基于Matlab的同态滤波器设计

合集下载

基于Matlab的同态滤波器的优化设计

ＭＡｎ．ＺＨＡＮＧｅ — ｉＹａＣｈｎｇｙ（ｐｒｍｅｔｏｈｓｃＤｅａｔｎｆＰｙｉｓ，ＮａｊｇＵｎｖｒｉｙｏｎｏｍａｉｎＳｉｎｅ＆Ｔｅｈｏｏｙ，Ｎａｊｇ２０４，Ｃｈｎ）ｎｉｉｅｓｔｆＩｆｒｔｃｅｃｎｏｃｎｌｇｎｉ０４ｎ１ｉａ
ｍｏｅａｐｒｍｅｅｅｒｓｉｗａｅｔｂｌｈｅｂｙｕｉＭａｌｂ．Ｏｎｈｉｂａｉｄｌｎｄａａｔｒｘｐｅｓｏｎｓｓａｉｄｓｓｎｇｔａｔｓｓｓ，ｔｈｅ
ｈｍｏｒｈｃｆｔｒｎｅｈｄｗａｐｌｄｔｈｒｈｎｓｆｃｌｒｉｇｎｍａｅｃｎｒｓｏｍｏｐｉｉｅｉｇｍｔｏｓａｐｉｏｔｅｂｉｔｅｓｏｏｏｍａｅａｄｉｇｏｔａｔｌｅｇ
ｅｈａｅｎ．ＩＳｓｗｎｔａｈｔｏｅｆｒｌｉｎｈａｃｎｈｅｌｃｌｃｎｔａｔｏｎｎｎｃｍｅｔｔｉｈｏｈｔｔｅｍｅｈｄｐｒｏｍｓｗｅｌＤｅｎｉｇｔｏａｏｒｓｆａｉｇｗｈｉｅｍａｅｌｍａｎｔｉｎｉｓｉａｎｉｇｔｇｌａａｅｒｎｅ，ａｄｈｅｏｂｌｐｐａａｃｎｔｅｘｐｅｔｄｉｔｒｆｅｔｓｃｉｖｄ．ｃｅｆｌｅｅｆｃｉａｈｅｅＥｘｐｒｍｅｔｐｏｈａｈｅｈｏｓｓｉａｌｏｅｉｎｓｒｖｅｔｔｔｅｍｔｄｉｕｔｂｅｆｒｈｕｍａｉｕａｂｓｒａｉｎｔｏｕｃｍａｅｎｖｓｌｏｅｖｔｏｏｃｎｄｔｉｇ

毕业设计(论文)-基于MATLAB的数字滤波器的设计与仿真模板

基于MATLAB的数字滤波器设计与仿真摘要：数字滤波器的实现是数字信号处理中的重要组成部分,设计过程较复杂,牵涉到模型逼近,指标选择,计算机仿真,性能分析及可行性分析等一系列的工作,本文从设计原理以及数学软件MA TLAB出发阐述数字滤波器的设计原理与方法。

应用MA TLAB语言设计数字滤波器时采用直接程序设计法、FDATool以及SPTool信号处理工具箱的设计方法，通过实例，给出了FIR程序设计法和使用信号处理工具箱中SPTool进行设计的仿真图形，并在MATLAB的Simulink环境下，调用所设计的FDATool滤波器进行了仿真。

关键词：MA TLAB；数字滤波器；FDATool；SPTool；Simulink；IIR；FIR；MATLAB-based Digital Filter Design and SimulationAbstract: The digital filter is one of the most significant applications of DSP. The design process is very complex involving the model approximation, parameter selection, computer simulation and performance analysis, feasibility analysis and a series of work. This article try to solve the hard problem in another way, making the benefit of the advanced software MATLAB and gives some basic MA TLAB advice to readers to help them to learn the information of using MA TLAB as a tool to design different kinds of digital filters.The design methods of direct programming, FDATool interface and SP Tool signal processing toolbox are introduced in designing digital filter with MATLAB in this article. The imulation figures are given by programming and SPTool signal processing toolbox. Further more, the designed FDA tool filter are called and simulated in SIMULINKKey words: MATLAB; Digital filter; FDATool ; SPTool ; IIR;FIR;1引言1.1数字滤波器的研究背景与意义当今，数字信号处理[1]（DSP：Digtal Signal Processing）技术正飞速发展，它不但自成一门学科，更是以不同形式影响和渗透到其他学科；它与国民经济息息相关，与国防建设紧密相连；它影响或改变着我们的生产、生活方式，因此受到人们的普遍关注。

