音乐频谱包络图图程序
单片机实现音乐频谱
图二 MCU 部分的原理图
） （ 灯 吸呼 键摸触
色 ： ：： 颜
图三 点阵驱动电路图 (三) 编程思路
1) 在主函数中，单片机通过 AD 对音频数据采样，然后存放到数据缓存区进行预处理，完成 AD 滤波 处理，自动增益控制信息扫描以及其他信息处理。接着，将缓存区数据送入 快速傅立叶变换（FFT） 处理子函数进行运算。处理完后，从缓存区取出运算结果，根据得到幅值计算出点阵的显示数据， 并存储到显示缓存区。
a) 采用 USB 接口供电，并且对 USB 接口进行了扩展。在没有额外占用电脑主机 USB 接口情况下， 随时随地给系统供电；
b) 加入了触摸键设计，以及震动反馈。当触摸键响应时有震动反馈，及声光提示，如今很多触屏手 机也有这种时尚设计;
c) 加入 ThinkPad 笔记本上的经典呼吸灯指示设计。如夏日里的萤火虫，一闪一闪亮晶晶，不仅有趣 还能指示系统工作状态；
好的声音效果，其各段频率成分应该有一定的比例，录音的时候，录音师操作调音台就可以使各 段频率的成分得到调整。由于各种乐器的基频高低是不同的，所以，也可以使各种乐器之间的声音比 例得到调整，常见的是把频率由低至高分成 5 段或 7 段、10 段或 15 段，有经验的录音师或音乐家能听 出哪里（哪个频率段）“空”了，即这个频段弱。哪里“鼓了个包”，即这个频段过强。通过均衡器可 以把这些予以弥补。又因为每个人对音乐中频率分布的欣赏标准是不同的，因此，各位录音师掌握的 尺度也不同，显示出各自的风格。
小贴士（1）： 根据 STC12A32S2 单片机的资源情况，最多只有 1280B RAM，我们取 64 点的 FFT 就可以满足要求，还
Matlab音乐合成实验报告
音乐合成实验目录音乐合成实验 (1)摘要： (1)第一部分简单的合成音乐 (1)1.1合成《东方红》 (2)1.2 除噪音，加包络 (3)1.3改变程序，实现1.2中的音乐升高和降低一个八度 (8)1.4在1.2的音乐中加入谐波 (9)1.5自选音乐合成——《两只老虎》 (10)第二部分用傅里叶变换分析音乐 (11)2.1载入fmt.wav并播放 (11)2.2载入文件Guitar.mat，处理原始数据realwave (11)2.3分析wave2proc的基波和谐波 (13)2.4自动分析fmt.wav的音调和节拍 (16)第三部分基于傅里叶级数的音乐合成 (19)3.1 用2.3分析出来的结果重新加谐波 (19)3.2 通过2.4提取的吉他音调信息弹奏《东方红》 (19)实验收获 (21)摘要：本文共有三大部分：第一部分，简单的音乐合成；第二部分，用傅里叶变换分析音乐；第三部分，基于傅里叶级数的音乐合成。
由潜入深，一步一步分析了用MATLAB进行音乐合成的过程。
通过本实验达到了加深对傅里叶级数和傅里叶分析的理解，熟悉对MATLAB基本使用的目标。
第一部分简单的合成音乐1.1 合成《东方红》根据《东方红》第一小节的简谱和十二平均律计算出该小节每个乐音的频率，在MATLAB 中生成幅度为1，抽样频率为8kHz 的正弦信号表示这些乐音，用sound 播放合成的音乐由图可知《东方红》的曲调定为F ，即1=F ，对应的频率为349.23Hz ，据此可以计算出其他乐音的频率，例如5对应的频率为7/125349.232523.25f =⨯=，一次类推计算出第一小节各乐音对应的频率为： 乐音 5562 1162在确定了各乐音的频率之后需要确定每个乐音的持续时间。
每小节有两拍，一拍的时间是0.5s ，因此各乐音的持续时间为： 乐音 5 5 6 2 1 1 6 2而在MATLAB 中表示乐音所用的抽样频率为fs=8000Hz ，也就是所1s 钟内有8000个点，抽样点数的多少就可表示出每个乐音的持续时间的长短。
音乐频谱
另外，我们还在着手研制多功能时钟，温度湿度的设计，把它们 以一个函数的形式和音乐频谱嵌套起来，我们还将采用无线模块对数 据进行事实更新，不需要近距离操作，只需对其进行远程控制即可。
参考资料
数字信号处理教程 第三版（程佩青）P143 STC12C5A60S2单片机资料教程
主要功能
1、可以实现16分频和64分频的切换，可以通过按键， 也可以遥控控制实现。 2、可以改变频谱显示的颜色，可以通过按键，也可以 通过红外遥控实现。 3、可以改变显示的时间亮度。 4、可以实现多功能时钟、万年历、温度湿度事实检测， 都可以通过按键或者红外遥控对时间万年历的修改。 5、可以自动模式手动模式进行切换显示。
设计简介
收集资料得知，大多数制作音乐频谱有两种方法可以实现，第一： 取模拟信号经A/D转换成数字信号单片机处理实现；第二：利用ＤＳ Ｐ处理频谱显示，硬件比较复杂，由于这学期才开始学习ＤＳＰ，所 以实现比较困难。于是我们选择了第一种方法。
点阵频资料
这个屏的布局是这样的，用D0~D3，控制4个横条的数据，每条 里有8行LED。一整行的数据是一次传完64bit. 每条里的每行是通过 74ls138解码产生的。其中有R1、R2控制Байду номын сангаас阵的红色，G1、G2控制 点阵的绿色。 ABC是74LS138的ABC编码输入，E是输出允许，低 电平有效。 Ｓ是74HC595的锁存，Y是串行时钟，D0~D3是4排 74HC595的数据输入端。
原理图及ＰＣＢ图
焊接板图
实物图
总结
在整个设计过程中，调试与仿真可是算是最重要与复杂的阶段了。 在调试阶段，所要解决的问题牵扯到软、硬件各个方面。在完成硬件 电路与软件设计之后，将设计好的程序通过下载器下载至单片机芯片 中，在调试中发现了软件中存在的问题，比如，频谱在上下显示时乱 跳，严重影响到数据的可读性和效果，经过细心的检错与排错，反复 的下载与测试，最终系统能较好地完成设计的要求。能够实现音频信 号实时显示频谱。同时在设计功能实现的同时，充分考虑了整个系统 的成本控制，以及最重要的系统稳定性。在系统涉及的各个领域，我 还需要更进一步进行学习和探索，以使在以后的设计中能将自己的新 鲜思维应用至实际操作中。
