語音信號處理課程設(shè)計

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文檔簡介

1、　　摘要　　語音信號處理是研究用數(shù)字信號處理技術(shù)和語音學知識對語音信號進行處理的新興學科，是目前發(fā)展最為迅速的學科之一，通過語音傳遞信息是人類最重要，最有效，最常用和最方便的交換信息手段，所以對其的研究更顯得尤為重要。　　Matlab語言是一種數(shù)據(jù)分析和處理功能十分強大的計算機應用軟件，它可以

2、將聲音文件變換成離散的數(shù)據(jù)文件，然后用起強大的矩陣運算能力處理數(shù)據(jù)。這為我們的本次設(shè)計提供了強大并良好的環(huán)境！本設(shè)計要求自己錄制一段自己的語音后，在MATLAB軟件中采集語音信號、回放語音信號并畫出語音信號的時域波形和頻譜圖。 　　在Matlab中分別設(shè)計不同形式的FIR數(shù)字濾波器。之后對采集的語音信號經(jīng)過不同的濾波器（低通、高通、帶通）后，觀察不同的波形，并進行時域和頻譜的分析。對比處理前后的

3、時域圖和頻譜圖，分析各種濾波器對于語音信號的影響。最后分別收聽進行濾波后的語音信號效果，做到了解在怎么樣的情況下該用怎么樣的濾波器　　目錄　　1.設(shè)計內(nèi)容及要求………………………………………………………　　2.設(shè)計目的………………………………………………………………<

4、;/p>　　3.設(shè)計的原理……………………………………………………………　　3.1用窗函數(shù)法設(shè)計FIR濾波器…………………………………………　　3.2用雙線性變換法法設(shè)計IIR濾波器……………………………………　　3.3語音信號的時域及頻域分析…………………………………………</

5、p>　　4、設(shè)計的步驟及調(diào)試結(jié)果　　4.1 語音信號…………………………………………………………　　4.1.1語音信號的采集步驟…………………………………………　　4.1.2語音信號的源程序……………………………………………　　4.1.3語音信

6、號的調(diào)試結(jié)果…………………………………………　　4.2 利用窗函數(shù)法設(shè)計的三種濾波器……………………………………　　4.2.1低通濾波器的設(shè)計……………………………………………　　4.2.2高通濾波器的設(shè)計……………………………………………　　4.2.3帶通濾波器的設(shè)計…

7、…………………………………………　　4.3 利用雙線性變換法設(shè)計的三種濾波器………………………………　　4.3.1低通濾波器的設(shè)計……………………………………………　　4.3.2高通濾波器的設(shè)計……………………………………………　　4.3.3帶通濾波器的設(shè)計…………………

8、…………………………　　5、濾波器的性能比較及語音分析……………………………………………　　6.MATLAB的界面設(shè)計………………………………………………………　　7.總結(jié)……………………………………………………………………　　1、設(shè)計內(nèi)容及要求<

9、/b>　　根據(jù)課程設(shè)計中的要求可以知道，我們所需要的內(nèi)容如下：　?。?）獲取離散時間語音信號、畫其時域波形和頻譜圖；　　（2）設(shè)計高通、低通和帶通三種濾波器。在設(shè)計的過程中，可先應用 fir1利用窗函數(shù)法設(shè)計FIR濾波器。再應用butter或cheby1或ellip函數(shù)利用雙線性變換法設(shè)計IIR濾波器，并要

10、求利用fregz函數(shù)畫出所設(shè)計各濾波器的頻率響應。　　比較各濾波器的性能。　　（3）用濾波器對信號進行濾波。要求比較濾波前后語音信號的時域波形和頻譜，要求在一個窗口同時畫出濾波前后語音信號的時域波形和頻譜。　?。?）回放濾波后語音信號。要求感覺并說明濾波前后語音信號的變化。

