MATLAB对语音信号加随机噪声及去噪程序
基于MATLAB有噪声语音信号的处理
数字信号处理课程设计报告题目:基于MATLAB有噪声语音信号处理系（院）：计算机工程学院专业：通信工程班级：通信1071学号：姓名：指导教师：-------------------------学年学期:2009 ~ 2010 学年第 1 学期2009年12月18日设计任务书指导教师（签章）：年月日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。
关键词数字滤波器 MATLAB 窗函数法巴特沃斯切比雪夫双线性变换1 绪论 (1)2 课程设计内容 (2)3 课程设计的具体实现 (2)3.1 语音信号的采集 (2)3.2 语音信号的时频分析 (2)3.3 语音信号加噪与频谱分析 (4)3.4 设计FIR和IIR数字滤波器 (5)3.5 用滤波器对加噪语音信号进行滤波 (12)3.6 比较滤波前后语音信号的波形及频谱 (12)3.7回放语音信号 (19)3.8设计系统界面 (19)3.9小结 (21)结论 (22)致谢 (23)参考文献 (24)1 绪论数字信号处理是利用计算机或专用处理设备，以数值计算的方法对信号进行采集、抽样、变换、综合、估值与识别等加工处理，借以达到提取信息和便于应用的目的。
在Matlab中进行噪声抑制和降噪处理的方法
在Matlab中进行噪声抑制和降噪处理的方法引言：噪声是信号处理中的一个常见问题，它可以由多种因素引起，如传感器本身的噪声、电磁干扰等。
噪声的存在会影响到信号的质量和准确性，因此在许多应用中，我们需要进行噪声抑制和降噪处理。
对于Matlab来说，它提供了多种方法和工具来实现这一目标。
本文将介绍在Matlab中进行噪声抑制和降噪处理的方法。
一、频域滤波方法在Matlab中，频域滤波方法是一种常见且有效的噪声抑制和降噪处理方法。
该方法的基本思想是将信号从时域转换到频域，在频域中对信号进行滤波，并将滤波后的信号再转换回时域。
Matlab提供了丰富的频域滤波函数和工具，如fft、ifft、fftshift等。
通过这些函数，我们可以实现低通滤波、高通滤波、带通滤波等各种滤波操作，从而有效抑制和降噪信号。
二、时域滤波方法时域滤波方法是另一种常用的噪声抑制和降噪处理方法。
该方法的基本思想是在时域中对信号进行滤波，直接对信号进行抽样和滤波处理。
与频域滤波不同的是，时域滤波方法更加直观和易于理解。
在Matlab中，我们可以使用filter函数和fir1函数实现时域滤波。
其中，filter函数可以对信号进行FIR滤波，而fir1函数可以设计并生成FIR滤波器。
三、小波变换方法小波变换是一种非常有用的信号处理方法，它可以将信号在时间和频率上进行局部分析。
在噪声抑制和降噪处理中，小波变换可以帮助我们将信号分解成不同的频率成分，并对噪声进行抑制。
在Matlab中，我们可以使用wavelet函数和wdenoise函数来实现小波变换。
通过这些函数，我们可以选择不同的小波基函数，并设置适当的阈值来实现噪声抑制和降噪处理。
四、自适应滤波方法自适应滤波是一种根据信号特性自动调整滤波器参数的滤波方法。
它可以自动识别和适应信号中的噪声，并对其进行抑制和降噪处理。
在Matlab中，自适应滤波可以通过nlms函数和rls函数来实现。
这些函数基于LMS算法和RLS算法，可以快速、准确地对信号进行自适应滤波。
基于MATLAB语音信号降噪处理-刘芬
目录插图清单 (I)摘要.............................................................................................................................................................. I I Abstract .. (III)引言.......................................................................................................................................................... - 0 - 第一章语音信号的采集................................................................................................................................ - 1 -1.1 语音信号产生数字模型.................................................................................................................. - 1 -1.2 语音信号的数字化和预处理.......................................................................................................... - 2 - 第二章语音信号的分析................................................................................................................................ - 