2011秋季课题六语音信号分析系统设计指导书.
语音信号分析与处理2011
数字信号处理实验二：语音信号分析与处理学号 姓名注：1）此次实验作为《数字信号处理》课程实验成绩的重要依据，请同学们认真、独立完成，不得抄袭。
2）请在授课教师规定的时间内完成；3）完成作业后，请以word 格式保存，文件名为：学号+姓名4）请通读全文，依据第2及第3 两部分内容，认真填写第4部分所需的实验数据，并给出程序内容。
1. 实验目的(1) 学会MATLAB 的使用，掌握MATLAB 的程序设计方法(2) 掌握在windows 环境下语音信号采集的方法(3) 掌握MATLAB 设计FIR 和IIR 滤波器的方法及应用(4) 学会用MATLAB 对语音信号的分析与处理方法2. 实验内容录制一段自己的语音信号，对录制的语音信号进行采样，画出采样后语音信号的时域波形和频谱图，确定语音信号的频带范围；使用MATLAB 产生白噪声信号模拟语音信号在处理过程中的加性噪声并与语音信号进行叠加，画出受污染语音信号的时域波形和频谱图；采用双线性法设计出IIR 滤波器和窗函数法设计出FIR 滤波器，画出滤波器的频响特性图；用自己设计的这两种滤波器分别对受污染的语音信号进行滤波，画出滤波后语音信号的时域波形和频谱图；对滤波前后的语音信号进行时域波形和频谱图的对比，分析信号的变化；回放语音信号，感觉与原始语音的不同。
3. 实验步骤1）语音信号的采集与回放利用windows 下的录音机或其他软件录制一段自己的语音（规定：语音内容为自己的名字，以wav 格式保存，如wql.wav ），时间控制在2秒之内，利用MATLAB 提供的函数wavread 对语音信号进行采样，提供sound 函数对语音信号进行回放。
[y,fs,nbits]=wavread(file),采样值放在向量y 中，fs 表示采样频率nbits 表示采样位数。
Wavread 的更多用法请使用help 命令自行查询。
2）语音信号的频谱分析利用fft 函数对信号进行频谱分析3）受白噪声干扰的语音信号的产生与频谱分析①白噪声的产生：N1=sqrt （方差值）×randn(语音数据长度，2)（其中2表示2列，是由于双声道的原因） 然后根据语音信号的频谱范围让白噪声信号通过一个带通滤波器得到一个带限的白噪声信号N2；带通滤波器的冲激响应为：h B （n ）=))((sin ))((sin 1122απωπωαπωπω---n c n c c c c c其中ωc1为通带滤波器的下截止频率，ωc2为通带滤波器的上截止频率。
DSP语音信号处理课程设计(精)
DSP语音信号处理课程设计报告书语音信号处理GUI工具箱设计指导老师：专业：电子信息工程班级：姓名：学号：设计时间： 2011年10月12日至地点：摘要语音信号处理是研究数字信号处理技术和语音信号进行处理的一门学科，是一门新型的学科，是在多门学科基础上发展起来的综合性技术，它涉及到数字信号处理、模式识别、语言学。
语音信号处理是研究用数字信号处理技术对语音信号处理的一门学科。
处理的目的是要得到一些语音参数以便高效的传输或存储；或者是通过处理的某种运算以达到某种用途的要求。
语音信号处理又是一门边缘学科。
如上所诉，它是“语言语音学”与“数字信号处理”两个学科相结合的产物。
语音信号处理属于信息科学的一个重要分支，大规模集成技术的高度发展和计算机技术的飞速前进，推动了这一技术的发展。
在数字音频技术和多媒体技术迅速发展的今天，传统的磁带语音录放系统因体积大、使用不便、放音不清晰而受到了巨大挑战。
本次课程设计提出的体积小巧，功耗低的数字化语音存储与回放系统，可以有效的解决传统的语音录放系统在电子与信息处理的使用中受到的限制。
本文提出了语音信号处理课程建设的实验环节中的一些考虑，作为专业课程的学习，实验内容不能仅仅停留在验证性实验上，还应增加实验延伸的设计要求，是学生加深对理论分析认识的同时，强调培养学生的实际动手能力和知识综合运用能力。
从而提高语音信号的教学和实验的质量。
实验内容采用MATLAB编程实现，不仅易于语音信号处理的实现，更易引导学生完成实验延伸的设计。
目录第一章绪论 (1)1.1课程设计的目的及意义 (1)1.2设计要求 (1)1.3 研究内容 (1)第二章语音信号处理理论基础 (3)第三章系统方案论证 (4)2.1 设计方案 (4)2.2 GUI界面功能介绍 (4)2.3 GUI界面的具体操作 (5)第四章 GUI设计实现 (6)4.1 图形用户界面概念 (6)4.2用户界面设计 (6)4.2.1 GUI设计模板 (6)4.2.2 GUI设计窗口 (6)4.2.3 GUI设计窗口的基本操作 (6)4.2.4 语音的录入与打开 (9)4．3课程设计的软件实现 (9)4.3.1语音信号的短时谱 (9)4.3.2 自相关方法估计语音信号的声道参数 (10)4.3.3 基音周期检测 (12)4.4 GUI实验箱操作界面设计 (14)第五章总结与心得体会 (15)参考文献 (16)第一章绪论1.1课程设计的目的及意义目的：通过课程设计，使我们加强对MATLAB和语音的认识，能够实际操作处理语音信号，并能够应用MATLAB设计GUI界面。
信号与系统课程设计-语音信号处理系统设计模板
课题三语音信号处理系统设计一、本课题的目的本设计课题主要研究语音信号抽样和恢复的软硬件实现方法、滤波器的设计及应用。
通过完成本课题的设计，拟主要达到以下几个目的：1．通过硬件实验观察连续时间信号抽样及恢复的波形特点。
加深理解时域抽样定理的内容。
2．掌握利用MATLAB实现连续时间信号抽样及恢复的基本原理和方法。
3．掌握利用MATLAB分析模拟及数字系统时域、频域特性的方法；4．了解模拟滤波器系统的设计方法、基于运算电路的模拟系统有源实现方法；通过实验平台掌握模拟系统的频率特性测试方法。
5．熟悉由模拟滤波器转换为数字滤波器的原理。
6．掌握数字滤波器的设计方法。
通过设计具体的滤波器掌握滤波器设计方法、步骤。
7．了解数字滤波器的应用，了解语音信号的频率特性。
8．培养学生运用所学知识分析和解决实际问题的能力。
二、课题任务设计一个语音信号处理系统，实现对语音信号的抽样、滤波、频谱分析以及信号的回复。
要求通过硬件实验掌握其电路工作原理、测试方法以及数据处理方法，根据系统的设计技术指标通过程序设计实现系统仿真。
