基于IIR数字滤波器的有噪语音信号的处理-课程设计(论文)

课程设计(论文)题目基于IIR数字滤波器的有噪语音信号的处理课程设计（论文）任务书学院：电气工程学院题目：基于IIR数字滤波器的有噪语音信号的处理起止时间：2016年10月25日至16年11月20日学生姓名：专业班级：指导教师：教研室主任：院长：2016年11月20日论文(设计)内容及要求：一、课程设计（论文）原始依据在信号传输过程中，由于实验条件或各种其他主观或客观条件的原因，不可避免的会引进一些噪声信号，因此‘除噪’成了研究信号传输过程中必不可少的一环。基于MATLAB的有噪语音信号处理，通过MATLAB强大的数据运算能力，可以极大程度上消弱噪声影响，还原出真实的语音信号。二、课程设计（论文）主要内容课程设计内容如下：1.绪论2.基于滤波器的语音信号的处理2.1语音信号的采样理论依据2.1.1采样频率2.1.2采样位数2.1.3采样定理2.2语音信号的采集3.滤波器的设计3.1数字滤波器概述3.2模拟滤波器概述3.3IIR滤波器概述3.4IIR滤波器设计3.5用滤波器对加噪语音信号进行滤波4.仿真及结果分析4.1语音信号的时频分析4.2加噪后的语音信号及其频谱分析4.3验证所设计的滤波器4.4比较滤波前后语音信号的波形及频谱4.5IIR滤波器处理结果的分析5.课题结论6.参考文献7.谢辞8.附录附录1：IIR数字滤波器的主要程序附录2：比较滤波前后语音信号的波形及频谱三、课程设计（论文）基本要求（1）技术要求：编制Matlab程序，完成以下功能，产生系统输入信号；根据系统差分方程求解单位脉冲响应序列；根据输入信号求解输出响应；用实验方法检查系统是否稳定；绘制相关信号的波形。（2）工作要求：简述离散系统时域分析和判断系统稳定性方法；完成所给设计实验，并对结果进行分析和解释；打印程序清单和要求画出的信号波形；写出本次课程设计的收获和体会；列出参考文献。四、课程设计（论文）进度安排课程设计进度（时间）安排如下：1.2016年10月25日—2016年10月31日理解课程设计题目的设计要求，查阅相关资料；2.2016年11月1日—2016年11月8日完成各部分程序代码及系统调试；3.2016年11月9日—2016年12月11日完成课程设计初稿；4.2016年11月12日—2016年11月24日完成完整的课程设计报告；5.2016年11月20日上交课程设计作品并答辩。五、主要参考文献[1].高西全，丁玉美．数字信号处理[M].北京：西安电子科技大学出版社，2008[2].刘泉，阙大顺．数字信号处理原理与实现[M]．北京：电子工业出版社，2005[3].张磊，毕靖，郭莲英．MATLAB实用教程[M]．北京：人民邮电出版社，2008[4].张威．MATLAB基础与编程入门[M]．西安：西安电子科技大学出版社，2006[5].周利清，苏菲．数字信号处理基础[M]．北京：北京邮电大学出版社，2005指导老师：（签名）年月日南华大学电气工程学院课程设计页1.绪论数字滤波器，是数字信号处理中及其重要的一部分。随着信息时代和数字技术的发展，受到人们越来越多的重视。数字滤波器可以通过数值运算实现滤波，所以数字滤波器处理精度高、稳定、体积小、重量轻、灵活不存在阻抗匹配问题，可以实现模拟滤波器无法实现的特殊功能。IIR滤波器采用递归型结构，即结构上带有反馈环路。IIR滤波器运算结构通常由延时、乘以系数和相加等基本运算组成，可以组合成直接型、正准型、级联型、并联型四种结构形式，都具有反馈回路。同时，IIR数字滤波器在设计上可以借助成熟的模拟滤波器的成果，如巴特沃斯、契比雪夫和椭圆滤波器等，有现成的设计数据或图表可查，在设计一个IIR数字滤波器时，我们根据指标先写出模拟滤波器的公式，然后通过一定的变换，将模拟滤波器的公式转换成数字滤波器的公式。本设计研究的主要内容中是先进行语音信号的采集，然后对语音信号进行频谱分析，再利用IIR两种滤波器对语音信号进行过滤和频谱分析，画出滤波之后的频谱图与时域波形，并对信号滤波前后进行分析比较，分析信号的变化，得出滤波性能。