Matlab技术滤波器设计方法

MatIab技术滤波器设计方法引言：滤波器在信号处理中起到了至关重要的作用，广泛应用于音频处理、图像处理、通信系统等领域。

MatIab是一款功能强大的数学软件，为我们提供了丰富的工具和函数来进行滤波器设计和分析。

本文将介绍几种常用的MatIab技术滤波器设计方法，并探讨它们的优缺点及适用范围。

一、F1R滤波器设计FIR(FiniteImpu1seResponse)滤波器是〜种常见且重要的数字滤波器。

它的设计基于一组有限长度的冲激响应。

Mauab提供了多种设计FIR滤波器的函数，例如fir1、fk2和f1rpm等。

其中，行r1函数采用窗函数的方法设计低通、高通、带通和带阻滤波器。

在使用fir1函数时，我们需要指定滤波器的阶数和截止频率。

阶数的选择直接影响了灌波器的性能，阶数越高，滤波器的频率响应越陡峭。

截止频率用于控制滤波器的通带或阻带频率范围。

FIR滤波器的优点是相对简单易用，具有线性相位特性，不会引入相位失真。

然而，F1R滤波器的计算复杂度较高，对阶数的选择也需要一定的经验和调试。

二、I1R滤波器设计IIR(InfiniteImpu1seResponse)滤波器是另一种常见的数字滤波器。

与F1R滤波器不同，HR滤波器的冲激响应为无限长，可以实现更复杂的频率响应。

Mat1ab提供了多种设计HR滤波器的函数，例如butter、Cheby1和e11ip等。

这些函数基于不同的设计方法，如巴特沃斯(BUtterWOrth)设计、切比雪夫(Chebyshev)设计和椭圆(E11iptic)设计。

使用这些函数时，我们需要指定滤波器的类型、阶数和截止频率等参数。

与F1R滤波器类似，阶数的选择影响滤波器的性能，而截止频率用于控制通带或阻带的频率范围。

相比于FIR滤波器，HR滤波器具有更低的计算复杂度，尤其在高阶滤波器的设计中表现出更好的性能。

然而，IIR滤波器的非线性相位特性可能引入相位失真,并且不易以线性常态方式实现。

matlab同态滤波课程设计

matlab同态滤波课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解同态滤波的原理和数学背景；2. 学生能掌握利用MATLAB进行同态滤波的编程步骤和方法；3. 学生能描述同态滤波在图像处理中的应用场景和效果。

技能目标：1. 学生能运用MATLAB实现同态滤波算法，并对给定的图像进行增强处理；2. 学生能通过分析滤波结果，调整滤波参数，优化图像处理效果；3. 学生能撰写实验报告，总结同态滤波的原理和实验过程。

情感态度价值观目标：1. 学生培养对图像处理技术的兴趣，激发学习探究的热情；2. 学生树立正确的科学态度，认识到理论与实践相结合的重要性；3. 学生培养团队协作精神，学会在实验过程中相互交流、分享经验。