硬件部分：1．利用信号与系统实验箱实现信号的抽样和恢复。
2．利用信号与系统实验箱熟悉四阶巴特沃思滤波器（或切比雪夫滤波器）的工作原理并观察记录各型滤波器的幅频特性。
软件部分：1．根据抽样定理及语音信号频谱范围设计一个最小3阶模拟滤波器对语音信号进行预滤波，用直接、级联或并联结构实现所设计系统，对系统的时域、频域特性进行仿真测试，对结果进行分析比较。
（要求保留4000Hz以内频率的信号，可采用巴特沃斯或者切比雪夫滤波器）2.设计一个系统，要求：（1）实现连续信号的抽样。
（2）针对语音信号频谱及噪声频率，设计巴特沃思数字滤波器（或切比雪夫滤波器）滤除噪声，进行频谱分析并与原始信号进行比较。
（3）由滤波后信号恢复出连续信号，进行谱分析并进行回放。
3. 利用MA TLAB软件的系统仿真功能(Simulink)实现系统工作过程的仿真测试，并对其结果加以分析。
语音信号处理实验讲义
语⾳信号处理实验讲义语⾳信号处理实验讲义编写⼈：蔡萍时间：2011-12实验⼀语⾳信号⽣成模型分析⼀、实验⽬的1、了解语⾳信号的⽣成机理，了解由声门产⽣的激励函数、由声道产⽣的调制函数和由嘴唇产⽣的辐射函数。
2、编程实现声门激励波函数波形及频谱，与理论值进⾏⽐较。
3、编程实现已知语⾳信号的语谱图，区分浊⾳信号和清⾳信号在语谱图上的差别。
⼆、实验原理语⾳⽣成系统包含三部分：由声门产⽣的激励函数()G z 、由声道产⽣的调制函数()V z 和由嘴唇产⽣的辐射函数()R z 。
语⾳⽣成系统的传递函数由这三个函数级联⽽成，即()()()()H z G z V z R z =1、激励模型发浊⾳时，由于声门不断开启和关闭，产⽣间隙的脉冲。
经仪器测试它类似于斜三⾓波的脉冲。
也就是说，这时的激励波是⼀个以基⾳周期为周期的斜三⾓脉冲串。
单个斜三⾓波的频谱表现出⼀个低通滤波器的特性。
可以把它表⽰成z 变换的全极点形式121()(1)cTG z ez --=-?这⾥c 是⼀个常数，T 是脉冲持续时间。
周期的三⾓波脉冲还得跟单位脉冲串的z 变换相乘：1121()()()1(1)v cT A U z E z G z z e z ---=?=--这就是整个激励模型，v A 是⼀个幅值因⼦。
2、声道模型当声波通过声道时，受到声腔共振的影响，在某些频率附近形成谐振。
反映在信号频谱图上，在谐振频率处其谱线包络产⽣峰值，把它称为共振峰。
⼀个⼆阶谐振器的传输函数可以写成12()1ii i i A V z B z C z--=-- 实践表明，⽤前3个共振峰代表⼀个元⾳⾜够了。
对于较复杂的辅⾳或⿐⾳共振峰要到5个以上。
多个()i V z 叠加可以得到声道的共振峰模型12111()()11Rrr MMir i N ki i i ik k b zA V z V zB zC z a z -=---======---∑∑∑∑3、辐射模型从声道模型输出的是速度波，⽽语⾳信号是声压波。
智慧语音分析系统设计方案
智慧语音分析系统设计方案智慧语音分析系统是一种基于人工智能技术的系统，可以通过语音识别、自然语言理解和机器学习等技术，对用户的语音进行分析和处理，从而实现语音交互和语音控制。
下面是一个智慧语音分析系统设计方案：1. 系统架构设计：- 前端采用语音输入设备，如麦克风，用于接收用户的语音输入。
- 语音输入会经过语音识别模块，将语音信号转换为文本。
- 文本数据会经过自然语言理解模块，进行语义解析和意图识别。
- 通过对意图识别结果的处理，可以得到相应的系统动作和回答。
- 系统的动作和回答通过语音合成模块转化为语音信号，并通过声音输出设备，如扬声器，反馈给用户。
2. 语音识别模块设计：- 语音识别是系统中的核心技术，可以采用深度学习模型，如长短时记忆网络（LSTM）或卷积神经网络（CNN）。
- 训练语音识别模型需要大量带标签的语音数据集，可以利用现有语音数据集进行预训练，并通过迁移学习的方法进行微调。
- 语音识别模型需要进行实时推理，因此需要在设计时考虑模型的计算效率和内存占用。
3. 自然语言理解模块设计：- 自然语言理解是将用户的文本输入转化为机器可以理解的表示形式，通常包括语法分析、语义分析和意图识别等任务。
- 可以采用模板匹配、规则推理或机器学习方法来实现自然语言理解。
- 意图识别是自然语言理解的关键任务，可以采用基于统计的方法，如最大熵模型或隐马尔可夫模型，或者采用基于深度学习的方法，如循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。
4. 语音合成模块设计：- 语音合成是将系统的动作和回答转化为语音信号的过程。
- 可以采用基于规则的方法，如将文本分割为音素，并将音素转化为音频信号。
- 也可以采用基于深度学习的方法，如循环神经网络（RNN）或生成对抗网络（GAN），通过训练模型生成语音波形。
5. 数据处理和存储设计：- 系统需要处理大量的语音数据和文本数据，因此需要设计合适的数据处理和存储方案。
- 可以采用分布式数据存储和处理技术，如Hadoop 和Spark，来实现高性能和可扩展的数据处理。
语音信号处理实验指导书汇编
数字语音信号处理实验指导书编写曹建荣山东建筑大学信息与电气工程学院2011年10月前言语音信号处理是研究用数字信号处理技术和语音学知识对语音信号进行处理的新兴的学科，是目前发展最为迅速的信息科学研究领域的核心技术之一。
通过语音传递信息是人类最重要、最有效、最常用和最方便的交换信息形式。
同时，语言也是人与机器之间进行通信的重要工具，它是一种理想的人机通信方式，因而可为信息处理系统建立良好的人机交互环境，进一步推动计算机和其他智能机器的应用，提高社会的信息化程度。
语音信号处理是一门新兴的学科，同时又是综合性的多学科领域和涉及面很广的交叉学科。
虽然从事这一领域研究的人员主要来自信号与信息处理及计算机应用等学科，但是它与语音学、语言学、声学、认知科学、生理学、心理学等许多学科也有非常密切的联系。
20世纪60年代中期形成的一系列数字信号处理的理论和算法，如数字滤波器、快速傅立叶变换（FFT）等是语音信号数字处理的理论和技术基础。
