数字信号处理综合设计
数字信号处理课程设计报告_3
目录1.设计概述（目的和要求） 32.设计任务 33.设计题目（简要描述三个题目） 44.内容及结果 45.思考及体会14一、课程设计目的及要求数字信号处理是一门理论性和实践性都很强的学科，通过课程设计可以加深理解掌握基本理论，培养学生分析问题和解决问题的综合能力，为将来走向工作岗位奠定坚实的基础，因此做好课程设计是学好本课程的重要教学辅助环节。
本指导书结合教材《数字信号处理教程》的内容，基于MATLAB程序语言提出课程设计的题目及要求，在做课程设计之前要求学生要尽快熟悉MATLAB语言，充分预习相关理论知识，独立编写程序，以便顺利完成课程设计。
二、课程设计任务课程设计的过程是综合运用所学知识的过程。
课程设计主要任务是围绕数字信号的频谱分析、特征提取和数字滤波器的设计来安排的。
根据设计题目的具体要求，运用MATLAB语言完成题目所规定的任务及功能。
设计任务包括：查阅专业资料、工具书或参考文献，了解设计课题的原理及算法、编写程序并在计算机上调试，最后写出完整、规范的课程设计报告书。
课程设计地点在信息学院机房，一人一机，在教师统一安排下独立完成规定的设计任务。
三、课程设计题目根据大纲要求提供以下三个课程设计题目供学生选择，根据实际情况也可做其它相关课题。
1.DFT在信号频谱分析中的应用1. 用MATLAB语言编写计算序列x(n)的N点DFT的m函数文件dft.m。
并与MA TLAB中的内部函数文件fft.m作比较。
2. 对离散确定信号()cos(0.48)cos(0.52)x n n n ππ=+ 作如下谱分析：(1) 截取()x n 使()x n 成为有限长序列N(0≤≤n N -1)，(长度N 自己选)写程序计算出()x n 的N 点DFT ()X k ,并画出相应的幅频图()~X k k 。
(2) 将 (1)中()x n 补零加长至M 点（长度M 自己选），编写程序计算()x n 的M 点DFT 1()X k ,并画出相应的图1()~X k k 。
数字信号处理综合实验
数字信号处理综合实验一、实验目的本实验旨在通过数字信号处理技术的综合应用，加深对数字信号处理原理和方法的理解，提高学生的实际操作能力和问题解决能力。
二、实验原理数字信号处理是利用数字计算机对摹拟信号进行采样、量化和编码，然后进行数字运算和处理的技术。
本实验主要涉及以下几个方面的内容：1. 信号采集与预处理：通过摹拟信号采集电路将摹拟信号转换为数字信号，然后进行预处理，如滤波、降噪等。
2. 数字滤波器设计：设计和实现数字滤波器，包括FIR滤波器和IIR滤波器，可以对信号进行滤波处理，提取感兴趣的频率成份。
3. 时域和频域分析：对采集到的信号进行时域和频域分析，如时域波形显示、功率谱密度估计等，可以了解信号的时域和频域特性。
4. 信号重构与恢复：通过信号重构算法对采集到的信号进行恢复，如插值、外推等，可以还原信号的原始特征。
三、实验内容根据实验原理，本实验的具体内容包括以下几个部份：1. 信号采集与预处理a. 使用摹拟信号采集电路将摹拟信号转换为数字信号，并通过示波器显示采集到的信号波形。
b. 对采集到的信号进行预处理，如去除噪声、滤波等，确保信号质量。
2. 数字滤波器设计a. 设计并实现FIR滤波器，选择合适的滤波器类型和参数，对采集到的信号进行滤波处理。
b. 设计并实现IIR滤波器，选择合适的滤波器类型和参数，对采集到的信号进行滤波处理。
3. 时域和频域分析a. 对采集到的信号进行时域分析，绘制信号的时域波形图，并计算信号的均值、方差等统计指标。
b. 对采集到的信号进行频域分析，绘制信号的功率谱密度图，并计算信号的频域特性。
4. 信号重构与恢复a. 使用插值算法对采集到的信号进行重构，恢复信号的原始特征。
b. 使用外推算法对采集到的信号进行恢复，还原信号的原始特征。
四、实验步骤1. 搭建信号采集电路，将摹拟信号转换为数字信号，并通过示波器显示采集到的信号波形。
2. 对采集到的信号进行预处理，如去除噪声、滤波等，确保信号质量。
