武汉理工大学毕业设计（论文）
抽取后的信号0.50-0.5012345678x 10944321000.511.522.5x 104
图3.4 抽样点数N=500点后的信号
由于采样点数过少，导致频谱图出现了混叠现象。 （3）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：
低通滤波器性能指标，fp=1000Hz，fc=1200 Hz， As=100dB，Ap=1dB； 用双线性变换法设计的低通滤波器的程序如下： fp=1000;fc=1200;As=100;Ap=1;fs1=22050; wc=2*fc/fs1;wp=2*fp/fs1; [n,wn]=ellipord（wp,wc,Ap,As）; [b,a]=ellip（n,Ap,As,wn）; freqz（b,a,512,fs1）; 滤波器的频率响应
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50Magnitude (dB)0-50-100-1500200040006000Frequency (Hz)8000100000Phase (degrees)-500-10000200040006000Frequency (Hz)800010000
图3.5 双线性低通滤波器的频率响应图
（4）进行低通滤波后的时域和频谱图；
低通滤波后信号波形0.50-0.5012345678x 1094低通滤波后信号频谱80604020000.511.522.533.5x 1044
图3.6 进行低通滤波后信号的时域和频谱图
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3.3仿真实验
为了验证上述理论与算法的有效期，我录制了一段名为“MOMO”的音乐，大小为0.2M，并加入了噪声。图3.7是清晰的语音波形。图3.8是加噪后的语音波形。图3.9是去噪后的语音波形。图3.10和3.12是对未加噪信号进行EMD分解得到的IMF分量以及提取的其中一个IMF的分量，图3.11和图3.13是对加噪信号进行EMD分解后得到的IMF分量以及提取的其中一个IMF分量。经过比较可知，噪声得到了有效的消除。
处理结果如下：
the sound10.80.60.40.20-0.2-0.4-0.6-0.8-10.511.522.5x33.544.555.5x 104y
图3.7 未加噪的语音信号
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the sound10.80.60.40.20-0.2-0.4-0.6-0.8-10.511.522.5x33.544.555.5x 104y
图3.8 加噪的语音信号
the sound10.80.60.40.20-0.2-0.4-0.6-0.8-10.511.522.5x33.544.555.5x 104y
图3.9 去噪后的语音信号
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0.511.522.5x33.544.555.5x 104
图3.10 未加噪的语音信号进行EMD分解的IMF分量
0.511.522.5x33.544.555.5x 104
图3.11 加噪后的语音信号的EMD分解的IMF分量
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