fir滤波器的语音信号

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(整理)FIR数字滤波器的(海明)窗函数法设计.

FIR数字滤波器的（海明）窗函数法设计1．课程设计目的（1）熟悉并掌握MATLAB中有关声音（wave）录制、播放、存储和读取的函数。

（2）加深对FIR数字滤波器设计的理解，并用窗函数法进行FIR数字滤波器的设计。

（3）将设计出来的FIR数字滤波器利用MATLAB进行仿真。

（4）对一段音频文件进行加入噪声处理，对带有噪声的文件进行滤波处理。

2.设计方案论证2.1 Matlab语言概述MATLAB是一种以矩阵运算为基础的交互式程序语言，专门针对科学、工程计算及绘图的需求。

随着版本的不断升级，内容不断扩充，功能更加强大，从而被广泛应用于仿真技术、自动控制和数字信号处理领域。

此高级语言可用于技术计算此开发环境可对代码、文件和数据进行管理交互式工具可以按迭代的方式探查、设计及求解问题数学函数可用于线性代数、统计、傅立叶分析、筛选、优化以及数积分等二维和三维图形函数可用于可视化数据各种工具可用于构建自定义的图形用户界面各种函数可将基于MATLAB的算法与外部应用程序和语言（如C、C++、Fortran、Java、COM 以及Microsoft Excel）集成不支持大写输入，内核仅仅支持小写2.2声音处理语音是人类获取信息的重要来源和利用信息的重要手段。

语音信号处理是一门发展十分迅速，应用非常广泛的前沿交叉学科，同时又是一门跨学科的综合性应用研究领域和新兴技术。

声音是一种模拟信号，而计算机只能处理数字信息0和1。

因此，首先要把模拟的声音信号变成计算机能够识别和处理的数字信号，这个过程称为数字化，也叫“模数转换”。

在计算机对数字化后的声音信号处理完后，得到的依然是数字信号。

必须把数字声音信号转变成模拟声音信号，然后再图1 选择windows下的录音机”或是点击快捷按钮图5 加噪后语音信号和频谱图7 滤波器幅频特性与相频特性设计的滤波器是用单位采样响应h(n)表示的，可以利用带噪声语音图8滤波器系统函数。

FIR数字低通滤波器的(汉宁)窗函数法设计

)(9cos 15.0)(12cos 15.0)(1919n R n n R N n n w ⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎪⎭⎫ ⎝⎛-=⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎪⎭⎫ ⎝⎛--=ππ2.3进行语音信号的采集（1）按“开始”-“程序”－“附件”－“娱乐”－“录音机”的顺序操作打开W ｉｎdo ｗｓ系统中的录音机软件。

如图１所示。

图１ wind ｏｗs 录音机（2)用麦克风录入自己的声音信号并保存成wav 文件。

如图２所示。

图2 保存文件保存的文件按照要求如下:① 音信号文件保存的文件名为“yuxue ｊiao ．wav ”。

②语音信号的属性为“８．00０ＫＨz,8位,单声道 7ＫＢ／秒” ，其它选项为默认。

2.４语音信号的分析将“y ｕx ｕejia ｏ．wav ”语音文件复制到计算机装有Matlab 软件的磁盘中相应图3语音信号的截取处理图在图3中，其中第一个图为原始语音信号；第二个图是截短后的信号图。

图4频谱分析图其中第二个图是信号的ＦFT 结果，其横坐标的具体值是Ｘ(k)中的序号ｋ；第三个图是确定滤波频率范围的参考图，其横坐标的具体值应当是遵循D ＦT 定义式和频率分辨率求得的:∑-===10)()]([)(N n k N W n x n x DFT k X π当k 等于0时， 020j kn Njk knNe eW ==⋅-=π，从数字角频率上看，对应的正好是0=ω即直流的位置,也就是说,在取滤波频段时，当将主要能量（即红色框的部分)保留，其余频段部分的信号滤除。

)]([)(n x DFT k X =相当于是信号)(n x 的实际频谱)]([)(n x DFT ej X w =采样,而)(n x 又是连续时间语音信号)(t x 的采样。

