數(shù)字信號(hào)處理課程設(shè)計(jì)--編程實(shí)現(xiàn)任意確定信號(hào)的頻譜分析算法

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數(shù)字信號(hào)處理課程設(shè)計(jì)--編程實(shí)現(xiàn)任意確定信號(hào)的頻譜分析算法_第1頁

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文檔簡介

1、　　數(shù)字信號(hào)處理課程設(shè)計(jì)說明書　　題目：編程實(shí)現(xiàn)任意確定信號(hào)　　的頻譜分析算法（0.9）　　系別：計(jì)算機(jī)學(xué)院　　專業(yè)：通信工程 　　班級(jí)：通信102班 &

2、lt;p>　　目錄　　摘要………………………………………………………………….2　　一、設(shè)計(jì)內(nèi)容………………………………………………………2　　二、設(shè)計(jì)原理………………………………………………………2　　三、設(shè)計(jì)目的………………

3、………………………………………4　　四、實(shí)現(xiàn)過程………………………………………………………4　　4.1.CEG和弦音音頻文件的頻譜分析………………………… 4　　4.2.對該信號(hào)頻譜能量較集中的頻帶濾波……………………5　　4.3.對濾波后的音頻信號(hào)再濾出三個(gè)能量最集中的

4、頻簇…………… 9　　4.4.重建信號(hào)與原信號(hào)的音頻進(jìn)行聲音回放比較……………21　　4.5.分析什么是和弦音…………………………………………22　　五、課程設(shè)計(jì)總結(jié)………………………………………………… 23　　六、參考文獻(xiàn)………………………………………………………

5、23　　摘要：　　MATLAB主要是一種應(yīng)用軟件，可以運(yùn)用高級(jí)語言編程思想，解決電子信息中的問題，可以做出仿真結(jié)果。如信號(hào)處理，電路分析等。　　本次課程設(shè)計(jì)主要是用MATLAB作為工具平臺(tái)對給定的CEG和弦音音頻文件進(jìn)行分析處理，編程實(shí)現(xiàn)任意確定信號(hào)的頻譜分析算法。</

6、p>　　設(shè)計(jì)內(nèi)容　　（1）對給定的CEG和弦音音頻文件取合適長度的采樣記錄點(diǎn)，然后進(jìn)行頻譜分析（信號(hào)的時(shí)域及幅頻特性曲線要畫出）。　?。?）分析CEG和弦音頻譜特點(diǎn)，對該信號(hào)頻譜能量相對較為集中的頻帶（分低、中、高頻）實(shí)現(xiàn)濾波（分別使用低通，帶通及高通），顯示濾波后信號(hào)的時(shí)域和頻域曲線，并

7、對濾波后的信號(hào)與原信號(hào)的音頻進(jìn)行聲音回放比較。　　（3）在低、中、高三個(gè)頻帶中，各濾出三個(gè)能量最集中的頻簇，顯示濾波后信號(hào)的時(shí)域和頻域曲線。　?。?）任意選擇幾個(gè)濾出的頻帶（或頻簇）進(jìn)行時(shí)域信號(hào)重建（合成），與原信號(hào)的音頻進(jìn)行聲音回放比較。　　討論：根據(jù)上述結(jié)果，分析什么是和弦音。<

8、;p>　　二、設(shè)計(jì)原理　　1、采用雙線性變換法設(shè)計(jì)濾波器，其原理如下：　　S平面與z平面之間滿足以下映射關(guān)系：　　s平面的虛軸單值地映射于z平面的單位圓上，s平面的左半平面完全映射到z平面的單位圓內(nèi)。雙線性變換不存在混疊問題。

9、　雙線性變換時(shí)一種非線性變換，這種非線性引起的幅頻特性畸變可通過預(yù)畸而得到校正。　　IIR低通、高通、帶通數(shù)字濾波器設(shè)計(jì)采用雙線性原型變換公式：　　可以利用上面提到的原理分別用雙線性變化法設(shè)計(jì)以上3種濾波器，可以利用函數(shù)fir1設(shè)計(jì)FIR濾波器，可以利用函數(shù)butte，cheby1和ellip設(shè)計(jì)IIR濾波器；利用MATLAB中的函數(shù)freqz畫出各濾

10、波器的頻率響應(yīng)。　　2、函數(shù)FFT用于序列快速傅立葉變換：　　2.1函數(shù)的一種調(diào)用格式為：y=fft(x)　　其中，x是序列，y是序列的FFT，x可以為一向量或矩陣，若x為一向量，y是x的FFT。且和x相同長度。若x為一矩陣，則y是對矩陣的每一列向量進(jìn)行FFT。　　如果x