2.基于滤波器的语音信号的处理选择一个语音信号作为分析的对象，或录制一段语音信号，对其进行频谱分析；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IIR数字滤波器，并对被噪声污染的语音信号进行滤波，分析滤波后信号的时域和频域特征，最后回放语音信号。2.1语音信号的采样理论依据2.1.1采样频率采样频率是指计算机每秒钟采集多少个声音样本，是描述声音文件的音质、音调，衡量声卡、声音文件的质量标准。采样频率越高，即采样的间隔时间越短，则在单位时间内计算机得到的声音样本数据就越多，对声音波形的表示也越精确。采样频率与声音频率之间有一定的关系，根据奎斯特理论，只有采样频率高于声音信号最高频率的两倍时，才能把数字信号表示的声音还原成为原来的声音。这就是说采样频率是衡量声卡采集、记录和还原声音文件的质量标准。2.1.2采样位数采样位数即采样值或取样值，用来衡量声音波动变化的参数，是指声卡在采集和播放声音文件时所使用数字声音信号的二进制位数。采样频率是指录音设备在一秒钟内对声音信号的采样次数，采样频率越高声音的还原就越真实越自然。采样位数和采样率对于音频接口来说是最为重要的两个指标，也是选择音频接口的两个重要标准。无论采样频率如何，理论上来说采样的位数决定了音频数据最大的力度范围。每增加一个采样位数相当于力度范围增加了6dB。采样位数越多则捕捉到的信号越精确。对于采样率来说你可以想象它类似于一个照相机，44.1kHz意味着音频流进入计算机时计算机每秒会对其拍照达441000次。显然采样率越高，计算机摄取的图片越多，对于原始音频的还原也越加精确。2.1.3采样定理在进行模拟/数字信号的转换过程中，当采样频率fs.max大于信号中，最高频率fmax的2倍时，即：fs.max>=2fmax,则采样之后的数字信号完整地保留了原始信号中的信息，一般实际应用中保证采样频率为信号最高频率的5～10倍；采样定理又称奈奎斯特定理。1924年奈奎斯特(Nyquist)就推导出在理想低通信道的最高大码元传输速率的公式:理想低通信道的最高大码元传输速率=2W*log2N(其中W是理想低通信道的带宽,N是电平强度)2.2语音信号的采集利用WINDOWS操作系统可以进行数字信号的采集。将话筒输入计算机的语音输入插口上,启动录音机。按下录音按钮,接着对话筒说话“语音信号处理”,说完后停止录音,屏幕左侧将显示所录声音的长度。点击放音按钮,可以实现所录音的重现。以文件名“speech”保存入g:\MATLAB\work中。可以看到,文件存储器的后缀默认为.wav,这是WINDOWS操作系统规定的声音文件存的标准。3.滤波器的设计3.1数字滤波器概述数字滤波器的实现有两个关键步骤：一个从数字域到模拟域间的变换，这个变换实现了数字滤波器技术指标到模拟滤波器技术指标的转换，同样也实现了模拟滤波器系统函数到数字滤波器系统函数的转换；另一个是从模拟滤波器技术指标到满足该指标的模拟滤波器的设计。3.2模拟滤波器概述用模拟—数字变换法设计IIR数字滤波器，首先必须设计一个模拟滤波器，它有许多不同的类型，主要有以下两种类型：=1\*GB3①巴特沃思（Botterworth简写BW）滤波器。BW滤波器是根据幅频特性在通带内具有最拼图特性而定义的滤波器，对一个N阶低通滤波器来说，所谓最平坦特性就是模拟函数的前（2N-1）阶导数在处都为零。BW滤波器的另一个特性是在通带和阻带内的幅频特性始终是频率的单调下降函数，且其模拟函数随阶次N的增大而更接近于理想低通滤波器。=2\*GB3②切比雪夫（Chbyshev简写为CB）滤波器。CB低通滤波器的模拟函数由切比雪夫多项式定义，且在通带内的幅频响应是波动的，在阻带则单调变化。3.3IIR滤波器概述IIR(InfiniteImpulseResponse)数字滤波器，又名“无限脉冲响应数字滤波器”，或“递归滤波器”。递归滤波器，也就是IIR数字滤波器，顾名思义，具有反馈，一般认为具有无限的脉冲响应。