图像处理 数字信号论文
数字图像处理课堂小论文
电视信号中的频谱向量原理NTSC 制式，又简称为N 制，是1952年12月由美国国家电视标准委员会（National Television System Committee ，缩写为NTSC ）制定的彩色电视广播标准，两大主要分支是NTSC-J 与NTSC-US （又名NTSC-U/C ）。
它属于同时制，每秒60/1.001场，扫描线为525，隔行扫描，水平分辨率相当于330，画面比例为4：3。
这种制式的色度信号调制包括了平衡调制和正交调制两种，解决了彩色黑白电视广播兼容问题，但存在相位容易失真、色彩不太稳定的缺点。
接下来针对如下四个方面从傅立叶变换、正交调制、电视信号及间置原理四点来解释说明：1.γ、u 、v 信号的组成；2.γ、u 、v 信号的频谱分布特点；3.u 、v 信号的正交调制；4.u 、v 正交信号的频谱搬移与γ信号重合。
一、傅立叶变换一维：单变量连续函数f （x ）的傅立叶变换F （u ）定义为等式⎰∞∞--=dx ex f u F uxj π2)()(其中j=1- 。
相反，给定F （u ），通过傅立叶反变换可以获得f （x ），即⎰∞∞-=duu F x f euxj π2)()(则二维中，两个变量u 、v⎰⎰∞∞-∞∞-+-=dxdy e y x f v u F vy ux j )(2),(),(π类似的，反变换⎰⎰∞∞-∞∞-+=dudv e v u F y x f vy ux j )(2),(),(π若输入变为离散的，则(*M,N 分别为整数)一维中：...3,2,1,0,)(1)(/21==--=∑u ex f Mu F Mux j M x π又θθθsin cos j e j +=∑-=-=1]/2sin /2)[cos (1)(M x M ux j M ux x f Mu F ππ即)()(u u F u F ∆∆ xM u ∆=∆1二维中：∑∑-=-=+-=101)//(2),(1),(M x N y N vy M ux j ey x f Mv u F π),(),(*v u F v u F --=空间域及频域抽样点 xM u ∆=∆1 yN v ∆=∆1二、正交调制正交幅度调制（QAM ，Quadrature Amplitude Modulation ）是一种在两个正交载波上进行幅度调制的调制方式。
基于图像增强的数字图像处理研究学年论文
本科学生学年论文论文题目：基于图像增强的数字图像处理研究学院：电子工程学院年级：2010专业：电子信息工程姓名：学号：指导教师：***2013年6月21日摘要在我们的实际生活、生产中，人们直接获得的原始图像并不能够直接运用到生活、生产中，因为原始图像在生成、传输和转换过程中可能会受到多种因素的影响，如各种各样的噪声、通道带宽等，往往会出现清晰度下降、对比度偏低等降质现象，为了使得处理后的图像对某种特定的应用比原始图像更合适，往往需要提高图像质量。
图像增强是指按特定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时削弱或去除某些不需要信息的处理方法，其目的是使得处理后的图像对某种特定的应用比原始图像更合适。
本文研究了图像增强的一些常用方法，包括空域图像增强、频率域图像增强，并用MATLAB编程设计了相应的实验，对图像增强效果进行了验证。
关键词图像增强；空域增强；频域增强AbstractIn our daily life and production, people often can't used the raw image directly, because o f the generation and transformation of the original image, it may be affected by many factor s, such as a variety of kinds of noise and channel bandwidth. The sharpness and contrast is d ecreasing and have low qualities. in order to make the image more suitable for some particula