11、長度是2的冪次方，函數(shù)fft執(zhí)行高速基－2FFT算法；否則fft執(zhí)行一種混合基的離散傅立葉變換算法，計(jì)算速度較慢。　　2.2函數(shù)FFT的另一種調(diào)用格式為：y=fft(x,N)式中，x，y意義同前，N為正整數(shù)。　　函數(shù)執(zhí)行N點(diǎn)的FFT。若x為向量且長度小于N，則函數(shù)將x補(bǔ)零至長度N。若向量x的長度大于N，則函數(shù)截短x使之長度為N。若x 為矩陣，按相同方法對

12、x進(jìn)行處理。　　經(jīng)函數(shù)fft求得的序列y一般是復(fù)序列，通常要求其幅值和相位。MATLAB提供求復(fù)數(shù)的幅值和相位函數(shù)：abs，angle，這些函數(shù)一般和FFT同時(shí)使用。　　函數(shù)abs(x)用于計(jì)算復(fù)向量x的幅值，函數(shù)angle(x)用于計(jì)算復(fù)向量的相角，介于和之間，以弧度表示。　　函數(shù)unwrap(p)用于展開

13、弧度相位角p ,當(dāng)相位角絕對變化超過時(shí)，函數(shù)把它擴(kuò)展至。　　3、頻率計(jì)算：　　若N點(diǎn)序列x(n)(n=0,1,…,N-1)是在采樣頻率下獲得的。它的FFT也是N點(diǎn)序列，即X(k)(k=0,1,2,…,N-1)，則第k點(diǎn)所對應(yīng)實(shí)際頻率值為f=k*fs /N.<b&g

14、t;　　三、設(shè)計(jì)目的：　　綜合運(yùn)用本課程的理論知識(shí)進(jìn)行頻譜分析以及濾波器設(shè)計(jì)，通過理論推導(dǎo)得出相應(yīng)結(jié)論，并利用MATLAB作為工具進(jìn)行實(shí)現(xiàn)，從而復(fù)習(xí)鞏固課堂所學(xué)的理論知識(shí)，提高對所學(xué)知識(shí)的綜合應(yīng)用能力，并從實(shí)踐上初步實(shí)現(xiàn)對數(shù)字信號(hào)的處理。　　四、實(shí)現(xiàn)過程

15、　4.1.CEG和弦音音頻文件的頻譜分析　　1、對給定的CEG和弦音音頻文件取合適長度的采樣記錄點(diǎn)，然后進(jìn)行頻譜分析，并畫出信號(hào)的時(shí)域及幅頻特性曲線。　　程序代碼如下：　　Fs=8000; %語音信號(hào)采樣頻率為8000

16、x=wavread('C:\MATLAB7\work\CEG和弦音.wav',[100 8000]); %把語音截取100到8000部分　　sound(x); %播放出語音　　t=(0: [8000-1000])/Fs; %計(jì)算從1000到8000點(diǎn)的時(shí)間　　y=fft(x,5000);

17、%對語音信號(hào)進(jìn)行FFT運(yùn)算　　f=Fs*(0:2499)/5000;　　figure(1);　　subplot(2,1,1) %在窗口中生成2行1列共2個(gè)子圖，當(dāng)前激活第1個(gè)圖　　plot(x); %畫出連續(xù)時(shí)域圖形<

18、p>　　title('原和弦音信號(hào)的時(shí)域圖'); %標(biāo)題為原始信號(hào)的時(shí)域圖　　xlabel('時(shí)間'); %定義圖形橫坐標(biāo)為'時(shí)間’　　ylabel('幅值'); %定義圖形縱坐標(biāo)為''幅值'　　subplot

19、(2,1,2); %在窗口中生成2行1列共2個(gè)子圖，當(dāng)前激活第2個(gè)圖　　plot(f,abs(y (1:2500))); %畫出幅值圖　　title('原和弦音信號(hào)的時(shí)域圖'); %定義圖形標(biāo)題為'原和弦音信號(hào)的時(shí)域圖'　　xlabel('頻率');

20、 %定義圖形橫坐標(biāo)為'頻率’　　ylabel('幅值'); %定義圖形縱坐標(biāo)為''幅值'　　執(zhí)行如下：　　4.2.對該信號(hào)頻譜能量較集中的頻帶濾波　　2、對該信號(hào)頻譜能量相對較

