MATLAB环境下语音信号处理：FFT、FIR与IIR滤波器设计

"该资源是石家庄铁道大学2016届通信工程专业学生的数字信号处理课程设计报告，重点探讨了使用MATLAB进行语音信号处理，包括信号的采集、噪声模拟、滤波器设计和信号降噪。" 在数字信号处理领域，MATLAB是一款常用的工具，它提供了一个强大的环境来实现信号的分析、处理和滤波器设计。本设计报告旨在通过实践巩固理论知识，提高学生对数字信号处理的理解和应用能力。首先，设计目的是为了深化对基本原理和方法的理解，如FFT算法、FIR和IIR滤波器的设计，并掌握MATLAB在信号处理中的运用。 在语音信号处理中，采样是至关重要的第一步。通过PC上的声卡和Windows操作系统，可以方便地进行数字信号采集。例如，使用内置的录音功能，将话筒输入连接到计算机的音频输入，然后录制并保存为.WAV文件。MATLAB中的`wavread`函数用于读取这些文件，获取采样值、采样频率和采样位数，为后续的分析和处理提供数据。 FFT（快速傅里叶变换）是进行频谱分析的基础，它可以将时域信号转换到频域，揭示信号的频率成分。FIR（有限 impulse response）和IIR（无限 impulse response）滤波器是数字信号处理中的两种重要滤波器类型。FIR滤波器具有线性相位特性，设计灵活，适合对精度要求高的应用；IIR滤波器则可以实现更紧凑的系统，但可能存在相位非线性。 在课程设计中，学生需要模拟噪声污染语音信号，这可以通过MATLAB的正弦函数生成，并将其叠加到原始语音信号上。之后，设计并应用FIR和IIR滤波器对噪声污染的信号进行滤波处理，比较滤波前后的时域波形和频谱，评估滤波效果，实现信号的降噪。 这份报告详细介绍了从信号采集到处理的全过程，涵盖了MATLAB环境下数字信号处理的关键步骤，特别是针对语音信号的处理，对于理解数字信号处理和滤波器设计有很好的实践指导意义。通过这样的设计，学生不仅能够掌握理论知识，还能提升解决实际问题的能力。