《数字信号处理》课程教学的心得体会.docx

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1、数字信号处理课程教学的心得体会 第一篇：数字信号处理课程教学的心得体会 对数字信号处理课程教学的相识 “业精于勤而荒于嬉，行成于思而毁于随。这是我的座右铭。我也始终用它来指导我学习数字信号处理这门课程课程。我是湖南涉外经济学院电气与信息工程学部通信工程0801班的谭星云。这学期在罗志年博士的讲授下，学习了数字信号处理这门课，接受的教材是程佩青教授主编清华高校出版社出版的数字信号处理教程第三版。通过这门课的学习，让我理解了信号分析和处理的基本原理、 方法和技巧。数字信号可以通过对连续信号进行采样和量化或离散数字化后得到，再利用离散傅里叶变换DFT 对其进行频谱分析。但是，离散傅里叶变 换DFT

2、处理数字信号时，计算量太大，不便于实时计算，在计算时应接受快速傅里叶变换FFT ，快速傅里叶变换不是一种新的变换，而是离散傅里叶 变换的快速算法。学习的意义和重要性在于学习过程本身学习的意义和学习除了能驾驭相关理论学问外，更重要的是我们在学习过程中我们的思索和得到的启示。 理论验证性试验的内容中应设置问题让学生思索。激励学生通过重新编写MATLAB程序验证个人答案。对于设计性试验，课程讲完之后要求学生根据课堂内容，编写相应的设计程序，当然对于用到的主要MATLAB函数要进行汇总和说明。设计工作完成后要编程验证设计的正确性。要引导学生学会利用MATLAB工具箱所供应的不同设计手段进行设计。比方F

3、IR数字滤波器的设计，最常用的是窗函数设计法，学生可根据设计指标选择不同的窗函数和长度，在志向滤波器上加窗函数就可得到所需要的滤波器的单位脉冲响应，所设计的滤波器正确与否，要通过验证程序，有两种验证方法：求出所设计滤波器的频谱上的边界频率处的衰减；求时域信号通过滤波器时的响应。由于FIR滤波器的最大特点是实现线性相位特性，故还应检查滤波器对有效信号有无失真。通过该试验学会对FIR数字滤波器的设计方法及应用方法。从而为进一步的硬件设计打好基础。 罗老师将学生的需求、学生将来的进展方向等列为教学的首要目的，真正表达了以人为本的思想，这一点很多高校并没有做到，也值得很多高校借鉴和学习。如今很多高校或

4、课程组为了自身的利益申请精品课程，指示从申报材料表达了自身的特点，但实际 中并没有做到这一点；很多高校为了数量上的要求，让能开双语教学的课程都开双语教学，根本不考虑老师自身的业务水平和学生的接受实力；很多老师为了自身的名誉或评职称的需要出书，根本没考虑书的质量；很多学校为了开设试验而开设试验，并没有考虑学生真正需要的是什么，最终搞的只不过是往上申报材料的一个砝码，学生并没有从试验中受益，甚至根本不知道目的何在。我觉得我们学校的数字信号处理课程教学的模式，从实际动身提高学生的实力，但有些还是需要不断地改良，不单单只是数字信号处理这个课程，不是为了形式上的需求而双语教学，真正做到了解学生所需，让学

5、生有更多的机会学习前沿学问，参与到现实的数字信号处理过程中。当然要完成这一点并不是一个老师、一个课程组的努力就可以了，需要学校政策的支持、教学气氛的完善以及长期不懈的努力。 始终以来，我对信号课程的教学也是提倡概念的理解、分析方法的驾驭，计算是次要的，如在滤波器设计部分，我让学生驾驭设计的方法、过程和留意的要点。但是在实际教学中有时也很迷茫，因为考试的时候需要考计算，假如不通过计算学生是得不到练习，也没方法驾驭方法。通过本学期数字信号处理和上学期信号与系统课程的学习，从罗老师和董老师得到很大的启发，通过淡化计算，留意概念的分析和理解以及该部分内容教学的目标，这样学生在学习过程中思路会更清楚，当

