吹管音乐滤波去噪使用三角窗设计的fir滤波器

1、吹管音乐滤波去噪使用三角窗设计的FIR滤波器学生姓名： 指导老师：摘 要 本课程设计是采用三角窗设计的FIR滤波器对含噪吹管音乐信号进行滤波去噪，下载一段吹管音乐，绘制波形并观察其频谱特点，加入一个带外单频噪声，按照题目要求设计一个满足指标的滤波器，对该含噪语音信号进行滤波去噪处理，比较滤波前后的波形和频谱并进行分析，根据结果和学过的理论得出合理的结论。通过对比滤波前后波形图的比较和放滤波前后音乐信号的对比，可以看出滤波器对有用信号无失真放大具有重大意义。关键词1引 言本课程设计主要是对一段吹管音乐，进行加噪后，用某种函数法设计出的FIR滤波器对加入噪声后的语音信号进行滤波去噪处理，并且分析对

2、比前后时域和频域波形的程序设计。处理时采用的是利用窗口设计法选择三角窗设计的FIR滤波器1。1.1 课程设计目的在此次课程中主要的要求是用麦克风采集一段语音信号，绘制波形并观察其频谱，给定相应技术指标，用三角窗设计一个满足指标的FIR滤波器，对该语音信号进行滤波去噪处理，比较滤波前后的波形和频谱并进行分析，根据结果和学过的理论得出合理的结论。与不同信源相同滤波方法的同学比较各种信源的特点，与相同信源不同滤波方法的同学比较各种滤波方法性能的优劣。（1）滤波器指标必须符合工程实际。（2）设计完后应检查其频率响应曲线是否满足指标。（3）处理结果和分析结论应该一致，而且应符合理论。（4）独立完成课程设

3、计并按要求编写课程设计报告书。1.3 工作平台简介 课程设计的主要设计平台式MATLAB 7.0。如下图1-1所示：MATLAB 的名称源自Matrix Laboratory ，它是美国MathWorks公司生产的一个为科学和工程计算专门设计的交互式大型软件，是一个可以完成各种精确计算和数据处理的、可视化的、强大的计算工具。它集图示和精确计算于一身，在应用数学、物理、化工、机电工程、医药、金融和其他需要进行复杂数值计算的领域得到广泛应用。它不仅是一个在各类工程设计中便于使用的计算工具，而且也是一个在数学、数值分析和工程计算等课程教学中的优秀的教学工具，在世界各地的高等院校中十分流行，在各类工业

4、应用中更有不俗的表现。MATLAB可以在几乎所有的PC机和大型计算机上运行，适用于Windows、UNIX等各种系统平台。总的来说，该软件有三大特点。一是功能强大。具有数值计算和符号计算、计算结果和编程可视化、数学和文字统一处理、离线和在线计算等功能；二是界面友善、语言自然。MATLAB以复数处理作为计算单元，指令表达与标准教科书的数学表达式相近；三是开放性强。当学好MATLAB的同时，会更好的帮助自己去就解决一些难题，而且MATLAB拥有非常好的发展前途，对我们未来的帮助也是不可限量的2。 2设计原理2.1 FIR滤波器有限长单位脉冲响应数字滤波器（Finite Impulse Respon

5、se Digital Filter,缩写FIRDF）简称FIR滤波器，是数字信号处理系统中最基本的原件，其最大优点是可以实现线性相位滤波，可以在保证任意幅频特性的同时具有严格的线性相频特性，满足了在数字通信和图像传输与处理等应用场合对线性相位的要求。FIR滤波器是全零点滤波器，硬件和软件实现结构简单，因而是十分稳定的系统。FIR滤波器的设计方法主要分为两类：第一类是基于逼近理想滤波器器特性的方法包括窗函数法、频率采样法、和等波纹最佳逼近法；第二类是最优设计法。本次课设采用的是第一类设计法中的窗函数法。设FIR滤波器的单位脉冲响应)(nh的长度为N，则其频率响应函数3为 （2-1）一般将表示成如

6、下形式： （2-2）式中，是的实函数(可以去负值）。与前面的表示形式，即相比，与不同。与不同。为了区别于幅频响应函数和相频响应函数，称为幅频特性函数，称为相频特性函数。第一类线性相FIR滤波器的相位特性函数是的严格线性函数： （2-3） 2.2窗口设计法 窗口设计法是一种通过截断和计权的方法使无限长非因果序列成为有限长脉冲响应序列的设计方法。通常在设计滤波器之前，应该先根据具体的工程应用确定滤波器的技术指标。在大多数实际应用中，数字滤波器常常被用来实现选频操作，所以指标的形式一般为在频域中以分贝值给出的相对幅度响应和相位响应4。窗口设计法基本步骤如下:(1）根据过渡带宽及阻带衰减要求，选择窗函

