MATLAB数字滤波器波形设计
摘要
一、引言
二、正文
1.设计要求
2.设计步骤
3.设计内容
4.简易GUI设计
三、结论
四、收获与心得
五、附录
一、引言
随着Matlab仿真技术的推广，我们可以在计算机上对声音信号进行处理，甚至是模拟。通过计算机作图，采样，我们可以更加直观的了解语音信号的性质，通过matlab编程，调用相关的函数，我们可以非常方便的对信号进行运算和处理。
二、正文
2.1 设计要求
在有噪音的环境中录制语音，并设计滤波器去除噪声。
2.2 设计步骤
- 分析原始信号，画出原始信号频谱图及时频图，确定滤波器类型及相关指标 ；
- 按照类型及指标要求设计出滤波器，画出滤波器幅度和相位响应，分析该滤波器是否符合要求；
- 用所设计的滤波器对原始信号进行滤波处理，画出滤波后信号的频谱图及时频图；
- 对滤波前的信号进行分析比对，评估所设计滤波器性能。
2.3 设计内容
1.原始信号分析
分析信号的谱图可知，噪音在1650HZ和3300HZ附近的能量较高，而人声的能量基本位于1000HZ以下。因此，可以设计低通滤波器对信号进行去噪处理。
2.IIR滤波器设计
用双线性变换法分别设计了巴特沃斯低通滤波器和椭圆低通滤波器和带阻滤波器：
①巴特沃斯滤波器
fp=800;fs=1300;rs=35;rp=0.5;
程序代码如下：
fp=800;fs=1300;rs=35;rp=0.5;Fs=44100;
wp=2*Fs*tan(2*pi*fp/(2*Fs));ws=2*Fs*tan(2*pi*fs/(2*Fs));
[n,wn]=buttord(wp,ws,rp,rs,'s');
[b,a]=butter(n,wn,'s');
[num,den]=bilinear(b,a,Fs);
[h,w]=freqz(num,den,512,Fs);
②椭圆低通滤波器
fp=1300;fs=1600;rs=60;rp=0.5;
程序代码如下：
fp=1300;fs=1600;rs=60;rp=0.5;Fs=44100;
wp=2*Fs*tan(2*pi*fp/(2*Fs));ws=2*Fs*tan(2*pi*fs/(2*Fs));
[n,wn]=ellipord(wp,ws,rp,rs,'s');
[b,a]=ellip(n,rp,rs,wn,'s');
[num,den]=bilinear(b,a,Fs);
[h,w]=freqz(num,den,512,Fs);
③带阻滤波器
fp1=800;fp2=2300;fs1=1300;fs2=1800;rs=30;rp=0.6
fp3=2800;fp4=4000;fs3=3200;fs4=3700;rs=30;rp=0.6
程序代码如下：
fp1=800;fp2=2300;fs1=1300;fs2=1800;rs=30;rp=0.6;Fs=44100;
fp=[fp1,fp2];fs=[fs1,fs2];
wp=2*Fs*tan(2*pi*fp/(2*Fs));
ws=2*Fs*tan(2*pi*fs/(2*Fs));
[n,wn]=buttord(wp,ws,rp,rs,'s');
[b,a]=butter(n,wn,'stop','s');
[num,den]=bilinear(b,a,Fs);
[h,w]=freqz(num,den,512,Fs);
fp3=2800;fp4=4000;fs3=3200;fs4=3700;rs=30;rp=0.6;Fs=44100;
fp1=[fp3,fp4];fs1=[fs3,fs4];
wp1=2*Fs*tan(2*pi*fp1/(2*Fs));
ws1=2*Fs*tan(2*pi*fs1/(2*Fs));
[n1,wn1]=buttord(wp1,ws1,rp,rs,'s');
[b1,a1]=butter(n1,wn1,'stop','s');
[num1,den1]=bilinear(b1,a1,Fs);
[h1,w1]=freqz(num1,den1,512,Fs);
- FIR滤波器
①加hamming窗
n=100;fp=1000;Fs=44100;
b=fir1(n,fp/(Fs/2),Hamming(n+1));
[h,w]=freqz(b,1,512,Fs);
②加hanning窗
n=;fp=1000;Fs=44100;
b=fir1(n,fp/(Fs/2),Hanning(n+1));
[h,w]=freqz(b,1,512,Fs);
③加blackman窗
n=100;fp=1000;Fs=44100;
b=fir1(n,fp/(Fs/2),blackman(n+1));
[h,w]=freqz(b,1,512,Fs);
- 滤波前后比对
①巴特沃斯低通滤波器滤波后
②椭圆低通滤波器滤波后
③带阻滤波器
④加hamming窗
⑤加hanning窗
⑥加blackman窗
2.4简易GUI界面设计
为了便于操作和演示，设计了如下的简易GUI界面。
- 结论
由以上谱图分析可知，经过滤波器滤波后，信号中的高频杂音明显被抑制，而人声成分大部分被保留，起到了预期的滤波作用。
对比所设计的两种滤波器，椭圆滤波器在过渡带相对较窄的情况下，能满足相对较高阻带衰减。
四、收获与心得
