wav信号的波形分析与合成

合集下载

数字信号处理在wav信号分析方面的应用

数字信号处理在wav信号分析方面的应用
ห้องสมุดไป่ตู้
分 析 ,执 行 [ w,f s ,b i t s ] = wa v r e a d( ‘ C :\ wi n d o ws \ me d i a \ d i n g . WE I V ’) 得到文件的时域波形 , 执行 ( 部分 ) : U = W( :, 1) ; l e n g t h ( U) / 1 0 2 4 z ( , :) = ( i f t ( U ( 1 0 2 4 ( i 一1) +1 :1 0 2 4 j ) , 1 0 2 4)) ’ ;f i g u r e ;me s h( a b s
音频 信号基础
声音是 由分子的振动生成 ,自然界的声音会随着各种 因素 的变 化 而 出现变 化 , 声波 的 强弱程 度 采用 振 幅来 表示 , 音调采用频率表示 ,高频信号代表声音非常尖锐 ,低频信 号则意味着声音低沉 。在 日常生活中 ,人们听到的声音并 不是一种单频率的声音 ,很多都是不同的频率和振幅组合 而 成 。频 率低 于 2 0 H z的信 号 为亚音 ,人们 能够 听 到的 声 音频 率在 2 0 H z~2 0 k H Z 。
傅里 叶变换原理分析
Wa V 信号 E 采用数字信 号 攻 理中必 硷 过 傅里叶变化 , 应用傅里叶变换目前有两个问题需要解决 ,数学中傅里叶变 化的信号为连续信号 ,但是计算机职能处理数字信号,另外 在数学处理中常采用无穷大概念 ,在实际的计算中 , 无穷大 计算难以在计算机中实现。假设在 △ t 间隔时间内 , 连续均 匀采样 , 变换为 F( k) = f ( n ) e—j 2 1 r k m/ N / N, f ( n) = 乏 f ( k) e—i 2 丌k m/ N / N, 这个公式表示在计算柳友 里 中, 信号被看做周期信号来处理,信号周期相同,因此对音频文 件采用中 , 经过傅里叶变换后 , 采样点不变 。声音文件持续 时间 t = NA t ,采样频率 f : 1 / Z  ̄ t ,在傅里叶变换 中,k 分别 对应抽样值 ,△ f : = 1 / ( N△ t ), 其中 Af 代表频率。

wav信号波形分析合成(00002)

wav信号波形分析合成(00002)
figure('numbertitle','off','name',’用最大正弦分量重构信号’>。
subplot(2,1,1>
plot(maxsin>。
title('重构的信号'>。
subplot(2,1,2>。
plot(yr1024>。
title('原始信号'>。
MAXSIN=zeros(1,1024>。
MAXSIN(peaki>=maxpeak。
MAXSIN(1026-peaki>=maxpeak。
maxsin=100*ifft(MAXSIN>。
figure('numbertitle','off','name',’用最大正弦分量重构信号’>。
subplot(2,1,1>
阵进行逐列的FFT的结果。
5. ifft
功能:离散傅立叶反变换。
基本调用格式:
y = ifft(X,n>返回对矢量X进行n点离散傅立叶反变换的结果。同样利用
FFT算法进行具体计算,若X为矩阵,返回结果为逐列离散傅立叶反变换的
Y矩阵。
四、实验内容
本实验利用matlab提供的工具来采集和分析声音信号的频谱,由以下几个
plot(linspace(-pi,pi,1024>,fftshift(abs(fft(seg>>&二、实验操作部分
1.实验数据、表格及数据处理
2.实验操作过程<可用图表示)
3.实验结论
思考题:
分别录制男生和女生发元音“a”的声音,通过对音频文件的频谱分析对比

