数字信号处理课程设计(对音乐信号的各种处理)
数字信号处理课程设计报告
数字信号处理课程设计实验报告一、课程设计内容要求1、课程设计题目设计并实现一个流程如图所示的信号处理演示系统，该系统包含信号发生器、频谱分析、滤波器设计、数字滤波和输出信号分析5个主要模块，各模块的具体功能要求如下：1)信号发生器根据信号类型不同可分为两大类：（1）静态型：直接输入测试信号系列。
（2）动态型：输入如下式所示的由多个不同频率正弦信号叠加组合而成的模拟信号公式，指定采样频率和采样点数，动态生成该信号的采样序列，作为测试信号。
100sin（2pif1t）+100sin(2pif2t)+…+100sin(2pifnt)2)频谱分析是用FFT对产生的测试信号进行频域变换，展示其幅频、相频特性，指定需要滤出或保留的频带，通过选择滤波器类型（IIR或FIR），确定对应的滤波器技术指标（低通、高通、带通、带阻）。
3)滤波器设计根据IIR/FIR数字滤波器技术指标设计滤波器，生成相应的滤波器系数，并展示对应的滤波器幅频、相频特性。
(1)IIR DF设计：使用双线性变换法，可选择滤波器类型（巴特沃斯/切比雪夫型）；(2)FIR DF 设计：使用窗口法，可选择窗口类型。
4)数字滤波根据设计的滤波器系数，对测试信号进行滤波，得到滤波后信号。
（1） IIR DF：要求通过差分方程迭代实现滤波，未知初值置0处理；（2） FIR DF：要求通过快速卷积实现滤波，可以选择使用重叠相加或重叠保留法进行卷积运算，并动态展示卷积运算的详细过程。
5)输出信号分析展示滤波后信号的幅频和相频特性，分析是否满足滤波要求。
对同一滤波要求，根据输出信号频谱，对比分析各类滤波器的差异。
2、设计题目要求使用MATLAB编程实现上述信号处理演示系统，具体要求如下：（1）系统应使用图形用户界面（GUI）；（2）系统功能至少包括非语音信号的低通和高通滤波；（3）滤波器设计模块应避免使用MATLAB工具箱函数；（4）IIR DF设计必须可选基于巴特沃斯或切比雪夫1型；（5）FIR DF设计必须可选择各类窗口，且FIR滤波可选长序列卷积方法。
数字信号处理课程设计
数字信号处理课程设计
一、概述
本次信号处理课程设计主要对常见的数字信号处理算法进行实现。
主要内容包括数字信号滤波器、傅立叶变换和数字信号检测算法。
通过实验，学生将学习主要处理手段；同时了解数字信号处理的基本原理和应用。
二、主要内容
（1）数字信号滤波器：实现简单的数字滤波器，同时计算滤波器的频率响应；
（2）傅立叶变换：实现常用的傅立叶变换，并利用变换后的信号图像进行频率分析；
（3）数字信号检测算法：实现基本的一阶和二阶差分算法，并利用此算法进行实时信号检测；
三、实验步骤
（1）准备实验材料：将数字信号的原始信号数据以文件的形式存储，使用MATLAB等软件进行处理；
（2）实现数字滤波器：实现一阶以及多阶低通、高通和带通滤波器，
并计算响应的频谱；
（3）实现傅立叶变换：实现Fourier变换后的信号图像处理，如二维DFT等；
（4）实现数字信号检测算法：实现一阶和二阶差分算法，并利用此算法进行实时信号检测；
（5）数字信号处理综合应用实验：针对实际的数字信号，分析信号的特征，并基于实验结果进行信号处理算法的比较。
四、实验结果
完成本次实验后，可以实现对不同数字信号的处理，掌握其中滤波器、傅立叶变换等数字信号处理理论，并掌握常规的算法，学会运用算法实现实际信号处理工程。
(完整word版)数字信号处理课程设计
目录第1章需求分析----------------------------------------------------- 3 1.1设计题目------------------------------------------------------------------ 3 1.2设计要求------------------------------------------------------------------ 3 1.3系统功能分析-------------------------------------------------------------- 3第2章原理分析和设计-------------------------------------------- 4 2.1理论分析和计算------------------------------------------------------------ 4第3章详细设计----------------------------------------------------- 5 3.1算法设计思路-------------------------------------------------------------- 5 3.2对应的详细程序清单及程序注释说明------------------------------------------ 6第4章调试分析过程描述---------------------------------------- 10 4.1测试数据、测试输出结果--------------------------------------------------- 10 4.2程序调试过程中存在的问题以及对问题的思考--------------------------------- 13第5章总结-------------------------------------------------------- 15第1章需求分析1.1设计题目在Matlab 环境中，利用编程方法对FDMA通信模型进行仿真研究1.2设计要求1.2.1 Matlab支持麦克风，可直接进行声音的录制，要求至少获取3路语音信号。
数字信号课程设计—钢琴琴键声音合成
洛阳理工学院课程设计报告课程名称数字信号处理设计题目钢琴琴键声音合成专业通信工程班级B100509学号B********姓名周东煜完成日期2013年5月28日课程设计任务书设计题目：钢琴琴键声音合成设计内容与要求：钢琴声音优美号称“乐器之王”，据研究发现钢琴的声音是若干基本频率的倍频合成的。
弹奏钢琴产生16个音符，分别是“Do/Re/Mi/Fa/So/La/Si/Do(高)/Do(高)/Si/La/So/Fa/Mi/Re/Do”，对此信号进行STFT对此信号进行STFT，时频谱如图所示根据上述论述题目的基本要求如下：（1）找到Do/Re/Mi/Fa/So/La/Si/Do(高)的基频；（2）找出基频与倍频之间能量比率的关系；（3）编写函数，用正弦波来合成钢琴的声音。
指导教师：王新新2013年5 月27 日课程设计评语成绩：指导教师：2013年月日摘要目前，随着科技的不断发展，音频信号处理技术也发展异常迅猛，并且数字信号处理已成为主流。
运用计算机来处理数字信号，这就使得数字信号的处理速度非常快，这也是数字信号处理技术发展迅猛的主要原因。