r application after processing than the original, we often need to improve image quality.Images enhance is in a particular need to highlight a picture in the information, and weaken or remove certain need of information in the process, its purpose is to make the image of a specific application is better than the original image.This paper studies the image of some common method, including airspace images enhance and increase the frequency domain, and images matlab programming, design corresponding to picture to enhance the effect of the verification.Key wordsImage enhancement; the airspace strengthened; the frequency domain enhancement目录摘要 (I)Abstract (II)第一章绪论 (1)1.1 课题背景及意义 (1)1.2 图像增强技术国内发展状况 (2)第二章图像增强的基本理论 (4)2.1 数字图像的表示 (4)2.2 数字图像处理概述 (4)2.3 图像增强概述 (4)2.3.1 图像增强的定义 (4)2.3.2 图像增强的现状与应用 (5)第三章空域增强 (7)3.1基本原理 (7)3.2空域增强实现 (7)3.2.1灰度调整实现 (7)3.2.2直方图均衡化 (8)3.2.3直方图规定化 (10)3.3 空域滤波增强 (11)3.3.1 基本原理 (11)3.3.2 线性平滑滤波器 (12)3.3.3 非线性平滑滤波器 (13)3.3.4 线性锐化滤波器 (14)第四章频域增强 (16)4.1 基本原理 (16)4.2 低通滤波 (16)4.3 高通滤波 (18)结论 (19)参考文献 (20)致谢 (21)第一章绪论人们对外界信息的百分之七十五都来自图像，也就是说人类的大部分信息都是从图像中获取的。
数字图像处理结课论文
摘要数字图像处理技术是指通过计算机对图像进行去除噪声，增强或者复原以及分割和提取的技术。
该技术伴随计算机技术的发展，在农业，军事，环境等行业得到了广泛的应用。
论文首先论述数字图像处理技术现状和发展，然后简要讨论了该技术在医学图像进行伪彩色图像处理问题上的应用。
最后介绍了在车牌识别方面的应用的相关原理。
综述一、数字图像处理技术的发展现状数字图像处理技术是自60年代以来，随着半导体集成电路技术和计算机技术的发展而产生和发展的一门新型学科，并且在近三十年来取得了巨大的发展，在理论上和实际应用中都取得了很大的成就。
早期的图像处理的目的是改善图像的质量,以人为对象,以改善人的视觉效果为目的,首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室( JPL)[1],并对航天探测器徘徊者 7 号在 1964 年发回的几千张月球照片使用了图像处理技术 ,并考虑了太阳位置和月球环境的影响,由计算机成功地绘制出月球表面地图,随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行了更为复杂的图像处理 ,以致获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图,为人类登月创举奠定了坚实的基础 ,也推动了数字图像处理这门学科的诞生.数字图像处理取得的另一个巨大成就是在医学上获得的成果,1972 年英国 EMI公司工程师 Ho usfield发明了用于头颅诊断的 X射线计算机断层摄影装置即CT(Computer Tomograph)。
1975年 EMI公司又成功研制出全身用的 CT装置,获得了人体各个部位鲜明清晰的断层图像。