IIR滤波器有以下几个特点：（1）封闭函数：IIR数字滤波器的系统函数可以写成封闭函数的形式。（2）IIR数字滤波器采用递归型结构：IIR数字滤波器采用递归型结构，即结构上带有反馈环路。IIR滤波器运算结构通常由延时、乘以系数和相加等基本运算组成，可以组合成直接型、正准型、级联型、并联型四种结构形式，都具有反馈回路。由于运算中的舍入处理，使误差不断累积，有时会产生微弱的寄生振荡。（3）借助成熟的模拟滤波器的成果：IIR数字滤波器在设计上可以借助成熟的模拟滤波器的成果，如巴特沃斯、契比雪夫和椭圆滤波器等，有现成的设计数据或图表可查，其设计工作量比较小，对计算工具的要求不高。在设计一个IIR数字滤波器时，我们根据指标先写出模拟滤波器的公式，再通过一定的变换，将模拟滤波器的公式转换成数字滤波器的公式。（4）需加相位校准网络：IIR数字滤波器的相位特性不好控制，对相位要求较高时，需加相位校准网络。3.4IIR滤波器设计无论是数字滤波器还是模拟滤波器，他们技术指标的建立都是以所谓的“固有衰减”参数为参照。以数字滤波器为例，固有衰减参数定义为A(w)=-20lg|H(ejw)|-20lg|H（ej0）|目前IIR数字滤波器设计的最通用的方法是借助于模拟滤波器的设计方法。模拟滤波器设计已经有了一套相当成熟的方法，它不但有完整的设计公式，而且还有较为完整的图表供查询，因此，充分利用这些已有的资源将会给数字滤波器的设计带来很大方便。IIR数字滤波器的设计步骤是：=1\*GB3①按一定规则将给出的数字滤波器的技术指标转换为模拟低通滤波器的技术指标；=2\*GB3②根据转换后的技术指标设计模拟低通滤波器；=3\*GB3③再按一定规则将G(s)转换成H(z)。若设计的数字滤波器是低通的，那么上述设计工作可以结束，若所设计的是高通，带通或带阻滤波器，那么还有步骤=4\*GB3④；=4\*GB3④将高通、带通、或带阻数字l不去的技术指标先转化为低通模拟滤波器的技术指标，然后按照上述步骤=2\*GB3②设计出低通，再将转换为所需的H(z)。下面我们总结一下利用模拟滤波器设计IIR数字低通滤波器的步骤：（1）确定数字低通滤波器的技术指标：通带边界频率、通带最大衰减，阻带截止频率、阻带最小衰减。（2）将数字低通滤波器的技术指标转换成相应的模拟低通滤波器的技术指标。（3）按照模拟低通滤波器的技术指标设计及过渡模拟低通滤波器。（4）用双线性变换法，模拟滤波器系统函数转换成数字低通滤波器系统函数。接下来，我们根据语音信号的特点给出有关滤波器的技术指标：低通滤波器的性能指标：fp=1000Hz，fc=1200Hz，As=100db,Ap=1dB在Matlab中，利用函数butter,cheby1和ellip设计IIR滤波器，利用Matlab中的函数freqz画出各步步器的频率响应。MATLAB信号处理工具箱函数buttpbuttorbutter是巴特沃斯滤波器设计函数，其有5种调用格式，本课程设计中用到的是[N,wc]=butter(N,wc,Rp,As,’s’),该格式用于计算巴特沃斯模拟滤波器的阶数N和3dB截止频率wc。MATLAB信号处理工具箱函数cheblap,cheblord和cheeby1是切比雪夫I型滤波器设计函数。我们用到的是cheeby1函数，其调用格式如下：[B,A]=cheby1(N,Rp,wpo,’ftypr’)函数butter,cheby1和ellip设计IIR滤波器时都是默认的双线性变换法，所以在设计滤波器时只需要代入相应的实现函数即可。