关于开关电源音频噪声处理的一点经验 最近看到论坛很多人在问关于音频噪声的问题，刚好本人以前也有碰到不少同样的情况，也有做过笔记，现在翻出来整理下，希望对一些碰到该问题网友有帮助。 音频噪声一般指开关电源自身在工作的过程中产生的，能被人耳听到频率为20-20kHz的音频信号 主要有以下几种来源： 一：变压器产生的音频噪声 变压器是主要的音频噪声源。 1：磁致伸缩效应，磁芯材料的尺寸随磁通密度变化 3：磁芯中间存在的气隙，可使磁芯吸引力方向产生弯曲。 2：线圈移动，绕组间存在交变电流效应，产生吸引力和排斥力，使线圈反复移动 4：磁芯两部分在交流磁场中的相互吸引力使其产生移动，反复压迫接触面 5：骨架移动，磁芯片的位移可通过骨架传送和放大。 在以上几种移动源共同作用下，形成了比较复杂的机械系统，它能产生在人耳听力范围内的音频信号。 以下简单讲解能有效衰减各种机制产生的音频噪声的常见方法。 首先变压器要采用均匀浸渍，从而能有效填充线圈与线圈之间、线圈与骨架之间、骨架与磁芯之间的固有空隙，降低活动部件发生位移的可能性，必要时可以再磁性元件与线路板接触面填充白胶或喷涂三防漆，进一步减小机械振动的空间，有效降低噪声。 在条件允许的情况下尽量降低峰值磁通密度，要充分考虑高温时的饱和磁通密度，留足够余量防止工作曲线进入非线性区，可以有效降低变压器的音频噪声，有实验证明峰值磁通密度从3000高斯降为2000高斯即可将发出的噪音降低5 dB到15dB 条件允许可以使用非晶、超微晶合金等软磁材料，它们的磁均匀一致性远比一般铁氧体好得多，磁致伸缩效应趋于零，因此对应力不敏感 二：电容产生的音频噪声 通常为了抑制电磁干扰和减小器件电压应力，开关电源一般采用RC、RCD等吸收电路,吸收电容常常选用高压陶瓷电容，而高压陶瓷电容是由非线性电介质钛酸钡等材料制成，电致伸缩效应比较明显，在周期性尖峰电压的作用下，电介质不断发生形变从而产生音频噪声。 解决的方法是把吸收回路用的高压陶瓷电容换成电致伸缩效应很小的聚脂薄膜电容，这样可以基本消除电容产生的噪声。 三：电路振荡产生的音频噪声 当电源在工作过程中有问歇式振荡产生时，会引起线圈磁芯间歇式振动，当此振荡频率接近绕变压器的固有振荡频率时，易引发共振现象，此时将产生人耳所能听到的音频噪声。 电路振荡产生的原因有很多，下面简单讲解： 1：PCB设计不当
实验三音频信号的分析与处理1 一、实验目的 1.掌握音频信号的采集以及运用Matlab软件实现音频回放的方 法； 2.掌握运用Matlab实现对音频信号的时域、频谱分析方法； 3.掌握运用Matlab设计RC滤波系统的方法； 4.掌握运用Matlab实现对加干扰后的音频信号的进行滤波处理 的方法； 5.锻炼学生运用所学知识独立分析问题解决问题的能力，培养学 生创新能力。 二、实验性质 设计性实验 三、实验任务 1.音频信号的采集 音频信号的采集可以通过Windows自带的录音机也可以用专用的录制软件录制一段音频信号（尽量保证无噪音、干扰小），也可以直接复制一段音频信号，但必须保证音频信号保存为.wav的文件。 2.音频信号的时域、频域分析 运用Matlab软件实现对音频信号的打开操作、时域分析和频域分析，并画出相应的图形（要求图形有标题），并打印在实验报告中（注意：把打印好的图形剪裁下来，粘贴到实验报告纸上）。 3.引入干扰信号 在原有的音频信号上，叠加一个频率为100KHz的正弦波干扰信号（幅度自定，可根据音频信号的情况而定）。 4.滤波系统的设计 运用Matlab实现RC滤波系统，要求加入干扰的音频信号经过RC滤波系统后，能够滤除100KHz的干扰信号，同时保留原有的音频信号，要求绘制出RC滤波系统的冲激响应波形，并分析其频谱。
% 音频信号分析与处理 %% 打开和读取音频文件 clear all; % 清除工作区缓存 [y, Fs] = audioread('jyly.wav'); % 读取音频文件 VoiceWav = y(300000 : 400000, 1); % 截取音频中的一段波形 clear y; % 清除缓存 hAudio = audioplayer(VoiceWav, Fs); % 将音频文件载入audioplayer SampleRate = get(hAudio, 'SampleRate'); % 获取音频文件的采样率KHz T = 1/SampleRate; % 计算每个点的时间，即采样周期SampLen = size(VoiceWav,1); % 单声道采样长度 %% 绘制时域分析图 hFig1 = figure('Units', 'normalized', 'Position', [0 0.05 0.49 0.85]); t = T: T: (SampLen* T); subplot(2, 1, 1); % 绘制音频波形 plot(t, VoiceWav); % 绘制波形 title('音频时域波形图'); axis([0, 2.3, -0.5, 0.5]); xlabel('时间(s)'); ylabel('幅值(V)'); % 显示标题 %% 傅里叶变换 subplot(2, 1, 2); % 绘制波形 myfft(VoiceWav, SampleRate, 'plot'); % 傅里叶变换 title('单声道频谱振幅'); % 显示标题 xlabel('Frequency (Hz)'); ylabel('|Y(f)|'); play(hAudio); % 