基于Matlab实现音乐识别与自动配置和声的功能
图１ 自动配置和声整体流程 收稿日期： ２ ０ １ ０ － ０ ９ － １ １ 作者简介： 杨若芳（ １ ９ ６ ３ － ） ， 女， 副教授， 主要从事音乐教育工 作。
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图２ 一段《小星星》的旋律波形
首先做出该音频波形的包络线：由于波形的对称性， 只取原波形的正顶点，然后对其做线性插值得到一条较平 滑的包络线，之后再取包该络线的顶点，再做插值，以此 类推，做多次后（４ 次以上），提取此时的顶点，即得原波形
％ ｐ 是音符的频谱中各个峰值点的向量 Ｆ＝［１７４．６１，１８４．９９，１９６，２０７．６５，２２０，．．． ］； ％固有 的频率 Ｇ＝｛＇Ｆ＇，＇ｂＧ＇，＇Ｇ＇，＇ｂＡ＇，＇Ａ＇，．．． ｝； ％ 固定音高 ｆ（１：ｌｅｎｇｔｈ（ｐ））＝０； ｆｏｒ ｉ＝１：ｌｅｎｇｔｈ（ｐ） ｆｏｒ ｊ＝１：１９ ｉｆ ｐ（ｉ）／１２．５＜Ｆ（ｊ）＋２ ＆＆ ｐ（ｉ）／１２．５＞Ｆ（ｊ）－ ２ ％ 给定范围 ｆ（ｉ）＝Ｆ（ｊ）； ｅｎｄ ｅｎｄ ｅｎｄ 确定了每个音的音高、音值之后，接下来进行和声配 置，由于和声的配置方式多种多样，最为基本的可以是分 解和弦与旋律配合而成，也可以是三和弦、七和弦等与音 乐并行进行，或者是二者的结合，亦或是在适当的节奏上 保持、延长、休止、添加附点等等来产生各种各样的音乐 效果。由于配置和声之前我们要确定旋律的调性，以使最 终的音乐更加和谐，这里我们采取通过旋律结束音的音高 来进行判别其调性，同时选择以三和弦与旋律的并行进行 来配置和声。对于不同歌曲、小节的判定标准不同，这可 以通过开始的模式选择来确定，此处我们所用的钢琴录制
《自动化与仪器仪表》２０１１ 年第 １ 期（总第 １５３ 期） 每个音的包络线的顶点，如图 ３ 所示。
用51单片机实现音频信号的频谱显示（在LCD上显示）
用51单片机实现音频信号的频谱显示（在LCD上显示）思路：外来音频信号经过51单片机，在单片机中进行频谱分析，并将结果显示在LCD(12864或1602)上要求：频谱显示如同千千静听播放音乐时的频谱显示希望各位高手能给出详细的解决方案，感激。
51做FFT有些困难，可以使用增强型（RAM）的51机子进行参考程序：#include<STC12C5A.H>#define uchar unsigned char#define uint unsigned int#define channel 0x01 //设置AD通道为 P1.1//---------------------------------------------------------------------sbit SDA_R=P1^2;sbit SDA_R_TOP=P1^3;sbit SDA_G=P1^4;sbit SDA_G_TOP=P1^5;sbit STCP=P1^6;sbit SHCP=P1^7;//---------------------------------------------------------------------//----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------//放大128倍后的sin整数表（128）code char SIN_TAB[128] = { 0, 6, 12, 18, 24, 30, 36, 42, 48, 54, 59, 65, 70, 75, 80, 85, 89, 94, 98, 102,105, 108, 112, 114, 117, 119, 121, 123, 124, 125, 126, 126, 126, 126, 126, 125, 124, 123, 121, 119, 117, 114, 112,108, 105, 102, 98, 94, 89, 85, 80, 75, 70, 65, 59, 54, 48, 42, 36,30, 24, 18, 12, 6, 0, -6, -12, -18, -24, -30,-36, -42, -48, -54, -59, -65, -70, -75, -80, -85, -89, -94, -98, -102, -105, -108, -112, -114, -117, -119, -121,-123, -124, -125, -126, -126, -126, -126, -126, -125, -124, -123, -121, -119, -117, -114, -112, -108, -105, -102,-98, -94, -89, -85, -80, -75, -70, -65, -59, -54, -48, -42, -36, -30, -24, -18, -12, -6 };//放大128倍后的cos整数表（128）code char COS_TAB[128] = { 127, 126, 126, 125, 124, 123, 121, 119, 117, 114, 112, 108, 105, 102, 98, 94,89, 85, 80, 75, 70, 65, 59, 54, 48, 42, 36, 30, 24, 18, 12, 6, 