语音信号处理
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基音周期估值在语音信号处理应用中具有十分 重要的作用。本节介绍语音信号基音周期估值 最基本的两种方法：
基于短时自相关法的基音周期估值 基于短时平均幅度差函数法的基音周期 估值
1
3.6 基音周期估值
1. 基于短时自相关法的基音周期估值
语音的浊音信号具有准周期性，其自相关函 数在基音周期的整数倍处取最大值。计算两相邻 最大峰值间的距离，就可以估计出基音周期。
因此，可以通过计算短时平均幅度差函数中两相邻
谷值间的距离来进行基音周期估值。
这里使用修正的短时平均幅度差函数并加矩形窗，
得到：
N 1
rn (k) | x(n) x(n k) |, k 0,1, , N -1 (3.6-3)
n0
10
3.6 基音周期估值
图3.6-7 浊音信号的AMDF
11
3.6 基音周期估值
AMDF函数与短时自相关函数的不同是：
自相关函数进行基音周期估计时寻找的是最大峰值点的位置 AMDF寻找的是它的最小谷值点的位置
由于清音没有周期性，所以它的自相关函数和平均幅度差 函数均不具有准周期性的峰值或谷值。
12
基音周期估值的后处理
在提取基音时，无论采用哪种方法提取的基音频率 轨迹与真实的基音频率轨迹都不可能完全吻合。
图3.6-3 中心削波前后修正自相关函电平削波 为了克服短时自相关函数计算量大的问题，在中
心削波法的基础上，还可以采用三电平削波法，削波 函数如下式
1 f (x) 0
1
x xL xL x xL x xL
(3.6-2)
f(x)
1
-xL
O xL
x
-1
图3.6-4 三电平削波函数
语音信号处理
第一部分语音信号处理第一章·绪论一···考核知识点1·语音信号处理的基本概念2·语音信号处理的发展概况二···考核要点一·语音信号处理的基本概念1．识记：（1）语音信号对人类的重要性。
（2）数字语音的优点。
（3）语音学的基本概念。
（4）语音信号处理的应用领域。
二·语音信号处理的发展概况1.识记：（1）语音信号处理的发展历史。
（2）语音编码、语音合成、语音识别的基本概念。
语音编码技术是伴随着语音的数字化而产生的，目前主要应用在数字语音通信领域。
语音合成的目的是使计算机能象人一样说话说话，而语音识别使能够听懂人说的话。
第二章·基础知识一···考核知识点一·语音产生的过程二·语音信号的特性三·语音信号产生的数字模型四·人耳的听觉特性二···考核要求一·语音产生的过程1.识记：声音是一种波，能被人耳听到，振动频率在20Hz~20kHz之间。
自然界中包含各种各样的声音，而语音是声音的一种，它是由人的发音器官发出的，具有一定语法和意义的声音。
2.领会：（1）语音产生的过程与人类发声的基本原理。
（2）清音、浊音、共振峰的基本概念。
语音由声带震动或不经声带震动产生，其中由声带震动产生的音统称为浊音，而不由声带震动而产生的音统称为清音。
声道是一个分布参数系统，它是一个谐振腔，有许多谐振频率，称为共振峰，它是声道的重要声学特征。
二·语音信号的特性1.识记：（1）语音的物理性质，包括音质、音调、音强、音长等特性。
语音是人的发音器官发出的一种声波，具有声音的物理属性。
其中音质是一种声音区别于其它声音的基本特征。
音调就是声音的高低，取决于声波的频率：频率高则音调高，频率低则音调低。
响度就是声音的强弱，又称音量。
语音信号处理
语音信号处理语音信号处理是对语音信号进行分析、处理和合成的一种技术。
随着和语音识别技术的快速发展，语音信号处理变得越来越重要。
本文将详细介绍语音信号处理的基本概念、常用技术和应用领域。
基本概念语音信号是指人类通过声音来交流的方式。
语音信号通常采用模拟信号的形式，通过麦克风传感器转换为数字信号，然后使用数字信号处理技术进行分析和处理。
语音信号的特点包括频率、幅度和时域特性。
常用技术预处理语音信号预处理是指在进行语音信号分析和处理之前，对原始语音信号进行预处理以提取和增强感兴趣的特征。