11、;　　（5）設(shè)計系統(tǒng)界面。要求利用MATLAB進行圖形用戶界面的設(shè)計。在所設(shè)計的系統(tǒng)界面上可以選擇信號，選擇濾波器的類型，輸入濾波器的參數(shù)，顯示濾波器的頻率響應，顯示濾波器加入信號后相應的時域響應等。（界面的設(shè)計也可只實現(xiàn)其中幾項選擇）。　　2、設(shè)計的目的　　數(shù)字信號處理的兩大重要應用是譜分析和數(shù)字濾波，本課題要求對

12、兩者綜合應用. 實現(xiàn)對語言信號分析與處理。學習通過理論推導得出相應結(jié)論，再利用MATLAB作為編程工具進行計算機實現(xiàn)的方法。　　3、設(shè)計的原理　　語音信號是一種非平穩(wěn)的時變信號，它帶著各種信息。在語音編碼、語音合成、語音識別和語音增強等語音處理中無一例外需要提取語音中包含的各種信息。語音信號分析的目的就在于方便有效的

13、提取并表示語音信號所攜帶的信息。語音信號處理可以分為時域和變換域等處理方法，其中時域分析是最簡單的方法，直接對語音信號的時域波形進行分析，崎嶇的特征參數(shù)主要有語音的短時能量，短時平均過零率，短時自相關(guān)函數(shù)等。　　3.1用窗函數(shù)法設(shè)計FIR濾波器　　根據(jù)過渡帶寬及阻帶衰減要求，選擇窗函數(shù)的類型并估計窗口長度N（或階數(shù)M=N-1），窗函數(shù)類型可根據(jù)最小阻帶衰

14、減As獨立選擇，因為窗口長度N對最小阻帶衰減As沒有影響，在確定窗函數(shù)類型以后，可根據(jù)過渡帶寬小于給定指標確定所擬用的窗函數(shù)的窗口長度N，設(shè)待求濾波器的過渡帶寬為Δw，它與窗口長度N近似成反比，窗函數(shù)類型確定后，其計算公式也確定了，不過這些公式是近似的，得出的窗口長度還要在計算中逐步修正，原則是在保證阻帶衰減滿足要求的情況下，盡量選擇較小的N，在N和窗函數(shù)類型確定后，即可調(diào)用MATLAB中的窗函數(shù)求出窗函數(shù)wd（n）。

15、;　　根據(jù)待求濾波器的理想頻率響應求出理想單位脈沖響應hd(n)，如果給出待求濾波器頻率應為Hd，則理想的單位脈沖響應可以用下面的傅里葉反變換式求出：　　在一般情況下，hd(n)是不能用封閉公式表示的，需要采用數(shù)值方法表示；從w=0到w=2π采樣N點，采用離散傅里葉反變換（IDFT）即可求出。　　用窗函數(shù)wd(n)將hd(n)截斷，

16、并進行加權(quán)處理，得到　　如果要求線性相位特性，則h(n)還必須滿足：　　根據(jù)上式中的正、負號和長度N的奇偶性又將線性相位FIR濾波器分成四類。要根據(jù)所設(shè)計的濾波特性正確選擇其中一類。例如，要設(shè)計線性相位低通特性可選擇h(n)=h(N-1-n)一類，而不能選h(n)=-h(N-1-n)一類。 　　驗算技術(shù)

17、指標是否滿足要求，為了計算數(shù)字濾波器在頻域中的特性，可調(diào)用freqz子程序，如果不滿足要求，可根據(jù)具體情況，調(diào)整窗函數(shù)類型或長度，直到滿足要求為止。　　3.2用雙線性變換法法設(shè)計IIR濾波器　　脈沖響應不變法的主要缺點是產(chǎn)生頻率響應的混疊失真。這是因為從S平面到Ｚ平面是多值的映射關(guān)系所造成的。為了克服這一缺點，可以采用非線性頻率壓縮方法，將整個頻率軸上的