0, -6, -12, -18, -24, -30, -36, -42, -48, -54, -59,-65, -70, -75, -80, -85, -89, -94, -98, -102, -105, -108, -112, -114, -117, -119, -121, -123, -124, -125, -126, -126, -126, -126, -126, -125, -124, -123, -121, -119, -117, -114, -112, -108, -105, -102, -98, -94, -89, -85, -80,-75, -70, -65, -59, -54, -48, -42, -36, -30, -24, -18, -12, -6, 0, 6, 12, 18, 24, 30, 36, 42, 48, 54, 59, 65, 70,75, 80, 85, 89, 94, 98, 102, 105, 108, 112, 114, 117, 119, 121, 123, 124, 125, 126, 126 };//采样存储序列表code char LIST_TAB[128] = { 0, 64, 32, 96, 16, 80, 48, 112,8, 72, 40, 104, 24, 88, 56, 120,4, 68, 36, 100, 20, 84, 52, 116,12, 76, 44, 108, 28, 92, 60, 124,2, 66, 34, 98, 18, 82, 50, 114,10, 74, 42, 106, 26, 90, 58, 122,6, 70, 38, 102, 22, 86, 54, 118,14, 78, 46, 110, 30, 94, 62, 126,1, 65, 33, 97, 17, 81, 49, 113,9, 73, 41, 105, 25, 89, 57, 121,5, 69, 37, 101, 21, 85, 53, 117,13, 77, 45, 109, 29, 93, 61, 125,3, 67, 35, 99, 19, 83, 51, 115,11, 75, 43, 107, 27, 91, 59, 123,7, 71, 39, 103, 23, 87, 55, 119,15, 79, 47, 111, 31, 95, 63, 127};uchar COUNT=0,COUNT1=0,ADC_Count=0,LINE=15,G,T;uchar i,j,k,b,p;int Temp_Real,Temp_Imag,temp; // 中间临时变量uint TEMP1;int xdata Fft_Real[128];int xdata Fft_Image[128]; // fft的虚部uchar xdata LED_TAB2[64]; //记录漂浮物是否需要停顿一下uchar xdata LED_TAB[64]; //记录红色柱状uchar xdata LED_TAB1[64]; //记录漂浮点void Delay(uint a){while(a--);}void FFT(){ //uchar X;for( i=1; i<=7; i++) /* for(1) */{b=1;b <<=(i-1); //碟式运算，用于计算隔多少行计算例如第一极 1和2行计算，，第二级for( j=0; j<=b-1; j++) /* for (2) */{p=1;p <<= (7-i);p = p*j;for( k=j; k<128; k=k+2*b) /* for (3) 基二fft */{Temp_Real = Fft_Real[k]; Temp_Imag = Fft_Image[k]; temp = Fft_Real[k+b];Fft_Real[k] = Fft_Real[k] + ((Fft_Real[k+b]*COS_TAB[p])>>7) + ((Fft_Image[k+b]*SIN_TAB[p])>>7);Fft_Image[k] = Fft_Image[k] - ((Fft_Real[k+b]*SIN_TAB[p])>>7) + ((Fft_Image[k+b]*COS_TAB[p])>>7);Fft_Real[k+b] = Temp_Real - ((Fft_Real[k+b]*COS_TAB[p])>>7) - ((Fft_Image[k+b]*SIN_TAB[p])>>7);Fft_Image[k+b] = Temp_Imag + ((temp*SIN_TAB[p])>>7) - ((Fft_Image[k+b]*COS_TAB[p])>>7);// 移位.防止溢出. 结果已经是本值的 1/64Fft_Real[k] >>= 1;Fft_Image[k] >>= 1;Fft_Real[k+b] >>= 1;Fft_Image[k+b] >>= 1;}}}// X=((((Fft_Real[1]* Fft_Real[1]))+((Fft_Image[1]*Fft_Image[1])))>>7);Fft_Real[0]=Fft_Image[0]=0; //去掉直流分量// Fft_Real[63]=Fft_Image[63]=0;for(j=0;j<64;j++){TEMP1=((((Fft_Real[j]*Fft_Real[j]))+((Fft_Image[j]*Fft_Image[j])))>>1);//求功率if(TEMP1>1)TEMP1--;else TEMP1=0;if(TEMP1>31)TEMP1=31;if(TEMP1>(LED_TAB[j]))LED_TAB[j]=TEMP1;if(TEMP1>(LED_TAB1[j])){ LED_TAB1[j]=TEMP1;LED_TAB2[j]=18; //提顿速度=12}}}void Init(){//-----------------------------------------------------------------------------------P1ASF = 0x02; //0000,0010, 将 P1.1 置成模拟口AUXR1 &=0xFB; //1111,1011, 令 ADRJ=0EADC=1; //AD中断打开ADC_CONTR = ADC_POWER | ADC_SPEEDHH | ADC_START | channel;//1110 1001 1打开 A/D （ADC_POWER）转换电源；11速度为70周期一次；//0中断标志清零；1启动adc(ADC_START);001AD通道打开（这里为P1.1）;//-----------------------------------------------------------------------------------P2M0=1;P0M0=1;TMOD=0X12;TH0=0x30; //大约20K的采样率（要完整频段需40K以上。
对音乐性声音的探索与思考——读缪哈伊《频谱音乐：构建模型与创作技巧》有感
韩 冰 一、频谱音乐中的模型设计与整体布局 （一）建模与人工特质的创新性思考 频谱音乐在使用新声音材料创作时，建模与人工特质深刻影响着作品的形成与创新，这关乎声音本体与主题发展的谐和关系。
从频谱视图的包络数据来看，传统乐器与合成器所形成的频谱特点值得我们去利用其特征进行处理，得出我们需要的特色泛音列从而进行创作。
从早期频谱音乐的初级创作到今天我们更细致地利用频谱模型进行创作发展，分析包括回声（Echo）、混响(Reverberation)、循环（Loop）与自我繁殖等客观存在的一系列声音特质，可以通过媒介采集到这些复杂而特别的频谱图，将它当作一种新材料运用在频谱音乐的创作中。
《频谱音乐：构建模型与创作技巧》中举例单簧管乐器的频谱分析。
单簧管音色中的方波（Squarewave）与缺损三分之一泛音列，这种具有特色的泛音列在创作时可以根据方波及缺损泛音的特点构建具有单簧管特点的频谱模型进行发展，这种不同于调式或和声的复杂声音，从理论角度来讲就发展到了新的层面，这种新规律形成的整体结构可使现代音乐按照科学的步伐更严谨地发展。
同样，在其他任何一种乐器音色中，非谐和频谱造就的非音色、非和声的人工特质，同样形成了复杂声响进而创作发展。
在创作频谱音乐作品时，除了以上具有频谱思维的特殊谐频或人工合成特质，计算机合成技术在频率调率（Modulation frequency）运用方面也是创作发展的方法。
将两种频率（载频（Porteuse）/调频（Modulate））中的载频加/减i次（i=次数的指数）,那么可以得到合成的频率调制方法。
无论是哪种创作发展方法，现今频谱音乐创作已经到达一种单纯听觉难以分析的程度，复杂的频谱成像使音乐的创作形式更进一步展开，这是现代科学与艺术结合的成果。
（二）音高中心性在频谱音乐创作中的体现 音高中心性这一概念广泛运用在现代作曲理论中，那么在频谱音乐的创作中音高中心性应从哪个角度深入呢？笔者认为应是以纯音（Pure tone）为中心基点形成的基音，将创作原则与现代技术相结合，发展出具有“声景”效果的音乐性声音听觉。
第四章：音色与频谱／声谱图
第四章：⾳⾊与频谱／声谱图泛⾳的种类和多少决定了⾳⾊为什么有的⼈声⾳听起来暗，有的⼈听起来亮？事实上即使是唱同⼀个⾳⾼，⼤家的⾳⾊也天差地别，差别就在泛⾳上了。
⼀般来说1. 泛⾳越充分的声⾳越饱满。
2. 低频泛⾳越充分的声⾳听起来越“厚实”，越“有⼒”。
3. ⾼频泛⾳越充分的声⾳穿透⼒越强，声⾳听起来越“亮”，越“尖”。
4. ⾼低频都有并且合理分布的声⾳，就是⽐较完美的声⾳。
声乐理论⾥，⼀般把低频泛⾳叫低位置共鸣，⾼频泛⾳叫⾼位置共鸣。
频谱图／声谱图频谱图/声谱图是观察泛⾳的最好办法。
点看全图频谱图/声谱图是描述⼀个声⾳是由多少波符合⽽成的，我⾃⼰做了个软件，如下图：点看全图此图由两部分组成，上半部分为声谱图（Spectrogram），下半部分为频谱图（Spectrum）。
先看上图：横坐标是时间，纵坐标是频率值，同⼀时间的纵线上存在着数个波，重合⽽成最终的波。
颜⾊越亮则表⽰波的振幅越⼤。
混乱的背景都是伴奏，我们只观察⼈声线。
再看下图：下图反映了上图的某个时间点（上图中的黄线）的频率分布。
横坐标为频率，纵坐标为振幅。
这个图更有利于直观的观察泛⾳的成分和强弱。
频谱／声谱图是如何制作的我们都知道原始的声⾳是波形图，不过原始的波形图并没有太⼤研究价值，⽽且事实上也看不出“波形”。
因为震动频率太⾼，⽐如帕⽡罗蒂的high c吧，500多的震动频率，表⽰⼀秒钟要震动500多次，那肯定是看上去⼀⼤坨，类似这样：放⼤⼏⼗倍之后，⼤约能看出波形，类似这样⽆论哪种都不适合研究。
所以⾳频解析的过程是：取连续采样点，⼀般是4096个点，考虑到⾳频⽂件的采样率⼀般是44.1k，所以就是取了1/10秒之内的数据。
然后对这4096个点作做快速傅⾥叶变换,就得到了频谱图。
频谱图的信息是4096个点，每⼀个点对应的是这个频率上的振幅。
频谱图反应的是在这个时间点上的频率分布情况。
严格的说应该是这1/10秒内的平均情况。
来⼀张典型频谱图，看看跟我的图下部是不是⼀回事：点看全图将当前时间点的频谱画到声谱图⾥就得到了瀑布图（第⼆章视频中的图）。
毕业设计-频谱显示的音乐播放器
关键词：单片机；音频；快速傅里叶变换（FFT） ；频谱显示
I
河南理工大学毕业设计（论文）说明书
Abstract