数字信号处理综合性实验项目设计
用¨ ｊ ， 数字信号处理 已成 为高等 院校 电气信息类专
业 一 门重要 的专业 基础 课程 。该 课程 的特 点 是概念 多， 公式 、 性 质 的推 导 和 证 明 繁琐 ， 学 生 从 课 堂上 看 到 和 听到 的多 是一 些 枯燥 的 数学 公 式 、 单 调 的推 导 过 程 和难 以理解 的算 法 Ｊ ， 很 难 将 与 该 课程 相 关 的 理论 知 识应 用 到工程 实 践 中。如 果对 数字 信号 处理 实 验进 行合 理 的规 划 ， 并 加 入 一 些 综合 设 计 性 的实
中 图分 类 号 ： Ｔ Ｎ ９ １ １ ． ７ ２
文献标识码 ： Ａ
文章编号 ： １ ０ ０ ５ — ３ ８ ２ ４ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ６ ００ － ８ １ － ０ ４
０ 引 言
随着 计算 机 和 大 规 模 集 成 电路 技 术 的快 速 发 展， 数 字信 号处 理 技术 已在 许 多 领 域 得 到 广 泛 的应
频噪声的信号中提取单频 调幅信号。此外 ， 还设计 了一个综合性 的实验项 目， 即“ 基于 Ｍ ａ ｔ ｌ ａ ｂ的实 时
语音 信 号分析 和处 理 ” 。
１ ． １ 实验 内容 设计
验项 目， 将有助于学生对数字信号处理 的基本概念 和信号处理算法 的理解 、 掌握和应用 Ｊ 。为了使该 课程 的实验教学能有效地提高学生 的综合素质 ， 满
号 的 实 时采 集 、 Ｆ Ｆ Ｔ谱 分 析 、 数 字滤波器设计 、 滤 波前 后 信 号 的 时域 和 频 谱 波 形 的 显 示 放 到 一 个 实验 项 目 中 。 实验
内容具有趣味性 ， 能激发 学习兴趣 ， 收到 良好效果 。
关键词 ： 数字信号处理 ； 综合 性 实验 项 目； Ｍａ ｔ ｌ ａ ｂ实现
数字信号处理综合实验
通信与信息工程学院数字信号处理课程设计班姓学级：名：号：电子信息工程 13级 03班指导教师：设计时间：张释如、李国民、张龙妹、王瑜2018.12.28 --- 2018.1.8成绩：评语：通信与信息工程学院二〇一五年数字信号处理课程设计报告一、课程设计时间2018年 12月 28日至 2018年 1月 8日二、课程设计目的数字信号处理主要研究如何对信号进行分析、变换、综合、估计与识别等加工处理的基本理论和方法。
通过课程设计，使学生巩固所学基本理论，掌握最基本的数字信号处理的理论和方法，提高综合运用所学知识，提高计算机编程的能力。
进一步加强学生独立分析问题、解决问题的能力、综合设计及创新能力的培养，同时注意培养学生实事求是、严肃认真的科学作风和良好的实验习惯，为今后的工作打下良好的基础。
三、课程设计任务及要求1、掌握数字信号处理 IIR滤波器设计及 FIR滤波器设计原理和实现，能根据不同的应用设计合理的滤波器；2、掌握多频率采样的原理，并能分析其频谱特性；3、了解语音信号处理的原理，并能根据实际情况设计合理的滤波器进行除燥处理；3、编程实现以下实验内容：（1）数字信号的基本运算（2）多采样率数字信号处理（3）数字滤波器的设计及仿真（4）语音信号滤波处理。
一、数字信号的基本运算一、实验目的：(1)掌握数字信号的时间翻转、上采样、下采样等基本运算；(2)学会用 MATLAB对数字信号进行时间翻转、上采样、下采样等运算；二、设计内容：(1) 利用 Windows下的录音机以采样频率 8000Hz录制语音“新年好”和“好”，在 Matlab 软件平台下，利用 wavread函数得到两个语音数据（信号长度不够时信号补零使其长度为 8000）；(2) 对采样得到的语音数据 x(k)分别进行处理模仿回音效果，演示回声的效果，数据处理如下式： x(k)=x(k)+a*x(k-d)其中 d为时延， a为时延信号的衰减幅度。
信号处理综合设计报告
设计一 DFT在信号频谱分析中的应用一、设计目的1. 熟悉DFT的性质。
2. 加深理解信号频谱的概念及性质。
3. 了解高密度谱与高分辨率频谱的区别。