将各种各样的音频信号转换为数字信号之后我们就可以快速而轻松的对这些音频信号进行处理了。
在这方面，早已出现如语音识别软件的各种关于音频信号处理的软件，随着计算机技术的持续发展，计算机运算速度的大幅提高，音频处理软件的处理能力越来越强。
以语音识别软件为例，现在的语音识别软件的识别准确度越来越高，识别速度越来越快，而今，我们运用的软件是matlab软件，这都主要归功于数字信号处理技术的发展。
所以说，用数字信号处理音频信号的发展前景非常广阔。
那么，我们就有理由选用数字信号处理的方法处理类似于钢琴音的音频信号。
钢琴声音优美，号称“乐器之王”，据研究发现钢琴的声音是若干基本频率的倍频合成的。
弹奏钢琴产生16个音符，分别是“Do/Re/Mi/Fa/So/La/Si/Do(高)/ Do(高)/Si/La/So/Fa/Mi/Re/Do”关键词：Matlab、电子琴、数字信号abstractAt present, with the continuous development of science and technology, audio signal processing technology and development of abnormal rapidly, and digital signal processing has become the mainstream. Use computer to deal with digital signal, which makes very fast digital signal processing, digital signal processing technology which is developing rapidly. Convert all kinds of audio signal to digital signal after, we can quickly and easily for the audio signal processing. In this respect, have appeared such as voice recognition software on audio signal processing software, with the continued development of computer technology, the computer operation speed increase, audio processing software processing power is more and more strong. V oice recognition software, for example, is now the voice recognition software is more and more high recognition accuracy, and speed faster and faster, but now, we use the software matlab software, this is mainly due to the development of digital signal processing technology. So, with the development of digital signal processing audio signal prospects are very broad. So, we have reasons to use digital signal processing method of similar steel sound audio signal processing.A beautiful piano sound, so-called \"the king of instruments\", according to research finds the sound of the piano is a number of basic frequency times frequency synthesis. Respectively, playing the piano have 16 notes, is \"Do Re Mi/Fa/So/La/Si/Do (high)/Do (high)/Si/La/So/Fa/Mi/Re/Do\"Key word: Matlab, electric piano, digital signa目录第一章系统运行环境 (4)1.1、MATLAB开发环境简介 (4)1.2 硬件环境 (5)第二章系统内容设计 (6)2.1、钢琴琴键合成原理 (6)2.2、总体结构图 (7)2.3、钢琴信号的时频分析 (8)2.4对时频谱进行分析 (10)第三章实验结果及其分析 (11)3.1、钢琴信号的合成 (12)3.2实验结果 (13)实验总结 (14)第一章系统运行环境1.1、MATLAB开发环境简介分析以及合成声音所需软件环境------MATLABMATLAB是矩阵实验室（Matrix Laboratory）的简称，是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。
数字信号处理技术在音频音乐处理中的应用
数字信号处理技术在音频音乐处理中的应用随着数字技术的不断发展和进步，数字信号处理技术在音频音乐领域的应用日益广泛。
数字信号处理技术能够很好地处理音频信号，使其质量更加优越，具有更高的保真度和更好的音质。
本文将探讨数字信号处理技术在音频音乐处理中的应用，简单介绍数字信号处理技术的基本概念及其在音频处理中的应用。
一、数字信号处理技术的基本概念数字信号处理技术是指用数字化方法对信号进行处理的技术，它主要包括以下几个基本步骤：1、采样：将模拟信号转化为数字信号。
2、量化：将采样得到的信号的大小量化为离散的取值。
3、编码：将量化后的数字信号编码为二进制信号。
4、数字信号处理：对编码后的数字信号进行处理。
二、数字信号处理技术在音频处理中的应用数字信号处理技术在音频音乐领域的应用非常广泛，以下是数字信号处理技术在音频音乐处理中的应用：1、数字滤波器数字滤波器是指一种数字信号处理器，它可以用来处理音频信号中的不需要的频率分量，如噪声等。
数字滤波器可以通过改变信号的频率性质来实现对信号的处理。
它可以分为FIR滤波器和IIR滤波器。
通常情况下，FIR滤波器比IIR滤波器更容易设计和性能更佳，因此在音频音乐处理中得到了广泛应用。
2、数字信号压缩数字信号压缩是一种广泛应用于音频音乐领域的数字信号处理技术。
它是把信号转换为更小的文件，以便在磁盘和其他媒介中存储，传输或播放。
压缩可以通过减少冗余信息和降低信号采样率来实现。
通过数字信号压缩技术，用户能够在保证音质的前提下更有效地使用存储空间，便于存储和传输。