21、為集中的頻帶（分低、中、高頻）實(shí)現(xiàn)濾波（分別使用低通，帶通及高通），同時(shí)顯示濾波后信號(hào)的時(shí)域和頻域曲線，并對濾波后的信號(hào)與原信號(hào)的音頻進(jìn)行聲音回放比較。　　程序代碼如下：　?。?）設(shè)計(jì)低通濾波器：　　Fs=8000;

22、　　x=wavread('C:\MATLAB7\work\CEG和弦音.wav',[1000 8000]'); %讀出和弦音信號(hào)　　t=(0: [8000-1000])/Fs; %計(jì)算從1000到8000點(diǎn)的時(shí)間　　y=fft(x,5000); %對和弦音信號(hào)進(jìn)行FFT運(yùn)算&l

23、t;p>　　f=Fs*(0:2499)/5000;　　Ws=2*1200*1/8000; %濾波器的阻帶截止頻率　　Wp=2*1000*1/8000; %濾波器的通帶截止頻率　　Rs=100; %定義通帶最小阻帶衰減　　Rp=1;

24、 %定義通帶波紋系數(shù)　　[N,Wn]=cheb1ord(Wp,Ws,Rp,Rs); %估計(jì)切貝雪夫I型濾波器階數(shù)　　[num,den]=cheby1(N,Rp,Wn,'low'); %切貝雪夫I型低通濾波器系統(tǒng)函數(shù)；　　[h,w]=freqz(num,den); %數(shù)字低通

25、濾波器的頻率響應(yīng)　　subplot(3,1,1); %在窗口中生成3行1列共3個(gè)子圖，當(dāng)前激活第1個(gè)子圖　　plot(w/pi,abs(h));grid; %畫出網(wǎng)格 　　xlabel('\omega/\pi'); %在xabe

26、l中顯示歸一化/　　ylabel('振幅'); %定義圖形縱坐標(biāo)為''振幅'　　title('契比雪夫Ⅰ型低通濾波器的幅頻響應(yīng)'); %定義標(biāo)題　　f1=filter(num,den,x); %濾波

27、;　　y=fft(f1,8000); % 進(jìn)行fft變換　　subplot(3,1,2); %在窗口中生成3行1列共3個(gè)子圖，當(dāng)前激活第2個(gè)子圖　　plot(f1); %畫出原語音信號(hào)經(jīng)低通后圖像　　title('低通濾波后的信號(hào)'); %定義標(biāo)題</p&

28、gt;　　xlabel('時(shí)間'); %定義圖形橫坐標(biāo)為'時(shí)間’　　ylabel('幅值'); %定義圖形縱坐標(biāo)為''幅值'　　subplot(3,1,3); %在窗口中生成3行1列共3個(gè)子圖，當(dāng)前激活第3個(gè)子圖

29、;　　plot(abs(y(1:4000))); % 畫出頻譜圖像　　title('低通后濾波信號(hào)頻譜') %定義標(biāo)題　　xlabel('頻率'); %定義圖形橫坐標(biāo)為'頻率’　　ylabel('幅值'); %定義圖形縱坐標(biāo)為''幅值

30、'　　wavwrite(f1,'低通.wav'); %寫出低通后信號(hào)　　x1=wavread('低通.wav'); %讀取低通后信號(hào)　　sound(x1); %播放低通后的語音　　執(zhí)行如

31、下：　　（2）設(shè)計(jì)高通濾波器：　　程序代碼如下：　　Fs=8000;　　x=wavread('C:\MATLAB7\work\CEG和弦音.wav',[1000

32、 8000]); %讀出和弦音信號(hào)　　t=(0: [8000-1000])/Fs; %計(jì)算從1000到8000點(diǎn)的時(shí)間　　y=fft(x,5000); %對和弦音信號(hào)進(jìn)行FFT運(yùn)算　　f=Fs*(0:2499)/5000;　　Ws1=2*3000*1/8000;

33、%濾波器的阻帶截止頻率　　Wp1=2*3200*1/8000; %濾波器的通帶截止頻率　　Rs1=100; %定義通帶最小阻帶衰減　　Rp1=1; %定義通帶波紋系數(shù)　　[N1,Wn1]=cheb1ord(Wp1,Ws1,Rp1,Rs1);

34、 %估計(jì)切貝雪夫Ⅰ型濾波器階數(shù)　　[num1,den1]=cheby1(N1,Rp1,Wn1,'high');%切貝雪夫I型高通濾波器系統(tǒng)函數(shù)；　　[h1,w1]=freqz(num1,den1); %計(jì)算幅頻響應(yīng)　　subplot(3,1,1); %在窗口中生成3行

