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信号分析与处理实验报告合肥工业大学电气与自动化工程学院实验报告电气工程及其自动化专业电气11-2班班级学号20112232姓名罗妙茵日期指导教师共页第页成绩实验一语音信号频谱分析及滤波实验报告要求:1、实验报告包括四部分:实验原理、实验内容、实验程序、结果分析;分别占实验报告总成绩的10%,10%,40%,40%;2、实验程序及结果分析如内容雷同,均不给分;一.实验原理1采样频率采样频率,也称为采样速度或者采样率,定义了每秒从连续信号中提取并组成离散信号的采样个数,它用赫兹(Hz)来表示。采样频率的倒数是采样周期或者叫作采样时间,它是采样之间的时间间隔。通俗的讲采样频率是指计算机每秒钟采集多少个声音样本,是描述声音文件的音质、音调,衡量声卡、声音文件的质量标准。2巴特沃斯低通滤波器巴特沃斯低通滤波器可用如下振幅的平方对频率的公式表示:其中,=滤波器的阶数=截止频率=振幅下降为-3分贝时的频率信号分析与处理实验报告=通频带边缘频率在通频带边缘的数值[1]3双线性变换法双线性换法的主要优点是S平面与Z平面一单值对应,S平面的虚轴(整个jΩ)对应于Z平面单位圆的一周,S平面的Ω=0处对应于Z平面的ω=0处,对应即数字滤波器的频率响应终止于折迭频率处,所以双线性变换不存在混迭效应。4窗口法设计FIR滤波器FIR数字滤波器设计方法与IIR数字滤波器的设计方法不同,FIR滤波器不能利用模拟滤波器的设计技术来设计。FIR滤波器常用的设计方法有窗口法和契比雪夫一致逼近法等。与IIR数字滤波器相比,FIR滤波器有严格的线性相移特性、稳定性、可以用FFT来实现,从而提高滤波器效率。与IIR数字滤波器设计相关的MATLAB函数1)给出希望的滤波器的频率响应函数Hd(ejw);2)根据允许的过渡带宽和阻带衰减确定所采用的窗函数和N值3)对Hd(ejw)做逆傅里叶变换得到hd(n);4)对hd(n)加窗处理得到有限长序列h(n)=hd(n)w(n);5)对h(n)作傅里叶变换得到频率响应H(ejw),用H(ejw)作为Hd(ejw)的逼近,并用给定的技术指标来检验。信号分析与处理实验报告二.实验内容录制一段个人自己的语音信号,并对录制的信号进行采样;画出采样后语音信号的时域波形和频谱图;并在语音信号中自行加入高斯白噪声信号,对加入噪声信号后的语音信号进行频谱分析;给定滤波器的性能指标,采用窗函数法和双线性变换设计数字滤波器,并画出滤波器的频率响应;然后用自己设计的滤波器对采集的信号进行滤波,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试听,分析信号的变化。实现步骤1).语音信号的采集利用Windows下的录音机,录制一段自己的话音,时间在1s内。然后在Matlab软件平台下,利用函数wavread对语音信号进行采样,(可用默认的采样频率或者自己设定采样频率)。2).语音信号的频谱分析要求首先画出语音信号的时域波形;然后对语音号进行快速傅里叶变换,得到信号的频谱特性。在采集得到的语音信号中加入高斯白噪声信号(可用randn函数来实现,注意要根据语音的强度来控制白噪声的强度),然后对加入噪声信号后的语音号进行快速傅里叶变换,得到信号的频谱特性。并利用sound试听前后语音信号的不同。分别设计IIR和FIR滤波器,对加入噪声信号的语音信号进行去噪,画出信号分析与处理实验报告并分析去噪后的语音信号的频谱,并进行前后试听对比。3).数字滤波器设计语音信号的主要频率范围为100~4000Hz,据此来给出数字低通滤波器性能指标;阻带最小衰减Rs=50dB,通带最大衰减Rp=3dB(也可自己设置),采样频率根据自己语音信号采样频率设定。三.实验程序clearall;clc;[y,fs,bits]=wavread('C:\Users\Administrator\Desktop\luomiaoyin.wav');n=length(y);y_p=fft(y,n);f=fs*(0:n/2-1)/n;figure(1)subplot(2,2,1);plot(y);title('原始语音信号采样后时域波形');xlabel('时间轴')ylabel('·幅值')subplot(2,2,2);plot(f,abs(y_p(1:n/2)));title('原始语音信号FFT后频谱图');xlabel('频率Hz');ylabel('幅值');sound(y,fs);noise=0.3*randn(size(y));y_z=y+noise;n=length(y);y_zp=fft(y_z,n);f=fs*(0:n/2-1)/n;subplot(2,2,3);信号分析与处理实验报告plot(y_z);title('加噪语音信号后时域波形');xlabel('时间轴')ylabel('·幅值A')subplot(2,2,4);plot(f,abs(y_zp(1:n/2)));title('加噪语音信号频谱图');xlabel('频率Hz');ylabel('幅值');sound(y_z,fs);fs=44100;[x1]=wavread('C:\Users\Administrator\Desktop\luomiaoyin.wav');noise=0.3*randn(size(y));x2=x1+noise;Ts=1/fs;R1=10;wp=2*pi*100/fs;ws=2*pi*4000/fs;Rp=3;Rl=50;wp1=2/Ts*tan(wp/2);ws1=2/Ts*tan(ws/2);[N,Wn]=buttord(wp1,ws1,Rp,R1,'s');[Z,P,K]=buttap(N);[Bap,Aap]=zp2tf(Z,P,K);[b,a]=lp2lp(Bap,Aap,Wn);[bz,az]=bilinear(b,a,fs);[H,W]=freqz(bz,az);figure(2)plot(W*fs/(2*pi),abs(H))gridxlabel('频谱/Hz')ylabel('频率响应幅度')title('IIR低通滤波器')axis([0,5000,0,2]);f1=filter(bz,az,x2);figure(3)subplot(2,2,1)plot(x2)title('IIR低通滤波器滤波前时域波形');subplot(2,2,3)plot(f1);title('IIR低通滤波器滤波后时域波形');sound(f1,44100);信号分析与处理实验报告subplot(2,2,2);plot(f,abs(y_zp(1:n/2)));title('IIR低通滤波器滤波后频谱')xlabel('频率/Hz');ylabel('·幅值');F0=fft(f1,1024);f=fs*(0:511)/1024;y2=fft(x2,1024);subplot(2,2,4)F1=plot(f,abs(F0(1:512)));title('IIR低通滤波器滤波后的频谱')xlabel('频率/Hz');ylabel('·幅值');fs=44100;[x11]=wavread('C:\Users\Administrator\Desktop\luomiaoyin.wav');noise=0.3*randn(size(y));x22=x11+noise;wp=2*pi*100/fs;ws=2*pi*4000/fs;Rp=3;Rs=50;wdelta=ws-wp;N=ceil(6.6*pi/wdelta);wn=(wp+ws)/2;[b,a]=fir1(N,wn/pi,hamming(N+1));figure(4)freqz(b,a,512);title('FIR低通滤波器幅频响应');f2=filter(b,a,x22);figure(5)subplot(2,2,1)plot(x22)title('FIR低通滤波器滤波前的时域波形');subplot(2,2,3)plot(f2);title('FIR低通滤波器滤波后的时域波形');sound(f2,44100);n=length(y);y_zp=fft(y_z,n);f=fs*(0:n/2-1)/n;subplot(2,2,2);plot(f,abs(y_zp(1:n/2)));title('FIR低通滤波器滤波前的频谱')xlabel('频率/Hz');ylabel('·幅值');信号分析与处理实验报告F0=fft(f2,1024);f=fs*(0:511)/1024;y2=fft(x1,1024);subplot(2,2,4)F2=plot(f,abs(F0(1:512)));title('FIR低通滤波器滤波前的频谱')xlabel('频率/Hz');ylabel('·幅值');四.结果分析051015x104-1-0.500.51原始语音信号采样后时域波形时间轴幅值0123x1040100020003000原始语音信号FFT后频谱图频率Hz幅值051015x104-2-1012加噪语音信号后时域波形时间轴幅值A0123x1040100020003000加噪语音信号频谱图频率Hz频率幅值分析:通过上下两个图的对比,能明显的看出加了白噪声之后再频域和时域都有很大程度的畸变。信号分析与处理实验报告050010001500200025003000350040004500500000.20.40.60.811.21.41.61.82频率/Hz频率响应幅度IIR低通滤波器分析:这个是通过先创造一个巴特沃斯低通滤波器后通过双线性法得到的数字滤波器的波形信号分析与处理实验报告051015x104-2-1012IIR低通滤波器滤波前的时域波形051015x104-1-0.500.51IIR低通滤波器滤波后的时域波形0123x1040100020003000IIR低通滤波器滤波前的频谱频率/Hz幅值0123x104051015IIR低通滤波器滤波后的频谱频率/Hz幅值分析:通过上下两个图的对比,尤其是频谱发现高频的信号被滤掉,信号得到了改善。00.10.20.30.40.50.60.70.80.91-800-600-400-2000NormalizedFrequency(rad/sample)Phase(degrees)00.10.20.30.40.50.60.70.80.91-150-100-500NormalizedFrequency(rad/sample)Magnitude(dB)FIR低通滤波器幅频响应信号分析与处理实验报告这个是通过窗口法做出的FIR低通滤波器的幅频响应图051015x104-2-1012FIR低通滤波器滤波前的时域波形051015x104-1-0.500.51FIR低通滤波器滤波后的时域波形0123x1040100020003000FIR低通滤波器滤波前的频谱频率/Hz幅值0123x10405101520FIR低通滤波器滤波后的频谱频率/Hz幅值分析:通过上下两个图的对比,很清晰的发现,在时域图中,滤波后的复制明显变小,而且波形得到了改善,从频谱图来说,高频的信号被滤掉,信号的频谱得到了改善。
本文标题:合肥工业大学电气学院信号分析与处理实验报告
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