音乐信号滤波去噪-基于Gaussian的频率采样型FIR滤波器设计(4)

王杰《音乐信号滤波去噪--使用GAUSS窗设计的频率采样型FIR滤波器》第16页共23页

4出现的问题及解决方法

1、下载得到的音乐文件为.mp3文件，用录音机软件转换格式时无法识别，后来用Adobe Audition 3.0软件将下载得到的音乐文件转换成.wav文件就能顺利转换文件格式了。 2、在画原始信号，加噪后的信号及滤波信号的时频域分析图时，发现画出的图形坐标系上下限不一致，导致不能产生直观的对比效果。经过参考matlab的help文档之后得知可以采用axis[]函数手动确定坐标系上下限，直观地画出了对比图。

3、在生成加噪之后的音乐文件时，按照老师的提示使用wavwrite()函数生成，但是在括号里填写好目标存储目录之后发现matlab报错，不能成功的生成。后来经常参考matlab的help文件，得知wavwrite()函数需要填写源数据作为参数，于是将加噪之后的音频源数据y作为参数，填写到wavwrite()成功生成了加了噪声之后的文件。 4、在调用自编函数计算理想阻带滤波器的脉冲响应及计算滤波器的频率特性时，发现ideal_lp函数以及freqz_m函数报错，仔细检查才发现没有将已经编译好的m文件放入matlab的m文件夹内，导致无法调用自编函数。将编译好的函数m文件复制进目标文件夹后，顺利地进行了计算。

5、设计好滤波器后，对滤波器的性能进行验证时，不知道该如何检验。后来按照老师所给的提示，通过公式计算出滤波器的实际Rp以及As与预设的Rp和As进行比较并且在性能曲线图中画出作为参考的预设的Rp,As与实际的性能曲线相比较判断性能是否达标，经对比发现滤波器符合设计标准，顺利的完成了滤波器性能的检验 6、进行的最后的滤波器结构图设计时，发现由tf2fs函数计算得出的C,B,A矩阵长度过长，达到了几百个，将会使得结构图的绘制非常困难。经过仔细调整通带和阻带截止频率将高斯窗的阶数设定在了43阶，将C,B,A矩阵减少到了22行，简化了滤波器的结构图，使得绘制顺利的完成了。

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5结束语

这次课程设计，是运用上学期的所学数字信号处理理论知识的一次实践，加深了对所学知识的理解，所以这次课程设计对我来说是收获颇多的。

本次的课程设计，我选到的课题主要内容是通过数字信号处理技术实际处理信号，这里就是指对音乐信号的处理。作为存储于计算机中的音乐信号，其本身就是离散化了的向量，我们只需将这些离散的量提取出来，就可以对其进行处理了。

本次课程设计的主要设计平台是MATLAB，通过MATLAB 里调用几个命令函数，很轻易的在实际化音乐与数字信号的理论之间搭了一座桥。课题的特色在于它将音乐看作了一个向量，于是音乐数字化了，则可以完全利用数字信号处理的知识来解决。我们可以像给一般信号做频谱分析一样，来给音乐信号做频谱分析，也可比较容易地用数字滤波器来对音乐进行滤波处理。改变参数，理论结合实际，分析各参数对图形的影响，从而加深对各个参数的理解。在完成这次课程设计过程中学到了许多东西，进一步理解了滤波器设计方法和各参数意义，通过分析信号时域和频域的关系等，加深了对滤波性能的理解，而且学会了使用Matlab一些基本函数，增加了进一步学习Matlab软件的兴趣。同时，通过本次课程设计，锻炼了我的动手能力，和提高了我分析问题，解决问题的能力。

同学们在一起思考问题，通过亲自动手设计一个FIR 滤波器，发现了许多潜在的问题，而这些问题是在平常被我们所忽略的，甚至认为是不成问题的。让我再次感受到我们应当把所学知识和实践相结合，才能够提高自己的知识水平，取得更大的发展。

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参考文献

[1]程佩青.数字信号处理教程[M].北京：清华大学出版社，2013:307,476,278-283. [2]yangpan011.几种常见的窗函数以及其

Matlab

实现

[EB/OL].http://blog.csdn.net/yangpan011/article/details/52247355?locationNum=5&fps=1,2017-2-24.

[3]林爱英, 谷小青, 郑宝周. 用频率采样法设计FIR滤波器[J]. 现代电子技术, 2010, 33(17):85-87.

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附录1：音乐信号滤波去噪设计源程序清单

% 程序名称：funk_filter.m

% 程序功能：采用基于gausswin的窗口设计法，设计FIR 滤波器对含噪音乐信号进行滤波去噪处理。 % 程序作者：王杰

% 最后修改日期： 2017-2-28

[x,fs,bits]=wavread('G:\\数字信号处理课程设计_rE\\funk.wav');%读取音乐信号的数据 sound(x,fs,bits);

N=length(x); %计算信号x的长度 t=0:1/fs:(N-1)/fs; %计算时间范围，样本除以采样频率 x=x';

fn=2436; %单频噪声功率 y=x+0.1*sin(fn*2*pi*t); %加单频噪声 X=abs(fft(x));Y=abs(fft(y)); %对原始信号和加噪信号进行fft变换 X=X(1:N/2);Y=Y(1:N/2); %截取前半部分

deltaf=fs/N; %计算频谱的谱线间隔 f=0:deltaf:fs/2-deltaf; %计算频谱的频率范围 figure(1);

subplot(2,2,1),plot(t,x);grid on;

axis([0,2.5,-2,2]);title('原始音乐信号');xlabel('时间（单位：s）');ylabel('幅度'); subplot(2,2,2),plot(f,X);grid on;

title('音乐信号幅度谱图');xlabel('频率（单位：Hz）');ylabel('幅度谱'); subplot(2,2,3),plot(t,y);grid on;

axis([0,2.5,-2,2]);title('加入噪声干扰后的音乐信号');xlabel('时间（单位：s）');ylabel('幅度');

subplot(2,2,4),plot(f,Y);grid on;

title('加入噪声干扰后的音乐信号幅度谱图');xlabel('频率（单位：Hz）');ylabel('幅度谱'); wavwrite(y,fs,'d:\\funk_converted.wav');

fp1=1836;fs1=2406;fs2=2476;fp2=3036; %带阻滤波器设置指标

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Rp=6;As=28;

fcd=(fp1+fs1)/2; %计算上下边带中心频率 fcu=(fp2+fp2)/2;

df=min((fs1-fp1),(fp2-fs2));

wcd=fcd/fs*2*pi;wcu=fcu/fs*2*pi;dw=df/fs*2*pi; %将Hz为单位的模拟频率换算为rad为单位的数字频率 wsd=fs1/fs*2*pi;wsu=fs2/fs*2*pi;

M=ceil(5.8*pi/dw)+1; %计算Gauss窗设计该滤波器时需要的阶数 n=0:M-1; % 定义时间范围

gausswf=gausswin(M); %利用gausswin函数产生一个Gaussian窗函数 hd_bs=ideal_lp(wcd,M)+ideal_lp(pi,M)-ideal_lp(wcu,M); %计算理想阻带滤波器的脉冲响应

h_bs=gausswf'.*hd_bs; %窗口法计算实际滤波脉冲响应 [db,mag,pha,grd,w]=freqz_m(h_bs,[1]); %计算滤波器的频率特性 wp1=fp1/fs*2*pi;wp2=fp2/fs*2*pi;dww=2*pi/1000;

RP=-min(d …… 此处隐藏：2395字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……