IIR带通滤波器语音去噪要点
基于matlab声音信号的滤波去噪处理
基于matlab声音信号的滤波去噪处理基于matlab声音信号的滤波去噪处理摘要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Matlab功能强大简单易学编程效率高深受广大科技工作者的欢迎特别是Matlab还具有信号分析工具箱不需具备很强的编程能力就可以很方便地进行信号分析处理和设计利用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目录摘要 ABSTRACT绪论 11研究的目的和意义12国内外同行的研究状况13本课题的研究内容和方法语音信号去噪方法的研究21去噪的原理22去噪的方法去噪和仿真的研究31语音文件在MATLAB平台上的录入与打开32 原始语音信号频谱分析及仿真33 加噪语音信号频谱分析及仿真34 去噪及仿真35 结合去噪后的频谱图对比两种方式滤波的优缺点总结致谢参考文献1绪论 11研究的目的和意义语音信号的采集与分析技术是一门涉及面很广的交叉科学它的应用和发展与语音学声音测量学电子测量技术以及数字信号处理等学科紧密联系语音是人类获取信息的重要来源和利用信息的重要手段在信号传输过程中由于实验条件或各种其他主观或客观条件的原因语音处理系统都不可避免地要受到各种噪声的干扰噪声不但降低了语音质量和语音的可懂度而且还将导致系统性能的急剧恶化严重时使整个系统无法正常工作MATLAB是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境它将数值分析矩阵计算科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中为科学研究工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言如CFortran的编辑模式代表了当今国际科学计算软件的先进水平其强大的数据处理能力可以极大程度上削弱噪声影响还原出真实的语音信号相符度在90以上12 国内外同行研究现状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他的各项成果也体现在语音信号处理的各项技术之中 13本课题的研究内容和方法maxcom 研究内容本论文主要介绍的是的语音信号的简单处理本论文针对以上问题运用数字信号学基本原理实现语音信号的处理在matlab70环境下综合运用信号提取幅频变换以及傅里叶变换滤波等技术来进行语音信号处理我所做的工作就是在matlab70软件上编写一个处理语音信号的程序能对语音信号进行采集并对其进行各种处理达到简单的语音信号处理的目的 maxcom 运行环境运行环境主要介绍了硬件环境和软件环境硬件环境① 处理器Inter Pentium B950 ② 内存2G ③ 硬盘空间460G④ 显卡NVIDIA GeForce GT520 操作系统Window 764位旗舰版 maxcom 开发环境开发环境主要介绍了本系统采用的操作系统开发语言操作系统Windows 7 2 开发环境Matlab 70 maxcom骤语音信号的录制在MATLAB平台上读入语音信号绘制频谱图并回放原始语音信号利用MATLAB编程加入一段正弦波噪音设计滤波器去噪利用MATLAB编程加入一段随机噪音信号设计FIR和IIR滤波器去噪并分别绘制频谱图回放语音信号6 通过仿真后的图像以及对语音信号的回放对比两种去噪方式的优缺点具体流程图如下所示图11论文设计流程 2语音信号去噪方法的研究21 去噪的原理maxcom 采样定理在进行模拟数字信号的转换过程中当采样频率fsmax大于信号中最高频率fmax的2倍时即fsmax 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2Wlog2 N 其中W是理想低通信道的带宽N是电平强度为什么把采样频率设为8kHz在数字通信中根据采样定理最小采样频率为语音信号最高频率的2倍频带为F的连续信号f t 可用一系列离散的采样值f t1 f t1±Δt f t1±2Δt 来表示只要这些采样点的时间间隔Δt≤12F便可根据各采样值完全恢复原来的信号f t 这是时域采样定理的一种表述方式时域采样定理的另一种表述方式是当时间信号函数f t 的最高频率分量为fM时f t 的值可由一系列采样间隔小于或等于12fM的采样值来确定即采样点的重复频率f≥2fM图为模拟信号和采样样本的示意图时域采样定理是采样误差理论随机变量采样理论和多变量采样理论的基础对于时间上受限制的连续信号f t 即当│t│ T时f t 0这里T T2-T1是信号的持续时间若其频谱为Fω则可在频域上用一系列离散的采样值采样值来表示只要这些采样点的频率间隔采样频率也称为采样速度或者采样率定义了每秒从连续信号中提取并组成离散信号的采样个数它用赫兹Hz来表示采样频率的倒数是采样周期或者叫作采样时间它是采样之间的时间间隔通俗的讲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只能用于周期性采样的采样器对于非周期性采样的采样器没有规则限制采样频率的常用的表示符号是 