数字信号处理应用论文[精选五篇]

第一篇：数字信号处理应用论文

摘要：介绍了DSP技术(器件)的主要特点．总结了DSP在家电、办公设备、控制和通信领域的主要应用及其发展趋势。

关键词：数字信号处理；音频／视频；控制；通信

DSP数字信号处理技术(Digital Signal Processing)指理论上的技术；DSP数字信号处理器(Digital Sig—hal Processor)指芯片应用技术。因此，DSP既可以代表数字信号处理技术，也可以代表数字信号处理器，两者是不可分割的，前者要通过后者变成实际产品。两者结合起来就成为解决实际问题和实现方案的手段DsPs一数字信号处理解决方案。DSP运用专用或通用数字信号处理芯片，通过数字计算的方法对信号进行处理，具有精确、灵活、可靠性好、体积小、易于大规模集成等优点。DSP芯片自从1978年AMI公司推出到现在，其性能得到了极大的提高。DSP的特点

1．1 修正的哈佛结构

DSP芯片采用修正的哈佛结构(Havardstructure)，其特点是程序和数据具有独立的存储空间、程序总线和数据总线，非常适合实时的数字信号处理口]。同时，这种结构使指令存储在高速缓存器中(Cache)，节约了从存储器中读取指令的时间，提高了运行速度。如美国德州仪器公司——TI(Texas Instruments)的DSP芯片结构是基本哈佛结构的改进类型。1．2 专用的乘法器

一般的算术逻辑单元AI U(Arithmetic and Logic Unit)的乘法(或除法)运算由加法和移位实现，运算速度较慢。DSP设置了专用的硬件乘法器、多数能在半个指令周期内完成乘法运算，速度已达每秒数千万次乃至数十亿次定点运算或浮点运算，非常适用于高度密集、重复运算及大数据流量的信号处理。如MS320C3x系列DSP芯片中有一个硬件乘法器：TMS320C6000系列中则有两个硬件乘法器。1．3 特殊的指令设置

DSP在指令系统中设置了“循环寻址”(Circular addressing)及“位倒序”(bit—reversed)等特殊指令，使寻址、排序及运算速度大大提高 引。另外，DSP指令系统的流水线操作与哈佛结构相配合，把指令周期减小到最小值，增加了处理器的处理能力。尽管如此，DSP芯片的单机处理能力还是有限的，多个DSP芯片的并行处理已成为研究的热点。DSP在家电、办公设备中的应用

2．1高清晰度电视

传统电视采用线性扫描的信号处理方式，画面像素最高仅4O～5O万个，会带来画质的损失，而DSP数字超微点阵(Digital SuperMicro Pixe1)技术，超越传统的线性扫描，进入由“点”组成的微显示数字技术层面，从模拟的“线”飞跃到数字的“点”。DSP是逐点优化的。它运用全新的逐点扫描技术，修复并优化每一个点的质量，消降图像边缘模糊现象，细节部分的锐利度成倍提高。

2．2 A／V(Audio／Video)设备

家庭影院主要由数字化A／V(Audio／Video)设备组成，DSP不仅带来环绕声，而且提供虚拟各种现场效果。VCD(VideoCompact Disc)、DVD(Digital Video Disc)、MD(Minidiskette)、DAB(Digital Audio Brod—casting)、DVB(Digital Video Box)等数字音视频产品中，DSP的价值主要体现在音频的Hi—Fi(HighFideli—ty)处理上。目前，对MPEG(Moving Picture Expe Group)音频Layer2、I ayer3等用c语言仿真研究，在此基础上用 C549实现了MP3解码器的采样；用’C6201和’C6701分别实现MP3编码器和MPEG一2AAC编解码器。MPEG一2AAC重建的音质超过MP3和AC一3将成为直播卫星、地面DAB和SW、Mw、AM 广

播数字化的首选标准。2．3 照(摄)相机

照相机的说明书常在“XXX万像素”加前缀“插值”，而实际上像素没有这么多。插值就是通过DSP芯片计算，人为地放大图片。就好像是把一张800×600的照片人为放大到1 600×1 200。因此，购买相机时也要注意实际能提供的像素是多少。2．4 打(复)印机、扫描仪

DSP在这些设备中所起的作用不仅仅是控制，还担负着繁重的信号处理任务，如字符识别、图象增强、彩色调整等。高速率、高分辨率、彩色、低成本的复印、扫描和打印正是由于DSP性能的不断提高而逐步变成现实。DSP可以使办公室的复印机智能化，使激光打印机将数据文件打印在纸上，使扫描仪将文本(包括文字和图象)读人并变成有效数据文件。DSP在控制系统中的应用

3．1 马达控制

基于DSP的智能控制器逐步提高马达伺服驱动器的控制器性价比。首先，DSP增加了计数能力，能够实施性能更高的控制算法。如磁场定向控制；其次，利用计算强度更高的算法使用更高效的马达。如可用永磁马达替代AC感应马达，进一步提高效率与动态性能；此外，性能也有助于去除机械组件，采用适当的马达大小，并在控制器上集成诸如速度、定位、转矩断面生成、功率因数校正等更多功能的能力，使设计人员能够以更低的成本做更多的事情[3]。基于DSP的32位控制器能够处理复杂的运算。DSP就马达控制应用进行了优化，片上集成脉宽调制器PWM(Pulse Width Modulator)、编码器接口、通信端口以及模数转换器ADC(Analog—to—Digital Converter)等功能。其中还包括了大量的快闪存储器和RAM(Random Access Memory)，这就消除了对外部存储器设备的需求。3．2 网络控制

视频信箱、虚拟现实、交互式电视的实现要求网络有更灵活的传输带宽。ISDN和多媒体网络必须在同一个传输线上同时传输需要不同带宽的信号。异步传输模式ATM{Asynchorous Transfer Mode)正在成为高速数据通信的国际标准，而DSP可为ATM交换提供多种实现方案。DSP在通信中的应用

