2020年数字信号处理的课程设计范文数字信号处理的课程设计做

数字信号处理的课程设计范文数字信号处理的课程设计做数字信号处理综合设计一、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。

三、主要实验仪器及材料微型计算机、Matlab6.5教学版、TC编程环境。

四、实验内容1．语音信号的采集要求利用windows下的录音机（开始—程序—附件—娱乐—录音机，文件—属性—立即转换—8000KHz，8位，单声道）或其他软件，录制一段自己的话音，时间控制在1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。

wavread函数调用格式：y=wavread(file)，读取file所规定的wav文件，返回采样值放在向量y中。

[y,fs,nbits]=wavread(file)，采样值放在向量y中，fs表示采样频率（Hz），nbits表示采样位数。

y=wavread(file,N)，读取前N点的采样值放在向量y中。

y=wavread(file,[N1,N2])，读取从N1点到N2点的采样值放在向量y中。

2．语音信号的频谱分析要求首先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对信号进行快速付立叶变换，得到信号的频谱特性；从而加深对频谱特性的理解。

3．设计数字滤波器和画出频率响应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。

要求学生首先用窗函数法设计上面要求的三种滤波器，在MATLAB中，可以利用函数fir1设计FIR滤波器，然后在用双线性变换法设计上面要求的三种滤波器；之后再利用函数butter和cheby1设计上面要求的三种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。

4．用滤波器对信号进行滤波比较FIR和IIR两种滤波器的性能，然后用性能好的各滤波器分别对采集的信号进行滤波，在MATLAB中，FIR滤波器利用函数fftfilt对信号进行滤波，IIR滤波器利用函数filter对信号进行滤波。

5．比较滤波前后语音信号的波形及频谱要求在一个窗口同时画出滤波前后的波形及频谱。

6．回放语音信号在MATLAB中，函数sound可以对声音进行回放。

其调用格式：sound(x,fs,bits)；可以感觉滤波前后的声音有变化。

五、实验思考1．双线性变换法中Ω和ω之间的关系是非线性的，在实验中你注意到这种非线性关系了吗？从哪几种数字滤波器的幅频特性曲线中可以观察到这种非线性关系？2．能否利用公式完成脉冲响应不变法的数字滤波器设计？为什么？六、实验报告要求1.简述实验原理及目的。

2.按照实验步骤及要求，比较各种情况下的滤波性能。

3.总结实验所得主要结论。

4.简要回答思考题。

读取语音信号（采样频率8000赫兹，8位编码，wavread），并将语音信号分为帧长为160的若干帧；Matlab在数字信号处理课程设计中的应用作者:李永全 :现代电子技术摘要：分析了数字信号处理课程的重要性及特点，为了帮助学生理解与掌握课程中的基本概念、基本原理、基本分析方法，提出了用Matlab进行数字信号处理课程设计的思路，并阐述了课程设计的具体方法、步骤和内容。

关键词：数字信号处理；课程设计；Matlab；频谱分析1 《数字信号处理》课程的特点《数字信号处理》课程是一门理论和技术发展十分迅速、应用非常广泛的前沿性学科，他的理论性和实践性都很强，他的特点是：(1)要求的数学知识多，包括高等代数、数值分析、概率统计、随机过程等。

(2)要求掌握的基础知识强，网络理论、信号与系统是本课程的理论基础。

(3)与其他学科密切相关，即与通信理论、计算机、微电子技术不可分，又是人工智能、模式识别、神经网络等新兴学科的理论基础之一。

学生在学习这门课程时，普遍感到数字信号处理的概念抽象，对其中的分析方法与基本理论不能很好地理解与掌握。

因此，如何帮助学生理解与掌握课程中的基本概念、基本原理、基本分析方法以及综合应用所学知识解决实际问题的能力，是本课程教学中所要解决的关键问题。

为了配合《数字信号处理》专业基础课的理论教学，我们在电子信息工程专业教学计划中安排了二周的《数字信号处理》课程设计，他是针对《数字信号处理》的基础理论和算法进行实践环节的一个综合训练，以便学习巩固所学的知识，加强理论和实际结合的能力，培养学生的综合设计能力与实际工作能力。

Matlab语言是一种广泛应用于工程计算及数值分析领域的新型高级语言，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。

因此，选择用Matlab进行课程设计。

2 基于Matlab的课程设计为了巩固所学的数字信号处理理论知识，使学生对信号的采集、处理、传输、显示和存储等有一个系统的掌握和理解，精心地安排了课程设计的内容：录制一段个人自己的语音信号，并对录制的信号进行采样；画出采样后语音信号的时域波形和频谱图；给定滤波器的性能指标，采用窗函数法和双线性变换设计滤波器，并画出滤波器的频率响应；然后用自己设计的滤波器对采集的信号进行滤波，画出滤波后信号的时域波形和频谱，并对滤波前后的信号进行对比，分析信号的变化；回放语音信号；最后，设计一个信号处理系统界面。

