基于MATLAB和DSP的语音信号处理课程的建设

第28卷　第4期2006年8月

电气电子教学学报

J OU RNAL OF EEE

Vol.28　No.4

Aug.2006

基于MAT LAB和DSP的语音信号处理课程的建设

刘庆华,陈紫强

(桂林电子科技大学　通信与信息工程系,广西桂林541004)①

摘　要:语音信号处理课程的主要内容包括语音信号的分析方法及其应用。为了帮助学生理解与掌握课程中的基本原理和基本分析方法,具有设计开发应用通信语音系统的基本能力,本文在介绍语音信号处理课程的内容和特点的基础上,结合MA TLAB软件和数字信号处理器DSP硬件平台,提出了基于MA TLAB和DSP进行语音信号处理课程建设的途径,并阐述了理论教学和实践教学的一些具体做法及实例。结果表明取得了良好的教学效果。

关键词:语音信号处理;理论教学;实践教学;MA TLAB;DSP

中图分类号:TN912;G6421423 文献标识码:A 文章编号:1008-0686(2006)04-0026-03

The Construction of the Speech Signal Processing Course

B ased on MAT LAB and DSP

L IU Q ing2hua,CHEN Zi2qiang

(Depart ment of Communication&I nf ormation Engineering,GuiL in Universit y of Elect ronic Technolog y,Guilin541004,China)

Abstract:Speech signal processing course includes t he processing met hod and application of speech signal. In t his paper,in order to help st udent s comprehend t he basic t heory and processing met hod of speech sig2 nal,and enhance t he ability of design and exploit t he system of communicative speech,t he app roach of t he speech signal p rocessing course const ruction is p roposed based on t he MA TL AB software and DSP hard2 ware platform,same examples in t he t heory and experiment teaching are given.The good teaching effect is acquired in t he p ractice.

K eyw ords:speech signal processing;t heory teaching;experiment teaching;MA TLAB;DSP

0　引言

“语音信号处理”课程是我校本科电子信息工程专业四年级的专业课程,主要学习语音信号处理的原理、重要应用以及最新研究动态,具体内容包括语音时频分析、语音的生成模型、语音编码、语音增强、语音识别、语音合成等技术,这些技术已经广泛用于各种通信和人工智能中,并且与通信和信息类本科毕业生的就业方向息息相关。

本课程的理论性和实践性都很强,其特点是: (1)要求的数学知识多而且深,如概率统计、随机过程等;(2)要求掌握的基础知识强,信号与系统、信号处理是本课程的理论基础;(3)与其他学科及应用密切相关,如通信、计算机、人工智能、模式识别、神经网络等。

学生在学习该课程时,普遍对语音信号处理的理论不能理解,更不知如何将各种复杂的算法应用到实际的通信与信息系统中,所以缺乏学习的主动性和积极性,学习效果差。由此可知,帮助学生理解与掌握课程中的原理和分析方法,可以提高学生综合应用所学知识解决实际问题的能力,并对他们今后所从事的工作有所帮助,这就是本课程教学中要

①收稿日期:2006-07-13;修回日期:2006-08-17 资助项目:广西区新世纪教学改革“十一五”工程GX0521

第一作者:刘庆华(1974-),女,四川巴中人,硕士,讲师,研究方向为语音信号处理及自适应信号处理。

解决的关键问题。

运用现代计算机技术和信息技术,改变传统的教学方式,进行课程建设,提高课堂教学和实践教学效果,增强学习实用性,是解决问题的唯一途径。通过一段时间的探索并结合学生的前导知识,研究出建设本课程的方法:在基于计算机软件MA TL AB 和数字信号处理器DSP构建的软硬件平台上,进行理论教学和实践教学两方面的建设,辅以理论算法软硬件仿真和实时实现的演示,以多媒体的形式给学生提供更多的观察、判断与分析的条件,加强对他们动手能力的培养,加强语音算法的实时实现技术的训练,来满足社会对通信与信息人才的知识和技能的要求。

MA TL AB作为国际科技应用软件,被广泛地应用于信号与图像处理、控制系统设计、通信系统仿真等诸多领域。在本课程的理论和实践教学中引入了完整的MA TLAB实例仿真和编程训练,使得学生在掌握基本概念、基本原理、基本分析方法的基础上能够基于MA TL AB再做一些研究和开发。

DSP(Digital Signal Processor)技术是信息数字化最重要的基本技术之一,广泛应用于通信领域、雷达和声纳系统、消费类电子设备以及各种自动控制系统中。结合DSP技术,在教学和实践环节加强各种理论算法的硬件实时实现技术的展示和训练,一方面能加深学生对理论知识的理解,提高其动手能力;另一方面尽量与产业界的要求接轨,使学生学有所用。

笔者在下面将对理论教学和实践教学的具体做法进行阐述。

1　基于MAT LAB和DSP的理论教学建设

在“语音信号处理”课程的理论教学中,应遵循以下原则:精心设计课堂内容,突出重点,讲透原理,精选例题,结合实践,把语音信号处理的应用和课堂教学紧密结合起来。为此,运用MA TL AB编写程序,演示DSP实现系统,再将复杂的理论辅以图表、声音来进行剖析,可使学生获得直观的验证和比较,进而主动参与教学过程。下面就以语音时频分析中的浊音准周期提取和语音增强为例进行具体说明。

在语音时频分析中讲解语音浊音的准周期(又

称为基音周期)特点时,现场录取一段男女学生的语音,然后用已编写好的MA TL AB软件运行不同算法的结果,最后通过图表得出直观而且可靠的结论。另外演示课本中常规的基音周期的提取方法除了有自相关法、平均幅度差法和倒谱法等,我们还编写了利用线性预测的希尔伯特包络和小波分析方法,让学生比较各种算法的性能和复杂度。

在讲解语音增强时,编写程序,比较时域和频域消噪的性能和特点,播放消噪后的声音文件,让学生清楚地感受到语音消噪的效果和频域消噪中存在“音乐噪声”的缺点。为了进一步降低噪声,然后将两种算法结合即时域自适应消噪后再进行频域的谱相减处理,如图1所示,从听觉和视觉两方面,都能得出明显的结论。在降低音乐噪声方面,引导学生利用前面所学的“人耳的掩蔽效应”等方法来处理

。

(a)

含噪语音

(b)

