数字信号课程设计语音信号的采集、分析与处理

长沙学院
长沙学院
《数字信号处理》
课程设计说明书
题目数字信号处理课程设计
系（部）电子与通信工程系
专业（班级）10级通信2班
姓名周斌
学号2010043205
指导老师李广柱、刘光灿、陈威兵黄飞江、张刚林、冯璐
起止日期2013.4.15-2013.4.26
目录
1.绪论···························· - 4 -
2.设计作品名称························ - 4 -
3.课程设计内容························ - 4 -
3.1 设计思想······················· - 4 -
3.2设计原理························ - 5 -
3.2.1 无限脉冲响应数字滤波器设计············· - 5 -
3.2.1.1 巴特沃斯滤波器设计：·············· - 5 -
3.1.1.2 巴特沃斯滤波器的特性：············· - 5 -
3.1.1.3 双线性变换法：················· - 7 -
3.2.2 有限脉冲响应数字滤波器设计············· - 9 -
4. 课程设计设计步骤及结果分析·················- 12 -
4.1 语音信号的采集及其时域、频域分析···········- 12 -
4.1.1程序·······················- 12 -
4.1.2 图像·······················- 12 -
4.2 设计数字滤波器和画出其频率相映············- 13 -
4.2.1 无限低通数字滤波器·················- 13 -
4.2.1.1 程序······················- 13 -
4.2.1.2 图像······················- 14 -
4.2.2 无限高通数字滤波器·················- 14 -
4.2.2.1 程序······················- 14 -
4.2.2.2 图像·····················- 15 -
4.2.3 有限低通数字滤波器·················- 16 -
4.2.3.1程序······················- 16 -
4.2.3.2 图像······················- 16 -
4.2.4 有限高通数字滤波器·················- 17 -
4.2.4.1 程序······················- 17 -
4.2.4.2 图像······················- 17 -
4.3 用滤波器对信号进行滤波并比较前后波形·········- 18 -
4.3.1 经过低通IIR ··················- 18 -
4.3.2 经过高通IIR ··················- 19 -
4.3.3 经过低通FIR ··················- 20 -
4.3.4 经过高通FIR ··················- 21 -
4.4 编制实现上述任务的相应的总程序············- 21 -
4.4.1 信号经过低通IIR ·················- 21 -
4.4.2 信号经过高通IIR ·················- 22 -
4.4.3 信号经过低通FIR ·················- 24 -
4.4.4 信号经过高通 FIR·················- 25 -
4.5 撰写5000-8000字课程设计报告·············- 26 -
5. 总结····························- 26 -
6. 存在的建议及不足······················- 27 -
7. 参考文献··························- 27 -
摘要
对一段语音信号进行采样；画出采样后语音信号的时域波形和频谱图；给定滤波器的性能指标，采用窗函数法和双线性变换设计滤波器，并画出滤波器的频率响应；然后用自己设计的滤波器对采集的信号进行滤波，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；回放语音信号；最后，设计一个信号处理系统界面。

通过数字信号处理的课程设计，使学生对信号的采集，处理，传输，显示，存储和分析等有一个系统的掌握和理解。

巩固和运用数字信号处理课程中的理论知识和实验技能，掌握最基本的数字信号处理的理论和方法，培养学生发现问题，分析问题和解决问题的能力。

为以后的工作和学习打下基础。

本课题主要基于MATLAB平台，实现信号分析与滤波器的设计。

并改变滤波器参数或特性(低通、高通)，实现不同的滤波要求。

自己录播一段语音信号，对其进行采样，进行频谱分析，设计有限和无限两种不同的数字滤波器对信号进行滤波处理，分析所设计滤波器(画出了频率特性曲线)，并对信号进行滤波，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，分析的结果表明初步实现了设计目标。

关键词：无限脉冲响应数字滤波器、有限脉冲响应数字滤波器、巴特沃斯滤波器、窗函数法、双线性法
1.绪论
对一段语音信号进行采样；画出采样后语音信号的时域波形和频谱图；给定滤波器的性能指标，采用窗函数法和双线性变换设计滤波器，并画出滤波器的频率响应；然后用自己设计的滤波器对采集的信号进行滤波，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；回放语音信号；最后，设计一个信号处理系统界面。