wave的构形形态

wave的构形形态

wave的构形形态有如下几种:
1. 波峰和波谷:这是最基本的波形,其形状呈现出一个凸起的波峰和一个凹下的波谷。

2. 振荡波:这是一种周期性变化的波形,其形状呈现出一个振荡的波形,例如正弦波或余弦波。

3. 脉冲波:这是一种单向的波形,其形状呈现出一个高电平的脉冲和一个低电平的基线。

4. 矩形波:这是一种方形的波形,其形状呈现出一个高电平的矩形脉冲和一个低电平的基线。

5. 锯齿波:这是一种连续上升或下降的波形,其形状呈现出一个锯齿状的波形。

6. 三角波:这是一种连续上升或下降的波形,其形状呈现出一个三角形的波形。

7. 螺旋波:这是一种旋转的波形,其形状呈现出一个螺旋状的波形。

8. 椭圆波:这是一种旋转的波形,其形状呈现出一个椭圆状的波形。

9. 圆锥波:这是一种旋转的波形,其形状呈现出一个圆锥状的波形。

信号波形合成设计

信号波形合成设计

信号波形合成设计信号波形合成的基本原理是将多个基础信号波形按照一定的规则进行叠加或混合,生成一个复合波形。

通常,基础信号波形可以是正弦波、方波、锯齿波等。

通过改变基础信号波形的频率、幅度、相位等参数,可以合成出各种不同的复合波形。

1.加法合成法:将多个基础信号波形相加,得到复合波形。

这种方法简单直接,可以通过调整每个基础信号波形的振幅和相位来实现波形合成。

2.乘法合成法:将多个基础信号波形进行逐点相乘,得到复合波形。

这种方法可以用于产生调幅信号和调制信号。

3.快速傅里叶变换(FFT)合成法:将基础信号波形通过快速傅里叶变换转换为频域信号,然后对频域信号进行加权合成,最后通过逆傅里叶变换将频域信号转换回时域信号。

这种方法可以用于合成复杂的信号波形,但是需要进行频域和时域之间的转换计算。

4.波形表合成法:提前计算好各种基础信号波形的数学表达式,并将计算结果存储在波形表中。

在合成时,通过读取波形表中的数值,并按照一定的插值算法进行插值计算,得到复合波形。

这种方法可以高效地实现波形合成,但是需要提前计算并存储大量的波形表。

信号波形合成在很多领域中都有广泛应用。

例如,在音频合成中,可以使用信号波形合成技术合成各种乐器的声音。

在图像合成中,可以使用信号波形合成技术合成各种图案和纹理。

在视频合成中,可以使用信号波形合成技术合成各种特效和动态效果。

总结起来,信号波形合成是一种将多个信号波形合并为一个复合波形的技术,通过改变基础信号波形的参数,可以合成出各种不同的复合波形。

信号波形合成的实现方法有加法合成法、乘法合成法、FFT合成法和波形表合成法等。

信号波形合成在音频合成、图像合成、视频合成等领域中有着广泛的应用。

信号波形发生与合成实验报告

信号波形发生与合成实验报告

电子电路综合实验实验报告题目:信号波形发生与合成班级:20130821学号:2013082117姓名:肖珩成绩:日期:2015年3月17日一、摘要实验采用纯硬件电路设计形式完成实验任务,实现实验功能。

首先用带限幅器滞回比较器和RC充放电回路构成的方波发生电路产生频率为1KHZ的方波信号。

作为一个信号源,需要低阻抗输出,因此在方波发生器之后连接一个射随电路。

信号经两路不同频率有源滤波处理,同时产生频率为1kHz和3kHz的正弦波信号。

其中基波产生采用低通滤波器,三次谐波产生采用带通滤波器。

为了将基波和三次谐波叠加之后最终恢复出近似方波信号,因此需要根据滤波分频电路输出的基波和三次谐波的延时,设计移相电路,其设计采用全通滤波器原理。

最后运用反相加法器将基波和三次谐波信号叠加,从而完成设计要求。

实现功能:设计一个电路,能够产生多个不同频率的正弦信号,并将这些信号再合成为近似方波信号。

方案特点:电路为纯硬件电路,采用运算放大器TL081,原理图简单易懂,硬件调试容易,部分实现功能明确且输出可测,有助于电路问题检测。

二、设计任务2.1 设计选题选题十四:信号波形发生与合成2.2 设计任务要求图1 系统框图1)矩形波发生电路产生1kHz的方波(50%占空比),频率误差小于5%,方波波形幅度峰峰值为10V,幅度误差小于5%,且输出阻抗r=50 Ω;o2)基波频率为1kHz,设计的低通滤波器要求-3dB带宽为1kHz,带外衰减≥-40dB/十倍频程下降,产生的信号波形无明显失真,幅度峰峰值为12V,幅度误差小于5%;3)三次谐波频率为3kHz,设计的带通滤波器要求中心频率为3kHz,-3dB带宽小于500Hz,带外衰减≥-40dB/十倍频程下降,产生的信号波形无明显失真,幅度峰峰值为4V,幅度误差小于5%;4)设计移相电路,完成对基波正弦信号的移相,使移相后的基波和三次谐波的波形如图2所示,要求移相电路的增益为1,增益误差≤5%;图2 移相后的基波和三次谐波波形5)设计加法器,将移相器输出的基波与三次谐波相加,合成近似正弦波,波形幅度峰峰值为10V,误差不大于0.5V,合成波形的形状如图3所示。

