北航信号第二次实验报告_结果分析.docx

IIR滤波结果IIR滤波器特性曲线FIR滤波结果FIR滤波器特性曲线结果分析：针对音频文件“cannon.wav”，我们分别设计了IIR和FIR滤波器，其中IIR滤波器用切比雪夫I型滤波器，FIR滤波器采用窗函数法，用矩形窗。从频谱图中可以看到，滤波结果很好地复原了原信号；从时域结果来看，用sound函数播放可以得到与加噪声前几乎一样的乐曲，只是响度有些下降。而从滤波器的特性曲线图上，也可以看到滤波器的阻带很窄，具有较好的滤波性能。因此，结果表明两种方法均能较有效地实现去除噪声的效果。思考题 1.利用频率选择滤波器（FIR 滤波器、IIR 滤波器）进行信号去噪的基本思想及主要步骤是什么？ 基本思想：对输入信号进行加工和变换，改变输入序列的频谱或信号波形，使需要的频率分量通过，抑制无用的信号分量，即利用滤波器的幅频特性曲线，原信号的对应频率部分得到保持，而噪声频率部分得到较大抑制，从而实现滤波。主要步骤：（1）根据输入信号的频谱特性及设计要求，确定噪声频率范围，从而确定需要使用的滤波器类型：包括低通、高通、带通等；（2）由需要的相位特性及幅度特性确定滤波器的设计方法：包括FIR及其窗函数的选择，或IIR及巴特沃斯、切比雪夫等逼近函数的选择；（3）根据目标设计要求确定滤波器参数，需要的参数根据滤波器的设计方法确定，主要参数包括：滤波器的阶次，频率要求、幅度响应要求，借助计算机编程确定指标并完成设计；（4）利用设计好的滤波器对实际信号进行处理，检验是否满足设计要求，调整并优化。2.如何根据含有噪声信号的频谱特性选择滤波器的类型和设计指标？根据采集到的信号获得频谱图，由时域频域的对应关系，确定需要滤除噪声的特性，然后从以下角度确定所需要FIR或IIR滤波器：（1）频响特性角度：IIR滤波器设计时不考虑相位特性，且通常相位都是非线性的，而FIR滤波器在满足幅频特性要求的同时，还能获得比较严格的线性相位特性，利用窗函数或者其他算法可以逼近更加任意的频响特性，因此性能优越，使用范围更广；（2）稳定性问题：IIR滤波器设计时，极点必须在单位圆之内；而FIR滤波器极点在单位圆内，因此始终稳定；（3）滤波器结构的影响：IIR滤波器一般采用递归结构，存在有输出对输入的反，而IIR滤波器阶次相对较低，运算次数少，存储单元少，FIR滤波器正好相反；（4）设计工作量：FIR无表可查，需要用到迭代法，计算量较大；而IIR滤波器相对简单，有现成的计公式和数据表格可用。而对于指标的确定，可以根据经验并通过实验找到最合适的指标，也可以用FDATool等工具进行辅助设计。代码主函数：clear;%[X1,fs1]=wavread(moon.wav);[X2,fs2]=wavread(cannon.wav);%sound(X1);%sound(X2);%%%%%%%%%%用FFT分析频谱并绘制图像%%%%%%%% Y1=myfft(X1,fs1);% figureY2=myfft(X2,fs2);title(原始信号及频谱);%%%%%%%%加入噪声后再分析频谱%%%%%%%%%%f1=500;f2=1000;fs=fs2; %%%%X=X2; %%%%t=(1:length(X))/fs;noise=sin(f1*2*pi*t)+sin(f2*2*pi*t);XX=X(:,1)+noise;figureYY=myfft(XX,fs);title(加噪声后的信号及频谱);%sound(XX);%%%%%IIR滤波器效果%%%%%y1=myiir(fs,XX);%sound(y1);%%%%%FIR滤波器效果%%%%%y2=myfir(fs,XX);%sound(y2);function [Y]=myfft(X,fs)%对读入的音频文件进行fft并绘制频谱L=length(X(:,1));NFFT=2^nextpow2(L);Y=fft(X,NFFT)/L;f=fs/2*linspace(0,1,NFFT/2+1);subplot(1,2,1);plot(X);subplot(1,2,2);plot(f,2*abs(Y(1:NFFT/2+1)));xlabel(Frequency (Hz))ylabel(|Y(f)|)endfunction [XR]=myiir(fs,X)%IIR滤波器（1型车比雪夫滤波器，直接设计）f=500;wp = [f-5 f+5]*2/fs;ws = [f-50 f+50]*2/fs;rp=0.8;rs=40; %%%%设置滤波器参数[N,Wn]= cheb1ord(wp,ws,rp,rs);[b,a] = cheby1(N,1,Wn,stop);temp=filter(b,a,X);f=1000;wp = [f-5 f+