09040225 潘耀明 毕业设计论文 5.24 - 图文

北京邮电大学世纪学院

毕业设计（论文）诚信声明

本人声明所呈交的毕业设计（论文），题目《语音采集与处理系统的DSP实现》

是本人在指导教师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，毕业设计（论文）中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得北京邮电大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。

申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切相关责任。

本人签名： 日期：

毕业设计（论文）使用权的说明

本人完全了解北京邮电大学世纪学院有关保管、使用论文的规定，其中包括：①学校有权保管、并向有关部门送交学位论文的原件与复印件；②学校可以采用影印、缩印或其它复制手段复制并保存论文；③学校可允许论文被查阅或借阅；④学校可以学术交流为目的，复制赠送和交换学位论文；⑤学校可以公布学位论文的全部或部分内容。

本人签名： 日期： 指导教师签名： 日期：

题目 语音采集与处理系统的DSP实现

摘要

自古以来，声音信号就是人类或者其他有智慧的动物相互间进行通信的

最自然也是最方便的形式。于此同时，在现代社会中，语音通信更是一种理

想的人机交互方式。实际使用中，采用语音控制机器不仅方便直接,受环境因

素较小,而且还能极大地降低对操作人员专业水平的要求。在另一方面,为了能

更好地发挥某些人工智能产物的功能,人类和计算之机间的语言通信就变得更

是必不可少了。而要完成语音识别等高级操作，更是离不开语音采集和语音处

理。本文根据实际要求设计出基于TMS320VC5509DSP硬件结构,从理论上研

究了一些语音信号的特性,设计出了适合语音信号的FIR滤波器，通过实验完

成了参数优化，并最终通过软件模拟和硬件实际操作实现了该功能。

关键词 DSP 数字信号处理 FIR滤波器 语音处理 语音采集

I

Title Voice acquisition and processing based on DSP

Abstract

Since ancient times, the sound signal is human or other intelligent animals

between the most natural and most convenient form of communication. At the

same time, in modern society, the voice communication is an ideal human-computer interaction. In actual use, the use of voice control of the machine is not only convenient and directly affected by environmental factors is small,

but also greatly reduces the operating personnel professional level. On the

other hand, in order to allow intelligent robots can really artificial intelligence,

the language of communication between the human and calculation of the mac

hine is even more essential. In order to complete the advanced operations suc

h as speech recognition, it is inseparable from the speech acquisition and sp

eech processing. Designed according to the actual requirements based h

ardware structure of TMS320VC5509DSP, studied theoretically some of the characteristics of the speech signal, FIR filter designed for speech signal,

parameter optimization done by experiment, and, ultimately, in the formation of

the design is complete this function is implemented in the hardware system.

Keywords DSP Voice Recognition FIR Filter Voice Processing

Voice Collection

II

目录

1．前言 .......................................................... 1 1.1课题背景 ..................................................... 1 1.2选题目的和意义 ............................................... 1 1.3国内外研究现状 ............................................... 2 1.4课题主要工作 ................................................. 3 2．语音处理技术的理论依据 ........................................ 4 2.1引言 ......................................................... 4 2.2语音 信号时域处理方 法 ....................................... 4

2.2.1 语音信号的短时 平稳性 .................................................. 4 2.2.2短时能量 ............................................................... 6 2.2.3短时过零率 ............................................................. 7 2.2.4自相关函数 ............................................................. 7

2.3语 音信号的离散模 型 ......................................... 8

2.3.1 语音信号产生的 离散模型 ................................................ 8 2. 3.2短时傅立叶变换(STF T) ................................................. 9 2.3.3 语音信号频域包络 特性 ................................................. 10

2.4数字滤波器设计 .............................................. 11 2.5小结 ........................................................ 15 3．系统硬件设计 ................................................. 16 3.1 简介 ....................................................... 16 3.2芯片介绍 .................................................... 16 3.3接口简介 .................................................... 17 3.4硬件系统设计 ................................................ 18

