数字信号处理
有效地实现数字滤波器的设计、分析和仿真，极大地减轻了工作量,有利于滤波器设计的最优化。
利用MATLAB中的随机函数产生噪声加入到语音信号中，模仿语音信号被污染，并对其进行频谱分析；设计巴特沃斯滤波器， 并对被噪声污染的语音信号进行滤波， 对滤波前后信号进行时域分析。
4.设计过程
基于声卡进行数字信号的采集。将话筒插入计算机的语音输入插口上,启动录音机。按下录音按钮，对话筒说话,说完后停止录音。要保存文件时,利用了计算机上的A/D转换器,把模拟的声音信号变成了离散的量化了的数字信号,放音时,它又通过D/A转换器,把保存的数字数据恢复为原来的模拟的声音信号。在 Matlab软件平台下可以利用函数wavread对语音信号进行采样,得到了声音数据变量x1,同时把x1的采样频率fs=22050Hz和数据位Nbits=16Bit放进了MATALB的工作空间。然后通过freqz函数绘制原始语音信号的频率响应图。接着对语音信号进行频谱分析,在Matlab中可以利用函数fft对信号进行快速傅里叶变换,得到信号的频谱图。语音信号加噪与频谱分析在Matlab中人为设计一个固定频率5500Hz的噪声干扰信号，噪声信号通常为随机序列,在本设计中用正弦序列代替,干扰信号构建命令函数为d=[Au*sin(2*pi*5500*t)],给出的干扰信号为一个正弦信号，针对上面的语音信号 ,采集了其中一段。再对噪音信号进行频谱变换得到其频谱图.最后通过函数将原信号与噪声信号叠加在一起构成加噪的语音信号，采集他的加噪信号，接着对其进行fourier变换，得到加噪信号的频谱图，最后设计一个高通滤波器，对加噪的信号进行滤波处理，得到的信号与原始信号进行比较！
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5.实验代码及结果
5.1语音信号的采集 源程序为：
fs=22050;%语音信号采样频率为22050
x1=wavread('D:\\MATLAB\\bin\\zx.wav');%读取语音信号的数据，赋给变量x1 sound(x1,22050); %播放语音信号
y1=fft(x1,1024);%对信号做1024点FFT变换
f=fs*(0:511)/1024;%将0到511，步长为1的序列的值与fs相乘并除以1024的值，赋值给f
Plot(x1);%做原始语音信号的时域图形
图5-1：语音信号的采集
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通过freqz函数绘制原始语音信号的频率响应图5-2。
fs=22050;%语音信号采样频率为22050
x1=wavread('D:\\MATLAB\\bin\\zx.wav');%读取语音信号的数据，赋给变量x1 sound(x1,22050); %播放语音信号
y1=fft(x1,1024);%对信号做1024点FFT变换
f=fs*(0:511)/1024; %将0到511，步长为1的序列的值与fs相乘并除以1024的值，赋值给f
Freqz(x1);%绘制原始语音信号的频率响应图
图5-2：原始语音信号的频率采样
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然后对语音信号进行频谱分析,在Matlab中可以利用函数fft对信号行快速傅里叶变换,得到信号的频谱图5-3。
fs=22050;%语音信号采样频率为22050
x1=wavread('D:\\MATLAB\\bin\\zx.wav');%读取语音信号的数据，赋给变量x1 sound(x1,22050);%播放语音信号
y1=fft(x1,1024);%对信号做1024点FFT变换
f=fs*(0:511)/1024;%将0到511，步长为1的序列的值与fs相乘并除以1024的值，赋值给f
subplot(2,1,1); %创建两行一列绘图区间的第1个绘图区间 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)));?s是绝对值，plot是直角坐标下线性刻度曲线
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title('原始语音信号频谱');
图5-3：原始信号的FFT变换
5.2语音信号加噪与频谱分析
fs=22050; %语音信号采样频率为22050
x1=wavread('D:\\MATLAB\\bin\\zx.wav'); %读取语音信号的数据，赋给变量x1 f=fs*(0:511)/1024; %将0到511，步长为1的序列的值与fs相乘并除以1024的值，赋值给f
t=0:1/fs:(length(x1)-1)/fs; %将0到x1的长度减1后的值除以fs的值，且步长为1/fs的值，的序列的值，赋予t
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