本次设计大概进行了五周的时间，语音信号处理的是目前比较流行且十分有趣的，在编程实现的过程中还是遇到了很多困难。在前期的准备工作中，查阅了大量资料，以完善我们的理论知识。我们为了完成本次设计，我们通过查阅相关书籍以及matlab中的帮助，选用不同的matlab函数，尝试不同的参数。经过接近一个礼拜的反复调试，最终基本的实现了设计任务。
虽然遇到了很多困难，但是我们在设计过程中都有收获很大。本次设计将信号与系统课上学习的知识用于实践，让我们对对语音信号处理更深入的了解，也让我们加深了对滤波器相关内容的理解，同时也使得我们的Matlab能力有了很大的提高。
参考文献
《应用matlab实现信号分析和处理》 科学出版社
附录
1 巴特沃斯低通滤波器
fp=800;fs=1300;rs=35;rp=0.5;Fs=44100;
wp=2*Fs*tan(2*pi*fp/(2*Fs));
ws=2*Fs*tan(2*pi*fs/(2*Fs));
[n,wn]=buttord(wp,ws,rp,rs,'s');
[b,a]=butter(n,wn,'s');
[num,den]=bilinear(b,a,Fs);
[h,w]=freqz(num,den,512,Fs);
figure(1)
%subplot(3,1,1)
plot(w,abs(h));
xlabel('频率/Hz');ylabel('幅值');
title('巴特沃斯低通滤波器幅度特性');
axis([0,5000,0,1.2])
grid on;
figure(2)
%subplot(3,1,2)
plot(w,20*log10(abs(h)));
xlabel('频率/Hz');ylabel('幅值db');
title('巴特沃斯低通滤波器幅度特性db');
axis([0,5000,-90,10]);
grid on;
figure(3)
plot(w,180/pi*unwrap(angle(h)));
xlabel('频率/Hz');ylabel('相位');
title('巴特沃斯低通滤波器相位特性');
axis([0,5000,-1000,10])
grid on;
[s1,Fs,bits]=wavread('D:\222.wav');
x1=s1(:,1);sound(x1,Fs,bits);
N1=length(x1);
Y1=fft(x1,N1);
f1=Fs*(0:N1-1)/N1;
t1=(0:N1-1)/Fs;
figure(4)
plot(f1,abs(Y1))
xlabel('频率/Hz');ylabel('幅度');
title('原始信号频谱');
grid on;axis([0 6000 0 400])
y=filter(num,den,x1);
sound(y,Fs,bits);
N2=length(y);
Y2=fft(y,N2);
f2=Fs*(0:N2-1)/N2;
t2=(0:N2-1)/Fs;
figure(5)
plot(f2,abs(Y2))
xlabel('频率/Hz');ylabel('幅度');
title('过滤后信号的频谱');
grid on;axis([0 6000 0 100])
2椭圆低通滤波器
fp=1300;fs=1600;rs=60;rp=0.5;Fs=44100;
wp=2*Fs*tan(2*pi*fp/(2*Fs));
ws=2*Fs*tan(2*pi*fs/(2*Fs));
[n,wn]=ellipord(wp,ws,rp,rs,'s');
[b,a]=ellip(n,rp,rs,wn,'s');
[num,den]=bilinear(b,a,Fs);
[h,w]=freqz(num,den,512,Fs);
figure(1)
plot(w,abs(h));
xlabel('频率/Hz');ylabel('幅值');
title('椭圆低通滤波器幅度特性');
axis([0,5000,0,1.2])
grid on;
figure(2)
plot(w,20*log10(abs(h)));
xlabel('频率/Hz');ylabel('幅值db');
title('椭圆低通滤波器幅度特性db');
axis([0,5000,-90,10]);
grid on;
figure(3)
plot(w,180/pi*unwrap(angle(h)));
xlabel('频率/Hz');ylabel('相位');
title('椭圆低通滤波器相位特性');
axis([0,5000,-1000,10])
grid on;
[s1,Fs,bits]=wavread('D:\222.wav');
x1=s1(:,1);sound(x1,Fs,bits);
N1=length(x1);
Y1=fft(x1,N1); %对信号做N点FFT变换
f1=Fs*(0:N1-1)/N1;
t1=(0:N1-1)/Fs;
figure(4)
plot(f1,abs(Y1))
xlabel('频率/Hz');ylabel('幅度');
title('原始信号频谱');
grid on;axis([0 6000 0 400])
y=filter(num,den,x1);
sound(y,Fs,bits);
N2=length(y);
Y2=fft(y,N2); %对信号做N点FFT变换
f2=Fs*(0:N2-1)/N2;
t2=(0:N2-1)/Fs;
figure(5)
plot(f2,abs(Y2))
xlabel('频率/Hz');ylabel('幅度');