3.4.1硬件系统组建 .......................................................... 18 3.4.2硬件工作流程 .......................................................... 19

4．基于5509DSP的软件设计 ....................................... 21 4.1软件设计环境介绍 ............................................ 21

III

4.2滤波器设计 .................................................. 23 4.3软件工作流程 ................................................ 25 4.4程序设计 .................................................... 26 5．音频采集及程序运行 ........................................... 29 5.1 音频采集 ................................................... 29

5.1.1 PCM-D50录音机介绍 .................................................... 29 5.1.2音频信号采集 .......................................................... 30

5.2 ............................................................ 32

5.2.1程序运行准备 .......................................................... 32 5 .2.2运行程序 ............................................................. 33 5.2.3程序运行结果 .......................................................... 33

5.6 运行结果分析 ............................................... 36 5．总结与展望 ................................................... 37 致 谢 ........................................................... 39 参考文献 ........................................................ 40 附 录 ........................................................... 40

IV

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1．前言

1.1课题背景

人类漫长的进化历程中，语言一直扮演这重要的角色，它发挥了让人相

互交流和沟通的作用。人类的许多器官，如嘴巴，舌头，耳朵，肺和气管甚至大脑等器官，都在整个语言系统中发挥自己的特定的作用。

在现代社会中，随着电子技术的发展各种数字或是模拟信号正在渗

透到我们生产生活的方方面面。同时，数字信号处理领域的面向各方向

的研究正在快速发展。从模拟信号到时间离散的数字信号等基本理论演

变到现今的包括通信行业、语音、声学、雷达、图像等许多领域得到了

应用。在这些领域中，语音信号处理无疑是不可或缺的一个研究领域。语

音信号处理具体包括了语音分析、语音增强、语音通信等研究领域。

语音信号的物理特点决定了它对于计算的密集需求。因此，传统的

通用处理器并不适合进行对其进行处理和应用。数字信号处理器，英文

全称为Digital signal process，简称DSP，因为其卓越的处理速度，

能在单机器周期内完成乘加运算，并且能在单个机器周期内多次访问存

储器，所以极其适合于数字信号处理的应用。因此，未来语音信号处理

的发展方向必定是采用DSP进行的语音信号处理。

1.2选题目的和意义

由于苹果的SIRI系统的诞生，在现代社会对语音识别的认知度和需求越

来越高，而语音识别则是建立在语音信号的采集以及处理之上的。所以掌握

语音采集和处理技术变得越来越重要，掌握了语音采集与处理技术，相当于

掌握了打开了语音识别这个领域的大门的钥匙。DSP技术在数字信号处理领

域有着绝对优势。近几年以来,该技术得到了迅速发展, 并且已经渗透到各

个行业中, 尤其是在上文所提及的消费类电子产品中得到了相当广泛的应用,

而消费类电子产品中又以两个封面的应用最为突出。首先是语音方面——如

语音存储、说话人辨认、语音邮件、语音合成、语音增强、说话人确认、语

音识别、语音编码等;灵一个方面是则是家用电器——如数字电话/ 电视、

1

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高保真音响、音调控制、音乐合成、玩具与游戏等。除此之外，基于DSP的

