數字錄音機課程設計

㈠ 什麼是數字錄音機

我們平常見到的錄音機是使用磁帶錄音的,錄音時間較短?新型的數字式錄音機是使用電專腦軟盤存屬儲錄音的,錄音時間可以長達十幾個小時?

這種數字式錄音機採用高壓縮率的DSS格式聲音壓縮技術,DSS格式在錄制相同音質的音樂數據時,可將音樂數據容量壓縮到只有原來的1/20?它還可以與電腦連接,錄制來自網際網路的聲音文件,例如歌曲?

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都是專業的人了還在網路作弊。。。音頻這玩意是沒辦法讓別人幫你做的，自己好好整理一下自己准備吧

㈢ 數字錄音機實習匯編語言編程

不太可能實現。

㈣ 數字信號中的語音處理課程設計該怎麼做

數字信號處理綜合設計

一、實驗目的
1．學會MATLAB的使用，掌握MATLAB的程序設計方法；
2．掌握在Windows環境下語音信號採集的方法；
3．掌握數字信號處理的基本概念、基本理論和基本方法；
4．掌握MATLAB設計FIR和IIR數字濾波器的方法；
5．學會用MATLAB對信號進行分析和處理。
二、實驗原理
參考《數字信號處理》教材。
三、主要實驗儀器及材料
微型計算機、Matlab6.5教學版、TC編程環境。
四、實驗內容
1．語音信號的採集
要求利用windows下的錄音機（開始—程序—附件—娛樂—錄音機，文件—屬性—立即轉換—8000KHz，8位，單聲道）或其他軟體，錄制一段自己的話音，時間控制在1秒左右。然後在MATLAB軟體平台下，利用函數wavread對語音信號進行采樣，記住采樣頻率和采樣點數。通過wavread函數的使用，要求理解采樣頻率、采樣位數等概念。
wavread函數調用格式：
y=wavread(file)，讀取file所規定的wav文件，返回採樣值放在向量y中。
[y,fs,nbits]=wavread(file)，采樣值放在向量y中，fs表示采樣頻率（Hz），nbits表示采樣位數。
y=wavread(file,N)，讀取前N點的采樣值放在向量y中。
y=wavread(file,[N1,N2])，讀取從N1點到N2點的采樣值放在向量y中。
2．語音信號的頻譜分析
要求首先畫出語音信號的時域波形；然後對語音信號進行頻譜分析，在MATLAB中，可以利用函數fft對信號進行快速付立葉變換，得到信號的頻譜特性；從而加深對頻譜特性的理解。
3．設計數字濾波器和畫出頻率響應
根據語音信號的特點給出有關濾波器的性能指標：1）低通濾波器性能指標，fp=1000Hz，fc=1200 Hz， As=100dB，Ap=1dB；2）高通濾波器性能指標，fc=2800 Hz，fp=3000 Hz As=100dB，Ap=1dB；3）帶通濾波器性能指標，fp1=1200 Hz，fp2=3000 Hz，fc1=1000 Hz，fc2=3200 Hz，As=100dB，Ap=1dB。要求學生首先用窗函數法設計上面要求的三種濾波器，在MATLAB中，可以利用函數fir1設計FIR濾波器，然後在用雙線性變換法設計上面要求的三種濾波器；之後再利用函數butter和cheby1設計上面要求的三種IIR濾波器。最後，利用MATLAB中的函數freqz畫出各濾波器的頻率響應。
4．用濾波器對信號進行濾波
比較FIR和IIR兩種濾波器的性能，然後用性能好的各濾波器分別對採集的信號進行濾波，在MATLAB中，FIR濾波器利用函數fftfilt對信號進行濾波，IIR濾波器利用函數filter對信號進行濾波。
5．比較濾波前後語音信號的波形及頻譜
要求在一個窗口同時畫出濾波前後的波形及頻譜。
6．回放語音信號
在MATLAB中，函數sound可以對聲音進行回放。其調用格式：
sound(x,fs,bits)；
可以感覺濾波前後的聲音有變化。
五、實驗思考
1．雙線性變換法中Ω和ω之間的關系是非線性的，在實驗中你注意到這種非線性關系了嗎？從哪幾種數字濾波器的幅頻特性曲線中可以觀察到這種非線性關系？
2．能否利用公式完成脈沖響應不變法的數字濾波器設計？為什麼？
六、實驗報告要求
1.簡述實驗原理及目的。
2.按照實驗步驟及要求，比較各種情況下的濾波性能。
3.總結實驗所得主要結論。
4.簡要回答思考題。