3 -2.1 语音信号的时域分析和频域分析.................................................................................................. - 3 -2.1.1 语音信号的时域分析.................................................................................................................. - 3 -2.1.2 语音信号的频域分析.......................................................................................................... - 3 -2.2 语音信号处理软件介绍....................................................................................... 错误!未定义书签。
基于MATLAB语音信号处理去噪毕业设计论文
基于MATLAB语音信号处理去噪毕业设计论文语音信号在实际应用中通常不可避免地受到噪音的干扰，这使得语音信号的处理变得困难。
因此，在语音信号处理领域，去噪技术一直是一个热门的研究方向。
本文将介绍一种基于MATLAB的语音信号处理去噪方法的毕业设计论文。
本文的主要内容分为以下几个部分。
首先，介绍语音信号处理的背景和意义。
在现实生活中，由于外界环境和设备的限制，语音信号往往会受到各种噪音的污染，如背景噪音、电磁干扰等。
因此，开发一种有效的语音信号处理去噪方法具有重要的实际意义。
其次，介绍基于MATLAB的语音信号处理去噪方法。
本文将采用小波降噪方法对语音信号进行去噪处理。
首先，对输入的语音信号进行小波变换，将信号转换到小波域。
然后，通过对小波系数进行阈值处理，将噪声系数置零，从而实现去噪效果。
最后，通过逆小波变换将信号转换回时域，并输出去噪后的语音信号。
接下来，介绍实验设计和结果分析。
本文将使用MATLAB软件进行实验设计，并选取一组含有不同噪声干扰的语音信号进行测试。
通过对不同噪声信号进行处理，比较不同参数设置下的去噪效果，评估提出方法的性能。
最后，总结全文并展望未来的研究方向。
通过本次研究，我们可以看到基于MATLAB的语音信号处理去噪方法在去除噪音方面具有较好的效果，并具有很大的应用潜力。
然而，该方法仍然有改进的空间。
未来的研究可以在算法优化、参数选择和应用场景等方面进行深入研究，进一步提高语音信号处理去噪的效果和性能。
总的来说，本文介绍了一种基于MATLAB的语音信号处理去噪方法的毕业设计论文。
通过对实验结果的分析和对未来研究方向的展望，本文为从事语音信号处理领域的研究人员提供了一定的参考和启示。
Matlab中的噪声抑制与信号增强方法
Matlab中的噪声抑制与信号增强方法噪声是信号处理中经常遇到的问题之一。
当我们从传感器、设备或者其他来源获取的信号受到干扰时，噪声就会影响信号的质量和准确性。
在Matlab中，有许多方法可以抑制噪声并增强信号，从而提高数据的分析和处理效果。
一、噪声的类型在Matlab中进行信号处理时，首先需要了解噪声的类型。
噪声可以分为多种类型，其中包括高斯白噪声、脉冲噪声、高频噪声以及低频噪声等。
不同类型的噪声具有不同的特征和统计分布，因此需要针对不同类型的噪声采取不同的抑制方法。
二、高斯白噪声的抑制高斯白噪声是信号处理中最常见的噪声类型之一。
它具有平均值为0和方差为常数的特点，而且在频谱上具有均匀分布的特点。
在Matlab中，我们可以利用滤波器来抑制高斯白噪声。
滤波器分为低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器等多种类型。
根据具体的应用场景和需求，选择合适的滤波器可以有效地抑制高斯白噪声，提高信号的质量。
三、脉冲噪声的抑制脉冲噪声是一种在信号中产生不连续、突然且大幅度变化的噪声。
在Matlab中，我们可以利用中值滤波器对脉冲噪声进行抑制。
中值滤波器的原理是将窗口中的像素值按照大小进行排序，然后取中间值作为输出。
这样可以有效地去除脉冲噪声，保留信号的边缘和细节信息。
四、高频噪声的抑制高频噪声是一种在信号中占主导地位的噪声。
它具有高频振荡的特点，会导致信号的失真和混叠。
在Matlab中，我们可以利用陷波滤波器来抑制高频噪声。
陷波滤波器是一种带阻滤波器，可以通过选择合适的中心频率和带宽来滤除指定频率范围内的噪声。
通过在频谱上设置陷波来消除高频噪声，可以有效提高信号的准确性和清晰度。
五、低频噪声的抑制低频噪声是一种在信号中频率较低且变化缓慢的噪声。
它会降低信号的对比度和细节信息。
在Matlab中，我们可以利用带通滤波器来抑制低频噪声。
带通滤波器是一种只允许通过指定频率范围内信号的滤波器，可以通过选择合适的截止频率来抑制低频噪声，保留信号的高频细节。
基于MATLAB有噪声语音信号的处理汇总
数字信号处理课程设计报告题目:基于MATLAB有噪声语音信号处理系（院）：计算机工程学院专业：通信工程班级：通信1071学号：姓名：指导教师：-------------------------学年学期:2009 ~ 2010 学年第 1 学期2009年12月18日设计任务书指导教师（签章）：年月日摘要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。
