音频信号采集及处理程序代码及实验结果图：
[voice,fs]=audioread('notify.wav'); %声音读取
sound(voice,fs); %声音回放
n=length(voice); %计算长度
voice1=fft(voice,n); %快速傅里叶变换
figure(1); subplot(2,1,1); plot(voice); %绘出时域波
xlabel('t'); ylabel('amp'); %坐标名称
title('初始音频信号时域波形'); grid on;
subplot(2,1,2); plot(abs(fftshift(voice1))); %绘出原始音频信号频谱
title('初始音频信号频域波形');
xlabel('f'); ylabel('amp'); grid on;
t=0:1/fs:(n-1)/fs;
noise=0.05*sin(2*pi*100000*t'); %100kHz正弦波噪声
s=voice+noise; %加噪后的音频信号
pause; sound(s,fs); %播放加噪的语音
n=length(s);
S=fft(s,n); %计算频谱
figure(2); subplot(2,1,1)；plot(s); %画出加噪之后的音频信号时域波形
title('加噪声后的音频信号时域波形')；
xlabel('t'); ylabel('amp'); grid on;
subplot(2,1,2)；plot(abs(fftshift(S))); %零频移到频谱中心后，绘制加噪之后的音频信号频谱
xlabel('f'); ylabel('amp');
title('加噪声后的音频信号频域波形'); grid on;
pause;
rp=2; rs=80;
Ft=8000; Fp=1000; Fs=1300;
wp=2*pi*Fp/Ft;
ws=2*pi*Fs/Ft; %求出待设计的模拟滤波器的边界频率
[n,wn]=buttord(wp,ws,rp,rs,'s'); %低通滤波器的阶数和截止频率[b,a]=butter(n,wn,'s'); %S域频率响应的参数即：滤波器的传输函数
[bz,az]=bilinear(b,a,0.5); %利用双线性变换实现频率响应S 域到Z域的变换
[h,w]=freqz(bz,az);
figure(3); plot(w*fs/(2*pi),abs(h)); %绘制IIR低通滤波器特性曲线title('IIR低通滤波器特性曲线'); grid on;
z=filter(bz,az,s); %滤波
pause; sound(z,fs); %回放滤波后的信号
Z=fft(z); %滤波后的信号频谱
figure(4); subplot(2,2,2); plot(z); %绘制低通滤波后的音频信号时域
波形
title('低通滤波后的音频信号时域波形');
xlabel('t'); ylabel('amp'); grid on;
subplot(2,2,1); plot(s); %绘制加噪声后的音频信号时域波形
title('加噪声后的音频信号时域波形');
xlabel('t'); ylabel('amp'); grid on;
subplot(2,2,3); plot(abs(fftshift(S))); %绘制加噪声后的音频信号频域波形
title('加噪声后的音频信号频域波形');
xlabel('f'); ylabel('amp'); grid on;
subplot(2,2,4); plot(abs(fftshift(Z))); %绘制低通滤波后的音频信号频域波形
title('低通滤波后的音频信号频域波形');
xlabel('f'); ylabel('amp'); grid on;
实验一 离散时间信号分析 班级 信息131班 学号 201312030103 姓名 陈娇 日期 一、实验目的 掌握两个序列的相加、相乘、移位、反褶、卷积等基本运算。 二、实验原理 1．序列的基本概念 离散时间信号在数学上可用时间序列)}({n x 来表示，其中)(n x 代表序列的第n 个数字，n 代表时间的序列，n 的取值范围为+∞<<∞-n 的整数，n 取其它值)(n x 没有意义。离散时间信号可以是由模拟信号通过采样得到，例如对模拟信号)(t x a 进行等间隔采样，采样间隔为T ，得到)}({nT x a 一个有序的数字序列就是离散时间信号，简称序列。 2．常用序列 常用序列有：单位脉冲序列（单位抽样）） （n δ、单位阶跃序列)(n u 、矩形序列)(n R N 、实指数序列、复指数序列、正弦型序列等。 3．序列的基本运算 序列的运算包括移位、反褶、和、积、标乘、累加、差分运算等。 4．序列的卷积运算 ∑∞ -∞==-= m n h n x m n h m x n y )(*)()()()( 上式的运算关系称为卷积运算，式中代表两个序列卷积运算。两个序列的卷积是一个序列与另一个序列反褶后逐次移位乘积之和，故称为离散卷积，也称两序列的线性卷积。其计算的过程包括以下4个步骤。 （1）反褶：先将)(n x 和)(n h 的变量n 换成m ，变成)(m x 和)(m h ，再将)(m h 以纵轴为对称轴反褶成)(m h -。
（2）移位：将)(m h -移位n ，得)(m n h -。当n 为正数时，右移n 位；当n 为负数时，左移n 位。 （3）相乘：将)(m n h -和)(m x 的对应点值相乘。 （4）求和：将以上所有对应点的乘积累加起来，即得)(n y 。 三、主要实验仪器及材料 微型计算机、Matlab6.5 教学版、TC 编程环境。 四、实验内容 （1）用Matlab 或C 语言编制两个序列的相加、相乘、移位、反褶、卷积等的程序； （2）画出两个序列运算以后的图形； （3）对结果进行分析； （4）完成实验报告。 五、实验结果 六、实验总结