fs 通俗的讲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441kHz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在我们的日常交流和语音通信系统中加性宽带噪声严重影响了语音质量和可懂度从带噪语音中提取原始语音信号的方法很多在单信道条件下谱相减算法以其运算量小原理简单易于实现并且有不错的增强效果而得到了广泛的应用谱相减语音增强算法的核心是噪声检测和谱减规则在分析了语音增强算法理论的基础上本文首先研究了语音激活检测算法对基于短时能量和短时过零率双门限法语音激活检测的噪声估计算法做了研究及仿真同时还研究了一种基于最小子带能量的噪声估计方法然后通过分析经典谱减法的原理及其一般改进形式研究了一种基于噪声残差的谱相减改进算法和一种可以不以噪声是零均值的高斯分布为前提的谱减法改进算法最后通过大量的仿真实验验证了所研究的几种改进算法都能有效地提高增强效果在进入FIR滤波器前首先要将信号通过AD器件进行模数转换使之成为8bit的数字信号一般可用速度较高的逐次逼进式AD转换器不论采用乘累加方法还是分布式算法设计FIR滤波器滤波器输出的数据都是一串序列要使它能直观地反应出来还需经过数模转换因此由FPGA 构成的FIR滤波器的输出须外接DA模块FPGA有着规整的内部逻辑阵列和丰富的连线资源特别适合于数字信号处理任务相对于串行运算为主导的通用DSP芯片来说其并行性和可扩展性更好利用FPGA乘累加的快速算法可以设计出高速的FIR数字滤波器有限长单位冲激响应FIR 滤波器有以下特点位冲激响应h n 在有限个n值处不为零0处收敛极点全部在z 0处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设FIR滤波器的单位冲激响应h n 为一个N点序列0 ≤ n ≤N 1则滤波器的系统函数为H z ∑h n z-n 2-3 就是说它有N1阶极点在z 0处有N1个零点位于有限z 平面的任何位置FIR滤波器基本结构 FIR滤波器有以下几种基本结构横截型式的系统的差分方程表达式为y n ∑h m x n-m 2-4 很明显这就是线性移不变系统的卷积和公式也是x n 的延时链的横向结构称为横截型结构或卷积型结构也可称为直接型结构将转置定理用于可得到的转置直接型结构 FIR滤波器的横截型结构级联型其中[N2]表示取N2的整数部分若N为偶数则N1为奇数故系数B2K中有一个为零这是因为这时有奇数个根其中复数根成共轭对必为偶数必然有奇数个实根画出N为奇数时FIR滤波器的级联结构其中每一个二阶因子用图4-11的横型结构这种结构的每一节控制一对零点因而再需要控制传输零点时可以采用它但是这种结构所需要的系数B2kI 012k 12．．．[N2]比卷积型的系数h n 要多因而所需的乘法次数也比卷积型的要多 nfinite 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数字滤波器的设计利用分析工具 FDATool 可以很方便地设计出符合应用要求的未经量化的IIR数字滤波器需要将MATLAB设计出的IIR数字滤波器进一步分解和量化从而获得可用FPGA实现的滤波器系数IIR数字滤波器的设计步骤由于采用了级联结构因此如何将滤波器的每一个极点和零点相组合从而使得数字滤波器输出所含的噪声最小是个十分关键的问题为了产生最优的量化后的IIR 数字滤波器采用如下步骤进行设计首先计算整体传递函数的零极点选取具有最大幅度的极点以及距离它最近的零点使用它们组成一个二阶基本节的传递函数对于剩下的极点和零点采用与相类似的步骤直至形成所有的二阶基本节通过上面三步法进行的设计可以保证IIR数字滤波器中N位乘法器产生的量化舍入误差最小获得最优IIR数字滤波器系数为了设计出可用FPGA实现的数字滤波器需要对上一步分解获得的二阶基本节的滤波器系数进行量化即用一个固定的字长加以表示量化过程中由于存在不同程度的量化误差由此会导致滤波器的频率响应出现偏差严重时会使IIR滤波器的极点移到单位圆之外系统因而失去稳定性为了获得最优的滤波器系数采用以下步骤进行量化计算每个系数的B查找出每个系数绝对值中的最大值计算比此绝对值大的最小整数maxcom取反获得负整数计算需要表示此整数的最小位数计算用于表示系数值分数部分的余下位数除了系数存在量化误差数字滤波器运算过程中有限字长效应也会造成误差因此对滤波器中乘法器加法器及寄存器的数据宽度要也进行合理的设计以防止产生极限环现象和溢出振荡与FIR数字滤波器的设计不同IIR滤波器设计时的阶数不是由设计者指定而是根据设计者输入的各个滤波器参数截止频率通带滤纹阻带衰减等由软件设计出满足这些参数的最低滤波器阶数在MATLAB下设计不同类型IIR滤波器均有与之对应的函数用于阶数的选择利用MATLAB 中的wavread命令来读入采集语音信号将它赋值给某一向量 Wavread 函数可得出信号的采样频率为22500并且声音是单声道的利用Sound 函数可以清晰的听到毕业设计声音文件的语音采集数据并画出波形图在MATLAB的信号处理工具箱中函数FFT和IFFT用于快速傅立叶变换和逆变换下面介绍这些函数函数FFT用于序列快速傅立叶变换函数的一种调用格式y