PAGE2中北大學(xué)課程設(shè)計(jì)說明書學(xué)生姓名：王靜學(xué)號(hào)：08050141X07學(xué)院：信息商務(wù)學(xué)院專業(yè)：電子信息科學(xué)與技術(shù)題目：信息處理實(shí)踐課程設(shè)計(jì)：信號(hào)的濾波處理指導(dǎo)教師：王偉職稱:講師2011年6月22日中北大學(xué)課程設(shè)計(jì)任務(wù)書10/11學(xué)年第二學(xué)期學(xué)院：信息商務(wù)學(xué)院專業(yè)：電子信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)生姓名：王靜學(xué)號(hào)：08050141X07課程設(shè)計(jì)題目：信息處理實(shí)踐課程設(shè)計(jì)：信號(hào)濾波處理起迄日期：2011年6月13日～2011年6月25日課程設(shè)計(jì)地點(diǎn)：專業(yè)實(shí)驗(yàn)室指導(dǎo)教師：王偉系主任：程耀瑜下達(dá)任務(wù)書日期:2011年6月13日目錄1、引言………32、均值濾波處理信號(hào)的原理………………53、均勻?yàn)V波除去疊加在低頻信號(hào)上的噪聲……………64、濾波器的設(shè)計(jì)及分析……75、設(shè)計(jì)分析…………………116、總結(jié)………127、心得體會(huì)…………………128、參考文獻(xiàn)…………………121、引言1.1課題背景及意義語音信號(hào)處理是一門比較實(shí)用的電子工程專業(yè)課程，語音是人類獲取信息的重要來源和利用信息的重要手段。通過語言相互傳遞信息是人類最重要的基本功能之一。語言是人類特有的功能，它是創(chuàng)造和記載幾千年人類文明史的根本手段，沒有語言就沒有今天的人類文明。語音是語言的聲學(xué)表現(xiàn)，是聲音和意義的結(jié)合體，是相互傳遞信息的最重要的手段，是人類最重要、最有效、最常用和最方便的交換信息的形式。語言和語音也是人類進(jìn)行思維的一種依托，他與人的智力活動(dòng)密切相關(guān)，也與文化和社會(huì)的進(jìn)步緊密相連，具有最大的信息容量和最高的智能水平。語音信號(hào)處理是研究用數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)對(duì)語音信號(hào)進(jìn)行處理的一門學(xué)科，它是一門新興的學(xué)科，同時(shí)又是綜合性的多科學(xué)領(lǐng)域和涉及面積廣的交叉學(xué)科。它是許多信息領(lǐng)域應(yīng)用的技術(shù)核心之一，是目前發(fā)展最為迅速的信息科學(xué)研究領(lǐng)域的一個(gè)。同時(shí)也是目前極為活躍的熱門的研究領(lǐng)域，其研究及一系列前沿科研課題，且處于迅速發(fā)展之中，其研究成果具有重要的學(xué)術(shù)及應(yīng)用價(jià)值。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀20世紀(jì)60年代中期形成的一系列數(shù)字信號(hào)的理論和算法，如數(shù)字濾波器、快速傅立葉變換（FFT）等是語音信號(hào)處理的理論和技術(shù)基礎(chǔ)。隨著信息科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展，語音信號(hào)處理在最近20多年中取得了重大發(fā)展：進(jìn)入70年代之后，提出了語音信號(hào)的信息壓縮和特征提取的線性預(yù)測(cè)技術(shù)（LPC），已成為語音信號(hào)處理最前有利的工具，廣泛用于語音信號(hào)處理的分析合成及各個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域；以及用于輸入語音與參考樣本之間時(shí)間匹配的動(dòng)態(tài)規(guī)劃方法。80年代一種新的的基于聚類分析的高效數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)——矢量量化應(yīng)用于語音信號(hào)處理中，而隱式馬爾可夫模型（HMM）描述語音信號(hào)過程的產(chǎn)生是80年代語音信號(hào)處理技術(shù)的重大進(jìn)展，目前HMM已構(gòu)成了現(xiàn)代語音識(shí)別研究的重要基石。