18、頻率范圍壓縮到-π/T～π/T之間，再用z=esT轉(zhuǎn)換到Z平面上。也就是說，第一步先將整個S平面壓縮映射到S1平面的-π/T～π/T一條橫帶里；第二步再通過標準變換關(guān)系z=es1T將此橫帶變換到整個Z平面上去。這樣就使S平面與Z平面建立了一一對應的單值關(guān)系，消除了多值變換性，也就消除了頻譜混疊現(xiàn)象，映射關(guān)系如圖1所示。　　圖1雙線性變換的映射關(guān)系　　為了

19、將S平面的整個虛軸jΩ壓縮到S1平面jΩ1軸上的-π/T到π/T段上，可以通過以下的正切變換實現(xiàn)　?。?）　　式中,T仍是采樣間隔。　　當Ω1由-π/T經(jīng)過0變化到π/T時，Ω由-∞經(jīng)過0變化到+∞，也即映射了整個jΩ軸。將式（1）寫成

20、;　　將此關(guān)系解析延拓到整個S平面和S1平面，令jΩ=s，jΩ1=s1，則得　　再將S1平面通過以下標準變換關(guān)系映射到Z平面z=es1T　　從而得到S平面和Z平面的單值映射關(guān)系為：　　(2)　　(3)</b&g

21、t;　　式（2）與式（3）是S平面與Z平面之間的單值映射關(guān)系，這種變換都是兩個線性函數(shù)之比，因此稱為雙線性變換　　式（1）與式（2）的雙線性變換符合映射變換應滿足的兩點要求。　　首先,把z=ejω，可得　　(4)

22、　　即S平面的虛軸映射到Z平面的單位圓。　　其次，將s=σ+jΩ代入式（4），得　　因此　　由此看出，當σ<0時，|z|<1；當σ>0時，|z|>1。也就是說，S平面的左半平面映射到Z平面的單位圓內(nèi)，S平面的右半平面映射到Z平面的單

23、位圓外，S平面的虛軸映射到Z平面的單位圓上。因此，穩(wěn)定的模擬濾波器經(jīng)雙線性變換后所得的數(shù)字濾波器也一定是穩(wěn)定的。　　雙線性變換法優(yōu)缺點　　雙線性變換法與脈沖響應不變法相比，其主要的優(yōu)點是避免了頻率響應的混疊現(xiàn)象。這是因為S平面與Z平面是單值的一一對應關(guān)系。S平面整個jΩ軸單值地對應于Z平面單位圓一周，即頻率軸是單值變

24、換關(guān)系。這個關(guān)系如式（4）所示，重寫如下：　　上式表明，S平面上Ω與Z平面的ω成非線性的正切關(guān)系，如圖2所示。　　由圖2看出，在零頻率附近，模擬角頻率Ω與數(shù)字頻率ω之間的變換關(guān)系接近于線性關(guān)系；但當Ω進一步增加時，ω增長得越來越慢，最后當Ω→∞時，ω終止在折疊頻率ω=π處，因而雙線性變換就不會出現(xiàn)由于高頻部分超過折疊頻率而混淆到低頻部分去的現(xiàn)象，從而消除

25、了頻率混疊現(xiàn)象。　　圖2雙線性變換法的頻率變換關(guān)系　　但是雙線性變換的這個特點是靠頻率的嚴重非線性關(guān)系而得到的，如式（4）及圖2所示。由于這種頻率之間的非線性變換關(guān)系，就產(chǎn)生了新的問題。首先，一個線性相位的模擬濾波器經(jīng)雙線性變換后得到非線性相位的數(shù)字濾波器，不再保持原有的線性相位了；其次，這種非線性關(guān)系要求模擬濾波器的幅頻響應必須是分段常數(shù)型的，即某一頻