4．1 多媒体通信

多媒体通信的日益增长使得图像、语音、视频业务的实时传输和处理越来越依赖于DSP技术及相应的软件算法；多媒体通信终端设备中的语音、图像的压缩与还原及传输所需的高速调制解调器普遍都采用了DSP器件。在语音压缩编解码方面，DSP能实时地实现大部分已形成的国际协议，如运用最广泛的语音编码标准：64kb／s的A律、S律的脉冲编码调制PCM(Pulse Code Modulation)和自适应差分脉冲编码调制ADPCM(Adaptive Differential PCM)等，还有基于线性预测编码I PC(I inear Predictive Coder)技术的低码率编码协议。DSP与专用编译码芯片相比具有无法替代的优势，可以通过软件的方式适应不同的算法从而实现对 不同协议的兼容和支持。在图像压缩编码方面，DSP也表现出了强大的数字信号处理能力。如符合公众电话网上低比特率多媒体通信H．324协议中的H．263图像编解码得到实时实现；用’C542实现的脱机便携式彩色静止图像传输系统，分辨率有576×480、352×288CIF(Common Intermediate Format)、176×144QCIF(Quarter CommonInntermediate Format)等可选择，发送端图像压缩终端如一般的Modem 大小，可通过Modem 在PSTN(Public Switched Telephone Network)上拨号传输图像，也可通过无线Modem 在CDPD(Cellular DigitalPacket Data)中传输，适用于远程监控、彩色文件传送。4．2 移动通信

数字式蜂窝系统使用通用DSP来实现语音合成(Speech Synthesis)、纠错编码(Error—correctionCoding)、基带调制解调器(Baseband Modem)以及系统控制等功能。DSP的实时性、灵活性以及低廉的价格使其在移动蜂窝通信中得到广泛应用，并促进了无线手机和基站的迅速发展。人类从电话发明到5千万电话用户数花了70年时间，模拟蜂窝电话达到5千万用户花了14年，而数字蜂窝电话(GSM 是其中之一)只花了5年就达到相同的用户数。无论3G还是4G，都离不开DSP，DSP作为一种功能强大的特种微处理器将在未来通信领域中起着举足轻重的作用。4．3 软件无线电

软件无线电是一种新的无线电通信的体系结构，其基本思想把硬件作为无线电通信的平台．将A／D．D／A转换靠近射频天线，转换后的所有处理用可编程的DSP等软件实现尽可能多的功能。软件无线电要求在一个开放、模块化的软件平台上实现各种功能，且能够在不同标准之间互联、兼容。DSP芯片必须通过软件完成中频数字变频、滤波、二次抽样、基带处理、信道调制、无线资源管理等过程处理经A／D变换后输出的中频高速数字信号。中频处理对速度的要求大约在500MIPS／MFI OPS～IOGIPS／GFI OPS数量级；基带处理要求大约在10～1O0MIPS／MFI OPS数量级，另外，再加上实现比特流、管理和控制部分的要求，DSP芯片的处理速度至少要在1GFI OPS以上。软件无线电对DSP提出了实时性很高的要求，它将有力地促进着DSP的发展，其中包括单片处理器的性能、多处理器协同工作的能力、DSP软件开发的环境和DSP实时操作系统等方面。我国提出的第三代移动通信系统方案同步码分多址SCDMA(Synchronous CDMA)是一种同步的直接扩频CDMA技术，它结合了DSP、智能天线、软件无线电及话音压缩编码技术等现代通信新技术。结束语

DSP在信息数字化处理领域发挥着重要的作用，随着DSP技术不断完善，低成本、高性能DSP器件的

不断推出，必定会得到更广泛地开发和应用。参 考 文 献

[1] 折学森．软土地基沉降计算[M]．北京：人民交通出版社．2000，200—223． [2] 路桥集团第二公路工种局．路基[M]．北京：人民交通出版社，2003，886—953． [3] JTJ017-1996．公路软土地基路堤设计与施工技术规范Es]． Analysis of Stabilization and Deformation of Highway Embankment on the Soft Soil Foundation LI Tie—qiang(Highway Construction Administrative Office of Cangzhou，Cangzhou 06i000，China)Abstract：The paper summarizes the theory about analysis of highway embankment on the soft soil foundation，and analyes the law of deformation of highway soft soil foundation．This paper can be used as reference to the design and construction of embankment on the soft soil foundation． Key words：stabilization of foundation；foundation deformation；settlement 参 考 文 献

[1] 张雄伟．DSP芯片的原理与开发应用[M]．北京：电子工业出版社，2000． [2] 王念旭．DSP基础与应用系统设计[M]．北京：航空航天大学出版社，2001． [3] 宁改娣．DSP控制器原理及应用[M]．北京：科学出版社，2002，(2)． [4] 章云．DSP控制器及其应用[M]．北京：科学出版社，2002．

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[2] 杨小牛，楼才义，徐建良等．软件无线电原理与应用[M]．北京：电子工业出版社，2001

Characteristics and Application of DSP LIU Chuan—run ’

(1_Educational Administration Department，Guangzhou M aritime College，Guangzhou 510725，China：

2．Electronic and Information College，South China University of Technology，Guangzhou 510641，China)Abstract：Some main characteristics of DSP are introduced in this paper．It summarizes the application of DSP in the area of home electric appliances，office equipment，controlling，communications and SO on．

Meanwhile，the trend of development is given． Key words：digital signal processing(processor)；’audio／video；controlling；communications

第二篇：数字信号处理运用探索论文

摘要:随着计算机、信息技术的发展和进步，数字信号处理技术也得到了快速发展，并广泛应用在生活各个领域，给人们的生活带来了便利。本文主要阐述了数字信号处理技术的优点以及在全数字电视机、音箱设备、数码相机等方面的应用。

关键词:数字信号处理;信息技术;应用

数字信号处理简称DSP，就是将图片、声音、视频、文字等模拟信息转化为数字信息的过程。DSP处理中，通过数字方式对模拟信息识别、压缩处理、过滤，从而将其转化为计算机可识别的数字信息。在当今社会，信息技术渗透到社会各个领域，数字信号处理技术也广泛应用在各个领域。