语音控制在日渐流行的物联网系统中也得到了非常广泛的应用。

1.3 国内外研究现状

语音所承载的信息量及其庞大,语音处理技术为多媒体技术、现代通

信等新兴行业提供了安全快捷的存储渠道，正因如此，对于语音信号处

理系统的开发工作也显得非常重要。

在国外，语音处理技术起步较早，可以追溯到18世纪70年代贝尔

发明电话开始，正式贝尔第一次将语音信号通过电缆传输到远方，从而

促成了语音处理技术的诞生。上个世纪30年代，美国科学家H.Dudley首

先成功设计出了声码器，利用了提取语音参数-传输语音参数-参数从新

生成语音的方法，实现了对语音信号的传输。这也是对语音信号进行建

模的技术第一次在事实上进行运用。在1960年，Denes和Mathew利用

了数字计算机实现了自动语音识别，此次突破使用了时间规整算法改进

匹配性能的方法，从而确立了计算机是处理语音信号的重要手段。1980

年后，语音技术更是得到了长足发展，从实验室走向市场化，实现商品化。

IBM公司更是在1985年成功研制出了能识别5000个单词的英语听写机。

相较于国外，国内的研究起步较晚，主要有清华大学、西安电子科

技大学、中科院声学所等单位进行研究。90年代初，清华大学和四达公

司等单位研制出了无限词汇汉语听写机，并使其商品化、产品化。近年

来，国家“863”计划在这方面加大了投资，使汉语言识别成为研究的

重点。

而此系统的最快捷最有效的开发方案则是基于DSP的语音处理系统

开发。典型的DSP系统包含大概5-6个必要组件，其中包含抗混叠滤波

器、用于采集数据的A/D模数转换器、D/A数模转换器、高通/带通/低

通滤波器以及数字信号处理器。目前国内外对于DSP实现语音信号处理

的研究方案多种多样，这些方案都是基于典型的DSP系统应用。在一个

DSP系统中，语音采集和放大模块如A/D转换器，信号放大电路等可以

采用模拟电路来制作。随着今年对于此类芯片的需求以及电子技术的不

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断发展，许多公司推出了集成A/D转换，语音采集，信号放大等功能集