下面我们以IIR低通滤波器的设计为例：Ft=8000;Fp=1000;Fs=1200;wp=2*pi*Fp/Ft;ws=2*pi*Fs/Ft;fp=2*Ft*tan(wp/2);fs=2*Fs*tan(wp/2);[n11,wn11]=buttord(wp,ws,1,50,’s’);[b11,a11]=butter(n11,wn11,’s’);[num11,den11]=bilinear(b11,a11,0.5);[h,w]=freqz(num11,den11);figure;plot(w*8000*0.5/pi,abs(h));legend(‘IIR低通滤波器’,’Location’,’NorthWest’);grid;程序结果如下图：图3.4IIR低通滤波器3.5用滤波器对加噪语音信号进行滤波用设计的各滤波器分别对加噪的语音信号进行滤波，在Matlab中，IIR滤波器利用函数filter对信号进行滤波。函数fftfilt用的是重叠相加法实现线性卷积的计算。调用格式为：y=fftfilter(h,x,M)。其中，h是系统单位冲击响应向量；x是输入序列向量；y是系统的输出序列向量；M是有用户选择的输入序列的分段长度，缺省时，默认的输入向量的重长度M=512。函数filter的调用格式：yn=filter(B，A.xn)，它是按照直线型结构实现对xn的滤波。其中xn是输入信号向量，yn输出信号向量。4.仿真及结果分析4.1语音信号的时频分析利用MATLAB中的“wavread”命令来读入（采集）语音信号，将它赋值给某一向量。再对其进行采样，记住采样频率和采样点数。下面介绍Wavread函数几种调用格式。y=wavread（file）功能说明：读取file所规定的wav文件，返回采样值放在向量y中。（2）[y,fs,nbits]=wavread(file)功能说明：采样值放在向量y中，fs表示采样频率（hz），nbits表示采样位数。y=wavread（file，N）功能说明：读取钱N点的采样值放在向量y中。y=wavread（file，[N1,N2]）功能说明：读取从N1到N2点的采样值放在向量y中。接下来，对语音信号OriSound.wav进行采样。其程序如下：>>[y,fs,nbits]=wavered(‘OriSound’);%把语音信号加载入Matlab仿真软件平台中然后，画出语音信号的时域波形，再对语音信号进行频谱分析。MATLAB提供了快速傅里叶变换算法FFT计算DFT的函数fft,其调用格式如下：Xk=fft(xn,N)参数xn为被变换的时域序列向量，N是DFT变换区间长度，当N大于xn的长度时，fft函数自动在xn后面补零，当N小于xn的长度时，fft函数计算xn的前N个元素，忽略其后面的元素。在本次设计中，我们利用fft对语音信号进行快速傅里叶变换，就可以得到信号的频谱特性。程序如下：[y,fs,nbits]=wavread(‘OriSound’);%语音信号的采集sound(y,fs,nbits);%语音信号的播放n=length(y);Y=fft(y,n);%快速傅里叶变换figure;subplot(2,1,1);plot(y);title(‘原始信号波形’,’fontweight’,’bold’);axis([7800080000-11]);grid;subplot(2,1,2);plot(abs(Y));title(‘原始信号频谱’,’fontweight’,’bold’);axis([015000004000]);grid;程序结果如下图：图4.1原始信号波形及频谱4.2加噪后的语音信号及其频谱分析利用MATLAB中的随机函数(rand或randn)产生噪声加入到语音信号中，模仿语音信号被污染，并对其频谱分析。Randn函数有两种基本调用格式：Randn(n)和Randn（m,n），前者产生n×n服从标准高斯分布的随机数矩阵，后者产生m×n的随机数矩阵。在这里，我们选用Randn（m,n）函数。加噪程序如下所示：[y,fs,nbits]=wavread('OriSound');sound(y,fs,nbits);n=length(y);Noise=0.2*randn(n,2);s=y+Noise;sound(s);figure;subplot(2,1,1);plot(s);title('加噪语音信号的时域波形','fontweight','bold');axis([7800080000-11]);grid;S=fft(s);subplot(2,1,2);plot(abs(S));title('加噪语音信号的频域波形','fontweight','bold');axis([015000004000]);grid;图4.2加噪语音信号时域及频域波形4.3验证所设计的滤波器为了验证滤波器的可使用性，我们用常用的sin函数来进行验证。