This design is a single-chip computer with spectrum display function based on music player, through a design of hardware and software of low cost, to realize the music playing function. At the same time achieving music spectrum dynamic display, so that people can easily enjoy music brought joy. Music playing part is composed of a single-chip computer, the SD card module circuit, power amplifier circuit, a function key circuit and power supply circuit. Through the single-chip computer, using serial peripheral interface (SPI) protocol on the SD card, and the WAV music file is read. The WAV file with pulse width modulated sampling rate (PWM). Pulse width modulation (PWM) and the two order filter circuit converts the digital signal into analog signals, and the audio power amplifier module amplifies the signal to drive reducing audio speaker. Spectrum display part is composed of a single-chip computer and LED lattice part. When the music is played, the analog signal is collected by A/D converter in the single-chip computer. The 128 sampling points are analyzed by the Fast Fourier Transform (FFT) algorithm. And then taking the amplitude, driving LED lattice. And the corresponding LED is lighted.
音乐信号频谱分析
利用双线性变换设 计IIR滤波器( 巴特 沃斯数字低通滤波 器的设计)"，首先 要设计出满足指标
要求的模拟滤波器 的传递函数Ha(s), 然后由Ha(s)通过双 线性变换可得所要 设计的IIR滤波器的
系统函数H(z)
如果给定的指标为 数字滤波器的指标， 则首先要转换成模 拟滤波器的技术指 标，这里主要是边 界频率Wp和Ws的转 换，对ap和as指标
2.语音信号的采集
但过高的采样频率并不可取，对固定长 度(T)的信号，采集到过大的数据量 (N=T/△t)，给计算机增加不必要的计算 工作量和存储空间
若数据量(N)限定，则采样时间过短，会 导致一些数据信息被排斥在外
采样频率过低，采样点间隔过远，则离 散信号不足以反映原有信号波形特征， 无法使信号复原，造成信号混淆
3.低通滤波器的设计
plot(x2)
subplot(2,1,2)
title('IIR低通滤波器 滤波后的时域波形')
%画出滤波前的时域图 plot(fl) sound(fl, 44100)
title('IIR低通滤波器 滤波前的时域波形')
%画出滤波后的时域图
%播放滤波后的信号
3.低通滤波器的设计
1 散的数字语音信号
采样也称抽样，是信号在时间上的离散化，即按照一定时间间隔△t在模拟信号x(t)上逐点采取其瞬时
2值
采样时必须要注意满足奈奎斯特定理，即采样频率fs必须以高于受测信号的最高频率两倍以上的速度进
3 行取样，才能正确地重建波它是通过采样脉冲和模拟信号相乘来实现的 4 在采样的过程中应注意采样间隔的选择和信号混淆：对模拟信号采样首先要确定采样间隔 5 如何合理选择△t涉及到许多需要考虑的技术因素 6 一般而言，采样频率越高，采样点数就越密，所得离散信号就越逼近于原信号
音乐频谱显示器
迷你音乐频谱显示器
实现功能：
# 电路制作简单，无需PCB板，只需元器件，采用USB 接口供电
# 采用LED点阵16*8显示，随音频变化而起伏显示
# 自动增益调整（根据输入音量自动调整到最佳显示效果）
电路原理图：
编译、下载程序说明：
用Keil uVision4来编写程序。
使用STC-ISP软件下载时，需选择“RST作为P4.7使用”项
使用STC-ISP软件下载时，需选择“外部晶体或时钟”项
制作说明：
1、用热熔胶或502胶水将USB公头反向粘到芯片底座的左侧（底座缺口一侧）
2、将USB公头上的正极连至40脚，负极连至20脚，将2PIN排针粘到芯片底座的右侧（频谱接口），上端接1脚(P1.0)，下端接20脚
3、2个30PF电容连接至芯片底座的18、19、20脚
4、32.768MHZ晶振连接至芯片底座的18、19脚
5、将芯片安放置底座上，缺口对缺口
6、8*8点阵管脚识别方法：点阵旁边的字朝下，下边那行的左边开始数是第一脚，然后逆时针走一圈1~16脚，和集成块的数法一样，然后对照点阵原理图看！