播放添加噪声前的声音 pause(3); %% 引入100KHz的噪声干扰 t = (0: SampLen-1)* T; noise = sin(2 * pi * 10000 * t); % 噪声频率100Khz，幅值-1V到+1V hFig2 = figure('Units', 'normalized', 'Position', [0.5 0.05 0.5 0.85]); subplot(2, 1, 1); % 绘制波形 plot(t(1: 1000), noise(1: 1000)); title('100KHz噪声信号'); % 显示标题 noiseVoice = VoiceWav+ noise'; % 将噪声加到声音里面 hAudio = audioplayer(noiseVoice, Fs); % 将音频文件载入audioplayer subplot(2, 1, 2); % 绘制波形 [fftNoiseVoice, f] = myfft(noiseVoice, SampleRate, 'plot'); title('音乐和噪声频谱'); % 显示标题 play(hAudio); % 播放添加噪声后的声音 pause(3);
音频编码解码基本概念介绍 对数字音频信息的压缩主要是依据音频信息自身的相关性以及人耳对音频信息的听觉冗余度。音频信息在编码技术中通常分成两类来处理，分别是语音和音乐，各自采用的技术有差异。 语音编码技术又分为三类：波形编码、参数编码以及混合编码。 波形编码：波形编码是在时域上进行处理，力图使重建的语音波形保持原始语音信号的形状，它将语音信号作为一般的波形信号来处理，具有适应能力强、话音质量好等优点，缺点是压缩比偏低。该类编码的技术主要有非线性量化技术、时域自适应差分编码和量化技术。非线性量化技术利用语音信号小幅度出现的概率大而大幅度出现的概率小的特点，通过为小信号分配小的量化阶，为大信号分配大的量阶来减少总量化误差。我们最常用的G.711标准用的就是这个技术。自适应差分编码是利用过去的语音来预测当前的语音，只对它们的差进行编码，从而大大减少了编码数据的动态范围，节省了码率。自适应量化技术是根据量化数据的动态范围来动态调整量阶，使得量阶与量化数据相匹配。G.726标准中应用了这两项技术，G.722标准把语音分成高低两个子带，然后在每个子带中分别应用这两项技术。 参数编码：广泛应用于军事领域。利用语音信息产生的数学模型，提取语音信号的特征参量，并按照模型参数重构音频信号。它只能收敛到模型约束的最好质量上，力图使重建语音信号具有尽可能高的可懂性，而重建信号的波形与原始语音信号的波形相比可能会有相当大的差别。这种编码技术的优点是压缩比高，但重建音频信号的质量较差，自然度低，适用于窄带信道的语音通讯，如军事通讯、航空通讯等。美国的军方标准LPC-10，就是从语音信号中提取出来反射系数、增益、基音周期、清/浊音标志等参数进行编码的。MPEG-4标准中的HVXC声码器用的也是参数编码技术，当它在无声信号片段时，激励信号与在CELP时相似，都是通过一个码本索引和通过幅度信息描述；在发声信号片段时则应用了谐波综合，它是将基音和谐音的正弦振荡按照传输的基频进行综合。 混合编码：将上述两种编码方法结合起来，采用混合编码的方法，可以在较低的数码率上得到较高的音质。它的特点是它工作在非常低的比特率(4~16 kbps)。混合编码器采用合成分析技术。
图像去噪是数字图像处理中的重要环节和步骤。去噪效果的好坏直接影响到后续的图像处理工作如图像分割、边缘检测等。图像信号在产生、传输过程中都可能会受到噪声的污染，一般数字图像系统中的常见噪声主要有：高斯噪声（主要由阻性元器件内部产生）、椒盐噪声（主要是图像切割引起的黑图像上的白点噪声或光电转换过程中产生的泊松噪声）等； 目前比较经典的图像去噪算法主要有以下三种： 均值滤波算法：也称线性滤波，主要思想为邻域平均法，即用几个像素灰度的平均值来代替每个像素的灰度。有效抑制加性噪声(一般指热噪声、散弹噪声等，它们与信号的关系是相加，不管有没有信号，噪声都存在)，但容易引起图像模糊，可以对其进行改进，主要避开对景物边缘的平滑处理。 中值滤波：基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性平滑滤波信号处理技术。中值滤波的特点即是首先确定一个以某个像素为中心点的邻域，一般为方形邻域，也可以为圆形、十字形等等，然后将邻域中各像素的灰度值排序，取其中间值作为中心像素灰度的新值，这里领域被称为窗口，当窗口移动时，利用中值滤波可以对图像进行平滑处理。其算法简单，时间复杂度低，但其对点、线和尖顶多的图像不宜采用中值滤波。很容易自适应化。 Wiener维纳滤波：使原始图像和其恢复图像之间的均方误差(在相同测量条件下进行的测量称为等精度测量，例如在同样的条件下，用同一个游标卡尺测量铜棒的直径若干次，这就是等精度测量。对于等精度测量来说，还有一种更好的表示误差的方法，就是标准误差。标准误差定义为各测量值误差的平方和的平均值的平方根，故又称为均方误差。)最小的复原方法，是一种自适应滤波器，根据局部方差来调整滤波器效果。对于去除高斯噪声效果明显。
