语音信号的数字滤波处理(三)

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DSP工作原理

DSP工作原理DSP（Digital Signal Processing，数字信号处理）是一种通过数字计算来处理模拟信号的技术。

它在现代通信、音频、图像处理等领域得到广泛应用。

本文将详细介绍DSP的工作原理。

一、数字信号处理的基本概念1.1 数字信号数字信号是通过离散化的方式对模拟信号进行采样和量化得到的信号。

它由一系列离散的采样点组成，每个采样点表示信号在某个时间点的幅度。

数字信号可以通过AD转换器将模拟信号转换为数字形式。

1.2 数字滤波器数字滤波器是DSP中最基本的模块之一，用于对数字信号进行滤波处理。

它可以通过去除或增强特定频率的成分来改变信号的频谱特性。

数字滤波器可以分为FIR滤波器和IIR滤波器两种类型，分别采用有限冲激响应和无限冲激响应的方式进行滤波。

1.3 快速傅里叶变换（FFT）FFT是一种高效的频域分析方法，用于将时域信号转换为频域表示。

它通过将信号分解为一系列正弦和余弦函数的叠加来描述信号的频谱特性。

FFT算法可以大大提高频谱分析的速度和效率。

二、DSP的工作原理2.1 采样与量化DSP首先对模拟信号进行采样和量化。

采样是指以一定的频率对模拟信号进行离散化处理，采集一系列离散的采样点。

量化是指将采样点的幅度值映射为数字形式，通常采用固定位数的二进制表示。

2.2 数字滤波接下来，DSP对数字信号进行滤波处理。

滤波器可以根据需要选择合适的滤波器类型和参数，如低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器等。

滤波器通过去除或增强特定频率的成分来改变信号的频谱特性。

2.3 快速傅里叶变换为了进行频域分析，DSP通常使用FFT算法将时域信号转换为频域表示。

FFT算法可以高效地计算信号的频谱，得到信号在不同频率上的能量分布。

这对于音频、图像等信号处理应用非常重要。

三、DSP的应用领域3.1 通信系统DSP在通信系统中广泛应用，如调制解调、信号编码、信道均衡等。

它可以提高通信系统的抗干扰性能和传输效率，实现高质量的语音和图像传输。

FIR数字低通滤波器的(汉宁)窗函数法设计

)(9cos 15.0)(12cos 15.0)(1919n R n n R N n n w ⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎪⎭⎫ ⎝⎛-=⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎪⎭⎫ ⎝⎛--=ππ2.3进行语音信号的采集（1）按“开始”-“程序”－“附件”－“娱乐”－“录音机”的顺序操作打开W ｉｎdo ｗｓ系统中的录音机软件。

如图１所示。

图１ wind ｏｗs 录音机（2)用麦克风录入自己的声音信号并保存成wav 文件。

如图２所示。

图2 保存文件保存的文件按照要求如下:① 音信号文件保存的文件名为“yuxue ｊiao ．wav ”。

②语音信号的属性为“８．00０ＫＨz,8位,单声道 7ＫＢ／秒” ，其它选项为默认。

2.４语音信号的分析将“y ｕx ｕejia ｏ．wav ”语音文件复制到计算机装有Matlab 软件的磁盘中相应图3语音信号的截取处理图在图3中，其中第一个图为原始语音信号；第二个图是截短后的信号图。

图4频谱分析图其中第二个图是信号的ＦFT 结果，其横坐标的具体值是Ｘ(k)中的序号ｋ；第三个图是确定滤波频率范围的参考图，其横坐标的具体值应当是遵循D ＦT 定义式和频率分辨率求得的:∑-===10)()]([)(N n k N W n x n x DFT k X π当k 等于0时， 020j kn Njk knNe eW ==⋅-=π，从数字角频率上看，对应的正好是0=ω即直流的位置,也就是说,在取滤波频段时，当将主要能量（即红色框的部分)保留，其余频段部分的信号滤除。

)]([)(n x DFT k X =相当于是信号)(n x 的实际频谱)]([)(n x DFT ej X w =采样,而)(n x 又是连续时间语音信号)(t x 的采样。