fft x 其中x是序列y是序列的FFTx可以为一向量或矩阵若x为一向量y是x的FFT且和x相同长度若x为一矩阵则y是对矩阵的每一列向量进行FFT 如果x长度是2的幂次方函数fft执行高速基－2FFT算法否则fft执行一种混合基的离散傅立叶变换算法计算速度较慢函数FFT的另一种调用格式为y fft xN 式中xy意义同前N为正整数函数执行N点的FFT若x为向量且长度小于N则函数将x补零至长度N若向量x的长度大于N则函数截短x使之长度为N若x 为矩阵按相同方法对x进行处理经函数fft求得的序列y一般是复序列通常要求其幅值和相位MATLAB提供求复数的幅值和相位函数absangle 这些函数一般和FFT同时使用函数abs x 用于计算复向量x的幅值函数angle x 用于计算复向量的相角介于和之间以弧度表示用MATLAB 工具箱函数fft进行频谱分析时需注意1函数fft返回值y的数据结构对称性一般而言对N点的x n 序列的FFT是N点的复数序列其点n N21对应Nyquist频率作频谱分析时仅取序列X k 的前一半即前N2点即可X k 的后一半序列和前一半序列时对称的频率计算若N点序列x n n 01N-1 是在采样频率下获得的它的FFT也是N点序列即X k k 012N-1 则第k点所对应实际频率值为 f kf N 绘出了语音信号的波形频谱图[xfsbits] wavread wangqingtianwav sound xfsbits X fft x4096 magX abs X angX angle X subplot 221 plot x title 原始信号波形 subplot 222 plot X title 原始语音信号采样后的频谱图 subplot 223 plot magX title 原始信号幅值 subplot 224 plotangX title 原始信号相位程序运行可以听到声音得到的图形为atlab函数randn产生正态分布的随机数或矩阵的函数产生均值为0方差σ2 1标准差σ 1的正态分布的随机数或矩阵的函数用法Y randn n 返回一个nn的随机项的矩阵如果n不是个数量将返回错误信息Y randn mn 或 Y randn [m n] 返回一个mn的随机项矩阵 Y randn size A 返回一个和A有同样维数大小的随机数组randn返回一个每次都变化的数量[yfsbits] wavread chushiwav sound yfs n length y y_p fft yn f fs 0n2-1 n figure 1 subplot 211 plot y title 原始语音信号采样后的时域波形 xlabel 时间轴 ylabel 幅值A subplot 212 plot fabs y_p 1n2 title 原始语音信号采样后的频谱图 xlabel 频率Hz ylabel 频率幅值 L length y noise 01randn L2 y_z ynoise sound y_zfs n length y y_zp fft y_zn f fs 0n2-1 n figure 2 subplot 211 plot y_z title 加噪语音信号时域波形 xlabel 时间轴 ylabel 幅值A subplot 212 plot fabs y_zp 1n2 title 加噪语音信号频谱图 xlabel 频率Hz ylabel 频率幅值初始信号的时域波形频谱图与加噪后语音信号的时域波形频谱图分别如图3536所示图35 图36 通过对两张图片的对比很明显可以看加噪后的语音信号时域波形比原始语音信号浑浊了许多在时间轴上可以明显看出005S的幅值增大了通过对原始语音信号的频谱图与加噪后的语音信号频谱图的对比也可以看出在频率5000Hz以后的频率幅值发生了明显的增加再通过对原始语音信号的回放效果与加噪后的语音信号回放的效果的对比人耳可以明显辨别出两种语音信号不一样了加噪后的语音信号在听觉上比原始语音信号要浑浊很多而且还有吱吱嘎嘎的混杂音34 去噪及仿真1FIR滤波器法去噪通过对上一节中加噪语音信号和原始语音信号频谱图对比可以知道噪音大部分是Hz大于5000的部分故设计低通滤波器进行滤波处理接下来我们要用设计的FIR低通滤波器对上一节中加噪语音信号进行滤波处理用自己设计的FIR数字低通滤波器对加噪的语音信号进行滤波时在Matlab中FIR滤波器利用函数fftfilt对信号进行滤波函数fftfilt用的是重叠相加法实现线性卷积的计算调用格式为y fftfilter hxM 其中h是系统单位冲击响应向量x是输入序列向量y是系统的输出序列向量M是有用户选择的输入序列的分段长度缺省时默认的输入向量的重长度M 512 用设计好的FIR数字低通滤波器对加噪语音信号的滤波程序[yfsbits] wavread chushiwav sound yfs n length y y_p fft yn f fs 0n2-1 n figure 1 subplot 211 plot y title 原始语音信号采样后的时域波形 xlabel 时间轴 ylabel 