如何学好数字信号处理课程 《数字信号处理》是相关专业本科生培养中，继《信号与系统》、《通信原理》、《数字逻辑》等课程之后的一门专业技术课。数字信号处理的英文缩写是DSP ，包括两重含义：数字信号处理技术（Digital Signal Processing ）和数字信号处理器（Digital Signal Processor ）。目前我们对本科生开设的数字信号处理课程大多侧重在处理技术方面，由于课时安排和其他一些原因，通常的特点是注重理论推导而忽略具体实现技术的介绍。最后导致的结果就是学生在学习了数字信号处理课程之后并不能把所学的理论知识与实际的工程应用联系起来，表现在他们做毕业设计时即使是对学过的相关内容也无法用具体的手段来实现，或者由于无法与具体实际相挂钩理解而根本就忘记了。我相信，我们开设本课程的根本目的应该是让学生在熟练掌握数字信号处理的基本原理基础上，能结合工程实际学习更多的DSP 实现技术及其在通信、无线电技术中的应用技能，这也是符合DSP 本身的二重定义的，学生通过本课程的学习，将应该能从事数字信号处理方面的研究开发、产品维护等方面的技术工作。其实很多学生在大学四年学习过后都有这种反思：到底我在大学学到了什么呢？难道就是一些理论知识吗？他们将如何面对竞争日益激烈的社会呢？ 因此，大家在应用MATLAB学习并努力掌握数字信号处理的原理，基本理论的同时，应该始终意识到该课程在工程应用中的重要性，并在课后自学一些有关DSP技术及FPGA技术方面的知识。这样，学习本课程学习的三部曲是：一，学习数字信号处理的基本理论；二，掌握如何用MATLAB 实现一些基本的算法，如FFT ，FIR 和IIR 滤波器设计等；三，选择一种数字信号处理器作为实现平台进行实践学习，比如TI 公司的TMS320C54x 系列芯片，包括该处理器的硬件和软件系统，如Code Composer Studio及像MATLAB Link for Code Composer Studio这样的工具。 在学习数字信号处理的过程中，要注重培养自己的工程思维方法。数字信号处理的理论含有许多研究问题和解决问题的科学方法,例如频率域的分析方法、傅里叶变换的离散做法、离散傅里叶变换的快速计算方法等, 这些方法很好。虽然它们出现在信号处理的专业领域, 但是, 其基本精神是利用事物的特点和规律解决实际问题, 这在各个领域中是相同的。还有, 数字信号处理的理论的产生是有原因的, 这些原因并不难懂, 就是理论为应用服务, 提高使用效率。 例如: 为什么要使用频率域的分析方法?原因是从时间看问题, 往往看到事物的表面, 就像 我们用眼睛看水只能看到水的颜色, 看不到水的基本成分, 同样, 从时间看信号只能看到信号变化的大小和快慢,看不到信号的基本成分; 若采用分解物质的方法, 从成分的角度去看, 用化学分析则能看到水的各种成分, 同样, 用分解信号的方法则能看到信号里的基本成分, 至于基本成分的选择则视哪种基本类型最适合实际信号处理, 这就是频率域的分析方法。 又如: 为什么要采用离散的傅里叶变换?原因很简单, 因为要利用计算机计算傅里叶变换, 而计算机只能计算数据, 不能计算连续变量, 所以必须分离连续的傅里叶变换, 使它成为离散的傅里叶变换。 再如: 为什么要采用离散傅里叶变换的快速计算方法?原因是, 理论上离散傅里叶变换能让计算机分析频谱, 但是, 直接按照离散傅里叶变换的定义计算它, 计算量太大, 实用价值不大; 只有采用巧妙的方法降低计算量, 则离散傅里叶变换才有实用价值,这种巧妙的方法就 是离散傅里叶变换的快速计算方法。降低计算量的巧妙之处在, 离散傅里叶变换的计算量与信号的长度成正比, 科学家想办法将信号分解成为短信号, 分解成为短信号的方法有多种, 只要开动脑筋，我们也是一样可以想出来的。 最后，感谢同学们对我的支持，我会尽我所能，与大家共同探索"数字信号处理"领域的奇妙世界。
课程设计任务书 学生姓名：苗强强专业班级：电信1204 指导教师：阙大顺沈维聪工作单位：信息工程学院 题目: 程控宽带放大器的设计 初始条件： 程控宽带放大器是电子电路中常用模块，在智能仪器设备及嵌入式系统中有广 泛的应用。因此对于电子信息专业的技术人员来说，熟练掌握该项技术很有必要。 要求完成的主要任务:（包括课程设计工作量及其技术要求，以及说明书撰写等具体 要求） （1）输入阻抗>1KΩ,单端输入，单端输出，放大器负载电阻为600Ω； （2）3dB通频带10kHz~6MHz，在20kHz~5MHz频带内增益起伏<1dB。 （3）增益调节范围10 dB~40 dB，（通过键盘操作调节）。 （4）发挥部分：当输入频率或输出负载发生变化时，通过微处理器自动调节，保持 放大器增益不变。 （5）电路通过仿真即可。 时间安排： 1. 任务书下达，查阅资料 1天 2. 制图规范、设计说明书讲解 2天 3. 设计计算说明书的书写 5天 4. 绘制图纸 1天 5. 答辩 1天 指导教师签名：年月日 系主任（或责任教师）签名：年月日
滤波器设计在数字信号处理中占有极其重要的地位，FIR数字滤波器和IIR滤波器是滤波器设计的重要组成部分。利用MATLAB信号处理工具箱可以快速有效地设计各种数字滤波器。课题基于MATLAB有噪音语音信号处理的设计与实现，综合运用数字信号处理的理论知识对加噪声语音信号进行时域、频域分析和滤波。通过理论推导得出相应结论，再利用MATLAB 作为编程工具进行计算机实现。在设计实现的过程中，使用窗函数法来设计FIR数字滤波器，用巴特沃斯、切比雪夫和双线性变法设计IIR数字滤波器，并利用MATLAB 作为辅助工具完成设计中的计算与图形的绘制。通过对对所设计滤波器的仿真和频率特性分析，可知利用MATLAB信号处理工具箱可以有效快捷地设计FIR和IIR数字滤波器，过程简单方便，结果的各项性能指标均达到指定要求。 关键词数字滤波器 MATLAB IIR滤波器 FIR滤波器
