电子信息工程毕业论文范文

1、 毕业论文（设计）频率采样设计带通滤波器学 院 名 称： 宁夏大学新华学院 专 业 名 称： 电子信息工程 年 级： 2008级 学 生 学 号： 12008248277 学 生 姓 名： 眭建华 指 导 教 师： 马玉韬 申 请 日 期： 目录第1章 概述 1.1数字滤波器1.1.1数字滤波器与模拟滤波器工作方式的比较 1.1.2数字滤波器的分类1.1.3数字滤波器的特性 1.1.4数字滤波器的优点、缺点1.2数字滤波器的基本结构1.2.1fir滤波器的基本结构1.2.2iir滤波器的基本结构1.3数字滤波器的研究背景与意义 1.4数字滤波器的应用现状与发展趋势1.5本章小结第2章 设计方案

2、2.1频率采样法设计带通滤波器 2.1.1设计内容2.1.2设计原理2.1.3设计的基本思想 2.2窗函数设计带通滤波器2.2.1设计原理2.2.2典型窗函数的介绍2.2.3设计fir滤波器的步骤2.2.4设计结果及分析第3章 设计实现3.1程序代码3.1.3语音程序：3.1.2仿真结果：3.2带通滤波器程序3.2.1仿真结果：3.3总程序3.3.1仿真结果第4章 小结参考文献附录摘要本文分析了国内外数字滤波技术的应用现状与发展趋势，介绍了数字滤波器的基本结构，在分别讨论了iir与fir数字滤波器的设计方法的基础上，指出了传统的数字滤波器设计方法过程复杂、计算工作量大、滤波特性调整困难的不足，

3、提出了一种基于matlab和modelsim软件的数字滤波器设计方法，完成了高q值50hz带通iir滤波器的设计, 达到了通带45-55hz，衰减小于3db，阻带40-60hz，衰减大于80db的参数指标。文中深入分析了该滤波器系统设计的功能特点、实现原理以及技术关键，阐述了使用matlab进行带通滤波器设计及仿真的具体方法。最后把整个设计方案用vhdl语言进行了描述并在modelsim上仿真。modelsim与matlab的仿真结果对比说明该设计准确性好，可精确到小数点后六位，稳定后误差小于万分之一；可移植性强，在实际应用中，可根据不同的阶数、精度和速度等要求对iir 滤波器系数进行灵活的修

4、改，以实现任意阶数的iir 滤波器。因此，该设计方法可靠性好，效率高，极大的减轻了工作量，有利于滤波器设计的最优化。关键词 带通滤波器；fir；matlab仿真;abstractthis paper analyzes the situation of application and development of digital filter technology home and abroad. it introduces the basic structure of a digital filter, discusses different design methods of fir and

5、 iir filter, and points out that the traditional design method of digital filter is not only complex but also of heavy workload, even adjustment of filtering parametrer is very difficult. so it brings forwad another design method of digital filter which based on the matlab software and modelsim soft

6、ware. this paper introduces the design method of a high q value band-pass iir filter which meets the given standard - the pass band is 45-55hz, with attenuation of less than 3db; the stop band is 40-60hz with attenuation greater than 80db. it deeply analyzes the design features and principles of the

7、 filter system and the key technical in the design. then it describs the use of matlab in design and simulation of the bandpass filte design. in the end, the procedure was simulated on modelsim. simulation results of modelsim and matlab compared to make proof of the accuracy of the design. it is pro

8、ved that the design can be accurate at the sixth decimal place, stable error is within one ten thousandth; the design has good portability and widely practical application. in different applications, according to different performance requirements of order, speed and accuracy, etc, the iir filter co

9、efficients can change flexibly to make up of iir filter of arbitrary order; in addition, vhdl procedure can also make certain optimizations, according to the different actual situation, to achieve greater speed or conservation of fpga resources.key wordsdigital filter fir matlab simulation第1章概述1.1数字