)(k X 的每两个相邻取值之间的频率间隔大小对应到语音信号)(n x 的频谱中去，其频率间隔大小正好是采样结果的长度采样速率===∆L f f f s det f ∆称频率分辨率，其中Hz f s 8000=，10000=L ,ｐ２=sum(s2.^２)-suｍ(s1．^２);SNR1=１0*loｇ10（p１/ｐ２);p3=suｍ（ｓ4.^2)/8０0０;p4=sum(s3.^2)/８０00-sum（s4.^2)／8000;SNR2＝10＊loｇ１０(p３/ｐ4);２．６噪声叠加图5 语音信号与加噪声后语音信号对比图五为语音信号与加噪声后语音信号对。

基于滤波器的语音信号分析与处理

王璐：基于滤波器的语音信号分析与处理
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摘要............................................... 错误！未定义书签。第 1 章绪论........................................ 错误！未定义书签。 1.1MATLAB 简介 .................................. 错误！未定义书签。 1.2 滤波器简介 .................................. 错误！未定义书签。 1.2.1 滤波器的构成 ........................... 错误！未定义书签。 1.2.2 滤波器的功能 ........................... 错误！未定义书签。 1.2.3 数字滤波器简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．错误！未定义书签。第 2 章语音信号处理技术简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．错误！未定义书签。 2.1 语音信号处理技术简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．错误！未定义书签。 2.1.1 语音的概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．错误！未定义书签。 2.1.2 语音信号处理技术的概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．错误！未定义书签。 2.1.3 语音信号处理技术的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．错误！未定义书签。第 3 章课程设计的内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．错误！未定义书签。 3.1 课程设计的目的．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．错误！未定义书签。 3.2 课程设计的原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．错误！未定义书签。 3.2.1 数字滤波器的原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．错误！未定义书签。 3.2.2 用窗函数法设计 FIR 数字滤波器．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．错误！未定义书签。

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。

fir原理阐述

fir原理阐述FIR原理及其应用一、FIR原理概述FIR（Finite Impulse Response）滤波器是一种常见的数字滤波器，其特点是具有有限的冲激响应。