时域自适应消噪结果

(c)自适应消噪和谱相减结合的消噪结果

图1　语音增强的MA TL AB仿真

将DSP用于理论教学方面的做法是:在弄清理论算法的基础上,讲解并展示算法的实时实现的原理、流程和性能评价方法。如在讲解了语音的波形编码算法和参数编码算法后,将基于DSP的语音编码器(包括A率、自适应增量、L PC-10等算法),拿到课堂上现场录音编码、解码,使得学生对传输码率与语音质量相矛盾的知识点有直观感性的认识。另外在讲解了语音识别系统构成和动态时间规整算法后,演示基于此算法的简单语音识别系统声控小车。另外还演示了基于DSP的室内语音源摄像定位系

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第4期刘庆华等:基于MA TL AB和DSP的语音信号处理课程的建设

统、发送端语音降噪系统和小词汇语音识别系统等。

在利用MA TL AB和DSP技术增强课堂教学效果的同时,充分利用网络资源收集资料,提取适合课堂教学的内容,开拓学生视野。另外,还向学生推荐几个专业网站:如语音识别软件网站ht k. eng1com1ac1uk;语音增强专业网站www1nctclearspeech1com;微软中文语音合成网站research1Micro soft1com/speech/tt s等。

运用现代计算机技术和信息技术到教学中,对教师提出了更高的要求,需要他们在教学准备阶段做大量的工作规划好教学流程、开发和利用好教学资源等。在教学实施阶段,要注意控制教学节奏,把握好软硬件演示的时间和效果等。

2　基于MAT LAB和DSP的实践教学建设

为了配合理论教学,我们在实践教学环节中开设8个学时的验证性实验和4个学时的设计性实验,其目的是掌握语音信号的基本分析方法和应用开发方法,培养学生具有设计、开发通信语音系统的基本能力。

基于MA TLAB环境的验证性实验包括语音的采集、时域分析、频域分析、倒谱分析以及A率编码。基于MA TL AB环境的设计性实验,由指导教师提供有关语音增强的时域或频域的多种算法的中文或英文资料,要求学生在弄清原理的基础上,设计出实验方案,利用采集系统采集噪声和语音,编写程序实现算法,并给出性能分析和用途分析。

结合学生已经学习了“DSP原理及应用”课程,安排了四周的基于DSP技术的语音信号处理课程设计。它是一个要求学生针对语音信号处理的基础理论和算法进行实践环节的综合训练。具体要求基于DSP开发平台TMS320VC54x或学生自制的DSP开发平台上实时实现算法,如语音的多路采集和回放、语音增强、语音编码和说话人识别等算法,构成一个完整基于硬件平台的语音算法的实时实现系统。目前,学生完成的较好作品包括:多路语音采集和回放系统、单话筒语音降噪系统、有声/无声检测系统、中文数字识别系统等。另一方面,为了鼓励学生编写基于硬件平台的语音算法,建立了一个DSP软件库,将学生编写的DSP程序作品以及文档入库,用于理论教学和实践教学。目前学生在基于TMS320VC54x开发系统上已编写好的算法包括:自适应增量编解码、基于L PC-10编解码、基于Hibert的室内语音源定位、抗串扰的阵列语音增强算法等

。

图2　学生的在自制的TMS320VC5402

开发板上实现单话筒降噪算法

为了使学生在实践教学中有所收获,就要求教师能全心投入到学生的实践和开发中去,积极引导并帮助学生解决一些难点。

3　结束语

笔者已在本校01、02、03级学生的“语音信号处理”课程的理论和实践教学中引入MA TLAB和DSP技术。实践证明,教学效果良好。通过教学实践,使学生加深了对课堂抽象理论的理解,并能掌握语音信号处理中的基本分析方法、理论应用和基于软硬件平台的算法实时实现技术。随着软硬件技术的发展和网络资源的丰富,将在语音信号课程中陆续引入虚拟仪器开发平台LabV IEW和ARM等软硬件的应用,会进一步丰富理论教学和实践教学的内容。

参考文献:

[1]　赵力1语音信号处理[M]1北京:机械工业出版社,2003

[2]　杨行峻,迟惠生1语音信号数字处理[M]1北京:电子工业出

版社,1995

[3]　邹鲲,袁俊泉,龚享铱1MA TLAB6.x信号处理[M]1北京:清

华大学出版社,2002

[4]　戴明桢,周建江1TMS320C54XDSP结构、原理及应用[M]1北

京:北京航空航天出版社,2001

[5]　邓立新,杨震1信息技术融入“语音信号处理”课程的教学实践

[J]1南京:电气电子教学学报,2005(5):14-16

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数字信号处理课程设计报告

《数字信号处理》课程设计报告 设计题目： IIR滤波器的设计 专业： 班级： 姓名： 学号： 指导教师： 2010年月日

1、设计目的 1、掌握IIR 滤波器的参数选择及设计方法； 2、掌握IIR 滤波器的应用方法及应用效果； 3、提高Matlab 下的程序设计能力及综合应用能力。 4、了解语音信号的特点。 2、设计任务 1、学习并掌握课程设计实验平台的使用，了解实验平台的程序设计方法； 2、录制并观察一段语音信号的波形及频谱，确定滤波器的技术指标； 3、根据指标设计一个IIR 滤波器，得到该滤波器的系统响应和差分方程，并根据差分方程将所设计的滤波器应用于实验平台，编写相关的Matlab 程序； 4、使用实验平台处理语音信号，记录结果并进行分析。 3、设计内容 3.1设计步骤 1、学习使用实验平台，参见附录1。 2、使用录音机录制一段语音，保存为wav 格式，录音参数为：采样频率8000Hz、16bit、单声道、PCM 编码，如图1 所示。 图1 录音格式设置 在实验平台上打开此录音文件，观察并记录其波形及频谱（可以选择一段较为稳定的语音波形进行记录）。 3、根据信号的频谱确定滤波器的参数：通带截止频率Fp、通带衰减Rp、阻带截止频率Fs、阻带衰减Rs。 4、根据技术指标使用matlab 设计IIR 滤波器，得到系统函数及差分方程，并记录得到系统函数及差分方程，并记录其幅频响应图形和相频响应图形。要求设计 第 1页出的滤波器的阶数小于7，如果不能达到要求，需要调整技术指标。 5、记录滤波器的幅频响应和系统函数。在matlab 中，系统函数的表示公式为：