实验一： 系统及响应时域采样及频域采样 1. 实验目的 (1)掌握用卷积求系统响应及卷积定理的验证； (2)掌握连续信号经理想采样前后的频谱变化关系， 加深对时域采样定理的理解。 (3)掌握频域采样引起时域周期化概念， 加深对频域采样定理的理解。 (4) 掌握序列傅里叶变换的计算机实现方法， 利用序列的傅里叶变换对连续信号、离散信号及系统响应进行频域分析。 3. 实验内容及步骤 (1) 认真复习卷积定理、 时域采样和频域采样理论。 (2) 编制实验用主程序及相应子程序。 ①系统单位脉冲响应序列产生子程序。 有限长序列线性卷积子程序， 用于完成两个给定长度的序列的卷积。 可以直接调用MATLAB 语言中的卷积函数conv 。 conv 用于两个有限长度序列的卷积，它假定两个序列 都从n=0开始。调用格式如下： y=conv (x, h) ② 卷积定理的验证。 （3）时域采样定理的验证：信号产生子程序， 用于产生实验中要用到的下列信号序列： x a (t)=Ae -at sin(Ω0t)u(t) 进行采样， 可得到采样序列 x a (n)=x a (nT)=Ae -anT sin(Ω0nT)u(n), 0≤n<50 其中A 为幅度因子， a 为衰减因子， Ω0是模拟角频率， T 为采样间隔。 这些参数都要在实验过程中由键盘输入， 产生不同的x a (t)和x a (n)。 >> %1时域采样序列分析 A=400;a=200;w=200; n=0:50-1;fs=1000; xa=A*exp((-a)*n/fs).*sin(w*n/fs); k=-200:200;w=(pi/100)*k; Xk=fft(xa,length(k));magX=abs(Xk);angX=angle(Xk); subplot(2,1,1); stem(n,xa,'.');xlabel('n');ylabel('xa(n)'); title('信号的类型'); )()(10n R n h a =) 3()2(5.2)1(5.2)()(-+-+-+=n n n n n h b δδδδ1 ,,2,1,0,)()()(-==M k e H e X e Y k k k j j a j ωωω
语音信号分析与处理系统设计
语音信号分析与处理系统设计 摘要 语音信号处理是研究用数字信号处理技术和语音学知识对语音信号进行处理的新兴的学科，是目前发展最为迅速的信息科学研究领域的核心技术之一。通过语音传递信息是人类最重要、最有效、最常用和最方便的交换信息形式。 Matlab语言是一种数据分析和处理功能十分强大的计算机应用软件，它可以将声音文件变换为离散的数据文件，然后利用其强大的矩阵运算能力处理数据，如数字滤波、傅里叶变换、时域和频域分析、声音回放以及各种图的呈现等，它的信号处理与分析工具箱为语音信号分析提供了十分丰富的功能函数，利用这些功能函数可以快捷而又方便地完成语音信号的处理和分析以及信号的可视化，使人机交互更加便捷。信号处理是Matlab重要应用的领域之一。 本设计针对现在大部分语音处理软件内容繁多、操作不便等问题，采用MATLAB7.0综合运用GUI界面设计、各种函数调用等来实现语音信号的变频、变幅、傅里叶变换及滤波，程序界面简练，操作简便，具有一定的实际应用意义。 最后，本文对语音信号处理的进一步发展方向提出了自己的看法。 关键字：Matlab；语音信号；傅里叶变换；信号处理；
目录 1 绪论 (1) 1.1课题背景及意义 (1) 1.2国内外研究现状 (1) 1. 3本课题的研究内容和方法 (2) 1.3.1 研究内容 (2) 1.3.2 运行环境 (2) 1.3.3 开发环境 (2) 2 语音信号处理的总体方案 (3) 2.1 系统基本概述 (3) 2.2 系统基本要求 (3) 2.3 系统框架及实现 (3) 2.4系统初步流程图 (4) 3 语音信号处理基本知识 (6) 3.1语音的录入与打开 (6) 3.2采样位数和采样频率 (6) 3.3时域信号的FFT分析 (6) 3.4数字滤波器设计原理 (7) 3.5倒谱的概念 (7) 4 语音信号处理实例分析 (8) 4.1图形用户界面设计 (8) 4.2信号的采集 (8) 4.3语音信号的处理设计 (8) 4.3.1 语音信号的提取 (8) 4.3.2 语音信号的调整 (10)
实验一 离散傅里叶变换（DFT ）对确定信号进行谱分析 一．实验目的 1．加深对DFT 算法原理和基本性质的理解。 2．熟悉DFT 算法和原理的编程方法。 3．学习用DFT 对信号进行谱分析的方法，了解可能出现的误差及其原因，以便在实际中正确利用。 二．实验原理 一个连续信号)(t x a 的频谱可以用其傅里叶变换表示，即 dt e t x j X t j a a Ω-∞ ∞ -? = Ω)()( 若对)(t x a 进行理想采样可得采样序列 )(|)()(nT x t x n x a nT t a === 对)(n x 进行DTFT ，可得其频谱为： ∑∞ -∞ =-= n n j j e n x e X ωω )()( 其中数字频率ω与模拟频率Ω的关系为： s f T Ω = Ω=ω )(n x 的DFT 为∑∞ -∞ =-= n nk N j e n x k X π 2)()( 若)(t x a 是限带信号，且在满足采样定理的条件下，)(ω j e X 是)(Ωj X a 的周期延拓， )(k X 是)(ωj e X 在单位圆上的等间隔采样值，即k N j e X k X πωω2| )()(= =。 为在计算机上分析计算方便，常用)(k X 来近似)(ω j e X ，这样对于长度为N 的有限 长序列（无限长序列也可用有限长序列来逼近），便可通过DFT 求其离散频谱。 三．实验内容 1．用DFT 对下列序列进行谱分析。 （1）)()04.0sin(3)(100n R n n x π=
1 （2）]0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1[)(=n x 2．为了说明高密度频谱和高分辨率频谱之间的区别，考察序列 )52.0cos()48.0cos()(n n n x ππ+= （1）当0≤n ≤10时，确定并画出x(n)的离散傅里叶变换。 （2）当0≤n ≤100时，确定并画出x(n)的离散傅里叶变换。 四．实验结果 1. （1） （2）
