(毕业论文)基于MATLAB的FIR滤波器语音信号去噪.doc

******************实践教学******************兰州理工大学计算机与通信学院2013年春季学期≪信号处理≫课程设计题目:基于MATLAB的FIR滤波器语音信号去噪专业班级:通信工程一班姓名:学号:指导教师:成绩:摘要本课程设计通过分析FIR滤波器的基本原理,在MATLAB环境下利用窗函数法设计出FIR滤波器,实现FIR滤波器的仿真。首先是采集一段语音信号,对其进行时域和频域的分析,然后对所采集的语音信号加入噪声,并对加噪后的信号进行频谱分析,再用窗函数法设计出FIR滤波器,对加入噪声后的语音信号进行滤波处理,以去除噪声,并绘出滤波前后时域和频域的波形图,对其进行对比分析,通过仿真结果表明所设计的FIR滤波器可以有效的滤除干扰信号,设计结果满足性能指标要求。关键词:语音信号;FIR滤波器;凯塞窗;滤波去噪目录第一章绪论 1第二章FIR滤波器设计的基本原理  语音信号的采集  FIR滤波器  凯塞窗函数法设计FIR滤波器 7第三章FIR数字滤波器设计步骤  总体设计框图 11第四章FIR滤波器的设计实现与仿真结果  原始语音信号的分析  FIR数字滤波器设计  FIR数字滤波器对加噪语音信号滤波 17总结 19参考文献 20附录 21致谢 24第一章绪论在现代各种通信系统中,由于自然界中的各种各样的复杂噪声不免会掺杂在其中,数字信号处理这门经典学科恰好能够解决这个问题,其中最通用的方法就是利用滤波器来滤除这些杂波噪声。数字滤波器是数字信号处理的基本方法。根据其单位冲激响应函数的时域特性可分为两类:无限冲激响应(IIR)滤波器和有限冲激响应(FIR)滤波器[1]。FIR滤波器是有限长单位冲激响应滤波器,在结构上是非递归型的。它可以在幅度特性随意设计的同时,保证精确严格的线性相位。所以FIR数字滤波器广泛地应用于数字信号处理领域。FIR滤波器可以利用快速傅立叶变换进行快速卷积来实现,另外,FIR滤波器具有严格的相位特性,这对于语音信号处理和数据传输是很重要的。IIR滤波器的优越的幅度响应是以相位的非线性为代价的,而非线性相位会引起频率色散。目前FIR滤波器的设计方法主要有三种:窗函数法、频率采样法和切比雪夫等波纹逼近的最优化设计方法。最常用的是窗函数法和切比雪夫等波纹逼近的最优化设计法。本设计中采用窗函数法[2]来设计数字滤波器,可以应用现成的窗函数公式,在技术要求不高的时候是比较方便灵活的,它是从时域出发,用一个窗函数截取理想的hd(n)得到h(n),以有限长序列h(n)近似理想的hd(n)。本课程设计是选用凯塞窗设计的FIR滤波器对语音信号滤波去噪的。在MATLAB环境中实现。,语音信号[3]主要有下面两个特点:(1)在频域内,语音信号的频谱分量主要集中在300~3400Hz的范围内。利用这个特点,可以用一个防混迭的带通滤波器将此范围内的语音信号频率分量取出,然后按8kHz的采样率对语音信号进行采样,就可以得到离散的语音信号。(2)在时域内,语音信号具有“短时性”的特点,即在总体上,语音信号的特征是随着时间而变化的,但在一段较短的时间间隔内,语音信号保持平稳。在浊音段表现出周期信号的特征,在清音段表现出随机噪声的特征。 语音信号的采集为了将原始模拟语音信号变为数字信号,必须经过采样和量化两个步骤,从而得到时间和幅度上均为离散的数字语音信号。,,最高频率fmax的2倍时,即:>=2fmax,则采样之后的数字信号完整地保留了原始信号中的信息,一般实际应用中保证采样频率为信号最高频率的5~10倍;采样定理又称奈奎斯特定理:理想低通信道的最高大码元传输速率=2W*log2N(其中W是理想低通信道的带宽,N是电平强度)。采样频率[4