)(k X 的每两个相邻取值之间的频率间隔大小对应到语音信号)(n x 的频谱中去，其频率间隔大小正好是采样结果的长度采样速率===∆L f f f s det f ∆称频率分辨率，其中Hz f s 8000=，10000=L ,ｐ２=sum(s2.^２)-suｍ(s1．^２);SNR1=１0*loｇ10（p１/ｐ２);p3=suｍ（ｓ4.^2)/8０0０;p4=sum(s3.^2)/８０00-sum（s4.^2)／8000;SNR2＝10＊loｇ１０(p３/ｐ4);２．６噪声叠加图5 语音信号与加噪声后语音信号对比图五为语音信号与加噪声后语音信号对。

基于滤波器的语音信号分析与处理

王璐：基于滤波器的语音信号分析与处理
目录
摘要............................................... 错误！未定义书签。第 1 章绪论........................................ 错误！未定义书签。 1.1MATLAB 简介 .................................. 错误！未定义书签。 1.2 滤波器简介 .................................. 错误！未定义书签。 1.2.1 滤波器的构成 ........................... 错误！未定义书签。 1.2.2 滤波器的功能 ........................... 错误！未定义书签。 1.2.3 数字滤波器简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．错误！未定义书签。第 2 章语音信号处理技术简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．错误！未定义书签。 2.1 语音信号处理技术简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．错误！未定义书签。 2.1.1 语音的概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．错误！未定义书签。 2.1.2 语音信号处理技术的概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．错误！未定义书签。 2.1.3 语音信号处理技术的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．错误！未定义书签。第 3 章课程设计的内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．错误！未定义书签。 3.1 课程设计的目的．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．错误！未定义书签。 3.2 课程设计的原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．错误！未定义书签。 3.2.1 数字滤波器的原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．错误！未定义书签。 3.2.2 用窗函数法设计 FIR 数字滤波器．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．错误！未定义书签。

语音信号处理与特征提取

语音信号处理与特征提取第一章语音信号处理概述语音信号处理是一门研究语音信号与数据处理技术的学科，其主要任务是通过处理语音信号，提取出其中的相关信息，以便进一步应用于语音识别、语音合成等领域。

语音信号处理的研究范畴十分广泛，包括语音录制、数字信号处理、语音特征提取等方面。

语音信号是一种模拟信号，但为了便于计算机进行处理，需要将其转化为数字信号。

通常通过采用一定的采样率，将语音信号转化为数字信号。

在数字信号处理过程中，通常采用数字滤波器、卷积算法、傅里叶变换等技术对语音信号进行处理。

第二章语音信号处理技术2.1 数字滤波器数字滤波器是一种对数字信号进行滤波的工具，其基本原理是将数字信号通过一定的滤波器，去除其中不需要的部分，得到需要的部分。

数字滤波器中常用的滤波器包括有限脉冲响应滤波器、无限脉冲响应滤波器等。

2.2 卷积算法卷积算法是一种重要的数字信号处理技术，其基本原理是将两个信号进行卷积运算，得到一个新的信号。

卷积算法在数字信号处理、图像处理等领域中应用广泛。

2.3 傅里叶变换傅里叶变换是一种对信号进行分析的方法，通过将信号分解为不同频率的正弦波，进行频率分析和滤波处理。

傅里叶变换在语音信号处理中常用于频域分析、滤波和特征提取等方面。

第三章语音特征提取语音特征提取是将语音信号转化为可识别的特征向量的过程，其主要目的是通过提取语音信号中的关键信息，便于进行语音识别等操作。

常用的语音特征提取技术包括短时能量、过零率、自相关函数、线性预测系数等。

3.1 短时能量短时能量是指信号在短时间内的能量值，在语音信号处理中常用于检测语音信号的起止点、语调等方面。

3.2 过零率过零率是指信号经过 x 轴的次数，在语音信号处理中常用于检测语音信号中的语速、音高等方面。

3.3 自相关函数自相关函数是描述信号与其自身延迟后的信号之间的相似程度，在语音信号处理中可用于识别语音信号中的共振峰等特征。

3.4 线性预测系数线性预测系数是一种对语音信号进行分析的方法，通过建立线性模型，预测语音信号采样周期内的取值，并将其用于特征提取等操作。

数字信号处理_FIRandIIR（ＰＤＦ）

数字信号处理实验报告设计数字低通IIR和FIR滤波器对语音信号进行滤波处理班级：物联网1104班学号：**********姓名：***指导老师：***一、实验内容1.选择一个.wav格式的语音信号作为分析的对象，对其进行频谱分析。