1979 年这项无损伤诊断技术获得了诺贝尔奖 ,说明它对人类做出了划时代的贡献。
随着图像处理技术的深入发展 ,从70年代中期开始 ,随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展 ,数字图像处理向更高、更深层次发展.人们已开始研究如何用计算机系统解释图像 ,实现类似人类视觉系统理解外部世界.很多国家,特别是发达国家投入更多的人力、物力到这项研究 ,取得了不少重要的研究成果.其中代表性的成果是70年代末MIT的 Marr提出的视觉计算理论[ 3],这个理论成为计算机视觉领域其后多年的主导思想。
数字图像处理论文
数字图像处理论文数字图像处理在计算机视觉和图像分析领域中扮演着重要角色。
随着数字图像处理算法的不断发展和改进，对于图像的处理和分析有了更深入的理解。
本篇论文主要介绍了数字图像处理的一些基础概念、方法和应用。
首先，数字图像处理是基于计算机的图像处理技术，旨在改善图像的质量、增强图像的特征以及从图像中提取有用的信息。
数字图像处理的基本步骤包括图像获取、预处理、特征提取和图像重建等。
在图像获取的阶段，通过传感器或数码相机等设备获取图像的原始数据。
在预处理的阶段，对图像进行去噪、平滑和增加对比度等操作，以消除图像中的噪声和提高图像的视觉效果。
在特征提取的阶段，根据图像的特定特征，如边缘、纹理和颜色等，进行特征的提取和描述。
在图像重建的阶段，利用图像处理算法对图像进行重建和恢复。
常见的图像处理算法包括滤波、变换和编码等。
滤波算法主要用于图像平滑和去噪，如均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
变换算法主要用于提取图像的频域特征，如傅里叶变换和小波变换等。
编码算法主要用于图像的压缩和存储，如JPEG、PNG和GIF等。
除了基本的图像处理方法，数字图像处理还有许多应用领域。
其中之一是医学图像处理，包括医学图像的分割、配准和识别等。
另一个应用是遥感图像处理，用于地理信息系统和环境监测等领域。
此外，数字图像处理还在安全和认证、图像检索和图像合成等领域发挥重要作用。
总之，数字图像处理是一门研究如何使用计算机技术对图像进行处理和分析的学科。
通过了解数字图像处理的基本概念、方法和应用，可以更好地理解图像的特性和结构，提高图像处理的效果和精度，并在各个领域中发挥重要作用。
2篇数字图像处理论文
基于并行计算的图像灰度匹配摘要：灰度匹配是数字图像处理中一项重要的技术，以往的匹配方法虽然精确度高，但计算量大、时间长。
针对这一问题，将基于MPI(Message Passing Interface)的集群并行处理思想引入到图像灰度匹配中，对待匹配的图像采用数据分割处理，结合并行处理的一般步骤对图像灰度匹配进行并行建模、实现，对传统的图像灰度匹配算法进行并行化改进，试验结果表明并行化处理能显著地缩短灰度匹配时间，达到较高的加速比和效率。
通过对图像灰度匹配的并行化处理，验证了并行计算的高性能。
关键词：MPI；并行计算；灰度匹配；集群1.引言在数字图像处理中，图像匹配是根据已知一幅图像在陌生图像中寻找对应子图像的过程，它在计算机视觉、航空遥感、医学图像、飞行器制导等领域具有广泛的应用。
目前，图像匹配算法很多，基于灰度匹配算法简单、精度高，但计算量大、对旋转形变等敏感[1]。
基于特征匹配方法计算量小，对灰度变化、形变及遮挡等有较好的适应性，但它取决于特征提取的质量，匹配精度不是很理想[2]。
基于神经网络和遗传算法具有良好的并行性和非线性全局作用，良好的容错和记忆能力，但计算代价高、参数选取对结果影响大[3][4]。
其中经典的灰度相关算法具有匹配精度高，易于硬件实现等特点，但计算量大、速度慢，应用受到限制。
现今针对灰度相关匹配改进的算法较多，如灰度归一化相关匹配，基本上是从相似性度量的函数着手进行算法的改进[5]，但很多是基于串行处理。
随着近几年硬件的飞速发展，使得传统的大型工作站可由多微机的集群系统代替，从而使得计算量大的问题可由后者解决。
在图像处理的研究中，并行处理的引入极大地缩短了计算时间，成为图像处理中的一种重要手段[4]。
本文基于灰度相关匹配进行并行化处理、改进，提高运算速度。