成于一体的整合芯片，此类芯片的出现降低了DSP系统的开发难度，促

进了DSP语音信号处理的发展。DSP芯片诞生于20世纪70年代末期，自

始至今，DSP芯片已经得到了突飞猛进的发展。进入21世纪以后，DSP芯

片的发展趋于完善，各大DSP制造厂商纷纷推出功能多样，性能优秀，

价格各异的DSP芯片。这些比较有影响力的制造商包括了美国AD公司、

美国AT&T公司、美国摩托罗拉公司、美国TI公司、以及日本NEC公司。

其中TI公司即德州仪器公司，生产的DSP芯片比较具有代表性。TM

S320C55X系列芯片是TI公司为实现低功耗、高速度事实的信号处理而专

门设计的16位定点数字信号处理器。此处理器采用了改进的哈佛结构具

有告诉的运行速度和高度的操作灵活性，这些特性符合英语远程通信等

时事嵌入系统的需求，所以现已广泛应用于无线电通信系统中。随着IT

技术以及DSP技术的不断发展，现有的芯片必定会更趋于完善。届时，

会有更多的优秀芯片诞生并应用到语音信号处理中，语音信号处理系统

的设计也会更加方便快捷。

1.4课题主要工作

1）了解DSP芯片的发展历程和发展现状；

2）研究DSP芯片的结构和工作原理；

3）掌握C5509ADSP系统的硬件构成和编程思想；

4）研究对语音的滤波算法；

5）制作滤波器模型，并提取相应参数；

6）研究并选择音频信号采集设备；

7）利用音频采集设备完成对语音信号采集工作；

8）设计并组建基于C5509的硬件系统；

9）在既有的硬件系统上进行软件开发，完成软件系统；

10）结合软、硬件进行综合调试；

3

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2．语音处理技术的理论依据

2.1引言

和其它信号一样，语音信号也是信号的一种，所以可以利用时域以及频域

的方法来对其进行研究和分析。同时，语音信号又有自己的特点以及其它信

号不具备地方特性。因其涉及的如心理学、语音学、物理学和信号处理等多

种学科。所以，需要从系统的观点来对人类语音的信号产生、信号传输、信

号接收和信号理解分别进行研究。同时，这也是研究语音技术的重点和难点。

而语音技术面对的方向各种各样样，所以其理论基础和实际方法也有所不同。

因此，本章节仅仅从信号处理的角度来对语音编码应用中所使用到的基本理

论部分进行研究和分析。

在语音技术的研究过程中以及发展过程中，各界精英们提出了许多种模

型，概念和方法来对语音信号产生的机理来进行模拟和研究。基于发音原理

和声道模型的线性预测（LPC）方法就是其中一种。由于语音信号又模拟信号

转变成数字信号时。必须要进行滤波处理，随后再进行抗混频处理，从而滤

除语音容许带宽以外的信号。

2.2语音信号时域处理方法

2.2.1语音信号的短时平稳性

语音信号是典型的非平稳信号之一,与其相关的均值函数u(x)以及自相关

函数R(xl,x2)在系统中都随着时间而发生较为明显的变化。语音信号的产生方

式是由发声气流冲击发音器官从而产生物理振动继而产生信号,发音器官的

形状变化相较于声音变化速度是一个缓慢的过程。正因如此,在信号处理时,

我们必须将语音信号定义为一个在短时间内平稳的信号进行处理,即假定在

一段时间(大约为20到30毫秒)内,发音器官的物理特征和产生的频谱特征保

持不变。以上假设条件是语音处理中的一个重要前提。大量实践证明,这种技

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术上的假设与实际情况基本是相符合的。基于次假设之上,实践中诞生了所谓

“帧”处理的概念。事实上，实际数据的处理中，都是先使用一个窗函数序

列将一段连续的语音数据流分割成一些连续段,然后再基于目标函数，对每一

段(帧)进行处理。以下是集中常用的分割窗函数：

矩形窗：

式(2-1)

海

明窗

式(2-2)

汉

宁窗

式(2-1)

5

：：

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以上为三种常用的分割窗函数，它们的关于时域的波形和关于频域的响

应分别表示在图2-1中。

设时域窗长为L,设频域主瓣,设频域宽度为A,设旁瓣高度为B。从图中明

显可以看出,海明窗则具有最宽的主瓣以及最低的旁瓣高度；矩形窗主瓣虽然

最小,但旁瓣最高。因此，从应用的角度来看,矩形窗有最高的频域分辨率,但

泄漏值较高。而海明窗恰恰可以有效克服泄漏现象,具有平滑的低通特性,因

而在大多数领域中得到了广泛应用。

2.2.2短时能量

语音信号的短时能量可以用以下式子表示：

式（2-4）

上式中，L表示短时时间长度。在一定时间长度内，可以由它的量值大

略鉴别语音信号的有无，以及短时能量标志语音信号在计算长度内的幅度大

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小。甚至也可以由它判断该帧是浊音还是辅音。在一般情况下，辅音的实际

短时能量往往小于浊音。事实上，在实际应用中,一般不单独计算单语音帧的

能量。在求解LPC系数的应用中,一般把自相关序列的第一个值作为帧能量。

2.2.3 短时过零率

语音信号的短时过零率可以用以下式子表示：

式（2-5）

由短时过零率能够大略地计算出到信号的变化速度。和短时能量一样短

时过零率,也可以表征浊音与清音的区别,从而辨别语音的有无。虽然清音因

其发音特性，所以具有比较高的过零率，但过噪声电平容易对过零率产生扰

动。所以在实际应用中多设置一个门限电平,此电平可以增加过零率检测的抗

干扰性。从而更为准确地检测语音开始需要用短时能量,这对语音识别设备的

实际制作有很大的帮助。在汉语语音处理中，声母多为清音,韵母大多为浊音,

这样利用短时能量检测能准确地捕捉语音开头和结尾。一般实际应用中则采

用双门限检测法，其原理是先设置门限能量值Tl,设定TI有较高的值，从而

能判别出语音终点和一个初始的起点,然后定义一个零率门限TZ，从而判别出

准确的语音起点，并开始后续工作。

2.2.4自相关函数

能量有限的信号x(m)函数可以用以下式子表示:

