数字信号处理matlab课程设计

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Matlab设计报告-数字信号处理

Matlab设计报告-数字信号处理

信息处理方向课程设计报告一、课程设计目的及要求数字信号处理是一门理论性和实践性都很强的学科,通过课程设计可以加深理解掌握基本理论,培养学生分析问题和解决问题的综合能力,为将来走向工作岗位奠定坚实的基础,因此做好课程设计是学好本课程的重要教学辅助环节。

本指导书结合教材《数字信号处理教程》的内容,基于MATLAB 程序语言提出课程设计的题目及要求,在做课程设计之前要求学生要尽快熟悉MATLAB 语言,充分预习相关理论知识,独立编写程序,以便顺利完成课程设计。

二、课程设计任务课程设计的过程是综合运用所学知识的过程。

课程设计主要任务是围绕数字信号的频谱分析、特征提取和数字滤波器的设计来安排的。

根据设计题目的具体要求,运用MATLAB 语言完成题目所规定的任务及功能。

设计任务包括:查阅专业资料、工具书或参考文献,了解设计课题的原理及算法、编写程序并在计算机上调试,最后写出完整、规范的课程设计报告书。

课程设计地点在信息学院机房,一人一机,在教师统一安排下独立完成规定的设计任务。

设计一 DFT 在信号频谱分析中的应用一、设计内容1. 用MATLAB 语言编写计算序列x(n)的N 点DFT 的m 函数文件dft.m 。

并与MA TLAB 中的内部函数文件fft.m 作比较。

源程序:function Xk=dft(xn,N)if length(xn)<Nxn=[xn,zeros(1,N-length(xn))];end n=0:N-1; for k=0:N-1Xk(1,k+1)=sum(xn.*exp((-1)*j*n*k*(2*pi/N)));end2. 对离散确定信号()cos(0.48)cos(0.52)x n n n ππ=+作如下谱分析:(1)截取()x n 使()x n 成为有限长序列N(0≤≤n N -1),(长度N 自己选)写程序计算出()x n 的N 点DFT ()X k ,并画出相应的幅频图()~X k k 。

基于MATLAB的数字信号处理课程设计

基于MATLAB的数字信号处理课程设计

一、IIR模拟低通滤波器设计(1)原理:切比雪夫模拟低通滤波器特点,误差值在规定地频段上等波纹变化.巴特沃兹滤波器在通带内幅度特性是单调下降地,如果阶次一定,则在靠近截止Ωc处,幅度下降很多.或者说,为了使通带内地衰减足够小,需要地阶次N很高.为了克服这一缺点,采用切比雪夫多项式来逼近所希望地|H (jΩ)|2.切比雪夫滤波器地|H(jΩ)|2在通带范围内是等幅起伏地,所以在同样地通常内衰减要求下,其阶数较巴特沃兹滤波器要小.切比雪夫滤波器地振幅平方函数:(2)源代码:clc。

clear allRp=1。

As=25。

fp=1000。

fs=1500。

wp=0.2。

ws=0.5。

[N,Wn]=cheb1ord(wp,ws,Rp,As)。

[num,den]=cheby1(N,Rp,Wn,'s')。

[h,w]=freqs(num,den)。

g=20*log10(abs(h))。

g1=angle(h)。

plot(w,g)。

grid on。

xlabel('\omega/\pi')。

ylabel('Gain in dB')。

title('Gain Chebyl Anology Lowpass Filter')。

figure。

plot(w,g1)。

grid on。

xlabel('\omega')。

ylabel('phase')。

title('The Phase Respone of Cheby1 Anology Lowpass Filter')。

figure。

zplane(num,den)。

grid on。

(3)波形图:-1-0.8-0.6-0.4-0.200.20.40.60.81Real PartI m a g i n a r y P a r t-4-3-2-101234ωp h a s eThe Phase Respone of Cheby1 Anology Lowpass Filter0.10.20.30.40.50.60.70.80.91-50-45-40-35-30-25-20-15-10-50ω/πG a i n i n d BGain Chebyl Anology Lowpass Filter二、IIR 数字低通滤波器设计(1)原理:数字滤波器是数字信号处理地重要基础,在对信号地过滤、监测与参数估计等处理过程中,它是使用最为广泛地一种新型系统.数字滤波器是指完成信号滤波处理功能地、用有限精度算法实现地离散时间线性时不变系统.其输入是一组由模拟信号取样和量化编码地数字量,其输出则是经过数字变换地另一组数字量.数字滤波器具有稳定性高、精度高、灵活性大等突出优点. IIR 滤波器是一种类型地LTI 系统,这类系统有无线持续时间地冲击响应,因此,这类系统通常叫做无限冲击响应(IIR )系统或者IIR 滤波器.在计算当前地输出值时,不但需要输入信号地值还需要之前所计算地输出信号地值.由于输出要被“反馈”回到输入信号进行重新组合,所以这类系统属于反馈系统.同时这类滤波器这叫做递归滤波器.一个N 阶IIR 滤波器地系统函数可以表示为:()∑∑==+=Nkkk Mkkk z a z b z H 1-0-1 (1)()()()∑∑===NkM k k k n y k n x b n y 1--- (2) (2)巴特沃斯数字低通滤波器地M 程序如下: fp=2100。

数字信号处理课程设计(1)MATLAB实现

数字信号处理课程设计(1)MATLAB实现

数字信号处理课程设计(1)MATLAB实现数字信号处理课程设计报告选题名称: IIR滤波器分析与设计系(院): 计算机工程学院专业: 通信工程班级: 姓名:学号: 指导教师:学年学期: 2010 ~ 2011 学年第 1 学期2011 年 01 月 08 日摘要:随着社会的进步,数字信号处理技术也在飞跃的发展,作为通信工程的学生要对数字信号有更深一层的理解,本次要做的课程设计就是用MATLAB做滤波器的设计,这次课程设计是检验本学期学习的数字信号处理这门课,加深了对滤波器设计原理以及实现方法的理解。

常用的设计低通滤波器的方法有脉冲响应不变法以及双线性法,这两种方法都有各自的优缺点,可以通过编写MATLAB程序观察他们的幅度特性,相位特性,以及更高一层次的就是用自己设计的滤波器来实现数字滤波。

现在也有相当成熟的滤波器设计模型,如巴特沃斯,以及切比雪夫滤波器。

通过设计界面,编写函数,最终还可以达到可以将自己录制的声音加载到设计的滤波器中,听滤波前后的声音的变化,这种更加直观的感受滤波器的效果的方法,而此次设计的滤波器在现实当中以用也是相当广范的,这也是学习数字信号处理这门课程,以及掌握滤波器设计方法的现实所在。

关键词:数字信号;脉冲响应不变法;双线性法;数字滤波目录1 课题综述.........................................................11.1 课程设计的意义 ........................................................ 1 1.2 课程设计的目的 .. (1)1.3 课程设计面对的问题以及关键技术 (1)2 系统分析.........................................................22.1 整体分析 (2)2.2脉冲响应不变法 ......................................................... 2 2.3双线性变换法的基本原理 .................................................3 2.4 巴特沃斯滤波器 ......................................................... 5 2.5 切比雪夫滤波器 .........................................................5 2.6 总体设计图 (5)3 代码编写..........................................................63.1 显示幅度谱函数IIR_DISPMAG() ........................................... 7 3.2 创建滤波器IIR_CREATEFILTER() (7)3.3 显示相位谱函数IIR_DISPANGLE() ......................................... 8 3.4 显示零极点图函数IIR_DISPZPLANE() .. (8)3.5 选择波形文件IIR_GETWAVFILE() .......................................... 8 3.6 播放原始文件IIR_PLAYORG .. (9)3.7 播放时滤波后文件IIR_PLAYMOD (9)4 代码的运行与调试..................................................9 5 软件运行与测试....................................................9 总结...............................................................12 致谢...............................................................13 参考文献...........................................................14设计任务书课题名称 IIR滤波器分析与设计 1. 理解并掌握无限脉冲响应数字滤波器(IIR)的机理,分析IIR滤波器的结构特性,观察IIR滤波器的频域特性;设计 2. 学习IIR数字滤波器的三种典型的设计方法,并观察、比较设计结果;目的 3. 熟悉IIR数字滤波器的计算机编程; 4. 加深对课堂知识的理解与灵活应用,学习开发资料的收集与整理,学会撰写课程设计报告。

MATLAB在数字信号处理中的应用第二版课程设计 (2)

MATLAB在数字信号处理中的应用第二版课程设计 (2)

