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计算机处理方法(3)
第5章 带噪语音和预处理
5.3带噪语音的产生(1)生成叠加高斯白噪声的带噪语音（2）生成均匀分布白噪声的带噪信 号function [y,noise] = Nnoisegen(x,snr) % Nnoisegen函数是叠加均匀白噪声到语音信号x中 %
[y,noise] = Gnoisegen(x,snr) % x是语音信号，snr是设置的信噪比，单位为dB % y是叠加均匀白噪声后的带噪语音，noise是被叠加的噪声 noise=rand(size(x)); % 用randn函数产生均匀白噪声 Nx=length(x); % 求出信号x长 signal_power = 1/Nx*sum(x.*x); % 求出信号的平均能量 noise_power=1/Nx*sum(noise.*noise);% 求出噪声的能量 noise_variance = signal_power / ( 10^(snr/10) ); % 计算出 噪声设定的方差值 noise=sqrt(noise_variance/noise_power)* % 按噪声 的平均能量构成相应的白噪声 y=x+ % 构成带噪语音例：产生200点高斯分布随机信号并 求它的幅频特性x=randn(1,200); X=fft(x); subplot(211) plot(x);title('时域信号') subplot(212) plot(abs(X(1:100)));title('幅频特性')高斯分布随机信号及的幅频特性图时域信号 4 2 0 -2 -4020406080100 幅频特性12014016018020030201000102030405060708090100例：产生200点均匀分布随机信号并 求它的幅频特性x=rand(1,200); X=fft(x); subplot(211) plot(x);title('时域信号') subplot(212) plot(abs(X(1:100)));title('幅频特性')时域信号 1 0.8 0.6 0.4 0.2 0 0 20 40 60 80 100 幅频特性 100 80 60 40 20 0 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 120 140 160 180 200课堂练习：（1）产生400点高斯分布随机信号并求它的幅频 特性 ? （2）产生400点均匀分布随机信号并求它的幅频 特性?
% % pr5_3_1 filedir=[]; % 指定文件路径 filename='bluesky3.wav'; % 指定文件名 fle=[filedir filename]; [s,fs]=wavread(fle); % 读入数据文件 s=s-mean(s); % 消除直流分量 s=s/max(abs(s)); % 幅值归一化 N=length(s); % 求出数据长度 time=(0:N-1)/ % 求出时间刻度 subplot 411; plot(time,s,'k'); % 画出纯语音信号的 波形图 title('纯语音信号'); ylabel('幅值')SNR=[15 5 0]; % 信噪比的取值区间 for k=1 : 3 snr=SNR(k); % 设定信噪比 [x,noise]=Gnoisegen(s,snr); % 求出相应信噪比的高斯白噪声，构成 带噪语音 subplot(4,1,k+1); plot(time,x,'k'); ylabel('幅值'); % 作图 snr1=SNR_singlech(s,x); % 计算出带噪语音中的信噪比 fprintf('k=%4d snr=%5.1f snr1=%5.4f\n',k,snr,round(snr1*1e4)/1e4); title(['带噪语音信号 设定信噪比=' num2str(snr) 'dB 计算出信噪比=' ... num2str(round(snr1*1e4)/1e4) 'dB']); end xlabel('时间/s')k= k= k=1 snr= 15.0 snr1=15.0000 2 snr= 5.0 snr1=5.0000 3 snr= 0.0 snr1=0.0000加15，5，0dB的高斯白噪声的波形图纯语音信号 1幅值0 -1 2 带噪语 音信号 设定信 计算出信噪比 0.5 1 噪 比 =15dB 1.5 2 =15dB02.5幅值0 -2 2 带噪语 音 信 号 设 定1信 噪 比 =5dB 计算出信噪比 0.5 1.5 2 =5dB02.5幅值0 -2 2 带噪语 音 信 号 设 定1信 噪 比 =0dB 计算出信噪比 0.5 1.5 2 =0dB02.5幅值0 -200.51 时 间 /s1.522.5课堂练习?读入数据文件redriver2.wav ，调用Gnoisegen函数 分别对语音信号加15，5，0dB的高斯白噪声，并用 SNR_singlech函数计算出信噪比例5-3-11(pr5_3_11)读入数据文件bluesky3.wav（内容为男声“蓝天，白云”）， 调用Nnoisegen函数分别对语音信号加15，5，0dB的均匀白噪声，并用 SNR_singlech函数计算出信噪比% % pr5_3_11 filedir=[]; % 指定文件路径 filename='bluesky3.wav'; % 指定文件名 fle=[filedir filename]; [s,fs]=wavread(fle); % 读入数据文件 s=s-mean(s); % 消除直流分量 s=s/max(abs(s)); % 幅值归一化 N=length(s); % 求出数据长度 time=(0:N-1)/ % 求出时间刻度 subplot 411; plot(time,s,'k'); % 画出纯语音信号的波形图 title('纯语音信号'); ylabel('幅值')SNR=[15 5 0]; % 信噪比的取值区间 for k=1 : 3 snr=SNR(k); % 设定信噪比 [x,noise]=Nnoisegen(s,snr); % 求出相应信噪比的高斯白噪声， 构成带噪语音 subplot(4,1,k+1); plot(time,x,'k'); ylabel('幅值'); % 作图 snr1=SNR_singlech(s,x); % 计算出带噪语音中的信噪比 fprintf('k=%4d snr=%5.1f snr1=%5.4f\n',k,snr,round(snr1*1e4)/1e4); title(['带噪语音信号 设定信噪比=' num2str(snr) 'dB 计算出信噪比 =' ... num2str(round(snr1*1e4)/1e4) 'dB']); end xlabel('时间/s')k= k= k=1 snr= 15.0 snr1=15.0000 2 snr= 5.0 snr1=5.0000 3 snr= 0.0 snr1=0.0000加15，5，0dB的均匀白噪声的波形图纯语音信号 1幅值0 -1 2 带噪语 音信号 设定信 计算出信噪比 0.5 1 噪 比 =15dB 1.5 2 =15dB02.5幅值0 -2 2 带噪语 音 信 号 设 定1信 噪 比 =5dB 计算出信噪比 0.5 1.5 2 =5dB02.5幅值0 -2 2 带噪语 音 信 号 设 定1信 噪 比 =0dB 计算出信噪比 0.5 1.5 2 =0dB02.5幅值0 -200.51 时 间 /s1.522.5课堂练习?