数字信号处理题库(附答案)[5篇范文]

第一篇：数字信号处理题库(附答案)

数字信号处理复习题

一、选择题

1、某系统y(n)g(n)x(n),g(n)有界，则该系统（A）。

A.因果稳定

B.非因果稳定

C.因果不稳定

D.非因果不稳定

2、一个离散系统（D）。

A.若因果必稳定

B.若稳定必因果

C.因果与稳定有关

D.因果与稳定无关

3、某系统y(n)nx(n),则该系统（A）。

A.线性时变

B.线性非时变

C.非线性非时变

D.非线性时变 4.因果稳定系统的系统函数H(z)的收敛域是（D）。A.z0.9

B.z1.1C.z1.1

D.z0.9 5.x1(n)3sin(0.5n)的周期（A）。A.4

B.3

C.2

D.1 6.某系统的单位脉冲响应h(n)()u(n),则该系统（C）。A.因果不稳定

B.非因果稳定

C.因果稳定

D.非因果不稳定 7.某系统y(n)x(n)5，则该系统（B）。

A.因果稳定

B.非因果稳定

C.因果不稳定

D.非因果不稳定 8.序列x(n)anu(n1),在X(z)的收敛域为（A）。A.za

B.za

C.za

D.za

9.序列x(n)()u(n)()u(n1),则X(z)的收敛域为（D）。

A.z12n13n12n11111

B.z

C.z

D.z 2323210.关于序列x(n)的DTFTX(ej)，下列说法正确的是（C）。

A.非周期连续函数

B.非周期离散函数

C.周期连续函数，周期为2

D.周期离散函数，周期为2 11.以下序列中（D）的周期为5。

A.x(n)cos(nC.x(n)e12.x(n)e2j(n)58353)

B.x(n)sin(n)

8582j(n)58

D.x(n)e

nj()36，该序列是（A）。

A.非周期序列

B.周期N6

C.周期N6

D.周期N2

以上为离散时间信号与系统部分的习题

13.((4))4________。(A)A.0

B.1

C.2

D.4 14.W20________。(B)A.0

B.1

C.1

D.2 15.DFT[(n)]________。(B)A.0

B.1

C.2

D.1

16.N1024点的DFT，需要复数相乘次数约（D）。A.1024

B.1000

C.10000

D.1000000

17.((2))4________。(C)A.0

B.1

C.2

D.4 18.W21________。(C)A.0

B.1

C.1

D.2 19.DFT[(n1)]________。(B)kkA.0

B.WN

C.1

D.WN

20.N1024点的IDFT，需要复数相乘次数约（D）。A.1024

B.1000

C.10000

D.1000000 21.((202))8________。(C)A.0

B.2

C.4

D.6 22.W81________。（A)A.2222(1j)

B.(1j)

C.(1j)

D.(1j)222223.DFT[(nn0)]________。(A)

kA.WN0

B.WN

C.WNnkn0kk

D.WN

24.重叠保留法输入段的长度为NN1N21，h(n)(长为N1)，每一输出段的前（B）点就是要去掉的部分，把各相邻段流下来的点衔接起来，就构成了最终的输出。

A.N1

B.N11

C.N21

D.N1N21

以上为DFT部分的习题

25.利用模拟滤波器设计IIR数字滤波器时，为了使数字滤波器的频响能模仿模拟滤波器的频响，在将Ha(s)转化为H(z)时应使s平面的虚轴映射到z平面的（C）。A.单位圆内

B.单位圆外

C.单位圆上

D.单位圆与实轴的交点

26.（B）方法设计的IIR数字滤波器会造成频率的非线性(与的关系)。A.脉冲响应不变法

B.双线性变换法

C.窗函数法

D.频率采样法 27.用（A）方法设计的IIR数字滤波器会造成频率混叠现象。

A.脉冲响应不变法

B.双线性变换法

C.窗函数法

D.频率采样法

28.在IIR滤波器设计法中，如果数字低通转化为数字低通的变换关系为u1G(z1)，则数字低通转化为数字高通只要将（B）替换z。

A.z

B.z

C.z

D.z

29.在IIR滤波器设计方法中，主要讨论模拟低通滤波器而不是其他类型模拟滤波器，主要是因为（C）。

A.只有通过模拟低通滤波器才可以设计数字滤波器 B.模拟低通滤波器设计简单，有快速算法

C.模拟低通滤波器可以通过适当的变换转换成其他类型的滤波器

D.采用模拟低通滤波器才能恢复经过采样后离散信号所代表的原始信号

30.采用从模拟滤波器低通原型到带通滤波器的频率变换中，模拟频率为，数字频率为，数字带通滤波器的中心频率为0。应该将0映射到数字域的（C）。A.11*0

B.0

C.0

D.

31.设计IIR滤波器的性能指标一般不包括（D）。

A.滤除的频率分量

B.保留的频率分量

C.保留的部分允许的幅频或相位失真

D.滤波器的脉冲响应

32.对于IIR滤波器，其系统函数的有理分式为H(z)azii0Ni1Mi。当MN时，1biziH(z)可看成是（B）。

A.一个N阶IIR子系统和一个（M-N）阶的FIR子系统的并联 B.一个N阶IIR子系统和一个（M-N）阶的FIR子系统的级联 C.一个N阶IIR子系统和一个M阶的FIR子系统的级联 D.一个N阶IIR子系统和一个M阶的FIR子系统的并联 33.阶数位N的Butterworth滤波器的特点之一是（C）。A.具有阻带内最大平坦的幅频特性 B.具有通带内线性的相位特性

C.过度带具有频响趋于斜率为6N/倍频程的渐近线 D.过度带具有频响趋于斜率为3N/倍频程的渐近线 34.不是阶数为N的Chebyshev滤波器的特点之一是（D）。A.逼近误差值在阻带内等幅地在极大值和极小值之间摆动 B.具有阻带内等波纹的幅频特性 C.具有通带内等波纹的幅频特性

D.过渡带具有频响趋于斜率为3N/倍频程的渐近线

35.将模拟低通滤波器至高通滤波器的变换就是s变量的（B）。A.双线性变换

B.倒量变换

C.负量变换

D.反射变换

36.从低通数字滤波器到各种数字滤波器的频率变换要求对变换函数u1G(z1)在单位圆上是（C）。

A.归一化函数

B.反归一化函数

C.全通函数

D.线性函数 以上为IIR数字滤波器设计部分的习题

37.线性相位FIR滤波器的单位函数响应偶对称表达式为（A）。A.h(n)h(N1n)

B.h(n)h(N1)C.h(n)h(Nn)

D.h(n)h(nN)

38.线性相位FIR滤波器的单位函数响应奇对称表达式为（A）。A.h(n)h(N1n)

B.h(n)h(N1)C.h(n)h(Nn)

D.h(n)h(nN)