因此，必须记录系数向量a 和b。系数向量a 和b 的可以在Matlab 的工作空间（WorkSpace）中查看。 6、根据滤波器的系统函数推导出滤波器的差分方程。 7、将设计的滤波器应用到实验平台上。根据设计的滤波器的差分方程在实验平台下编写信号处理程序。根据运行结果记录处理前后的幅频响应的变化情况，并试听处理前后声音的变化，将结果记录，写入设计报告。 3.2实验程序 （1）Rs=40; Fs=1400; Rp=0.7; Fp=450; fs=8000; Wp=2*pi*Fp;Ws=2*pi*Fs; [N,Wn]=buttord(Wp,Ws,Rp,Rs,'s'); [b1,a1]=butter(N,Wn,'s'); [b,a]=bilinear(b1,a1,fs); [H,W]=freqz(b,a); figure; subplot(2,1,1);plot(W*fs/(2*pi),abs(H));grid on;title('频率响应'); xlabel('频率');ylabel('幅值');、 subplot(2,1,2); plot(W,angle(H));grid on;title('频率响应'); xlabel('相位(rad)');ylabel('相频特性'); 3.3实验结果（如图）： N =5 Wn=6.2987e+003 第 2页

数字信号处理Matlab实现实例(推荐给学生)

数字信号处理Matlab 实现实例 第１章离散时间信号与系统 例1-1 用MATLAB计算序列{-2 0 1 –1 3}和序列{1 2 0 -1}的离散卷积。 解 MATLAB程序如下： a=[-2 0 1 -1 3]; b=[1 2 0 -1]; c=conv(a,b); M=length(c)-1; n=0:1:M; stem(n,c); xlabel('n'); ylabel('幅度'); 图1.1给出了卷积结果的图形，求得的结果存放在数组c中为：{-2 -4 1 3 1 5 1 -3}。 例1-2 用MATLAB计算差分方程 当输入序列为时的输出结果。 解 MATLAB程序如下： N=41; a=[0.8 -0.44 0.36 0.22]; b=[1 0.7 -0.45 -0.6]; x=[1 zeros(1,N-1)];

k=0:1:N-1; y=filter(a,b,x); stem(k,y) xlabel('n');ylabel('幅度') 图 1.2 给出了该差分方程的前41个样点的输出，即该系统的单位脉冲响应。 例1-3 用MATLAB 计算例1-2差分方程 所对应的系统函数的DTFT 。 解 例1-2差分方程所对应的系统函数为： 123 123 0.80.440.360.02()10.70.450.6z z z H z z z z -------++= +-- 其DTFT 为 23230.80.440.360.02()10.70.450.6j j j j j j j e e e H e e e e ωωωω ωωω--------++= +-- 用MATLAB 计算的程序如下： k=256; num=[0.8 -0.44 0.36 0.02]; den=[1 0.7 -0.45 -0.6]; w=0:pi/k:pi; h=freqz(num,den,w); subplot(2,2,1); plot(w/pi,real(h));grid title('实部') xlabel('\omega/\pi');ylabel('幅度')

数字信号处理课程设计

数字信号处理 课 程 设 计 院系：电子信息与电气工程学院 专业：电子信息工程专业 班级：电信班 姓名： 学号： 组员：

摘要 滤波器设计在数字信号处理中占有极其重要的地位，FIR数字滤波器和IIR 滤波器是滤波器设计的重要组成部分。利用MATLAB信号处理工具箱可以快速有效地设计各种数字滤波器。课题基于MATLAB有噪音语音信号处理的设计与实现，综合运用数字信号处理的理论知识对加噪声语音信号进行时域、频域分析和滤波。通过理论推导得出相应结论，再利用 MATLAB 作为编程工具进行计算机实现。在设计实现的过程中，使用窗函数法来设计FIR数字滤波器，用巴特沃斯、切比雪夫和双线性变法设计IIR数字滤波器，并利用MATLAB 作为辅助工具完成设计中的计算与图形的绘制。通过对对所设计滤波器的仿真和频率特性分析，可知利用MATLAB信号处理工具箱可以有效快捷地设计FIR和IIR数字滤波器，过程简单方便，结果的各项性能指标均达到指定要求。 关键词数字滤波器 MATLAB 窗函数法巴特沃斯

目录 摘要 (1) 1 引言 (1) 1.1课程设计目的 (1) 1.2 课程设计内容及要求 (1) 1.3课程设计设备及平台 (1) 1.3.1 数字滤波器的简介及发展 (1) 1.3.2 MATLAB软件简介 (2) 2 课程设计原理及流程 (4) 3.课程设计原理过程 (4) 3.1 语音信号的采集 (4) 3.2 语音信号的时频分析 (5) 3.3合成后语音加噪声处理 (7) 3.3.1 噪声信号的时频分析 (7) 3.3.2 混合信号的时频分析 (8) 3.4滤波器设计及消噪处理 (10) 3.4.1 设计IIR和FIR数字滤波器 (10) 3.4.2 合成后语音信号的消噪处理 (13) 3.4.3 比较滤波前后语音信号的波形及频谱 (13) 3.4.4回放语音信号 (15) 3.5结果分析 (15) 4 结束语 (15) 5 参考文献 (16)

数字信号处理MATLAB中FFT实现

MATLAB中FFT的使用方法 说明：以下资源来源于《数字信号处理的MATLAB实现》万永革主编 一.调用方法 X=FFT(x)； X=FFT(x，N)； x=IFFT(X); x=IFFT(X,N) 用MATLAB进行谱分析时注意： （1）函数FFT返回值的数据结构具有对称性。 例： N=8; n=0:N-1; xn=[43267890]; Xk=fft(xn) → Xk= 39.0000-10.7782+6.2929i0-5.0000i 4.7782-7.7071i 5.0000 4.7782+7.7071i0+5.0000i-10.7782-6.2929i Xk与xn的维数相同，共有8个元素。Xk的第一个数对应于直流分量，即频率值为0。 （2）做FFT分析时，幅值大小与FFT选择的点数有关，但不影响分析结果。在IFFT时已经做了处理。要得到真实的振幅值的大小，只要将得到的变换后结果乘以2除以N即可。 二.FFT应用举例 例1：x=0.5*sin(2*pi*15*t)+2*sin(2*pi*40*t)。采样频率fs=100Hz，分别绘制N=128、1024点幅频图。