音频技术中的波形分析

音频技术中的波形分析

音频技术中的波形分析第一章:引言音频技术中的波形分析是音频工程师必备的一项技术。

波形分析能够帮助工程师解决音频系统中遇到的各种问题,如所需音量太大,反馈定位,频谱分析等。

本文将介绍波形分析的原理,应用场景以及使用工具。

第二章:波形分析原理波形分析是指将音频信号显示为时间-幅度图形,以便快速找出信号中的问题。

波形图通常由X轴和Y轴构成,X轴表示时间,并且可以根据需要进行时间拉伸或压缩。

Y轴表示音频信号的幅度。

波形图中的正弦波形可以表示纯音,而复合波形可以表示混音。

波形分析中的重要概念之一是“振幅”。

振幅用于描述音频信号在正弦波形中的强度大小。

如果一个音频信号的振幅非常大,那么就会在波形图中显示出更高的峰值。

振幅还可以用于检测削波失真或过载失真等问题。

另一个重要的波形分析概念是“频率”。

频率表示音频信号的周期性,并且通常以赫兹(Hz)为单位进行表示。

在波形图中,频率可以通过观察正弦波形中的波峰和波谷来确定。

经常使用的有四种类型的波形表示:正弦波、方波、三角波和锯齿波。

第三章:波形分析的应用波形分析在许多音频应用场景中都可以提供帮助。

下面列举了几种常见的应用场景:1.音量问题:工程师可以通过波形分析来确定不同音频信号的相对音量。

如果一个信号的振幅太小,那么可能无法在混音中听到。

如果信号的振幅太大,就可能在混音中产生过载失真。

2.反馈问题:当麦克风和扬声器总是互相干扰造成尖叫声时,波形分析是一种检测频率和振幅是否匹配的方法。

工程师可以通过修改峰值控制或滤波器来处理问题。

3.频谱分析:波形分析可以显示音频信号的频谱(频率-幅度图形)。

此方法在合成、调试和过滤音频信号时非常有用。

第四章:使用工具现代音频软件和硬件设备通常提供波形分析工具。

必须注意,不同工具之间可能会有所不同,因此工程师需要选择适合其要求的工具。

下面介绍几种波形分析工具:1.数字示波器:数字示波器是一种专门测量电信号和音频信号的仪器。

工程师可以通过数字示波器捕获音频信号,并在屏幕上显示波形图。

wav信的波形分析与合成

wav信的波形分析与合成
MAXSIN=zeros(1,1024);
MAXSIN(peaki)=maxpeak;
MAXSIN(1026-peaki)=maxpeak;
maxsin=100*ifft(MAXSIN);
figure('numbertitle','off','name',’用最大正弦分量重构信号’);
subplot(2,1,1)
title('FFT后幅频特性的fftshift')
%fs=1024
YR1024=fft(yr,1024);
figure('numbertitle','off','name','1024点FFT');
subplot(2,1,1)
plot(linspace(-pi,pi,1024),abs(YR1024))%FFT的幅频特性
figure('numbertitle','off','name',’用最大正弦分量重构信号’);
subplot(2,1,1)
plot(maxsin);
title('重构的信号');
subplot(2,1,2);
plot(yr1024);
y = wavrecord(duration*fs, fs, format);%录制两秒mic声音
wavwrite(y, fs, nbits, waveFile);%将声音按fs频率nbits写入mysound.wav
wavplay(y,fs);%播放(或者使用sound(y,fs))
2.录制好的男生声音文件名为“mysound.wav”,女声声音文件名为“nv.wav”

信号波形发生与合成实验

信号波形发生与合成实验

信号波形发生与合成实验摘要本系统主要以TL081A运放为核心,由方波发生器、滤波分频电路、移相电路、加法器电路模块组成。

实现了产生多个不同频率的正弦信号与基于多个正弦波合成方波信号的电路功能。

系统基本工作过程为:1kHz方波信号通过低通滤波器和带通滤波器得到按傅里叶级数展开的1kHz基波正弦波信号和3kHz三次谐波正弦波信号。

而后将基波信号通过移相电路使其相位调整到与三次谐波相同,然后通过加法电路将信号合成近似的方波信号。

输出波形结果表明,系统合成波形符合理论傅里叶分析结果,比较准确。

正弦波及合成波的幅值测试误差小于5%,符合题目要求。

关键词:方波发生器;傅里叶级数;分频;滤波;移相一.总体方案设计及论证1.1题目设计任务设计制作一个电路,能够产生多个不同频率的正弦信号,并将这些信号再合成为近似方波信号。

系统框图如下图所示:具体要求:1.2方案论证比较方波发生电路产生1kHz方波,对其中的基波和三次谐波分量进行提取,1kHz基波可用截止频率为1kHz的巴特沃斯低通滤波器滤波得到,3kHz谐波可用中心频率设为3kHz的高Q值带通滤波器滤波得到。

最后再经相位调整重新合成近似方波。

本系统中的方波发生电路是实现后续各级电路功能的基础,对频率准确度和稳定度的要求较高。

方案一:555定时器组成的多谐振荡器,直接调节至1KHz左右的对称方波。

此方案成本低廉,实现方便,但其稳定性容易受到外部元件的影响,在振荡频率较高时频率稳定度不够。

方案二:使用石英晶振组成高稳定度的频率参考源,并使用计数器和集成锁相环芯片构成分频/倍频环,以产生1KHz的方波。

该方法产生的信号稳定度高,但需要搭建石英晶体振荡电路,并进行锁相环分频、倍频,电路较复杂。

方案三:采用基于反相输入的滞回比较器和RC电路的方波产生电路。

该电路结构简单,性能稳定,主要的限制因素在于比较器的速度。

结合适当的RC参数,可达到1KHZ的振荡频率。

方案选择:本系统采用方案三,此电路结构简单,产生的方波稳定性较好。

wav信号波形分析合成(00001)

wav信号波形分析合成(00001)
3.男生声音的分析代码如下:
[y,fs]=wavread('mysound.wav'>
fs%fs=11025
leng=length(y>%leng=22050
%声音的默认声道为左声道
yr=y(:,1>。
%截取前1024个点
yr=yr(1:1024>。
%求取幅度普并显示,首先是fs=2048
YR2048=fft(yr,2048>。
title('FFT后幅频特性的fftshift'>
%fs=1024
YR1024=fft(yr,1024>。
figure('numbertitle','off','name','1024点FFT'>。
subplot(2,1,1>
plot(linspace(-pi,pi,1024>,abs(YR1024>> %FFT的幅频特性
教案实验报告
电子信息学院专业通信工程 2018年 11月19日
实验名称指导教师
姓名年级学号成绩
一、预习部分
1.实验目的
2.实验基本原理
3.主要仪器设备<含必要的元器件、工具)
一、实验目的
1. 巩固傅里叶变换及其反变换的知识,学习从时域和频域两个角度来观察信号。
2. 尝试利用短时傅里叶变换分析非平稳信号的频谱变化。
title('FFT后幅频特性的fftshift'>
图形如下:
1.1024点FFT
2. 1024点FFT
用ifft函数求取频谱的反傅里叶反变换,比较反变换后的信号波形与原

信号波形的合成与分解报告

信号波形的合成与分解报告

信号波形的分解与合成摘要本设计要求制作一个电路,使由信号发生电路产生的方波,分解为三个不同频率的正弦波,再将这些信号通过一个电路,合成为近似方波和近似三角波。

设计共分为七个模块:方波信号发生器,分频电路,乘法器与滤波电路,调幅电路,移相电路,加法器以及幅度测量与数字显示电路。

本设计采用6M晶振产生频率为6M的方波,分频部分采用CD4017和CD4013芯片。

在滤波部分,我们采用的是三阶Butterworth低通滤波器,滤除防波的基波分量得到正弦波。

幅度、相位调节后用运算法放大器构成加法电路实现正弦信号和三角波信号的合成。

采用C8051F020单片机来实现电压幅度测量的功能。

关键词:分频滤波CD4017 CD4013 LM358 波形合成与分解幅度测量1方案的比较与选择1.1 方波发生器方案设计方案一:NE555定时器产生方波555定时器可直接产生方波,且成本低廉,电路结构简单,输出波形的占空比调节比较方便,缺点是输出波形不稳定,毛疵较多,不利于分频,故不采用此种方案。