随着信息科学技术的飞速发展，语音信号处理取得了重大的进展：进入70年代之后，提出了用于语音信号的信息压缩和特征提取的线性预测技术（LPC），并已成为语音信号处理最强有力的工具，广泛应用于语音信号的分析、合成及各个应用领域，以及用于输入语音与参考样本之间时间匹配的动态规划方法；80年代初一种新的基于聚类分析的高效数据压缩技术—矢量量化（VQ）应用于语音信号处理中；而用隐马尔可夫模型（HMM）描述语音信号过程的产生是80年代语音信号处理技术的重大发展，目前HMM已构成了现代语音识别研究的重要基石。
近年来人工神经网络(ANN)的研究取得了迅速发展，语音信号处理的各项课题是促进其发展的重要动力之一，同时，它的许多成果也体现在有关语音信号处理的各项技术之中。
为了深入理解语音信号数字处理的基础理论、算法原理、研究方法和难点，根据数字语音信号处理教学大纲，结合课程建设的需求，我们编写了本实验参考书。
-语音信号识别系统的设计的任务书
天津理工大学本科毕业设计任务书题目：语音信号识别系统的设计学生姓名届2015届学院（系）自动化学院专业测控技术及仪器指导教师职称讲师下达任务日期2014年11月26日天津理工大学教务处制一、毕业设计内容及要求语音是人类最自然、最常见的交流方式，语音识别是近半个世纪发展起来的新兴学科，其目标是使机器“听懂”人的自然语言。
由识别得到的信息可作为控制信号在工业、军事、交通、医学、民用等各个方面都有着广阔的应用前景，例如声控电话交换、语音拨号系统、各类语音声讯服务（股票信息、天气预报等）、智能玩具、语音呼叫中心等。
语音识别技术广泛应用于语音输入系统、语音控制系统、语音拨号系统等领域。
用语音控制设备的运行相对手动控制来说更快捷、方便，可以用在在工业控制、智能家居等许多领域。
语音识别技术将大大改善人机交互界面，提高信息处理自动化程度，具有巨大的社会、经济效益。
声卡是多媒体电脑的主要部件之一，它包含记录和播放声音所需的硬件。
声卡的种类很多，功能也不完全相同，但它们有一些共同的基本功能：能选择以单声道或双声道录音，并且能控制采样速率。
声卡上有数模转换芯片(DAC)，用来把数字化的声音信号转换成模拟信号，同时还有模数转换芯片(ADC)，用来把模拟声音信号转换成数字信号。
从数据采集的角度来看，声卡是一种音频范围内的数据采集卡，是计算机与外部模拟量环境联系的重要途径。
通过声卡，人们可以将来自话筒、收录机等外部音源的声音录入计算机，并转换成数字文件进行存储和编辑等操作。
虚拟仪器是在计算机基础上通过增加相关硬件和软件构建而成的、具有可视化界面的仪器。
自从1986年美国国家仪器公司(National Instruments Corp，简称NI)提出虚拟仪器的概念以后，虚拟仪器由于其性价比、开放性等优势迅速地占领了市场。
特别是随着计算机技术高效、快速的数据处理功能越来越强大，基于微型计算机的虚拟仪器技术以其传统仪器所无法比拟的强大的数据采集、分析、处理、显示和存储功能得到了广泛应用，显示出其强劲的生命力。
语音信号信号处理课程设计任务书 (1)
课程设计任务书
（指导教师填写）
课程设计名称专业课综合课程设计学生姓名专业班级
设计题目语音信号信号处理综合课程设计
一、课程设计目的
1．学会MATLAB的使用，掌握MATLAB的程序设计方法；
2．掌握在Windows环境下语音信号采集的方法；
3．掌握信号处理的基本概念、基本理论和基本方法；
4．学会用MATLAB对信号进行分析和处理。
二、设计内容、技术条件和要求
1．语音信号的采集
用windows自带的录音机（开始—程序—附件—娱乐—录音机，文件—属性—立即转换—8000KHz，8位，单声道）或其他软件，录制一段语音信号，时间控制在2秒左右。
然后在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。
通过wavread函数的使用，理解采样频率、采样位数等概念。
2．语音信号的频谱分析
首先画出语音信号的时域波形；然后对语音信号进行频谱分析，在MATLAB中，可以利用函数fft对信号进行快速傅里叶变换，得到信号的频谱特性。
三、时间进度安排
第1周：查阅资料；
第2周：实现设计内容
第3周：整理资料，撰写课程设计任务书
四、主要参考文献
参考《信号与系统》和《数字信号处理》教材
指导教师签字：年月日。
语音信号分析的课程设计
语音信号分析的课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解并掌握语音信号的基础知识和分析方法，包括语音信号的时域、频域特性。
2. 学习并识别不同语音特征参数，如振幅、频率、共振峰等，及其在语音信号分析中的应用。
3. 掌握语音信号的数字化过程，理解采样、量化等基本概念。
技能目标：1. 能够运用所学知识，使用软件工具对语音信号进行基本分析，如绘制频谱图、语谱图。
2. 培养学生通过分析语音信号，识别和改进语音质量的能力，例如去噪、增强等。
3. 能够设计简单的语音信号处理程序，提高解决实际问题的能力。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对语音信号分析的兴趣，激发其探索声音世界的热情。
2. 增强学生的团队协作意识，通过小组合作完成任务，学会相互尊重和沟通。
3. 通过对语音信号处理的学习，引导学生关注其在生活中的应用，如智能助手、语音识别等，培养学生的创新意识和实践能力。
本课程针对高年级学生，结合其已具备的基础知识和抽象思维能力，设计具有挑战性和实用性的教学内容。
课程性质偏重理论与实验相结合，强调在理论学习的基础上，通过实际操作加深理解，达到学以致用的目的。
在教学过程中，注重引导学生主动探究，激发学习兴趣，培养学生解决实际问题的能力。
通过具体的学习成果分解，使学生在知识、技能和情感态度价值观方面得到全面提升。
二、教学内容1. 语音信号基础概念：包括语音信号的物理特性、心理声学基础，介绍声音的产生、传播和接收过程。
教材章节：第一章 语音信号概述内容列举：声音的三要素、声波图、听觉特性。
2. 语音信号的数字化：讲解采样、量化、编码等基本概念，以及语音信号在计算机中的表示方法。
教材章节：第二章 语音信号的数字化内容列举：采样定理、量化方法、编码技术。
3. 语音信号的时频分析：介绍短时傅里叶变换、语谱图等分析方法，以及如何提取语音信号的频域特征。