一、数字信号处理优点

数字信号处理通过专用的数字信号芯片，这种数字信号芯片的运算速度非常快，每秒可到上亿次，以数字计算方式处理信号，处理速度快、计算精确、体积小。与传统的模拟信号处理方式，数字信号处理方式具有以下优点:第一，数字信号处理范围更广，具有更高的精度。第二，数字信号处理方式抗干扰能力强，数字信号处理只受量化误差和子长的影响，不受噪音的影响，可以对白噪声、多径干扰等进行优化处理。第三，灵活性强，不仅能够快速处理数字信息，而且还可以灵活改变系统参量和工作方式。

二、数字信号处理应用

随着计算机、电子技术、信息技术的发展，数字信息处理技术电视机、摄影机、电脑、音箱等各个领域得到了广泛应用，给人们的生活带来了很多便利。

(一)数字信号处理在全数字电视中的应用。德国ITT公司在1983年曾经推出了2000系列芯片，对模拟电视机的信号进行处理，十年后，ITT公司再次推出3000系列的芯片，这一类信号被当时定义为数字电视机，但是电视机接收的信号依然是传统的模拟信号，并不是真正意义上的数字电视机。直到1990年美国的GI公司推出的高清晰HDTV电视机，该电视机的视频信号、音频信号全部使用数字压缩，这也是真正意义上的全数字电视机。全数字电视机包括数字化演播室设备、传输设备、接收机。

演播厅设备主要是把电视台内部信号转化为数字化的数据流，比如数字字幕机、数字编辑机和数字录像机;传输设备主要是地面电视发射广播设备、有线电视广播和卫星电视广播。接收机则是根据传输方式对应相应的接收机，主要有接收地面广播数字电视机、有线电视广播机顶盒和卫星数字电视广播综合接收解码器。随着技术的进步，目前已经有将三种合在一起成为多制式的全数字接收机。目前，美国、日本、德国、法国、英国等国家已经全面实行数字电视地面广播。我国目前大部分省市已经使用MPEG-2压缩技术推行卫星数字电视广播，但是受到经费限制，我国地面数字电视广播还需要一定时间内才能实现数字化。

(二)数字信息处理技术在音箱设备中的应用。早期磁带或者唱片是根据声音的模拟震动，并形成一定的槽纹路径制作。录音机磁带的原理就是通过磁头在磁带上震动对声音进行模拟信号记录，从而记录声音。随着数字信号处理的发展，传统的磁带、唱片已经无法满足人们的需求。CD的出现则是数字技术取代模拟技术的表现，使得人们对声音的处理技术不再依赖声音模拟刻录。然而第一张CD盘应用5年以后，随后被DAT和MD盘取代。这种数字化的硬件内置快速存储转录器，可以不断录制30～60分钟，是一种数字化的音箱设备。

三)数字信号处理技术在汽车中的应用。城镇化快速发展，城市汽车保有量不断增加，家庭拥有汽车的比例不断攀升，人们对汽车有更多需求，而这些都依托在数字信号处理技术。汽车电子系统的红外线、监控设备、雷达系统等都必须通过数字信号处理技术，才能有效的运转。比如汽车导航系统，摄像头拍摄视频以后，通过数字信号处理技术对图像进行过滤和处理，从而在汽车导航系统中显示出来，为司机的驾驶提供有力的保障。(四)数字信号处理技术在电视电脑中的应用。随着数字技术和信息技术的发展，人们对电视的功能有了更多的要求，为了满足人们多元化家庭电视娱乐消费要求，不少电视机品牌供应商推出了电脑电视的数字产品，这种数字电视机具有电脑和电视机双重功能。它以电脑为主流配置系统，同时又具有看电视，玩游戏，通过鼠标对电脑进行操作，具有高速回放MPEG-2图像的工，通过视频输出显卡，将VGA信号转化为视频信号。(五)数字信号处理技术在数字照相机的应用。1990年第一台数码照相机诞生，经过二十多年的发展，数码照相机发展日新月异。数码照相机打破了传统照相机需要使用胶片的限制，将光敏半导体元件经过，A/D转换器、数字处理技术压缩，将图像资料保存在存储器中，通过照相机的屏幕可以删除不必要的图像资料，并连接计算机或者打印设备将图像资料打印出来，不需要传统计算机的暗室处理，操作非常方便。而数码照相机的核心技术就是数字信号处理技术，通过数字信号处理技术对图片进行优化、压缩处理，节省存储器空间。近年来，随着数字技术的进步，数码相机的价钱也在不断下降。

三、结语

随着数码相机、智能手机等各种数字化产品的发展，极大地促进数字信号处理技术的发展。但是我国信号处理技术与发达国家还存在一定的差距，因此还需要进一步对该项技术进行研究。

作者:史光曜 杨 俊 袁进刚 单位:武汉滨湖电子有限责任公司

参考文献:

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第三篇：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

第四篇：数字信号处理实验报告

JIANGSU

UNIVERSITY OF TECHNOLOGY

数字信号处理实验报告

学院名称： 电气信息工程学院

专 业：

班 级： 姓 名： 学 号： 指导老师： 张维玺（教授）

2013年12月20日

实验一 离散时间信号的产生

一、实验目的

数字信号处理系统中的信号都是以离散时间形态存在的，所以对离散时间信号的研究是数字信号的基本所在。而要研究离散时间信号，首先需要产生出各种离散时间信号。使用MATLAB软件可以很方便地产生各种常见的离散时间信号，而且它还具有强大绘图功能，便于用户直观地处理输出结果。

通过本实验，学生将学习如何用MATLAB产生一些常见的离散时间信号，实现信号的卷积运算，并通过MATLAB中的绘图工具对产生的信号进行观察，加深对常用离散信号和信号卷积和运算的理解。

二、实验原理

离散时间信号是指在离散时刻才有定义的信号，简称离散信号，或者序列。离散序列通常用x（n）来表示，自变量必须是整数。常见的离散信号如下：（1）单位冲激序列δ（n）

如果δ（n）在时间轴上延迟了k个单位，得到δ（n-k），即长度为N的单位冲激序列δ（n）可以通过下面的MATLAB命令获得。

n=-（N-1）：N-1 x=[zeros(1,N-1)1 zeros(1,N-1)]； stem(n,x)延迟K个采样点的长度为N的单位冲激序列δ（n-k）（k

n=0：N-1 y=[zeros(1,M)1 zeros(1,N-M-1)]； stem（n，y）

（2）单位阶跃序列u（n）

如果u（n）在时间轴上延迟了k个单位，得到u（n-k），即长度为N的单位阶跃序列u（n）可以通过下面的MATLAB命令获得。

n=-（N-1）：N-1 x=[zeros(1,N-1)ones(1,N)]； stem(n,x)延迟的单位阶跃序列可以使用类似于单位冲激序列的方法获得。（3）矩形序列