读入数据文件redriver2.wav ，调用Nnoisegen函数 分别对语音信号加15，5，0dB的均匀白噪声，并用 SNR_singlech函数计算出信噪比(3)生成叠加任意噪声数据的带噪语 音Add_noisedata函数清单（1）function [signal,noise]=add_noisedata(s,data,fs,fs1,snr) s=s(:); % 把信号转换成列数据 s=s-mean(s); % 消除直流分量 sL=length(s); % 求出信号的长度if fs~=fs1 % 若纯语音信号的采样频率与噪声的采样频率不相等 x=resample(data,fs,fs1); % 对噪声重采样，使噪声采样频率与纯语音信号的采样频率相同 else x= End x=x(:); % 把噪声数据转换成列数据 x=x-mean(x); % 消除直流分量 xL=length(x); % 求噪声数据长度 if xL&=sL % 如果噪声数据长度与信号数据长度不等，把噪声数据截断或补足 x=x(1:sL); else disp('Warning: 噪声数据短于信号数据，以补0来补足！') x=[x; zeros(sL-xL,1)]; endAdd_noisedata函数清单（2）Sr= Es=sum(x.*x); % 求出信号的能量 Ev=sum(s.*s); % 求出噪声的能量 a=sqrt(Ev/Es/(10^(Sr/10))); % 计算出噪声的比例因子 noise=a*x; % 调整噪声的幅值 signal=s+ % 构成带噪语音100采样频率 8000Hz% pr5_3_2 filedir=[]; % 指定文件路径 filename='bluesky3.wav'; % 指定文件名 fle=[filedir filename]; [s,fs]=wavread(fle); % 读入数据文件 s=s/max(abs(s)); % 幅值归一化 N=length(s); % 求出数据长度 time=(0:N-1)/ % 求出时间刻度 subplot 411; plot(time,s,'k'); % 画出纯语音信号的 波形图 title('纯语音信号'); ylabel('幅值')SNR=[5 0 -5]; % 信噪比的取值区间 for k=1 : 3 snr=SNR(k); % 设定信噪比 data=sin(2*pi*100*time); % 产生一个正弦信号 [x,noise]=add_noisedata(s,data,fs,fs,snr); % 按信噪比构成正弦信号叠加到语音上 subplot(4,1,k+1); plot(time,x,'k'); ylabel('幅值'); % 作图 ylim([-2 2]); snr1=SNR_singlech(s,x); % 计算出带噪语音中的信噪比 fprintf('k=%4d snr=%5.1f snr1=%5.4f\n',k,snr,snr1); title(['带噪语音信号 设定信噪比=' num2str(snr) 'dB 计算出信噪比=' ... num2str(round(snr1*1e4)/1e4) 'dB']); end xlabel('时间/s')k= k= k=1 snr= 5.0 snr1=5.0000 2 snr= 0.0 snr1=-0.0000 3 snr= -5.0 snr1=-5.0000纯语音信号 1幅值0 -1 2 带噪语 音 信 号 设 定1信 噪 比 =5dB 计算出信噪比 0.5 1.5 2 =5dB02.5幅值0 -2 2 带噪语 音 信 号 设 定1信 噪 比 =0dB 计算出信噪比 0.5 1.5 2 =0dB02.5幅值0 -2 2 带噪语 音 信 号 设 定1 信 噪 比 =-5dB 计算出信噪比 0.5 1.5 2 =-5dB02.5幅值0 -200.51 时 间 /s1.522.5课堂练习?读入数据文件redriver2.wav ，叠加一个以不 同信噪比5，0，-5dB的正弦波，正弦波频率为 10Hz，采样频率为8000Hz。（4）把噪声数据文件叠加生成任意 信噪比的带噪语音add_noisefile函数清单（1）function [y,noise] = add_noisefile(s,filepath_name,SNR,fs) s=s(:); % 把信号转换成列数据 s=s-mean(s); % 消除直流分量 [wavin,fs1,nbits]=wavread(filepath_name); %读入噪声文件的数据 wavin=wavin(:); % 把噪声数据转换成列数据 if fs1~=fs % 纯语音信号的采样频率与噪声的采样频率不相等 wavin1=resample(wavin,fs,fs1); % 对噪声重采样，使噪声采样频率与纯语音信号的采样频率相 同 else wavin1= end wavin1=wavin1-mean(wavin1); % 消除直流分量add_noisefile函数清单（2）ns=length(s); % 求出s的长度 noise=wavin1(1:ns); % 把噪声长度截断为与s等长 noise=noise-mean(noise); % 噪声去除直流分量 signal_power = 1/ns*sum(s.*s); % 求出信号的能量 noise_power=1/ns*sum(noise.*noise); % 求出噪声的能量 noise_variance = signal_power / ( 10^(SNR/10) ); % 求出噪声设定的方 差值 noise=sqrt(noise_variance/noise_power)* % 调整噪声幅值 y=s+ % 构成带噪语音% pr5_3_3 filedir=[]; % 指定文件路径 filename='bluesky3.wav'; % 指定文件名 fle=[filedir filename]; [s,fs]=wavread(fle); % 读入数据文件 s=s/max(abs(s)); % 幅值归一化 N=length(s); % 求出数据长度 time=(0:N-1)/ % 求出时间刻度 subplot 411; plot(time,s,'k'); % 画出纯语音信号的波形图 title('纯语音信号'); ylabel('幅值') filepath_name='factory1.wav';SNR=[5 0 -5]; % 信噪比的取值区间 for k=1 : 3 snr=SNR(k); % 设定信噪比 [x,noise]=add_noisefile(s,filepath_name,snr,fs); % 按信噪比构成噪声叠加到语音上 subplot(4,1,k+1); plot(time,x,'k'); ylabel('幅值'); % 作图 ylim([-2 2]); snr1=SNR_singlech(s,x); % 计算出带噪语音中的信噪比 fprintf('k=%4d snr=%5.1f snr1=%5.4f\n',k,snr,snr1); title(['带噪语音信号 设定信噪比=' num2str(snr) 'dB 计算出信噪比=' ... num2str(round(snr1*1e4)/1e4) 'dB']); end xlabel('时间/s')例pr5_3_3在MATLAB命令栏中输出 结果k= k= k=1 snr= 5.0 snr1=5.0000 2 snr= 0.0 snr1=-0.0000 3 snr= -5.0 snr1=-5.0000例pr5_3_3波形纯语音信号 1幅值0 -1 2 带噪语 音 信 号 设 定1信 噪 比 =5dB 计算出信噪比 0.5 1.5 2 =5dB02.5幅值0 -2 2 带噪语 音 信 号 设 定1信 噪 比 =0dB 计算出信噪比 0.5 1.5 2 =0dB02.5幅值0 -2 2 带噪语 音 信 号 设 定1 信 噪 比 =-5dB 计算出信噪比 0.5 1.5 2 =-5dB02.5幅值0 -200.51 时 间 /s1.522.5factory1.wav波形及频谱% pr5_3_3 filedir=[]; % 指定文件路径 filename='factory1.wav'; % 指定文件名 fle=[filedir filename]; [s,fs]=wavread(fle); % 读入数据文件 subplot(211) plot(s); subplot(212) S=fft(s,1024); plot(1:512,abs(S(1:512)));factory1.wav波形及频谱0.4 0.2 0 -0.2 -0.401234567 x 10841510500100200300400500600课堂练习：?读入数据文件redriver2.wav ，叠加噪声文件 名factory1.wav噪声。设不同信噪比10，0， -10dB5.4语音信号的预处理一―消除趋势 项和直流分量5.4.1 最小二乘法拟合趋势项的原理