26、率段的幅頻響應近似等于某一常數(shù)（這正是一般典型的低通、高通、帶通、帶阻型濾波器的響應特性），不然變換所產(chǎn)生的數(shù)字濾波器幅頻響應相對于原模擬濾波器的幅頻響應會有畸變，如圖3所示。　　圖3雙線性變換法幅度和相位特性的非線性映射　　對于分段常數(shù)的濾波器，雙線性變換后，仍得到幅頻特性為分段常數(shù)的濾波器，但是各個分段邊緣的臨界頻率點產(chǎn)生了畸變，這種頻率的畸變，可以

27、通過頻率的預畸來加以校正。也就是將臨界模擬頻率事先加以畸變，然后經(jīng)變換后正好映射到所需要的數(shù)字頻率上。　　3.3語音信號的時域及頻域分析　　（1）時域分析。　　信號提?。和ㄟ^圖形用戶界面上的菜單功能按鍵采集電腦上的一段音頻信號，完成音頻信號的頻率，幅度等信息的提取，并得到該語

28、音信號的波形圖。　　信號調(diào)整：在設(shè)計的用戶圖形界面下對輸入的音頻信號進行各種變化，如變化幅度、改變頻率等操作，以實現(xiàn)對語音信號的調(diào)整。　?。?）頻域分析　　信號的傅里葉表示在信號的分析和處理中起著重要的作用。因為對于線性系統(tǒng)來說，可以很方便地確定其對正弦或復指數(shù)和的響應，所以

29、傅里葉分析方法能完善地解決許多信號分析和處理問題。另外，傅里葉表示使信號的某些特性變得更明顯，因此，它能更深入地說明信號的各項紅物理現(xiàn)象。由于語音信號時隨著時間變化的，通常認為，語音是一個受準周期脈沖或隨機噪聲源激勵的線性系統(tǒng)的輸出。輸出頻譜是聲道系統(tǒng)頻率響應與激勵源頻譜的乘積。身份到系統(tǒng)的頻率響應及激勵源都是隨時間變化的，因此一般標準的傅里葉表示雖然適用于周期及平穩(wěn)隨機信號的表示，但不能直接用于語音信號。a.信號變換：在用戶圖形界面西

30、啊對采集的語音信號進行Fourier等變換，并畫出變換前后的頻譜圖和倒譜圖。　　b.信號濾波：濾除語音信號中的噪音部分，可以采用抵用濾波、高通濾波、帶通濾波，并比較各種濾波后的效果。　　4、設(shè)計的步驟及調(diào)試結(jié)果　　4.1 語音信號

31、4.1.1語音信號的采集步驟　?。?）錄制一段語音信號，時間控制在數(shù)秒，并對錄制的信號進行采樣，記住采樣頻率和采樣點數(shù)。（可通過使用wavread,明確采樣頻率、采樣點數(shù)）。　?。?）用函數(shù)sound可對聲音進行回放。其調(diào)用格式為；sound（x, ,bits）。　?。?）基于時域采樣定理和頻域采樣定理，分辨率—

32、分辨率在錄制語音信號時長應已考慮等。選取適當參數(shù)應用FFT對采樣信號進行譜分析。　　（4）畫出采樣后語言信號的時域波形和頻譜圖。　　4.1.2語音信號的源程序　　[y,fs,nbits]=wavread('無標題.wav',[10240 55240]);

33、　sound(y,fs,nbits);　　Y=fft(y,45000);　　subplot(211);　　plot(y);　　title('原始信號波形');　　subplot

34、(212);　　plot(abs(Y));　　title('原始信號頻譜');　　4.1.3語音信號的調(diào)試結(jié)果　　4.2 利用窗函數(shù)法設(shè)計的三種濾波器　　4.2.1低通濾波器的設(shè)計<p

35、>　　（1）源程序：　　clear;close all 　　[y,fs,bits]=wavread('無標題.wav') 　　y1=y(1:45000); 　　Y1=fft(y1); &l

36、t;p>　　fp=1000;fc=1200;　　As=100;Ap=1;　　Fs=44100; 　　wc=2*pi*fc/Fs; wp=2*pi*fp/Fs; 　　wdel=wc-wp; 　　beta=0.112*(As-8