常用的预处理技术包括去噪、滤波、降低共振、归一化等。
特征提取特征提取是从语音信号中提取有用信息的过程，目的是将语音信号转化为可以被机器学习算法处理的形式。
常用的特征包括声谱图、梅尔倒谱系数（MFCC）、线性预测编码（LPC）等。
语音识别语音识别是将语音信号转化为文字或命令的过程。
常用的语音识别技术包括基于模板的方法、隐马尔可夫模型（HMM）、深度学习等。
语音合成语音合成是将文字转化为语音信号的过程。
常用的语音合成技术包括基于拼接的方法、隐马尔可夫模型（HMM）、深度学习等。
应用领域语音信号处理在许多领域中起着重要作用，以下是几个主要应用领域的例子：语音识别系统语音识别系统可以用于实现语音自动接听、语音搜索等应用。
这些系统通过对输入语音信号进行处理和分析，将其转化为文字或命令。
语音合成系统语音合成系统可以将文字转化为语音，实现自动语音播报、电子书朗读等功能。
这些系统通过将输入文本处理和合成为语音信号。
声纹识别系统声纹识别系统通过对语音信号进行处理和分析，将其转化为声纹特征，用于实现语音身份认证等应用。
噪声抑制噪声抑制是指对含噪声的语音信号进行处理，去除噪声以提高语音信号的质量。
语音压缩语音压缩是将语音信号进行压缩，以减小存储空间和传输带宽的需求。
语音压缩技术可以用于语音通信、语音存档等应用。
语音信号处理是一项重要的技术，它在语音识别、语音合成和其他领域中有广泛的应用。
语音信号处理基本概念
语音信号处理是信号处理的一个分支，主要涉及语音的识别、理解、合成、增强和数据压缩等方面的内容。
语音信号处理的基本概念包括语音、音节、音素、元音、辅音、共振峰等。
语音是由一系列连续的音组成的声音，而音素是发音的最小片段，分为元音和辅音。
元音是声腔开放，辅音则是声腔受阻。
共振峰则是元音激励进入声道引起的共振特性。
语音信号处理还包括语音的识别和理解，其中语音识别是将待识别的语音信号的特征参数即时地提取出来，与已知的语音样本进行匹配，从而判定出待识别语音信号的音素属性。
语音理解是人和计算机用自然语言对话的理论和技术基础。
语音合成则是使计算机能够讲话的一种技术，需要研究清楚在发音时语音特征参数随时间的变化规律，然后利用适当的方法模拟发音的过程，合成为语言。
此外，语音信号处理还包括语音的增强、数据压缩等方面的内容，这些技术都有其特殊问题和应用场景。
语音信号处理技术及其应用
语音信号处理技术及其应用随着数字化的发展，语音信号处理技术得到了广泛的应用。
语音信号处理技术是指通过计算机算法对语音信号进行分析、识别、合成、增强等处理，以实现更优质的语音通讯。
它适用于语音识别、语音合成、音频处理等多个领域。
本文将从技术原理、应用场景和未来发展等方面介绍语音信号处理技术及其应用。
一、技术原理语音信号处理技术的核心是数字信号处理（DSP）以及人工智能技术的运用。
这是通过将语音信号转换成数字信号，并使用数学运算对其进行分析和处理。
数字化的语音信号可以进行复杂的算法运算，例如用人工神经网络的神经元进行模拟，使用深度学习对语音特征进行自动抽取和分类。
在数字转换过程中，语音信号的采样率和量化精度是至关重要的因素。
采样率是指在时间轴上每秒对信号进行采样的次数，量化精度是信号采样后，将信号按照离散级别进行编码所用的量化位数。
一般来说，采样率越高和量化精度越高，语音信号精度越高，但对存储和计算机性能的要求也更高。
二、应用场景语音信号处理技术已经在多个领域广泛应用。
以下是一些主要的应用场景。
1、语音识别语音识别是一种将语音信号转换成文字信息的技术。
它可以应用于语音输入、语音控制和语音翻译等场景。
其核心是通过语音信号分析，确定语音信号中的语音特征，并将特征与预先定义好的语音模型进行匹配，从而确定最终的文本。
2、语音合成语音合成技术可以将文本信息转化为语音信号，实现对多种语音输出的合成。
这个技术可以应用于机器人、语音广告、智能音箱等领域。
3、音频处理音频处理技术是指将语音信号的音调、音色、消噪等进行处理，以增强音质。
这个技术可以应用于音频处理软件、音频设备、通信设备、安全监控等领域。