3、谐波增强谐波增强是一种常用的音频信号处理技术，它可以增强一个音频信号的谐波成分，让音频信号更加具有表现力和动感。
谐波增强技术主要通过增加谐波分量来实现信号的加强，一般采用数字滤波的方法进行实现。
谐波增强主要用于音乐录音和混音中，可以提高音质，增加音乐节奏感和乐曲层次感。
4、音量调节音量调节是一种简单但是常用的音频信号处理技术。
本科毕业设计论文--数字信号处理课程设计报告抽样定理的应用
抽样定理的应用摘要抽样定理表示为若频带宽度有限的，要从抽样信号中无失真地恢复原信号，抽样频率应大于2倍信号最高频率。
抽样频率小于2倍频谱最高频率时，信号的频谱有混叠。
抽样频率大于2倍频谱最高频率时，信号的频谱无混叠。
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学科，是目前发展最为迅速的学科之一，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手段，所以对其的研究更显得尤为重要。
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成离散的数据文件，然后用起强大的矩阵运算能力处理数据。
这为我们的本次设计提供了强大并良好的环境！本设计要求通过利用matlab对模拟信号和语音信号进行抽样，通过傅里叶变换转换到频域，观察波形并进行分析。
关键词：抽样Matlab目录一、设计目的： (2)二、设计原理： (2)1、抽样定理 (2)2、MATLAB简介 (2)3、语音信号 (3)4、Stem函数绘图 (3)三、设计内容： (4)1、已知g1(t)=cos(6πt),g2(t)=cos(14πt),g3(t)=cos(26πt),以抽样频率fsam=10Hz对上述三个信号进行抽样。
在同一张图上画出g1(t)，g2(t)，g3(t)及其抽样点,对所得结果进行讨论。
(4)2、选取三段不同的语音信号，并选取适合的同一抽样频率对其进行抽样，画出抽样前后的图形，并进行比较，播放抽样前后的语音。
(6)3、选取合适的点数，对抽样后的三段语音信号分别做DFT，画图并比较。
(10)四、总结 (12)五、参考文献 (13)绪论当今，随着信息时代和数字世界的到来，数字信号处理已成为今一门极其重要的学科和技术领域，数字信号处理技术正飞速发展，它不但自成一门学科，更是以不同形式影响和渗透到其他学科；它与国民经济息息相关，与国防建设紧密相连；它影响或改变着我们的生产、生活方式，因此受到人们普遍的关注数字化、智能化和网络化是当代信息技术发展的大趋势，而数字化是智能化和网络化的基础，实际生活中遇到的信号多种多样，例如广播信号、电视信号、雷达信号、通信信号、导航信号等等。
数字信号处理课程设计基于 matlab 的音乐信号处理和分析
《数字信号处理》课程设计设计题目：基于MATLAB 的音乐信号处理和分析一、课程设计的目的本课程设计通过对音乐信号的采样、抽取、调制、解调等多种处理过程的理论分析和MATLAB实现，使学生进一步巩固数字信号处理的基本概念、理论、分析方法和实现方法；使学生掌握的基本理论和分析方法知识得到进一步扩展；使学生能有效地将理论和实际紧密结合；增强学生软件编程实现能力和解决实际问题的能力。
二、课程设计基本要求1学会MATLAB 的使用，掌握MATLAB的基本编程语句。
2掌握在Windows 环境下音乐信号采集的方法。
3掌握数字信号处理的基本概念、基本理论和基本方法。
4掌握MATLAB 设计FIR 和IIR 数字滤波器的方法。
5 掌握使用MATLAB处理数字信号、进行频谱分析、设计数字滤波器的编程方法。
三、课程设计内容1、音乐信号的音谱和频谱观察使用windows下的录音机录制一段音乐信号或采用其它软件截取一段音乐信号（要求：时间不超过5s、文件格式为wav文件）①使用wavread语句读取音乐信号，获取抽样率；（注意：读取的信号是双声道信号，即为双列向量，需要分列处理）；②输出音乐信号的波形和频谱，观察现象；③使用sound语句播放音乐信号，注意不同抽样率下的音调变化，解释现象。
Wavread格式说明：[w,fs,b]=wavread(‘语音信号’)，采样值放在向量w中，fs表示采样频率（hz），b表示采样位数。
上机程序：[y,fs,bit]=wavread('I do片段')%读取音乐片段，fs是采样率size(y)%求矩阵的行数和列数y1=y( : ,1);%对信号进行分列处理n1=length(y1);%取y的长度t1=(0:n1-1)/fs;%设置波形图横坐标 figuresubplot(2,1,1);plot(t1,y1); %画出时域波形图 ylabel('幅值');xlabel('时间（s ）'); title('信号波形'); subplot(2,1,2); Y1=fft(y1);w1=2/n1*(0:n1-1);%设置角频率 plot(w1,abs(Y1));%画频谱图 title('信号频谱'); xlabel('数字角频率'); ylabel('幅度'); grid on ;sound(y,fs); 实验结果：123456幅值时间（s ）信号波形信号频谱数字角频率幅值1、通过观察频谱知，选取音乐信号的频谱集中在0~0.7*pi 之间，抽样点数fs=44100;2、当采样频率问原来0.5（0.5*fs ）倍时：音乐片段音调变得非常低沉，无法辨认原声，播放时间变长；抽样频率减小，抽样点数不变时，其分辨力增大，记录长度变长，声音失真。
数字信号处理课程设计报告
本科生课程设计报告课程名称数字信号处理课程设计指导教师赵亚湘学院信息科学与工程学院专业班级通信工程1301班姓名学号目录摘要 (2)一、课程设计目的 (3)二、课程设计内容 (3)三、设计思想和系统功能分析 (4)3.2问题二的设计分析 (5)3.3问题三的设计分析 (6)3.4问题四的设计分析 (7)3.5 GUI的设计分析 (8)四、数据测试分析 (9)4.1 问题一数据测试分析 (9)4.2 问题二数据测试分析 (12)4.3 问题三数据测试分析 (17)4.4 问题四数据测试分析 (20)4.5 GUI测试分析 (27)五、问题及解决方案 (29)5.1 设计过程 (29)5.2 遇到的具体问题 (29)六、设计心得体会 (30)参考文献 (31)附录摘要通信工程专业的培养目标是具备通信技术的基本理论和应用技术，能从事电子、信息、通信等领域的工作。
鉴于我校充分培养学生实践能力的办学宗旨，对本专业学生的培养要进行工程素质培养、拓宽专业口径、注重基础和发展潜力。
特别是培养学生的创新能力，以实现技术为主线多进行实验技能的培养。
通过《数字信号处理》课程设计这一重要环节，可以将本专业的主干课程《数字信号处理》从理论学习到实践应用，对数字信号处理技术有较深的了解，进一步增强学生动手能力和适应实际工作的能力。
数字信号处理课程主要是采用计算机仿真软件，以数值计算的方法对信号进行分析、变换、滤波、检测、估计与识别等加工处理，以达到提取信息便于使用的目的。
