IIR滤波器语音去噪处理

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第17讲IIR数字滤波器

例：
①输出与过去的输出有关 ②用递推法求解 ③冲击响应有无穷多项
I I R 数字滤波器的结构

1、I I R数字滤波器的直接（I）型结构采用信号流图所定义的符号，直接画出差分方程对应系统的信号流图结构称为直接（I）型结构。
直接型
M=N
y (n) ak y (n k ) bk x(n k )
1 | H ( j) | N 1,2,, 2N 1 ( j / j c ) 指定 p 、Ap后，带 p到上式，得：
2
当Ap＝3dB时，＝ 1
2
10
0.1 Ap
1
( p / c ) 2 N
指定 s 、As 后，带 s到上式，得：
1.从s平面到z平面的映射

设计思想： s 平面

z 平面
模拟系统 H a ( s ) H ( z ) 数字系统

H(z) 的频率响应要能模仿 Ha(s) 的频率响应，即 s 平面的虚轴映射到 z 平面的单位圆因果稳定的 Ha(s) 映射到因果稳定的 H(z) ，即 s 平面的左半平面 Re[s] < 0 映射到 z 平面的单位圆内 |z| < 1
y(n) bk x(n k ) ak y(n k )
k 0 k 1
M
N
无此项则为FIR
特点：

而上式ak不全为0，并且分母至少存在一个根不为分子所抵消时，H ( z )是有理分式，则h( n)为无限长，即IIR数字滤波器这种滤波器的输出与现时刻的输入以及过去时刻的输入有关，而且与过去的输出有直接的关系，通常用递归的结构形式来实现。在理论上它们具有无限的记忆能力，这种记忆能力是通过将输出反馈到输入来获得的

数字滤波器设计与实现

数字滤波器设计与实现数字滤波器是一种用于信号处理的重要工具，它可以对信号进行滤波、去噪和频率分析等操作。

在现代通信、音频处理、图像处理等领域，数字滤波器的应用越来越广泛。

本文将探讨数字滤波器的设计与实现，介绍其基本原理和常见的实现方法。

一、数字滤波器的基本原理数字滤波器是通过对信号进行采样和离散处理来实现的。

它的基本原理是将连续时间域的信号转化为离散时间域的信号，然后对离散信号进行加权求和，得到滤波后的输出信号。

数字滤波器的核心是滤波器系数，它决定了滤波器的频率响应和滤波效果。

常见的数字滤波器类型包括低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器等。

不同类型的滤波器有不同的滤波特性，可以根据实际需求选择合适的滤波器类型。

二、数字滤波器的设计方法数字滤波器的设计方法有很多种，其中最常用的方法是基于频域分析和时域分析。

频域分析方法主要包括傅里叶变换法和Z变换法，时域分析方法主要包括差分方程法和脉冲响应法。

1. 傅里叶变换法傅里叶变换法是一种基于频域分析的设计方法，它将信号从时域转换到频域，通过对频域信号进行滤波来实现去噪和频率分析等操作。

常用的傅里叶变换方法有快速傅里叶变换（FFT）和离散傅里叶变换（DFT）等。

2. 差分方程法差分方程法是一种基于时域分析的设计方法，它通过对滤波器的差分方程进行求解，得到滤波器的传递函数和滤波器系数。

差分方程法适用于各种类型的数字滤波器设计，具有较高的灵活性和可调性。

三、数字滤波器的实现方法数字滤波器的实现方法有很多种，常见的实现方法包括有限冲激响应（FIR）滤波器和无限冲激响应（IIR）滤波器等。

1. FIR滤波器FIR滤波器是一种基于有限冲激响应的滤波器，它的特点是稳定性好、相位响应线性和易于设计。

FIR滤波器可以通过窗函数法、频率采样法和最小二乘法等方法进行设计。

FIR滤波器的实现较为简单，适用于实时滤波和高精度滤波等应用。

2. IIR滤波器IIR滤波器是一种基于无限冲激响应的滤波器，它的特点是具有较窄的带宽和较高的滤波效果。

iir数字滤波器处理实际案例

IIR数字滤波器处理实际案例I.概述数字信号处理作为一门重要的学科，其在工程领域中得到了广泛的应用。

数字滤波器作为数字信号处理的重要工具，常常用于对信号进行去噪、滤波等处理。

本文将以IIR数字滤波器处理实际案例为主题，探讨IIR数字滤波器的原理、应用以及实际案例分析。

II.IIR数字滤波器原理1. IIR数字滤波器概述IIR数字滤波器（Infinite Impulse Response）是一种常见的数字滤波器，其基本原理是根据输入信号的当前值和过去的输出值计算当前的输出值。

IIR数字滤波器具有反馈，可以实现很复杂的频率响应。

2. IIR数字滤波器结构IIR数字滤波器通常由系统函数和差分方程两部分组成。

系统函数是用来描述滤波器的频率响应特性，而差分方程则是描述滤波器的输入输出关系。

常见的IIR数字滤波器包括Butterworth、Chebyshev等。

III.IIR数字滤波器应用1. 语音信号处理在语音信号处理中，常常需要对信号进行降噪、滤波等处理。

IIR数字滤波器可以很好地满足这一需求，对语音信号进行有效处理。

2. 生物医学信号处理生物医学信号通常包含多种噪声和干扰，需要进行滤波处理以提取有效信息。

IIR数字滤波器在心电图、脑电图等生物医学信号处理中有着广泛的应用。

IV.IIR数字滤波器实际案例分析以一种生物医学信号处理为例，对IIR数字滤波器进行实际案例分析。

1.问题描述假设有一组心电图信号，该信号包含多种噪声和干扰，需要对其进行滤波处理，以提取有效的心电信号。

2.解决方案针对该问题，可以采用Butterworth低通滤波器进行处理。

利用Matlab等工具，设计并实现Butterworth低通滤波器，对心电图信号进行滤波处理。

3.实验结果经过Butterworth低通滤波器处理后，心电图信号的噪声和干扰得到了有效抑制，同时保留了有效的心电信号，达到了预期的滤波效果。

V.总结IIR数字滤波器作为数字信号处理领域中的重要工具，具有着广泛的应用前景。

语音信号滤波去噪--使用双线性变换法设计的级联型椭圆滤波器.