2.设计FIR和IIR数字滤波器，并对带噪语音信号进行滤波，分析滤波后信号的时域和频域特征。

二、实验目的1.学会使用Matlab来分析音频信号的时域和频域特性。

2.熟悉用双线性变换法设计IIR和FIR数字滤波器的原理与方法。

3.学会设计各种IIR数字滤波器，学会根据滤波需求确定滤波器指标参数。

4.掌握IIR\FIR数字滤波器的MATLAB实现方法。

5.通过观察滤波器输入输出信号的时域波形及其频谱，建立数字滤波的概念。

三、实验原理1.IIR滤波器：利用双线性变换设计IIR滤波器（只介绍巴特沃斯数字低通滤波器的设计），首先要设计出满足指标要求的模拟滤波器的传递函数，然后由通过双线性变换可得所要设计的IIR滤波器的系统函数。

如果给定的指标为数字滤波器的指标，则首先要转换成模拟滤波器的技术指标，这里主要是边界频率的转换，对指标不作变化。

边界频率的转换关系为。

接着，按照模拟低通滤波器的技术指标根据相应设计公式求出滤波器的阶数和截止频率；根据阶数查巴特沃斯归一化低通滤波器参数表，得到归一化传输函数；最后，将代入去归一，得到实际的模拟滤波器传输函数。

之后，通过双线性变换法转换公式，得到所要设计的IIR滤波器的系统函数。

2.FIR滤波器：如果所希望的滤波器的理想频率响应函数为(e )j d H ω，则其对应的单位脉冲响应为⎰-=πππdwe e Hn h jwn jw dd )(21)(窗函数设计法的基本原理是用有限长单位脉冲响应(n)h 逼近(n)d h 。

由于(n)d h 往往是无限长序列，且是非因果的，所以用窗函数(n)w 将(n)d h 截断，并进行加权处理，得到：)()()(n w n h n h d ⋅=(n)h 就作为实际设计的FIR 数字滤波器的单位脉冲响应序列，其频率响应函数(e )j d H ω为∑-=-=10)()(N n jwnjwe n h e H式中，Ｎ为所选窗函数(n)w 的长度。

iir数字滤波器处理实际案例

IIR数字滤波器处理实际案例I.概述数字信号处理作为一门重要的学科，其在工程领域中得到了广泛的应用。

数字滤波器作为数字信号处理的重要工具，常常用于对信号进行去噪、滤波等处理。

本文将以IIR数字滤波器处理实际案例为主题，探讨IIR数字滤波器的原理、应用以及实际案例分析。

II.IIR数字滤波器原理1. IIR数字滤波器概述IIR数字滤波器（Infinite Impulse Response）是一种常见的数字滤波器，其基本原理是根据输入信号的当前值和过去的输出值计算当前的输出值。