title('过滤后信号的频谱');
grid on;axis([0 6000 0 100])
3.带阻滤波器
fp1=800;fp2=2300;fs1=1300;fs2=1800;rs=30;rp=0.6;Fs=44100;
fp=[fp1,fp2];fs=[fs1,fs2];
wp=2*Fs*tan(2*pi*fp/(2*Fs));
ws=2*Fs*tan(2*pi*fs/(2*Fs));%wap=2*tan(wp/2)/Ts
[n,wn]=buttord(wp,ws,rp,rs,'s');
[b,a]=butter(n,wn,'stop','s');
[num,den]=bilinear(b,a,Fs);
[h,w]=freqz(num,den,512,Fs);
fp3=2800;fp4=4000;fs3=3200;fs4=3700;rs=30;rp=0.6;Fs=44100;
fp1=[fp3,fp4];fs1=[fs3,fs4];
wp1=2*Fs*tan(2*pi*fp1/(2*Fs));
ws1=2*Fs*tan(2*pi*fs1/(2*Fs));%wap=2*tan(wp/2)/Ts
[n1,wn1]=buttord(wp1,ws1,rp,rs,'s');
[b1,a1]=butter(n1,wn1,'stop','s');
[num1,den1]=bilinear(b1,a1,Fs);
[h1,w1]=freqz(num1,den1,512,Fs);
figure(1)
plot(w,abs(h));
xlabel('频率/Hz');ylabel('幅值');
title('巴特沃斯带阻滤波器幅度特性');
axis([0,5000,0,1.2])
grid on;
figure(2)
plot(w,20*log10(abs(h)));
xlabel('频率/Hz');ylabel('幅值db');
title('巴特沃斯带阻滤波器幅度特性db');
axis([0,5000,-90,10]);
grid on;
figure(3)
plot(w,180/pi*unwrap(angle(h)));
xlabel('频率/Hz');ylabel('相位');
title('巴特沃斯带阻滤波器相位特性');
axis([0,5000,-1000,10])
grid on;
figure(4)
plot(w1,abs(h1));
xlabel('频率/Hz');ylabel('幅值');
title('巴特沃斯带阻滤波器幅度特性');
axis([0,5000,0,1.2])
grid on;
figure(5)
plot(w1,20*log10(abs(h1)));
xlabel('频率/Hz');ylabel('幅值db');
title('巴特沃斯带阻滤波器幅度特性db');
axis([0,5000,-90,10]);
grid on;
figure(6)
plot(w1,180/pi*unwrap(angle(h1)));
xlabel('频率/Hz');ylabel('相位');
title('巴特沃斯带阻滤波器相位特性');
axis([0,5000,-1000,10])
grid on;
[s1,Fs,bits]=wavread('D:\222.wav');
x1=s1(:,1);sound(x1,Fs,bits);
N1=length(x1);
Y1=fft(x1,N1); %对信号做N点FFT变换
f1=Fs*(0:N1-1)/N1;
t1=(0:N1-1)/Fs;
figure(7)
plot(f1,abs(Y1))
xlabel('频率/Hz');ylabel('幅度');
title('原始信号频谱');
grid on;axis([0 6000 0 400])
y1=filter(num,den,x1);
y=filter(num1,den1,y1);
sound(y,Fs,bits);
N2=length(y);
Y2=fft(y,N2);
f2=Fs*(0:N2-1)/N2;
t2=(0:N2-1)/Fs;
figure(8)
plot(f2,abs(Y2))
xlabel('频率/Hz');ylabel('幅度');
title('过滤后信号的频谱');
grid on;axis([0 6000 0 100])
- 加hamming窗
n=100;fp=1000;Fs=44100;
b=fir1(n,fp/(Fs/2),Hamming(n+1));
[h,w]=freqz(b,1,512,Fs);
a=num2str(a);
[s1,Fs,bits]=wavread('D:\222.wav');
x1=s1(:,1);
sound(x1,Fs,bits);
N1=length(x1);
Y1=fft(x1,N1);
f1=Fs*(0:N1-1)/N1;
y=fftfilt(b,x1);
sound(y,Fs,bits);
Y2=fft(y,N2);
f2=Fs*(0:N2-1)/N2;
figure(4)
subplot(2,1,1)
plot(f1,abs(Y1))
xlabel('频率/Hz');ylabel('幅度');
title('原始信号频谱');
grid on;axis([0 6000 0 400])
subplot(2,1,2)
plot(f2,abs(Y2));