6、然驾驭的也更快、效果也更好。 在学习期间，罗志年博士就本课程的应用和地位内涵、精品课程的建设、双语教学、课程教学的基本要求和大纲以及如何让学生更佳受益和实践教学等方面做了具体的讲解。通过罗老师的指导，我得到很大的启发，通过淡化计算，留意概念的分析和理解以及该部分内容教学的目标，这样学生在学习过程中思路会更清楚，当然驾驭的也更快、效果也更好。通过学习和沟通，让我对数字信号处理这门课程和信号处理学科有了新的相识，新的见解。 其次篇：数字信号处理课程设计 目 录 摘 要. 1 1 绪论 . 2 1.1 DSP系统特点和设计基本原则 . 2 1.2 国内外探讨动态 . 2 2系统设计. 3 3硬件设计

7、. 5 3.1 硬件结构 . 5 3.2 硬件电路设计 . 7 3.2.1 总输入电路 . 7 3.2.2 总输出电路 . 7 3.2.3 语音输入电路 . 9 3.2.4 语音输出电路 . 9 4 试验结果及分析 . 10 4.1 试验结果 . 10 4.2 试验分析 . 12 5 总结与心得体会 . 13 参考文献. 14 致谢 . 15 摘 要 基于DSP的语音信号处理系统，该系统接受TMS320VC5509作为主处理器，TLV320AIC23B作为音频芯片，在此基础上完成系统硬件平台的搭建和软件设计，从而实现对语音信号的采集、滤波和回放功能，它可作为语音信号处理的通用平台。 语音是人类

8、互相之间进行沟通时运用最多、最自然、最基本也是最重要的信息载体。在高度信息化的今日，语音信号处理是信息高速公路、多媒体技术、办公自动化、现代通信及智能系统等新兴领域应用的核心技术之一。通常这些信号处理的过程要满意实时且快速高效的要求，随着DSP技术的进展，以DSP为内核的设备越来越多，为语音信号的处理供应了良好的平台。本文设计了一个基于TMS320VC5509定点的语音信号处理系统，实现对语音信号的采集、处理与回放等功能，为今后困难的语音信号处理算法的探讨和实时实现供应一个通用平台。 关键词：语音处理；DSP；TMS320VC5509;TLV320AIC23B 1 1 绪论 语音是人类互相间所

9、进行的通信的最自然和最简洁便利的形式，语音通信是一种志向的人机通信方式。语音通信的探讨涉及到人工智能、数字信号处理、微型计算机技术、语言声学、语言学等许多领域，所以说语音的通信是一个多学科的综合探讨领域，其探讨成果具有重要的学术价值。另外通过语音来传递信息是人类最重要的、最有效、最常用的交换信息的形式。语言是人类特有的功能，声音是人类常用的工具，是互相传递信息的主要手段。同时也是众构成思想沟通和感情沟通的最主要的途径。 1.1 DSP系统特点和设计基本原则 DSPdigital signal processor是一种独特的微处理器，是以数字信号来处理大量信息的器件。其工作原理是接收模拟信号，转

10、换为0或1的数字信号。再对数字信号进行修改、删除、强化，并在其他系统芯片中把数字数据解译回模拟数据或实际环境格式。它不仅具有可编程性，而且其实时运行速度可达每秒数以千万条困难指令程序，远远超过通用微处理器，是数字化电子世界中日益重要的电脑芯片。它的强大数据处理实力和高运行速度，是最值得称道的两大特色。 1.2 国内外探讨动态 语音信号处理作为一个重要的探讨领域，已经有很长的探讨历史。但是它的快速进展可以说是从1940年前后Dudley的声码器和Potter等人的可见语音起先的；20世纪60年头中期形成的一系列数字信号处理的理念和技术基础；到了80年头，由于矢量量化、隐马尔可夫模型和人工神经网络