系（院）物理与电子工程学院专业电子信息工程题目语音信号的处理与分析 学生姓名 指导教师 班级 学号 完成日期：2013 年5 月 目录 1 绪论 (3) 1.1课题背景及意义 (3) 1.2国内外研究现状 (3) 1.3本课题的研究内容和方法 (4) 1.3.1 研究内容 (4) 1.3.2 开发环境 (4) 2 语音信号处理的总体方案 (4) 2.1 系统基本概述 (4) 2.2 系统基本要求与目的 (4) 2.3 系统框架及实现 (5) 2.3.1 语音信号的采样 (5) 2.3.2 语音信号的频谱分析 (5) 2.3.3 音乐信号的抽取 (5) 2.3.4 音乐信号的AM调制 (5) 2.3.5 AM调制音乐信号的同步解调 (5) 2.4系统设计流程图 (6) 3 语音信号处理基本知识 (6) 3.1语音的录入与打开 (6)
3.2采样位数和采样频率 (6) 3.3时域信号的FFT分析 (7) 3.4切比雪夫滤波器 (7) 3.5数字滤波器设计原理 (8) 4 语音信号实例处理设计 (8) 4.1语音信号的采集 (8) 4.3.1高频调制与低频调制 (10) 4.3.2切比雪夫滤波 (11) 4.3.3 FIR滤波 (11) 5 总结 (12) 参考文献 (13) 语音信号的处理与分析 【摘要】语音信号处理是研究用数字信号处理技术和语音学知识对语音信号进行处理的新兴的学科，是目前发展最为迅速的信息科学研究领域的核心技术之一。通过语音传递信息是人类最重要、最有效、最常用和最方便的交换信息形式。 Matlab语言是一种数据分析和处理功能十分强大的计算机应用软件，它可以将声音文件变换为离散的数据文件，然后利用其强大的矩阵运算能力处理数据，如数字滤波、傅里叶变换、时域和频域分析、声音回放以及各种图的呈现等，它的信号处理与分析工具箱为语音信号分析提供了十分丰富的功能函数，利用这些功能函数可以快捷而又方便地完成语音信号的处理和分析以及信号的可视化，使人机交互更加便捷。信号处理是Matlab重要应用的领域之一。 本设计针对现在大部分语音处理软件内容繁多、操作不便等问题，采用MATLAB7.0综合运用GUI界面设计、各种函数调用等来实现语音信号的变频、变幅、傅里叶变换及滤波，程序界面简练，操作简便，具有一定的实际应用意义。 最后，本文对语音信号处理的进一步发展方向提出了自己的看法。 【关键词】Matlab 语音信号傅里叶变换低通滤波器
数字信号处理实验答案 HEN system office room 【HEN16H-HENS2AHENS8Q8-HENH1688】
实验一熟悉Matlab环境 一、实验目的 1.熟悉MATLAB的主要操作命令。 2.学会简单的矩阵输入和数据读写。 3.掌握简单的绘图命令。 4.用MATLAB编程并学会创建函数。 5.观察离散系统的频率响应。 二、实验内容 认真阅读本章附录，在MATLAB环境下重新做一遍附录中的例子，体会各条命令的含义。在熟悉了MATLAB基本命令的基础上，完成以下实验。 上机实验内容： （1）数组的加、减、乘、除和乘方运算。输入A=[1 2 3 4]，B=[3 4 5 6]，求C=A+B，D=A-B，E=A.*B，F=A./B，G=A.^B并用stem语句画出A、B、C、D、E、F、G。 clear all; a=[1 2 3 4]; b=[3 4 5 6]; c=a+b; d=a-b; e=a.*b; f=a./b; g=a.^b; n=1:4; subplot(4,2,1);stem(n,a); xlabel('n');xlim([0 5]);ylabel('A'); subplot(4,2,2);stem(n,b); xlabel('n');xlim([0 5]);ylabel('B'); subplot(4,2,3);stem(n,c); xlabel('n');xlim([0 5]);ylabel('C'); subplot(4,2,4);stem(n,d); xlabel('n');xlim([0 5]);ylabel('D'); subplot(4,2,5);stem(n,e); xlabel('n');xlim([0 5]);ylabel('E'); subplot(4,2,6);stem(n,f); xlabel('n');xlim([0 5]);ylabel('F'); subplot(4,2,7);stem(n,g); xlabel('n');xlim([0 5]);ylabel('G'); （2）用MATLAB实现下列序列： a) x(n)= 0≤n≤15 b) x(n)=e+3j)n 0≤n≤15 c) x(n)=3cosπn+π)+2sinπn+π) 0≤n≤15 d) 将c)中的x(n)扩展为以16为周期的函数x(n)=x(n+16),绘出四个周期。
语音信号处理系统设计 摘要：语音信号处理是研究用数字信号处理技术对语音信号进行处理的一门学科。语音信号处理的目的是得到某些参数以便高效传输或存储,或者是用于某种应用，如人工合成出语音、辨识出讲话者、识别出讲话内容、进行语音增强等。本文简要介绍了语音信号采集与分析以及语音信号的特征、采集与分析方法，并在采集语音信号后，在MATLAB 软件平台上进行频谱分析,并对所采集的语音信号加入干扰噪声，对加入噪声的信号进行频谱分析，设计合适的滤波器滤除噪声，恢复原信号。利用MATLAB来读入（采集）语音信号，将它赋值给某一向量，再将该向量看作一个普通的信号，对其进行FFT变换实现频谱分析，再依据实际情况对它进行滤波，然后我们还可以通过sound命令来对语音信号进行回放，以便在听觉上来感受声音的变化。 关键词：Matlab，语音信号，傅里叶变换，滤波器 1课程设计的目的和意义 本设计课题主要研究语音信号初步分析的软件实现方法、滤波器的设计及应用。通过完成本课题的设计，拟主要达到以下几个目的： 1.1．了解Matlab软件的特点和使用方法。 1.2．掌握利用Matlab分析信号和系统的时域、频域特性的方法； 1.3．掌握数字滤波器的设计方法及应用。 1.4．了解语音信号的特性及分析方法。 1.5．通过本课题的设计，培养学生运用所学知识分析和解决实际问题的能力。 2 设计任务及技术指标 设计一个简单的语音信号分析系统，实现对语音信号时域波形显示、进行频谱分析，利用滤波器滤除噪声、对语音信号的参数进行提取分析等功能。采用Matlab设计语言信号分析相关程序，并且利用GUI设计图形用户界面。具体任务是：