矩形序列有一个重要的参数，就是序列的宽度N。矩形序列与u（n）之间的关系为矩形序列等= u（n）— u（n-N）。

因此，用MATLAB表示矩形序列可利用上面的单位阶跃序列组合而成。（4）正弦序列x（n）

这里，正弦序列的参数都是实数。与连续的正弦信号不同，正弦序列的自变量n必须为整数。可以证明，只有当2π/w为有理数时，正弦序列具有周期性。

长度为N的正弦序列x（n）可以通过下面的MATLAB命令获得。n=0：N-1 x=A*cos（2*pi*f*n/Fs+phase）（5）单边实指数序列x（n）

长度为N的实指数序列x（n）可以通过下面的MATLAB命令实现。n=0：N-1 x=a.^n stem(n,x)单边指数序列n的取值范围为n>=0。当|a|>1时，单边指数序列发散；当|a|<1时，单边指数序列收敛。当a>0时，该序列均取正值；当a<0时，序列在正负摆动。

（6）负指数序列x（n）

当a=0时，得到虚指数序列x（n）。

与连续负指数信号一样，我们将负指数序列实部和虚部的波形分开讨论，得到如下结论：

1）当a>0时，负指数序列x（n）的实部和虚部分别是按指数规律增长的正弦振荡序列；

2)当a<0时，负指数序列x（n）的实部和虚部分别是按指数规律衰减的正弦振荡序列；

3)当a=0时，负指数序列x（n）即为虚指数序列，其实部和虚部分别是等幅的正弦振荡序列；

长度为N的实指数序列x（n）可以通过下面的MATLAB命令实现。n=0：N-1 x=exp（（a.+j*w）*n）stem(n,real(x))或

stem(n,imag(x))

三、实验内容及分析

1n01、编制程序产生单位冲激序列n“并绘出其图及n”学号后两位0n0形。程序:(1)N=4;

n=-(N-1):N-1;

x=[zeros(1,N-1)1 zeros(1,N-1)];stem(n,x);

title('单位冲激序列');

grid on;

(2)N=6;

M=1;%学号01 n=-(N-1):N-1;

y=[zeros(1,N-M+1)1 zeros(1,N-M-1)];stem(n,y);

title('单位冲激序列');grid on;

分析:在上图的基础上向右平移了1个单位。

1n02、编制程序产生单位阶跃序列un、un“学号后两位”及

0n0unun“学号后两位”，并绘出其图形。程序: 4

(1)N=5;

n=-(N-1):N-1;

x=[zeros(1,N-1)ones(1,N)];stem(n,x);

title('单位阶跃序列');grid on;

(2)N=6;

M=1;%学号01 n=-(N-1):N-1;

x=[zeros(1,N-M+1)ones(1,N-M)];stem(n,x);

title('单位阶跃序列');grid on;

分析:在上图的基础上平移了1个单位.(3)N=6;

M=1;%学号01 n=-(N-1):N-1;

x=[zeros(1,N-1)ones(1,N)];y=[zeros(1,N-M+1)ones(1,N-M)];z=x-y;stem(n,z);

title('单位阶跃序列');grid on;

2

3、编制程序产生正弦序列xncos2n、xncosn及

学号后两位xnsin2n并绘出其图形。

程序:(1)N=5;

A=1;

w=2*pi;phi=0;n=0:0.05:N-1;x=A*cos(w*n+phi);stem(n,x);title('余弦信号');grid on;

分析:该序列具有周期性,且输出为余弦信号.(2)N=5;

A=1;

w=2*pi/1;%学号01 phi=0;n=0:0.05:N-1;x=A*cos(w*n+phi);stem(n,x);title('余弦信号');grid on;

;

分析:该序列具有周期性,且输出为余弦信号.(3)N=5;

A=1;

w=2*pi;phi=0;

n=0:0.05:N-1;x=A*sin(w*n+phi);stem(n,x);title('正弦信号');grid on;

分析:该序列具有周期性,且输出为正弦信号.4、编制程序产生复正弦序列xne(2j学号后两位）n，并绘出其图形。N=3;

n=0:0.2:N-1;

w=1;%学号01 x=exp((2+j*w)*n);subplot(2,1,1)

stem(n,real(x)),title('实部');grid on;subplot(2,1,2)

stem(n,imag(x)),title('虚部');grid on;

5、编制程序产生指数序列xnan，并绘出其图形。其中a=学号后两位、a=1/“学号后两位”。

(1)N=10;

n=0:N-1;

a=1;%学号01 x=a.^n;stem(n,x);title('指数序列');grid on;

(2)N=10;

n=0:N-1;

a=1;%学号01 x=a.^(-n);stem(n,x);title('指数序列');grid on;

实验三 离散时间信号的频域分析

一、实验目的

信号的频域分析是信号处理中一种有效的工具。在离散信号的频域分析中，通常将信号表示成单位采样序列的线性组合，而在频域中，将信号表示成复变量或的线性组合。通过这样的表示，可以将时域的离散序列映射到频域以便于进一步的处理。