FIR滤波器的工作原理是将输入信号与滤波器的冲激响应进行卷积运算，从而得到滤波后的输出信号。

FIR滤波器的冲激响应是由一组系数确定的，通过调节这些系数可以实现不同的滤波效果。

二、FIR滤波器的优点1. 稳定性：由于FIR滤波器的冲激响应是有限的，不会引入无限长的冲击响应，因此具有良好的稳定性。

2. 线性相位特性：FIR滤波器的输出相位与输入信号的相位线性相关，不会引入相位失真。

3. 精确控制：通过调节滤波器的系数，可以实现对滤波器的频率响应进行精确控制，满足不同的滤波需求。

三、FIR滤波器的应用1. 语音信号处理：FIR滤波器可以用于语音信号的降噪、去混响等处理，提高语音信号的质量和清晰度。

2. 图像处理：FIR滤波器在图像处理中也有广泛的应用，可以用于图像的平滑、锐化、边缘检测等操作，提高图像的质量和清晰度。

3. 无线通信：FIR滤波器可以用于无线通信系统中的信号调制、解调、信道均衡等处理，提高通信系统的性能和抗干扰能力。

4. 生物医学信号处理：FIR滤波器可以用于生物医学信号的滤波、去噪、特征提取等处理，提高信号的可靠性和准确性。

5. 音频信号处理：FIR滤波器可以用于音频信号的均衡、混响、失真校正等处理，提高音频的质量和还原度。

四、FIR滤波器的设计方法1. 线性相位设计：通过对滤波器的冲激响应进行对称化，可以实现线性相位的FIR滤波器设计。

2. 频率采样法：通过对所需的频率响应进行采样，然后通过逆傅里叶变换得到滤波器的冲激响应，从而实现FIR滤波器的设计。

3. 窗函数法：通过选取不同的窗函数，可以实现对滤波器的频率响应进行调整，从而得到所需的滤波效果。

4. 最小二乘法：通过最小化滤波器的输出与期望输出之间的误差平方和，可以实现FIR滤波器的设计。

基于FIR滤波器的语音特征向量提取及FPGA实现

环境下得到了实现。最后通过ＢＰ神经网络将得到的特征向量作为样本进行训练，验证通过ＦＩＲ滤波器提取语音特征向量具备一定的准确性和可识别性。
【关键词】ＦＩＲ滤波器；ＡＤＰＣＭ解码；ＢＰ神经网络算法源自６１００３９）
【摘
要】利用ＦＩＲ滤波器抗噪性能好的特点，设计了一种提取语音特征向量的方法，该方法具有运算量小，运算效
率高的特点。运用Ｍａｔｌａｂ作为辅助设计工具，结合ＶＳ１００３Ｂ音频编码芯片与ＣｙｃｌｏｎｅＩＩ系列ＥＰ２Ｃ８Ｑ２０８在ＮＩＯＳＩＩ
【Ｋｅｙｗｏｒｄｓ】ＦＩＲｉｆｌｔｅｒ；ＡＤＰＣＭｃｏｄｅｃ；Ｂｐｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ
１引言
关于语音特征向量的提取，现目前已有短时傅
（ＭＦＣＣ）是先将信号频谱的频率轴转变为Ｍｅ１刻度，再变换到倒谱域得到倒谱系数的算法。ＭＦＣＣ是人耳的听觉系统很好的数学模型，因而ＭＦＣＣ常被用来在语音识别方面提取特征向量，但其仍存在不足，
卿
基于ＦＩＲ滤波器的语音特征向量提取及ＦＰＧＡ实现
程石磊，蒋娇娇，刘成
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基于DSP芯片的语音信号FIR滤波系统

摘要数字信号处理(Digital Signal Processing，简称DSP)是一门涉及许多学科而又广泛应用于许多领域的新兴学科。

20世纪60年代以来，随着计算机和信息技术的飞速发展，数字信号处理技术应运而生并得到迅速的发展。

数字信号处理是一种通过使用数学技巧执行转换或提取信息，来处理现实信号的方法，这些信号由数字序列表示。

在过去的二十多年时间里，数字信号处理已经在通信等领域得到极为广泛的应用。

随着微处理技术的快速发展，微处理器芯片的集成度从最早的几千个晶体管发展到现在的上亿个晶体管，字长从4位提高到了64位，正是这些技术的飞速发展引发了一轮又一轮的信息产业革命，而人们的生活、学习和工作方式也在以计算机技术、通信技术为核心的信息技术的影响下发生着前所未有的改变。

然而在这次设计中，比较核心的是数字滤波器，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。

与IIR滤波器相比，FIR滤波器只有零点，除原点外．在z平面上没有极点，因此总是稳定的和可实现的；更重要的是，FIR 滤波器在满足一定的对称条件下，可以获得严格的线性相位特性，这一点是IIR 滤波器难以实现的。

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。

对于本设计主要是利用一个DSP芯片来进行语音采集系统的设计，而数字信号处理技术的发展使得采用数字化的方法实时的处理语音信号成为可能。

早期的语音信号处理均是采用模拟处理，对声音信号最常用的滤波、相关、谱分析等运算，部分采用模拟电路来实现的。

这种传统的模拟方法处理语音信号，硬件设备昂贵，不能升级、产品生命周期短，而采用数字处理技术处理语音信号具有抗干扰性强、便于传输和处理等优点，代表着语音处理技术的发展方向。

FIR数字低通滤波器的(汉宁)窗函数法设计

)(9cos 15.0)(12cos 15.0)(1919n R n n R N n n w ⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎪⎭⎫ ⎝⎛-=⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎪⎭⎫ ⎝⎛--=ππ2．３进行语音信号的采集(１）按“开始”-“程序”-“附件”-“娱乐”-“录音机”的顺序操作打开Window ｓ系统中的录音机软件。