方案二:使用无源晶体振荡器产生方波设计采用6MMHz晶振来产生方波,振荡器输出波形为正弦波,通过比较器电路得到稳定输出的方波,且频率为6MHz,再经过20分频得到所要的300kHz 的方波,该方法实现简单,且效果理想,故本设计采用此方案。

方案三:运算放大器非线性产生方波采用运算放大电路产生方波,方案看似简单,操作可行,但输出波形不稳定,占空比不可调,且毛疵较多,不采用该方案。

1.2 分频电路方案设计题目要求分频后得到10kHz、30kHz和50kHz的三种方波,可用软件和硬件实现,即用FPGA实现分频和用数字—模拟电路来实现,但考虑到实验器材的限制,本设计采用纯硬件来实现分频模块。

可供选择的硬件电路:①74LS161结合74LS160;②CD4017结合CD4013。

两种方案效果都很好,都能得到稳定的波形,考虑电路的简洁性,本设计采用后一种方案。

数字信号处理在wav信号分析方面的应用

数字信号处理在wav信号分析方面的应用

数字信号处理在wav信号分析方面的应用【摘要】随着信息学科和计算机学科的飞速发展,数字信号处理的重要性日益显著。

本文将详细介绍数字信号处理技术在信号分析方面的实际应用,同时文中给出了MATLAB仿真程序和结果分析,便于读者进一步认识数字信号处理技术的应用。

【关键词】数字信号处理;wav信号;傅里叶变换随着信息技术的飞速发展,数字信号处理理论和技术日益成熟,在各个领域都得到了广泛的应用。

本文将通过分析计算机中的wav文件来讨论数字信号处理中的信号分析方法。

1 wav文件的一次性傅里叶变换我们选择一个wav文件作为分析的对象,先选择一个简单的wav文件。

这里选择的是每个windows系统都有的ding.wav,一个比较单纯的声音“叮……”。

1.1 声波主要频率的分析首先执行下面的语句:[w,fs,bits]=wavread(’c:\windows\media\ding.wav’);sound(w,fs,bits);y=w(:,1);size(y);plot(w(:,1));figure;Y=fft(y,32768);plot(abs(Y));grid;[m.k]=max(abs(y))该信号的时域波形如图1所示,有size(y)语句可以得到结果为20191,即需要处理的数据量很大,所以对其进行FFT分析所需要的点数为32768。

求出频谱最大值及其对应的位置为m=490.3636,k=1171。

显示的频域幅值如图2所示,从图中可以看出它是以x=32768/2对称的,而且除了1171一点之外,在坐标4000~5000之间还有一个峰值。

此外,由我们在“离散傅里叶变换”学习的相关知识,可以得到这两个峰值所代表的频率是,所以接着运行以下语句:[m2,k2]=max(abs(Y(4000:5000)));N=32768;f1=k*fs/N;f2=(4000+k2)*fs/N得结果m2=22.6522,k2=717。

总结波形合成的规律

总结波形合成的规律

总结波形合成的规律
波形合成是一种音频技术,在数字音频领域中得到了广泛应用。

它通过组合两种或更多的音频波形来产生不同的声音效果,创造出丰
富的声音世界。

波形合成的规律可以总结为以下几点。

首先,波形合成的基础是音频波形。

每个音都可以表示为一系列
振荡,即波形。

这些波形具有不同的频率、振幅和相位,它们的组合
和变化可以创造出不同的声音效果。

波形合成将不同的波形组合起来,形成符合要求的声音。

其次,波形合成的核心是调制。

调制指的是将一个波形的某些特
征(包括频率、振幅和相位)随时间变化的过程。

调制是波形合成的
基础技术,通过调制不同的波形和特征,可以创造出各种各样的音效。

第三,波形合成的方法有很多种。

常见的有加性合成、减法合成、FM合成、AM合成、子带合成等。

每种方法都有自己的优点和适用范围,可以根据具体需求选择合适的方法。

第四,波形合成可以通过软件或硬件实现。

在数字音频领域中,
计算机和数字音频工作站上的软件合成器是最常见的波形合成工具。

硬件合成器则需要特定的设备和音频板卡,通常更为昂贵。

总的来说,波形合成是一种基于音频波形的技术,通过调制不同
的波形,创造出各种各样的声音效果。

其规律包括基于波形的组合和
变化、基于调制的技术、多种不同的合成方法和软硬件两种实现方式。

随着技术的不断发展,波形合成在音乐、电影、游戏等领域中得到越
来越广泛的应用。

用易语言实现WAVE格式语音文件的合成

用易语言实现WAVE格式语音文件的合成

用易语言实现WA VE格式语音文件的合成摘要结合WA VE格式的语音文件存储结构分析,提出了语音合成的方法,并通过易语言平台实现了语音合成。

关键词易语言;WA VE语音文件;合成SynthesisofWA VEFormatAudioFilesUsingEasyLanguageSUN Qing-chuan 1LI Ke-yi 2ZHU Xue-mei 3(1 Chengde Meteorological Bureau of Hebei Province,Chengde Hebei 067000; 2 Technical College,Beijing Forestry Univerdity; 3Middle school Affiliated to Chengde Normal College)AbstractAnalyzing storage structure of WA VE format audio files,a methed of audio synthesis was put forward.Based on it,audio synthesis was achieved through the platform of easy language.Keywordseasy language;WA VE format audio files;synthesisWA VE格式文件是Microsoft公司的音频文件格式,它来源于对声音模拟波形的采样[1-2]。