11、等相继被应用于语音信号处理，并经过不断改良与完善，使得语音信号处理技术产生了突破性的进展。一方面，对声学语音学统计模型的探讨慢慢深化，鲁棒的语音识别、基于语音段的建模方法及隐马尔可夫模型与人工神经网络的结合成为探讨的热点。另一方面，为了语音识别好用化的需要，讲者自适应、听觉模型、快速搜寻识别算法以及进一步的语言模型的探讨等课题倍受关注。 在通信越来更加达的当今世界，尤其最近几十年，语音压缩编码技术在移动 2 通信、IP电话通信、保密通信、卫星通信以及语音存储等很多方面得到了广泛的应用。因此，语音编码始终是通信和信号处理的探讨热点，并其取得了惊人的进展，目前在PC机上的语音编码已经趋于成熟，而如

12、何在嵌入式系统中实时实现语音压缩编码则是近些年来语音信号处理领域的探讨热点之一。 2系统设计 在实际生活中，当声源遇到物体时会发生反射，反射的声波和声源声波一起传输，听者会觉察反射声波部分比声源声波慢一些，类似人们面对山体高声呼喊后可以在过一会儿听到回声的现象。声音遇到较远物体产生的反射会比遇到较近的反射波晚些到达声源位置，所以回声和原声的延迟随反射物体的距离大小变更。同时，反射声音的物体对声波的反射实力，确定了听到的回声的强弱和质量。另外，生活中的回声的成分比较困难，有反射、漫反射、折射，还有回声的多次反射、折射效果。 当已知一个数字音源后，可以利用计算机的处理实力，用数字的方式通过计算模拟

13、回声效应。简洁的讲，可以在原声音流中叠加延迟一段时间后的声流，实现回声效果。当然通过困难运算，可以计算各种效应的混响效果。如此产生的回声，我们称之为数字回声。 本次试验的程序流程图如下： 图2.1 程序流程图 3 本次试验的系统框图如下： 图2.2 系统框图 4 3硬件设计 3.1 硬件结构 图3.1是系统的硬件结构框图, 系统主要包括VC5509和A IC23 两个模块。 图3.1系统硬件结构框图 利用VC5509 的片上外设I2C( Inter - Integrated Circuit, 内部集成电路)模块配置AIC23 的内部寄存器; 通过VC5509 的McBSP (Multi cha

14、nnel Buffered Serial Ports, 多通道缓存串口)接收和发送采样的音频数据。限制通道只在配置AIC23 的内部寄存器时工作, 而当传输音频数据时则处于闲置状态。 AIC23通过麦克风输入或者立体声音频输入采集模拟信号, 并把模拟信号转化为数字信号, 存储到DSP的内部RAM中,以便DSP处理。 当DSP完成对音频数据的处理以后, AIC23再把数字信号转化为模拟信号, 这样就能够在立体声输出端或者耳机输出端听到声音。 5 AIC23能够实现与VC5509 DSP的McBSP端口的无缝连接, 使系统设计更加简洁。接口的原理框图, 如下列图所示。 图3.2 AIC23与VC5

15、509接口原理图 系统中A IC23的主时钟12 MHz干脆由外部的晶振供应。MODE接数字地, 表示利用I2 C限制接口对AIC23传输限制数据。CS接数字地, 定义了I2 C总线上AIC23的外设地址, 通过将CS接到高电平或低电平, 可以选择A IC23作为从设备在I2 C总线上的地址。SCLK和SDIN是AIC23限制端口的移位时钟和数据输入端,分别与VC5509的I2C模块端口SCL和SDA相连。 收发时钟信号CLKX1和CLKR1由A IC23的串行数据输入时钟BCLK供应, 并由A IC23的帧同步信号LRCIN、LRCOUT启动串口数据传输。DX1和DR1分别与A IC23 的

