基于MATLAB有噪声语音信号的处理汇总
基于MATLAB有噪声语音信号处理
基于MATLAB有噪声语音信号处理一设计内容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，对其进行频谱分析；利用MATLAB中的随机函数产生噪声加入到语音信号中，模仿语音信号被污染，并对其进行频谱分析；设计FIR数字滤波器，并对被噪声污染的语音信号进行滤波，分析滤波后信号的时域和频域特征，回放语音信号。
二设计的具体实现1语音信号的时频分析利用MATLAB中的“wavread”命令来读入（采集）语音信号，将它赋值给某一向量。
再对其进行采样，记住采样频率和采样点数。
下面介绍wavread 函数几种调用格式。
（1）y=wavread（file）功能说明：读取file所规定的wav文件，返回采样值放在向量y中。
（2）[y,fs,nbits]=wavread(file)功能说明：采样值放在向量y中，fs表示采样频率（hz），nbits表示采样位数。
接下来，对语音信号kalong.wav进行采样。
其程序如下：[y,fs,nbits]=wavered (‘kalong’);把语音信号加载入Matlab 仿真软件平台中然后，画出语音信号的时域波形，再对语音信号进行频谱分析。
MATLAB提供了快速傅里叶变换算法FFT计算DFT的函数fft,其调用格式如下：Xk=fft(xn,N)参数xn为被变换的时域序列向量，N是DFT变换区间长度，当N大于xn 的长度时，fft函数自动在xn后面补零。
当N小于xn的长度时，fft函数计算xn 的前N个元素，忽略其后面的元素。
在本次设计中，我们利用fft对语音信号进行快速傅里叶变换，就可以得到信号的频谱特性。
其程序如下：[x,fc,nbits]=wavread ('kalong.wav');sound(x,fc,nbits); %回放语音信号N=length(x); %求出语音信号的长度t=0:1/fc:(size(x)-1)/fc;X=abs(fft(x,N)); %傅里叶变换X=X(1:N/2);f=fc/N*(0:1:(N/2)-1);figure(1)subplot(2,1,1);plot(t,x);title('原始信号波形');xlabel('s');subplot(2,1,2);plot(f,abs(X));%可见声音信号频谱在0～4e3范围之内程序结果如下图：24681012-0.2-0.100.10.2原始信号波形s02000400060008000100001200050010001500原始信号频谱Hz幅度2 语音信号加噪与时谱分析在本次设计中，我们是利用MA TLAB 中加入单频率噪声到语音信号中，模仿语音信号被污染，并对其频谱分析。
应用Matlab对含噪声语音信号进行频谱分析及滤波
应用Matlab对含噪声语音信号进行频谱分析及滤波应用Matlab对含噪声的语音信号进行频谱分析及滤波一、实验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；在语音信号中增加正弦噪声信号(自己设置几个频率的正弦信号)，对加入噪声信号后的语音信号进行频谱分析；给定滤波器的性能指标，采用窗函数法和双线性变换设计数字滤波器，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试听，分析信号的变化。
二、实现步骤1．语音信号的采集利用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，（可用默认的采样频率或者自己设定采样频率）。
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；然后对语音号进行快速傅里叶变换，得到信号的频谱特性。
在采集得到的语音信号中加入正弦噪声信号，然后对加入噪声信号后的语音号进行快速傅里叶变换，得到信号的频谱特性。
并利用sound试听前后语音信号的不同。
分别设计IIR和FIR滤波器，对加入噪声信号的语音信号进行去噪，画出并分析去噪后的语音信号的频谱，并进行前后试听对比。
3.数字滤波器设计给出数字低通滤波器性能指标:如，通带截止频率fp＝10000 Hz，阻带截止频率fs＝12000 Hz（可根据自己所加入噪声信号的频率进行阻带截止频率设置），阻带最小衰减Rs＝50 dB，通带最大衰减Rp ＝3 dB（也可自己设置），采样频率根据自己语音信号采样频率设定。
报告内容一、实验原理含噪声语音信号通过低通滤波器，高频的噪声信号会被过滤掉，得到清晰的无噪声语音信号。
二、实验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；在语音信号中增加正弦噪声信号(自己设置几个频率的正弦信号)，对加入噪声信号后的语音信号进行频谱分析；给定滤波器的性能指标，采用窗函数法和双线性变换设计数字滤波器，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试听，分析信号的变化。
基于MATLAB有噪声语音信号的处理汇总
数字信号处理课程设计报告题目:基于MATLAB有噪声语音信号处理系（院）：计算机工程学院专业：通信工程班级：通信1071学号：姓名：指导教师：-------------------------学年学期:2009 ~ 2010 学年第 1 学期2009年12月18日设计任务书指导教师（签章）：年月日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。
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 (1)2 课程设计内容 (2)3 课程设计的具体实现 (2)3.1 语音信号的采集 (2)3.2 语音信号的时频分析 (2)3.3 语音信号加噪与频谱分析 (4)3.4 设计FIR和IIR数字滤波器 (5)3.5 用滤波器对加噪语音信号进行滤波 (12)3.6 比较滤波前后语音信号的波形及频谱 (12)3.7回放语音信号 (19)3.8设计系统界面······································································错误!未定义书签。
基于Matlab的语音信号去噪及仿真
数字信号处理综合实验报告基于Matlab的语音信号去噪及仿真实验题目：专业名称: 学号: 姓名: 日期:报告内容：一、实验原理1、去噪的原理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±A t)，f (t 1±2 A t)，...来表示,只要这些采样点的时间间隔△t < 1/2 F，便可根据各采样值完全恢复原来的信号f(t) o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1/2 fM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)(即当丨t | >T时,f(t)=0,这里T=T2-T1是信号的持续时间)，若其频谱为 F (①)，则可在频域上用一系列离散的采样值(1-1 )采样值来表示,只要这些采样点的频率间隔(1-2 )1.2采样频率采样频率，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。