MPEG1 Layer3 (MP3)解码算法原理详解 本文介绍了符合ISO/IEC 11172-3(MPEG 1 Audio codec Layer I, Layer II and Layer III audio specifications) 或 ISO/IEC 13818-3(BC Audio Codec)的音频编码原理。通过madlib解码库进行实现。 1、程序系统结构 mp3解码流程图 其中同步及差错检查包括了头解码模块 在主控模块开始运行后，主控模块将比特流的数据缓冲区交给同步及差错检查模块，此模块包含两个功能，即头信息解码及帧边信息解码，根据它们的信息进行尺度因子解码及哈夫曼解码，得出的结果经过逆量化，立体声解码，混淆缩减，IMDCT，频率反转，合成多相滤波这几个模块之后，得出左右声道的PCM码流，再由主控模块将其放入输出缓冲区输出到声音播放设备。 2、主控模块
主控模块的主要任务是操作输入输出缓冲区，调用其它各模块协同工作。 其中，输入输出缓冲区均由DSP控制模块提供接口。 输入缓冲区中放的数据为原始mp3压缩数据流，DSP控制模块每次给出大于最大可能帧长度的一块缓冲区，这块缓冲区与上次解帧完后的数据（必然小于一帧）连接在一起，构成新的缓冲区。 输出缓冲区中将存放的数据为解码出来的PCM数据，代表了声音的振幅。它由一块固定长度的缓冲区构成，通过调用DSP控制模块的接口函数，得到头指针，在完成输出缓冲区的填充后，调用中断处理输出至I2S接口所连接的音频ADC芯片（立体声音频DAC和DirectDrive耳机放大器）输出模拟声音。 3、同步及差错检测 同步及差错检测模块主要用于找出数据帧在比特流中的位置，并对以此位置开始的帧头、CRC校验码及帧边信息进行解码，这些解码的结果用于后继的尺度因子解码模块和哈夫曼解码模块。Mpeg1 layer 3的流的主数据格式见下图： 主数据的组织结构图 其中granule0和granule1表示在一帧里面的粒度组1和粒度组2，channel0 和channel1表示在一个粒度组里面的两个通道，scalefactor为尺度因子quantized value为量化后的哈夫曼编码值，它分为big values大值区和count1 1值区 CRC校验：表达式为X16+X15+X2+1 3.1 帧同步 帧同步目的在于找出帧头在比特流中的位置，ISO 1172-3规定，MPEG1 的帧头为12比特的“1111 1111 1111”，且相邻的两个帧头隔有等间距的字节数，这个字节数可由下式算出： N= 144 * 比特率 / 采样率 如果这个式子的结果不是整数，那么就需要用到一个叫填充位的参数，表示间距为N +1。
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/c28833700.html, 常用图像去噪方法比较及其性能分析 作者：孟靖童王靖元 来源：《信息技术时代·下旬刊》2018年第02期 摘要：本文介绍了噪声的分类模型，之后又分别介绍了空间域去噪、傅里叶去噪算法以及小波去噪中的部分算法，并分别对相似算法进行了分析比较。同时为了更好的比较出各算法之间的去噪差别针对其中部分去噪算法进行了用matlab的实现，比较了去噪的效果。 关键词：数字图像；噪声；滤波 一、引言 随着当今社会数字化的普及，人们传递图像信息的方式已经从之前单纯的实物传递变为当今的数字图像的传递。然而由于各种原因会导致数字图像真实性减弱。针对这种问题，数字图像处理技术应运而生。数字图像处理技术的产生，不仅满足了人们的视觉，同时经过处理的图像还可以更好的应用于图像加密，图像识别等领域。 二、空间域去噪算法 （一）均值滤波去噪 通过计算某一滤波目标区域内的算数平均值来替代目标区域中心所对应的像素值的方法来达到去除噪声的目的。而加权均值滤波则是在原有均值滤波的基础上，通过对某些更趋进于真实像素的点进行加权的方法来达到更好的去噪效果，使最终区域中心像素更加趋近于真实像素。 利用均值滤波可以很好的去除由高斯噪声带来的对于图像的影响，然而对于由于椒盐噪声带来的对于图像的影响，均值滤波去除的效果并不很好。同时，由于均值滤波的算法是通过取目标范围内一小区域中点灰度值的平均值，来决定区域中心点灰度值的，所以不可避免的造成图像经过均值滤波后会导致图像部分原始真实细节被滤掉，造成视觉上细节不清楚的情况。并且所取范围越大，图像中细节部分越不清晰，图像越平滑。 （二）中值滤波去噪 通过求区域中心点及其周围点灰度值的中值，来代替该中心点的灰度值。因此利用中值去噪的方法可以较好的弥补均值滤波对于图像边缘不清晰处理的缺点。然而由于中值滤波对于所选滤波区域的选择要求较高，因此对于滤波区域大小形状的选择需要根据具体图像来确定。此外，与均值滤波相比，中值滤波对于椒盐噪声的处理比对于高斯噪声的处理更好。 （三）维纳滤波去噪