數字信號處理
語音信號的數字濾波
——利用雙線性變換法實現IIR數字濾波器的設計

一．課程設計的目的

通過對常用數字濾波器的設計和實現，掌握數字信號處理的工作原理及設計方法；熟悉用雙線性變換法設計 IIR 數字濾波器的原理與方法，掌握利用數字濾波器對信號進行濾波的方法，掌握數字濾波器的計算機模擬方法，並能夠對設計結果加以分析。

二．課程設計原理

1．用窗函數法設計FIR濾波器
根據過渡帶寬及阻帶衰減要求，選擇窗函數的類型並估計窗口長度N（或階數M=N-1），窗函數類型可根據最小阻帶衰減As獨立選擇，因為窗口長度N對最小阻帶衰減As沒有影響，在確定窗函數類型以後，可根據過渡帶寬小於給定指標確定所擬用的窗函數的窗口長度N，設待求濾波器的過渡帶寬為Δw，它與窗口長度N近似成反比，窗函數類型確定後，其計算公式也確定了，不過這些公式是近似的，得出的窗口長度還要在計算中逐步修正，原則是在保證阻帶衰減滿足要求的情況下，盡量選擇較小的N，在N和窗函數類型確定後，即可調用MATLAB中的窗函數求出窗函數wd（n）。
根據待求濾波器的理想頻率響應求出理想單位脈沖響應hd(n)，如果給出待求濾波器頻率應為Hd，則理想的單位脈沖響應可以用下面的傅里葉反變換式求出：

在一般情況下，hd(n)是不能用封閉公式表示的，需要採用數值方法表示；從w=0到w=2π采樣N點，採用離散傅里葉反變換（IDFT）即可求出。
用窗函數wd(n)將hd(n)截斷，並進行加權處理，得到

如果要求線性相位特性， 則h(n)還必須滿足：

根據上式中的正、 負號和長度N的奇偶性又將線性相位FIR濾波器分成四類。 要根據所設計的濾波特性正確選擇其中一類。 例如， 要設計線性相位低通特性可選擇h(n)=h(N-1-n)一類，而不能選h(n)=-h(N-1-n)一類。
驗算技術指標是否滿足要求，為了計算數字濾波器在頻域中的特性，可調用freqz子程序，如果不滿足要求，可根據具體情況，調整窗函數類型或長度，直到滿足要求為止。

2.用雙線性變換法設計IIR數字濾波器
脈沖響應不變法的主要缺點是產生頻率響應的混疊失真。這是因為從S平面到Z平面是多值的映射關系所造成的。為了克服這一缺點，可以採用非線性頻率壓縮方法，將整個頻率軸上的頻率范圍壓縮到-π/T～π/T之間，再用z=esT轉換到Z平面上。也就是說，第一步先將整個S平面壓縮映射到S1平面的-π/T～π/T一條橫帶里；第二步再通過標准變換關系z=es1T將此橫帶變換到整個Z平面上去。這樣就使S平面與Z平面建立了一一對應的單值關系，消除了多值變換性，也就消除了頻譜混疊現象，映射關系如圖1所示。

圖1雙線性變換的映射關系
為了將S平面的整個虛軸jΩ壓縮到S1平面jΩ1軸上的-π/T到π/T段上，可以通過以下的正切變換實現
（1）
式中,T仍是采樣間隔。
當Ω1由-π/T經過0變化到π/T時，Ω由-∞經過0變化到+∞，也即映射了整個jΩ軸。將式（1）寫成