2.灰度相关匹配匹配的图像称为模板，记为T (m, n) ，大小为N X N，被匹配的陌生图像为S(m, n) ，大小为M X M ，其中陌生图像被模板覆盖的部分称为子图，记，在陌生图像中起始位置为(i, j) ，匹配的过程是由模板从源图像左下角开始逐点匹配。
数字图像处理技术主要内容与运用-数字图像处理论文-计算机论文
数字图像处理技术主要内容与运用-数字图像处理论文-计算机论文——文章均为WORD文档，下载后可直接编辑使用亦可打印——1 简述计算机以及信息技术的快速发展，让数字图像处理技术不断完善，并形成了全新的学科门类。
同时随着人们对计算机、智能技术等进行深入研究，数字图像处理技术更加具有实用性。
人们开始利用计算机进行图像信息处理，如对图像质量进行改善以及压缩图片等。
该技术能够对非线性图像信息进行处理，且可以根据需要调整参数，因此处理方式更加具有灵活性，精确度也较高。
2 数字图像处理技术涉及的主要内容通过计算机对数字信号转为的图像信号进行处理的过程，即为数字图像处理。
当前数字图像处理技术涉及的主要内容包括以下几个方面。
（1）图像增强与修复。
让图像信息中的重要内容更为凸显的过程即为图像增强，通过计算机可以去除图像中不必要的内容，并过滤次要像素信息。
常用的图像增强方式包括伪色彩法与直方图法等.通过一定的方式去除图像信息中的干扰或者改善图像的模糊度，进而恢复图像原貌的过程就是图像修复，这个过程常用到去除噪声的方法。
（2）几何处理与点运算。
要对图像的坐标进行变换可以使用几何处理，如对图像进行旋转、缩小以及移动等，也可以对多个图像信息的扭曲进行矫正，并实现信息匹配。
这是一种较为基础的图像加工方法，通过常规图像处理软件也可以实现。
对图像中所含像素点进行数学运算的方式即为点运算.通过点运算能够获得像素直方图的分布信息，并可以达到改善图像分辨率的目的，以此保障图像的均衡性。
（3）图像重建与编码。
CT 的广泛应用拓展了数字图像处理的领域，并催生了数字图像重建技术。
主要是通过CT 等采集相关图像信息，然后利用计算机等对图像进行处理并重建。
常用的重建方法为迭代法和反投影法。
根据图像信息自身体现的视觉特性以及统计特性，实现对图像信息的有序编码，进而达成压缩图像的目的，以减少图像的存储空间。
（4）模式识别与形态学处理。
对图像的模式进行有效识别，这是数字图像处理中出现的全新技术。
数字信号处理技术在图像处理中的应用
数字信号处理技术在图像处理中的应用数字信号处理技术已经成为现代图像处理的基础。
随着数字信号处理技术的快速发展，越来越多的技术正在被应用于图像处理领域。
在本文中，我们将研究数字信号处理技术在图像处理中的应用。
数字信号处理技术在图像处理中的应用数字信号处理技术在图像处理中的应用广泛。
小到人脸识别、机器视觉、大到医学影像处理、人工智能等领域，数字信号处理技术都发挥着重要的作用。
在图像处理中，数字信号处理技术通常用于压缩图像数据、修复图像信息、增加图像的清晰度和对比度、去除图像噪声和水印等操作。
在数字信号处理技术中，用于图像处理的算法包括滤波器、离散余弦变换、小波变换、自适应滤波器等。
这些算法被广泛应用于图像处理中，旨在改善图像的质量和准确性。
一，滤波器滤波是图像处理的常见操作。
滤波通过消除或衰减图像中的某些频率成分来改善图像的质量和清晰度。
图像减噪和增加对比度是滤波器的常见应用。
常用的滤波器有低通滤波器、高通滤波器、中值滤波器等。
低通滤波器用于平滑图像，去除图像中的高频噪声，比如模糊和平滑图片。
高通滤波器则反之，用于增强图像的高频成分，比如边缘增强。
二，离散余弦变换离散余弦变换是一种将数据从时间域（或空域）转换到频域的技术。
它可以将可视化图像转换为频域，以便更容易地处理和分析。
离散余弦变换广泛应用于压缩数字图像的文件。
通过使用离散余弦变换，图像数据可以被转换为频域数据，并在高频范围内进行压缩，以减少图像文件的大小。
三，小波变换小波变换是一种将数据从时间域（或空域）转换到频域的技术，类似于离散余弦变换。
不过，小波变换不同的地方在于它使用一组不同大小和频率的小波基函数来描述变换，从而提供更好的时间局部性和频域定位性。
小波变换通常用于图像的降噪和去水印。
使用小波变换，可以将噪声和水印的高频成分过滤掉，同时保留图像的粗略特征。