MATLAB在数字信号处理中的应用第二版课程设计课程介绍本课程旨在帮助学生了解MATLAB在数字信号处理中的应用。

本课程教授MATLAB编程技术和DSP(数字信号处理)的基础知识。

学生将完成一系列的实验和项目,应用已学的MATLAB技术解决数字信号处理问题。

课程大纲第一章:MATLAB语言基础本章介绍MATLAB语言的基本概念,包括变量类型、数组处理和控制结构。

学生将学习如何使用MATLAB 语言来编写和运行程序。

实验1.1:数组处理本实验将介绍MATLAB数组操作的基本知识。

学生将学习如何创建和使用一维数组,并使用数组进行简单的计算操作。

实验1.2:流程控制本实验将介绍控制结构,包括if语句和for循环。

学生将了解如何使用这些结构来实现条件分支和循环。

第二章:数字信号处理基础本章介绍数字信号处理基础知识。

学生将学习信号采样、量化和数字滤波等基本原理。

实验2.1:信号采样和量化本实验将介绍信号采样和量化的概念,学生将学习如何使用MATLAB 对一个信号进行采样和量化。

本实验将介绍数字滤波的基本原理,学生将学习如何使用MATLAB对数字信号进行滤波处理。

第三章:数字信号处理高级技术本章介绍数字信号处理高级技术。

学生将学习数字信号处理的高级技术,包括小波变换和频域分析。

实验3.1:小波变换本实验将介绍小波变换的概念和原理,学生将学习如何使用MATLAB对一个信号进行小波变换。

实验3.2:频域分析本实验将介绍频域分析的概念和原理,学生将学习如何使用MATLAB对信号进行频率分析。

课程设计本课程设计旨在帮助学生应用MATLAB技术解决数字信号处理问题。

实验1:语言基础综合应用本实验要求学生综合应用实验1.1和实验1.2,编写一个MATLAB程序,输入一个长度为n的一维数组,求解其中的最大值、最小值、平均值和标准差。

实验2:信号采样和量化本实验要求学生使用MATLAB对一个模拟信号进行采样和量化。

学生应该能够理解采样率和量化误差的影响。

数字信号处理MATLAB版第二版教学设计

数字信号处理MATLAB版第二版教学设计

数字信号处理MATLAB版第二版教学设计一、背景介绍数字信号处理是现代信号处理领域的重要理论和方法,在实际应用中广泛应用于图像处理、通信、音频处理等领域。

MATLAB作为一款强大的科学计算软件,被广泛使用于数字信号处理领域中。

为了更好地将数字信号处理理论和MATLAB应用相结合,本教学设计将重点针对数字信号处理MATLAB版第二版进行教学。

二、教学目标本教学设计的主要目标是帮助学生完全掌握数字信号处理的基本概念和理论,熟练使用MATLAB进行数字信号处理,掌握数字信号处理在数据分析、通信、图像处理等领域中的应用。

三、教学内容1. 数字信号的基本概念和理论•数字信号的概念和特点•数字信号的采样和量化•数字信号的时域和频域分析方法•数字信号的系统和滤波器设计2. MATLAB中数字信号处理的基本操作和函数•信号的生成与展示函数•信号的重构和格式转换函数•时域和频域分析函数•系统和滤波器设计函数3. 数字信号处理在实际应用中的应用案例和实验•音频信号的处理与分析•图像处理中的数字信号处理方法•数字信号处理在数据分析和通信中的应用四、教学方法本教学设计采用以学生为中心、以问题为导向、以探究为主、以实践为重点的教学方法。

同时,为了达到良好的教学效果,本教学设计还将采用多种教学手段,如讲解、互动讨论、探究实验、作业和考试等。

五、教学评价评价是教学的重要组成部分,在本教学设计中,将采用以下方法对学生的学习进行评价:•课堂表现评价:通过课堂参与度、提问和回答问题的质量来评价学生的课堂表现。

•作业评价:通过学生完成的作业质量评价学生学习的效果和理解程度。

•实验报告评价:通过学生完成的实验报告来评价学生的综合能力和分析能力。

•考试评价:通过学生参加的考试评价学生的知识理解和应用能力。

六、教学资源为了保证教学的顺利进行,本教学设计将会提供以下资源:•数字信号处理MATLAB版第二版教材及教学PPT•MATLAB软件及实践数据集•实验设备及器材七、总结本教学设计旨在将数字信号处理理论和MATLAB应用相结合,帮助学生全面掌握数字信号处理的基本概念和理论,熟练掌握MATLAB进行数字信号处理的方法,掌握数字信号处理在实际应用中的应用。

matlab信号处理课程设计

matlab信号处理课程设计

matlab信号处理课程设计一、课程目标知识目标:1. 学生能理解并掌握MATLAB软件在信号处理领域的基本应用;2. 学生能运用MATLAB进行常见信号的时域和频域分析;3. 学生掌握信号处理中滤波器的设计原理,并利用MATLAB实现滤波器的搭建与仿真。

技能目标:1. 学生能熟练运用MATLAB软件进行信号的读取、显示和存储;2. 学生能运用MATLAB函数对信号进行处理,如傅里叶变换、滤波等;3. 学生具备利用MATLAB解决实际信号处理问题的能力。

情感态度价值观目标:1. 学生通过课程学习,培养对信号处理技术的兴趣,激发学习热情;2. 学生在团队协作中,学会沟通、分享与互助,培养良好的团队精神;3. 学生认识到信号处理技术在工程领域的广泛应用,增强对科技创新的认识。

本课程针对高年级本科生,结合学科特点,注重理论与实践相结合。

课程性质为专业选修课,旨在帮助学生掌握MATLAB在信号处理领域的应用,提高解决实际问题的能力。

根据学生特点和教学要求,课程目标分解为具体的学习成果,以便后续教学设计和评估。

通过本课程的学习,学生将能够独立完成信号处理相关任务,并为后续研究和工作打下坚实基础。

二、教学内容1. MATLAB基础操作:介绍MATLAB软件的界面与基本操作,包括数据类型、矩阵运算、脚本编写等(对应教材第一章)。

2. 信号的表示与处理:学习信号的分类、表示方法,以及MATLAB中信号处理相关函数的使用(对应教材第二章)。

- 时域分析:信号的时域特征,如均值、方差、相关函数等。

- 频域分析:傅里叶变换及其应用,频率域滤波器设计原理。

3. 滤波器设计与实现:介绍数字滤波器的设计方法,包括IIR和FIR滤波器,利用MATLAB函数实现滤波器的设计与性能分析(对应教材第三章)。

4. 信号处理应用案例:分析实际信号处理问题,如语音信号处理、图像处理等,运用MATLAB解决相关问题(对应教材第四章)。

5. 课程项目:分组进行课程项目设计,要求学生结合所学内容,自主选题,完成信号处理相关任务。

数字信号处理及MATLAB实现课程设计 (2)

数字信号处理及MATLAB实现课程设计 (2)

数字信号处理及MATLAB实现课程设计一、课程设计概述数字信号处理(Digital Signal Processing,简称DSP)是一种处理数字信号的技术,其基础是以数字数值为基础表示连续时间内的有限信号。

而MATLAB则是一种被广泛应用于科学计算、数据分析和可视化等领域的计算机软件,具有丰富的信号处理工具箱,是数字信号处理领域常用的工具。

本课程设计旨在通过MATLAB来实现数字信号处理的基本算法,使学生对数字信号处理的基础理论与实际应用有更深入的了解。

二、课程设计内容1. 离散信号的基本处理离散信号由一系列离散的数值组成,这些数值代表了一个序列。

本课程设计将介绍一些常用的离散信号的基本处理方法,包括: - 离散时间信号的表示方法 - 离散信号的采样定理 - 离散傅里叶变换(DFT)和离散傅里叶逆变换(IDFT) - 定义序列的自相关函数和互相关函数2. 信号的数字滤波数字滤波是数字信号处理中非常常用的一种操作,其目的是在保持信号原有信息的前提下,消除杂波、提高信噪比和改变信号频率特性。

本课程设计将深入探讨数字滤波的基础知识,包括: - 时域滤波和频域滤波的基本原理 - FIR滤波器和IIR滤波器的结构与设计方法 - 滤波器的性能分析方法3. 数字信号的压缩和编码数字信号的高保真和高保密性通常需要更大量的通信带宽和存储空间,而压缩和编码可以有效降低数字信号所需的储存和传输带宽,同时保持信号的质量。