35、1列共3個(gè)子圖，當(dāng)前激活第1個(gè)子圖 　　plot(w1/pi,abs(h1)); %畫出幅值圖　　xlabel('\omega/\pi'); %在xabel中顯示歸一化/　　ylabel('振幅'

36、;); %定義圖形縱坐標(biāo)為''振幅'　　title('契比雪夫Ⅰ型高通濾波器的幅頻響應(yīng)'); %定義標(biāo)題　　f2=filter(num1,den1,x); %濾波　　y1=fft(f2,8000); %進(jìn)行fft變換

37、　　subplot(3,1,2); %在窗口中生成3行1列共3個(gè)子圖，當(dāng)前激活第2個(gè)子圖 　　plot(f2); %做原始語音信號(hào)的時(shí)域圖形　　title('高通濾波后的信號(hào)'); %定義標(biāo)題　　xlabel('時(shí)間')

38、; %定義圖形橫坐標(biāo)為'時(shí)間’　　ylabel('幅值'); %定義圖形縱坐標(biāo)為''幅值'　　subplot(3,1,3); %在窗口中生成3行1列共3個(gè)子圖，當(dāng)前激活第3個(gè)子圖 　　plot(abs(y1(1:4000))); %畫出頻譜圖像</

39、p>　　title('高通濾波后的信號(hào)頻譜'); %定義標(biāo)題　　xlabel('頻率'); %定義圖形橫坐標(biāo)為'頻率’　　ylabel('幅值'); %定義圖形縱坐標(biāo)為'幅值'

40、wavwrite(f2,'高通.wav'); %寫出高通后信號(hào)　　x2=wavread('高通.wav'); %讀出高通后信號(hào)　　sound(x2); %播放高通后信號(hào)　　執(zhí)行如下：<

41、p>　?。?）設(shè)計(jì)帶通濾波器：　　程序代碼如下：　　Fs=8000;　　x=wavread('C:\MATLAB7\work\CEG和弦音.wav',[1000 8000]); %讀出和弦音信號(hào)</p&g

42、t;　　t=(0: [8000-1000])/Fs; %計(jì)算從1000到8000點(diǎn)的時(shí)間　　y=fft(x,5000); %對和弦音信號(hào)進(jìn)行FFT運(yùn)算　　f=Fs*(0:2499)/5000;　　Wp2=[2*1200/Fs 2*3000/Fs]; %在1的dB衰減處的邊帶

43、頻率　　Ws2=[2*1000/Fs 2*3200/Fs]; %在衰減為100dB處的邊帶頻率　　Rp2=1; %通帶損耗不大于1dB　　Rs2=100; %阻帶衰減不小于100dB&

44、lt;p>　　[N2,Wn2]=cheb1ord(Wp2,Ws2,Rp2,Rs2); %估計(jì)切貝雪夫?yàn)V波器階數(shù)　　[num2,den2]=cheby1(N2,Rp2,Wn2); %切貝雪夫?yàn)V波器系統(tǒng)函數(shù)　　[h2,w2]=freqz(num2,den2); %計(jì)算頻譜響應(yīng)

45、figure(4); %第四個(gè)圖形　　subplot(3,1,1); %在窗口中生成3行1列共3個(gè)子圖，當(dāng)前激活第1個(gè)子圖 　　plot(abs(h2));grid; %畫出幅值圖<p

46、>　　xlabel('\omega/\pi'); %在xabel中顯示歸一化/　　ylabel('振幅'); %定義圖形縱坐標(biāo)為''振幅'　　title('契比雪夫Ⅰ型帶通濾波器的幅頻響應(yīng)'); %

47、定義標(biāo)題　　f3=filter(num2,den2,x); %濾波　　y3=fft(f3,8000); %作fft變換　　subplot(3,1,2); %在窗口中生成3行1列共3個(gè)子圖，當(dāng)前激活第2個(gè)子圖

48、 　　plot(f3); %做原始語音信號(hào)的時(shí)域圖形　　title('帶通濾波后的信號(hào)'); %定義標(biāo)題　　xlabel('時(shí)間'); %定義圖形橫坐標(biāo)為'時(shí)間’

