数字信号处理技术论文
电子技术中的模拟与数字信号处理技术研究
电子技术中的模拟与数字信号处理技术研究摘要：本论文探讨了电子技术领域中的模拟与数字信号处理技术的研究进展。
模拟信号处理是一种处理连续信号的技术，广泛应用于模拟电路设计、信号滤波和模拟控制系统等领域。
数字信号处理则涵盖了数字滤波、离散傅立叶变换、数字滤波器设计等方面，是数字通信、音频处理和图像处理等领域的关键技术。
本文综述了模拟与数字信号处理技术的基本原理和最新研究进展，探讨了它们在电子工程中的应用，并强调了它们在现代电子系统设计中的重要性。
此外，本文还讨论了模拟与数字信号处理技术在未来电子技术发展中的潜在趋势和挑战。
关键词：模拟信号处理、数字信号处理、电子技术、信号滤波、数字通信。
引言：电子技术的迅速发展已经深刻地改变了我们的生活和工作方式。
在这个数字时代，模拟与数字信号处理技术扮演着关键角色，它们不仅构建了现代通信、音频和图像处理系统的基础，还推动着创新的电子产品不断涌现。
本论文将带领读者深入探讨这两个领域的关键技术，从模拟信号处理的连续世界到数字信号处理的离散领域。
我们将探讨它们的基本原理、最新研究进展以及未来发展趋势，以期为电子工程师和研究人员提供有价值的见解，助力电子技术的不断进步。
一、模拟信号处理的基本原理与应用模拟信号处理是电子技术领域中至关重要的一部分，它涵盖了处理连续信号的基本原理和广泛的应用。
在本段中，我们将深入探讨模拟信号处理的核心概念以及其在电子工程中的应用。
1、让我们了解模拟信号处理的基本原理。
模拟信号是连续变化的信号，通常以连续时间的方式表示。
模拟信号处理的主要目标是对这些连续信号进行分析、增强和改变，以满足特定的工程需求。
这种处理通常包括信号的采样、滤波、放大和模拟滤波器设计等步骤。
其中，信号采样是将连续信号离散化，将其转换成离散时间的样本点，以便进一步分析和处理。
滤波则可以用来去除不需要的频率成分，使信号更清晰和可分辨。
而信号放大则可以增强信号的幅度，使其适合于特定应用。
数字信号处理论文数字信号处理应用论文
数字信号处理论文数字信号处理应用论文“数字信号处理”双语教学实践与探索摘要：为培养具有高素质双语兼通的复合型人才，实施双语教学是我国高等教育发展的必然趋势。
针对“数字信号处理”课程双语教学中存在的问题，确定“数字信号处理”双语教学的定位；详细分析在“数字信号处理”双语教学实践过程中的立体化教育资源、教师队伍、教学理念与现代教育技术以及双语教学方式四个方面的建设；探讨了双语教学中的制约因素。
关键词：数字信号处理；双语教学；互动式教学国家迫切需要大量高素质的双语兼通并具有丰富专业知识的复合型人才，作为培养人才的高等院校，采用经典的英文专业教材，开展双语教学成为一种共识和发展趋势。
2001年8 月，教育部在《关于加强高等学校本科教学工作提高教学质量的若干意见》中提出：“为适应经济全球化和科技革命的挑战，本科教育要创造条件使用英语等外语进行公共课和专业课教学。
”[1]教育部已将双语教学列为考核高校教学水平的一项内容，双语教学是当前我国教学改革的研究热点。
[2，3]双语教学是教育改革发展以及大学生素质教育的必然趋势，如何有效进行双语教学是一个值得研究的现实问题。
只有在实践中不断摸索，认真研究和总结经验，才能使双语教学获得成功。
笔者结合所在院校的具体情况，通过“数字信号处理”双语教学实践，探索专业课双语教学规律和方法，建立一套较完整的“数字信号处理”课程双语教学体系，包括其教学大纲、配套的教材、双语多媒体课件和教学团队，并形成相应的双语教学模式和教学方法，使学生除了了解和掌握本课程知识体系外，同时通过双语教学，提高学生阅读和理解英文专业文献的水平，有利于应用型人才的培养，满足社会对复合型人才的需求。
一、“数字信号处理”双语教学定位及存在的问题1.“数字信号处理”双语教学定位推行“数字信号处理”双语教学的目标：将英语学习和专业课学习融为一体，使学生能够用英文熟练地检索、阅读、理解有关的理论、方法以及各种数据手册，并能用英文娴熟地撰写比较好的学术论文、技术报告和文档，掌握最新的专业知识和国际先进科技，逐步实现教学内容与国际接轨，增强学生的社会竞争力。
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。
1 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。
