用巴特沃斯滤波器对原始信号进行滤波

文章讲述了作者通过MATLAB进行语音信号处理,使用巴特沃斯滤波器滤除高频噪声,经历课程设计过程,提升技能与认识,认识到学习是个持续积累的过程。
通过用巴特沃斯滤波器对原始信号进行滤波,对滤波前后的波形分析对比可知,总体
可以恢复原始信号波形,效果很明显,稍有点误差,在以后的设计中需要改进。滤波后的
输出波形明显在对应时间幅度比原语音加噪声信号的要小,而且滤波的效果也与滤波器的
选择有关,可以看出滤波器的性能差异以及参数的调节会对滤波器产生一定的影响,并且
通过回放可以发现滤波前后的声音有变化.低通滤波后,已很接近原来的声音,人耳几乎辨
别不出。
通过为期两周的 MATLAB 课程设计,我对 MATLAB 这个仿真软件有了更进一步的认
识和了解。在这两周时间里,我通过自己摸索,查阅资料,并且在指导老师朱老师的指导
下完成了:语音信号的采集及分析;给原始信号加上一个高频噪声;设计一个滤波器,滤
除高频噪声;并最终将课程设计报告总结完毕。
在整个设计过程中我懂得了许多东西,也培养了独立思考和设计的能力,树立了对知
识应用的信心,相信会对今后的学习工作和生活有非常大的帮助,并且提高了自己的动手
实践操作能力, 使自己充分体会到了在设计过程中的成功喜悦。虽然这个设计做的不怎
么好,但是在设计过程中所学到的东西是这次课程设计的最大收获和财富,使我终身受益。
在没有做课程设计以前,觉得课程设计只是对知识的单纯总结,但是通过这次课程设
计发现自己的看法有点太片面,课程设计不仅是对前面所学知识的一种检验,也是对自己
能力的一种提高,通过这次课程设计使自己明白了原来的那点知识是非常欠缺的,要学习
的东西还很多,通过这次课程设计,明白学习是一个长期积累的过程,在以后的工作和生
活中都应该不断的学习,努力提高自己的知识和综合素质。
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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