二、设计任务与要求1.学习用DFT和补零DFT的方法来计算信号的频谱。
2.用MA TLAB语言编程来实现，在做课程设计前，必须充分预习课本DTFT、DFT及零DFT的有关概念，熟悉MA TLAB语言，独立编写程序。
三、设计原理所谓信号的频谱分析就是计算信号的傅里叶变换。
连续信号与系统的傅里叶分析显然不便于直接用计算机进行计算，使其应用受到限制，而DFT是一种时域和频域均离散化的变换，适合数值运算，成为分析离散信号和系统的有力工具。
工程实际中，经常遇到的连续信号Xa(t),其频谱函数Xa(jW)也是连续函数。
数字计算机难于处理，因而我们采用DFT来对连续时间信号的傅里叶变换进行逼近，进而分析连续时间信号的频谱。
四、设计内容1. 用MA TLAB语言编写计算序列x(n)的N点DFT的m函数文件dft.m。
并与MA TLAB中的内部函数文件fft.m作比较。
解：x (n) 的N点DFT的m函数文件dft.mfunction[Xk]=dft(xn,N)n=[0:1:N-1];k=n;WN=exp(-j*2*pi/N);nk=n'*k;WNnk=WN.^nk;Xk=xn*WNnkMatlab中的内部函数文件fft.m文件function [varargout] = fft(varargin)if nargout == 0builtin('fft', varargin{:});else[varargout{1:nargout}] = builtin('fft', varargin{:});end用Matlab程序比较DFT和FFT的运算时间N=2048;M=11;x=[1:M,zeros(1,N-M)];t=cputime;y1=fft(x,N);Time_fft=cputime-tt1=cputime;y2=dft(x,N);Time_dft=cputime-t1t2=cputime;运行结果：Time_fft = 0.0469Time_dft =15.2031由此可见FFT 算法比直接计算DFT 速度快得多。
信号处理综合设计指导书
信号处理综合设计指导书一、实习的目的和意义DSP课程设计是对《数字信号处理》、《DSP原理及应用》等课程的较全面练习和训练，是实践教学中的一个重要环节。
通过本次信号处理综合设计，综合运用数字信号处理、DSP技术课程以及其他有关先修课程的理论和生产实际知识去分析和解决具体问题，并使所学知识得到进一步巩固、深化和发展。
初步培养学生对工程设计的独立工作能力，掌握电子系统设计的一般方法。
同时，通过课程设计完成基本技能的训练，如查阅设计资料和手册、程序的设计、调试等，提高学生分析问题、解决问题的能力。
二、信号处理综合设计内容概述：在DSP实验板硬件平台上搭建一个实时的音频信号干扰抑制系统。
该系统包括接收从PC 机平台播放的有干扰的音频信号，经过模／数转换后送给DSP处理器,由DSP处理器完成原始信号的缓冲存储、频谱分析和滤波，再对滤波后的信号进行频谱分析和数／模转换，滤波后的信号通过耳机播放。
三、信号处理综合设计要求本综合设计通过DSP处理器控制TLV320AIC23采集音频信号（可以由上位机一个带有噪声的音源，也可以通过mic录带有噪声的声音），平台为ICETEK-VC5509-A 实验箱（或ICETEK 仿真器、ICETEK–VC5509-A系统板和相关连线及电源线）。
在CCS软件中分析音频信号的频谱图，使用Matlab设计相应的IIR数字滤波器（低通、带通或带阻等滤波器中的一种）并得到滤波器H(z)的系数，然后根据这些系数，编写DSP程序（C语言或汇编）对已采集信号进行处理，在CCS软件中得到处理后音频信号的频谱图，比较滤波前后信号的频谱图，最后将滤波后的声音信号输出至耳机，并通过声音的质量来判断滤波器的效果。
设计步骤包括：1、DSP与TLV320AIC23接口电路的原理图绘制；2、DSP控制TLV320AIC23的程序编写与调试；3、TLV320AIC23模拟量到数字信号的转换，实现声音的采集，查看并记录幅频图；4、使用Matlab对IIR滤波器的设计；5、编写IIR滤波处理的DSP程序，查看并记录处理后的信号幅频图6、用TLV320AIC23实现数字量到模拟量的转换，回放处理后的声音；7、按要求编写课程设计报告书，正确、完整的阐述设计和实验结果；8、在报告中绘制程序的流程图，并文字说明。