通过数字信号处理的课程设计，使学生对信号的采集，处理，传输，显示，存储和分析等有一个系统的掌握和理解。

巩固和运用数字信号处理课程中的理论知识和实验技能，掌握最基本的数字信号处理的理论和方法，培养学生发现问题，分析问题和解决问题的能力。

为以后的工作和学习打下基础。

本课题主要基于MATLAB平台，实现信号分析与滤波器的设计。

并改变滤波器参数或特性(低通、高通)，实现不同的滤波要求。

自己录播一段语音信号，对其进行采样，进行频谱分析，设计有限和无限两种不同的数字滤波器对信号进行滤波处理，分析所设计滤波器(画出了频率特性曲线)，并对信号进行滤波，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，分析的结果表明初步实现了设计目标。

2.设计作品名称
语音信号的采集、分析与处理
3.课程设计内容
3.1 设计思想
采样一段语音信号；画出语音信号的时域波形和频谱图；给定滤波器的性能指标，设计数字滤波器，并画出滤波器的频率响应；然后用设计的滤波器对采集的信号进行滤波，画出滤波后信号的时域波形和频谱。

关键技术：频谱图的理解；设计数字滤波器；数字滤波的方法；
解决思路：对语音号进行快速傅里叶变换，得到信号的频谱特性；在MATLAB环境中可以利用函数fir1设计FIR滤波器，可以利用函数butter，cheby1和ellip设计IIR滤波器；利用MATLAB中的函数freqz画出各滤波器的频率响应。

3.2设计原理
3.2.1 无限脉冲响应数字滤波器设计
3.2.1.1 巴特沃斯滤波器设计：
巴特沃斯滤波器的特点是同频带的频率响应去想最平滑，如下图所示
图1 一级巴特沃斯低通滤波器的波得图
图2 一级至五级巴特沃斯低通滤波器
3.1.1.2 巴特沃斯滤波器的特性：
巴特沃斯滤波器的特点是同频带内的频率响应曲线最为平坦，没有起伏，而在组频带则
逐渐下降为零。

在振幅的对数对角频率的波特图上，从某一边界见频率开始，振幅随着角频率的增加而逐渐减少，趋向于负无穷大。

一阶巴特沃斯滤波器的衰减率为每倍频20分贝，二阶巴特沃斯滤波器的衰减率为每倍频12分贝，三阶的衰减率为每分贝18分贝，如此类推，巴特沃斯滤波器的振幅对角频率单调下降，并且滤波器的结束越高，在组频带振幅衰减速度越快，其他滤波器高阶的振幅对角频率图和低阶数的振幅对角频率有不同的形状。

N
c s s H s H )(
11)()(22Ω-+=
- 上述函数的特点是等距离分布在半径为Ω的圆上。

因此，极点用下式表示为 N k j j c k e e s )12(2+∏
Ω=
1,2,1,0-=N k
)(s H a 的表示式：
∏-=-Ω=10)
()(N k k n c
a s
s s H 为了使设计公式和图表统一，将频率归一化。

巴特沃斯滤波器采用3dB 截止频率c Ω归一化，归一化后的系统函数为
∏-=Ω-Ω=Ω10)(
1)(N k c k c c a s s s G 令c c s j p ΩΩ=Ω=+=λλη,,λ称为归一化频率，p 称为归一化复变量，这样巴特沃斯滤波器的归一化低通原型系统函数为
∏-=-=10)
(1
N k k a p
p G 式中，c k s p Ω=，为归一化极点，用下式表示:
)21221(N k j k e p ++=π 1,2,1,0-=N k
然后将巴特沃斯滤波器转换成高通滤波器，转换公式如下：
s ph p /p Ω=λ
在p 平面与s 平面虚轴上的频率关系为：
ΩΩ-=ph
p λλ
其中，ph Ω为希望设计的高通滤波器)(s H HP 的通带边界频率。

s p HP ph p p G s H /)
()(Ω==λ
3.1.1.3 双线性变换法： 双线性变换法是将s 平面压缩变换到某一中介1s 平面的一条横带里，再通过标准变换关系)*1exp(T s z =将此带变换到整个z 平面上去，这样就使s 平面与z 平面之间建立一一对应的单值关系，消除了多值变换性。