10、滤波器数字滤波器一词出现在60年代中期。由于电子计算机技术和大规模集成电路的发展，数字滤波器已可用计算机软件实现，也可用大规模集成数字硬件实时实现。数字滤波器是对数字信号进行滤波处理以得到期望的响应特性的离散时间系统。作为一种电子滤波器，数字滤波器与完全工作在模拟信号域的模拟滤波器不同。数位滤波器工作在数字信号域，它处理的对象是经由采样器件将模拟信号转换而得到的数字信号。数字滤波器(digital filter)是指输入输出均为数字信号，通过一定运算关系改变输入信号所含频率成分的相对比例或者滤除某些频率成分的器件。它工作在数字信号域，它处理的对象是经由采样器件将模拟信号转换而得到的数字信号。数

11、字滤波器一般由寄存器、延时器、加法器和乘法器等基本数字电路实现。带通滤波器是指能通过某一频率范围内的频率分量、但将其他范围的频率分量衰减到极低水平的滤波器，与带阻滤波器的概念相对。一个模拟带通滤波器的例子是电阻-电感-电容电路(rlc circuit)。这些滤波器也可以用低通滤波器同高通滤波器组合来产生. 1.1.1数字滤波器与模拟滤波器工作方式的比较后者完全依靠电阻、电容、晶体管等电子元件组成的物理网络实现滤波功能；而前者是通过数字运算器件对输入的数字信号进行运算和处理，从而实现设计要求的特性。应用数字滤波器处理模拟信号时，首先须对输入模拟信号进行限带、抽样和模数转换。数字滤波器输入信号的抽

12、样率应大于被处理信号带宽的两倍，其频率响应具有以抽样频率为间隔的周期重复特性，且以折叠频率即12抽样频率点呈镜像对称。为得到模拟信号，数字滤波器处理的输出数字信号须经数模转换、平滑。数字滤波器具有高精度、高可靠性、可程控改变特性或复用、便于集成等优点。数字滤波器在语言信号处理、图像信号处理、医学生物信号处理以及其他应用领域都得到了广泛应用。数字滤波器有低通、高通、带通、带阻和全通等类型。它可以是时不变的或时变的、因果的或非因果的、线性的或非线性的。应用最广的是线性、时不变数字滤波器，以及fir滤波器。1.2数字滤波器的分类按功能分：低通、高通、带通、带阻、全通滤波器按实现的网络结构或单位抽样响

13、应分：无限脉冲响应滤波器（iir滤波器）、有限脉冲响应滤波器（fir滤波器）另外，它还可以被分为线性与非线性、因果与非因果等。其中，线性时不变的数字滤波器是最基本的类型；而由于数字系统可以对延时器加以利用，因此可以引入一定程度的非因果性，获得比传统的因果滤波器更灵活强大的特性；相对于iir滤波器，fir滤波器有着易于实现和系统绝对稳定的优势，因此得到广泛的应用；对于时变系统滤波器的研究则导致了以卡尔曼滤波为代表的自适应滤波理论1.3数字滤波器的特性数字滤波器具有比模拟滤波器更高的精度，甚至能够实现后者在理论上也无法达到的性能。例如，对于数字滤波器来说很容易就能够做到一个 1000hz 的低通滤

14、波器允许 999hz 信号通过并且完全阻止 1001hz 的信号，模拟滤波器无法区分如此接近的信号。数字滤波器相比模拟滤波器有更高的信噪比。这主要是因为数字滤波器是以数字器件执行运算，从而避免了模拟电路中噪声（如电阻热噪声）的影响。数字滤波器中主要的噪声源是在数字系统之前的模拟电路引入的电路噪声以及在数字系统输入端的模数转换过程中产生的量化噪声。这些噪声在数字系统的运算中可能会被放大，因此在设计数字滤波器时需要采用合适的结构，以降低输入噪声对系统性能的影响。数字滤波器还具有模拟滤波器不能比拟的可靠性。组成模拟滤波器的电子元件的电路特性会随着时间、温度、电压的变化而漂移，而数字电路就没有这种问题

15、。只要在数字电路的工作环境下，数字滤波器就能够稳定可靠的工作。由于奈奎斯特采样定理（en:nyquist sampling theorem），数字滤波器的处理能力受到系统采样频率的限制。如果输入信号的频率分量包含超过滤波器1/2采样频率的分量时，数字滤波器因为数字系统的“混叠”而不能正常工作。如果超出1/2采样频率的频率分量不占主要地位，通常的解决办法是在模数转换电路之前放置一个低通滤波器（即抗混叠滤波器）将超过的高频成分滤除。否则就必须用模拟滤波器实现要求的功能。1.4数字滤波器的优点、缺点优点：数字滤波器具有高精度、高可靠性、可程控改变特性或复用应用便于集成等。缺点：需要占用单片机资源。由