7、数的类型并估计窗口长度N。窗函数的类型可根据最小阻带衰减AS独立选择。 （2）根据待求滤波器的理想频率响应求出理想单位脉冲响应hd(n)。 （3）由性能指标确定窗函数W(n)和长度 （4）求得实际滤波器的单位脉冲响应h(n)，h(n)即为所设计FIR滤波器系数向量b(n)。 常见窗函数性能表5如下2-1所示。表2-1 常见窗函数性能表名称滤波器过渡带宽最小阻带衰减名称滤波器过渡带宽最小阻带衰减矩形21dBPARZENWIN/M56db巴特利特25dBFLATTOPWIN/M108db汉宁44dBGAUSSWIN/M60db汉明51dBBARTHANNWIN/M40db布莱克曼11/M74dBB

8、LACKMANHARRIS109dbBOHMANWIN/MCHEBWIN113dbNUTTALLWIN108dbTUKEYWIN22db三角窗亦称费杰(Fejer)窗,是幂窗的一次方形式, 三角窗与矩形窗比较,主瓣宽约等于矩形窗的两倍,但旁瓣小,而且无负旁瓣 。当进行傅立叶变化时，时域中的截断是必须的，因此泄露效应也是存在的，所以必须要抑制，可通过窗函数加权等效滤波器振幅特性的副瓣，或用窗函数加权使有限长度的输入信号周期延拓后减少不连续的方法实现。为获得有限长单位取样长度单位响应，需用窗函数截断无限单位长度取样响应。设x(n)是一个长序列，w(n)是一个长度为N的窗函数，用w(n)截断x(n)

9、，得到N点序列x(n),即：x(n)=x(n)w(n) , 由此可见，窗函数不仅仅会影响时域上的波形，也会影响在频域上的波形。/M,最小组带衰减为40dB。在MATALAB中调用TRIANG函数：生成三角窗。w_barth=triang(M):产生一长度为M的三角窗。3设计步骤 3.1 设计流程图本课程设计主要是从网站上下载一段吹管乐器演奏音乐，利用CE软件对音乐进行编辑。绘制波形并观察其频谱特点，加入一个带外单频噪声，用三角窗设计一个满足指标的FIR滤波器，对该含噪音乐信号进行滤波去噪处理，比较滤波前后波形和频谱并进行分析，根据结果和学过的理论得出合理结论。程序的设计流程图如下图3-1所示。

10、 从网站上下载一段吹管乐器演奏音乐加入单频噪声 对音乐信号进行频谱分析画时域频域波形图 频域个uy 他个和改革频域频域波形图 用三角形窗设计FIR滤波器器画出其频率响应用FIR滤波器对语音信号进行滤波画出弹拨音乐信号滤波前后波形并且进行比较分析开始结束 图3-1 设计流程图 3.2 采集语音信号 在网上下载一段mp3音乐，再利用goldwave软件将其转换成单声道的.wav格式文件，再将此.wav格式音乐控制在10秒内，以减少设计中的误差。在转换过程中，属性设置为8kHz，8位，单声道，7KB/秒，然后点击确定。然后再点击文件/另存为，即可将该语音文件存在电脑e盘。属性设置图如3-2所示。图3

11、-2属性设置图图3-4 加入音乐后的软件界面3.3 语音加噪处理采集完成后在信号中加入一个单频噪声，绘制原音乐信号和加噪后的音乐信号的时域和频域的波形图。首先，输入原始音乐信号并播放一次。调用程序如下： x,fs,bits=wavread(e:梅花三弄.wav); sound(x,fs,bits); N=length(x); % 计算信号x的长度fn=2100; % 单频噪声频率，此参数可改t=0:1/fs:(N-1)/fs; % 计算时间范围，样本数除以采样频率x=x(:,1); % 将双声道转为单声道y=x+0.1*sin(fn*2*pi*t); % 加噪声sound(y,fs,bits)

12、; % 应该可以明显听出有尖锐的单频啸叫声X=abs(fft(x); Y=abs(fft(y); % 对原始信号和加噪信号进行fft变换,取幅度谱X=X(1:N/2); Y=Y(1:N/2); % 截取前半部分deltaf=fs/N; % 计算频谱的谱线间隔f=0:deltaf:fs/2-deltaf; % 计算频谱频率范围figure(1) subplot(2,2,1);plot(t,x); % 布局为2*2的四个小图title(原始音乐信号);xlabel(时间(t);ylabel(幅度); %改变横纵坐标的范围axis(0,2,-1.5,1.5); %加上标题和横坐标名称grid on;