16、D IN 和DOUT 相连, 从而完成VC5509与AIC23间的数字信号通信。 6 3.2 硬件电路设计 3.2.1 总输入电路 图3.3 总输入电路 从左到右各部分电路为： 话筒，开关，语音输入电路，UA741高增益放大电路，有源二阶带 通滤波器。 3.2.2 总输出电路 图3.4 总输出电路 从左到右各部分电路为： LM386高频功率放大器及其外围器件连接电路，语音输出电路，开关，扬声器。 8 3.2.3 语音输入电路 图3.5语音输入电路 3.2.4 语音输出电路 图3.6 语音输出电路 语音信号通道包括模拟输入和模拟输出两个部分。模拟信号的输入输出电路如下图。上图中MICBIAS 为

17、供应的麦克风偏压，通常是3/4 AVDD，MICIN为麦克风输入，可以根据需要调整输入增益。下列图中LLINEOUT 为左声道输出，RLINEOUT为右声道输出。用户可以根据电阻阻值调整增益的大小，使语音输入输出到达最正确效果。从而实现良好的模拟语音信号输入与模拟信号的输出。 9 4 试验结果及分析 4.1 试验结果 按“F5键运行，留意视察窗口中的bEcho=0，表示数字回声功能没有激活。这时从耳机中能听到麦克风中的输入语音放送。将视察窗口中bEcho的取值改成非0值。这时可从耳机中听到带数字回声道语音放送。 分别调整uDelay和uEffect的取值，使他们保持在0-1023范围内，同时听

18、听耳机中的输出有何转变。 当uDelay和uEffect的数值增大时，数字回声的效果就会越加的明显。 图4.1 修改前程序图 图4.2 修改前程序图 图4.3 频谱分析 图4.4 左声道及右声道波形 11 4.2 试验分析 所以，从本试验可知当已知一个数字音源后，可以利用计算机的处理实力，用数字的方式通过计算模拟回声效应。简洁的讲，可以在原声音流中叠加延迟一段时间后的声流，实现回声效果。当然通过困难运算，可以计算各种效应的混响效果。 声音放送可以加入数字回声，数字回声的强弱和与原声的延迟均可在程序中设定和调整。 12 5 总结与心得体会 通过本次课程设计，我明白了微小环节确定成败这句话的道理，

19、在试验中，有很多留意的地方，都被忽视了，导致再花费更多的时间去修改，这严峻影响了试验的进度。同时，在本次试验中我了解了ICETEK VC5509 A板上语音codec芯片TLV320AIC23的设计和程序限制原理，并进一步驾驭了数字回声产生原理、编程及其参数选择、限制，以及了解了VC5509DSP扩展存储器的编程运用方法。 这一学期的理论学问学习加上这次课程设计，使我对DSP有了更加深刻的了解，对数字信号的处理功能，软硬件相结合，语音信号的采集与放送等等方面都有了很深的了解，信任本次课程设计，无论是对我以后的学习，还是工作等方面都有一个很大的关心。因此，本次课程设计让我受益匪浅。 参考文献 李

20、利.DSP原理及应用.北京:中国水利水电出版社,2004. 王安民,陈明欣,朱明.TMS320C54xxDSP好用技术.北京:清华高校出版社,2007 彭启琮,李玉柏.DSP技术.成都:电子科技高校出版社,1997 李宏伟,等.基于帧间重叠谱减法的语音增加方法.解放军理工高校学报,2001(1):4144 TexasInstrumentsIncorporated.TMS320C54x系列DSP的CPU与外设.梁晓雯,裴小平,李玉虎,译.北京:清华高校出版社,2006 赵力.语音信号处理.北京:机械工业出版社,2003比较图4和图5,可以看到1200Hz以上的频谱明显得到了抑制。 江涛,朱光喜.