语音信号滤波去噪——使用双线性变换法设计的级联型椭圆滤波器学生姓名：Su 指导老师：摘要本课程设计主要内容是利用双线性变换法设计一个级联型的椭圆IIR滤波器，对一段含噪语音信号进行滤波去噪处理并根据滤波前后的波形和频谱分析滤波性能。

本课程设计仿真平台为MATLAB7.0，开发工具是M语言编程。

首先在windows下用录音机工具录制一段语音信号，并人为加入一单频噪声，然后对信号进行频谱分析以确定所加噪声频率，并设计滤波器进行滤波去噪处理，最后比较滤波前后的波形和频谱并进行分析。

由分析结果可知，滤波器后的语音信号与原始信号基本一致，即设计的IIR滤波器能够去除信号中所加单频噪声，达到了设计目的。

关键词滤波去噪；IIR椭圆滤波器；双线性变换法；级联型；MATLAB1 引言信号处理是科学研究和工程技术许多领域都需要进行的一个重要环节，传统上对信号的处理大都采用模拟系统实现。

随着人们对信号处理要求的日益提高，以及模拟信号处理中一些不可克服的缺点，对信号的许多处理而采用数字的方法进行。

数字信号处理系统无论在性能、可靠性、体积、耗电量、成本等诸多方面都比模拟信号处理系统优越的多，使得许多以往采用模拟信号处理的系统越来越多地被数字处理系统所代替,数字信号处理技术在通信、语音、图像、自动控制、雷达、军事、航空航天、医疗和家用电器等众多领域得到了广泛的应用。

滤波器是一种用来消除干扰杂讯的器件，凡是可以使信号中特定的频率成分通过，而极大地衰减或抑制其他频率成分的装置或系统称之为滤波器。

在数字信号处理中，数字滤波器设计在电子工程、应用数学和计算机科学领域都是非常重要的内容。

设计滤波器的方法有多种，在各种滤波器中，椭圆滤波器相比其他类型的滤波器，在阶数相同的条件下有着最小的通带和阻带波动，它在通带和阻带的波动相同。

本课程设计主要解决在含噪情况下对语音信号的滤波去噪处理，处理时采用的是利用双线性变换法设计的级联型的椭圆IIR滤波器。

iir滤波参数

iir滤波参数
摘要：
1.IIR 滤波器的概述
2.IIR 滤波器的参数
3.如何选择IIR 滤波器的参数
4.IIR 滤波器的应用
正文：
一、IIR 滤波器的概述
IIR（无限脉冲响应）滤波器是一种数字滤波器，其结构简单且计算复杂度较低。

它广泛应用于各种信号处理系统中，如音频处理、图像处理等。

IIR 滤波器根据其参数的不同，可以实现低通、高通、带通和带阻等不同类型的滤波效果。

二、IIR 滤波器的参数
IIR 滤波器的主要参数包括以下三个：
1.滤波器类型：根据滤波器的用途和需求，可以选择不同类型的IIR 滤波器，如低通、高通、带通和带阻滤波器。