如图１所示。

图１ wi ｎdows 录音机（2）用麦克风录入自己的声音信号并保存成wav 文件。

如图2所示。

图２保存文件保存的文件按照要求如下：① 音信号文件保存的文件名为“y ｕxueji ａo.wav ”。

②语音信号的属性为“8.0０0KH ｚ,8位,单声道 7KB ／秒” ，其它选项为默认。

2.4语音信号的分析将“yu ｘｕejiao ．wav ”语音文件复制到计算机装有Ma ｔｌab 软件的磁盘中相应Mat ｌａｂ目录中的“work ”文件夹中。

打开Ｍatlab 软件,在菜单栏中选择“File ”－图3语音信号的截取处理图在图3中,其中第一个图为原始语音信号；第二个图是截短后的信号图。

图4频谱分析图其中第二个图是信号的FFT 结果，其横坐标的具体值是X （k)中的序号k;第三个图是确定滤波频率范围的参考图,其横坐标的具体值应当是遵循DFT 定义式和频率分辨率求得的：∑-===10)()]([)(N n k N W n x n x DFT k X π当ｋ等于0时, 020j kn Njk knNe eW ==⋅-=π,从数字角频率上看，对应的正好是0=ω即直流的位置，也就是说,在取滤波频段时,当将主要能量（即红色框的部分）保留，其余频段部分的信号滤除。

)]([)(n x DFT k X =相当于是信号)(n x 的实际频谱)]([)(n x DFT ej X w =采样，而)(n x 又是连续时间语音信号)(t x 的采样。

)(k X 的每两个相邻取值之间的频率间隔大小对应到语音信号)(n x 的频谱中去，其频率间隔大小正好是采样结果的长度采样速率===∆L f f f s det f ∆称频率分辨率，其中Hz f s 8000=,10000=L ,ｐ2=sum(s2.^2)－sum（s1.^2);ＳNR1=１0*log10(p1/p2）;p３=sum（s4.^2)/80０0;p4＝sum(s3.^2)／800０-sｕm(s4.＾2)/80００;ＳNR2=10＊loｇ10(p３/p4);2．6 噪声叠加图5 语音信号与加噪声后语音信号对比图五为语音信号与加噪声后语音信号对。

语音信号处理与FIR IIR滤波器

数字信号处理课程设计10电子信息科学与技术赵祎10380051一、实验目的1．学会MATLAB的使用，掌握MATLAB的程序设计方法；2．掌握在Windows环境下语音信号采集的方法；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．学会用MATLAB对信号进行分析和处理。

二、实验原理参考《数字信号处理》教材，MATLAB的signal processing toolbox.三、主要实验仪器及材料微型计算机、Matlab软件。

四、实验内容（一）．语音信号的采集及频谱分析使用windows的录音功能或其他软件录制一段话音，时间控制在5秒左右。

然后在MATLAB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，要求理解采样频率、采样位数等概念。

在录制的语音信号中加入高斯白噪声。

对于无高斯白噪声影响和有高斯白噪声影响的语音信号：画出语音信号的时域波形；然后对语音信号进行频谱分析，在MATLAB中，可以利用函数FFT对信号进行快速傅里叶变换，得到信号的频谱特性。

（二）设计FIR和IIR数字滤波器并滤波基于FIR（滤波器窗函数法，包括Hamming窗、Kaiser窗）和IIR（双线性变换法设计巴特沃兹滤波器、切比雪夫滤波器I型滤波器）的设计方法，分别设计以下三种数字滤波器，根据语音信号的特点给出有关滤波器的性能指标：1）低通滤波器性能指标，fp=1000Hz，fc=1200 Hz，As=100dB，Ap=1dB；2）高通滤波器性能指标，fc=2800 Hz，fp=3000 Hz As=100dB，Ap=1dB；3）带通滤波器性能指标，fp1=1200 Hz，fp2=3000 Hz，fc1=1000 Hz，fc2=3200 Hz，As=100dB，Ap=1dB。

利用MATLAB软件工具，设计上面要求的三种滤波器：第一步、设计出各数字滤波器并画出滤波器的频率特性曲线；第二步、比较FIR和IIR两种滤波器的性能，在FIR滤波器和IIR滤波器中分别选择性能好的一项，然后用各滤波器分别对采集的语音信号进行滤波。

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]