基于MATLAB的有噪声的语音信号处理的课程设计要点
基于MATLAB的有噪声的语音信号处理的课程设计要点一、设计背景随着科技的不断发展，语音信号处理愈发成为热门话题。
在语音数据中，常常会被噪声干扰，从而使得信号质量下降，影响了数据分析和处理的效果。
本课程设计旨在通过MATLAB来设计一套有噪声的语音信号处理方法，以提高对语音信号信噪比的分析和处理能力，为后续的语音处理研究奠定基础。
二、课程设计要点1. 语音信号的获取和预处理在本课程中，需要使用MATLAB语音处理工具箱中的audioread()函数获取.wav格式的语音信号，然后进行预处理操作，包括：•极化和采样：将语音信号从时间域转换到频域，并进行重采样处理，以适应后续处理操作的需求。
•去噪：根据信噪比的情况，选择合适的去噪算法对语音信号进行滤波，以减低信号的噪声干扰。
2. 基本的信号处理方法•频谱分析和频率域滤波：可以通过MATLAB处理语音信号的频域，进行谱分析、谱修复以及滤波的操作。
•时域滤波：应用IIR和FIR滤波器来消除噪声，提高信号质量。
•自适应滤波：通过模型建立和自适应滤波器设计，从语音信号中分离出噪声信号。
3. 压缩和解压缩•信号压缩：对语音信号进行压缩处理，以实现数据的高效管理和传输。
•信号解压缩：对压缩后的语音信号进行解压缩处理，还原原始的语音信号，以进行后续处理。
4. 语音识别•特征提取：通过分段处理，并进行特征提取，将信号的语音特征转换为相应的数字特征向量，为后续的语音识别做准备。
•语音识别：基于数字特征向量，采用各种识别算法，进行语音识别。
三、设计思路1.读入语音信号和噪声，可以通过audioread()函数和一些MATLAB工具箱实现。
同时，对输出语音信号进行噪声除去处理。
2.对语音信号进行频谱分析，并基于不同的SNR条件下，应用FIR和IIR滤波器对语音信号进行滤波处理。
进而利用多种去噪算法对含噪语音信号进行去噪处理。
3.对经过滤波处理的语音信号进行特征提取，并采用隐马尔可夫模型（HMM）对数字特征向量进行处理，进行不同说话人的识别。
语音信号处理及matlab仿真实验总结
语音信号处理及matlab仿真实验总结
语音信号处理是利用数字信号处理技术对语音信号进行分析、处
理和改进的过程。
语音信号是不规则的波形，其包含了很多信息，如
语音的音高、音调、音色、语速、语气等，因此语音信号处理是一项
非常重要的技术。
语音信号处理的一般流程包括语音信号采集、预处理、特征提取、模型建立和应用，其中预处理包括信号增强、降噪、去混响等，特征
提取包括时域特征、频域特征和时频域特征，模型建立包括声学模型
和语言模型等。
为了更加深入地掌握语音信号处理技术，我们进行了一些matlab
仿真实验。
我们首先学习了语音信号的采样和量化过程，并使用
matlab软件对语音信号进行了仿真采样和量化，了解了采样率和分辨
率等概念，还了解了量化噪声的影响。
其次，我们学习了语音信号的基本特征提取技术，并用matlab仿
真实现了时域特征、频域特征和时频域特征的提取，如时域的短时能
量和短时过零率、频域的傅里叶变换和倒谱系数、时频域的小波变换等。
最后，我们学习了基于模型的语音信号处理技术，如基于隐马尔
可夫模型、高斯混合模型、人工神经网络等模型的语音识别、语音合
成等应用，并用matlab进行了相关的仿真实验。
总之，语音信号处理是一项非常重要的技术，它可以在语音识别、语音合成、语音压缩、语音增强等领域得到广泛应用。
通过学习语音
信号处理及matlab仿真实验，我们了解到了它的基本理论和应用方法，并得到了一些实践经验，这对我们今后的学习和工作将具有很大的指
导意义。
基于MATLAB语音信号处理去噪毕业设计(含源文件)
在Matlab平台上实现对语音信号的去噪研究和仿真摘要语音信号在数字信号处理中占有极其重要的地位，因此选择通过对语音信号的研究来巩固和掌握数字信号处理的基本能力十分具有代表性。
对数字信号处理离不开滤波器，因此滤波器的设计在信号处理中占有极其重要的地位。
而MATLAB软件工具箱提供了对各种数字滤波器的设计。
本论文“在MATLAB平台上实现对语音信号的去噪研究与仿真”综合运用了数字信号处理的各种基本知识，进而对不带噪语音信号进行谱分析以及带噪语音信号进行谱分析和滤波处理。
通过理论推导得出相应的结论，再通过利用MATLAB作为编程工具来进行计算机实现比价已验证推导出来的结论。
在设计过程中，通过设计FIR数字滤波器和IIR数字滤波器来完成滤波处理。
在设计过程中，运用了MATLAB对整个设计中的图形的绘制和一些数据的计算以及仿真。
关键字滤波器；MATLAB；仿真；滤波Speech signle denoising and simulation inMATLAB platformABSTRACTDigital signal processing can not be separated from the filter, the filter design occupies an extremely important role in signal processing. The MATLAB software toolbox provides a variety of digital filter design. The subject of the use of basic knowledge of digital signal processing, speech signal and the noisy speech signal specctral snalysis and filtering,By the theoretical derivation of the corresponding conclusions, then to the computer through the use of MATLAB as a programming tool To achieve parity to verify the conclusions derived. In the design process, using the windoow function design FIR digital filter,IIR digital filter using cut design than Chebyshev, Butterworth and bilinear variation method. In the design process,the use of computer and simulation of MATLAB the entire