39.FIR滤波器的线性相位特性是指（B）。

A.相位特性是常数

B.相位特性是频率的一次函数 C.相位特性是频率的二次函数

D.相位特性不是频率的函数 40.FIR滤波器的幅度函数（C）。

A.就是幅频特性

B.函数值总是大于0

C.函数值可正可负

D.函数值是常数，与频率无关

41.线性相位FIR滤波器与相同阶数的IIR滤波器相比，可以节省一半左右的（B）。

A.加法器

B.乘法器

C.乘法器和加法器

D.延迟器

42.线性相位FIR滤波器系统函数的零点（D）。

A.单个出现

B.2个一组同时出现

C.3个一组同时出现

D.4个一组同时出现

43.窗函数的主瓣宽度越小，用其设计的线性相位FIR滤波器的（A）。

A.过渡带越窄

B.过渡带越宽

C.过渡带内外波动越大

D.过渡带内外波动越小

44.用频率采样法设计线性相位FIR滤波器，线性相位FIR滤波器在采样点上的幅频特性与理想滤波器在采样点上的幅频特性的关系（A）。A.相等

B.不相等

C.大于

D.小于

45.用窗函数法设计的线性相位FIR滤波器过渡带越窄越好，过渡带内、外波动越小越好，要求窗函数频谱（A）。

A.主瓣宽度小，旁瓣面积小

B.主瓣宽度小，旁瓣面积大

C.主瓣宽度大，旁瓣面积小

D.主瓣宽度大，旁瓣面积大

46.在线性相位FIR滤波器的窗函数设计法中，当窗型不变而点数增加时，FIR滤波器幅频特性的（A）。

A.过渡带变窄，带内外波动振幅不变

B.过渡带变宽，带内外波动振幅变大

C.过渡带变窄，带内外波动振幅变小

D.过渡带变宽，带内外波动振幅变小 47.用频率采样法设计线性相位FIR滤波器时，增加过渡带点的目的是（D）。A.增加采样点数

B.增加过渡带宽

C.修改滤波器的相频特性

D.增大阻带最小衰减

48.线性相位FIR滤波器的单位函数响应h(N1)0的充分条件是（A）。2A.单位函数响应奇对称，N为奇数

B.单位函数响应偶对称，N为奇数 C.单位函数响应奇对称，N为偶数

D.单位函数响应偶对称，N为偶数 以上为FIR数字滤波器设计部分的习题 49.在不考虑（A），同一种数字滤波器的不同结构是等效的。A.拓扑结构

B.量化效应

C.粗心大意

D.经济效益 50.研究数字滤波器实现的方法用（A）最为直接。A.微分方程

B.差分方程

C.系统函数

D.信号流图 51.下面的几种网络结构中，（A）不是IIR滤波器的基本网络结构。A.频率采样型

B.用的延迟单元较少

C.适用于实现低阶系统

D.参数ai、bi对滤波器性能的控制作用直接

52.（D）不是直接型结构实现IIR数字滤波器的优点。A.简单直观

B.用的延迟单元较少

C.适用于实现低阶系统

D.参数ai、bi对滤波器性能的控制作用直接

53.（D）不是级联型实现IIR滤波器的优点。

A.可单调滤波器的极点和零点

B.每个基本节有相同的结构 C.可灵活地进行零极点配对和交换级联次序

D.误差不会逐级积累 54.（A）不是并联型实现IIR滤波器的优点。A.零极点调整容易

B.运算速度快

C.各级的误差互不影响

D.总误差低于级联型的总误差

55.在级联型和并联型实现IIR滤波器中，一般以一阶和二阶节作为子系统，且子系统采用（A）。

A.直接型

B.级联型

C.并联型

D.线性相位型 56.任意的离散电路可以看成是（C）。

A.IIR滤波器

B.FIR滤波器

C.IIR滤波器和FIR滤波器的级联组成 D.非递归结构

57.在MATLAB中，用（B）函数实现IIR数字滤波器的级联型结构。A.filter

B.casfilter

C.parfilter

D.par2dir 58.DSP采用（B）总线结构。

A.PCI

B.USB

C.哈弗

D.局部 59.在以下的窗中，（A）的过渡带最窄。

A.矩形窗

B.汉宁窗

C.哈明窗

D.布莱克曼窗 60.频率采样型结构适用于（B）滤波器的情况。A.宽带的情况

B.窄带

C.各种

D.特殊 以上为离散系统网络结构实现部分的习题

二、判断题

1.离散时间系统的数学模型是差分方程。（Y）2.已知某信号频谱的最高频率为100Hz，能够恢复出原始信号的最低采样频率为200Hz。（Y）

3.某系统y(n)ax(n)，则该系统是线性系统。（N）

4.线性时不变系统的数学模型是线性常系数差分方程。（Y）5.对模拟信号（一维信号，时间的函数）进行采样后并对幅度进行量化后就是数字信号。

2（Y）

6.稳定的离散时间系统，其所有极点都位于Z平面的单位圆外部。（N）7.正弦序列都是周期序列。（N）

8.若线性时不变系统是有因果性，则该系统的单位采样响应序列h(n)应满足的充分必要条件是h(n)0，n0。（Y）9.序列x(n)(n)的DTFT是1。（Y）

2j10.已知X(e)02sin(n)j2。2，X(e)的反变换x(n)（Y）

n211.采样序列单位圆上的Z变换等于该采样序列的DTFT。（N）

12.对信号x(t)进行等间隔采样，采样周期T5ms，则折叠频率为200Hz。（N）

以上为离散时间信号与系统部分的习题

13.周期序列的 39.IIR滤波器的优化设计方法需要通过设计模拟滤波器实现。（N）

40.脉冲响应不变法不一定将最小相位模拟滤波器映射为最小相位的数字滤波器。（Y）

以上为IIR数字滤波器设计部分的习题 41.FIR滤波器总是具有线性相位的特性。（N）42.FIR滤波器的单位函数响应关于原点对称。（N）

43.线性相位FIR滤波器的窗函数设计法所用的窗函数总是偶对称的。（Y）44.线性相位FIR滤波器的结构中存在反馈。（N）

45.FIR滤波器只有零点，除原点外，在Z平面上没有极点。（Y）46.在理论上，FIR总是稳定的。（Y）

47.单位函数响应偶对称N为奇数的FIR滤波器，不宜作为低通滤波器。（N）48.单位函数响应偶对称N为偶数的FIR滤波器，不宜作为低通滤波器。（N）49.单位函数响应奇对称N为奇数的FIR滤波器，不宜作为高通滤波器。（Y）50.单位函数响应奇对称N为偶数的FIR滤波器，不宜作为高通滤波器。（N）51.窗函数的主瓣宽度越小，用其设计的线性相位的过渡带越窄。（Y）

52.窗函数的旁瓣面积应该尽可能地小，以增大线性相位FIR滤波器过渡带内、外波动的最大振幅。（N）

53.用窗函数设计的线性相位FIR滤波器的过渡带越窄，表明窗函数的主瓣宽带越大。（N）

54.用窗函数设计的线性相位FIR滤波器过渡带内、外波动的最大振幅越大，表明窗函数的旁瓣面积越小。（N）

以上为FIR数字滤波器设计部分的习题

55.子系统是线性的，子系统级联次序仍会影响总系统的传递函数。（N）

56.对于单输入、但输出的系统，通过反转网络中的全部支路的方向，并且将其输入输出互换，得出的信号流图传递函数是原始流图传递函数的倒数。（N）57.数字滤波器由加法器、乘法器和延迟器组成。（Y）58.滤波器共有三种因量化而引起的误差因素：（1）A/D转换的量化效应；（2）系数的量化效应；（3）数字运算过程中的有限字长效应。（Y）

59.不同的排列方案在相同的运算精度下，其产生的误差是不同的。（Y）60.DSP系统与模拟信号处理系统在功能上有许多相似之处，因此在处理技术上也相似。（N）

61.FIR滤波器实现类型中横截型又称卷积型。（Y）62.FIR滤波器级联型结构中，每个二阶节控制一个零点。（N）63.可以用FIR滤波器实现振动器。（N）64.FIR滤波器只能用非递归结构实现。（N）

65.线性相位型FIR滤波器的计算量约为横截型的一半。（Y）66.FIR级联型结构所需要的系数比直接型多。（Y）67.线性相位型的信号流图与N为偶数或奇数无关。（N）

68.在FIR级联型网络结构中，每一个一阶网络决定一个实数极点，每一个二阶网络决定一对共轭极点。（N）

以上为离散系统网络结构实现部分的习题

三、计算与设计题

1.设h(n)u(n)，x(n)(n)(n1)，求y(n)x(n)*h(n)。

n2.设系统的单位脉冲响应h(n)au(n)，0a1，输入序列为

x(n)(n)2(n2)，求出系统输出序列y(n)。

1，1z2，求x(n)。

1z12z21n4.求序列(n)()u(n)的Z变换，并指出其零、极点和收敛域。

23.已知X(z)5.已知X(z)z，讨论对应X(z)的所有可能的序列表达式。2(z1)(z2)6.已知x(n)0.75(n1)(n)0.75(n1)（1）计算X(ej)DTFT[x(n)]；

（2）在角频率0~2上对X(ej)作N8点等距离采样，得到X(k)，写出X(k)与x(n)的对应关系。

以上为离散时间信号与系统部分的习题

7.已知有限长序列x(n)如下式：x(n){1,1}，N2，计算X(k)DFT[x(n)]。8.已知x(n)R2(n)，y(n)R2(n)，用DFT计算f(n)x(n)y(n)。

9.已知有限长序列x(n)如下式：x(n){1,1,0,0}，N4，计算X(k)DFT[x(n)]。10.已知x(n)RN(n)，y(n)RN(n)，用DFT计算f(n)x(n)y(n)。11.已知x(n)(n)(n1)(n2)，对于N8，计算X(k)。)R8(n)，y(n)sin(12.已知x(n)cos(282)R8(n)。用DFT计算8f(n)x(n)y(n)，并画出f(n)x(n)y(n)的波形。

以上为DFT部分的习题

13.一个Butterworth模拟低通滤波器，通带截至频率c0.2rad/s上的衰减不小于1dB，阻带截至频率c0.3rad/s上的衰减不小于15dB，求阶数N和3dB截至频率。

14.采用脉冲响应不变法，采样频率为1000Hz，则将模拟频率f1000/Hz转换为多少？

15.采用双线性变换法，采样频率为1000Hz，则将模拟频率f1000Hz转换为多少？

16.设计Chebyshev滤波器，要求在通带内的纹波起伏不大于2dB，求纹波系数。

17.设计一个Chebyshev滤波器，要求在通带内的纹波起伏不大于2dB，截至频率为

40rad/s，阻带52rad/s处的衰减大于20dB。

18.设计一个Butterworth滤波器，要求在20rad/s处的幅频响应衰减不大于2dB，在 30rad/s处的衰减大于10dB。

以上为IIR数字滤波器设计部分的习题

N6，19.已知线性相位FIR滤波器的单位函数响应h(n)偶对称，h(0)1，h(1)2，h(2)3，求h(n)。

20.已知线性相位FIR滤波器的单位函数响应奇对称，N6，h(0)1，h(1)2，h(2)3，求系统函数H(z)。

21.试用窗函数设计一个线性相位FIR滤波器，并满足以下技术指标：在低通边界频率c40rad/s处衰减不大于3dB，在阻带边界频率s46rad/s处衰减不小于40dB，对模拟信号的采样周期T0.01s。

22.设计一个低通数字滤波器H(ej)，其理想频率特性为矩形。

1Hd(ej)00c 其他并已知c0.5，采样点数为奇数，N33，要求滤波器具有线性相位。23.用频率采样法设计一个线性相位低通滤波器。线性相位低通滤波器的理想特性为：N15，通带边界频率为900，通带外侧边沿上设一点过渡带，其模值为0.4。过度点加在

第二篇：数字信号处理模拟试卷答案

《数字信号处理》A卷参考答案

一大题：判断下列各题的结论是否正确，你认为正确就在括号中画“√”，否则画“X”（共５小题，每小题３分，共１５分）

1、“√”

2、“X”

3、“√”

4、“X”

5、“X” 二大题：（共2小题，每小题10分，共20分）

1、设系统由下面差分方程描述：

11y(n)y(n1)x(n)x(n1)

22设系统是因果的，利用递推法求系统的单位取样响应。

11解：令x(n)(n)，y(n)y(n1)x(n)x(n1)

2211h(1)(0)(1)1221111n1,h(1)h(0)(1)(0)12222 11n2,h(2)h(1)22n0,h(0)11n3,h(3)h(2)2221归纳起来，结果为h(n)2n1u(n1)(n)

11z1132、求X(z),z 的反变换。

121z24解：（1）部分分式法

11115z2zzX(z)333X(z)66111111zz2z2(z)(z)zz442222

1566X(z)111z11z122 1151X(n)[]u(n)

6262nn（2）长除法x(n)1,，113411， 1216三大题：证明（共2小题，每小题10分，共20分）

1、设线形时不变系统函数H(z)为：

(z)1a1z1H1az1.,a为实数

（1）在z平面上用几何法证明该系统是全通网络，即：

H(ej)常数（2）参数a如何取值，才能使系统因果稳定？

解、（1）H(z)1a1z1za11az1za

极点：a,零点：a1设取a0.6，零、极点分布如右下图。

H(ej)za1eja1zazejejaABAC22a1acos1a12acosa12acosa2112acosa21a故H(z)是一个全通系统。（2）a1才能使系统因果稳定。

2、证明离散帕斯瓦尔定理。若X(k)DFT[x(n)]，则

N1x(n)21n0NN1X(k)2

k0证：

Aωa1/aOCB

1Nk0N11X(k)N2N11*X(k)X(k)Nk0*N1N1nX(k)x(n)WNk0n0N1*1x(n)Nn0N1n0*X(k)Wk0N1n0N1knN2

x(n)x(n)x(n)

四、作图题（共12分）画图题略。

五、设计题（共13分）已知模拟滤波器的传输函数为：Ha(s)脉冲响应不变法和双线性变换法设计数字滤波器，取T=2s。解：脉冲响应不变法；

1采用22s3s1Ha(s)1112s23s1s1/2s1(e1e2)z111或合并为：H(z) H(z)121321T1T1(ee)zez1ez1e2z1111e1z11e2z1双线性变换法：

H(z)Ha(s)s21z1,T2T1z11121z1z11z11z1112z-1z262z1

六大题：分析与作图（共2小题，每小题10分，共20分）

1、图示是由RC组成的模拟滤波器，写出其系统函数Ha(s)，并选用一种合适的转换方法，xa(t)将Ha(s)转换成数字滤波器H(z)，最后画出网络结构图。解：模拟RC滤波网络的频率响应函数为：Ha(j)ya(t)