四，自适应滤波器自适应滤波器用于根据局部像素值来对图像进行滤波，从而处理图像中的噪声。
数字信号处理在图像处理中的应用
数字信号处理在图像处理中的应用随着数字化时代的到来，数字信号处理技术已经广泛应用于各个领域，其中包括图像处理。
数字信号处理技术的应用使得图像处理更加快速、准确，也给人们带来了更加便捷的生活和工作方式。
本文将介绍数字信号处理在图像处理中的应用分析。
数字信号处理的基础数字信号处理是一种处理数字信号的技术。
其中数字信号是一种离散的信号，是通过将连续的信号进行采样和量化得到的。
在数字信号处理中，我们需要对数字信号进行滤波、变换、编码等处理。
在图像处理中，数字信号处理技术就可以对图像进行处理。
其中，图像是一种二维的数字信号，通过对图像进行数字信号处理得到的结果可以让我们更加直观地理解图像。
数字信号处理在图像处理中有着广泛的应用。
其中，常见的应用包括以下几个方面：1、图像去噪处理在实际应用中，往往出现图像中存在噪声的情况。
噪声的存在会影响图像的质量，使得图像更加模糊。
数字信号处理技术可以通过去除图像中的噪声来提高图像的质量。
其中，常用的方法包括小波变换、中值滤波等。
2、图像增强处理图像增强处理可以通过对图像进行滤波、变换等处理来提高图像的质量。
数字信号处理技术可以通过对图像进行增强处理来提高图像的清晰度、亮度和对比度等方面。
其中常用的方法包括直方图均衡化、局部自适应对比度增强等。
3、图像压缩处理数字信号处理技术可以通过对图像进行压缩处理来实现对图像数据的高效存储和传输。
其中，常用的压缩方法包括JPEG压缩、PNG压缩等。
4、图像分割处理图像分割处理可以将一幅图像分成若干个部分，使得不同的部分可以更加清晰地显示出来。
数字信号处理技术可以通过对图像进行分割处理来得到更加清晰的图像。
其中，常用的方法包括阈值分割、边缘检测等。
5、图像识别处理图像识别处理可以通过对图像进行特征提取、分类等处理来实现图像的识别和分类。
数字信号处理技术可以通过对图像进行特征提取、分类等处理来实现对图像的识别和分类。
结语数字信号处理技术在图像处理中的应用，使得图像处理更加快速、准确、便捷。
数字图像处理论文
认识数字图像处理通过一个学期的多媒体应用知识的学习，我了解了有关多媒体的理论知识并且进行了对软件的实际操作，使我更加现代多媒体技术的发展。
在对理论知识的学习中，我对数字图像处理这个部分的知识比较感兴趣，为此我查阅了大量的资料来了解数字图像处理技术，下面主要总结了数字图像处理技术的四方面内容。
一、数字图像处理的基本概况及简要发展数字图像处理是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。
它的产生和迅速发展主要受三个因素的影响：一是计算机的发展；二是数学的发展；三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的增长。
20世纪20年代，图像处理首次应用于改善伦敦和纽约之间海底电缆发送的图片质量。
到20世纪50年代，数字计算机发展到一定的水平后，数字图像处理才真正引起人们的兴趣。
20世纪60年代末，数字图像处理具备了比较完整的体系,形成了一门新兴的学科。
20世纪70年代，数字图像处理技术得到迅猛的发展，理论和方法进一步完善，应用范围更加广泛。
20世纪70年代后期到现在，各个应用领域对数字图像处理提出越来越高的要求，促进了这门学科向更高级的方向发展。
数字图像处理已从一个专门的研究领域变成了科学研究和人机界面中的一种普遍应用的工具。
二、数字图像处理常用方法首先是图像变换方法，由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。
因此，往往采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理（如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理）。
目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。
其次是图像编码压缩，该技术可减少描述图像的数据量，以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。