开关电源产生噪声的原因与解决方案 从数据中心的服务器到电信设备和工业系统，开关模式电源（SMPS）用于各种应用，因为它具有高效率，功率密度和低成本的快速瞬态响应等优点。 此外，为了通过更严格的新监管标准，电源产生的EMI必须保持低于以往的水平。 实际上，这些电源的开关频率会产生许多不同类型的噪声。之前有人认为它们是由开关频率引起的高频噪声的开关噪声开关转换，开关转换后振铃，以及在一个系统中运行的多个开关稳压器引起的拍频。 这里我们将研究开关稳压器和DC/DC转换器产生的这些不同类型的噪声，并讨论解决方案，包括滤波技术，以减少和最小化开关SMPS电源中的噪声。 SMPS噪声 根据Dostal，主要噪声类型是由开关频率产生的开关噪声供应。他说，通常，对于非隔离式DC/DC转换器，此噪声的频带在500 kHz和3 MHz之间。 但是，由于它取决于开关频率，因此可以使用低通滤波器轻松控制和滤除。开关噪声会产生输出纹波电压，如图1所示。可以使用无源LC低通滤波器或有源低通滤波器轻松滤除。 图1：由开关稳压器的开关频率引起的输出纹波电压（顶部）。使用LC滤波器的衰减纹波电压显示在底部。 然而，在我们进入滤波器设计之前，让我们更详细地检查输出纹波电压。 如公式1所示，开关稳压器的输出纹波电压可以通过电感电流纹波精确计算，电感电流纹波基于电感的实际电感值，开关转换器的输入和输出电压，开关频率（fSW）和输出电容（COUT））包括其等效串联电阻（ESR）和等效串联电感（ESL）。 根据ADI的开关转换器数据手册，在电感选择方面存在一些折衷。例如，小电感器以较大的电感器电流纹波为代价提供更好的瞬态响应，而大电感器以较慢的瞬态响应能力为代
大学本科毕业设计论文 基于MATLAB的有噪声语音信号处理
摘要 滤波器设计在数字信号处理中占有极其重要的地位,FIR数字滤波器和IＩR 滤波器是滤波器设计的重要组成部分。Matｌａｂ功能强大、简单易学、编程效率高,深受广大科技工作者的欢迎。特别是Matlab还具有信号分析工具箱,不需具备很强的编程能力,就可以很方便地进行信号分析、处理和设计。利用ＭATＬＡＢ信号处理工具箱可以快速有效地设计各种数字滤波器。课题基于MAＴLAB 有噪音语音信号处理的设计与实现，综合运用数字信号处理的理论知识对加噪声语音信号进行时域、频域分析和滤波。通过理论推导得出相应结论,再利用MＡTLAB作为编程工具进行计算机实现。在设计实现的过程中，使用窗函数法来设计FＩR数字滤波器，用巴特沃斯、切比雪夫和双线性变法设计IIＲ数字滤波器，并利用MATLＡB作为辅助工具完成设计中的计算与图形的绘制。通过对对所设计滤波器的仿真和频率特性分析，可知利用ＭＡＴLAB信号处理工具箱可以有效快捷地设计FIR和IIR数字滤波器，过程简单方便，结果的各项性能指标均达到指定要求。 关键词?数字滤波器；MATＬＡB；窗函数法；巴特沃斯; 切比雪夫; 双线性变换
Abｓtｒａｃt ?Filｔeｒdesiｇｎin ｄｉgｉtal sｉgnal proｃeｓsiｎｇplａysａn eｘtre ｍeｌｙiｍportａnt rｏle, FIR digital filtｅrs ａｎd IIR filter is an importａn ｔpaｒt of filter design.Matlab is ｐowｅrful,easy to ｌｅaｒn,pｒｏgｒａmming eｆfiｃieｎcｙ，which wａs wｅlcomｅd bｙthｅmajority oｆsc ｉentistｓ. Matlab alsｏhaｓ a particuｌar signaｌaｎalysis tｏolbｏx，it need notｈaｖe stronｇprｏgraｍminｇｓkiｌls can be easily signal anａlyｓiｓ, proｃesｓｉng aｎd design. Usｉng MATＬAB Signal Ｐroｃessing Toolbｏx can ｑｕickly anｄeｆficieｎtly design ａｖariｅtｙof digｉtaｌｆiltｅrs. ＭＡTLAB ｂaseｄon the noｉse issｕｅｓｐeech sｉｇnal processing deｓｉgn and ｉｍｐlｅmｅｎtation of digｉtal sｉgｎaｌprocessｉｎg inｔegrated use of ｔhe thｅoｒｅｔical knｏwlｅdge oｆtｈe ｓｐeecｈsｉｇｎal pｌus noiｓe, tｉme domaiｎ, frequencｙｄoｍaiｎanalysis ａnｄfiltering. Theｃorreｓponｄinｇresｕlts ｏbtａineｄthrougｈtheｏｒeticaｌｄerｉｖatｉon, ａnd thｅn use MATＬAB as a pｒogramｍing tooｌfor compuｔer iｍｐlementation．Iｍpleｍenｔｅd iｎthe desｉgn process，usinｇtｈｅｗindｏw function methoｄｔｏｄesiｇn FIR digiｔal fｉｌteｒs wｉｔh Butｔｅｒwortｈ, Chebyshev anｄbilinear Reｆｏｒm IIR dｉgｉtal filter dｅｓign ａｎd use ｏｆMATLAB ａs ａｓupplemenｔary tｏｏl to cｏｍｐｌete thｅcalculation and graphｉc dｅsiｇn Ｄrａwiｎg. Throughｔｈｅsimulａtion of ｔｈｅdesigned filter aｎd the fｒｅｑuenｃy anａlysis shoｗs thaｔuｓｉｎｇMatｌabＳｉｇnal Processing Toolbox can qｕickly and easily dｅsign digiｔal fｉlters FIR anｄIIR，the ｐroceｓｓis sｉｍple aｎd coｎvenｉent, the reｓuｌts of the perfｏrmaｎce iｎdｉcａtｏrs to ｍｅｅｔｔhe spｅｃｉfieｄrｅqｕirｅｍents. ? Kｅywｏrｄs: diｇiｔａl filｔer; ＭAＴLAB；Chebysｈev；Buttｅrｗｏrth；