其具体程序及运行结果如下：t=[0:1/1023:1];s=sin(2*pi*t);N=length(s);y=s+0.5*rand(1,N);subplot(2,1,1);plot(y);title('加噪语音信号的时域波形','fontweight','bold');S=fft(y);subplot(2,1,2);plot(abs(S));title('加噪语音信号的频域波形','fontweight','bold');Ft=8000;Fp=1000;Fs=1200;wp=2*pi*Fp/Ft;ws=2*pi*Fs/Ft;[n11,wn11]=buttord(wp,ws,1,50,'s');%求低通滤波器的阶数和截止频率[b11,a11]=butter(n11,wn11,'s');%求S域的频率响应的参数[num11,den11]=bilinear(b11,a11,0.5);%利用双线性变换实现频率响应S域到Z域的变换z11=filter(num11,den11,s);sound(z11);m11=fft(z11);%求滤波后的信号figure;subplot(2,2,1);plot(abs(S),'g');title('滤波前信号的频谱','fontweight','bold');grid;subplot(2,2,2);plot(abs(m11),'r');title('滤波后信号的频谱','fontweight','bold');grid;subplot(2,2,3);plot(y);title('滤波前信号的波形','fontweight','bold');grid;subplot(2,2,4);plot(z11);title('滤波后的信号波形','fontweight','bold');grid;图4.3验证所设计的滤波器4.4比较滤波前后语音信号的波形及频谱用自己设计的各滤波器分别对加噪的语音信号进行滤波，在Matlab中，FIR滤波器利用函数fftfilt对信号进行滤波，IIR滤波器利用函数filter对信号进行滤波。函数fftfilt用的是重叠相加法实现线性卷积的计算。调用：y=fftfilter(h,x,M)。其中，h是系统单位冲击响应向量；x是输入序列向量；y是系统的输出序列向量；M是有用户选择的输入序列的分段长度，缺省时，默认的输入向量的重长度M=512。函数filter的调用格式：yn=filter(B，A.xn)，它是按照直线型结构实现对xn的滤波。其中xn是输入信号向量，yn输出信号向量。[y,fs,nbits]=wavread(‘OriSound’);%IIR低通n=length(y);%求出语音信号的长度Noise=0.2*randn(n,2);%随机函数产生噪声s=y+Noise;%语音信号加入噪声S=fft(s);Ft=8000;Fp=1000;Fs=1200;wp=2*pi*Fp/Ft;ws=2*pi*Fs/Ft;[n11,wn11]=buttord(wp,ws,1,50,’s’);%求低通滤波器的阶数和截止频率[b11,a11]=butter(n11,wn11,’s’);%求S域的频率响应的参数[num11,den11]=bilinear(b11,a11,0.5);%利用双线性变换实现频率响应S域到Z域的变换z11=filter(num11,den11,s);sound(z11);m11=fft(z11);%求滤波后的信号figure;subplot(2,2,1);plot(abs(S),’g’);title(‘滤波前信号的频谱’,’fontweight’