xlabel('频率/Hz');ylabel('幅度');
title('过滤后信号的频谱');
grid on;axis([0 6000 0 100])
- 加hanning窗
n=100;fp=1000;Fs=44100;
b=fir1(n,fp/(Fs/2),Hanning(n+1));
[h,w]=freqz(b,1,512,Fs);
a=num2str(a);
[s1,Fs,bits]=wavread('D:\222.wav');
x1=s1(:,1);
N1=length(x1);
Y1=fft(x1,N1);
f1=Fs*(0:N1-1)/N1;
y=fftfilt(b,x1);
sound(y,Fs,bits);
N2=length(y);
Y2=fft(y,N2);
f2=Fs*(0:N2-1)/N2;
figure(4)
subplot(2,1,1)
plot(f1,abs(Y1))
xlabel('频率/Hz');ylabel('幅度');
title('原始信号频谱');
grid on;axis([0 6000 0 400])
subplot(2,1,2)
plot(f2,abs(Y2));
xlabel('频率/Hz');ylabel('幅度');
title('过滤后信号的频谱');
grid on;axis([0 6000 0 100])
- 加blackman窗
n=100;fp=1000;Fs=44100;
b=fir1(n,fp/(Fs/2),blackman(n+1));
[h,w]=freqz(b,1,512,Fs);
a=num2str(a);
[s1,Fs,bits]=wavread('D:\222.wav');
x1=s1(:,1);
sound(x1,Fs,bits);
N1=length(x1);
Y1=fft(x1,N1);
f1=Fs*(0:N1-1)/N1;
y=fftfilt(b,x1);
sound(y,Fs,bits);
N2=length(y);
f2=Fs*(0:N2-1)/N2;
figure(4)
subplot(2,1,1)
plot(f1,abs(Y1))
xlabel('频率/Hz');ylabel('幅度');
title('原始信号频谱');
grid on;axis([0 6000 0 400])
subplot(2,1,2)
plot(f2,abs(Y2));
xlabel('频率/Hz');ylabel('幅度');
title('过滤后信号的频谱');
grid on;axis([0 6000 0 100])
7.巴特沃斯低通滤波时频分析
clear
Fs=44100;
[s1,Fs,bits]=wavread('D:\222.wav');
x=s1(:,1);x1=x(40001:64576)
l=length(x1);
N=6;
m=downsample(x1,N);%降抽样后 Fs=7350hz
z=length(m);%4096
[tfr, t, f] = tfrstft(m);
figure(13)
contour(t,(Fs/N)*(0:z/2-1)/z,abs(tfr(1:z/2,:)).^2);
xlabel('时间t');
ylabel('频率f');
title('等高线图（滤波前）');
grid on;
figure(14)
mesh(t,(Fs/N)*(0:z/2-1)/z,abs(tfr(1:z/2,:)).^2);
xlabel('时间t');
ylabel('频率f');
zlabel('幅值A');
title('三维图（滤波前）');
grid on;
fp=1300;fs=1600;rs=60;rp=0.5;Fs=44100;
wp=2*Fs*tan(2*pi*fp/(2*Fs));ws=2*Fs*tan(2*pi*fs/(2*Fs));
[n,wn]=ellipord(wp,ws,rp,rs,'s');
[b,a]=ellip(n,rp,rs,wn,'s');
[num,den]=bilinear(b,a,Fs);
[h,w]=freqz(num,den,512,Fs);
y=filter(num,den,x);
x1=y(40001:64576)
l=length(x1);
N=6;
m=downsample(x1,N);%降抽样后 Fs=7350hz
z=length(m);%4096
[tfr,t,f] = tfrstft(m);
figure(15)
contour(t,(Fs/N)*(0:z/2-1)/z,abs(tfr(1:z/2,:)).^2);
xlabel('时间t');
ylabel('频率f');
title('等高线图（滤波后）');
grid on;
figure(16)
mesh(t,(Fs/N)*(0:z/2-1)/z,abs(tfr(1:z/2,:)).^2);
xlabel('时间t');
ylabel('频率f');
zlabel('幅值A');
title('三维图（滤波后）');
grid on;
MATLAB数字滤波器波形设计相关推荐
- MATLAB数字滤波器的设计
一.数字滤波器设计 数字滤波器就是由数字乘法器.加法器和延时单位组成的一种装置.它的作用是对输入离散信号的数字代码进行运算处理,从而达到改变信号频谱的目的.数字滤波器可以用计算机软件实现或者大规模集成 ...