教材章节：第三章 语音信号的时频分析内容列举：短时傅里叶变换、语谱图、频谱特征提取。
语音信号处理课程设计
语音信号处理课程设计1. 前言语音信号处理是指对语音信号的采集、处理、分析、合成和识别等一系列过程。
它广泛应用于人机交互、语音识别、音频编解码、音频信号增强等多个领域。
本文将介绍一种基于Python语言的语音信号处理课程设计方案。
2. 设计任务本次语音信号处理课程设计旨在通过实战操作，加深学生对语音信号处理理论知识的理解和掌握，培养学生的实际操作能力。
主要任务是实现以下功能：1.语音信号采集和处理2.平稳噪声去除3.语音信号的分帧和分析4.语音信号的合成5.语音识别3. 设计方案本次课程设计采用Python语言作为主要编程语言，配合使用Python科学计算库NumPy和语音信号处理库pydub，完成对语音信号的采集、处理、分析、合成和识别等一系列操作。
3.1 语音信号采集和处理本次课程设计将采用Python语言的sounddevice库对语音信号进行在线采集，同时使用pydub库对采集到的语音进行基本的处理，如音量调整和采样率调整。
3.2 平稳噪声去除语音信号中存在着各种噪声，如环境噪声、白噪声、高斯噪声等。
噪声会影响到语音信号的质量，因此需要对语音信号进行降噪处理。
本次课程设计将采用基于小波变换的平稳噪声去除方法，使用pywt库进行实现。
3.3 语音信号的分帧和分析语音信号是一种时变信号，需要将其分段并对每一段进行分析和处理。
本次课程设计将使用Python语言的numpy库对语音信号进行分帧和预处理，如加窗和预加重等处理。
3.4 语音信号的合成语音信号的合成是指利用合成算法生成一段新的语音信号。
本次课程设计将采用基于频域的合成算法，使用Python语言的scipy库实现。
3.5 语音识别语音识别是指对语音信号进行自动识别，将其转化成文本形式。
本次课程设计将实现基于深度学习的语音识别算法，使用Python语言的TensorFlow库进行组件的构建和训练。
4. 结语本次语音信号处理课程设计是基于Python语言和相关科学计算库的实践性的操作训练课程，利用本课程，学生可以深入了解语音信号处理的基本概念和方法。
智慧语音分析系统设计方案
智慧语音分析系统设计方案智慧语音分析系统设计方案一、引言智慧语音分析系统是基于人工智能技术的语音识别和语音分析系统，能够通过对输入语音进行分析和处理，在实时或离线模式下提供多种功能。
本文将介绍一个智慧语音分析系统的设计方案，包括系统的整体框架、关键技术和应用场景等。
二、系统框架智慧语音分析系统的整体框架如下：1. 语音输入：用户通过麦克风或其他语音输入设备录入语音信号。
2. 语音识别：采用语音识别算法对输入的语音信号进行识别，将语音转化为文本。
3. 文本处理：对识别出的文本进行基本的文本处理，包括去除噪音、分词、标点符号处理等。
4. 自然语言处理：对文本进行自然语言处理，包括句法分析、语义分析、情感分析等。
5. 语音合成：将经过处理的文本转化为语音信号。
6. 语音输出：将生成的语音信号通过音箱或其他输出设备播放出来。
三、关键技术1. 语音识别技术：采用深度学习技术进行语音识别，如卷积神经网络、循环神经网络等。
通过大规模的语音数据进行训练，提高识别准确率和鲁棒性。
2. 文本处理技术：采用文本处理算法对识别出的文本进行处理，如去除噪音、分词等。
可以使用现有的开源工具库，如NLTK、HanLP等。
3. 自然语言处理技术：采用自然语言处理算法对文本进行处理，如句法分析、语义分析、情感分析等。
可以使用现有的开源工具库，如StanfordNLP、NLTK等。
4. 语音合成技术：采用深度学习技术进行语音合成，如WaveNet等。
通过对大规模的语音数据进行训练，生成更加自然、流畅的语音信号。
四、应用场景智慧语音分析系统可以应用于多种场景，包括但不限于：1. 语音助手：通过语音输入和输出，帮助用户完成任务，如查询天气、播放音乐等。
2. 语音翻译：将输入的语音信号转化为其他语言的文本或语音输出。
3. 情感分析：通过对语音信号进行情感分析，了解用户的情感状态，为用户提供相应的服务或建议。
4. 语音指令交互：通过语音输入和输出，与设备进行交互，如控制家居设备、操作智能手机等。
语音信号处理实验指导书
语音信号处理实验指导书实验一：语音信号的采集与播放实验目的：了解语音信号的采集与播放过程，掌握采集设备的使用方法。
实验器材：1. 电脑2. 麦克风3. 扬声器或者耳机实验步骤：1. 将麦克风插入电脑的麦克风插孔。
2. 打开电脑的录音软件（如Windows自带的录音机）。
3. 在录音软件中选择麦克风作为录音设备。
4. 点击录音按钮开始录音，讲话或者唱歌几秒钟。
5. 点击住手按钮住手录音。
6. 播放刚刚录制的语音，检查录音效果。
7. 将扬声器或者耳机插入电脑的音频输出插孔。
8. 打开电脑的音频播放软件（如Windows自带的媒体播放器）。
9. 选择要播放的语音文件，点击播放按钮。
10. 检查语音播放效果。
实验二：语音信号的分帧与加窗实验目的：了解语音信号的分帧和加窗过程，掌握分帧和加窗算法的实现方法。
实验器材：1. 电脑2. 麦克风3. 扬声器或者耳机实验步骤：1. 使用实验一中的步骤1-5录制一段语音。
2. 将录制的语音信号进行分帧处理。
选择合适的帧长和帧移参数。
3. 对每一帧的语音信号应用汉明窗。
4. 将处理后的语音帧进行播放，检查分帧和加窗效果。
实验三：语音信号的频谱分析实验目的：了解语音信号的频谱分析过程，掌握频谱分析算法的实现方法。
实验器材：1. 电脑2. 麦克风3. 扬声器或者耳机实验步骤：1. 使用实验一中的步骤1-5录制一段语音。
2. 将录制的语音信号进行分帧处理。
选择合适的帧长和帧移参数。
3. 对每一帧的语音信号应用汉明窗。
4. 对每一帧的语音信号进行快速傅里叶变换（FFT）得到频谱。
5. 将频谱绘制成图象，观察频谱的特征。
6. 对频谱进行谱减法处理，去除噪声。
7. 将处理后的语音帧进行播放，检查频谱分析效果。
实验四：语音信号的降噪处理实验目的：了解语音信号的降噪处理过程，掌握降噪算法的实现方法。
实验器材：1. 电脑2. 麦克风3. 扬声器或者耳机实验步骤：1. 使用实验一中的步骤1-5录制一段带噪声的语音。
语音信号处理实验指导书.