49、　　ylabel('幅值'); %定義圖形縱坐標(biāo)為''幅值'　　subplot(3,1,3); %在窗口中生成3行1列共3個(gè)子圖，當(dāng)前激活第2個(gè)子圖 　　plot(abs(y3(1:4000))); %畫出頻譜圖像

50、　　title('帶通濾波后的信號(hào)頻譜') %定義標(biāo)題　　xlabel('頻率'); %定義圖形橫坐標(biāo)為'頻率’ 　　ylabel('幅值'); %定義圖形縱坐標(biāo)為''幅

51、值'　　wavwrite(f3,'帶通.wav'); %寫出過濾后帶通信號(hào)　　x3=wavread('帶通.wav'); %讀出過濾后帶通信號(hào)　　sound(x3); %播放帶通后信號(hào)

52、;　　執(zhí)行如下： 　　4.3.對濾波后的音頻信號(hào)再濾出三個(gè)能量最集中的頻簇　　3、在低、中、高三個(gè)頻帶中，各濾出三個(gè)能量最集中的頻簇，顯示濾波后信號(hào)的時(shí)域和頻域曲線。　　程序代碼如下：　?。?）低通能量最集中的

53、頻簇：　　1、x1=wavread('低通.wav'); %讀取低通后信號(hào)　　sound(x1); %播放低通后信號(hào)　　Wp1=[2*500/Fs 2*600/8000]; 　　Ws1=[2*400/Fs 2*800/8000]

54、;　　Rp1=1; %通帶損耗不大于1dB　　Rs1=100; %阻帶衰減不小于100dB　　[N1,Wn1]=cheb1ord(Wp1,Ws1,Rp1,Rs1); 　　[num1,den1]=cheby1(N1,Rp1,Wn1);

55、　　[h1,w1]=freqz(num1,den1);　　figure(4); %第四個(gè)圖形　　subplot(3,1,1); %在窗口中生成3行1列共3個(gè)子圖，當(dāng)前激活第1個(gè)子圖　　plot(w1/pi,abs(h1));grid; %打網(wǎng)格<p&g

56、t;　　xlabel('\omega/\pi'); %在xabel中顯示歸一化/　　ylabel('振幅（幅值）'); %定義圖形縱坐標(biāo)為''幅值'　　title('契比雪夫Ⅰ型低通濾波器的幅頻響應(yīng)');　　f1=filter(

57、num1,den1,x1); %濾波　　y1=fft(f1,8000); %作fft變換　　subplot(3,1,2); %在窗口中生成3行1列共3個(gè)子圖，當(dāng)前激活第2個(gè)子圖　　plot(f1); %做原始語音信號(hào)的時(shí)域圖形　　title('低通

58、能量集中后信號(hào)');　　xlabel('時(shí)間'); %定義圖形橫坐標(biāo)為'時(shí)間’　　ylabel('幅值'); %定義圖形縱坐標(biāo)為''幅值'　　subplot(3,1,3); %在窗口中生成3行1列共3個(gè)子圖，當(dāng)前激活第3個(gè)子圖</p

59、>　　plot(abs(y1(1:4000))); %畫出頻譜圖像　　title('低通的集中能量語音信號(hào)頻譜') %定義標(biāo)題　　xlabel('頻率'); %定義圖形橫坐標(biāo)為'頻率’　　ylabel('幅

60、值'); %定義圖形縱坐標(biāo)為''幅值'　　wavwrite(f1,'低通能量集中1.wav'); %寫出信號(hào)　　x21=wavread('低通能量集中1.wav'); %讀出信號(hào)　　sound(x21);

61、 %播放出信號(hào)　　執(zhí)行如下：　　2、x2=wavread('低通.wav'); %讀取低通后信號(hào)　　sound(x2); %播放低通后信號(hào)　　Wp2=[2*700/8000 2*800/

62、8000];　　Ws2=[2*500/8000 2*1000/8000];　　Rp2=1;　　Rs2=100;　　[N2,Wn2]=cheb1ord(Wp2,Ws2,Rp2,Rs2);</p

63、>　　[num2,den2]=cheby1(N2,Rp2,Wn2);　　[h2,w2]=freqz(num2,den2);　　figure(4);　　subplot(3,1,1); %在窗口中生成3行1列共3個(gè)子圖，當(dāng)前激活第1個(gè)子圖　　pl

64、ot(w2/pi,abs(h2));grid; %打網(wǎng)格　　xlabel('\omega/\pi'); %在xabel中顯示歸一化/　　ylabel('振幅'); %定義圖形縱坐標(biāo)為''振幅' 　　title('契比雪夫Ⅰ型低通濾波器的幅頻響應(yīng)