clf; fs=100;N=128;%采样频率和数据点数 n=0:N-1;t=n/fs;%时间序列 x=0.5*sin(2*pi*15*t)+2*sin(2*pi*40*t);%信号 y=fft(x,N);%对信号进行快速Fourier变换 mag=abs(y);%求得Fourier变换后的振幅 f=n*fs/N;%频率序列 subplot(2,2,1),plot(f,mag);%绘出随频率变化的振幅 xlabel('频率/Hz'); ylabel('振幅');title('N=128');grid on; subplot(2,2,2),plot(f(1:N/2),mag(1:N/2));%绘出Nyquist频率之前随频率变化的振幅xlabel('频率/Hz'); ylabel('振幅');title('N=128');grid on; %对信号采样数据为1024点的处理 fs=100;N=1024;n=0:N-1;t=n/fs; x=0.5*sin(2*pi*15*t)+2*sin(2*pi*40*t);%信号 y=fft(x,N);%对信号进行快速Fourier变换 mag=abs(y);%求取Fourier变换的振幅 f=n*fs/N; subplot(2,2,3),plot(f,mag);%绘出随频率变化的振幅 xlabel('频率/Hz'); ylabel('振幅');title('N=1024');grid on; subplot(2,2,4) plot(f(1:N/2),mag(1:N/2));%绘出Nyquist频率之前随频率变化的振幅 xlabel('频率/Hz'); ylabel('振幅');title('N=1024');grid on; 运行结果：

数字信号处理课程设计报告

抽样定理的应用 摘要 抽样定理表示为若频带宽度有限的，要从抽样信号中无失真地恢复原信号，抽样频率应大于2倍信号最高频率。抽样频率小于2倍频谱最高频率时，信号的频谱有混叠。抽样频率大于2倍频谱最高频率时，信号的频谱无混叠。 语音信号处理是研究用数字信号处理技术和语音学知识对语音 信号进行处理的新兴学科，是目前发展最为迅速的学科之一，通过语音传递信息是人类最重要，最有效，最常用和最方便的交换信息手段，所以对其的研究更显得尤为重要。 Matlab语言是一种数据分析和处理功能十分强大的计算机应用 软件，它可以将声音文件变换成离散的数据文件，然后用起强大的矩阵运算能力处理数据。这为我们的本次设计提供了强大并良好的环境！ 本设计要求通过利用matlab对模拟信号和语音信号进行抽样，通过傅里叶变换转换到频域，观察波形并进行分析。 关键词：抽样Matlab

目录 一、设计目的： (2) 二、设计原理： (2) 1、抽样定理 (2) 2、MATLAB简介 (2) 3、语音信号 (3) 4、Stem函数绘图 (3) 三、设计内容： (4) 1、已知g1(t)=cos(6πt),g2(t)=cos(14πt),g3(t)=cos(26πt),以抽样频率 fsam=10Hz对上述三个信号进行抽样。在同一张图上画出g1(t)，g2(t)，g3(t)及其抽样点,对所得结果进行讨论。 (4) 2、选取三段不同的语音信号，并选取适合的同一抽样频率对其进 行抽样，画出抽样前后的图形，并进行比较，播放抽样前后的语音。 (6) 3、选取合适的点数，对抽样后的三段语音信号分别做DFT，画图 并比较。 (10) 四、总结 (12) 五、参考文献 (13)

MATLAB数字信号处理

MATLAB 下的数字信号处理实现示例 附录一信号、系统和系统响应 1、理想采样信号序列 （1）首先产生信号x(n),0<=n<=50 n=0:50; A=444.128; a=50*sqrt(2.0)*pi; T=0.001; w0=50*sqrt(2.0)*pi; x=A*exp(-a*n*T).*sin(w0*n*T); close all subplot(3,1,1);stem(x); %定义序列的长度是50 %设置信号有关的参数 %采样率 %pi 是MATLAB 定义的π，信号乘可采用“.*”%清除已经绘制的x(n)图形 %绘制x(n)的图形 title(…理想采样信号序列?); （2）绘制信号x(n)的幅度谱和相位谱 k=-25:25; W=(pi/12.5)*k; X=x*(exp(-j*pi/12.5)).^(n?*k); magX=abs(X); %绘制x(n)的幅度谱subplot(3,1,2);stem(magX);title(…理想采样信号序列的幅度谱?); angX=angle(X); %绘制x(n)的相位谱subplot(3,1,3);stem(angX) ; title (…理想采样信号序列的相位谱?) （3）改变参数为：A = 1,? = 0.4, & 0 = 2.0734, T = 1 n=0:50; A=1; a=0.4; T=1; w0=2.0734; x=A*exp(-a*n*T).*sin(w0*n*T); close all subplot(3,1,1);stem(x); title(…理想采样信号序列?); k=-25:25; W=(pi/12.5)*k; X=x*(exp(-j*pi/12.5)).^(n?*k); magX=abs(X); %定义序列的长度是50 %设置信号有关的参数 %采样率 %pi 是MATLAB 定义的π，信号乘可采用“.*” %清除已经绘制的x(n)图形 %绘制x(n)的图形 %绘制x(n)的幅度谱 subplot(3,1,2);stem(magX);title(…理想采样信号序列的幅度谱?); angX=angle(X); %绘制x(n)的相位谱

数字信号处理课程总结(全)

数字信号处理课程总结 以下图为线索连接本门课程的内容： ) (t x a ) (t y a ) (n x 一、 时域分析 1． 信号 ? 信号：模拟信号、离散信号、数字信号（各种信号的表示及关系） ? 序列运算：加、减、乘、除、反褶、卷积 ? 序列的周期性：抓定义 ? 典型序列：)(n δ（可表征任何序列）、)(n u 、)(n R N 、 n a 、jwn e 、)cos(θ+wn ∑∞ -∞ =-= m m n m x n x )()()(δ 特殊序列：)(n h 2． 系统 ? 系统的表示符号)(n h ? 系统的分类：)]([)(n x T n y = 线性：)]([)]([)]()([2121n x bT n x aT n bx n ax T +=+ 移不变：若)]([)(n x T n y =，则)]([)(m n x T m n y -=- 因果：)(n y 与什么时刻的输入有关 稳定：有界输入产生有界输出 ? 常用系统：线性移不变因果稳定系统 ? 判断系统的因果性、稳定性方法 ? 线性移不变系统的表征方法： 线性卷积：)(*)()(n h n x n y = 差分方程： 1 ()()()N M k k k k y n a y n k b x n k === -+ -∑∑