消除常数趋势项：消除线性趋势项：消除线性趋势项：5.4.2 最小二乘法拟合消除趋势项的函数程序清单function [y,xtrend]=polydetrend(x, fs, m) x=x(:); % 把语音信号x转换为列数据 N=length(x); % 求出x的长度 t= (0: N-1)'/ % 按x的长度和采样频率设置时间序列 a=polyfit(t, x, m); % 用最小二乘法拟合语音信号x的多项式系数a xtrend=polyval(a, t); % 用系数a和时间序列t构成趋势项 y=x- % 从语音信号x中清除趋势项% % pr5_4_1 [x,fs,nbit]=wavread('bluesky31.wav'); % 读入bluesky31.wav文件 t=(0:length(x)-1)/ % 设置时间 y=detrend(x); % 消除线性趋势项 y=y/max(abs(y)); % 幅值归一化 subplot 211; plot(t,x,'k'); % 画出带有趋势项的语音信号x title('带趋势项的语音信号'); xlabel('时间/s'); ylabel('幅值'); subplot 212; plot(t,y,'k'); % 画出消除趋势项的语音信号y xlabel('时间/s'); ylabel('幅值'); title('消除趋势项的语音信号');带趋势项的语音信号 1 0.8幅值0.6 0.4 0.200.51.5 时 间 /s 消除趋势项的语音信号122.51 0.5幅值0 -0.5 -100.51 时 间 /s1.522.5% pr5_4_2 [x,fs,nbit]=wavread('bluesky32.wav'); % 读入bluesky32.wav文件[y,xtrend]=polydetrend(x, fs, 2); % 调用polydetrend消除趋势项 t=(0:length(x)-1)/ % 设置时间 subplot 211; plot(t,x,'k'); % 画出带有趋势项的语音信号x line(t,xtrend,'color',[.6 .6 .6],'linewidth',3); % 画出趋势项曲线 ylim([-1.5 1]); title('带趋势项的语音信号'); legend('带趋势项的语音信号','趋势项信号',4) xlabel('时间/s'); ylabel('幅值'); subplot 212; plot(t,y,'k'); % 画出消除趋势项的语音信号y xlabel('时间/s'); ylabel('幅值'); title('消除趋势项的语音信号');带趋势项的语音信号 1 0.5幅值0 -0.5 -1 -1.5 0 0.5 1 带趋势项的语音信号 趋势项信号 1.5 时 间 /s 消除趋势项的语音信号 2 2.51 0.5幅值0 -0.5 -100.51 时 间 /s1.522.5例:读入数据文件bluesky3.wav（内容为男声“蓝天， 白云”），加入线性趋势项x=0.02*n,并 消除该趋势项 filedir=[]; % 指定文件路径 filename='bluesky3.wav'; % 指定文件名 fle=[filedir filename]; [s,fs]=wavread(fle); % 读入数据文件 t=(0:length(s)-1)/ % 设置时间 N=length(s); n=0:N-1; x=0.02*n; y=x'+s;subplot(411) plot(s); subplot(412) plot(y); y=detrend(y); y=y/max(abs(y)); subplot 413; plot(t,x,'k'); 号x title('趋势项'); xlabel('时间/s'); ylabel('幅值'); subplot 414; plot(t,y,'k'); 号y xlabel('时间/s'); ylabel('幅值'); title('消除趋势项的语音信号');% 消除线性趋势项 % 幅值归一化 % 画出带有趋势项的语音信% 画出消除趋势项的语音信0.5 0 -0.5 0.5 0 -0.5 0.4 0.8 趋 势 1项00.20.40.60.811.21.41.61.8 x 102400.20.40.61.21.41.61.8 x 1024幅值0.2 0 1 消除趋 信号 1 势项的语音 1.5 时 间 /s00.522.5幅值0 -100.51 时 间 /s1.522.5课堂练习：?读入数据文件redriver2.wav ，加入多项式趋 势项x=0.04*n;并消除该趋势 项例:读入数据文件bluesky3.wav（内容为男声“蓝天，白 云”），加入多项式趋势项 x=0..000005*n+0.*n.^2;并消除该趋势项filedir=[]; % 指定文件路径 filename='bluesky3.wav'; % 指定文件名 fle=[filedir filename]; [s,fs]=wavread(fle); % 读入数据文件 N=length(s); n=0:N-1; x=0..000005*n+0.*n.^2; y=x'+s; subplot(411) plot(s); subplot(412) plot(y);[y,xtrend]=polydetrend(y, fs, 2); % 调用 polydetrend消除趋势项 t=(0:length(s)-1)/ % 设置时间 subplot 413; plot(t,x,'k'); % 画出趋势项 line(t,xtrend,'color',[.6 .6 .6],'linewidth',3); % 画出趋势 项曲线 ylim([-1.5 1]); title('带趋势项的语音信号'); legend('带趋势项的语音信号','趋势项信号',4) xlabel('时间/s'); ylabel('幅值'); subplot 414; plot(t,y,'k'); % 画出消除趋势项的 语音信号y xlabel('时间/s'); ylabel('幅值'); title('消除趋势项的语音信号');0.5 0 -0.5 2 0 -2 1 势项的 信 号 1.4 0.6 带 趋 0.8 1 语 音1.200.20.40.60.811.21.41.61.8 x 102400.20.41.61.8 x 1024幅值0 -1 0.5 0 0.2 0.4带趋势项的语音信号 趋势项信号 消 除0.8 趋 势 项1 的语音 信 号 1.4 0.6 1.2 时 间 /s 1.6 1.8 2幅值0 -0.500.51 时 间 /s1.522.5课堂练习2?读入数据文件redriver2.wav ,加入多项式趋势项x=0..000002*n+0.*n.^2;,并消除该趋势项5.5 语音信号的预处理二―数字滤波器5.5.1 IIR低通、高通、带通和带阻滤 波器设计1.设计IIR数字滤波器的函数?[N,Wn] = buttord(Wp,Ws,Rp,Rs);%设计参数为通带截止频率 Wp，阻带截止Ws，通带最大衰减Rp，阻带最小衰减Rs的巴特沃斯 滤波器。Wp,Ws为对 归一化。例如当Wp=0.1 ，在 程序中Wp=0.1。??