16、于单片机速度和存储容量都有限，实际应用中由于实时性和存储容量的限制，在普通单片机上要实现复杂的数字滤波是不太可能和实际的。1.5数字滤波器的研究背景与意义当今，数字信号处理1 (dsp：digtal signal processing)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。数字化、智能化和网络化是当代信息技术发展的大趋势，而数字化是智能化和网络化的基础，实际生活中遇到的信号多种多样，例如广播信号、电视信号、雷达信号、通信信号、导航信号、射电天文信号、生物医学信

17、号、控制信号、气象信号、地震勘探信号、机械振动信号、遥感遥测信号，等等。上述这些信号大部分是模拟信号，也有小部分是数字信号。模拟信号是自变量的连续函数，自变量可以是一维的，也可以是二维或多维的。大多数情况下一维模拟信号的自变量是时间，经过时间上的离散化(采样)和幅度上的离散化(量化)，这类模拟信号便成为一维数字信号。因此，数字信号实际上是用数字序列表示的信号，语音信号经采样和量化后，得到的数字信号是一个一维离散时间序列；而图像信号经采样和量化后，得到的数字信号是一个二维离散空间序列。数字信号处理，就是用数值计算的方法对数字序列进行各种处理，把信号变换成符合需要的某种形式。例如，对数字信号经行滤

18、波以限制他的频带或滤除噪音和干扰，或将他们与其他信号进行分离；对信号进行频谱分析或功率谱分析以了解信号的频谱组成，进而对信号进行识别；对信号进行某种变换，使之更适合于传输，存储和应用；对信号进行编码以达到数据压缩的目的，等等。数字滤波技术是数字信号分析、处理技术的重要分支2-3。无论是信号的获取、传输，还是信号的处理和交换都离不开滤波技术，它对信号安全可靠和有效灵活地传输是至关重要的。在所有的电子系统中，使用最多技术最复杂的要算数字滤波器了。数字滤波器的优劣直接决定产品的优劣。1.6数字滤波器的应用现状与发展趋势在信号处理过程中，所处理的信号往往混有噪音，从接收到的信号中消除或减弱噪音是信号传

19、输和处理中十分重要的问题。根据有用信号和噪音的不同特性，提取有用信号的过程称为滤波，实现滤波功能的系统称为滤波器。在近代电信设备和各类控制系统中，数字滤波器应用极为广泛，这里只列举部分应用最成功的领域。(1) 语音处理 语音处理是最早应用数字滤波器的领域之一，也是最早推动数字信号处理理论发展的领域之一。该领域主要包括5个方面的内容：第一，语音信号分析。即对语音信号的波形特征、统计特性、模型参数等进行分析计算；第二，语音合成。即利用专用数字硬件或在通用计算机上运行软件来产生语音；第三，语音识别。即用专用硬件或计算机识别人讲的话，或者识别说话的人；第四，语音增强。即从噪音或干扰中提取被掩盖的语音信

20、号。第五，语音编码。主要用于语音数据压缩，目前已经建立了一系列语音编码的国际标准，大量用于通信和音频处理。近年来，这5个方面都取得了不少研究成果，并且，在市场上已出现了一些相关的软件和硬件产品，例如，盲人阅读机、哑人语音合成器、口授打印机、语音应答机，各种会说话的仪器和玩具，以及通信和视听产品大量使用的音频压缩编码技术。(2) 图像处理数字滤波技术以成功地应用于静止图像和活动图像的恢复和增强、数据压缩、去噪音和干扰、图像识别以及层析x射线摄影，还成功地应用于雷达、声纳、超声波和红外信号的可见图像成像。(3) 通信在现代通信技术领域内，几乎没有一个分支不受到数字滤波技术的影响。信源编码、信道编码