实验三：离散LSI 系统的频域分析 一、实验内容 2、求以下各序列的z 变换： 12030() ()sin() ()sin()n an x n na x n n x n e n ωω-=== 程序清单如下： syms w0 n z a; x1=n*a^n;X1=ztrans(x1) x2=sin(w0*n);X2=ztrans(x2) x3= exp(-a*n)*sin(w0*n);X3=ztrans(x3) 程序运行结果如下： X1 =z/(a*(z/a - 1)^2) X2 =(z*sin(w0))/(z^2 - 2*cos(w0)*z + 1) X3 =(z*exp(a)*sin(w0))/(exp(2*a)*z^2 - 2*exp(a)*cos(w0)*z + 1) 3、求下列函数的逆z 变换 0 312342 1 1() () () ()() 1j z z z z X z X z X z X z z a z a z e z ω---= = = = ---- 程序清单如下： syms w0 n z a; X1=z/(z-a);x1=iztrans(X1) X2= z/(a-z)^2;x2=iztrans(X2) X3=z/ z-exp(j*w0);x3=iztrans(X3) X4=(1-z^-3)/(1-z^-1);x4=iztrans(X4) 程序运行结果如下： x1 =a^n x2 =n*a^n/a 课程名称 数字信号 实验成绩 指导教师 实 验 报 告 院系 信息工程学院 班级 学号 姓名 日期
x3 =charfcn[0](n)-iztrans(exp(i*w0),w0,n) x4 =charfcn[2](n)+charfcn[1](n)+charfcn[0](n) 4、求一下系统函数所描述的离散系统的零极点分布图，并判断系统的稳定性 （1） (0.3)()(1)(1) z z H z z j z j -= +-++ z1=[0,0.3]';p1=[-1+j,-1-j]';k=1; [b1,a1]=zp2tf(z1,p1,k); subplot(1,2,1);zplane(z1,p1); title('极点在单位圆外); subplot(1,2,2);impz(b1,a1,20); 由图可见:当极点位于单位圆内，系统的单位序列响应随着频率的增大而收敛；当极点位于单位圆上，系统的单位序列响应为等幅振荡；当极点位于单位圆外，系统的单位序列响应随着频率的增大而发散。由此可知系统为不稳定系统。 -1 -0.5 00.51 -2 -1.5-1-0.500.511.5 2Real Part I m a g i n a r y P a r t 极点在单位圆外 n (samples) A m p l i t u d e Impulse Response
数字信号处理综合报告--数字音频信号的分析与处理
————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：
数字信号处理实验 题目数字音频信号的分析与处理 班级 姓名 学号 日期 2013.06.10-2013.06.24
一、实验目的 1．复习巩固数字信号处理的基本理论； 2．利用所学知识研究并设计工程应用方案。 二、实验原理 数字信号处理技术在音频信号处理中的应用日益增多，其灵活方便的优点得到体现。分频器即为其中一种音频工程中常用的设备。 人耳能听到的声音频率范围为20Hz~20000Hz，但由于技术所限，扬声器难以做到在此频率范围内都有很好的特性，因此一般采用两个以上的扬声器来组成一个系统，不同的扬声器播放不同频带的声音，将声音分成不同频带的设备就是分频器。下图是一个二分频的示例。 图8.1 二分频示意图 高通滤波器和低通滤波器可以是FIR或IIR类型，其中FIR易做到线性相位，但阶数太高, 不仅需要耗费较多资源，且会带来较长的延时；IIR阶数低，但易出现相位失真及稳定性问题。 对分频器的特性，考虑最多的还是两个滤波器合成的幅度特性，希望其是平坦的，如图8.2所示： 图8.2 分频器幅度特性 分频 低频放 高频放 声 音 High Low-
由于IIR 的延时短，因此目前工程中大量应用的还是Butterworth 、Bessel 、Linkwitz-Riley 三种IIR 滤波器。其幅频特性如图8.3所示： 图8.3 三种常用IIR 分频器的幅度特性 巴特沃斯、切比雪夫、椭圆等类型的数字滤波器系数可通过调用MATLAB 函数很方便的计算得到，但Bessel 、Linkwitz-Riley 数字滤波器均无现成的Matlab 函数。 并联系统的系统函数为 级联系统的系统函数为 宁可瑞滤波器（Linkwitz-Riley ），由两个巴特沃斯滤波器级联而成。 N 阶巴特沃夫滤波器等效宁可瑞滤波器的设计 l h h l l h ()()()()()()()()()()()()()()()B=conv(B ,A )+conv(B ,A )A=conv(A ,A ) l h l h l h l h h l l h B z B z H z H z H z A z A z B z A z B z A z B z A z A z A z =+=++==????121212l 212()()()()()()()()() B=conv(B ,B )A=conv(A ,A ) B z B z B z H z H z H z A z A z A z ===?????