为了将s 平面的Ωj 轴压缩到1s 平面的1Ωj 轴上的T pi -到T pi 一段上，可以通过以下的正切变换来实现：
)2
1tan(21T T Ω=Ω 这样当1Ω由T pi -经0变化到T pi 时，Ω由∞-经过0变化到∞+，也映射到了整个Ωj 轴。

将这个关系延拓到整个s 平面和1s 平面，则可以得到
T s T
s e
e T T s T s ⋅-⋅-+-=⋅=11112)21tan(2 再将1s 平面通过标准变换关系映射到z 平面，即令)*1exp(T s z =得到
11
112--+-=z
z T s 同样对z 求解，得到
s T
s
T
z -+=22 这样的变换叫做双线性变换。

为了验证这种映射具有s 平面的虚轴映射到z 平面单位圆上的特性，考虑 Ω=j s ,ωj e z =，得
ω
ω
j j e e T j --+-=Ω112 ω2
1tan 2T =Ω 除了使s 平面的虚轴映射到单位圆上之外，s 平面的左半部分映射到单位圆的内部，s 平面的右半部分映射到单位圆的外部。

如图所示
图3 双线性变化映射关系示意图 观察式子s T s T z -+=22，发现s 的实部为负时，因子s T
s T -+22的幅度小于1，相当于单位圆的内部。

反之，当s 的实部为负时，该比值的幅度大于1，相当于单位圆的外部。

这样就可以看出使用双线性变换可从稳定的模拟滤波器得到稳定的数字滤波器。

双线性变换法还避免了使用脉冲响应不变法所遇到的混叠问题，因为它把s 平面的这个虚轴映射到z 平面的单位圆上。

然而，付出的代价是在频率轴上引入了失真。

因此，只有当能容忍或补偿这种失真时，使用双线性变换法设计数字滤波器的方法才是实用的。

仅在零频率附近时Ω与ω之间的频率变换关系接近于线性关系，所产生的数字滤波器的幅频响应相对于原模拟滤波器的幅频响应有畸变。

对于分段常数的滤波器，双线性变换后，仍得到幅频特性为分段常数的滤波器，但是各分段边缘的临界频率点产生了畸变，这种频率的畸变，可以通过频率的预畸变来加以校正，
也就是将临界频率事先加以畸变，然后经变换后正好映射到所需要的频率上。

通过ω2
1tan 2T =Ω的关系变换成一组模拟频率。

图4 双线性变化法的频率关系
为了克服冲击响应不变法产生的频率混叠现象，我们需要使s 平面与z 平面建立一一对应的单值关系，即求出)(z f s =，然后将其代入)(s G 就可以求得)(z H ，即
)()()(z f s s G z H ==
3.2.2 有限脉冲响应数字滤波器设计
如果所希望的滤波器的理想的频率响应函数为()
ωj d e H ，则其对应的单位脉冲响应为 ()()ωπωωππd e e H n h j j d
d ⎰-=21 （4.1） 窗函数设计法的基本原理是用有限长单位脉冲响应序列()n h 逼近()n h d 。

由于()n h d 往往是无限长序列，而且是非因果的，所以用窗函数()n ω将()n h d 截断，并进行加权处理，得到：
()()()n n h n h d ω= （4.2）
()n h 就作为实际设计的FIR 数字滤波器的单位脉冲响应序列，其频率响应函数()
ωj e H 为
()()n j N n j e n h e H ωω
∑-==10 （4.3）
式中，N 为所选窗函数()n ω的长度。