数字信号处理论文
数字信号处理论文摘要数字信号处理是现代通信、音频处理、图像处理等领域中的重要技术。
本文将探讨数字信号处理的基本概念、原理以及在各个领域中的应用。
同时还将介绍数字信号处理在实际项目中的应用案例和未来的发展方向。
引言随着数字技术的发展，数字信号处理在通信、音频、图像等领域中的应用越来越广泛。
数字信号处理技术通过对信号进行数字化处理，可以实现信号的压缩、滤波、噪声消除等功能，为现代社会的信息传输和处理提供了重要支持。
数字信号处理原理数字信号处理的基本原理是将连续时间信号转换为离散时间信号，并通过算法来处理这些离散时间信号。
常见的数字信号处理算法包括傅立叶变换、滤波器设计、数字滤波器等。
这些算法能够有效地处理信号，提高信号的质量和准确性。
数字信号处理的应用数字信号处理在通信、音频处理、图像处理等领域中有着广泛的应用。
在通信领域，数字信号处理可以实现信号的编解码、信道估计、自适应调制等功能；在音频处理领域，数字信号处理可以实现音频的压缩、降噪、均衡等功能；在图像处理领域，数字信号处理可以实现图像的增强、去噪、压缩等功能。
数字信号处理的发展趋势随着科技的不断发展，数字信号处理技术也在不断演进。
未来，数字信号处理技术将更加智能化、自适应化，能够更好地适应各种复杂环境下的信号处理需求。
同时，数字信号处理技术在人工智能、物联网等领域中的应用也将得到进一步拓展和深化。
结论数字信号处理作为一种重要的信号处理技术，在现代社会中有着广泛的应用。
本文介绍了数字信号处理的基本原理、应用领域和发展趋势，希望能够为读者对数字信号处理技术有更深入的理解，并为数字信号处理技术的发展做出贡献。
以上便是关于数字信号处理的论文，希望对您有所帮助。
数字信号处理论文
数字信号处理论文引言数字信号处理（Digital Signal Processing，DSP）是利用数字技术对连续时间信号进行采样、量化和处理的一种信号处理方法。
随着计算机技术的发展，数字信号处理在多个领域得到了广泛应用，包括音频和视频处理、通信系统、雷达和成像等。
本文旨在通过介绍数字信号处理的基本概念、原理和应用，为读者提供一个全面了解数字信号处理的框架。
数字信号处理的基本概念1. 数字信号与模拟信号数字信号是以离散值表示的信号，而模拟信号是以连续值表示的信号。
数字信号可以通过采样和量化从模拟信号中获得。
2. 采样和量化采样是将连续时间信号转换为离散时间信号的过程，采样定理指出采样频率要大于信号最高频率的2倍，以避免采样失真。
量化是将连续幅度信号转换为离散幅度信号的过程，通过将信号幅度划分成有限个级别来实现。
3. 信号的时域和频域表示信号的时域表示了信号在时间上的变化情况，可以通过时域图像展示。
频域表示了信号在频率上的变化情况，可以通过傅里叶变换将信号从时域转换为频域表示。
数字信号处理的原理1. 傅里叶变换和逆变换傅里叶变换是将信号从时域转换为频域的一种数学工具。
通过傅里叶变换，我们可以将信号的频域特性分析出来，以便进行后续的处理。
逆变换则是将频域信号重新转换回时域信号。
2. 滤波器设计滤波器是数字信号处理中常用的一种工具，用于增强或抑制信号的特定频率成分。
滤波器可以分为低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器等不同类型。
滤波器设计的目标是使得滤波器在频域上满足一定的要求，通常使用巴特沃斯、切比雪夫等方法来实现。
3. 时域和频域处理算法数字信号处理中有许多常见的时域和频域处理算法，如加法、减法、乘法、卷积、相关等。
这些算法可以对信号进行的处理包括增加、减少、平滑、增强等各种操作。
数字信号处理的应用1. 音频和视频处理数字信号处理在音频和视频处理中有着广泛的应用。
例如，音频信号处理可以用于音频的音质改进、语音识别、音频压缩等。
数字信号处理系统—课程论文