数字信号处理的目的是对真实世界的连续模拟信号进行测量或滤波。
因此在进行数字信号处理之前需要将信号从模拟域转换到数字域，这通常通过模数转换器实现。
而数字信号处理的输出经常也要变换到模拟域，这是通过数模转换器实现的。
数字信号处理技术及设备具有灵活、精确、抗干扰强、设备尺寸小、造价低、速度快等突出优点，这些都是模拟信号处理技术与设备所无法比拟的。
数字信号处理的核心算法是离散傅立叶变换(DFT)，是DFT使信号在数字域和频域都实现了离散化，从而可以用通用计算机处理离散信号。
数字信号处理课程设计-语音信号的数字滤波——fir数字滤波器的(汉宁)窗函数设计[管理资料]
![数字信号处理课程设计-语音信号的数字滤波——fir数字滤波器的(汉宁)窗函数设计[管理资料]](https://img.taocdn.com/s3/m/5ad56004551810a6f42486cc.png)
语音信号的数字滤波——FIR数字滤波器的（汉宁）窗函数设计设计题目：语音信号的数字滤波——FIR数字滤波器的（汉宁）窗函数设计一、课程设计的目的通过对常用数字滤波器的设计和实现，掌握数字信号处理的工作原理及设计方法；掌握利用数字滤波器对信号进行滤波的方法。
并能够对设计结果加以分析。
二、设计步骤⑴按“开始－＞程序－＞附件－＞娱乐－＞录音机”的顺序操作打开Windows系统中的录音机软件⑵用麦克风录入自己的声音信号并保存成文件（语音信号的长度不得少于1秒）⑶记录以下内容：语音信号文件保存的文件名为“”、格式PCM，8位，单声道，如图1和图2所示。
语音信号的采样速率为8000Hz/s。
图1语音信号的采集图2 原始语音信号⑴将上一步骤中保存下来的语音信号文件“*.wav”复制到计算机装有Matlab 软件的磁盘中相应Matlab目录中的“work”文件夹中⑵双击桌面上Matlab软件的快捷图标，打开Matlab软件⑶在菜单栏中选择“File－＞new－＞M-File”或是点击快捷按钮，打开m 文件编辑器⑷在m文件编辑器中输入相应的指令将自己的语音信号导入Matlab工作台。
程序部分首先用语音文件将自己的录音导入，指令为wavread（），本设计中为waveread（’’）,然后将处理后的语音信号导出，指令为:wavwrite(‘’)；本设计中录入的是单声道语音。
一般情况下录入的双声道语音信号中（）右导入交保存为变量后，其变量应当是一个二列的二维数组，其中每一列对应一个声道，数组的行数等于采样速率与时间的乘积（即单声道的采样点数）；本课程设计过程中的语音原始信号存为“”；截短后的输出语音为：“”；叠加噪声后的语音为“”。
具体程序段见小标题⑹，频谱分析如下图3。
图3截短后语音信号的时域和频域波形如上图3所示，上面的图是原始声音截去大部分空白后的截短语音，这样有利于频谱分析；中间的图是截短后的声音在频域的分析，首先对语音进行采样，采样频率大于信号最高频率的2倍即可。
数字信号处理教程第五版教学设计
数字信号处理教程第五版教学设计课程简介本课程是数字信号处理教程的第五版，旨在教授数字信号处理的基础理论、算法和应用。
通过本课程的学习，学生将了解如何在数字领域中进行信号处理，包括滤波、采样、功率谱估计和谱分析等。
课程目标本课程的目标是：1.掌握数字信号处理的基本理论和概念。
2.熟悉数字信号处理中的常用算法和技术。
3.能够在实际应用中运用所学知识进行数字信号处理。
4.培养学生的理论研究和实践能力。
教学安排本课程将分为以下几个模块：第一模块：信号与系统基础本模块将讲解信号与系统的基础知识，包括信号的分类、信号的时域和频域表示、系统的线性性和时不变性等内容。
第二模块：离散信号与系统本模块将介绍离散信号和离散系统的基础知识，包括离散时间信号和连续时间信号的转换、离散时间系统和连续时间系统的转换、离散时间卷积和相关等内容。
第三模块：数字滤波器本模块将讲解数字滤波的基本概念和分类、实现数字滤波的不同方法、数字滤波器的设计和优化等内容。
第四模块：数字信号的采样和重构本模块将讲解数字信号的采样和重构，包括采样定理、插值和抽样等内容。
第五模块：功率谱估计和谱分析本模块将讲解数字信号的功率谱估计和谱分析，包括周期图和谱密度函数、特征值分解和Prony方法等内容。
教学方法本课程的教学方法主要采用讲授和实践相结合的方式。
其中，讲授部分将使用教材和辅助课件进行，包括教授基本概念、算法和应用；实践部分将开展编程实验和课程设计，引导学生解决实际问题，提高学生的独立思考和实践能力。
评估方式本课程的评估方式包括以下几个方面：1.考试成绩：占总成绩的50%。
2.实验成绩：占总成绩的30%。
3.课程设计成绩：占总成绩的20%。
总结本课程是一门重要的基础课程，对于数字信号处理及其应用的学习具有重要的意义。
希望学生通过本课程的学习，能够掌握数字信号处理的基本概念和方法，并在实际应用中发挥出所学知识的价值。
《数字信号处理》课程教学大纲
数字信号处理Digital signal processing物联网工程复变函数、线性代数、信号与系统2484816《数字信号处理》是物联网工程专业基础必修课。
主要研究如何分析和处理离散时间信号的基本理论和方法，主要培养学生在面对复杂工程问题时的分析、综合与优化能力，是一门既有系统理论又有较强实践性的专业基础课。
课程的目的在于使学生能正确理解和掌握本课程所涉及的信号处理的基本概念、基本理论和基本分析方法，来解决物联网系统中的信号分析问题。
培养学生探索未知、追求真理、勇攀科学高峰的责任感和使命感。
助力学生树立正确的价值观，培养思辨能力、工程思维和科学精神。
培养学生精益求精的大国工匠精神，激发学生科技报国的家国情怀和使命担当。
它既是学习相关专业课程设计及毕业设计必不可少的基础，同时也是毕业后做技术工作的基础。
运用时间离散系统的基本原理、离散时间傅里叶变换、 Z 变换、离散傅里叶变换(DFT)、快速傅里叶变换(FFT)、时域采样定理和频域采样定理等工程基础知识，分析物联网领域的复杂工程问题。
培养探索未知、追求真理、勇攀科学高峰的责任感和使命感。
助力学生树立正确的价值观，培养思辨能力、工程思维和科学精神。
说明利用DFT 对摹拟信号进行谱分析的过程和误差分析、区分各类网络的结构特点；借助文献研究运用窗函数法设计具有线性相位的FIR 数字滤波器，分析物联网领域复杂工程问题解决过程中的影响因素，从而获得有效结论的能力。
培养学生精益求精的大国工匠精神，激发学生科技报国的家国情怀和使命担当。
第一章 时域离散信号与系统(1)时域离散信号表示； (2)时域离散系统；(3)时域离散系统的输入输出描述法； * (4)摹拟信号数字处理方法；：数字信号处理中的基本运算方法，时域离散系统的线性、时不变性及系统的因果性和稳定性。
时域采样定理。
培养探索未知、 追求真理、 勇攀科学高峰的责任感和使命感。
：时域离散系统的线性、时不变性及系统的因果性和稳定性、时域采样定理。
数字信号的课程设计