本课程设计将针对数字信号的压缩和编码进行深入的研究,包括: - 数字信号的编码方式 - 数字信号的压缩算法 -可逆压缩和无损压缩的比较三、课程设计要求1.要求学生能够熟练掌握MATLAB的基本操作,并能够在该软件中编写数字信号处理的代码;2.要求学生能够理解数字信号处理的基础理论,能够应用所学知识设计数字信号处理算法;3.要求学生完成本课程设计的任务,并提交设计报告与代码,包括详细的设计思路、设计方案以及代码实现;4.要求学生在提交的设计报告中能够详细描述设计过程,对算法的原理和性能进行充分的分析和解释;5.要求学生在提交的代码中能够完整且准确地实现所设计的数字信号处理算法,并附带详细的注释以易于他人阅读和理解。

贵州大学-MATLAB数字信号处理课程设计

贵州大学-MATLAB数字信号处理课程设计

MATLAB数字信号处理班级:学号:姓名:指导教师:2014年12月25日目录目录 (2)摘要 (3)一.设计目的和要求 (4)二.设计原理及方法 (4)2.1设计原理 (4)2.2设计方法 (7)三.实验内容 (7)3.1信号的产生 (7)3.2滤波器的设计 (9)3.3信号滤波分析 (12)参考文献 (19)学习心得 (20)摘要几乎所有的工程技术领域都要涉及到信号处理问题,信号处理一般是包括数据采集以及对信号进行分析、变换、综合、估计与识别。

对于数字信号来说,数字信号的幅度和时间都是离散值,数字信号处理是采用数值计算的方法完成对信号的处理。

而待处理的的信号往往夹带着噪声。

这就需要数字滤波器对信号进行滤波处理,滤除其中的噪声,得到想要的信号。

所谓数字滤波器,就是输入、输出都是数字信号的,通过数值计算处理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数字器件或程序。

常用的经典滤波器有低通、高通、带通、带阻。

关键字:信号产生数字滤波器噪声频谱分析一.设计目的和要求1、产生一个连续信号,包含低频,中频,高频分量。

2、对产生的信号进行采样,进行频谱分析。

3、分别设计高通、低通、带通滤波器对信号进行滤波处理,观察滤波后信号的频谱。

二.设计原理及方法2.1设计原理理论上信号的采样要符合奈奎斯特采样定律,就是采样频率要高一点,一般为被采信号最高频率的2倍,只有这样,才能保证频域不混叠,也就是采样出来数字信号中包含了被采信号的所有信息,而且没有引入干扰。

这就是信号的时域采样。

频谱分析是指对信号进行频域谱的分析,观察其频域的各个分量的功率大小,其理论基础是傅立叶变换,现在一般采用数字的方法,也就是将时域信号数字化后做FFT,可以得到频域的波形。

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。

可以设计系统的频率响应,让它满足一定的要求,从而对通过该系统的信号的某些特定的频率成分进行过滤,这就是滤波器的基本原理。

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。

matlab与数字信号处理课程设计报告

matlab与数字信号处理课程设计报告

数字信号处理专业课程设计报告书实验报告题目四 :Using the bilinear transformation and a lowpass analog Butterworth prototype, design a highpass digital filter operating at a rate of 20kHz and having passband extending to 5kHz with maximum passband attenuation of 0.5dB,and stopband ending at 4kHz with a minimum stopband attenuation of 10dB.备注:题目3,4要求:实验报告中要求写出对应的滤波器H(z),并在H(z)表达式中将共轭极点对组成二阶基本节,以极点在Z平面上分布顺序写出H(z)形式并将各二阶基本节系数以顺序列表。

画出幅度频谱图的|H(ω)|及其以(dB)为单位的幅度谱图。

二:实验目的1)熟练掌握低通滤波器的设计方法。

2)学会利用低通滤波器设计高通滤波器。

3)掌握用双线形变换法设计数字高通滤波器的方法。

4)熟悉MATLAB提供的各种滤波器设计函数。

5)掌握各种关于滤波器的幅度频谱设计函数。

三:实验原理本题利用双线性变换法和巴特沃斯低通滤波器来设计数字高通滤波器:双线形变换法是利用s=2*(1-z-1)/T*(1+z-1)将s域转换到z域,从而得到系统函数H(Z)。

根据所要设计要求将高通数字滤波器指标转化为低通模拟滤波器技术指标,主要利用双线性变换式Ω=2/ Ttan(W/2)。

滤波器设计中主要用到的函数:Buttord函数用来选择巴特沃斯滤波器最小阶数,调用方式如下:[n,wn]=buttord(Wp,Ws,rp,rs,'s') :返回符合要求性能指标的数字滤波器最小阶数n和巴特沃斯滤波器截止频率wn;[n,wn]=buttord(Wp,Ws,rp,rs):(同上)此处Wp,Ws都是归一化频率。

matlab与信号处理课程设计

matlab与信号处理课程设计

matlab与信号处理 课程设计一、课程目标知识目标:1. 理解信号处理的基本概念、原理及方法;2. 掌握运用MATLAB进行信号处理的基本操作和函数;3. 学会分析信号处理技术在实际问题中的应用。

技能目标:1. 能够运用MATLAB软件进行信号的采集、处理和分析;2. 能够利用MATLAB实现信号的时域、频域分析,并掌握相关算法;3. 能够针对实际问题,设计简单的信号处理方案并加以实现。

情感态度价值观目标:1. 培养学生对信号处理技术的兴趣,激发学习热情;2. 培养学生严谨的科学态度,注重实际应用;3. 增强学生的团队协作意识,提高沟通与表达能力。

课程性质:本课程为选修课,旨在帮助学生掌握信号处理的基本理论和方法,运用MATLAB软件进行实际操作,提高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,对信号处理有一定了解,但实际操作和应用能力有待提高。

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,强调实际操作,提高学生的动手能力和创新能力。

通过本课程的学习,使学生能够独立完成信号处理相关任务,为后续学习和工作打下坚实基础。

教学过程中,将目标分解为具体的学习成果,便于教学设计和评估。

二、教学内容1. 信号处理基本概念:信号的定义、分类及特性;信号的采样与恢复;信号的时域与频域分析。

相关教材章节:第一章 信号与系统概述2. MATLAB基础:MATLAB环境配置;数据类型及运算;编程基础;图形绘制。

相关教材章节:第二章 MATLAB基础3. 信号处理函数与工具箱:介绍MATLAB信号处理相关函数和工具箱,如信号生成、滤波器设计、频谱分析等。

相关教材章节:第三章 信号处理工具箱4. 时域分析:信号的时域表示;信号的时域运算;相关函数的应用。

相关教材章节:第四章 时域分析5. 频域分析:傅里叶变换及其性质;信号的频谱分析;滤波器设计及应用。

相关教材章节:第五章 频域分析6. 信号处理应用案例:实际信号处理问题的MATLAB实现,如语音信号处理、图像信号处理等。

数字信号处理matlab课程设计

数字信号处理matlab课程设计

课题一数字信号处理系统设计一、项目要求用本课程所学的数字信号处理理论知识,设计一个具有信号的采集、处理、传输、显示和存储等功能的系统,内容如下:1、录制一段语音信号,并对录制的语音信号进行采样(采样频率可取fs=22050Hz);2、画出采样后的语音信号的时域波形和频谱图;3、滤波器的性能指标:低通滤波器:通带边界频率fp=1kHz,通带最大衰减Ap=1dB;阻带边界频率fp=1.2kHz,阻带最小衰减Ap=100dB;高通滤波器:通带边界频率fp=5kHz,通带最大衰减Ap=1dB;阻带边界频率fp=4.8kHz,阻带最小衰减Ap=100dB;带通滤波器:通带上限截止频率fp2=3kHz, 通带下限截止频率fp1=1.2kHz;阻带上限截止频率fs2=3.2kHz, 通带下限截止频率fp1=1kHz;通带最大衰减Ap=1dB, 阻带最小衰减As=100dB;采用双线性变换法设计滤波器,并画出滤波器的频率响应;4、用自己设计的滤波器对采样的信号进行滤波,画出滤波后信号的时域波形和频谱图,并对滤波前后的信号进行对比,分析信号的变化;5、回放语音6、用GUI设计一个信号系统的用户界面。

