dsp课程设计实验报告
dsp原理与应用实验报告总结
dsp原理与应用实验报告总结DSP（Digital Signal Processing）数字信号处理是利用数字技术对信号进行处理和分析的一种方法。
在本次实验中，我们探索了DSP的原理和应用，并进行了一系列实验以验证其在实际应用中的效果。
以下是对实验结果的总结与分析。
实验一：数字滤波器设计与性能测试在本实验中，我们设计了数字滤波器，并通过性能测试来评估其滤波效果。
通过对不同类型的滤波器进行设计和实现，我们了解到数字滤波器在信号处理中的重要性和应用。
实验二：数字信号调制与解调本实验旨在通过数字信号调制与解调的过程，了解数字信号的传输原理与方法。
通过模拟调制与解调过程，我们成功实现了数字信号的传输与还原，验证了调制与解调的可行性。
实验三：数字信号的傅里叶变换与频谱分析傅里叶变换是一种重要的信号分析方法，可以将信号从时域转换到频域，揭示信号的频谱特性。
本实验中，我们学习了傅里叶变换的原理，并通过实验掌握了频谱分析的方法与技巧。
实验四：数字信号的陷波滤波与去噪处理陷波滤波是一种常用的去除特定频率噪声的方法，本实验中我们学习了数字信号的陷波滤波原理，并通过实验验证了其在去噪处理中的有效性。
实验五：DSP在音频处理中的应用音频处理是DSP的一个重要应用领域，本实验中我们探索了DSP在音频处理中的应用。
通过实验，我们成功实现了音频信号的降噪、均衡和混响处理，并对其效果进行了评估。
实验六：DSP在图像处理中的应用图像处理是另一个重要的DSP应用领域，本实验中我们了解了DSP在图像处理中的一些基本原理和方法。
通过实验，我们实现了图像的滤波、边缘检测和图像增强等处理，并观察到了不同算法对图像质量的影响。
通过以上一系列实验，我们深入了解了DSP的原理与应用，并对不同领域下的信号处理方法有了更深刻的认识。
本次实验不仅加深了我们对数字信号处理的理解，也为日后在相关领域的研究与实践提供了基础。
通过实验的结果和总结，我们可以得出结论：DSP作为一种数字信号处理的方法，具有广泛的应用前景和重要的实际意义。
DSP实验报告6
DSP第六、七次实验报告1. 实验目的:（1）进一步熟悉Matlab实验环境和语言。
（2）熟悉各种滤波器的结构及Matlab实现语言。
（3）掌握用冲击响应不变法和双线性变换法设计IIR滤波器的方法。
（4）掌握用窗函数法和频率抽样法设计FIR滤波器的方法。
2. 实验内容及总结:1.滤波器结构:（1）IIR滤波器各种结构1、直接型结构例如直接型滤波器系统函数, 则有系数向量a=[1,a1,a2,a3],b=[b0,b1,b2], 利用:Y=filter[b,a,x]求信号x(n)通过此滤波器的输出。
2、由系统函数或差分方程求系统的二阶分式（含一阶分式）的级联结构将例如的系统函数重写为二阶分式节的级联型, 利用:[sos,G]=tf2sos(b,a)3、由二阶分式的级联结构转换成系统函数的直接结构是第二步的逆运算, 调用函数:[b,a] = sos2tf(sos)可以求得系数向量a,b, 从而得到H(z)4、由系统函数求部分分式展开（留数及其极点计算）即求z反变换的部分分式展开法, 利用:[r,p,c]=residuez(b,a)其中极点为p, 留数为r, 直接项系数为c。
5、由r,p,c求系统函数即第4步的逆运算, 利用:[b,a]=residuez(r,p,c)6、由直接型结构转换为并联型结构需开发函数:[C,B,A]=tf2par(b,a)其中, b,a为直接型的系数向量, C,B,A为并联型实系数向量, 基本思想是: 1.反复调用[r,p,c]=residuez(b,a)求出极点及留数；2.利用cplxpair函数把极点、留数对按复共轭极点-留数对, 实极点-留数对的顺序排列；3.开发cplxcomp函数, 保证极点和留数相互对应；4.调用[b,a]=residuez(r,p,c)计算并联二阶节的分子分母。
7、由并联型结构转换成直接型结构开发函数:[b,a]=par2tf(C,B,A)为[C,B,A]=tf2par(b,a)的逆函数。
dsp综合设计课程设计报告
dsp综合设计课程设计报告一、教学目标本课程的教学目标是使学生掌握DSP（数字信号处理器）综合设计的基本理论和实践技能。
通过本课程的学习，学生应能够：1.知识目标：理解DSP的基本概念、原理和应用；熟悉DSP芯片的内部结构和编程方法；掌握DSP算法的设计和实现。
2.技能目标：能够使用DSP芯片进行数字信号处理的设计和实现；具备DSP程序的编写和调试能力；能够进行DSP系统的故障诊断和优化。