,’bold’);axis([015000004000]);grid;subplot(2,2,2);plot(abs(m11),’r’);title(‘滤波后信号的频谱’,’fontweight’,’bold’);axis([015000004000]);grid;subplot(2,2,3);plot(s);title(‘滤波前信号的波形’,’fontweight’,’bold’);axis([95000100000-11]);grid;subplot(2,2,4);plot(z11);title(‘滤波后的信号波形’,’fontweight’,’bold’);axis([95000100000-11]);grid;程序结果如下图：图4.4双线性法低通滤波器经过以上的加噪处理后，可在Matlab中用函数sound对声音进行回放。其调用格式：sound(y,Fs)，sound(y)和sound(y,Fs,bits)。可以察觉滤波前后的声音有明显的变化。4.5IIR滤波器处理结果的分析IIR数字滤波器采用递归型结构，即结构上带有反馈环路。IIR滤波器运算结构通常由延时、乘以系数和相加等基本运算组成，可以组合成直接型、正准型、级联型、并联型四种结构形式，都具有反馈回路。由于运算中的舍入处理，使误差不断累积，有时会产生微弱的寄生振荡。IIR数字滤波器的相位特性不好控制，对相位要求较高时，需加相位校准网络。IIR滤波器设计时的阶数不是由设计者指定，而是根据设计者输入的各个滤波器参数（截止频率、通带滤纹、阻带衰减等），由软件设计出满足这些参数的最低滤波器阶数。在MATLAB下设计不同类型IIR滤波器均有志对应的函数用于阶数的选择。（3）IIR单位响应为无限脉冲序列。（4）IIR幅频特性精度很高，不是线性相位的，可以应用于对相位信息不敏感的音频信号上。（5）IIR滤波器有噪声反馈，而且噪声较大。（6）IIR滤波器运算误差大，有可能出现极限环振荡。IIR幅频特性精度很高，不是线性相位的，可以应用于对相位信息不敏感的音频信号上。5.课题结论语音信号处理是语音学与数字信号处理技术相结合的交叉学科，课题在这里不讨论语音学，而是将语音当做一种特殊的信号，即一种“复杂向量”来看待。也就是说，课题更多的还是体现了数字信号处理技术。从课题的中心来看，课题“基于MATLAB的有噪声语音信号处理”是希望将数字信号处理技术应用于某一实际领域，这里就是指对语音及加噪处理。作为存储于计算机中的语音信号，其本身就是离散化了的向量，我们只需将这些离散的量提取出来，就可以对其进行处理了。这一过程的实现，用到了处理数字信号的强有力工具MATLAB。通过MATLAB里几个命令函数的调用，很轻易的在实际语音与数字信号的理论之间搭了一座桥。课题的特色在于它将语音信号看作一个向量，于是就把语音数字化了。那么，就可以完全利用数字信号处理的知识来解决语音及加噪处理问题。我们可以像给一般信号做频谱分析一样，来对语音信号做频谱分析，也可以较容易的用数字滤波器来对语音进行滤波处理。通过比较加噪前后，语音的频谱和语音回放，能明显的感觉到加入噪声后回放的声音与原始的语音信号有很大的不同,前者随较尖锐的干扰啸叫声。从含噪语音信号的频谱图中可以看出含噪声的语音信号频谱,在整个频域范围内分是布均匀。其实，这正是干扰所造成的。通过滤波前后的对比，低通滤波后效果最好，高通滤波后的效果最差。由此可见，语音信号主要分布在低频段，而噪声主要分布在高频段。6.参考文献[1].高西全，丁玉美．数字信号处理[M].北京：西安电子科技大学出版社，2008[2].刘泉，阙大顺．数字信号处理原理与实现[M]．北京：电子工业出版社，2005[3].张磊，毕靖，郭莲英．MATLAB实用教程[M]．北京：人民邮电出版社，2008[4].张威．MATLAB基础与编程入门[M]．西安：西安电子科技大学出版社，2006[5].周利清，苏菲．数字信号处理基础[M]．北京：北京邮电大学出版社，2005[6].王书林.小波变换在信号去噪中的应用[J].