课题六语音信号处理系统设计 摘要：语音信号处理是研究用数字信号处理技术对语音信号进行处理的一门学科。语音信号处理的目的是得到某些参数以便高效传输或存储,或者是用于某种应用，如人工合成出语音、辨识出讲话者、识别出讲话内容、进行语音增强等。本文简要介绍了语音信号采集与分析以及语音信号的特征、采集与分析方法，并在采集语音信号后，在MATLAB 软件平台上进行频谱分析,并对所采集的语音信号加入干扰噪声，对加入噪声的信号进行频谱分析，设计合适的滤波器滤除噪声，恢复原信号。利用MATLAB来读入（采集）语音信号，将它赋值给某一向量，再将该向量看作一个普通的信号，对其进行FFT变换实现频谱分析，再依据实际情况对它进行滤波，然后我们还可以通过sound命令来对语音信号进行回放，以便在听觉上来感受声音的变化。 关键词：Matlab，语音信号，傅里叶变换，滤波器 1课程设计的目的和意义 本设计课题主要研究语音信号初步分析的软件实现方法、滤波器的设计及应用。通过完成本课题的设计，拟主要达到以下几个目的： 1.1．了解Matlab软件的特点和使用方法。 1.2．掌握利用Matlab分析信号和系统的时域、频域特性的方法； 1.3．掌握数字滤波器的设计方法及应用。 1.4．了解语音信号的特性及分析方法。 1.5．通过本课题的设计，培养学生运用所学知识分析和解决实际问题的能力。 2 设计任务及技术指标 设计一个简单的语音信号分析系统，实现对语音信号时域波形显示、进行频谱分析，利用滤波器滤除噪声、对语音信号的参数进行提取分析等功能。采用Matlab设计语言信号分析相关程序，并且利用GUI设计图形用户界面。具体任务是：
第四章：音频信号处理-1 信号在时间范畴内的处理 第13 –16 学时
内容 ?混响的概念 ?决定混响的因素?混响时间的选择?时空 ?声源、麦克与环境?术语概念?反射的顺序?条件 ?参数
混响的概念 ◆乐器停止发音后，声音并不马上消失，而是伴有余音的，即分贝 数渐渐下降，这种现象称为混响。 ◆声学上把声音衰减60dB的时间称为混响时间。 ◆混响是由于声音在室内反射造成的，室外是没有混响的。 ◆反映音乐厅质量的主要因素是混响。
决定混响的因素 ◆房间的体积：通常体积越大，混响时间越长； ◆房间内壁的材质：如果内壁是粗糙柔软的吸声材质，那么混响时间会短 些，如果内壁是坚硬光滑的反射材质，那么混响时间会长些，房间的内壁指的是墙壁、天花板、地板，以及音乐厅内一切影响声音传播的障碍物，特别是坐椅，增加有软垫的坐椅数量会缩短混响时间； ◆声音的频率：由于高频声音的反射和衍射能力比低频声音差，所以高频 声音的混响时间比低频声音短。
混响时间的选择 ◆混响时间太短会使声音变得干涩，太长则会使音乐失去清晰的线条，两 者都不利于音乐的欣赏。实践表明，适合乐队演奏的音乐厅，混响时间应在1.5到2秒之间。 ◆最佳的混响时间并不是唯一的，它取决于听众的爱好、音乐的类型、乐 队的规模等诸多因素。 ◆例如：重视音响效果的听众希望混响时间长些(交响乐) ，重视音乐细节 (旋律、节奏等)的欣赏者希望混响时间短些（歌剧）。
时空主题词：干音、湿音、时间、空间、直达、反射、混响、延时 ?我们熟悉的时间与空间 ?室内 ?室外 ?混响 ?反射 ?时间与空间的概念 ?早期反射与后期混响 ?延时与延迟 ?空间尺寸
数字信号处理实验四 第一题结果： （1）没有增加过渡点 源码如下： N = 15; H = [1 1 1 0.5 zeros(1,7) 0.5 1 1 1]; %确定抽样点的幅度大小 %H(3,13) = 0.75;H(5,11) = 0.25; %设置过渡点 k = 0:N-1; A = exp(-j*pi*k*(N-1)/N); %抽样点相位大小 HK = H.*A; %求抽样点的H(k) hn = ifft(HK,N); %求出FIR的单位冲激响应h(n) freqz(hn,1,256); %画出幅频相频曲线figure(2); stem(real(hn),'.'); %绘制单位冲激响应的实部 line([0,35],[0,0]);xlabel('n');ylabel('Real(h(n))'); 单位脉冲响应曲线 幅频和相频特性曲线
（2）增加过渡点 源码如下： N = 15; H = [1 1 1 0.5 zeros(1,7) 0.5 1 1 1]; %确定抽样点的幅度大小 H(3) = 0.75;H(13) = 0.75;H(5) = 0.25;H(11) = 0.25; %设置过渡点 k = 0:N-1; A = exp(-j*pi*k*(N-1)/N); %抽样点相位大小 HK = H.*A; %求抽样点的H(k) hn = ifft(HK,N); %求出FIR的单位冲激响应h(n) freqz(hn,1,256); %画出幅频相频曲线figure(2); stem(real(hn),'.'); %绘制单位冲激响应的实部 line([0,35],[0,0]);xlabel('n');ylabel('Real(h(n))'); 单位脉冲响应曲线 幅频和相频特性曲线 第二题结果：
电工电子实验中心实验指导书 数字信号处理 实验教程 二○○九年三月
高等学校电工电子实验系列 数字信号处理实验教程 主编石海霞周玉荣 攀枝花学院电气信息工程学院 电工电子实验中心