二、实验所要用到的MATLAB函数1、语音信号的采样与播放wavread();[y,fs,bite]=wavread();%语音信号的采样sound(y,fs,bite);%播放语音2.滤波器:IIR:butte();%巴特沃思滤波器cheby1(); %切比雪夫I滤波器elliptical();%椭圆滤波器3.频率响应:[h,f]=freqz(b,a,n,fs)freqz(b,a,n,fs)5.快速傅里叶变换fft (x, n)6.画曲线plot(x, y)stem(x, y)7.在MATLAB中,设计辅助低通原型巴特沃思和切比雪夫滤波器的阶数和截止频率;1)利用buttord和cheblord确定阶数;2)[num,den]=butter(N,Wn),[num,den]=cheby1(N,Wn)3)lp2hp,lp2bp,lp2bs可以完成低通滤波器到高通,带通,带阻的转换4)使用biliner对模拟滤波器进行双线性变换,求得数字滤波器的传输函数系数三、数字滤波器(代码)1.IIR低通滤波器fp=1000;ft=5500;fs=1200;wp=2*pi*fp/ft;ws=2*pi*fs/ft;Fp=2*ft*tan(wp/2);Fs=2*ft*tan(ws/2);[n,Omgc]=buttord(Fp,Fs,1,100,'s');[z,p,k]=buttap(n);B=k*real(poly(z));A=real(poly(p));[b1,a1]=lp2lp(B,A,Omgc);[ba1,aa1]=bilinear(b1,a1,ft); %模拟转数字[Ha,w]=freqz(ba1,aa1); %求频率相应plot(w*ft/(2*pi),20*log10(abs(Ha)));title('IIR 低通滤波器');xlabel('频率/HZ');ylabel('幅值');2.IIR高通滤波器fp=5000;ft=25000;%取抽样频率•fs=4800;Rp=1;As=100;wp=2*pi*fp/ft;%通带频率ws=2*pi*fs/ft;%截止频率Fp=2*ft*tan(wp/2);Fs=2*ft*tan(ws/2);[n,Omgc]=ellipord(Fp,Fs,Rp,As,'s'); %计算阶数n和截止频率[z,p,k]=ellipap(n,Rp,As);B3=k*real(poly(z));A3=real(poly(p));[b3,a3]=lp2hp(B3,A3,Omgc);[ba3,aa3]=bilinear(b3,a3,ft);[Ha,w]=freqz(ba3,aa3);plot(w*ft/(2*pi),20*log10(abs(Ha)));title('IIR高通滤波器');xlabel('频率/HZ');ylabel('幅值');3.IIR带通滤波器fp1=1200;fp2=3000;fs1=1000;fs2=3200;ft=10000; As=100;Rp=1;wp1=2*pi*fp1/ft;wp2=2*pi*fp2/ft;ws1=2*pi*fs1/ft;ws2=2*pi*fs2/ft;Fp1=2*ft*tan(wp1/2);Fp2=2*ft*tan(wp2/2);Fp=[Fp1,Fp2];Fs1=2*ft*tan(ws1/2);Fs2=2*ft*tan(ws2/2);Fs=[Fs1,Fs2];bw=Fp2-Fp1;w0=sqrt(Fp1*Fp2);%通带宽和中心频率[n,Omgn]=cheb1ord(Fp,Fs,Rp,As,'s');[z,p,k]=cheb1ap(n,Rp);B2=k*real(poly(z));A2=real(poly(p));[b2,a2]=lp2bp(B2,A2,w0,bw);[ba2,aa2]=bilinear(b2,a2,ft);[Ha,w]=freqz(ba2,aa2);plot(w*ft/(2*pi),20*log10(abs(Ha)));title('IIR 带通滤波器'); xlabel('频率/HZ'); ylabel('幅值');四、总代码function varargout = bzh(varargin)% BZH M-file for bzh.fig% BZH, by itself, creates a new BZH or raises the existing% singleton*.%% H = BZH returns the handle to a new BZH or the handle to% the existing singleton*.%% BZH('CALLBACK',hObject,eventData,handles,...) calls the local% function named CALLBACK in BZH.M with the given input arguments.%% BZH('Property','Value',...) creates a new BZH or raises the % existing singleton*. Starting from the left, property value pairs are% applied to the GUI before ko_OpeningFunction gets called. An % unrecognized property name or invalid value makes property application% stop. All inputs are passed to bzh_OpeningFcn via varargin. %% *See GUI Options on GUIDE's Tools menu. Choose "GUI allowsonly one% instance to run (singleton)".%% See also: GUIDE, GUIDATA, GUIHANDLES% Copyright 2021 -2021 The MathWorks, Inc.% Edit the above text to modify the response to help bzh% Last Modified by GUIDE v2.5 09-Jan-2021 08:54:22% Begin initialization code - DO NOT EDITgui_Singleton = 1;gui_State = struct('gui_Name', mfilename, ...'gui_Singleton', gui_Singleton, ...'gui_OpeningFcn', @bzh_OpeningFcn, ...'gui_OutputFcn', @bzh_OutputFcn, ...'gui_LayoutFcn', [] , ...'gui_Callback', []);if nargin && ischar(varargin{1})gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1});endif nargout[varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:}); elsegui_mainfcn(gui_State, varargin{:});end% End initialization code - DO NOT EDIT% --- Executes just before bzh is made visible.function bzh_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin)% This function has no output args, see OutputFcn.% hObject handle to figure% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% varargin command line arguments to bzh (see VARARGIN)% Choose default command line output for bzhhandles.output = hObject;% Update handles structureguidata(hObject, handles);% UIWAIT makes bzh wait for user response (see UIRESUME)% uiwait(handles.figure1);% --- Outputs from this function are returned to the command line. function varargout = bzh_OutputFcn(hObject, eventdata, handles) % varargout cell array for returning output args (see VARARGOUT); % hObject handle to figure% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% Get default command line output from handles structurevarargout{1} = handles.output;% --- Executes on button press in tag_start.function tag_start_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to tag_start (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) axes(handles.axes1)cla;global z0;global yy;fs=22050;nbits=32;[yy,fs,nbits]=wavread('D:\f.wav'); %语音信号加载sound(yy,fs); %回放语音z0=yy;axes(handles.axes1);plot(yy);title('时域采样信号波形');grid onn=length(yy); %求出语音信号的长度Y=fft(yy,n); %傅里叶变换axes(handles.axes2);plot(20*log10(abs(Y)));title('时域采样信号频谱');guidata(hObject,handles);grid on% --- Executes on button press in tag_ditong.function tag_ditong_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to tag_ditong (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) axes(handles.axes1)cla;global z1;global yy;global ba1;global aa1;global Fp;global Fs;fp=1000;ft=5500;fs=1200;wp=2*pi*fp/ft;ws=2*pi*fs/ft;Fp=2*ft*tan(wp/2);Fs=2*ft*tan(ws/2);[n,Omgc]=buttord(Fp,Fs,1,100,'s');[z,p,k]=buttap(n);B=k*real(poly(z));A=real(poly(p));[b1,a1]=lp2lp(B,A,Omgc);[ba1,aa1]=bilinear(b1,a1,ft); %模拟转数字z1=filter(ba1,aa1,yy);[Ha,w]=freqz(ba1,aa1); %求频率相应plot(w*ft/(2*pi),20*log10(abs(Ha)));title('IIR 低通滤波器');xlabel('频率/HZ');ylabel('幅值');% --- Executes on button press in tag_gaotong.function tag_gaotong_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to tag_gaotong (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) axes(handles.axes2)cla;global yy;global z2;global B3;global ba3;global aa3;global Fp;global Fs;fp=5000;ft=25000;%取抽样频率•fs=4800;Rp=1;As=100;wp=2*pi*fp/ft;%通带频率ws=2*pi*fs/ft;%截止频率Fp=2*ft*tan(wp/2);Fs=2*ft*tan(ws/2);[n,Omgc]=ellipord(Fp,Fs,Rp,As,'s'); %计算阶数n和截止频率[z,p,k]=ellipap(n,Rp,As);B3=k*real(poly(z));A3=real(poly(p));[b3,a3]=lp2hp(B3,A3,Omgc);[ba3,aa3]=bilinear(b3,a3,ft);z2=filter(ba3,aa3,yy);[Ha,w]=freqz(ba3,aa3);plot(w*ft/(2*pi),20*log10(abs(Ha)));title('IIR高通滤波器');xlabel('频率/HZ');ylabel('幅值');% --- Executes on button press in tag_daitong.function tag_daitong_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to tag_daitong (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) axes(handles.axes3)cla;global yy;global z3;global B2;global ba2;global aa2;fp1=1200;fp2=3000;fs1=1000;fs2=3200;ft=10000;As=100;Rp=1;wp1=2*pi*fp1/ft;wp2=2*pi*fp2/ft;ws1=2*pi*fs1/ft;ws2=2*pi*fs2/ft;Fp1=2*ft*tan(wp1/2);Fp2=2*ft*tan(wp2/2);Fp=[Fp1,Fp2];Fs1=2*ft*tan(ws1/2);Fs2=2*ft*tan(ws2/2);Fs=[Fs1,Fs2];bw=Fp2-Fp1;w0=sqrt(Fp1*Fp2);%通带宽和中心频率[n,Omgn]=cheb1ord(Fp,Fs,Rp,As,'s');[z,p,k]=cheb1ap(n,Rp);B2=k*real(poly(z));A2=real(poly(p));[b2,a2]=lp2bp(B2,A2,w0,bw);[ba2,aa2]=bilinear(b2,a2,ft);z3=filter(ba2,aa2,yy);[Ha,w]=freqz(ba2,aa2);plot(w*ft/(2*pi),20*log10(abs(Ha)));title('IIR 带通滤波器');xlabel('频率/HZ');ylabel('幅值');% --- Executes on button press in tag_dibo.function tag_dibo_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to tag_dibo (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) axes(handles.axes3)cla;global yy;global z1;global ba1;global aa1;m4=fft(z1);plot(z1,'y');title('IIR滤波后的信号波形');xlabel('时间/t');ylabel('幅值');axes(handles.axes4)cla;plot(abs(m4),'y');title('IIR滤波后信号频谱');xlabel('频率/HZ');ylabel('幅值');% --- Executes on button press in tag_gaobo.function tag_gaobo_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to tag_gaobo (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) axes(handles.axes3)cla;global yy;global z2;global B3;global ba3;global aa3;m5=fft(z2);plot(z2,'y');title('IIR滤波后的信号波形');xlabel('时间/t');ylabel('幅值');axes(handles.axes4)cla;plot(abs(m5),'y');title('IIR滤波后信号频谱');xlabel('频率/HZ');ylabel('幅值');% --- Executes on button press in tag_daibo.function tag_daibo_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to tag_daibo (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) axes(handles.axes3)cla;global yy;global z3;global B2;global ba2;global aa2;m6=fft(z3);plot(z3,'y');title('IIR滤波后的信号波形');xlabel('时间/t');ylabel('幅值');axes(handles.axes4)cla;plot(abs(m6),'y');title('IIR滤波后信号频谱');xlabel('频率/HZ');ylabel('幅值');% --- Executes on selection change in tag_choose.function tag_choose_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to tag_choose (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% Hints: contents = get(hObject,'String') returns tag_choose contents as cell array% contents{get(hObject,'Value')} returns selected item from tag_choose% --- Executes during object creation, after setting all properties. function tag_choose_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to tag_choose (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles empty - handles not created until after all CreateFcns called% Hint: popupmenu controls usually have a white background on Windows. % See ISPC and COMPUTER.if ispcset(hObject,'BackgroundColor','white');elseset(hObject,'BackgroundColor',get(0,'defaultUicontrolBackgroundCo lor'));end% --- Executes on button press in tag_return.function tag_return_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to tag_return (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) global z0;global z1;global z2;global z3;global yy;val=get(handles.tag_choose,'Value');if(val==1)[yy,fs,nbits]=wavread('D:\f.wav'); %语音信号加载sound(yy,fs); %回放语音endif(val==2)sound(z1,22050);endif(val==3)sound(z3,22050);endif(val==4)sound(z2,22050);end% --- Executes on mouse press over axes background.function axes1_ButtonDownFcn(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to axes1 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% --- If Enable == 'on', executes on mouse press in 5 pixel border. % --- Otherwise, executes on mouse press in 5 pixel border or over tag_start.function tag_start_ButtonDownFcn(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to tag_start (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA)采样后信号滤波器数字波形IIR低通滤波后波形图IIR高通滤波后波形图IIR带通滤波后波形图教师见习报告总结期待已久的见习已经结束了,在龙岩三中高中部见习听课,虽然只是短短的两个星期,但感触还是蛮深的,以前作为一名学生坐在课室听课,和现在作为一名准教师坐在课室听课是完全不同的感受,感觉自己学到了一些在平时课堂上学不到的东西。

