數(shù)字信號處理matlab濾波器課程設(shè)計

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文檔簡介

1、　　數(shù)字信號處理綜合設(shè)計 　　一、實驗?zāi)康?lt;/b>　　1．學(xué)會MATLAB的使用，掌握MATLAB的程序設(shè)計方法；　　2．掌握在Windows環(huán)境下語音信號采集的方法；　　3．掌握數(shù)字信號處理的基本概念、基本理論和基本方法；

2、　　4．掌握MATLAB設(shè)計FIR和IIR數(shù)字濾波器的方法；　　5．學(xué)會用MATLAB對信號進行分析和處理。　　二、實驗原理　　參考《數(shù)字信號處理》教材。　　三、主要實驗儀器及材料</p

3、>　　微型計算機、Matlab6.5教學(xué)版、TC編程環(huán)境。　　四、實驗內(nèi)容　　1．語音信號的采集　　要求利用windows下的錄音機或其他軟件，錄制一段自己的話音，時間控制在1秒左右。然后在MATLAB軟件平臺

4、下，利用函數(shù)wavread對語音信號進行采樣，記住采樣頻率和采樣點數(shù)。通過wavread函數(shù)的使用，要求理解采樣頻率、采樣位數(shù)等概念。　　wavread函數(shù)調(diào)用格式：　　y=wavread(file)，讀取file所規(guī)定的wav文件，返回采樣值放在向量y中。　　[y,fs,nbits]=wavread(file)

5、，采樣值放在向量y中，fs表示采樣頻率（Hz），nbits表示采樣位數(shù)。　　y=wavread(file,N)，讀取前N點的采樣值放在向量y中。　　y=wavread(file,[N1,N2])，讀取從N1點到N2點的采樣值放在向量y中。　　2．語音信號的頻譜分析　　要求

6、首先畫出語音信號的時域波形；然后對語音信號進行頻譜分析，在MATLAB中，可以利用函數(shù)fft對信號進行快速付立葉變換，得到信號的頻譜特性；從而加深對頻譜特性的理解。　　3．設(shè)計數(shù)字濾波器和畫出頻率響應(yīng)　　根據(jù)語音信號的特點給出有關(guān)濾波器的性能指標(biāo)：1）低通濾波器性能指標(biāo)，fp=1000Hz，fc=1200 Hz， As=100dB，Ap=1dB；2）高通

7、濾波器性能指標(biāo)，fc=4800 Hz，fp=5000 Hz As=100dB，Ap=1dB；3）帶通濾波器性能指標(biāo)，fp1=1200 Hz，fp2=3000 Hz，fc1=1000 Hz，fc2=3200 Hz，As=100dB，Ap=1dB。要求學(xué)生首先用窗函數(shù)法設(shè)計上面要求的三種濾波器，在MATLAB中，可以利用函數(shù)fir1設(shè)計FIR濾波器；然后在用雙線性變換法設(shè)計上面要求的三種濾波器，在MATLAB中，可以利用函數(shù)butte、ch

8、eby1和ellip設(shè)計IIR濾波器；最后，利用MATLAB中的函數(shù)freqz畫出各濾波器的頻率響應(yīng)。　　4．用濾波器對信號進行濾波　　比較兩種濾波器的性能，然后用性能好的各濾波器分別對采集的信號進行濾波，在MATLAB中，F(xiàn)IR濾波器利用函數(shù)fftfilt對信號進行濾波，IIR濾波器利用函數(shù)filter對信號進行濾波。<p

9、>　　5．比較濾波前后語音信號的波形及頻譜　　要求在一個窗口同時畫出濾波前后的波形及頻譜。　　6．回放語音信號　　在MATLAB中，函數(shù)sound可以對聲音進行回放。其調(diào)用格式：　　sound(x,fs,bits)；</p

10、>　　可以感覺濾波前后的聲音有變化。　　五、實驗思考　　1．雙線性變換法中Ω和ω之間的關(guān)系是非線性的，在實驗中你注意到這種非線性關(guān)系了嗎？從那幾種數(shù)字濾波器的幅頻特性曲線中可以觀察到這種非線性關(guān)系？ 　　2．能否利用公式完成脈沖響應(yīng)不變法的數(shù)字濾波

11、器設(shè)計？為什么？　　六、實驗報告要求 　　1.簡述實驗原理及目的。　　2.按照實驗步驟及要求，比較各種情況下的濾波性能。　　3.總結(jié)實驗所得主要結(jié)論。　　4.簡要回答思考題。