数字语音信号处理实验指导书编写曹建荣山东建筑大学信息与电气工程学院2011年10月前言语音信号处理是研究用数字信号处理技术和语音学知识对语音信号进行处理的新兴的学科，是目前发展最为迅速的信息科学研究领域的核心技术之一。
通过语音传递信息是人类最重要、最有效、最常用和最方便的交换信息形式。
同时，语言也是人与机器之间进行通信的重要工具，它是一种理想的人机通信方式，因而可为信息处理系统建立良好的人机交互环境，进一步推动计算机和其他智能机器的应用，提高社会的信息化程度。
语音信号处理是一门新兴的学科，同时又是综合性的多学科领域和涉及面很广的交叉学科。
虽然从事这一领域研究的人员主要来自信号与信息处理及计算机应用等学科，但是它与语音学、语言学、声学、认知科学、生理学、心理学等许多学科也有非常密切的联系。
20世纪60年代中期形成的一系列数字信号处理的理论和算法，如数字滤波器、快速傅立叶变换（FFT）等是语音信号数字处理的理论和技术基础。
随着信息科学技术的飞速发展，语音信号处理取得了重大的进展：进入70年代之后，提出了用于语音信号的信息压缩和特征提取的线性预测技术（LPC），并已成为语音信号处理最强有力的工具，广泛应用于语音信号的分析、合成及各个应用领域，以及用于输入语音与参考样本之间时间匹配的动态规划方法；80年代初一种新的基于聚类分析的高效数据压缩技术—矢量量化（VQ）应用于语音信号处理中；而用隐马尔可夫模型（HMM）描述语音信号过程的产生是80年代语音信号处理技术的重大发展，目前HMM已构成了现代语音识别研究的重要基石。
近年来人工神经网络(ANN)的研究取得了迅速发展，语音信号处理的各项课题是促进其发展的重要动力之一，同时，它的许多成果也体现在有关语音信号处理的各项技术之中。
为了深入理解语音信号数字处理的基础理论、算法原理、研究方法和难点，根据数字语音信号处理教学大纲，结合课程建设的需求，我们编写了本实验参考书。
语音信号分析与处理系统设计
语音信号分析与处理系统设计语音信号分析与处理系统设计摘要语音信号处理是研究用数字信号处理技术和语音学知识对语音信号进行处理的新兴的学科，是目前发展最为迅速的信息科学研究领域的核心技术之一。
通过语音传递信息是人类最重要、最有效、最常用和最方便的交换信息形式。
Matlab语言是一种数据分析和处理功能十分强大的计算机应用软件，它可以将声音文件变换为离散的数据文件，然后利用其强大的矩阵运算能力处理数据，如数字滤波、傅里叶变换、时域和频域分析、声音回放以及各种图的呈现等，它的信号处理与分析工具箱为语音信号分析提供了十分丰富的功能函数，利用这些功能函数可以快捷而又方便地完成语音信号的处理和分析以及信号的可视化，使人机交互更加便捷。
信号处理是Matlab重要应用的领域之一。
本设计针对现在大部分语音处理软件内容繁多、操作不便等问题，采用MATLAB7.0综合运用GUI界面设计、各种函数调用等来实现语音信号的变频、变幅、傅里叶变换及滤波，程序界面简练，操作简便，具有一定的实际应用意义。
最后，本文对语音信号处理的进一步发展方向提出了自己的看法。
关键字：Matlab；语音信号；傅里叶变换；信号处理；目录1 绪论 (1)1.1课题背景及意义 (1)1.2国内外研究现状 (1)1.3本课题的研究内容和方法 (1)1.3.1 研究内容 (1)1.3.2 运行环境 (1)1.3.3 开发环境 (1)2 语音信号处理的总体方案 (2)2.1 系统基本概述 (2)2.2 系统基本要求 (2)2.3 系统框架及实现 (2)2.4系统初步流程图 (3)3 语音信号处理基本知识 (5)3.1语音的录入与打开 (5)3.2采样位数和采样频率 (5)3.3时域信号的FFT分析 (5)3.4数字滤波器设计原理 (6)3.5倒谱的概念 (6)4 语音信号处理实例分析 (7)4.1图形用户界面设计 (7)4.2信号的采集 (7)4.3语音信号的处理设计 (7)4.3.1 语音信号的提取 (7)4.3.2 语音信号的调整 (9)4.3.2.1 语音信号的频率调整 (9)4.3.2.2语音信号的振幅调整 (10)4.3.3 语音信号的傅里叶变换 (11)4.3.4 语音信号的滤波 (12)4.3.4.1 语音信号的低通滤波 (12)4.3.4.2 语音信号的高通滤波 (14)4.3.4.3 语音信号的带通滤波 (14)4.3.4.4 语音信号的带阻滤波 (15)4.4 语音信号的输出 (16)5 总结 (17)参考文献 (18)1 绪论语音是语言的声学表现，是人类交流信息最自然、最有效、最方便的手段。
2011秋季课题六语音信号分析系统设计指导书DOC
课题六语音信号处理系统设计一、本课题的目的本设计课题主要研究语音信号初步分析的软件实现方法、滤波器的设计及应用。
通过完成本课题的设计，拟主要达到以下几个目的：(1)了解Matlab软件的特点和使用方法。
(2)掌握利用Matlab分析信号和系统的时域、频域特性的方法；(3)掌握数字滤波器的设计方法及应用。
(4)了解语音信号的特性及分析方法。
(5)通过本课题的设计，培养学生运用所学知识分析和解决实际问题的能力。
二、课题任务设计一个简单的语音信号分析系统，实现对语音信号时域波形显示、进行频谱分析，利用滤波器滤除噪声、对语音信号的参数进行提取分析等功能。
采用Matlab 设计语言信号分析相关程序，并且利用GUI设计图形用户界面。
具体任务是：(1)采集语音信号。
(2)对原始语音信号加入干扰噪声，对原始语音信号及带噪语音信号进行时频域分析。
(3)针对语音信号频谱及噪声频率，设计合适的数字滤波器滤除噪声。
(4)对噪声滤除前后的语音进行时频域分析。
(5)对语音信号进行重采样，回放并与原始信号进行比较。
(6)对语音信号部分时域参数进行提取。
(7)设计图形用户界面（实现以上功能）。
三、主要设备和软件（1）PC机，一台。
（2）Matlab6.5以上版本，一套。
四、设计内容、步骤和要求4.1必选部分利用MATLAB软件对语音信号进行频谱分析；并对语音信号加入干扰噪声，对加入噪声的信号进行频谱分析，设计合适的滤波器滤除噪声。
（1）根据设计要求分析系统功能，掌握设计中所需理论、阐明设计原理（抽样频率、量化位数的概念，抽样定理；信号的FFT分析；数字滤波器设计原理和方法，各种不同类型滤波器的性能比较）。
（2）对语音信号以不同采样频率进行重采样，回放并与原始信号进行比较（如原语音信号采样频率为16KHz，对其进行8KHz，4KHz的重采样）。
（3）对语音信号做FFT，进行频谱分析，画出信号的时域波形图和频谱图。
（4）对语音信号加入干扰噪声，对语音信号进行回放（利用sound函数），感觉加噪前后声音的变化。
语音信号处理课程设计
语音信号处理课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生理解语音信号处理的基本原理，掌握语音信号的数字化表示方法。
2. 使学生掌握语音信号的时域、频域分析技术，并能运用相关算法对语音信号进行处理。
3. 帮助学生了解语音信号处理在实际应用中的关键技术和方法。