数字信号的课程设计一、教学目标本节课的教学目标是使学生掌握数字信号的基本概念、特点和应用，能够理解并区分模拟信号和数字信号，掌握数字信号的采样、量化、编码和调制等基本过程，了解数字信号处理的基本方法，提高学生的科学素养和应用能力。
具体来说，知识目标包括：1.掌握数字信号的基本概念、特点和应用。
2.理解并区分模拟信号和数字信号。
3.掌握数字信号的采样、量化、编码和调制等基本过程。
4.了解数字信号处理的基本方法。
技能目标包括：1.能够运用数字信号的基本概念和原理分析实际问题。
2.能够进行数字信号的采样、量化、编码和调制等基本操作。
3.能够运用数字信号处理的方法解决实际问题。
情感态度价值观目标包括：1.培养学生对数字信号的兴趣和好奇心，激发学生的学习热情。
2.培养学生团队合作精神，提高学生的问题解决能力。
3.使学生认识到数字信号在现代科技中的重要地位和作用，培养学生的社会责任感和使命感。
二、教学内容本节课的教学内容主要包括数字信号的基本概念、特点和应用，模拟信号与数字信号的比较，数字信号的采样、量化、编码和调制等基本过程，以及数字信号处理的基本方法。
具体来说，教学内容的安排如下：1.引入数字信号的基本概念，介绍数字信号与模拟信号的区别，引出数字信号的特点和应用。
2.讲解数字信号的采样过程，包括采样定理和采样频率的选择，让学生理解采样的基本原理和方法。
3.讲解数字信号的量化过程，包括量化的基本概念、量化误差和量化等级，让学生掌握量化的基本方法和注意事项。
4.讲解数字信号的编码过程，包括编码的基本概念和常用的编码方法，让学生了解编码的目的和常用技术。
5.讲解数字信号的调制过程，包括调制的基本概念和常用的调制方法，让学生掌握调制的原理和应用。
6.介绍数字信号处理的基本方法，包括滤波、编码解码、信号合成等，让学生了解数字信号处理的方法和应用。
三、教学方法为了激发学生的学习兴趣和主动性，本节课将采用多种教学方法，包括讲授法、讨论法、案例分析法和实验法等。
数字信号处理实验课课程设计
1温情提示各位同学：数字信号处理课程设计分基础实验、综合实验和提高实验三部分。
基础实验、综合实验是必做内容，提高实验也为必做内容，但是为六选一，根据你的兴趣选择一个实验完成即可。
由于课程设计内容涉及大量的编程，希望各位同学提前做好实验准备。
在进实验室之前对实验中涉及的原理进行复习，并且，编制好实验程序。
进入实验室后进行程序的调试。
4课程设计准备与检查在进实验室之前完成程序的编制，在实验室完成编制程序的调试。
在进行综合实验的过程中，检查基础实验结果；在做提高实验的过程中，检查综合实验结果；提高实验结果在课程设计最后四个学时中检查。
检查实验结果的过程中随机提问，回答问题计入考核成绩。
5实验报告格式一、实验目的和要求二、实验原理三、实验方法与内容（需求分析、算法设计思路、流程图等）四、实验原始纪录（源程序等）五、实验结果及分析（计算过程与结果、数据曲线、图表等）六、实验总结与思考6课程设计实验报告要求一、实验报告格式如前，ppt 第5页。
二、实验报告质量计10分。
实验报告中涉及的原理性的图表要自己动手画，不可以拷贝；涉及的公式要用公式编辑器编辑。
MATLAB 仿真结果以及编制的程序可以拷贝。
三、如果发现实验报告有明显拷贝现象，拷贝者与被拷贝者课程设计成绩均为零分。
四、实验报告电子版在课程设计结束一周内发送到指导教师的邮箱。
李莉：***************赵晓晖：*****************王本平：**************叶茵：****************梁辉：*******************7基础实验篇实验一离散时间系统及离散卷积实验二离散傅立叶变换与快速傅立叶变换实验三IIR 数字滤波器设计实验四FIR数字滤波器设计8实验一离散时间系统及离散卷积一、实验目的（1）熟悉MATLAB 软件的使用方法。
（2）熟悉系统函数的零极点分布、单位脉冲响应和系统频率响应等概念。
（3）利用MATLAB 绘制系统函数的零极点分布图、系统频率响应和单位脉冲响应。
数字信号处理(DSP)课程设计—利用Matlab实现对三种音频信号的采样和分析
数字信号处理课程设计报告姓名：蒲钇霖学号：201021030619学院：微固利用Matlab实现对三种音频信号的采样和分析一、前言：数字信号处理（Digital Signal Processing,简称DSP）是一门涉及许多方面而又广泛应用于很多领域的学科。
它是一种使用数学手段转换或提取信息，来处理现实信号的方法。
随着信息时代和数字世界的到来，数字信号处理技术得到了迅速的发展，已经成为了一个极其重要的研究领域。
本次课程设计可以算是对于数字信号处理技术一个基础的应用实例，主要是通过Matlab软件对现实中的音频信号进行采样以及分析研究。
二、设计目的：通过此次课程设计，让我们能够更好地巩固和运用在数字信号课程中学习到的理论知识和实验方法，加强我们将理论知识化为实践技巧的能力，主要是熟悉和学习如何使用Matlab对信号进行采集、截取、显示、存储和分析。
在这过程中同时培养我们发现问题、分析问题以及解决问题的能力。
三、主要内容：这次课程设计将对三种音频信号进行分析研究与相互比较，其中的两种信号是用Matlab软件来录制的一段自己发出的声音和用汤匙敲击不锈钢杯的声音，然后再截取出它们的有效部分。
另一种是从电脑里找的Windows XP的开机启动声音。
完成这三种信号的采集工作之后，就分别用音频分析软件spectrogram和Matlab两种手段对它们进行分析研究和相互比较，得出相应的结论，从而完成课程设计的任务。
四、设计步骤：1．采集声音信号Windows XP开机启动的声音可直接由电脑中找出，这里主要是采集自己发出的声音和汤匙敲击不锈钢杯的声音。
一般来说，我们采集声音信号最简便的方法就是直接使用Windows自带的录音器。
但为了帮助学习Matlab，这里我们使用该软件来进行声音的录制。
下面就是录制自己发出的声音的一段程序（参照了网上查找的一个例子）：>>fs=8000;>>channel=1;>>t=3;>>fprintf('按任意键后开始 %d秒录音：',t);pause;>>fprintf('录音中...');>>x=wavrecord(t*fs,fs,channel,'double');>>fprintf('录音结束\n');>>wavwrite(x,fs,'C:\Program Files\MATLAB\R2007a\work\UESTC.wav')>>fprintf('按任意键后回放:');pause>>wavplay(x,fs);这里不同于一般的命令操作方式，而是采用的编程操作方式。
数字信号处理课程设计完整设计文档-延时和混响设计-系统分析-系统设计-详细设计-核心代码
设计任务书课题名称基于MATLAB的语音信号的特技处理设计目的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、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。