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。

fir 滤波器的原理

fir 滤波器的原理FIR滤波器的原理引言：数字信号处理中，滤波器是一种常用的信号处理技术，用于去除或改变信号中的某些频率成分。

其中，FIR滤波器（Finite Impulse Response Filter）是一种常见的数字滤波器，其原理基于有限脉冲响应的特性。

本文将详细介绍FIR滤波器的原理以及其在信号处理中的应用。

一、FIR滤波器的基本原理FIR滤波器是一种线性时不变系统，其基本原理是通过对输入信号与滤波器的冲激响应进行卷积运算，得到输出信号。

FIR滤波器的冲激响应是一组有限长度的数字序列，因此称之为有限脉冲响应滤波器。

FIR滤波器的冲激响应可以通过设计滤波器的参数来确定，其中最常用的方法是窗函数法和频率采样法。

窗函数法通过选择合适的窗函数以及截断长度来设计滤波器，而频率采样法则通过在频域上选择一组滤波器的频率响应点来设计滤波器。

二、FIR滤波器的特点1. 线性相位特性：FIR滤波器具有线性相位特性，即不同频率成分的相位延迟相同，不会引起信号畸变。

2. 稳定性：FIR滤波器是一种有限脉冲响应滤波器，因此其冲激响应是有限长度的，不会引起反馈问题，从而保证了系统的稳定性。

3. 可调性：FIR滤波器的频率响应可以通过调整滤波器的参数来实现，因此具有较高的灵活性。

4. 精确控制：由于FIR滤波器的冲激响应是有限长度的，因此可以精确控制滤波器的频率响应，满足不同应用的需求。

三、FIR滤波器的应用FIR滤波器在数字信号处理中有广泛的应用，以下列举几个常见的应用领域：1. 语音信号处理：FIR滤波器可以用于语音信号去噪、语音增强等应用，对语音信号的频率成分进行调整，提高语音信号的质量。

2. 图像处理：FIR滤波器可以用于图像去噪、图像锐化等应用，对图像信号的高频成分进行增强或衰减，提高图像的清晰度。

3. 通信系统：FIR滤波器可以用于调制解调、信号匹配等应用，对信号的频率响应进行调整，实现信号的传输和接收。

FIR滤波器对语音信号处理

摘要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为离散的数据文件 , 然后利用其强大的矩阵运算能力处理数据 ,如数字滤波、傅里叶变换、时域和频域分析、声音回放以及各种图的呈现等 , 信号处理是MATLAB 重要应用的领域之一。

本课程设计介绍了基于Matlab的对语音信号采集、处理及FIR滤波器的设计，并使之实现的过程。

理解与掌握课程中的基本概念、基本原理、基本分析方法，用Matlab进行数字语音信号处理，并阐述了课程设计的具体方法、步骤和内容。

综合运用本课程的理论知识进行频谱分析以及滤波器设计，通过理论推导得出相应结论，并利用MATLAB作为工具进行实现，从而复习巩固课堂所学的理论知识，提高对所学知识的综合应用能力，并从实践上初步实现对数字信号的处理。

5关键词： MATLAB 工具信号语音采集 FIR滤波器1 课程设计实现1.1整体设计思路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为离散的数据文件 , 然后利用其强大的矩阵运算能力处理数据 ,如数字滤波、傅里叶变换、时域和频域分析、声音回放以及各种图的呈现等 , 信号处理是 Matlab 重要应用的领域之一。

本文是用 Matlab对含噪的的语音信号同时在时域和频域进行滤波处理和分析。

整个设计思路的设计原理示意图如图 1 所示：1.2 整体实现过程1.2.1 信号的采样采样器的作用是把连续信号变为脉冲或数字序列。

图中示出了一个连续信号f(t)经采样器采样后变为离散信号的过程图2连续信号f(t)经采样器采样后变为离散信号图中f(t)为被采样的连续信号，S（t）为周期性窄脉冲信号，f s(t)为采样后的离散信号，它用下式来表征：f s(t)=f(t)s(t)采样信号的频率特性为：如果｜F*(jω)｜中各个波形不重复搭接，相互间有一定的距离(频率)即若即采样定理可叙述如下：如果采样周期满足下列条件，即：式中ωma x为连续信号f(t)的最高次谐波的角频率。