13、 % 加上网格 subplot(2,2,2);plot(f,X);title(原始音乐信号频谱);xlabel(频率(f);ylabel(幅度谱);axis(0,3000,0,3000);grid on; subplot(2,2,3);plot(t,y); title(加入干扰后的音乐信号);xlabel(时间(t);ylabel(幅度); axis(0,2,-1.5,1.5); grid on; subplot(2,2,4);plot(f,Y); title(加入单频干扰后的音乐信号频谱);xlabel(频率(f);ylabel(幅度谱); axis(0,3000,0,3000);grid

14、on; 用绘图命令分别画出加噪前后信号的时域和频域波形，注意：布局为2*2的子图，每个子图都分别加上横纵坐标，网格和标题。如图3-5所示。图3-4 原音乐与加噪后的特性图由上图可以看到，语音信号加入单频噪声后的时域波形比未加之前在幅度范围内有了明显的增加，在频谱方面可以看到除了在加了噪声之后的频谱图上的2100Hz出现一个明显的冲激信号外，其它地方均与未加时的原始吹管音乐信号频谱相同，这一现象表现在音乐播放时，可以听见一声尖锐的啸叫声。3.4 滤波器设计 在该滤波器的设计中，我们给出该滤波器的性能指标如下：fpd=2000;fsd=2050;fsu=2150;fpu=2200;Rp=1;As=

15、15;截止频率也可以任意自选，在单频噪声干扰附近即可。在这里，很重要的是通带截止db值的设置。这个值一定要根据我们使用的设计滤波器的方法来设定。因为我使用的是三角形窗法，三角形窗函数，最小阻带衰减为15db。所以，一定要将通带截止db值设置的小于25，所以，我将其设置为15db。在这里我是使用窗函数法设计上面要求的FIR滤波器。在Matlab中，利用三角形窗设计FIR滤波器，利用Matlab中的函数画出该滤波器的频率响应。首先，我们利用数字信号处理里面学过的知识，根据自己选定的参数，用指定的方法设计FIR滤波器，得到FIR滤波器的阶数M。随后调用triang(M)函数产生M阶的三角形窗。然后，

16、调用自编ideal_lp函数计算理想带阻滤波器的脉冲响应。最后，再调用自编freqz_m(h_bs,1)函数即可计算得到该滤波器的频率特性。我设计滤波器过程对应的程序如下：x,fs,bits=wavread(e:梅花三弄.wav); fpd=2000;fsd=2050;fsu=2150;fpu=2200;Rp=1;As=15; % 带阻滤波器设计指标fcd=(fpd+fsd)/2;fcu=(fpu+fsu)/2;df=min(fsd-fpd),(fpu-fsu); % 计算上下边带中心频率，和频率间隔wcd=fcd/fs*2*pi;wcu=fcu/fs*2*pi;dw=df/fs*2*pi;

17、% 将Hz为单位的模拟频率换算为rad为单位的数字频率wsd=fsd/fs*2*pi;wsu=fsu/fs*2*pi;M=ceil(6.1*pi/dw)+1; % 计算三角窗设计该滤波器时需要的阶数n=0:M-1; % 定义时间范围w_tri=triang(M); % 产生M阶的三角窗 hd_bs=ideal_lp(wcd,M)+ideal_lp(pi,M)-ideal_lp(wcu,M); % 调用自编函数计算理想带阻滤波器的脉冲响应h_bs=w_tri.*hd_bs; % 用窗口法计算实际滤波器脉冲响应db,mag,pha,grd,w=freqz_m(h_bs,1); % 调用自编函数计算

18、滤波器的频率特性figure(2)subplot(2,2,1);plot(w/pi,db);xlabel(w/pi);ylabel(db);title(FIR滤波器的幅度响应图);axis(0.3 0.7 -40 10);line(0,0.7,-1,-1,Color,r,LineWidth,2,LineStyle,-);line(0,0.7,-20,-20,Color,r,LineWidth,2,LineStyle,-);line(wsd/pi,wsd/pi,-80,15,Color,r,LineWidth,2,LineStyle,-);line(wsu/pi,wsu/pi,-80,15,Co