用不同的采样频率对声音的模拟波形进行采样可以得到一系列离散的采样点,以不同的量化位数(8位或16位)把这些采样点的值转换成二进制数,然后存入磁盘生成的语音文件。

该格式记录声音的波形采样率高、采样字节长、机器速度快,利用该格式记录的声音文件能够和原声基本一致,质量非常高,但文件太大,不利于快速连接或传输。

在电视天气预报节目制作过程中,语音合成技术是一种常用的方法。

wav信号的波形分析与合成

wav信号的波形分析与合成

教学实验报告电子信息学院_____ 专业通信工程2011年月19_日实验名称wav信号的波形分析与合成指导教师_________ 姓名年级学号一成绩 ________预习部分1.实验目的2.实验基本原理3.主要仪器设备(含必要的元器件、工具)部分组成:1 •声音的采集 Matlab 提供了读入、录制和播放声音以及快速傅里叶变换的函数,分别是 wavread 、wavrecord 、wavplay 和fft 。

阅读这几个函数的帮助文档,熟练使用。

2. 持续音的频谱分析将Windows 的系统目录下的ding.wav 文件读入,这是一个双声道的声音, 选择任一声道的信号,使用fft 求取其频谱,并用plot 显示它的幅度谱, 观察主要的正弦分量; 参考代码:%%[y,fs]=wavread( 'di ng.wav' )fslen g=le ngth(y)%取其中的一个声道,譬如说,右声道(左声道的格式 yr=y(:,2);%截取前1024个点 yr=yr(1:1024);%求取幅度普并显示,首先是 fs=2048 YR2048=fft(yr,2048); figure('numbertitle', 'off',‘name' subplot(2,1,1)plot(li nspace(-pi,pi,2048),abs(YR2048)) title('FFT 的幅频特性')subplot(2,1,2)plot(li nspace(-pi,pi,2048),fftshift(abs(YR2048))) title('FFT 后幅频特性的 fftshift' )%fs=1024YR1024=fft(yr,1024); figure('numbertitle', 'off',‘name'subplot(2,1,1)plot(li nspace(-pi,pi,1024),abs(YR1024)) title('FFT 的幅频特性')subplot(2,1,2)plot(li nspace(-pi,pi,1024),fftshift(abs(YR1024))) FFTSHIFT title('FFT 后幅频特性的 fftshift' ),'2048 ,'1024yr=y(:,1))点 FFT');%FFT 的幅频特性%FFT 的幅频特性FFTSHIFT点 FFT');%FFT 的幅频特性%FFT 的幅频特性的2. 1024 点 FFT图形如下: 1.1024 点FFT60FFT 后幅频特性的fftshift~~40200 -4-3 -2 -1 0 12 34用ifft 函数求取频谱的反傅里叶反变换,比较反变换后的信号波形与原始信号的波形;参考代码:%反变换,结果应与原始信号相同yr1024=real(ifft(YR1024));figure( 'numbertitle' , 'off' ,‘name' , ' 1024 点fft 的反变换');subplot(2,1,1);plot(yr1024)title( ' 1024 点fft 的反变换’)subplot(2,1,2);Plot(yr);title( '原信号');图形如下:从频谱中找到幅度最大的正弦分量,构造一个同样幅度的正弦信号,将其波形与原始信号比较,并且试听一下。

画出wav文件声音数据的波形曲线

画出wav文件声音数据的波形曲线

画出wav文件声音数据的波形曲线画出wav文件声音数据的波形曲线2010-08-08 21:41继续上一篇《解读Wave文件头》,更具体的解析wave文件格式,并附带代码。

但是下文中画波形图的数据并未经过傅里叶转换,下面这个链接提供了快速傅里叶转换后的数据制作波形图的代码(确切的说,这两个程序画出的波形图并不是同类图形):画出wav文件声音数据的波形曲线转自:/khler/archive/2007/07/28/1713697.aspx WAV文件格式波形音频文件(*.WAV)是Microsoft为Windows设计的多媒体文件格式RIFF(The Resource Interchange File Format,资源交换文件格式)中的一种(另一种常用的为AVI)。

RIFF由文件头、数据类型标识及若干块(chunk)组成。

WAV文件的基本格式注意:wFormatTag = 1时为无压缩的PCM(Pulse Code Modulation, 脉冲编码调制)标准格式(即等间隔采样、线性量化)。

单字节样本值v为无符号整数(0~255),实际样本值应为v-128;多字节样本值本身就是有符号的,可直接使用。

有些wav文件在data块之前,fmt块之后还有一个fact块..| ID | 4 Bytes | 'fact' |----------------------------------| Size | 4 Bytes | 数值为4 |----------------------------------| data | 4 Bytes | ?? ?? ?? ?? |因此要根据读到的ID进行判断参考: 文件格式分析详解 wavWav文件所有数值表示均为低字节表示低位,高字节表示高位。

