《数字信号处理》课程设计,基于某MATLAB地音乐信号处理和分析报告解析汇报

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数字信号处理课程设计报告.doc

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数字信号处理课程设计报告淮阴工学院数字信号处理课程设计报告课题名称基于MATLAB的语音信号分析和处理-低通部分姓名xx 学号1234567890 班级电子0000 专业电子信息工程归口系部电子与电气工程学院起迄日期2014年12月22日2014年12月26日设计地点13306 指导教师数字信号处理课程设计指导小组提交报告日期2014年12月29日一、设计目的与任务通过数字信号处理的课程设计,使学生对信号的采集,处理,传输,显示,存储和分析等有一个系统的掌握和理解。

巩固和运用数字信号处理课程中的理论知识和实验技能,掌握最基本的数字信号处理的理论和方法,培养学生发现问题,分析问题和解决问题的能力。

二、基本要求1.基本要求设计一个语音信号分析和处理系统,要求学生对所采集的语音信号在MATLAB软件平台下进行频谱分析和处理;2.提高要求对所采集的语音信号叠加干扰噪声进行频谱分析,设计合适的滤波器滤除噪声,恢复原信号。

3.基本教学要求每组一台电脑(附话筒和耳机),电脑安装MATLAB软件。

三、设计要求本次课程设计最终要求提交设计说明书,由以下各部分组成1.理论依据根据设计要求分析系统功能,掌握设计中所需的理论(采样频率,采样位数的概念,采样定理;时域信号的DFT,FFT及频谱分析;数字滤波器的设计原理和方法,各种不同性能的滤波器的性能比较),阐述设计原理。

2.信号采集采集语音信号,画出信号的时域波形图和频谱图。

3.数字滤波器设计根据语音信号的特点,设计IIR低通数字滤波器;FIR低通数字滤波器;画出各种数字滤波器的频率响应图。

4.信号处理1)利用设计的IIR数字滤波器分别对采集的信号进行滤波处理;2)利用设计的FIR数字滤波器分别对采集的信号进行滤波处理;3)在原始的语音信号3000HZ 以上频段叠加白噪声,选择所设计的一种对叠加白噪声后的语音信号处理,滤除白噪声;4)画出处理过程中所得的各种波形及频谱图。

基于MATLAB的音频信号的分析与处理

基于MATLAB的音频信号的分析与处理
河北
HEBEINONGJI 农 机
机电·教育·推广
摘 要:本文主要通过 matlab 编程处理音频信号,并设计基本回声系统、IIR 和 FIR 滤波器,分析信号的时域、频域及 音频信号的特点,最终得到对音乐信号处理的结果。
关键词:matlab 程序;音频信号;滤波器设计
基于 MATLAB 的音频信号的分析与处理
与原声音乐对比,再观察滤波后的信号与原信号对比,最终确定
合适的 a 值。 2.2 程序 单回声滤波器 T=0.3; a=0.7; b1=[1,zeros(1,T*f-1),a] ; w=-pi:2*pi/1024:pi; [H,w]=freqz(b1,a); plo(t w/2*pi,abs(H)) figure plo(t w/2*pi,angle(H)) y1=filte(r b1,1,x); sound(y1,f) 无限回声滤波器 b2=[zeros(1,T*f),1]; a2=[1,zeros(1,T*f-1),-a]; w=-pi:2*pi/1024:pi; [H2,w]=freqz(b2,a2); plo(t w/2*pi,abs(H2)) figure plo(t w/2*pi,angle(H2)) 全通滤波器 b3=[a,zeros(1,T*f-1),-1]; a3=[1,zeros(1,T*f-1),-a]; [H3,w]=freqz(b3,a3,1024); plo(t w/2*pi,abs(H3)) plo(t w/2*pi,abs(H3)) 2.3 分析与结论 (1)单回声滤波器又称为梳状滤波器。 (2)信号通过单回声、无限回声滤波器后的幅值与相位均发
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2019 年 IIR 程序 Fdatool plo(t x) hold on [b3,a3]=t(f Hdi); x1=filte(r b3,a3,x); sound(x1,f)) sound(x,f) plo(t x1,'r') figure X=ff(t x); N=length(x); f1=0:f/N:f-f/N; plo(t f1/1000,abs(X)); hold on Xi=ff(t x1); Ni=length(x1); fi=0:f/Ni:f-f/Ni; plot(fi/1000,abs(Xi),'r') 2.3.2.1FIR 程序 fdatool a=0.7; [b4,a4]=t(f Hdf); x2=filte(r b4,a4,x); sound(x2,f) Xf=ff(t x2); Nf=length(x2); ff=0:f/Nf:f-f/Nf; plot(ff/1000,abs(Xf)) 2.3.3 分析结论 (1)信号经低通滤波器后,高频分量被滤除。 (2)相同指标下,IIR 滤波器比 FIR 滤除效果好。 (3)经滤波器滤波后,音乐信号声音更加圆润,噪声更小。 参考文献: [1]高西全,丁美玉.数字信号处理[M].西安电子科技大学出版 社,2000. [2]陈亚勇.MATLAB 信号处理详解[M].人民邮电出版社,2000. [3]杨树斌.数字信号处理实践教程(第一版)[M].华中科技大 学出版社,2010.

基于MATLAB的数字信号处理..

基于MATLAB的数字信号处理..

数字信号处理课程设计报告题目:语音数字信号处理与分析及Matlab实现系别通信工程专业班级学生姓名学号指导教师提交日期摘要本次课程设计综合利用数字信号处理的理论知识进行语音信号的频谱分析,通过理论推导得出相应结论,再利用MATLAB作为编程工具进行计算机实现,从而加深对所学知识的理解,建立概念。

本次课程设计要求利用MATLAB对语音信号进行分析和处理,要求学生采集语音信号后,在MATLAB软件平台进行频谱分析;并对所采集的语音信号加入干扰噪声,对加入噪声的信号进行频谱分析,设计合适的滤波器滤除噪声,恢复原信号。

待处理语音信号是一个在20Hz~20kHz 频段的低频信号。

采用了高效快捷的开发工具——MATLAB,实现了语音信号的采集,对语音信号加噪声及设计滤波器滤除噪声的一系列工作。

利用采样原理设计了高通滤波器、低通滤波器、带通滤波器、带阻滤波器。

同学通过查阅资料自己获得程序进行滤波器的设计,能过得到很好的锻炼。

关键词:MATLAB 滤波器数字信号处理目录第一章绪论 (1)1.1 设计的目的及意义 (1)1.2 设计要求 (1)1.3 设计内容 (1)第二章系统方案论证 (3)2.1 设计方案分析 (3)2.2 实验原理 (3)第三章信号频谱分析 (6)3.1 原始信号及频谱分析 (6)3.2 加入干扰噪声后的信号及频谱分析 (7)第四章数字滤波器的设计与实现 (11)4.1 高通滤波器的设计 (11)4.2 低通滤波器的设计 (12)4.3 带通滤波器的设计 (15)4.4 带阻滤波器的设计 (16)第五章课程设计总结 (19)参考文献 (20)附录Ⅰ (I)附录Ⅱ (II)第一章绪论1.1 设计的目的及意义综合利用数字信号处理的理论知识进行语音信号的频谱分析,通过理论推导得出相应结论,再利用MATLAB作为编程工具进行计算机实现,从而加深对所学知识的理解,建立概念。