数字信号处理课程设计以及MATLAB程序

数字信号处理课程设计以及MATLAB程序

课程设计报告课程名称数字信号处理课程设计系别:专业班级:学号:姓名:实习题目:离散信号与系统的时域分析完成日期:指导老师:1 了解MTALAB的基础知识,应用MATLAB进行简单编程。

2 熟悉MTALAB的编程及语言使用,联系以前学习的编程语言知识进行深度探究,并将其应用于数字信号处理。

3 熟练掌握利用数学软件求系统响应的方法。

4 初步接触数字信号的研究和科研过程,为掌握时域离散系统时域特性,为以后的学习和工作打下坚实的基础。

5 分析和检查系统的稳定性。

6 增强动手和动脑能力,对产生的波形进行系统分析完成题目所要求的任务。

7 独立完成课程设计,初步经历毕业设计的全过程。

编制Matlab 程序,完成以下功能,产生系统输入信号;根据系统差分方程求解单位脉冲响应序列;根据输入信号求解输出响应;用实验方法检查系统是否稳定;绘制相关信号的波形。

具体要求如下: (1) 给定一个低通滤波器的差分方程为()0.05()0.05(1)0.9(1)y n x n x n y n =+-+-输入信号分别为182()(),()()x n R n x n u n ==① 分别求出x1(n)=R8(n)和x2(n)=u(n)的系统响应,并画出其波形。

② 求出系统的单位脉冲响应,画出其波形。

(2) 给定系统的单位脉冲响应为110()()h n R n =2()() 2.5(1) 2.5(2)(3)h n n n n n δδδδ=+-+-+-用线性卷积法求x 1(n )=R 8(n )分别对系统h 1(n )和h 2(n )的输出响应,并画出波形。

(3) 给定一谐振器的差分方程为00() 1.8237(1)0.9801(2)()(2)y n y n y n b x n b x n =---+-- 令b 0=1/100.49,谐振器的谐振频率为0.4 rad 。

① 用实验方法检查系统是否稳定。

输入信号为u (n )时,画出系统输出波形。

MATLAB数字信号处理与应用课程设计

MATLAB数字信号处理与应用课程设计

MATLAB数字信号处理与应用课程设计1. 课程设计目的本课程设计旨在帮助学生掌握数字信号处理的基本理论和基础知识,培养学生独立解决问题的能力,提高学生的工程实践能力,为学生今后从事相关领域的研究和工作打下良好的基础。

2. 课程设计内容本课程设计主要分为两个部分:2.1 数字信号处理基础此部分主要介绍数字信号的定义、分类、采样定理,数字滤波器设计,数字信号在时域和频域的表达等基础知识。

学生需要掌握数字信号基本概念,理解采样率的概念及其影响,熟悉FIR和IIR滤波器设计方法以及数字信号的时域和频域表达。

2.2 MATLAB数字信号处理实例此部分主要涉及各种基于MATLAB的数字信号处理实例,包括数字信号滤波,数字信号降噪等。

学生需要了解MATLAB数字信号处理工具箱的使用,能够独立编写MATLAB程序实现数字信号的滤波和降噪处理,掌握数字信号处理的工程实践能力。

3. 课程设计流程3.1 实验前准备在开始实验之前,需要学生进行以下准备:•安装MATLAB软件;•熟悉MATLAB基本操作;•学习数字信号处理基础知识。

3.2 实验步骤1.实验一:数字信号的采样与重构学生需要使用MATLAB实现数字信号的采样和重构,通过实验掌握数字信号的采样定理和重构方法。

2.实验二:FIR数字滤波器设计学生需要使用MATLAB实现FIR数字滤波器的设计,并对信号进行滤波处理,通过实验掌握FIR数字滤波器的设计方法和滤波处理的基本流程。

3.实验三:IIR数字滤波器设计学生需要使用MATLAB实现IIR数字滤波器的设计,并对信号进行滤波处理,通过实验掌握IIR数字滤波器的设计方法和滤波处理的基本流程。

4.实验四:数字信号的时域和频域表达学生需要使用MATLAB实现数字信号的时域和频域表达,并对信号进行分析和处理,通过实验掌握数字信号时域和频域分析的方法和应用场景。

