数字信号处理综合设计1．语音信号的频谱分析要求首先画出语音信号的时域波形；然后对语音信号进行频谱分析，在MA TLAB中，可以利用函数fft对信号进行快速付立叶变换，得到信号的频谱特性；从而加深对频谱特性的理解。

fs=20000; %语音信号采样频率为20000x1=wavread('d:\lianxi.wav',20000); %读取语音信号的数据，赋给变量x1sound(x1,20000); %播放语音信号y1=fft(x1,1024); %对信号做1024点FFT变换f=fs*(0:511)/1024;figure(1)plot(x1) %做原始语音信号的时域图形title('原始语音信号');xlabel('time n');ylabel('fuzhi n');figure(2)freqz(x1) %绘制原始语音信号的频率响应图title('频率响应图')figure(3)subplot(2,1,1);plot(abs(y1(1:512))) %做原始语音信号的FFT频谱图title('原始语音信号FFT频谱')subplot(2,1,2);plot(f,abs(y1(1:512)));title('原始语音信号频谱')xlabel('Hz');ylabel('fuzhi');设计数字滤波器和画出频率响应根据语音信号的特点给出有关滤波器的性能指标：1）低通滤波器性能指标，fp=1000Hz，fc=1200 Hz，As=100dB，Ap=1dB；2）高通滤波器性能指标，fc=2800 Hz，fp=3000 Hz As=100dB，Ap=1dB；3）带通滤波器性能指标，fp1=1200 Hz，fp2=3000 Hz，fc1=1000 Hz，fc2=3200 Hz，As=100dB，Ap=1dB。

要求学生首先用窗函数法设计上面要求的三种滤波器，在MA TLAB中，可以利用函数fir1设计FIR滤波器，然后在用双线性变换法设计上面要求的三种滤波器；之后再利用函数butter和cheby1设计上面要求的三种IIR滤波器。