IIR数字滤波器具有反馈，可以实现很复杂的频率响应。

2. IIR数字滤波器结构IIR数字滤波器通常由系统函数和差分方程两部分组成。

系统函数是用来描述滤波器的频率响应特性，而差分方程则是描述滤波器的输入输出关系。

常见的IIR数字滤波器包括Butterworth、Chebyshev等。

III.IIR数字滤波器应用1. 语音信号处理在语音信号处理中，常常需要对信号进行降噪、滤波等处理。

IIR数字滤波器可以很好地满足这一需求，对语音信号进行有效处理。

2. 生物医学信号处理生物医学信号通常包含多种噪声和干扰，需要进行滤波处理以提取有效信息。

IIR数字滤波器在心电图、脑电图等生物医学信号处理中有着广泛的应用。

IV.IIR数字滤波器实际案例分析以一种生物医学信号处理为例，对IIR数字滤波器进行实际案例分析。

1.问题描述假设有一组心电图信号，该信号包含多种噪声和干扰，需要对其进行滤波处理，以提取有效的心电信号。

2.解决方案针对该问题，可以采用Butterworth低通滤波器进行处理。

利用Matlab等工具，设计并实现Butterworth低通滤波器，对心电图信号进行滤波处理。

3.实验结果经过Butterworth低通滤波器处理后，心电图信号的噪声和干扰得到了有效抑制，同时保留了有效的心电信号，达到了预期的滤波效果。

V.总结IIR数字滤波器作为数字信号处理领域中的重要工具，具有着广泛的应用前景。

数据的滤波处理

数据的滤波处理1. 什么是数据滤波处理数据滤波处理是指对采集到的原始数据进行处理，去除噪声、平滑数据、提取有效信息等操作，以得到更加准确、可靠的数据。

在实际应用中，数据滤波处理广泛应用于信号处理、图像处理、语音处理等领域。

2. 数据滤波处理的意义数据滤波处理的主要目的是提高数据的质量和可用性，去除噪声和干扰，使得数据更加准确、可靠。

数据滤波处理可以帮助我们提取信号中的有效信息，去除无用的干扰，从而更好地理解和分析数据。

在很多实际应用中，原始数据往往包含噪声和干扰，这些干扰会影响对数据的分析和处理。

通过合适的滤波处理，可以去除这些干扰，使得数据更加清晰、准确。

数据滤波处理还可以平滑数据，降低数据的噪声，提高数据的信噪比，使得数据更易于处理和分析。

3. 常用的数据滤波方法3.1 均值滤波均值滤波是一种简单的滤波方法，它通过计算数据的平均值来平滑数据。

均值滤波可以有效地去除随机噪声，但对于非随机噪声和脉冲噪声的去除效果较差。

均值滤波的计算公式如下：y(n)=1N∑xN−1k=0(n−k)其中，y(n)是滤波后的数据点，x(n)是原始数据点，N是滤波窗口的大小。

3.2 中值滤波中值滤波是一种非线性滤波方法，它通过计算数据的中值来平滑数据。

中值滤波对于去除非随机噪声和脉冲噪声效果较好，但对于随机噪声的去除效果较差。

中值滤波的计算公式如下：y(n)=median(x(n−k),x(n−k+1),...,x(n+k))其中，y(n)是滤波后的数据点，x(n)是原始数据点，k是滤波窗口的半径。