5.实验五:数字信号的降噪处理学生需要使用MATLAB实现数字信号的降噪处理,通过实验掌握数字信号降噪处理的基本流程和应用场景。

基于Matlab的数字信号处理课程设计课程报告

基于Matlab的数字信号处理课程设计课程报告

基于Matlab的数字信号处理课程设计一、课程设计目的:1.熟悉Matlab运行环境,熟练使用Matlab语言进行编程,进行数字信号处理。

2.全面复习数字信号课程所学理论知识,巩固所学知识重点和难点,将理论与实践很好地结合起来。

3.提高综合运用所学知识独立分析和解决问题的能力;二、MATLAB简介MATLAB是功能强大的科学及计算软件,它不但具有以矩阵计算为基础的强大数学计算和分析功能,而且还具有丰富的可视化图形表现功能和方便的程序设计能力。

MATLAB的应用领域极为广泛,除了数学计算和分析外,还被广泛地应用于自动控制、系统仿真、数字信号处理、图形图像分析、数理统计、人工智能、虚拟现实技术、通信工程、金融系统等领域,因此,MATLAB是面向21世纪的计算机程序设计及科学计算语言。

三、MATLAB的主要组成部分MATLAB系统包括5个主要部分:(1)开发环境MATLAB开发环境由一组工具和组件组成,这些工具是图形化的用户界面,包括MATLAB桌面和命令窗口、命令历史窗口、帮助信息浏览器、文件和搜索路径浏览器。

(2)MATLAB数学函数库MATLAB集成了丰富的数学函数库,其强大的计算能力覆盖了从基本函数(如求和、正弦、余弦和复数运算等)到高级函数(如矩阵求逆、矩阵特征值、贝塞尔函数和快速傅立叶变换等)的范围。

(3)MATLAB语言MATLAB语言是一种以矩阵运算为基础的高级语言,包括控制流的描述、函数、数据结构、输入输出及面向对象的编程环境,既可以编制快速使用小程序,也可以编制大型复杂的应用程序。

(4)图形功能MATLAB提供了功能强大的图形系统,既可以用高级命令完成二维和三维数据的可视化、图像处理、动画和图形表达等功能,也可以通过使用图形句柄完成复杂的图形功能,实现对所有图形对象的操作。

(5)应用程序接口(API)MATLAB还提供了应用程序接口库函数,允许用户使用C或FORTRAN语言编写程序与MATLAB连接,功能包括与MATLAB的动态连接、调用MATLAB作为运算引擎、读写MAT文件等。

数字信号处理课程设计报告

数字信号处理课程设计报告

设计一信号的基本运算一、设计目的熟悉信号的基本运算,通过运用Matlab进行仿真,加深对信号基本运算的理解。

通过对数据的处理,加深对Matlab中数据存取,数值运算,矩阵运算的方式及工作原理的了解。

二、设计原理Matlab是以矩阵为基础的一种软件,其集成了数值运算、矩阵运算、信号处理和图形等众多功能。

其中,对数据的存取都是以矩阵的方式进行的。

Matlab工具箱中提供了很多已经编写好的函数,我们这用些函数的时候只需要从工具箱中调用就可以了,这些函数都十分的方便。

如其中的wavread( )函数,我们可以用来从音频文件中获取数据,然后对这些数据进行运算,然后通过sound( )函数对音频文件进行回放;还有一些特殊矩阵的生成函数,如用函数zeros生成全0矩阵:格式B=zeros(m,n)生成m×n的全0阵;用函数ones生成全1矩阵:格式B=ones(m,n)生成m×n的全1阵;用函数rand生成随机矩阵:格式B=rand(m,n)生成m×n的随机矩阵;用函数eye生成单位阵:格式B=eye(m,n)生成m×n矩阵,其中对角线元素全为1,其他元素为0。

通过类似这样的操作,我们就可以方便的对信号进行相应的处理。

本次实验中,我们对一段音频信号,进行回音的模仿,然后经过上采样和下采样,反转的处理,并演示处理后的效果。

三、设计内容本次实验,我们通过采样得到一段以采样频率为8192Hz的语音信号x(k),然后通过编写Matlab程序对这段语音信号进行回音模仿,采用函数x(k)=x(k)+a*x(k-d),期中d为时延,a为时延信号的衰减幅度。

然后对语音信号进行下采样x(k/2)、上采样x(2k)、反转x(-k)。

下采样即在得到的语音信号的基础上,隔一个k值取一个函数值;上采样,即在得到的信号的基础上进行每两个k值之间进行插值;反转即把得到的信号的k变为-k。

通过这样的处理后,回放语音信号,观察效果,再看处理后的信号的时域波形。

数字信号处理MATLAB版第二版课程设计

数字信号处理MATLAB版第二版课程设计

数字信号处理MATLAB版第二版课程设计简介数字信号处理MATLAB版第二版课程设计是一门可以帮助学生深入理解数字信号处理基础原理并利用MATLAB软件进行实际应用的课程。

本课程设计旨在帮助学生通过实际项目的操作来巩固所学的理论知识,培养学生的实际应用能力和创新思维能力。

本文将详细介绍本课程设计的内容和具体操作流程。

课程目标本课程设计旨在通过以下目标帮助学生深入理解数字信号处理的基础原理,并通过实际应用来巩固所学内容:1.掌握数字信号的基本概念和基础知识;2.熟悉MATLAB软件的基本操作,并能够灵活运用;3.理解数字滤波器设计的方法和特点,并能够通过MATLAB软件对数字信号进行滤波处理;4.理解数字信号的时域分析和频域分析方法,并能够应用MATLAB软件进行分析和处理;5.锻炼学生的实际实验能力和创新思维能力。

课程内容本课程设计共包括以下几个方面的内容:实验一:数字信号基础知识实验一主要介绍数字信号的基本概念和基础知识,包括采样、量化、编码等方面的内容。

学生需要通过MATLAB软件实际操作,对采集到的信号进行处理并观察结果,从而深入理解数字信号的基础原理。

实验二:数字滤波器设计实验二主要介绍数字滤波器的设计方法和特点,学生需要通过MATLAB软件实际操作,设计数字信号滤波器并对信号进行滤波处理。

通过实际应用来观察不同类型滤波器的效果和特点,并对比分析结果。

实验三:数字信号的时域分析实验三主要介绍数字信号的时域分析方法,学生需要通过MATLAB软件实际操作,对信号进行时域分析,包括幅度、相位、功率等方面的分析。

通过实际应用来深入理解不同域的分析方法和应用场景。

实验四:数字信号的频域分析实验四主要介绍数字信号的频域分析方法,学生需要通过MATLAB软件实际操作,对信号进行频域分析,包括傅里叶变换、频率响应等方面的分析。

通过实际应用来深入理解不同域的分析方法和应用场景。

实验五:数字信号处理综合实验实验五为数字信号处理的综合实验,学生需要运用所学知识和技能,自行设计一个数字信号处理的项目,并进行实际操作和分析。

数字信号处理及MATLAB实现课程设计

数字信号处理及MATLAB实现课程设计

数字信号处理及MATLAB实现课程设计1、设计题目及背景数学是自然科学的基础,是现代科技的基石。

数字信号处理作为一门新兴学科,广泛应用于通信、控制、模拟与数字转换等领域,具有很高的实用性。

本课程设计旨在加深学生对数字信号处理相关知识的理解,并通过MATLAB编程实现数字信号处理算法。

2、设计内容2.1 目标本设计主要内容是建立数字信号处理的基础知识和技术,通过MATLAB编程来完成以下任务:1.学习MATLAB信号处理的基本方法;2.学习数字信号处理算法;3.使用MATLAB实现数字信号处理算法;4.能够有效地解决信号处理问题;5.能够评估数字信号处理算法的性能。

2.2 方案本设计方案分为以下步骤:1.学习数字信号处理基础知识;2.学习MATLAB信号处理工具箱;3.阅读信号处理算法相关文献;4.自行编写数字信号处理算法代码;5.实现数字信号处理算法并进行性能评估。

具体步骤如下:2.2.1 学习数字信号处理基础知识数字信号处理作为一门新兴学科,需要学习其基础知识,包括数字信号的表示、采样、量化、傅里叶变换等。

本步骤需要通过阅读相关学科教材和参考书籍进行学习。

2.2.2 学习MATLAB信号处理工具箱MATLAB是一种广泛应用于各个领域的高级技术计算软件,其信号处理工具箱提供了一系列的信号处理函数和工具,能够有效地帮助用户实现数字信号处理算法。