数字信号处理设计报告
目录1．信号课程设计内容、目的 (3)1.1课程设计的内容、目的1.2课程设计程序语言的选用2．课程设计 (5)2.1课程设计原理2.2课程设计结构图2.3程序运行及分析3．调试及结果讨论 (32)3.1调试出现的问题3.2讨论分析结果4．课程设计心得体会 (33)5．参考资料 (33)6.附录 (34)信号课程设计报告1.信号课程设计内容、目的1.1 课程设计的内容及目的开学初，鉴于上学期的信号处理课程的学习，学院安排了为期两周的信号课程设计。
此次课程设计的目的是：1．全面复习课程所学理论知识，巩固所学知识重点和难点，将理论与实践很好地结合起来。
2．提高综合运用所学知识独立分析和解决问题的能力。
3．熟练使用一种高级语言进行编程实现。
课程设计的内容包括下几个大块：（一）．信号分析1．编制信号生成程序，产生下述各序列，绘出它们的时域波形，其中包括：单位抽样序列()n、矩形序列()NR n、三角波序列、反三角波序列、Gaussian（高斯）序列、正弦序列、衰减正弦序列。
2. 对上述信号完成下列信号分析1）对三角波序列3()x n和反三角波序列4()x n，作N=8点的FFT，观察比较它们的幅频特性，说明它们有什么异同？绘出两序列及其它们的幅频特性曲线。
在3()x n和4()x n的尾部补零，作N=16点的FFT，观察它们的幅频特性发生了什么变化？分析说明原因。
2)观察高斯序列5()x n，固定信号5()x n中的参数p=8，令q分别等于2，4，8，观察它们的时域和幅频特性，了解当q取不同值时，对信号序列的时域幅频特性的影响；固定q=8，令p分别等于8，13，14，观察参数p变化对信号序列的时域及幅频特性的影响，观察p等于多少时，会发生明显的泄漏现象，混叠是否也随之出现？记录实验中观察到的现象，绘出相应的时域序列和幅频特性曲线。
3）对于正弦序列4()x n，取数据长度N分别等于8，16，32，分别作N点FFT，观察它们的的时域和幅频特性，说明它们的差别，简要说明原因。
数字信号处理综合设计大纲
数字信号处理综合设计大纲
1. 引言
1.1 介绍数字信号处理的背景和重要性
1.2 阐述综合设计的目的和意义
2. 涉及的基本概念和原理
2.1 数字信号处理的基本概念和定义
2.2 数字信号处理的基本原理和算法
3. 设计需求分析
3.1 确定设计的目标和需求
3.2 分析已有的问题和需要解决的挑战
4. 方案设计
4.1 确定数字信号处理的处理流程和步骤
4.2 选择合适的数字信号处理算法和技术
4.3 设计数字信号处理的硬件平台和软件环境 4.4 确定测试和评估的方法和指标
5. 硬件实现
5.1 设计数字信号处理的硬件电路和模块
5.2 硬件电路的布局和连接
5.3 硬件系统的调试和优化
6. 软件实现
6.1 开发数字信号处理的软件代码和算法
6.2 软件代码的编程和实现
6.3 软件系统的测试和调试
7. 系统集成与测试
7.1 将硬件和软件系统集成在一起
7.2 进行系统级的测试和验证
7.3 分析测试结果和改进系统设计
8. 总结和展望
8.1 对数字信号处理综合设计的总结和评价
8.2 展望未来可能的改进和发展方向
9. 参考文献
包括相关领域的经典著作和学术论文的引用列表。
数字信号处理课程综合设计
数字信号处理课程综合设计班级：1学号：姓名：指导教师：目录第1部分信号的时域分析与频域分析第2部分系统分析与设计第3部分数字滤波器设计第4部分随机信号功率谱估计第1部分 信号的时域分析与频域分析一、连续时间信号的时域分析就是将不同形式的信号波形用不同的时间函数来描述，1. 计算X=2sin(1/8π+1/3π)的时域A=2;f0=1/16;phi=1/3*pi; w0=2*pi*f0;t=0:0.01:10; x=A*sin(w0*t+phi); plot(t,x);ylabel('x(t)');xlabel('t');0510152025-2-1.5-1-0.500.511.52x (t )tX=2sin(1/8π+1/3π)的时域波形二、任一信号可以在时域对其进行分析和描述，利用傅立叶变换理论也可以对其进行频域分析，以便更好地对信号进行存储、传输和处理，达到提取有用信号的目的。