通过CArchive的>>读入, 会自动转化(把高字节的作为高位)如读入地址为0000000的双字(DWORD)到变量dw中 :0000000: 52 49 46 46则dw会等于0x46464952为了简化RIFF文件中的4字符标识的读写与比较,Windows SDK 在多媒体头文件mmsystem.h中定义了类型FOURCC(Four-Character Code四字符代码):typedef DWORD FOURCC;及其构造宏(用于将4个字符转换成一个FOURCC数据)FOURCC mmioFOURCC(CHAR ch0, CHAR ch1, CHAR ch2, CHAR ch3);其定义为MAKEFOURCC宏:#define mmioFOURCC(ch0, ch1, ch2, ch3) MAKEFOURCC(ch0, ch1, ch2, ch3);而MAKEFOURCC宏定义为:#define MAKEFOURCC(ch0, ch1, ch2, ch3) \((DWORD)(BYTE)(ch0) | ((DWORD)(BYTE)(ch1) << 8) | \((DWORD)(BYTE)(ch2) << 16) | ((DWORD)(BYTE)(ch3) << 24 ));例如:#include <mmsystem.h>#define ID_RIFF mmioFOURCC('R', 'I', 'F', 'F')#define ID_WAVE mmioFOURCC('W', 'A', 'V', 'E')……FOURCC id;……ar >> id;if (id != ID_RIFF) {……}……播放波形声音文件函数PlaySound可以播放系统声音、声音资源和声音文件,其函数原型为:BOOL PlaySound(LPCSTR pszSound,HMODULE hmod,DWORD fdwSound);例如:PlaySound(“c:\\sounds\\sample.wav”, NULL, SND_ASYNC);PlaySound(ar.GetFile()->GetFilePath(), NULL, SND_ASYNC);下面是完整步骤:新建MFC应用程序, 单文挡(SDI)项目WavePlayer.为了使包含PlaySound的程序能够编译通过,必须包含多媒体头文件:#include <mmsystem.h>, 而且需要注意头文件包含的次序.. 否则会提示找不到标识符..并在项目中添加多媒体库:在项目区中任何页中选中顶部的项目名,选“项目\属性”菜单项或按Alt+F7组合键,弹出“[项目名]属性页”对话框,在该其左上角的“配置”栏的下拉式列表中,选择“所有配置”项,在其左边的“配置”目录栏中,选中“配置属性\链接器\输入”项,在右边顶行的“附加依赖项”栏中键入winmm.lib,按“确定”钮关闭对话框。

WAV波形文件的结构及其应用实践

WAV波形文件的结构及其应用实践
WAV头结构 (44B)
偏移地址 长度 (字节 ) 数据类型 值或含义 格式标记 "RIFF"① 文件长度 ②
00H 04H 08H 0CH 10H 14H 16H 18H 1CH 20H 22H 24H 28H
4 4 4 4 4 2 2 3 3 2 2 4 4
Char Longint Char Char Longint Word Word Longint Longint Word Word Char Longint
>?*@A)B?A $))C()$DCEA8F$GHIJ+*?)2K 55 参 数 F$LHI’ 增加或减小音量的百分比 DAM’( +N’OA (*E A*P1PP76 )* DAM’( 55PP7J 源 文
件的变量实例
" #$% 音频数据表结构 #$% 音频数据表结 构采用 % 左 ! 右 & 声道数据 交
中国自控网 !http://www.autocontrol.com.cn Q EEN Q 120 元 / 年 邮局订阅号 !82-946 !!!
越强 $ 目前计算机中配置的 EH 位声卡的采 样位数包 括 J 位和 EH 位两种 $ 声 道 数 ’有 单 声 道 和 立 体 声 之 分 #单 声 道 的 声 音 只能使用一个喇叭发声 ! 有的声卡也将单声道信息处 理成两个喇叭同时输出 " # 立 体声的 ,-. 可以 使两个 喇 叭 都 发 声 ! 一 般 左 右 声 道 有 分 工 "# 这 样 更 能 感 受 到 音频信息的空间效果 $ 显然 # 双声道数据还 原特性更 接近人们的听力习惯 # 但采集得到的数据量会增加 E
! 假设用每间隔 FAFE 秒进行波形分割"# 如图 G 所示 $

nwave合并波形

nwave合并波形

nwave合并波形nWave合并波形是一种常用的信号处理方法,可以将多个波形合并为一个更复杂的波形。

本文将介绍nWave合并波形的基本原理、应用场景和实现方法。

一、基本原理nWave合并波形是通过将多个波形按照一定的规则进行叠加得到的。

具体来说,假设我们有n个波形,每个波形由m个采样点组成。

对于每个采样点,我们可以将n个波形在该点上的幅值相加,得到合并后的波形在该点上的幅值。

通过依次计算每个采样点,我们可以得到合并后的波形。

二、应用场景nWave合并波形在很多领域都有广泛的应用。

以下是其中一些典型的应用场景:1. 音频信号处理:在音频合成、音频编辑和音频特效处理等领域,nWave合并波形可以用来合成多个音频信号,实现声音的混音、叠加和变换等效果。

2. 图像处理:在图像合成、图像编辑和图像特效处理等领域,nWave合并波形可以用来合成多个图像,实现图像的混合、融合和变换等效果。

3. 信号处理:在通信系统、雷达系统和声纳系统等领域,nWave合并波形可以用来合并多个传感器采集的信号,实现信号的增强、目标检测和信号分析等功能。

三、实现方法nWave合并波形的实现方法有多种,下面介绍其中两种常用的方法:1. 加权平均法:对于每个采样点,将n个波形在该点上的幅值乘以一个权重系数,然后将它们相加,得到合并后的波形在该点上的幅值。