21、、调制、多路复用、数据压缩以及自适应信道均衡等，都广泛地采用数字滤波器，特别是在数字通信、网络通信、图像通信、多媒体通信等应用中，离开了数字滤波器,几乎是寸步难行。其中，被认为是通信技术未来发展方向的软件无线电技术，更是以数字滤波技术为基础。(4) 电视数字电视取代模拟电视已是必然趋势。高清晰度电视的普及指日可待，与之配套的视频光盘技术已形成具有巨大市场的产业；可视电话和会议电视产品不断更新换代。视频压缩和音频压缩技术所取得的成就和标准化工作，促成了电视领域产业的蓬勃发展，而数字滤波器及其相关技术是视频压缩和音频压缩技术的重要基础。(5) 雷达雷达信号占有的频带非常宽，数据传输速率也非常高，因

22、而压缩数据量和降低数据传输速率是雷达信号数字处理面临的首要问题。告诉数字器件的出现促进了雷达信号处理技术的进步。在现代雷达系统中，数字信号处理部分是不可缺少的，因为从信号的产生、滤波、加工到目标参数的估计和目标成像显示都离不开数字滤波技术。雷达信号的数字滤波器是当今十分活跃的研究领域之一。(6) 声纳声纳信号处理分为两大类，即有源声纳信号处理和无源声纳信号处理，有源声纳系统涉及的许多理论和技术与雷达系统相同。例如，他们都要产生和发射脉冲式探测信号，他们的信号处理任务都主要是对微弱的目标回波进行检测和分析，从而达到对目标进行探测、定位、跟踪、导航、成像显示等目的，他们要应用到的主要信号处理技术包

23、括滤波、门限比较、谱估计等。 (7) 生物医学信号处理 数字滤波器在医学中的应用日益广泛，如对脑电图和心电图的分析、层析x射线摄影的计算机辅助分析、胎儿心音的自适应检测等。(8) 音乐数字滤波器为音乐领域开辟了一个新局面，在对音乐信号进行编辑、合成、以及在音乐中加入交混回响、合声等特殊效果特殊方面，数字滤波技术都显示出了强大的威力。数字滤波器还可用于作曲、录音和播放，或对旧录音带的音质进行恢复等。(9) 其他领域5数字滤波器的应用领域如此广泛，以至于想完全列举他们是根本不可能的，除了以上几个领域外，还有很多其他的应用领域。例如，在军事上被大量应用于导航、制导、电子对抗、战场侦察；在电力系统中被

24、应用于能源分布规划和自动检测；在环境保护中被应用于对空气污染和噪声干扰的自动监测，在经济领域中被应用于股票市场预测和经济效益分析，等等。1.7本章小结 数字滤波器精确度高、使用灵活、可靠性高，具有模拟设备所没有的许多优点，已广泛地应用于各个科学技术领域, 例如数字电视、语音、通信、雷达、声纳、遥感、图像、生物医学以及许多工程应用领域。随着信息时代数字时代的到来，数字滤波技术已经成为一门极其重要的学科和技术领域。以往的滤波器大多采用模拟电路技术，但是，模拟电路技术存在很多难以解决的问题，例如，模拟电路元件对温度的敏感性，等等。而采用数字技术则避免很多类似的难题，当然数字滤波器在其他方面也有很多突

25、出的优点，在前面部分已经提到，这些都是模拟技术所不能及的，所以采用数字滤波器对信号进行处理是目前的发展方向。第2章设计方案2.1利用频率采样法设计带通滤波器2.1.1设计内容:基于matlab结合fft和ifft，利用频率采样法设计fir数字带通滤波器，然后用自己设计的滤波器对采集的加噪后的语音信号进行滤波，并将滤波前后的信号进行比较，回放语音信号。2.1.2频率采样法设计原理fir滤波器的单位脉冲响应是有限长的（），其z变换为的（n-1）阶多项式：可得fir滤波器的系统差分方程：因此，fir滤波器又称为卷积滤波器。fir滤波器的频率响应表达式为： 信号通过fir滤波器不失真条件是在通带内具有