技能目标：1. 培养学生运用编程软件（如MATLAB）进行语音信号处理实验的能力。
2. 培养学生运用所学的理论知识解决实际语音信号处理问题的能力。
3. 提高学生团队协作、沟通表达和创新能力，使其在项目实践中发挥积极作用。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对语音信号处理领域的兴趣，激发其探索精神。
2. 培养学生严谨的科学态度和良好的学术道德，使其在学术研究中遵循规范。
3. 引导学生关注语音信号处理技术在现实生活中的应用，认识到科技改变生活的意义。
本课程针对高年级学生，课程性质为专业核心课程。
结合学生特点和教学要求，课程目标旨在使学生在掌握基本理论知识的基础上，提高实际操作和解决问题的能力，培养创新意识和团队协作精神。
通过本课程的学习，学生将具备一定的语音信号处理理论基础，为后续相关课程的学习和实际工作打下坚实基础。
同时，注重培养学生的学术素养和道德观念，使其成为具有全面素质的专业人才。
二、教学内容1. 语音信号处理基础理论：- 语音信号的数字化表示（课本第1章）- 语音信号的特性及其在时频域的分析（课本第2章）- 语音信号的预处理技术（课本第3章）2. 语音信号处理算法：- 短时傅里叶变换（STFT）及其应用（课本第4章）- 基于线性预测的语音信号参数估计算法（课本第5章）- 语音增强和噪声抑制技术（课本第6章）3. 语音信号处理应用：- 语音识别技术概述（课本第7章）- 语音合成技术及其应用（课本第8章）- 语音编码与压缩技术（课本第9章）教学进度安排：- 第1-3周：语音信号处理基础理论- 第4-6周：语音信号处理算法- 第7-9周：语音信号处理应用本教学内容根据课程目标，科学系统地选择和组织，覆盖了语音信号处理领域的主要知识点。
语音信号线性预测分析仿真课程设计报告书
专业课设2013年1月语音信号线性预测分析仿真院（系、部）： 信 息 工 程 学 院 姓 名： 熊 洁班 级： 通 092 学 号： 090935 指导教师签名： 王 嵩摘要作为最有效的语音分析技术之一，线性预测是一种基于全极点模型假定和均方预测误差最小准则下的波形逼近技术，通过对音频信号的时域和频域分析对声道参数进行估值，以少量低信息率的时变参数精确地描述语音波形与其频谱的性质，能够在尽量保持原音质的基础上合成出高质量的语音。
本文重点研究了线性预测（LPC）的原理、Levinson-Durbin算法，基于MATLAB进行语音线性预测仿真，并对参数的选取做了比较分析。
关键词语音信号 LPC Levinson-Durbin算法MATLAB仿真AbstractAs one of the most effective speech analysis technique, linear prediction is a kind of based on the pole model assumption and minimum mean square error criterion of wave approximation technique, based on the audio signal of time domain and frequency domain analysis of track parameters valuations, with a few low information rate of time-varying parameters accurately describe the nature of the speech waveform and spectrum, to be able to try to keep the original sound quality on the basis of the synthesis of high quality speech.This paper mainly studies the linear prediction (LPC), Levinson - from the principle of the algorithm, based on MATLAB speech linear prediction simulation, and the selection of parameters to do a comparative analysis.Keywords voice signal LPC Levinson - Durbin algorithmMATLAB simulation目录第1章绪论11.1 语音信号LPC分析技术的基本概念1第2章线性预测编码的基本原理22.1 语音信号的产生22.2线性预测的概念与原理22.2.1线性预测分析的概念22.2.2LPC和语音信号模型的关系42.3解线性预测参数方程组的算法52.3.1Levinson-Durbin自相关解法52.3.2利用格型法求解线性预测系数6第3章simulink仿真的分析合成系统10 3.1仿真容103.2仿真系统模型103.3 仿真工作过程113.3.1语音信号采样113.3.2预加重113.3.3叠接窗分析133.3.4汉明窗143.3.5自相关算法143.3.6数字滤波器163.4仿真结果分析18参考文献18第1章绪论1.1 语音信号LPC分析技术的基本概念语音是人们交流思想和进行社会活动的最基本手段, 我们要对语音信号进行测定并将其转变为另一种形式, 以提高我们的通信能力。
语音信号分析与识别系统设计
语音信号分析与识别系统设计一、引言随着计算机技术的发展，语音信号分析与识别系统越来越广泛地应用于现代社会的各个领域，如通信、安全、医疗等。
语音信号分析与识别系统能够从语音信号中提取有用的信息，并自动地对语音信号进行识别和分类，从而实现人与计算机之间的语音交互。
本文将介绍语音信号分析与识别系统的设计。
首先，我们将详细探讨语音信号的特点和处理方式。
然后，我们将分析语音信号分析与识别系统的设计流程和组成部分。
最后，我们将介绍如何评估语音信号分析与识别系统的性能。
二、语音信号的特点与处理方式语音信号是一种非常复杂的信号，其特点主要包括以下几点：1. 频谱分布随时间变化。
语音信号的频谱分布随时间变化，这意味着在不同的时间段内需要对语音信号进行不同的处理。
2. 语音信号包含大量的噪音。
语音信号经常会受到各种外界干扰，如噪声、房间谐振、回声等。
3. 语音信号的动态范围很大。
语音信号的动态范围通常大于15位，这意味着在数字化处理之前需要进行压缩处理。
针对语音信号的特点，常见的处理方式包括以下几种：1. 预加重。
为了解决语音信号频谱分布随时间变化的问题，可以采用预加重技术对语音信号进行预处理。
2. 滤波。
滤波是减少语音信号中噪声的重要手段。
常用的滤波方法包括高通滤波、低通滤波等。
3. 动态范围压缩。
语音信号的动态范围很大，因此需要进行压缩处理。
动态范围压缩技术可以将语音信号的高幅度部分的动态范围压缩到合理的范围内。