本设计采用了高效快捷的开发工具——MATLAB,实现了语音信号的采集,对语音信号加噪声及设计滤波器滤除噪声的一系列工作。

《数字信号处理》课程设计,基于MATLAB的音乐信号处理和分析

《数字信号处理》课程设计,基于MATLAB的音乐信号处理和分析

《数字信号处理》课程设计设计题目:基于MATLAB的音乐信号处理和分析院系:物理工程学院专业:电子信息科学与技术学号:姓名:一、课程设计的目的本课程设计通过对音乐信号的采样、抽取、调制解调、滤波、去噪等多种处理过程的理论分析和MATLAB实现,使学生进一步巩固数字信号处理的基本概念、理论以及频谱分析方法和数字滤波器设计方法;使学生掌握的基本理论和分析方法只是得到进一步扩展;使学生能有效地将理论和实际紧密结合;增强学生软件编程实现能力和解决实际问题的能力。

二、课程设计的基本要求1 学会MATLAB的使用,掌握MATLAB的基本编程语句。

2 掌握在Windows环境下音乐信号采集的方法。

3 掌握数字信号处理的基本概念、基本理论和基本方法。

4 掌握MATLAB设计FIR和IIR数字滤波器的方法。

5 掌握使用MATLAB处理数字信号、进行频谱分析、涉及数字滤波器的编程方法。

三、课程设计内容实验1音乐信号的音谱和频谱观察使用windows下的录音机录制一段音乐信号或采用其它软件截取一段音乐信号(要求:时间不超过5s、文件格式为wav文件)①使用wavread语句读取音乐信号,获取抽样率;(注意:读取的信号时双声道信号,即为双列向量,需要分列处理);②输出音乐信号的波形和频谱,观察现象;使用sound语句播放音乐信号,注意不同抽样率下的音调变化,解释现象。

程序如下:[Y,FS,NBITS]=WAVREAD('怒放的生命 - 汪峰5s'); %读取音乐信号plot(Y); %显示音乐信号的波形和频谱sound(Y,FS); %听音乐(按照原来的抽样率)Y1=Y(:,1); %由双声道信号变为单声道信号size(Y1)figuresubplot(2,1,1);plot(Y); %显示原信号波形N=length(Y1);f1=fft(Y1); %傅立叶变换w=2/N*[0:N/2-1];subplot(2,1,2);plot(w,abs(f1(1:N/2))); %显示波形原信号的波形和频谱图实验2音乐信号的抽取(减抽样)①观察音乐信号频率上限,选择适当的抽取间隔对信号进行减抽样(给出两种抽取间隔,代表混叠与非混叠);②输出减抽样音乐信号的波形和频谱,观察现象,给出理论解释;播放减抽样音乐信号,注意抽样率的变化,比较不同抽取间隔下的声音,解释现象程序如下[Y,FS,NBITS]=WAVREAD('怒放的生命 - 汪峰5s');Y1=Y(:,1);D= ;j=0; %减抽样,D表示抽样间隔(10倍和100倍)for i=1:D:length(Y1) % I表示开始减抽样的起始点j=j+1;Y2(j)=Y1(i); %Y2减抽样后的信号endN=length(Y1);N1=length(Y2);F1=fft(Y1);F2=fft(Y2);w1=2/N*[0:N-1];w2=2/N1*[0:N1-1];figuresubplot(4,1,1);plot(Y1); %显示原单声道信号波形和频谱subplot(4,1,2);plot(Y2); %图显示抽样信号波形和频谱subplot(4,1,3);plot(w1,abs(F1)); %显示原单声道信号fft变换后的波形和频谱subplot(4,1,4);plot(w2,abs(F2)); %显示抽样信号快速fft变换后的波形和频谱sound(Y2,FS) %声音低沉,而且不是很清晰。

基于MATLAB的数字信号处理

基于MATLAB的数字信号处理

数字信号处理课程设计报告题目:语音数字信号处理与分析及Matlab实现系别通信工程专业班级学生姓名学号指导教师提交日期摘要本次课程设计综合利用数字信号处理的理论知识进行语音信号的频谱分析,通过理论推导得出相应结论,再利用MATLAB作为编程工具进行计算机实现,从而加深对所学知识的理解,建立概念。

本次课程设计要求利用MATLAB对语音信号进行分析和处理,要求学生采集语音信号后,在MATLAB软件平台进行频谱分析;并对所采集的语音信号加入干扰噪声,对加入噪声的信号进行频谱分析,设计合适的滤波器滤除噪声,恢复原信号。

待处理语音信号是一个在20Hz~20kHz 频段的低频信号。

采用了高效快捷的开发工具——MATLAB,实现了语音信号的采集,对语音信号加噪声及设计滤波器滤除噪声的一系列工作。

利用采样原理设计了高通滤波器、低通滤波器、带通滤波器、带阻滤波器。

同学通过查阅资料自己获得程序进行滤波器的设计,能过得到很好的锻炼。

关键词:MATLAB滤波器数字信号处理目录第一章绪论 (1)1.1设计的目的及意义 (1)1.2设计要求 (1)1.3设计内容 (1)第二章系统方案论证 (3)2.1设计方案分析 (3)2.2实验原理 (3)第三章信号频谱分析 (6)3.1原始信号及频谱分析 (6)3.2加入干扰噪声后的信号及频谱分析 (7)第四章数字滤波器的设计与实现 (11)4.1高通滤波器的设计 (11)4.2低通滤波器的设计 (12)4.3带通滤波器的设计 (15)4.4带阻滤波器的设计 (16)第五章课程设计总结 (19)参考文献 (20)附录Ⅰ (I)附录Ⅱ (II)第一章绪论1.1设计的目的及意义综合利用数字信号处理的理论知识进行语音信号的频谱分析,通过理论推导得出相应结论,再利用MATLAB作为编程工具进行计算机实现,从而加深对所学知识的理解,建立概念。

本设计采用了高效快捷的开发工具——MATLAB,实现了语音信号的采集,对语音信号加噪声及设计滤波器滤除噪声的一系列工作。

数字信号处理课程设计基于 matlab 的音乐信号处理和分析

数字信号处理课程设计基于 matlab 的音乐信号处理和分析

《数字信号处理》课程设计设计题目:基于MATLAB 的音乐信号处理和分析一、课程设计的目的本课程设计通过对音乐信号的采样、抽取、调制、解调等多种处理过程的理论分析和MATLAB实现,使学生进一步巩固数字信号处理的基本概念、理论、分析方法和实现方法;使学生掌握的基本理论和分析方法知识得到进一步扩展;使学生能有效地将理论和实际紧密结合;增强学生软件编程实现能力和解决实际问题的能力。