21、基于TMS320VC5402的音频信号采集与系统处理.电子技术用,2002,28(7):7072TexasInstrumentsIncorporated:TMS320VC5402Datasheet,2001 致谢 在本次课程设计的即将完成之际，笔者的心情无法清静，本文的完成既是笔者孜孜不倦努力的结果，更是指导老师樊洪斌老师亲切关心和悉心指导的结果。在整个课程设计的选题、探讨和撰写过程中，老师都给了我细心的指导、热忱的激励和支持，他的细心点拨为我开拓了探讨视野，修正了写作思路，对课程设计的完善和质量的提高起到了关键性的作用。另外，导师严谨求实的治学看法、一丝不苟的工作作风和高尚的人格魅力，都给了

22、学生很大感受，使学生终生受益。在此，学生谨向老师致以最真挚的感谢和最崇高的敬佩之情。 另外，还要感谢这段时间来陪我一起努力同学，感谢我们这个小团队，感谢每一个在学习和生活中全部赐予我关切、支持和关心的老师和同学们，几年来我们一起学习、一起玩耍，共同度过了太多的奇妙时间。我们始终是一个团结、友爱、主动向上的集体。 第三篇：数字信号处理课程设计. 课程设计报告 课程名称： 数字信号处理 课题名称： 语音信号的处理与滤波 姓 名： 学 号： 院 系： 专业班级： 指导老师： 完成日期： 2022年7月2日 书目 第1部分 课程设计报告3 一设计目的3 二设计内容3 三设计原理3 四具体实现5 1.

23、录制一段声音5 2. 巴特沃斯滤波器的设计8 3. 将声音信号送入滤波器滤波13 4. 语音信号的回放19 5. 男女语音信号的频谱分析19 6. 噪声的叠加和滤除22 五 结果分析27 第2部分 课程设计总结28 一 参考文献28 第1部分 课程设计报告 一设计目的 综合运用本课程的理论学问进行频谱分析以及滤波器设计，通过理论推导得出相应结论，并利用MATLAB作为工具进行实现，从而复习稳固课堂所学的理论学问，提高对所学学问的综合应用实力，并从实践上初步实现对数字信号的处理。 二设计内容 录制一段个人自己的语音信号，并对录制的信号进行采样；画出采样后语音信号的时域波形和频谱图；给定滤波器的性

24、能指标，接受窗函数法和双线性变换法设计滤波器，并画出滤波器的频率响应；然后用自己设计的滤波器对采集的信号进行滤波，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，分析信号的转变；回放语音信号；换一个与你性别相异的人录制同样一段语音内容，分析两段内容相同的语音信号频谱之间有什么特点；再录制一段同样长时间的背景噪声叠加到你的语音信号中，分析叠加前后信号频谱的转变，设计一个合适的滤波器，能够把该噪声滤除； 三设计原理 1.在Matlab软件平台下，利用函数wavrecord()，wavwrite(),wavread(),wavplay()对语音信号进行录制，存储，读取，回放。 2.用y=

25、fft(x)对采集的信号做快速傅立叶变换，并用=freqz(h)进行DTFT变换。 3.驾驭FIR DF线性相位的概念，即线性相位对h(n)、H(w)及零点的约束，了解四种FIR DF的频响特点。 4.在Matlab中，FIR滤波器利用函数fftfilt对信号进行滤波。 5.抽样定理 连续信号经志向抽样后时域、频域发生的转变志向抽样信号与连续信号频谱之间的关系 志向抽样信号能否代表原始信号、如何不失真地还原信号即由离散信号复原连续信号的条件抽样定理 志向采样过程描述： 时域描述： a(t)=xa(t)dT(t)=xa(t)d(t-nT)=xa(nT)d(t-nT)xn=-n=-dT(t)=频域