本科生课程设计论文题目：数字信号处理学生姓名：学号：专业：通信工程班级：指导教师：2013年12 月27日内蒙古科技大学课程设计答辩书1.1.(5) x (t)=sin(t)/t -10<t<10x (t )tSa 函数曲线x=linspace(-10,10); y=sinc(x); plot(x,y); ylabel('x(t)'); xlabel('t');title('Sa 函数曲线');1.2.(3) 已知LTI 离散系统，x(n)=[1 1 1],h(n)=[0 1 2 3],求y(n) x=[1,1,1,]; h=[0,1,2,3,]; y=conv(x,h);subplot(2,2,1);stem([0:length(x)-1],x); ylabel('x(n)');xlabel('Time index n'); subplot(2,2,2);stem([0:length(h)-1],h); ylabel('h(n)');xlabel('Time index n') subplot(2,2,3);stem([0:length(y)-1],y);ylabel('y(n)=x(n)*h(n)');xlabel('Time index n');x (n )Time index nh (n )Time index ny (n )=x (n )*h (n )Time index n2.1.2．用DFT 计算下列信号的频谱： （1） )48cos(5)(ππ+=t t xN=30; %数据的长度 L=1024; %DFT 的点数 f=1/16;fs=600; T=1/fs; ws=2*pi*fs; t=(0:N-1)*T;x=5*cos(2*pi*f*t+pi/4); X=fftshift(fft(x,L));w=(-ws/2+(0:L-1)*ws/L)/(2*pi); plot(w,abs(X)); ylabel('幅度谱')幅度谱2.1.(3) )8sin()3sin(2)(t t t x ππ+-=N=30; L=1024;f1=0.5;f2=4;fs=600; T=1/fs; ws=2*pi*fs; t=(0:N-1)*T;x=2*sin(2*pi*f1*t)+sin(2*pi*f2*t); X=fftshift(fft(x,L));w=(-ws/2+(0:L-1)*ws/L)/(2*pi); plot(w,abs(X)); ylabel('幅度谱')幅度谱第三章5．采用脉冲响应不变法和双线性变换法设计巴特沃斯数字低通滤波器，满足下列指标：通带边缘频率：0.4π，通带衰减：0.5dB ;阻带边缘频率：06π，阻带衰减：50dBWp=04*pi;Ws=0.6*pi;Ap=0.5;As=50;Fs=1;wp=Wp*Fs;ws=Ws*Fs;N=buttord(wp,ws,Ap,As,'s');wc=wp/(10^(0.1*Ap)-1)^(1/2/N);[numa,dena]=butter(N,wc,'s');[numd,dend]=impinvar(numa,dena,Fs);w=linspace(0,pi,512);h=freqz(numd,dend,w);norm=max(abs(h));numd=numd/norm;plot(w/pi,20*log10(abs(h)/norm))w=[Wp,Ws];h=freqz(numd,dend,w);fprintf('Ap=%.4\n',-20*log10(abs(h(1))));fprintf('As=%.4\n',-20*log10(abs(h(1))));-3Wp=04*pi;Ws=0.6*pi;Ap=0.5;As=50;Fs=0.5;wp=0.7265;ws=1.3764;N=buttord(wp,ws,Ap,As,'s');wc=wp/(10^(0.1*Ap)-1)^(1/2/N);[numa,dena]=butter(N,wc,'s');[numd,dend]=bilinear(numa,dena,Fs);w=linspace(0,pi,512);h=freqz(numd,dend,w);norm=max(abs(h));numd=numd/norm;plot(w/pi,20*log10(abs(h)/norm))w=[Wp,Ws];h=freqz(numd,dend,w);fprintf('Ap=%.4\n',-20*log10(abs(h(1)))); fprintf('As=%.4\n',-20*log10(abs(h(1))));第四章3．已知一含有平稳高斯白噪声的序列x[k]= sin (0.8πk) + s [k]，试分别用L －D 算法和Burg 算法实现该序列的功率谱估计，并估计其AR 模型参数。
数字信号处理运用探索论文
