【信号处理】数字信号处理Matlab设计附GUI界面和报告
1 简介
信号处理是现代信息处理的基本内容，数字信号的处理更是重中之重。数字信号处理的研究内容主要是语音信号和图像信号，而研究语音信号对于现代语音通信有着积极的意义。研究语音信号又分为时域和频域两个方面。
（1）语音信号的时域分析处理：一类是进行语音信号分析，另一类是生成和变换各种调制信号，对信号平均累加器的动态范围进行压缩扩张，用门限方法进行噪声的抑制等等。前一类是属于时域中信号平均累加器的线性处理，主要通过信号的加减、时移、倍乘、卷积、求相关函数等来实现。而后一类，则属于非线性的变换和处理。
（2）语音信号的频谱分析处理：信号的时域频谱分析通常是要结合在一起进行的。
在数字设计系统中，任何信号处理器件都可以看成是一个滤波器，滤波器设计是数字信号处理的重要内容。滤波器就是在对信号进行分析的基础上，设计适当的系统，提取有用的信号，抑制噪声信号干扰。滤波器的设计通常是在频率域进行的。
本设计是用MATLAB仿真软件设计滤波器对受干扰的语音信号进行滤波处理，并对各部分进行频谱分析。
1．语音信号的采集
熟悉并掌握MATLAB中有关声音（wave）录制、播放、存储和读取的函数，在MATLAB环境中，使用声音相关函数录制3秒左右自己的声音。（考虑如何解决一个实际问题：录制刚开始时，常会出现实际发出声音落后录制动作半拍的现象，如何排除对这些无效点的采样？）
2．语音信号的频谱分析
要求首先画出语音信号的时域波形；然后对语音号进行快速傅里叶变换，得到信号的频谱特性，从而加深对频谱特性的理解。
3．设计数字滤波器并画出其频率响应
给出各滤波器的性能指标：
(1)低通滤波器性能指标：fb＝1000 Hz，fc＝1200 Hz，As＝100dB，Ap＝1dB。
(2)高通滤波器性能指标：fc＝4800 Hz，fb＝5000 Hz As＝100dB，Ap＝1dB。
(3)带通滤波器性能指标：fp1＝1200 Hz，fp2＝3000 Hz，fsc1＝1000 Hz，fsc2＝3200Hz，As＝100dB，Ap＝1dB。
要求用窗函数法和双线性变换法设计上面要求的3种滤波器。在Matlab中，使用函数butter，cheby1等函数设计IIR滤波器；利用Matlab中的函数freqz画出各滤波器的频率响应。
4．用滤波器对信号进行滤波
要求用自己设计的各种滤波器分别对采集的信号进行滤波，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。
5．比较滤波前后语音信号的波形及频谱
要求在一个窗口同时画出滤波前后的波形及频谱。
6．回放语音信号
在Matlab中，使用相关声音函数对声音进行回放。辨别滤波前后的声音有何变化。
7．男女声语音信号频谱特点分析
换一个与你性别相异的人录制同样一段语音内容，分析两段内容相同的语音信号频谱之间有什么特点。
8. 背景噪声滤除
再录制一段同样长时间的背景噪声（频谱能量集中在某个小范围内）叠加到你的语音信号中，分析叠加前后信号频谱的变化，设计一个合适的滤波器，能够把该噪声滤除。
9．设计系统界面（用MATLAB中GUIDE工具，要求自学）
为了使编制的程序操作方便，要求有能力的同学，设计处理系统的用户界面。在所设计的系统界面上可以选择滤波器的类型，输入滤波器的参数，显示滤波器的频率响应，选择信号等。
2 部分代码
function varargout = cover1(varargin)% Begin initialization code - DO NOT EDITgui_Singleton = 1;gui_State = struct('gui_Name', mfilename, ... 'gui_Singleton', gui_Singleton, ... 'gui_OpeningFcn', @cover1_OpeningFcn, ... 'gui_OutputFcn', @cover1_OutputFcn, ... 'gui_LayoutFcn', [] , ... 'gui_Callback', []);if nargin && ischar(varargin{1}) gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1});endif nargout [varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});else gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});end% End initialization code - DO NOT EDITfunction cover1_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin)handles.output = hObject;ha=axes('units','normalized','position',[0 0 1 1]);uistack(ha,'down');II=imread('cover1.jpg');image(II)colormap grayset(ha,'handlevisibility','off','visible','off');hb = axes('unit','normalized','position',[0.38 0.95 0.365 0.051]);strCell = {'语音信号的处理与滤波'};%% 逐列显示文本text('string',strCell,'FontSize', 18, 'FontWeight', 'bold');set(hb,'handlevisibility','off','visible','off');hc = axes('unit','normalized','position',[0.01 0.56 0.061 0.03]);strCell = {'声音选择：'};%% 逐列显示文本text('string',strCell,'FontSize', 14, 'FontWeight', 'bold');set(hc,'handlevisibility','off','visible','off');hd = axes('unit','normalized','position',[0.258 0.822 0.094 0.041]);strCell = {'滤波器设置：'};%% 逐列显示文本text('string',strCell,'FontSize', 14, 'FontWeight', 'bold');set(hd,'handlevisibility','off','visible','off');he = axes('unit','normalized','position',[0.258 