將此關系解析延拓到整個S平面和S1平面，令jΩ=s，jΩ1=s1，則得

再將S1平面通過以下標准變換關系映射到Z平面
z=es1T
從而得到S平面和Z平面的單值映射關系為：
(2)
(3)
式（2）與式（3）是S平面與Z平面之間的單值映射關系，這種變換都是兩個線性函數之比，因此稱為雙線性變換
式（1）與式（2）的雙線性變換符合映射變換應滿足的兩點要求。
首先,把z=ejω，可得
(4)
即S平面的虛軸映射到Z平面的單位圓。
其次，將s=σ+jΩ代入式（4），得

因此

由此看出，當σ<0時，|z|<1；當σ>0時，|z|>1。也就是說，S平面的左半平面映射到Z平面的單位圓內，S平面的右半平面映射到Z平面的單位圓外，S平面的虛軸映射到Z平面的單位圓上。因此，穩定的模擬濾波器經雙線性變換後所得的數字濾波器也一定是穩定的。
雙線性變換法優缺點
雙線性變換法與脈沖響應不變法相比，其主要的優點是避免了頻率響應的混疊現象。這是因為S平面與Z平面是單值的一一對應關系。S平面整個jΩ軸單值地對應於Z平面單位圓一周，即頻率軸是單值變換關系。這個關系如式（4）所示，重寫如下：

上式表明，S平面上Ω與Z平面的ω成非線性的正切關系，如圖2所示。
由圖2看出，在零頻率附近，模擬角頻率Ω與數字頻率ω之間的變換關系接近於線性關系；但當Ω進一步增加時，ω增長得越來越慢，最後當Ω→∞時，ω終止在折疊頻率ω=π處，因而雙線性變換就不會出現由於高頻部分超過折疊頻率而混淆到低頻部分去的現象，從而消除了頻率混疊現象。

圖2雙線性變換法的頻率變換關系
但是雙線性變換的這個特點是靠頻率的嚴重非線性關系而得到的，如式（4）及圖2所示。由於這種頻率之間的非線性變換關系，就產生了新的問題。首先，一個線性相位的模擬濾波器經雙線性變換後得到非線性相位的數字濾波器，不再保持原有的線性相位了；其次，這種非線性關系要求模擬濾波器的幅頻響應必須是分段常數型的，即某一頻率段的幅頻響應近似等於某一常數（這正是一般典型的低通、高通、帶通、帶阻型濾波器的響應特性），不然變換所產生的數字濾波器幅頻響應相對於原模擬濾波器的幅頻響應會有畸變，如圖3所示。

圖3雙線性變換法幅度和相位特性的非線性映射
對於分段常數的濾波器，雙線性變換後，仍得到幅頻特性為分段常數的濾波器，但是各個分段邊緣的臨界頻率點產生了畸變，這種頻率的畸變，可以通過頻率的預畸來加以校正。也就是將臨界模擬頻率事先加以畸變，然後經變換後正好映射到所需要的數字頻率上。

三：課程設計的步驟

1.語音信號的採集：
利用windows下的錄音機（開始—程序—附件—娛樂—錄音機，文件—屬性—立即轉換—8000KHz，8位，單聲道），錄制一段自己的話音「信號」， 時間控制在1秒左右，然後將音頻文件保存「xh.wav」
（2）在MATLAB軟體平台下，利用函數wavread對語音信號進行采樣，記住采樣頻率和采樣點數。

2.．語音信號的頻譜分析
①首先畫出語音信號的時域波形
z1=wavread('d:\laoA.wav');
plot(z1);
圖像輸出如圖1

圖1 語音信號時域波形

②對語音信號進行頻譜分析，在MATLAB中，可以利用函數fft對信號進行快速付立葉變換，得到信號的頻譜特性
z1=wavread('d:\laoA.wav');
y1=z1(1:8192);
Y1=fft(y1);
n=0:8191;
plot(n,Y1);