26、恒定的幅频特性和相位线性特性。理论上可以证明：当fir滤波器的系数满足下列中心对称件： 时，滤波器设计在逼近平直幅频特性的同时，还能获得严格的线性相位特性。线性相位fir滤波器的相位滞后和群延迟在整个频带上是相等且不变的。对于一个n阶的线性相位fir滤波器，群延迟为常数，即滤波后的信号简单地延迟常数个时间步长。这一特性使通带频域内信号通过滤波器后仍保持原有波形形状而无相位失真。fir滤波器设计的方法很多，如窗函数法、频率采样法以及其他的各种优化设计方法，本次课程设计使用频率采样法设计fir带通滤波器。频率采样法是从频域出发。因为有限长序列h(n)又可用其离散傅立叶变换h(k)来唯一表示，h(k

27、)与所要求的fir滤波器系统函数hd(z)之间存在着频率取样关系。即hd(z)在z平面单位圆上按角度等分的取样值等于hd(k)的各相应值，就以此hd(k)值作为实际fir数字滤波器频率特性的取样值h(k),或者说h(k)正是所要求的频率响应h(ejw)的n各等间隔的取样值。频率采样法就是根据频域采样理论，由滤波特性指标构造希望逼近的滤波器频响函数hd(ej)，对其在0,2上采样得到:然后，就可求出单位脉冲响应h(n)，或是系统函数h(z)。这样， h(n)或是h(z)就是滤波器的设计结果。2.1.3频率取样法设计的基本思想把给出的理想频率响应进行取样，通过idft从频谱样点直接求得有限脉冲响应

28、。其设计过程如下频率取样法的关键是正确确定数字频域系统函数h(k)在0，2 内的n 个样点，其约束条件为 h(k)=h(n-k) （m）=- (n-m) 0kn-1频率采样法的优点是可以在频域直接设计，并且适合最优化设计；缺点是采样频率只能等于的整数倍，因而不能确保截止频率的自由取值，要想实现自由地选择截止频率，必须增加采样点数n，但是这又使计算量加大。2.2利用窗函数法设计fir带通数字滤波器2.2.1窗函数设计原理 设希望逼近的滤波器频率响应函数 （1） （2） 由于通常以理想滤波器作为，其幅度特性逐段恒定，在边界频率处有不连续点，因而是无限时宽的，且是非因果序列。为了构造一个长度为n的第

29、一类线性相位fir滤波器，就只能将截取一段，并保证截取的一段关于 偶对称。设截取的一段用表示，即 （3）式中，是一个矩形序列，长度为n，当取值为时，截取的一段关于偶对称，保证所设计的滤波器具有线性相位。但是用一个有限长的序列 替代，肯定会引起误差，表现在频域就是吉布斯效应。该效应引起渡带加宽及通带和阻带波动，尤其使阻带的衰减减小，从而满足不了技术上的要求，由于这种效应是由于将直接截断引起的，所以又称为截断效应。 在（3）式中，就是对无限长序列的截断作用，可以形象地把看做是一个窗口，则是从窗口看到的一段序列，所以称为用矩形窗对进行加窗处理。2.2.2典型窗函数的介绍由截断引起的吉布斯效应会直接影

30、响滤波器性能，直观上，增加矩形窗的长度n可以减小这种效应的影响，但是，增大n只能增大过渡带的宽度，而无法减小带内波动以及增大阻带衰减。要想使得带内波动减小，阻带衰减增大，就只能从窗函数形状上找解决的办法，因此对于阻带衰减不同的滤波器，其窗函数也要不同，以下只介绍五种窗函数。矩形窗（retangle window） （4）其幅度函数为 （5）三角形窗（bartlett window） (6)其频谱函数为 （7）其幅度函数为 (8)汉宁窗（hanning window）升余弦窗 （9） （10）当n1时， （11）哈明窗（hamming window）改进的余升弦窗 （12）其频谱函数为 （13）

31、其幅度函数为 （14）当n1时，其可近似表示为 （15）布莱克曼窗（blackman window） （16）其频谱函数为 （17）其幅度函数为 （18）2.2.3用窗函数法设计fir滤波器的步骤 1、根据对阻带衰减及过渡带的指标要求，选择窗函数的类型，并估计窗口长度n,先按照阻带衰减选择窗函数的类型。原则是在保证阻带衰减满足要求的情况下，尽量选择主瓣窄的窗函数然后根据过渡带宽度估计窗口长度n。2、 构造希望逼近的频率响应函数 ，即 （19）3、计算。如果给出待求滤波器的频响函数为，那么单位冲击响应为 （20）也可对从到采样m点采样m个点，采样值为,，进行m点idft，得到： （21）根据频域