26、描述：利用傅氏变换的性质，时域相乘频域卷积，若 n=-d(t-nT)a(t)Xa(jW)xXa(jW)xa(t)DT(jW)dT(t) 则有 (jW)=1X(jW)*D(jW) XaaT2p12p1Xa(jW)=Xa(jW-jk)=Xa(jW-jkWs)Tk=-TTk=-(jW)与X(jW)的关系：志向抽样信号的频谱是连续信号频谱的Xaa 周期延拓,重复周期为Ws(采样角频率)。假如： X(jW)Xa(jW)=a0WWs/2WWs/2即连续信号是带限的，且信号最高频率不超过抽样频率的二分之一，则可不失真复原。 奈奎斯特采样定理：要使实信号采样后能够不失真还原，采样频率必需大于信号最高频率的两倍

27、：Ws2Wh 或 fs2fh 四具体实现 1.录制一段声音 1.1录制并分析 在MATLAB中用wavrecord、wavread、wavplay、wavwrite对声音进行录制、读取、回放、存储。 程序如下： Fs=8000; %抽样频率 time=3; %录音时间 fprintf(按Enter键录音%ds,time); %文字提示 pause; %暂停叮嘱 fprintf(录音中.); x=wavrecord(time*Fs,Fs,double); %录制语音信号 fprintf(录音结束); %文字提示 fprintf(按Enter键回放录音); pause; %暂停叮嘱 wavplay

28、(x,Fs); %按随便键播放语音信号 wavwrite(x,Fs,C:UsersacerDesktop数字信号sound.wav); %存储语音信号 N=length(x);%返回采样点数 df=fs/N;%采样间隔 n1=1:N/2; f=/pi;%频带宽度 figure(2); subplot(2,1,1); plot(x);%录制信号的时域波形 title(原始信号的时域波形);%加标题 ylabel(幅值/A);%显示纵坐标的表示意义 grid;%加网格 y0=fft(x);%快速傅立叶变换 figure(2); subplot(2,1,2); plot(f,abs(y0(n1);%

29、原始信号的频谱图 title(原始信号的频谱图);%加标题 xlabel(频率w/pi);%显示横坐标表示的意义 ylabel(幅值 );%显示纵坐标表示的意义 title(原始信号的频谱图);%加标题 grid;%加网格 图1.1 原始信号的时域与频谱图 1.2滤除无效点 针对实际发出声音落后录制动作半拍的现象，如何拔除对无效点的采样的问题: 出现这种现象的缘由主要是录音起先时，人的反应慢了半拍，导致出现了一些无效点，而后而出现的无效的点，主要是已经没有声音的动作，先读取声音出来，将原始语音信号时域波形图画出来，根据己得到的信号，可以在其次次读取声音的后面设定采样点，取好有效点，画出滤除无效

30、点后的语音信号时域波形图，对比可以看出。这样就可以解决这个问题。 x=wavread(C:UsersacerDesktop数字信号sound.wav, 7 ); %从4000点截取到24000结束 plot (x);%画出截取后的时域图形 title(截取后的声音时域图形);%标题 xlabel(频率);ylabel(振幅) ; grid; %画网格 图1.2 去除无效点 2.巴特沃斯滤波器的设计 2.1设计巴特沃思低通滤波器 MATLAB程序如下。滤波器图如图3.3所示。 %低通滤波 fp=1000;fs=1200;Fs=22050; rp=1;rs=100; wp=2*pi*fp/Fs;

31、ws=2*pi*fs/Fs; Fs1=1; wap=2*tan(wp/2); was=2*tan(ws/2); =buttord(wap,was,rp,rs,s); =butter(N,wc,s); =bilinear(B,A,Fs1); figure(1); =freqz(Bz,Az,512,Fs1*22050); plot(w,abs(h); title(巴特沃斯低通滤波器); xlabel(频率HZ);ylabel(耗损dB); gridon; 9 图2.1 巴特沃思低通滤波器 2.2设计巴特沃思高通滤波器 MATLAB程序如下。滤波器图如图3.5所示。 %高通滤波 fp=4800;fs