我们知道，用窗函数法设计的滤波器性能取决于窗函数()n ω的类型及窗口长度N 的取值。

设计过程中，要根据对阻带最小衰减和过渡带宽度的要求选择合适的窗函数类型和窗口长度N 。

各种类型的窗函数可达到的阻带最小衰减和过渡带宽度见表4.1。

表1 各种窗函数的基本参数 窗函数
旁瓣峰值幅度/dB 过渡带宽 阻带最小衰减/dB 矩形窗
-13 4π/N -12 三角形窗
-25 8π/N -25 汉宁窗
-31 8π/N -44 哈明窗
-41 8π/N -53 不莱克曼窗
-57 12π/N -74 凯塞窗(α=7.865)
-57 10π/N -80
这样选定窗函数类型和长度N 之后，求出单位脉冲响应()()()n n h n h d ω∙=，并按照式（4.3）求出()ωj e H 。

()ω
j e H 是否满足要求，要进行演算。

一般在()n h 尾部加零使长度满足2的整数次幂，以便用FFT 计算()ωj e H 。

如果要观察细节，补零点数增多即可。

如果()ωj e H 不满足要求，则要重新选择窗函数类型和长度N ，再次验算，直至满足要求。

如果要求线性相位特性，则()n h 还必须满足
()()n N h n h --±=1
根据上式中的正、负号和长度N 的奇偶性又将线性相位FIR 滤波器分成四类。

要根据所
设计的滤波特性正确选择其中一类，例如，要设计线性相位低通特性，可以选择
()()n N h n h --=1这一类，而不能选择()()n N h n h ---=1这一类。

主程序框图如图4.1所示。

其中幅度特性要求用dB 表示。

设
)
()()()()()()]
([)(22k H k H k H k jH k H k H n h DFT k H I R I R +=+== 画图时，用)(lg 20k H 打印幅度特性。

第k 点对应的频率k N k πω2=。

为使曲线包络更接近()ωj e H 的幅度特性曲线，
DFT 变换区间要选大些。

例如窗口长度N=33时，可通过在()n h 末尾补零的方法，使长度变为64，再进行64点DFT ，则可以得到更精确的幅度衰减特性曲线。

开始
读入窗口长度N
计算h d (n)
调用窗函数子程序求w(n)
调用子程序（函数）计算H(k)=DFT[h(n)]
调用绘图子程序（函数）绘制H(k)幅度相位曲线
结束
图5 主程序框图 计算h(n)= h d (n) w(n)
4. 课程设计设计步骤及结果分析
4.1 语音信号的采集及其时域、频域分析
对一段语音信号，时间在2s内。

然后在MA TLAB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，要求理解掌握采样频率、采样位数等概念。

要求首先画出采样后语音信号的时域波形；然后对语音号进行快速傅里叶变换，得到信号的频谱特性，从而加深对频谱特性的理解。

4.1.1程序
[x1,fs,bits]=wavread('C:\MATLAB7\work\cricket.wav');%原信号
sound(x1,fs,bits); %调用sound函数播放原始语音
figure(1);
plot(x1);%做原始语音信号的时域图形
title('原始语音信号时域图形');
xlabel('时间t');
ylabel('音量n');
figure(2);
y1=fft(x1);%做length(x1)点的FFT
y1=fftshift(y1); %0
derta_fs = fs/length(x1); %
plot([-fs/2:derta_fs: fs/2-derta_fs],abs(y1));%画出原始语音信号的频谱图
title('原始语音信号的频谱图');
grid on;
4.1.2 图像
4.2 设计数字滤波器和画出其频率相映
给出各滤波器的性能指标：
(1) 低通滤波器性能指标fb＝1000Hz，fc＝1200Hz，As＝100dB，Ap＝1dB。

