【语音处理】基于IIR+FIR滤波器声音信号时域频域分析附Matlab代码和报告

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🔥 内容介绍

一． 研究背景

随着互联网时代的飞速发展，音频信号依旧是当今时代通信行业发展的一大

重要领域。音频模拟信号的分析也是各大领域研究的一个重点。在音频信号数字

处理的过程也是研究的一个方向，将原始的音频信号进行处理，例如音乐行业调

音师对音乐的细节调整，生物学研究生命发声的特性，计算机领域对音频信号的

变声处理等，都离不开音频的数字信号处理。随着数字化技术的发展, 许多场

合所使用的音频设备都由数字化音频处理技术代替了模拟音频技术, 数字化音

频处理技术主要是通过数字滤波算法对所收集到的信号进行处理与变化来实现。

同时，在数字信号处理课堂上已经学了很多数字信号处理的模型和算法，例

如基本的 DFT，FFT，IIR 和 FIR 等方法的学习，将这些基本的处理方法和滤波器

实现应用在音频的处理上更有助于我们对这些方法的理解。因此，此次大作业我

选择制作一个音频数字处理的系统，可以实现基本的时域频域分析和噪声的一些

添加处理，以及 IIR 和 FIR 滤波器的实现。

二． 实验环境

操作系统：Window 10；

设计软件：MATLAB R2019a；

三． 设计原理

1. 理论知识

1.1． DFT 的基本原理

散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform，DFT) 实质是有限长序列傅里叶变换的有限点离散采样，从而实现了频域离散化，使数字信号处理可以在频域采

用数值运算的方法进行，这样就大大增加了数字信号处理的灵活性。DFT 有多种

快速算法，统称为快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform，FFT)

📣 部分代码

%选哈明窗

function resdata = FIR_filter(wp,ws,rp,rs,data,Fs)

Wp=wp*1000*2/Fs;% 频率归一化

Ws=ws*1000*2/Fs;

wdel=Ws-Wp;% 过渡带宽

wn=0.5*(wp+ws);% 近似计算截止频率

N=ceil(6.6*pi/wdel);% 根据过渡带宽度求滤波器阶数

window=hamming(N+1);% 哈明窗

b=fir1(N,wn,window);% FIR滤波器设计

figure('NumberTitle', 'off', 'Name', 'FIR数字滤波器设计结果','menubar','none');

freqz(b,1,512);% 查看滤波器幅频及相频特性

resdata = filter(b,1,data);%对信号data进行滤波

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

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🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌈电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电

🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

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