图像去噪方法 图像去噪是数字图像处理中的重要环节和步骤。去噪效果的好坏直接影响到后续的图像处理工作如图像分割、边缘检测等。图像信号在产生、传输过程中都可能会受到噪声的污染，一般数字图像系统中的常见噪声主要有:高斯噪声(主要由阻性元器件内部产生)、椒盐噪声(主要是图像切割引起的黑图像上的白点噪声或光电转换过程中产生的泊松噪声)等; 目前比较经典的图像去噪算法主要有以下三种: 均值滤波算法:也称线性滤波，主要思想为邻域平均法，即用几个像素灰度的平均值来代替每个像素的灰度。有效抑制加性噪声(一般指热噪声、散弹噪声等，它们与信号的关系是相加，不管有没有信号，噪声都存在)，但容易引起图像模糊，可以对其进行改进，主要避开对景物边缘的平滑处理。中值滤波:基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性平滑滤波信号处理技术。中值滤波的特点即是首先确定一个以某个像素为中心点的邻域，一般为方形邻域，也可以为圆形、十字形等等，然后将邻域中各像素的灰度值排序，取其中间值作为中心像素灰度的新值，这里领域被称为窗口，当窗口移动时，利用中值滤波可以对图像进行平滑处理。其算法简单，时间复杂度低，但其对点、线和尖顶多的图像不宜采用中值滤波。很容易自适应化。 Wiener维纳滤波:使原始图像和其恢复图像之间的均方误差(在相同测量条件下进行的测量称为等精度测量，例如在同样的条件下，用同一个游标卡尺测量铜棒的直径若干次，这就是等精度测量。对于等精度测量来说，还有一种更好的表示误差的方法，就是标准误差。标准误差定义为各测量值误差的平方和的平均值的平方根，故又称为均方误差。)最小的复原方法，是一种自适应滤波器，根据局部方差来调整滤波器效果。对于去除高斯噪声效果明显。
图像去噪方法 一、引言 图像信号在产生、传输和记录的过程中，经常会受到各种噪声的干扰，噪声可以理解为妨碍人的视觉器官或系统传感器对所接收图像源信 息进行理解或分析的各种元素。噪声对图像的输入、采集、处理的各个环节以及最终输出结果都会产生一定影响。图像去噪是数字图像处理中的重要环节和步骤。去噪效果的好坏直接影响到后续的图像处理工作如图像分割、边缘检测等。一般数字图像系统中的常见噪声主要有：高斯噪声（主要由阻性元器件内部产生）、椒盐噪声（主要是图像切割引起的黑图像上的白点噪声或光电转换过程中产生的泊松噪声）等。我们平常使用的滤波方法一般有均值滤波、中值滤波和小波滤波，他们分别对某种噪声的滤除有较好的效果。对图像进行去噪已成为图像处理中极其重要的内容。 二、常见的噪声 1、高斯噪声：主要有阻性元器件内部产生。 2、椒盐噪声：主要是图像切割引起的黑图像上的白点噪声或光电转换过程中产生泊松噪声。 3、量化噪声：此类噪声与输入图像信号无关,是量化过程存在量化误差，再反映到接收端而产生，其大小显示出数字图像和原始图像差异。 一般数字图像系统中的常见噪声主要有高斯噪声和椒盐噪声等，减少噪声的方法可以在图像空间域或在图像频率域完成。在空间域对图像处理主要有均值滤波算法和中值滤波算法．图像频率域去噪方法
是对图像进行某种变换，将图像从空间域转换到频率域，对频率域中的变换系数进行处理，再进行反变换将图像从频率域转换到空间域来达到去除图像噪声的目的。将图像从空间转换到变换域的变换方法很多，常用的有傅立叶变换、小波变换等。 三、去噪常用的方法 1、均值滤波 均值滤波也称为线性滤波,其采用的主要方法为邻域平均法。其基本原理是用均值替代原图像中的各个像素值,即对待处理的当前像素点（x,y）,选择一个模板,该模板由其近邻的若干像素组成,求模板中所有像素的均值,再把该均值赋予当前像素点(x,y),作为处理后图像在 f?sf(x,y),其中,s为模板,M为该点上的灰度g(x,y),即g x,y=1 M 该模板中包含当前像素在内的像素总个数。这种算法简单，处理速度快，但它的主要缺点是在降低噪声的同时使图像产生模糊，特别是在边缘和细节处。而且邻域越大，在去噪能力增强的同时模糊程度越严重。
如何降低电源纹波噪声的分析与应用 一、什么叫纹波？ 纹波(ripple)的定义是指在直流电压或电流中,叠加在直流稳定量上的交流分量； 它主要有以下害处： 1、容易在用电器上产生谐波，而谐波会产生更多的危害； 2、降低了电源的效率； 3、较强的纹波会造成浪涌电压或电流的产生，导致烧毁用电器； 4、会干扰数字电路的逻辑关系，影响其正常工作； 5、会带来噪音干扰，使图像设备、音响设备不能正常工作。 二、纹波的表示方法 可以用有效值或峰值来表示，或者用绝对量、相对量来表示； 例如：一个电源工作在稳压状态,其输出为12V5A，测得纹波的有效值为10mV，这10mV就是纹波的绝对量，而相对量即纹波系数=纹波电压/输出电压 =10mv/12V=0.12 %； 三、纹波的测试方法 以20M示波器带宽为限制标准，电压设为PK-PK(也有测有效值的)，去除示波器控头上的夹子与地线(因为这个本身的夹子与地线会形成环路，像一个天线接收杂讯，引入一些不必要的杂讯)，使用接地环（不使用接地环也可以，不过要考虑其产生的误差），在探头上并联一个10UF电解电容与一个0.1UF瓷片电容，用示波器的探针直接进行测试；如果示波器探头不是直接接触输出点，应该用双绞线，或者50Ω同轴电缆方式测量。 四、开关电源纹波的主要分类 开关电源输出纹波主要来源于五个方面：输入低频纹波、高频纹波、寄生参数引起的共模纹波噪声、功率器件开关过程中产生的超高频谐振噪声和闭环调节控制引起的纹波噪声 1、低频纹波是与输出电路的滤波电容容量相关。电容的容量不可能无限制地增加，导致输出低频纹波的残留。交流纹波经DC/DC变换器衰减后，在开关