近年來人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究取得迅速發(fā)展，語音信號(hào)處理的各項(xiàng)課題是促使其發(fā)展的重要?jiǎng)恿χ唬瑫r(shí)它的許多成果也體現(xiàn)在有關(guān)語音信號(hào)處理的各項(xiàng)應(yīng)用之中，尤其語音識(shí)別是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)重要應(yīng)用領(lǐng)域。1.3課題研究目的通過本次課程設(shè)計(jì)，鞏固所學(xué)的語音信號(hào)處理的理論知識(shí)，使自己掌握語音信號(hào)處理的基本概念、基本理論和基本方法，培養(yǎng)自身掌握語音信號(hào)采集過程及語音信號(hào)傳輸?shù)奶攸c(diǎn)，同時(shí)培養(yǎng)自身分析和解決問題的能力。1.4軟件介紹MATLAB的名稱源自于MatrixLaboratory，它是一種科學(xué)計(jì)算軟件，專門以矩陣的形式處理數(shù)據(jù)。MATLAB將高性能的數(shù)值計(jì)算和強(qiáng)大的數(shù)據(jù)可視功能集成在一起，并提供了大量的內(nèi)置函數(shù)，從而被廣泛地應(yīng)用于科學(xué)計(jì)算控制系統(tǒng)信息處理等領(lǐng)域的分析、仿真和設(shè)計(jì)工作，而且利用MATLAB產(chǎn)品的開放式結(jié)構(gòu)，可以非常容易地對(duì)MATLAB的功能進(jìn)行擴(kuò)充，從而在不斷深化認(rèn)識(shí)的同時(shí)，不斷完善MATLAB產(chǎn)品自身的競(jìng)爭(zhēng)能力。MATLAB主要面對(duì)科學(xué)計(jì)算，可視化以及交互式程序設(shè)計(jì)的高科技計(jì)算環(huán)境。它將數(shù)值分析矩陣計(jì)算科學(xué)數(shù)據(jù)可視化以及非線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的建模和仿真等諸多強(qiáng)大功能集成在一個(gè)易于使用的視窗環(huán)境中，為科學(xué)研究、工程設(shè)計(jì)以及必須進(jìn)行有效數(shù)值計(jì)算的眾多科學(xué)領(lǐng)域提供了一種全面的解決方案，并在很大程度上擺脫了傳統(tǒng)非交互式程序設(shè)計(jì)語言的編輯模式，代表了當(dāng)今國際科學(xué)計(jì)算軟件的先進(jìn)水平。均值濾波處理信號(hào)的原理2.1均值濾波均值濾波是典型的線性濾波算法，它是指在圖像上對(duì)目標(biāo)像素給一個(gè)模板，該模板包括了其周圍的臨近像素（以目標(biāo)象素為中心的周圍8個(gè)象素，構(gòu)成一個(gè)濾波模板，即去掉目標(biāo)象素本身）。再用模板中的全體像素的平均值來代替原來像素值。均值濾波也稱為線性濾波，其采用的主要方法為領(lǐng)域平均法。線性濾波的基本原理是用均值代替原圖像中的各個(gè)像素值，即對(duì)待處理的當(dāng)前像素點(diǎn)（x，y），選擇一個(gè)模板，該模板由其近鄰的若干像素組成，求模板中所有像素的均值，再把該均值賦予當(dāng)前像素點(diǎn)（x，y），作為處理后圖像在該點(diǎn)上的灰度個(gè)g（x，y），即個(gè)g（x，y）=1/m∑f（x，y）m為該模板中包含當(dāng)前像素在內(nèi)的像素總個(gè)數(shù)。2.2濾波器數(shù)字濾波器由數(shù)字乘法器、加法器和延時(shí)單元組成的一種算法或裝置。數(shù)字濾波器的功能是對(duì)輸入離散信號(hào)的數(shù)字代碼進(jìn)行運(yùn)算處理，以達(dá)到改變信號(hào)頻譜的目的。數(shù)字濾波器是一個(gè)離散時(shí)間系統(tǒng)（按預(yù)定的算法，將輸入離散時(shí)間信號(hào)轉(zhuǎn)換為所要求的輸出離散時(shí)間信號(hào)的特定功能裝置）。數(shù)字濾波器有低通、高通、帶通和全通等類型。