3.情感态度价值观目标：培养学生对DSP技术的兴趣和热情，提高学生的问题解决能力和创新意识，使学生认识到DSP技术在现代社会中的重要性和应用价值。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括DSP的基本理论、DSP芯片的内部结构和工作原理、DSP程序的设计和调试方法、DSP应用系统的设计和实现等。
具体包括以下几个部分：1.DSP的基本概念和原理：数字信号处理的基本概念、算法和特点；DSP芯片的分类和特点。
2.DSP芯片的内部结构：了解DSP芯片的内部结构和工作原理，包括CPU、内存、接口、外设等部分。
3.DSP程序的设计和调试：学习DSP程序的设计方法，包括算法描述、程序编写和调试技巧。
4.DSP应用系统的设计和实现：掌握DSP应用系统的设计方法，包括系统架构、硬件选型、软件开发和系统测试等。
三、教学方法为了实现本课程的教学目标，我们将采用多种教学方法，包括讲授法、案例分析法、实验法等。
具体方法如下：1.讲授法：通过教师的讲解，使学生掌握DSP的基本理论和原理，引导学生理解DSP技术的核心概念。
2.案例分析法：通过分析具体的DSP应用案例，使学生了解DSP技术的实际应用，培养学生的实际操作能力。
3.实验法：通过实验操作，使学生熟悉DSP芯片的使用方法和编程技巧，提高学生的实践能力。
四、教学资源为了支持本课程的教学内容和教学方法的实施，我们将准备以下教学资源：1.教材：选择一本合适的教材，作为学生学习的基础资料，提供系统的DSP知识。
dsp课程设计实验报告
DSP课程设计实验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对信号进行快速傅立叶变换, 得到信号的频谱特性, 从而加深对频谱特性的理解。
其程序为:>> [y,fs,bits]=wavread('I:\xp.wav',[1024 5120]);>> sound(y,fs,bits);>> Y=fft(y,4096);>> subplot(221);plot(y);title('原始信号波形');>> subplot(212);plot(abs(Y));title('原始信号频谱');程序运行结果为: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:低通滤波器性能指标, =1000Hz, =1200Hz, =100dB, =1dB；高通滤波器性能指标, =4800Hz, =5000Hz, =100dB, =1dB；带通滤波器性能指标, =1200Hz, =3000Hz, =1000Hz, =3200Hz, =100dB, =1dB；要求学生首先用窗函数法设计上面要求的三种滤波器, 在MATLAB中, 可以利用函数firl 设计FIR滤波器；然后再用双线性变换法设计上面要求的三种滤波器, 在MA TLAB中, 可以利用函数butte、cheby1和ellip设计IIR滤波器；最后, 利用MATLAB中的函数freqz画出各种滤波器的频率响应, 这里以低通滤波器为例来说明设计过程。
低通：用窗函数法设计的低通滤波器的程序如下:>> fp=1000;fc=1200;As=100;Ap=1;fs=22050;>> wc=2*fc/fs;wp=2*fp/fs;>> N=ceil((As-7.95)/(14.36*(wc-wp)/2))+1;>> beta=0.1102*(As-8.7);>> Win=Kaiser(N+1,beta);>>b=firl(N,wc,Win);>>freqz(b,1,512,fs);程序运行结果:这里选用凯泽窗设计, 滤波器的幅度和相位响应满足设计指标, 但滤波器长度（N=708）太长, 实现起来很困难, 主要原因是滤波器指标太苛刻, 因此, 一般不用窗函数法设计这种类型的滤波器。
DSP实验报告_6
实验一: 闪灯实验熟悉DSP 软硬件测试系统实验目的1.了解SHARC 系列高性能数字信号处理器的程序开发过程和编程语言；2.熟悉集成开发工具VisualDSP++, 学会使用VisualDSP++进行SHARC 系列ADSP 的程序开发、编译与调试；3.掌握SHARC 系列ADSP 的程序加载设计和加载过程。
实验内容利用波形产生信号板, 结合FPGA 编程技术和程序编程器, 编写测试ADSP21065L 和FPGA 之间硬件连接的应用程序, 同时完成应用程序的加载和脱机操作, 在信号指示灯“HL2”上产生可调周期的脉冲信号, “点亮”与“熄灭”指示灯HL2。