权重系数可以根据需要进行调整,以实现不同的合并效果。

2. 傅里叶变换法:将n个波形进行傅里叶变换,得到它们在频域上的表示。

然后将它们的频谱进行叠加,再进行逆傅里叶变换,得到合并后的波形。

四、总结nWave合并波形是一种常用的信号处理方法,可以将多个波形合并为一个更复杂的波形。

它在音频信号处理、图像处理和信号处理等领域有着广泛的应用。

实现nWave合并波形的方法有加权平均法和傅里叶变换法等多种,可以根据具体的需求选择适合的方法。

通过合理地应用nWave合并波形,我们可以实现更加丰富多样的信号处理效果,提高系统的性能和用户的体验。

nwave合并波形

nwave合并波形

nwave合并波形nWave合并波形是一种常见的信号处理技术,可以将多个波形合并为一个更复杂的波形。

在本文中,我们将探讨nWave合并波形的原理、应用以及相关的算法。

一、nWave合并波形的原理nWave合并波形是一种将多个波形合并为一个波形的技术。

它通过将多个波形的振幅、频率和相位进行合并,生成一个新的波形。

nWave合并波形的核心思想是将多个波形叠加在一起,使它们的振幅相加,频率相同,相位相差固定值。

通过合并多个波形,可以得到一个更复杂、更丰富的波形,用于各种信号处理和通信应用。

二、nWave合并波形的应用nWave合并波形在信号处理和通信领域有广泛的应用。

其中一种常见的应用是音频信号处理。

通过nWave合并波形,可以将多个音频信号合并为一个更富有层次感的音频信号,从而提升音乐的质量和听感。

此外,nWave合并波形还可以用于图像处理、视频处理和雷达信号处理等领域,提高处理效果和数据传输的可靠性。

三、nWave合并波形的算法nWave合并波形的算法一般分为两个步骤:波形生成和波形合并。

1. 波形生成在波形生成步骤中,首先需要确定合并的波形数量,即n的值。

然后,根据具体的应用需求,选择合适的波形函数生成每个波形。

常用的波形函数有正弦函数、方波函数和三角波函数等。

生成波形时,需要指定波形的振幅、频率和相位等参数。

2. 波形合并在波形合并步骤中,将生成的各个波形叠加在一起。

合并时,需要将各个波形的振幅相加,频率保持一致,相位相差一个固定的值。

合并后的波形可以通过数学运算得到,如加法或乘法运算。

四、nWave合并波形的优势和挑战nWave合并波形具有以下优势:1. 多样性:通过合并不同频率、振幅和相位的波形,可以生成更多样化的波形,提高信号处理的灵活性。

2. 丰富性:合并波形可以增强信号的特征,使得信号更加丰富和复杂,提升信号处理和通信的效果。

然而,nWave合并波形也面临一些挑战:1. 相位对齐:在波形合并过程中,需要保证各个波形的相位相差固定的值,这对于实际应用来说是一个挑战。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

教学实验报告电子信息学院_____ 专业通信工程2011年月19_日实验名称wav信号的波形分析与合成指导教师_________ 姓名年级学号一成绩 ________预习部分1.实验目的2.实验基本原理3.主要仪器设备(含必要的元器件、工具)部分组成:1 •声音的采集 Matlab 提供了读入、录制和播放声音以及快速傅里叶变换的函数,分别是 wavread 、wavrecord 、wavplay 和fft 。

阅读这几个函数的帮助文档,熟练使用。

2. 持续音的频谱分析将Windows 的系统目录下的ding.wav 文件读入,这是一个双声道的声音, 选择任一声道的信号,使用fft 求取其频谱,并用plot 显示它的幅度谱, 观察主要的正弦分量; 参考代码:%%[y,fs]=wavread( 'di ng.wav' )fslen g=le ngth(y)%取其中的一个声道,譬如说,右声道(左声道的格式 yr=y(:,2);%截取前1024个点 yr=yr(1:1024);%求取幅度普并显示,首先是 fs=2048 YR2048=fft(yr,2048); figure('numbertitle', 'off',‘name' subplot(2,1,1)plot(li nspace(-pi,pi,2048),abs(YR2048)) title('FFT 的幅频特性')subplot(2,1,2)plot(li nspace(-pi,pi,2048),fftshift(abs(YR2048))) title('FFT 后幅频特性的 fftshift' )%fs=1024YR1024=fft(yr,1024); figure('numbertitle', 'off',‘name'subplot(2,1,1)plot(li nspace(-pi,pi,1024),abs(YR1024)) title('FFT 的幅频特性')subplot(2,1,2)plot(li nspace(-pi,pi,1024),fftshift(abs(YR1024))) FFTSHIFT title('FFT 后幅频特性的 fftshift' ),'2048 ,'1024yr=y(:,1))点 FFT');%FFT 的幅频特性%FFT 的幅频特性FFTSHIFT点 FFT');%FFT 的幅频特性%FFT 的幅频特性的2. 1024 点 FFT图形如下: 1.1024 点FFT60FFT 后幅频特性的fftshift~~40200 -4-3 -2 -1 0 12 34用ifft 函数求取频谱的反傅里叶反变换,比较反变换后的信号波形与原始信号的波形;参考代码:%反变换,结果应与原始信号相同yr1024=real(ifft(YR1024));figure( 'numbertitle' , 'off' ,‘name' , ' 1024 点fft 的反变换');subplot(2,1,1);plot(yr1024)title( ' 1024 点fft 的反变换’)subplot(2,1,2);Plot(yr);title( '原信号');图形如下:从频谱中找到幅度最大的正弦分量,构造一个同样幅度的正弦信号,将其波形与原始信号比较,并且试听一下。