2.IIR数字滤波器的阶次选择函数
例：设计一个巴特沃斯低通滤波器，它的Wp为 500Hz，Ws为750Hz，采样频率fs=8000Hz，Rp=3dB, Rs=50dB,并画出幅频特性。fp=500; fs=750; % 设置滤波器的通带和阻带频率 Fs=8000; Fs2=Fs/2; % 采样频率Fs Wp=fp/Fs2; Ws=fs/Fs2; % 把通带和阻带频率归一化 Rp=3; Rs=50; % 通带波纹和阻带衰减 [n,Wn]=buttord(Wp,Ws,Rp,Rs); % 求取滤波器阶数 [b,a]=butter(n,Wn); % 设计巴特沃斯型低通滤波器系数 [db,mag,pha,grd,w]=freqz_m(b,a); % 求滤波器的频率响应曲线 plot(w*Fs2/pi,db);巴特沃斯低通滤波器幅频特性50 0 -50 -100 -150 -200 -250 -300 -35005001000150020002500300035004000课堂练习? 设计一个巴特沃斯低通滤波器，它的Wp为800Hz，Ws为1000Hz，采样 频率fs=8000Hz，Rp=3dB, Rs=40dB,并画出幅频特性。例：设计一个巴特沃斯带通滤波器，它的Wp为 [500Hz,1000Hz]， Ws=[250Hz,1250Hz]，为采样频率 fs=8000Hz，Rp=3dB, Rs=50dB,并画出幅频特性 fp=[500,1000]; fs=[250,1250]; % 设置滤波器的通带 和阻带频率 Fs=8000; Fs2=Fs/2; % 采样频率 Wp=fp/Fs2; Ws=fs/Fs2; % 把通带和阻带频率归一化 Rp=3; Rs=50; % 通带波纹和阻带衰减 [n,Wn]=buttord(Wp,Ws,Rp,Rs); % 求取滤波器阶数 [b,a]=butter(n,Wn); % 设计巴特沃斯型低通滤波器系数 [db,mag,pha,grd,w]=freqz_m(b,a); % 求滤波器的频率响应曲线 plot(w*Fs2/pi,db);巴特沃斯带通滤波器幅频特性50 0 -50 -100 -150 -200 -250 -300 -35005001000150020002500300035004000课堂练习：? 设计一个巴特沃斯带通滤波器，它的Wp为[600Hz,900Hz]， Ws=[30Hz,1300Hz]，为采样频率 fs=8000Hz，Rp=3dB, Rs=40dB, 并画出幅频特性例：设计一个巴特沃斯高通滤波器，它的Wp为 1000Hz， Ws=500Hz，为采样频率fs=8000Hz， Rp=3dB, Rs=50dB,并画出幅频特性 fp=1000; fs=500; % 设置滤波器的通带和阻带频 率 Fs=8000; Fs2=Fs/2; % 采样频率 Wp=fp/Fs2; Ws=fs/Fs2; % 把通带和阻带频率归一化 Rp=3; Rs=50; % 通带波纹和阻带衰减 [n,Wn]=buttord(Wp,Ws,Rp,Rs); % 求取滤波器阶数 [b,a]=butter(n,Wn,'high'); % 设计巴特沃斯型高通滤 波器系数 [db,mag,pha,grd,w]=freqz_m(b,a); % 求滤波器的频率响应 曲线 plot(w*Fs2/pi,db);巴特沃斯高通滤波器幅频特性50 0-50-100-150-200-250-30005001000150020002500300035004000课堂练习：? 设计一个巴特沃斯高通滤波器，它的Wp为800Hz， Ws=400Hz，为采样 频率fs=8000Hz，Rp=3dB, Rs=30dB,并画出幅频特性例：设计一个巴特沃斯带阻滤波器，它的Ws为 [500Hz,1000Hz]， Wp=[250Hz,1250Hz]，为采样频率 fs=8000Hz，Rp=3dB, Rs=50dB,并画出幅频特性fp=[250,1250]; fs=[500,1000]; % 设置滤波器的通 带和阻带频率 Fs=8000; Fs2=Fs/2; % 采样频率 Wp=fp/Fs2; Ws=fs/Fs2; % 把通带和阻带频率归一化 Rp=3; Rs=50; % 通带波纹和阻带衰减 [n,Wn]=buttord(Wp,Ws,Rp,Rs); % 求取滤波器阶数 [b,a]=butter(n,Wn,'stop'); % 设计巴特沃斯型带阻滤波器系 数 [db,mag,pha,grd,w]=freqz_m(b,a); % 求滤波器的频率响应曲线 plot(w*Fs2/pi,db);巴特沃斯带阻滤波器幅频特性20 0-20-40-60-80-100-12005001000150020002500300035004000课堂练习：?设计一个巴特沃斯带阻滤波器，它的Ws为[600Hz,9000Hz]， Wp=[400Hz,1300Hz]，为采样频率fs=8000Hz，Rp=3dB, Rs=20dB, 并画出幅频特性例：设计一个切比雪夫1型低通滤波器，它的Wp为 500Hz，Ws为750Hz，采样频率fs=8000Hz，Rp=3dB, Rs=50dB,并画出幅频特性。fp=500; fs=750; % 设置滤波器的通带和阻带频率 Fs=8000; Fs2=Fs/2; % 采样频率 Wp=fp/Fs2; Ws=fs/Fs2; % 把通带和阻带频率归一化 Rp=3; Rs=50; % 通带波纹和阻带衰减 [n,Wn]=cheb1ord(Wp,Ws,Rp,Rs); % 求取滤波器阶数 [b,a]=cheby1(n,Rp,Wn); % 设计契比雪夫II型低通滤波器系 数 [db,mag,pha,grd,w]=freqz_m(b,a); % 求滤波器的频率响应曲线 plot(w*Fs2/pi,db);切比雪夫1型低通滤波器幅频特性50 0 -50 -100 -150 -200 -250 -300 -35005001000150020002500300035004000课堂练习：? 设计一个切比雪夫1型低通滤波器，它的Wp为400Hz，Ws为800Hz，采样 频率fs=8000Hz，Rp=3dB, Rs=45dB,并画出幅频特性。例：设计一个切比雪夫2型低通滤波器，它的Wp为 500Hz，Ws为750Hz，采样频率fs=8000Hz，Rp=3dB, Rs=50dB,并画出幅频特性。 