R1RjCj1jRC 显然，Ha(j)具有高通特性，用脉冲响应不变法必然会产生频率的混叠失真。所以应选用双线性变换法，将Ha(j)中的j用s代替，可得到RC滤波网络的系统函数

Ha(s)s1sRC用双线性变换法设计公式可得：

21z11T1z1H(z)Ha(s)s21z21z11T1z1T1z1RC

11z1T,aa11a12RC1za11a1x(n)z1H(z)的结构：（1）N=6

1a1ay(n)-1

2、已知FIR滤波器的单位脉冲响应为：

h(0)h(5)1.5;h(1)h(4)2;(2)N=7

h(2)h(3)3

h(0)h(5)1.5;h(1)h(4)2;h(0)h(6)3;h(1)h(5)2;h(2)h(3)3

h(2)h(4)1;h(3)0

试画出它们的线性相位型结构图，并分别说明它们的幅度特性、相位特性各有什么特点。解：（1）图略。由h(n)的取值可知，h(n)满足h(n)h(N1n)所以FIR滤波器具有第一类线性相位特性：()N12.5；由于N=6为偶数，所以幅度特性关于2点奇对称。

（2）图略。由h(n)的取值可知，h(n)满足h(n)h(N1n)所以FIR滤波器具有第二类线性相位特性：()于0,2两点奇对称。

2N13；由于N=7为奇数，所以幅度特性关22

第三篇：数字信号处理习题与答案

3.已知

单位抽样响应为

，通过直接计算卷积和的办法，试确定的线性移不变系统的阶跃响应。

9．列出下图系统的差分方程,并按初始条件

求输入为

时的输出序列,并画图表示。

解：系统的等效信号流图为：

解：根据奈奎斯特定理可知：

6.有一信号,它与另两个信号

和的

关系是:

其中

，已知，解：根据题目所给条件可得：

而

所以

8.若是因果稳定序列，求证：

证明:

∴

9．求的傅里叶变换。

解：根据傅里叶变换的概念可得：

13.研究一个输入为

和输出为的时域线性离散移不变系

统，已知它满足

并已知系统是稳定的。试求其单位抽样响应。解：

对给定的差分方程两边作Z变换，得：，为了使它是稳定的，收敛区域必须包括

即可求得

16.下图是一个因果稳定系统的结构，试列出系统差分方程，求系统函数。当

时，求系统单位冲激响应 , 画出系统零极点图和频率响应曲线。

由方框图可看出：差分方程应该是一阶的

则有

因为此系统是一个因果稳定系统;所以其收敛

17．设是一离散时间信号，其z变换为

求它们的z变换：，对下列信

号利用(a)

，这里△记作一次差分算子，定义为：

(b)(c)解：(a){

(b)，(c)

由此可设

1.序列x(n)是周期为6的周期性序列，试求其傅立叶级数的系数。

~解: X(k)n05~x(n)W6nkn05j2nk~x(n)e6 j2k1412e6j22k10e6j23k8e6j24k6e6j25k10e6

计算求得:

~2.设x(n)R4(n),x(n)x((n))6.~~ 试求X(k)并作图表示~x(n),X(k)。~~~X(0)60;X(1)9j33;X(2)3j3;~~~X(3)0;X(4)3j3;X(5)9j33。

~解: X(k)n0x(n)W6nk~5n0j~x(n)e52nk6

~~~计算求得：X(0)4;X(1)j3;X(2)1;~~~ X(3)0;X(4)1;X(5)j3。jk1e3j2ke3ejk

n1,0n43.设x(n),h(n)R4(n2),0，其它n~令~x(n)x((n))6,h(n)h((n))4,~试求~x(n)与h(n)的周期卷积并作图。解：在一个周期内的计算

~~~y(n)~x(n)*h(n)h(nm)~~~y(n)~x(n)*h(n)h(nm)7x(n), 0n5设有两序列 x(n)0, 其他ny(n), 0n14 y(n)0, 其他n各作15点的DFT,然后将两个DFT相乘,再求乘积的IDFT,设所得结果为f(n),问f(n)的哪些点对应于x(n)y(n)应该得到的点。

解：序列x(n)的点数为N16,y(n)的点数为N215故又x(n)*y(n)的点数应为：NN1N2120f(n)为x(n)与y(n)的15点的圆周卷积，即L15所以，混叠点数为NL20155。用线性卷积结果 以15 为周期而延拓形成圆周卷积序列 f(n)时，一个周期 内在n0到n4(NL1)这5点处发生混叠，即f(n)中只有n5到n14的点对应于x(n)*y(n)应该得到的点。

8.已知x(n)是N点有限长序列,X(k)DFT[x(n)]。现将长度变成rN点的有限长序列y(n)x(n), 0nN-1y(n)0, NnrN-1试求DFT[y(n)](rN点DFT)与X(k)的关系。解: X(k)DFTxn Y(k)DFTy(n) 

x(n)n0rN1N1j2nkeNN1n00kN1n0nky(n)WrNx(n)WnkrNn0N1j2πnkx(n)eNrkX()rklr(l0,1,N1)在一个周期内,Y(k)的抽样点数是X(k)的r倍(Y(k)的周期为Nr),相当于在X(k)的每两个值之间插入(r1)个其他的数值k(不一定为零），而当k为r的整数l倍时，Y(k)与X()相等。r 9已知x(n)是长为N点的有限长序列,X(k)DFT[x(n)]现将x(n)的每两点之间补进r1个零值点,得到一个长为rN点的有限长度x(n/r), nir, 0iN序列y(n), y(n)0, 其他n试求rN点DFT[y(n)]与X(k)的关系。解: X(k)DFTxn Y(k)DFTy(n) 

N1n0n0nkx(n)WN,0kN1rN1nky(n)WrNN1i0x(ir/i0N1irkr)WrNx(i)WikN,0krN1Y(k)X((k))NRrN(k)Y(k)是将X(k)(周期为N)延拓r次形成的，即Y(k)周期为rN。

10.频谱分析的模拟信号以8kHz被抽样,计算了512个抽样的DFT,试确定频谱抽样之间的频率间隔,并证明你的回答。

证明 : s2fssF00fsF002其中s是以角频率为变量 的 频谱的周期,0是频谱抽样之间的频谱间隔。fssNF00F0对于本题:fsNfs8KHzN512 8000F015.625Hz51211.设有一谱分析用的信号处理器,抽样点数必须为2的整数幂,假定没有采用任何殊数据处理措施,要求频率分辨力10Hz,如果采用的抽样时间间隔为0.1ms,试确定(1)最小记录长度;(2)所允许处理的信号的最高频率;(3)在一个记录中的最少点数。11解:(1)TP而F10Hz TPsF10 最小纪录长度为 0.1s 1110310KHzT0.11 fs2fh fhfs5KHz2 允许处理的信号的最高频率为5KHz(2)fs TP0.11031000,又因N必须为2的整数幂T0.1 一个纪录中的最少点数为:N2101024(3)N

用直接I型及典范型结构实现以下系统函数

34.2z10.8z2H(z)20.6z10.4z2

121.52.1z10.4z21.52.1z0.4zH(z)12121(0.3z0.2z)10.3z0.2z解：H(z)

∵1anznn1m0NbznMmY(z)X(z)

∴a10.3，a20.24(z1)(z21.4z1)H(z)(z0.5)(z20.9z0.8)

2.用级联型结构实现以下系统函数b01.5，b12.1，b20.4

试问一共能构成几种级联型网络。11kz12kz2H(z)A121zzk1k2k解：

4(1z1)(11.4z1z2)112(10.5z)(10.9z0.8z)

∴ A4

111, 110.5 , 210 , 121.4 ,210 , 120.9 ,221 220.8

由此可得：采用二阶节实现，还考虑分子分母组合成二阶（一阶）基本节的方式，则有四种实现形式。

3.给出以下系统函数的并联型实现。

5.21.58z11.41z21.6z3H(z)112(10.5z)(10.9z0.8z)

解：对此系统函数进行因式分解并展成部分分式得：

5.21.58z11.41z21.6z3H(z)112(10.5z)(10.9z0.8z)

0.210.3z14110.5z10.9z10.8z2 G0 110.5 , 210，120.9 ,220.8

010.2 , 110

，021 , 120.3

4．用横截型结构实现以下系统函数：

11H(z)1z116z112z11z11z126

解：

11H(z)(1z1)(16z1)(12z1)(1z1)(1z1)26

111122(1z12z1z)(1z6zz)(1z)26

1537(1z1z2)(1z1z26

2)(z11)8205220581z1zz3z4z531212 5．已知FIR滤波器的单位冲击响应为

0.3n（h(n)(n)N1n01)0.n72(2)n0.11(3n)0

试画出其级联型结构实现。

H(z)根据h(n)zn得：

220.z70.z3114

1H(z)10.z3z0.12)1z23

(10.z20.)(1z10.1z2 0.4而FIR级联型结构的模型公式为：

H(z)(0k1kz12kz2)k1N2

对照上式可得此题的参数为：

011 , 021, 110.2 , 120.1210.3 , 220.4

6．用频率抽样结构实现以下系统函数：

52z33z6H(z)1z1

抽样点数N = 6，修正半径r0.9。解；

因为N=6，所以根据公式可得：

H(z)2166(1rz)H0(z)H3(z)Hk(z)6k1(53z3)(1z3)H(z)1z1 (53z3)(1z1z2)故 H(k)H(Z)Z2k/N (53ejk)(1e因而 H(0)24,H(1)223j,H(2)0 H(3)2,H(4)0,H(5)223j

j3kej2k3)则 H0(z)H(0)241rz110.9z1H(3)2 H3(z)1rz110.9z1

0111z121求 ： Hk(z)k1 时 ：H1(z)2212zrcosrzN

012ReH(1)2Re[223j]411(2)(0.9)ReH(1)W613.643.6z1H1(z)10.9z10.81z2k2 时 ：02120，H2(z)0 7．设某FIR数字滤波器的系统函数为：

1H(z)(13z15z23z3z4)5

试画出此滤波器的线性相位结构。解：由题中所给条件可知：

1331h(n)(n)(n1)(n2)(n3)(n4)5555

则 h(0)h(4)10.253 h(1)h(3)0.65 h(2)1N12 2即h(n)偶对称，对称中心在 n处，N 为奇数(N5)。8．设滤波器差分方程为：

y(n)x(n)x(n1)11y(n1)y(n2)34

⑴试用直接I型、典范型及一阶节的级联型、一阶节的并联型结构实现此差分方程。

⑵求系统的频率响应（幅度及相位）。

⑶设抽样频率为10kHz，输入正弦波幅度为5，频率为1kHz，试求稳态输出。解：

(1)直接Ⅰ型及直接Ⅱ：

根据 y(n)ak1Nky(nk)bx(nk)可得：kk0M

11a1 , a234；

b01 , b11

一阶节级联型：

1z1H(z)111z1z2341z1 11011101(1z)(1z)66

1z111

(10.7z)(10.36z)