幅值A subplot 212 plot fabs y_p 1n2 title 原始语音信号采样后的频谱图xlabel 频率Hz ylabel 频率幅值L length y noise 01randn L2 y_z ynoise sound y_zfs n length y y_zp fft y_zn f fs 0n2-1 n figure 2 subplot 211 plot y_z title 加噪语音信号时域波形xlabel 时间轴ylabel 幅值A subplot 212 plot fabs y_zp 1n2 title 加噪语音信号频谱图 xlabel 频率Hz ylabel 频率幅值 Ft 5000 Fp 1000 Fs 1200 wp2FpFt ws 2FsFt rp 1 rs 50 p 1-10 -rp20 s 10 -rs20 fpts [wp ws] mag [1 0] dev [p s] [n21wn21betaftype] kaiserord fptsmagdev b21 fir1 n21wn21Kaiser n211beta [hw] freqz b211 plot wpiabs h title FIR低通滤波器 x fftfilt b21y_z X fft xn figure 4 subplot 221 plot fabs y_zp 1n2 title 滤波前信号的频谱 subplot 222 plot fabs X 1n2 title 滤波后信号的频谱 subplot 223 plot y_z title 滤波前信号的时域波形subplot 224 plot x title 滤波后信号的时域波形sound xfsbits 而后得到图像如下图37 分析从以上四图可以很明显和直观的看出原始语音信号和加噪语音信号时域波形和频谱图的区别加噪后的语音信号的时域波形比原始语音信号要模糊得多频谱图则是在频率5000Hz 以后出现了明显的变化再通过滤波前的信号波形和频谱图的对比可以明显看出滤波后的波形开始变得清晰了有点接近原始信号的波形图了滤波后信号的频谱图也在5000Hz以后开始逐渐接近原始语音信号的频谱图再从对语音信号的回放人耳可以明显辨别出加噪后的语音信号比较浑浊还有很明显嘎吱嘎吱的杂音在里面滤波后语音信号较加噪后的信号有了明显的改善基本可以听清楚了而且杂音也没有那么强烈但是声音依然没有原始语音信号那么清晰脆耳2IIR滤波器法去噪同样也设计一个IIR低通滤波器对加噪语音信号进行内部处理程序如下Ft 8000 Fp 1000 Fs 1200 wp 2piFpFt ws 2piFsFt fp 2Fttan wp2 fs 2Fstan wp2 [n11wn11] buttord wpws150s 求低通滤波器的阶数和截止频率[b11a11] butter n11wn11s 求S域的频率响应的参数[num11den11] bilinear b11a1105 双线性变换实现S域到Z域的变换[hw] freqz num11den11 根据参数求出频率响应plot w800005piabs h legend 用butter设计grid [yfsnbits] wavread BYSJwav n length y 求出语音信号的长度 noise 001randn n2 随机函数产生噪声 s ynoise 语音信号加入噪声 S fft s 傅里叶变换 z11 filter num11den11s sound z11 m11 fft z11 求滤波后的信号 subplot 221 plot abs S g title 滤波前信号的频谱 grid subplot 222 plot abs m11 r title 滤波后信号的频谱grid subplot 223 plot s title 滤波前信号的波形 grid subplot 224 plot z11 title 滤波后的信号波形得到图像如下图38 通过程序运行我们可以听出滤波效果很不好失真现象严重并且出现了严重的寄生震荡 35 结合去噪后的频谱图对比两种方式滤波的优缺点IIR数字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由于运算中的舍入处理使误差不断累积有时会产生微弱的寄生振荡1IIR数字滤波器的相位特性不好控制对相位要求较高时需加相位校准网络FIR滤波器则要求较低2IIR滤波器运算误差大有可能出现极限环振荡FIR相比之下运算误差较小不会出现极限环振荡3IIR幅频特性精度很高不是线性相位的可以应用于对相位信息不敏感的音频信号上4与FIR滤波器的设计不同IIR滤波器设计时的阶数不是由设计者指定而是根据设计者输入的各个滤波器参数截止频率通带滤纹阻带衰减等由软件设计出满足这些参数的最低滤波器阶数在MATLAB下设计不同类型IIR滤波器均有与之对应的函数用于阶数的选择5IIR单位响应为无限脉冲序列FIR单位响应为有限的6FIR幅频特性精度较之于iir低但是线性相位就是不同频率分量的信号经过FIR滤波器后他们的时间差不变这是很好的性质7IIR滤波器有噪声反馈而且噪声较大FIR滤波器噪声较小FIR幅频特性精度较之于iir低但是线性相