32、采样理论，与应满足如下关系： (22)因此，如果m选得较大，可以保证在窗口内有效逼近。 4、加窗得到设计结果：。第3章设计实现3.1原始语音的时域和频谱图图一图一为原始语音的时域和频域图：语音信号采样频率为44100hz；(注：为了让信号不失真，采样频率大于信号频率的2倍。)3.2带通滤波器图图二图二为带通滤波器图：通带为0.35到0.65，阻带下截止为0.2，上截止为0.8；3.3未加噪声和调制加入噪声后的语音信号时域图和频域图图三图三为未加噪声和调制加入噪声后的语音信号时域图和频域图：d=0.03*abs(max(x)*cos(2*pi*22000*t); 噪声为22000hz的余弦信号3

33、.4未加噪声和调制加入噪声后的语音信号时域图和频域图图四图四为未加噪声和调制加入噪声后的语音信号时域图和频域图：d=0.03*abs(max(x)*cos(2*pi*22000*t); 噪声为22000hz的余弦信号3.5滤波器滤除噪声之后的信号时域和频域波形。图五图五为经过滤波器滤除噪声之后的信号时域和频域波形。3.6调试分析3.6.1、语音部分：我们先利用电脑自带的录音筒录了一段语音，语音的采样频率是44100hz，然后用matlab编写程序进行测试，对其进行时域和频域的分析，得到图一。3.6.2、带通滤波器：所要设计的基于matlab的频率采样法的fir带通滤波器的参数是通带为0.35到

34、0.65，阻带下截止为0.2，上截止为0.8。在正式设计滤波器之前，我认真、仔细地查阅了很多资料，并参考了滤波器设计等应用图书，最终经过不断调试、修改得到了符合要求的仿真程序，在这个过程中，出现了不少困难和问题：首先，在对话音信号进行时域和频谱分析时没有对话音信号取单通道，由于矩阵大小不一致致使在运算中始终得不到正确结果，调试无法通过。 起初对滤波器的通带和阻带的上下截止频率的设置和加噪后语音信号的中心频率出现了偏差，不能很完美地滤掉噪声。此外，由于滤波器是根据相对频率设计的，再根据=*转换到模拟频率，当语音信号的采样频率变化时，滤波器的通带相应的发生改变，而在更换语音信号时忘记了这一点，以至

35、于对有些语音信号不能达到消噪的目的而苦恼不解。当然，在整个过程中，由于不细心出现了各种小问题，最终在老师的指导下一一纠正。3.6.3、加噪声过程：根据语音信号的中心频率和频谱分布情况，将话音信号调制到中心频率为11025hz的载波上，再加入高频噪声，噪声为22000hz的余弦信号。原先所加的噪声频率在语音信号的的频带内，不利于带通滤波器的滤波处理，这样就会导致滤波器无法滤除和语音信号相混杂的噪声，达不到滤波的效果，经过查阅资料之后之后，将噪声改为高频信号。第二节 运行结果：n = 34rp = 0.1155rs =33第三节 结果分析第二节为源程序执行结果，根据结果可知滤波器阶数n为34，实际

36、通带衰减、实际阻带衰减分别为0.1155db、33db，均符合设计滤波器的数字指标，输出结果还得出了实际脉冲响应。与此同时，根据波形可以看出滤波器相频特性为线性，满足fir线性相位，根据幅度衰减波形可以看出是带通滤波器，可知，所得结果符合设计要求，满足设计指标，所得滤波器设计正确。第4小结频率采样法设计带通滤波器相对来说比较简单，但是阻带失真衰减很大，增加采样点数n不能改善阻带最小衰耗。改善阻带衰耗的唯一办法是加宽过渡带。频率采样法特别适用于设计窄带选频滤波器。因为这时只有少数几个非零值的，计算量大为降低。但由于频率抽样点的分布必须符合一定规律，在规定通、阻带截止频率方面不够灵活。比如当截止频

