发布时间 : 星期一 文章数字信号处理 课程设计 FIR数字滤波器的凯泽窗函数法设计更新完毕开始阅读aeb98b010b4c2e3f572763d8
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图10 滤波后与原始波形进行比较 滤波效果图形分析： 比较图9中的加噪前后语音信号时域图与滤波器处理后语音信号时域图可以看出，语音信号的幅度走向相差不大，但滤波后语音信号的幅度明显小于滤波前的加噪语音信号和原始语音信号。上图说明经过我设计的基于凯泽的FIR滤波器后加噪信号的噪声被滤掉了一部分，使滤出信号的效果比加噪后好一些。 其他相关的重要数据截图如下： 沈 阳 大 学
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图11 相关数据图 2. 计算滤波前后的信噪比 信噪比定义： 在规定的条件下，传输信道特定点上的有用功率与和它同时存在的噪声功率之比，常用分贝数表示，设备的信噪比越高表明它产生的杂音越少。一般来说，信噪比越大，说明混在信号里的噪声越小，声音回放的音质量越高，否则相反。 依据此定义设： SNR1表示滤波前的信噪比 SNR2表示滤波后的信噪比 在Matlab中的程序及如下： p1=sum(LQ1.^2); p2=sum(LQ2.^2)-sum(LQ1.^2); SNR1=10*log10(p1/p2); p3=sum(LQ4.^2); p4=sum(LQ3.^2)-sum(LQ4.^2); SNR2=10*log10(p3/p4); disp(['SNR1=',num2str(SNR1)]); 沈 阳 大 学
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disp(['SNR2=',num2str(SNR2)]); 得出信噪比 SNR1 =15.2014dB SNR2 =27.7486dB 滤波器效果信噪比分析： SNR1（滤波前的信噪比）为15.2014dB，SNR2（滤波后的信噪比）为27.7486dB，将SNR1与SNR2对比得出滤波后的信噪比比滤波前得信噪比增加了12.5472dB，滤波后的信道有用功率与噪声功率的比相较于滤波器处理之前增大了。说明滤波后信道的噪声功率与滤波前相比小了一部分，即表示这部分的噪声被滤波器滤掉了，本滤波器的滤波效果不好，滤波前后信噪比差距较小，滤除噪音较少，但是将噪声信号从叠加噪声的语音信号中滤除，说明该滤波器已经成功滤波。 结论：此基于凯泽函数法设计的FIR数字滤波器，经过试验发现经过滤波后的信道的有用功率与噪声功率的比比滤波前增大，说明滤波后的信噪比比滤波前信噪比增大，表明该滤波器成功滤除噪声，此滤波器设计成功。 3.信号采样的频率分辨率 信号采样的频率分辨率?f?为fs，因此?f?fs采样速率?，此次设计中采样结果的长度N取N采样结果的长度fs44100??0.336Hz。 N131072 四、设计体会 本次课程设计任务是设计一个数字滤波器，通过对常用数字滤波器的设计和实现，掌握数字信号处理的工作原理及设计方法；掌握利用数字滤波器对信号进行滤波的方法，并能够对设计结果加以分析。 我设计的是FIR数字滤波器并选择凯泽窗函数法来进行设计。在设计过程中使用的是matlab软件。在完成这次课程设计任务的同时，复习了数字滤波器的设计方法，并且熟练掌握了利用matlab软件编程来设计一个滤波器的方法和步骤，进一步沈 阳 大 学
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熟悉了matlab的使用方法。 通过本次课程设计让我有了很多收获，首先，我对滤波器的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，且知其原因。其次，在整个过程当中，我也认识到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。 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，还有同组员的共同努力和探讨和设计过程中的每一个细节，学习不能急，一定要冷静，不放过任何一个细节。 五、参考文献 [1]董长虹 matlab信号处理与应用[M] 北京：国防工业出版社，2004.1：34—67 [2]付丽琴 数字信号处理原理及实现[M] 北京：国防工业出版社，2004.1：23—99 [3]薛年喜 matlab在数字信号处理中的应用[M] 北京：清华大学出版社，2003.11：10-43 [4]张常年 数字信号处理及其MATLAB实现[M] 北京：化学工业出版社，2002.1：56-87 [5]金连文 现代数字信号处理简明教程[M] 北京：清华大学出版社，2004.1：101-145 沈 阳 大 学