2. 用FFT 计算X=2sin(1/8π+1/3π)的频谱N=8; n=0:N-1;x=2*cos(pi/8*n+pi/3); X=1/N*fft(x,N);omega=2*pi/N*(n-N/2);subplot(2,1,1); stem(omega,abs(fftshift(X))); axis([-pi,pi,0,1]);ylabel('Magnitude'); xlabel('Frequency (rad)' ); subplot(2,1,2); stem(omega,angle(fftshift(X))); axis([-pi,pi,-4,4]);ylabel('Phase'); xlabel('Frequency (rad) ' );-3-2-1123M a g n i t u d eFrequency (rad)-3-2-1123P h a s eFrequency (rad)X=2sin(1/8π+1/3π)的频谱已知序列f1(k)=⎩⎨⎧≤≤其它0201k f2(k)= ⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧===其它332211k k k调用conv()函数求上述两序列的卷积和 源程序： k1=3; k2=3;k= k1+ k2-1; f1=[1,1,1]; f2=[0,1,2,3]; f=conv(f1,f2); nf1=0:k1-1; nf2=0:k2; nf=0:k;subplot(131); stem(nf1,f1,'*r'); xlabel('n'); ylabel('f1(n)'); grid on ;subplot(132); stem(nf2,f2,'*b'); xlabel('n'); ylabel('f2(n)'); grid on ;subplot(133); stem(nf,f,'*g'); xlabel('n'); ylabel('f(n)'); grid on ; 实验结果：分析实验结果：根据实验结果分析可知，实验所得的数值跟f1（n ）与f2（n ）所卷积的结果相同。
数字信号处理实验课课程设计
1温情提示各位同学：数字信号处理课程设计分基础实验、综合实验和提高实验三部分。
基础实验、综合实验是必做内容，提高实验也为必做内容，但是为六选一，根据你的兴趣选择一个实验完成即可。
由于课程设计内容涉及大量的编程，希望各位同学提前做好实验准备。
在进实验室之前对实验中涉及的原理进行复习，并且，编制好实验程序。
进入实验室后进行程序的调试。
4课程设计准备与检查在进实验室之前完成程序的编制，在实验室完成编制程序的调试。
在进行综合实验的过程中，检查基础实验结果；在做提高实验的过程中，检查综合实验结果；提高实验结果在课程设计最后四个学时中检查。
检查实验结果的过程中随机提问，回答问题计入考核成绩。
5实验报告格式一、实验目的和要求二、实验原理三、实验方法与内容（需求分析、算法设计思路、流程图等）四、实验原始纪录（源程序等）五、实验结果及分析（计算过程与结果、数据曲线、图表等）六、实验总结与思考6课程设计实验报告要求一、实验报告格式如前，ppt 第5页。
二、实验报告质量计10分。
实验报告中涉及的原理性的图表要自己动手画，不可以拷贝；涉及的公式要用公式编辑器编辑。
MATLAB 仿真结果以及编制的程序可以拷贝。
三、如果发现实验报告有明显拷贝现象，拷贝者与被拷贝者课程设计成绩均为零分。
四、实验报告电子版在课程设计结束一周内发送到指导教师的邮箱。