它可以是時(shí)不變的或時(shí)不變的、因果的或非因果的、線性的或非線性的。應(yīng)用最廣的是線性、時(shí)不變數(shù)字濾波器，以及FIR濾波器。3、均勻?yàn)V波除去疊加在低頻信號(hào)上的噪聲3.1噪聲的來源一幅圖像可能會(huì)受到各種噪聲的干擾，而數(shù)字圖像的實(shí)質(zhì)就是光電信息，因此圖像噪聲主要可能來源于以下幾個(gè)方面：光電傳感器噪聲、大氣層電磁暴、閃電等引起的強(qiáng)脈沖干擾、相片顆粒噪聲和信道傳輸誤差引起的噪聲等。噪聲的存在惡化圖像質(zhì)量，使圖像模糊，更嚴(yán)重的甚至是圖像的特征完全被淹沒，以至于給圖像識(shí)別和分析帶來了困難。目前比較經(jīng)典的去噪聲的方法都或多或少給圖像帶來模糊，因此，探求一種既能去除噪聲又不至于使圖像模糊的方法，一直是圖像增強(qiáng)處理中的難題，至今尚在不斷地探索。3.2噪聲的分類所謂噪聲，就是妨礙人的視覺器官或系統(tǒng)傳感器對(duì)所接收的圖像信息進(jìn)行理解或分析的各種因素。一般噪聲是不可預(yù)測(cè)的隨機(jī)信號(hào)，它只能用概率統(tǒng)計(jì)的方法去認(rèn)識(shí)。依據(jù)噪聲產(chǎn)生的原因，我們可將經(jīng)常影響圖像質(zhì)量的噪聲源分為三類：阻性元器件內(nèi)部產(chǎn)生的高斯噪聲，這類噪聲是由于元器件中的電子隨機(jī)熱運(yùn)動(dòng)而造成的，很早就被人們成功的建模并研究，一般常用零均值高斯白噪聲作為其模型。3.3光電轉(zhuǎn)換過程中的泊松噪聲這類噪聲是由光的統(tǒng)計(jì)本質(zhì)和圖像傳感器中光電轉(zhuǎn)換過程引起的。在弱光情況下，影響更為嚴(yán)重，常用具有泊松密度分布的隨機(jī)變量作為這類噪聲的模型。3.4感光過程中產(chǎn)生的顆粒噪聲在顯微鏡下檢查可發(fā)現(xiàn)，照片上光滑細(xì)致的影調(diào)在微觀上其實(shí)呈現(xiàn)一個(gè)隨機(jī)的顆粒性質(zhì)。此外顆粒本身大小的不同以及每一顆粒暴光所需光子數(shù)目的不同，都會(huì)引入隨機(jī)性。這些因素的外觀表現(xiàn)稱為顆粒性。對(duì)于多數(shù)應(yīng)用，顆粒噪聲可用高斯過程(白噪聲)作為有效模型。根據(jù)噪聲和信號(hào)的關(guān)系可以將其分為兩種形式：(1)加性噪聲：有的噪聲與圖像信號(hào)g(x,y)無關(guān)，在這種情況下，含噪圖像f(x,y)可表示為：f(x,y)=g(x,y)+n(x,y)信道噪聲及掃描圖像時(shí)產(chǎn)生的噪聲都屬于加性噪聲。(2)乘性噪聲：有的噪聲與圖像信號(hào)有關(guān)，這可以分為兩種情況：一種是某像素點(diǎn)的噪聲只與該像素點(diǎn)的圖像信號(hào)有關(guān)，另一種是某像素點(diǎn)的噪聲與該點(diǎn)及其鄰域的圖像信號(hào)有關(guān)。如果噪聲和信號(hào)成正比，則含噪圖像f(x,y)可以表示為：f(x,y)=g(x,y)+n(x,y)g(x,y)另外，還可以根據(jù)噪聲服從的分布對(duì)其進(jìn)行分類，這時(shí)可以分為高斯噪聲、泊松噪聲和顆粒噪聲等。泊松分布噪聲一般出現(xiàn)在照度非常小及用高倍電子線路放大的情況下，泊松噪聲可以認(rèn)為是椒鹽噪聲。其他的情況通常為加性高斯噪聲。顆粒噪聲可以認(rèn)為是一種白噪聲過程，在密度域中是高斯分布加性噪聲，而在強(qiáng)度域中為乘性噪聲4、濾波器的設(shè)計(jì)及分析4.1數(shù)字濾波器的設(shè)計(jì)原理數(shù)字濾波是語音信號(hào)分析中的重要組成部分之一，與模擬濾波相比，它具有精度和穩(wěn)定性高、系統(tǒng)函數(shù)容易改變、靈活性強(qiáng)、便于大規(guī)模集成和可實(shí)現(xiàn)多維濾波等有點(diǎn)。在信號(hào)的過濾、檢測(cè)和參數(shù)的估計(jì)等方面，經(jīng)典數(shù)字濾波器是使用最廣泛的一種線性系統(tǒng)數(shù)字濾波器可以理解為是一個(gè)計(jì)算程序或算法，將代表輸入信號(hào)的數(shù)字時(shí)間序列轉(zhuǎn)化為代表輸出信號(hào)的數(shù)字時(shí)間序列，并在轉(zhuǎn)化過程中，是信號(hào)按預(yù)定的形式變化。