design, graphics rendering,and some date.Key words filter；MATLAB；simulation；filtering目录摘要 (I)ABSTRACT (II)第1章前言 (1)1.1 研究的意义 (1)1.2 国内外研究现状 (1)1.3 研究的内容 (2)第2章语音信号去噪方法的研究 (4)2.2 去噪的原理 (4)2.2.1 采样定理 (4)2.2.2 采样频率 (5)2.2 去噪的方法 (5)FIR滤波器基本结构： (7)IIR数字滤波器的设计 (8)第3章滤波器的设计及实现 (10)3.1数字滤波器设计的基本原理 (10)3.3 IIR数字滤波器的设计及实现 (13)第四章去噪及仿真的研究 (16)4.1 语音文件在MATLAB平台上的录入与打开 (16)4.2 原始语音信号频谱分析及仿真 (16)4.3 加噪语音信号频谱分析及仿真 (20)(1)正弦波信号加入原始语音信号 (20)4.4 去噪及仿真 (23)4.5 结合去噪后的频谱图对比两种方式滤波的优缺点 (25)总结 (26)致谢 ................................................................................................................... 错误!未定义书签。
matlab去除录音噪声的方法
matlab去除录音噪声的方法下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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应用Matlab对含噪声语音信号进行频谱分析及滤波
应用Matlab对含噪声语音信号进行频谱分析及滤波频谱分析是对信号的频率特性进行研究和描述的一种方法，而滤波是对信号进行去除或者强调特定频率成份的处理。
在语音信号处理中，频谱分析及滤波常用于去除噪声、增强语音信号的清晰度和可听度。
Matlab作为一种强大的科学计算软件，提供了丰富的工具和函数用于频谱分析和滤波。
下面将详细介绍如何使用Matlab对含噪声语音信号进行频谱分析及滤波的步骤和方法。
1. 导入语音信号首先，我们需要将含噪声的语音信号导入到Matlab中进行处理。
可以使用Matlab提供的`audioread()`函数读取语音文件，并将其存储为一个向量。
```matlab[y, Fs] = audioread('noisy_speech.wav');```其中，`y`是读取到的语音信号向量，`Fs`是采样率。
如果语音文件的采样率不是默认的16kHz，可以使用`resample()`函数调整采样率。
2. 绘制时域波形为了对语音信号有一个直观的了解，可以绘制其时域波形图。
使用Matlab的`plot()`函数可以实现这一目标。
```matlabt = (0:length(y)-1)/Fs;plot(t, y);xlabel('Time (s)');ylabel('Amplitude');title('Time Domain Waveform');```这段代码将绘制出含噪声语音信号的时域波形图，横轴表示时间，纵轴表示信号的幅值。
3. 进行频谱分析频谱分析可以匡助我们了解语音信号在不同频率上的能量分布情况。
在Matlab 中，可以使用`fft()`函数对语音信号进行傅里叶变换，得到其频谱。
```matlabN = length(y);Y = fft(y);P = abs(Y).^2/N;f = Fs*(0:(N/2))/N;plot(f, 10*log10(P(1:N/2+1)));xlabel('Frequency (Hz)');ylabel('Power (dB)');title('Power Spectrum');```上述代码将绘制出含噪声语音信号的功率谱图，横轴表示频率，纵轴表示功率（以分贝为单位）。
基于MATLAB有噪声语音信号处理的课程设计论文
基于MATLAB有噪声语音信号处理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，对其进行频谱分析；利用MATLAB中的随机函数产生噪声加入到语音信号中，模仿语音信号被污染，并对其进行频谱分析；设计FIR和IIR数字滤波器，并对被噪声污染的语音信号进行滤波，分析滤波后信号的时域和频域特征，回放语音信号。
最后，设计一个信号处理系统界面。
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。
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 (1)2 课程设计内容 (2)3 课程设计的具体实现 (2)3.1 语音信号的采集 (2)3.2 语音信号的时频分析 (2)3.3 语音信号加噪与频谱分析 (4)3.4 设计FIR和IIR数字滤波器 (5)3.5 用滤波器对加噪语音信号进行滤波 (12)3.6 比较滤波前后语音信号的波形及频谱 (12)3.7回放语音信号 (19)3.8设计系统界面 (19)3.9小结 (21)结论 (22)致谢 (23)参考文献 (24)1 绪论数字信号处理是利用计算机或专用处理设备，以数值计算的方法对信号进行采集、抽样、变换、综合、估值与识别等加工处理，借以达到提取信息和便于应用的目的。
应用Matlab对含噪声的语音信号进行频谱分析及滤波
应用Matlab对含噪声的语音信号进行频谱分析及滤波实验目的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 10操作系统，MATLAB7.0，FormatFactory等开发工具。
实验原理：在MATLAB环境中，有关声音（wave）录制、播放、存储和读取的函数有：●y=wavrecord(N,fs,Dtype)利用系统音频输入设备录音，以fs为采样频率，默认值为11025，即以11025Hz 进行采样。
Dtype为采样数据的存储格式，用字符串指定，可以是：‘double’、‘single’、’int16’、‘int8’其中只有int8是采用8位精度进行采样，其它三种都是16位采样结果转换为指定的MATLAB数据；●wavplay(y,fs)利用系统音频输出设备播放，以fs为播放频率，播放语音信号y；●wavwrite(y,fs,wavfile)创建音频文件；●wavread()读取wav格式的音频文件。
例如：[x,fs,bits]=wavread('myrecordsound.wav')x=x(:,1); %假设声音是双声道，只取单声道作分析上述语句表示读入存放在当前工作目录下的声音文件myrecordsound.wav，并以fs 为采样频率进行采样后存储在数组x中。
其中nbit是采样精度，比如16就是指16位精度的采样。
取单声道后，得到的数值x是一个列向量。
●sound()；该函数的输入参量是音频数据向量、采样频率和转换位数。