压缩可以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。
数字信号处理在医学图像分析中的应用
数字信号处理在医学图像分析中的应用数字信号处理（Digital Signal Processing，简称DSP）是一种通过对连续信号进行采样和量化，然后对已获得的数字信号进行处理的技术。
DSP广泛应用于医学图像分析领域，为医学诊断和研究提供了重要的工具和方法。
本文将探讨数字信号处理在医学图像分析中的应用，并介绍其中的一些常见技术和方法。
在医学图像分析中，数字信号处理可以用来提取和增强图像中的有用信息，以帮助医生进行准确的诊断。
其中的一项重要应用是在医学影像中检测和分割病变区域。
医学影像通常包含大量的噪声和干扰，使得病变区域的识别十分困难。
数字信号处理技术可以通过滤波、增强和分割等操作来提高图像的质量和可视化效果，从而使医生能够更清晰地观察到潜在的病变。
滤波是数字信号处理中常用的技术之一。
在医学图像分析中，滤波可以用来减少图像中的噪声，提高图像的质量。
常见的滤波器包括均值滤波器、中值滤波器和高斯滤波器等。
均值滤波器通过计算滑动窗口中像素的平均值来消除噪声，中值滤波器则通过选择窗口中像素的中值来实现。
而高斯滤波器则通过对图像中的每个像素进行加权平均，以实现平滑的效果。
这些滤波器可以根据实际应用的需要进行选择和组合，以达到最佳的降噪效果。
另一个常见的数字信号处理应用是图像增强。
医学图像中的病变常常存在于低对比度和模糊的情况下，使得医生难以准确地识别和定位。
数字信号处理技术可以通过直方图均衡化、对比度增强和锐化等操作来增强图像的细节和对比度，使医生能够更清楚地观察病变。
直方图均衡化是一种常用的图像增强算法，它通过重分布图像中像素的灰度级分布来增强图像的对比度。
对比度增强算法可以通过调整图像中像素的灰度级范围来增加图像的对比度。
锐化算法则通过增强图像中的高频成分来提升图像的清晰度和细节。
此外，数字信号处理还可以用于医学图像的分割和特征提取。
在医学图像中，分割的目的是将图像中感兴趣的区域从背景中分离出来，以便进一步的分析和处理。
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课程设计(论文)任务书信息学院计算机专业2009-2班一、课程设计(论文)题目：基于MATLAB 的语音信号的特技处理二、课程设计(论文)工作：自2012 年12 月 16 日起至2012 年 12月23 日止三、课程设计(论文) 地点: 5-302，303四、课程设计(论文)内容要求：1．本课程设计的目的（1）巩固所学的数字信号处理理论知识，理解信号的采集、处理、传输、显示和存储过程；（2）综合运用专业及基础知识，解决实际工程技术问题的能力；（3）培养学生的计算机思维能力以及合作的精神；（4）培养学生分析、解决问题的能力；（5）提高学生的科技论文写作能力。
2．课程设计的任务及要求1）基本要求：（1）研究课程设计任务，并进行系统需求分析；（2）对系统进行总体设计，分解系统功能模块，进行任务分配，以实现分工合作；（3）实现各功能模块代码；（4）组装各模块，并测试、完善系统。
2）创新要求：在基本要求达到后，可进行创新设计，如改进界面、增加功能或进行代码优化。
3）课程设计论文编写要求（1）要按照书稿的规格打印誊写课程设计论文（2）论文包括封面、设计任务书（含评语）、摘要、目录、设计内容、设计小结（3）论文装订按学校的统一要求完成4）参考文献：1．刘泉，阙大顺．数字信号处理原理与实现．电子工业出版社．20052．胡航．语音信号处理．哈尔滨工业大学出版社．2002．3．张威．MATLAB基础与编程入门．西安电子科技大学出版社．20064．陈怀琛，吴大正，高西全．MATLAB及在电子信息课程中的应用．电子工业出版社．20025．高西泉，丁美玉．数字信号处理（第三版）．西安电子科技大学出版社．2008 6．刘舒帆，费诺，陆辉．数字信号处理实验（MATLAB版）．西安电子科技大学出版社．