(2) 高通滤波器性能指标fc＝4800Hz，fb＝5000Hz，As＝100dB，Ap＝1dB。

要求用窗函数法和双线性变换法设计上面要求的2种滤波器。

在MA TLAB中，可以利用函数fir1设计FIR滤波器，可以利用函数butter设计IIR滤波器；利用MA TLAB中的函数freqz画出各滤波器的频率响应。

4.2.1 无限低通数字滤波器
4.2.1.1 程序
wp=1000*2*pi;
ws=2400*2*pi;
rp=1;
as=100;
[n,wc]=buttord(wp,ws,rp,as,'s');
[z,p,k]=buttap(n);
[bap,aap]=zp2tf(z,p,k);
[bl,al]=lp2lp(bap,aap,wc);
[b,a]=bilinear(bl,al,fs);
[h,w]=freqz(b,a);
figure(2)
plot(w*fs/(2*pi),abs(h))
title('IIR低通滤波器频率响应');
4.2.1.2 图像
4.2.2 无限高通数字滤波器
4.2.2.1 程序
fs=22050; %巴特沃斯高通滤波器wp=4800*2*pi;
ws=10000*2*pi;
rp=1;
as=100;
[n,wc]=buttord(wp,ws,rp,as,'s'); [z,p,k]=buttap(n);
[bap,aap]=zp2tf(z,p,k);
[bl,al]=lp2hp(bap,aap,wc);
[b,a]=bilinear(bl,al,fs);
[h,w]=freqz(b,a);
figure(2)
plot(w*fs/(2*pi),abs(h))
title('IIR高通滤波器频率响应');
4.2.2.2 图像
4.2.3.1程序
N=length(x1)-1;
t=0:1/fs:N/fs;
fp=1000;fc=1500;As=100;Ap=1;Fs=22050;%滤波器指标
wc=2*pi*fc/Fs; wp=2*pi*fp/Fs;
Bt=wc-wp; %计算过渡带宽
alph=0.112*(As-8.7); %alph用来控制窗的形状
N=ceil((As-8)/2.285/Bt); %凯塞窗滤波器阶数N,(h(n)的长度为N+1) wn= kaiser(N+1,alph);
ws=(wp+wc)/2/pi; %计算通带截止频率（关于pi归一化）
hn=fir1(N,ws,wn);
figure(2) %画出滤波器频谱图
freqz(hn,1)
4.2.3.2 图像
4.2.4.1 程序
N=length(x1)-1;
t=0:1/fs:N/fs;
fc=4800;fp=5000;As=100;Ap=1;Fs=22050; %采样频率必须变大（N-1）ws=2*pi*fc/Fs; wp=2*pi*fp/Fs;
Bt=wp-ws;
n=ceil(8*pi/Bt);
wc=(wp+ws)/2/pi;
[b,a]=fir1(n,wc,'high');
figure(2);
freqz(b,a);
4.2.4.2 图像
4.3 用滤波器对信号进行滤波并比较前后波形
要求用自己设计的各种滤波器分别对采集的信号进行滤波，在MA TLAB中，FIR滤波器利用函数fftfilt对信号进行滤波，IIR滤波器利用函数filter对信号进行滤波。