一阶节并联型：

H(z)1z1(111011101z)(1z)66

17171010220220110111011z1z66

1.60.610.7z110.36z1

1z1（2）由题意可知 H(z)111z1z234 1ejH(e)1j12j1ee34 j(1cos)jsin11111cosco2sjsinsin23443

幅度为：

H(ej)

(1cos)2sin21111(1coscos2)2(sinsin2)23434

相位为：

sinargH(ej)arg)tg(1cos

11sinsin24tg(3arg)111cosco2s34

（3）输入正弦波为 ： x(t)5sin(2t103)

3由 T210T12 可得：

又抽样频率为10kHz，即抽样周期为

13T0.1100.1ms31010

∴在x(t)的一个周期内，采样点数为10个，且在下一周期内的采样值与(0,2)间的采样值完全一样。所以我们可以将输入看为 周期为：T11103s1ms1000

 5sin10x(n)5sin2103nT32104n1 5sinn(n0 ,1 ,5

由此看出,9)

00.2

根据公式可得此稳态输出为：

y(n)5H(ej0)cos0nargH(ej0)12.13cos0.2n51.6

4.试用N为组合数时的FFT算法求N12的结果(采并画出流图。1.如果一台通用计算机的速度为平均每次复乘需50 s 计算需要多少时间，用FFT运算需要多少时间。

每次复加5 s，用它来计算512点的DFT[x(n)]，问直拉对于0nN,有解：依题意：N34r1r2，解: ⑴ 直接计算:

复乘所需时间: T61510N2 51065122 1.31072s

复加所需时间: T20.5106N(N1)0.5106512(5121)0.130816s TT1T21.441536s⑵用FFT计算:

复乘所需时间: T61510N2log2N 51065122log2512 0.01152s

复加所需时间: T20.5106Nlog2N 0.5106512log2512 0.002304s TT1T20.013824s

nn1r2n0,n10,1,2n00,1,2,3 同样： 令Nr2r1 对于频率变量k(0kN)有kkk10,1,2,31r1k0,k00,1,2x(n)x(n1r2n0)x(4n1n0)x(n1,n0)X(k)X(k1r1k0)X(3k1k0)X(k1,k0)11X(k)x(n)Wnk12n032 x(n(4n1n0)(3k1k01,n)0)W12n00n10



第四篇：数字信号处理考试问题及答案

第1章

引 言

1、数字信号处理的含义？

数字信号处理--Digital Signal Processing采用数字技术的方式进行信号处理。将信号转化为数字信号，利用数字系统进行处理。

2、什么是信号？信号主要采用什么方式表达？ 传递信息的载体：进行变化的物理量；

与日常生活密切相关： 语言、音乐、图片、影视

模拟信号的表达：在电子技术中，通过传感器将信号转化为随时间连续变化的电压：模拟电压信号

数字信号的表达：对模拟电压进行等间隔测量，将各测量值采用有限精度的数值表达，体现为顺序排布的数字序列。、什么是模拟信号？什么是数字信号？

信号在时间和数值上都是连续变化的信号称为模拟信号.模拟信号是指用连续变化的物理量表示的信息，其信号的幅度，或频率，或相位随时间作连续变化 数字信号指幅度的取值是离散的，幅值表示被限制在有限个数值之内。时间和幅度上都是离散(量化)的信号。二进制码就是一种数字信号。二进制码受噪声的影响小，易于有数字电路进行处理，所以得到了广泛的应用。4、数字信号具有什么特点？

信号采用抽象数字序列表达，与物理量没有直接关系，在传输、保存和处理过程中，信号精度不受环境因素影响，抗干扰性强。

信号采用数字序列表达后，对模拟信号难以进行的很多处理能够方便地实现，例如：大规模长时间的信号存储、对信号的乘法调制和各种编码调制、信号的时间顺序处理、信号的时间压缩/扩张、复杂标准信号的产生。5、数字信号处理具有什么意义？

数字信号处理是研究如何用数字或符号序列来表示信号以及对这些序列作处理的一门学科。它具有精度高、可靠性高、灵活性、便于大规模集成化等特点。6、列举一些在生活中常见的数字技术的应用。

商业摄影领域；录音电话机；数码相机；数字电视；MP3播放器等等。

第2章信号的数字化

1、信号数字化需要经过哪些基本步骤？

信号数字化可以分为三步：1）等距采样，实现信号离散化；2）数值量化，用有限精度表达采样值；3）AD转换，对量化值进行二进制编码。

2、对信号进行理想采样时，其频谱会发生什么变化？ 信号频谱被周期性复制。

3、什么是采样定理？

待采样信号必须为带限信号

MXj0采样频率应大于信号最高频率的2倍

22sMNTs

Nyquist 频率

重建滤波器（低通）截止频率应满足 ： McsM

4、什么是镜像频谱？什么是混叠失真？

镜像频谱:混叠失真:当信号的取样频率低于奈奎斯特频率时所出现的一种信号失真现象。

5、实际数字信号处理系统由哪些主要部分构成？ 数字化过程：抗混叠滤波—采样保持—量化编码 数字信号处理过程：滤波、调制、存储、传输 重建过程：DA转换—抗镜像滤波

6、如何对数字信号进行量化？量化位数的变化对量化误差、数据量具有什么影响？ 量化的实现：比较判断。

运算放大器可以作为电压比较器，将采样信号与标准电压比较，得出量化结果：

对于多位量化，需要先用电阻串联形成参考尺度，再采用多个比较器进行判断。

当数据宽度（量化位数）为n位时，存在2个量化状态，量化位数越多,量化状态数越多。n位等距量化时，量化间距为2-n，最大量化误差为2–n-1，信号动态范围为：

Vmax20log Vn20log26ndBmin

7、什么是信号的动态范围？N位等距量化时信号的动态范围为多少？

信号系统的动态范围被定义成最大不失真电平和噪声电平的差。而在实际用途中，多用对数和比值来表示一个信号系统的动态范围。N位等距量化时信号的动态范围为：

Vmax20log Vn20log26ndBmin

8、数字信号的量化精度主要受哪些因素影响？

量化精度和所用的数字编码位数有关，编码位数越多，量化精度越高，误差就越小。

9、改善量化精度的主要方法有哪些？

为了降低量化器成本，可以通过摆动技术和过采样技术的运用提高数据精度：在一个采样周期内对待量化信号叠加一个标准周期信号，再通过多次测量取平均值得出量化结果。

非等距量化方法：当信号主要分布在低幅度时，为了降低小信号的量化误差，加大动态范围，可以采用对量化范围的压扩技术。

10、分析目前采用的主要AD转换的方法，指出其基本原理、特点和使用范围。1）并行转换：Flash AD

n

2）串行转换：逐次逼近AD

数字生成逻辑；DA转换器；比较器。

3）串并结合：Pipeline AD

高速、低成本、精度较差

可以设置为标准转换模块，采用流水线形式逐次进行转换，转换速度快;每级转换模块位数少，系统简单；涉及的模拟运算较多，误差会累积增大。4)过采样AD：

主要利用数字电路提高量化精度，对应模拟电路结构简单，对器件精度和环境要求不高，成本低；转换速率慢，一个n位的数据需要经过2n个时钟周期才能得到。

第3章 信号的频谱：信息的分布

1、信号中的基本信息具有什么特点？

信号中的信息与信号的变化有关；不同的变化模式表征不同的信息； 复杂信息可以由简单信息组合表达。2、付氏分析中采用什么信号表达基本信息？这种信号具有什么特点？

付氏分析中采用单频率信号的组合来表达基本信息。单频率信号均为周期信号，不同频率的单频率信号具有不同的周期。

3、信号的频谱和频率分量分别表达什么含义？

信号的频谱，即为信息分布。相当于是一个以频率为自变量的分布函数，描述了信号在各个频率的分布特征。频率分量是表达某个信号所具有的频率成分（该频率的比重）。4、周期信号的频谱具有什么特点？如何求解周期信号的频谱？

周期信号的频谱具有的特点：离散谱，谐波性。

6、数字信号的单频率信号具有什么特点？

单频率信号为信息基本单元，不同的单频率信号表达不同的信息（变化模式），任何信号都可以采用单频率信号的组合表达。

7、数字频率与对应的模拟频率之间有什么关系？

数字频率与模拟频率关系：

0/Td0T /TTd00

在Nyquist频率范围内，模拟频率与数字频率具有一一对应关系；当模拟频率超出该范围时，数字频谱将出现混叠失真。

由已知离散信号确定对应的模拟频率时，必须先将离散频率对应为数字频率：

j4.4n xneT0.1

d4.40.4mod2

d/T4 08、周期信号的频谱如何通过DTFS进行计算？如何提高频率分辨率？

1）确定基本周期N和基本频率；

2）在时间信号一个周期内N点等距采样，得到N个信号测量值；

13）利用定义式求和，得到频谱解析表达式； cdkxnejkd0nNnN

4）由解析式计算出N个频率分量值。

增加采样点的数目可以提高频率分辨率

9、一般数字信号的频谱如何计算？

1）根据采样定理，选择采样周期；2）对有限时间内的信号进行采样，得到信号测量值表达的数字序列；3）将数字序列直接代入DTFT定义式，得到频谱的解析表达；4）利用解析表达计算频谱。