下面对各步骤加以具体说明。

2．1 语音信号的采集要求学生利用Windows下的录音机，录制一段自己的话音，时间在1 s内。

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，学生很快理解了采样频率、采样位数等概念。

2．2 语音信号的频谱分析要求学生首先画出语音信号的时域波形；然后对语音号进行快速傅里叶变换，得到信号的频谱特性，从而加深学生对频谱特性的理解。

其程序如下：2．3 设计数字滤波器和画出其频率响应给出各滤波器的性能指标：(1)低通滤波器性能指标 fb＝1 000 Hz，fc＝1 200 Hz，As＝100 dB，Ap＝1 dB。

(2)高通滤波器性能指标 fc＝4 800 Hz，fb＝5 000 Hz As＝100 dB，Ap＝1 dB。

(3)带通滤波器性能指标 fb1＝1 200 Hz，fb2＝3 000 Hz，fc1＝1 000 Hz，fc2＝3 200 Hz，As＝100 dB，Ap＝1 dB。

要求学生用窗函数法和双线性变换法设计上面要求的3种滤波器。

在Matlab中，可以利用函数fir1设计FIR滤波器，可以利用函数butte， cheby1和ellip设计IIR滤波器；利用Matlab中的函数freqz画出各滤波器的频率响应。

程序如下：2．4 用滤波器对信号进行滤波要求学生用自己设计的各滤波器分别对采集的信号进行滤波，在Matlab中，FIR滤波器利用函数fftfilt对信号进行滤波，IIR 滤波器利用函数filter对信号进行滤波。

2．5 比较滤波前后语音信号的波形及频谱要求学生在一个窗口同时画出滤波前后的波形及频谱。

其程序如下：2．6 回放语音信号在Matlab中，函数sound可以对声音进行回放。

其调用格式：sound(x，fs，bits)；可以感觉滤波前后的声音有变化。

2．7 设计系统界面为了使编制的程序操作方便，要求有能力的学生，设计处理系统的用户界面。

在所设计的系统界面上可以选择滤波器的类型，输入滤波器的参数，显示滤波器的频率响应，选择信号等。

3 结语笔者在电信97，98，99，00四届学生中，采用Matlab进行数字信号处理课程设计，实践证明，使学生加深了对课堂抽象概念的理解，巩固了课堂上所学的理论知识，并能很好地理解与掌握数字信号处理中的基本概念、基本原理、基本分析方法。

在课程设计中，让学生录制自己的声音，设计滤波器对声音进行处理，大大激发了同学们的学习兴趣，使学生很快地掌握编程方法和解决实际问题的技巧，取得了良好的教学效果。

___〔1〕程佩青．数字信号处理教程〔M〕．北京：清华大学出版社，xx．〔2〕刘敏，魏玲．Matlab通信仿真与应用〔M〕．北京：国防工业出版社，xx．语音信号处理这个范围是不是太大了？语音里面有很多处理的：例如语音增强，语音识别，语音编码等等技术呢每一块都是一个非常大的范围，你说怎么设计啊？太大的范围了数字信号处理就是用数值计算的方式对信号进行加工的理论和技术，它的英文原名叫digital signal processing，简称DSP。

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。

数字信号处理课程主要研究用数字序列或符号序列表示信号，并用数字计算方法对这些序列进行处理，以便把这些信号变成符合某种需要的形式，例如对信号进行滤波处理、频谱分析、功率谱估计等。

本课程重点讨论确定性数字信号的处理，在此基础上，对随机信号处理进行研究。

其主要内容有：（1）离散傅里叶变换（DFT）：DFT基本理论、基本方法、基本性质，利用循环卷积计算线性卷积方法。

快速傅里叶变换（FFT）方法。

运用FFT对信号进行谱分析，运用FFT计算线性卷积；（2）数字滤波器原理和设计方法：数字滤波器IIR和FIR类型滤波器基本网络结构，冲激不变法、双线性变换法数字滤波器设计方法，数字巴特沃斯（Butterworth）、切比雪夫（Chebyshev）及椭圆数字滤波器设计方法、步骤及特性。

IIR数字滤波器频率变换方法技术，FIR窗函数方法设计滤波器，频率取样方法设计FIR类数字滤波器方法及其特性；（3）离散随机过程：离散随机过程的几个基本特性，功率谱基本性质和计算方法，随机信号通过线性系统；（4）有限长效应：有限长效应引起的误差的分类，不同方法表示负数时量化效应的不同影响。