- IIR数字滤波器的设计及应用——MATLAB
一.实验目的 (1)熟悉双线性变换法和双重映射法设计IIR数字滤波器的原理与方法. (2)掌握IIR数字滤波器的MATLAB实现方法设计各种滤波器. (3)观察分析滤波器输入输出数据波形,理解数字滤波 ...
- Matlab 数字滤波器设计大报告（数字信号处理课程设计）附代码
文章中滤波器设计与信号产生.处理的全部代码,几乎每行都有注释,在这里下载:https://download.csdn.net/download/weixin_42845306/18877388 摘要 ...
- 最小相位滤波器 matlab,基于MATLAB最小相位数字滤波器的设计方法研究
0引言在数字信号处理中,数字滤波器占有极其重要的地位,具有滤波精度高.稳定性好.灵活性强等优点.数字滤波器是由数字乘法器.加法器和延时单元组成的一种装置,它是一个离散时间系统,其基本工作原理是利用离散 ...
- FIR数字滤波器的设计[Matlab][带源码]
本次为实验项目,在学习数字信号处理课程需要利用matlab来巩固所学知识 参考博主为整个项目实验,本次我们所需只需前三问即可. FIR数字滤波器的设计_A Master的博客-CSDN博客_fir数字 ...
- 验证matlab设计的滤波器,一种数字滤波器的设计及验证方法与流程
本发明涉及一种数字滤波器的设计及验证方法,属于数字信号处理技术领域. 背景技术: 当今,数字信号处理技术正飞速的发展,它不但成为一门学科,更是以不同的形式影响和渗透到其他的学科,因此受到人们普遍的关注 ...
- 基于matlab数字滤波器设计,基于MATLAB的FIR数字滤波器的设计
摘 要 传统的数字滤波器的设计过程复杂,计算工作量大,滤波特性调整困难,影响了它的应用.本文介绍了一种利用MATLAB信号处理工具箱(Signal Processing Toolbox)快速有效的设计 ...
- m基于Matlab的fir和iir数字滤波器的设计与仿真
目录 1.算法概述 2.仿真效果预览 3.MATLAB部分代码预览 4.完整MATLAB程序 1.算法概述 MATLAB系统供了许多工具箱(Toolbox),借助于信号处理工具箱(signal pro ...
- matlab数字滤波器设计函数汇总(转载)
这篇博客是[1][2]的整合 分类 函数名 功能说明 滤波器的分析(幅频/相频) abs 求绝对值(幅值) angle 求相角 conv/conv2 求卷积/二维卷积 fftfilt 利用重叠相加法的 ...
- FIR数字滤波器的设计及应用——MATLAB
一.实验目的 1.掌握FIR数字滤波器设计的一般方法和步骤: 2.了解各种窗函数的性能 3.学会利用窗函数法设计FIR数字滤波器: 4.掌握FIR数字滤波器的实现方法 5.学会用所设计的滤波器对实际信 ...
最新文章
- springboot拦截器@Autowired为null解决
- skill——iptables（五）
- 零基础自学python教程-零基础5个月快速学会Python的秘诀
- PXA270-基于ARM9内核Processor外部NAND FLASH的控制实现
- Django的中间件
- java将数字转化为类似10W+的字符串格式
- C语言文件操作（四）将txt格式汉字转化为txt格式16进制编码
- mongodb启用身份验证_为您的Web应用程序启用两因素身份验证
- com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource : testWhileIdle is true, validationQuery not set
- javascript 常用的一些事件和应用
- Mysql相关问题收集
- Intel 1Gb/10Gb网卡在多核处理器中使用的加速技术
- 如何提升自己的网站打开速度
- 信息系统安全等级保护一些实施难点
- 淘宝买到假货之后，真的无能为力？电商是有潜力的，因为能保证真货
- 【MySQL我可以讲一个小时】
- 海定计算机计算标准差,标准差怎么算公式（标准差的计算例题）
- elasticsearch定时删除过期索引index
- 最新完整数据结构与算法
- BT源代码学习心得(二)：程序运行参数的获取 -- 转贴自 wolfenstein (NeverSayNever)