fp=500; fs=750; % 设置滤波器的通 带和阻带频率 Fs=8000; Fs2=Fs/2; % 采样频率 Wp=fp/Fs2; Ws=fs/Fs2; % 把通带和阻带 频率归一化 Rp=3; Rs=50; % 通带波纹和阻带衰 减 [n,Wn]=cheb2ord(Wp,Ws,Rp,Rs); % 求取滤波 器阶数 [b,a]=cheby2(n,Rs,Wn); % 设计契比雪夫 II型低通滤波器系数 [db,mag,pha,grd,w]=freqz_m(b,a); % 求滤波器 的频率响应曲线 plot(w*Fs2/pi,db);切比雪夫2型低通滤波器幅频特性50 0 -50 -100 -150 -200 -250 -300 -35005001000150020002500300035004000课堂练习：? 设计一个切比雪夫2型低通滤波器，它的Wp为400Hz，Ws为800Hz，采样 频率fs=8000Hz，Rp=3dB, Rs=45dB,并画出幅频特性。例：设计一个椭圆型低通滤波器，它的Wp为500Hz， Ws为750Hz，采样频率fs=8000Hz，Rp=3dB, Rs=50dB,并画出幅频特性。fp=500; fs=750; % 设置滤波器的通带和阻带频率 Fs=8000; Fs2=Fs/2; % 采样频率 Wp=fp/Fs2; Ws=fs/Fs2; % 把通带和阻带频率归一化 Rp=3; Rs=50; % 通带波纹和阻带衰减 [n,Wn]=ellipord(Wp,Ws,Rp,Rs); % 求取滤波器阶数 [b,a]=ellip(n,Rp,Rs,Wn); % 设计巴特沃斯型低通滤波器系数 [db,mag,pha,grd,w]=freqz_m(b,a); % 求滤波器的频率响应曲线 plot(w*Fs2/pi,db);椭圆型低通滤波器幅频特性50 0 -50 -100 -150 -200 -250 -300 -35005001000150020002500300035004000课堂练习：? 设计一个椭圆型低通滤波器，它的Wp为400Hz，Ws为800Hz，采样频率 fs=8000Hz，Rp=3dB, Rs=45dB, 并画出幅频特性。% pr5_5_1 fp=500; fs=750; % 设置滤波器的通带和阻带频率 Fs=8000; Fs2=Fs/2; % 采样频率 Wp=fp/Fs2; Ws=fs/Fs2; % 把通带和阻带频率归一化 Rp=3; Rs=50; % 通带波纹和阻带衰减 [n,Wn]=cheb2ord(Wp,Ws,Rp,Rs); % 求取滤波器阶数 [b,a]=cheby2(n,Rs,Wn); % 设计契比雪夫II型低通滤波器系数 [db,mag,pha,grd,w]=freqz_m(b,a); % 求滤波器的频率响应曲线filedir=[]; filename='bluesky3.wav'; fle=[filedir filename] 的字符串 [s,fs]=wavread(fle); s=s-mean(s); s=s/max(abs(s)); N=length(s); t=(0:N-1)/% 指定文件路径 % 指定文件名 % 构成路径和文件名 % 读入数据文件 % 消除直流分量 % 幅值归一化 % 求出信号长度 % 设置时间y=filter(b,a,s); % 把语音信号通过滤波器 wlen=200; inc=80; nfft=512; % 设置帧长,帧移和nfft长 win=hann(wlen); % 设置窗函数 d=stftms(s,win,nfft,inc); % 原始信号的STFT变换 fn=size(d,2); % 获取帧数 frameTime=(((1:fn)-1)*inc+nfft/2)/Fs; % 计算每帧对应的时间--时间 轴刻度 W2=1+nfft/2; % 计算频率轴刻度 n2=1:W2; freq=(n2-1)*Fs/ d1=stftms(y,win,nfft,inc); % 滤波后信号的STFT变换% 作图 figure(1) plot(w/pi*Fs2,db,'k','linewidth',2) axis([0 ]); title('低通滤波器的幅值响应曲线') xlabel('频率/Hz'); ylabel('幅值/dB'); figure(2) subplot 211; plot(t,s,'k'); title('纯语音信号：男声“蓝天，白云”') xlabel(['时间/s' 10 '(a)']); ylabel('幅值') subplot 212; imagesc(frameTime,freq,abs(d(n2,:))); axis xy title('纯语音信号的语谱图') xlabel(['时间/s' 10 '(b)']); ylabel('频率/Hz')m = 256; LightYellow = [0.6 0.6 0.6]; MidRed = [0 0 0]; Black = [0.5 0.7 1]; Colors = [LightY MidR Black]; colormap(SpecColorMap(m,Colors)); figure(3) subplot 211; plot(t,y,'k'); title('滤波后的语音信号') xlabel(['时间/s' 10 '(a)']); ylabel('幅值') subplot 212; imagesc(frameTime,freq,abs(d1(n2,:))); axis xy title('滤波后语音信号的语谱图') xlabel(['时间/s' 10 '(b)']); ylabel('频率/Hz') m = 256; LightYellow = [0.6 0.6 0.6]; MidRed = [0 0 0]; Black = [0.5 0.7 1]; Colors = [LightY MidR Black]; colormap(SpecColorMap(m,Colors)); ylim([0 1000]);低通滤波器的幅值响应曲线 0 -10 -20 -30幅 值 /dB-40 -50 -60 -70 -80 -90 -100 0 500 00 频 率 /Hz 00 4000纯 语 音 信 号 ： 男 声 “蓝 天 ， 白 云 ” 1 0.5幅值0 -0.5 -100.51.5 时 间 /s 纯语音信号 (a)的 语 谱 图122.5频 率 /Hz0.20.40.60.811.2 1.4 时 间 /s (b)1.61.822.2滤波后的语音信号 1 0.5幅值0 -0.5 -100.51.5 时 间 /s 滤波后语音信 (a)号 的 语 谱 图122.5频 率 /Hz600 400 200 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 时 间 /s (b) 1.6 1.8 2 2.2课堂练习：1、设计一个巴特沃斯低通滤波器，它的Wp为 750Hz,Ws为1000Hz，采样频率fs为8000Hz， Rp和Rs分别为3dB和50dB，并对bluesky3。 Wav数据进行滤波。 ? 2、设计一个椭圆型低通滤波器，它的Wp为 750Hz,Ws为1000Hz，采样频率fs为8000Hz， Rp和Rs分别为3dB和50dB，并对bluesky3。 Wav数据进行滤波。?5.5.2 FIR低通、高通、带通和带阻滤 波器的设计