圖像輸出如圖2：

圖2 語音信號頻譜分析圖

3. 設計數字濾波器和對信號濾波

（1）窗函數設計低通濾波器
程序設計如下：
clear;close all
[z1,fs,bits]=wavread('d:\laoA.wav')
y1=z1(1:8192);
Y1=fft(y1);
fp=1000;fc=1200;As=100;Ap=1;Fs=8000;
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(1);
freqz(b,1);
x=fftfilt(b,z1);
X=fft(x,8192);
figure(2);
subplot(2,2,1);plot(abs(Y1));axis([0,1000,0,1.0]);
title('濾波前信號頻譜');
subplot(2,2,2);plot(abs(X));axis([0,1000,0,1.0]);
title('濾波後信號頻譜');
subplot(2,2,3);plot(z1);
title('濾波前信號波形');
subplot(2,2,4);plot(x);
title('濾波前信號波形');
sound(x,fs,bits);

圖形分析如下：

（2）窗函數設計高通濾波器
程序設計如下：
clear;close all
[z1,fs,bits]=wavread('d:\laoA.wav')
y1=z1(1:8192);
Y1=fft(y1);
fp=2800;fc=3000;As=100;Ap=1;Fs=8000;
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,beta);
ws=(wp+wc)/2/pi;
b=fir1(N-1,ws,'high',wn);
figure(1);
freqz(b,1);
x=fftfilt(b,z1);
X=fft(x,8192);
figure(2);
subplot(2,2,1);plot(abs(Y1));axis([0,1000,0,1.0]);
title('濾波前信號頻譜');
subplot(2,2,2);plot(abs(X));axis([0,1000,0,1.0]);
title('濾波後信號頻譜');
subplot(2,2,3);plot(z1);
title('濾波前信號波形');
subplot(2,2,4);plot(x);
title('濾波前信號波形');
sound(x,fs,bits);

圖形分析如下：

（3）窗函數設計帶通濾波器
程序設計如下：
clear;close all
[z1,fs,bits]=wavread('d:\laoA.wav')
y1=z1(1:8192);
Y1=fft(y1);
fp1=1200 ;fp2=3000 ;fc1=1000 ;fc2=3200 ;As=100 ;Ap=1 ;Fs=8000 ;
wp1=2*pi*fp1/Fs; wc1=2*pi*fc1/Fs; wp2=2*pi*fp2/Fs; wc2=2*pi*fc2/Fs;
wdel=wp1-wc1;
beta=0.112*(As-8.7);
N=ceil((As-8)/2.285/wdel);
ws =[(wp1+wc1)/2/pi,(wp2+wc2)/2/pi];
wn= kaiser(N+1,beta);
b=fir1(N,ws,wn);
figure(1);
freqz(b,1)
x=fftfilt(b,z1);
X=fft(x,8192);
figure(2);
subplot(2,2,1);plot(abs(Y1));axis([0,1000,0,1.0]);
title('濾波前信號頻譜');
subplot(2,2,2);plot(abs(X));axis([0,2000,0,0.0003]);
title('濾波後信號頻譜')
subplot(2,2,3);plot(z1);
title('濾波前信號波形');
subplot(2,2,4);plot(x);
title('濾波前信號波形');
sound(x,fs,bits);

圖形分析如下：

（4）雙線性變換法設計低通濾波器

①選用butter
程序設計如下：
clear;close all
[z1,fs,bits]=wavread('d:\laoA.wav')
y1=z1(1:8192);
Y1=fft(y1);
fp=1000;fc=1200;As=100;Ap=1;Fs=8000;
wc=2*fc/Fs; wp=2*fp/Fs;
[N,ws]=buttord(wc,wp,Ap,As);
[b,a]=butter(N,ws);
figure(1);
freqz(b,a,512,Fs);
x=filter(b,a,z1);
X=fft(x,8192);
figure(2);
subplot(2,2,1);plot(abs(Y1));axis([0,1000,0,1.0]);
title('濾波前信號頻譜');
subplot(2,2,2);plot(abs(X));axis([0,1000,0,1.0]);
title('濾波後信號頻譜');
subplot(2,2,3);plot(z1);
title('濾波前信號波形');
subplot(2,2,4);plot(x);
title('濾波前信號波形');
sound(x,fs,bits);