2.滤波器阶数：滤波器的阶数决定了滤波器的复杂度和滤波效果。

一般来说，滤波器的阶数越高，滤波效果越好，但计算复杂度也越大。

3.滤波器的截止频率：滤波器的截止频率决定了滤波器对信号的处理范围。

在音频处理中，我们通常选择48kHz 或96kHz 的截止频率。

三、如何选择IIR 滤波器的参数
在选择IIR 滤波器的参数时，需要根据实际应用的需求来选择。

例如，在音频处理中，我们需要选择合适的滤波器类型和阶数，以达到最佳的音频处理效果。

同时，我们还需要考虑滤波器的实时性和计算复杂度，以确保滤波器的性能。

四、IIR 滤波器的应用
IIR 滤波器广泛应用于各种信号处理系统中，如音频处理、图像处理等。

例如，在音频处理中，我们可以使用IIR 滤波器来实现音频的降噪、均衡和混响消除等功能。

数字信号处理中的滤波算法

数字信号处理中的滤波算法在数字信号处理领域中，滤波算法是一种广泛应用的技术，用于处理信号中的噪声、干扰以及其他所需的频率响应调整。

滤波算法通过改变信号的频谱特性，实现信号的增强、去噪和频率分析等功能。

本文将介绍几种常见的数字信号处理中的滤波算法，包括低通滤波、高通滤波、带通滤波和带阻滤波。

一、低通滤波算法低通滤波算法是一种常见的滤波算法，用于去除高频信号成分，保留低频信号。

该算法通过选择适当的截止频率，将高于该频率的信号部分进行衰减。

常见的低通滤波算法有巴特沃斯滤波器、滑动平均滤波器和无限脉冲响应滤波器（IIR）等。

巴特沃斯滤波器是一种常见的无波纹、无相位失真的低通滤波器。

它通过设计适当的传递函数，实现对高频信号的衰减。

巴特沃斯滤波器的特点是具有平滑的频率响应曲线和较好的陡峭度。

滑动平均滤波器是一种简单的低通滤波算法。

它通过取信号一段时间内的平均值，实现对高频成分的平滑处理。

滑动平均滤波器适用于对周期性干扰信号的去噪，以及对信号进行平滑处理的场景。

无限脉冲响应滤波器（IIR）是一种递归滤波器，具有较高的计算效率和频率选择能力。

IIR滤波器通过对输入信号和输出信号进行递推计算，实现对高频信号的衰减和滤除。

然而，在一些特殊应用场景中，IIR滤波器可能会引入稳定性和相位失真等问题。

二、高通滤波算法与低通滤波相反，高通滤波算法用于去除低频信号成分，保留高频信号。

高通滤波算法通常用于信号的边缘检测、图像锐化和音频增强等处理。

常见的高通滤波算法有巴特沃斯滤波器、无限脉冲响应滤波器和基于梯度计算的滤波器等。

巴特沃斯滤波器同样适用于高通滤波。

通过设计适当的传递函数，巴特沃斯滤波器实现对低频信号的衰减，保留高频信号。

巴特沃斯高通滤波器的特点是具有平滑的频率响应曲线和较好的陡峭度。

无限脉冲响应滤波器同样具有高通滤波的功能。

通过对输入信号和输出信号进行递推计算，IIR滤波器实现对低频信号的衰减和滤除。

然而，IIR滤波器在一些特殊应用场景中可能引入稳定性和相位失真等问题。

IIR数字滤波器的设计及信号消噪处理

IIR数字滤波器的设计及信号消噪处理摘要数字滤波技术是数字信号处理中的一个重要环节，滤波器的设计则是信号处理的核心问题之一。

数字滤波器根据其冲击响应函数的时域特性可分为两种，即无限长冲击响应(IIR)数字滤波器和有限长冲击响应(FIR)数字滤波器。

本文提出了数字滤波器特点以及IIR和FIR滤波器的区别，阐述了IIR滤波器的原理，设计了几种数字IIR滤波器并用MATLAB进行仿真。

通过设定合理的频带变换参数，保证了该滤波器的稳定性。

最后用巴特沃斯滤波器对加噪信号进行消噪，对消噪信号与原信号进行对比分析。

关键词：IIR数字滤波器；MATLAB；消噪信号AbstractDigital filtering technology is an important part of the digital signal processing, filter design is one of the core issues of signal processing. The time domain characteristics of the digital filter according to the impulse response function can be divided into two types, i.e. infinite length impulse response (IIR) digital filter and a finite length impulse Response (FIR) digital filter.this paper puts forward digital filter characteristic and of IIR and expounds the difference between IIR and FIR filter ,the principle of filter, design some kind of digital IIR filter which use MATLAB to simulate.Finally use Butterworth filter to deal with the single which adding noise,analyse the denoised signal and compare with the original signal. Keywords: IIR filter；MATLAB；denoised signal1课题背景随着信息时代和数字世界的到来，数字信号处理己成为当今一门极其重要的学科和技术领域，数字信号处理在通信、语音、图像、自动控制、医疗和家用电器等众多领域得到了广泛的应用。

数字信号处理课程设计--基于 MATLAB 的语音去噪处理

数字信号处理课程设计课程名称数字信号处理基于MATLAB 的语音去噪处理题目名称专业班级13级通信工程本一学生姓名学号指导教师二○一五年十二月二十七日引言滤波器设计在数字信号处理中占有极其重要的地位，FIR数字滤波器和IIR滤波器是滤波器设计的重要组成部分。

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。

课题基于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。

通过理论推导得出相应结论，再利用MATLAB 作为编程工具进行计算机实现。

在设计实现的过程中，使用窗函数法来设计FIR数字滤波器，用巴特沃斯、切比雪夫和双线性变法设计IIR数字滤波器，并利用MATLAB 作为辅助工具完成设计中的计算与图形的绘制。

通过对对所设计滤波器的仿真和频率特性分析，可知利用MATLAB信号处理工具箱可以有效快捷地设计FIR和IIR数字滤波器，过程简单方便，结果的各项性能指标均达到指定要求。

关键词数字滤波器 MATLAB 窗函数法巴特沃斯切比雪夫双线性变换目录1 绪论 (4)2 课程设计内容 (5)3 课程设计的具体实现 (5)3.1 语音信号的采集 (4)3.2 语音信号的时频分析 (4)3.3 语音信号加噪与频谱分析 (6)3.4 利用双线性变换法设计低通滤波器 (8)3.5 用滤波器对加噪语音信号进行滤波 (9)3.6 分析滤波前后语音信号波形及频谱的变化 (10)3.7回放语音信号 (10)3.8小结 (11)结论 ···········································································错误！未定义书签。

毕业设计IIR滤波器的设计与实现

关键词：IIR 数字滤波器，MATLAB,GUI
IIRdigitalfilterdigitalfilterisveryimportantforaclassoffilters,becauseoftheirlo werordertohigherfrequencyselectivepropertieshavebeenwidelyused.Inthispaper,theI IRdigitalfilterdesigntheoryandmethodsused,thatis,thesameimpulseresponsemethodan dbilineartransformationmethod.IntheanalysisofIIRstructure,basedontheoreticalana lysisandsimulationtoestablishthedesignofIIRdigitalfilterstructure,aswellasinter mediatedataaccuracy.Onthisbasis,theuseofGUItoolsprovidedbyMATLABtoachieveuser-f riendlyinterfaceofthedigitalfilterdevelopment,user-friendly.Goodscalabilityofth isdesign,easytoadjusttheperformancentsto beintherealizationofMATLAB.
1.2IIR 滤波器简介首先认识滤波器的原理：数字滤波器的原理有多种，取平均值是其中的一种。取平均值就是滤除任何有具有频率的变化分量的信号。数字滤波器还可根据不同原理编制专门的程序，对采集的信号进行特殊的计算来滤除特定频率的信号。模拟滤波器的原理[1]主要是利用电容器对高频信号的低阻抗、对低频信号的高阻抗和电感对对低频信号的低阻抗、对高频信号的高阻抗的特性，滤除特定频率的信号。数字滤波器在各种数字信号处理中发挥着十分重要的作用，数字滤波器设计一直是信号处理领域的重要研究课题。常用的数字滤波器有 FIR 滤波器和 IIR 滤波器，其中 IIR 数字滤波器因具有结构简单、占用存储空间少、运算速度快、较高的计算精度和能够用较低的阶数实现、较好的选频特性等特点，得到了广泛应用。 IIR 数字滤波器具有无限宽的冲激响应，与模拟滤波器相匹配。所以 IIR 滤波器的设计可以采取在模拟滤波器设计的基础上进一步变换的方法[5].滤波器是一种特别重要的线性时不变系统。从广义上讲，任何对某些频率（相对于 1 长沙毕业设计（论文）其他频率来说）进行修正的系统称为滤波器。严格的讲，滤波器是一个能让某些频率通过而完全拒绝其他频率成分的系统。数字滤波器实际上是一个采用有限精度算法实现的线性非时变离散系统，滤波器的功能实现实际上是通过大量的加法运算和乘法运算完成的。下面从几个方面分别介绍 IIR 滤波器：⑴IIR 数字滤波器的基本结构：①。直接型：按给出的差分方程直接实现。②。级联型：将系统函数 H（z）因式分解为较低的二阶节的乘积，每个双二阶用一个直接型实现，整个系统用双二阶的级联实现。③。并联型：将系统函数 H（z）因式分解为双二阶之和，每个双二阶用一个直接型实现，整个系统函数作为二阶节的并联网络实现。⑵系统的传递函数对 IIR 数字滤波器的差分方程的一般形式 y（n）=∑aix（n?i）+∑biy（n?i） i=0i=1MN （ai、bi 为常数）（1.1）