3.3 低通滤波低通滤波是一种常用的滤波方法，它可以去除高频噪声，保留低频信号。

低通滤波可以用于平滑数据、去除高频噪声、提取低频信号等应用场景。

常见的低通滤波器包括移动平均滤波器、巴特沃斯滤波器、无限脉冲响应（IIR）滤波器等。

3.4 高通滤波高通滤波是一种常用的滤波方法，它可以去除低频信号，保留高频信号。

高通滤波可以用于去除低频噪声、提取高频信号等应用场景。

数字信号处理技术在音频处理中的应用

数字信号处理技术在音频处理中的应用随着数字化的普及，人们对音频处理的需求也越来越高。

在这种背景下，数字信号处理技术的应用日趋广泛。

数字信号处理技术是利用计算机对数字信号进行处理的一种技术。

它可以对各种形式的数字信号进行采样、数字化、压缩、编码、滤波、分析、处理等操作，从而实现对音频信号的处理和改变。

本文将从以下几个方面详细探讨数字信号处理技术在音频处理中的应用。

一、数字信号处理在音频采样中的应用音频采样是指将声音信号转化为数字信号的过程。

数字信号处理技术可以对采样的音频信号进行精密处理，从而满足不同领域的需求。

比如，在工业领域，数字信号处理技术可以对工厂中的各种声音进行采集，从而实现对机器设备的状态监测。

而在娱乐领域，则可以利用数字信号处理技术对音乐进行数字化处理，实现对音频的高品质处理。

二、数字信号处理在音频滤波中的应用音频滤波是指将原始信号中的某些频率成分滤除或加强的过程。

数字信号处理技术可以对音频进行数字化滤波处理。

利用数字滤波器的滤波算法，可以通过对频域的分析和处理，实现滤波效果的优化。

比如，在语音识别领域，数字信号处理技术可以对语音信号进行数字化滤波，从而提升识别率。

三、数字信号处理在音频编解码技术中的应用音频编解码技术可以将音频信号进行数字化压缩或解压缩。

数字信号处理技术通过对音频信号进行数据压缩，可以实现对音频数据传输的效率和容量的提升。

比如，在传输音频数据时，数字信号处理技术可以利用压缩算法对数据进行压缩，从而节省传输带宽和存储空间。

四、数字信号处理在音频特效中的应用音频特效是指对音频信号进行特殊处理，使其产生不同的音效。

数字信号处理技术可以实现各种音效的数字化处理。

通过对音频进行数字信号处理，可以实现音效的精细调节和处理，从而达到更好的音效效果。

比如，在音乐制作领域，数字信号处理技术可以对音乐进行数字化处理，实现包括增益、音调、失真、滤波等各种音效效果。

综上所述，数字信号处理技术的应用范围非常广泛，在音频处理中有着不可替代的重要作用。

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长沙理工大学
课程设计（论文）任务书
课程：数字信号处理
题目：语音信号的数字滤波处理(三)
——巴特沃斯（Blackman窗）滤波器

电气与信息工程系电子信息工程专业班
任务起止日期： 2014 年 6 月 23 日至 2014 年 6 月 27 日

学生姓名学号______________
指导教师席燕辉黄亚飞
教研室主任年月日审查
院长(系主任) __ 年月日批准
课题内容及要求：
一设计内容
第一部分：预习题

（1）设计卷积运算的演示程序
：

① 可输入任意两个序列x1(n)、x2(n)，指定x1(n)为自己的学号,例如x1(n)={2,0,0,7,8,4,2,5,0,1,2,3}。
x2(n)的内容和长度自选。例如x2(n)={ 1, 2.43, 6.17,12.93,22.17,32.25,40.88, 45.87, 45.87, 40.88,
32.25, 22.17, 12.93, 6.17, 2.43,1.0000}。
② 分别动态演示两个序列进行线性卷积x1(n)﹡x2(n)和圆周卷积x1(n)⊙x2 (n)的过程；要求分别动态演
示翻转、移位、乘积、求和的过程；
③ 圆周卷积默认使用两个序列中的最大长度，但卷积前可以指定卷积长度N用以进行混叠分析；
④ 改变圆周卷积长度N，根据实验结果分析2类卷积的关系。
⑤ 在计算机操作系统下选一段声音文件(XP系统在“C:\WINDOWS\Media”)，读取文件取10ms的声
音数据产生时域序列x1(n),序列内容自定义。利用x2(n)= {1, 2.43, 6.17,12.93,22.17,32.25,40.88,
45.87, 45.87, 40.88, 32.25, 22.17, 12.93, 6.17, 2.43,1}。利用FFT实现快速卷积，验证时域卷积定理，
并与直接卷积进行效率对比（验证时采用matlab子函数）。

（2）编写程序演示采样定理（时域采样、频谱周期延拓），同时演示采样频率
小于2fc时，产生的混叠效应：

① 对下面连续信号进行采样：
学号，nnanAtutAetxata,2),()sin()(
00


，A为幅度因子，a为衰减

因子，0为模拟角频率，其中n为学号(例如，王墨同学n=23)
② 要求输入采样频率fs（根据程序处理需要指定范围）后，在时域演示信号波形、采样脉冲及采样后信
号；在频域演示不同采样频率下对应信号的频谱。

第二部分：设计题
（3）数字滤波器设计及其应用
① 利用Windows下的录音机或其他软件，进行语音信号的采集（*.wav）；
② 语音信号的频谱分析，画出采样后语音信号的时域波形和频谱图；
③ 产生噪声信号并加到语音信号中，得到被污染的语音信号，并回放语音信号；
④ 污染信号的频谱分析，画出被污染的语音信号时域波形和频谱；
⑤ 根据有关的频谱特性，采用间接法设计IIR数字滤波器，并画出相应滤波器的幅频、
相频图（设计3个IIR滤波器）
a. 模拟滤波器类型：巴特沃思滤波器（低通、带通、高通）

b．总体要求：Matlab原程序+仿真波形+技术指标
⑥ 根据有关的频谱特性，采用直接法设计FIR数字滤波器，并画出相应滤波器的幅频、
相频图（设计3个FIR滤波器）
a. 滤波器类型：Blackman窗（低通、带通、高通）

b．总体要求：Matlab原程序+仿真波形+技术指标+窗函数
⑦ 用自己设计的这些滤波器分别对被不同噪声污染的信号进行滤波；
⑧ 分析得到信号的频谱，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；
⑨ 回放语音信号。