实验环境1.微型电子计算机（PC）；2.安装Windows 2000以上操作系统，MATLAB等开发工具。
任务要求1.选择一个语音信号作为分析的对象，或录制一段各人自己的语音信号，并对其进行频谱分析；然后在时域用数字信号处理方法将信号加入延时和混响，再分析其频谱，并与原始信号频谱进行比较；最后设计一个信号处理系统界面。
2.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，注意材料收集与整理；3.在第15周末之前完成预设计，并请指导教师审查，通过后方可进行下一步工作；4.结束后，及时提交设计报告（含纸质稿、电子稿），要求格式规范、内容完整、结论正确，正文字数不少于3000字（不含代码）。
工作进度计划序号起止日期工作内容1 在预设计的基础上，进一步查阅资料，完善设计方案。
2 设计总体方案，构建、绘制流程框图，编写代码，上机调试。
3 测试程序，完善功能，撰写设计报告。
4 参加答辩，根据教师反馈意见，修改、完善设计报告。
指导教师（签字）：年月日X X大学数字信号处理课程设计报告基于MATLAB的语音信号的特技处理系（院）: 计算机工程学院专业：班级：学号：姓名：指导教师：学年学期: ~ 学年第学期年月日指导教师评语学号姓名班级选题名称基于MATLAB的语音信号的特技处理序号评价内容权重（%）得分1 考勤记录、学习态度、工作作风与表现。
52 自学情况：上网检索机时数、文献阅读情况（笔记）。
103 论文选题是否先进，是否具有前沿性或前瞻性。
54 成果验收：是否完成设计任务；能否运行、可操作性如何等。
205 报告的格式规范程度、是否图文并茂、语言规范及流畅程度；主题是否鲜明、重心是否突出、论述是否充分、结论是否正确；是否提出了自己的独到见解。
数字信号处理课程设计
数字信号处理 课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解数字信号处理的基本概念、原理和方法，掌握其数学表达和物理意义；2. 掌握数字信号处理中的关键算法，如傅里叶变换、快速傅里叶变换、滤波器设计等；3. 了解数字信号处理技术在通信、语音、图像等领域的应用。
技能目标：1. 能够运用所学知识分析数字信号处理问题，提出合理的解决方案；2. 能够运用编程工具（如MATLAB）实现基本的数字信号处理算法，解决实际问题；3. 能够对数字信号处理系统的性能进行分析和优化。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对数字信号处理学科的兴趣，激发其探索精神和创新意识；2. 培养学生严谨的科学态度和良好的团队协作精神，提高沟通与表达能力；3. 增强学生对我国在数字信号处理领域取得成就的自豪感，树立为国家和民族发展贡献力量的信心。
课程性质：本课程为专业选修课，旨在使学生掌握数字信号处理的基本理论和方法，培养其解决实际问题的能力。
学生特点：学生具备一定的数学基础和编程能力，对数字信号处理有一定了解，但缺乏系统学习和实践经验。
教学要求：结合学生特点和课程性质，注重理论与实践相结合，采用案例教学、互动讨论等教学方法，提高学生的参与度和实践能力。
通过本课程的学习，使学生能够达到上述课程目标，为后续相关课程和实际工作打下坚实基础。
二、教学内容1. 数字信号处理基础：包括数字信号、离散时间信号与系统、信号的采样与恢复等基本概念，使学生建立数字信号处理的基本理论框架。
教材章节：第一章 数字信号处理概述2. 傅里叶变换及其应用：介绍傅里叶变换的原理、性质和应用，以及快速傅里叶变换算法。
教材章节：第二章 傅里叶变换及其应用3. 数字滤波器设计：讲解数字滤波器的基本原理、设计方法和性能评价，包括IIR和FIR滤波器。
教材章节：第三章 数字滤波器设计4. 数字信号处理应用案例分析：通过通信、语音、图像等领域的实际案例，使学生了解数字信号处理技术的应用。
dsp项目课程设计
dsp项目课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解数字信号处理（DSP）的基本概念，掌握其基本原理和应用领域。
2. 学生能运用数学知识，如傅里叶变换、Z变换等，分析并解决实际问题。
3. 学生能了解DSP技术在现实生活中的应用，如音频处理、图像处理等。
技能目标：1. 学生能够熟练使用DSP开发工具和软件，完成简单的项目设计。
2. 学生能够运用所学知识，设计并实现一个简单的DSP应用系统，如音频信号滤波、图像去噪等。
3. 学生能够通过小组合作，培养团队协作和沟通能力，提高问题解决能力。
情感态度价值观目标：1. 学生能够认识到数字信号处理在科技发展中的重要性，激发对相关领域的兴趣。
2. 学生在学习过程中，培养勇于探索、积极进取的精神，增强自信心。
3. 学生通过课程学习，认识到科技发展对社会的贡献，树立正确的价值观。
课程性质：本课程为实践性较强的课程，结合理论教学和实际操作，培养学生对数字信号处理技术的理解和应用能力。
学生特点：学生具备一定的数学基础和编程能力，对新技术充满好奇，喜欢动手实践。
教学要求：教师需结合课本内容，以实际项目为导向，引导学生掌握基本理论，提高实际操作能力。
在教学过程中，注重培养学生的团队协作和创新能力，提高学生的综合素质。
通过课程目标分解，确保学生能够达到预期学习成果，为后续教学设计和评估提供依据。
二、教学内容1. 数字信号处理基础理论：- 傅里叶变换理论及其应用- Z变换及其性质- 离散时间信号与系统2. DSP算法与应用：- 数字滤波器设计- 快速傅里叶变换（FFT）算法- 数字信号处理在音频、图像领域的应用3. DSP实践项目：- 项目一：音频信号处理（滤波、增强）- 项目二：图像处理（去噪、边缘检测）- 项目三：DSP综合应用（如语音识别、图像识别）4. 教学内容的安排与进度：- 基础理论部分：占总课时的1/3，以课本相关章节为基础，逐步引导学生掌握基本概念和原理。
数字信号处理课程设计题目_12级
数字信号处理课程设计题⽬_12级数字信号处理课程设计选题本次课程设计共有六组选题，每组选题每班可有4-5⼈选择，组内同学独⽴完成课程设计选题⼀：⼀、⼀个连续信号含两个频率分量，经采样得()=sin(2*0.125*n)+cos(2*(0.125+f)*n),0,1,,1x n n N ππ?=-当N=16，Δf 分别为1/16和1/64时，观察其频谱；当N=128时，Δf 不变，其结果有何不同，为什么？绘出相应的时域与频域特性曲线，分析说明如何选择DFT 参数才能在频谱分析中分辨出两个不同的频率分量。
⼆、对周期⽅波信号进⾏滤波1）⽣成⼀个基频为10Hz 的周期⽅波信号。
2）选择适当的DFT 参数，对其进⾏DFT ，分析其频谱特性，并绘出相应曲线。