IIR滤波器的原理及应用

IIR滤波器的原理及应用概述IIR滤波器是一种数字滤波器，它采用无限脉冲响应（IIR）的方法来实现信号的滤波。

相较于有限脉冲响应（FIR）滤波器，IIR滤波器具有更低的计算复杂度和更窄的滤波器设计带宽。

原理IIR滤波器的原理基于离散时间系统理论。

它通过对输入信号进行加权求和，利用系统内部的差分方程对信号进行滤波处理。

IIR滤波器的特点是反馈，这使得滤波器具有记忆性能，可以对过去的输入信号进行反馈操作。

IIR滤波器的分类IIR滤波器可以分为低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器等几种类型。

它们根据设计要求和应用场景的不同，选择不同的滤波特性。

低通滤波器低通滤波器是一种将频率高于截止频率的信号部分削弱的滤波器。

它通常用于去除信号中的高频噪音，保留低频信号。

高通滤波器高通滤波器是一种将频率低于截止频率的信号部分削弱的滤波器。

它常用于去除信号中的低频噪音，保留高频信号。

带通滤波器带通滤波器是一种只允许特定频率范围信号通过的滤波器。

它通常用于选择性地增强或削弱一定频率范围内的信号。

带阻滤波器带阻滤波器是一种只允许特定频率范围外的信号通过的滤波器。

它通常用于削弱某些频率范围的信号。

IIR滤波器的应用IIR滤波器在数字信号处理中有广泛的应用，以下列举了一些常见的应用场景：1.音频处理：在音频处理中，IIR滤波器常用于均衡器、音效处理、降噪和回声消除等功能。

2.图像处理：在图像处理中，IIR滤波器常用于图像增强、平滑和边缘检测等操作。

3.通信系统：在通信系统中，IIR滤波器常用于调制解调、时钟恢复和反馈控制等模块。

4.生物医学信号处理：生物医学信号如心电图、脑电图等常使用IIR滤波器进行滤波去噪。

5.控制系统：在控制系统中，IIR滤波器可用于滤除噪声和非期望信号，提高系统的稳定性和性能。

IIR滤波器的设计方法IIR滤波器的设计方法有多种，如脉冲响应法、抽样保持法和频率变换法等。

下面简要介绍两种常用的设计方法：脉冲响应法脉冲响应法是一种通过定义滤波器的频率响应来设计IIR滤波器的方法。

iir低通滤波器参数公式

iir低通滤波器参数公式IIR低通滤波器参数公式IIR低通滤波器是一种常用的数字滤波器，它能够在信号处理中起到滤波和去噪的作用。

在设计IIR低通滤波器时，关键的一步是确定滤波器的参数。

本文将介绍IIR低通滤波器的参数公式及其含义，帮助读者了解如何设计和调整IIR低通滤波器。

IIR低通滤波器的参数公式可以分为两个部分：阶数和截止频率。

阶数是指滤波器的复杂程度，也可以理解为滤波器的阶数决定了滤波器的降噪能力和频率响应的特性。

阶数越高，滤波器的降噪能力越强，但计算量也会增加。

阶数的计算公式为：阶数 = 2 * (滤波器的阶数 - 1)其中，滤波器的阶数是指滤波器的级联数量。

阶数越高，滤波器的频率响应越陡峭，滤波器的截止频率越容易调整。

截止频率是指滤波器工作的频率范围，滤波器将高于该频率的信号滤除，只保留低于该频率的信号。

截止频率的计算公式为：截止频率= 2 * (tan(π * 滤波器的截止频率 / 采样频率) / (2 * π))其中，滤波器的截止频率是指滤波器开始滤除高频信号的频率，采样频率是指信号的采样频率。

截止频率的选择需要根据具体的应用场景和信号的特性来确定，一般情况下，截止频率选择为信号中最大频率的一半。

通过以上的参数公式，我们可以得到一个完整的IIR低通滤波器的参数，包括阶数和截止频率。

根据具体的应用需求，我们可以通过调整这些参数来设计和优化滤波器。

除了参数公式，还有一些注意事项需要我们考虑。

首先，IIR低通滤波器是一种无限冲激响应滤波器，具有相位延迟的特性。

因此，在实际应用中，我们需要根据信号的实时性要求来选择合适的滤波器类型。

其次，IIR低通滤波器的设计和优化需要一定的专业知识和经验，可以借助专业的滤波器设计软件或库来辅助完成。

总结一下，IIR低通滤波器的参数公式包括阶数和截止频率，通过调整这些参数可以设计和优化滤波器的性能。

在实际应用中，我们需要根据具体的需求和信号的特性来确定参数值，并注意滤波器的相位延迟和实时性要求。

基于的MATLAB的语音加噪去噪处理

基于的MATLAB的语音加噪去噪处理作者：张大林何威李瑶瑶来源：《中国科技博览》2019年第01期[摘要]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。

随着社会文化的进步和科学技术的发展，人类开始进入了信息化时代，用现代手段研究语音处理技术，使人们能更加有效地产生、传输、存储、和获取语音信息，这对于促进社会的发展具有十分重要的意义，因此，语音信号处理正越来越受到人们的关注和广泛的研究。

[关键词]语音处理加噪去噪滤波器中图分类号：C912 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2019）01-0029-011、语音信号处理的总体方案1.1 系统框架及实现1）语音信号的采集使用电脑的声卡设备采集一段语音信号，并将其保存在电脑中。