实验要求通过DSP 编程, 在其FLAG11引脚上模拟如下波形的周期信号:要求:(1) 500H T ms >,500L T ms >. (2) 并用示波器查看波形, 测量信号周期。
实验步骤1. 熟悉电路图, 清楚波形产生电路板ADSP21065L 与可编程FPGA 器件之间的连接关系；2. 编写FPGA 程序。
在FPGA 内部将ADSP21065L 的标志引脚FLAG11（引脚号26）设置为输出, 作为FPGA 的输入信号, 在FPGA 内部编程将该信号直接输出在发FPGA 的37引脚号上, 设置37引脚为输出信号, 驱动板上的HL2 LED 指示灯；3. 启动VisualDsp++4.5,选择project 工程选项菜单, 创建一个名称为Test.dpj 的工程文件, 选择处理器的型号为ADSP-21065L ；4．弹出一个对话框, 选择是否需要加入VDSP kernel ,选择“NO ”；5. 在工程中加入以下参考源文件:\exp1\test(boot)\ boot1.asm 和boot1.ldf 6．编译, 链接调试, 生成可执行文件。
7．运行程序, 可以看到波形发生电路板上的指示灯“HL2”不断闪动。
8. 利用示波器观测系统时钟,并测量产生信号的波形和周期。
DSP实验报告(综合)
实验报告||实验名称 D SP课内系统实验课程名称DSP系统设计||一、实验目的及要求1. 掌握用窗函数法设计FIR数字滤波器的原理和方法。
熟悉线性相位FIR 数字滤波器特性。
了解各种窗函数对滤波器特性的影响。
2. 掌握设计IIR数字滤波器的原理和方法。
熟悉IIR数字滤波器特性。
了解IIR数字滤波器的设计方法。
3.掌握自适应数字滤波器的原理和实现方法。
掌握LMS自适应算法及其实现。
了解自适应数字滤波器的程序设计方法。
4.掌握直方图统计的原理和程序设计；了解各种图像的直方图统计的意义及其在实际中的运用。
5.了解边缘检测的算法和用途，学习利用Sobel算子进行边缘检测的程序设计方法。
6.了解锐化的算法和用途，学习利用拉普拉斯锐化运算的程序设计方法。
7.了解取反的算法和用途，学习设计程序实现图像的取反运算。
8.掌握直方图均衡化增强的原理和程序设计；观察对图像进行直方图均衡化增强的效果。
二、所用仪器、设备计算机，dsp实验系统实验箱，ccs操作环境三、实验原理（简化）FIR：有限冲激响应数字滤波器的基础理论，模拟滤波器原理（巴特沃斯滤波器、切比雪夫滤波器、椭圆滤波器、贝塞尔滤波器）。
数字滤波器系数的确定方法。
IIR:无限冲激响应数字滤波器的基础理论。
模拟滤波器原理（巴特沃斯滤波器、切比雪夫滤波器、椭圆滤波器、贝塞尔滤波器）。
数字滤波器系数的确定方法。
、自适应滤波：自适应滤波器主要由两部分组成：系数可调的数字滤波器和用来调节或修正滤波器系数的自适应算法。
e(n)=z(n)-y(n)=s(n)+d(n)-y(n)直方图：灰度直方图描述了一幅图像的灰度级内容。
灰度直方图是灰度值的函数，描述的是图像中具有该灰度值的像素的个数，其横坐标表示像素的灰度级别，纵坐标是该灰度出现的频率(像素个数与图像像素总数之比)。
图像边缘化：所谓边缘(或边沿)是指其周围像素灰度有阶跃变化。
经典的边缘提取方法是考察图像的每个像素在某个邻域内灰度的变化，利用边缘临近一阶或二阶方向导数变化规律，用简单的方法检测边缘。
DSP实验报告5_2
DSP 第五次实验1．实验目的：（1）进一步熟悉matlab 实验环境和语言。
（2）掌握求序列圆周翻褶的MATLAB 方法。
（3）掌握求序列DFT 及IDFT 矩阵的MATLAB 方法。
（4）掌握用MATLAB 求解用圆周卷积计算线性卷积的时域的方法。
（5）掌握用FFT 计算有限长序列的线性卷积和线性相关的方法。
2．实验内容及总结：1.圆周翻褶【例3．27】 已知()[2,3,4,5,6],8X n N ==，求x(n)的8点圆周翻褶序列88(())()x n R n -。
代码：clc;clear allx=[2,3,4,5,6];N=8;x=[x,zeros(1,N-length(x))];nx=0:N-1y=x(mod(-nx,N)+1);subplot(121),stem([0:N-1],x);title('原序列');xlabel('n');ylabel('x(n)');grid;subplot(122),stem([0:N-1],y);title('圆周翻褶序列');xlabel('n');ylabel('x((n))8 R8(n)');grid;结果：总结：对于圆周翻褶(0),0()(())()(),11N Nx ny n x n R nx N n n N==-=⎨-≤≤-MA TLAB可用y=x(mode(-nx,N)+1)求得。