课程性质：本课程为高年级选修课程，旨在让学生掌握图像处理领域的基本方法和MATLAB编程技巧。

学生特点：学生具备一定的数学基础和编程能力，对图像处理有一定了解，但对同态滤波技术尚陌生。

教学要求：结合学生特点，采用理论讲解与实验操作相结合的方式，注重培养学生的实际操作能力和问题解决能力。

通过本课程的学习，使学生能够将同态滤波应用于实际图像处理任务中，提高图像质量。

二、教学内容1. 同态滤波原理介绍：包括同态滤波的定义、数学模型和基本原理，以及其在图像处理中的作用和优势。

相关教材章节：第三章“图像增强”，第5节“同态滤波器”。

2. MATLAB编程基础：回顾MATLAB的基本操作、矩阵运算和图像处理工具箱的使用。

相关教材章节：第二章“MATLAB编程基础”。

3. 同态滤波MATLAB实现：详细讲解同态滤波的编程步骤，包括图像读取、预处理、滤波器设计、滤波处理和结果展示。

相关教材章节：第三章“图像增强”，第5节“同态滤波器”实例。

4. 实验与演示：选取具有代表性的图像处理案例，进行同态滤波实验，分析不同参数对滤波效果的影响。

相关教材章节：第三章“图像增强”，第6节“实验与演示”。

5. 滤波效果评估与优化：介绍评估滤波效果的方法，指导学生通过调整滤波参数，优化滤波效果。

MATLAB中的滤波器设计与应用指南

MATLAB中的滤波器设计与应用指南导言滤波器（Filter）是信号处理中必不可少的一部分，它可以用来改变信号的频率、相位或幅度特性。

在MATLAB中，有丰富的工具和函数可以用于滤波器设计和应用。

本文将深入探讨MATLAB中滤波器的设计原理、常用滤波器类型以及实际应用中的一些技巧。

一、滤波器基本原理滤波器的基本原理是根据输入信号的特性，通过去除或衰减不需要的频率成分，获得所需频率范围内信号的输出。

根据滤波器的特性，我们可以将其分为低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器。

低通滤波器（Low-pass filter）允许通过低于截止频率的信号成分，而衰减高于截止频率的信号成分。

这种滤波器常用于去除高频噪声，保留低频信号，例如音频信号的处理。

高通滤波器（High-pass filter）允许通过高于截止频率的信号成分，而衰减低于截止频率的信号成分。

这种滤波器常用于去除低频噪声，保留高频信号，例如图像边缘检测。

带通滤波器（Band-pass filter）允许通过两个截止频率之间的信号成分，而衰减低于和高于这个频率范围的信号成分。

这种滤波器常用于提取特定频率范围内的信号，例如心电图中的心跳信号。

带阻滤波器（Band-stop filter）允许通过低于和高于两个截止频率之间的信号成分，而衰减位于这个频率范围内的信号成分。

这种滤波器常用于去除特定频率范围内的信号，例如降噪。

二、MATLAB中的滤波器设计方法1. IIR滤波器设计IIR（Infinite Impulse Response）滤波器是一种常用的滤波器类型，其特点是具有无限长的冲激响应。

在MATLAB中，我们可以使用`butter`、`cheby1`、`cheby2`、`ellip`等函数进行IIR滤波器的设计。

以`butter`函数为例，其用法如下：```matlabfs = 1000; % 采样频率fc = 100; % 截止频率[b, a] = butter(4, fc/(fs/2), 'low'); % 设计4阶低通滤波器```上述代码中，`b`和`a`分别是滤波器的分子和分母系数，`4`是滤波器的阶数，`fc/(fs/2)`是归一化截止频率，`'low'`表示低通滤波器。

基于Matlab的同态滤波算法的研究

65 63
在照明 - 反射模型中, 图像可以表示为照明分量与反射分量的乘积形式: f ( x, y ) = i ( x, y ) r ( x, y ) 其中, 照明分量 i ( x, y )频谱集中在低频段, 反射分量 r (x, y )频谱集中在高频段, 同态滤波方法的原理是通过滤波函数估算图像的低频或高频成分, 增强图像局部对比度。同态滤波的过程如图 2所示。
图 2 同态滤波算法框图
根据上述处理可知增强后的图像是由对应的照明分量与反射分量两部分叠加而成。 2. 2 基于 FFT的同态滤波仿真实现
从同态滤波的实现过程可以看出, 能否达到预期的增强效果并取得压缩灰度的动态范围的效果取决于同态滤波传递函数的选择。根据同态滤波算法框图本文选择巴特沃思高通滤波器, 设置参数高频和低频值分别为 1 01和 0 099 9。本文应用 m atlab软件仿真实现了同态滤波算法, 仿真结果如图 3所示。
根据上述过程应用 m atlab 软件仿真实现了小波变换域同态滤波算法, 仿真结果如图 5所示:
4 小结
本文研究了频率域图像增强技术, 由于图像的轮廓主要体现在低频部分, 而细节部分则体现在高频部分, 因此可以通过对低频分解系数进行增强处理, 对高频分解系数进行衰减处理达到图像增强的作用。文中详细分析了同态滤波算法。并应用 m a-t lab软件仿真实现了基于 FFT 的同态滤波算法和基于 WT 的同态滤波法算法。仿真结果表明同态滤波可以有效地减少亮度不均匀、并对感兴趣的景物进行有效地增强。采用基于 FFT 的同态滤波后, 图像整体的对比度提高的同态滤波算法后, 有效地消除了光照不均带来的影响, 特别是在图像的边缘附近局部对比度有明显增强, 效果要优于基于 FFT 的同态滤波算法。