圖形分析

②選用cheby1
程序設計如下：
clear;close all
[z1,fs,bits]=wavread('d:\laoA.wav')
y1=z1(1:8192);
Y1=fft(y1);
fp=1000;fc=1200;As=100;Ap=1; ;Fs=8000;
wc=2*fc/Fs;wb=2*fp/Fs;
[n,wp]=cheb1ord(wc,wb,Ap,As);
[b,a]=cheby1(n,Ap,wp);
figure(1);
freqz(b,a);
x=filter(b,a,z1);
X=fft(x,8192);
figure(2);
subplot(2,2,1);plot(abs(Y1));axis([0,1000,0,1.0]);
title('濾波前信號頻譜');
subplot(2,2,2);plot(abs(X));axis([0,4000,0,0.03]);
title('濾波後信號頻譜');
subplot(2,2,3);plot(z1);
title('濾波前信號波形');
subplot(2,2,4);plot(x);
title('濾波前信號波形');
sound(x,fs,bits);

圖形分析如下：

（5），雙線性變換法設計高通濾波器

①選用butter
程序設計如下：
clear;close all
[z1,fs,bits]=wavread('d:\laoA.wav')
y1=z1(1:8192);
Y1=fft(y1);
fc=2800 ;fp=3000 ;As=100;Ap=1;Fs=8000;
wc=2*fc/Fs; wp=2*fp/Fs;
[N,ws]=buttord(wc,wp,Ap,As);
[b,a]=butter(N,ws,'high');
figure(1);
freqz(b,a,512,Fs);
x=filter(b,a,z1);
X=fft(x,8192);
figure(2);
subplot(2,2,1);plot(abs(Y1));axis([0,1000,0,1.0]);
title('濾波前信號頻譜');
subplot(2,2,2);plot(abs(X));axis([0,1000,0,1.0]);
title('濾波後信號頻譜');
subplot(2,2,3);plot(z1);
title('濾波前信號波形');
subplot(2,2,4);plot(x);
title('濾波前信號波形');
sound(x,fs,bits);

圖形分析如下：

②選用cheby1
程序設計如下：
clear;close all
[z1,fs,bits]=wavread('d:\laoA.wav')
y1=z1(1:8192);
Y1=fft(y1);
fc=2800 ;fp=3000 ;As=100;Ap=1; Fs=8000;
wc=2*fc/Fs;wb=2*fp/Fs;
[n,wp]=cheb1ord(wc,wb,Ap,As);
[b,a]=cheby1(n,Ap,wp,'high');
figure(1);
freqz(b,a);
x=filter(b,a,z1);
X=fft(x,8192);
figure(2);
subplot(2,2,1);plot(abs(Y1));axis([0,1000,0,1.0]);
title('濾波前信號頻譜');
subplot(2,2,2);plot(abs(X));axis([0,4000,0,0.03]);
title('濾波後信號頻譜');
subplot(2,2,3);plot(z1);
title('濾波前信號波形');
subplot(2,2,4);plot(x);
title('濾波前信號波形');
sound(x,fs,bits);

圖形分析如下：

（6），雙線性變換法設計帶通濾波器

①選用butter
程序設計如下
clear;close all
[z1,fs,bits]=wavread('d:\laoA.wav')
y1=z1(1:8192);
Y1=fft(y1);
fp1=1200 ;fp2=3000; fc1=1000 ;fc2=3200 ;As=100;Ap=1; Fs=8000;
wc=[2*fc1/Fs,2* fc2/Fs];wp=[2*fp1/Fs,2*fp2/Fs];
[N,ws]=buttord(wc,wp,Ap,As);
[b,a]=butter(N,ws,'stop');
figure(1);
freqz(b,a,512,Fs);
x=filter(b,a,z1);
X=fft(x,8192);
figure(2);
subplot(2,2,1);plot(abs(Y1));axis([0,1000,0,1.0]);
title('濾波前信號頻譜');
subplot(2,2,2);plot(abs(X));axis([0,1000,0,1.0]);
title('濾波後信號頻譜');
subplot(2,2,3);plot(z1);
title('濾波前信號波形');
subplot(2,2,4);plot(x);
title('濾波前信號波形');
sound(x,fs,bits);