三、语音信号分析与识别系统的设计流程在语音信号分析与识别系统的设计中，通常包括以下流程：1. 预处理。
通过预处理可以去除干扰和噪声，同时将语音信号从时域转换到频域。
2. 特征提取。
提取语音信号的一些重要特征，如梅尔倒频谱系数、过零率、短时能量等。
3. 模型训练。
根据提取的特征，通过机器学习等方法训练出语音识别模型。
4. 语音识别。
通过训练的模型对未知的语音信号进行识别。
四、语音信号分析与识别系统的组成部分语音信号分析与识别系统通常包括以下几个组成部分：1. 麦克风。
语音信号分析与处理2011
数字信号处理实验二：语音信号分析与处理学号 姓名注：1）此次实验作为《数字信号处理》课程实验成绩的重要依据，请同学们认真、独立完成，不得抄袭。
2）请在授课教师规定的时间内完成；3）完成作业后，请以word 格式保存，文件名为：学号+姓名4）请通读全文，依据第2及第3 两部分内容，认真填写第4部分所需的实验数据，并给出程序内容。
1. 实验目的(1) 学会MATLAB 的使用，掌握MATLAB 的程序设计方法(2) 掌握在windows 环境下语音信号采集的方法(3) 掌握MATLAB 设计FIR 和IIR 滤波器的方法及应用(4) 学会用MATLAB 对语音信号的分析与处理方法2. 实验内容录制一段自己的语音信号，对录制的语音信号进行采样，画出采样后语音信号的时域波形和频谱图，确定语音信号的频带范围；使用MATLAB 产生白噪声信号模拟语音信号在处理过程中的加性噪声并与语音信号进行叠加，画出受污染语音信号的时域波形和频谱图；采用双线性法设计出IIR 滤波器和窗函数法设计出FIR 滤波器，画出滤波器的频响特性图；用自己设计的这两种滤波器分别对受污染的语音信号进行滤波，画出滤波后语音信号的时域波形和频谱图；对滤波前后的语音信号进行时域波形和频谱图的对比，分析信号的变化；回放语音信号，感觉与原始语音的不同。
3. 实验步骤1）语音信号的采集与回放利用windows 下的录音机或其他软件录制一段自己的语音（规定：语音内容为自己的名字，以wav 格式保存，如wql.wav ），时间控制在2秒之内，利用MATLAB 提供的函数wavread 对语音信号进行采样，提供sound 函数对语音信号进行回放。
[y,fs,nbits]=wavread(file),采样值放在向量y 中，fs 表示采样频率nbits 表示采样位数。
Wavread 的更多用法请使用help 命令自行查询。
2）语音信号的频谱分析利用fft 函数对信号进行频谱分析3）受白噪声干扰的语音信号的产生与频谱分析①白噪声的产生：N1=sqrt （方差值）×randn(语音数据长度，2)（其中2表示2列，是由于双声道的原因） 然后根据语音信号的频谱范围让白噪声信号通过一个带通滤波器得到一个带限的白噪声信号N2；带通滤波器的冲激响应为：h B （n ）=))((sin ))((sin 1122απωπωαπωπω---n c n c c c c c其中ωc1为通带滤波器的下截止频率，ωc2为通带滤波器的上截止频率。
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课题六语音信号处理系统设计一、本课题的目的本设计课题主要研究语音信号初步分析的软件实现方法、滤波器的设计及应用。
通过完成本课题的设计，拟主要达到以下几个目的：(1)了解Matlab软件的特点和使用方法。
(2)掌握利用Matlab分析信号和系统的时域、频域特性的方法；(3)掌握数字滤波器的设计方法及应用。
(4)了解语音信号的特性及分析方法。
(5)通过本课题的设计，培养学生运用所学知识分析和解决实际问题的能力。
二、课题任务设计一个简单的语音信号分析系统，实现对语音信号时域波形显示、进行频谱分析，利用滤波器滤除噪声、对语音信号的参数进行提取分析等功能。
采用Matlab 设计语言信号分析相关程序，并且利用GUI设计图形用户界面。
具体任务是：(1)采集语音信号。
(2)对原始语音信号加入干扰噪声，对原始语音信号及带噪语音信号进行时频域分析。
(3)针对语音信号频谱及噪声频率，设计合适的数字滤波器滤除噪声。
(4)对噪声滤除前后的语音进行时频域分析。
(5)对语音信号进行重采样，回放并与原始信号进行比较。
(6)对语音信号部分时域参数进行提取。
(7)设计图形用户界面（实现以上功能）。
三、主要设备和软件（1）PC机，一台。
（2）Matlab6.5以上版本，一套。
四、设计内容、步骤和要求4.1必选部分利用MATLAB软件对语音信号进行频谱分析；并对语音信号加入干扰噪声，对加入噪声的信号进行频谱分析，设计合适的滤波器滤除噪声。
（1）根据设计要求分析系统功能，掌握设计中所需理论、阐明设计原理（抽样频率、量化位数的概念，抽样定理；信号的FFT分析；数字滤波器设计原理和方法，各种不同类型滤波器的性能比较）。
（2）对语音信号以不同采样频率进行重采样，回放并与原始信号进行比较（如原语音信号采样频率为16KHz，对其进行8KHz，4KHz的重采样）。
（3）对语音信号做FFT，进行频谱分析，画出信号的时域波形图和频谱图。
（4）对语音信号加入干扰噪声，对语音信号进行回放（利用sound函数），感觉加噪前后声音的变化。
对其做FFT，进行频谱分析，比较加噪前后语音信号的波形及频谱，对所得结果进行分析。
（5）根据带噪语音信号的特点，设计合适的数字滤波器，绘制所设计滤波器的幅频和相频特性。
（6）用所设计的滤波器对带噪语音信号进行滤波。
对滤波后的语音信号进行FFT频谱分析。
记录处理过程中所得各种波形及频谱图。
（7）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，对所得结果和滤波器性能进行频谱分析。
4．2 拓展部分利用GUI设计简单的图形用户界面。
要求主界面上包括语音文件的显示及播放按钮，滤波器设计时所需参数设置及滤波功能按钮。
滤波前后语音信号时域波形及频谱的显示，滤波器幅频特性的显示等功能可包含在主界面中，也可在新建图形窗口中完成。
4.3 选作部分（1）对语音信号部分时域参数计算。
对语音信号进行分帧，分别对浊音帧和清音帧的短时能量和短时平均过零率等参数进行计算，并对结果进行比较分析。
（2）Simulink仿真进行基于Simulink的动态仿真设计。
实现复杂音或者语音信号的分析。
给出系统的基于Simulink的动态建模和仿真的系统方框图，同时记录系统的各个输出点的波形和频谱图。
注：（1) 录制语音信号可以采用Windows附件中的录音机。
在MATLAB中可以采用命令“wavrecord”来进行录音。
（2）在MATLAB中打开语音文件可以调用wavread函数，生成.wav文件可以调用wavwrite函数，播放语音可以调用sound函数。
（3) 录制语音文件不要太长。
五、课程设计报告要求（1）设计报告书包括内容：课程设计题目，课程设计目的和意义，设计方案，详细设计步骤，设计结果（原理图等），测试和仿真结果（图形或数据）及其分析，其它有明确要求的设计内容，结论，参考文献等。