3． 序列信号如何得来？ ) (t x a ) (n x 抽样 ? 抽样定理：让)(n x 能代表)(t x a ? 抽样后频谱发生的变化？ ? 如何由)(n x 恢复)(t x a ？ )(t x a = ∑ ∞ -∞ =--m a mT t T mT t T mT x ) ()] (sin[ ) (π π 二、 复频域分析（Z 变换） 时域分析信号和系统都比较复杂，频域可以将差分方程变换为代数方程而使分析简化。 A ． 信号 1．求z 变换 定义：)(n x ?∑∞ -∞ =-= n n z n x z X )()( 收敛域：)(z X 是z 的函数，z 是复变量，有模和幅角。要其解析，则z 不能取让)(z X 无穷大的值，因此z 的取值有限制，它与)(n x 的种类一一对应。 ? )(n x 为有限长序列，则)(z X 是z 的多项式，所以)(z X 在z=0或∞时可 能会有∞，所以z 的取值为：∞<

实验一 基于Matlab的数字信号处理基本

实验一 基于Matlab 的数字信号处理基本操作 一、 实验目的：学会运用MA TLAB 表示的常用离散时间信号；学会运用MA TLAB 实现离 散时间信号的基本运算。 二、 实验仪器：电脑一台，MATLAB6.5或更高级版本软件一套。 三、 实验内容： （一） 离散时间信号在MATLAB 中的表示 离散时间信号是指在离散时刻才有定义的信号，简称离散信号，或者序列。离散序列通常用)(n x 来表示，自变量必须是整数。 离散时间信号的波形绘制在MATLAB 中一般用stem 函数。stem 函数的基本用法和plot 函数一样，它绘制的波形图的每个样本点上有一个小圆圈，默认是空心的。如果要实心，需使用参数“fill ”、“filled ”，或者参数“.”。由于MATLAB 中矩阵元素的个数有限，所以MA TLAB 只能表示一定时间范围内有限长度的序列；而对于无限序列，也只能在一定时间范围内表示出来。类似于连续时间信号，离散时间信号也有一些典型的离散时间信号。 1. 单位取样序列 单位取样序列)(n δ，也称为单位冲激序列，定义为 ) 0() 0(0 1)(≠=?? ?=n n n δ 要注意，单位冲激序列不是单位冲激函数的简单离散抽样，它在n =0处是取确定的值1。在MATLAB 中，冲激序列可以通过编写以下的impDT .m 文件来实现，即 function y=impDT(n) y=(n==0); %当参数为0时冲激为1,否则为0 调用该函数时n 必须为整数或整数向量。 【实例1-1】 利用MATLAB 的impDT 函数绘出单位冲激序列的波形图。 解：MATLAB 源程序为 >>n=-3:3; >>x=impDT(n); >>stem(n,x,'fill'),xlabel('n'),grid on >>title('单位冲激序列') >>axis([-3 3 -0.1 1.1]) 程序运行结果如图1-1所示。 图1-1 单位冲激序列

青岛理工大学临沂年数字信号处理及MATLAB试卷

A卷

一、[15分] 1、10 2、f>=2fh

3、()()()y n x n h n =* 4、1 -az -11a 或者-z z ，a 1 -z 或1-1-az -1z 5、对称性 、 可约性 、 周期性 6、191点，256 7、典范型、级联型、并联型 8、T ω = Ω，)2 tan(2ω T = Ω或)2arctan(2T Ω=ω。 二、[20分] 1、C 2、 A 3、 C 4、C 5、B 6、D 7、B 8、A 9、D 10、A (CACCB DBADA) 三、[15分] 1、（5分） 混叠失真：不满足抽样定理的要求。 改善方法：增加记录长度 频谱泄漏：对时域截短，使频谱变宽拖尾，称为泄漏 改善方法：1）增加w (n )长度 2）缓慢截短 栅栏效应：DFT 只计算离散点（基频F0的整数倍处）的频谱，而不是连续函数。 改善方法：增加频域抽样点数N （时域补零），使谱线更密 2、（5分） 3、 （5分） IIR 滤波器: 1）系统的单位抽样相应h (n )无限长 2）系统函数H (z )在有限z 平面（ ）上有极点存在 3）存在输出到输入的反馈，递归型结构 Fir 滤波器: ? 1）系统的单位冲激响应h (n )在有限个n 处不为零； ? 2）系统函数 在||0 z >处收敛，在 处只有零点，即有限z 平面只有零点，而全部极点都在z =0处； ? 3）机构上主要是非递归结构，没有输入到输出的反馈，但有些结构中也包含有反馈的递归部分。 四、计算题（40分） 1、（12分）解： 解： 对上式两边取Z 变换，得： ()H z ||0z >

数字信号处理学习心得体会

数字信号处理学习心得 体会

数字信号处理学习心得 一、课程认识和内容理解 《数字信号处理》是我们通信工程和电子类专业的一门重要的专业基础课程，主要任务是研究数字信号处理理论的基本概念和基本分析方法，通过建立数学模型和适当的数学分析处理，来展示这些理论和方法的实际应用。 数字信号处理技术正飞速发展，它不但自成一门学科，更是以不同形式影响和渗透到其他学科：它与国民经济息息相关，与国防建设紧密相连；它影响或改变着我们的生产、生活方式，因此受到人们普遍的关注。信息科学是研究信息的获取、传输、处理和利用的一门科学，信息要用一定形式的信号来表示，才能被传输、处理、存储、显示和利用，可以说，信号是信息的表现形式。这学期数字信号处理所含有的具体内容如下： 第一单元的课程我们深刻理解到时域离散信号和时域离散系统性质和特点；时域离散信号和时域离散系统时域分析方法；模拟信号的数字处理方法。 第二单元的课程我们理解了时域离散信号（序列）的傅立叶变换，时域离散信号Z变换，时域离散系统的频域分析。 第三单元的课程我们学习了离散傅立叶变换定义和性质，离散傅立叶变换应用——快速卷积，频谱分析。 第四单元的课程我们重点理解基 2 FFT算法——时域抽取法﹑频域抽取法，FFT的编程方法，分裂基FFT算法。 第五单元的课程我们学了网络结构的表示方法——信号流图，无限脉冲响