32、=5000;Fs=22050; rp=1;rs=100; wp=2*pi*fp/Fs; ws=2*pi*fs/Fs; T=1;Fs1=1; wap=2*tan(wp/2); was=2*tan(ws/2); 10 =buttord(wap,was,rp,rs,s); =butter(N,wc,high,s); =bilinear(B,A,Fs1); figure(1); =freqz(Bz,Az,512,Fs1*22050); plot(w,abs(h); title(巴特沃斯高通滤波器); xlabel(频率HZ);ylabel(耗损dB); grid on; 图2.2巴特沃思高通滤波器 2

33、.3设计巴特沃思带通滤波器 MATLAB程序如下。滤波器图如图3.7所示。 %带通滤波 fp=;fs=;Fs=8000; rp=1;rs=100; wp=2*pi*fp/Fs; ws=2*pi*fs/Fs; T=1;Fs1=1; wap=2*tan(wp/2); was=2*tan(ws/2); =buttord(wap,was,rp,rs,s); =butter(N,wc,s); =bilinear(B,A,Fs1); figure(4); =freqz(Bz,Az,512,Fs1*1000); plot(w,abs(h); title(巴特沃斯带通滤波器); xlabel(频率HZ);yl

34、abel(耗损dB); grid on; 12 图2.3巴特沃思带通滤波器 3将声音信号送入滤波器滤波 x=wavread(C:UsersacerDesktop数字信号sound.wav);%播放原始信号 wavplay(x,fs); %播放原始信号 N=length(x);%返回采样点数 df=fs/N;%采样间隔 n1=1:N/2; f=/pi;%频带宽度 figure(4); subplot(4,2,1); plot(x);%录制信号的时域波形 title(原始信号的时域波形);%加标题 ylabel(幅值/A);%显示纵坐标的表示意义 grid;%加网格 y0=fft(x);%快速傅立

35、叶变换 subplot(4,2,3); plot(f,abs(y0(n1);%原始信号的频谱图 title(原始信号的频谱图);%加标题 xlabel(频率w/pi);%显示横坐标表示的意义 ylabel(幅值 );%显示纵坐标表示的意义 title(原始信号的频谱图);%加标题 grid;%加网格 31低通滤波器滤波 fs=8000; beta=10.056; wc=2*pi*1000/fs; ws=2*pi*1200/fs; width=ws-wc; wn=(ws+wc)/2; n=ceil(12.8*pi /width); h=fir1(n,wn/pi,band,kaiser(n+1,b

36、eta); =freqz(h); ys=fftfilt(h,x);%信号送入滤波器滤波，ys为输出 fftwave=fft(ys);%将滤波后的语音信号进行快速傅立叶变换 figure(4); subplot(4,2,2);%在四行两列的其次个窗口显示图形 plot(ys);%信号的时域波形 title(低通滤波后信号的时域波形);%加标题 xlabel(频率w/pi); ylabel(幅值/A);%显示标表示的意义 grid;%网格 subplot(4,2,4); %在四行两列的第四个窗口显示图形 plot(f, abs(fftwave(n1);%绘制模值 xlabel(频率w/pi); y

37、label(幅值/A);%显示标表示的意义 title(低通滤波器滤波后信号的频谱图);%标题 grid;%加网格 wavplay(ys,8000); %播放滤波后信号 32高通滤波器滤波 fs=8000; beta=10.056; ws=2*5000/fs; wc=2*4800/fs; width=ws-wc; wn=(ws+wc)/2; n=ceil(12.8*pi/width); h=fir1(n,wn/pi, high,kaiser(n+2,beta); =freqz(h); ys=fftfilt(h,x);%将信号送入高通滤波器滤波 subplot(4,2,5);%在四行两列的第五个窗口显示图形 plot(ys);%信号的时域波形 xlabel(频率w/pi); ylabel(幅值/A);%显示标表示的意义 title(高通滤波后信号的时域波形);%标题 ylabel(幅值/A);%显示纵坐标的表示意义 grid;%网格 fftwave=fft(ys); %将滤波后的语音信号进行快速傅立叶变换 subplot(4,2,7);%在四行两列的第七个窗口显示图形 plot(f,