内容简介 数字信号处理是一门理论与实践紧密联系的课程，适当的上机实验有助于深入理解和巩固验证基本理论知识，了解并体会数字信号处理的CAD手段和方法，锻炼初学者用计算机和MATLAB语言及其工具箱函数解决数字信号处理算法的仿真和滤波器设计问题的能力。 本实验指导书结合数字信号处理的基本理论和基本内容设计了八个上机实验，每个实验对应一个主题内容，包括常见离散信号的MATLAB产生和图形显示、离散时间系统的时域分析、离散时间信号的DTFT、离散时间信号的Z变换、离散傅立叶变换DFT、快速傅立叶变换FFT及其应用、基于MATLAB的IIR和FIR数字滤波器设计等。此外，在附录中，还简单介绍了MATLAB的基本用法。每个实验中，均给出了实验方法和步骤，还有部分的MATLAB程序，通过实验可以使学生掌握数字信号处理的基本原理和方法。
目录 绪论 (1) 实验一常见离散信号的MATLAB产生和图形显示 (2) 实验二离散时间系统的时域分析 (6) 实验三离散时间信号的DTFT (9) 实验四离散时间信号的Z变换 (14) 实验五离散傅立叶变换DFT (18) 实验六快速傅立叶变换FFT及其应用 (24) 实验七基于MATLAB的IIR数字滤波器设计 (30) 实验八基于MATLAB的FIR数字滤波器设计 (33) 附录 (37) 参考文献 (40)
绪论 绪论 随着电子技术迅速地向数字化发展，《数字信号处理》越来越成为广大理工科，特别是IT领域的学生和技术人员的必修内容。 数字信号处理是把信号用数字或符号表示成序列，通过计算机或通用（专用）信号处理设备，用数值计算方法进行各种处理，达到提取有用信息便于应用的目的。数字信号处理的理论和技术一出现就受到人们的极大关注，发展非常迅速。而且随着各种电子技术及计算机技术的飞速发展，数字信号处理的理论和技术还在不断丰富和完善，新的理论和技术层出不穷。目前数字信号处理已广泛地应用在语音、雷达、声纳、地震、图象、通信、控制、生物医学、遥感遥测、地质勘探、航空航天、故障检测、自动化仪表等领域。 数字信号处理是一门理论和实践、原理和应用结合紧密的课程，由于信号处理涉及大量的运算，可以说离开了计算机及相应的软件，就不可能解决任何稍微复杂的实际应用问题。Matlab是1984年美国Math Works公司的产品，MATLAB 语言具备高效、可视化及推理能力强等特点，它的推出得到了各个领域专家学者的广泛关注，其强大的扩展功能为各个领域的应用提供了基础，是目前工程界流行最广的科学计算语言。早在20世纪90年代中期，MATLAB就己成为国际公认的信号处理的标准软件和开发平台。从1996年后，美国新出版的信号处理教材就没有一本是不用MATLAB的。 本实验指导书结合数字信号处理的基本理论和基本内容，用科学计算语言MATLAB实现数字信号处理的方法和实践，通过实验用所学理论来分析解释程序的运行结果，进一步验证、理解和巩固学到的理论知识，从而达到掌握数字信号处理的基本原理和方法的目的。
Matlab处理音频信号 一、问题的提出：数字语音是信号的一种，我们处理数字语音信号，也就是对一种信号的处理，那信号是什么呢？信号是传递信息的函数。 一、问题的提出： 数字语音是信号的一种，我们处理数字语音信号，也就是对一种信号的处理，那信号是什么呢？ 信号是传递信息的函数。离散时间信号%26mdash;%26mdash;序 列%26mdash;%26mdash;可以用图形来表示。 按信号特点的不同，信号可表示成一个或几个独立变量的函数。例如，图像信号就是空间位置（二元变量）的亮度函数。一维变量可以是时间，也可以是其他参量，习惯上将其看成时间。信号有以下几种： （1）连续时间信号：在连续时间范围内定义的信号，但信号的幅值可以是连续数值，也可以是离散数值。当幅值为连续这一特点情况下又常称为模拟信号。实际上连续时间信号与模拟信号常常通用，用以说明同一信号。 （2）离时间信号：时间为离散变量的信号，即独立变量时间被量化了。而幅度仍是连续变化的。 （3）数字信号：时间离散而幅度量化的信号。 语音信号是基于时间轴上的一维数字信号，在这里主要是对语音信号进行频域上的分析。在信号分析中，频域往往包含了更多的信息。对于频域来说，大概有8种波形可以让我们分析：矩形方波，锯齿波，梯形波，临界阻尼指数脉冲波形，三角波，余旋波，余旋平方波，高斯波。对于各种波形，我们都可以用一种方法来分析，就是傅立叶变换：将时域的波形转化到频域来分析。 于是，本课题就从频域的角度对信号进行分析，并通过分析频谱来设计出合适的滤波器。当然，这些过程的实现都是在MATLAB软件上进行的，MATLAB软件在数字信号处理上发挥了相当大的优势。
数字信号处理大作业 基于MATLAB的语音信号分析与处理系统的设计 班级：物联网1401 学号： 姓名：zk 目录 一、设计目的 (2)
二、设计内容及要求 (2) 2.1设计内容 (2) 2.2设计要求 (3) 三、详细设计过程 (3) 3.1语音信号的采集 (3) 3.2 原始语音信号的时域频域分析 (3) 3.3原始语音信号加噪 (5) 3.4设计滤波器 (6) 3.5 MATLAB语音信号处理界面设计 (8) 3.6 利用C语言得出声音带宽 (11) 四、调试结果 (11) 五、结论 (12) 参考文献 (13) 一、设计目的 综合运用数字信号处理的理论知识进行频谱分析和滤波器设计，通过理论推导得出相应结论，再利用 MATLAB和C语言作为编程工具进行计算机实现，从而加深对所学知识的理解，建立概念。 二、设计内容及要求 2.1设计内容 ①录制一段自己的语音信号（我是物联网1401班的张坤），并对录制的信号进行采样。