37、.7); 　　N=ceil((As-8)/2.285/wdel); 　　wn= kaiser(N+1,beta); 　　ws=(wp+wc)/2/pi; 　　b=fir1(N,ws,wn); 　　figure(1); </

38、p>　　freqz(b,1); 　　x=fftfilt(b,y); 　　X=fft(x,45000); 　　figure(2); 　　subplot(2,2,1);plot(abs(Y1));　　axi

39、s([0,10000,0,5.0]); 　　title('濾波前信號頻譜圖'); 　　subplot(2,2,2);plot(abs(X));　　axis([0,10000,0,5.0]); 　　title('濾波后信號頻譜圖'); <

40、;/p>　　subplot(2,2,3);plot(y); 　　title('濾波前信號的時域波形'); 　　subplot(2,2,4);plot(x); 　　title('濾波前信號的時域波形'); 　　so

41、und(x,fs,bits);　　（2）調(diào)試結(jié)果：　　a、頻率響應圖　　b、時域波形及頻譜圖　　4.2.2高通濾波器的設(shè)計　?。?）源程

42、序：　　clear;close all 　　[y,fs,bits]=wavread('無標題.wav') 　　y1=y(1:45000); 　　Y1=fft(y1); 　　fp=2800;fc=

43、3000;　　As=100;Ap=1;　　Fs=44100; 　　wc=2*pi*fc/Fs;　　wp=2*pi*fp/Fs; 　　wdel=wc-wp; 　　beta=0.112*(As

44、-8.7); 　　N=ceil((As-8)/2.285/wdel); 　　wn= kaiser(N,beta); 　　ws=(wp+wc)/2/pi; 　　b=fir1(N-1,ws,'high',wn);

45、　figure(1); 　　freqz(b,1); 　　x=fftfilt(b,y); 　　X=fft(x,45000); 　　figure(2); 　　subplot(2,2,1);plot(abs(Y1));

46、;　　axis([0,10000,0,5.0]); 　　title('濾波前信號的頻譜圖'); 　　subplot(2,2,2);plot(abs(X));　　axis([0,10000,0,5.0]); 　　title('濾

47、波后信號的頻譜圖'); 　　subplot(2,2,3);plot(y); 　　title('濾波前信號的時域波形'); 　　subplot(2,2,4);plot(x); 　　title('濾波前信號的時域波形'); </p

48、>　　sound(x,fs,bits);　　（2）調(diào)試結(jié)果：　　a、頻率響應圖　　b、時域波形及頻譜圖　　4.2.3帶通濾波器的設(shè)計<p&

49、gt;　?。?）源程序：　　clear;close all　　[y,fs,bits]=wavread('無標題.wav')　　y1=y(1:45000);　　Y1=fft(y1);<p&g

50、t;　　fp1=1200 ;fp2=3000 ;　　fc1=1000 ;fc2=3200 ;　　As=100 ;Ap=1 ;　　Fs=44100 ;　　wp1=2*pi*fp1/Fs; wc1=2*pi*fc1/Fs;　　wp2

51、=2*pi*fp2/Fs; wc2=2*pi*fc2/Fs;　　wdel=wp1-wc1;　　beta=0.112*(As-8.7);　　N=ceil((As-8)/2.285/wdel);　　ws =[(wp1+wc1)/2/pi,(wp2+wc2)/2/pi];<

52、;/p>　　wn= kaiser(N+1,beta); 　　b=fir1(N,ws,wn);　　figure(1); 　　freqz(b,1)　　x=fftfilt(b,y);　　X=fft(x,450

53、00);　　figure(2);　　subplot(2,2,1);plot(abs(Y1));　　axis([0,10000,0,5.0]);　　title('濾波前信號的頻譜圖');　　subplot(2,2,2