二、课程设计基本要求1学会MATLAB 的使用,掌握MATLAB的基本编程语句。

2掌握在Windows 环境下音乐信号采集的方法。

3掌握数字信号处理的基本概念、基本理论和基本方法。

4掌握MATLAB 设计FIR 和IIR 数字滤波器的方法。

5 掌握使用MATLAB处理数字信号、进行频谱分析、设计数字滤波器的编程方法。

三、课程设计内容1、音乐信号的音谱和频谱观察使用windows下的录音机录制一段音乐信号或采用其它软件截取一段音乐信号(要求:时间不超过5s、文件格式为wav文件)①使用wavread语句读取音乐信号,获取抽样率;(注意:读取的信号是双声道信号,即为双列向量,需要分列处理);②输出音乐信号的波形和频谱,观察现象;③使用sound语句播放音乐信号,注意不同抽样率下的音调变化,解释现象。

Wavread格式说明:[w,fs,b]=wavread(‘语音信号’),采样值放在向量w中,fs表示采样频率(hz),b表示采样位数。

上机程序:[y,fs,bit]=wavread('I do片段')%读取音乐片段,fs是采样率size(y)%求矩阵的行数和列数y1=y( : ,1);%对信号进行分列处理n1=length(y1);%取y的长度t1=(0:n1-1)/fs;%设置波形图横坐标 figuresubplot(2,1,1);plot(t1,y1); %画出时域波形图 ylabel('幅值');xlabel('时间(s )'); title('信号波形'); subplot(2,1,2); Y1=fft(y1);w1=2/n1*(0:n1-1);%设置角频率 plot(w1,abs(Y1));%画频谱图 title('信号频谱'); xlabel('数字角频率'); ylabel('幅度'); grid on ;sound(y,fs); 实验结果:123456幅值时间(s )信号波形信号频谱数字角频率幅值1、通过观察频谱知,选取音乐信号的频谱集中在0~0.7*pi 之间,抽样点数fs=44100;2、当采样频率问原来0.5(0.5*fs )倍时:音乐片段音调变得非常低沉,无法辨认原声,播放时间变长;抽样频率减小,抽样点数不变时,其分辨力增大,记录长度变长,声音失真。

数字信号处理课设报告-基于matlab的数字音效处理器

数字信号处理课设报告-基于matlab的数字音效处理器

数字信号处理课设报告-基于matlab的数字音效处理器一:应用背景利用所学习的数字信号处理知识,自己动手制作一个有趣的音效处理系统,看看能不能完成声音的逐渐放大和逐渐衰减、看看能不能让自己的声音发生一些改变(变得尖声尖气或粗声粗气)、看看改变声音播放速度有什么方法等等,你还可以自己想想还有什么有趣的变化,可以通过我们已有的知识让它实现。

作为课程设计,以下要求分为基本必做部分和提高必做部分,在提高部分你可以选择全部内容和部分内容,当然分数值是不一样。

二、基于MATLAB数字音效处理器2.1:实现步骤基本要求描述(40分)1)语音信号的采集(2分)要求利用Windows下的录音机,录制一段自己的话音,时间在5s内,存为*.WA V的文件。

然后在Matlab软件平台下,利用函数wavread 对语音信号进行采样,记住采样频率和采样点数。

2)语音信号的频谱分析(10分)要求首先画出语音信号的时域波形;然后对语音号进行快速傅里叶变换,得到信号的频谱特性,分析基频。

3)设计数字滤波器和画出其频率响应(10分)给出各滤波器的性能指标:(1)低通滤波器性能指标fb=1 000 Hz,fc=1 200 Hz,As=100 dB,Ap=1 dB。

(2)高通滤波器性能指标fc=4 800 Hz,fb=5 000 Hz As=100 dB,Ap=1 dB。

(3)带通滤波器性能指标fb1=1 200 Hz,fb2=3 000 Hz,fc1=1 000 Hz,fc2=3 200 Hz,As =100 dB,Ap=1 dB。

4)用滤波器对信号进行滤波(5分)要求学生用自己设计的各滤波器分别对采集的信号进行滤波,在Matlab中,FIR滤波器利用函数fftfilt对信号进行滤波,IIR滤波器利用函数filter对信号进行滤波。

5)比较滤波前后语音信号的波形及频谱(10分)要求在一个窗口同时画出滤波前后的波形及频谱,做出分析。

6)回放语音信号(1分)在Matlab中,函数sound可以对声音进行回放。

基于 Matlab 的数字信号处理实验报告

基于 Matlab 的数字信号处理实验报告

第一章MATLAB基本知识MATLAB是一种面向科学和工程计算的高级语言,包含的几十个工具箱,覆盖了通信、自动控制、信号处理、图像处理、生命科学等科技领域,现已成为国际公认的最优秀的科技界应用软件。

该软件的特点是:强大的计算功能、计算结果和编程可视化及极高的转换效率。

本章目的是帮助新用户在领略MATLAB非凡能力的同时能轻松跨越MA TLAB的门槛。

§1.1 MATLAB 语言的基本使用环境一.MATLAB的安装MATLAB5.3 版本仅有一张光盘,运行其上的安装文件setup.exe,则可以按提示安装整个MA TLAB 系统。

MATLAB6.1 版本有两张光盘,将其中的程序盘插入驱动器,运行其上的安装文件setup.exe,则可以按提示安装整个MA TLAB 系统。

MATLAB6.x与以前的版本相比,在界面上的变化是很大的,以前的版本只给出一个又一个命令窗口,MA TLAB6.1的程序界面,除了其右侧的Command Window (命令窗口)之外,还有Launch Pad (程序调用板) 和Command History (命令的历史记录)两个子窗口,以及Workspace (工作空间管理程序) 和Current Directory (当前目录管理程序)等,使MA TLAB 的操作更容易、方便了。

二.MATLAB5.3的操作步骤由于实验室安装的是MA TLAB5.3,下面我们介绍MATLAB5.3 的操作步骤。

双击桌面的MA TLAB5.3 的图标,如图1-1,将进入MA TLAB5.3的Command Window (命令窗口),如图1-2。

1.帮助[Help]选项Help Windows 打开分类帮助窗Help Tips 打开函数文件命令帮助窗Help Desk 打开以超文本形式存储的帮助文件主页Examples and Demos 打开演示窗主页About MA TLAB 注册图标、版本、制造商和用户信息选择[Help]中不同的类别,用户可以从相关的帮助信息得到帮助。

实验一基于Matlab的数字信号处理基本分析解析

实验一基于Matlab的数字信号处理基本分析解析

实验一 基于Matlab 的数字信号处理基本操作一、 实验目的:学会运用MA TLAB 表示的常用离散时间信号;学会运用MA TLAB 实现离散时间信号的基本运算。