12、;　　語音信號的數(shù)字濾波　　——利用雙線性變換法實現(xiàn)IIR數(shù)字濾波器的設(shè)計　　一．課程設(shè)計的目的　　通過對常用數(shù)字濾波器的設(shè)計和實現(xiàn)，掌握數(shù)字信號處理的工作原理及設(shè)計方法；熟悉用雙線性變換法設(shè)計 IIR 數(shù)字濾波器的

13、原理與方法，掌握利用數(shù)字濾波器對信號進行濾波的方法，掌握數(shù)字濾波器的計算機仿真方法，并能夠?qū)υO(shè)計結(jié)果加以分析。　　二．課程設(shè)計原理　　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(biāo)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(yīng)求出理想單位脈沖響應(yīng)hd(n)，如果給出待求濾波器頻率應(yīng)為Hd，則理想的單位脈沖響應(yīng)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(fù)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(biāo)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。　　2.用雙線性變換法設(shè)計IIR數(shù)字濾波器　　脈沖響應(yīng)不變法的主要缺點是產(chǎn)生頻率響應(yīng)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(biāo)準(zhǔn)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(yīng)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)　　（1）　　式中,T仍是采樣間隔。　　當(dāng)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(biāo)準(zhǔn)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)&

21、lt;/p>　　(3)　　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(yīng)滿足的兩點要求。　　首先,把z=ejω，可得&l

22、t;p>　　(4)　　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(dāng)σ<0時，|z|<1；當(dāng)σ>0時，|z|>1

23、。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(yīng)不變法相比，其主要的優(yōu)點是避免了頻率響應(yīng)的混疊現(xiàn)象。這是因為S平面與Z平面

24、是單值的一一對應(yīng)關(guān)系。S平面整個jΩ軸單值地對應(yīng)于Z平面單位圓一周，即頻率軸是單值變換關(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(dāng)Ω進一步增加時，ω增長得越來越慢，最后當(dāng)Ω→∞時，ω終止在折疊頻率ω=π處

25、，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(yán)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

26、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(yīng)必須是分段常數(shù)型的，即某一頻率段的幅頻響應(yīng)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(yīng)特性），不然變換所產(chǎn)生的數(shù)字濾波器幅頻響應(yīng)相對于原模擬濾波器的幅頻響應(yīng)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

27、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，可以通過頻率的預(yù)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。　　三：課程設(shè)計的步驟　　1.語音信號的采集：

28、;　　利用windows下的錄音機（開始—程序—附件—娛樂—錄音機，文件—屬性—立即轉(zhuǎn)換—8000KHz，8位，單聲道），錄制一段自己的話音“信號”，時間控制在1秒左右，然后將音頻文件保存“xh.wav”　?。?）在MATLAB軟件平臺下，利用函數(shù)wavread對語音信號進行采樣，記住采樣頻率和采樣點數(shù)。　　2.．語音信號的頻譜分析

29、　　①首先畫出語音信號的時域波形　　z1=wavread('d:\laoA.wav');　　plot(z1);　　圖像輸出如圖1　　圖1 語音信號時域波形&l

30、t;/p>　?、趯φZ音信號進行頻譜分析，在MATLAB中，可　　z1=wavread('d:\laoA.wav'); 以利用函數(shù)fft對信號進行快速付立葉變換，得到信號的頻譜特性　　y1=z1(1:8192);　　Y1=fft(y1);<p

31、>　　n=0:8191;　　plot(n,Y1);　　圖像輸出如圖2：　　圖2 語音信號頻譜分析圖　　3. 設(shè)計數(shù)字濾波器和對信號濾波　?。?）窗函

32、數(shù)設(shè)計低通濾波器　　程序設(shè)計如下：　　clear;close all　　[z1,fs,bits]=wavread('d:\laoA.wav')　　y1=z1(1:8192);

33、　Y1=fft(y1);　　fp=1000;fc=1200;As=100;Ap=1;Fs=8000;　　wc=2*pi*fc/Fs; wp=2*pi*fp/Fs;　　wdel=wc-wp;　　beta=0.112*(As-8.7);

34、;　　N=ceil((As-8)/2.285/wdel);　　wn= kaiser(N+1,beta); 　　ws=(wp+wc)/2/pi;　　b=fir1(N,ws,wn);　　figure(1);　　freqz(b,1);&

35、lt;/p>　　x=fftfilt(b,z1);　　X=fft(x,8192);　　figure(2);　　subplot(2,2,1);plot(abs(Y1));axis([0,1000,0,1.0]);　　title('濾波前信號

36、頻譜');　　subplot(2,2,2);plot(abs(X));axis([0,1000,0,1.0]);　　title('濾波后信號頻譜');　　subplot(2,2,3);plot(z1);　　title('濾波前信號波形