20085）课程设计进度安排内容天数地点系统总体设计 2 实验室软件设计及调试 4 实验室、图书馆撰写报告 2 实验室、图书馆答辩 2 实验室学生签名：2012年12月23日课程设计(论文)评审意见（1）课程设计过程（20分）：优（）、良（）、中（）、一般（）、差（）；（2）是否完成调试，系统运行效果（30分）：优（）、良（）、中（）、一般（）、差（）；（3）回答问题（20分）：优（）、良（）、中（）、一般（）、差（）；（4）课程设计报告（30分）：优（）、良（）、中（）、一般（）、差（）；（5）格式规范性及考勤是否降等级：是（）、否（）评阅人：职称：教授2012年 12月23日目录1 引言 (4)2 课题综述 (4)2.1 课题来源 (4)2.2 预期目标 (2)2.3 面对的问题及需解决的关键技术 (2)3 系统分析及设计 (3)3.1设计的总体方案图 (3)3.2涉及的基础知识 (3)3.2.1混响与延时 (3)3.2.2离散傅立叶变换 (5)3.2.3滤波器设计 (5)3.3解决问题的基本思路 (6)3.4 详细流程图 (7)4 代码编写 (7)5 程序调试 (10)5.1 调试过程与步骤 (10)5.2 发现的问题 (10)5.3 解决的办法 (11)6运行与测试 (11)6.1运行程序 (11)7. 结论 (13)8.参考文献 (14)1 引言数字信号处理是随着计算机技术的发展而迅速发展起来的一门新兴而古老的学科，它在新的领域如生物医学工程、声学、雷达、地震不、语音通信、数据通信、核科学等学科发挥着重要的作用，而它所采用的各种方法及众多应用已有悠久的历史；同时也是一门具有很强的理论性与实践性，且理论和技术发展都十分迅速的前沿性学科。
随着数字化时代的来临，科学技术的进步而生产发展需求的与日俱增，促进了数字信号处理学科的发展，产生了各种巧妙的信号处理算法；特别是计算机技术的飞速发展，为数字信号处理增添了巨大的生命力。
数字信号处理主要是研究用数字或符号序列表示和处理信号。
处理的目的可以是削弱信号中的多余内容，滤除混杂的噪声和干扰，或者是将信号变换为容易分析和识别的形式，便于估计和选择它的特征参数。
例如通过分析和运算，可以估计脑电图或心电图中的某种特征参数，帮助医生查找病因和分析病情，确定合理的治疗方案；又如，信号在传输时，要受到各种干扰，包括失真、衰落和混入的背景噪声，信号处理要排除这些干扰。
声音信号是一维连续信号,而计算机只能处理离散信号。
为了从离散信号还原连续信号,根据采样定理,可以确定采样频率的最小值。
wav文件是一种数字声音文件格式,本课程设计基于Matlab分析了wav声音文件频谱与声音的关系。
通过采集个人的一段声音进行频谱分析等处理，然后设计数字滤波器处理这个原始声音的wav文件,并比较滤波以后输出声音信号与原声音信号的异同。
2 课题综述2.1 课题来源近年来,随着计算机及大规模数字集成电路的迅速发展,语音数字信号处理得到了相应的发展。
语音信号分析模拟、语音合成、语音识别等的研究已较成熟。
、各种声码器、声控器、语声识别系统、语声合成器等已逐渐有商品出现。
2.2 预期目标选择一个语音信号作为分析的对象，或录制一段各人自己的语音信号，并对其进行频谱分析；然后在时域用数字信号处理方法将信号加入延时和混响，再分析其频谱，并与原始信号频谱进行比较；最后设计一个信号处理系统界面。
2.3 面对的问题及需解决的关键技术1．研究语音信号的特点；2．探讨语音分析与识别、处理的基本理论基础、关键技术；3．写出各步骤的MATLAB的程序代码；4．分析采集的语音信号的时域波形与频谱；分析滤波前后语音信号的波形与频谱；5．滤波器的设计可采用图形化设计工具FDATool和图形化信号处理设计工具SPTool；3 系统分析及设计3.1设计的总体方案图利用Windows下的录音机或其他软件，录制一段自己的语音信号，时间控制在1s左右，并对录制的信号进行采样语音信号的频谱分析，画出采样后语音信号的时域波形和频谱图将信号加入延时和混响，再分析其频谱，并与原始信号频谱进行比较几种特殊类型的滤波器：无限个回声滤波器，全通结构的混响器，并画出滤波器的频域响应。
用自己设计的滤波器对采集的语音信号进行滤波分析得到信号的频谱，画出滤波后信号的时域波形和频谱，并对滤波前后的信号进行对比，分析信号的变化回放语音信图3-1 语音信号的特技处理设计方案框图3.2涉及的基础知识3.2.1混响与延时(1)混响效果主要是用于增加音源的融合感。
自然音源的延时声阵列非常密集、复杂，所以模拟混响效果的程序也复杂多变。