二、 实验仪器:电脑一台,MATLAB6.5或更高级版本软件一套。

三、 实验内容:(一) 离散时间信号在MATLAB 中的表示离散时间信号是指在离散时刻才有定义的信号,简称离散信号,或者序列。

离散序列通常用)(n x 来表示,自变量必须是整数。

离散时间信号的波形绘制在MATLAB 中一般用stem 函数。

stem 函数的基本用法和plot 函数一样,它绘制的波形图的每个样本点上有一个小圆圈,默认是空心的。

如果要实心,需使用参数“fill ”、“filled ”,或者参数“.”。

由于MATLAB 中矩阵元素的个数有限,所以MA TLAB 只能表示一定时间范围内有限长度的序列;而对于无限序列,也只能在一定时间范围内表示出来。

类似于连续时间信号,离散时间信号也有一些典型的离散时间信号。

1. 单位取样序列单位取样序列)(n δ,也称为单位冲激序列,定义为)0()0(01)(≠=⎩⎨⎧=n n n δ要注意,单位冲激序列不是单位冲激函数的简单离散抽样,它在n =0处是取确定的值1。

在MATLAB 中,冲激序列可以通过编写以下的impDT .m 文件来实现,即function y=impDT(n)y=(n==0); %当参数为0时冲激为1,否则为0调用该函数时n 必须为整数或整数向量。

【实例1-1】 利用MATLAB 的impDT 函数绘出单位冲激序列的波形图。

解:MATLAB 源程序为>>n=-3:3; >>x=impDT(n);>>stem(n,x,'fill'),xlabel('n'),grid on >>title('单位冲激序列') >>axis([-3 3 -0.1 1.1])程序运行结果如图1-1所示。

数字信号处理(DSP)课程设计—利用Matlab实现对三种音频信号的采样和分析

数字信号处理(DSP)课程设计—利用Matlab实现对三种音频信号的采样和分析

数字信号处理课程设计报告姓名:蒲钇霖学号:201021030619学院:微固利用Matlab实现对三种音频信号的采样和分析一、前言:数字信号处理(Digital Signal Processing,简称DSP)是一门涉及许多方面而又广泛应用于很多领域的学科。

它是一种使用数学手段转换或提取信息,来处理现实信号的方法。

随着信息时代和数字世界的到来,数字信号处理技术得到了迅速的发展,已经成为了一个极其重要的研究领域。

本次课程设计可以算是对于数字信号处理技术一个基础的应用实例,主要是通过Matlab软件对现实中的音频信号进行采样以及分析研究。

二、设计目的:通过此次课程设计,让我们能够更好地巩固和运用在数字信号课程中学习到的理论知识和实验方法,加强我们将理论知识化为实践技巧的能力,主要是熟悉和学习如何使用Matlab对信号进行采集、截取、显示、存储和分析。

在这过程中同时培养我们发现问题、分析问题以及解决问题的能力。

三、主要内容:这次课程设计将对三种音频信号进行分析研究与相互比较,其中的两种信号是用Matlab软件来录制的一段自己发出的声音和用汤匙敲击不锈钢杯的声音,然后再截取出它们的有效部分。

另一种是从电脑里找的Windows XP的开机启动声音。

完成这三种信号的采集工作之后,就分别用音频分析软件spectrogram和Matlab两种手段对它们进行分析研究和相互比较,得出相应的结论,从而完成课程设计的任务。

四、设计步骤:1.采集声音信号Windows XP开机启动的声音可直接由电脑中找出,这里主要是采集自己发出的声音和汤匙敲击不锈钢杯的声音。

一般来说,我们采集声音信号最简便的方法就是直接使用Windows自带的录音器。

但为了帮助学习Matlab,这里我们使用该软件来进行声音的录制。

下面就是录制自己发出的声音的一段程序(参照了网上查找的一个例子):>>fs=8000;>>channel=1;>>t=3;>>fprintf('按任意键后开始 %d秒录音:',t);pause;>>fprintf('录音中...');>>x=wavrecord(t*fs,fs,channel,'double');>>fprintf('录音结束\n');>>wavwrite(x,fs,'C:\Program Files\MATLAB\R2007a\work\UESTC.wav')>>fprintf('按任意键后回放:');pause>>wavplay(x,fs);这里不同于一般的命令操作方式,而是采用的编程操作方式。

基于MATLAB的数字信号处理与分析课程设计

基于MATLAB的数字信号处理与分析课程设计

目录目录 (1)摘要 (2)一.设计目的和要求 (2)二.设计原理及方法 (2)2.1设计原理 (2)2.2设计方法 (5)三.实验内容 (5)3.1信号的产生 (5)3.2滤波器的设计 (7)3.3信号滤波分析 (9)总结与致谢 (16)参考文献 (17)摘要几乎所有的工程技术领域都要涉及到信号处理问题,信号处理一般是包括数据采集以及对信号进行分析、变换、综合、估计与识别。

对于数字信号来说,数字信号的幅度和时间都是离散值,数字信号处理是采用数值计算的方法完成对信号的处理。

而待处理的的信号往往夹带着噪声。

这就需要数字滤波器对信号进行滤波处理,滤除其中的噪声,得到想要的信号。

所谓数字滤波器,就是输入、输出都是数字信号的,通过数值计算处理改变输入信号所含频率成分的相对比例,或者滤除某些频率成分的数字器件或程序。

常用的经典滤波器有低通、高通、带通、带阻。

关键字:信号产生数字滤波器噪声频谱分析一.设计目的和要求1、产生一个连续信号,包含低频,中频,高频分量。

2、对产生的信号进行采样,进行频谱分析。

3、分别设计高通、低通、带通滤波器对信号进行滤波处理,观察滤波后信号的频谱。

二.设计原理及方法2.1设计原理理论上信号的采样要符合奈奎斯特采样定律,就是采样频率要高一点,一般为被采信号最高频率的2倍,只有这样,才能保证频域不混叠,也就是采样出来数字信号中包含了被采信号的所有信息,而且没有引入干扰。

这就是信号的时域采样。

频谱分析是指对信号进行频域谱的分析,观察其频域的各个分量的功率大小,其理论基础是傅立叶变换,现在一般采用数字的方法,也就是将时域信号数字化后做FFT,可以得到频域的波形。