數(shù)字濾波器的作用是利用離散時(shí)間系統(tǒng)的特性對(duì)輸入信號(hào)波形（或頻譜）進(jìn)行加工處理，或者說利用數(shù)字方法按預(yù)定的要求對(duì)信號(hào)進(jìn)行變換。數(shù)字濾波器有多種多類，根據(jù)數(shù)字濾波器沖級(jí)響應(yīng)的時(shí)域特征，可講數(shù)字濾波器分為兩種，即無限長沖擊響應(yīng)（IIR）濾波器和有限長沖擊響應(yīng)（FIR）濾波器。從性能上來說，IIR濾波器傳輸函數(shù)的極點(diǎn)可位于單位圓內(nèi)的任何地方，因此可用較低的階數(shù)獲得高的選擇性，所用的存儲(chǔ)單元少，所以經(jīng)濟(jì)而效率高。但是這個(gè)高效率是以相位的非線性為代價(jià)的。選擇性越好，則相位非線性越嚴(yán)重。相反，F(xiàn)IR濾波器卻可以得到嚴(yán)格的線性香味，然而由于FIR濾波器傳輸函數(shù)的極點(diǎn)固定在原點(diǎn)，所以只能用較高的階數(shù)達(dá)到高的選擇性；對(duì)于同樣的濾波器設(shè)計(jì)指標(biāo)，F(xiàn)IR濾波器所要求的階數(shù)可以比IIR濾波器高5~10倍，結(jié)果，成本較高，信號(hào)延時(shí)也較大；如果按相同的選擇性和相同的線性要求來說，則IIR濾波器就必須加全通網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行相位矯正，同樣增加濾波器的階數(shù)和復(fù)雜性。設(shè)計(jì)數(shù)字濾波器的的任務(wù)就是尋求一個(gè)因果穩(wěn)定的線行使不變系統(tǒng)，并使系統(tǒng)函數(shù)H（z）具有指定的頻率特性。IIR濾波器和FIR濾波器的設(shè)計(jì)方法完全不同。IIR濾波器設(shè)計(jì)方法有間接法和直接法，間接法是借助于模擬濾波器的設(shè)計(jì)方法進(jìn)行的。其設(shè)計(jì)步驟是：先設(shè)計(jì)過渡模擬濾波器得到系統(tǒng)函數(shù)H（s），然后將H（s）按某種方法轉(zhuǎn)換成數(shù)字濾波器的系統(tǒng)函數(shù)H(z)。FIR濾波器比鞥采用間接法，常用的方法有窗函數(shù)法、頻率采樣發(fā)和切比雪夫等波紋逼近法。對(duì)于線性相位濾波器，經(jīng)常采用FIR濾波器。對(duì)于數(shù)字高通、帶通濾波器的設(shè)計(jì)，通用方法為雙線性變換法。可以借助于模擬濾波器的頻率轉(zhuǎn)換設(shè)計(jì)一個(gè)所需類型的過渡模擬濾波器，再經(jīng)過雙線性變換將其轉(zhuǎn)換策劃那個(gè)所需的數(shù)字濾波器。以下函數(shù)為MATLAB中提供的相關(guān)函數(shù)，可以用于IIR和FIR濾波器的實(shí)現(xiàn)：（1）卷積函數(shù)conv調(diào)用格式：c=conv（a，b）功能描述：計(jì)算兩向量a和b的卷積，可以直接用于對(duì)有限長信號(hào)采用FIR濾波器和濾波。（2）函數(shù)filter調(diào)用格式：y=filter（b，a，x）功能描述：該格式采用數(shù)字濾波器對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波，既可以用于IIR濾波器，也可以用于FIR濾波器。其中向量b和a分別表示系統(tǒng)函數(shù)的分子、分母多項(xiàng)式的洗漱，如a=1，此時(shí)表示FIR濾波器，否則就是IIR濾波器。該函數(shù)是利用所給出的向量b和a，對(duì)x中的數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波，結(jié)果放入向量y。（3）函數(shù)fftfilt調(diào)用格式：y=fftfilt（b，x）功能描述：改格式是利用基于FFT的重疊相加法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波，這種頻域?yàn)V波技術(shù)只對(duì)FIR濾波器有效。該函數(shù)是通過向量b描述的濾波器x數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波。