常见参数有以下几种：混响时间：能逼真的模拟自然混响的数码混响器上都有一套复杂的程序，其上虽然有很多技术参数可调，然而对这些技术参数的调整都不会比原有的效果更为自然，尤其是混响时间。
高频滚降：此项参数用于模拟自然混响当中，空气对高频的吸收效应，以产生较为自然的混响效果。
一般高频混降的可调范围为0.1~1.0。
此值较高时，混响效果也较接近自然混响；此值较低时，混响效果则较清澈。
扩散度：此项参数可调整混响声阵密度的增长速度，其可调范围为0~10，其值较高时，混响效果比较丰厚、温暖；其值较低时，混响效果则较空旷、冷僻。
预延时：自然混响声阵的建立都会延迟一段时间，预延时即为模拟次效应而设置。
声阵密度：此项参数可调整声阵的密度，其值较高时，混响效果较为温暖，但有明显的声染色；其值较低时，混响效果较深邃，切声染色也较弱。
频率调制：这是一项技术性的参数，因为电子混响的声阵密度比自然混响稀疏，为了使混响的声音比较平滑、连贯，需要对混响声阵列的延时时间进行调制。
此项技术可以有效的消除延时声阵列的段裂声，可以增加混响声的柔和感。
调治深度：指上述调频电路的调治深度。
(2)延时就是将音源延迟一段时间后，再欲播放的效果处理。
依其延迟时间的不同，可分别产生合唱、镶边、回音等效果。
当延迟时间在3~35ms之间时人耳感觉不到滞后音的存在，并且他与原音源叠加后，会因其相位干涉而产生"梳状滤波"效应，这就是镶边效果。
如果延迟时间在50ms 以上时，其延迟音就清晰可辨，此时的处理效果才是回音。
回音处理一般都是用于产生简单的混响效果。
延时、合唱、镶边、回音等效果的可调参数都差不多，具体有以下几项：*延时时间（Dly），即主延时电路的延时时间调整。
*反馈增益（FB Gain），即延时反馈的增益控制。
*反馈高频比（Hi Ratio），即反馈回路上的高频衰减控制。
*调制频率（Freq），指主延时的调频周期。
*调制深度（Depth），指上述调频电路的调制深度。
*高频增益（HF），指高频均衡控制。
*预延时（Ini Dly），指主延时电路预延时时间调整。
*均衡频率（EQ F），这里的频率均衡用于音色调整，此为均衡的中点频率选择。
由于延时产生的效果都比较复杂多变，如果不是效果处理专家，建议使用设备提供的预置参数，因为这些预置参数给出的处理效果一般都比较好。
3.2.2离散傅立叶变换在MATLAB的信号处理工具箱中函数FFT和IFFT用于快速傅立叶变换和逆变换。
下面介绍这些函数。
函数FFT用于序列快速傅立叶变换。
函数的一种调用格式为y=fft(x)其中，x是序列，y是序列的FFT，x可以为一向量或矩阵，若x为一向量，y是x的FFT。
且和x相同长度。
若x为一矩阵，则y是对矩阵的每一列向量进行FFT。
如果x长度是2的幂次方，函数fft执行高速基－2FFT算法；否则fft执行一种混合基的离散傅立叶变换算法，计算速度较慢。
函数FFT的另一种调用格式为y=fft(x,N)式中，x，y意义同前，N为正整数。
函数执行N点的FFT。
若x为向量且长度小于N，则函数将x补零至长度N。
若向量x的长度大于N，则函数截短x使之长度为N。
若x 为矩阵，按相同方法对x进行处理。
经函数fft求得的序列y一般是复序列，通常要求其幅值和相位。
MATLAB提供求复数的幅值和相位函数：abs，angle，这些函数一般和FFT同时使用。
函数abs(x)用于计算复向量x的幅值，函数angle(x)用于计算复向量的相角，介于和之间，以弧度表示。
函数unwrap(p)用于展开弧度相位角p ,当相位角绝对变化超过时，函数把它扩展至。
用MATLAB工具箱函数fft进行频谱分析时需注意：（1）函数fft返回值y的数据结构对称性。
（2）频率计算。
（3）作FFT分析时，幅值大小与FFT选择点数有关，但不影响分析结果。
3.2.3滤波器设计单回声滤波器的系统函数：H(z)= )⨯+a<1 （3-1）*z(1Ra-无限个回声滤波器的系统函数:H(z)=)]*z--*a<1 （3-2）R-⨯1[(a)(Rz全通结构的混响器的系统函数:H(z)=)]a-z⨯+*-+a<1 （3-3）Ra(*)]1[z[R(函数filter函数filter的调用格式为y=filter(b,a,x)该格式采用数字滤波器对数据进行滤波，既可以用于IIR滤波器，也可以用于FIR 滤波器。