应基本网络结构，有限脉冲响应基本网络结构，时域离散系统状态变量分析法。 第六单元的课程我们理解数字滤波器的基本概念，模拟滤波器的设计,巴特沃斯滤波器的设计,切比雪夫滤波器的设计，脉冲响应不变法设计无限脉冲响应字数字滤波器，双线性变换法设计无限脉冲响应字数字滤波器，数字高通﹑带通﹑带阻滤波器的设计。 第七单元的课程我们学习了线性相位有限脉冲响应（FIR）数字滤波器，窗函数法设计有限脉冲响应（FIR）数字滤波器，频率采样法设计有限脉冲响应（FIR）数字滤波器 二、专业认识和未来规划 通信工程是一门工程学科，主要是在掌握通信基本理论的基础上，运用各种工程方法对通信中的一些实际问题进行处理。通过该专业的学习，可以掌握电话网、广播电视网、互联网等各种通信系统的原理，研究提高信息传送速度的技术，根据实际需要设计新的通信系统，开发可迅速准确地传送各种信息的通信工具等。 对于我们通信专业，我觉得是个很好的专业，现在这个专业很热门，这个专业以后就业的方向也很多，就业面很广。我们毕业以后工作，可以进入设备制造商、运营商、专有服务提供商以及银行等领域工作。当然,就业形势每年都会变化，所以关键还是要看自己。可以从事硬件方面，比如说PCB，别小看这门技术，平时我们在试验时制作的简单，这一技术难点就在于板的层数越多，要做的越稳定就越难，这可是非常有难度的，如果学好了学精了，也是非常好找工作的。也可以从事软件方面，这实际上要我们具备比较好的模电和数电的

数字信号处理指导书matlab版

实验1 时域离散信号的产生 一、实验目的 学会运用MATLAB 产生常用离散时间信号。 二、实验涉及的matlab 子函数 1、square 功能：产生矩形波 调用格式： x=square(t)；类似于sin （t ），产生周期为2*pi ，幅值为+—1的方波。 x=square(t ，duty)；产生制定周期的矩形波，其中duty 用于指定脉冲宽度与整个周期的比例。 2、rand 功能：产生rand 随机信号。 调用格式： x=rand （n ，m ）；用于产生一组具有n 行m 列的随机信号。 三、实验原理 在时间轴的离散点上取值的信号，称为离散时间信号。通常，离散时间信号用x （n ）表示，其幅度可以在某一范围内连续取值。 由于信号处理所用的设备主要是计算机或专用的信号处理芯片，均以有限的位数来表示信号的幅度，因此，信号的幅度也必须“量化”，即取离散值。我们把时间和幅度上均取离散值的信号称为时域离散信号或数字信号。 在MATLAB 中，时域离散信号可以通过编写程序直接生成，也可以通过对连续信号的等间隔抽样获得。 下面介绍常用的时域离散信号及其程序。 1、单位抽样序列 ? ? ?≠==000 1)(k k k δ MATLAB 源程序为

1) function [x,n] = impuls (n0,n1,n2) % Generates x(n) = delta(n-n0); n=n0 处建立一个单位抽样序列% [x,n] = impuls (n0,n1,n2) if ((n0 < n1) | (n0 > n2) | (n1 > n2)) error('arguments must satisfy n1 <= n0 <= n2') end n = [n1:n2]; x = [zeros(1,(n0-n1)), 1, zeros(1,(n2-n0))]; 将上述文件存为：impuls.m，在命令窗口输入 n0=0,n1=-10,n2=11; [x,n]=impuls (n0,n1,n2); stem(n,x,’filled’) 2)n1=-5;n2=5;n0=0; n=n1:n2; x=[n==n0]; stem(n,x,'filled','k'); axis([n1,n2,1.1*min(x),1.1*max(x)]); title('单位脉冲序列'); xlabel('时间(n)'); ylabel('幅度x(n)'); 3)n1=-5;n2=5;k=0; n=n1:n2; nt=length(n); %求n点的个数 nk=abs(k-n1)+1; %确定k在n序列中的位置 x=zeros(1,nt); %对所有样点置0 x(nk)=1; %对抽样点置1 stem(n,x,'filled','k'); axis([n1,n2,0,1.1*max(x)]); title('单位脉冲序列'); xlabel('时间(n)'); Ylabel('幅度x(n)');

数字信号处理课程规划报告

数字信号处理课程设计报告《应用Matlab对信号进行频谱分析及滤波》 专业： 班级： 姓名： 指导老师： 二0 0五年一月一日

目录 设计过程步骤（） 2.1 语音信号的采集（） 2.2 语音信号的频谱分析（） 2.3 设计数字滤波器和画出其频谱响应（） 2.4 用滤波器对信号进行滤波（） 2.5滤波器分析后的语音信号的波形及频谱（） ●心得和经验（）

设计过程步骤 2.1 语音信号的采集 我们利用Windows下的录音机，录制了一段开枪发出的声音，时间在1 s内。接着在C盘保存为WAV格式，然后在Matlab软件平台下．利用函数wavread对语音信号进行采样，并记录下了采样频率和采样点数，在这里我们还通过函数sound引入听到采样后自己所录的一段声音。通过wavread函数和sound的使用，我们完成了本次课程设计的第一步。其程序如下： [x,fs,bite]=wavread('c:\alsndmgr.wav',[1000 20000]); sound(x,fs,bite); 2.2 语音信号的频谱分析 首先我们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，我们利用函数fft对信号进行快速傅里叶变换，得到信号的频谱特性性。到此，我们完成了课程实际的第二部。 其程序如下： n=1024; subplot(2,1,1); y=plot(x(50:n/4)); grid on ; title('时域信号') X=fft(x,256); subplot(2,1,2); plot(abs(fft(X))); grid on ; title('频域信号'); 运行程序得到的图形：