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式（2-6）

实际问题计算过程采用短时自相关函数的变形,它的具体表现是对单帧

信号进行滑动相乘以及求和操作,自相关计算使信号序列的有效长度随计算

长度减小，最终得到与目标近似的的自相关序列。除此之外，自相关函数的

计算也可以采用更常规的计算方法，如递归计算，快速傅立叶变换等。而事

实上，目前的DSP芯片中自集成了硬件乘加单元和相关的专门指令,这使得

DSP芯片可以在一个周期内完成一次乘加运算。大大提高了计算效率,而应用

中一般不需要全部具体的函数值(LPC计算需要10-12个自相关函数值)。因而

采用直接计算的方法相较于其它方法显得更简单,更效率。

2.3语音信号的离散模型

2.3.1语音信号产生的离散模型

语音由肺部肌肉收缩，压缩空气从气管高速喷出后通过声门将其调制,

激励发生器官腔体产生共振,最终从嘴唇辐射形成能在空气中传播的声波。对

发声机理建立详尽的模型由于涉及到热力学、流体力学（空气流动）的规律,

因而使计算变得很复杂。对语音产生的机理的研究实际上对语音处理技术的

研究提供了很大帮助。进行简化计算时,往往设定声道是同时包含时变特性和

不均匀截面的管道,因此不必计算粘滞损耗和热传导效应;同时,又设定声波是

平面波，并只沿着声管的轴向传播。级联无损声管模型是一种基于以上理论

建立的模型,无论是理论研究和还是实践都表面明,全极点函数模型表示声管

模型现存的绝大多数的语音都能适用。实际使用当中产生的表示鼻音和某些

摩擦音所需要的零点,就可以利用多个极点来近似表示。从以上理论可以得出

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在处理语音数据中发音模型是能被全极点模型所代替。

图2-2语音产生模型

图2-2的是一个语音产生模型,在此模型中，任意帧语音信号在本帧时间

内,一个线性系统被任意一个激励信号进行激励后,所产生的语音信号。上图

中所示的浊音、清音切换表示不同信号叠加在声道上的激励反应:当语音输入

帧为清音时,输入激励为随机噪声;为语音输入帧浊音时,激励信号转换为周期

脉冲序列。实际上,以上的模型所进行的操作就是把语音信号进行基于线性系

统上的拟合和模拟。系统的频率特性即是系统的模型参数,共振峰宽度、数量、

位置等信息都在模型中有所体现,控制增益则说明可以控制语音强度特性。在

图2-2所述模型总，有系统参数、帧增益、清浊音标记、基音周期这四个参

数。在实际使用过程中，将采用包括有零点及考虑了激励源和声道的更精确

的模型。语音编码、语音分析、语音合成的语音处理技术是基于此模型的。

2.3.2短时傅立叶变换(STFT)

人类的听觉器官可以感知语音信号频谱的细微差别,这使得人类可以区

分在频谱上看起来近似的信号。因此一个信号的频域信息能包含该语音的全

部信息。所以对频域进行分析是语音研究的方法之一。设定在语音信号的短

时平稳性假设下，用稳态方法分析语音信号, 该方法即为短时傅立叶变换。

基于x(n)帧序列的短时傅立叶变换可以表示为:

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式（2-7）

站在系统的角度上分析经过短时傅立叶变换后的频谱特性,对于每一帧语音,

可以看作由输入激励信号激励系统的传递函数,形成输出信号频谱,可以表示为:

式（2-8）

2.3.3 语音信号频域包络特性

在人与人的对话过程中,提取说话人在说出指定词句时的声道响应的共振

峰频率即声道响应特征是一个重要获得信息的途径。此声道响应特性根据发

声人的不同,将有着不一样的共振峰。在实际分析应用中,倒谱分析和LPC系

数两种方法经常被应用于求解声音的频谱包络曲线。本论文中,将采用求解

LPC系数的方法来得到出声道谱包络响应曲线。事实上，对语音帧的进行有

效短时傅立叶变换后所得到的频谱曲线正是声道响应曲线和激励频谱相乘的

结果。图2-3是用matlab对实际语音帧进行求解后得到的短时傅立叶变换曲

线。

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2-3语音帧的频谱

2.4数字滤波器设计

现在所使用的数字滤波器大致分为有限和无限冲击响应两种,而在主流的

DSP应用中一般优先考虑使用FIR (有限冲击响应滤波器)。之所以考虑使用FIR型数字滤波器,首先是因为FIR数字滤波器的实现方式是通过将滤波器的响

应序列h(n)和原序列x(n)进行卷积来得出结果,所以h(n)序列的长度不宜过长;