7、将2个8*8点阵安放于另一个芯片底座上，如图所示，左侧空出1列，右侧空出3列，右侧底下两只脚接发光二极管（左正右负）
8、将两块芯片底座合并，40个管脚依次焊接到一起，USB公头接上USB延长线到电脑，音频接口接上杜邦线到音频线，到音频分离器
9、制作音频线：
10、一分二音频分线器可以让音乐频谱显示器与音响并联
到频谱显示器接口
到音箱
到电脑
11、音乐频谱显示器通过USB接口取电，从音频接口采集音乐信号
12、成品展示
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手把手教你用51单片机DIY音乐频谱显示_稿件 - V3
呼
吸
触
摸
键
灯
（
图二
）
MCU 部分的原理图
颜
：
：
：
色
图三 (三) 编程思路 1)
点阵驱动电路图
在主函数中，单片机通过 AD 对音频数据采样，然后存放到数据缓存区进行预处理，完成 AD 滤波 处理， 自动增益控制信息扫描以及其他信息处理。 接着， 将缓存区数据送入 快速傅立叶变换 （FFT） 处理子函数进行运算。 处理完后， 从缓存区取出运算结果， 根据得到幅值计算出点阵的显示数据， 并存储到显示缓存区。 在中断函数中，根据显示缓冲区的内容对点阵显示屏进行实时刷新点亮。
根据傅立叶分析，任何声音可以分解为数个甚至无限个正弦波，而它们往往又包含有无数多的谐 波分量。而它们又往往是时刻在变化着。所以一个声音的构成其实是很复杂的。将声音的频率分量绘 制成曲线，就形成了频谱。 对频谱进行分析的仪器就是频谱分析仪，早期频谱仪都是模拟分析的。频谱仪的原理就是将声音
信号通过一系列不同中心频率的模拟带通滤波器。每个带通滤波器相当于一个共振电路，其特性由中 心频率（步进的） 、频带宽度及响应时间表示。在声音信号通过滤波器后，经过平方检波器，并进行平 均之后，在每个频率上测定所传输的功率，从而得到信号的频谱。然而，传统的频谱仪受到滤波器性 能的制约，因为模拟电路本身的特性所局限，滤波器的带宽和响应时间成反比，也就是说模拟滤波器 的频率分辨力与时间分解能力之间存在矛盾。因为频谱仪所测量的往往都是非稳态声，一般来说，都 是使用若干个滤波器来覆盖整个频率范围，并将信号同时并联地输入到这些滤波器上去。或者使用中 心频率能够从低到高连续变化的滤波器。 随着科学技术的不断进步，现在我们所使用的基本不再是那些笨重而不准确的模拟仪器的频谱仪， 取而代之的是基于处理器的软件分析法。它分析的数据来源其实是经过了 ADC（模数转换器件）转换 后得出的数字信号，所以频谱仪软件所测量的信号准确度，很大程度取决于数模转换电路的性能。比 起模拟滤波器，数字滤波器应该要更加迅速和精确。 2) 你问：那什么是均衡器和音乐频谱显示？在我们欣赏音乐的过程中有什么样的作用？ 我答：对于录音棚等专业级别的音乐制作来说，通常都需要对录制的音频信号进行频谱分析来辅助音 频的加工制作。当然对于我们普通的爱好者来说，不需要那么精确的频谱分析，我们更多的是用来略 显音乐节奏，美化环境，增添气氛。于是，大多数的音乐播放软件(如图一)，手机，mp3，高档的音箱 设备等，都有了音乐频谱显示。
频谱音乐的曲式原则_肖武雄
·作曲技术理论与作品研究·频谱音乐的曲式原则肖武雄(首都师范大学音乐学院，北京100048)收稿日期:2012－07－04基金项目:2011年国家哲学社会科学后期资助项目“频谱音乐基本原理”(11FYS003);2009年教育部人文社会科学研究项目基金资助(09YJA760031)。
作者简介:肖武雄(1963－)，男，贵州铜仁人，作曲与作曲技术理论博士，首都师范大学音乐学院副教授，硕士研究生导师，主要从事作曲与作曲技术理论及电子音乐领域研究。
①杰勒德·格瑞瑟(Gerard Grisey ，1946－1998)频谱音乐的创始人，1963－1965年到德国(Germany ’s Trossingen Conser-vatory )音乐学院学习，1965－1972年在国立巴黎音乐学院(Conservatoire National Superieur in Paris )跟Messaien 梅西安学习作曲，年轻时曾在当代音乐圣地德国达姆施塔特暑期课程中随Stockhausen 、Ligeti 与Xenakis 等20世纪重要作曲家研习，1974年在巴黎科学院研究声学。
1972－1974年赢得助学金去罗马研究，被授予居住梅第奇别墅(Villa Medici in Rome )，1980年成为IRCAM 签约作曲家，在此期间他已经在达姆施塔特、IRCAM 、米兰、美国的多所大学教授作曲;1982－1984年在美国加利福利亚州的伯克利大学任教，1986年回到巴黎音乐院，1998年因突发脑溢血死于巴黎。
摘要：曲式通常表示音乐的“时空结构”，频谱音乐对此的最大贡献是通过仪器分析，频谱显现，使得这本来属于纯理论范畴的内容，成为了一种可视的、具有生命力的“视在声源”。
自此，我们不仅可以用文本分析去了解曲式，用耳朵去感受曲式，还增加了一种重要的方法———用眼睛去实事观察声音状态由生到死的变化全过程。
java 包络谱算法
Java包络谱算法详解一、引言包络谱算法是一种在信号处理领域中广泛应用的技术，主要用于分析和处理信号的频率成分。
这种算法的主要思想是通过计算信号的幅度谱来确定信号的包络。
在本文中，我们将详细介绍如何在Java环境中实现包络谱算法。
二、包络谱算法原理包络谱算法的基本思想是通过对信号进行傅里叶变换，得到信号的幅度谱，然后通过一定的数学处理方法，得到信号的包络。
这个过程可以简单地用以下步骤来描述：1. 对信号进行傅里叶变换，得到信号的频谱。
2. 计算频谱的平方，得到幅度谱。
3. 对幅度谱进行处理，得到包络。