数字信号处理的MATLAB实现

昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告 （2011—2012 学年第二学期） 课程名称：数字信号处理开课实验室：信自楼111 2012 年 5 月 31 日年级、专业、班生医学号姓 名 成绩 实验项目名称数字信号处理的matlab 实现指导教师 教 师 评语教师签名： 年月日 一．实验目的 熟练掌握matlab的基本操作。 了解数字信号处理的MATLAB实现。 二．实验设备 安装有matlab的PC机一台。 三．实验内容 .1.求信号x(n)=cos(6.3Пn/3)+cos(9.7Пn/30)+cos(15.3Пn/30),0≤n≤29的幅度频谱. 2. 用冲击响应不变法设计一个Butterworth低通数字滤波器,要求参数为: Wp=0.2Пαp=1dB Ws=0.3Пαs=15dB 3.用双线性变换法设计一个Chebyshev高通IIR滤波器,要求参数为: Wp=0.6Пαp=1dB Ws=0.4586Пαs=15dB 4.用窗函数法设计一个低通FIR滤波器,要求参数为: Wp=0.2Пαp=0.3dB Ws=0.25Пαs=50dB 5.用频率抽样法设计一个带通FIR滤波器,要求参数为: W1s=0.2П W1p=0.35П W2p=0.65П W2s=0.8П αs=60dB αp=1dB 6.根据 4 点矩形序列，( n ) = [1 1 1 1] 。做 DTFT 变换，再做 4 点 DFT 变换。然后分别补零做 8 点 DFT 及 16 点 DFT。 7.调用filter解差分方程，由系统对u(n)的响应判断稳定性 8编制程序求解下列系统的单位冲激响应和阶跃响应。 y[n]+ 0.75y[n -1]+ 0.125y[n -2] = x[n]- x[n -1] 四．实验源程序 1. n=[0:1:29]; x=cos(6.3*pi*n/30)+cos(9.7*pi*n/30)+cos(15.3*pi*n/30);

工程教育背景下数字信号处理实施多元化教学方法的研究与实践

工程教育背景下数字信号处理实施多元化 教学方法的研究与实践 摘要：面对工程教育背景，对数字信号处理课程的教学方法进行改革和实践，针对不同的教学内容和要求，采用多元化的教学方法来完成数字信号处理课程的教学任务。从教学目标、课程理念、教学手段、教学方法等方面进行课程的改革实践，以达到提高学生的工程实践水平和创新能力，培养学生分析和解决问题能力的目的。 关键词：工程教育；数字信号处理；多元化教学 中图分类号：G642.0 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2014）22-0212-02 字信号处理是一门基础性很强的课程，信号与系统是它的先修课程，通信原理是它的拓展课程，该课程集数学、计算机和电子学为一体，是一门交叉学科。在数字信号处理课程中，既涉及基础理论和算法，还涉及硬件电路，覆盖面很广。对该课程的讲授也不能仅仅采用理论教学的方法，尤其是在工程教育的背景下，对学生的要求越来越高。基于工程教育背景，本论文以创新人才培养为目标，探索数字信号处理有效的教学方法和教学手段，培养学生分析问题和解决问题的能力。通过对教学方法的改革，将教学的指导思想变为以学生为主，改变学生传统的学习方式，充分调动学生学

习的积极性，激发学生的学习兴趣，提高工程设计能力，为数字信号处理及其相关课程的改革提供参考和借鉴。 1.调整课程教学目标，强调工程素养及创新精神和实践能力的培养。根据学校本科生培目标的要求，在教学中要以加强基础、重视实践、增强能力、提高素质为目标，课程体系要分层次、多模块，即涉及基本技能培养有包含创新能力的培养。 2.调整教学理念。数字信号处理课程的教学理念应该是针对不同的教学内容，采用多种教学方式相结合，通过启发的方式，调动学生学习的积极性和主动性，激发学生学习的兴趣和能力，逐步提高学生独立分析、解决问题的能力，为今后的学习和工作打下基础。 3.改革教学方法。多种教学手段相融合，构建多元化、立体化教学模式。因为数字信号处理课程内容很抽象，理论性很强，传统的教学方式是教师的讲授式教学，学生往往处于被动接受的地位，这样就抑制了学生的学习主动性。为了改变这一现状，需要针对不同的教学内容，采用多种教学方式相结合的多元式教学模式，引导学生参与教学活动，变学生的被动学习为主动学习。①讲授式教学，对于课程中那些基础性较强，理论性较强的内容，学生难以理解，需要老师进行透彻的分析和细致的讲解。在教学过程中，教师要注意启发和引导学生，而不是全盘灌输，要注意教学的生动性，

数字信号处理 课程简介

数字信号处理（Digital Signal Processing） 课程编号：01115161 课程性质：专业方向任选课 开设学期及学时分配：第六期；每学期64学时 适用专业及层次：电子信息工程本科 先行课程：《数字电子技术》、《信号与系统》 后继课程：无 课程目的、内容与要求： 本课程是信息工程本科专业必修课，它是在学生学完了高等数学、概率论、线性代数、复变函数、信号与系统等课程后，进一步为学习专业知识打基础的课程。本课程将通过讲课、练习使学生建立“数字信号处理”的基本概念，掌握数字信号处理基本分析方法和分析工具，为从事通信、信息或信号处理等方面的研究工作打下基础。 教材：吴镇扬编，《数字信号处理》，高等教育出版社，2004年9月第一版。 推荐参考书： 1. 姚天任,江太辉编，《数字信号处理》（第二版），华中科技大学出版社，2000年版。 2. 程佩青著，《数字信号处理教程》（第二版），清华大学出版社出版，2001年版。 3. 丁玉美,高西全编著，《数字信号处理》，西安电子科技大学出版社，2001年版。 4. 胡广书编，《数字信号处理——理论、算法与实现》，清华大学出版社，2004年版。 授课教师： 1.主讲教师要具有中级及以上专业技术职称和硕士研究生及以上学历。 2.能履行教师职责，爱岗敬业，为人师表，具有良好的师德教风和较高的业务水平。 3.本课程要求教师应具备数据结构与算法设计、编译原理和软件工程等方面的理论基础，熟悉傅立叶变换（FFT）与数字滤波器并具备分析和运用MATLAB编程能力。 教学与实验设施： 本课程在多媒体教室开展，多媒体要满足课程教学需要，能同时运行office的课件和MATLAB软件。 教学方法与手段： 本课程教学方法要灵活，可用多媒体课件与板书相结合的教学形式，有些内容可以通过实物或图片演示。教学要充分发挥学生主体性，与学生建立起平等、民主和对话的师生关系，培养学生发现问题、分析问题、解决问题的能力和探究意识，使学生掌握本课程的核心内容外，指导学生对相关外延知识的获取能力。 课程考核与评价： 本课程的考核应该包括平时成绩、期末考试和期中成绩3个部分，实行百分制。其中平时成绩可以通过个人作业、学习态度、到课率及小组讨论等方式进行评定，期末考试可以采用开卷或闭卷形式，重点考查学生对数字信号处理的基本概念、基本理论、基本方法的理解和掌握程度。