除此之外，采用FIR是因为FIR系统只有零点，因此系统总是稳定的,也更方

便实现线性相位。所以下面介绍使用的几种都是基于窗函数法来设计有限冲

击响应的数字滤波器方法。

FIR的窗函数设计法的主体思路是先求出具有理想的低通滤波器频率特性的

单位脉冲输入响应序列,再用合适的窗函来截取,然后再对得到的值进行整值

化处理,最后获得实际的目标h(n)序列。

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2-4理想的低通FIR滤波器

上图中的理想低通FIR滤波器，其频率特性为

，如果设其幅频

特性为

其单位脉冲响应可以表示为:

，则其相频特性为

。

式（2-9）

从上式中可以看出

是以

为对称的sin c函数,

这样的系统是非因果系统,是物理不可用窗函数来截取长度为M+1的h(n)序列,将序列平移

实现的。把

取M/2点,于是得到h(n)序列为下式:

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式（2-10）

从上面的式子可以得出，h(n)序列是有限的,因果的,是可以物理实现的。

它的频率特性为:

式（2-11）

由于H(z)是理想的低通滤波器，所以一般系统中不会令相频特性总是零，

所以上面的式子可以改写成：

式（2-12）

使用窗函数法设计的数字低通滤波器，其性能与截取窗的形状和长度有

直接关系。截取窗口越长,其性能越好;除此之外，窗函数的特性决定了靠近截

止频率时产生的过冲现象。事实上，汉明窗(halluning)的旁瓣较低,故与矩形

窗相比，利用海明窗函数所截取的滤波器频率特性中振荡和过冲明显减小。

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2-5矩形窗截取的900HZ数字低通滤波器

2-6汉明窗截取的900HZ数字低通滤波器

在实际进行的信号处理过程中,尤其在DSP系统这样实时性要求很高的

系统中,需要很快的滤波器计算速度。因此，可以使用汇编语言编写算法,如

果使用C语言来编写，那滤波器系数最好是整数。因此还必将滤波器系数也

尽量调整为整数，从而加快滤波器运行速度。由上文可以看出，常用的滤波

函数即汉明窗函数法设计滤波器得到的整数系数,其性能虽然能达到理想低

通滤波器的相近水平,但却不能准确地指定出截至频率等相关参数。而在实际

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上使用的系统中，对滤波器精确度要求并不高,比如在本次所使用的滤波器

