基于matlab声音信号的滤波去噪处理毕业论文

基于matlab声音信号的滤波去噪处理毕业论文内容摘要：

器的输出须外接 D/A模块。 FPGA 有着规整的内部逻辑阵列和丰富的连线资源，特别适合于数字信号处理任务，相对于串行运算为主导的通用 DSP 芯片来说，其并行性和可扩展性更好，利用 FPGA 乘累加的快速算法，可以设计出高速的 FIR 数字滤波器。 有限长单位冲激响应（ FIR）滤波器有以下特点： 位冲激响应 h n 在有限个 n 值处不为零 0 处收敛，极点全部在 z 0 处结构上主要是非递归结构，没有输出到输入的反馈，但有些结构中（例如频率抽样结构）也包含有反馈的递归部分。 设 FIR 滤波器的单位冲激响 应 h n 为一个 N 点序列， 0 ≤ n ≤ N ― 1，则滤波器的系统函数为 H z ∑ h n *z^n （ 23） 就是说，它有（ N― 1）阶极点在 z 0 处，有（ N― 1）个零点位于有限 z平面的任何位置。 FIR 滤波器基本结构 FIR 滤波器有以下几种基本结构： 横截型 式的系统的差分方程表达式为 y n ∑ h m x nm 24） 很明显，这就是线性移不变系统的卷积和公式，也是 x n 的延时链的横向结构，称为横截型结构或卷积型结构，也可称为直接型结构。 将转置定理用于可得到的转置直接型结构。 FIR 滤波器的横截型结构 级联型 其中 [N/2]表示取 N/2 的整数部分。 若 N 为偶数，则 N― 1 为奇数，故系数B2K 中有一个为零，这是因为，这时有奇数个根，其中复数根成共轭对必为偶数，必然有奇数个实根。 画出 N 为奇数时， FIR 滤波器的级联结构，其中每一个二阶因子用图 411 的横型结构。 这种结构的每一节控制一对零点，因而再需要控制传输零点时，可以采用它。 但是这种结构所需要的系数 B2k（ I 0， 1， 2， k， 1， 2，．．．， [N/2]）比卷积型的系数 h n 要多，因而所需的乘法次数也比卷积型的要多。 nfinite Impulse Response 数字滤波器，又名“无限脉冲响应数字滤波器”，或“递归滤波器”。 递归滤波器，也就是 IIR 数字滤波器，顾名思义，具 有反馈，一般认为具有无限的脉冲响应。 IIR 数字滤波器的设计 利用分析工具 FDATool 可以很方便地设计出符合应用要求的未经量化的IIR 数字滤波器。 需要将 MATLAB 设计出的 IIR 数字滤波器进一步分解和量化，从而获得可用 FPGA 实现的滤波器系数。 IIR 数字滤波器的设计步骤 由于采用了级联结构，因此如何将滤波器的每一个极点和零点相组合，从而使得数 字滤波器输出所含的噪声最小是个十分关键的问题。 为了产生最优的量化后的 IIR 数字滤波器，采用如下步骤进行设计。 首先计算整体传递函数的零极点； 选取具有最大幅度的极点以及距离它最近的零点，使用它们组成一个二阶基本节的传递函数； 对于剩下的极点和零点采用与相类似的步骤，直至形成所有的二阶基本节。 通过上面三步法进行的设计可以保证 IIR数字滤波器中 N位乘法器产生的量化舍入误差最小。 获得最优 IIR 数字滤波器系数为了设计出可用 FPGA 实现的数字滤波器，需要对上一步分解获得的二阶基本节的滤波器系数进行量化，即 用一个固定的字长加以表示。 量化过程中由于存在不同程度的量化误差，由此会导致滤波器的频率响应出现偏差，严重时会使 IIR 滤波器的极点移到单位圆之外，系统因而失去稳定性。 为了获得最优的滤波器系数，采用以下步骤进行量化。 计算每个系数的 ； 计算比此绝对值大的最小整数； 取反获得负整数； 计算需要表示此整数的最小位数； 计算用于表示系数值分数部分的余下位数。 除了系数存在量化误差，数字滤波器运算过程中有限字长效应也会造成误差，因此对滤波器中乘法器、加法器及寄存器的数据 宽度要也进行合理的设计，以防止产生极限环现象和溢出振荡。 与 FIR数字滤波器的设计不同， IIR滤波器设计时的阶数不是由设计者指定，而是根据设计者输入的各个滤波器参数（截止频率、通带滤纹、阻带衰减等），由软件设计出满足这些参数的最低滤波器阶数。 在 MATLAB 下设计不同类型 IIR滤波器均有与之对应的函数用于阶数的选择。 ”。 利用 MATLAB 中的 wavread 命令来读入（采集）语音信号，将它赋值给某一向量。 Wavread 函数，可得出信号的采样频率为 22500，并且声音是单声道的。 利用 Sound 函数可以清晰的 听到“毕业设计声音文件”的语音。 采集数据并画出波形图。 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 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。 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 一般而言，对 N 点的 x n 序列的 FFT 是 N 点的复数序列，其点 n N/2+1 对应 Nyquist 频率，作频谱分析时仅取序列 X k 的前一半，即前 N/2 点即可。 X k 的后一半序列和前一半序列时对称的。 频率计算 若 N 点序列 x n n 0,1,„ ,N1 是在采样频率 下获得的。 它的 FFT 也是 N点序列，即 X k k 0,1,2,„ ,N1 ，则第 k 点所对应实际频率值为 f k*f /N. 绘出了语音信号的波形频谱图。 [x,fs,bits] wavread 39。 ’。 sound x,fs,bits。 X fft x,4096。 magX abs X。