例如：sound(sin(2*pi*25*(1:4000)/100));响两声就是：sound(sin(2*pi*25*(1:4000)/100));sleep(1);sound(sin(2*pi*25*(1:4000)/100));实验内容和任务要求1．采集语音信号并进行频谱分析2．对加入噪声的语音信号进行频谱分析3. 设计数字滤波器对加入噪声的语音信号进行滤波问题分析本实验要求设计IIR和FIR两种形式的滤波器对带有噪音的信号进行滤波。
基于matlab的语音信号的降噪处理编程
基于matlab的语音信号的降噪处理编程你好呀，说到语音信号的降噪处理，这可是一门科学啊，咱们四川话儿得用得上嘞。
咱们得基于Matlab这个软件儿来搞这个编程，那咱就来说道说道。
首先啊，咱得明白啥子是语音信号的降噪处理。
就像咱陕西的老乡说的一样，就是给那语音信号洗个澡，把噪音这个脏东西给洗掉。
咱得用些技术手段，把这些噪音给滤掉，让语音信号听起来更清晰、更干净。
那在Matlab里头咋弄呢？咱们得用些算法来处理这些信号。
比如说，咱们可以用个小波变换啊，或者滤波器啥的。
这些小工具就像咱们四川的辣椒酱和花椒粉，虽然看起来不起眼，但用得好，那味道可就出来了。
咱先来说说小波变换吧。
小波变换就像咱们陕西方言里头的“细水长流”，它能把语音信号分解成不同频率的小波，咱们就可以针对这些不同频率的小波进行降噪处理。
这样一来，咱们就能把噪音给滤掉，保留住语音信号的有用部分。
再来说说滤波器吧。
滤波器就像咱们四川话里头的“筛子”，能把语音信号里头的噪音给筛掉。
咱们可以设定一个阈值，超过这个阈值的信号咱就认为是噪音，就给它滤掉。
这样一来，咱们就能得到一个比较干净的语音信号了。
当然啦，这些只是些基本的处理方法，实际上还有很多高级的技术可以用。
不过咱今天就先说到这里吧，免得说得太多你听不懂。
总之啊，基于Matlab的语音信号降噪处理编程，就像咱们做菜一样，得用心去做，才能做出好吃的菜来。
你得把各种方法和技术都用上，才能得到一个满意的降噪效果。
就像咱们陕西人说的，“功夫不负有心人”，只要你努力去做，就一定能够成功！。
基于MATLAB的语音信号去噪（完整版）
基于MATLAB的语音信号去噪基于MATLAB的语音信号去噪h(n)= hd(n)(n)( 1-2 )(4)验算技术指标是否满足要求。
1]1.2.2窗函数法设计FIR滤波器的要求在使用窗函数法设计FIR滤波器时要满足以下两个条件:(1)窗谱主瓣尽可能地窄,以获得较陡的过渡带;(2)尽量减少窗谱的最大旁瓣的相对幅度,也就是使能量尽量集中于主瓣,减小峰肩和纹波,进而增加阻带的衰减。
在实际工程中常用的窗函数有五种,即矩形窗(Retangular)、三角窗(Triangular)、汉宁窗(Hanning)、汉明窗(Haing)及凯塞窗(Kaiser)。
.2.3常用窗函数的性质和特点(1)矩形窗矩形窗属于时间变量的零次幂窗。
矩形窗使用最多,习惯上不加窗就是使信号通过了矩形窗。
这种窗的优点是主瓣比较集中,缺点是旁瓣较高,并有负旁瓣,导致变换中带进了高频干扰和泄露漏,甚至出现负谱现象。
(2)三角形窗三角形窗又称费杰窗,是幂窗的一次文形式。
与矩形窗比较,主瓣宽约等于矩形窗的两倍,但旁瓣小,而且无负旁瓣。
(3)汉宁窗汉宁窗又称升余弦窗,汉宁窗可以看作是3个矩形时间窗的频谱之和。
汉宁窗优于矩形窗,但汉宁窗主瓣加宽,相当于分析带宽加宽,频率分辨力下降。
(4)哈明窗哈明窗与汉宁窗都是余弦窗,只是加权系数不同,哈明窗加权的系数能使旁瓣达到更小,所以哈明窗又称为改进的升余弦窗。
它的能量更加集中在主瓣中主瓣的能量约占99.96%第一主瓣的峰值比主瓣小dB,但主瓣宽度和汉宁窗相同仍为8*π/N,哈明窗与汉宁窗都是很有用的窗函数。
(5)凯塞窗以上几种窗函数是各以一定主瓣加宽为代价,来换取某种程度的旁瓣抑制,窗函数的主瓣宽度和旁瓣峰值衰耗是矛盾的,一项指标的提高总是以另一项指标的下降为代价,窗口选择实际上是对两项指标作权衡。
而两项指标是跳变的,于是有人提出可调整窗,适当修改参数,可在这两项指标间作连续的选择。
常用的可调整窗是凯塞(Kaiser)窗。
基于MATLAB的有噪声语音信号处理毕业设计
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。
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AbstractFilter design in digital signal processing plays an extremely important role, FIR digital filters and IIR filter is an important part of filter design. Matlab is powerful, easy to learn, programming efficiency, which was welcomed by the majority of scientists. Matlab also has a particular signal analysis toolbox, it need not have strong programming skills can be easily signal analysis, processing and design. Using MATLAB Signal Processing Toolbox can quickly and efficiently design a variety of digital filters. MATLAB based on the noise issue speech signal processing design and implementation of digital signal processing integrated use of the theoretical knowledge of the speech signal plus noise, time domain, frequency domain analysis and filtering. The corresponding results obtained through theoretical derivation, and then use MATLAB as a programming tool for computer implementation.Implemented in the design process, using the window function method to design FIR digital filters with Butterworth, Chebyshev and bilinear Reform IIR digital filter design and use of MATLAB as a supplementary tool to complete the calculation and graphic design Drawing. Through the simulation of the designed filter and the frequency analysis shows that using Matlab Signal Processing Toolbox can quickly and easily design digital filters FIR and IIR, the process is simple and convenient, the results of the performance indicators to meet the specified requirements.Keywords：digital filter; MATLAB; Chebyshev; Butterworth;Window function method; bilinear transformation目录1．