（2）提交课程设计报告时应同时提交相关设计和仿真分析材料（程序、结果等）的电子版。
六、参考文献[1] 高西全.数字信号处理（第三版）.西安电子科技大学出版社，2008.8[3] 吴大正. 信号与线性系统分析（第四版）. 高等教育出版社，2005.8[4] 陈垚光. 精通MATLAB GUI设计（第二版）电子工业出版社, 2011.1[5] 陈后金. 信号分析与处理实验. 高等教育出版社，2006.8[6] 赵力. 语音信号处理. 机械工业出版社，2009.7七、附录——设计原理附录：设计原理1.信号的抽样与恢复利用抽样脉冲把一个连续信号变为离散时间样值的过程称为抽样，在满足抽样定理条件下，抽样信号保留了原信号的全部信息，并且从抽样信号中可以无失真的恢复出原始信号。
抽样定理在通信系统、信息传输理论方面占有十分重要的地位。
数字通信系统是以此定理作为理论基础。
抽样过程关系到通信设备整个系统的性能指标。
信号的抽样软件实现例：利用MATLAB 实现对信号)202cos()(t t x ⨯=π的抽样。
程序如下：t0=0:0.001:0.1; x0=cos(2*pi*20*t0);plot(t0,x0,’r ’) %绘制原始信号hold onFs=100; T=0:1/Fs: 0.1;x= cos(2*pi*20*t);stem(t,x);hold off信号恢复的软件实现信号重建是信号抽样的逆过程，需要在抽样点之间“插入”一些细节，也就是在样点之间进行内插。
即内插函数为)(t h r ，得到的重建信号记为)(t x r ，则有)(][)(kT t h k x t x k r r -=∑∞-∞= （1-1） 信号)(t x r 是否为x(t)的重建取决于对x(t)的抽样是否正确。
如果不满足抽样定理的约束条件，出现频谱混叠，将无法从样点序列准确地重建x(t)。
2. 滤波器设计2.1 模拟滤波器设计原理（1）模拟巴特沃思滤波器原理巴特沃斯滤波器具有单调下降的幅频特性：在小于截止频率c Ω的范围内，具有最平幅度的响应，而在c Ω>Ω后，幅频响应迅速下降。
巴特沃思低通滤波器幅度平方函数为： 221()1()a NcH j Ω=Ω+Ω (2-1) 式中N 为滤波器阶数，c Ω为3dB 截止角频率。
将幅度平方函数写成s 的函数：21()()1()a a N cH s H s s j -=+Ω (2-2) 该幅度平方函数有2N 个等间隔分布在半径为c Ω的圆上的极点121()22 k j N k c s e π++=Ω，0,1,...21k N =- 为了形成稳定的滤波器，取左半平面的N个极点构成()a H s ，即： 10()()N Na c kk H s s s -==Ω-∏ (2-3) 为使设计统一，将频率归一化，得到归一化极点121()22k j N k p eπ++=，相应的归一化系统函数为： 10()1()N a kk H p p p -==-∏ (2-4) 多项式形式为： 01()1(...)N a H p b b p p =+++ (2-5)（2）模拟切比雪夫滤波器原理切比雪夫滤波器的幅频特性具有等波纹特性，有两种形式，在通带内等波纹、阻带单调的是I 型滤波器，在通带内单调、在阻带内等波纹的是II 滤波器。
以I 型滤波器为例。
切比雪夫滤波器的幅度平方函数为：22221()()1()a N pA H j C εΩ=Ω=Ω+Ω (2-6) ε为小于1的正数，表示通带内幅度波动的程度。
Ωp 称为通带截止频率。
令λ=Ω/Ωp ，称为对Ωp 的归一化频率。
C N (x)为N 阶切比雪夫多项式。
幅度平方函数的极点是分布在b Ωp 为长半轴，a Ωp 为短半轴的椭圆上的点。
同样取s 平面左半平面的极点构成()a H s ：11()2()NNN a p i i H s s s ε-==Ω⋅⋅-∏ (2-7) 进行归一化，得到：11()12()N N a i i H p p p ε-==⋅⋅-∏ (2-8) 其中(21)(21)sin[]cos[]22k k p ch jch i N Nππξξ--=-⋅+⋅ ，11()Arsh N ξε= 2.2 模拟滤波器数字化原理将模拟滤波器转化为数字滤波器在工程上常用的有脉冲响应不变法和双线性变换法。
脉冲响应不变法时一种时域上的转换方法，它是数字滤波器的单位取样响应在抽样点上等于模拟滤波器的单位冲激响应，即：()()h n h nT a = (2-9)设模拟滤波器只有单阶极点，其系统函数为：1()N i a i iA H s s s ==-∑(2-10)对()a H s 进行拉氏反变换得到()a h t ，对()a h t 进行等间隔抽样，得到()()h n h nT a =，对()h n 进行Z 变换，得到数字滤波器系统函数： 11()1i N i s T i A H z e z -==-∑(2-11) 这种方法s 和z 的关系是：sT z e =。
该方法的优点是频率坐标变换时线性的切数字滤波器的单位脉冲响应完全模仿模拟滤波器的单位冲激响应，时域特性逼近好；缺点是会产生频谱混叠现象，适合低通、带通滤波器的设计，不适合高通、带阻滤波器的设计。
双线性变换法为了克服频谱混叠现象，采用非线性频率压缩方法，将整个频率轴上的频率范围压缩到/T π±之间，再用sT z e =转换到Z 平面上。
这种方法s 和z 的关系是：11(2/)(1/1)s T z z --=-+。
该方法克服了频谱混叠现象，但带来了频率坐标变换的非线性：(2/)tan(/2)T ωΩ=，由模拟滤波器系统函数转换为数字滤波器系统函数公式为： 11211()()|a z z T z H z H s ---=+= (2-12)2.3数字高通、带通、带阻滤波器的设计这些滤波器可以借助于模拟滤波器的频率变换设计一个所需类型的模拟滤波器， 再通过双线性变换法将其转换成所需类型的数字滤波器。
首先确定所需类型数字滤波器的技术指标；然后将数字滤波器技术指标按照公式(2/)tan(/2)T ωΩ=转换成所需类型滤波器的模拟域技术指标；将所需类型滤波器的模拟域技术指标转换成低通滤波器技术指标；设计归一化模拟低通滤波器；去归一化得到模拟低通滤波器的系统函数；将模拟低通滤波器转换为所需类型的模拟滤波器；最后通过双线性变换法转换成所需类型的数字滤波器。
3.Simulink 建模和仿真启动Matlab 后，在命令窗口中输入命令“simulink ”，打开simulink 模块库窗口。
典型的Simulink 模块包括三个部分：输入模块、状态模块、输出模块。
3.1 Simulink 模块库简介Continuous （连续模块）库Discrete （离散模块）库Math （数学模块）库Sinks （信号输出模块）库：常用模块为Scope （示波器模块）、XYGraph（二维信号显示模块）、Display （显示模块）Sources （信号源模块）库（如图3-1所示），常见模块有：Constant （输入常数模块）、Signal Generator （信号源发生器模块）。