因此，要求X(n)=[2,3,4,5,6]，N=8的8点圆周翻褶序列，要先将x(n)补零到8点长度再求圆周翻褶。
x=[x,zeros(1,N-length(x))];nx=0:N-1 %x补零到8点长y=x(mod(-nx,N)+1); %圆周翻褶从一开始，因此得到8点长%序列，应该再加一2.DFT矩阵，IDFT矩阵【例3.29】已知N=4的DFT矩阵w4，求IDFT矩阵w4I。
DSP实验报告(二)
DSP实验报告(二)实验二应用FFT对信号进行频谱分析一、实验目的1、在理论学习的基础上，通过本次实验，加深对快速傅里叶变换的理解，熟悉FFT算法及其程序的编写。
2、熟悉应用FFT对典型信号进行频谱分析的方法。
3、了解应用FFT进行信号频谱分析过程中可能出现的问题，以便在实际中正确应用FFT。
二、实验原理与方法①一个连续信号的频谱可以用它的傅立叶变换表示为+ Xa(jW)=-jWtx(t)edtòa-如果对该信号进行理想采样，可以得到采样序列x(n)=xa(nT)同样可以对该序列进行z变换，其中T为采样周期X(z)=+ x(n)z-n+ -令z为ejw，则序列的傅立叶变换X(ejw)=x(n)ejwn-其中ω为数字频率，它和模拟域频率的关系为w=WT=W/fs式中的是采样频率。
上式说明数字频率是模拟频率对采样率的归一化。
同模拟域的情况相似。
数字频率代表了序列值变化的速率，而序列的傅立叶变换称为序列的频谱。
序列的傅立叶变换和对应的采样信号频谱具有下式的对应关系。
1X(e)=Tjw+ - w-2pXa(j)T即序列的频谱是采样信号频谱的周期延拓。
从式可以看出，只要分析采样序列的谱，就可以得到相应的连续信号的频谱。
注意：这里的信号必须是带限信号，采样也必须满足Nyquist定理。
在各种信号序列中，有限长序列在数字信号处理中占有很重要的地位。
无限长的序列也往往可以用有限长序列来逼近。
有限长的序列可以使用离散傅立叶变换。
当序列的长度是N时，定义离散傅立叶变换为：X(k)=DFT[x(n)]=其中W=e2pj-NN-1n=0WNkn它的反变换定义为：1x(n)=IDFT[X(k)]=N根据式和，则有N-1n=0X(k)WNknX(z)|z=Wnk=NN-1n=0x(n)WNnk=DFT[x(n)]j2pN可以得到X(k)2pk的点，就NN是将单位圆进行N等分以后第k个点。
所以，X(k)是z变换在单位圆上的等距采样，或者说是序列傅立叶变换的等距采样。
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DSP 课程设计实验一、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 对信号进行快速傅立叶变换，得到信号的频谱特性，从而加深对频谱特性的理解。
其程序为：>> [y,fs,bits]=wavread('I:\',[1024 5120]); >> sound(y,fs,bits); >> Y=fft(y,4096);>> subplot(221);plot(y);title('原始信号波形'); |>> subplot(212);plot(abs(Y));title('原始信号频谱'); 程序运行结果为：二、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：低通滤波器性能指标，p f =1000Hz ，c f =1200Hz ，s A =100dB ，p A =1dB ； 高通滤波器性能指标，c f =4800Hz ，p f =5000Hz ，s A =100dB ，p A =1dB ；带通滤波器性能指标，1p f =1200Hz ，2p f =3000Hz ，1c f =1000Hz ，2c f =3200Hz ，s A =100dB ，p A =1dB ；】要求学生首先用窗函数法设计上面要求的三种滤波器，在MATLAB中，可以利用函数firl 设计FIR滤波器；然后再用双线性变换法设计上面要求的三种滤波器，在MATLAB中，可以利用函数butte、cheby1和ellip设计IIR滤波器；最后，利用MATLAB中的函数freqz画出各种滤波器的频率响应，这里以低通滤波器为例来说明设计过程。