位就是不同频率分量的信号经过FIR滤波器后他们的时间差不变这是很好的性质4总结本文对语音信号处理系统的设计作了详细的介绍采用一系列图像分析和处理技术实现了语音信号的基本处理的功能经过测试运行本设计圆满的完成了对语音信号的读取与打开较好的完成了对语音信号的频谱分析通过fft变换得出了语音信号的频谱图在滤波这一块课题主要是从滤波器入手来设计滤波器基本实现了滤波与课题的要求十分相符在此论文撰写过程中要特别感谢我的导师的指导与督促同时感谢的谅解与包容没有的帮助也就没有今天的这篇论文求学历程是艰苦的但又是快乐的感谢我的老师谢谢他在这四年中为我们全班所做的一切他不求回报无私奉献的精神很让我感动再次向表示由衷的感谢在这四年的学期中结识的各位生活和学习上的挚友让我得到了人生最大的一笔财富在此也对他们表示衷心感谢本文参考了大量的文献资料在此向各学。
语音信号滤波去噪——使用汉宁窗设计的FIR滤波器要点
语音信号滤波去噪——使用汉宁窗设计的FIR滤波器学生姓名：指导老师：摘要本课程设计主要是对一段语音信号，加入噪声后，用汉宁窗设计出的FIR滤波器对加入噪声后的语音信号进行滤波去噪处理。
在此次课程设计中，系统操作平台为Windows XP，程序设计的操作软件为MATLAB 7.0。
此课程设计首先是用麦克风采集一段语音信号，加入噪声，然后采用汉宁窗函数法设计出FIR滤波器，再用设计出的滤波器对这段加噪后的语音信号进行滤波去噪，最后对前后时域和频域的波形图进行对比分析，从波形可以看出噪声被完全滤除，达到了语音不失真的效果，说明此次设计非常成功。
关键词程序设计；滤波去噪；FIR滤波器；汉宁窗；MATLAB 7.01 引言本课程设计主要是对一段语音信号，进行加噪后，用某种函数法设计出的FIR滤波器对加入噪声后的语音信号进行滤波去噪处理，并且分析对比前后时域和频域波形的程序设计。
1.1 课程设计目的在此次课程中主要的要求是用麦克风采集一段语音信号，绘制波形并观察其频谱，给定相应技术指标，用汉宁窗设计一个满足指标的FIR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，根据结果和学过的理论得出合理的结论。
与不同信源相同滤波方法的同学比较各种信源的特点，与相同信源不同滤波方法的同学比较各种滤波方法性能的优劣。
通过此次课程设计，我们能够学会如何综合运用这些知识，并把这些知识运用于实践当中，使所学知识在综合运用能力上以及分析问题、解决问题能力上得到进一步的发展，让自己对这些知识有更深的了解。
通过课程设计培养严谨的科学态度，认真的工作作风和团队协作精神。
1.2课程设计的要求（1）滤波器指标必须符合工程实际。
（2）设计完后应检查其频率响应曲线是否满足指标。
（3）处理结果和分析结论应该一致，而且应符合理论。
（4）独立完成课程设计并按要求编写课程设计报告书。
1.3 工作平台简介课程设计的主要设计平台式MATLAB 7.0。
iir滤波器实验报告
iir滤波器实验报告IIR滤波器实验报告引言：数字信号处理是现代通信、音频处理和图像处理等领域中不可或缺的技术。
滤波器作为数字信号处理的重要组成部分，被广泛应用于信号去噪、频率分析和信号重建等方面。
本实验旨在通过设计和实现一个IIR滤波器，探究其在信号处理中的应用和性能。
一、背景知识1.1 数字滤波器数字滤波器是一种能够改变信号频率特性的系统，可以通过去除或增强特定频率的成分来实现信号处理的目的。
根据其传递函数的特点，数字滤波器可以分为FIR（有限脉冲响应）和IIR（无限脉冲响应）滤波器。
1.2 IIR滤波器IIR滤波器是一种具有无限脉冲响应的滤波器，其传递函数中包含了反馈回路。
相比于FIR滤波器，IIR滤波器具有更窄的转换带宽和更陡峭的滚降特性，能够更好地逼近理想滤波器的频率响应。
二、实验目的本实验旨在通过设计和实现一个IIR滤波器，探究其在信号处理中的应用和性能。
具体实验目标如下：1. 理解IIR滤波器的原理和设计方法；2. 掌握IIR滤波器的设计过程和参数选择；3. 分析IIR滤波器在不同输入信号下的性能表现。
三、实验设计与实施3.1 IIR滤波器的设计在本实验中，我们选择了巴特沃斯滤波器作为IIR滤波器的设计模型。
巴特沃斯滤波器具有最平坦的幅频响应特性和最小的群延迟，适用于许多实际应用场景。
首先，我们需要确定滤波器的阶数和截止频率。
阶数决定了滤波器的复杂度和性能，而截止频率则决定了滤波器的频率响应特性。
根据实际需求和信号特性，我们选择了一个二阶巴特沃斯低通滤波器，截止频率为1kHz。
其次，根据巴特沃斯滤波器的设计公式，我们可以计算出滤波器的传递函数和巴特沃斯极点的位置。
通过极点的选择和配置，我们可以调整滤波器的频率响应和滚降特性。
3.2 IIR滤波器的实施根据设计得到的传递函数和极点位置，我们可以使用MATLAB等工具进行IIR滤波器的实施和验证。
具体步骤如下：1. 根据巴特沃斯滤波器的传递函数公式，计算出滤波器的系数；2. 使用MATLAB的filter函数，将待处理的信号输入滤波器，得到滤波后的输出信号；3. 对比输入和输出信号的频谱特性，分析滤波器的性能。
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。