65、');　　f2=filter(num2,den2,x2); %濾波　　y2=fft(f2,8000); 　　subplot(3, 1,2); %在窗口中生成3行1列共3個(gè)子圖，當(dāng)前激活第2個(gè)子圖　　plot(f2);&l

66、t;/p>　　title('低通能量集中后信號(hào)');　　xlabel('時(shí)間'); %定義圖形橫坐標(biāo)為'時(shí)間’　　ylabel('幅值'); %定義圖形縱坐標(biāo)為''幅值' 　　subp

67、lot(3,1,3); %在窗口中生成3行1列共3個(gè)子圖，當(dāng)前激活第3個(gè)子圖　　plot(abs(y2(1:4000))); % 畫出頻譜圖像　　title('低通的集中能量語音信號(hào)頻譜')　　xlabel('頻率'); %定義圖形橫坐標(biāo)為'頻率’

68、;　　ylabel('幅值'); %定義圖形縱坐標(biāo)為''幅值' 　　wavwrite(f2,'低通能量集中2.wav'); %寫出信號(hào)　　x31=wavread('低通能量集中2.wav'); %讀出信號(hào)　　so

69、und(x31); %播放出信號(hào)　　執(zhí)行如下：　　3、x3=wavread('低通.wav'); %讀取低通后信號(hào)　　sound(x3); %播放低通后信號(hào)

70、　　Wp3=[2*800/8000 2*900/8000];　　Ws3=[2*600/8000 2*1200/8000];　　Rp3=1;　　Rs3=100;　　[N3,Wn3]=cheb1ord

71、(Wp3,Ws3,Rp3,Rs3);　　[num3,den3]=cheby1(N3,Rp3,Wn3);　　[h3,w3]=freqz(num3,den3);　　figure(4);　　subplot(3,1,1); %在窗口中生成3行1列共3個(gè)子圖，當(dāng)前激活第1個(gè)子圖&l

72、t;/p>　　plot(w3/pi,abs(h3));grid; %打網(wǎng)格　　xlabel('\omega/\pi'); %在xabel中顯示歸一化/　　ylabel('振幅'); %定義圖形縱坐標(biāo)為''振幅　　title(&

73、#39;契比雪夫Ⅰ型低通濾波器的幅頻響應(yīng)');　　f3=filter(num3,den3,x3); %濾波　　y3=fft(f3,8000); %做fft變換　　subplot(3,1,2); %在窗口中生成3行1列共3個(gè)子圖，當(dāng)前激活第2個(gè)子圖<b&g

74、t;　　plot(f3);　　title('低通能量集中后信號(hào)');　　xlabel('時(shí)間'); %定義圖形橫坐標(biāo)為'時(shí)間’　　ylabel('幅值'); %定義圖形縱坐標(biāo)為''幅值<p

75、>　　subplot(3,1,3); %在窗口中生成3行1列共3個(gè)子圖，當(dāng)前激活第3個(gè)子圖　　plot(abs(y3(1:4000)));　　title('低通的集中能量語音信號(hào)頻譜')　　xlabel('頻率'); %定義圖形橫坐標(biāo)為'頻率’

76、　　ylabel('幅值'); %定義圖形縱坐標(biāo)為''幅值　　wavwrite(f3,'低通能量集中3.wav');　　x41=wavread('低通能量集中3.wav');　　sound(x41); %播放出語音<

77、;/p>　　執(zhí)行如下：　?。?）高通能量最集中的頻簇：　　1、x1=wavread('高通.wav'); %讀出高通后信號(hào)　　sound(x1); %播放高通后信號(hào)

78、;　　Wp1=[2*3300/8000 2*3500/8000];　　Ws1=[2*3100/8000 2*3700/8000];　　Rp1=1;　　Rs1=100;　　[N1,Wn1]=cheb

79、1ord(Wp1,Ws1,Rp1,Rs1);　　[num1,den1]=cheby1(N1,Rp1,Wn1);　　[h1,w1]=freqz(num1,den1);　　figure(4);　　subplot(3,1,1); %在窗口中生成3行1列共3個(gè)子圖，當(dāng)前激活第1個(gè)

80、子圖　　plot(w1/pi,abs(h1));grid;　　xlabel('\omega/\pi'); %在xabel中顯示歸一化/　　ylabel('振幅'); %定義圖形縱坐標(biāo)為''幅值　　title('

