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4出现的问题和解决方法
在这前面一周的时间里，我们每天的上午都是待在学校的机房上机，同时，老师跟我们进行讲解，然后，当我们有不懂的问题时可以随时向老师请教。在老师没有进行讲解时，我总以为这次的课程设计会有不小的难度，可是当老师跟我们讲解了之后，我却发现，我们的课程设计其实也不是很难，只要我们细心一点，并有耐心，就能解决我们所遇到的问题。
首先，我按照课程设计的要求在网络上找到一段音乐，并对其进行格式转换及属性变换，但是当我真正制作完成之后并存盘后，运行MATLAB后，才感觉音乐文件过于长，造成出现的频谱图很模糊，根本看不清楚，后面看了一下任务指导书及问了同学之后，截取其中的一小段，效果就好了许多。
在此次课程设计中，虽然没有预计的那么难，可还是遇到了一些小小的问题。庆幸的是，能够在老师和同学的帮助下解决了。我觉得最重要的就是要有耐心，要细致，要不懂就问，这样，只要自己坚持，一切问题都会解决的。
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5 结束语
在本次课程设计中，让我知道了以前所学《信号与系统》与《数字信号处理》的结合，并在实际运用中设计滤波器的过程。课程设计不仅要求对滤波器理论的研究，更重要的是实际设计中遇到的问题。
因为有了这次课程设计，我不得不对其设计原理进行更深一层次的理解，对书中原来学到的理论，仅知道了其表面，而不知其原因。在设计中也使我对一些概念有了更深刻的认识。例如：在指标方面，我混淆了模拟指标和数字指标的概念，经过老师的点拨，自己更加明确，而且记忆深刻。还有在课程设计中每一次的数据输入都有其重要意义，用MATLAB编译程序时，可以根据滤波器指标的要求实时知道对滤波器的影响。例如，编好程序后，调试成功，任意改变输入阻带或者通带衰减，可以看到输出波形的变化，改变截止频率wc，同样可以看到输出波形的变化。由此，对理论的理解就更加简单方便，而且记忆力深刻。
除此之外，对程序的编译不是一蹴而就的，而是经过多次的编译与调试。以前用MATLAB就是简单的输入，可以说都不是自己的劳动成果，但这次不一样，课程设计没有别人给你编好，而是自己写，出错率就大大提高了，但这是过程，学习就是在过程中进行的，经过自己几天的脑力劳动，再加上同学们的帮助，不仅对读程序有了很大提高，而且自己的编译水平也上了一个新台阶，更加熟系了MATLAB的应用，也对其中的函数有了大概的了解，对其中一些函数也相当熟练，滤波器设计中用到了ceil（）、freqz（）等很重要的函数，虽然可以用fir1（）、fir2（）可以直接调用，但那样就达不到对真正理论设计过程的 理解和运用。
完成整个设计过程后，学到的东西已经不仅仅上面的那些东西，还有就是同学之间的共同努力和探讨和设计过程中的每一个细节，也许每一个细节的错误就可能导致结局的失败，所以我认为这次收获最大的莫过于静心，学习不能急，一定要冷静，心无旁骛，不放过任何一个细节，就能带来凯旋的消息。
在此，感谢老师一学年以来对我们不仅学习上的关心，还有生活中的照顾，我也不会辜负老师的期望，继续努力深造。
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参考文献
[1] 程佩青．数字信号处理教程〔M〕．北京：清华大学出版社，2002． [2] 刘敏，魏玲．Matlab通信仿真与应用〔M〕．北京：国防工业出版社，2001． [3] Sanjit K.Mitra 著，孙洪，余翔宇 译，《数字信号处理实验指导书》，电子工业出版社，2005 年。
[4] Edward W. Kamen, Bonnie S.Heck 编，《信号与系统基础——应用Web 和MATLAB（第二版）》，科学出版社，2002 年。
[5] 张贤达 编, 《现代信号处理（第二版）》，清华大学出版社，2002 年。
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附录1：弹拨音乐滤波去噪——用凯塞窗设计的滤波器源程序清单 [x,fs,bits]=wavread('Music.wav'); sound(x,fs,bits); N=length(x); fn=1900; t=0:1/fs:(N-1)/fs;
x=x';y=x+ 0.1*sin(fn*2*pi*t); sound(y,fs,bits);
X=abs(fft(x)); Y=abs(fft(y));
X=X(1:length(X)/2); Y=Y(1:length(Y)/2); deltaf=fs/N;
f=0:deltaf:fs/2-deltaf; subplot(2,2,1); plot(t,x); grid on;
xlabel('时间（单位：s）'); ylabel('幅值'); title(' 原始音乐信号'); axis([0,4,-1,1]); subplot(2,2,2); plot(f,X); grid on;
xlabel('频率（单位：Hz）'); ylabel('幅度谱');
title('音乐信号幅度谱图'); axis([0,4000,0,5000]); subplot(2,2,3); plot(t,y);grid on;
xlabel('时间（单位：s）');
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ylabel('幅值');
title(' 加入单频干扰后音乐信号'); axis([0,4,-1,1]); subplot(2,2,4); plot(f,Y);grid on;
xlabel('频率（单位：Hz）'); ylabel('幅度谱');
title('加入干扰后的音乐信号幅度谱图'); axis([0,4000,0,5000]);
fpd=1800;fsd=1850;fsu=1950;fpu=2000;Rp=1;As=100; fcd=(fpd+fsd)/2;fcu=(fpu+fsu)/2; df=min((fsd-fpd),(fpu-fsu));
wcd=fcd/fs*2*pi;wcu=fcu/fs*2*pi;dw=df/fs*2*pi; wsd=fsd/fs*2*pi;wsu=fsu/fs*2*pi; M=ceil((As-7.95)/(2.285* dw)+1)+1; n=0:M-1; beta=0.1102*(As-8.7); w_kaiser= kaiser(M,beta);
hd_bs=ideal_lp(wcd,M)+ideal_lp(pi,M)-ideal_lp(wcu,M); h_bs=w_kaiser'.*hd_bs;
[db,mag,pha,grd,w]=freqz_m(h_bs,1); figure (2);
subplot(2,2,1);plot(w,db); grid on; xlabel('频率');ylabel('db'); subplot(2,2,2);plot(w,mag); grid on; xlabel('频率');ylabel('幅度'); subplot(2,2,3);plot(w,pha); grid on; xlabel('频率');ylabel('相位'); subplot(2,2,4);plot(h_bs);grid on; xlabel('频率');ylabel('滤波器脉冲响应');
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y_fil=fftfilt(h_bs,y);
Y_fil=abs(fft(y_fil));Y_fil=Y_fil(1:length(Y_fil)/2); figure (3);
subplot(3,2,1);plot(t,x);grid on; xlabel('时间');ylabel('原始信号'); subplot(3,2,2);plot(f,X);grid on; xlabel('时间');ylabel('加入的噪声信号'); subplot(3,2,3);plot(t,y);grid on; xlabel('频率');ylabel('原始信号频谱'); subplot(3,2,4);plot(f,Y);grid on;
xlabel('频率');ylabel('加入的噪声信号频谱'); subplot(3,2,5);plot(t,y_fil);grid on; xlabel('时间');ylabel('滤波之后的信号'); subplot(3,2,6);plot(f,Y_fil);grid on;
xlabel('频率');ylabel('滤波之后的信号频谱');