（900Hz低通滤波器）,其主要的功能是对语音信号900Hz以上的高频信号进

行相对衰减,以便进行基音信号的检测。事实上，基音信号的频率范围一般在

100-800Hz间。图2-5是使用矩形窗函数计算的整系数900Hz低通滤波器,图2-6

则是使用汉明窗函数设计的低通滤波器。其中汉民窗滤波器的长度为17,其对

原始信号的采样频率为10000Hz。由图2-5、2-6可以看出,选用汉明窗滤波器

时, 过渡带变宽，但通带的上冲减小,并且阻带内部的波纹较小,相较于矩形窗

滤波器总体性能好于前者。

2.5小结

本章主要内容是简单讨论了几种基本的语音信号处理技术,研究了这几种处

理技术所对应的数学理论基础。显然，这些处理技术、方法和算法是其它更基于此基础上，更为高级处理技术和算法的基础。并且，在DSP系统的实际

使用和处理问题当中,这些基本处理技术算法在执行时候的执行效率和精度

以及准确性等,在很大程度上取决于实际应用时候算法的性能以及参数的取

定。本章所讨论的理论依据和计算方法，为本论文提供了理论上的支持和实

际情况的模拟参考。

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附录一：外文翻译

fundamental aspect of signal processing is filtering. Filtering involves the manipulation of the spectrum of a signal by passing or blocking certain portions of the spectrum, depending on the frequency of those portions. Filters are designed according to what kind of manipulation of the signal is required for a particular application. Digital filters are implemented using three fundamental building blocks: an adder, a multiplier, and a delay element. The design process of a digital filter is long and tedious if done by hand. With the aid of computer programs performing filter design algorithms, designing and optimizing filters can be done relatively quickly. This paper discusses the use of Matlab, a mathematical software package, to design, manipulate, and analyze digital filters. The design options in Matlab allow the user to either create a code for designing filters that calls built-in functions, or to design filters in Sptool, a graphical user interface. Each of these methods are examined in this paper. The strengths and weaknesses of each are detailed in the following discussion. This paper concludes with a discussion of how the data given by Matlab for various filters can be used to implement filters on real digital signal processors. Matlab provides all the information necessary for building a hardware replica of the filter designed in software.

Matlab provides different options for digital filter design, which include function calls to filter algorithms and a graphical user interface called Sptool. A variety of filter design algorithms are available in Matlab for both IIR and FIR filters. This paper discusses the different options in Matlab and gives examples of lowpass, highpass, and bandpass filter designs. Results show that the graphical user interface Sptool is a quicker and simpler option than the option of making function calls to the filter algorithms. Sptool has a more user- friendly environment since the spectrum of the filter is immediately displayed to the user, and the user can quickly zoom in and examine particula

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r areas of interest in the spectrum (i.e. the passband). However, the shortcoming of Sptool is that it only displays the magnitude response of the filter, not the phase response. Introduction A key element in processing digital signals is the filter. Filters perform direct manipulations on the spectra of signals. To completely describe digital filters, three basic elements (or building blocks) are needed: an adder, a multiplier, and a delay element. The adder has two inputs and one output, and it simply adds the two inputs together. The multiplier is a gain element, and it multiplies the input signal by a constant. The delay element delays the incoming signal by one sample. Digital filters can be implemented using either a block diagram or a signal flow graph. Figure 1 shows the three basic elements in block diagram form, and Figure 2 shows them in signal flow graph form.

Matlab has a very useful visualization tool for designing and analyzing digital filters called Signal Processing Tool, or Sptool. Sptool is a graphical user interface capable of analyzing and manipulating signals, filters, and spectra. For filter design, Sptool allows the user to select the filter design algorithm to use when creating the filter. The design algorithms included in Sptool are FIR filters (equiripple, least squares, Kaiser window) and IIR filters (Butterworth, Chebyshev type 1 and 2, elliptic). The user is also allowed to specify the type of filter (lowpass, bandpass, highpass, or bandstop). Sptool designs the filter and displays the magnitude response and the filter order. The figures below show actual Sptool screenshots for a lowpass filter design using the specifications given above. The Chebyshev Type 1 algorithm was used for these screenshots. By using the zoom options, different parts of the spectrum can be analyzed quickly and easily with Sptool. The second screenshot is a windowed view of the passband of the spectrum contained in the first screenshot. Future Directions Digital filters can be quickly and easily designed in Matlab using the methods described above.

Sptool offers a much quicker way of designing and comparing different filters than using the function calls to the filter algorithms. However, Sptool allows the user to view the magnitude response of the filter, not the phase response. For some a

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pplications, the phase response may be more important than the magnitude response, so in these cases Sptool would not be as useful in determining the optimum filter design. Also, Sptool does not give a direct output of the filter coefficients. With the Matlab code given above, the filter coefficient are displayed to the user. The results from Matlab can be used directly to implement the digital filters on real DSPs. These results are all that is needed to draw a complete signal flow graph with adders, multipliers, and delay elements. The filter coefficients are used as the gain factors for the multipliers, and shift registers are used as the delay elements