4.2數(shù)字濾波器的設(shè)計(jì)步驟不論是IIR濾波器還是FIR濾波器的設(shè)計(jì)都包括三個(gè)步驟：按照實(shí)際任務(wù)的要求，確定濾波器的性能指標(biāo)。用一個(gè)因果、穩(wěn)定的離散線性時(shí)不變系統(tǒng)的系統(tǒng)函數(shù)去逼近這一性能指標(biāo)。根據(jù)不同的要求可以用IIR系統(tǒng)函數(shù)，也可以用FIR系統(tǒng)函數(shù)去逼近。利用有限精度算法實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)函數(shù)，包括結(jié)構(gòu)選擇、字長選擇等。4.3有關(guān)濾波器的技術(shù)指標(biāo)：（1）低通濾波器的性能指標(biāo)：fp=1000Hz，fc=1200Hz，As=100db,Ap=1dB（2）高通濾波器的性能指標(biāo)：fp=3500Hz，fc=4000Hz，As=100dB，Ap=1dB；（3）帶通濾波器的性能指標(biāo)：fp1=1200Hz，fp2=3000hZ，fc1=1000Hz，fc2=3200Hz，As=100dB，Ap=1dB4.4具體設(shè)計(jì)均值濾波可以有效地去除疊加在低頻信號(hào)上的噪聲。現(xiàn)有一個(gè)被噪聲污染的信號(hào)x(n)=s(n)+d(n)，式中為原始信號(hào)，d(n)為均勻分布的噪聲。現(xiàn)將x(n)輸入到M點(diǎn)的滑動(dòng)平均濾波器去濾除噪聲，提取原始信號(hào)s(n)。已知滑動(dòng)平均濾波器的數(shù)學(xué)模型為：當(dāng)M=5的時(shí)候：clear;clc;M=1;%M=input('輸入M的值');%n=[0:50];yn=2.*n.*(0.9).^n;noise=rand(size(yn));figure;subplot(3,1,1);stem(n,yn);title('原始信號(hào)')yn=yn+noise;subplot(3,1,2);stem(n,yn);title('加入噪聲信號(hào)');b=1/M.*ones(1,M);a=zeros(1,M);a(1)=1;ynf=filter(b,a,yn);subplot(3,1,3);stem(n,ynf);title('濾波后的信號(hào)');當(dāng)M=15的時(shí)候：當(dāng)M=50的時(shí)候：5、設(shè)計(jì)分析：當(dāng)M分別為5，15，50時(shí)，經(jīng)對(duì)比可知，當(dāng)取10的時(shí)候，濾波的效果是最好的，如果是其他的的兩個(gè)值時(shí)，濾波就不是很好，但當(dāng)M較小時(shí)，M處理噪聲的效果很差，容易出現(xiàn)毛刺。當(dāng)M較大時(shí)，M處理噪聲的效果很好，處理后波形很光滑，但是M太大會(huì)使信號(hào)嚴(yán)重失真，情況嚴(yán)重的話，還會(huì)出現(xiàn)平頂?shù)那闆r。6、總結(jié)經(jīng)過這么多天的上機(jī)實(shí)驗(yàn)，終于把數(shù)字信號(hào)處理的課程設(shè)計(jì)完成了，心終于放了下來。通過這么多天的學(xué)習(xí)，讓我了解了許許多多以前不懂的知識(shí)。可以值得肯定的是，我對(duì)MATLAB的了解又提升了一大步，本次設(shè)計(jì)中用到了設(shè)計(jì)低通、帶通濾波器的函數(shù)，更加熟練應(yīng)用了以前就學(xué)過的實(shí)現(xiàn)FFT的函數(shù)，由于設(shè)計(jì)和數(shù)字信號(hào)處理有著密切的關(guān)系，我不僅學(xué)習(xí)了MATLAB的應(yīng)用，還重新學(xué)習(xí)了數(shù)字信號(hào)處理的課本，感覺獲益非淺，只有在實(shí)踐中才能真正掌握一門學(xué)科知識(shí)，MATLAB只是工具，而靈魂卻是數(shù)字信號(hào)處理，只有理解了它的真髓，我們的設(shè)計(jì)才能設(shè)計(jì)的更好，才能用各種方法實(shí)現(xiàn)相同的設(shè)計(jì)。當(dāng)然在學(xué)習(xí)的過程中我們不可能不面對(duì)一些困難和失敗，這些都不是很重要，只要不停的努力，多問同學(xué)和老師，問