三、未来展望随着人工智能技术的快速发展，语音信号处理技术将有更广阔的应用前景。
大量的数据可用于改进语音识别和语音合成算法。
随着物联网的普及，许多设备和智能家居将应用语音识别和语音合成技术，方便人们的生活。
此外，语音信号处理技术还可以应用于语音情感识别、语音指纹识别等领域。
第3讲语音信号处理第3
其中，
xn (m) (m)x(n m), (0 k K )
(m)
1, 0,
m 0 ~ (N 1) m 其它值
x'n (m) '(m)x(n m), (0 k N 1 K)
'
(m)
1, 0,
m 0 ~ (N 1 K) m 其它值
2．修正的短时自相关函数
图3-7 修正短时自相关函数计算中窗口长度的说明
N 1
M n xn (m) m0
❖ Mn也是一帧语音信号能量大小的表征，它与En的区别在于 计算时小取样值和大取样值不会因取平方而造成较大差异， 在某些应用领域中会带来一些好处。
短时过零率分析
❖ 短时过零率表示一帧语音中语音信号波形穿过横轴(零电平) 的次数。过零分析是语音时域分析中最简单的一种。对于连 续语音信号，过零即意味着时域波形通过时间轴；而对于离 散信号，如果相邻的取样值改变符号则称为过零。过零率就 是样本改变符号的次数。
3.1 概述
❖ 语音信号分析 分析出可表示语音信号特征参数
进行高效的语音通信、语音合成和语音识别的基础 时域特征 频率特征
❖ 短时分析技术：贯穿于语音分析全过程 语音信号从整体来看其特征及表征其本质特征的参数均是
随时间而变化的，所以它是一个非平衡态过程，不能用处理 平衡信号的数字信号处理技术对其进行分析处理。
(m)
1, 0,
m 0 ~ (N 1) m 其它值
❖ 其中，n=0,1T,2T,…,并且N为帧长，T为帧移长度。
❖ 设第n帧语音信号xn(m)的短时能量用En表示，则其计算公 式如下：
N 1
En xn2 (m) m0
短时能量及短时平均幅度分析
❖ En是一个度量语音信号幅度值变化的函数，但它有一个缺陷， 即它对高电平非常敏感（因为它计算时用的是信号的平方)。 为此，可采用另一个度量语音信号幅度值变化的函数，即短 时平均幅度函数Mn，它定义为：
语音信号处理的基本步骤
语音信号处理的基本步骤语音信号处理的基本步骤包括以下五步：1. 预处理：这一步主要包括滤波、放大和增益控制、反混叠滤波等，目的是消除工频信号的干扰，提升高频部分，并进行适当的放大和增益控制。
2. 数字化：将模拟信号转换为数字信号，便于计算机处理。
3. 特征提取：对数字化的信号进行分析，提取出反映语音信息的特征参数。
4. 语音识别或语音编码：根据不同的处理目的，选择相应的处理方法。
语音识别主要分为识别和训练阶段；语音编码则是将语音进行压缩编码和解压。
5. 信息提取和使用：这是由听者或机器自动完成的一步，从处理后的信号中提取出有用的信息。
这些步骤的正确性和重要性各不相同，需要根据实际应用的需求来选择合适的步骤和算法。
在实际应用中，还需要注意以下几个方面：1. 实时性：语音信号处理需要在有限的时间内完成，以满足实时通信和语音识别的需求。
因此，需要选择高效的算法和实现优化的软件。
2. 稳定性：语音信号处理的结果需要具有稳定性，即对于相同的输入，处理结果应该相同。
这需要选择稳定的算法和参数，并注意避免随机噪声和其他干扰的影响。
3. 泛化性：对于语音识别等任务，处理后的结果需要具有一定的泛化性，即对于不同的说话人和不同的语音环境，处理结果应该具有较好的一致性和准确性。
这需要选择泛化性较强的算法和模型，并注意收集和处理大量的语音数据。
4. 鲁棒性：语音信号处理系统需要具有一定的鲁棒性，即对于不同的语音信号和不同的环境噪声，系统应该能够适应并保持良好的性能。
这需要选择鲁棒性较强的算法和模型，并注意进行充分的测试和评估。
总之，语音信号处理的基本步骤需要根据实际应用的需求来选择合适的步骤和算法，同时需要注意实时性、稳定性、泛化性和鲁棒性等方面的问题。
语音信号处理与语音识别
语音信号处理与语音识别语音信号处理是指将人耳所能接收的声音转换成数字形式，以便计算机等电子设备进行处理和利用的技术。