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。
数字信号处理技术的运用与发展论文.doc
数字信号处理技术的运用与开展论文数字信号处理技术在人们的生活中随处可见，它主要是将人们可以听到看到的信息通过一系列的处理转换为数字信号。
随着各个行业之间不断的朝着现代化开展，数字信号处理技术已经被广泛的应用到了多个领域之中，为了能够促进其今后的开展，对于数字信号处理技术今后的开展方向进行研究非常有必要。
数字信号处理技术目前在我们的生活中随处可见，简单的来说就是我们在说生活中经常见到的将图片或者视频转换为数字信息，这就叫做数字信号处理技术。
数字信号处理技术可以不受到外界的干扰，并且能够在干扰中准确的提取分析出人们需要的信息，并利用技术将信息进行转换，最后转换为能够被识别的信息。
从上面可以看出，数字信号处理技术就是一个提取信息，然后转换信息处理信息的一个过程。
在数字信号处理技术中DPS非常的重要。
DPS是整个数字信号处理技术的核心，它是提取信息的处理器，也成为芯片。
DPS可以将提取的信息进行处理，然后在通过模拟的形式来讲信息传输出去。
传统的信号处理技术，在处理信息的过程是采用模拟的方式，不能够对于参数进行优化，因此很容易出现问题。
数字信号处理技术那么是融合了各种高新技术组成的，对于信号能够有效的提取和转换处理。
此外，数字信号处理技术非常的灵活，它可以通过对于信息中的符号和数字进行灵活的重组，然后分析处理。
数字信号处理技术在实际的应用之中，具有很强的实用性和处理性能。
2.1数字信号处理技术在短波。
通信中的应用数字信号处理技术在短波通信中主要应用在信道扫描、信道探测上。
数字信号处理技术可以有效的几首其前端射频的信号，然后经过数字信号模块，对于其信号进行处理，然后在对其转换为音频信号，并输出，同时能够保证AGC控制信号以及基带信号实现数字量化。
控制信号会将收入到的信号进行反响出来，并以波形的形式来继续进行分析。
2.2数字信号处理技术在测量仪器中的应用。
数字信号处理技术由于其性能，在多个领域之中被广泛的使用。
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数字信号处理技术论文
数字信号处理技术是将模拟信息(如声音、视频和图片)转换为数字信息的技术。
下面是店铺整理的数字信号处理技术论文，希望你能从中得到感悟!
数字信号处理技术论文篇一
语音数字信号处理技术
【摘要】数字信号处理技术是将模拟信息(如声音、视频和图片)转换为数字信息的技术。
DSP通常指的是执行这些功能的芯片或处理器。
它们可能也用于处理此信息然后将它作为模拟信息输出。
本文利用这些方法结合起来，同时利用MATLAB工具对语音信号进行了分析，解决实际工程技术问题的能力。
【关键词】数字信号处理;音频信号;信号分析;滤波处理
中图分类号：TN911.72 文献标志码：A 文章编号：1673-8500(2013)12-0034-01
处在一个高速发展，日新月异的社会中，科学技术无疑扮演着重要的角色。
众所周知，语音信号的处理分析已变得非常流行，基于语音处理分析技术的产品也开始流入市场，充满人们的生活。
一、语音信号分析
对语音信号分析可以从时域分析和频谱分析两个方面来进行。
语音的时域分析包括：短时能量、短时过零率、语音端点检测以及时域方法求基音等。
语音的时域分析还包括语谱图、共振峰等。
短时能量分析作为语音信号时域中最基本的方法，应用相当广泛，特别是在语音信号端点检测方面。
由于在语音信号端点检测方面这两种方法通常是独立使用的，在端点检测的时候很容易漏掉的重要信息，短时能量是对语音信号强度的度量参数。
对语音信号进行fourier变换后，我们可以得到对应信号的频谱进而画出其频谱图，于是我们就可以很方便地在频域上对语音信号进行分析，对语音信号进行反fourier变换后，我们又可以得到相应的语音信号，于是通过对频谱的改变，在进行反fourier变换，我们就能知道
频域对时域的影响。
二、语音信号的频谱分析
当我们知道人的声音频谱范围大致在[300，3500]左右后，我们就能马上说明为何电话可以对语音信号采用8KHz的采样速率了。
由乃奎斯特采样定理我们知道采样频率，即只需使采样频率大于7KHz 即可，所以电话对语音信号的采样频率采用8KHz是完全合理的。