低通：用窗函数法设计的低通滤波器的程序如下：>> fp=1000;fc=1200;As=100;Ap=1;fs=22050;>> wc=2*fc/fs;wp=2*fp/fs;>> N=ceil(/*(wc-wp)/2))+1;>> beta=*;>> Win=Kaiser(N+1,beta);、>>b=firl(N,wc,Win);>>freqz(b,1,512,fs);程序运行结果：这里选用凯泽窗设计，滤波器的幅度和相位响应满足设计指标，但滤波器长度（N=708）太长，实现起来很困难，主要原因是滤波器指标太苛刻，因此，一般不用窗函数法设计这种类型的滤波器。
用双线性变换法设计的低通滤波器的程序如下：>> fp=1000;fc=1200;As=100;Ap=1;fs=22050;>> wc=2*fc/fs;wp=2*fp/fs;》>> [n,wn]=ellipord(wp,wc,Ap,As);>> [b,a]=ellip(n,Ap,As,wn);>> freqz(b,a,512,fs);^程序运行结果如图所示：这里选用椭圆函数设计，滤波器的幅度和相位响应满足设计指标，滤波器长度为N=11.三、用滤波器对信号进行滤波：&比较两种滤波器的性能，然后用性能好的滤波器对采集的信号进行滤波，在MATLAB中，FIR 滤波器利用函数fftfilt对信号进行滤波，IIR滤波器利用函数filter对信号进行滤波。
四、比较滤波前后语音信号的波形及频谱:要求在一个窗口同时画出滤波前后的波形及频谱，其程序如下:>> x=filter(b,a,y);>> X=fft(x,4096);>> subplot(211);plot(x);title('滤波后信号的波形');>> title('滤波后信号的波形');>> subplot(212);plot(abs(X));title('滤波后的频谱');@>> sound(x,fs);>> sound(x,fs);>> sound(x,fs,bits程序运行结果如图：五、回放语音信号：在MATLAB中，函数sound可以对声音进行回放。
其调用格式为;sound(x,fs,bits);,可以感觉滤波前后的声音有变化。
六、设计系统界面：为了使编织的程序操作方便，对于有能力的学生，可以利用MATLAB进行图形用户界面的设计，在所设计的系统界面上可以选择滤波器的类型，输入滤波器的参数，显示滤波器的频率响应，选择信号等。
七、其他滤波器的设计：切比雪夫高通滤波器：>> ft=8000;>> fp=3000;>> fs=3500;^>> wp1=tan(pi*fp/ft);>> ws1=tan(pi*fs/ft);>> wp=1;>> ws=wp1*wp/ws1;>> [N,wc]=cheb1ord(wp,ws,1,50,'s');>> [B,A]=cheby1(N,1,wc,'s');>> [b,a]=lp2hp(B,A,wn);>> [num1,den1]=bilinear(b,a,;《>> [h,w]=freqz(num1,den1);>> h=(h(1:501))';>> w=(w(1:501))';>> plot(w/pi,abs(h));>> legend('Cheby');滤波：>> yCheby=filter(b,a,y);fftCheby=fft(yCheby);->> magCheby=abs(fftCheby);>> subplot(2,2,1),plot(y);title('滤波前的波形');>> subplot(222),plot(abs(Y));title('滤波前的频谱图');>> subplot(223),plot(yCheby);title('滤波后的波形图');>> subplot(224),plot(magCheby);title('滤波后的频谱图');>> sound(yCheby,ft);高通滤波器：~>> fp=4800;fc=5000;As=100;Ap=1;fs=22050;>> wc=2*fc/fs;wp=2*fp/fs;>> [n,wn]=ellipord(wp,wc,Ap,As);>> [b,a]=ellip(n,Ap,As,wn,'high');>> freqz(b,a,512,fs);高通滤波：{>> X=fft(x,4096);>> subplot(211);plot(x);title('滤波后的信号波形'); >> subplot(211);plot(