本步骤需要通过学习MATLAB官方文档和实际操作来学习MATLAB信号处理工具箱。

2.2.3 阅读信号处理算法相关文献数字信号处理领域有许多先进的算法和方法,如数字滤波、快速傅里叶变换等。

本步骤需要通过阅读学术文献、参考书籍和网络文章等途径来学习信号处理算法。

2.2.4 自行编写数字信号处理算法代码本步骤需要结合前面所学知识和使用MATLAB工具箱来编写数字信号处理算法代码。

编写代码的过程需要仔细分析算法的原理和实现细节,并运用相关的编程技巧来实现。

2.2.5 实现数字信号处理算法并进行性能评估本步骤需要将前面编写的数字信号处理算法代码进行实际实现,并进行性能评估。

数字信号处理及Matlab实现教学设计 (2)

数字信号处理及Matlab实现教学设计 (2)

数字信号处理及Matlab实现教学设计一、背景介绍数字信号处理是用数字技术处理和处理模拟信号的方法。

它被广泛应用于音频、视频、图像、通信和控制等领域。

而Matlab是一种强大的科学计算软件,被广泛用于处理数字信号的应用中。

本教学设计旨在帮助学生深入了解数字信号处理及其在Matlab中的实现方式。

二、教学目标1.了解数字信号处理的基本概念和原理,了解数字信号的采样、量化和编码等基础知识;2.学会在Matlab环境中进行数字信号处理,掌握数字滤波、傅里叶变换和信号重构等基本方法;3.通过实践项目深入了解数字信号处理在实际领域中的应用。

三、教学内容与具体安排1. 数字信号处理基础(1)数字信号的基本概念和原理•数字信号的定义和分类;•数字信号的采样、量化和编码方法。

(2)Matlab基础•Matlab环境的基本概念和使用方法;•Matlab中数字信号处理相关的函数和工具箱的使用。

(3)数字信号处理工具•数字滤波的概念和实现方法;•傅里叶变换及其在数字信号处理中的应用;•信号重构方法和技术。

2. 实践项目设计一个数字滤波器,用于去除音频信号中的杂音和噪声。

项目的具体内容包括:(1)定义项目需求确定项目的目标和需求,设计数字滤波器的初始参数,确定可用的音频数据集。

(2)Matlab环境搭建搭建Matlab环境,导入音频数据集,学习并掌握Matlab的数字信号处理函数和工具箱。

(3)数字滤波器设计根据项目需求,采用数字滤波器设计方法,设计一个能够滤除音频信号中噪声和杂音的数字滤波器。

(4)数字滤波器实现利用Matlab实现设计好的数字滤波器,对音频数据集进行滤波处理。

(5)结果分析与展示对滤波后的音频数据集进行评估和分析,比较结果与原始音频数据集的区别,用图表等方式展示分析结果。

四、教学方法与手段本教学设计强调实践项目的开展,通过Matlab环境的实际操作,立足于数字信号处理的基本概念和理论基础,采用讲授、演示、实践和评估相结合的教学方法,力求使学生在应用中深化认识数字信号处理的相关知识和技术。

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课题一数字信号处理系统设计一、项目要求用本课程所学的数字信号处理理论知识,设计一个具有信号的采集、处理、传输、显示和存储等功能的系统,内容如下:1、录制一段语音信号,并对录制的语音信号进行采样(采样频率可取fs=22050Hz);2、画出采样后的语音信号的时域波形和频谱图;3、滤波器的性能指标:低通滤波器:通带边界频率fp=1kHz,通带最大衰减Ap=1dB;阻带边界频率fp=1.2kHz,阻带最小衰减Ap=100dB;高通滤波器:通带边界频率fp=5kHz,通带最大衰减Ap=1dB;阻带边界频率fp=4.8kHz,阻带最小衰减Ap=100dB;带通滤波器:通带上限截止频率fp2=3kHz, 通带下限截止频率fp1=1.2kHz;阻带上限截止频率fs2=3.2kHz, 通带下限截止频率fp1=1kHz;通带最大衰减Ap=1dB, 阻带最小衰减As=100dB;采用双线性变换法设计滤波器,并画出滤波器的频率响应;4、用自己设计的滤波器对采样的信号进行滤波,画出滤波后信号的时域波形和频谱图,并对滤波前后的信号进行对比,分析信号的变化;5、回放语音6、用GUI设计一个信号系统的用户界面。