37、率不是整数倍时会产生较大逼近误差，因而该方法的应用不及窗口法普遍。课程设计是培养我们综合运用所学知识,发现、提出、分析和解决实际问题,锻炼实践能力的重要环节。本次课程设计的题目是基于频域抽样法的fir数字带通滤波器设计，通过仔细阅读课本相关章节和借阅matlab教程书籍，为实际设计打好了理论基础，在此基础上，通过自己动手设计完成了课程设计要求。通过这次课设，我们更进一步理解数字滤波器设计原理，学会了数字滤波器设计的方法和一般步骤，能够独立设计一个数字滤波器，实现了把理论知识转化为实际动手能力的过程。我还从本次课程设计中体会到了matlab软件的强大功能，了解到它在各种工程计算中的重要作用，为我

38、以后进一步学习打下了良好的基础。当然这次课程设计也暴露了我的一些问题，比如学习程序设计教程不够快，数字信号处理基础不够扎实，虽然matlab使用的语言和语法都继承于c语言，但还是花了不少时间学习其中的函数，最后才能把课程设计顺利完成。参考文献：1 刘令普.数字信号处理m.哈尔滨：哈尔滨工业大学出版社,2002。 2 2 邓重一.滤波器的过去、现在与未来j.世界电子元器件.2003，13(4)：48493 3 邓重一.滤波技术的发展现状j.中国仪器仪表.2004，(02)：144 4 oppenheim a v,schafer r w.digital signal processingm.eng

39、lewood cliffs,nj：prentice-hall,1975。5 6 王世一.数字信号处理m.北京：北京理工大学出版社，2005。6 7 李行一.数字信号处理m.重庆：重庆大学出版社,2002。7 8 刘正士，王勇，陈恩伟，葛运建.一种数字滤波器的设计方法及其应用j.中国机械工程.2006，17(1)：88918 9 丁磊，潘贞存，丛伟.基于matlab信号处理工具箱的数字滤波器设计与仿真j.继电器. 2003, 31 (9)：49519 10 张亚妮，基于matlab的数字滤波器设计j，辽宁工程技术大学学报 2005.24(5)：71671810 11 刘波.matlab信号处理m

40、.北京：电子工业出版社，2006。11 12 刘卫国，陈昭民，张颖.matlab程序设计与应用m.北京：高等教育出版社，2002。12 13郭仕剑.matlab7.x数字信号处理m.北京:人民邮电出版社,2006.1213 14陈怀琛.数字信号处理教程-matlab释义与实现m.北京:电子工业出版社,2004.1214 15颜允圣.数字信号处理器-体系结构，实现与应用m.北京:清华大学出版社,2005.615 16薛年喜.matlab在数字信号处理中的应用m.北京:清华大学出版社,200216 17高西全,丁玉美.数字信号处理m.西安:西安电子科技大学出版社,2008.817 18 基于mat

41、lab的fir 数字滤波器的设计与实现c.李洋洋，江亮亮编著.黑龙江：信息科学，2008.18 19赵刚. 基于数字滤波器设计的讨论 j . 南开大学学报(自然科学版) , 2003 (3) : 101 - 103.19 附录语音程序：filename=111;s,fs,nbits=wavread(filename);sound(s,fs,nbits); %回放语音信号n = length (s) ; %求出语音信号的长度t=0:1/fs:(n-1)/fs;y=fft(s); %傅里叶变换figure(1)subplot(2,1,1);plot(s);title(原始信号波形);grid on

42、subplot(2,1,2);plot(abs(y);title(原始信号频谱)sound(s,fs);grid on3.2带通滤波器程序：n=40;alfa=(40-1)/2;k=0:n-1;w1=(2*pi/n)*k;t1=0.109021; t2=0.59417456;hrs=zeros(1,5),t1,t2,ones(1,7),t2,t1,zeros(1,9),t1,t2,ones(1,7),t2,t1,zeros(1,4);hdr=0,0,1,1,0,0; wd1=0,0.2,0.35,0.65,0.8,1;k1=0:floor(n-1)/2); k2=floor(n-1)/2)+1

43、:n-1;angh=-alfa*(2*pi)/n*k1,alfa*(2*pi/n*(n-k2);h=hrs.*exp(j*angh);h=real(ifft(h);db,mag,pha,grd,w = freqz_m(h,1);hr,ww,a,l =hr_type2(h);subplot(2,2,1)plot(w1(1:21)/pi,hrs(1:21),o,wd1,hdr)axis(0,1,-0.1,1.1);title(带通：n=40，t1=0.109021， t2=0.59417456)ylabel(hr(k);set(gca,xtickmode,manual,xtick,0,0.2,0.