圖形分析如下：

②選用cheby1
程序設計如下：
clear;close all
[z1,fs,bits]=wavread('d:\laoA.wav')
y1=z1(1:8192);
Y1=fft(y1);
fp1=1200 ;fp2=3000; fc1=1000 ;fc2=3200 ;As=100;Ap=1; Fs=8000;
wc=[2*fc1/Fs,2* fc2/Fs];wb=[2*fp1/Fs,2*fp2/Fs];
[n,wp]=cheb1ord(wc,wb,Ap,As);
[b,a]=cheby1(n,Ap,wp,'stop');
figure(1);
freqz(b,a);
x=filter(b,a,z1);
X=fft(x,8192);
figure(2);
subplot(2,2,1);plot(abs(Y1));axis([0,1000,0,1.0]);
title('濾波前信號頻譜');
subplot(2,2,2);plot(abs(X));axis([0,4000,0,0.03]);
title('濾波後信號頻譜');
subplot(2,2,3);plot(z1);
title('濾波前信號波形');
subplot(2,2,4);plot(x);
title('濾波前信號波形');
sound(x,fs,bits);

圖形分析如下：

四、結果分析：

雙線性變換法分析：
雙線性變換的主要優點：雙線性變換不會出現由於高頻部分超過折疊頻率而混淆到低頻部分去的現象。
雙線性變換法的缺點：會產生頻率混碟現象，使數字濾波器的頻響偏移模擬濾波器的頻響。
窗函數法分析：
窗函數法：相位響應有嚴格的線性,不存在穩定性問題, 設計簡單。

五．實驗思考

1．雙線性變換法中Ω和ω之間的關系是非線性的，在實驗中你注意到這種非線性關系了嗎？從哪幾種數字濾波器的幅頻特性曲線中可以觀察到這種非線性關系？

答：在雙線性變換法中，模擬頻率與數字頻率不再是線性關系，所以一個線性相位模擬器經過雙線性變換後得到的數字濾波器不再保持原有的線性相位了。如以上實驗過程中，採用雙線性變化法設計的butter和cheby1數字濾波器，從圖中可以看到這種非線性關系。

2．能否利用公式完成脈沖響應不變法的數字濾波器設計？為什麼？

答：IIR數字濾波器的設計實際上是求解濾波器的系數 和 ，它是數學上的一種逼近問題，即在規定意義上（通常採用最小均方誤差准則）去逼近系統的特性。如果在S平面上去逼近，就得到模擬濾波器；如果在z平面上去逼近，就得到數字濾波器。但是它的缺點是，存在頻率混迭效應，故只適用於阻帶的模擬濾波器。

六．設計體會
在之前數字信號與處理的學習以及完成課後的作業的過程中，已經使用過MATLAB，對其有了一些基礎的了解和認識。通過這次練習是我進一步了解了信號的產生、采樣及頻譜分析的方法。 以及其中產生信號和繪制信號的基本命令和一些基礎編程語言。讓我感受到只有在了解課本知識的前提下，才能更好的應用這個工具；並且熟練的應用MATLAB也可以很好的加深我對課程的理解，方便我的思維。這次設計使我了解了MATLAB的使用方法，學會分析濾波器的優劣和性能，提高了分析和動手實踐能力。同時我相信，進一步加強對MATLAB的學習與研究對我今後的學習將會起到很大的幫助。

六、參考文獻：
1.《數字信號處理》丁玉美，高西全等編著，西安：西安電子科技大學出版社
2.《數字信號處理》A.V.奧本海姆，R.W.謝弗著，北京：科學出版社
3.《數字信號處理——理論、演算法與實現（第二版）》胡廣書編著，北京：電子工業出版社

4.《數字信號處理（第二版）學習指導書》高西全，丁玉美編著，西安：清華大學出版社
5.《數字信號處理實驗指導書（MATLAB版）》孫洪，余翔宇等譯，北京：電子工業出版社
6.《基於MATLAB的系統分析與設計——信號處理》樓順天，李博菡編著，西安：西安電子科技大學出版社