数字滤波器是一种用来过滤时间离散信号的数字系统,通过对抽样数据进行数学处理来达到频域滤波的目的。

可以设计系统的频率响应,让它满足一定的要求,从而对通过该系统的信号的某些特定的频率成分进行过滤,这就是滤波器的基本原理。

如果系统是一个连续系统,则滤波器称为模拟滤波器。

数字信号处理实验报告MATLAB

数字信号处理实验报告MATLAB

数字信号处理实验报告姓名:班级:09电信一班学号:2)]得下图二,图二图一3.将如下文件另存为:sigadd.m文件function [y,n] = sigadd(x1,n1,x2,n2)% 实现y(n) = x1(n)+x2(n)% -----------------------------% [y,n] = sigadd(x1,n1,x2,n2)% y = 在包含n1 和n2 的n点上求序列和,% x1 = 在n1上的第一序列% x2 = 在n2上的第二序列(n2可与n1不等)n = min(min(n1),min(n2)):max(max(n1),max(n2)); % y(n)的长度y1 = zeros(1,length(n)); y2 = y1; % 初始化y1(find((n>=min(n1))&(n<=max(n1))==1))=x1; % 具有y的长度的x1y2(find((n>=min(n2))&(n<=max(n2))==1))=x2; % 具有y的长度的x2y = y1+y2;在命令窗口输入:x1=[1,0.5,0.3,0.4];n1=-1:2;x2=[0.2,0.3,0.4,0.5,0.8,1];n2=-2:3; [y,n] = sigadd(x1,n1,x2,n2)得:y =n=-1:10;x=sin(0.4*pi*n);y=fliplr(x);n1=-fliplr(n);subplot(2,1,1),stem(n,x) subplot(2,1,2),stem(n1,y在命令窗口键入:n=-1:10; x=sin(0.4*pi*n);n (samples)实验结果:1.(1)在命令窗口输入:tic; [am,pha]=dft1(x)N=length(x);w=exp(-j*2*pi/N);for k=1:Nsum=0;for n=1:Nsum=sum+x(n)*w^((k-1)*(n-1));endam(k)=abs(sum);pha(k)=angle(sum);end;toc得到如下结果:am =Columns 1 through 11120.0000 41.0066 20.9050 14.3996 11.3137 9.6215 8.6591 8.1567 8.0000 8.1567 8.6591Columns 12 through 169.6215 11.3137 14.3996 20.9050 41.0066pha =Columns 1 through 110 1.7671 1.9635 2.1598 2.3562 2.5525 2.7489 2.9452 3.1416 -2.9452 -2.7489Columns 12 through 16-2.5525 -2.3562 -2.1598 -1.9635 -1.7671Elapsed time is 0.047000 seconds.(2)在命令窗口输入:tic;[am,pha]=dft2(x)N=length(x);n=[0:N-1];k=[0:N-1];w=exp(-j*2*pi/N);nk=n’*k;wnk=w.^(nk); Xk=x*wnk; am= abs(Xk); pha=angle(Xk); toc得到下图:figure(1)00.10.20.30.40.50.60.70.80.91signal x(n), 0 <= n <= 99(2)在命令窗口键入:n3=[0:1:99];y3=[x(1:1:10) zeros(1,90)]; %添90个零。

数字信号处理课程设计报告-基于MATLAB的语音信号的特技处理

数字信号处理课程设计报告-基于MATLAB的语音信号的特技处理

数字信号处理课程设计报告-基于MATLAB的语音信号的特技处理xxxx数字信号处理课程设计报告题目:基于MATLAB 的语音信号的特技处理系 (院): 计算机工程学院专业: 通信工程班级: 通信xx班学号: xxxxxxxx姓名: xxx指导教师: xxx学年学期: 2009 ~ 2010 学年第 1 学期2009年12月 18 日设计任务书课题基于MATLAB 的语音信号的特技处理名称1. 巩固所学的数字信号处理理论知识,理解信号的采集、处理、传输、显示和存储过程;设计2. 综合运用专业及基础知识,解决实际工程技术问题的能力; 目的3. 学习资料的收集与整理,学会撰写课程设计报告。

1. 微型电子计算机(PC); 实验环境 2. 安装Windows 2000以上操作系统,MATLAB等开发工具。

1. 选择一个语音信号作为分析的对象,或录制一段各人自己的语音信号,并对其进行频谱分析; 然后在时域用数字信号处理方法将信号加入延时和混响,再分析其频谱,并与原始信号频谱进行比较;最后设计一个信号处理系统界面。

2. 利用课余时间去图书馆或上网查阅课题相关资料,深入理解课题含义及设计要求,任务注意材料收集与整理; 要求3. 在第15周末之前完成预设计,并请指导教师审查,通过后方可进行下一步工作;4. 结束后,及时提交设计报告(含纸质稿、电子稿),要求格式规范、内容完整、结论正确,正文字数不少于3000字(不含代码)。

工作进度计划序号起止日期工作内容2009.12.14~2009.12.14 在预设计的基础上,进一步查阅资料,完善设计方案。

12009.12.14~2009.12.17 设计总体方案,构建、绘制流程框图,编写代码,上机调试。

22009.12.17~2009.12.18 测试程序,完善功能,撰写设计报告。

32009.12.18 参加答辩,根据教师反馈意见,修改、完善设计报告。

4指导教师(签字):年月日摘要语音是人们交流思想和进行社会活动的最基本手段,我们要对语音信号进行测定并将其转变为另一种形式,以提高我们的通信能力。

《基于MATLAB的数字信号处理》实验报告

《基于MATLAB的数字信号处理》实验报告

0.60007.0000-5.4000所以,X=[错误!未找到引用源。

]=[ 0.6000, 7.0000, -5.4000]’实验结果2:K=1.732051实验结果3:三曲线的对比图如下所示:图1.1 三曲线的对比实验二基于MATLAB信号处理实验xlabel('频率/Hz');ylabel('振幅/dB');title('布莱克窗的幅频特性');grid on;subplot(2,1,2);plot(f4,180/pi*unwrap(angle(H4)));xlabel('频率/Hz');ylabel('相位');title('布莱克窗的相频特性');grid on;六、实验结果实验结果2.1:图2-1 x(n)与y(n)的互相关序列图由实验结果可知,x(n)与y(n)的互相关只在区间[-4,8]上有能力,刚好是区间[-3,3]与右移后的区间[-1,5]两端点之和,与结论一致。

且互相关在2处达到最大。

实验结果2.2.1:其表示的差分方程为:y(n)-0.8145y(n-4)=x(n)+x(n-4)实验结果2.2.2:滤波器的幅频和相频图如下所示:图2-2 滤波器的幅频与相频图实验结果2.2.3:由下图实验结果可知,输出信号相对于输入信号有一小小的延迟,基本上x(n)的频点都通过了,滤波器是个梳状filter,正好在想通过的点附近相位为0,也就是附加延迟为0图2-3 滤波器的幅度和相位变化图2-4 两信号波形实验结果2.3:四种带通滤波器的窗函数的频率响应如下所示:图2-5 矩形窗的频率特性图2-6 汉宁窗的频率特性图2-7 海明窗的频率特性图2-8 布莱克曼窗的频率特性图3-1 加噪前、后图像对比图3-2 加椒盐噪声的图像均值滤波前、后的图像对比图3-3 加椒盐噪声的图像中值滤波前、后的图像对比图3-4加高斯噪声的图像均值滤波前、后的图像对比图3-5 加高斯噪声的图像中值滤波前、后的图像对比实验结果3.2:图3-6 原图及重构图像图3-7 程序运行结果由实验结果可知,当DCT变换的系数置0个数小于5时,重构图像与原图像的峰值信噪比为2.768259,重构图像置为0的变换系数的个数个数为:43.708737;当DCT变换的系数置0个数小于10时,重构图像与原图像的峰值信噪比15.922448,重构图像置为0的变换系数的个数个数为:36.110705;当DCT变换的系数置0个数小于5时,重构图像与原图像的峰值信噪比为2.768259,重构图像置为0的变换系数的个数个数为:30.366348;可以发现,在抛弃部分DCT系数后,重构图像时不会带来其画面质量的显著下降,采用这种方法来实现压缩算法时,可以通过修改mask变量中的DCT系数来更好地比较仿真结果。