弹箭与制导学报,2006[7].吴湘淇.信号系统与信号处理(下)[M].北京:电子工业出版社,1996.[8].李正周.MATLAB数字信号处理与应用[M].北京:清华大学出版社，20087.谢辞通过此次课程设计，使我更加扎实的掌握了有关数字信号处理方面的知识，在设计过程中虽然遇到了一些问题，但经过一次又一次的思考，一遍又一遍的检查终于找出了原因所在，也暴露出了前期我在这方面的知识欠缺和经验不足。实践出真知，通过亲自动手制作，使自己掌握的知识不再是纸上谈兵。过而能改，善莫大焉。在课程设计过程中，我不断发现错误，不断改正，不断领悟，最终的检测调试环节，本身就是在践行“过而能改，善莫大焉”的知行观。这次课程设计终于顺利完成了。在设计中遇到了很多问题，最后在老师的指导下，终于游逆而解。在今后社会的发展和学习实践过程中，一定要不懈努力，不能遇到问题就想到要退缩，一定要不厌其烦的发现问题所在，然后一一进行解决，只有这样，才能成功的做成想做的事，才能在今后的道路上劈荆斩棘，而不是知难而退，那样永远不可能收获成功，收获喜悦，也永远不可能得到社会及他人对你的认可！8.附录附录1：IIR数字滤波器的主要程序%=========================IIR低通滤波器=======================Ft=8000;Fp=1000;Fs=1200;wp=2*pi*Fp/Ft;ws=2*pi*Fs/Ft;fp=2*Ft*tan(wp/2);fs=2*Fs*tan(wp/2);[n11,wn11]=buttord(wp,ws,1,50,’s’);[b11,a11]=butter(n11,wn11,’s’);[num11,den11]=bilinear(b11,a11,0.5);[h,w]=freqz(num11,den11);figure;plot(w*8000*0.5/pi,abs(h));legend(‘IIR低通滤波器’,’Location’,’NorthWest’);grid;附录2：比较滤波前后语音信号的波形及频谱%======================双线性变换法==========================[y,fs,nbits]=wavread(‘OriSound’);%IIR低通n=length(y);%求出语音信号的长度Noise=0.2*randn(n,2);%随机函数产生噪声s=y+Noise;%语音信号加入噪声S=fft(s);Ft=8000;Fp=1000;Fs=1200;wp=2*pi*Fp/Ft;ws=2*pi*Fs/Ft;[n11,wn11]=buttord(wp,ws,1,50,’s’);%求低通滤波器的阶数和截止频率[b11,a11]=butter(n11,wn11,’s’);%求S域的频率响应的参数[num11,den11]=bilinear(b11,a11,0.5);%利用双线性变换实现频率响应S域到Z域的变换z11=filter(num11,den11,s);sound(z11);m11=fft(z11);%求滤波后的信号figure;subplot(2,2,1);plot(abs(S),’g’);title(‘滤波前信号的频谱’,’fontweight’,’bold’);axis([015000004000]);grid;subplot(2,2,2);plot(abs(m11),’r’);title(‘滤波后信号的频谱’,’fontweight’,’bold’);axis([015000004000]);grid;subplot(2,2,3);plot(s);title(‘滤波前信号的波形’,’fontweight’,’bold’);axis([95000100000-11]);grid;subplot(2,2,4);plot(z11);title(‘滤波后的信号波形’,’fontweight’,’bold’);axis([95000100000-11]);grid;基于C8051F