李莉：***************赵晓晖：*****************王本平：**************叶茵：****************梁辉：*******************7基础实验篇实验一离散时间系统及离散卷积实验二离散傅立叶变换与快速傅立叶变换实验三IIR 数字滤波器设计实验四FIR数字滤波器设计8实验一离散时间系统及离散卷积一、实验目的（1）熟悉MATLAB 软件的使用方法。
（2）熟悉系统函数的零极点分布、单位脉冲响应和系统频率响应等概念。
（3）利用MATLAB 绘制系统函数的零极点分布图、系统频率响应和单位脉冲响应。
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数字信号处理综合设计1．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MA TLAB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。
fs=20000; %语音信号采样频率为20000x1=wavread('d:\lianxi.wav',20000); %读取语音信号的数据，赋给变量x1sound(x1,20000); %播放语音信号y1=fft(x1,1024); %对信号做1024点FFT变换f=fs*(0:511)/1024;figure(1)plot(x1) %做原始语音信号的时域图形title('原始语音信号');xlabel('time n');ylabel('fuzhi n');figure(2)freqz(x1) %绘制原始语音信号的频率响应图title('频率响应图')figure(3)subplot(2,1,1);plot(abs(y1(1:512))) %做原始语音信号的FFT频谱图title('原始语音信号FFT频谱')subplot(2,1,2);plot(f,abs(y1(1:512)));title('原始语音信号频谱')xlabel('Hz');ylabel('fuzhi');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：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。
要求学生首先用窗函数法设计上面要求的三种滤波器，在MA TLAB中，可以利用函数fir1设计FIR滤波器，然后在用双线性变换法设计上面要求的三种滤波器；之后再利用函数butter和cheby1设计上面要求的三种IIR滤波器。
最后，利用MATLAB中的函数freqz画出各滤波器的频率响应。
巴特沃思低通1wp=0.1*pi;ws=0.5673*pi;Rp=1;Rs=100;Fs=20000;Ts=1/Fs;wp1=2/Ts*tan(wp/2); %将模拟指标转换成数字指标ws1=2/Ts*tan(ws/2);[N,Wn]=buttord(wp1,ws1,Rp,Rs,'s'); %选择滤波器的最小阶数[Z,P,K]=buttap(N); %创建butterworth模拟滤波器[Bap,Aap]=zp2tf(Z,P,K);[b,a]=lp2lp(Bap,Aap,Wn);[bz,az]=bilinear(b,a,Fs); %用双线性变换法实现模拟滤波器到数字滤波器的转换[H,W]=freqz(bz,az); %绘制频率响应曲线figure(1)plot(W*Fs/(2*pi),abs(H))gridxlabel('频率／Hz')ylabel('频率响应幅度')title('Butterworth')f1=filter(bz,az,x1);巴特沃思高通2x1=wavread('d:\lianxi.wav',20000);t=0:1/20000:(size(x1)-1)/20000;wp=2*pi*3000;ws=2*pi*1555;Rp=1;Rs=100;Fs=20000;Ts=1/Fs;[N,Wn]=buttord(wp,ws,Rp,Rs,'s'); %选择滤波器的最小阶数[Z,P,K]=buttap(N); %创建butterworth模拟滤波器[Bap,Aap]=zp2tf(Z,P,K);[b,a]=lp2hp(Bap,Aap,Wn);[bz,az]=bilinear(b,a,Fs); %用双线性变换法实现模拟滤波器到数字滤波器的转换[H,W]=freqz(bz,az); %绘制频率响应曲线figure(1)plot(W*Fs/(2*pi),abs(H))gridxlabel('频率／Hz')ylabel('频率响应幅度')title('Butterworth')f1=filter(bz,az,x1);巴特沃思带通3wp=2*pi*[1200,3000];ws=2*pi*[212,5546];Rp=1;Rs=100;Fs=20000;Ts=1/Fs;[N,Wn]=buttord(wp,ws,Rp,Rs,'s'); %选择滤波器的最小阶数[B,A]=butter(N,Wn,'s') %创建buttord模拟滤波器[Bz,Az]=bilinear(B,A,Fs); %用双线性变换法实现模拟滤波器到数字滤波器的转换[H,W]=freqz(Bz,Az); %绘制频率响应曲线figure(1)plot(W*Fs/(2*pi),abs(H))gridxlabel('频率／Hz')ylabel('频率响应幅度')title('buttord')切比雪夫1低通fs=20000;x1=wavread('d:\lianxi.wav',20000);t=0:1/20000:(size(x1)-1)/20000;wp=0.1*pi;ws=0.5673*pi;Rp=1;Rs=100;Fs=20000;Ts=1/Fs;wp1=2/Ts*tan(wp/2); %将模拟指标转换成数字指标ws1=2/Ts*tan(ws/2);[N,Wn]=cheb1ord(wp1,ws1,Rp,Rs,'s'); %选择滤波器的最小阶数[Z,P,K]=cheby1(N,Rp,Wn,'s'); %创建cheby1模拟滤波器[Bap,Aap]=zp2tf(Z,P,K);[bz,az]=bilinear(Bap,Aap,Fs); %用双线性变换法实现模拟滤波器到数字滤波器的转换[H,W]=freqz(bz,az); %绘制频率响应曲线figure(1)plot(W*Fs/(2*pi),abs(H))gridxlabel('频率／Hz')ylabel('频率响应幅度')title('cheby1')f1=filter(bz,az,x1);切比雪夫1高通clcclear allfs=20000;x1=wavread('d:\lianxi.wav',20000);t=0:1/20000:(size(x1)-1)/20000;wp=2*pi*3000;ws=2*pi*1500;Rp=1;Rs=100;Fs=20000;Ts=1/Fs;[N,Wn]=cheb1ord(wp,ws,Rp,Rs,'s'); %选择滤波器的最小阶数[Z,P,K]=cheb1ap(N,Rp);Wpn=2*pi*3000; %创建cheby1模拟滤波器[Bap,Aap]=zp2tf(Z,P,K);[b,a]=lp2hp(Bap,Aap,Wpn);[bz,az]=bilinear(b,a,Fs); %用双线性变换法实现模拟滤波器到数字滤波器的转换[H,W]=freqz(bz,az); %绘制频率响应曲线figure(1)plot(W*Fs/(2*pi),abs(H))gridxlabel('频率／Hz')ylabel('频率响应幅度')title('cheby1')f1=filter(bz,az,x1);切比雪夫1带通wp=2*pi*[1200,3000];ws=2*pi*[212,5546];Rp=1;Rs=100;Fs=20000;Ts=1/Fs;[N,Wn]=cheb1ord(wp,ws,Rp,Rs,'s'); %选择滤波器的最小阶数[B,A]=cheby1(N,Rp,Wn,'s') %创建cheby1模拟滤波器[Bz,Az]=bilinear(B,A,Fs); %用双线性变换法实现模拟滤波器到数字滤波器的转换[H,