二、实验所要用到的MATLAB函数1、语音信号的采样与播放wavread();[y,fs,bite]=wavread();%语音信号的采样sound(y,fs,bite);%播放语音2.滤波器:IIR:butte();%巴特沃思滤波器cheby1(); %切比雪夫I滤波器elliptical();%椭圆滤波器3.频率响应:[h,f]=freqz(b,a,n,fs)freqz(b,a,n,fs)5.快速傅里叶变换fft (x, n)6.画曲线plot(x, y)stem(x, y)7.在MATLAB中,设计辅助低通原型巴特沃思和切比雪夫滤波器的阶数和截止频率;1)利用buttord和cheblord确定阶数;2)[num,den]=butter(N,Wn),[num,den]=cheby1(N,Wn)3)lp2hp,lp2bp,lp2bs可以完成低通滤波器到高通,带通,带阻的转换4)使用biliner对模拟滤波器进行双线性变换,求得数字滤波器的传输函数系数三、数字滤波器(代码)1.IIR低通滤波器fp=1000;ft=5500;fs=1200;wp=2*pi*fp/ft;ws=2*pi*fs/ft;Fp=2*ft*tan(wp/2);Fs=2*ft*tan(ws/2);[n,Omgc]=buttord(Fp,Fs,1,100,'s');[z,p,k]=buttap(n);B=k*real(poly(z));A=real(poly(p));[b1,a1]=lp2lp(B,A,Omgc);[ba1,aa1]=bilinear(b1,a1,ft); %模拟转数字[Ha,w]=freqz(ba1,aa1); %求频率相应plot(w*ft/(2*pi),20*log10(abs(Ha)));title('IIR 低通滤波器');xlabel('频率/HZ');ylabel('幅值');2.IIR高通滤波器fp=5000;ft=25000;%取抽样频率•fs=4800;Rp=1;As=100;wp=2*pi*fp/ft;%通带频率ws=2*pi*fs/ft;%截止频率Fp=2*ft*tan(wp/2);Fs=2*ft*tan(ws/2);[n,Omgc]=ellipord(Fp,Fs,Rp,As,'s'); %计算阶数n和截止频率[z,p,k]=ellipap(n,Rp,As);B3=k*real(poly(z));A3=real(poly(p));[b3,a3]=lp2hp(B3,A3,Omgc);[ba3,aa3]=bilinear(b3,a3,ft);[Ha,w]=freqz(ba3,aa3);plot(w*ft/(2*pi),20*log10(abs(Ha)));title('IIR高通滤波器');xlabel('频率/HZ');ylabel('幅值');3.IIR带通滤波器fp1=1200;fp2=3000;fs1=1000;fs2=3200;ft=10000; As=100;Rp=1;wp1=2*pi*fp1/ft;wp2=2*pi*fp2/ft;ws1=2*pi*fs1/ft;ws2=2*pi*fs2/ft;Fp1=2*ft*tan(wp1/2);Fp2=2*ft*tan(wp2/2);Fp=[Fp1,Fp2];Fs1=2*ft*tan(ws1/2);Fs2=2*ft*tan(ws2/2);Fs=[Fs1,Fs2];bw=Fp2-Fp1;w0=sqrt(Fp1*Fp2);%通带宽和中心频率[n,Omgn]=cheb1ord(Fp,Fs,Rp,As,'s');[z,p,k]=cheb1ap(n,Rp);B2=k*real(poly(z));A2=real(poly(p));[b2,a2]=lp2bp(B2,A2,w0,bw);[ba2,aa2]=bilinear(b2,a2,ft);[Ha,w]=freqz(ba2,aa2);plot(w*ft/(2*pi),20*log10(abs(Ha)));title('IIR 带通滤波器'); xlabel('频率/HZ'); ylabel('幅值');四、总代码function varargout = bzh(varargin)% BZH M-file for bzh.fig% BZH, by itself, creates a new BZH or raises the existing% singleton*.%% H = BZH returns the handle to a new BZH or the handle to% the existing singleton*.%% BZH('CALLBACK',hObject,eventData,handles,...) calls the local% function named CALLBACK in BZH.M with the given input arguments.%% BZH('Property','Value',...) creates a new BZH or raises the % existing singleton*. Starting from the left, property value pairs are% applied to the GUI before ko_OpeningFunction gets called. An % unrecognized property name or invalid value makes property application% stop. All inputs are passed to bzh_OpeningFcn via varargin. %% *See GUI Options on GUIDE's Tools menu. Choose "GUI allowsonly one% instance to run (singleton)".%% See also: GUIDE, GUIDATA, GUIHANDLES% Copyright 2002-2003 The MathWorks, Inc.% Edit the above text to modify the response to help bzh% Last Modified by GUIDE v2.5 09-Jan-2014 08:54:22% Begin initialization code - DO NOT EDITgui_Singleton = 1;gui_State = struct('gui_Name', mfilename, ...'gui_Singleton', gui_Singleton, ...'gui_OpeningFcn', @bzh_OpeningFcn, ...'gui_OutputFcn', @bzh_OutputFcn, ...'gui_LayoutFcn', [] , ...'gui_Callback', []);if nargin && ischar(varargin{1})gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1});endif nargout[varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:}); elsegui_mainfcn(gui_State, varargin{:});end% End initialization code - DO NOT EDIT% --- Executes just before bzh is made visible.function bzh_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin)% This function has no output args, see OutputFcn.% hObject handle to figure% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% varargin command line arguments to bzh (see VARARGIN)% Choose default command line output for bzhhandles.output = hObject;% Update handles structureguidata(hObject, handles);% UIWAIT makes bzh wait for user response (see UIRESUME)% uiwait(handles.figure1);% --- Outputs from this function are returned to the command line. function varargout = bzh_OutputFcn(hObject, eventdata, handles) % varargout cell array for returning output args (see VARARGOUT); % hObject handle to figure% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% Get default command line output from handles structurevarargout{1} = handles.output;% --- Executes on button press in tag_start.function tag_start_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to tag_start (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) axes(handles.axes1)cla;global z0;global yy;fs=22050;nbits=32;[yy,fs,nbits]=wavread('D:\f.wav'); %语音信号加载sound(yy,fs); %回放语音z0=yy;axes(handles.axes1);plot(yy);title('时域采样信号波形');grid onn=length(yy); %求出语音信号的长度Y=fft(yy,n); %傅里叶变换axes(handles.axes2);plot(20*log10(abs(Y)));title('时域采样信号频谱');guidata(hObject,handles);grid on% --- Executes on button press in tag_ditong.function tag_ditong_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to tag_ditong (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) axes(handles.axes1)cla;global z1;global yy;global ba1;global aa1;global Fp;global Fs;fp=1000;ft=5500;fs=1200;wp=2*pi*fp/ft;ws=2*pi*fs/ft;Fp=2*ft*tan(wp/2);Fs=2*ft*tan(ws/2);[n,Omgc]=buttord(Fp,Fs,1,100,'s');[z,p,k]=buttap(n);B=k*real(poly(z));A=real(poly(p));[b1,a1]=lp2lp(B,A,Omgc);[ba1,aa1]=bilinear(b1,a1,ft); %模拟转数字z1=filter(ba1,aa1,yy);[Ha,w]=freqz(ba1,aa1); %求频率相应plot(w*ft/(2*pi),20*log10(abs(Ha)));title('IIR 低通滤波器');xlabel('频率/HZ');ylabel('幅值');% --- Executes on button press in tag_gaotong.function tag_gaotong_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to tag_gaotong (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) axes(handles.axes2)cla;global yy;global z2;global B3;global ba3;global aa3;global Fp;global Fs;fp=5000;ft=25000;%取抽样频率•fs=4800;Rp=1;As=100;wp=2*pi*fp/ft;%通带频率ws=2*pi*fs/ft;%截止频率Fp=2*ft*tan(wp/2);Fs=2*ft*tan(ws/2);[n,Omgc]=ellipord(Fp,Fs,Rp,As,'s'); %计算阶数n和截止频率[z,p,k]=ellipap(n,Rp,As);B3=k*real(poly(z));A3=real(poly(p));[b3,a3]=lp2hp(B3,A3,Omgc);[ba3,aa3]=bilinear(b3,a3,ft);z2=filter(ba3,aa3,yy);[Ha,w]=freqz(ba3,aa3);plot(w*ft/(2*pi),20*log10(abs(Ha)));title('IIR高通滤波器');xlabel('频率/HZ');ylabel('幅值');% --- Executes on button press in tag_daitong.function tag_daitong_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to tag_daitong (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) axes(handles.axes3)cla;global yy;global z3;global B2;global ba2;global aa2;fp1=1200;fp2=3000;fs1=1000;fs2=3200;ft=10000;As=100;Rp=1;wp1=2*pi*fp1/ft;wp2=2*pi*fp2/ft;ws1=2*pi*fs1/ft;ws2=2*pi*fs2/ft;Fp1=2*ft*tan(wp1/2);Fp2=2*ft*tan(wp2/2);Fp=[Fp1,Fp2];Fs1=2*ft*tan(ws1/2);Fs2=2*ft*tan(ws2/2);Fs=[Fs1,Fs2];bw=Fp2-Fp1;w0=sqrt(Fp1*Fp2);%通带宽和中心频率[n,Omgn]=cheb1ord(Fp,Fs,Rp,As,'s');[z,p,k]=cheb1ap(n,Rp);B2=k*real(poly(z));A2=real(poly(p));[b2,a2]=lp2bp(B2,A2,w0,bw);[ba2,aa2]=bilinear(b2,a2,ft);z3=filter(ba2,aa2,yy);[Ha,w]=freqz(ba2,aa2);plot(w*ft/(2*pi),20*log10(abs(Ha)));title('IIR 带通滤波器');xlabel('频率/HZ');ylabel('幅值');% --- Executes on button press in tag_dibo.function tag_dibo_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to tag_dibo (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) axes(handles.axes3)cla;global yy;global z1;global ba1;global aa1;m4=fft(z1);plot(z1,'y');title('IIR滤波后的信号波形');xlabel('时间/t');ylabel('幅值');axes(handles.axes4)cla;plot(abs(m4),'y');title('IIR滤波后信号频谱');xlabel('频率/HZ');ylabel('幅值');% --- Executes on button press in tag_gaobo.function tag_gaobo_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to tag_gaobo (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) axes(handles.axes3)cla;global yy;global z2;global B3;global ba3;global aa3;m5=fft(z2);plot(z2,'y');title('IIR滤波后的信号波形');xlabel('时间/t');ylabel('幅值');axes(handles.axes4)cla;plot(abs(m5),'y');title('IIR滤波后信号频谱');xlabel('频率/HZ');ylabel('幅值');% --- Executes on button press in tag_daibo.function tag_daibo_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to tag_daibo (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) axes(handles.axes3)cla;global yy;global z3;global B2;global ba2;global aa2;m6=fft(z3);plot(z3,'y');title('IIR滤波后的信号波形');xlabel('时间/t');ylabel('幅值');axes(handles.axes4)cla;plot(abs(m6),'y');title('IIR滤波后信号频谱');xlabel('频率/HZ');ylabel('幅值');% --- Executes on selection change in tag_choose.function tag_choose_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to tag_choose (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% Hints: contents = get(hObject,'String') returns tag_choose contents as cell array% contents{get(hObject,'Value')} returns selected item from tag_choose% --- Executes during object creation, after setting all properties. function tag_choose_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to tag_choose (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles empty - handles not created until after all CreateFcns called% Hint: popupmenu controls usually have a white background on Windows. % See ISPC and COMPUTER.if ispcset(hObject,'BackgroundColor','white');elseset(hObject,'BackgroundColor',get(0,'defaultUicontrolBackgroundCo lor'));end% --- Executes on button press in tag_return.function tag_return_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to tag_return (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) global z0;global z1;global z2;global z3;global yy;val=get(handles.tag_choose,'Value');if(val==1)[yy,fs,nbits]=wavread('D:\f.wav'); %语音信号加载sound(yy,fs); %回放语音endif(val==2)sound(z1,22050);endif(val==3)sound(z3,22050);endif(val==4)sound(z2,22050);end% --- Executes on mouse press over axes background.function axes1_ButtonDownFcn(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to axes1 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% --- If Enable == 'on', executes on mouse press in 5 pixel border. % --- Otherwise, executes on mouse press in 5 pixel border or over tag_start.function tag_start_ButtonDownFcn(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to tag_start (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA)采样后信号滤波器数字波形IIR低通滤波后波形图IIR高通滤波后波形图IIR带通滤波后波形图。

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