jnT jXdexnexnejdn nn10、对给定有限长度时间波形和指定的采样周期，写出对应频谱（DTFT）的解析表达式。

jnTj Xdexnexnejdnnn

第4章 DFT和FFT：频谱的计算

1、DFT和FFT分别表达什么含义？

DFT:离散付氏变换。FFT：快速付氏变换。

2、DFT与DTFT有什么区别？如何利用DFT来计算DTFT？

DTFT解析式表达的频谱为连续频谱；为了对DTFT进行数值计算，可以对该频谱进行N点等距采样，用离散频谱表达；这种表达方式称为离散付氏变换（DFT）。

jTnDTFT: Xdxnexnejdnnn ddm2mNDFT：频谱离散化

2 jmnNXmxned

nN

3、DFT与DTFS有什么区别？如何利用DFT来计算DTFS？

DTFS:离散时间付氏级数。

22N1jmn 11jmnjm0nTNcmdxnexneNXmxned NnNNnNn0

XdmNcdm

4、利用N点DFT计算信号频谱，理论上需要多少次复数乘法？

利用N点DFT计算信号频谱，理论上需要N2次复数乘法。

6、FFT的主要运算特点是什么？

采用标准蝶形运算模块，方便运用于硬件设计和软件函数编制。

3输入，2输出模块；1次复数乘，2次复数加； X1=A+B*C X2=A-B*C

7、蝶形运算单元包含哪些基本运算？

每个蝶形运算包含1次复数乘和2次复数加； 累计运算量为：NNlogNlog2N 22log28、采用FFT计算N点信号的频谱，理论上需要多少次复数乘法？

NNlogNlog2N 22log2第8章 IIR系统的设计方法

1、IIR滤波器的特点: N阶系统具有N个不在原点的极点，在设计同样性能的滤波器时，IIR滤波器的阶数通常低于FIR滤波器，设计效率较高。

2、为什么IIR系统不能具有线性相位：

分母多项式系数不可能设置为对称，因此相频特性通常无法控制为线性，只能针对幅频特性进行设计。

3、模拟变换法设计IIR系统的基本设计思想： 设计目标幅频特性为： Hej

（1）将设计目标转换为模拟系统的幅频特性： Hj（2）设计满足要求的模拟系统： Hs

（3）将模拟系统转换为数字系统：HsHz



4、什么是模拟原型滤波器：

当设计目标是对理想滤波器的逼近时，通常可以采用原型滤波器进行变量代换设计。原型滤波器定义： 模拟低通滤波器，截止频率c1

5、常用的模拟原型滤波器有哪几种？各自零极点分布和频率响应具有什么特点？（1）Butterworth原型滤波器：最平坦滤波器

M2112N Hj112N

对于任意阶数N，Hj1 Hj20112 随频率增加，系统增益单调下降；截止频率为-3dB频率；随着N值增大，可以逼近理想滤波器。由幅频特性平方可以求出平方系统的零极点：

M21112N Gs21s2N s2pN1ejmm1,3....jN1spe2Nmm1,3....系统函数为： Hs1sss

p1sp2...sspN

（2）模拟原型滤波器： Chebyshev 1 M2112V2 ； Hj1 N12V2NN阶Chebyshev多项式：

VN2VN1VN2 ； V1 ； V2221

没有零点，极点在单位圆内呈椭圆分布； 通带为等纹波，阻带为单调变化；

（3）模拟原型滤波器： Chebyshev 2 M211VN12V2 ； Hj1/ N1/12V2N1/阻带截止频率 1 ； Hj2ss12 阻带为等纹波，通带单调下降；系统极点分布与1型呈倒数关系；系统具有N个零点分布在虚轴上；（4）模拟原型滤波器：Elliptic M2112Q2 ； Hj1Q N122N为Chebyshev型滤波器的综合形式，采用等纹波逼近设计； N个极点分布在单位圆内，形成通带纹波；个零点分布在虚轴上，形成阻带纹波；

6、利用原型滤波器设计Butterworth低通滤波器设：

对原型滤波器进行变量代换，可以得到指定截止频率的低通模拟滤波器：

Hj:1112N1/N

c2设计参数： 滤波器阶数 N；-3dB截止频率c

N考虑滤波器参数与设计指标之间的关系：

通带波动 p ；通带截止频率 p；阻带波动s ；阻带截止频率 s； 在通带和阻带的边缘，可以得到：

11p/c2N1p ；

11s/c2Ns

利用对数坐标，对纹波采用分贝为单位：

1p/c2N100.1p ； 1s/c2N100.1s

对上式联立求解，可以得到滤波器最低阶数为：

1log10p1log100.1s1 N2logplogs

7、冲激响应不变法 的设计思路和合设计步骤是什么？

设计思路：从数字滤波器频谱到模拟滤波器频谱；从模拟滤波器系统到数字滤波器系统。设计步骤： Hs0.1r1r2...，htr1ep1tr2ep2t...，sp1sp2r1r2...；

1ep1z11ep2z1hnr1ep1nr2ep2n...，Hz设模拟系统函数为：Hs111；

s23s2s1s2设采样周期T=1，对应数字系统函数为 ：

e1e2z111Hz，Hz； 1121121321ez1ez1eezez冲激响应不变法的特点 ：

从时域角度进行对应，可以保障系统暂态响应时间不变；可以将s平面左边的极点对应到z平面单位圆内，保障系统的稳定性；数字滤波器频率响应与模拟滤波器频率响应保持良好线性关系；

8、冲激响应不变法的局限

由于采样定理限制，模拟系统的频率响应必须具有带限特点，否则会导致频率混迭，因此冲激响应不变法只适用于阻带没有纹波的低通或带通滤波器。

9、双线性变换法 设计步骤

利用非线性函数将数字频率区间对应到模拟频率区间：ktgd/2； 完成模拟系统设计后，再进行反变换，从模拟系统函数得到数字系统函数：

skz1，HsHz； z1双线性变换法的特点 ：

没有采样过程，不存在频率混叠问题，适应于各类滤波器的变换；变换将s平面的虚轴对应到z平面的单位圆，可以保持系统稳定性不变； 变换在高频区域体现出强烈的非线性。

为了减少非线性关系的影响，实现正确的变换，可以利用参数k对非线性区的范围进行调节；在初步设计时，通常可以先将k值选择在最高模拟截止频率附近，再根据仿真结果进行调整。

第9章 变采样系统：滤波器的高效设计

1、对数字信号进行抽取会产生什么效果？

数字信号由采样值构成，采样频率应为信号带宽的2倍以上；在信号处理过程中，信号的带宽会发生变化；及时调整采样率，不仅可以提高数据保存和传输效率，也可以提高数字系统的设计效率。

从原始数字序列中进行等距抽取构成新的数字序列。采样周期加大，数据量减少；采样频率降低，标准频谱展宽，可能出现混叠失真！

2、如何对数字信号进行插值？插值会产生什么效果？

在原始数字序列中每2个数据间等距插入L-1个零，构成新的序列。

采样周期缩减，数据量增加；采样频率提高，标准频谱压缩，数字频谱标准区间内出现镜像频谱！

3、什么是抽取/插值滤波器？它们主要发挥什么作用？（1）抽取滤波器 ：

通常在抽取之前，需要先对信号进行抗混叠滤波，限制信号带宽；对于低通信号，抽取滤波器为低通滤波器，截止频率为

cM，；

滤波器卷积方程 ：ynmxmhnm，ynynMxmhnMm，dm；

滤波器运算量为同阶普通滤波器的1/M ；

抽取滤波器作用：采样周期加大，数据量减少；采样频率降低，标准频谱展宽，可能出现混叠失真！（2）内插滤波器

理想内插系统的构成：在插0之后，对信号进行抗镜像滤波，可以将插0点改为理想插值，该滤波器称为内插滤波器；对于低通信号，内插滤波器为低通滤波器，截止频率为

cL，；

滤波器卷积方程

ynkxkhnkynxkhnkL

iik

滤波器运算量为同阶普通滤波器的1/L ；

内插滤波器的作用：采样周期缩减，数据量增加；采样频率提高，标准频谱压缩，数字频谱标准区间内出现镜像频谱！

4、与常规滤波器相比，抽取/插值滤波器具有什么优点？

数字信号由采样值构成，采样频率应为信号带宽的2倍以上；在信号处理过程中，信号的带宽会发生变化；及时调整采样率，不仅可以提高数据保存和传输效率，也可以提高数字系统的设计效率。

抽取滤波器作用：采样周期加大，数据量减少；采样频率降低，标准频谱展宽，可能出现混叠失真！内插滤波器的作用：采样周期缩减，数据量增加；采样频率提高，标准频谱压缩，数字频谱标准区间内出现镜像频谱！

5、如何利用变采样系统设计窄带低通滤波器？设计效率提高多少？

数字信号由采样值构成，采样频率应为信号带宽的2倍以上；在信号处理过程中，信号的带宽会发生变化；及时调整采样率，不仅可以提高数据保存和传输效率，也可以提高数字系统的设计效率。

从原始数字序列中进行等距抽取构成新的数字序列。

通常在抽取之前，需要先对信号进行抗混叠滤波，限制信号带宽；对于低通信号，抽取滤波器为低通滤波器，截止频率为cM

滤波器卷积方程 ：ynmxmhnm，ynynMxmhnMm，dm；

滤波器运算量为同阶普通滤波器的1/M ；

6、如何利用变采样系统设计宽带陡降低通滤波器？设计效率提高多少？ 设计原理：

首先设计宽过渡带的低阶滤波器及其互补滤波器；

利用内插压缩频谱，使过渡带变窄；

采用频率响应掩蔽法选取通频带和阻带。设计要求：

在标准数字频率范围内，过渡带宽度为d的锐截止宽带低通滤波器； 设计步骤：

先设计截止频率为  /2的低通滤波器H1z，设定其过渡带宽度为Ld/2；同时实现其互补滤波器H2z1H1z；通过L倍内插，使频谱压缩为1/L并周期化，各过渡带宽度变为d；

利用宽过渡带滤波器 F1z和 F2z作为内插滤波器（设其过渡带宽度为/L），选出几个周期的镜像频谱进行组合，就可以实现具有锐截止过渡带的宽带滤波器；

为了减少设计难度，可将上述各滤波器相对过渡带宽设计为相等，即有：

LdL，由此可以得出过渡带宽为d的滤波器设计时的内插倍数为Ld。

若采用相对过渡带宽度描述，则为：L1。2

7、什么是临界抽取M通道滤波器组？具有什么特点？ M通道滤波器组：

在信号分析，编码，压缩和传输等应用中，通常需要将信号分解为带宽相等的M个独立子频带进行分别处理；采用M通道滤波器组可以实现频带分解的要求；信号被分割为M个子带 M通道滤波器组面临的问题：

每个滤波器都要求很窄的过渡带，滤波器实现非常复杂；

将N点原始信号送入滤波器组，每个滤波器输出信号都表现为N点序列，信号总量增大M倍； M通道滤波器组的特点：

对于各子带信号，带宽只是原来的1/M；可以采用更小的采样率进行表达；对每个子带的信号进行M倍抽取后，信号的总样点数可以减少到和原始信号相同；这种抽取称为临界抽取；

8、如何对滤波器进行多相分解？分析滤波器组与多相分量矩阵的关系是什么？ 多相分解

Hzh0h1z1h2z2h3z3h4z4h5z5...Hzh0h2z2h4z4...z1h1h3z2h5z4...HzH1z2z1H2z2

系统被分解为子系统的组合，各子系统称为原系统的多相分量。多相分解

Hzhkzk0N/MNkN/MhMlzl0l0MlN/MhMl1zl0M1j0Ml1...hMlzl0MMlz1hMl1zMl...zjEjzMMlN/MEjzhMljzl0N/M 称为原系统的多相分量 ；