81、契比雪夫Ⅰ型高通濾波器的幅頻響應(yīng)');　　f1=filter(num1,den1,x1); %濾波　　y1=fft(f1,8000); %作fft變換　　subplot(3,1,2); %在窗口中生成3行1列共3個(gè)子圖，當(dāng)前激活第2個(gè)子圖<

82、b>　　plot(f1);　　title('高通能量集中信號(hào)'); %定義標(biāo)題　　xlabel('時(shí)間'); %定義圖形橫坐標(biāo)為'時(shí)間’　　ylabel('幅值'); %定義圖形縱坐標(biāo)為''幅值</p&g

83、t;　　subplot(3,1,3); %在窗口中生成3行1列共3個(gè)子圖，當(dāng)前激活第3個(gè)子圖　　plot(abs(y1(1:4000)));　　title('高通能量集中的語音信號(hào)頻譜') %定義標(biāo)題　　xlabel('頻率'); %定義圖形橫坐標(biāo)為'

84、;頻率’　　ylabel('幅值'); %定義圖形縱坐標(biāo)為''幅值　　wavwrite(f1,'高通后高通能量集中1.wav');　　x22=wavread('高通后高通能量集中1.wav');　　sound

85、(x22); %播放出語音　　執(zhí)行如下：　　2、x2=wavread('高通.wav'); %讀出高通后信號(hào)　　sound(x2); %播放高通后信號(hào)　　Wp2=[2*3000/800

86、0 2*3200/8000];　　Ws2=[2*2800/8000 2*3400/8000];　　Rp2=1;　　Rs2=100;　　[N2,Wn2]=cheb1ord(Wp2,Ws2,Rp2,R

87、s2);　　[num2,den2]=cheby1(N2,Rp2,Wn2);　　[h2,w2]=freqz(num2,den2);　　figure(4);　　subplot(3,1,1); %在窗口中生成3行1列共3個(gè)子圖，當(dāng)前激活第1個(gè)子圖<

88、;p>　　plot(w2/pi,abs(h2));grid;　　xlabel('\omega/\pi'); %在xabel中顯示歸一化/　　ylabel('振幅'); %定義圖形縱坐標(biāo)為'振幅’　　title('契比雪夫Ⅰ型高通濾波器的幅頻響應(yīng)')

89、;　　f2=filter(num2,den2,x2); %濾波　　y2=fft(f2,8000); %作fft變換　　subplot(3,1,2); %在窗口中生成3行1列共3個(gè)子圖，當(dāng)前激活第2個(gè)子圖　　plot(f2);</b&

90、gt;　　title('高通能量集中信號(hào)'); %定義標(biāo)題　　xlabel('時(shí)間'); %定義圖形橫坐標(biāo)為'時(shí)間’　　ylabel('幅值'); %定義圖形縱坐標(biāo)為''幅值　　subplot(

91、3,1,3); %在窗口中生成3行1列共3個(gè)子圖，當(dāng)前激活第3個(gè)子圖　　plot(abs(y2(1:4000)));　　title('高通能量集中的語音信號(hào)頻譜') %定義標(biāo)題　　xlabel('頻率'); %定義圖形橫坐標(biāo)為'頻率’<

92、;p>　　ylabel('幅值'); %定義圖形縱坐標(biāo)為''幅值　　wavwrite(f2,'高通后高通能量集中2.wav');　　x32=wavread('高通后高通能量集中2.wav');　　sound(x32); %播放出語音

93、　　執(zhí)行如下：　　3、x3=wavread('高通.wav'); %讀出高通后信號(hào)　　sound(x3); %播放高通后信號(hào)　　Wp3=[2*3300/8000 2*3500/8000];&

94、lt;/p>　　Ws3=[2*3100/8000 2*3700/8000];　　Rp3=1;　　Rs3=100;　　[N3,Wn3]=cheb1ord(Wp3,Ws3,Rp3,Rs3);

95、　　[num3,den3]=cheby1(N3,Rp3,Wn3);　　[h3,w3]=freqz(num3,den3);　　figure(4);　　subplot(3,1,1); %在窗口中生成3行1列共3個(gè)子圖，當(dāng)前激活第1個(gè)子圖　　plot(w3/p

96、i,abs(h3));grid;　　xlabel('\omega/\pi'); %在xabel中顯示歸一化/　　ylabel('振幅'); %定義圖形縱坐標(biāo)為''振幅’　　title('契比雪夫Ⅰ型高通濾波器的幅頻響應(yīng)'); %定義標(biāo)