W]=freqz(Bz,Az); %绘制频率响应曲线figure(1)plot(W*Fs/(2*pi),abs(H))gridxlabel('频率／Hz')ylabel('频率响应幅度')title('cheby1')f1=filter(Bz,Az,x1);窗函数法低通Fs=20000;fp1=1200,fp2=3000,fs1=212,fs2=5546;wp1=2*pi*fp1/Fs,ws1=2*pi*fs1/Fs,wp2=2*pi*fp2/Fs,ws2=2*pi*fs2/Fs,As=100; DB=wp1-ws1;beta=0.112*(As-8.7);M=ceil((As-8)/2.285/DB)wc=[(wp1+ws1)/2/pi,(wp2+ws2)/2/pi];hn=fir1(M,wc,kaiser(M+1,beta));[H,f]=freqz(hn,1,1024,Fs);mag=abs(H);db=20*log10((mag+eps)/max(mag));figure(1);plot(f/pi/Fs,db);xlabel('f/pi/Fs');ylabel('20log[H(ejw)]');title('h(n)的幅频特性'); grid;pha=angle(H);figure(2);plot(f,pha);xlabel('n');ylabel('φ');title('h(n)的相频特性');figure(3);plot(hn);xlabel('n');ylabel('h(n)');高通Fs=20000;fp=3000,fs=1500;wp=2*pi*fp/Fs,ws=2*pi*fs/Fs,As=100;DB=wp-ws;beta=0.112*(As-8.7);M=ceil((As-8)/2.285/DB);wc=(wp+ws)/2/pi;hn=fir1(M,wc,'high',kaiser(M+1,beta));[H,f]=freqz(hn,1,1024,Fs);mag=abs(H);db=20*log10((mag+eps)/max(mag));figure(1);plot(f/pi/Fs,db);xlabel('f/pi/Fs');ylabel('20log[H(ejw)]');title('h(n)的幅频特性'); grid;pha=angle(H);figure(2);plot(f,pha);xlabel('n');ylabel('φ');title('h(n)的相频特性');figure(3);plot(hn);xlabel('n');ylabel('h(n)');带通Fs=20000;fp1=1200,fp2=3000,fs1=212,fs2=5546;wp1=2*pi*fp1/Fs,ws1=2*pi*fs1/Fs,wp2=2*pi*fp2/Fs,ws2=2*pi*fs2/Fs,As=100; DB=wp1-ws1;beta=0.112*(As-8.7);M=ceil((As-8)/2.285/DB)wc=[(wp1+ws1)/2/pi,(wp2+ws2)/2/pi];hn=fir1(M,wc,kaiser(M+1,beta));[H,f]=freqz(hn,1,1024,Fs);mag=abs(H);db=20*log10((mag+eps)/max(mag));figure(1);plot(f/pi/Fs,db);xlabel('f/pi/Fs');ylabel('20log[H(ejw)]');title('h(n)的幅频特性');grid;pha=angle(H);figure(2);plot(f,pha);xlabel('n');ylabel('φ');title('h(n)的相频特性');figure(3);plot(hn);xlabel('n');ylabel('h(n)');4．用滤波器对信号进行滤波比较FIR和IIR两种滤波器的性能，然后用性能好的各滤波器分别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。