MATLAB对语音信号加随机噪声及去噪程序
subplot(2,2,3);plot(y_z);
title('滤波前信号的波形')
subplot(2,2,4);plot(x);
title('滤波后信号的波形')
%sound(x,fs,bits)%回放滤波后的音频
设计滤波器：
器常用的方法有：脉冲响应不变法和双线性变换法。
xlabel('时间轴')
ylabel('幅值A')
subplot(2,1,2);
plot(f,abs(y_zp(1:n/2)));%加噪语音信号的频谱图
title('加噪语音信号频谱图');
xlabel('频率Hz');
ylabel('频率幅值');
对加噪的语音信号进行去噪程序如下：
fp=1500;fc=1700;As=100;Ap=1;
%sound(y_z,fs)
%对加噪后的语音信号进行分析
n=length(y);%选取变换的点数
y_zp=fft(y_z,n);%对n点进行傅里叶变换到频域
f=fs*(0:n/2-1)/n;%对应点的频率
figure(2)
subplot(2,1,1);
plot(y_z);%加噪语音信号的时域波形图
title('加噪语音信号时域波形');
figure(3);
freqz(b,1);
（此前为低通滤波器设计阶段）——接下来为去除噪声信号的程序——
x=fftfilt(b,y_z);
X=fft(x,n);
figure(4);
数字信号处理课程设计报告--基于MATLAB的语音去噪处理
数字信号处理课程设计报告--基于MATLAB的语音去噪处理《数字信号处理》课程设计报告基于MATLAB的语音去噪处理专业: 通信工程班级: 通信1101班组次: 第7组姓名及学号: 胡政权(2011013825) 姓名及学号: 潘爽(2011013836)第1页组员承担任务负责程序的编写，并检验程序是否错误，利用课余时间去图书馆或上网查阅课题相关资料，深入理解课题含义及设计要求，注意材料收集胡政权与整理，对课程设计要求进行最后审核。
负责课程设计实验MATLAB仿真对实验结果进行分析，上网查阅材料对实验发表自己看法同时对实验要求进行扩展。
对论文进行抒写，排版潘爽使实验课程设计更加完善。
指导教师评价意见第2页基于MATLAB的语音去噪处理1、设计目的(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、加噪、去噪过程; (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。
2、设计任务(1)语音信号的录制。
(2)在MATLAB平台上读入语音信号。
(3)绘制频谱图并回放原始语音信号。
(4)利用MATLAB编程加入一段正弦波噪音，设计滤波器去噪。
(5)利用MATLAB 编程加入一段随机噪音信号，设计FIR和IIR滤波器去噪，并分别绘制频谱图、回放语音信号。
(6)通过仿真后的图像以及对语音信号的回放，对比两种去噪方式的优缺点。
其大概流程框图可如下表示:(图2-1)图2-1 课程设计的流程第3页3、设计原理3.1 去噪原理3.1.1 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)为什么把采样频率设为8kHz?在数字通信中，根据采样定理, 最小采样频率为语音信号最高频率的2倍频带为F的连续信号 f(t)可用一系列离散的采样值f(t1),f(t1?Δt)，f(t1?2Δt)，...来表示,只要这些采样点的时间间隔Δt?1/2F，便可根据各采样值完全恢复原来的信号f(t)。
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。
(完整版)基于MATLAB的FIR滤波器语音信号去噪
*****************实践教学******************兰州理工大学计算机与通信学院2013年春季学期《信号处理》课程设计题目：基于MATLAB的FIR滤波器语音信号去噪专业班级：姓名：学号：指导教师：成绩：摘要本次课程设计是基于MATLAB的FIR滤波器语音信号去噪，在设计过程中，首先录制一段不少于10秒的语音信号，并对录制的信号进行采样；其次使用MATLAB会出采样后的语音信号的时域波形和频谱图；然后在给原始的语音信号叠加上噪声，并绘出叠加噪前后的时域图及频谱图；再次设计FIR滤波器，针对语音信号的性质选取一种适合的窗函数设计滤波器进行滤波；最后对仿真结果进行分析。
设计出的滤波器可以满足要求。
关键词: FIR滤波器；语音信号；MATLAB仿真目录一 FIR滤波器设计的基本原理 (1)1.1滤波器的相关介绍 (1)1.1.1数字滤波器的概念 (1)1.1.2 IIR和FIR滤波器 (1)1.2利用窗函数法设计FIR滤波器 (1)1.2.1窗函数法设计FIR滤波器的基本思想 (1)1.2.2窗函数法设计FIR滤波器的步骤 (2)1.2.2窗函数法设计FIR滤波器的要求 (2)1.2.3常用窗函数的性质和特点 (3)1.2.4 语音处理中的采样原理 (3)二语音信号去噪实现框图 (5)三详细设计 (7)3.1 信号的采集 (7)3.2 语音信号的读入与打开 (7)3.3 语音信号的FFT变换 (8)3.4含噪信号的合成 (9)3.5 FIR滤波器的设计 (10)3.6 利用FIR滤波器滤波 (11)3.7 结果分析 (14)总结 (15)参考文献 (16)附录 (17)致谢 (21)一 FIR滤波器设计的基本原理1.1滤波器的相关介绍1.1.1数字滤波器的概念数字滤波器(Digital Filter，简称为DF)是指用来对输入信号进行滤波的硬件和软件。