54、);plot(abs(X));　　axis([0,10000,0,5.0]);　　title('濾波后信號的頻譜圖')　　subplot(2,2,3);plot(y);　　title('濾波前信號的時域波形');&l

55、t;p>　　subplot(2,2,4);plot(x);　　title('濾波前信號的時域波形');　　sound(x,fs,bits);　　（2）調(diào)試結(jié)果：　　a、頻率響應圖</b&g

56、t;　　b、時域波形及頻譜圖　　4.3 利用雙線性變換法設(shè)計的三種濾波器　　4.3.1低通濾波器的設(shè)計　?。?）源程序：　　clear;close all <p

57、>　　[y,fs,bits]=wavread('無標題.wav') 　　y1=y(1:45000); 　　Y1=fft(y1); 　　fp=1000;fc=1200;　　As=100;Ap=1; <b

58、>　　Fs=8000; 　　wc=2*fc/Fs;wb=2*fp/Fs; 　　[n,wp]=cheb1ord(wc,wb,Ap,As); 　　[b,a]=cheby1(n,Ap,wp); 　　figure(1); <

59、;p>　　freqz(b,a); 　　x=filter(b,a,y); 　　X=fft(x,45000); 　　figure(2); 　　subplot(2,2,1);plot(abs(Y1));　　axis([0,10

60、000,0,5.0]); 　　title('濾波前信號的頻譜圖'); 　　subplot(2,2,2);plot(abs(X));　　axis([0,40000,0,5.0]); 　　title('濾波后信號的頻譜圖'); </p&

61、gt;　　subplot(2,2,3);plot(y); 　　title('濾波前信號的時域波形'); 　　subplot(2,2,4);plot(x); 　　title('濾波后信號的時域波形'); 　　sound

62、(x,fs,bits);　　（2）調(diào)試結(jié)果：　　a、頻率響應圖　　b、時域波形及頻譜圖　　4.3.2高通濾波器的設(shè)計　?。?）源程序：&

63、lt;/b>　　clear;close all 　　[y,fs,bits]=wavread('無標題.wav');　　y1=y(1:45000); 　　Y1=fft(y1); 　　fs=2800;fp=300

64、0 ;　　As=100;Ap=1; Fs=8000; 　　wc=2*fs/Fs;wb=2*fp/Fs; 　　[n,wp]=cheb1ord(wc,wb,Ap,As); 　　[b,a]=cheby1(n,Ap,wp,'high');

65、　　figure(1); 　　freqz(b,a); 　　x=filter(b,a,y); 　　X=fft(x,45000); 　　figure(2); 　　subplot(2,2,1);plot(abs(Y1)

66、);　　axis([0,10000,0,5.0]); 　　title('濾波前信號的頻譜圖'); 　　subplot(2,2,2);plot(abs(X));　　axis([0,40000,0,5.0]); 　　t

67、itle('濾波后信號的頻譜圖'); 　　subplot(2,2,3);plot(y); 　　title('濾波前信號的時域波形'); 　　subplot(2,2,4);plot(x); 　　title('濾波后信號的時域波形

68、9;); 　　sound(x,fs,bits);　?。?）調(diào)試結(jié)果：　　a、頻率響應圖　　b、時域波形及頻譜圖　　4.3.3帶通濾波器的設(shè)計</p&

69、gt;　?。?）源程序：　　clear;close all 　　[y,fs,bits]=wavread('無標題.wav') 　　y1=y(1:45000); 　　Y1=fft(y1); <

70、/p>　　fp1=1200;fp2=3000; 　　fs1=1000 ; fs2=3200 ;　　As=100;Ap=1; Fs=8000; 　　wc=[2*fs1/Fs,2* fs2/Fs];　　wb=[2*fp1/Fs,2*fp2/Fs];

71、 　　[n,wp]=cheb1ord(wc,wb,Ap,As); 　　[b,a]=cheby1(n,Ap,wp,'stop'); 　　figure(1); 　　freqz(b,a); 　　x=filter(b,a