2）语音信号的处理语音信号的处理主要包括信号的提取、信号的调整、信号的变换和滤波等。

3）语音信号的效果显示通过用户图形界面的输出功能，将处理后的信号的语音进行播放，试听处理后的效果。

1.2系统初步流程图2、语音信号处理的基本原理及理论2.1语音的录入与打开在MATLAB中，[y，fs，bits]=wavread（'Blip'，[N1 N2]）；用于读取语音，采样值放在向量y中，fs表示采样频率（Hz），bits表示采样位数。

[N1 N2]表示读取从N1点到N2点的值（若只有一个N的点则表示读取前N点的采样值）。

新版本MATLAB中需使用audioread 函数实现语音信号的读取。

sound（x，fs，bits）；用于对声音的回放。

向量y则就代表了一个信号（也即一个复杂的“函数表达式”）也就是说可以像处理一个信号表达式一样处理这个声音信号。

采样位数和采样率对于音频接口来说是最为重要的两个指标，也是选择音频接口的两个重要标准。

无论采样频率如何，理论上来说采样的位数决定了音频数据最大的力度范围。

每增加一个采样位数相当于力度范围增加了6dB。

基于MATLAB语音信号处理去噪毕业设计论文

在Matlab平台上实现对语音信号的去噪研究和仿真作者姓名：王青天专业班级：电子1班指导教师：钟晓玲摘要语音信号在数字信号处理中占有极其重要的地位，因此选择通过对语音信号的研究来巩固和掌握数字信号处理的基本能力十分具有代表性。

对数字信号处理离不开滤波器，因此滤波器的设计在信号处理中占有极其重要的地位。

而MATLAB软件工具箱提供了对各种数字滤波器的设计。

本论文“在MATLAB平台上实现对语音信号的去噪研究与仿真”综合运用了数字信号处理的各种基本知识，进而对不带噪语音信号进行谱分析以及带噪语音信号进行谱分析和滤波处理。

通过理论推导得出相应的结论，再通过利用MATLAB作为编程工具来进行计算机实现比价已验证推导出来的结论。

在设计过程中，通过设计FIR数字滤波器和IIR数字滤波器来完成滤波处理。

在设计过程中，运用了MATLAB对整个设计中的图形的绘制和一些数据的计算以及仿真。

关键字滤波器；MATLAB；仿真；滤波Speech signle denoising and simulation inMATLAB platformABSTRACTDigital signal processing can not be separated from the filter,the filter design occupies an extremely important role in signal processing.The MATLAB software toolbox provides a variety of digital filter design.The subject of the use of basic knowledge of digital signal processing,speech signal and the noisy speech signal specctral snalysis and filtering,By the theoretical derivation of the corresponding conclusions,then to the computer through the use of MATLAB as a programming tool To achieve parity to verify the conclusions derived.In the design process,using the windoow function design FIR digital filter,IIR digital filter using cut design than Chebyshev,Butterworth and bilinear variation method.In the design process,the use of computer and simulation of MATLAB the entire design,graphics rendering,and some date.Key words filter；MATLAB；simulation；filtering目录摘要 (I)ABSTRACT (II)第1章前言 (1)1.1研究的意义 (1)1.2国内外研究现状 (1)1.3研究的内容 (2)第2章语音信号去噪方法的研究 (4)2.2去噪的原理 (4)2.2.1采样定理 (4)2.2.2采样频率 (5)2.2去噪的方法 (5)FIR滤波器基本结构： (7)IIR数字滤波器的设计 (8)第3章滤波器的设计及实现 (10)3.1数字滤波器设计的基本原理 (10)3.3IIR数字滤波器的设计及实现 (13)第四章去噪及仿真的研究 (16)4.1语音文件在MATLAB平台上的录入与打开 (16)4.2原始语音信号频谱分析及仿真 (16)4.3加噪语音信号频谱分析及仿真 (20)(1)正弦波信号加入原始语音信号 (20)4.4去噪及仿真 (23)4.5结合去噪后的频谱图对比两种方式滤波的优缺点 (25)总结 (27)致谢 (28)参考文献 (29)第1章前言1.1研究的意义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。

语音信号谱分析及去噪处理

实验三：语音信号谱分析及去噪处理1、实验目的（1）通过对实际采集的语音信号进行分析和处理，获得数字信号处理实际应用的认识。

（2）掌握数字信号谱分析的知识。

（3）掌握数字滤波器设计的知识，并通过对语音信号的去噪处理，获得数字滤波器实际应用的知识。

2、实验内容（1）用麦克风自行采集两段语音信号[高频噪声、人声+高频噪声]（.wav格式）。

（2）通过Matlab读入采集信号，观察其采样频率，并绘图采样信号。

（3）通过Matlab对语音信号进行谱分析，分析出噪声的频带。

（4）设计一滤波器，对叠加入噪声的语音信号进行去噪处理。

绘图并发声去噪后的信号。

3、实验步骤（1）利用麦克风采集一段5s以内的语音信号。

利用格式工厂软件对语音信号进行预处理。

通常语音信号为单声道，采样频率为8000Hz，语音信号为.wav格式。

（2）通过Matlab读入语音信号及其采样频率（使用Matlab库函数wavread），在Matlab软件的workspace工作平台上观察读入的语音信号，在Matlab中，对入的语音信号为一维矩阵。

应注意，库函数wavread自动将语音信号幅度归一化[-1,1]区间范围。

使用Matlab库函数plot 绘图语音信号，并使用库函数sound发音语音信号。

（3）分析噪声的频谱。

在这里进行谱分析的目的，是了解噪声信号的频谱特性，为去噪滤波器的技术指标提供依据。

（4）通过Matlab对语音信号进行谱分析。

应注意，对信号进行谱分析，在实验一中已经详细介绍过。

在这里进行谱分析的目的，是了解本段语音信号的频谱特性，为去噪滤波器的技术指标提供依据。

（5）根据语音信号及噪声信号的频谱特性，自行设计一滤波器，对叠加入噪声的语音信号进行去噪处理。

最后绘图并发声去噪后的信号。

应注意，数字滤波器的实际应考虑实际需求，合理制定滤波器的技术指标。

4、实验原理用麦克风采集一段语音信号，绘制波形并观察其频谱，添加一段随机信号，给定相应的滤波器指标，用脉冲响应不变法设计的一个满足指标的巴特沃斯IIR滤波器，对该语音信号进行滤波去噪处理，比较滤波前后的波形和频谱并进行分析。