在本实验中，将学习利用MATLAB计算离散时间信号的DTFT和DFT，并加深对其相互关系的理解。

二、实验原理

（１）DTFT和DFT的定义及其相互关系。

（２）使用到的MATLAB命令有基于DTFT离散时间信号分析函数以及求解序列的DFT函数。

三、实验内容及分析

（１）编程计算并画出下面DTFT的实部、虚部、幅度和相位谱。

X(e)jw0.05180.1553e11.2828ex(n)cosjwjw0.1553ej2w1.0388ej2w0.0518ej3w0.3418ej3w

（２）计算32点序列

5n16，0≦n≦31的32点和64点DFT，分别绘出幅度谱图形，并绘出该序列的DTFT图形。

３－１

clear;

x=[0.0518,-0.1553,0.1553,0.0518];y=[1,1.2828,1.0388,0.3418];w=[0:500]*pi/500 H=freqz(x,y,w);

magX=abs(H);angX=angle(H);realX=real(H);imagX=imag(H);subplot(221);plot(w/pi,magX);grid;

xlabel('frequency in pi unit');ylabel('magnitude');title('幅度 part');axis([0 0.9 0 1.1]);

subplot(223);plot(w/pi,angX);grid;

xlabel('frequency in pi unit');ylabel('radians');title('相位 part');axis([0 1-3.2 3.2]);

subplot(222);plot(w/pi,realX);grid;

xlabel('frequency in pi unit');ylabel('real part');title('实部 part');axis([0 1-1 1]);

subplot(224);plot(w/pi,imagX);grid;

xlabel('frequency in pi unit');ylabel('imaginary');title('虚部 part');axis([0 1-1 1.1]);

３－２

N=32;n=0:N-1;

xn=cos(5*pi*n/16);k=0:1:N-1;Xk=fft(xn,N);subplot(2,1,1);stem(n,xn);subplot(2,1,2);stem(k,abs(Xk));title('32点');figure N=64;n=0:N-1;

xn=cos(5*pi*n/16);k=0:1:N-1;Xk=fft(xn,N);subplot(2,1,1);stem(n,xn);subplot(2,1,2);stem(k,abs(Xk));title('64点');

（１）

（２）

实验四 离散时间LTI系统的Z域分析

一、实验目的

本实验通过使用MATLAB函数对离散时间系统的一些特性进行仿真分析，以加深对离散时间系统的零极点、稳定性，频率响应等概念的理解。学会运用MATLAB分析离散时间系统的系统函数的零极点；学会运用MATLAB分析系统函数的零极点分布与其时域特性的关系；学会运用MATLAB进行离散时间系统的频率特性分析。

二、实验原理

离散时间系统的系统函数定义为系统零状态响应的Z变化与激励的Z变化之比。

在MATLAB中系统函数的零极点可通过函数roots得到，也可借助函数tf2zp得到，tf2zp的语句格式为

[Z,P,K]=tf2zp(B,A)其中，B与A分别表示H（z）的分子与分母多项式的系数向量。它的作用是将H（z）的有理分式表示式转换为零极点增益形式。

若要获得系统函数H（z）的零极点分布图，可直接应用zplane函数，其语句格式为

Zplane（B，A）

其中，B与A分别表示H（z）的分子和分母多项式的系数向量。它的作用是在z平面上画出单位圆、零点与极点。

离散系统中z变化建立了时域函数h（n）与z域函数H（z）之间的对应关系。因此，z变化的函数H（z）从形式可以反映h（n）的部分内在性质。可根据系统的传递函数H（z）求单位冲激响应h（n）的函数impz、filter等。

利用系统的频率响应，可以分析系统对各种频率成分的响应特性，并推出系统的特性（高通、低通、带通、带阻等）。

MATLAB提供了求离散时间系统频响特性的函数freqz，调用freqz的格式主要有两种。一种形式为

[H,w]= reqz(B,A,N)其中，B与A分别表示H（z）分子和分母多项式的系数向量；N为正整数，默认值为512；返回值w包含[0，π]范围内的N个频率等分点；返回值H则是离散时间系统频率响应在0~π范围内N个频率处的值。另一种形式为

[H，w]= freqz（B，A，N，‘whole’）

与第一种方式不同之处在于角频率的范围由[0，π]扩展到[0，2π]。

三、实验内容与结果分析

已知LTI离散时间系统，要求由键盘实现系统参数输入，并绘出幅频和相频响应曲线和零极点分布图，进而分析系统的滤波特性和稳定性。

（一）程序

b=[0.0528,0.797,0.1295,0.1295,0.797,0.0528];

a=[1,-1.8107,2.4947,-1.8801,0.9537,-0.2336];w=[0:20:500]*pi/500;

x1=0.0528+0.797*exp(-1*j*w)+0.1295*exp(-2*j*w)+0.1295*exp(-3*j*w)+0.797*exp(-4*j*w)+0.0528*exp(-5*j*w);

x2=1-1.8107*exp(-1*j*w)+2.4947*exp(-2*j*w)+1.8801*exp(-3*j*w)+0.9537*exp(-4*j*w)+0.2336*exp(-5*j*w);x22=x2+(x2==0)*eps;x=x1./x22;magx=abs(x);

angx=angle(x).*180/pi;

subplot(2,2,3);zplane(b,a);title('零极点图');subplot(2,2,2);stem(w/pi,magx);title('幅度部分');ylabel('振幅');subplot(2,2,4);stem(w/pi,angx);

xlabel('以pi为单位的频率');title('相位部分');ylabel('相位');

（二）波形图

图4-1 幅频、相频响应曲线、零极点分布图

实验六 IIR数字滤波器的设计

一、实验目的

从理论上讲，任何的线性是不变（LTI）离散时间系统都可以看做一个数字滤波器，因此设计数字滤波器实际就是设计离散时间系统。数字滤波器你包括IIR（无限冲激响应）和FIR（有限冲激响应）型，在设计时通常采用不同的方法。

本实验通过使用MATLAB函数对数字滤波器进行设计和和实现，要求掌握IIR数字巴特沃斯滤波器、数字切比雪夫滤波器的设计原理、设计方法和设计步骤；能根据给定的滤波器指标进行滤波器设计；同时也加深学生对数字滤波器的常用指标和设计过程的理解。

二、实验原理

在IIR滤波器的设计中，常用的方法是：先根据设计要求寻找一个合适的模拟原型滤波器，然后根据一定的准则将此模拟原型滤波器转换为数字滤波器。

IIR滤波器的阶数就等于所选的模拟原型滤波器的阶数，所以其阶数确定主要是在模拟原型滤波器中进行的。

IIR数字滤波器的设计方法如下：（1）冲激响应不变法。（2）双线性变化法。

一般来说，在要求时域冲激响应能模仿模拟滤波器的场合，一般使用冲激响应不变法。冲激响应不变法一个重要特点是频率坐标的变化是线性的，因此如果模拟滤波器的频率响应带限于折叠频率的话，则通过变换后滤波器的频率响应可不失真地反映原响应与频率的关系。

