数字信号处理综合设计
一、实验目的
1．学会MATLAB的使用，掌握MATLAB的程序设计方法；
2．掌握在Windows环境下语音信号采集的方法；
3．掌握数字信号处理的基本概念、基本理论和基本方法；
4．掌握MATLAB设计FIR和IIR数字滤波器的方法；
5．学会用MATLAB对信号进行分析和处理。
二、实验原理
参考《数字信号处理》教材。
三、主要实验仪器及材料
微型计算机、Matlab6.5教学版、TC编程环境。
四、实验内容
1．语音信号的采集
要求利用windows下的录音机（开始—程序—附件—娱乐—录音机，文件—属性—立即转换—8000KHz，8位，单声道）或其他，录制一段自己的话音，时间控制在1秒左右。然后在MATLAB下，利用函数wavread对语音信号进行采样，记住采样频率和采样点数。通过wavread函数的使用，要求理解采样频率、采样位数等概念。
wavread函数调用格式：
y=wavread(file)，读取file所规定的wav文件，返回采样值放在向量y中。
[y,fs,nbits]=wavread(file)，采样值放在向量y中，fs表示采样频率（Hz），nbits表示采样位数。
y=wavread(file,N)，读取前N点的采样值放在向量y中。
y=wavread(file,[N1,N2])，读取从N1点到N2点的采样值放在向量y中。
2．语音信号的频谱分析
要求首先画出语音信号的时域波形；然后对语音信号进行频谱分析，在MATLAB中，可以利用函数fft对信号进行快速付立叶变换，得到信号的频谱特性；从而加深对频谱特性的理解。
3．设计数字滤波器和画出频率响应
根据语音信号的特点给出有关滤波器的性能指标：1）低通滤波器性能指标，fp=1000Hz，fc=1200 Hz， As=100dB，Ap=1dB；2）高通滤波器性能指标，fc=2800 Hz，fp=3000 Hz As=100dB，Ap=1dB；3）带通滤波器性能指标，fp1=1200 Hz，fp2=3000 Hz，fc1=1000 Hz，fc2=3200 Hz，As=100dB，Ap=1dB。要求学生首先用窗函数法设计上面要求的三种滤波器，在MATLAB中，可以利用函数fir1设计FIR滤波器，然后在用双线性变换法设计上面要求的三种滤波器；之后再利用函数butter和cheby1设计上面要求的三种IIR滤波器。最后，利用MATLAB中的函数freqz画出各滤波器的频率响应。
4．用滤波器对信号进行滤波
比较FIR和IIR两种滤波器的性能，然后用性能好的各滤波器分别对采集的信号进行滤波，在MATLAB中，FIR滤波器利用函数fftfilt对信号进行滤波，IIR滤波器利用函数filter对信号进行滤波。
5．比较滤波前后语音信号的波形及频谱
要求在一个窗口同时画出滤波前后的波形及频谱。
6．回放语音信号
在MATLAB中，函数sound可以对声音进行回放。其调用格式：
sound(x,fs,bits)；
可以感觉滤波前后的声音有变化。
五、实验思考
1．双线性变换法中Ω和ω之间的关系是非线性的，在实验中你注意到这种非线性关系了吗？从哪几种数字滤波器的幅频特性曲线中可以观察到这种非线性关系？
2．能否利用公式完成脉冲响应不变法的数字滤波器设计？为什么？
六、实验报告要求
简述实验原理及目的。
2.按照实验步骤及要求，比较各种情况下的滤波性能。
3.总结实验所得主要结论。
4.简要回答思考题。
实战数字信号处理之二 手把手阐释FFT的意义—复数DFT、频率bin和FFTShif...
FFTShift函数用于调整频率轴的顺序，确保正频率、直流分量和负频率的合理排列。IFFTShift函数则用于撤销FFTShift的影响，恢复原始频率顺序。综合上述内容，快速傅里叶变换是数字信号处理中的核心工具，能够高效地将信号从时域转换为频域，帮助我们理解和分析信号的频率特性。通过实数和复数DFT的使用，以及FFTShift...
dft fft 在数字信号处理有什么用 大二的
信号的频谱分析，滤波，相关。设计滤波器时，频率取样法就是一个应用。所有数字滤波器设计完都要进行验证，其中的幅频特性和相频特性都是用fft做的呀。
最近在学数字信号处理,有人能解释一下fft到底是怎么回事吗
数字信号处理领域中的快速傅里叶变换（FFT）是一种高效计算离散傅里叶变换（DFT）的算法。它运用了旋转因子的周期性、对称性和可约性三大性质，以减少计算复杂度。下面将对 FFT 的基本概念进行简要解释。旋转因子的性质如下：1. **旋转因子的对称性**：这意味着旋转因子在运算中具有某种对称特性。具体...
fft是什么
FFT，即快速傅里叶变换，是一种用于计算离散傅里叶变换及其逆变换的算法。FFT算法在计算机科学、工程学、物理学等领域有着广泛的应用，尤其在信号处理、图像分析、音频处理等方面发挥着重要作用。FFT算法的主要目的是将复杂的信号分解成其构成的不同频率的正弦波。通过将信号分解为频率成分，我们能够更容易...
什么是FFT?
FFT的应用场景不断拓展，例如在数字信号处理、数据压缩、模式识别、科学计算等多个领域中，FFT都发挥着重要作用。综上所述，FFT作为一种高效的算法，通过巧妙地利用信号的特性和数学原理，实现了快速傅里叶变换，极大地提高了数据处理的效率，是现代科学和技术中不可或缺的重要工具。
数字信号处理:原理、实现及应用目录
在数字信号处理的基本内容方面，文章首先介绍了时域离散信号和系统，从模拟信号到时域离散信号的转换，以及线性时不变系统的基本性质。接着，讨论了时域离散信号的频域分析，包括傅里叶变换和Z变换，并探讨了这些变换在系统分析和设计中的应用。在深入理解了基本原理之后，文章进一步介绍了DFT及其快速算法FFT，...
FFT是什么意思?
是数字信号处理中的基本操作，广泛应用于表述及分析离散时域信号领域。但由于其运算量与变换点数N的平方成正比关系，因此，在N较大时，直接应用DFT算法进行谱变换是不切合实际的。然而，快速傅里叶变换技术的出现使情况发生了根本性的变化。本文主要描述了采用FPGA来实现2k\/4k\/8k点FFT的设计方法。
利用fft进行频谱分析需要注意哪些问题
主要有以下几点：1）选取合适的运算点数。2）若已知信号的最高频率，为防止混叠，选取的抽样频率应满足奈奎斯特定律。3）根据实际需求选定合适的分辨率。4）为减小高频分量造成的频谱混叠，选取合适的窗函数。
傅里叶变换的应用
傅里叶变换是数字信号处理中的基本操作,广泛应用于表述及分析离散时域信号领域。但由于其运算量与变换点数N的平方成正比关系,因此,在N较大时,直接应用DFT算法进行谱变换是不切合实际的。然而,快速傅里叶变换技术的出现使情况发生了根本性的变化。本文主要描述了采用FPGA来实现2k\/4k\/8k点FFT的设计方法。 一般情况下...
数论知识的应用方向有哪些?
计算机科学：在计算机科学中，数论也有重要的应用。例如，快速傅里叶变换（FFT）是一种在数字信号处理和数据分析中常用的算法，它的理论基础就是数论中的离散傅里叶变换。此外，数论还在数据压缩、错误检测和纠正等方面有应用。物理学：在物理学中，数论也有其应用。例如，量子力学中的希尔伯特空间就是基于...