3）设计⼀个滤波器，滤除该周期信号中40Hz 以后的频率分量，观察滤波前后信号的时域和频域波形变化4）如果该信号淹没在噪声中，试滤除噪声信号。
三、⾳乐信号处理：1）获取⼀段⾳乐或语⾳信号，设计单回声滤波器，实现信号的单回声产⽣。
给出单回声滤波器的单位脉冲响应及幅频特性，给出加⼊单回声前后的信号频谱。
2）设计多重回声滤波器，实现多重回声效果。
给出多回声滤波器的单位脉冲响应及幅频特性，给出加⼊多重回声后的信号频谱。
3）设计全通混响器，实现⾃然声⾳混响效果。
给出混响器的单位脉冲响应及幅频特性，给出混响后的信号频谱。
4）设计均衡器，使得不同频率的混合⾳频信号，通过⼀个均衡器后，增强或削减某些频率分量**。
（**可选做）课程设计选题⼆：⼀、已知序列1）为了克服频谱泄露现象，试确定DFT 计算所需要的信号数据长度N 。
2）求()x n 的N 点DFT ，画出信号的幅频特性。
3）改变信号数据长度，使其⼤于或⼩于计算出的N 值，观察此时幅频特性的变化。
分析说明变化原因。
791()=cos()0.5cos()0.75cos()16162x n n n n πππ++⼆、多采样率语⾳信号处理 1）读取⼀段语⾳信号2）按抽取因⼦D=2进⾏抽取，降低信号采样率，使得数据量减少。
数字信号处理在音频处理中的应用
数字信号处理在音频处理中的应用数字信号处理（Digital Signal Processing，DSP）是将连续信号转换为离散信号，并对其进行数学处理的过程。
在音频处理领域，数字信号处理技术发挥着重要作用，能够对音频信号进行准确、高效的处理和分析。
本文将介绍数字信号处理在音频处理中的应用。
一、音频采样与重建音频信号是连续的模拟信号，为了方便处理和传输，需要将其转换为离散信号。
数字信号处理中的采样技术可以将连续音频信号转换为离散样本序列。
采样定理告诉我们，只要采样频率高于音频信号的最高频率两倍，就能完整地还原音频信号。
因此，在音频处理中，通过采样和重建技术，可以保证信号的准确传输和处理。
二、音频滤波音频滤波是音频处理中常用的技术，它可以对音频信号进行频域和时域的滤波处理。
数字信号处理技术可以实现各种类型的滤波器，如低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器等。
通过滤波处理，可以消除音频信号中的噪声、杂音以及非期望频率的成分，提高音频质量。
三、音频压缩音频信号通常包含大量冗余信息，为了减少存储空间和传输带宽的占用，数字信号处理技术可以对音频信号进行压缩。
音频压缩算法主要分为有损压缩和无损压缩两种。
有损压缩可以在尽可能保持音频质量的前提下，减少压缩后的数据量。
而无损压缩可以还原原始音频信号，但压缩比较低。
通过合理选择压缩算法和参数，可以在满足特定需求的前提下，实现音频信号的高效压缩与解压缩。
四、音频特效处理数字信号处理技术为音频特效处理提供了无限可能。
通过对音频信号进行加、减、乘、除等运算，可以实现各种音频特效，如混响、回声、合唱、均衡器等。
这些特效可以对音频信号进行加工，使其产生不同的音色和音效，增加音频的趣味性和艺术性。
五、音频识别与分析数字信号处理技术在音频识别与分析方面有广泛应用。
音频识别可以通过对音频信号进行频谱分析和特征提取，实现语音识别、音乐识别、声音事件检测等。
音频分析可以对音频信号的频谱、时域特征进行精确分析，进而实现音频的分类、标记和检索。
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实验11、音乐信号的音谱和频谱观察○1使用wavread语句读取音乐信号，获取抽样率；○2输出音乐信号的波形和频谱，观察现象；○3使用sound语句播放音乐信号，注意不同抽样率下的音调变化，解释现象。
clear all;close all;clc[a,fs,bit]=wavread('c:\MATLAB6p5\work\陪你一起看草原.wav');size(a);y1=a(:,1);a1=y1(10000:60000)figure;subplot(2,1,1),plot(a);subplot(2,1,2),plot(a1);x1=resample(a1,2,1); %y=resample(x,p,q)返回量的长度是向量x的p/q倍sound(x1,fs);%sound(a,fs);N1=length(a1);F1=fft(a1,N1);w=2/N1*[0:N1-1]; %频谱图横坐标设置figure;plot(w,abs(F1));N2=length(a1);t=0:1/N2:1/N2*(N2-1);title('傅利叶变换'); %傅利叶变换;figure;plot(a1);title('时域波形'); %时域波形;1，以二倍的抽样率听声音信号时，音乐播放的特别快，像被压缩了，播放的时间比原信号短。
2，以二分之一的抽样率听声音信号时，音乐播放的特别慢，像被拉长了，播放的时间比原信号长。
3，原信号频谱截止频率为0.5*pi实验22、音乐信号的抽取（减抽样）○1观察音乐信号频率上限，选择适当的抽取间隔对信号进行减抽样（给出两种抽取间隔，代表混叠和非混叠）；○2输出减抽样音乐信号的波形和频谱，观察现象，给出理论解释；○3播放减抽样音乐信号，注意抽样率的改变，比较不同抽取间隔下的声音，解释现象。
clear all;close all;clc[a,fs,bit]=wavread('c:\MATLAB6p5\work\陪你一起看草原.wav');size(a);y1=a(:,1);a1=y1(10000:60000)D=2; %减抽样；l=length(a1);yd=a1(1:D:l);sound(yd,fs/D);N3=length(yd);t=0:1/N3:1/N3*(N3-1); %横坐标设置figure;plot(yd);title('减抽样时域波形'); %时域波形; xlabel('t');ylabel('幅度');N4=length(yd);F2=fft(yd,N4);w=2/N4*[0:N4-1];figure;plot(w,abs(F2));title('减抽样频谱'); %减抽样频谱xlabel('f');ylabel('幅度');D=2,减抽样D=4,减抽样1，原信号频谱截止频率为0.5*pi，当D=2时，频谱刚好不混叠，当D>2时，频谱就会混叠。
2，减抽样后的音乐信号听起来变得尖锐，有失真。
3，抽样率随着抽样间隔的增大而逐渐变小，声音越来越失真，音调变得急促，而尖锐，信号产生混叠实验33、音乐信号的AM调制○1观察音乐信号的频率上限，选择适当调制频率对信号进行调制（给出高、低两种调制频率）；○2输出调制信号的波形和频谱，观察现象，给出理论解释；○3播放调制音乐信号，注意不同调制频率下的声音，解释现象。