㈤ 什麼是數字式錄音機

我們平常見到的錄音機是使用磁帶的，錄音時間較短。新型的數字式錄音機專是使用電屬腦軟盤存儲錄音的，錄音時間可以長達十幾個小時。

這種數字式錄音機採用高壓縮率的DSS格式聲音壓縮技術，DSS格式在錄制相同音質的音樂數據時，可將音樂數據容量壓縮到只有原來的1/20。它還可以與電腦連接，錄制來自網際網路的聲音文件，例如歌曲。

㈥ 數字信號課程設計

Matlab在數字信號處理課程設計中的應用

作者:李永全 來源:現代電子技術

摘 要：分析了數字信號處理課程的重要性及特點，為了幫助學生理解與掌握課程中的基本概念、基本原理、基本分析方法，提出了用Matlab進行數字信號處理課程設計的思路，並闡述了課程設計的具體方法、步驟和內容。
關鍵詞：數字信號處理；課程設計；Matlab；頻譜分析

1 《數字信號處理》課程的特點
《數字信號處理》課程是一門理論和技術發展十分迅速、應用非常廣泛的前沿性學科，他的理論性和實踐性都很強，他的特點是：
(1)要求的數學知識多，包括高等代數、數值分析、概率統計、隨機過程等。
(2)要求掌握的基礎知識強，網路理論、信號與系統是本課程的理論基礎。
(3)與其他學科密切相關，即與通信理論、計算機、微電子技術不可分，又是人工智慧、模式識別、神經網路等新興學科的理論基礎之一。
學生在學習這門課程時，普遍感到數字信號處理的概念抽象，對其中的分析方法與基本理論不能很好地理解與掌握。因此，如何幫助學生理解與掌握課程中的基本概念、基本原理、基本分析方法以及綜合應用所學知識解決實際問題的能力，是本課程教學中所要解決的關鍵問題。為了配合《數字信號處理》專業基礎課的理論教學，我們在電子信息工程專業教學計劃中安排了二周的《數字信號處理》課程設計，他是針對《數字信號處理》的基礎理論和演算法進行實踐環節的一個綜合訓練，以便學習鞏固所學的知識，加強理論和實際結合的能力，培養學生的綜合設計能力與實際工作能力。
Matlab語言是一種廣泛應用於工程計算及數值分析 領域的新型高級語言，Matlab功能強大、簡單易學、編程效率高，深受廣大科技工作者的歡迎。特別是Matlab還具有信號分析工具箱，不需具備很強的編程能力，就可以很方便地進行信號分析、處理和設計。因此，選擇用Matlab進行課程設計。

2 基於Matlab的課程設計
為了鞏固所學的數字信號處理理論知識，使學生對信號的採集、處理、傳輸、顯示和存儲等有一個系統的掌握和理解，精心地安排了課程設計的內容：錄制一段個人自己的語音信號，並對錄制的信號進行采樣；畫出采樣後語音信號的時域波形和頻譜圖；給定濾波器的性能指標，採用窗函數法和雙線性變換設計濾波器，並畫出濾波器的頻率響應；然後用自己設計的濾波器對採集的信號進行濾波，畫出濾波後信號的時域波形和頻譜，並對濾波前後的信號進行對比，分析信號的變化；回放語音信號；最後，設計一個信號處理系統界面。下面對各步驟加以具體說明。
2．1 語音信號的採集
要求學生利用Windows下的錄音機，錄制一段自己的話音，時間在1 s內。然後在Matlab軟體平台下，利用函數wavread對語音信號進行采樣，記住采樣頻率和采樣點數。通過wavread函數的使用，學生很快理解了采樣頻率、采樣位數等概念。
2．2 語音信號的頻譜分析
要求學生首先畫出語音信號的時域波形；然後對語音號進行快速傅里葉變換，得到信號的頻譜特性，從而加深學生對頻譜特性的理解。其程序如下：

