音乐信号滤波去噪-基于Gaussian的频率采样型FIR滤波器设计(3)

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图3-3滤波器性能分析图

3.4信号滤波处理

设计好滤波器后，我们要对语音信号进行滤波，对比滤波前和滤波后的音乐信号。 源程序如下所示：

y_fil=fftfilt(h_bs,y); %用设计好的滤波器对y进行滤波 Y_fil=abs(fft(y_fil));Y_fil=Y_fil(1:length(Y_fil)/2);% %计算频谱取前一半 sound (y_fil,fs,bits); %音乐信号回放 wavwrite(y_fil,fs,'d:\\funk_filted.wav'); %产生去噪后的音乐文件

原始音乐信号、滤波后信号的时域、频域分析图，纵坐标为对数坐标的去噪前后的幅度频谱图对比图如图3-4所。

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图3-4 音乐信号时域频域分析图

3.5结果分析：

通过观察上图，滤波后的语音信号发生了衰减，说明滤波器起到了滤波作用，同时通过频谱对比，可以看出滤波器滤掉了一部分频率范围内的信号。分别听原始语音和滤波后的语音信号，发现滤波后的语音信号噪声减小了，同时原始信号强度稍有减弱，基本达到了滤波的效果。

3.6滤波器结构设计

本次课程设计采用的是频率采样型的滤波器结构，将按照之前步骤设计出的直接型滤波器通过tf2fs函数转换成频率采样型[1]。

源程序如下所示： function [C,B,A]=tf2fs(h)

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%直接型到频率抽样型的转换 %---------------------- %[C,B,A]=tf2fs(h)

%C=包含各并联部分增益的行向量 %B=包含按行排列的分子系数矩阵 %A=包含按行排列的分母系数矩阵 %h=FIR滤波器单位冲激响应向量 %---------------------- N=length(h); H=fft(h,N); r=input('r=');

magH=abs(H);phaH=angle(H)'; %check even or odd N if (N==2*floor(N/2)) L=N/2-1; A1=[1,-r,0;1,r,0];

C1=[real(H(1)),real(H(L+2))]; else

L=(N-1)/2; A1=[1,-r,0]; C1=[real(H(1))]; end k=[1:L]';

%初始数组B和数组A B=zeros(L,2);A=zeros(L,3); %计算分母系数 A(1:L,1)=1;

A(1:L,2)=-2*r*cos(2*pi*k/N); A(1:L,3)=r.^2 A=[A;A1];

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%计算分子系数

B(1:L,1)=cos(phaH(2:L+1));

B(1:L,2)=-cos(phaH(2:L+1)-(2*pi*k/N)); %计算增益系数 C=[2*magH(2:L+1),C1]';

根据计算得出的C(各并联部分增益的行向量),B(分子系数向量),A(分母系数向量)画出频率采样型滤波器结构图，如图3-4所示，C,B,A参数如图3-5所示。

x(n)0.0232y(n)?z?43z?11

图3-4 频率采样型滤波器结构图

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图3-5滤波器的C，B，A参数表