2.用窗函数设计FIR滤波器步骤
3.用窗函数设计FIR滤波器的方法
例：用窗函数法设计数字FIR低通滤波器,窗长N取偶 数：它的Wp为500Hz，Ws为1000Hz，采样频率 fs=8000Hz，Rp=3dB, Rs=40dB,并画出幅频特性。通过查表，选汉宁窗 ：As=40;Fs=8000; Fs2=Fs/2; % 阻带最小衰减和采样频率 fp=500; fs=1000; % 通带阻带频率 wp=fp/Fs2* ws=fs/Fs2* % 转为圆频率 deltaw=ws- % 求取过渡带 wc=(wp+ws)/2; % 求取截止频率 N0=ceil(6.2*pi/deltaw); %按汉宁窗计算所需滤波器长度 N=N0+mod(N0,2); %采用第一类偶对称滤波，窗长N为偶数 h=fir1(N-1,wc/pi,hanning(N)); %用汉宁窗计算滤波器 [db,mag,pha,grd,w]=freqz_m(h,1); % 求滤波器的频率响应曲线 plot(w*Fs2/pi,db);50 0 -50 -100 -150 -200 -250 -300 -35005001000150020002500300035004000课堂练习?用窗函数法设计数字FIR低通滤波器,窗长N取偶数：它的Wp为 600Hz，Ws为1100Hz，采样频率fs=8000Hz，Rp=3dB, Rs=42dB,并画出幅频特性。例：用窗函数法设计数字FIR带通滤波器,窗长N取奇数：它 的Wp为[500Hz,1000Hz],， Ws为[300Hz,1300Hz], 采样频率 fs=8000Hz，Rp=3dB, Rs=50dB,并画出幅频特性。通过查表，选汉明窗As=40;Fs=8000; Fs2=Fs/2; % 阻带最小衰减和采样频率 fp=[500,1000]; fs=[300,1200]; % 通带阻带频率 wp=fp/Fs2* ws=fs/Fs2* % 转为圆频率 deltaw=abs(ws(1)-wp(1)); % 求取过渡带 wc=(wp+ws)/2; % 求取截止频率 N0=ceil(6.6*pi/deltaw); %按汉宁窗计算所需滤波器长度 N=N0+mod(N0+1,2); %采用第一类偶对称滤波，窗长N为奇数 h=fir1(N-1,wc/pi,hamming(N)); %用汉明窗计算滤波器 [db,mag,pha,grd,w]=freqz_m(h,1); % 求滤波器的频率响应曲线 plot(w*Fs2/pi,db);20 0 -20 -40 -60 -80 -100 -120 -140 -16005001000150020002500300035004000课堂练习? 用窗函数法设计数字FIR带通滤波器,窗长N取奇数：它的Wp为[400Hz,900Hz],， Ws为[200Hz,1100Hz], 采样频率 fs=8000Hz，Rp=3dB, Rs=50dB,并画 出幅频特性。例：用窗函数法设计数字FIR高通滤波器,窗长N取奇数：它 的Wp为1000Hz,， Ws为500Hz, 采样频率fs=8000Hz，Rp=3dB, Rs=50dB,并画出幅频特性。通过查表，选汉明窗As=40;Fs=8000; Fs2=Fs/2; % 阻带最小衰减和采样频率 fp=1000; fs=500; % 通带阻带频率 wp=fp/Fs2* ws=fs/Fs2* % 转为圆频率 deltaw=abs(ws-wp); % 求取过渡带 wc=(wp+ws)/2; % 求取截止频率 N0=ceil(6.6*pi/deltaw); %按汉宁窗计算所需滤波器长度 N=N0+mod(N0+1,2); %采用第一类偶对称滤波，窗长N为奇数 h=fir1(N-1,wc/pi,‘high’,hamming(N)); %用汉明窗计算滤波器 [db,mag,pha,grd,w]=freqz_m(h,1); % 求滤波器的频率响应曲线 plot(w*Fs2/pi,db);10 0 -10 -20 -30 -40 -50 -60 -70 -80 -9005001000150020002500300035004000课堂练习? 用窗函数法设计数字FIR高通滤波器,窗长N取奇数：它的Wp为1200Hz,， Ws为 600Hz, 采样频率fs=8000Hz，Rp=3dB, Rs=40dB,并画出幅频特性。例：用窗函数法设计数字FIR带阻滤波器,窗长N取奇数：它 的Ws为[500Hz,1000Hz],， Wp为[300Hz,1300Hz], 采样频率 fs=8000Hz，Rp=3dB, Rs=50dB,并画出幅频特性。As=40;Fs=8000; Fs2=Fs/2; % 阻带最小衰减和采样频率 fs=[500,1000]; fp=[300,1200]; % 通带阻带频率 wp=fp/Fs2* ws=fs/Fs2* % 转为圆频率 deltaw=abs(ws(1)-wp(1)); % 求取过渡带 wc=(wp+ws)/2; % 求取截止频率 N0=ceil(6.6*pi/deltaw); %按汉宁窗计算所需滤波器长 度 N=N0+mod(N0+1,2); %采用第一类偶对称滤波，窗长N为奇 数 h=fir1(N-1,wc/pi,‘stop’,hamming(N)); %用汉明窗计算滤波器 [db,mag,pha,grd,w]=freqz_m(h,1); % 求滤波器的频率响应曲线 plot(w*Fs2/pi,db);课堂练习? 用窗函数法设计数字FIR带阻滤波器,窗长N取奇数：它的Ws为[5500Hz,1100Hz],， Wp为[350Hz,1300Hz], 采样频率 fs=8000Hz，Rp=3dB, Rs=40dB,并画 出幅频特性。10 0 -10 -20 -30 -40 -50 -60 -70 -80 -9005001000150020002500300035004000% pr5_5_2 As=50;Fs=8000; Fs2=Fs/2; % 阻带最小衰减和采样频率 fp=75; fs=60; % 通带阻带频率 df=fp- % 求取过渡带 M0=round((As-7.95)/(14.36*df/Fs))+2; % 按式(5-5-4)求凯泽窗长 M=M0+mod(M0+1,2); % 保证窗长为奇数 wp=fp/Fs2* ws=fs/Fs2* % 转为圆频率 wc=(wp+ws)/2; % 求取截止频率 beta=0.5842*(As-21)^0.4+0.07886*(As-21);% 按式(5-5-5)求出beta值 fprintf('beta=%5.6f\n',beta); % 显示beta的数值 w_kai=(kaiser(M,beta))'; % 求凯泽窗 hd=ideal_lp(pi,M)-ideal_lp(wc,M); % 求理想滤波器的脉冲响应(高通滤波器的组 合) b=hd.