三、Java实现包络谱算法在Java中，我们可以使用Apache Commons Math库来实现包络谱算法。
以下是一个简单的示例：import plex;import mons.math3.transform.DftNormalization;import mons.math3.transform.FastFourierTransformer;import mons.math3.transform.TransformType;public class EnvelopeSpectrum {public static void main(String[] args) {// 创建一个信号double[] signal = new double[]{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8};// 计算信号的傅里叶变换FastFourierTransformer transformer = newFastFourierTransformer(DftNormalization.STANDARD);Complex[] spectrum = transformer.transform(signal, TransformType.FORWARD);// 计算幅度谱double[] amplitudeSpectrum = new double[spectrum.length];for (int i = 0; i < spectrum.length; i++) {amplitudeSpectrum[i] = Math.abs(spectrum[i]);}// 计算包络double[] envelope = computeEnvelope(amplitudeSpectrum);// 打印包络for (double value : envelope) {System.out.println(value);}}private static double[] computeEnvelope(double[] amplitudeSpectrum) { double[] envelope = new double[amplitudeSpectrum.length];envelope[0] = amplitudeSpectrum[0];for (int i = 1; i < amplitudeSpectrum.length; i++) {envelope[i] = Math.max(envelope[i - 1], amplitudeSpectrum[i]);}return envelope;}}四、结论以上就是在Java环境中实现包络谱算法的详细步骤。
北交大DSP研究性学习报告频谱计算2014
《数字信号处理》课程研究性学习报告姓名学号同组成员指导教师胡健时间2014年4月8日星期二DFT 近似计算信号频谱专题研讨【目的】(1) 掌握利用DFT 近似计算不同类型信号频谱的原理和方法。
(2) 理解误差产生的原因及减小误差的方法。
(3) 培养学生自主学习能力，以及发现问题、分析问题和解决问题的能力。
【研讨题目】 基本题1．D 大调和弦由频率为293.66, 369.99, 440Hz 的正弦信号组成，即x (t )= cos(2πf 1t )+ cos(2πf 2t )+ cos(2πf 3t )的频谱，其中f 1=293.66Hz ，f 2=369.99Hz ，f 3=440Hz 。
（1）确定合适的DFT 参数。
（2）利用DFT 分析其频谱，并比较不同窗函数对谱分析结果的影响。
（3）若乐曲全音符的持续时间为0.2s ，该和弦为16分音符，利用DFT 分析其频谱会出现什么问题？ 【题目分析】首先确定合适的DFT 参数：抽样频率 f s ；数据长度：矩形窗N ，hamming 窗N ；L ，利用fft 函数分析频谱。
【仿真结果】矩形窗截短后幅度谱汉明窗截短后幅度谱【结果分析】对实验结果进行比较，总结出选择合适DFT 参数的原则。
（1）抽样频率 f s =900Hz ；数据长度：矩形窗N=30，hamming 窗N=60；L=512，（2）利用矩形窗分析信号dft 时，增加窗口的长度N 可以减少W N (e j Ω)的主瓣宽度，改善频率分辨率。
但增加N 并不能减少频率泄漏。
利用Hamming 窗分析信号dft 时，可减小旁瓣引起的频率泄漏。
（3）乐曲全音符的持续时间为0.2s ，该和弦为16分音符，则该和旋持续时间为0.2/16=0.0125s,如果仍以抽样频率 f s =900Hz 抽样，N 最大只能取到11，引起频率分辨率下降。
【自主学习内容】 相关乐理知识【阅读文献】《数字信号处理（第二版）》【发现问题】(专题研讨或相关知识点学习中发现的问题)：时域截短时对频域造成的影响。
声谱图生成方法及实现
101通信接收机的语音信号解调结果为时域数据,反映了语音的时域特性,而要对语音信号进行深度处理需获取语音频域特征信息。
声谱图体现了语音信号的频域特征,本文研究了语音声谱图生成的相关技术,首先介绍了语音WAVE文件格式,以及通过短时傅里叶变换从时域数据获取频域数据的原理,最后依据时间、频率、幅度信息实现了声谱图生成。
0 引言语音是由大部分稳定以及部分动态变化的状态构成的连续音频流。
声谱图是依赖于傅里叶变换的显示图形,实际上是一种动态的频谱图,能够直观的显示出语音中包含的各种频率信号随时间的能量强弱变化情况。
声谱图纵轴为频率,横轴为时间,任意一个给定频率成分在给定时刻的能量强弱用点的颜色来表示。
语音特征向量可以从声谱图中提取出来[1]。
语音音素的属性可以从声谱图里观察出来,通过观察声谱图共振峰和它们的转变可以更好地识别声音,隐马尔科夫模型就是对声谱图进行建模以达到好的识别性能。