二、设计提示
1．语音信号的采集
要求利用windows下的录音机（开始—程序—附件—娱乐—录音机，文件—属性—立
即转换—8000Hz，8位，单声道）录制一段自己的话音，或者采用Windows自带的声音文
件（默认为22050Hz），时间控制在几秒左右。然后在MATLAB软件平台下，利用函数wavread
对语音信号进行采样，记住采样频率和采样点数。通过wavread函数的使用，要求理解采
样频率、采样位数等概念。
wavread函数调用格式：
y=wavread(file)，读取file所规定的wav文件，返回采样值放在向量y中。
[y,fs,nbits]=wavread(file)，采样值放在向量y中，fs表示采样频率（Hz），nbits表示采
样位数。
y=wavread(file,N)，读取前N点的采样值放在向量y中。
y=wavread(file,[N1,N2])，读取从N1点到N2点的采样值放在向量y中。

2．语音信号的频谱分析
要求首先画出语音信号的时域波形；然后对语音信号进行频谱分析，在MATLAB中，
可以利用函数fft对信号进行快速付立叶变换，得到信号的频谱特性；从而加深对频谱特性
的理解。

3．设计数字滤波器和画出频率响应
根据语音信号的特点给出有关滤波器的性能指标，例如：1）低通滤波器性能指标，
fp=1000Hz，fc=1200 Hz， As=100dB，Ap=1dB；2）高通滤波器性能指标，fc=2800 Hz，fp=3000
Hz，As=100dB，Ap=1dB；3）带通滤波器性能指标，fp1=1200 Hz，fp2=3000 Hz，fc1=1000
Hz，fc2=3200 Hz，As=100dB，Ap=1dB。

4.回放语音信号
在Matlab中,函数sound可以对声音进行回放。其调用格式：sound(x,fs,bits);可以感
觉滤波前后的声音有变化。

三、设计思考
1．双线性变换法中Ω和ω之间的关系是非线性的，在设计中你注意到这种非线性关
系了吗？从哪几种数字滤波器的幅频特性曲线中可以观察到这种非线性关系？
2．能否利用公式完成脉冲响应不变法的数字滤波器设计？为什么？

四、设计要求：
1. 掌握数字信号处理的基本概念，基本理论和基本方法。
2. 熟悉离散信号和系统的时域特性。
3. 掌握序列快速傅里叶变换方法。
4. 学会MATLAB的使用，掌握MATLAB的程序设计方法。
5. 掌握利用MATLAB对语音信号进行频谱分析。
6. 掌握滤波器的网络结构。
7.掌握MATLAB设计IIR、FIR数字滤波器的方法和对信号进行滤波的方法。
三、
考核方式
课程考核分三部分，一部分是上机率，占20%；第二部分是检查成绩，最后两次上机
为检查时间，占50%；第三部分为课程设计报告，占30%。

课题完成后应提交的文件和图表（或设计图纸）：
1、课程设计的任务书
2、课程设计报告
（1）本课程设计目的
（2）设计基本原理(可按滤波器种类分别叙述)
（3）设计的步骤和过程(可按滤波器种类分别叙述)
（4）设计程序的调试和运行结果(可按滤波器种类分别叙述，注意图文并茂)
（5）课程设计的思考与体会
（6）参考文献
3、附录
MATLAB程序代码
；

主要参考文献：（由指导老师选定）
（1）《数字信号处理（第二版）》，丁玉美等，西安电子科技大学出版社；
（2）《数字信号处理试验指导书》王创新、文卉编长沙理工大学印刷（内部使用）
（3）《数字信号处理及其MATLAB实现》，陈怀琛等译，电子工业出版社；
（4）《MATLAB及在电子信息课程中的应用》，陈怀琛等，电子工业出版社。
（5）《数字信号处理》A.V.奥本海姆，R.W.谢弗著，北京：科学出版社
（6）《数字信号处理——理论、算法与实现（第二版）》胡广书编著，北京：电子工业出版社

同组设计者：
注：1、此任务书应由指导教师填写。
2、此任务书必须在课程设计开始前下达给学生。

学生送交成果日期
学生签名