19、lor,r,LineWidth,2,LineStyle,-);grid on;subplot(2,2,2);plot(w/pi,mag);xlabel(w/pi);ylabel(幅度mag);title(FIR滤波器的幅度响应图);axis(0 1 -0.1 1.2);subplot(2,2,3);plot(w/pi,pha);xlabel(w/pi);ylabel(相位pha);title(滤波器相位响应图);axis(0 1 -3.5 3.5);subplot(2,2,4);stem(n,h_bs);xlabel(n);ylabel(h(n);title(滤波器脉冲响应图);axis(0

20、500 0 1.5);通过该程序得到的图如下图3-5所示。图 3-5 滤波器的特性图3.5 信号滤波处理在将加噪信号滤波之后，我们将滤波前后语音信号的波形及频谱图相互比较。在同一张大图里分别绘制原始信号x，加噪信号y，滤波去噪信号y_fil的时域波形和频谱，以便比较和分析。画这三个信号的比较图的对应的程序如下：y_fil=fftfilt(h_bs,y);%用设计好的滤波器对y进行滤波Y_fil=fft(y_fil);Y_fil=Y_fil(1:N/2);%计算频谱取前一半figure(3) subplot(3,2,1);plot(t,x); % 布局为3*2的四个小图title(原始音乐信号)

21、;xlabel(时间(t);ylabel(幅度); %改变横纵坐标的范围axis(0,2,-1.5,1.5); %加上标题和横坐标名称grid on; % 加上网格 subplot(3,2,2);plot(f,X);title(原始音乐信号频谱);xlabel(频率(f);ylabel(幅度);axis(0,3000,0,3000);grid on; subplot(3,2,3);plot(t,y); title(加入干扰后的音乐信号);xlabel(时间(t);ylabel(幅度); axis(0,2,-1.5,1.5); grid on; subplot(3,2,4);plot(f,Y);

22、 title(加入单频干扰后的音乐信号频谱);xlabel(频率(f);ylabel(幅度); axis(0,3000,0,3000);grid on; subplot(3,2,5);plot(t,y_fil); title(滤波后音乐信号时间);xlabel(时间(t);ylabel(幅度); axis(0,2,-1.5,1.5);grid on; subplot(3,2,6);plot(f,Y_fil); title(滤波后音乐信号幅度);xlabel(频率(f);ylabel(幅度); axis(0,3000,0,3000);grid on;经过这段程序画出来三个信号的时域波形和频谱如图

23、3-6所示。 图 3-6 三个信号的时域波形和频谱图比较图 从图中我们可以看出，原信号与滤波去噪信号的时域图基本相似，只有边缘部分有点差异；原信号与滤波去噪信号的频谱图波形也大致相似。通过观察可以看到，加噪信号的时域图中大部分都被加入的噪声给遮盖了，加噪信号的频谱图中，我们可以很明显地看到与原信号频谱图相比，它在1900Hz左右处有一个尖脉冲，而滤波去噪信号的频谱图中该尖脉冲已经消失，波形大致与原图相似，可见滤波去噪效果基本不错。3.6 回放语音信号语音信号经过FIR滤波器的滤除噪声的处理，在Matlab中，函数sound可以对声音回放。 在将三个信号的时域波形和频谱图比较之后，我们还要通过回

24、放去滤波去噪语音信号，来跟原信号相比，以检验滤波器的效果。在Matlab中，函数sound可以对声音进行回放。其调用格式为：sound (x，fs，bits)。我用sound(y_fil,fs,bits)语句回放该滤波去噪信号，便可以感觉到滤波后的语音信号与原信号差不多，但仍有一点点变化。这说明用三角窗设计FIR滤波器滤掉了语音中的噪声同时，也把原始语音的很小的一部分也滤掉了，所以回放语音的时候听起来比以前的更加平滑，说明这段程序设计是成功的。 1.加噪的位置不同，如何达到滤波效果？改变加入噪声的位置,改为fn=2350，所以再把带阻滤波器设计指标改为fpd=2000;fsd=2300;fsu

25、=2400;fpu=2450;Rp=1;As=15; 得到吹管音乐信号加入单频噪声前后的时域与频谱图，如图3-7所示和滤波前后的波形图，如3-7所示。 图3-6-1吹管音乐信号加入不同位置单频噪声前后的时域与频谱图 图3-8滤波前后的波形图3.多个频点同时加噪，如何滤波？再多加一条程序fn=2300，两个频点同时加噪，程序为y=x+0.1*sin(fn*2*pi*t)+0.1*sin(fn1*2*pi*t); fn=2150,fn1=2300; fpd=2000;fsd=2100;fsu=2350;fpu=2400;Rp=1;As=15; % 带阻滤波器设计指标 得到吹管音乐信号加入单频噪声前