与冲激响应不变法比较，双线性变化的主要优点是靠频率的非线性关系得到s平面与z平面的单值一一对应关系，整个值对应于单位圆一周。所以从模拟传递函数可直接通过代数置换得到数字滤波器的传递函数。

MATLAB提供了一组标准的数字滤波器设计函数，大大简化了滤波器的设计工程。

（1）butter。

（2）cheby1、cheby2。

三、实验内容及分析

利用MATLAB编程方法或利用MATLAB中fdatool工具设计不同功能的IIR数字滤波器。

1、基于chebyshev I型模拟滤波器原型使用冲激不变转换方法设计数字滤波器，要求参数为通带截止频率p0.4；通带最大衰减Ap1dB；阻带截止频率s0.4；阻带最小衰减As35dB。

程序:

wp=0.2*pi;

%通带边界频率

ws=0.4*pi;

%阻带截止频率 rp=1;

%通带最大衰减 rs=35;

%阻带最小衰减

Fs=1000;

%¼ÙÉè³éÑùÂö³å1000hz

[N,Wn]=cheb1ord(wp,ws,rp,rs,'s');

[Z,P,K]=cheby1(N,rp,Wn,'s');[H,W]=zp2tf(Z,P,K);

figure(1);freqs(H,W);[P,Q]=freqs(H,W);figure(2);plot(Q*Fs/(2*pi),abs(P));grid on;

xlabel('频率/Hz');ylabel('幅度');

2、基于Butterworth型模拟滤波器原型使用双线性变换方法设计数字滤波器的，要求参数为截止频率p0.4；通带最大衰减Ap1dB；阻带截止频率s0.25；阻带最小衰减AS40dB。程序: wp=0.4*pi;ws=0.25*pi;rp=1;rs=40;fs=500;ts=1/fs;wp1=wp*ts;ws1=ws*ts;

wp2=2*fs*tan(wp1/2);ws2=2*fs*tan(ws1/2);

[N,Wn]=buttord(wp2,ws2,rp,rs,'s');[Z,P,K]=buttap(N);[Bap,Aap]=zp2tf(Z,P,K);[b,a]=lp2lp(Bap,Aap,Wn);[bz,az]=bilinear(b,a,fs);[H,W]=freqz(bz,az);subplot(2,1,1);plot(W/pi,abs(H));grid on;xlabel('频率')ylabel('幅度')subplot(2,1,2);

plot(W/pi,20*log10(abs(H)));grid on;xlabel('频率');ylabel('幅度(dB)');

实验七 FIR数字滤波器的设计

一、实验目的

掌握用窗函数设计FIR数字滤波的原理及其设计步骤；熟悉线性相位数字滤波器的特性。学习编写数字滤波器的设计程序的方法，并能进行正确编程；根据给定的滤波器指标，给出设计步骤。

二、实验原理

如果系统的冲激响应h（n）为已知，则系统的输入输出关系为

y（n）=x（n）*h（n）

对于低通滤波器，只要设计出低通滤波器的冲激响应函数，就可以由式得到系统的输出了。

但是将h（n）作为滤波器的脉冲响应有两个问题：一是它是无限长的；二是它是非因果的。对此，采取两项措施：一是将h（n）截短；二是将其右移。

设计时，要根据阻带的最小衰减和过渡带宽度来选择恰当的窗函数类型和窗口长度N。常用的窗函数有矩形窗、海明窗和布莱克曼窗等。

窗函数设计FIR滤波器步骤如下：

（1）给定理想频率响应的幅频特性和相频特性；

（2）求理想单位脉冲响应，在实际计算中，可对理想频率响应采样。（3）根据过渡带宽度和阻带最小衰减，确定窗函数类型和窗口长度N；（4）求FIR滤波器单位脉冲响应；

（5）分析幅频特性，若不满足要求，可适当改变窗函数形式或长度N，重复上述设计过程，以得到满意的结果。

三、实验内容及分析

1、分别用海明窗和布莱克曼窗设计一个48阶的FIR带通滤波器，通带为Wn0.450.55。程序1:海明窗设计

N=48;

Window=hamming(N+1);w1=0.45;w2=0.55;ws=[w1,w2];

b=fir1(N,ws/pi,Window);freqz(b,1,512);title('海明窗');grid on;

程序2:莱克曼窗设计

N=48;

Window=blackman(N+1);w1=0.45;w2=0.55;ws=[w1,w2];

b=fir1(N,ws/pi,Window);freqz(b,1,512);title('布莱克曼窗');grid on;

2、用矩形窗设计一个线性相位高通滤波器。其中Hejwej00.3

00.3程序: N=9;

alpha=(N-1)/2;Wc=0.7*pi;n=(0:8);i=n-alpha;i=i+(i==0)*eps;

h=(-1).^n.*sin((i).*Wc)./((i).*pi);%矩形窗函数设计的系统脉冲响应 w=(0:1:500)*2*pi/500;

H=h*exp(-j*n'*w);%矩形窗函数设计的频响 magH=abs(H);% 矩形窗函数设计的振幅 subplot(211);stem(n,h);

axis([0,8,-0.4,0.4]);title('矩形窗设计h(n)');line([0,10],[0,0]);xlabel('n');ylabel('h');subplot(212);plot(w/pi,magH);

xlabel('以pi为单位的频率');ylabel('H振幅');axis([0,2,0,1.7]);title('矩形窗设计振幅谱');

实验心得体会：

这次实验使我进一步加深了对MATLAB软件的使用。从上次的信号系统实验的初步使用到这一次的深入了解，有了更深刻的认识。对这种语言环境也有了新的了解。

在实验的过程中，我对数字滤波器的整个过程有了很好的理解和掌握。IIR数字滤波器的设计让我知道了巴特沃思滤波器和切比雪夫滤波器的频率特性，还有双线性变换及脉冲响应不变法设计的滤波器的频率特性。做这两个实验的时候程序有点困难，但经过细心的改写图形最终出来了。FIR数字滤波器的设计出来的是两种窗的图形，通过两种窗的比较，我了解了他们各自的特点，幅频和相频特性。