绪论 (1)1.1研究的目的和意义 (2)1.2 国内同行研究现状 (2)1.3本课题的研究内容 (4)2.原始语音信号采集与处理 (5)2.1 Matlab简单介绍 (5)2.2 语音信号的采样理论依据 (6)2.3语音信号的采集 (7)2.4程序流程图 (7)2.5语音信号的时频分析 (8)2.6 语音信号加噪与频谱分析 (9)2.7 本章小结 (11)3设计数字滤波器 (12)3.1 数字滤波器设计的基本思路 (12)3.2 模拟滤波器概述 (12)3.3 IIR数字滤波器概述 (12)3.4 FIR数字滤波器概述 (13)3.5 FIR数字滤波器和IIR数字滤波器比较 (13)3.6 低通，高通及带通滤波器 (14)3.7 设计FIR滤波器 (14)3.8 设计IIR滤波器 (15)3.9 双线性变换法和窗函数法 (15)3.10 本章小结 (18)4 进行滤波，比较滤波前后语音信号的波形及频谱 (19)4.1验证所设计的滤波器 (19)4.2滤波 (21)4.3本章小结 (23)5.GUI界面 (24)5.1系统界面设计工具—GUI概述 (24)5.2创建GUI界面 (24)5.3创建开关按钮 (25)5.4保存和修改fig文件 (26)5.5编写M文件 (28)5.6本章小结 (33)总结 (34)致谢 (35)参考文献 (36)附录 (38)附录（I）设计FIR和IIR数字滤波器 (38)附录（II）比较滤波前后语音信号的波形及频谱 (46)1．绪论数字信号处理是利用计算机或专用处理设备，以数值计算的方法对信号进行采集、抽样、变换、综合、估值与识别等加工处理，借以达到提取信息和便于应用的目的。
基于MATLAB的语音信号去噪处理(修改版)(word文档良心出品)
摘要语音信号在数字信号处理中占有极其重要的地位，因此选择通过对语音信号的研究来巩固和掌握数字信号处理的基本能力十分具有代表性。
对数字信号处理离不开滤波器，因此滤波器的设计在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。
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。
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对加噪声语音信号进行时域、频域分析和滤波。
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及仿真。
关键词滤波器；MATLAB；窗函数法；双线性变换AbstractVoice signal occupies an extremely important position in digital signal processing, so the selection based on the research of the speech signal to consolidate and master the basic ability of digital signal processing is very representative. For digital signal processing (DSP) is dependent on the filter, so filter design occupies an extremely important role in signal processing. FIR digital filter and IIR filter is an important part of the filter design. MATLAB signal processing toolbox can be used to quickly and efficiently design all kinds of digital filter. Powerful and easy to learn, programming, high efficiency, is popular among the masses of scientific and technical workers. We can tear down the corresponding conclusion through theoretical derivation, using MATLAB as a programming tool for computer to add noise speech signal in time domain, frequency domain analysis and filtering. In the process of design implementation, we use window function method to design FIR digital filter, butterworth, chebyshev and bilinear reform IIR digital filter design, and the MATLAB as an auxiliary tool to complete the design of computing and graphics drawing and simulation.Keyword filter MATLAB Window function method Double linear transformation摘要 (1)Abstract (2)目录 (3)1．绪论 (3)1.1研究的目的和意义 (6)1.2本课题的研究内容 (6)1.3 其大概流程框图可如下表示 (7)2.