参考代码:%重构%寻找幅度最大的正弦分量[maxpeak,peaki]=max(abs(YR1024(1:512)));MAXSIN=zeros(1,1024);MAXSIN(peaki)=maxpeak;MAXSIN(1026-peaki)=maxpeak;maxsi n=100*ifft(MAXSIN);figure( 'numbertitle' , 'off' , 'name',‘ 用最大正弦分量重构信号’);subplot(2,1,1) plot(maxs in); title('重构的信号');subplot(2,1,2); plot(yr1024); title( '原始信号');%试听wavplay(yr1024,fs); wavplay(maxsi n,fs); 图形如下:20 10 0 -10 -200.2 0.1 0 -0.1 -0.20 200 400 600 800 1000 12003. 时变音的短时频谱分析使用” load chirp ”载入matlab 自带的一个时变音; 参考代码:load chirp %y, Fs0 200 400 600 800 1000 1200重构的信号原始信号从信号中依次截取1024个点,利用上述方法求取其幅度谱,并显示出来,观察幅度谱随时间的变化情况。

参考代码:len=len gth(y)for i=1:floor(le n/1024)seg=y((i-1)*1024+1:i*1024);figure( 'numbertitle' , 'off' , 'name' ,[ 'Frame' ,num2str(i)]);plot(li nspace(-pi,pi,1024),fftshift(abs(fft(seg)))); end 图形如下:实验操作部分1. 实验数据、表格及数据处理2. 实验操作过程(可用图表示)3.实验结论 思考题:分别录制男生和女生发元音“ a ”的声音,通过对音频文件的频谱分析对比 两者的差异,并进行合理的解释。

1 •通过以下程序录制男生女生声音%录制声音并播放 durati on = 2; fs = 8192; nbits = 16; format = 'in t16'; waveFile=路径,文件名为 mysou nd.wav y =wavrecord(duration*fs, fs, format); wavwrite(y, fs, n bits, waveFile); wavplay(y,fs);%播放(或者使用 sou nd (y,fs ))2•录制好的男生声音文件名为“ mysound.waV',女声声音文件名为“ nv.wav桌面\mysound' ; %录制之后的文件%录制两秒mic 声音%将声音按fs 频率nbits 写入mysound.wav6-2 00 -43.男生声音的分析代码如下:FFT后的幅频特性2. 2048 点FFTFFT后的幅频特性FFT后幅频特性的fftshift%反变换,结果应与原始信号相同yr1024=100*real(ifft(YR1024));figure( 'numbertitle' , 'off' , 'name' , '1024 点fft 的反变换');-100subplot(2,1,1); plot(yr1024) title( ' 1024 点 fft的反变换’)subplot(2,1,2);Plot(yr); title('原信号'); %重构寻找幅度最大的正弦分量[maxpeak,peaki]=max(abs(YR1024(1:512))); MAXSIN=zeros(1,1024); MAXSIN(peaki)=maxpeak; MAXSIN(1026-peaki)=maxpeak; maxsi n=100*ifft(MAXSIN); figure( 'numbertitle' , 'off' , 'name',‘ 用最大正弦分量重构信号’);subplot(2,1,1) plot(maxs in); title('重构的信号');subplot(2,1,2); plot(yr1024); title( '原始信号');%试听wavplay(yr1024,fs); wavplay(maxsi n,fs);图形如下:重构的信号原始信号10050-500 200 400 600 800 1000 1200 -100100-100 010.5女生声音分析代码如下:[y,fs]=wavread(' nv.wav')fs %22050len g=le ngth(y) %84480% 声音的默认声道为左声道yr=y(:,1);%截取前1024个点yr=yr(40000:41024);%求取幅度普并显示,首先是fs=2048YR2048=fft(yr,2048);figure( 'numbertitle' , 'off' ,‘name' , '2048 subplot(2,1,1)plot(li nspace(-pi,pi,2048),abs(YR2048))title( 'FFT的幅频特性') subplot(2,1,2)plot(li nspace(-pi,pi,2048),fftshift(abs(YR2048)))title( 'FFT 后幅频特性的fftshift' )%fs=1024YR1024=fft(yr,1024);figure( 'numbertitle' , 'off' , 'name' , '10241200点FFT');%FFT的幅频特性%FFT的幅频特性FFTSHIFT点FFT');%FFT的幅频特性1024点fft的反变换50-50200 400 600 800 1000 1200原信号-0.5-1200 400 600 800 1000100subplot(2,1,1)plot(li nspace(-pi,pi,1024),abs(YR1024)) title( 'FFT的幅频特性') subplot(2,1,2)plot(linspace(-pi,pi,1024),fftshift(abs(YR1024))) %FFT 的幅频特性的FFTSHIFT title('FFT 后幅频特性的 fftshift' )图形如下: 1 . 1024 点 FFTFFT 后 幅频特性 的fftshift2.2048 点FFT%反变换,结果应与原始信号相同yr1024=100*real(ifft(YR1024));figure( 'numbertitle' , 'off','name' , ' 1024 点fft 的反变换');subplot(2,1,1);plot(yr1024)title( ' 1024 点fft 的反变换’)subplot(2,1,2);Plot(yr);title( '原信号');%重构寻找幅度最大的正弦分量[maxpeak,peaki]=max(abs(YR1024(1:512)));MAXSIN=zeros(1,1024);MAXSIN(peaki)=maxpeak;MAXSIN(1026-peaki)=maxpeak;maxsi n=100*ifft(MAXSIN);figure( 'numbertitle' , 'off' , 'name',‘ 用最大正弦分量重构信号’); subplot(2,1,1)plot(maxs in);title( '重构的信号');subplot(2,1,2);plot(yr1024);title( '原始信号');%试听wavplay(yr1024,fs);-1wavplay(maxs in, fs); 图形如下: -400 100 50 40 20重构的信号0 -20 200 400 600 800 1000 1200-1000 原始信号0 -50 200 400 600 800 1000 1200-1001 0.5 100 50 1024点fft 的反变换0 -50 200 400 800 600 1000 1200原信号0 -0.5200 400 600 800 1000 01200-1指导教师。

相关文档
最新文档