0.738 0.074 0.037]);strCell = {'设计方法：'};%% 逐列显示文本text('string',strCell,'FontSize', 8);set(he,'handlevisibility','off','visible','off');hf = axes('unit','normalized','position',[0.258 0.57 0.105 0.03]);strCell = {'请输入滤波器参数：'};%% 逐列显示文本text('string',strCell,'FontSize', 8);set(hf,'handlevisibility','off','visible','off'); end end end endendfunction filter_Callback(hObject, eventdata, handles)global varvar = get(handles.filter,'value');switch var case 1 set(handles.lowpass,'visible','off'); set(handles.lowstop,'visible','off'); set(handles.lowpasstarget,'visible','off'); set(handles.lowstoptarget,'visible','off'); set(handles.highpass,'visible','off'); set(handles.highstop,'visible','off'); set(handles.highpasstarget,'visible','off'); set(handles.highstoptarget,'visible','off'); set(handles.bandfilterstop1,'visible','off'); set(handles.bandfilterpass1,'visible','off'); set(handles.bandfilterpass2,'visible','off'); set(handles.bandfilterstop2,'visible','off'); set(handles.bandfilterpasstarget,'visible','off'); set(handles.bandfilterstoptarget,'visible','off'); axes(handles.FPRes1); plot(0,0); axes(handles.FPRes2); plot(0,0); case 2 set(handles.lowpass,'visible','on'); set(handles.lowstop,'visible','on'); set(handles.lowpasstarget,'visible','on'); set(handles.lowstoptarget,'visible','on'); set(handles.highpass,'visible','off'); 提示'); l(get(handles.bandfilterstop2,' bandfilterpasstarget = eval(get(handles.bandfilterpasstarget,'String')); bandfilterstoptarget = eval(get(handles.bandfilterstoptarget,'String')); wp1 = 2*pi*bandfilterpass1*1000*(1/8000);wp2 = 2*pi*bandfilterpass2*1000*(1/8000); ws1 = 2*pi*bandfilterstop1*1000*(1/8000);ws2 = 2*pi*bandfilterstop2*1000*(1/8000); Rp = bandfilterpasstarget; As = bandfilterstoptarget; Fs=8000;T=1/Fs; %转换为模拟滤 波器的技术指标 Omgp1=(2/T)*tan(wp1/2);Omgp2=(2/T)*tan(wp2/2); Omgp=[Omgp1,Omgp2]; Omgs1=(2/T)*tan(ws1/2); Omgs2=(2/T)*tan(ws2/2); Omgs=[Omgs1,Omgs2]; bw=Omgp2-Omgp1;w0=sqrt(Omgp1*Omgp2);%模拟通带带宽和中心频率 [n,Omgn]=cheb1ord(Omgp,Omgs,Rp,As,'s'); %计算阶数n和截止频率 [z0,p0,k0]=cheb1ap(n,Rp); % 设计归一化的模拟滤波器原型 ba1=k0*real(poly(z0)); %求原型 滤波器的系数b aa1=real(poly(p0)); %求原型滤 波器的系数a [ba,aa]=lp2bp(ba1,aa1,w0,bw);%变换为模拟带通滤波器 [bd,ad]=bilinear(ba,aa,Fs); voiceandbackground = wavread('D:\Learning Practices\software program\Matlab Program\Course Design\voice file\voiceandbanckground.wav'); voiceandbackgroundfft = fft(voiceandbackgroundfft); f = filter(bd,ad,voiceandbackground); f1 = fft(f); figure(11); set(figure(11),'Menu','none'); set(figure(11),'NumberTitle','off','Name','滤波后的信号的频谱'); set(figure(11),'Color','w'); subplot(2,2,1);plot(voiceandbackground); %画出滤波后的时域图 xlabel('时间'); ylabel('幅值'); title('背景噪声滤波前的波形'); grid; subplot(2,2,2);plot(20*log10(abs(voiceandbackgroundfft))); xlabel('频率'); ylabel('幅值'); %加X轴说明 %加Y轴说明 title('背景噪声滤波前的相对幅度谱'); grid; subplot(2,2,3);plot(f1); %画出滤波后的时域图 xlabel('时间'); ylabel('幅值'); title('背景噪声滤波后的波形'); grid; subplot(2,2,4);plot(20*log10(abs(f1))); xlabel('频率'); ylabel('幅值'); %加X轴说明 %加Y轴说明 title('背景噪声滤波后的相对幅度谱'); grid; end end if(var == 4) if(isempty(str2num(get(handles.highpass,'String'))) || isempty(str2num(get(handles.highstop,'String'))) || ... isempty(str2num(get(handles.highpasstarget,'String'))) || isempty(str2num(get(handles.highstoptarget,'String')))) errordlg('请正确输入参数','提示'); else highpass = eval(get(handles.highpass,'String')); highstop = eval(get(handles.highstop,'String')); highpasstarget = eval(get(handles.highpasstarget,'String')); highstoptarget = eval(get(handles.highstoptarget,'String')); wp = 2*pi*highpass*1000*(1/12000); ws = 2*pi*highstop*1000*(1/12000); Rp = highpasstarget; As = highstoptarget; Fs=12000;T=1/Fs; %fs为采样频率， fp为中心频率 Omgp=(2/T)*tan(wp/2); %原型通 带频率的预修正 Omgs=(2/T)*tan(ws/2); %原型阻 带频率的预修正 [n,Omgc]=ellipord(Omgp,Omgs,Rp,As,'s'); %计算阶数n和截止频率 [z0,p0,k0]=ellipap(n,Rp,As); %设计归一化的椭圆模拟滤波器原型 ba=k0*real(poly(z0)); %求原型 滤波器的系数 b aa=real(poly(p0)); %求原型滤 波器的系数 a [ba1,aa1]=lp2hp(ba,aa,Omgc); %变换为模拟高通滤波器 [bd,ad]=bilinear(ba1,aa1,Fs); %求数字系统的频率特性%求滤波器的分子及分母的系数矩阵 voiceandbackground = wavread('D:\Learning Practices\software program\Matlab Program\Course Design\voice file\voiceandbanckground.wav'); voiceandbackgroundfft = fft(voiceandbackground); f = filter(bd,ad,voiceandbackground); f1 = fft(f); figure(12); set(figure(12),'Menu','none'); set(figure(12),'NumberTitle','off','Name','滤波后的信号的频谱'); set(figure(12),'Color','w'); subplot(2,2,1);plot(voiceandbackground); %画出滤波后的时域图 xlabel('时间'); ylabel('幅值'); title('背景噪声滤波前的波形'); grid; subplot(2,2,2);plot(20*log10(abs(voiceandbackgroundfft))); xlabel('频率'); ylabel('幅值'); %加X轴说明 %加Y轴说明 title('背景噪声滤波前的相对幅度谱'); grid; subplot(2,2,3);plot(f1); %画出滤波后的时域图 xlabel('时间'); ylabel('幅值'); title('背景噪声滤波后的波形'); grid; subplot(2,2,4);plot(20*log10(abs(f1))); xlabel('频率'); ylabel('幅值'); %加X轴说明 %加Y轴说明 title('背景噪声滤波后的相对幅度谱'); grid; end end flagvoice =0; end end end if(Fvar == 3) if(var ~= 2 && var ~= 3 && var ~= 4) errordlg('请选择滤波器类型','提示'); else switch flagvoice case 1 if(var == 2) if(isempty(str2num(get(handles.lowpass,'String'))) || isempty(str2num(get(handles.lowstop,'String'))) || ... isempty(str2num(get(handles.lowpasstarget,'String'))) || isempty(str2num(get(handles.lowstoptarget,'String')))) errordlg('请正确输入参数','提示'); else lowpass = eval(get(handles.lowpass,'String')); lowstop = eval(get(handles.lowstop,'String')); lowpasstarget = eval(get(handles.lowpasstarget,'String')); lowstoptarget = eval(get(handles.lowstoptarget,'String')); wp = 2*pi*lowpass*1000*(1/3000); ws = 2*pi*lowstop*1000*(1/3000); Rp = lowpasstarget; As = lowstoptarget; deltaw=ws-wp; %计算过渡带宽度 N0=ceil(6.6*pi/deltaw); %按汉宁窗计算滤波器长度N0 N=N0+mod(N0+1,2) ; %为实现FIR类型I偶对称滤波器，应确保N为奇数 wc=(ws+wp)/2; %截止频率取通阻带频率的平均值 [bd,ad]=fir1(N,wc/pi,hanning(N+1)); boyvoice = wavread('D:\Learning Practices\software program\Matlab Program\Course Design\voice file\voice source\czy_boy',[3000,18000]); boyvoicefft = fft(boyvoice); f = filter(bd,ad,boyvoice); f1 = fft(f); figure(1); set(figure(1),'Menu','none'); set(figure(1),'NumberTitle','off','Name','滤波后的信号的频谱'); set(figure(1),'Color','w'); subplot(2,2,1);plot(boyvoice); %画出滤波后的时域图 xlabel('时间'); ylabel('幅值'); title('男生滤波前的波形'); grid; subplot(2,2,2);plot(20*log10(abs(boyvoicefft))); xlabel('频率'); ylabel('幅值'); %加X轴说明 %加Y轴说明 title('男生滤波前的相对幅度谱'); grid; subplot(2,2,3);plot(f1); %画出滤波后的时域图 xlabel('时间'); ylabel('幅值'); title('男生滤波后的波形'); grid; subplot(2,2,4);plot(20*log10(abs(f1))); xlabel('频率'); ylabel('幅值'); %加X轴说明 %加Y轴说明 title('男生滤波后的相对幅度谱'); grid; end end if(var == 3) if(isempty(str2num(get(handles.bandfilterstop1,'String'))) || isempty(str2num(get(handles.bandfilterpass1,'String'))) || ... isempty(str2num(get(handles.bandfilterpass2,'String'))) || isempty(str2num(get(handles.bandfilterstop2,'String'))) || ... isempty(str2num(get(handles.bandfilterpasstarget,'String'))) || isempty(str2num(get(handles.bandfilterstoptarget,'String')))) errordlg('请正确输入参数','提示'); else bandfilterstop1 = eval(get(handles.bandfilterstop1,'String')); bandfilterpass1 = eval(get(handles.bandfilterpass1,'String')); bandfilterpass2 = eval(get(handles.bandfilterpass2,'String')); bandfilterstop2 = eval(get(handles.bandfilterstop2,'String')); bandfilterpasstarget = eval(get(handles.bandfilterpasstarget,'String')); bandfilterstoptarget = eval(get(handles.bandfilterstoptarget,'String')); wp1 = 2*pi*bandfilterpass1*1000*(1/8000);wp2 = 2*pi*bandfilterpass2*1000*(1/8000); ws1 = 2*pi*bandfilterstop1*1000*(1/8000);ws2 = 2*pi*bandfilterstop2*1000*(1/8000); Rp = bandfilterpasstarget; As = bandfilterstoptarget; deltaw = wp1-ws1; N0 = ceil(11*pi/deltaw); N = N0+mod(N0+1,2); wc1 = (ws1+wp1)/2;wc2 = (ws2+wp2)/2; wc = [wc1 wc2]; [bd,ad]=fir1(N,wc/pi,hanning(N+1)); boyvoice = wavread('D:\Learning Practices\software program\Matlab Program\Course Design\voice file\voice source\czy_boy',[3000,18000]); boyvoicefft = fft(boyvoice); f = filter(bd,ad,boyvoice); f1 = fft(f); figure(2); set(figure(2),'Menu','none'); set(figure(2),'NumberTitle','off','Name','滤波后的信号的频谱'); set(figure(2),'Color','w'); subplot(2,2,1);plot(boyvoice); %画出滤波后的时域图 xlabel('时间'); ylabel('幅值'); title('男生滤波前的波形'); grid; subplot(2,2,2);plot(20*log10(abs(boyvoicefft))); xlabel('频率'); ylabel('幅值'); %加X轴说明 %加Y轴说明 title('男生滤波前的相对幅度谱'); grid; subplot(2,2,3);plot(f1); %画出滤波后的时域图 xlabel('时间'); ylabel('幅值'); title('男生滤波后的波形'); grid; subplot(2,2,4);plot(20*log10(abs(f1))); xlabel('频率'); ylabel('幅值'); %加X轴说明 %加Y轴说明 title('男生滤波后的相对幅度谱'); grid; end end if(var == 4) if(isempty(str2num(get(handles.highpass,'String'))) || isempty(str2num(get(handles.highstop,'String'))) || ... isempty(str2num(get(handles.highpasstarget,'String'))) || isempty(str2num(get(handles.hi3 仿真结果
4 参考文献
[1] 王一世，数字信号处理，北京理工大学出版社.
[2] 于俊凤，语音信号的识别和转换研究，学位论文，成都理工大学.
[3] 王正林，刘明.精通MATLAB 7[M].北京：电子工业出版社，2006.7
[4] 李国勇.计算机仿真技术与CAD—基于MATLAB的控制系统 电子工业出版社
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