*w_ % 理想脉冲响应与窗函数相乘 [h,w]=freqz(b,1,4000); % 求频率响应 db=20*log10(abs(h));filedir=[]; % 指定文件路径 filename='bluesky3.wav'; % 指定文件名 fle=[filedir filename] % 构成路径和文件名的字符串 [s,fs]=wavread(fle); % 读入数据文件 s=s-mean(s); % 消除直流分量 s=s/max(abs(s)); % 幅值归一化 N=length(s); % 求出信号长度 t=(0:N-1)/ % 设置时间 ns=0.5*cos(2*pi*50*t); % 计算出50Hz工频信号 x=s+ns'; % 语音信号和50Hz工频信号叠加 snr1=SNR_singlech(s,x) % 计算叠加50Hz工频信号后的信噪比 y=conv(b,x); % FIR带陷滤波，输出为y% 作图 figure(1) plot(w/pi*Fs2,db,'k','linewidth',2); axis([0 150 -100 10]); title('幅频响应曲线'); xlabel('频率/Hz');ylabel('幅值/dB'); figure(2) subplot 311; plot(t,s,'k'); title('纯语音信号：男声“蓝天，白云”') xlabel('时间/s'); ylabel('幅值') axis([0 max(t) -1.2 1.2]);subplot 312; plot(t,x,'k'); title('带50Hz工频信号的语音信号') xlabel('时间/s'); ylabel('幅值') axis([0 max(t) -1.2 1.2]); z=y(fix(M/2)+1:end-fix(M/2)); % 消除conv带来的滤波器输 出延迟的影响 snr2=SNR_singlech(s,z) % 计算滤波后语音信号的信噪 比 subplot 313; plot(t,z,'k'); title('消除50Hz工频信号后的语音信号') xlabel('时间/s'); ylabel('幅值') axis([0 max(t) -1.2 1.2]);幅频响应曲线 10 0 -10 -20 -30幅 值 /dB-40 -50 -60 -70 -80 -90 -100 0 50 频 率 /Hz 100 150纯 语 音 信 号 ： 男 声 “蓝 天 ， 白 云 ” 1幅值0 -1 0 1 0.5 1.5 带 50Hz 工1 频信号的语音 信号 时 间 /s 2幅值0 -1 0 1 0.5 消 除 50Hz 工1 1.5 频信号后的语 音信号 时 间 /s 2幅值0 -1 0 0.5 1 时 间 /s 1.5 2% pr5_5_3 As=50;Fs=8000; Fs2=Fs/2; % 最小衰减和采样频率 fs1=49; fs2=51; % 阻带频率 fp1=45; fp2=55; % 通带频率 df=min(fs1-fp1,fp2-fs2); % 求过渡带宽 M0=round((As-7.95)/(14.36*df/Fs))+2; % 按式(5-5-4)求凯泽窗长 M=M0+mod(M0+1,2); % 保证窗长为奇数 wp1=fp1/Fs2* wp2=fp2/Fs2* % 转换成归一化圆频率 ws1=fs1/Fs2* ws2=fs2/Fs2* wc1=(wp1+ws1)/2; wc2=(wp2+ws2)/2; % 求截止频率 beta=0.5842*(As-21)^0.4+0.07886*(As-21);% 按式(5-5-5)求出beta值 fprintf('beta=%5.6f\n',beta); M=M-1; % 阶次和窗长差1 b=fir1(M,[wc1 wc2]/pi,'stop',kaiser(M+1,beta)); % 计算FIR滤波器系数 [h,w]=freqz(b,1,4000); % 求幅值的频率响应 db=20*log10(abs(h));filedir=[]; % 指定文件路径 filename='bluesky3.wav'; % 指定文件名 fle=[filedir filename] % 构成路径和文件名的字符串 [s,fs]=wavread(fle); % 读入数据文件 s=s-mean(s); % 消除直流分量 s=s/max(abs(s)); % 幅值归一化 N=length(s); % 求出信号长度 t=(0:N-1)/ % 设置时间 ns=0.5*cos(2*pi*50*t); % 计算出50Hz工频信号 x=s+ns'; % 语音信号和50Hz工频信号叠加 snr1=SNR_singlech(s,x) % 计算叠加50Hz工频信号后的信噪 比 y=conv(b,x); % FIR带陷滤波，输出为y z=y(fix(M/2)+1:end-fix(M/2)); % 消除conv带来的滤波器输出延迟 的影响 snr2=SNR_singlech(s,z) % 计算滤波后语音信号的信噪比% 作图 figure(1) plot(w/pi*Fs2,db,'k','linewidth',2); title('幅频响应曲线'); xlabel('频率/Hz');ylabel('幅值/dB'); axis([0 100 -60 5]) figure(2) subplot 311; plot(t,s,'k'); title('纯语音信号：男声“蓝天，白云”') xlabel('时间/s'); ylabel('幅值') axis([0 max(t) -1.2 1.2]); subplot 312; plot(t,x,'k'); title('带50Hz工频信号的语音信号') xlabel('时间/s'); ylabel('幅值') axis([0 max(t) -1.2 1.2]); subplot 313; plot(t,z,'k'); title('消除50Hz工频信号后的语音信号') xlabel('时间/s'); ylabel('幅值') axis([0 max(t) -1.2 1.2]);幅频响应曲线 0-10-20幅 值 /dB-30-40-50-6001020304050 60 频 率 /Hz708090100纯 语 音 信 号 ： 男 声 “蓝 天 ， 白 云 ” 1幅值0 -1 0 1 0.5 1.5 带 50Hz 工1 频信号的语音 信号 时 间 /s 2幅值0 -1 0 1 0.5 消 除 50Hz 工1 1.5 频信号后的语 音信号 时 间 /s 2幅值0 -1 0 0.5 1 时 间 /s 1.5 2例：用窗函数法设计数字FIR带阻滤波器,窗长N取奇数：它的Wp为 [180Hz,220Hz] ，Ws为[190Hz,210Hz]，采样频率fs=8000Hz，Rp=3dB,Rs=40dB, 对并对bluesky3.Wav加噪200Hz信号数据进行滤波。?