Matlab信号处理实验报告

Matlab信号处理实验报告

数字信号处理课程设计摘要:本文基于 Matlab 设计了巴特沃斯数字低通滤波器、切比雪夫1型高通数字滤波器并用其来对音频信号进行低通滤波、高通滤波处理,仿真结果表明设计的滤波器均对音频信号进行了有效处理。

随后又利用Matlab对信号进行了分析,从而验证了奈奎斯特采样定理。

一、课程设计目的综合运用本课程的理论知识进行频谱分析以及滤波器设计,通过理论推导得出相应结论,并利用 MATLAB 作为编程工具进行计算机实现,从而复习巩固了课堂所学的理论知识,提高了对所学知识的综合应用能力,并从实践上初步实现了对数字信号的处理。

二、课程设计内容2.1滤波器的设计用windows自带的录音机录取语音“DSP”在文件“DSP.wav”内,时间大约1秒钟;画出语音信号的时域波形,并进行频谱分析;按照以下性能指标分别设计数字滤波器,并画出频率响应;滤波器可分别采用巴特沃斯型,切比雪夫1型滤波器。

a.低通滤波器:fc =1000Hz,fb=1200Hz,As=20dB,Ap=1dB;b.高通滤波器:fc =4800Hz,fb=5000Hz,As=20dB,Ap=1dB;(1)用上述设计的滤波器对语音信号进行滤波,并比较滤波前后语音信号的波形和频谱及声音的变化。

(2)对学有能力的同学,可设计该声音处理系统的用户界面,在该界面上可选择滤波器的类型,输入滤波器的参数,显示滤波器的频率响应,选择信号等。

2.2信号分析(1)x(t)=e|t|1000-,求其傅里叶变换x a(jΩ)。

画出模拟信号及傅里叶变换的a曲线图。

(2)以x()说明采样频率特性的影响,分别采用f=5000Hz,f=1000Hz。

绘出X(e W)曲线。

三、设计思想和系统功能分析3.1滤波器的设计3.1.1基础知识f 是模拟频率,单位HZ;Ω是模拟角频率,单位rad/s。

模拟角频率Ω和模拟频率f 存在Ω=2πf的关系。

对模拟信号采样(采样频率 f s )得到一个数字频率ω,它是模拟角频率Ω对采样频率 fs 归一化得到的,即ω = Ω/f s (rad)=2πf/fs=2πfT,对π归一化数字频率w=Ω/(π*fs)。

基于matlab的音乐信号的处理终稿

基于matlab的音乐信号的处理终稿

目录1、课程设计的目的 (1)2、课程设计的基本要求 (1)3、课程设计内容 (1)3.1 基于USB总线或PCI总线A/D卡的报告 (1)3.1.1 USB总线介绍 (1)3.1.2 USB接口的数据采集系统的设计实现 (1)3.1.3 USB接口电路设计 (2)3.1.4 A/D转换电路 (3)3.1.5 控制电路及数据缓冲电路 (3)3.2 基于MATLAB的音乐信号的处理 (5)3.2.1 音乐信号的音谱和频谱观察 (5)3.2.2音乐信号的采样 (7)4、学习matlab的心得体会与本次课程设计的心得体会 (10)5、参考文献 (11)1、课程设计的目的本课程设计通过对音乐信号的采样、抽取、分析、等多种处理过程的理论分析和MATLAB实现,使学生进一步巩固数字信号处理的基本概念、理论以及频谱分析方法和数字滤波器设计方法;使学生掌握的基本理论和分析方法只是得到进一步扩展;使学生能有效地将理论和实际紧密结合;增强学生软件编程实现能力和解决实际问题的能力。

2、课程设计的基本要求1 学会MATLAB的使用,掌握MATLAB的基本编程语句。

2掌握USB总线或PCI总线的基本结构,了解基于USB总线或PCI总线A/D卡的通用结构。

3 掌握在Windows环境下音乐信号采集的方法。

4掌握数字信号处理的基本概念、基本理论和基本方法。

5 掌握使用MATLAB处理数字信号、进行频谱分析的编程方法。

3、课程设计内容3.1.基于USB总线A/D卡的报告3.1.1 USB总线介绍USB总线是Intel,DEC,M ic rosoft,IBM等公司联合提出的一种新的串行总线接口规范,是为了解决日益增加的PC外设与有限的主板插槽和端口之间的矛盾而制定的一种串行通信标准。

USB具有较高的传输速度: USB协议1.1支持低速(1.5 Mb/s)和全速(12 Mb/s)2种传输模式,而2.0协议支持的速度提高到480 Mb/s。

基于Matlab的数字信号处理课程设计课程报告

基于Matlab的数字信号处理课程设计课程报告

基于Matlab的数字信号处理课程设计一、课程设计目的:1.熟悉Matlab运行环境,熟练使用Matlab语言进行编程,进行数字信号处理。

2.全面复习数字信号课程所学理论知识,巩固所学知识重点和难点,将理论与实践很好地结合起来。

3.提高综合运用所学知识独立分析和解决问题的能力;二、MATLAB简介MATLAB是功能强大的科学及计算软件,它不但具有以矩阵计算为基础的强大数学计算和分析功能,而且还具有丰富的可视化图形表现功能和方便的程序设计能力。

MATLAB的应用领域极为广泛,除了数学计算和分析外,还被广泛地应用于自动控制、系统仿真、数字信号处理、图形图像分析、数理统计、人工智能、虚拟现实技术、通信工程、金融系统等领域,因此,MATLAB是面向21世纪的计算机程序设计及科学计算语言。

三、MATLAB的主要组成部分MATLAB系统包括5个主要部分:(1)开发环境MATLAB开发环境由一组工具和组件组成,这些工具是图形化的用户界面,包括MATLAB桌面和命令窗口、命令历史窗口、帮助信息浏览器、文件和搜索路径浏览器。

(2)MATLAB数学函数库MATLAB集成了丰富的数学函数库,其强大的计算能力覆盖了从基本函数(如求和、正弦、余弦和复数运算等)到高级函数(如矩阵求逆、矩阵特征值、贝塞尔函数和快速傅立叶变换等)的范围。

(3)MATLAB语言MATLAB语言是一种以矩阵运算为基础的高级语言,包括控制流的描述、函数、数据结构、输入输出及面向对象的编程环境,既可以编制快速使用小程序,也可以编制大型复杂的应用程序。

(4)图形功能MATLAB提供了功能强大的图形系统,既可以用高级命令完成二维和三维数据的可视化、图像处理、动画和图形表达等功能,也可以通过使用图形句柄完成复杂的图形功能,实现对所有图形对象的操作。

(5)应用程序接口(API)MATLAB还提供了应用程序接口库函数,允许用户使用C或FORTRAN语言编写程序与MATLAB连接,功能包括与MATLAB的动态连接、调用MATLAB作为运算引擎、读写MAT文件等。