最后，感谢张老师对我的谆谆教导！

第五篇：数字信号处理课程设计

目 录

摘要...........................................................................................................................................1 1 绪论..............................................................................................................................................2

1.1 DSP系统特点和设计基本原则......................................................................................2 1.2 国内外研究动态.............................................................................................................2 2系统设计........................................................................................................................................3 3硬件设计........................................................................................................................................5

3.1 硬件结构...........................................................................................................................5 3.2 硬件电路设计...................................................................................................................7

3.2.1 总输入电路...........................................................................................................7 3.2.2 总输出电路...........................................................................................................7 3.2.3 语音输入电路.......................................................................................................9 3.2.4 语音输出电路.......................................................................................................9 实验结果及分析.........................................................................................................................10 4.1 实验结果.........................................................................................................................10 4.2 实验分析.........................................................................................................................12 5 总结与心得体会.........................................................................................................................13 参考文献.........................................................................................................................................14 致谢................................................................................................................................................15

摘要

基于DSP的语音信号处理系统，该系统采用TMS320VC5509作为主处理器，TLV320AIC23B作为音频芯片，在此基础上完成系统硬件平台的搭建和软件设计，从而实现对语音信号的采集、滤波和回放功能，它可作为语音信号处理的通用平台。

语音是人类相互之间进行交流时使用最多、最自然、最基本也是最重要的信息载体。在高度信息化的今天，语音信号处理是信息高速公路、多媒体技术、办公自动化、现代通信及智能系统等新兴领域应用的核心技术之一。通常这些信号处理的过程要满足实时且快速高效的要求，随着DSP技术的发展，以DSP为内核的设备越来越多，为语音信号的处理提供了良好的平台。本文设计了一个基于TMS320VC5509定点的语音信号处理系统，实现对语音信号的采集、处理与回放等功能，为今后复杂的语音信号处理算法的研究和实时实现提供一个通用平台。

关键词：语音处理；DSP；TMS320VC5509;TLV320AIC23B

1 绪论

语音是人类相互间所进行的通信的最自然和最简洁方便的形式，语音通信是一种理想的人机通信方式。语音通信的研究涉及到人工智能、数字信号处理、微型计算机技术、语言声学、语言学等许多领域，所以说语音的通信是一个多学科的综合研究领域，其研究成果具有重要的学术价值。另外通过语音来传递信息是人类最重要的、最有效、最常用的交换信息的形式。语言是人类特有的功能，声音是人类常用的工具，是相互传递信息的主要手段。同时也是众构成思想交流和感情沟通的最主要的途径。

1.1 DSP系统特点和设计基本原则

DSP（digital signal processor）是一种独特的微处理器，是以数字信号来处理大量信息的器件。其工作原理是接收模拟信号，转换为0或1的数字信号。再对数字信号进行修改、删除、强化，并在其他系统芯片中把数字数据解译回模拟数据或实际环境格式。它不仅具有可编程性，而且其实时运行速度可达每秒数以千万条复杂指令程序，远远超过通用微处理器，是数字化电子世界中日益重要的电脑芯片。它的强大数据处理能力和高运行速度，是最值得称道的两大特色。

1.2 国内外研究动态

语音信号处理作为一个重要的研究领域，已经有很长的研究历史。但是它的快速发展可以说是从1940年前后Dudley的声码器和Potter等人的可见语音开始的；20世纪60年代中期形成的一系列数字信号处理的理念和技术基础；到了80年代，由于矢量量化、隐马尔可夫模型和人工神经网络等相继被应用于语音信号处理，并经过不断改进与完善，使得语音信号处理技术产生了突破性的进展。一方面，对声学语音学统计模型的研究逐渐深入，鲁棒的语音识别、基于语音段的建模方法及隐马尔可夫模型与人工神经网络的结合成为研究的热点。另一方面，为了语音识别实用化的需要，讲者自适应、听觉模型、快速搜索识别算法以及进一步的语言模型的研究等课题倍受关注。

在通信越来越发达的当今世界，尤其最近几十年，语音压缩编码技术在移动 通信、IP电话通信、保密通信、卫星通信以及语音存储等很多方面得到了广泛的应用。因此，语音编码一直是通信和信号处理的研究热点，并其取得了惊人的进展，目前在PC机上的语音编码已经趋于成熟，而如何在嵌入式系统中实时实现语音压缩编码则是近些年来语音信号处理领域的研究热点之一。

2系统设计

在实际生活中，当声源遇到物体时会发生反射，反射的声波和声源声波一起传输，听者会发现反射声波部分比声源声波慢一些，类似人们面对山体高声呼喊后可以在过一会儿听到回声的现象。声音遇到较远物体产生的反射会比遇到较近的反射波晚些到达声源位置，所以回声和原声的延迟随反射物体的距离大小改变。同时，反射声音的物体对声波的反射能力，决定了听到的回声的强弱和质量。另外，生活中的回声的成分比较复杂，有反射、漫反射、折射，还有回声的多次反射、折射效果。

当已知一个数字音源后，可以利用计算机的处理能力，用数字的方式通过计算模拟回声效应。简单的讲，可以在原声音流中叠加延迟一段时间后的声流，实现回声效果。当然通过复杂运算，可以计算各种效应的混响效果。如此产生的回声，我们称之为数字回声。

本次实验的程序流程图如下：

图2.1 程序流程图

本次实验的系统框图如下：

图2.2 系统框图

3硬件设计

3.1 硬件结构

图3.1是系统的硬件结构框图, 系统主要包括VC5509和A IC23 两个模块。

图3.1系统硬件结构框图

利用VC5509 的片上外设I2C(Inter-Integrated Circuit, 内部集成电路)模块配置AIC23 的内部寄存器;通过VC5509 的McBSP(Multi channel Buffered Serial Ports, 多通道缓存串口)接收和发送采样的音频数据。控制通道只在配置AIC23 的内部寄存器时工作, 而当传输音频数据时则处于闲置状态。