44、35,0.65,0.8,1)set(gca,ytickmode,manual,ytick,0,0.059,0.109,1);grid %绘制带网格的图像subplot(2,2,2); stem(k,h);axis(-1,n,-0.4,0.4)title(脉冲响应); ylabel(h(n); text(n+1,-0.4,n)subplot(2,2,3); plot(ww/pi,hr,w1(1:21)/pi,hrs(1:21),o);axis(0,1,-0.1,1.1);title(振幅响应)xlabel(频率 （单位：pi）); ylabel(hr(w)set(gca,xtickmode,ma

45、nual,xtick,0,0.2,0.35,0.65,0.8,1);set(gca,ytickmode,manual,ytick,0,0.059,0.109,1);gridsubplot(2,2,4); plot(w/pi,db); axis(0,1,-100,10);gridtitle(幅度响应);xlabel(频率 （单位：pi）); ylabel(分贝)set(gca,xtickmode,manual,xtick,0,0.2,0.35,0.65,0.8,1)set(gca,ytickmode,manual,ytick,-60;0);set(gca,yticklabelmode,manua

46、l,yticklabels,60;0);总程序：%设计一个通带为0.35到0.65，阻带下截止为0.2，上截止为0.8clear;n=40;alfa=(40-1)/2;k=0:n-1;w1=(2*pi/n)*k;t1=0.109021; t2=0.59417456;hrs=zeros(1,5),t1,t2,ones(1,7),t2,t1,zeros(1,9),t1,t2,ones(1,7),t2,t1,zeros(1,4);hdr=0,0,1,1,0,0; wd1=0,0.2,0.35,0.65,0.8,1;k1=0:floor(n-1)/2); k2=floor(n-1)/2)+1:n-1;

47、angh=-alfa*(2*pi)/n*k1,alfa*(2*pi/n*(n-k2);h=hrs.*exp(j*angh);h=real(ifft(h);db,mag,pha,grd,w = freqz_m(h,1);hr,ww,a,l =hr_type2(h);figure(1)subplot(2,2,1)plot(w1(1:21)/pi,hrs(1:21),o,wd1,hdr)axis(0,1,-0.1,1.1);title(带通：n=40，t1=0.109021， t2=0.59417456)ylabel(hr(k);set(gca,xtickmode,manual,xtick,0,0.

48、2,0.35,0.65,0.8,1)set(gca,ytickmode,manual,ytick,0,0.059,0.109,1);grid %绘制带网格的图像subplot(2,2,2); stem(k,h);axis(-1,n,-0.4,0.4)title(脉冲响应); ylabel(h(n); text(n+1,-0.4,n)subplot(2,2,3); plot(ww/pi,hr,w1(1:21)/pi,hrs(1:21),o);axis(0,1,-0.1,1.1);title(振幅响应)xlabel(频率 （单位：pi）); ylabel(hr(w)set(gca,xtickmod

49、e,manual,xtick,0,0.2,0.35,0.65,0.8,1);set(gca,ytickmode,manual,ytick,0,0.059,0.109,1);gridsubplot(2,2,4); plot(w/pi,db); axis(0,1,-100,10);gridtitle(幅度响应);xlabel(频率 （单位：pi）); ylabel(分贝)set(gca,xtickmode,manual,xtick,0,0.2,0.35,0.65,0.8,1)set(gca,ytickmode,manual,ytick,-60;0);set(gca,yticklabelmode,manual,yticklabels,60;0);s,fs,nbits=wavread(sj.wav);%信号de 取样频率为44100hzx=s(:,1);sound(x,fs);l=length(x);