设计数字低通IIR和FIR滤波器对语音信号进行滤波处理

数字信号处理实验报告
题目：设计数字低通IIR和FIR滤波器对语音信号进行滤波处理
班级：
学号：
姓名：
指导教师：
一．实验目的
1.巩固所学的数字信号处理理论知识，理解信号的采集、处理、传输、显示和存储过程；
2.综合运用专业及基础知识，解决实际工程技术问题的能力；
3.学习资料的收集与整理，学会撰写课程设计报告。

二．实验内容
1.选择一个语音信号作为分析的对象，对其进行频谱分析；
2.设计FIR和IIR数字滤波器，并对加噪语音信号进行滤波，分析滤波后信号的时域和频域特征。

三．设计过程
1.原语音信号的时域，频域图
[y,fs,nbits]=wavread ('d:\1\liuwei.wav'); %IIR低通
sound(y,fs,bits);
figure(1);
plot(y);%做原始语音信号的时域图形
title('原始语音信号');
xlabel('时间 t');
ylabel('音量 n');
figure(2);
y1=fft(y);
y1=fftshift(y1); %平移，是频率中心为0
derta_fs = fs/length(y); %设置频谱的间隔，分辨率
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');
2.低通滤波器的设计
设计指标：
fp=1000Hz，fs=1200Hz，As=100db ,Ap=1dB
（1）低通IIR滤波器
Ft=8000;
Fp=1000;
Fs=1200;
wp=2*pi*Fp/Ft;
ws=2*pi*Fs/Ft;
fp=2*Ft*tan(wp/2);
fs=2*Fs*tan(wp/2);
[n11,wn11]=buttord(wp,ws,1,50, 's');%求低通滤波器的阶数和截止频率
[b11,a11]=butter(n11,wn11, 's'); %求S域的频率响应的参数
[num11,den11]=bilinear(b11,a11,0.5); %利用双线性变换实现频率响应S域到Z域的变换
[h,w]=freqz(num11,den11);
figure(3);
plot(w*8000*0.5/pi,abs(h));
legend('IIR低通滤波器','Location','NorthWest');
grid;
z11=filter(num11,den11,y);
sound(z11);
m11=fft(z11); %求滤波后的信号
figure(4);
plot(z11);
title('滤波后的信号波形', 'fontweight', 'bold'); axis([95000 100000 -1 1]);
grid;
figure(5);
plot(abs(m11), 'r ');
title('滤波后信号的频谱', 'fontweight', 'bold'); axis([ 0 150000 0 4000]);
grid;
（2）FIR低通滤波器
Ft=8000;
Fp=1000;
Fs=1200;
wp=2*pi*Fp/Ft;
ws=2*pi*Fs/Ft;
rp=1;
rs=50;
p=1-10.^(-rp/20);
s=10.^(-rs/20);
fpts=[wp ws];
mag=[1 0];
dev=[p s];
[n21,wn21,beta,ftype]=kaiserord(fpts,mag,dev); b21=fir1(n21,wn21,kaiser(n21+1,beta));
[h,w]=freqz(b21,1);
figure;
plot(w*8000*0.5/pi,abs(h));
title('FIR低通滤波器','fontweight','bold'); grid;
z11=filter(b21,1,y);
sound(z11);
m11=fft(z11); %求滤波后的信号
figure(4);
plot(z11);
title('滤波后的信号波形', 'fontweight', 'bold'); axis([95000 100000 -1 1]);
grid;
figure(5);
plot(abs(m11), 'r ');
title('滤波后信号的频谱', 'fontweight', 'bold'); axis([ 0 150000 0 4000]);
grid;
四．程序结果
原始语音信号的时域图形：
原始语音信号频谱：
IIR低通滤波器：
信号经过IIR低通滤波后的时域波形：
FIR低通滤波器
信号经过IIR低通滤波后的频域波形
五．实验心得
通过本次的课程设计使我对FIR与IIR滤波器有了更加深入地了解。

从课本到上机操作，形象的看到语音信号在滤波器的处理后的结果。

也进一步的加深理解matlab软件功能的方便和强大。

最为重要的是，本次课程设计让我重新审视了学习的过程：只去做实验是不行的，首先还是要思考，遇到了问题查书籍，百度搜索也只是一种手段，更加重要的是想，再理解，只有这样才能真正的做好实验。