原抽取滤波器被分解为多相子系统的并联形式，各子系统可以直接运用恒等变换：

对于重建滤波器与内插，也可以采用类似的变换：

M1j0HzzM1jRjzM，RjzEM1jz，

每一个子频带需要M个 Ejz 和 Rjz滤波器，则对M个子频带，这些滤波器的运算构成M阶的方阵 Ez和 Rz：

9、如何对给定的数字序列进行Haar小波变换？该变换的频域特点是什么？

小波变换属于时间频率变换的一种形式。通过小波变换能够非常方便地同时描述信号的时间特性和频率特性。

第一级系数由原始数据计算得到；后一级系数继承前一级d系数，由前级c系数计算新的系数；每个c系数都是由两个输入相加得出；每个d系数都是由两个输入相减得出。

小波变换后的数字序列可以采用不同级别系数表达： 原始信号 x0 x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 第一级 c10 c11 c12 c13 d10 d11 d12 d13 第二级 c20 c21 d20 d21 d10 d11 d12 d13 第三级 c30 d30 d20 d21 d10 d11 d12 d13 每一级变换都保持数据量不变。Haar小波变换的运算特点：

运算结构非常简单，只涉及实数的加减运算，对于N点数据变换，得出全部c系数和d系数也只需要N数量级的实数加法，效率很高。每一级小波系数都可以完整表达信号，在应用中可以根据需要，控制运算的级别，使系统得到简化。

Haar小波变换的频域特点：

cj1,kcj,2kcj,2k1 2点移动平均（低通滤波）

dj1,kcj,2kcj,2k1 2点移动差分（高通滤波）

c系数表达信号的低频分量；d系数表达信号的高频分量。

每一级采用完全相同的滤波系统；每一级滤波对输入信号进行高低频分离；后级系统保留前级的高频分量，对前级的低频分量继续分离，直到低频分量只剩下一个数据为止。Haar小波变换的特点 ：

高频信号的频率分辨率低，时间分辨率高，适应高频信号周期短的特征；低频信号的频率分辨率高，时间分辨率低，适应低频信号周期长的特征；增加分析级别减少意味着增加低频频率分辨率；舍弃低级别系数意味着舍弃高频信息。

10、离散小波变换DWT与临界抽取滤波器组有什么关系？该变换具有什么应用意义？

Haar小波变换的频域形式可以看作是2通道临界抽取滤波器组的一种实现形式： 分析滤波器组为抽取滤波器：

cj1,kcj,2kcj,2k1，ynx2nmhm

m01利用冲激响应系数，可以将变化式表达为：

cj1kcj2k1mh0m，dj1kdj2k1mh1m，h0m11，h1m11；

m0m011对应的多相分量为 ：Ez11 11111，容易看出满足准确重建关系。211类似可以得到重建系统的多相分量：RzDWT应用的意义：

DWT利用变换方式实现2通道信息分离;利用这种系统的组合,可以实现各种形式的多通道信息分离,在时间分辨、频率分辨和数据量规模等方面做出灵活多样的选择，在音频信号、视频信号和互连网图象信号的处理和传输方面可以发挥重要的作用。

第十章

数字图象处理简介

1、数字图象采用什么形式表达？在图象的数字化过程中，采样间距和量化位数分别影响数字图象的哪些指标？

通过对图像亮度的二维等距采样，可以将模拟图像采集成为二维的离散数字信号。每个采样点称为一个像素点。像素点之间的间隔（采样周期）越小，图像分辨率越高。

每个像素的亮度值需要进行量化，以便可以用有限长度的二进制数据串表达，量化后的数值称为灰度值。像素强度可以用单色的灰度值或3原色的灰度值表达。常用的灰度表达量化等级为1位（二值图像）、8位（256级）、16位和24位。

2、对数字图象进行相加、相减、相乘运算分别会产生什么效果？在图象处理中，这些运算主要应用是什么？ 加法运算：

将两幅图像叠加起来；由于灰度值都表现为正值，加法通常会使图像变亮；加法常用于图像合成；在运动图像中采用加法可以起到消除噪声的作用。减法运算：

从一幅图象中减去另一幅图象，通常会使图象变暗；减法主要用于图象对比，运动变化检测； 乘法运算：

对应灰度值相乘；经常采用的有图像自乘运算、乘以常数的运算；乘法运算可以改变图像的对比度。对于未归一的多位灰度值的图象，相乘可能会产生溢出，导致图象饱和（全白）。

考虑到0乘任何数得到0，1乘以任何数则保持不变，经常用只有0和1两种灰度取值的图象作为掩膜，通过与其他图象相持相乘实现局部图象的截取操作； 数字图像的几何运算：

除了算术运算外，以数字形式存放在矩阵中的图像也能够很方便地进行剪切，旋转，缩放等几何操作。

在图像放大过程中，涉及到图像的插值运算，需要根据具体要求选择插值计算方法和抗混叠低通滤波器的具体形式。

3、什么是灰度分布？如何利用改变灰度分布来改善图象对比度？

灰度分布是指不同灰度值的像素在图像中所占比例。通常采用直方图形式表达。灰度分布对于图像的对比度具有重要影响，可以通过调整灰度分布达到改善图像对比度的效果。

通过加宽灰度分布，可以使图像获得更好的对比度，能够更好地突出图像的某些特征，或显示出图像的一些局部细节。灰度调整可以采用线性比例方式进行，也可以采用非线性的方式，对局部区域的灰度分布进行调整。

4、如何通过灰度分布截取实现图象的分离及合成？

在数字图像中，不同的图像对象常常具有与背景不同的灰度分布区域，通过对灰度分布进行分割截取，可以实现图像的区域分离，将不同的对象分别提取出来，各自进行处理。合理利用上述技术可以非常方便地从各种图片资料中选取对象，进行景象合成。

图像分割常用基本方法可分为如下步骤：

(1)分析所关注的图像对象的灰度区域，确定将对象和背景分离的阈值；(2)利用设定的阈值进行灰度调整，形成黑白掩膜，对象区域取1，背景区域取0；(3)将掩膜与原始图像相乘，就可以得到只保留提取对象的图像；、数字图象的频谱如何表达？低频信息和高频信息分别表达图象的什么信息特点？

(1)与一维信号类似，二维的图像信号也能够采用付氏分析方法进行变换和处理。

二维DFT变换的定义为： Xi,kM1N1m0n0xm,nej2kimj2nNMe

通过二维DFT变换，一个二维的图像矩阵变换成为二维的频谱矩阵。该矩阵的元素通常为复数，可以分别通过一个幅频矩阵和一个相频矩阵表现出来。

(2)在数字图像处理中，频率表达了像素灰度沿空间坐标的变化率。低频表达缓慢的像素灰度变化，高频则表达像素灰度的急剧变化。在一幅图像频谱中，低频分量主要由图像中大块的灰度基本一致的区域所贡献，而高频分量则体现了各图形对象边缘提供的信息。

6、典型的空间域低通滤波器具有哪些形式？它们各具有什么特点？

最常用的低通滤波器有平滑滤波器、中值滤波器、自适应滤波器等。

平滑滤波器：将卷积核覆盖区域的所有像素灰度值相加后，求出灰度平均值，作为中心点的像素灰度；实现简单；去噪效果随区域加大而增强；对图像边缘有模糊作用；

中值滤波器：将卷积核覆盖区域的所有像素灰度值按大小排序后，选取中间的一个灰度值作为中心点像素灰度；能够在去噪的同时保护图像边缘；对散粒噪声滤波效果好；

自适应滤波器：也称为维纳（wiener）滤波器，根据卷积核覆盖区域的所有像素灰度值的方差来决定中心点像素灰度；对于高斯噪声具有较好的滤波效果。

7、典型的空间域高通滤波器具有哪些形式？它们各具有什么特点？

最常用的高通滤波器主要有sobel滤波器和laplacian滤波器。

sobel滤波器：分别提取像素点附近像素灰度在水平方向的差分和垂直方向的差分作为该像素点的灰度值；具有单独强化水平边缘或垂直边缘的作用。

laplacian滤波器：提取像素点附近像素灰度的二维二阶差分作为该像素点的灰度值；具有同时强化所有边缘的作用。

8、如何进行数字图象滤波器的频域设计？

将具有线性相位的一维FIR滤波器进行二维处理，即可构成二维的图像滤波器。可以采用成熟的时域窗口法或频域逼近法进行滤波器设计。

9、在JPEG标准中，如何利用DCT进行图象的数据压缩？

DCT在图像压缩标准JPEG中的应用,与DFT相比，DCT的优势在于不涉及复数运算，同时又具有与FFT类似的快速算法，因此能够很快的计算。同时，DCT倾向于将图像信息集中到较低的序号的系数中（低频段），使得图像信息能够被有效地压缩。目前图像压缩领域采用最广泛的标准为JPEG标准。该标准典型的处理方式是将原始图像分为8*8的子块，对这些子块进行DCT处理；由于DCT的重要系数都集中在左上角，通常只保留左上角的有限系数，而将其他系数都当作0处理。

10、如何利用二维DWT进行图象的数据压缩？

小波分析及变换在数字图象处理领域得到了最广泛的应用。数字图象信号通常涉及大规模的数据量。将数字图象数据按重要程度加以区分，进行分层处理，这是提高效率的根本途径。小波技术正是在这一方面显示了独特的优点。

数字图象采用二维数据矩阵表达，图像信息处理需要采用二维DWT进行处理。这种处理方式通过分析在图像的行和列上其灰度级的变化，可以将水平、垂直和对角细节分开。

二维DWT分析步骤如下：

（1）对N*N的图像每一行进行一维DWT分解（低通和高通），得到2个N*（N/2）的图像；（每个子图的列数比分解前减少一半）

（2）对得到的两个N*（N/2）的图像的每一列进行一维DWT分解（低通和高通），由此得到4个（N/2）*（N/2）的图像；（每个子图的行数比分解前减少一半）

通过上述步骤就完成了一级DWT分解，分解后得到4个子图，分别代表了原图像的低通近似、水平高通、垂直高通和对角高通。上述4个图的数据总量与原始图形一致。

类似于一维DWT分析，可以对低通近似图象进一步分解，得出不同级别的图形。分析可以进行到获得的子图象只包含一个像素点为止。

第五篇：数字信号处理课程设计..