37、9;);　　subplot(2,2,4);plot(x);　　title('濾波前信號波形');　　sound(x,fs,bits);　　圖形分析如下：　　（2）窗函數(shù)設(shè)計高通

38、濾波器　　程序設(shè)計如下：　　clear;close all　　[z1,fs,bits]=wavread('d:\laoA.wav')　　y1=z1(1:8192);　　Y1=f

39、ft(y1);　　fp=4800;fc=5000;As=100;Ap=1;Fs=8000;　　wc=2*pi*fc/Fs; wp=2*pi*fp/Fs;　　wdel=wc-wp;　　beta=0.112*(As-8.7);　　N=

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

41、eqz(b,1);　　x=fftfilt(b,z1);　　X=fft(x,8192);　　figure(2);　　subplot(2,2,1);plot(abs(Y1));axis([0,1000,0,1.0]);　　title(

42、'濾波前信號頻譜');　　subplot(2,2,2);plot(abs(X));axis([0,1000,0,1.0]);　　title('濾波后信號頻譜');　　subplot(2,2,3);plot(z1);　　title('

43、濾波前信號波形');　　subplot(2,2,4);plot(x);　　title('濾波前信號波形');　　sound(x,fs,bits);　　圖形分析如下：

44、（3）窗函數(shù)設(shè)計帶通濾波器　　程序設(shè)計如下：　　clear;close all　　[z1,fs,bits]=wavread('d:\laoA.wav')　　y1=z1(1:8192);<p

45、>　　Y1=fft(y1);　　fp1=1200 ;fp2=3000 ;fc1=1000 ;fc2=3200 ;As=100 ;Ap=1 ;Fs=8000 ;　　wp1=2*pi*fp1/Fs; wc1=2*pi*fc1/Fs; wp2=2*pi*fp2/Fs; wc2=2*pi*fc2/Fs;　　wde

46、l=wp1-wc1;　　beta=0.112*(As-8.7);　　N=ceil((As-8)/2.285/wdel);　　ws =[(wp1+wc1)/2/pi,(wp2+wc2)/2/pi];　　wn= kaiser(N+1,beta); &l

47、t;p>　　b=fir1(N,ws,wn);　　figure(1);　　freqz(b,1)　　x=fftfilt(b,z1);　　X=fft(x,8192);　　figure(2);<p&g

48、t;　　subplot(2,2,1);plot(abs(Y1));axis([0,1000,0,1.0]);　　title('濾波前信號頻譜');　　subplot(2,2,2);plot(abs(X));axis([0,2000,0,0.0003]);　　title('濾波后信號頻譜&#

49、39;)　　subplot(2,2,3);plot(z1);　　title('濾波前信號波形');　　subplot(2,2,4);plot(x);　　title('濾波前信號波形');　　soun

50、d(x,fs,bits);　　圖形分析如下：　?。?）雙線性變換法設(shè)計低通濾波器　?、龠x用butter　　程序設(shè)計如下：<p&g

51、t;　　clear;close all　　[z1,fs,bits]=wavread('d:\laoA.wav')　　y1=z1(1:8192);　　Y1=fft(y1);　　fp=1000;fc=1200;As=100;Ap=1;Fs=8000;</

52、p>　　wc=2*fc/Fs; wp=2*fp/Fs;　　[N,ws]=buttord(wc,wp,Ap,As);　　[b,a]=butter(N,ws);　　figure(1);　　freqz(b,a,512,Fs);

53、　　x=filter(b,a,z1);　　X=fft(x,8192);　　figure(2);　　subplot(2,2,1);plot(abs(Y1));axis([0,1000,0,1.0]);　　title('濾波前信號頻譜');&

54、lt;/p>　　subplot(2,2,2);plot(abs(X));axis([0,1000,0,1.0]);　　title('濾波后信號頻譜');　　subplot(2,2,3);plot(z1);　　title('濾波前信號波形');</p

55、>　　subplot(2,2,4);plot(x);　　title('濾波前信號波形');　　sound(x,fs,bits);　　圖形分析　?、谶x用cheby1</

56、b>　　程序設(shè)計如下：　　clear;close all　　[z1,fs,bits]=wavread('d:\laoA.wav')　　y1=z1(1:8192);　　Y1

57、=fft(y1);　　fp=1000;fc=1200;As=100;Ap=1; ;Fs=8000;　　wc=2*fc/Fs;wb=2*fp/Fs;　　[n,wp]=cheb1ord(wc,wb,Ap,As);　　[b,a]=cheby1(n,Ap,wp);</p&g