数字信号处理MATLAB实验1

实验一熟悉MATLAB环境 一、实验目的 (1)熟悉MATLAB的主要操作命令。 (2)学会简单的矩阵输入和数据读写。 (3)掌握简单的绘图命令。 (4)用MATLAB编程并学会创建函数。 (5)观察离散系统的频率响应。 二、实验内容 认真阅读本章附录，在MATLAB环境下重新做一遍附录中的例子，体会各条命令的含义。在熟悉了MATLAB基本命令的基础上，完成以下实验。 上机实验内容： (1)数组的加、减、乘、除和乘方运算。输入A=[1234]，B=[345 6]，求C=A+B，D=A-B，E=A.*B，F=A./B，G=A.^B并用stem语句画出 A、B、C、D、E、F、G。 (2)用MATLAB实现以下序列。 a）x(n)=0.8n0≤n≤15 b）x(n)=e(0.2+3j)n0≤n≤15 c）x(n)=3cos(0.125πn+0.2π)+2sin(0.25πn+0.1π)0≤n≤15 (n)=x(n+16),绘出四个d）将c)中的x(n)扩展为以16为周期的函数x 16 周期。 (n)=x(n+10),绘出四个e）将c)中的x(n)扩展为以10为周期的函数x 10 周期。

(3)x(n)=[1,-1,3,5]，产生并绘出下列序列的样本。 a）x 1(n)=2x(n+2)-x(n-1)-2x(n) b）∑=-=5 1k 2) k n (nx (n) x (4)绘出下列时间函数的图形，对x轴、y轴以及图形上方均须加上适当的标注。 a)x(t)=sin(2πt)0≤t≤10s b)x(t)=cos(100πt)sin(πt) 0≤t≤4s (5)编写函数stepshift(n0,n1,n2)实现u(n-n0),n1

数字信号处理学习心得

数字信号处理学习心得 XXX ( XXX学院XXX班) 一、课程认识和内容理解 《数字信号处理》是我们通信工程和电子类专业的一门重要的专业基础课程，主要任务是研究数字信号处理理论的基本概念和基本分析方法，通过建立数学模型和适当的数学分析处理，来展示这些理论和方法的实际应用。 数字信号处理技术正飞速发展，它不但自成一门学科，更是以不同形式影响和渗透到其他学科：它与国民经济息息相关，与国防建设紧密相连；它影响或改变着我们的生产、生活方式，因此受到人们普遍的关注。信息科学是研究信息的获取、传输、处理和利用的一门科学，信息要用一定形式的信号来表示，才能被传输、处理、存储、显示和利用，可以说，信号是信息的表现形式。这学期数字信号处理所含有的具体内容如下： 第一单元的课程我们深刻理解到时域离散信号和时域离散系统性质和特点；时域离散信号和时域离散系统时域分析方法；模拟信号的数字处理方法。 第二单元的课程我们理解了时域离散信号（序列）的傅立叶变换，时域离散信号Z变换，时域离散系统的频域分析。 第三单元的课程我们学习了离散傅立叶变换定义和性质，离散傅立叶变换应用——快速卷积，频谱分析。 第四单元的课程我们重点理解基2 FFT算法——时域抽取法﹑频域抽取法，FFT的编程方法，分裂基FFT 算法。 第五单元的课程我们学了网络结构的表示方法——信号流图，无限脉冲响应基本网络结构，有限脉冲响应基本网络结构，时域离散系统状态变量分析法。 第六单元的课程我们理解数字滤波器的基本概念，模拟滤波器的设计,巴特沃斯滤波器的设计,切比雪夫滤波器的设计，脉冲响应不变法设计无限脉冲响应字数字滤波器，双线性变换法设计无限脉冲响应字数字滤波器，数字高通﹑带通﹑带阻滤波器的设计。

MATLAB实现数字信号处理

《数字信号处理》课程设计实例： 声音信号的处理 一．摘要： 这次课程设计的主要目的是综合运用本课程的理论知识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或者ＤＳＰ开发系统作为工具进行实现，从而复习巩固课堂所学的理论知识，提高对所学知识的综合应用能力，并从实践上初步实现对数字信号的处理。通过对声音的采样，将声音采样后的频谱与滤波。 MATLAB全称是Matrix Laboratory，是一种功能强大、效率高、交互性好的数值和可视化计算机高级语言，它将数值分析、矩阵运算、信号处理和图形显示有机地融合为一体，形成了一个极其方便、用户界面友好的操作环境。。经过多年的发展，已经发展成为一种功能全面的软件，几乎可以解决科学计算中所有问题。MATLAB软件还提供了非常广泛和灵活的用于处理数据集的数组运算功能。 在本次课程设计中，主要通过MATLAB来编程对语音信号处理与滤波，设计滤波器来处理数字信号并对其进行分析。 二．课程设计目的： 综合运用本课程的理论知识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，从而复习巩固课堂所学的理论知识，提高对所学知识的综合应用能力，并从实践上初步实现对数字信号的处理。 三．设计容： 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；给定滤波器的性能指标，采用窗函数法和双线性

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，分析信号的变化；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容，分析两段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变化，设计一个合适的滤波器，能够把该噪声滤除。 四．设计原理： 4.1．语音信号的采集 熟悉并掌握MATLAB中有关声音（wave）录制、播放、存储和读取的函数，在MATLAB环境中，有关声音的函数有： a：y=wavrecord(N,fs,Dtype);利用系统音频输入设备录音，以fs为采样频率，默认值为11025，即以11025HZ进行采样。Dtype为采样数据的存储格式，用字符串指定，可以是：‘double’、‘single’、’int16’、‘int8’其中只有int8是采用8位精度进行采样，其它三种都是16位采样结果转换为指定的MATLAB数据； b：wavplay(y,fs)；利用系统音频输出设备播放，以fs为播放频率，播放语音信号y； c：wavwrite((y,fs,wavfile);创建音频文件； d：y=wavread(file);读取音频文件； 关于声音的函数还有sound()；soundsc()；等。 4.2滤波器： 4．21.IIR滤波器原理 冲激响应不变法是使数字滤波器在时域上模拟滤波器，但是它们的缺点是产生频率响应的混叠失真，这是由于从s平面到z平面是多值的映射关系所造成的。 双线性变换法是使数字滤波器的频率响应与模拟滤波器的频率响应相似的一种变换方法。为了克服多值映射这一缺点，我们首先把整个s平面压缩变换到某一中介的s1平面的一条横带里，再通过变换关系将此横带变换到整个z平面上去，这样就使得s平面与z平面是一一对应的关系，消除了多值变换性，也就消除了频谱混叠现象。