用MATLAB设计滤波器

用MATLAB 设计滤波器1 IIR 滤波器的设计● freqz功能：数字滤波器的频率响应。

格式：[h ，w]=freqz(b ，a ，n)[h ，f]=freqz(b ，a ，n ，Fs)[h ，w]=freqz(b ，a ，n ，'whole')[h ，f]=freqz(b ，a ，n ，'whole'，Fs)h=freqz(b ，a ，w)h=freqz(b ，a ，f ，Fs)freqz(b ，a)说明:freqz 用于计算由矢量"和b 构成的数字滤波器H(z)=A(z)B(z)= n-1--n-1 l)z a(n ....a(2)z l l)z b(n .... b(2)z b(l)++++++++ 的复频响应H(j ω)。

[h ，w]=freqz(b ，a ，n)可得到数字滤波器的n 点的幅频响应，这n 个点均匀地分布在上半单位圆(即0~π)，并将这n 点频率记录在w 中，相应的频率响应记录在h 中。

至于n 值的选择没有太多的限制，只要n>0的整数，但最好能选取2的幂次方，这样就可采用 FFT 算法进行快速计算。

如果缺省，则n=512。

[h ，f]二freqz(b ，a ，n ，Fs)允许指定采样终止频率Fs(以Hz 为单位)，也即在0~Fs/2 频率范围内选取n 个频率点(记录在f 中)，并计算相应的频率响应h 。

[h ，w]=freqz(b ，a ，n ，'whole')表示在0~2π之间均匀选取n 个点计算频率响应。

[h ，f]=freqz(b ，a ，n ，'whole'，Fs)则在O~Fs 之间均匀选取n 个点计算频率响应。

h=freqz(b ，a ，w)计算在矢量w 中指定的频率处的频率响应，但必须注意，指定的频率必须介于0和2π之间。

h=freqz(b ，a ，f ，Fs)计算在矢量f 中指定的频率处的频率响应，但指定频率必须介于 0和Fs 之间。

基于MATLAB的滤波器设计

基于MATLAB的滤波器设计摘要论文结合滤波器的不同种类进行设计，运用MATLAB软件，针对性地进行了实例分析。

设计了巴特沃斯模拟滤波器（50Hz处的衰减为1dB, 400Hz处的最小衰减为60dB，带内增益为4,通带内无波纹），和切比雪夫滤波器（通带频率2~3kHz、两边的过渡带宽为0.5 kHz、通带纹波为1dB、阻带衰减大于100dB），并给出相应的程序。

对于数字滤波器，通过FIR滤波器和IIR滤波器实例，运用MATLAB实现，给出了的相应的图形。

关键词滤波器；MATLAB；FIR滤波器；巴特沃斯滤波器；切比雪夫滤波器；Based on the MATLAB filter designAbstract This paper combining the different kinds of filter to achieve the design, used the MATLAB software, and analyzed the problems which aimed particular. the simulation filter is based on the examples of Bartheworth filter (Request the attenuation in 50Hz is 1dB, require gain that located in the minimum attenuation at 60dB in 400Hz place is 4, and the no ripple in the pass-band) and Chebyshev filter (Pass band frequency is between 2 ~ 3 kHz, both sides of transition bandwidth is 0.5 kHz, pass band ripple is 1dB, and stop band attenuation beyond 100dB), then provides the corresponding program. Though Digital filters is mainly by the example of analyzing FIR filters, using the MATLAB to realize; this paper uses the MATLAB gave out the graphics displays.Key-words Filter; MATLAB; FIR filter; Bartheworth filter; Chebyshev filter目录1引言 (1)2 MATLAB软件的简单介绍 (2)3 基于MATLAB的滤波器设计 (3)3.1基于MATLAB的模拟滤波器的设计 (3)3.1.1 利用MATLAB确定低通滤波器的阶数和幅频特性曲线 (3)3.1.2 利用MATLAB设计带通滤波器 (4)3.2 基于MATLAB的数字滤波器的设计 (7)3.2.1 FIR 数字滤波器设计原理 (7)3.2.2 窗函数法设计及MATLAB 实现 (7)3.2.3 程序设计法 (8)3.2.4 IIR数字滤波器的设计 (10)结论 (12)参考文献 (13)致谢 (14)1引言在工程实际中遇到的信号经常伴有噪声，为了消除或减弱噪声，提取有用信号，必须进行滤波，能实现滤波功能的系统称为滤波器。

