图3双线性变换法幅度和相位特性的非线性映射
对于分段常数的滤波器，双线性变换后，仍得到幅频特性为分段常数的滤波器，但是各个分段边缘的临界频率点产生了畸变，这种频率的畸变，可以通过频率的预畸来加以校正。也就是将临界模拟频率事先加以畸变，然后经变换后正好映射到所需要的数字频率上。
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、课程设计内容
1．语音信号的采集
（1）利用windows下的录音机（开始—程序—附件—娱乐—录音机，文件—属性—立即转换—8.000KHz，8位，单声道）或其他软件，录制一段自己的话音，时间控制在1秒左右。然后将音频文件保存为“wqk.wav”。
（2）在MATLAB软件平台下，利用函数wavread对语音信号进行采样，记住采样频率和采样点数。
2.语音信号的频谱分析
利用函数wavread对语音信号进行读取，将它赋值给某一变量。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MATLAB中，利用函数fft对信号进行快速傅里叶变换，得到信号的频谱特性：
程序如下：
z1=wavread('F:\\wqk.wav'); plot(z1);
图形分析如下：
z1=wavread('F:\\wqk.wav'); y1=z1(1:8192); Y1=fft(y1); n=0:8191; plot(n,Y1);
3. 设计数字滤波器和对信号滤波 （1）窗函数设计低通滤波器 程序设计如下： clear;close all
[z1,fs,bits]=wavread('F:\\ wqk.wav') y1=z1(1:8192); Y1=fft(y1);
fp=1000;fc=1200;As=100;Ap=1;Fs=8000; wc=2*pi*fc/Fs; wp=2*pi*fp/Fs; wdel=wc-wp;
beta=0.112*(As-8.7); N=ceil((As-8)/2.285/wdel); wn= kaiser(N+1,beta); ws=(wp+wc)/2/pi; b=fir1(N,ws,wn); figure(1);
freqz(b,1); x=fftfilt(b,z1); X=fft(x,8192); figure(2);
subplot(2,2,1);plot(abs(Y1));axis([0,4000,0,1.0]); title('滤波前信号频谱');
subplot(2,2,2);plot(abs(X));axis([0,4000,0,1.0]); title('滤波后信号频谱'); subplot(2,2,3);plot(z1); title('滤波前信号波形'); subplot(2,2,4);plot(x); title('滤波后信号波形'); sound(x,fs,bits); 图形分析如下：
（2）窗函数设计高通滤波器 程序设计如下： clear;close all
[z1,fs,bits]=wavread('F:\\wqk.wav') y1=z1(1:8192); Y1=fft(y1);
fp=2800;fc=3000;As=100;Ap=1;Fs=8000; wc=2*pi*fc/Fs; wp=2*pi*fp/Fs; wdel=wc-wp;
beta=0.112*(As-8.7); N=ceil((As-8)/2.285/wdel); wn= kaiser(N,beta); ws=(wp+wc)/2/pi;
b=fir1(N-1,ws,'high',wn); figure(1);