x);title('滤波后的信号波形'); >> subplot(212);plot(abs(X));title('滤波后的频谱');>> sound(x,ft);带通滤波器：>> fp1=1200;fp2=3000;fc1=1000;fc2=3200;As=100;Ap=1;fs=22050;（>> [n,wn]=ellipord([2*fp1/fs,2*fp2/fs],[2*fc1/fs,2*fc2/fs],1,100); >> [b,a]=ellip(n,Ap,As,wn,'bandpass');>> freqz(b,a,512,fs);滤波后：>> X=fft(x,4096);>> subplot(211);plot(x);title('滤波后的信号波形');>> subplot(211);plot(x);title('滤波后的信号波形');,>> subplot(212);plot(abs(X));title('滤波后的频谱');>> sound(x,ft);基于MATLAB的有噪声的语音信号处理的课程设计一、课程设计目的综合运用数字信号处理的理论知识进行频谱分析和滤波器设计，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，从而加深对所学知识的理解，建立概念。
二、；三、课程设计基本要求1、熟悉离散信号和系统的时域特性。
2、掌握序列快速傅里叶变换FFT方法。
3、学会MATLAB的使用，掌握MATLAB的程序设计方法。
4、利用MATLAB对语音信号进行频谱分析。
5、掌握MATLAB设计各种数字滤波器的方法和对信号进行滤波的方法。
四、课程设计实现产生噪声信号：-长度：[y,fs,bits]=wavread('I:\',[1024 5120]);Length（y)ans =4097>> y1=rand(4097,1)*+;>>> y2=y+y1;>> sound(y2,fs);>> subplot(211);plot(y);title('原始信号波形');>> subplot(212);plot(y2);title('被噪声污染的信号波形');五、语音信号频谱分析：；六、滤波器设计：IIR滤波器：fp=600;fc=950;As=100;Ap=1;fs=11025; wc=2*fc/fs;wp=2*fp/fs;[n,wn]=ellipord(wp,wc,Ap,As);[b,a]=ellip(n,Ap,As,wn);…freqz(b,a,512,fs);freqz(b,a,512,fs);切比雪夫滤波器：ft=8000;fp=1000;fs=1200;As=50;—Ap=1;wp1=2*pi*fp/ft;ws1=2*pi*fs/ft;wp=2*ft*tan(wp1/2);ws=2*ft*tan(ws1/2);[N,wc]=cheb1ord(wp,ws,Ap,As,'s'); [B,A]=cheby1(N,Ap,wc,'s');[b,a]=bilinear(B,A,ft);"[h,w]=freqz(b,a);h=(h(1:501))';w=(w(1:501))';plot(w/pi,abs(h));legend('Cheby');切比雪夫滤波器滤波：yCheby=filter(b,a,y2);fftCheby=fft(yCheby);!magCheby=abs(fftCheby);subplot(221),plot(y2);title('滤波前');subplot(222),plot(abs(Y2));title('滤波前频谱'); subplot(223),plot(yCheby);title('滤波后波形'); subplot(224),plot(magCheby);title('滤波后频谱图'); sound(yCheby,ft);Firl滤波器：(fp=600;fc=1000;As=100,Ap=1;fs=10025; wc=2*fc/fs;wp=2*fp/fs;N=ceil(/*(wc-wp)/2))+1;beta=*;Win=kaiser(N+1,beta);b=fir1(N,wc,Win);freqz(b,1,512,fs);As =100使用IIR滤波器进行滤波：x=filter(b,a,y2);X=fft(x,4096);subplot(211);plot(x);title('滤波后的波形'); subplot(212);plot(abs(X));title('滤波后的频谱'); sound(x,ft);。