语音信号的采集-滤波-回放

语音信号的采集-滤波-回放数字滤波器是一种用来过滤时间离散信号的数字系统,它是通过对抽样数据进行数学处理来达到频域滤波的目的。

随着现代通信的数字化,数字滤波器变得更加重要。

数字滤波器的种类很多，但总的来说可以分成两大类，一类是经典滤波器，另一类可称为现代滤波器。

从滤波特性方面考虑，数字滤波器可分成数字高通、数字低通、数字带通和数字带阻等滤波器。

从实现方法上考虑，将滤波器分成两种，一种称为无限脉冲响应滤波器，简称IIR（Infinite Impulse Response）滤波器，另一种称为FIR（Finite Impulse Response）滤波器[1]。

设计FIR数字滤波器的方法有窗函数法、频率采样法和等波纹最佳逼近法等。

实验原理FIR(Finite Impulse Response)滤波器：有限长单位冲激响应滤波器，是数字信号处理系统中最基本的元件，它可以在保证任意幅频特性的同时具有严格的线性相频特性，同时其单位抽样响应是有限长的，因而滤波器是稳定的系统。

因此，FIR滤波器在通信、图像处理、模式识别等领域都有着广泛的应用。

有限长单位冲激响应（FIR）滤波器有以下特点：(1) 系统的单位冲激响应h(n)在有限个n值处不为零；(2) 系统函数H(z)在|z|>0处收敛，极点全部在z=0处（因果系统）；(3) 结构上主要是非递归结构，没有输出到输入的反馈，但有些结构中（例如频率抽样结构）也包含有反馈的递归部分。

FIR滤波器的系统函数用下式表示：。

H(n)就是FIR滤波器的单位脉冲响应。

FIR滤波器最重要的优点就是由于不存在系统极点，FIR滤波器是绝对稳定的系统。

相较于IIR滤波器,FIR滤波器有以下的优点：（1）可以很容易地设计线性相位的滤波器。

线性相位滤波器延时输入信号，却并不扭曲其相位。

（2）实现简单。

在大多数DSP处理器，只需要对一个指令积习循环就可以完成FIR计算。

（3）适合于多采样率转换,它包括抽取(降低采样率)，插值(增加采样率)操作。

数字信号处理中滤波器设计的使用教程

数字信号处理中滤波器设计的使用教程数字信号处理（DSP）是一门广泛应用于通信、音频、图像、雷达等领域的技术。

滤波是其中一种常见的操作，用于去除或改变信号中的某些成分。

本文将介绍数字信号处理中滤波器的设计与使用方法。

一、滤波器概述滤波器是数字信号处理中的重要组成部分，它通过改变信号的频谱来实现信号的特定处理目标。

常见的滤波器类型包括低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器。

低通滤波器（Low-pass Filter）用于去除高频噪声并保留低频成分，适用于信号平滑处理。

高通滤波器（High-pass Filter）则相反，保留高频成分并去除低频部分，常用于去除直流偏移和低频噪声。

带通滤波器（Band-pass Filter）通过保留一定范围的频率成分来滤除其他频率的信号，常用于信号频带选择和精确查找特定频率。

带阻滤波器（Band-stop Filter）则是保留某一范围的频率成分并去除其他频率，常用于消除干扰信号或特定频率的噪声。

二、滤波器设计方法滤波器的设计目标是根据具体需求确定滤波器类型，并设计出相应的滤波器参数。

下面将介绍两种常见的设计方法。

1. IIR滤波器设计无限脉冲响应（IIR）滤波器根据系统的差分方程来设计，具有较为复杂的频率响应。

常见的IIR滤波器设计方法包括巴特沃斯（Butterworth）滤波器、切比雪夫（Chebyshev）滤波器和椭圆（Elliptic）滤波器。

（1）巴特沃斯滤波器是一种常见的IIR滤波器，具有近似的平坦频率响应和宽的过渡带宽度。

滤波器的设计包括选择滤波器阶数、截止频率和滤波器类型等参数。

（2）切比雪夫滤波器是一种IIR滤波器，除了具有平坦的频率响应外，还可实现更陡峭的过渡带。

切比雪夫滤波器的设计包括选择滤波器阶数、截止频率、过渡带宽度和纹波等参数。

（3）椭圆滤波器是一种IIR滤波器，具有最陡峭的过渡带和最小的滤波器阶数。

椭圆滤波器的设计包括选择滤波器阶数、截止频率、过渡带宽度、纹波和阻带衰减等参数。

FIR--IIR--时域滤波滤除高频噪声

数字信号处理综合实验报告题目：FIR--IIR--时域滤波滤除高频噪声*名：***学号：***********年级：2014级专业：电子信息工程时间：2016年12月25日摘要数字滤波器是一种用来过滤时间离散信号的数字系统，通过对抽样数据进行数学处理来达到频域滤波的目的。

根据其单位冲激响应函数的时域特性可分为两类：无限冲激响应（IIR）滤波器和有限冲激响应（FIR）滤波器。

IIR滤波器的首要优点是可在相同阶数时取得更好的滤波效果。

但是IIR滤波器设计方法的一个缺点是无法控制滤波器的相位特性。

与IIR滤波器相比，FIR的实现是非递归的，总是稳定的；更重要的是，FIR滤波器在满足幅频响应要求的同时，可以获得严格的线性相位特性。

因此，它在高保真的信号处理，如数字音频、图像处理、数据传输、生物医学等领域得到广泛应用。

本次课程设计根据信号的特性，在时域上设计滑动平均滤波器，在频域上分别设计FIR和IIR数字滤波器，对采集的音乐信号进行滤波去噪处理，并绘制出处理前后的时域波形图和频谱图。