AAC的ADTS格式及解码算法详解 本文详细介绍了符合ISO/IEC 13818-7(MPEG2 AAC audio codec) , ISO/IEC 14496-3(MPEG4 Audio Codec AAC Low Complexity)进行压缩的的AAC音频的解码算法。 1、程序系统结构 下面是AAC解码流程图： AAC解码流程图 在主控模块开始运行后，主控模块将AAC比特流的一部分放入输入缓冲区，通过查找同步字得到一帧的起始，找到后，根据ISO/IEC 13818-7所述的语法开始进行Noisless Decoding(无噪解码)，无噪解码实际上就是哈夫曼解码，通过反量化(Dequantize)、联合立体声（Joint Stereo），知觉噪声替换（PNS）,瞬时噪声整形（TNS），反离散余弦变换（IMDCT），频段复制（SBR）这几个模块之后，得出左右声道的PCM码流，再由主控模块将其放入输出缓冲区输出到声音播放设备。 2. 主控模块 主控模块的主要任务是操作输入输出缓冲区，调用其它各模块协同工作。其中，输入输出缓冲区均由DSP控制模块提供接口。输出缓冲区中将存放的数据为解码出来的PCM数据，代表了声音的振幅。它由一块固定长度的缓冲区构成，通过调用DSP控制模块的接口函数，得到头指针，在完成输出缓冲区的填充后，调用中断处理输出至I2S接口所连接的音频ADC 芯片（立体声音频DAC和DirectDrive耳机放大器）输出模拟声音。 3. 同步及元素解码 同步及元素解码模块主要用于找出格式信息，并进行头信息解码，以及对元素信息进行解码。这些解码的结果用于后续的无噪解码和尺度因子解码模块。 AAC的音频文件格式有以下两种： ADIF：Audio Data Interchange Format 音频数据交换格式。这种格式的特征是可以确定的找到这个音频数据的开始，不需进行在音频数据流中间开始的解码，即它的解码必须在明确定义的开始处进行。故这种格式常用在磁盘文件中。 ADTS：Audio Data Transport Stream 音频数据传输流。这种格式的特征是它是一个有同步字的比特流，解码可以在这个流中任何位置开始。它的特征类似于mp3数据流格式。 AAC的ADIF格式见下图： 3.1 ADIF的组织结构 AAC的ADTS的一般格式见下图：
开关电源具有线性电源无可比拟的许多优点：体积小，重量轻，效率高等等，但开关电源会产生电磁干扰，尤其是中大功率等级的开关电源干扰更为严重。这是由于开关电源存在着整流谐波、开关频率和它的谐波以及在开关转换中所固有的高速电流和电压瞬变。产生电磁干扰是开关电源本身的特点所决定的，是难以避免的，关键是如何采取有效的措施来减小其干扰程度。 通过对开关电源进行电磁兼容性测试得知，一般有以下四项指标不合格。 CE01100Hz～15KHz电源线传导发射。 CE0315KHz～50MHz电源线传导发射。 RE0125Hz～50KHz磁场辐射发射。 RE0214KHz～10GHz电场辐射发射。 2开关电源电磁干扰产生原因分析 开关电源按主电路型式可分为全桥式，半桥式，推挽式等几种，但无论何种类型的开关电源在工作时都会产生很强的噪声。它们通过电源线以共模或差模方式向外传导，同时还向周围空间辐射。开关电源对由电网侵入的外部噪声也很敏感，并经它传递到其他电子设备中产生干扰。图1是一种最简单的开关电源主电路型式，直流变换式它激单边型开关电源，以此为例分析开关电源的噪声来源。 交流电输入开关电源后，由桥式整流器V1～V4整理成直流电压Vi加在高频变压器的初级L1和开关管V5上。开关管V5的基极输入一个几十到几百千赫的高频矩形波，其重复频率和占空比由输出直流电压VO的要求来确定。被开关管放大了的脉冲电流由高频变压器耦合到次级回路。高频变压器初次级匝数之比也是由输出直流电压VO的要求来确定的。高频脉冲电流经二极管V6整流并经C2滤波后变成直流输出电压VO。因此开关电源在以下几个环节都将产生噪声，形成电磁干扰。 （1）高频变压器初级L1、开关管V5和滤波电容C1构成的高频开关电流环路，可能 会产生较大的空间辐射。如果电容器滤波不足，则高频电流还会以差模方式传导到输入交流电源中去。如图1中的I1 。 （2）高频变压器次级L2、整流二极管V6、滤波电容C2也构成高频开关电流环路会 产生空间辐射。如果电容器滤波不足，则高频电流将以差模形式混在输出直流电压上向外传导。如图1中的I2 。 （3）高频变压器的初级和次级间存在分布电容Cd，初级的高频电压通过这些分布电 容将直接耦合到次级上去，在次级的二条输出直流电源线上产生同相位的共模噪声。如果二根线对地阻抗不平衡，还会转变成差模噪声。 （4）输出整流二极管V6会产生反向浪涌电流。二极管在正向导通时PN结内的电荷 积累，二极管加反向电压时积累电荷将消失并产生反向电流。因为开关电流需经二极管整流，二极管由导通转变为截止的时间很短，在短时间内要让存储电荷消失就产生了反向电流的浪涌。由于直流输出线路中的分布电感，分布电容，浪涌引起了高频衰减振荡，这是一种差模噪声。