通过查表，选汉宁窗.As=40;Fs=8000; Fs2=Fs/2; % 阻带最小衰减和采样频率 fp=[180,220]; fs=[190,210]; % 通带阻带频率 wp=fp/Fs2* ws=fs/Fs2* % 转为圆频率 deltaw=abs(ws(1)-wp(1)); % 求取过渡带 wc=(wp+ws)/2; % 求取截止频率 M0=ceil(6.2*pi/deltaw); %按汉宁窗计算所需滤波器长度 M=M0+mod(M0+1,2); %采用第一类偶对称滤波，窗长N为偶数 b=fir1(M-1,wc/pi,'stop',hanning(M)); %用汉宁窗计算滤波器 [h,w]=freqz(b,1,4000); % 求幅值的频率响应 db=20*log10(abs(h));filedir=[]; % 指定文件路径 filename='bluesky3.wav'; % 指定文件名 fle=[filedir filename] % 构成路径和文件名的字符串 [s,fs]=wavread(fle); % 读入数据文件 s=s-mean(s); % 消除直流分量 s=s/max(abs(s)); % 幅值归一化 N=length(s); % 求出信号长度 t=(0:N-1)/Fs; % 设置时间 ns=0.5*cos(2*pi*200*t); % 计算出200Hz频信号 x=s+ns'; % 语音信号和50Hz工频信号叠加 snr1=SNR_singlech(s,x) % 计算叠加200Hz工频信号后的信噪比 y=conv(b,x); % FIR带陷滤波，输出为y z=y(fix(M/2)+1:end-fix(M/2)); % 消除conv带来的滤波器输出延迟的 影响 snr2=SNR_singlech(s,z) % 计算滤波后语音信号的信噪比% 作图 figure(1) plot(w/pi*Fs2,db,'k','linewidth',2); title('幅频响应曲线'); xlabel('频率/Hz');ylabel('幅值/dB'); figure(2) subplot 311; plot(t,s,'k'); title('纯语音信号：男声“蓝天，白云”') xlabel('时间/s'); ylabel('幅值') subplot 312; plot(t,x,'k'); title('带200Hz频信号的语音信号') xlabel('时间/s'); ylabel('幅值') subplot 313; plot(t,z,'k'); title('消除200Hz频信号后的语音信号') xlabel('时间/s'); ylabel('幅值')结果：?snr1 =-3.9827??snr2 = 10.9313?幅频响应曲线 200-20幅 值 /dB-40-60-80-100-1200500100015002000 频 率 /Hz2500300035004000纯 语 音 信 号 ： 男 声 “蓝 天 ， 白 云 ” 1幅值0-1 200.51频 信 号 的 语 1.5 带 200Hz 音信号 时 间 /s22.5幅值0-2 200.51频 信 号 后 的 1.5 消 除 200Hz 语音信号 时 间 /s22.5幅值1 0 -1 0 0.5 1 时 间 /s 1.5 2 2.5课堂练习：?用窗函数法设计数字FIR带通滤波器,窗长N取奇数：它的 Wp为[80Hz,1000Hz] ，Ws为[60Hz,1100Hz] ，采样 频率fs=8000Hz，Rp=3dB, Rs=40dB, 对并对 bluesky3.Wav加噪50Hz信号数据进行滤波，并比较加 噪后与滤波后信噪比。
; D. . 3.使用嵌入式方法引用样式单应该使用的引用标记是(C) 。 A. B. C. D. 4.下面哪种 CSS 定义是正确的?(C) A.font.html.proprietary{color:#19...电脑常见问题处理大全(三)_IT/计算机_专业资料。电脑常见问题处理大全(三)1...假如碰到这种情况,我们可以通过下面的方法来恢复: 在“开始→运行”中键入“...刷机模式下无法识别 USB 设备的解决办法(3 方法) 手机在正常使用状态下,可连接 PC,可一旦进入刷机模式连接 USB, 电脑提示“无法识别的 USB 设备” 。无论重启...Quartus2编译错误解决方法_计算机软件及应用_IT/计算机_专业资料。Error (10257)...inst3|acc[12]& Error: Net is fed by &sample_en:inst6|acc_out[12]&...电脑采购谈判方案 3_营销/活动策划_计划/解决方案_应用文书。电脑及投影仪 谈判...再可运用把握肯定对 方行式,否定方实质的方法解除僵局,适时用声东击西策略,...3.2 解决流水线瓶颈问题有哪两种常用方法?答:细分瓶颈段与重复设置瓶颈段 3.3 有一条指令流水线如下所示: 1 50ns 2 50ns 3 100ns 4 200ns (1)求连续...开机chkdsk is verifying files(stage 1 of 3)解决方法_电脑基础知识_IT/计算机_专业资料。开机 chkdsk is verifying files(stage 1 of 3)解决方法 1、正常关机...A10解决方案 _互联网_IT/计算机_专业资料。A10 Networks 网络解决...Thunder 系列产品,是真正基于 All in One 的方式提供最完整最可靠的解决方案。...3常见问题处理办法_电脑基础知识_IT/计算机_专业资料 暂无评价|0人阅读|0次下载|举报文档 3常见问题处理办法_电脑基础知识_IT/计算机_专业资料。常见问题处理方法 ...参考答案: 计算机系统结构、计算机组成和计算机实现是 3 个不同的概念。计算机...(系统结构) I/O 系统是采用通道方式还是 I/O 处理机方式;不透明 数据总线...
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