原始语音信号采集与处理 (8)2.1 Matlab简单介绍 (8)2.2 语音信号的采样理论依据 (9)2.2.1采样的基本概念 (9)2.3语音信号的采集 (10)2.4语音信号的时频分析 (11)2.5语音信号加噪与频谱分析 (14)2.5.1 正弦波信号加入原始语音信号 (14)2.5.2 随机噪音信号加入原始语音信号 (14)2.6本章小结 (18)3设计数字滤波器 (19)3.1 滤波器概述 (19)3.1.1 模拟滤波器概述 (19)3.1.2 数字滤波器概述 (19)3.2 IIR数字滤波器概述 (20)3.3 FIR数字滤波器概述 (21)3.4 设计FIR数字滤波器和IIR数字滤波器比较 (21)3.5 数字滤波器设计的基本思路 (21)3.6 设计FIR滤波器 (22)3.6.1 窗函数法及设计步骤 (22)3.6.2源程序与仿真图像 (23)3.7 设计IIR滤波器 (24)3.7.1双线性变换法与设计步骤 (24)3.7.2源程序与仿真图像 (25)3.8 本章小结 (27)4 滤波并绘制滤波前后语音信号的波形及频谱 (29)4.1滤波及仿真 (29)4.1.1 FIR滤波器法去噪 (29)4.1.2 IIR滤波器法去噪 (30)4.2 结合去噪后的频谱图对比两种方式滤波的优缺点 (31)4.3本章小结 (32)总结 (33)致谢 (34)参考文献 (35)附录 (36)附录（I）设计FIR和IIR数字滤波器 (36)附录（II）比较滤波前后语音信号的波形及频谱 (40)1．绪论数字信号处理是研究用数字方法对信号进行分析、变换、滤波、检测、调制、解调以及快速算法的一门技术学科。
基于MATLAB的语音信号去噪处理(修改版)
摘要语音信号在数字信号处理中占有极其重要的地位，因此选择通过对语音信号的研究来巩固和掌握数字信号处理的基本能力十分具有代表性。
对数字信号处理离不开滤波器，因此滤波器的设计在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。
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。
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对加噪声语音信号进行时域、频域分析和滤波。
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及仿真。
关键词滤波器；MATLAB；窗函数法；双线性变换AbstractVoice signal occupies an extremely important position in digital signal processing, so the selection based on the research of the speech signal to consolidate and master the basic ability of digital signal processing is very representative. For digital signal processing (DSP) is dependent on the filter, so filter design occupies an extremely important role in signal processing. FIR digital filter and IIR filter is an important part of the filter design. MATLAB signal processing toolbox can be used to quickly and efficiently design all kinds of digital filter. Powerful and easy to learn, programming, high efficiency, is popular among the masses of scientific and technical workers. We can tear down the corresponding conclusion through theoretical derivation, using MATLAB as a programming tool for computer to add noise speech signal in time domain, frequency domain analysis and filtering. In the process of design implementation, we use window function method to design FIR digital filter, butterworth, chebyshev and bilinear reform IIR digital filter design, and the MATLAB as an auxiliary tool to complete the design of computing and graphics drawing and simulation.Keyword filter MATLAB Window function method Double linear transformation目录摘要 (1)Abstract (2)目录 (3)1．绪论 (3)1.1研究的目的和意义 (6)1.2本课题的研究内容 (6)1.3 其大概流程框图可如下表示 (7)2.原始语音信号采集与处理 (8)2.1 Matlab简单介绍 (8)2.2 语音信号的采样理论依据 (9)2.2.1采样的基本概念 (9)2.3语音信号的采集 (10)2.4语音信号的时频分析 (11)2.5语音信号加噪与频谱分析 (14)2.5.1 正弦波信号加入原始语音信号 (14)2.5.2 随机噪音信号加入原始语音信号 (14)2.6本章小结 (18)3设计数字滤波器 (19)3.1 滤波器概述 (19)3.1.1 模拟滤波器概述 (19)3.1.2 数字滤波器概述 (19)3.2 IIR数字滤波器概述 (20)3.3 FIR数字滤波器概述 (21)3.4 设计FIR数字滤波器和IIR数字滤波器比较 (21)3.5 数字滤波器设计的基本思路 (21)3.6 设计FIR滤波器 (22)3.6.1 窗函数法及设计步骤 (22)3.6.2源程序与仿真图像 (23)3.7 设计IIR滤波器 (25)3.7.1双线性变换法与设计步骤 (25)3.7.2源程序与仿真图像 (26)3.8 本章小结 (27)4 滤波并绘制滤波前后语音信号的波形及频谱 (29)4.1滤波及仿真 (29)4.1.1 FIR滤波器法去噪 (29)4.1.2 IIR滤波器法去噪 (30)4.2 结合去噪后的频谱图对比两种方式滤波的优缺点 (32)4.3本章小结 (33)总结 (33)致谢 (34)参考文献 (35)附录 (36)附录（I）设计FIR和IIR数字滤波器 (36)附录（II）比较滤波前后语音信号的波形及频谱 (41)1．绪论数字信号处理是研究用数字方法对信号进行分析、变换、滤波、检测、调制、解调以及快速算法的一门技术学科。