58、t;　　figure(1);　　freqz(b,a);　　x=filter(b,a,z1);　　X=fft(x,8192);　　figure(2);　　subplot(2,2,1);plot(abs(Y1))

59、;axis([0,1000,0,1.0]);　　title('濾波前信號頻譜');　　subplot(2,2,2);plot(abs(X));axis([0,4000,0,0.03]);　　title('濾波后信號頻譜');　　subplo

60、t(2,2,3);plot(z1);　　title('濾波前信號波形');　　subplot(2,2,4);plot(x);　　title('濾波前信號波形');　　sound(x,fs,bits);

61、;　　圖形分析如下：　?。?），雙線性變換法設(shè)計高通濾波器　?、龠x用butter　　程序設(shè)計如下：　　clear;close all&

62、lt;p>　　[z1,fs,bits]=wavread('d:\laoA.wav')　　y1=z1(1:8192);　　Y1=fft(y1);　　fc=4800 ;fp=5000 ;As=100;Ap=1;Fs=8000;　　wc=2*fc/Fs;

63、wp=2*fp/Fs;　　[N,ws]=buttord(wc,wp,Ap,As);　　[b,a]=butter(N,ws,'high');　　figure(1);　　freqz(b,a,512,Fs);　　x=fi

64、lter(b,a,z1);　　X=fft(x,8192);　　figure(2);　　subplot(2,2,1);plot(abs(Y1));axis([0,1000,0,1.0]);　　title('濾波前信號頻譜');<

65、p>　　subplot(2,2,2);plot(abs(X));axis([0,1000,0,1.0]);　　title('濾波后信號頻譜');　　subplot(2,2,3);plot(z1);　　title('濾波前信號波形');

66、　　subplot(2,2,4);plot(x);　　title('濾波前信號波形');　　sound(x,fs,bits);　　圖形分析如下：　?、谶x用cheby1</p&

67、gt;　　程序設(shè)計如下：　　clear;close all　　[z1,fs,bits]=wavread('d:\laoA.wav')　　y1=z1(1:8192);　　Y1=fft(y1);<

68、;/p>　　fc=2800 ;fp=3000 ;As=100;Ap=1; Fs=8000;　　wc=2*fc/Fs;wb=2*fp/Fs;　　[n,wp]=cheb1ord(wc,wb,Ap,As);　　[b,a]=cheby1(n,Ap,wp,'high');<

69、/p>　　figure(1);　　freqz(b,a);　　x=filter(b,a,z1);　　X=fft(x,8192);　　figure(2);　　subplot(2,2,1);plot(abs(

70、Y1));axis([0,1000,0,1.0]);　　title('濾波前信號頻譜');　　subplot(2,2,2);plot(abs(X));axis([0,4000,0,0.03]);　　title('濾波后信號頻譜');　　su

71、bplot(2,2,3);plot(z1);　　title('濾波前信號波形');　　subplot(2,2,4);plot(x);　　title('濾波前信號波形');　　sound(x,fs,bits);<

72、p>　　圖形分析如下：　　（6），雙線性變換法設(shè)計帶通濾波器　?、龠x用butter　　程序設(shè)計如下　　clear;close all

73、　　[z1,fs,bits]=wavread('d:\laoA.wav')　　y1=z1(1:8192);　　Y1=fft(y1);　　fp1=1200 ;fp2=3000; fc1=1000 ;fc2=3200 ;As=100;Ap=1; Fs=8000;

74、;　　wc=[2*fc1/Fs,2* fc2/Fs];wp=[2*fp1/Fs,2*fp2/Fs]; 　　[N,ws]=buttord(wc,wp,Ap,As);　　[b,a]=butter(N,ws,'stop');　　figure(1);<p

75、>　　freqz(b,a,512,Fs);　　x=filter(b,a,z1);　　X=fft(x,8192);　　figure(2);　　subplot(2,2,1);plot(abs(Y1));axis([0,1000,0,1.0]);&

76、lt;p>　　title('濾波前信號頻譜');　　subplot(2,2,2);plot(abs(X));axis([0,1000,0,1.0]);　　title('濾波后信號頻譜');　　subplot(2,2,3);plot(z1);<p&

77、gt;　　title('濾波前信號波形');　　subplot(2,2,4);plot(x);　　title('濾波前信號波形');　　sound(x,fs,bits);　　圖形分析如下：</p&

78、gt;　?、谶x用cheby1　　程序設(shè)計如下：　　clear;close all　　[z1,fs,bits]=wavread('d:\laoA.wav')