最后根据处理前后的图形和音乐回放来分析滤波去噪的效果。

关键词：滤波去噪滑动平均滤波器FIR滤波器IIR滤波器MATLAB GUI目录摘要 (1)一、设计基本原理 (6)（一）MATLAB软件设计平台简介 (6)（二）FIR滤波器设计的基本原理 (7)1.2.1数字滤波器的概念 (7)1.2.2 IIR和FIR滤波器 (8)1.2.3设计IIR数字滤波器的基本思想 (8)1.2.3.1巴特沃思低通数字滤波器 (9)1.2.3.2巴特沃思高通数字滤波器 (9)1.2.3.3巴特沃思带通数字滤波器 (10)1.2.4设计FIR滤波器的基本思想 (10)1.2.4.1 凯泽窗低通滤波器 (11)（三）语音信号的采样理论依据 (11)1．采样频率 (11)2．采样位数 (11)3．采样定理 (12)二、语音信号去噪实现框图 (13)三、语音信号去噪的详细设计 (14)3.1 语音信号的采集 (14)3.2 加噪语音信号的频谱分析 (16)3.3 语音信号的滤波去噪 (19)3.3.1 FIR数字滤波器的滤波效果 (19)3.3.2 IIR数字滤波器的滤波效果 (22)总结 (25)参考文献................................................................................................................ 错误!未定义书签。

iir滤波器参数

iir滤波器参数IIR滤波器——数字信号处理的利器引言：在数字信号处理中，滤波器是一种重要的工具，用于对信号进行频率选择和信号去噪。

IIR滤波器（Infinite Impulse Response）是一种常见的数字滤波器，具有广泛的应用。

本文将介绍IIR滤波器的参数、原理以及在信号处理中的应用。

一、IIR滤波器的参数1. 极点和零点：IIR滤波器的频率特性由极点和零点决定。

极点是滤波器的频率响应函数的根，而零点是使得频率响应函数为零的点。

这些参数决定了IIR滤波器的频率选择特性。

2. 阶数：IIR滤波器的阶数指的是滤波器的级数，也即滤波器中延迟元件的数量。

阶数越高，滤波器的频率选择特性越陡峭。

3. 通带和阻带：IIR滤波器可以实现不同的频率选择特性，其中通带是指滤波器允许信号通过的频率范围，而阻带是指滤波器对信号进行抑制的频率范围。

二、IIR滤波器的原理IIR滤波器基于差分方程的递归结构，它通过将输出信号与输入信号的线性组合作为反馈输入，并利用该反馈实现滤波器的功能。

IIR滤波器的差分方程可以表示为：y[n] = b0*x[n] + b1*x[n-1] + ... + bn*x[n-n] - a1*y[n-1] - ... - am*y[n-m]其中，x[n]表示输入信号，y[n]表示输出信号，b0、b1、...、bn 和a1、...、am是滤波器的系数。

IIR滤波器的特点是具有无限冲激响应，因此可以实现对信号的无限持续时间的响应。

这使得IIR滤波器在实际应用中具有较好的性能。

三、IIR滤波器在信号处理中的应用1. 语音信号处理：IIR滤波器可以应用于语音信号的去噪和音频增强。

通过选择合适的频率特性和阶数，可以实现对语音信号的有效滤波，提高语音信号的质量和清晰度。

2. 图像处理：IIR滤波器在图像处理中的应用主要包括图像去噪和边缘检测。

通过选择合适的频率特性和阶数，可以实现对图像的平滑和锐化处理，提高图像的质量和细节。

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课程设计(论文)题目基于IIR数字滤波器的有噪语音信号的处理课程设计（论文）任务书学院：电气工程学院题目：基于IIR数字滤波器的有噪语音信号的处理起止时间：2016年10月25日至16年11月20日学生姓名：专业班级：指导教师：教研室主任：院长：2016年11 月20 日摘要：滤波器设计在数字信号处理中占有极其重要的地位，IIR滤波器是滤波器设计的重要组成部分。

课题基于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。

通过理论推导得出相应结论，再利用MATLAB 作为编程工具进行计算机实现。

在设计实现的过程中，用巴特沃斯、切比雪夫和双线性变法设计IIR数字滤波器，并利用MATLAB 作为辅助工具完成设计中的计算与图形的绘制。

通过对对所设计滤波器的仿真和频率特性分析，可知利用MATLAB信号处理工具处理工具箱可以有效快捷地设计IIR数字滤波器，结果的各项性能指标均达到指定要求。

关键词：MATLAB；IIR滤波器；有噪音语音信号Abstract: filter design plays an important role in digital signal processing, IIR filter is an important part of the filter design. Research based on MATLAB design and implementation of the noise processing of speech signal, the theory of knowledge of the integrated use of digital signal processing in time domain of speech signal plus noise, frequency domain analysis and filtering. Through theoretical derivation corresponding conclusion using MATLAB as a programming tool for computer implementation. In the design process, with Butterworth, Chebyshev and bilinear method of IIR digital filter design, and use MATLAB as a tool Complete the drawing calculation and graphic design. Through the simulation and frequency characteristic analysis on the design of filter, MATLAB signal processing tools processing toolbox can effectively and quickly design IIR digital filter based on the results of the performance indicators to meet the specified requirements.Keywords: MATLAB; IIR filter; noisy speech signal目录1. 绪论 (1)2. 基于滤波器的语音信号的处理 (1)2.1语音信号的采样理论依据 (1)2.1.1采样频率 (1)2.1.2采样位数 (2)2.1.3采样定理 (2)2.2语音信号的采集 (2)3. 滤波器的设计 (2)3.1数字滤波器概述 (2)3.2模拟滤波器概述 (3)3.3IIR滤波器概述 (3)3.4IIR滤波器设计 (4)3.5用滤波器对加噪语音信号进行滤波 (6)4. 仿真及结果分析 (6)4.1语音信号的时频分析 (6)4.2加噪后的语音信号及其频谱分析 (8)4.3验证所设计的滤波器 (9)4.4比较滤波前后语音信号的波形及频谱 (11)4.5IIR滤波器处理结果的分析 (13)5. 课题结论 (14)6. 参考文献 (16)7. 谢辞 (17)8. 附录 (18)附录1：IIR数字滤波器的主要程序 (18)附录2：比较滤波前后语音信号的波形及频谱 (19)1. 绪论数字滤波器，是数字信号处理中及其重要的一部分。