clear all;close all;clc[a,fs,bit]=wavread('c:\MATLAB6p5\work\陪你一起看草原.wav');size(a);y1=a(:,1);a1=y1(10000:100000);%sound(a1,fs);N=length(a1);n1=0:[N-1];y=cos(0.5*pi*n1); %产生余弦信号N1=length(a1);F1=fft(y,N1);w=2/N1*[0:N1-1];figure;plot(w,abs(F1));title('cos(wt)频谱'); %余弦频谱xlabel('f');ylabel('幅度');N2=length(a1);F2=fft(a1,N2);w=2/N2*[0:N2-1];figure;plot(w,abs(F2));title('yinyue频谱'); %原信号频谱xlabel('f');ylabel('幅度');x1=a1.*y'; % 音乐信号与余弦信号点乘进行调制figureplot(x1);N3=length(a1);F3=fft(x1,N3); %调制信号傅立叶变换w=2/N3*[0:N3-1];figure;plot(w,abs(F3));title('调制频谱'); %调制信号频谱xlabel('f');ylabel('幅度');sound(x1,fs);w=0.5*pi 时.w=0.3*pi 时.w=0.7*pi 时.1，由原信号频谱知，信号截止频率约为0.4pi，则产生混叠的阈值为0.6pi。
2，原信号的调制相当于频谱搬移，左移一个右移一个，当调制频率（余弦频率）小于0.4pi或大于0.6pi时就会产生混叠或丢失一部分信息。
3，当余弦点数取得少时，余弦频谱会产生泄漏。
4，当调制频率较高时（发生混叠），声音响度低，几乎只能听见兹兹的声音，信号几乎完全失真，当调制频率较低时（未发生混叠），声音很尖锐，响度较大，稍微能听出一点调子，但也有兹兹的声音。
实验44、AM调制音乐信号的同步解调○1设计巴特沃斯IIR滤波器完成同步解调；观察滤波器频率响应曲线；○2用窗函数设计FIR滤波器完成同步解调，观察滤波器频率响应曲线；（要求：分别使用矩形窗和布莱克曼窗，进行比较）；○3输出解调音乐信号，比较不同滤波器下的声音，解释现象。
clear all;close all;clcfunction hd=ideal(N,wc)for n=0:N-1if n==(N-1)/2hd(n+1)=wc/pi;else hd(n+1)=sin(wc*(n-(N-1)/2))/(pi*(n-(N-1)/2));endend[a,fs,bit]=wavread('c:\MATLAB6p5\work\陪你一起看草原.wav');size(a);y1=a(:,1);a1=y1(10000:100000);%sound(a1,fs); %播放yuan的信号N=length(a1);n1=0:[N-1];y=cos(0.5*pi*n1);x1=a1.*y';%点乘figureplot(x1);N1=length(a1);F1=fft(x1,N1); %调制信号傅立叶变换w=2/N1*[0:N1-1];figureplot(w,abs(F1));title('调制频谱'); %调制信号频谱xlabel('f');ylabel('幅度');%sound(x1,fs); %播放调制后的信号x2=x1.*y';figureplot(x2); %解调后信号F2=fft(x2,N1); %解调信号傅立叶变换w=2/N1*[0:N1-1];figureplot(w,abs(F2));title('解调频谱'); %解调频谱xlabel('f');ylabel('幅度');%sound(x2,fs); %播放解调后的信号[N,Wc]=buttord(0.4,0.5,1,15);[B,A]=butter(N,Wc);[H,W]=freqz(B,A);figureplot(W/pi,abs(H));title('数字巴特沃斯滤波器'); %数字巴特沃斯滤波器x3=filter(B,A,x2); %滤波后信号w=2/N1*[0:N1-1];fx=fft(x3,N1);fa=fft(a1,N1);figuresubplot(2,1,1),plot(w,abs(fa));title('yuan xin hao pin pu');subplot(2,1,2),plot(w,abs(fx));title('数字巴特沃斯滤波器滤波频谱'); %滤波后频谱sound(x3,fs); %播放巴特沃斯滤波器滤波后信号sheng yinN=33;wc=0.4*pi;hd=ideal(N,wc);w1=boxcar(N); %矩形窗w2=blackman(N); %布莱克曼窗h1=hd.*w1';h2=hd.*w2';y3=conv(x2,h1); %解调后信号与矩形窗函数卷积y4=conv(x2,h2); %解调后信号与布莱克曼窗函数卷积%sound(y3,fs); %播放矩形窗滤波后信号sheng yin%sound(y4,fs); %播放布莱克曼窗滤波后信号sheng yin figure;subplot(2,1,1),plot(y3);title('矩形窗滤波后信号');subplot(2,1,2);plot(y3);title('布莱克曼窗滤波后信号');fh1=fft(h1,N1);db1=-20*log10(abs(fh1(1)./(abs(fh1)+eps))); %理想低通滤波器加窗后幅度响应fh2=fft(h2,N1);db2=-20*log10(abs(fh2(1)./(abs(fh2)+eps)));w=2/N1*[0:N1-1];figure;subplot(3,1,1),stem(h1); %矩形窗函数grid on;title('矩形窗');xlabel('n');ylabel('h(n)');subplot(3,1,2),plot(w,abs(fh1));grid on;title('矩形窗');xlabel('w');ylabel('H(k)');subplot(3,1,3);plot(w,db1); %矩形窗函数分贝图grid on;figure;subplot(3,1,1);stem(h2);grid on;title('布莱克曼窗');xlabel('n');ylabel('h(n)');subplot(3,1,2);plot(w,abs(fh2));grid on;title('布莱克曼窗');xlabel('w');ylabel('H(k)');subplot(3,1,3);plot(w,db2); %布莱克曼窗窗函数分贝图grid on;w=2/N1*[0:N1-1];Fy1=fft(y3,N1);Fy2=fft(y4,N1);figure;subplot(2,1,1);plot(w,abs(Fy1));title('矩形窗滤波后频谱');subplot(2,1,2);plot(w,abs(Fy2));title('布莱克曼窗滤波后频谱');1，解调后信号频谱在高频和低频处均有一部分，且成对称分布，需要滤掉高频才可大致还原原信号。