最后，利用MATLAB中的函数freqz画出各滤波器的频率响应。

巴特沃思低通1wp=0.1*pi;ws=0.5673*pi;Rp=1;Rs=100;Fs=20000;Ts=1/Fs;wp1=2/Ts*tan(wp/2); %将模拟指标转换成数字指标ws1=2/Ts*tan(ws/2);[N,Wn]=buttord(wp1,ws1,Rp,Rs,'s'); %选择滤波器的最小阶数[Z,P,K]=buttap(N); %创建butterworth模拟滤波器[Bap,Aap]=zp2tf(Z,P,K);[b,a]=lp2lp(Bap,Aap,Wn);[bz,az]=bilinear(b,a,Fs); %用双线性变换法实现模拟滤波器到数字滤波器的转换[H,W]=freqz(bz,az); %绘制频率响应曲线figure(1)plot(W*Fs/(2*pi),abs(H))gridxlabel('频率／Hz')ylabel('频率响应幅度')title('Butterworth')f1=filter(bz,az,x1);巴特沃思高通2x1=wavread('d:\lianxi.wav',20000);t=0:1/20000:(size(x1)-1)/20000;wp=2*pi*3000;ws=2*pi*1555;Rp=1;Rs=100;Fs=20000;Ts=1/Fs;[N,Wn]=buttord(wp,ws,Rp,Rs,'s'); %选择滤波器的最小阶数[Z,P,K]=buttap(N); %创建butterworth模拟滤波器[Bap,Aap]=zp2tf(Z,P,K);[b,a]=lp2hp(Bap,Aap,Wn);[bz,az]=bilinear(b,a,Fs); %用双线性变换法实现模拟滤波器到数字滤波器的转换[H,W]=freqz(bz,az); %绘制频率响应曲线figure(1)plot(W*Fs/(2*pi),abs(H))gridxlabel('频率／Hz')ylabel('频率响应幅度')title('Butterworth')f1=filter(bz,az,x1);巴特沃思带通3wp=2*pi*[1200,3000];ws=2*pi*[212,5546];Rp=1;Rs=100;Fs=20000;Ts=1/Fs;[N,Wn]=buttord(wp,ws,Rp,Rs,'s'); %选择滤波器的最小阶数[B,A]=butter(N,Wn,'s') %创建buttord模拟滤波器[Bz,Az]=bilinear(B,A,Fs); %用双线性变换法实现模拟滤波器到数字滤波器的转换[H,W]=freqz(Bz,Az); %绘制频率响应曲线figure(1)plot(W*Fs/(2*pi),abs(H))gridxlabel('频率／Hz')ylabel('频率响应幅度')title('buttord')切比雪夫1低通fs=20000;x1=wavread('d:\lianxi.wav',20000);t=0:1/20000:(size(x1)-1)/20000;wp=0.1*pi;ws=0.5673*pi;Rp=1;Rs=100;Fs=20000;Ts=1/Fs;wp1=2/Ts*tan(wp/2); %将模拟指标转换成数字指标ws1=2/Ts*tan(ws/2);[N,Wn]=cheb1ord(wp1,ws1,Rp,Rs,'s'); %选择滤波器的最小阶数[Z,P,K]=cheby1(N,Rp,Wn,'s'); %创建cheby1模拟滤波器[Bap,Aap]=zp2tf(Z,P,K);[bz,az]=bilinear(Bap,Aap,Fs); %用双线性变换法实现模拟滤波器到数字滤波器的转换[H,W]=freqz(bz,az); %绘制频率响应曲线figure(1)plot(W*Fs/(2*pi),abs(H))gridxlabel('频率／Hz')ylabel('频率响应幅度')title('cheby1')f1=filter(bz,az,x1);切比雪夫1高通clcclear allfs=20000;x1=wavread('d:\lianxi.wav',20000);t=0:1/20000:(size(x1)-1)/20000;wp=2*pi*3000;ws=2*pi*1500;Rp=1;Rs=100;Fs=20000;Ts=1/Fs;[N,Wn]=cheb1ord(wp,ws,Rp,Rs,'s'); %选择滤波器的最小阶数[Z,P,K]=cheb1ap(N,Rp);Wpn=2*pi*3000; %创建cheby1模拟滤波器[Bap,Aap]=zp2tf(Z,P,K);[b,a]=lp2hp(Bap,Aap,Wpn);[bz,az]=bilinear(b,a,Fs); %用双线性变换法实现模拟滤波器到数字滤波器的转换[H,W]=freqz(bz,az); %绘制频率响应曲线figure(1)plot(W*Fs/(2*pi),abs(H))gridxlabel('频率／Hz')ylabel('频率响应幅度')title('cheby1')f1=filter(bz,az,x1);切比雪夫1带通wp=2*pi*[1200,3000];ws=2*pi*[212,5546];Rp=1;Rs=100;Fs=20000;Ts=1/Fs;[N,Wn]=cheb1ord(wp,ws,Rp,Rs,'s'); %选择滤波器的最小阶数[B,A]=cheby1(N,Rp,Wn,'s') %创建cheby1模拟滤波器[Bz,Az]=bilinear(B,A,Fs); %用双线性变换法实现模拟滤波器到数字滤波器的转换[H,W]=freqz(Bz,Az); %绘制频率响应曲线figure(1)plot(W*Fs/(2*pi),abs(H))gridxlabel('频率／Hz')ylabel('频率响应幅度')title('cheby1')f1=filter(Bz,Az,x1);窗函数法低通Fs=20000;fp1=1200,fp2=3000,fs1=212,fs2=5546;wp1=2*pi*fp1/Fs,ws1=2*pi*fs1/Fs,wp2=2*pi*fp2/Fs,ws2=2*pi*fs2/Fs,As=100; DB=wp1-ws1;beta=0.112*(As-8.7);M=ceil((As-8)/2.285/DB)wc=[(wp1+ws1)/2/pi,(wp2+ws2)/2/pi];hn=fir1(M,wc,kaiser(M+1,beta));[H,f]=freqz(hn,1,1024,Fs);mag=abs(H);db=20*log10((mag+eps)/max(mag));figure(1);plot(f/pi/Fs,db);xlabel('f/pi/Fs');ylabel('20log[H(ejw)]');title('h(n)的幅频特性'); grid;pha=angle(H);figure(2);plot(f,pha);xlabel('n');ylabel('φ');title('h(n)的相频特性');figure(3);plot(hn);xlabel('n');ylabel('h(n)');高通Fs=20000;fp=3000,fs=1500;wp=2*pi*fp/Fs,ws=2*pi*fs/Fs,As=100;DB=wp-ws;beta=0.112*(As-8.7);M=ceil((As-8)/2.285/DB);wc=(wp+ws)/2/pi;hn=fir1(M,wc,'high',kaiser(M+1,beta));[H,f]=freqz(hn,1,1024,Fs);mag=abs(H);db=20*log10((mag+eps)/max(mag));figure(1);plot(f/pi/Fs,db);xlabel('f/pi/Fs');ylabel('20log[H(ejw)]');title('h(n)的幅频特性'); grid;pha=angle(H);figure(2);plot(f,pha);xlabel('n');ylabel('φ');title('h(n)的相频特性');figure(3);plot(hn);xlabel('n');ylabel('h(n)');带通Fs=20000;fp1=1200,fp2=3000,fs1=212,fs2=5546;wp1=2*pi*fp1/Fs,ws1=2*pi*fs1/Fs,wp2=2*pi*fp2/Fs,ws2=2*pi*fs2/Fs,As=100; DB=wp1-ws1;beta=0.112*(As-8.7);M=ceil((As-8)/2.285/DB)wc=[(wp1+ws1)/2/pi,(wp2+ws2)/2/pi];hn=fir1(M,wc,kaiser(M+1,beta));[H,f]=freqz(hn,1,1024,Fs);mag=abs(H);db=20*log10((mag+eps)/max(mag));figure(1);plot(f/pi/Fs,db);xlabel('f/pi/Fs');ylabel('20log[H(ejw)]');title('h(n)的幅频特性');grid;pha=angle(H);figure(2);plot(f,pha);xlabel('n');ylabel('φ');title('h(n)的相频特性');figure(3);plot(hn);xlabel('n');ylabel('h(n)');4．用滤波器对信号进行滤波比较FIR和IIR两种滤波器的性能，然后用性能好的各滤波器分别对采集的信号进行滤波，在MATLAB中，FIR滤波器利用函数fftfilt对信号进行滤波，IIR滤波器利用函数filter对信号进行滤波。