什么是数字信号处理？有哪些应用？ 利用数字计算机或专用数字硬件、对数字信号所进行的一切变换或按预定规则所进行的一切加工处理运算。 例如：滤波、检测、参数提取、频谱分析等。 对于DSP:狭义理解可为Digital Signal Processor 数字信号处理器。广义理解可为Digital Signal Processing 译为数字信号处理技术。在此我们讨论的DSP的概念是指广义的理解。 数字信号处理是利用计算机或专用处理设备，以数字形式对信号进行采集、变换、滤波、估值、增强、压缩、识别等处理，以得到符合人们需要的信号形式。 信号处理的实质是对信号进行变换。 信号处理的目的是获取信号中包含的有用信息，并用更直观的方式进行表达。 DSP的应用几乎遍及电子学每一个领域。 ▲通用数字信号处理器：自适应滤波，卷积，相关，数字滤波，FFT, 希尔伯特变换，波形生成，窗函数等等。 ▲语音信号处理：语音增强、识别、合成、编码、信箱等，文字/语音转换 ▲图形/图像处理：三维动画，图象鉴别/增强/压缩/传输，机器人视觉等等图 ▲特殊应用数字信号处理：振动和噪声分析与处理，声纳和雷达信号处理， 通信信号处理, 地震信号分析与处理，汽车安全及全球定位，生物医学工程等等。 在医疗、军事、汽车等行业，以及通信市场、消费类电子产品等中具有广阔的市场前景。 数字信号处理系统的基本组成：前置预滤波器（PrF）、a/d变换器(ADC)、数字信号处理器(DSP)、d/a变换器(DAC)、模拟滤波器(PoF) 数字信号处理特点: 1.大量的实时计算（FIR IIR FFT）， 2.数据具有高度重复（乘积和操作在滤波、卷积和FFT中等常见） 数字信号处理技术的意义、内容 数字信号处理技术是指数字信号处理理论的应用实现技术，它以数字信号处理理论、硬件技术、软件技术为基础和组成，研究数字信号处理算法及其实现方法。 意义： 在21世纪，数字信号处理是影响科学和工程最强大的技术之一 它是科研人员和工程师必须掌握的一门技巧 DSP芯片及其特点 ▲采用哈佛结构体系：独立的程序和数据总线，一个机器周期可同时进行程序读出和数据存取。对应的：冯·诺依曼结构。 ▲采用流水线技术： ▲硬件乘法器：具有硬件连线的高速“与或”运算器 ▲多处理单元：DSP内部包含多个处理单元。 ▲特殊的DSP指令：指令具有多功能，一条指令完成多个动作；如：倒位序指令等 ▲丰富的外设▲功耗低：一般DSP芯片功耗为0.5～4W。采用低功耗技术的DSP芯片只有0.1W/3.3V、1.6V （电池供电） DSP芯片的类别和使用选择 ▲按特性分：以工作时钟和指令类型为指标分类▲按用途分：通用型、专用型DSP芯片 ▲按数据格式分：定点、浮点各厂家还根据DSP芯片的CPU结构和性能将产品分成若干系列。 TI公司的TMS320系列DSP芯片是目前最有影响、最为成功的数字信号处理器，其产品销量一直处于领先地位，公认为世界DSP霸主。 ?目前市场上的DSP芯片有： ?美国德州仪器公司(TI):TMS320CX系列占有90%
DSP系统课程设计 音频信号多种类型噪声滤波分析与处理任课老师：钱满义 学院：电信学院 班级： 姓名： 学号： 142 同组成员班级： 同组成员姓名： 同组成员学号： 142
2017年4月20日 目录： 设计背景 (3) 设计要求 (5) 设计思路及原理 (6) 设计思路 (6) 设计原理 (8) Matlab实验 (10) 噪声类型分析过程 (10) 噪声滤除方法 (13) Matlab仿真过程 (14) Matlab结果分析总结 (28)
DSP设计程序运行及结果 (28) 运行结果 (28) 运行结果分析 (32) 滤波算法程序段 (33) 设计过程中遇到的问题及解决方法 (36) DSP设计感想 (37) 参考文献 (39) 设计背景 随着信息时代和数字世界的到来，数字信号处理已成为如今一门极其重要的学科和技术领域。数字信号处理在通信、语音、图像、自动控制、雷达、军事、航空航天、医疗和家用电器等众多领域得到了广泛的应用。数字信号处理（DSP）包括两重含义：数字信号处理技术（Digital Signal Processing）和数字信号处理器（Digital Signal Processor）。数字信号处理（DSP）是利用计算机或专用处理设备，以数值计算的方法、对信号进行采集、滤波、增强、压缩、估值和识别等加工处理，借以达到提取信息和便于应用的目的，其应用范围涉
及几乎所有的工程技术领域。 在信号处理中，滤波就显得非常重要。在数字信号处理过程中，经常需对信号进行过滤、检测、预测等处理，这些任务的完成都要用到滤波器。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。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。 音频信号(audio)是带有语音、音乐和音效的有规律的声波的频率、幅度变化信息载体。音频信号在信号采集、传输、处理等过程中常受到多种类型噪声的干扰，主要包含环境噪声、电子线路噪声、电源噪声等等。为了恢复原来的音频信号，常需要设计音频信号滤波算法用于抑制或者滤除音频信号中的噪声。