单片机直流电动机反馈控制系统的设计与研究基于单片机的嵌入式Web服务器的研究MOTOROLA单片机MC68HC（8）05PV8/A内嵌EEPROM的工艺和制程方法及对良率的影响研究基于模糊控制的电阻钎焊单片机温度控制系统的研制基于MCS-51系列单片机的通用控制模块的研究基于单片机实现的供暖系统最佳启停自校正（STR）调节器单片机控制的二级倒立摆系统的研究基于增强型51系列单片机的TCP/IP协议栈的实现基于单片机的蓄电池自动监测系统基于32位嵌入式单片机系统的图像采集与处理技术的研究基于单片机的作物营养诊断专家系统的研究基于单片机的交流伺服电机运动控制系统研究与开发基于单片机的泵管内壁硬度测试仪的研制基于单片机的自动找平控制系统研究基于C8051F040单片机的嵌入式系统开发基于单片机的液压动力系统状态监测仪开发模糊Smith智能控制方法的研究及其单片机实现一种基于单片机的轴快流CO〈,2〉激光器的手持控制面板的研制基于双单片机冲床数控系统的研究基于CYGNAL单片机的在线间歇式浊度仪的研制基于单片机的喷油泵试验台控制器的研制基于单片机的软起动器的研究和设计基于单片机控制的高速快走丝电火花线切割机床短循环走丝方式研究基于单片机的机电产品控制系统开发基于PIC单片机的智能手机充电器基于单片机的实时内核设计及其应用研究基于单片机的远程抄表系统的设计与研究基于单片机的烟气二氧化硫浓度检测仪的研制基于微型光谱仪的单片机系统单片机系统软件构件开发的技术研究基于单片机的液体点滴速度自动检测仪的研制基于单片机系统的多功能温度测量仪的研制基于PIC单片机的电能采集终端的设计和应用基于单片机的光纤光栅解调仪的研制气压式线性摩擦焊机单片机控制系统的研制基于单片机的数字磁通门传感器基于单片机的旋转变压器-数字转换器的研究基于单片机的光纤Bragg光栅解调系统的研究单片机控制的便携式多功能乳腺治疗仪的研制基于C8051F020单片机的多生理信号检测仪基于单片机的电机运动控制系统设计Pico专用单片机核的可测性设计研究基于MCS-51单片机的热量计基于双单片机的智能遥测微型气象站MCS-51单片机构建机器人的实践研究基于单片机的轮轨力检测基于单片机的GPS定位仪的研究与实现基于单片机的电液伺服控制系统用于单片机系统的MMC卡文件系统研制基于单片机的时控和计数系统性能优化的研究基于单片机和CPLD的粗光栅位移测量系统研究单片机控制的后备式方波UPS提升高职学生单片机应用能力的探究基于单片机控制的自动低频减载装置研究基于单片机控制的水下焊接电源的研究基于单片机的多通道数据采集系统基于uPSD3234单片机的氚表面污染测量仪的研制基于单片机的红外测油仪的研究96系列单片机仿真器研究与设计基于单片机的单晶金刚石刀具刃磨设备的数控改造基于单片机的温度智能控制系统的设计与实现基于MSP430单片机的电梯门机控制器的研制基于单片机的气体测漏仪的研究基于三菱M16C/6N系列单片机的CAN/USB协议转换器基于单片机和DSP的变压器油色谱在线监测技术研究基于单片机的膛壁温度报警系统设计基于AVR单片机的低压无功补偿控制器的设计基于单片机船舶电力推进电机监测系统基于单片机网络的振动信号的采集系统基于单片机的大容量数据存储技术的应用研究基于单片机的叠图机研究与教学方法实践基于单片机嵌入式Web服务器技术的研究及实现基于AT89S52单片机的通用数据采集系统基于单片机的多道脉冲幅度分析仪研究机器人旋转电弧传感角焊缝跟踪单片机控制系统基于单片机的控制系统在PLC虚拟教学实验中的应用研究基于单片机系统的网络通信研究与应用基于PIC16F877单片机的莫尔斯码自动译码系统设计与研究基于单片机的模糊控制器在工业电阻炉上的应用研究基于双单片机冲床数控系统的研究与开发基于Cygnal单片机的μC/OS-Ⅱ的研究基于单片机的一体化智能差示扫描量热仪系统研究基于TCP/IP协议的单片机与Internet互联的研究与实现变频调速液压电梯单片机控制器的研究基于单片机γ-免疫计数器自动换样功能的研究与实现