数字信号处理的一个基本方面是过滤。滤波所涉及的频谱信号的特定部分的频率，根据这些部分的频率可使用通过或阻断的操作。滤波器的设计，根据需要为特定的应用相应样的操作信号而定制。滤波器一般使用三个基本构造块：一个加法器，一个乘法器，一个延迟元件可以实现数字滤波器的实现。数字滤波器的设计过程往往是漫长而乏味的，当然这是建立在由手工完成的前提下。如果使用滤波器的设计算法的计算机程序的帮助下，设计和优化的过滤器可以做的相对较快。本文讨论了使用MATLAB来进行数字滤波器设计，操纵和分析。在Matlab中的设计选项允许用户创建一个代码调用内置函数设计滤波器，或在创建一个具有图形用户界面设计滤波器。在本文中，这些方法中的每一个都可以用来尝试。下面的讨论中详述了它们各自的优点和缺点。本文最后讨论了如何利用Matlab提供的数据，对各种滤波器—被用来实现真正的数字信号处理器的滤波器。 Matlab提供了许多教程以在软件设计的滤波器硬件建设必要的信息。

Matlab为数字滤波器设计提供了许多不同的选项，其中包括称为Sptool的函数调用过滤算法和图形用户界面。各种滤波器的设计算法在Matlab IIR和FIR滤波器。本文讨论了在Matlab中的不同选项，并给出了例子：其中包括低通，高通和带通滤波器设计。结果表明，图形用户界面SPTOOL的比函数调用过滤算法的选择是一个更快，更简单的选择。 所以SPTOOL有更多的用户

SPTOOL拥有友好的使用环境，因为滤波器的频谱能立即显示给用户，用

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户可以快速地放大，并检查在频谱的特定感兴趣的部分（即通带）。然而，SPTOOL的缺点是，它仅显示滤波器的幅度响应，相位响应。介绍在处理数字信号的一个关键要素是过滤器。过滤器对频域信号进行直接操作。为了完整地描述数字滤波器，三个基本要素是必要的：一个加法器，乘法器，延迟元件。加法器有两个输入端和一个输出端，其中两个输入端，乘数是一个增益元件，它由一个恒定的输入信号相乘。在延迟元件延迟的输入信号的进行采样。可以将数字滤波器实现的方框图或信号流图。下图显示了三个基本元素以方框图的形式，而另一个图则显示出在信号流图的形式。

Matlab具有SPTOOL一个非常有用的可视化工具，用于设计和分析数字滤波器信号处理工具，。SPTOOL是一个图形用户界面，能够分析和操纵信号，过滤器，和频谱。 SPTOOL设计滤波器时，允许用户选择创建过滤器时，滤波器的设计要使用的算法。包括在SPTOOL设计算法（波纹，最小二乘法，凯泽窗）FIR滤波器和IIR滤波器（巴特沃斯，切比雪夫1型和2，椭圆形）。用户也可以指定不同的滤波器（低通，带通，高通或带阻）。 SPTOOL设计的过滤器，并显示的幅度响应和滤波器的阶数。下图显示了一个低通滤波器的设计，使用上面给出的规格的实际SPTOOL截图。使用了切比雪夫1型滤波器。

不同的频谱部分通过自动调整，可以快速，轻松地使用SPTOOL来分析。第二个屏幕是一个窗口的视图。通带的频谱中包含的第一屏幕截图。在未来发展方向中，数字过滤器可以快速，方便地使用上述方法。在Matlab设计中， SPTOOL提供一个更快的方式设计和比较不同的滤波器比使用函数调用的滤波算法。然而，SPTOOL允许用户查看滤波器的幅度响应，相位响应。对于某些应用，可能的相位响应实际上比幅度响应更重要，因此在这些情况下，SPTOOL不会在确定最佳的滤波器的设计是有用的。此外，SPTOOL不支持滤波器系数直接输出。与上面给出的Matlab代码的滤波器系数可以显示给用户。从Matlab的结果来看，可以直接使用，在事实上的DSP来实现数字滤波器。这些结果有些需要画出一个完整的加法器，乘法器和延迟元件的信号流图。滤波器系数被用作乘法器的增益因子，移位寄存器被用作延迟元件。

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附录二：硬件原理图

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