使用MATLAB进行语音信号处理的技巧
使用MATLAB进行语音信号处理的技巧语音信号处理是一门涉及声音的数字信号处理领域，它可以应用于语音识别、语音合成、音频压缩等多个领域。
MATLAB作为一种强大的数学软件，提供了丰富的工具箱和函数，可以帮助我们进行语音信号处理。
本文将介绍一些使用MATLAB进行语音信号处理的技巧。
一、语音信号的读取和播放在MATLAB中，我们可以使用`audioread`函数读取音频文件，该函数将音频文件转换为一个向量，每个元素代表一个采样点的数值。
例如，我们可以使用以下代码读取一个名为"speech.wav"的音频文件：```matlab[x, fs] = audioread('speech.wav');```其中，`x`是音频信号的向量，`fs`是采样率。
读取后的音频信号可以使用`sound`函数进行播放：```matlabsound(x, fs);```二、语音信号的可视化在进行语音信号处理之前，我们通常需要对信号进行可视化，以便更好地了解信号的特征。
MATLAB提供了多种绘图函数，可以用于绘制语音信号的波形图、频谱图等。
绘制语音信号的波形图可以使用`plot`函数：t = (0:length(x)-1)/fs;plot(t, x);xlabel('Time (s)');ylabel('Amplitude');title('Speech Waveform');```绘制语音信号的频谱图可以使用`spectrogram`函数：```matlabspectrogram(x, 256, 128, 256, fs, 'yaxis');title('Speech Spectrogram');```三、语音信号的预处理在进行语音信号处理之前，通常需要对信号进行预处理，以去除噪声、增强语音特征等。
MATLAB提供了一些函数和工具箱，可以帮助我们进行语音信号的预处理。
基于Matlab GUI 的语音信号去噪处理
1引言基于Matlab 的M 文件对语音信号的分析具有程序修改复杂、不直观等缺点。
本文利用Matlab 图形用户界面（GUI ）的操作灵活、界面简洁直观等优点，采用了巴特沃斯、椭圆、切比雪夫Ⅰ型和切比雪夫Ⅱ型四种模拟滤波器，并分别由脉冲响应不变法、线性变换法转换为数字滤波器，对添加了噪声的语音信号进行去噪处理，通过滤波器去噪后的信噪比对比表明：使用脉冲响应不变法由模拟转数字的切比雪夫Ⅱ型滤波器对污染语音信号的去噪效果最佳。
首先是对无噪语音进行频谱分析，然后对其加噪声并对加噪后的语音进行频谱分析。
分别采用脉冲响应不变法和双线性变换法设计出了无限长单位冲激响应（IIR ）数字滤波器，并完成对加噪语音的去噪处理。
通过计算比较去噪后语音信号的信噪比不同从而得出不同类型滤波器的优劣。
最终借助GUI 设计了语音信号去噪系统的图形用户界面，增强了系统程序的可视性和友好性。
2语音信号去噪处理的GUI 实现Matlab 的GUI 是一个由坐标轴、按钮、级联菜单、动静态文本等图形对象组成的一个用户与计算机交互的图形窗口。
用户通过编写程序，激活这些图形对象，使计算机实现相应的变化，以完成用户需要的功能。
比如，实现计算和图像显示等。
本文的GUI 包含2个静态文本（区分脉冲响应不变法和双线性变换法）、13个按钮（实现语音播放、不同种滤波器的滤波及信噪比的计算）和3个坐标轴（显示时域、频域波形、滤波【作者简介】郭思梦(1992-)，女，河北保定人，学生在读，从事信号处理研究。
【通讯作者】张培玲(1977－)，女，山东济南人，副教授，从事现代通信技术，信号处理研究。
基于Matlab GUI 的语音信号去噪处理De-Noising of Voice Signal Based on Matlab GUI郭思梦，张培玲(河南理工大学物理与电子信息学院，河南焦作454000)GUO Si-meng,ZHANG Pei-ling(SchoolofPhysics andElectronicInformation,HenanPolytechnicUniversity,Jiaozuo 454000,China)【摘要】应用数字滤波器的理论和设计方法，在Matlab 软件开发环境下分别通过脉冲响应不变法和双线性变换法设计出了无限长单位冲激响应（IIR ）数字滤波器，并借助Matlab 图形用户界面（GUI ）设计了IIR 数字滤波器人机交互界面，使得该系统平台界面简洁直观，操作方便且功能齐全，最终实现了对加有噪声语音信号的去噪处理。
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数字信号处理课程设计报告题目:基于MATLAB有噪声语音信号处理系（院）：计算机工程学院专业：通信工程班级：通信1071学号：姓名：指导教师： -------------------------学年学期: 2009 ~ 2010 学年第 1 学期2009年12月18日设计任务书指导教师（签章）：年月日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。
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 (1)2 课程设计内容 (2)3 课程设计的具体实现 (2)语音信号的采集 (2)语音信号的时频分析 (2)语音信号加噪与频谱分析 (4)设计FIR和IIR数字滤波器 (5)用滤波器对加噪语音信号进行滤波 (12)比较滤波前后语音信号的波形及频谱 (12)回放语音信号 (19)设计系统界面 (19)小结 (21)结论 (22)致谢 (23)参考文献 (24)1 绪论数字信号处理是利用计算机或专用处理设备，以数值计算的方法对信号进行采集、抽样、变换、综合、估值与识别等加工处理，借以达到提取信息和便于应用的目的。
它在语音、雷达、图像、系统控制、通信、航空航天、生物医学等众多领域都获得了极其广泛的应用。
具有灵活、精确、抗干扰强、设备尺寸小、造价低、速度快等优点。
数字滤波器, 是数字信号处理中及其重要的一部分。
随着信息时代和数字技术的发展，受到人们越来越多的重视。
数字滤波器可以通过数值运算实现滤波，所以数字滤波器处理精度高、稳定、体积小、重量轻、灵活不存在阻抗匹配问题，可以实现模拟滤波器无法实现的特殊功能。
数字滤波器种类很多，根据其实现的网络结构或者其冲激响应函数的时域特性，可分为两种，即有限冲激响应( FIR，Finite Impulse Response)滤波器和无限冲激响应( IIR，Infinite Impulse Response)滤波器。
FIR滤波器结构上主要是非递归结构，没有输出到输入的反馈，系统函数H (z)在处收敛，极点全部在z = 0处（因果系统），因而只能用较高的阶数达到高的选择性。
FIR数字滤波器的幅频特性精度较之于IIR数字滤波器低，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。
FIR数字滤波器是有限的单位响应也有利于对数字信号的处理，便于编程，用于计算的时延也小，这对实时的信号处理很重要。