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

基于Matlab的同态滤波器的设计
摘要：同态信号处理也称为同态滤波，实现将卷积关系和乘积关系变换为求和关系的分离处理。

将非线性信号处理变为线性信号处理的过程。

语音信号x(n)可视为声门激励信息u(n)及声道响应脉冲响应h(n)的卷积:x(n)=u(n)*h(n)。

通过处理可将语音信号的声门激励信息及声道响应信息分离开来，从而求得声道共振特征和基音周期。

关键字语音信号同态处理
Abstruct：Speech signal analysis is a speech signal processing of premise
and foundation, only the parameter analysis that can mean the essence characteristic of the speech signal, only in this way can we make use of the processings to comunicatinate efficiently, that these parameters carry on the essence characteristic of the speech signal, besides the high and low of the sound quality and speech understanding rate of the speech synthesis, also all be decided by the accuracy and precision of the speech signal analysis .
Keywords：speech signal analysis
引言
语音信号分析是语音信号处理的前提和基础，只有分析出可表示语音信号本质特征的参数，才有可能利用这些参数进行高效的语音通信，语音合成和语音识别等处理，况且语音合成的音质好坏和语音识别率的高低，也都取决于对语音信号分析的准确性和精确性。

因此，语音信号分析在语音信号处理应用中具有举足轻重的地位。

我们日常生活中遇到的许多信号并不都是加性信号（即组成各分量按加性原则组合起来），而是乘性信号或卷积信号，如语音信号。

图像信号，通信中的衰落信号，调制信号等。

这些信号要用非线性系统来处理。

而同态信号处理就是将非性问题转化为线性问题的处理方法。

按被处理的信号来分类，大体分为乘积同态处理和卷积同态处理。

由于语音信号可视为升门激励信号和声道冲击响应的卷积，所以这里仅讨论卷积同态信号处理。

短时分析技术:贯穿于语音分析全过程的是“短时分析技术”。

因为从整体来看，语音信号的特性及表征其本质特征的参数均是随时间而变化的，所以它是一个非平稳态过程，不能用处理平稳信号。

数字信号处理技术对其进行分析处理。

但是，由于不同的语音是由人的口腔肌肉运动构成声道某种形状而产生的响应，而这种口腔肌肉运动相对于语音频率来说是非常缓慢的，所以从另一方面看，虽然语音信号具有时变特性，但是在一个短时间范围内，其特性基本保持不变，即相对稳定，因而可以将其看做一个准稳态过程，即语音信号具有短时平稳性。

所
以任何语音信号的分析和处理必须建立在“短时”的基础上，即去12-30ms。

这样，对于整体的语音信号来讲，分析出的是由每一帧特征参数组成的参数时间序列。

同态滤波器基本原理
常见的同态信号处理系统
卷积同态系统模型
同态系统组成
特征系统
同态系统的输入卷积信号经过系统变换后输出的是一个处理够的卷积信号，这种同态系统可以分为3各子系统，即两个特殊子系统和一个线性子系统。

第一个子系统，它完成将卷积性信号转化为加性信号的运算；第二个子系统是一个普通线性系统，满足线性叠加原理，用于对加性信号技能型线性变换；第三个子系统是一个子系统的逆变换，它将加性信号反变换为卷积极性信号，符号*，+和.分别
表示卷积、加法和乘法运算。

第一个子系统D*[ ]完成奖卷积性信号转化为加性信号的运算，即对于x(n)=x1(n)*x2(n)进行了如下处理：
由于x^(n)为加性信号，所以第二个子系统可以对其进行需要的线性处理得到y^(n)。

第三个子系统是逆特征系统D*-1[ ]，它对y^(n)=y^1(n)+y^2(n)进行逆变换，使其恢复为卷积性信号，即进行了如下处理：
从而得到了卷积性的恢复信号。

程序如下：
[y,fs,Nbits]=wavread('F:\d.wav');
plot(y) %读取语音信号
x=y(4000:4512);
N=512;
w=hamming(N);
z=x*w';
plot(z) %加窗分帧
a=fft(z);
b=log(a)
c=ifft(b);
d=fft(c);
e=exp(d);
f=ifft(e);
plot(f) %同态处理
验证一个时域信号经过同态处理，是否回到时域？
经验证，时域信号经筒态处理，回到时域，实现了对信号的同态处理。

总结
以上主要介绍了用Matlab实现语音信号的同态处理，基本实现了时域信号经同态处理回到时域。

但由于自身的知识的不足，在语音信号处理这方面还有一定的欠缺和不足，在今后的进一步学习中，我会一步一步的去解决，不断将所学知识应用于实际操作，使自己在理论和实践上有不断的提高。

参考文献
语音信号处理（赵力）机械工业出版社
高西全，丁玉美数字信号处理西安电子科技大学出版社
张磊，比靖，郭莲英Matlab实用教程人民邮电出版社
胡光锐语音信号处理与识别上海科学技术出版社。