关键词数字滤波器 MATLAB 窗函数法巴特沃斯切比雪夫双线性变换目录1 绪论 02 课程设计内容 (1)3 课程设计的具体实现 (1)3.1 语音信号的采集 (1)3.2 语音信号的时频分析 (1)3.3 语音信号加噪与频谱分析 (3)3.4 设计FIR和IIR数字滤波器 (4)3.5 用滤波器对加噪语音信号进行滤波 (11)3.6 比较滤波前后语音信号的波形及频谱 (11)3.7回放语音信号 (18)3.8设计系统界面······································································错误!未定义书签。
Matlab中的信号加噪处理技巧
Matlab中的信号加噪处理技巧导言：在现代的信息传输、储存和处理中，信号的质量是至关重要的。
然而，在现实世界中，信号通常会受到各种噪声的干扰。
为了最大程度地提高信号的清晰度和准确性，信号加噪处理技巧在信号处理领域中起着至关重要的作用。
这篇文章将介绍Matlab中一些常用的信号加噪处理技巧，并探讨它们的原理和应用。
一、信号加噪的背景和概述1.1 什么是信号加噪？信号加噪是指在原始信号中添加噪声的过程。
噪声可以是由于电磁波、电磁辐射、传输信道等原因引起的随机干扰。
信号加噪处理的目标是去除或降低噪声对信号的影响，以提高信号的质量和可靠性。
1.2 信号加噪的意义和应用信号加噪处理技巧在很多领域都有广泛的应用。
在通信领域中，信号加噪处理可以提高通信系统的抗干扰能力和传输质量。
在音频和图像处理领域中，信号加噪处理可以提高音频和图像的清晰度和准确性。
此外，在生物医学领域和物理实验中，信号加噪处理也是必不可少的。
二、2.1 生成噪声信号在进行信号加噪处理之前，首先需要生成噪声信号。
Matlab提供了一些内置函数和工具箱，用于生成各种类型的噪声信号，如高斯噪声、均匀噪声、脉冲噪声等。
这些函数和工具箱提供了丰富的参数选项，可以根据实际需求生成符合要求的噪声信号。
2.2 信号加噪处理方法Matlab中有多种信号加噪处理方法，常用的包括滤波、降噪算法和频谱分析等。
滤波是最常用的信号加噪处理方法之一。
信号滤波可以通过去除噪声频率成分或减小噪声幅度来降低噪声的影响。
Matlab提供了多种滤波器设计工具和函数，如FIR滤波器、IIR滤波器等，可以根据具体需求选择合适的滤波器进行信号滤波。
除了滤波之外，降噪算法也是一种常用的信号加噪处理方法。
主要有小波降噪、自适应滤波等算法。
这些算法基于信号的统计特性和噪声的模型，通过一系列数学运算来估计和去除噪声成分。
Matlab提供了丰富的函数和工具箱，用于实现这些降噪算法。
频谱分析是用于分析信号频率特性的方法，也可以用于信号加噪处理。
Matlab语音信号加噪、滤波处理及幅值幅频响应
课程设计二基于MATLAB的语音信号采集与处理一、实验目的和意义1. MATLAB软件功能简介MATLAB的名称源自Matrix Laboratory,1984年由美国Mathworks公司推向市场。
它是一种科学计算软件，专门以矩阵的形式处理数据。
MATLAB将高性能的数值计算和可视化集成在一起，并提供了大量的内置函数，从而被广泛的应用于科学计算、控制系统和信息处理等领域的分析、仿真和设计工作。
MATLAB软件包括五大通用功能，数值计算功能（Nemeric）、符号运算功能（Symbolic）、数据可视化功能（Graphic）、数字图形文字统一处理功能（Notebook）和建模仿真可视化功能（Simulink）。
其中，符号运算功能的实现是通过请求MAPLE内核计算并将结果返回到MATLAB命令窗口。
该软件有三大特点，一是功能强大；二是界面友善、语言自然；三是开放性强。
目前，Mathworks公司已推出30多个应用工具箱。
MATLAB在线性代数、矩阵分析、数值及优化、数值统计和随机信号分析、电路与系统、系统动力学、次那好和图像处理、控制理论分析和系统设计、过程控制、建模和仿真、通信系统以及财政金融等众多领域的理论研究和工程设计中得到了广泛应用。
MATLAB在信号与系统中的应用主要包括符号运算和数值计算仿真分析。
由于信号与系统课程的许多内容都是基于公式演算，而MATLAB借助符号数学工具箱提供的符号运算功能，能基本满足信号与系统课程的需求。
例如解微分方程、傅里叶正反变换、拉普拉斯正反变换和z正反变换等。
MATLAB在信号与系统中的另一主要应用是数值计算与仿真分析，主要包括函数波形绘制、函数运算、冲击响应与阶跃响应仿真分析、信号的时域分析、信号的频谱分析、系统的S域分析和零极点图绘制等内容。
数值计算仿真分析可以帮助学生更深入地理解理论知识，并为将来使用MATLAB进行信号处理领域的各种分析和实际应用打下基础。
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MATLAB对语音信号加
随机噪声及去噪程序
IMB standardization office【IMB 5AB- IMBK 08- IMB 2C】
%对语言信号做原始的时域波形分析和频谱分析
[y,fs,bits]=wavread('C:\DocumentsandSettings\Administrator\桌面\');
%sound(y,fs)
%回放语音信号
n=length(y)%选取变换的点数?