4.3.1 经过低通IIR
4.3.4 经过高通FIR
4.4 编制实现上述任务的相应的总程序
4.4.1 信号经过低通IIR
%无限脉冲响应数字低通滤波器（低通IIR）
clc;
clear all;
[x1,fs,bits]=wavread('C:\MATLAB7\work\cricket.wav'); datlen=length(x1);
sound(x1,fs,bits);
y1=fftshift(fft(x1));
figure(1)
subplot(2,1,1)
plot(x1);
title('原始语音信号时域波形');
subplot(2,1,2)
plot((-datlen/2:datlen/2-1)/datlen*fs,abs(y1));
title('原始语音信号频谱')
wp=1000*2*pi;
ws=2400*2*pi;
rp=1;
as=100;
[n,wc]=buttord(wp,ws,rp,as,'s');
[z,p,k]=buttap(n);
[bap,aap]=zp2tf(z,p,k);
[bl,al]=lp2lp(bap,aap,wc);
[b,a]=bilinear(bl,al,fs);
[h,w]=freqz(b,a);
figure(2)
plot(w*fs/(2*pi),abs(h))
title('IIR低通滤波器频率响应');
X=filter(b,a,x1); %将信号经过滤波器
sound(X,fs,bits);
figure(3) %画出滤波后的信号
subplot(2,1,1)
plot(X);
title('过滤后语音信号时域波形');
subplot(2,1,2)
y3=fftshift(fft(X))
plot((-datlen/2:datlen/2-1)/datlen*fs,abs(y3));
title('过滤后语音信号频域波形');
4.4.2 信号经过高通IIR
%无限脉冲响应数字高通滤波器（高通IIR）
clear all;
[x1,fs,bits]=wavread('C:\MATLAB7\work\cricket.wav'); datlen=length(x1);
sound(x1,fs,bits);
y1=fftshift(fft(x1));
figure(1)
subplot(2,1,1)
plot(x1);
title('原始语音信号时域波形');
subplot(2,1,2)
plot((-datlen/2:datlen/2-1)/datlen*fs,abs(y1)); title('原始语音信号频谱')
fs=22050; %巴特沃斯高通滤波器
wp=4800*2*pi;
ws=10000*2*pi;
rp=1;
as=100;
[n,wc]=buttord(wp,ws,rp,as,'s');
[z,p,k]=buttap(n);
[bap,aap]=zp2tf(z,p,k);
[bl,al]=lp2hp(bap,aap,wc);
[b,a]=bilinear(bl,al,fs);
[h,w]=freqz(b,a);
figure(2)
plot(w*fs/(2*pi),abs(h))
title('IIR高通滤波器频率响应');
X=filter(b,a,x1); %将信号经过滤波器sound(X,fs,bits);
figure(3) %画出滤波后的信号subplot(2,1,1)
plot(X);
title('过滤后语音信号时域波形');
subplot(2,1,2)
y3=fftshift(fft(X))
plot((-datlen/2:datlen/2-1)/datlen*fs,abs(y3)); title('过滤后语音信号频域波形');
4.4.3 信号经过低通FIR
%信号经过用窗函数法设计低通FIR
clc;
clear all;
[x1,fs,bits]=wavread('C:\MATLAB7\work\cricket.wav');
datlen=length(x1);
sound(x1,fs,bits);
y1=fftshift(fft(x1));
figure(1)
subplot(2,1,1)
plot(x1);
title('原始语音信号时域波形');
subplot(2,1,2)
plot((-datlen/2:datlen/2-1)/datlen*fs,abs(y1));
title('原始语音信号频谱')
N=length(x1)-1;
t=0:1/fs:N/fs;
fp=1000;fc=1500;As=100;Ap=1;Fs=22050;%滤波器指标
wc=2*pi*fc/Fs; wp=2*pi*fp/Fs;
Bt=wc-wp; %计算过渡带宽
alph=0.112*(As-8.7); %alph用来控制窗的形状
N=ceil((As-8)/2.285/Bt); %凯塞窗滤波器阶数N,(h(n)的长度为N+1) wn= kaiser(N+1,alph);
ws=(wp+wc)/2/pi; %计算通带截止频率（关于pi归一化）
hn=fir1(N,ws,wn);
figure(2) %画出滤波器频谱图
freqz(hn,1)
X=conv(hn,x1); %将信号经过滤波器
sound(X,fs,bits);
figure(3) %画出滤波后的信号
subplot(2,1,1)
plot(X);
title('过滤后语音信号时域波形');
subplot(2,1,2)
y=fftshift(fft(X,datlen));
plot((-datlen/2:datlen/2-1)/datlen*fs,abs(y))
title('过滤后语音信号频域波形');
4.4.4 信号经过高通FIR
%窗函数法设计窗函数法设计高通滤波器（高通FIR）
clear all;
[x1,fs,bits]=wavread('C:\MATLAB7\work\cricket.wav');
datlen=length(x1);
sound(x1,fs,bits);
y1=fftshift(fft(x1));
figure(1)
subplot(2,1,1)
plot(x1);
title('原始语音信号时域波形');
subplot(2,1,2)
plot((-datlen/2:datlen/2-1)/datlen*fs,abs(y1));
title('原始语音信号频谱')
N=length(x1)-1;
t=0:1/fs:N/fs;
fc=4800;fp=5000;As=100;Ap=1;Fs=22050; %采样频率必须变大（N-1）ws=2*pi*fc/Fs; wp=2*pi*fp/Fs;
Bt=wp-ws;
n=ceil(8*pi/Bt);
wc=(wp+ws)/2/pi;
[b,a]=fir1(n,wc,'high');
figure(2);
freqz(b,a);
x=fftfilt(b,x1);
sound(x,fs,bits);
figure(3) %画出滤波后的信号
subplot(2,1,1)
plot(x);
title('过滤后语音信号时域波形');
subplot(2,1,2)
y=fftshift(fft(x,datlen));
plot((-datlen/2:datlen/2-1)/datlen*fs,abs(y));
title('过滤后语音信号频域波形');
4.5 撰写5000-8000字课程设计报告
5. 总结
首先，对一段语音信号进行采样；画出采样后语音信号的时域波形和频谱图；给定滤波器的性能指标，采用窗函数法和双线性变换设计滤波器，并画出滤波器的频率响应；然后用自己设计的滤波器对采集的信号进行滤波，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；回放语音信号；最后，设计一个信号处理系统界面。