数字信号处理课程设计报告

数字信号处理课程设计报告

设计一信号的基本运算一、设计目的熟悉信号的基本运算,通过运用Matlab进行仿真,加深对信号基本运算的理解。

通过对数据的处理,加深对Matlab中数据存取,数值运算,矩阵运算的方式及工作原理的了解。

二、设计原理Matlab是以矩阵为基础的一种软件,其集成了数值运算、矩阵运算、信号处理和图形等众多功能。

其中,对数据的存取都是以矩阵的方式进行的。

Matlab工具箱中提供了很多已经编写好的函数,我们这用些函数的时候只需要从工具箱中调用就可以了,这些函数都十分的方便。

如其中的wavread( )函数,我们可以用来从音频文件中获取数据,然后对这些数据进行运算,然后通过sound( )函数对音频文件进行回放;还有一些特殊矩阵的生成函数,如用函数zeros生成全0矩阵:格式B=zeros(m,n)生成m×n的全0阵;用函数ones生成全1矩阵:格式B=ones(m,n)生成m×n的全1阵;用函数rand生成随机矩阵:格式B=rand(m,n)生成m×n的随机矩阵;用函数eye生成单位阵:格式B=eye(m,n)生成m×n矩阵,其中对角线元素全为1,其他元素为0。

通过类似这样的操作,我们就可以方便的对信号进行相应的处理。

本次实验中,我们对一段音频信号,进行回音的模仿,然后经过上采样和下采样,反转的处理,并演示处理后的效果。

三、设计内容本次实验,我们通过采样得到一段以采样频率为8192Hz的语音信号x(k),然后通过编写Matlab程序对这段语音信号进行回音模仿,采用函数x(k)=x(k)+a*x(k-d),期中d为时延,a为时延信号的衰减幅度。

然后对语音信号进行下采样x(k/2)、上采样x(2k)、反转x(-k)。

下采样即在得到的语音信号的基础上,隔一个k值取一个函数值;上采样,即在得到的信号的基础上进行每两个k值之间进行插值;反转即把得到的信号的k变为-k。

通过这样的处理后,回放语音信号,观察效果,再看处理后的信号的时域波形。

数字信号处理实验报告 (基于MATLAB)

数字信号处理实验报告 (基于MATLAB)

课程名称:数字信号处理实验实验地点:综合楼C407专业班级:2014级生物医学工程姓名:leifeng学号:指导老师:第一次实验第一章 离散时间信号的时域分析Q1.1运行程序P1.1,以产生单位样本序列u[n]并显示它clf; n=-10:20;u=[zeros(1,10) 1 zeros(1,20)]; stem(n,u);xlabel('时间序号');ylabel('振幅'); title('单位样本序列'); axis([-10 20 0 1.2]);时间序号振幅单位样本序列Q1.2 命令clf ,axis ,title ,xlabel 和ylabel 的作用是什么clf :清除图形窗口内容; axis:规定横纵坐标的范围;title :使图像面板上方显示相应的题目名称; xlable :定义横坐标的名字; ylable :定义纵坐标的名字。

Q1.3修改程序P1.1以产生带有延时11个样本的延迟单位样本序列ud[n],运行修改的程序并且显示产生的序列。

clf; n=0:30;u=[zeros(1,11) 1 zeros(1,19)]; stem(n,u);xlabel('时间序号');ylabel('振幅'); title('单位样本序列'); axis([0 30 0 1.2]);时间序号振幅单位样本序列Q1.5 修改程序P1.1,以产生带有超前7个样本的延时单位阶跃序列sd[n]。

运行修改后的程序并显示产生的序列。

clf; n=-10:20;sd=[zeros(1,3) 1 ones(1,27) ]; stem(n,sd);xlabel('时间序号');ylabel('振幅'); title('单位样本序列'); axis([-10 20 0 1.2]);时间序号振幅单位样本序列Q1.6运行程序P1.2,以产生复数值的指数序列。

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《数字信号处理》课程设计设计题目:基于MATLAB的音乐信号处理和分析院系:物理工程学院专业:电子信息科学与技术学号:姓名:一、课程设计的目的本课程设计通过对音乐信号的采样、抽取、调制解调、滤波、去噪等多种处理过程的理论分析和MATLAB实现,使学生进一步巩固数字信号处理的基本概念、理论以及频谱分析方法和数字滤波器设计方法;使学生掌握的基本理论和分析方法只是得到进一步扩展;使学生能有效地将理论和实际紧密结合;增强学生软件编程实现能力和解决实际问题的能力。

二、课程设计的基本要求1 学会MATLAB的使用,掌握MATLAB的基本编程语句。

2 掌握在Windows环境下音乐信号采集的方法。

3 掌握数字信号处理的基本概念、基本理论和基本方法。

4 掌握MATLAB设计FIR和IIR数字滤波器的方法。

5 掌握使用MATLAB处理数字信号、进行频谱分析、涉及数字滤波器的编程方法。

三、课程设计内容实验1音乐信号的音谱和频谱观察使用windows下的录音机录制一段音乐信号或采用其它软件截取一段音乐信号(要求:时间不超过5s、文件格式为wav文件)①使用wavread语句读取音乐信号,获取抽样率;(注意:读取的信号时双声道信号,即为双列向量,需要分列处理);②输出音乐信号的波形和频谱,观察现象;使用sound语句播放音乐信号,注意不同抽样率下的音调变化,解释现象。

程序如下:[Y,FS,NBITS]=WAVREAD('怒放的生命 - 汪峰5s'); %读取音乐信号plot(Y); %显示音乐信号的波形和频谱sound(Y,FS); %听音乐(按照原来的抽样率)Y1=Y(:,1); %由双声道信号变为单声道信号size(Y1)figuresubplot(2,1,1);plot(Y); %显示原信号波形N=length(Y1);f1=fft(Y1); %傅立叶变换w=2/N*[0:N/2-1];subplot(2,1,2);plot(w,abs(f1(1:N/2))); %显示波形原信号的波形和频谱图实验2音乐信号的抽取(减抽样)①观察音乐信号频率上限,选择适当的抽取间隔对信号进行减抽样(给出两种抽取间隔,代表混叠与非混叠);②输出减抽样音乐信号的波形和频谱,观察现象,给出理论解释;播放减抽样音乐信号,注意抽样率的变化,比较不同抽取间隔下的声音,解释现象程序如下[Y,FS,NBITS]=WAVREAD('怒放的生命 - 汪峰5s');Y1=Y(:,1);D= ;j=0; %减抽样,D表示抽样间隔(10倍和100倍)for i=1:D:length(Y1) % I表示开始减抽样的起始点j=j+1;Y2(j)=Y1(i); %Y2减抽样后的信号endN=length(Y1);N1=length(Y2);F1=fft(Y1);F2=fft(Y2);w1=2/N*[0:N-1];w2=2/N1*[0:N1-1];figuresubplot(4,1,1);plot(Y1); %显示原单声道信号波形和频谱subplot(4,1,2);plot(Y2); %图显示抽样信号波形和频谱subplot(4,1,3);plot(w1,abs(F1)); %显示原单声道信号fft变换后的波形和频谱subplot(4,1,4);plot(w2,abs(F2)); %显示抽样信号快速fft变换后的波形和频谱sound(Y2,FS) %声音低沉,而且不是很清晰。