而语音识别则是指利用计算机对人类语言进行分析和理解，识别出说话人所说的词语或句子，并将之转换成可读性高的文字或其他形式的记录。
语音信号处理的主要工作包括语音信号预处理、特征提取和语音合成。
其中语音信号预处理是指对声音信号做去噪、滤波等一系列信号处理操作，以消除噪声、增强信号的质量。
特征提取则是将语音信号转换成许多和声音属性相关的数字形式，通常使用的有梅尔频率倒谱系数（MFCC）和线性预测系数（LPC）。
语音合成则是将数字信号转换成声音信号，使计算机能够输出可听的语音。
在语音识别方面，主要分为模板匹配法和统计模型法。
在模板匹配法中，需要事先存储好一些可能说话人所说的单词或句子，然后将输入的语音信号与存储的模板信号进行比对，找到最接近的匹配。
而在统计模型法中，则需要先建立起声学模型和语言模型两个模型，再将语音信号与这两个模型进行比对，找到最大概率的匹配结果。
语音识别技术的应用非常广泛，在人机交互、智能音箱、虚拟助手、语音搜索、自动翻译等领域都有涉及。
其中，智能音箱的快速普及，也推动了语音识别技术的迅速发展。
通过智能音箱，用户可以通过语音指令，控制智能家居、播放音乐、查询资讯等各种操作，大大提高了生活效率。
然而，语音识别技术尚存在一些问题，如与语言环境有关的识别误差、单词或句子之间的连音，以及说话人性别、年龄等个体差异所带来的问题等。
综上所述，语音信号处理和语音识别技术正逐渐成为人类与计算机交互的常规方式。
它们的发展不仅能够提高生产效率和方便生活，同时也带来了更多领域的拓展和创新。
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目录第一章引言• (2)第二章总体设计方案 (3)2.1 设计思路 32.2 总体设计框图 3 第三章设计原理 53.1 系统功能模块分析 53.2 WAV文件格式分析 (5)3.3 语音的录制和采集 63.4 时域和频域分析83.5 数字滤波器的设计原理93.6 软件介绍11 第四章系统实现12 第五章总结14 附录一：效果图附录二：程序参考文献摘要语音信号处理是研究用数字信号处理技术对语音信号进行处理的一门学科，是一门新兴的交叉学科，是在多门学科基础上发展起来的综合性技术。
它涉及到数字信号处理、模式识别、语言学、语音学、生理学、心理学及认知科学和人工智能等许多学科领域。
语音信号处理是目前发展最为迅速的信息科学研究领域中的一个，其研究设计一系列前沿课题，切处于发展之中。
其研究成果具有重要的学术及应用价值！语音信号的采集和分析技术的应用和发展与语音学、声音测量学、电子测量技术等学科紧密联系，其中语音采集和分析仪器的小型化、智能化、数字化以及多功能化的发展越来越快，分析速度较以往也有了大幅度的提高。
本次课程设计主要介绍了语音信号的录制、语音信号的采集与分析、语音信号的采样、语音信号的合成、加噪后滤波器的设计。
通过PC机或录制一段语音信号，运用MATLAB! VC++6.0，设计滤波器加入噪声进行滤波处理，比较前后语音的区别。
关键词：语音信号，采集与分析，语音合成，加噪，滤波器， MATLAB第一章引言语言是人类最重要的交流工具，它自然方便、准确高效。
随着社会的不断发展，各种各样的机器参与到了人类生产活动和社会活动，因此改善了人和机器之间的关系，使人对机器的操纵更加便利就显得越来越重要。
随着电子计算机和人工智能机器的广泛应用，人们发现：人和机器之间最好的通信方式是语言通信，而语音是语言的声学表现方式。
要使机器听懂人讲话，并说出话来，需要做很多工作，这就是科研工作者研究了几十年的语音信号处理技术。
语音信号处理技术是计算机智能接口与人机交互的重要手段之一。
就语音识别技术而言，其基本任务是将输入的语音转化为相应的文本或命令。
语音识别也可将文字以口授的方式输入到计算机中，即广泛开展的听写机研究。
语音识别技术还可用于自动口语翻译，可将输入的语音翻译成另外一种语言的语音输出，实现跨语言的交流。