26、后的时域与频谱图，如3-6-1所示和滤波前后的波形图，如3-9所示。 图3-6-3吹管音乐信号加入单频噪声前后的时域与频谱图 图3-6-4滤波前后的波形图通过以上实验得出：若滤波德时候滤不干净，则加的噪声过大（y值过大），或者是单频噪声频率（fn）太小。改变两个值即可。4出现的问题及解决方法课程设计内容都是在第一周完成的。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

27、，并有耐心，就能解决我们所遇到的问题。首先，（1）在第一次录制音乐的时候，用 下载的“PCM RECODER”录制了电脑播放的一段wav格式音乐，经胡双红老师检测后发现音乐的有很多的噪声不太理想；解决：重新从网上下载了一首音乐，然后用格式工厂软件剪切10s左右，转化成了wav格式。（2）在绘制原始信号的时域和频谱图的时候，出现了频谱图前后重复的情况；解决：然后用函数“X=X(1:N/2); Y=Y(1:N/2);”截取了一半，避免了重复。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，

28、这样，只要自己坚持，一切问题都会解决的。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。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

29、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

30、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。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，

31、魏玲Matlab通信仿真与应用M北京：国防工业出版社，20013 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 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，20025 张贤达 编. 现代信号处理（第二版）.清华大学出版社，2002 .6 程佩青数字信号处理教程北京：清华大学出版社，2004附录1：语音信号滤波去噪设计源程序清单x,fs,bits=wavread(e:梅花三弄.wav); sound(x,fs,bits); N=length(x); %

32、 计算信号x的长度fn=2100; % 单频噪声频率，此参数可改t=0:1/fs:(N-1)/fs; % 计算时间范围，样本数除以采样频率x=x(:,1); % 将双声道转为单声道y=x+0.1*sin(fn*2*pi*t); % 加噪声sound(y,fs,bits); % 应该可以明显听出有尖锐的单频啸叫声X=abs(fft(x); Y=abs(fft(y); % 对原始信号和加噪信号进行fft变换,取幅度谱X=X(1:N/2); Y=Y(1:N/2); % 截取前半部分deltaf=fs/N; % 计算频谱的谱线间隔f=0:deltaf:fs/2-deltaf; % 计算频谱频率范围fi

33、gure(1) subplot(2,2,1);plot(t,x); % 布局为2*2的四个小图title(原始音乐信号);xlabel(时间(t);ylabel(幅度); %改变横纵坐标的范围axis(0,2,-1.5,1.5); %加上标题和横坐标名称grid on; % 加上网格 subplot(2,2,2);plot(f,X);title(原始音乐信号频谱);xlabel(频率(f);ylabel(幅度谱);axis(0,3000,0,3000);grid on; subplot(2,2,3);plot(t,y); title(加入干扰后的音乐信号);xlabel(时间(t);ylabe

34、l(幅度); axis(0,2,-1.5,1.5); grid on; subplot(2,2,4);plot(f,Y); title(加入单频干扰后的音乐信号频谱);xlabel(频率(f);ylabel(幅度谱); axis(0,3000,0,3000);grid on; x,fs,bits=wavread(e:梅花三弄.wav); fpd=2000;fsd=2050;fsu=2150;fpu=2200;Rp=1;As=15; % 带阻滤波器设计指标fcd=(fpd+fsd)/2;fcu=(fpu+fsu)/2;df=min(fsd-fpd),(fpu-fsu); % 计算上下边带中心频率

35、，和频率间隔wcd=fcd/fs*2*pi;wcu=fcu/fs*2*pi;dw=df/fs*2*pi; % 将Hz为单位的模拟频率换算为rad为单位的数字频率wsd=fsd/fs*2*pi;wsu=fsu/fs*2*pi;M=ceil(6.1*pi/dw)+1; % 计算三角窗设计该滤波器时需要的阶数n=0:M-1; % 定义时间范围w_tri=triang(M); % 产生M阶的三角窗 hd_bs=ideal_lp(wcd,M)+ideal_lp(pi,M)-ideal_lp(wcu,M); % 调用自编函数计算理想带阻滤波器的脉冲响应h_bs=w_tri.*hd_bs; % 用窗口法计算实际滤波器脉冲响应db,mag,pha,grd,w=freqz_m(h_bs,1); % 调用自编函数计算滤波器的频率特性figure(2)subplot(2,2,1);plot(w/pi,db);xlabel(w/pi);ylabel(db);title(FIR滤波器的幅度响应图);axis(0.3 0.7 -40 10);line(0,0.7,-1,-1,Color,r,LineWidth,2,LineStyle,-);line