②画出采样后语音信号的时域波形和频谱图。 ③给定滤波器的性能指标，采用窗函数法或双线性变换设计滤波器，并画出滤波器的频率响应。 ④利用设计的滤波器对采集的语音信号进行滤波，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，分析信号的变化，回放语音信号。 ⑤用 MATLAB 设计一信号处理系统界面。 ⑥利用C语言对录制语音信号进行FFT变换（取其中的1024进行），计算出自己声带的带宽。 2.2设计要求 ①学会 MATLAB 的使用，掌握 MATLAB 的程序设计方法。 ②掌握在 Windows 环境下语音信号采集的方法。 ③掌握数字信号处理的基本概念、基本理论和基本方法。 ④掌握 MATLAB 设计 FIR 和 IIR 数字滤波器的方法。 ⑤学会用 MATLAB 对信号进行分析和处理。 ⑥学会用C语言进行FFT程序的编写和算法效果的仿真。 三、详细设计过程 3.1语音信号的采集 利用PC 机上的声卡和Windows 操作系统实现语音信号的的采集。打开“开始”菜单，选择“程序\附件\娱乐\录音机”项，打开Windows中自带的录音机程序，点击录音机程序界面中的录音按钮，开始声音录制。录完后点击放音按钮,可以实现所录音的重现。以文件名“zhangkun”保存入D:\ 中。文件存储器的后缀默认为.wav ,这是Windows 操作系统规定的声音文件存的标准。 3.2 原始语音信号的时域频域分析 利用MATLAB中的“audioread”命令来读入（采集）语音信号，将它赋值给某一向量。再对其进行采样，记住采样频率和采样点数。根据help文档，下面介绍audioread函数三种调用格式。
数字信号处理实验 报告
实验一 信号、系统及系统响应 一．实验目的 （1） 熟悉连续信号理想采样前后的频谱变化关系，加深对时域采样定理的理解； （2） 熟悉时域离散系统的时域特性； （3） 利用卷积方法观察分析系统的时域特性； （4） 掌握序列傅里叶变换的计算机实现方法，利用序列的傅里叶变换对连续信号、离 散信号及系统响应进行频域分析。 二．实验原理与方法 采样时连续信号数字处理的第一个关键环节。对采样过程的研究不仅可以了解采样前后信号时域和频域特性发生变化以及信号信息不丢失的条件，而且可以加深对傅里叶变换、Z 变换和序列傅里叶变换之间关系式的理解。 对一个连续信号 () a x t 进行理想采样的过程可用下式表示： ?()()()a a x t x t p t = 其中 ?()a x t 为 () a x t 的理想采样，()p t 为周期脉冲，即 ()() m p t t nT δ∞ =-∞ = -∑ ?()a x t 的傅里叶变换为 10 ()()k k N jw jw n n X e x m e --==∑ 其中， 10 2()()k k N jw jw n k n X e x m e w k M π --=== ∑ ，k=0,1, M-1 时域离散线性非时变系统的输入输出关系为 ()()*()()() m y n x n h n x m h n m ∞ =-∞ == -∑ 卷积运算也可在频域实现 ()()()jw jw jw Y e X e H e = 三．实验内容及步骤 （1）分析采样序列的特性
（2）时域离散系统响应分析N=10 3.卷积定理的验证
基于FPGA的音频处理系统设计 1 课题来源： 随着数字记录技术和大规模集成电路技术的迅速发展,消费类电子产品正以日新月异的新姿展现在当代人的面前,音响类娱乐产品的多样化、小型化与数字化及品种的琳琅满目丰富了音响产品市场,满足了多层次消费者的不同需要。在这些科技产品的快速发展过程中，数字音频技术在其中扮演着重要的角色。 现在音频处理技术的任务越来越复杂,对信号处理的效果要求不断提高,音频处理技术的算法也越来越复杂，要求在几十ms甚至几ms的时间内完成音频信号大量的数据采集、处理、存储、传输,这就对音频处理系统处理器的运算速度提出了更高的要求。 2 研究的目的和意义： 随着消费电子的快速发展，数字音频技术的应用显得越来越重要，对数字音频技术的研究符合市场与科技需求。数字音频处理技术涉及生活的方方面面,包括滤波器技术、数字信号处理、人工智能、模式识别、编码学、等多个学科的知识,是信息化技术类学科当中发展极为迅速的一个方向之一。音频信号处理技术包含的内容非常多,主要有信号存储、语音合成、语音识别、音频压缩、语音理解、音频编码、语音识别、语音增强等多个分支,总而言之,音频信号处理技术包括音频信号的数字化处理、数字化实现、数字化变换、数字化存储、数字化传播、及音频的变换、语音的处理、语音的识别等自然科学多个领域的综合运用。 传统的数字滤波器采用乘法和累加结构,需要进行多次的乘法和加法运算。由于乘法器庞大的结构,占用了系统芯片上的大部分面积,消耗了大部分功率,使得音频处理系统在体积和处理速度上存在着不足,所以传统的数字滤波器不能很好的满足家用和便携式音频处理器对体积小、功耗小信号处理速度高的要求。而近些年来使用范围越来越广泛，技术越来越成熟的FPGA器件对于解决对于解决音频信号的高标准、高要求有着其独特的优势。基于FPGA器件的音频信号处理的实现方案,在于对声音信号的收集、处理及应用,工作的重点是在噪声环境中如何
实验一Matlab的音频信号处理技术 一．目的要求 掌握Matlab处理.wav的基本原理和方法。 二．实验内容 【实验题1】音量标准化 （说明：如果有几段音频的电平有大有小，这样的音频保存后，播放时就有的声音大、有的声音小，音量标准化就是把电平大小不同的音频文件，量化到一个既不失真、又有一定标准（100%）的、统一的音量电平，这样就不会出现声音有大有小的情况了。）现以微软自带的“Alarm09.wav”音频信号为例: 1.将Alarm09.wav复制到Matlab当前目录中（或者改变当前目录）； 2.再通过音量标准化处理后保存为Alarm09new.wav文件。 实现程序如下： clear; close all; clc [Y, FS, NBITS]=wavread('Alarm09.wav');%将WAV文件转换成变量 FS,NBITS %显示采样频率和量化比特数 Ym=max(max(max(Y)),max(abs(min(Y))));%找出双声道极值 X=Y/Ym;%归一化处理 wavwrite(X,FS,NBITS, 'Alarm09new.wav');%将变量转换成WAV文件 【思考题】 1. 试听标准化处理后的声音，其有何变化？ 标准化处理后音量变得稍大。 2. 简单描述“%找出双声道极值”中每一个max和min的意义。 找出wav文件转换为变量后的有最大绝对值的数值，用以归一化处理。
