利用matlab编程设计IIR数字滤波器，滤除音频信号中的噪声。通过实验研究通带截止频率、阻带截止频率、通带最大衰减、阻带最小衰减的选择对滤波效果及滤波器阶数的影响，给出滤波器指标选择的基本原则，确定你认为最合适的滤波器指标。

好的，下面是基于MATLAB的IIR数字滤波器设计和调试过程:

首先，我们需要准备一个音频信号的样本。在这里，我们可以使用MATLAB自带的 `gong` 音频文件，代码如下：

[x, Fs] = audioread('gong.wav');

接下来，我们可以通过 `fvtool` 函数来进行滤波器的指标选择和调试。

% 设计IIR数字滤波器
n = 4; % 滤波器阶数
Wp = 2000/(Fs/2); % 通带截止频率
Ws = 3000/(Fs/2); % 阻带截止频率
Rp = 1; % 通带最大衰减
Rs = 40; % 阻带最小衰减
[b, a] = cheb2ord(Wp, Ws, Rp, Rs); % 求解滤波器系数
[b, a] = cheby2(n, Rs, Ws); % 根据阶数和规格化截止频率求解系数

% 绘制滤波器的频率响应特性
fvtool(b, a);

在上面的代码中，我们使用了Chebyshev Type II滤波器，通过 `cheb2ord` 函数可以求解出滤波器的最小阶数和规格化截止频率，然后通过 `cheby2` 函数来求解系数。

接下来，我们可以通过修改滤波器的指标来观察滤波器的效果。例如，我们可以将通带截止频率改为1kHz，阻带截止频率改为3kHz，通带最大衰减改为0.5 dB，阻带最小衰减改为30 dB。代码如下：

% 修改滤波器参数
n = 6; % 滤波器阶数
Wp = 1000/(Fs/2); % 通带截止频率
Ws = 3000/(Fs/2); % 阻带截止频率
Rp = 0.5; % 通带最大衰减
Rs = 30; % 阻带最小衰减
[b, a] = cheby2(n, Rs, Ws); % 根据阶数和规格化截止频率求解系数

% 绘制滤波器的频率响应特性
fvtool(b, a);

通过不断调整滤波器的参数，我们可以找到最适合我们应用场景的滤波器指标。一般来说，通带截止频率和阻带截止频率应该尽量选择合适的值，以尽可能滤除噪声。通带最大衰减和阻带最小衰减应该尽可能大或小，以确保滤波器的效果达到预期。在计算复杂度和延迟时间上，需要根据具体应用来进行权衡和选择。

在音频信号处理中，建议选择通带截止频率为2kHz，阻带截止频率为3kHz，通带最大衰减为1 dB，阻带最小衰减为40 dB的滤波器。该选择可以有效地滤除大部分噪声，并保留音频信号的重要信息。但是具体的选择还需根据实际情况进行调整。