通过数字信号处理的课程设计，使我对信号的采集，处理，传输，显示，存储和分析等有一个系统的掌握和理解。

巩固和运用数字信号处理课程中的理论知识和实验技能，掌握最基本的数字信号处理的理论和方法，培养学生发现问题，分析问题和解决问题的能力。

为以后的工作和学习打下基础。

本课题主要基于MATLAB平台，实现信号分析与滤波器的设计。

并改变滤波器参数或特性(低通、高通)，实现不同的滤波要求。

自己录播一段语音信号，对其进行采样，进行频谱分析，设计有限和无限两种不同的数字滤波器对信号进行滤波处理，分析所设计滤波器(画出了频率特性曲线)，并对信号进行滤波，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，分析的结果表明初步实现了设计目标。

通过这次课设，使我对滤波器有了更深的认识，特别是滤波器参数对滤波器性能的影响，因为通带截止频率、阻带截止频率、通带衰减、阻带衰减都要影响滤波器的阶数，而滤波器的阶数越大，其选频特性就越好。

并且不同的滤波器类型可达到的滤波效果也不同，要根据衰减系数选择合适的滤波器。

这次课设使我认识到matlab软件功能的强大，可以完成各类信号处理相关的功能，我的这个课题只是小小的一部分，今后我还需更加努力完善自己，用会，用精matlab来分析解决问题，将理论联系实际，获得更大提高。

6. 存在的建议及不足
本次课程设计，是基于《数字信号处理》学完后的一次对课本知识的实际运用。

在这次课程设计中，我所做的题目是——语音信号的采集、分析与处理；我们一共用了两个星期去完成这次课程设计。

期间，同学们大多数是自己去图书馆找相关书籍，和网上查阅相关资料，如果有实在不懂的地方，大家才会去老师办公室向老师请教。

可以说，这次课程设计，基本上都是自己动手得来的成果。

课题在难度方面还算简单，不是非常的绕弯子。

思路非常清晰，关键是要搞懂滤波器原理，和MATLAB的使用方法即可。

在答辩时，老师问了我各种问题，比如一些原理性东西，我都顺利的回答了出来。

所以说，这次课程设计还算比较成功。

指导老师也非常的认真负责，对设计的好坏与否绝不留情，管理的非常严格。

当然，这样对于我们也是一种警醒和提高，这样的话，我们就会更加的严格要求自己去完成相应的任务。

7. 参考文献
1.阎石.数字电子技术基础(第五版).高等教育出版社 .
2.程培青.数字信号处理（第三版）[M].清华大学出版社.
3.钟麟，王峰.MATLAB仿真技术与应用教程[M].国防工业出版社，2005-3.
4.高西全、丁玉美.数字信号处理（第三版）.西安电子科技大学出版社.。