域波形);xlabel(抽样点);ylabel(语音信号幅值);subplot(2,3,2);plot(s,l);title(滤波后的时域波形)xlabel(抽样点

13、);ylabel(含噪声语音信号幅值);subplot(2,3,4);plot(s,abs(n);title(滤波前的频谱);xlabel(抽样点);ylabel(频谱幅度);subplot(2,3,5);plot(s,abs(r);title(滤波后的频谱);xlabel(抽样点);ylabel(频谱幅度 );sound(l);%带通滤波器设计fp1=1200 ;fp2=2800; %带通滤波器fs1=1000 ;fs2=3000 ; As=100 ;Ap=1 ;fm=8000 ; ws=2*fs1/fm,2* fs2/fm;wp=2*fp1/fm,2*fp2/fm; N,wc=buttord(wp,ws,Ap,As); fprintf(order of the filter=%dn,N);num,den=butter(N,ws);m=freqz(num,den,512);%plot(20*log10(abs(m);%legend(带通滤波器);%xlabel(频率点);%ylabel(幅度响应);l=filter(num,den,y1);r=fft(l);subplot(2,3,1);plot(s,y1);title(滤波前的时域波形);xlabel(抽样点);ylabel(语音