声谱图可以直观地评估TTS(Text to Speech)系统的好坏,直接对比合成的语音和自然的语音声谱图的匹配度。
由此,将语音时域数据转化为声谱图是非常重要的一步。
1 WAVE文件格式WAVE文件格式是符合RIFF(Resource Interchange File Format,资源交互式文件格式)规范的一种数据编码。
对于音频流的编码,WAVE没有严格的规则,几乎任何支持ACM(Audio Codec Manager,音频编解码器管理器)规范的编码都可以用来对音频数据流进行编码。
最基本的WAVE文件格式是PCM(Pulse Code Modulation,脉冲编码调制)格式。
PCM是没有经过任何压缩的声音采样数据格式,声卡能够直接播放。
而其他采用压缩编码的声音数据,需要把压缩的数据按照编解码格式解码成PCM格式,再送到声卡才能正常播放。
WAVE文件包括RIFF文件头(File Header)和一系列数据块(Data Chunk),而其中最主要的“WAVE”数据块由“fmt”子数据块和“data”子数据块组成。
信号分解分量的包络谱计算python
信号分解分量的包络谱计算python全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：信号分解是信号处理领域中的一项重要技术，它可以将复杂的信号分解为若干个简单的分量，从而更好地理解和分析信号的特性。
在信号分解的过程中，包络谱是一种很常用的分析方法，它可以揭示信号中的主要频率成分和能量分布情况。
本文将介绍如何使用Python计算信号分解分量的包络谱。
我们需要导入必要的库，包括numpy、scipy和matplotlib。
这些库提供了丰富的数学函数和绘图工具，可以方便地进行信号处理和分析。
接下来，我们生成一个示例信号并绘制其波形图，以便后续分析。
```pythonimport numpy as npfrom scipy.signal import hilbertimport matplotlib.pyplot as plt# 生成示例信号fs = 1000 # 采样率为1000Hzt = np.arange(0, 1, 1/fs) # 从0到1秒的时间向量f1, f2 = 10, 50 # 信号的两个频率成分为10Hz和50Hzsignal = np.sin(2*np.pi*f1*t) + 0.5*np.sin(2*np.pi*f2*t) # 构造混合信号# 绘制示例信号的波形图plt.figure()plt.plot(t, signal)plt.xlabel('Time (s)')plt.ylabel('Amplitude')plt.title('Original Signal')plt.show()```在得到示例信号后，我们可以使用希尔伯特变换对信号进行解析，分解得到包络信号。
希尔伯特变换是一种广泛应用于信号处理中的变换方法，它可以将原始信号转换为解析信号，并提取其包络信号。
下面是使用希尔伯特变换对示例信号进行分析的代码：```python# 使用希尔伯特变换得到信号包络analytic_signal = hilbert(signal) # 计算解析信号amplitude_envelope = np.abs(analytic_signal) # 提取包络信号通过对示例信号进行希尔伯特变换，我们得到了其包络信号，并绘制了包络谱图。
三维频谱图 分析,matlab三维频谱图
三维频谱图分析,matlab三维频谱图频谱图的分类:在实际使用中，频谱图有三种类型，分别是线性振幅谱、对数振幅谱和自功率谱。
频谱图什么意思？语音波形图频谱图中的频率分布如下:这里指的是“瞬间”，也就是说，频谱 graph表示瞬时语音波形图中的频率分布，n最佳大小的选择取决于频谱分析中的项目数量，频谱如何绘制地图问题1:如何绘制频谱地图。
1、振动的频谱图是什么意思,它反映了什么,就是说明了什频谱图的横坐标对应频率，纵坐标对应幅度。
一般来说，对于振动信号，需要将频域信号转换成频谱 graph(复杂的振动信号可能需要去噪)。
从频谱，我们可以知道振动信号中一些振幅较大的频率，与分析相反。
2、天线3d增益图怎么分析如何看天线2的远场增益方向图和反射系数曲线？增益模式有极轴和xy两种，xy的y轴为增益；3.反射曲线是在频谱仪器上的反应，正演曲线和反射曲线都有反射。
X轴是时间轴。
北斗高精度定位芯片企业解答:鑫恒达是国内芯片和电子器件的代理商/经销商，主要经营北斗高精度定位芯片/模块/板、北斗高精度天线、UWB/蓝牙北斗一体化终端。
短信终端设备、激光测距雷达、晶体/晶振、通信模块、无人机飞控/遥控器、工业触摸液晶显示器、自主研发的电磁夹管...如何分析hfss 天线增益图一般取决于方向图的形状、增益、3dB波束宽度、旁瓣电平、前后比等等。
3、什么是频谱瀑布图?General 频谱图X轴为频率，Y轴为振幅；另一方面，瀑布图的x轴是频率，y轴是时间，振幅用不同的颜色表示。
频谱瀑布图可以简单的观察频率和振幅是如何随时间变化的。
频谱瀑布图又称谱阵图，是一种三维由振动信号的功率谱或振幅谱随转速变化叠加而成的谱图，表示振动信号中各谐波分量随转速变化的情况。
4、matlab如何绘制三维时频谱图Your 频谱横坐标错了，改了A2；a0.5N500tlinspace(0，10，N)；ftA * exp(a * t)；yfft(英尺)；支线剧情(211)剧情(t，ft)；标题(单边衰减指数信号)；支线剧情(212)fre 1/10 *(0:N/2)；ampabs(y)；plot(fre，amp(1:N/2 1))；标题(“傅立叶变换”)；Xlabel(频率(Hz))gridon；。