y_p=fft(y,n);%对n点进行傅里叶变换到频域
f=fs*(0:n/2-1)/n;%对应点的频率
figure(1)
subplot(2,1,1);
plot(y);%语音信号的时域波形图
title('原始语音信号采样后时域波形');
xlabel('时间轴')
ylabel('幅值A')
subplot(2,1,2);
plot(f,abs(y_p(1:n/2)));%语音信号的频谱图
title('原始语音信号采样后频谱图');
xlabel('频率Hz');
ylabel('频率幅值');
%对音频信号产生噪声
L=length(y)
%计算音频信号的长度
noise=*randn(L,2);
%产生等长度的随机噪声信号(这里的噪声的大小取决于随机函数的幅度倍数）
y_z=y+noise;
%将两个信号叠加成一个新的信号——加噪声处理?
%sound(y_z,fs)
%对加噪后的语音信号进行分析
n=length(y);%选取变换的点数?
y_zp=fft(y_z,n);%对n点进行傅里叶变换到频域
f=fs*(0:n/2-1)/n;%对应点的频率
figure(2)
subplot(2,1,1);
plot(y_z);%加噪语音信号的时域波形图
title('加噪语音信号时域波形');
xlabel('时间轴')
ylabel('幅值A')
subplot(2,1,2);
plot(f,abs(y_zp(1:n/2)));%加噪语音信号的频谱图
title('加噪语音信号频谱图');
xlabel('频率Hz');
ylabel('频率幅值');
对加噪的语音信号进行去噪程序如下：
fp=1500;fc=1700;As=100;Ap=1;
(以上为低通滤波器的性能指标）
wc=2*pi*fc/fs;wp=2*pi*fp/fs;
wdel=wc-wp;
beta=*;
N=ceil((As-8)/wdel);
wn=kaiser(N+1,beta);
ws=(wp+wc)/2/pi;
b=fir1(N,ws,wn);
figure(3);
freqz(b,1);
（此前为低通滤波器设计阶段）——接下来为去除噪声信号的程序——
x=fftfilt(b,y_z);
X=fft(x,n);
figure(4);
subplot(2,2,1);plot(f,abs(y_zp));
title('滤波前信号的频谱');
subplot(2,2,2);plot(f,abs(X));
title('滤波后信号频谱');
subplot(2,2,3);plot(y_z);
title('滤波前信号的波形')
subplot(2,2,4);plot(x);
title('滤波后信号的波形')
%sound(x,fs,bits)%回放滤波后的音频
设计滤波器：
器常用的方法有：脉冲响应不变法和双线性变换法。
数字信号中我们了解到，脉冲响应不变法好处是模拟角频率Ω和数字频率w呈现线性关系w=ΩT，但主要的缺点是它会产生频
谱混叠现象，使数字滤波器的频率响应偏离模拟滤波器的频响特性。为了克服这一缺点我们常采用双线性变换法。
下面我们给出IIR数字滤波器和FIR数字滤波器的设计步骤：
一、IIR滤波器的设计步骤如下：
（1）、确定数字低通滤波器的技术指标：通带边界频率、通带最大衰减、阻带截止频率、阻带最小衰减。
（2）、将数字低通滤波器的技术指标转换成响应的模拟低通滤波器的技术指标。
（3）、按照模拟低通滤波器的技术指标设计模拟低通滤波器。
（4）、用双线性变换法将模拟滤波器系统函数转换成数字低通滤波器系统函数。
二、FIR滤波器的设计步骤如下：（重点介绍窗函数法）
（1）、根据对阻带衰减以及过渡带的指标要求，选择窗函数类型（有：矩形窗、三角窗、汉宁窗、哈明窗、凯塞窗等），并估
计窗口长度N。先按照阻带衰减选择窗函数类型。在保证阻带衰减满足要求的情况下，尽量选择主瓣集中的窗函数。
（2）、构造希望逼近的频率响应函数。
（3）、计算h(n)，有限长序列
（4）、加窗得到设计结果