79、y1=z1(1:8192);　　Y1=fft(y1);　　fp1=1200 ;fp2=3000; fc1=1000 ;fc2=3200 ;As=100;Ap=1; Fs=8000;　　wc=[2*fc1/Fs,2* fc2/Fs];wb=[2*fp1/Fs,2*fp2/Fs]; <p

80、>　　[n,wp]=cheb1ord(wc,wb,Ap,As);　　[b,a]=cheby1(n,Ap,wp,'stop');　　figure(1);　　freqz(b,a);　　x=filter(b,a,z1);<p&

81、gt;　　X=fft(x,8192);　　figure(2);　　subplot(2,2,1);plot(abs(Y1));axis([0,1000,0,1.0]);　　title('濾波前信號頻譜');　　subplot(2,2,2);plot(abs(

82、X));axis([0,4000,0,0.03]);　　title('濾波后信號頻譜');　　subplot(2,2,3);plot(z1);　　title('濾波前信號波形');　　subplot(2,2,4);plot(x);</

83、p>　　title('濾波前信號波形');　　sound(x,fs,bits);　　圖形分析如下：　　四、結(jié)果分析：　　雙線性變換法分

84、析：　　雙線性變換的主要優(yōu)點：雙線性變換不會出現(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。　　雙線性變換法的缺點：會產(chǎn)生頻率混碟現(xiàn)象，使數(shù)字濾波器的頻響偏移模擬濾波器的頻響。　　窗函數(shù)法分析：　　窗函數(shù)法：

85、相位響應(yīng)有嚴(yán)格的線性,不存在穩(wěn)定性問題, 設(shè)計簡單。　　五．實驗思考　　1．雙線性變換法中Ω和ω之間的關(guān)系是非線性的，在實驗中你注意到這種非線性關(guān)系了嗎？從哪幾種數(shù)字濾波器的幅頻特性曲線中可以觀察到這種非線性關(guān)系？ 　　答：在雙線性變換法中，模擬頻率與數(shù)字頻率不再是線性關(guān)系，

86、所以一個線性相位模擬器經(jīng)過雙線性變換后得到的數(shù)字濾波器不再保持原有的線性相位了。如以上實驗過程中，采用雙線性變化法設(shè)計的butter和cheby1數(shù)字濾波器，從圖中可以看到這種非線性關(guān)系。　　2．能否利用公式完成脈沖響應(yīng)不變法的數(shù)字濾波器設(shè)計？為什么？　　答：IIR數(shù)字濾波器的設(shè)計實際上是求解濾波器的系數(shù)和，它是數(shù)學(xué)上的一種逼近問題，即在規(guī)定意義上（通

87、常采用最小均方誤差準(zhǔn)則）去逼近系統(tǒng)的特性。如果在S平面上去逼近，就得到模擬濾波器；如果在z平面上去逼近，就得到數(shù)字濾波器。但是它的缺點是，存在頻率混迭效應(yīng)，故只適用于阻帶的模擬濾波器。　　六．設(shè)計體會　　本次的課程設(shè)計對我受益匪淺，讓我了解到自己的知識面實在太狹窄了。我是電子信息工程專業(yè)的一名學(xué)生，在以后的工作中，設(shè)

88、計是必不可少的。這次的課程設(shè)計讓我對以后的設(shè)計有了進一步的了解，也讓我知道平時的學(xué)習(xí)范圍太過于狹隘，課外的學(xué)習(xí)必不可少。從在網(wǎng)上查資料，去圖書館找書，一直到最后完成自己的設(shè)計，耗費了很久的時間和精力，讓自己的能力有了一定的提升。不管在以后的學(xué)習(xí)還是生活中，都要不斷的提高自己，運用所學(xué)過的知識，解決一些最簡單的問題。另外還意識到我們平時學(xué)習(xí)知識都太過于死板，只是看書做題，不理解它的真正含義，在課程設(shè)計中才會想遇到很多的問題而導(dǎo)致無從下手。

89、其次，通過這次的課設(shè)，讓我初次接觸了MATLAB，學(xué)會了用它來分析和處理信號，也讓我為以后在學(xué)習(xí)和生活中需要運用它解決問題打下了良好的基礎(chǔ)。　　這次的課程設(shè)計是從上大學(xué)以來的第二次課程設(shè)計，相比之下，這次比上次要順手一些，因為有了上次總結(jié)的經(jīng)驗。相信通過這次的課設(shè)，在以后的學(xué)習(xí)中，我會更加的努力加油，掌握老師傳授的知識，擴大自己的閱讀面，讓以后的課設(shè)更加的順手，也更加完美！

90、　　六、參考文獻：　　1.《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(xué)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(xué)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&l

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數(shù)字信號處理matlab濾波器課程設(shè)計

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