FIR和IIR数字滤波器设计（包括MATLAB代码和实验报告）

clear speech='D:\yinpin\luyin1.wav'; [x,fs]=audioread(speech); x=downsample(x(:,1),8); N=length(x); t=(0:N-1)/fs; X=fft(x,fs);%原始语音信号频谱 X=abs(X); f=0:length(X)-1; subplot(221) plot(f,X);grid on; title('原始语音信号频谱'); axis([0,8000,0,500]); c1=sin(2*pi*2000*t);%干扰信号 x1=x'+c1;%加噪语音信号 sound(x1,fs); % figure(3) % plot(time,x1);grid on; % title('含噪语音信号'); X1=fft(x1,fs);%加噪语音信号频谱 X1=abs(X1); f=0:length(X1)-1; subplot(222) plot(f,X1);grid on; title('加噪语音信号频谱'); axis([0,8000,0,500]); %设计数字滤波器 %带阻滤波器归一化的性能指标 f0=2000/4000;fc=100/4000; ws=[f0-0.5*fc f0+0.5*fc];wp=[f0-fc f0+fc]; rp=1;rs=30; %采样IIR数字滤波器设计方法，实现带阻滤波器的设计 [N,wc]=buttord(wp,ws,rp,rs);%求出巴特沃斯数字滤波器的阶数频率参数 [b,a]=butter(N,wc,'stop');%设计带阻滤波器的系数 [h,w]=freqz(b,a,fs); subplot(223) plot(w/pi,abs(h));grid on; axis([0,1,0,1.5]); title('带阻滤波器幅频特性') %用滤波器对含噪对含噪语音信号进行滤波 x2=filter(b,a,x1); X2=fft(x2,fs); sound(x2,fs); subplot(224) plot(f,abs(X2));grid on; title('滤波后的语音信号频谱'); axis([0,8000,0,500]);