课程设计报告

课程名称： 数字信号处理 课题名称： 语音信号的处理与滤波

姓 名： 学 号： 院 系： 专业班级： 指导教师： 完成日期： 2013年7月2日

目录

第1部分 课程设计报告………………………………………3 一．设计目的……………………………………………3 二．设计内容……………………………………………3 三．设计原理……………………………………………3 四．具体实现……………………………………………5 1.录制一段声音…………………………………5 2.巴特沃斯滤波器的设计………………………8 3.将声音信号送入滤波器滤波…………………13 4.语音信号的回放………………………………19 5.男女语音信号的频谱分析……………………19 6.噪声的叠加和滤除……………………………22 五． 结果分析……………………………………………27 第2部分 课程设计总结………………………………28 一． 参考文献……………………………………………28

第1部分 课程设计报告

一．设计目的

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。

二．设计内容

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法设计滤波器，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；换一个与你性别相异的人录制同样一段语音内容，分析两段内容相同的语音信号频谱之间有什么特点；再录制一段同样长时间的背景噪声叠加到你的语音信号中，分析叠加前后信号频谱的变化，设计一个合适的滤波器，能够把该噪声滤除；

三．设计原理

1.在Matlab软件平台下，利用函数wavrecord()，wavwrite(),wavread(),wavplay()对语音信号进行录制，存储，读取，回放。

2.用y=fft(x)对采集的信号做快速傅立叶变换，并用[h1,w]=freqz(h)进行DTFT变换。

3.掌握FIR DF线性相位的概念，即线性相位对h(n)、H()及零点的约束，了解四种FIR DF的频响特点。

4.在Matlab中，FIR滤波器利用函数fftfilt对信号进行滤波。

5.抽样定理

连续信号经理想抽样后时域、频域发生的变化（理想抽样信号与连续信号频谱之间的关系）

理想抽样信号能否代表原始信号、如何不失真地还原信号即由离散信号恢复连续信号的条件（抽样定理）

理想采样过程描述： 时域描述：

ˆa(t)xa(t)T(t)xa(t)(tnT)xa(nT)(tnT)xnnT(t)频域描述：利用傅氏变换的性质，时域相乘频域卷积，若

n(tnT)ˆa(t)Xa(j)xXa(j)xa(t)T(j)T(t)

则有

ˆ(j)1X(j)(j)XaaT2121ˆXa(j)Xa(jjk)Xa(jjks)TkTTkˆ(j)与X(j)的关系：理想抽样信号的频谱是连续信号频谱的Xaa

周期延拓,重复周期为s(采样角频率)。如果：

X(j)Xa(j)a0s/2s/2即连续信号是带限的，且信号最高频率不超过抽样频率的二分之一，则可不失真恢复。

奈奎斯特采样定理：要使实信号采样后能够不失真还原，采样频率必须大于信号最高频率的两倍：s2h 或 fs2fh

四．具体实现

1.录制一段声音

1.1录制并分析

在MATLAB中用wavrecord、wavread、wavplay、wavwrite对声音进行录制、读取、回放、存储。

程序如下：

Fs=8000;%抽样频率 time=3;%录音时间 fprintf('按Enter键录音%ds',time);%文字提示 pause;%暂停命令 fprintf('录音中......');x=wavrecord(time*Fs,Fs,'double');%录制语音信号 fprintf('录音结束');%文字提示 fprintf('按Enter键回放录音');pause;%暂停命令

wavplay(x,Fs);%按任意键播放语音信号

wavwrite(x,Fs,'C:UsersacerDesktop数字信号sound.wav');%存储语音信号

N=length(x);%返回采样点数 df=fs/N;%采样间隔 n1=1:N/2;f=[(n1-1)*(2*pi/N)]/pi;%频带宽度 figure(2);subplot(2,1,1);plot(x);%录制信号的时域波形 title('原始信号的时域波形');%加标题 ylabel('幅值/A');%显示纵坐标的表示意义 grid;%加网格

y0=fft(x);%快速傅立叶变换 figure(2);subplot(2,1,2);plot(f,abs(y0(n1)));%原始信号的频谱图 title('原始信号的频谱图');%加标题 xlabel('频率w/pi');%显示横坐标表示的意义 ylabel('幅值 ');%显示纵坐标表示的意义 title('原始信号的频谱图');%加标题

grid;%加网格

图1.1 原始信号的时域与频谱图

1.2滤除无效点

针对实际发出声音落后录制动作半拍的现象，如何拔除对无效点的采样的问题: 出现这种现象的原因主要是录音开始时，人的反应慢了半拍，导致出现了一些无效点，而后而出现的无效的点，主要是已经没有声音的动作，先读取声音出来，将原始语音信号时域波形图画出来，根据己得到的信号，可以在第二次读取声音的后面设定采样点，取好有效点，画出滤除无效点后的语音信号时域波形图，对比可以看出。这样就可以解决这个问题。

x=wavread('C:UsersacerDesktop数字信号sound.wav', 7

[4000,24000]);%从4000点截取到24000结束 plot(x);%画出截取后的时域图形 title('截取后的声音时域图形');%标题 xlabel('频率');ylabel('振幅');grid;%画网格

图1.2 去除无效点

2.巴特沃斯滤波器的设计

2.1设计巴特沃思低通滤波器

MATLAB程序如下。滤波器图如图3.3所示。

%低通滤波

fp=1000;fs=1200;Fs=22050;rp=1;rs=100;wp=2*pi*fp/Fs;ws=2*pi*fs/Fs;Fs1=1;wap=2*tan(wp/2);was=2*tan(ws/2);[N,wc]=buttord(wap,was,rp,rs,'s');[B,A]=butter(N,wc,'s');[Bz,Az]=bilinear(B,A,Fs1);figure(1);[h,w]=freqz(Bz,Az,512,Fs1*22050);plot(w,abs(h));title('巴特沃斯低通滤波器');xlabel('频率（HZ）');ylabel('耗损（dB）');gridon;9

图2.1 巴特沃思低通滤波器

2.2设计巴特沃思高通滤波器

MATLAB程序如下。滤波器图如图3.5所示。%高通滤波

fp=4800;fs=5000;Fs=22050;rp=1;rs=100;wp=2*pi*fp/Fs;ws=2*pi*fs/Fs;T=1;Fs1=1;wap=2*tan(wp/2);was=2*tan(ws/2);10

[N,wc]=buttord(wap,was,rp,rs,'s');[B,A]=butter(N,wc,'high','s');[Bz,Az]=bilinear(B,A,Fs1);figure(1);[h,w]=freqz(Bz,Az,512,Fs1*22050);plot(w,abs(h));title('巴特沃斯高通滤波器');xlabel('频率（HZ）');ylabel('耗损（dB）');grid on;

图2.2巴特沃思高通滤波器

2.3设计巴特沃思带通滤波器

MATLAB程序如下。滤波器图如图3.7所示。%带通滤波

fp=[1200,3000];fs=[1000,3200];Fs=8000;rp=1;rs=100;wp=2*pi*fp/Fs;ws=2*pi*fs/Fs;T=1;Fs1=1;wap=2*tan(wp/2);was=2*tan(ws/2);[N,wc]=buttord(wap,was,rp,rs,'s');[B,A]=butter(N,wc,'s');[Bz,Az]=bilinear(B,A,Fs1);figure(4);[h,w]=freqz(Bz,Az,512,Fs1*1000);plot(w,abs(h));title('巴特沃斯带通滤波器');xlabel('频率（HZ）');ylabel('耗损（dB）');grid on;12

图2.3巴特沃思带通滤波器

3．将声音信号送入滤波器滤波

x=wavread('C:UsersacerDesktop数字信号sound.wav');%播放原始信号

wavplay(x,fs);%播放原始信号 N=length(x);%返回采样点数 df=fs/N;%采样间隔 n1=1:N/2;f=[(n1-1)*(2*pi/N)]/pi;%频带宽度 figure(4);subplot(4,2,1);plot(x);%录制信号的时域波形

title('原始信号的时域波形');%加标题 ylabel('幅值/A');%显示纵坐标的表示意义 grid;%加网格

y0=fft(x);%快速傅立叶变换 subplot(4,2,3);plot(f,abs(y0(n1)));%原始信号的频谱图 title('原始信号的频谱图');%加标题 xlabel('频率w/pi');%显示横坐标表示的意义 ylabel('幅值 ');%显示纵坐标表示的意义 title('原始信号的频谱图');%加标题 grid;%加网格

3．1低通滤波器滤波 fs=8000;beta=10.056;wc=2*pi*1000/fs;ws=2*pi*1200/fs;width=ws-wc;wn=(ws+wc)/2;n=ceil(12.8*pi /width);h=fir1(n,wn/pi,'band',kaiser(n+1,beta));[h1,w]=freqz(h);

ys=fftfilt(h,x);%信号送入滤波器滤波，ys为输出 fftwave=fft(ys);%将滤波后的语音信号进行快速傅立叶变换 figure(4);subplot(4,2,2);%在四行两列的第二个窗口显示图形 plot(ys);%信号的时域波形

title('低通滤波后信号的时域波形');%加标题 xlabel('频率w/pi');ylabel('幅值/A');%显示标表示的意义 grid;%网格

subplot(4,2,4);%在四行两列的第四个窗口显示图形 plot(f, abs(fftwave(n1)));%绘制模值 xlabel('频率w/pi');ylabel('幅值/A');%显示标表示的意义

title('低通滤波器滤波后信号的频谱图');%标题 grid;%加网格

wavplay(ys,8000);%播放滤波后信号

3．2高通滤波器滤波 fs=8000;beta=10.056;ws=2*5000/fs;wc=2*4800/fs;

width=ws-wc;wn=(ws+wc)/2;n=ceil(12.8*pi/width);h=fir1(n,wn/pi, 'high',kaiser(n+2,beta));[h1,w]=freqz(h);ys=fftfilt(h,x);%将信号送入高通滤波器滤波 subplot(4,2,5);%在四行两列的第五个窗口显示图形 plot(ys);%信号的时域波形 xlabel('频率w/pi');ylabel('幅值/A');%显示标表示的意义 title('高通滤波后信号的时域波形');%标题 ylabel('幅值/A');%显示纵坐标的表示意义 grid;%网格

fftwave=fft(ys);%将滤波后的语音信号进行快速傅立叶变换 subplot(4,2,7);%在四行两列的第七个窗口显示图形 plot(f,abs(fftwave(n1)));%绘制模值 axis([0 1 0 50]);xlabel('频率w/pi');ylabel('幅值/A');%显示标表示的意义

title('高通滤波器滤波后信号的频谱图');%标题 grid;%加网格

wavplay(ys,8000);%播放滤波后信号

3．3带通滤波器 fs=8000;beta=10.056;wc1=2*pi*1000/fs;wc2=2*pi*3200/fs;ws1=2*pi*1200/fs;ws2=2*pi*3000/fs;width=ws1-wc1;wn1=(ws1+wc1)/2;wn2=(ws2+wc2)/2;wn=[wn1 wn2];n=ceil(12.8/width*pi);h=fir1(n,wn/pi,'band',kaiser(n+1,beta));[h1,w]=freqz(h);ys1= fftfilt(h,x);%将信号送入高通滤波器滤波 figure(4);subplot(4,2,6);%在四行两列的第六个窗口显示图形 plot(ys1);%绘制后信号的时域的图形 title('带通滤波后信号的时域波形');%加标题 xlabel('频率w/pi');ylabel('幅值/A');%显示纵坐标表示的意义 grid;%网格

fftwave=fft(ys1);%对滤波后的信号进行快速傅立叶变换 subplot(4,2,8);%在四行两列的第八个窗口显示图形

plot(f, abs(fftwave(n1)));%绘制模值 axis([0 1 0 50]);xlabel('频率w/pi');ylabel('幅值/A');%显示标表示的意义 title('带通滤波器滤波后信号的频谱图');%加标题 grid;%网格

wavplay(ys1,8000);%播放滤波后信号 图形如下：

原始信号的时域波形幅值/A0-1012x 10原始信号的频谱图34幅值/A1低通滤波后信号的时域波形0.50-0.5012频率w/pi3400.51频率w/pi高通滤波后信号的时域波形幅值/A0幅值/A0幅值/Ax 10高通滤波器滤波后信号的频谱图5012频率w/pi34幅值/A0.20-0.2幅值/A2001000x 10低通滤波器滤波后信号的频谱图200100000.51频率w/pi带通滤波后信号的时域波形0.50-0.501234频率w/pix 10带通滤波器滤波后信号的频谱图50幅值 00.5频率w/pi1000.5频率w/pi1