AIC23通过麦克风输入或者立体声音频输入采集模拟信号, 并把模拟信号转化为数字信号, 存储到DSP的内部RAM中,以便DSP处理。

当DSP完成对音频数据的处理以后, AIC23再把数字信号转化为模拟信号, 这样就能够在立体声输出端或者耳机输出端听到声音。

AIC23能够实现与VC5509 DSP的McBSP端口的无缝连接, 使系统设计更加简单。接口的原理框图, 如下图所示。

图3.2 AIC23与VC5509接口原理图

系统中A IC23的主时钟12 MHz直接由外部的晶振提供。MODE接数字地, 表示利用I2 C控制接口对AIC23传输控制数据。CS接数字地, 定义了I2 C总线上AIC23的外设地址, 通过将CS接到高电平或低电平, 可以选择A IC23作为从设备在I2 C总线上的地址。SCLK和SDIN是AIC23控制端口的移位时钟和数据输入端,分别与VC5509的I2C模块端口SCL和SDA相连。

收发时钟信号CLKX1和CLKR1由A IC23的串行数据输入时钟BCLK提供, 并由A IC23的帧同步信号LRCIN、LRCOUT启动串口数据传输。DX1和DR1分别与A IC23 的D IN 和DOUT 相连, 从而完成VC5509与AIC23间的数字信号通信。

3.2 硬件电路设计

3.2.1 总输入电路

图3.3 总输入电路

从左到右各部分电路为：

话筒，开关，语音输入电路，UA741高增益放大电路，有源二阶带 通滤波器。

3.2.2 总输出电路

图3.4 总输出电路

从左到右各部分电路为：

LM386高频功率放大器及其外围器件连接电路，语音输出电路，开关，扬声器。

3.2.3 语音输入电路

图3.5语音输入电路

3.2.4 语音输出电路

图3.6 语音输出电路

语音信号通道包括模拟输入和模拟输出两个部分。模拟信号的输入输出电路如图所示。上图中MICBIAS 为提供的麦克风偏压，通常是3/4 AVDD，MICIN为麦克风输入，可以根据需要调整输入增益。下图中LLINEOUT 为左声道输出，RLINEOUT为右声道输出。用户可以根据电阻阻值调节增益的大小，使语音输入输出达到最佳效果。从而实现良好的模拟语音信号输入与模拟信号的输出。4 实验结果及分析

4.1 实验结果

按“F5”键运行，注意观察窗口中的bEcho=0，表示数字回声功能没有激活。这时从耳机中能听到麦克风中的输入语音放送。将观察窗口中bEcho的取值改成非0值。这时可从耳机中听到带数字回声道语音放送。

分别调整uDelay和uEffect的取值，使他们保持在0-1023范围内，同时听听耳机中的输出有何变化。

当uDelay和uEffect的数值增大时，数字回声的效果就会越加的明显。

图4.1 修改前程序图

图4.2 修改前程序图

图4.3 频谱分析

图4.4 左声道及右声道波形 4.2 实验分析

所以，从本实验可知当已知一个数字音源后，可以利用计算机的处理能力，用数字的方式通过计算模拟回声效应。简单的讲，可以在原声音流中叠加延迟一段时间后的声流，实现回声效果。当然通过复杂运算，可以计算各种效应的混响效果。

声音放送可以加入数字回声，数字回声的强弱和与原声的延迟均可在程序中设定和调整。5 总结与心得体会

通过本次课程设计，我明白了细节决定成败这句话的道理，在实验中，有很多注意的地方，都被忽视了，导致再花费更多的时间去修改，这严重影响了试验的进度。同时，在本次实验中我了解了ICETEK – VC5509 – A板上语音codec芯片TLV320AIC23的设计和程序控制原理，并进一步掌握了数字回声产生原理、编程及其参数选择、控制，以及了解了VC5509DSP扩展存储器的编程使用方法。

这一学期的理论知识学习加上这次课程设计，使我对DSP有了更加深刻的了解，对数字信号的处理功能，软硬件相结合，语音信号的采集与放送等等方面都有了很深的了解，相信本次课程设计，无论是对我以后的学习，还是工作等方面都有一个很大的帮助。因此，本次课程设计让我受益匪浅。

参考文献

[1]李利.DSP原理及应用[M].北京:中国水利水电出版社,2004.[2]王安民,陈明欣,朱明.TMS320C54xxDSP实用技术[M].北京:清华大学出版社,2007 [3]彭启琮,李玉柏.DSP技术[M].成都:电子科技大学出版社,1997 [4]李宏伟,等.基于帧间重叠谱减法的语音增强方法[J].解放军理工大学学报,2001(1):41~44 [5]TexasInstrumentsIncorporated.TMS320C54x系列DSP的CPU与外设[M].梁晓雯,裴小平,李玉虎,译.北京:清华大学出版社,2006 [6]赵力.语音信号处理[M].北京:机械工业出版社,2003比较图4和图5,可以看到1200Hz以上的频谱明显得到了抑制。

[7]江涛,朱光喜.基于TMS320VC5402的音频信号采集与系统处理[J].电子技术用,2002,28(7):70~72[8]TexasInstrumentsIncorporated:TMS320VC5402Datasheet,2001

致谢

在本次课程设计的即将完成之际，笔者的心情无法平静，本文的完成既是笔者孜孜不倦努力的结果，更是指导老师樊洪斌老师亲切关怀和悉心指导的结果。在整个课程设计的选题、研究和撰写过程中，老师都给了我精心的指导、热忱的鼓励和支持，他的精心点拨为我开拓了研究视野，修正了写作思路，对课程设计的完善和质量的提高起到了关键性的作用。另外，导师严谨求实的治学态度、一丝不苟的工作作风和高尚的人格魅力，都给了学生很大感触，使学生终生受益。在此，学生谨向老师致以最真挚的感激和最崇高的敬佩之情。

另外，还要感谢这段时间来陪我一起努力同学，感谢我们这个小团队，感谢每一个在学习和生活中所有给予我关心、支持和帮助的老师和同学们，几年来我们一起学习、一起玩耍，共同度过了太多的美好时光。我们始终是一个团结、友爱、积极向上的集体。