所谓数字滤波器，是指输入、输出均为数字信号，通过一定运算关系改变输入信号所含频率成分的相对比例或者滤除某些频率成分的器件。
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。
IIR数字滤波器设计及应用要点
IIR数字滤波器设计及应用要点
数字滤波器设计及应用的要点如下：
1.滤波器类型选择：根据需要的滤波特性（例如低通、高通、带通、
带阻等），选择适当的滤波器类型，如巴特沃斯滤波器、切比雪夫滤波器、椭圆滤波器等。
2.滤波器参数确定：确定滤波器的参数，包括通带和阻带的边界频率、通带最大衰减、阻带最小衰减等。
这些参数的选择决定了滤波器的性能。
3.滤波器设计方法选择：根据具体的需求和要求，选择合适的滤波器
设计方法。
常用的设计方法包括窗函数法、频率抽取法、脉冲响应法等。
4.滤波器结构实现：根据设计方法和参数，确定滤波器的结构实现方式。
常见的结构包括直接形式结构、级联结构、并行结构等。
5.滤波器性能评估：设计好的滤波器需要评估其性能，包括频率响应、相位响应、群延迟、滤波特性等。
可以使用频域分析、时域分析等方法进
行评估。
6.滤波器应用：将设计好的滤波器应用到实际问题中。
常见的应用包
括信号去噪、信号增强、频谱分析、通信系统等。
在实际应用中，还需注意滤波器设计与系统需求的匹配，选择适当的
采样率、位宽和滤波器阶数，以满足实际系统的要求。
同时，对于滤波器
的实时性要求较高的应用，还需要考虑滤波器的计算复杂度和实时性能。
基于MATLAB的IIR滤波器的设计和应用(信号去噪)
数字信号处理课程设计报告书课题名称基于MATLAB 的IIR 滤波器的设计及应用（信号去噪）姓 名 学 号院、系、部 电气工程系 专 业 电子信息工程 指导教师2013年 6 月28日※※※※※※※※※ ※※※※ ※※ ※※※※※※※※※2010级数字信号处理 课程设计基于MATLAB 的IIR 滤波器的设计及应用（信号去噪）一、实验目的1．学会MATLAB 的使用，掌握MATLAB 的程序设计方法。
2．掌握数字信号处理的基本概念、基本理论和基本方法。
3. 在MATLAB 环境下产生噪声信号。
4．掌握MATLAB 设计IIR 数字滤波器的方法。
5．学会用MATLAB 对信号进行分析和处理。
二、实验原理数字滤波器的设计：巴特沃斯(Butterworth)滤波器的幅度平方函数用下式表示： ()Nc j H 2211⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛ΩΩ+=Ω∂ (2.1)式中，N 为滤波器的阶数，幅度下降的速度与N 有关，N 越大，通带越平坦，过渡带越窄，总的频响特性与理想低通滤波器的误差越小。
切比雪夫(Chebyshev)滤波器的幅频特性在通带或者阻带有等波纹特性，可以提高选择性，其幅度平方函数用下式表示：()⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛ΩΩ+=Ω∂PN C j H 22211ε (2.2) 式中，ε为小于1的正数，表示通带幅度波动的程度，ε越大，波动幅度也越大，Ωp 称为通带截止频率。
椭圆(Ellipse)滤波器的通带和阻带呈现等波纹幅频特性时，通带和阻带波纹幅度越小，过渡带就越宽。
所以椭圆滤波器的阶数由通带边界频率、阻带边界频率、通带边界衰减、阻带边界衰减共同决定。
三、主要实验仪器及材料微型计算机、MATLAB6.5教学版四、实验内容1．噪声信号的频谱分析。
2．设计数字滤波器和画出频率响应：低通滤波器性能指标，fp=1000Hz ，fs=1800 Hz ， As=100dB ，Ap=1dB ； 在MATLAB 中，可以利用函数butte 、cheby1和ellip 设计IIR 滤波器；最后，利用MATLAB 中的函数freqz 画出各滤波器的频率响应。
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。
matlab设计iir低通滤波器代码
Matlab是一种强大的数学计算工具，广泛用于工程、科学和技术领域。
IIR（Infinite Impulse Response）滤波器是一种数字信号处理中常用的滤波器，可用于信号去噪、数据平滑等应用。
本文将介绍如何使用Matlab设计一个IIR低通滤波器的代码，以便读者能够了解IIR滤波器的原理和在Matlab中的实现方式。
IIR低通滤波器是一种将高频信号滤除，只保留低频信号的滤波器。
在数字信号处理中，我们经常需要对信号进行平滑处理或者去除噪音，这时就需要用到低通滤波器。