首先播放读入的语音信号，得到如图一所示的波形图以及频谱图。
然后调用FFT函数对语音信号进行变换。
解决这个问题我们很快想到的是通过语音信号的频谱图来进行分析，通过观察频谱，我们可以很直观的找到语音信号频谱中的主要频率成分所在的带宽，然后通过其带宽可以清楚的解释为何电话可以对语音信号采用8KHz的采样速率。
为了验证我们的假设，我们用到了快速傅里叶变换(fft)。
直接做fft变换之后其横坐坐标只是比例值，并不是我们想像中的频率。
当我们把高频率掉之后，再将语音信号做反傅里叶变换之后播放，发现语音信号基本上与以前一致，说明其确实是由于噪音的影响。
由此我们可以认为语音信号的主要频谱成分所在的带宽范围为[300，3500]左右。
.wav文件的采样速率为44.1KHz，仍然远远高于我们通常说的语音信号需要的频谱宽度，例如在电话对语音信号的采样中，我们仅仅使用8KHz的采样速率。
对读入的音频数据进行不同速率的降采样，使用wavplay()命令播放降采样后的序列，验证是否会对信号的质量产生影响。
在matlab中，我们很容易就可以对信号进行降采样，当我们把采样频率降为原采样频率1/2时，声音与原声音相比还相差不太大，当把采样频率降为原采样频率1/4时，声音变得模糊不清了，把采样频率降为原采样频率1/8时，声音已经严重变质了。
关于降采样对语音信号的影响，从直观的感受上我们就能理解采样频率越低，音质肯定会变差，因为采样频率低，即我们采的点少，即对原信号保留的信息就少，那么信号还原回来音质肯定会变差。
三、语音信号的滤波处理
语音信号的滤波处理是数字信号处理领域目前发展最为迅速的信息科学研究领域的核心技术之一，通过语音传递信息是人类最重要、最有效、最常用和最方便的交换信息形式。
当实际处理一个信号时，滤波器类型的选取主要取决于滤波时，要强调的侧重面及信号的特点。
文中涉及的四种滤波器，前两种属于IIR(Infinite Impulse Response)数字滤波器，后两种属于FIR( Finite Impulse Response)。
IIR滤波器最大优点是可取得非常好的通带与阻滞衰减，计算量较少(阶次低)，如果强调最大限度去除噪声而没有别的限制，最佳选择是IIR滤波器，其缺点是不具有线性相位，由于转移函数中存在极点，所以IIR滤波器中还存在稳定性问题。
那么最好选择为FIR滤波器，它也有缺点，即为了获得较好的通带和阻滞衰减，滤波器的阶次N往往较大(是同指标的IIR滤波器的5～10倍)，所以计算量较大，不易实时实现。
滤波器设计在数字信号处理中占有极其重要的地位，FIR数字滤波器和IIR滤波器是滤波器设计的重要组成部分。
利用MATLAB信号处理工具箱可以快速有效地设计各种数字滤波器。
课题基于MATLAB有噪音语音信号处理的设计与实现，综合运用数字信号处理的理论知识对加噪声语音信号进行时域、频域分析和滤波。
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。
在设计实现的过程中，使用窗函数法来设计FIR数字滤波器，用巴特沃斯、切比雪夫和双线性变法设计IIR数字滤波器，并利用MATLAB 作为辅助工具完成设计中的计算与图形的绘制。
通过对对所设计滤波器的仿真和频率特性分析，可知利用MATLAB信号处理工具箱可以有效快捷地设计FIR和IIR数字滤波器，过程简单方便，结果的各项性能指标均达到指定要求。
将语音信号看作一个向量，于是就把语音数字化了。
通过比较加噪前后，语音的频谱和语音回放，能明显的感觉到加入噪声后回放的声音与原始的语音信号有很大的不同，前者随较尖锐的干扰啸叫声。
从含噪语音信号的频谱图中可以看出含噪声的语音信号频谱，在整个频域范围内分是布均匀。
其实，这正是干扰所造成的。
通过滤波前后
的对比，低通滤波后效果最好，高通滤波后的效果最差。
由此可见，语音信号主要分布在低频段，而噪声主要分布在高频段。
四、结语
本次数字信号处理，以WINDOWS为平台，同时借用MATLAB 软件实现了语音信号在时域和频域的分析。
通过对MATLAB函数的调用实现了语音信号的读入，以及对它进行滤波。
通过学习和认识到一个很现实的问题，搞科研遇到问题是必不可少的，如何正确对待学习工作中遇到的问题，要尽量想办法去解决。
这样我们就得在遇到问题时静下心来去思考问题并去摸索解决问题的方法，这样才能在再未来科技日新月异的明天立于不败之地。