【实验题2】声道分离合并与组合 （说明：立体声或双声道音频信号有左右两个声道利用Matlab实现双声道分离两路声道合并和两个单声道组合成一个双声道等效果这些操作实际利用了Matlab的矩阵抽取、相加和重组运算） 现以“荷塘月色.wav”音频信号为例： clear; close all; clc [X, FS, NBITS]=wavread('荷塘月色.wav'); %将WAV文件转换成变量 X1=X(:,1);%抽取第1声道 X2=X(:,2);%抽取第2声道 wavwrite(X1,FS,NBITS, '荷塘月色1.wav'); wavwrite(X2,FS,NBITS, '荷塘月色2.wav'); X12=X1+X2;%两路单声道合并 X12m=max(max(max(X12)),max(abs(min(X12))));%找出极值 Y12=X12/X12m;%归一化 wavwrite(Y12,FS,NBITS, '荷塘月色12.wav'); X3=[X1,X2];%两路单声道变量组合 wavwrite(X3,FS,NBITS, '荷塘月色3.wav'); 【思考题】 1.比较各种处理后的文件大小。 荷塘月色1和2以及归一化后的12文件较小，只有原来的一半，荷塘月色3和原来一样大。 2.试听处理后的文件，简述有何不同？ 效果不明显。本以为可以听到男声和女声的单独声道，但是没有听出区别。
实验报告 实验名称：FIR数字滤波器设计及应用 课程名称____数字信号处理________ 院系部:电气与电子工程专业班级：信息1002 学生姓名：王萌学号: 11012000219同组人:实验台号: 指导教师：范杰清成绩： 实验日期: 华北电力大学
一、实验目的 加深理解 FIR 数字滤波器的时域特性和频域特性，掌握FIR 数字 滤波器的设计原理与设计方法，以及FIR 数字滤波器的应用。 二、 实验原理 FIR 数字滤波器可以设计成具有线性相位，在数据通信、图像处理、 语音信号处理等实际应用领域得到广泛应用。 M 阶FIR 数字滤波器的系统函数为： FIR 数字滤波器的单位脉冲响应h [k ]是长度为M +1的有限长因果序列。当满足对称条件时，该FIR 数字滤波器具有线性相位。FIR 数字滤波器设计方法主要有窗口法、频率取样法及优化设计法。 MATLAB 中提供的常用FIR 数字滤波器设计函数有： fir1 窗函数法设计FIR 数字滤波器（低通、高通、带通、 带阻、多频带滤波器） fir2 频率取样法设计FIR 数字滤波器：任意频率响应 firls FIR 数字滤波器设计：指定频率响应 firrcos 升余弦型 FIR 数字滤波器设计 intfilt 内插FIR 数字滤波器设计 kaiserord 凯塞(Kaiser)窗函数设计法的阶数估计 firpm Parks-McClellan 算法实现FIR 数字滤波器优化设计 firpmord Parks-McClellan 数字滤波器的阶数选择 cremez 复系数非线性相位FIR 等波纹滤波器设计 1、 窗口法设计FIR 数字滤波器 fir1函数可以很容易地实现FIR 数字滤波器窗口法设计。 可设计低通、高通、带通、带阻滤波器、多频带滤波器。 k M k z k h z H -=∑=][)(0
实验一 自适应滤波器 一、实验目的 1、掌握功率谱估计方法 2、会用matlab 对功率谱进行仿真 二、实验原理 功率谱估计方法有很多种，一般分成两大类，一类是经典谱估计；另一类是现代谱估计。经典谱估计可以分成两种，一种是BT 法，另一种是周期法；BT 法是先估计自相关函数，然后将相关函数进行傅里叶变换得到功率谱函数。相应公式如下所示： ||1 *0 1 ?()()()(11) ??()(12) N m xx n jwn BT xx m r m x n x n m N P r m e --=∞ -=-∞ =+-=-∑ ∑ 周期图法是采用功率谱的另一种定义，但与BT 法是等价的，相应的功率谱估计如下所示： 2 1 1? ()()01 (13)N jw jwn xx n P e x n e n N N --==≤≤--∑ 其计算框图如下所示： ) (jw xx e ∧ 图1.1周期图法计算用功率谱框图
由于观测数据有限，所以周期图法估计分辨率低，估计误差大。针对经典谱估计的缺点，一般有三种改进方法：平均周期图法、窗函数法和修正的周期图平均法。 三、实验要求 信号是正弦波加正态零均值白噪声，信噪比为10dB，信号频率为2kHZ，取样频率为100kHZ。 四、实验程序与实验结果 （1）用周期图法进行谱估计 A、实验程序： %用周期法进行谱估计 clear all; N1=128;%数据长度 N2=256; N3=512; N4=1024; f=2;%正弦波频率，单位为kHZ fs=100;%抽样频率,单位为kHZ n1=0:N1-1; n2=0:N2-1; n3=0:N3-1; n4=0:N4-1; a=sqrt(20);%由信噪比为10dB计算正弦信号的幅度