分析：三个滤波器滤波后的声音与原来的声音都发生了变化。其中低

通的滤波后与原来声音没有很大的变化，其它两个都又明显的变化

4.语音信号的回放

sound(xlow,Fs,bits);%在Matlab中，函数sound可以对声音进行回放，其调用格式: sound(xhigh, Fs,bits);%sound(x, Fs, bits);sound(xdaitong, Fs,bits);5.男女语音信号的频谱分析

5.1 录制一段异性的声音进行频谱分析

Fs=8000;%抽样频率 time=3;%录音时间 fprintf('按Enter键录音%ds',time);%文字提示 pause;%暂停命令 fprintf('录音中......');x=wavrecord(time*Fs,Fs,'double');%录制语音信号 fprintf('录音结束');%文字提示 fprintf('按Enter键回放录音');pause;%暂停命令 wavplay(x,Fs);%按任意键播放语音信号

wavwrite(x,Fs,'C:UsersacerDesktop数字信号sound2.wav');%存储语音信号

5.2 分析男女声音的频谱

x=wavread(' C:UsersacerDesktop数字信号sound2.wav ');%播放原始信号,解决落后半拍

wavplay(x,fs);%播放原始信号 N=length(x);%返回采样点数 df=fs/N;%采样间隔 n1=1:N/2;

f=[(n1-1)*(2*pi/N)]/pi;%频带宽度 figure(1);subplot(2,2,1);plot(x);%录制信号的时域波形

title('原始女生信号的时域波形');%加标题 ylabel('幅值/A');%显示纵坐标的表示意义 grid;%加网格

y0=fft(x);%快速傅立叶变换 subplot(2,2,2);plot(f,abs(y0(n1)));%原始信号的频谱图 title('原始女生信号的频谱图');%加标题 xlabel('频率w/pi');%显示横坐标表示的意义 ylabel('幅值 ');%显示纵坐标表示的意义 grid;%加网格

[y,fs,bits]=wavread(' C:UsersacerDesktop数字信号sound.wav ');% 对语音信号进行采样

wavplay(y,fs);%播放原始信号 N=length(y);%返回采样点数 df=fs/N;%采样间隔 n1=1:N/2;f=[(n1-1)*(2*pi/N)]/pi;%频带宽度 subplot(2,2,3);plot(y);%录制信号的时域波形

title('原始男生信号的时域波形');%加标题 ylabel('幅值/A');%显示纵坐标的表示意义 grid;%加网格

y0=fft(y);%快速傅立叶变换

subplot(2,2,4);%在四行两列的第三个窗口显示图形 plot(f,abs(y0(n1)));%原始信号的频谱图 title('原始男生信号的频谱图');%加标题 xlabel('频率w/pi');%显示横坐标表示的意义 ylabel('幅值 ');%显示纵坐标表示的意义 grid;%加网格

5.3男女声音的频谱图

原始女生信号的时域波形0.50-0.5-1150100原始女生信号的频谱图幅值/A幅值 012345000x 10原始男生信号的时域波形0.50.5频率w/pi原始男生信号的频谱图1300200幅值/A0幅值 012x 1034100-0.5000.5频率w/pi1

图5.3男女声音信号波形与频谱对比

分析：就时域图看，男生的时域图中振幅比女生的高，对于频谱图女生的高频成分比较多

6.噪声的叠加和滤除

6.1录制一段背景噪声

Fs=8000;%抽样频率 time=3;%录音时间 fprintf('按Enter键录音%ds',time);%文字提示 pause;%暂停命令 fprintf('录音中......');x=wavrecord(time*Fs,Fs,'double');%录制语音信号

fprintf('录音结束');%文字提示 fprintf('按Enter键回放录音');pause;%暂停命令 wavplay(x,Fs);%按任意键播放语音信号 wavwrite(x,Fs,'C:UsersacerDesktop数字信号噪音.wav');%存储语音信号

6.2 对噪声进行频谱的分析

[x1,fs,bits]=wavread(' C:UsersacerDesktop数字信号噪音.wav ');%对语音信号进行采样

wavplay(x1,fs);%播放噪声信号 N=length(x1);%返回采样点数 df=fs/N;%采样间隔

n1=1:N/2;f=[(n1-1)*(2*pi/N)]/pi;%频带宽度 figure(5);subplot(3,2,1);plot(x1);%信号的时域波形 title('噪声信号的时域波形');grid;ylabel('幅值/A');y0=fft(x1);%快速傅立叶变换

subplot(3,2,2);plot(f,abs(y0(n1)));%噪声信号的频谱图 ylabel('幅值');title('噪声信号的频谱图');

6.3原始信号与噪音的叠加

fs=8000;[x,fs,bits]=wavread(' C:UsersacerDesktop数字信号sound.wav ');%对录入信号进行采样

[x1,fs,bits]=wavread(' C:UsersacerDesktop数字信号噪音.wav ');%对噪声信号进行采样

yy=x+x1;%将两个声音叠加

6.4叠加信号的频谱分析：

wavplay(yy,fs);%播放叠加后信号 N=length(yy);%返回采样点数 df=fs/N;%采样间隔 n1=1:N/2;f=[(n1-1)*(2*pi/N)]/pi;%频带宽度 figure(5);subplot(3,2,3);plot(yy,'LineWidth',2);%信号的时域波形

title('叠加信号的时域波形');xlabel('时间/t');ylabel('幅值/A');grid;y0=fft(yy);%快速傅立叶变换 subplot(3,2,4);plot(f,abs(y0(n1)));%叠加信号的频谱图 title('叠加信号的频谱图');xlabel('频率w/pi');ylabel('幅值/db');grid;

6.5 设计一个合适的滤波器将噪声滤除 fs=18000;%采样频率 Wp=2*1000/fs;%通带截至频率 Ws=2*2000/fs;%阻带截至频率 Rp=1;%最大衰减 Rs=100;%最小衰减

[N,Wn]=buttord(Wp,Ws,Rp,Rs);%buttord函数（n为阶数，Wn为截至频率）

[num,den]=butter(N,Wn);%butter函数（num为分子系数den为分母系数）

[h,w]=freqz(num,den);%DTFT变换

ys=filter(num,den,yy);%信号送入滤波器滤波，ys为输出 fftwave=fft(ys);%将滤波后的语音信号进行快速傅立叶变换 figure(5);subplot(3,2,5);plot(ys);%信号的时域波形

title('低通滤波后信号的时域波形');%加标题 ylabel('幅值/A');%显示标表示的意义 grid;%网格 subplot(3,2,6);plot(f, abs(fftwave(n1)));%绘制模值 title('低通滤波器滤波后信号的频谱图');%标题 xlabel('频率w/pi');ylabel('幅值/A');%显示标表示的意义 grid;%加网格

wavplay(ys,8000);%播放滤波后信号 grid;图形如下：

噪声信号的时域波形1100噪声信号的频谱图幅值/A0-1幅值0123450000.5叠加信号的频谱图1x 10叠加信号的时域波形10-101时间/t2200幅值/db34幅值/A100000.5频率w/pi1x 10低通滤波后信号的时域波形0.5低通滤波器滤波后信号的频谱图200幅值/A0-0.5幅值/A012x 1034100000.5频率w/pi1

图6.1噪音的叠加与滤除前后频谱对比

7.结果分析

1.录制刚开始时，常会出现实际发出声音落后录制动作半拍，可在[x,fs,bits]=wavread('d:matlavworkwomamaaiwo.wav')加 窗[x,fs,bits]=wavread('d:matlavworkwomamaaiwo.wav'，[100 10000])，窗的长度可根据需要定义。

2.语音信号通过低通滤波器后，把高频滤除，声音变得比较低沉。当通过高通滤波器后，把低频滤除，声音变得比较就尖锐。通过带通滤波器后，声音比较适中。

3.通过观察男生和女生图像知：时域图的振幅大小与性别无关，只与说话人音量大小有关，音量越大，振幅越大。频率图中，女生高 27

频成分较多。

4.叠加噪声后，噪声与原信号明显区分,但通过低通滤波器后，噪声没有滤除，信号产生失真。原因可能为噪声与信号频率相近无法滤除。

第2部分 课程设计总结

通过本次课程设计，使我们对数字信号处理相关知识有了更深刻的理解，尤其是对各种滤波器的设计。在设计的过程中遇到了很多问题，刚刚开始时曾天真的认为只要把以前的程序改了参数就可以用了，可是问题没有我想象中的那么简单，单纯的搬程序是不能解决问题的。通过查阅资料和请教同学收获了很多以前不懂的理论知识。再利用所学的操作，发现所写的程序还是没有能够运行，通过不断地调试，运行，最终得出了需要的结果。整个过程中学到了很多新的知识，特别是对Matlab的使用终于有些了解。在以后的学习中还需要深入了解这方面的内容。在这次的课程设计中让我体会最深的是：知识来不得半点的马虎。也认识到自己的不足，以后要进一步学习。

八．参考文献

[1]数字信号处理教程(第三版)程佩青 清华大学出版社 [2]MATLAB信号处理 刘波 文忠 电子工业出版社 [3]MATLAB7.1及其在信号处理中的应用 王宏 清华大学出版社

[4]MATLAB基础与编程入门 张威 西安电子科技大学出版社

[5] 数字信号处理及其MATLAB实验 赵红怡 张常 化学工业出版社

[6]MATLAB信号处理详解 陈亚勇等 人民邮电出版社 [7] 数字信号处理

钱同惠 机械工业出版社 29