有一些声音信号丢失,%抽样率越高,声音越听不清晰,抽样信号快速fft变换波形快速fft变换波形、抽样信号快速fft变换波形)实验3 音乐信号的AM调制①观察音乐信号的频率上限,选择适当调制频率对信号进行调制(给出高、低两种调制频率);②输出调制信号的波形和频谱,观察现象,给出理论解释;播放调制音乐信号,注意不同调制频率下的声音,解释现象。

程序如下:[Y,FS,NBITS]=WAVREAD('怒放的生命 - 汪峰5s');Y1=Y(:,1);N=length(Y1);F1=fft(Y1); %傅立叶变换w1=2/N*[0:N/2-1];figuresubplot(2,2,1);plot(w1,abs(F1(1:N/2)));N1=0:N-1;Y2=cos(N1*pi/8); %设置高频调制信号N2=length(Y2)F2=fft(Y2);w2=2/N2*[0:N2/2-1];subplot(2,2,2);plot(w2,abs(F2(1:N2/2)));subplot(2,2,3);stem((0:64),Y2(1:65));F=Y1.*Y2'; %利用高频调制信号调制单列音乐信号N3=length(F);F3=fft(F); %傅立叶变换w3=2/N3*[0:N3-1];subplot(2,2,4);plot(w3,abs(F3));sound(F,FS) % 未混叠时,声音尖锐,不清晰,刺耳% 混叠时,声音轻,只有淡淡的音调,基本没有起伏,不清晰。

COS函数离散信号 AM调制的后的波形COS函数离散信号 AM调制的后的波形实验4 AM调制音乐信号同步解调①设计巴特沃斯IIR滤波器完成同步解调;观察滤波器频率响应曲线②用窗函数法设计FIR滤波器完成同步解调,观察滤波器频率响应曲线;(分别使用矩形窗和布莱克曼窗,进行比较);③输出解调信号的波形和频谱图,观察现象,给出理论解释;播放解调音乐信号,比较不同滤波器下的声音,解释现象。

巴特沃斯IIR 滤波器程序如下clear all;close all;clc[Y,FS,NBITS]=WAVREAD('怒放的生命 - 汪峰5s');Y1=Y(:,1);N=length(Y1);N1=0:N-1;Y2=cos(N1*pi/8);F=Y1.*Y2';F2=F.*Y2'; %音乐信号调制wp=0.18;ws=0.25;rp=1;rs=50; %设计巴特沃斯IIR 滤波器[N4,Wc]=buttord(wp,ws,rp,rs);[B,A]=butter(N4,Wc);[Hd,w]=freqz(B,A);figuresubplot(2,1,1);plot(w/pi,abs(Hd));F3=filter(B,A,F2); %解调音乐信号N4=length(F3);F4=fft(F3);w4=2/N4*[0:N4/2-1];subplot(2,1,2);plot(w4,abs(F4(1:N4/2)));sound(F3,FS) %声音清晰,基本和原来的音乐差不多,但是音乐开始有一点点杂音。

巴特沃斯IIR 滤波器频率响应曲线及解调后的波形矩形窗和布莱克曼窗function hd=ideal(N,wc)for n=0:N-1if n==(N-1)/2hd(n+1)=wc/pi;else hd(n+1)=sin(wc*(n-(N-1)/2))/(pi*(n-(N-1)/2));endend(将上述程序保存为ideal.m,但是不能运行。

然后在打开新窗口编写下列主程序)clear all;close all;clc[Y,FS,NBITS]=WAVREAD('怒放的生命 - 汪峰5s');Y1=Y(:,1);N=length(Y1);N1=0:N-1;Y2=cos(N1*pi/8);F=Y1.*Y2';F2=F.*Y2'; %调制音乐信号N=89;wc=pi/0.22; % 矩形和布莱克曼窗hd=ideal(N,wc);w1=boxcar(N);w2=blackman(N);h1=hd.*w1';h2=hd.*w2';N1=length(h1);N2=length(h2);fh1=fft(h1);fh2=fft(h2);ww1=2/N1*(0:(N1-1)/2);ww2=2/N2*(0:(N2-1)/2);figuresubplot(2,1,1);plot(ww1,abs(fh1(1:(N1-1)/2+1))); subplot(2,1,2);plot(ww2,abs(fh2(1:(N1-1)/2+1)));F3=conv(F2,h1);F4=conv(F2,h2);M1=length(F3);M2=length(F4);fy1=fft(F3);fy2=fft(F4);w3=2/M1*[0:M1/2-1];w4=2/M2*[0:M2/2-1];figuresubplot(2,1,1);plot(w3,abs(fy1(1:M1/2)));subplot(2,1,2);plot(w4,abs(fy2(1:M2/2)));sound(F3,FS) %音乐信号清晰,有杂音,低沉.滤波器频率响应曲线解调后波形5、音乐信号的滤波去噪①给出原始音乐信号叠加幅度为0.05,频率为3kHz,5kHz、8kHz的三余弦混合噪声,观察噪声频谱以及加噪后音乐信号的音谱和频谱,并播放音乐,感受噪声对音乐信号的影响;②给原始音乐信号叠加幅度为0.5的随机白噪声(可用rand语句产生),观察噪声频谱以及加噪后音乐信号的音谱和频谱,并播放音乐,感受噪声对音乐信号的影响;根据步骤①、②观察到的频谱,选择合适指标设计滤波器进行滤波去噪,观察去噪后信号音谱和频谱,并播放音乐,解释现象。

程序如下:三余弦混合噪声:[x,fs,nbits]=wavread('怒放的生命 - 汪峰5s');x1=x(:,1); %获取单列音乐信号并对其做FFT变换N1=length(x1);fx1=fft(x1);w1=2/N1*[0:N1/2-1];n=0:N1-1;y=0.05*(cos(2*pi*n*3000/fs)+cos(2*pi*n*5000/fs)+cos(2*pi*n*8000/fs)); %设计三余弦混合噪声信号N2=length(y); %对三余弦混合噪声信号做FFT变换fy=fft(y);w2=2/N2*(0:N2/2-1)*fs/2;hdx=x1+y'; %产生加噪后的音乐信号并对其做FFT变换M=length(hdx);fhdx=fft(hdx);w3=2/M*(0:M/2-1);figure %画出单列信号音乐信号的频谱图、三余弦混合噪声信号的离散信号图 %及其频谱图和加噪后音乐信号的频谱图subplot(2,2,1);plot(w1,abs(fx1(1:N1/2)));subplot(2,2,2);stem((0:127),y(1:128));subplot(2,2,3);plot(w2,abs(fy(1:N2/2)));subplot(2,2,4);plot(w3,abs(fhdx(1:M/2)));sound(hdx,fs); % 音乐信号有电流声,而且噪声比较明显。

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