FIR滤波器因具有系统稳定，易实现相位控制，允许设计多通带（或多阻带）滤波器等优点收到人们的青睐。
IIR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。
同时，IIR数字滤波器在设计上可以借助成熟的模拟滤波器的成果，如巴特沃斯、契比雪夫和椭圆滤波器等，有现成的设计数据或图表可查，在设计一个IIR数字滤波器时，我们根据指标先写出模拟滤波器的公式，然后通过一定的变换，将模拟滤波器的公式转换成数字滤波器的公式。
滤波器的设计可以通过软件或设计专用的硬件两种方式来实现。
随着MATLAB软件及信号处理工具箱的不断完善，MATLAB很快成为应用学科等领域不可或缺的基础软件。
它可以快速有效地实现数字滤波器的设计、分析和仿真，极大地减轻了工作量,有利于滤波器设计的最优化。
2 课程设计内容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，对其进行频谱分析；利用MATLAB中的随机函数产生噪声加入到语音信号中，模仿语音信号被污染，并对其进行频谱分析；设计FIR和IIR数字滤波器，并对被噪声污染的语音信号进行滤波，分析滤波后信号的时域和频域特征，回放语音信号；最后，设计一个信号处理系统界面。
在所设计的系统界面上可以选择滤波器的类型。
3 课程设计的具体实现语音信号的采集利用PC 机上的声卡和WINDOWS 操作系统可以进行数字信号的采集。
将话筒输入计算机的语音输入插口上,启动录音机。
按下录音按钮,接着对话筒说话,说完后停止录音,屏幕左侧将显示所录声音的长度。
点击放音按钮,可以实现所录音的重现。
取一段音频，以文件名“FF”保存入g :\ MATLAB \ work 中。
格式为wav。
语音信号的时频分析利用MATLAB中的“wavread”命令来读入（采集）语音信号，将它赋值给某一向量。
再对其进行采样，记住采样频率和采样点数。
下面介绍Wavread 函数几种调用格式。
（1）y=wavread（file）功能说明：读取file所规定的wav文件，返回采样值放在向量y中。
（2）[y,fs,nbits]=wavread(file)功能说明：采样值放在向量y中，fs表示采样频率（hz），nbits表示采样位数。
（3）y=wavread（file，N）功能说明：读取钱N点的采样值放在向量y中。
（4）y=wavread（file，[N1,N2]）功能说明：读取从N1到N2点的采样值放在向量y中。
接下来，对语音信号进行采样。
其程序如下：>> [y,fs,nbits]=wavered (‘FF’); %把语音信号加载入Matlab 仿真软件平台中然后，画出语音信号的时域波形，再对语音信号进行频谱分析。
MATLAB提供了快速傅里叶变换算法FFT计算DFT的函数fft,其调用格式如下：Xk=fft(xn,N)参数xn为被变换的时域序列向量，N是DFT变换区间长度，当N大于xn的长度时，fft函数自动在xn后面补零。
，当N小于xn的长度时，fft函数计算xn的前N个元素，忽略其后面的元素。
在本次设计中，我们利用fft对语音信号进行快速傅里叶变换，就可以得到信号的频谱特性。
其程序如下：[y,fs,nbits]=wavread ('');sound(y,fs,nbits); %回放语音信号N= length (y) ; %求出语音信号的长度Y=fft(y,N); %傅里叶变subplot(2,1,1);plot(y);title('原始信号波形');xlabel('时间轴')ylabel('幅值A')subplot(2,1,2);plot(abs(Y));title('原始信号频谱')xlabel('频率Hz')ylabel('频率幅值') 程序结果如下图：x 105-0.2-0.10.10.2原始信号波形时间轴幅值A 00.51 1.52 2.5x 10505001000原始信号频谱频率Hz 频率幅值图1 原始信号波形及频谱语音信号加噪与频谱分析MATLAB 中产生高斯白噪声非常方便，有两个产生高斯白噪声的两个函数 。
我们可以直接应用两个函数：一个是WGN ，另一个是AWGN 。
WGN 用于产生高斯白噪声，AWGN 则用于在某一信号中加入高斯白噪声。
也可直接用randn 函数产生高斯分布序列。
在本次课程设计中，我们是利用MATLAB 中的随机函数(randn)产生噪声加入到语音信号中，模仿语音信号被污染，并对其频谱分析。
Randn 函数有两种基本调用格式：Randn(n)和Randn （m,n ）,前者产生n ×n 服从标准高斯分布的随机数矩阵，后者产生m ×n 的随机数矩阵。
在这里，我们选用Randn （m,n ）函数。
语音信号添加噪声及其频谱分析的主要程序如下：[y,fs,nbits]=wavread ('FF');N = length (y) ; %求出语音信号的长度Noise=*randn(N,2) %随机函数产生噪声Si=y+Noise; %语音信号加入噪声sound(Si);subplot(2,1,1);plot(Si);title('加噪语音信号的时域波形');S=fft(Si); %傅里叶变换subplot(2,1,2);plot(abs(S));title('加噪语音信号的频域波形'); 程序结果如下图：00.51 1.52 2.5x 105-0.500.5加噪语音信号的时域波形x 10505001000加噪语音信号的频域波形图2 加噪后的波形及频谱分析设计FIR 和IIR 数字滤波器IIR 滤波器和FIR 滤波器的设计方法完全不同。
IIR 滤波器设计方法有间接法和直接法，间接法是借助于模拟滤波器的设计方法进行的。
其设计步骤是：先设计过渡模拟滤波器得到系统函数H （s ），然后将H （s ）按某种方法转换成数字滤波器的系统函数H(z)。
FIR 滤波器比鞥采用间接法，常用的方法有窗函数法、频率采样发和切比雪夫等波纹逼近法。
对于线性相位滤波器，经常采用FIR 滤波器。
对于数字高通、带通滤波器的设计，通用方法为双线性变换法。
可以借助于模拟滤波器的频率转换设计一个所需类型的过渡模拟滤波器，再经过双线性变换将其转换策划那个所需的数字滤波器。
具体设计步骤如下：（1）确定所需类型数字滤波器的技术指标。
（2）将所需类型数字滤波器的边界频率转换成相应的模拟滤波器的边界频率，转换公式为Ω=2/T tanω)(3)将相应类型的模拟滤波器技术指标转换成模拟低通滤波器技术指标。
（4）设计模拟低通滤波器。
（5）通过频率变换将模拟低通转换成相应类型的过渡模拟滤波器。
（6）采用双线性变换法将相应类型的过渡模拟滤波器转换成所需类型的数字滤波器。
我们知道，脉冲响应不变法的主要缺点是会产生频谱混叠现象，使数字滤波器的频响偏离模拟滤波器的频响特性。
为了克服之一缺点，可以采用双线性变换法。
下面我们总结一下利用模拟滤波器设计IIR数字低通滤波器的步骤：（1）确定数字低通滤波器的技术指标：通带边界频率、通带最大衰减，阻带截止频率、阻带最小衰减。
（2）将数字低通滤波器的技术指标转换成相应的模拟低通滤波器的技术指标。