(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。

FIR数字带通滤波器语音去噪的DSP实现研究

Ｗｌ２ｆｉｆ：２２ｆ２ｆｃ＝＊ｃ／ｔｗｃ＝ｃ／ｔ
Ｂｆｒ（８［Ｃｃ］Ｗ）＝ｉｌ４，Ｗ１ｗ２，ｎＦｅｚｂ１ｒｑ（，）
ＸｆｔｉｔｂＹ＝ｆｆ（，）ｉＸｆｔｙ４９）＝ｆ（，０６Ｓｂｌｔ２２１ｕｐｏ（，，）：
分源程序，具有很强的实用性。关键词：ＦＲＩ数字带通滤波器；语音去噪；ＤＰＡＬＢＳ；ＭＴＡ
中图分类号：Ｔ７文献标识码：Ａ文章编号：１７－７９２１）１２１９１Ｎ６１５７（００００６一Ｏ
０引言
ＹｆｔＹ４９）＝ｆ（，０６；
在频域上则有
仿真输出结果如图１所示。
（）￡（・（）ｅ＝）Ｊｍ
由此可见，窗函数不仅影响原信号在时域内的波形，而且也影响频域
内的波形。 ‘
２用ＭＡＵ进行仿真设计ＴＢ首先在ＭＴＡ软件平台下，利用ｗｖｅｄ数对语音信号进行采样，ＡＬＢａｒａ函记住采样频率和采样点数。［，ｓｎｉｓ－ａｅｅ（ｓｅｃ．ａ’ ；％ｙｆ，ｂｔ］ｖｒｄ ’ｐｅｈｗｖ）￣把语音信号ｓｅｃ．ａ采样值放在向量ｙ，ｆ表示采样频率（ｚ，ｐｅｈｗｖ中ｓｈ）ｎｉｓｂｔ表示采样位数。其次根据语音信号的特点给出数字带通ＦＲ波器的Ｉ滤性能指标：设置通带频率ｆｌ１ＯＨ，ｆ２３Ｏｈ，阻带频率ｆｌｌＯＨ，ｐ＝２Ｏｚｐ＝ＯＯＺｓ＝ＯＯｚＦ２３０Ｈ，阻带最小衰减Ａ＝ＯＢｓ＝２０ｚｓ５ｄ，通带最大衰减Ａ＝ｄ。在Ｍｔａ中，ｐ１Ｂａｌｂ可以利用函数ｆｒ设计ＦＲｉｌＩ滤波器，函数ｆｒ默认的设计滤波器的方法为窗ｉｌ函数法，其中可选的窗函数有Ｒｃａｇｌｒａｌｔ、Ｈｍｉｇａｎｅｔｎｕａ、Ｂｒｒｔａｍｎ、Ｈｎ、Ｂａｋａ窗，其相应的都有实现函数。然后再用自己设计的ＦＲｌｃｍｎＩ数字带通滤波器对加噪的语音信号进行滤波，在Ｍｔａ中，ＦＲ波器是利用函数ａｌｂＩ滤ｆｔｉｔｆｆｉ对信号进行滤波的。［］写ＭＴＡ程序如下，实现上述功能。２编ＡＬＢ

语音信号滤波去噪——使用FLATTOP窗设计的线性相位型FIR滤波器

语音调用及加入噪声干扰代码：
[x,fs,bits]=wavread('E:\gyl.wav'); % 输入参数为文件的全路径和文件名，输出的第一个参数是每个样本的值，fs是生成该波形文件时的采样率， bits是波形文件每样本的编码位数。 sound(x,fs,bits); % 按指定的采样率和每样本编码位数回放 N=length(x); % 计算信号x的长度 fn=2200; % 单频噪声频率，此参数可改 t=0:1/fs:(N-1)/fs; % 计算时间范围，样本数除以采样频率 x=x'; y=x+0.1*sin(fn*2*pi*t); sound(y,fs,bits); % 应该可以明显听出有尖锐的单频啸叫声 X=abs(fft(x)); Y=abs(fft(y)); % 对原始信号和加噪信号进行fft变换,取幅度谱 X=X(1:N/2); Y=Y(1:N/2); % 截取前半部分 deltaf=fs/N; % 计算频谱的谱线间隔 f=0:deltaf:fs/2-deltaf; % 计算频谱频率范围
FIR滤波器图像
带阻滤波器设计指标: fpd=500;fsd=2150;fsu=2250;fpu=3900;Rp=1;As=100;
滤波代码：
y_fil=filter(h_bs,1,y);% 用设计好的滤波器对y 进行滤波 Y_fil=fft(y_fil);Y_fil=Y_fil(1:N/2); % 计算频谱取前一半
干扰前后信号时域图与频谱图的比较
单频噪声频率f=2200HZ
滤波器设计代码：
fpd=500;fsd=2150;fsu=2250;fpu=3900;Rp=1;As=100;% 带阻滤波器设计指标 fcd=(fpd+fsd)/2;fcu=(fpu+fsu)/2;df=min((fsd-fpd),(fpu-fsu));fs=8000; % 计算上下边带中心频率，和频率间隔 wcd=fcd/fs*2*pi;wcu=fcu/fs*2*pi;dw=df/fs*2*pi; % 将Hz为单位的模拟频率换算为rad 为单位的数字频率 wsd=fsd/fs*2*pi;wsu=fsu/fs*2*pi; M=ceil(19.6*pi/dw)+1; % 计算窗设计该滤波器时需要的阶数 n=0:M-1; % 定义时间范围 w_par=(Flattopwin (M)); % 产生M阶的Flattopwin窗 hd_bs=ideal_lp(wcd,M)+ideal_lp(pi,M)-ideal_lp(wcu,M);% 调用自编函数计算理想带阻滤波器的脉冲响应 h_bs=w_par'.*hd_bs; % 用窗口法计算实际滤波器脉冲响应 [db,mag,pha,grd,w]=freqz_m(h_bs,1);% 调用自编函数计算

fir数字滤波器的设计与实现

fir数字滤波器的设计与实现一、引言数字滤波器是数字信号处理中的重要组成部分，它可以用于去除信号中的噪声，平滑信号等。

其中，fir数字滤波器是一种常见的数字滤波器。

本文将介绍fir数字滤波器的设计与实现。

二、fir数字滤波器概述fir数字滤波器是一种线性相位、有限脉冲响应（FIR）的数字滤波器。

它通过一系列加权系数对输入信号进行卷积运算，从而实现对信号的过滤。

fir数字滤波器具有以下特点：1. 稳定性好：由于其有限脉冲响应特性，使得其稳定性优于IIR（无限脉冲响应）数字滤波器。

2. 线性相位：fir数字滤波器在频域上具有线性相位特性，因此可以保持输入信号中各频率分量之间的相对时延不变。

3. 设计灵活：fir数字滤波器可以通过改变加权系数来实现不同的频率响应和截止频率。

三、fir数字滤波器设计步骤1. 确定需求：首先需要确定所需的频率响应和截止频率等参数。

2. 选择窗函数：根据需求选择合适的窗函数，常用的有矩形窗、汉明窗、布莱克曼窗等。

3. 计算滤波器系数：利用所选窗函数计算出fir数字滤波器的加权系数。

常见的计算方法有频率采样法、最小二乘法等。

4. 实现滤波器：将计算得到的加权系数应用于fir数字滤波器中，实现对信号的过滤。

四、fir数字滤波器实现方法1. 直接形式：直接将计算得到的加权系数应用于fir数字滤波器中，实现对信号的过滤。

该方法简单易懂，但是需要大量运算，不适合处理较长的信号序列。

2. 快速卷积形式：利用快速傅里叶变换（FFT）来加速卷积运算。

该方法可以大大减少计算量，适合处理较长的信号序列。

五、fir数字滤波器应用案例1. 语音处理：fir数字滤波器可以用于去除语音信号中的噪声和杂音，提高语音质量。

2. 图像处理：fir数字滤波器可以用于图像去噪和平滑处理，提高图像质量。

3. 生物医学信号处理：fir数字滤波器可以用于生物医学信号的滤波和特征提取，如心电信号、脑电信号等。

六、总结fir数字滤波器是一种常见的数字滤波器，具有稳定性好、线性相位和设计灵活等优点。

fir内循环原理

fir内循环原理FIR内循环原理一、引言FIR（Finite Impulse Response）滤波器是一种常见的数字滤波器，其内循环原理是指信号在滤波器中传播时，以有限的时间响应作用于输入信号，产生有限长度的输出响应。