随着信息时代和数字技术的发展，受到人们越来越多的重视。

数字滤波器可以通过数值运算实现滤波，所以数字滤波器处理精度高、稳定、体积小、重量轻、灵活不存在阻抗匹配问题，可以实现模拟滤波器无法实现的特殊功能。

IIR滤波器采用递归型结构，即结构上带有反馈环路。

IIR滤波器运算结构通常由延时、乘以系数和相加等基本运算组成，可以组合成直接型、正准型、级联型、并联型四种结构形式，都具有反馈回路。

同时，IIR数字滤波器在设计上可以借助成熟的模拟滤波器的成果，如巴特沃斯、契比雪夫和椭圆滤波器等，有现成的设计数据或图表可查，在设计一个IIR数字滤波器时，我们根据指标先写出模拟滤波器的公式，然后通过一定的变换，将模拟滤波器的公式转换成数字滤波器的公式。

本设计研究的主要内容中是先进行语音信号的采集，然后对语音信号进行频谱分析，再利用IIR两种滤波器对语音信号进行过滤和频谱分析，画出滤波之后的频谱图与时域波形，并对信号滤波前后进行分析比较，分析信号的变化，得出滤波性能。

2. 基于滤波器的语音信号的处理选择一个语音信号作为分析的对象，或录制一段语音信号，对其进行频谱分析；利用MATLAB中的随机函数产生噪声加入到语音信号中，模仿语音信号被污染，并对其进行频谱分析；设计IIR数字滤波器，并对被噪声污染的语音信号进行滤波，分析滤波后信号的时域和频域特征，最后回放语音信号。

2.1语音信号的采样理论依据2.1.1采样频率采样频率是指计算机每秒钟采集多少个声音样本，是描述声音文件的音质、音调，衡量声卡、声音文件的质量标准。

采样频率越高，即采样的间隔时间越短，则在单位时间内计算机得到的声音样本数据就越多，对声音波形的表示也越精确。

采样频率与声音频率之间有一定的关系，根据奎斯特理论，只有采样频率高于声音信号最高频率的两倍时，才能把数字信号表示的声音还原成为原来的声音。

这就是说采样频率是衡量声卡采集、记录和还原声音文件的质量标准。

2.1.2采样位数采样位数即采样值或取样值，用来衡量声音波动变化的参数，是指声卡在采集和播放声音文件时所使用数字声音信号的二进制位数。

采样频率是指录音设备在一秒钟内对声音信号的采样次数，采样频率越高声音的还原就越真实越自然。

采样位数和采样率对于音频接口来说是最为重要的两个指标，也是选择音频接口的两个重要标准。

无论采样频率如何，理论上来说采样的位数决定了音频数据最大的力度范围。

每增加一个采样位数相当于力度范围增加了6dB。

采样位数越多则捕捉到的信号越精确。

对于采样率来说你可以想象它类似于一个照相机，44.1kHz意味着音频流进入计算机时计算机每秒会对其拍照达441000次。

显然采样率越高，计算机摄取的图片越多，对于原始音频的还原也越加精确。

2.1.3采样定理在进行模拟/数字信号的转换过程中，当采样频率fs.max大于信号中，最高频率fmax的2倍时，即：fs.max>=2fmax,则采样之后的数字信号完整地保留了原始信号中的信息，一般实际应用中保证采样频率为信号最高频率的5～10倍；采样定理又称奈奎斯特定理。

1924年奈奎斯特(Nyquist)就推导出在理想低通信道的最高大码元传输速率的公式:理想低通信道的最高大码元传输速率=2W*log2 N (其中W是理想低通信道的带宽,N是电平强度)2.2语音信号的采集利用WINDOWS 操作系统可以进行数字信号的采集。

将话筒输入计算机的语音输入插口上,启动录音机。

按下录音按钮,接着对话筒说话“语音信号处理”,说完后停止录音,屏幕左侧将显示所录声音的长度。

点击放音按钮,可以实现所录音的重现。

以文件名“speech”保存入g :\ MATLAB \ work 中。

可以看到,文件存储器的后缀默认为. wav ,这是WINDOWS 操作系统规定的声音文件存的标准。

3. 滤波器的设计3.1数字滤波器概述数字滤波器的实现有两个关键步骤：一个从数字域到模拟域间的变换，这个变换实现了数字滤波器技术指标到模拟滤波器技术指标的转换，同样也实现了模拟滤波器系统函数到数字滤波器系统函数的转换；另一个是从模拟滤波器技术指标到满足该指标的模拟滤波器的设计。

3.2模拟滤波器概述用模拟—数字变换法设计IIR数字滤波器，首先必须设计一个模拟滤波器，它有许多不同的类型，主要有以下两种类型：①巴特沃思（Botterworth简写BW）滤波器。

BW滤波器是根据幅频特性在通带内具有最拼图特性而定义的滤波器，对一个N阶低通滤波器来说，所谓最平坦特ω=处都为零。

BW滤波器的另一个特性性就是模拟函数的前（2N-1）阶导数在0是在通带和阻带内的幅频特性始终是频率的单调下降函数，且其模拟函数随阶次N 的增大而更接近于理想低通滤波器。

②切比雪夫（Chbyshev简写为CB）滤波器。

CB低通滤波器的模拟函数由切比雪夫多项式定义，且在通带内的幅频响应是波动的，在阻带则单调变化。

3.3IIR滤波器概述IIR(Infinite Impulse Response)数字滤波器，又名“无限脉冲响应数字滤波器”，或“递归滤波器”。

递归滤波器，也就是IIR数字滤波器，顾名思义，具有反馈，一般认为具有无限的脉冲响应。

IIR滤波器有以下几个特点：（1）封闭函数：IIR数字滤波器的系统函数可以写成封闭函数的形式。

（2）IIR数字滤波器采用递归型结构：IIR数字滤波器采用递归型结构，即结构上带有反馈环路。