IIR低通滤波器相比于FIR（Finite Impulse Response）滤波器，具有更窄的过渡带和更好的通带纹波特性，在某些应用场景下具有更好的性能。
设计IIR低通滤波器的代码步骤如下：1. 定义滤波器的参数在设计IIR低通滤波器之前，首先需要定义滤波器的参数，包括通带边界频率、阻带边界频率、通带纹波和阻带衰减等。
这些参数将决定最终滤波器的性能。
2. 调用Matlab工具箱函数设计滤波器Matlab提供了多种设计IIR滤波器的工具箱函数，如butter、cheby1、cheby2和ellip等。
用户可以根据需要选择相应的函数来设计滤波器。
以butter函数为例，其调用形式为：[b, a] = butter(n, Wn, 'low');其中，n表示滤波器的阶数，Wn为归一化的截止频率。
3. 绘制幅频特性曲线设计完滤波器之后，可以通过freqz函数绘制滤波器的幅频特性曲线，以便直观地了解滤波器的性能。
除了以上的代码步骤，还可以对滤波器进行参数优化、性能评估等工作。
设计IIR低通滤波器的代码并不复杂，但需要对滤波器的原理和Matlab编程有一定的了解。
在实际应用中，设计IIR低通滤波器的代码可以根据具体的需求进行定制，比如考虑信号的频率特性、噪声的特点等。
通过不断地调试和优化滤波器的参数，可以得到满足实际需求的滤波器设计方案。
基于MATLAB的语音信号去噪方法应用
基于MATLAB的语音信号去噪方法应用韩长军【摘要】以MATLAB为平台,利用滤波器去噪方法对含噪声的语音信号进行去噪处理,并从频域角度利用IIR和FIR两种滤波器去噪方法进行去噪,并对结果进行了对比分析,为加强程序的友好性和可视性,采用GUI编程的方法设计了语音信号去噪系统用户界面.实验结果证明,该方法能够实现对夹杂噪声的语音信号进行有效提取,有助于在噪声下提取微弱信号的研究.【期刊名称】《辽东学院学报（自然科学版）》【年(卷),期】2017(024)001【总页数】6页(P72-76,封3)【关键词】语音信号;MATLAB;滤波器;去噪;频域【作者】韩长军【作者单位】辽东学院信息工程学院, 辽宁丹东 118003【正文语种】中文【中图分类】TN912语言是人们获得各类有效信息的主要途径，而语音是语言的表现形式[1]。
语音在一定程度上可影响人们的生活，因此，语音信号的研究对科学领域和人们日常生活具有一定的研究价值和意义。
噪声广泛存在于生活，信号在传输过程中不可避免会受到各类噪声的干扰，降低了信号的可读性，因此对携带噪声的信号进行去噪处理十分必要[2-4]。
语音信号是一种特殊的信号，其在传输过程中，由于外界环境和设备的影响不可避免会被噪声干扰，一定程度上影响了人们所接收信息的准确性。
人们提出了各种语音去噪方法[5，6]，其中，常用的有滤波器去噪法、小波分析去噪法以及小波包分析去噪法[7]。
MATLAB是一种功能强大，具有很好的交互性的数值计算和可视化计算高级语言，其强大的矩阵运算，数值分析以及信号处理功能使其广泛应用于众多科学领域中[8]。
因此作者使用MATLAB作为设计工具软件来进行语音信号去噪处理。
作者在MATLAB环境下应用滤波器去噪方法对加噪声的语音信号进行时域、频域的分析和滤波。
通过MATLAB编程对语音信号被噪声污染进行仿真处理，并对加噪声前后的频谱图进行对比；然后根据语音信号特点设计各类滤波器；最后将所设计的滤波器分别应用于含噪声的语音信号，并对其频谱图进行对比分析，确定最优化方法。
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摘要
语音信号滤波处理时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交流信息最自然、最有效、最方便的手段。本次主要通 过录制一段语音，对其进行时域、频谱分析，并利用 matlab 的信号处理工具箱 对语音进行加噪然后再用 IIR 数字带通滤波器滤除噪声，最后对比滤波前后的语 音信号的时域、频域特性。 关键字：IIR；双线性变换；模拟低通滤波器；切比雪夫Ⅰ；MATLAB
目录目录Biblioteka .................................................................................................................................................. 2 前言 .................................................................................................................................................. 1 一．设计原理................................................................................................................................... 2