窗函数法设计低通滤波器.doc

%读信号
[y,fs,bits]=wavread('C:\Users\Administrator\Desktop\matlab\hao.wav');

%FFT
n=length(y) %选取变换的点数
y_p=fft(y,n); %对n点进行傅里叶变换到频域
f=fs*(0:n/2-1)/n; % 对应点的频率
figure(1)
subplot(2,1,1);
plot(y); %语音信号的时域波形图
title('原始语音信号采样后时域波形');
xlabel('时间轴')
ylabel('幅值 A')
subplot(2,1,2);
plot(f,abs(y_p(1:n/2))); %语音信号的频谱图
title('原始语音信号采样后频谱图');
xlabel('频率Hz');
ylabel('频率幅值');

%加噪
L=length(y) %计算音频信号的长度
noise=0.1*randn(L,1); %产生等长度的随机噪声信号(这里的噪声的大小取决于随机函数的幅度倍数）
y_z=y+noise; %将两个信号叠加成一个新的信号——加噪声处理
%sound(y_z,fs)
%对加噪后的语音信号进行分析
n=length(y); %选取变换的点数
y_zp=fft(y_z,n); %对n点进行傅里叶变换到频域
f=fs*(0:n/2-1)/n; % 对应点的频率
figure(2)
subplot(2,1,1);
plot(y_z); %加噪语音信号的时域波形图
title('加噪语音信号时域波形');
xlabel('时间轴')
ylabel('幅值 A')
subplot(2,1,2);
plot(f,abs(y_zp(1:n/2))); %加噪语音信号的频谱图
title('加噪语音信号频谱图');
xlabel('频率Hz');
ylabel('频率幅值');

%实现低通滤波器设计
fp=1020;fc=1400;As=100;Ap=1;

wc=2*pi*fc/fs; wp=2*pi*fp/fs;
wdel=wc-wp;
beta=0.112*(As-8.7);
N=ceil((As-8)/2.285/wdel);
wn= kaiser(N+1,beta);
ws=(wp+wc)/2/pi;
b=fir1(N,ws,wn);
figure(3);
freqz(b,1);

%实现滤波
x=filter(b,1,y);
X=fft(x,n);
figure(4);
subplot(2,2,1);plot(abs(y_zp));
title('滤波前信号的频谱');
subplot(2,2,2);plot(abs(X));
title('滤波后信号频谱');
subplot(2,2,3);plot(y_z);
title('滤波前信号的波形')
subplot(2,2,4);plot(x);
title('滤波后信号的波形');sound(x,fs,bits)