2．3 設計數字濾波器和畫出其頻率響應
給出各濾波器的性能指標：
(1)低通濾波器性能指標 fb＝1 000 Hz，fc＝1 200 Hz，As＝100 dB，Ap＝1 dB。
(2)高通濾波器性能指標 fc＝4 800 Hz，fb＝5 000 Hz As＝100 dB，Ap＝1 dB。
(3)帶通濾波器性能指標 fb1＝1 200 Hz，fb2＝3 000 Hz，fc1＝1 000 Hz，fc2＝3 200 Hz，As＝100 dB，Ap＝1 dB。
要求學生用窗函數法和雙線性變換法設計上面要求的3種濾波器。在Matlab中，可以利用函數fir1設計FIR濾波器，可以利用函數butte， cheby1和ellip設計IIR濾波器；利用Matlab中的函數freqz畫出各濾波器的頻率響應。程序如下：

2．4 用濾波器對信號進行濾波
要求學生用自己設計的各濾波器分別對採集的信號進行濾波，在Matlab中，FIR濾波器利用函數fftfilt對信號進行濾波，IIR濾波器利用函數filter對信號進行濾波。
2．5 比較濾波前後語音信號的波形及頻譜
要求學生在一個窗口同時畫出濾波前後的波形及頻 譜。其程序如下：

2．6 回放語音信號
在Matlab中，函數sound可以對聲音進行回放。其調用格式：sound(x，fs，bits)；可以感覺濾波前後的聲音有變化。
2．7 設計系統界面
為了使編制的程序操作方便，要求有能力的學生，設計處理系統的用戶界面。在所設計的系統界面上可以選擇濾波器的類型，輸入濾波器的參數，顯示濾波器的頻率響應，選擇信號等。

3 結語
筆者在電信97，98，99，00四屆學生中，採用Matlab進行數字信號處理課程設計，實踐證明，使學生加深了對課堂抽象概念的理解，鞏固了課堂上所學的理論知識，並能很好地理解與掌握數字信號處理中的基本概念、基本原理、基本分析方法。在課程設計中，讓學生錄制自己的聲音，設計濾波器對聲音進行處理，大大激發了同學們的學習興趣，使學生很快地掌握編程方法和解決實際問題的技巧，取得了良好的教學效果。

參考文獻

〔1〕程佩青．數字信號處理教程〔M〕．北京：清華大學出版社，2002．
〔2〕劉敏，魏玲．Matlab通信模擬與應用〔M〕．北京：國防工業出版社，2001．

㈦ 什麼是MD數字錄音機，能否應用到教室

用MD絕對棒了!

相對普通MP3播放器,卡帶機等,MD有更好的音質和方便的存儲性.

MD播放器其實就是一個MINI光碟機,用於播放直徑為64MM的MINI光碟,故稱MD(MINI DISC),這種光碟是可檫寫的,非常方便,而且一張MD的價格也就10元左右,有多種錄音模式,最好的模式可以錄制74分鍾.可以長期保存不丟失.

MD播放器分為單放機,可錄式和下載型的.你去買時,要買可錄式的.有條件的話還可以買下載型的,也就是可以連接電腦下載上傳歌曲.

在買一個好一點的MIC,錄音效果絕對比普通錄音設備好!

㈧ 數字錄音機有什麼優點

我們平常見到的錄音機是使用磁帶錄音的，錄音時間較短。新型的數字式錄音機是使用電腦回軟盤存儲錄音的，答錄音時間可以長達十幾個小時。

這種數字式錄音機採用高壓縮率的DSS格式聲音壓縮技術，DSS格式在錄制相同音質的音樂數據時，可將音樂數據容量壓縮到只有原來的1/20。它還可以與電腦連接，錄制來自網際網路的聲音文件，例如歌曲。

㈨ 智能錄音機方案怎麼做

錄音機和錄音筆抄的功能其實很相近，所以兩個產品的開發也是息息相關的。
像英唐眾創的智能錄音機方案，基本的功能錄音，同時也有個智能語音系統，可以對大部分的詞語進行分辨，講度甚至斷句翻譯，這樣的一個智能錄音機在學習其他語言或者出國是很方便的。