基于信号的情感处理研究是当前一个重要的研究方向，人们发现情感和态度所引起的变化对语音合成、语音识别、说话人确认等方面的影响较大，因而语音信号中情感处理的研究逐步引起了人们的重视。
目前许多研究者都在致力于研究情感对语音的影响以及情感状态下语音信号处理的有效方法。
对说话人识别技术，近年来已经在安全加密、银行电话查询服务等方面得到了很好的应用。
此外，在公安机关破案和法庭取证方面也发挥着重要的作用。
语音合成技术，现在已经在很多方面得到了实际应用，发挥了很好的社会效益，如公共交通中的自动报站、电话自动查询服务和文本校对中的语音提示等。
在电信声讯服务领域的智能电话查询系统中，满足了海量数据和动态查询的需求，可查询一些动态信息，如股票、成绩、节目、机场等信息。
因此，我们此次做了基于VC和MATLAB勺数字语音信号处理课程设计。
第二章总体设计方案2.1设计思路1. 语音信号采集(1)使用电脑的声卡设备或其他录音设备采集一段语音信号，并将其保存为WAV格式在电脑中。
(2)原语音在MATLAB^进行预处理，并显示波形和频谱。
2. 语音信号的处理在MATLAB^，编写相应程序，实现对原始语音的合成、滤波、加噪等处理3. 语音信号的呈现在Vc中利用链接程序，把它与 MATLAB!接起来，再通过Vc内部的编写程序实现语音信号在其界面中的显示。
图2.1语音信号设计流程图2.2总体设计框图总体设计是对信号源(即原始语音信号)进行观察与测量，然后进行信号表示，再进行信号的处理和变换，最后对信号进行提取和利用。
信号合成 信号加噪图22信号处理总体示意图信号滤波第三章设计原理3.1系统功能模块分析本系统根据研究内容涉及到语音的采集、播放、存储、分析等方面的内容，语音采集、播放、存储主要是为时域分析、频域分析等处理与分析提供底层服务支持，从而可以划分两大基本块：底层服务和分析处理。
主要功能模块图如下：图3.1系统功能模块示意图3.2 WAVE文件格式分析WAVE文件是多媒体中使用语音文件格式之一，以RIFF格式为标准。
RIFF是英文Resource Interchange File Format的缩写，每个 WAV文件的头四个字节便是“ RIFF”。
WAV文件由文件头和数据体两大部分组成。
其中文件头又分为 RIFF/ WAX文件标识段和声音数据格式说明段两部分。
常见的声音文件主要有两种，分别对应于单声道（11.025KHZ采样率、8Bit 的采样值）和双声道（44.1KHZ采样率、16Bit的采样值）。
采样率是指：声音信号在“模一数”转换过程中单位时间内采样的次数。
采样值是指每一次采样周期内声音模拟信号的积分值。
对于单声道声音文件，采样数据为八位的短整数（short int 00H-FFH）;而对于双声道立体声声音文件，每次采样数据为一个16位的整数（int），高八位和低八位分别代表左右两个声道。
WAV文件数据块包含以脉冲编码调制（PCM格式表示的样本。
WAV文件是由样本组织而成的。
在单声道 WAVE 文件中，声道0代表左声道，声道1代表右声道。
在多声道 WAV文件中，样本是交替出现的。
WAVE文件的每个样本值包含在一个整数i中，的长度为容纳指定样本长度所需的最小字节数。
首先存储低有效字节，表示样本幅度的位放在i的高有效位上，剩下的位置为0,这样8位和16位的PCM波形样本的数据格式3.3语音的录制和米集对于语音信号的录制与采集主要可以使用两种方法：使用windows自带录音机录制、使用其他录音工具 sndren32。
1.语音信号的录制＜一＞使用 window 自带录音工具使用windows自带录音机录制语音文件，进行数字信号的采集。
将话筒输入计算机的语音输入查扣上，启动录音机。
录制一段录音，录音停止后，文件存储器的后缀默认为.Wav。
将录制好文件保存，记录保存路径。
＜二＞使用其他录音设备使用sndren32录音设备录制声音。
打开设备后，点开始录音键进行录音，默认保存为 WAV格式，而且还可以进行频率的选择。