72、,y); 　　X=fft(x,45000); 　　figure(2); 　　subplot(2,2,1);plot(abs(Y1));　　axis([0,10000,0,5.0]); 　　title('濾波前信號的頻譜圖&

73、#39;); 　　subplot(2,2,2);plot(abs(X));　　axis([0,40000,0,5.0]); 　　title('濾波后信號的頻譜圖'); 　　subplot(2,2,3);plot(y); <p&

74、gt;　　title('濾波前信號的時域波形'); 　　subplot(2,2,4);plot(x); 　　title('濾波前后信號的時域波形'); 　　sound(x,fs,bits);　　（2）調(diào)試結(jié)果：</b

75、>　　a、頻率響應圖　　b、時域波形及頻譜圖　　5、濾波器的性能比較及語音分析　　5.1性能比較　　(1)利用雙線性變化法設(shè)計的IIR濾波器,由于轉(zhuǎn)

76、換法中數(shù)字頻率與模擬頻率之間呈現(xiàn)非線性關(guān)系,以至于濾波前的語音信號的形狀與濾波后的形狀相差太大;但是濾波器的代換比較簡單,并且圖形顯示中無頻譜混疊現(xiàn)象。　?。?利用窗函數(shù)法設(shè)計的FIR濾波器，相位響應有嚴格的線性，不存在穩(wěn)定性的問題，并且設(shè)計也比較簡單。　　5.2語音分析

77、當所有的程序運行后，回放了兩種不同方法設(shè)計的不同類型濾波器輸出的語音信號，與原始的信號相比較可知：　　（1）窗函數(shù)法：　　a、設(shè)計低通濾波器的程序運行時，感覺在一個比較空曠的地方，音質(zhì)聽著很沉穩(wěn)，并且聲音渾厚；　　b、設(shè)計高通濾波器的程序運行時，感覺有點雜音，聲音有點小，并且

78、帶點沙?。?lt;/p>　　c、設(shè)計帶通濾波器的程序運行時，感覺有點雜音，但音質(zhì)有力度。　?。?）雙線性變換法（利用切比雪夫I）：　　a、設(shè)計低通濾波器的程序運行時，感覺比較有空間感，聲音特別清晰，音質(zhì)沉穩(wěn)；　　b、設(shè)計高通濾波器的程序運行時，周圍有點雜音，音質(zhì)尖銳；

79、;　　c、設(shè)計帶通濾波器的程序運行時，聲音比較清晰，音質(zhì)比較通透。　　7、總結(jié)　　經(jīng)過這次數(shù)字信號處理的課程設(shè)計，我學到了很多知識。首先，當我開始學習這門課程時，知識單純的懂得數(shù)字信號處理的主要對象是數(shù)字信號，但是，現(xiàn)在由于完成課程設(shè)計后，著實的感受了處理數(shù)字信號的時刻；然后，當時只是以為數(shù)字信

80、號處理僅僅是調(diào)用MATLAB中的函數(shù)，但是現(xiàn)在我知道，我們還需要利用數(shù)字信號處理中的理論來進行編程后，用MATLAB 進行運行，實現(xiàn)了軟件和硬件的結(jié)合；最后，在課程設(shè)計的過程中，我遇到了很多問題，遇到問題后，要冷靜的去想辦法解決，可以從圖書館借閱資料，也可以再網(wǎng)上查詢資料，從而解決相應的問題。　　參考文獻：　　1.《

81、數(shù)字信號處理》丁玉美，高西全等編著，西安：西安電子科技大學出版社　　2.《數(shù)字信號處理》A.V.奧本海姆，R.W.謝弗著，北京：科學出版社　　3.《數(shù)字信號處理——理論、算法與實現(xiàn)（第二版）》胡廣書編著，北京：電子工業(yè)出版社　　4.《數(shù)字信號處理（第二版）學習指導書》高西全，丁玉美編著，西安：清華大學出版社<

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