本文将从FIR滤波器的基本原理、内循环过程和应用等方面进行介绍。

二、FIR滤波器的基本原理FIR滤波器是一种线性时不变系统，它的输出仅取决于当前和过去的输入样本。

FIR滤波器的基本原理是通过将输入信号与滤波器的冲激响应进行卷积运算，得到滤波后的输出信号。

三、FIR滤波器的内循环过程FIR滤波器的内循环过程是指信号在滤波器中的传播过程。

具体地说，输入信号在滤波器中逐个样本地与滤波器的冲激响应进行卷积运算，得到输出信号的每个样本值。

这个过程可以看作是输入信号在滤波器中的“穿梭”，从而实现滤波的效果。

四、FIR滤波器的应用1. 语音信号处理：FIR滤波器可以用于语音信号的降噪、增强和特征提取等方面，提高语音信号的质量和准确性。

2. 图像处理：FIR滤波器可以用于图像的去噪、平滑和边缘提取等方面，改善图像的清晰度和细节。

3. 信号恢复：FIR滤波器可以用于信号的去除干扰、补偿失真和恢复原始信号等方面，提高信号的可靠性和准确性。

4. 通信系统：FIR滤波器可以用于通信系统中的信号调制、解调和信道均衡等方面，提高通信质量和传输速率。

五、FIR滤波器的设计方法FIR滤波器的设计方法主要有窗函数法、最小二乘法和频率采样法等。

其中，窗函数法是一种常用的设计方法，通过选择不同的窗函数可以实现不同的滤波器特性，如低通、高通、带通和带阻等。

六、FIR滤波器的性能评价FIR滤波器的性能评价主要包括幅频响应、相频响应、群延迟和滤波器阶数等指标。

幅频响应描述了滤波器对不同频率信号的增益特性，相频响应描述了滤波器对不同频率信号的相位特性，群延迟描述了滤波器对不同频率信号的延迟特性，滤波器阶数描述了滤波器的复杂程度。

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AD
I 2C
DSP
AIC23
DA
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3
FIR滤波器工作原理及其编程
FIR是有限长脉冲响应 IIR是无限长脉冲响应
FIR优点：稳定、可用硬件实现、具有线性相位，因此得到广泛应用
FIR缺点：设计相同性能指标的数字滤波器，FIR 需要有比IIR高的多的阶数
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4
FIR滤波器的传输函数H（z）：
M1
H(z) h(k)zk k0
FIR滤波器的输入输出关系为：
M1
y(n)h(k)x(nk) k0
y（n）和x（n）分别是输出和输入序列
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5
matlab计算符合设计要求的 h ( k )
设计要求：阶数64、低通滤波、汉明窗、截止频率2400Hz、采样频率为48000 Hz、增益40dB
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验效果
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10
语音信号的FIR滤波
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1
内容
一、TLV320AIC23的控制原理二、FIR滤波器工作原理及其编程三、TI算法库dsplib 中的函数fir2 四、CCS图形观察和分析语音波形及其频谱
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2
TLV320AIC23的控制原理
1、初始化配置 2、语音信号的输入：AD转换采集输入的语音信号，将数据发送到DSP 的McBSP接口上，DSP 读取语音数据 3、语音信号的输出：DSP 将语音数据通过McBSP接口发送给AIC23，再通过DA器件输出模拟信号。
Mtlab命令编辑窗口输入 Fdatool 指令
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6
File下拉菜单中的Export命令
matlab主窗口，在命令编辑区输入Num
h(k)
对数据整数化操作
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7
• DATA h[NH]= •{
audio.h头文件里面
• -42,
• -131,
• -238,
• .……
• 32200,
• 32767,
• 32767,
• 32200,
• ……
• -238,
• -131,
• -42
• };
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8
Fir2（）
• fir2(x, h, r, db, NX, NH); • X：输入序列 • H：滤波器参数 • R：输出序列 • Db：输出序列缓冲器 • NX:输入序列个数 • NH:滤波器参数数值