图3.2 windows 自带录音机Fam *RcmarakHr 燧忻.離口昭 gje..图3.4sndren32 选择区2.语音信号的采集利用MATLAB 进行对语音的处理，来获取原始语音信号的波形和频谱。
代码：close all;i=1;[x,fs,bits]=wavread('91.wav') soun d(x,fs,bits);N=le ngth(x);n=0:N-1;figure(i);subplot(2,1,1); plot( n, x);xlabel(' n');ylabel('x( n)');title(' 原始语音信号');subplot(2,1,2);[H,f]=freqz(x,1,512,fs); plot(f,20*log10(abs(H))); xlabel(' n');ylabel('x( n)');title （' 原始语音信号的频谱'）;结果图:原始语音信号原始语音信号的频谱图 3.3sndren32 界面 计算机HI 驷时a_ l^iUKdEfiistm ： [KM [1 怦⑴ |s OK' kH=. fi ft. **：• rra?®~3n3.5原始语音的波形和频谱3.4时域和频域分析1. 时域分析语音信号本身就是时域信号，进行语音信号分析时，最直观的就是语音信号的时域波形，因而时域分析是最早使用、应用范围最广的一种方法。
时域分析具有简单直观、清晰易懂、运算量小、物理意义明确等优点。
语音信号是一种典型的非平稳信号。
但是，由于语音的形成过程是与发音器官的运动密切相关的，这种物理运动比起声音振动速度要缓慢的多，因此语音信号常常可假定为短时平稳的，即在 10〜20ms这样的时间段内，其频谱特性和某些物理特征参量可近似地看作是不变的。
这样，我们就可以采用平稳过程的分析处理方法来处理了。
所以在时域分析过程中采用的短时能量分析、短时过零率分析、短时平均振幅都是在这种短时平稳假定下从时域来分析的一些物理参量。
2. 频域分析语音信号的频域分析就是分析语音信号的频域特征。
从广义上将，语音信号的频域分析包括语音信号的频谱、功率谱、倒频谱、频谱包络等，而常用的频域分析方法有带通滤波器组法、傅立叶变换发、线性预测法等几种。
因为语音信号是非平稳过程，因此适用于周期、瞬变、或平稳随机信号。
标准傅里叶变换不能直接表示语音信号，而应该用短时傅立叶变换对语音信号的频谱进行分析，相应的频谱成为“短时谱”把语音信号加载入MATLA仿真软件平台的工作空间中，然后画出信号的时域波形，然后再对语音信号进行频谱分析。
MATLAB提供了快速傅立叶变换算法 FFT计算DET的函数fft 。
时域到频域图3.6傅里叶变换与反变换关系图在时域内，语音信号具有“短时性”的特点，即在总体上，语音信号的特征是随着时间而变化的，但在一段较短的时间间隔内，语音信号保持平稳。
在浊音段表现出周期信号的特征，在清音段表现出随机噪声的特征。
在频域内，语音信号的频谱分量主要集中在 300〜3400Hz的范围内。
利用这个特点，可以用一个防混迭的带通滤波器将此范围内的语音信号频率分量取出，然后按8kHz的采样率对语音信号进行采样，就可以得到离散的语音信号。
信号x(n)的短时傅里叶变换定义为(e jwn 'oO)=送 x(m)w(n_m)e 」wm式中，w(n)为窗口函数。
可以从两个角度理解函数 X n (e jw )的物理意义：一是当 n 固定时，例如n = n .0, X no (e jw)是将窗函数的起点移至n °处的截取信号x(n)，再经傅利叶变换 得到的一个频谱函数。
这是直接从频率轴方向来理解的。
二是从时间轴方向来理解,当频率固定时，例如w = W k ，X n (e jwk)可以看作是信号经过一个中心频率为 W k 的带通滤波器产生的输出。
这是因为窗口函数 w(n)通常具有低通频率响应，而指数ejnwk对语音信号x(n)有调制的作用，可使频谱产生移位，即将 x(n)频谱中 对应于频谱W k 的分量平移到零频。
3.5数字滤波器的设计原理数字滤波是语音信号分析中的重要组成部分之一， 与模拟滤波相比，它具有 精度和稳定性高、系统函数容易改变、灵活性强、便于大规模集成和可实现多维 滤波等有点。