97、題　　f3=filter(num3,den3,x3); %濾波　　y3=fft(f3,8000); %作fft變換　　subplot(3,1,2); %在窗口中生成3行1列共3個(gè)子圖，當(dāng)前激活第2個(gè)子圖　　plot(f3);</b&

98、gt;　　title('高通能量集中信號(hào)'); %定義標(biāo)題　　xlabel('時(shí)間'); %定義圖形橫坐標(biāo)為'時(shí)間’　　ylabel('幅值'); %定義圖形縱坐標(biāo)為''幅值　　subplot(

99、3,1,3); %在窗口中生成3行1列共3個(gè)子圖，當(dāng)前激活第3個(gè)子圖　　plot(abs(y3(1:4000)));　　title('高通能量集中的語音信號(hào)頻譜') %定義標(biāo)題　　xlabel('頻率'); %定義圖形橫坐標(biāo)為'頻率’<p&

100、gt;　　ylabel('幅值'); %定義圖形縱坐標(biāo)為''幅值　　wavwrite(f3,'高通后高通能量集中3.wav');　　x42=wavread('高通后高通能量集中3.wav');　　sound(x42); %播放出語音<

101、;/p>　　執(zhí)行如下：　?。?）帶通能量最集中的頻簇：　　1、x1=wavread('帶通.wav');　　sound(x1);　　pause(2);

102、 %停頓2秒　　Wp1=[2*1600/8000 2*1700/8000];　　Ws1=[2*1500/8000 2*1800/8000];　　Rp1=1;　　Rs1=100;</b&g

103、t;　　[N1,Wn1]=cheb1ord(Wp1,Ws1,Rp1,Rs1);　　[num1,den1]=cheby1(N1,Rp1,Wn1);　　[h1,w1]=freqz(num1,den1);　　figure(4);　　su

104、bplot(3,1,1); %在窗口中生成3行1列共3個(gè)子圖，當(dāng)前激活第1個(gè)子圖　　plot(w1/pi,abs(h1));grid;　　xlabel('\omega/\pi'); %在xabel中顯示歸一化/　　ylabel('振幅'); %定義圖形縱坐標(biāo)為'振幅’&

105、lt;/p>　　title('契比雪夫Ⅰ型帶通濾波器的幅頻響應(yīng)'); %定義標(biāo)題　　f1=filter(num1,den1,x1); %濾波　　y1=fft(f1,8000); 　　subplot(3,1,2);%在窗口中生成3行1列共3個(gè)子圖，當(dāng)前激活第2個(gè)子圖

106、　　plot(f1);　　title('帶通后帶通能量集中信號(hào)');　　xlabel('時(shí)間'); %定義圖形橫坐標(biāo)為'時(shí)間’　　ylabel('幅值'); %定義圖形縱坐標(biāo)

107、為''幅值　　subplot(3,1,3); %在窗口中生成3行1列共3個(gè)子圖，當(dāng)前激活第3個(gè)子圖　　plot(abs(y1(1:4000)));　　title('帶通能量集中的語音信號(hào)頻譜')　　xlabel('頻率');

108、 %定義圖形橫坐標(biāo)為'頻率’　　ylabel('幅值'); %定義圖形縱坐標(biāo)為''幅值　　wavwrite(f1,'帶通能量集中1.wav');　　x23=wavread(帶通能量集中1.wav');

109、　sound(x23); %播放出語音　　執(zhí)行如下：　　2、x2=wavread('帶通.wav');　　sound(x2);　　pause(2); %停頓2秒

110、　　Wp2=[2*1800/8000 2*1900/8000];　　Ws2=[2*1700/8000 2*2000/8000];　　Rp2=1;　　Rs2=100;　　[N2

111、,Wn2]=cheb1ord(Wp2,Ws2,Rp2,Rs2);　　[num2,den2]=cheby1(N2,Rp2,Wn2);　　[h2,w2]=freqz(num2,den2);　　figure(4);　　subplot(3,1,1);%在窗口中生成3行1列共3個(gè)子

112、圖，當(dāng)前激活第1個(gè)子圖　　plot(w2/pi,abs(h2));grid; %打網(wǎng)格　　xlabel('\omega/\pi'); %在xabel中顯示歸一化/　　ylabel('振幅'); %定義圖形縱坐標(biāo)為'振幅’　　ti

113、tle('契比雪夫Ⅰ型帶通濾波器的幅頻響應(yīng)');　　f2=filter(num2,den2,x2); %濾波　　y2=fft(f2,8000);　　subplot(3,1,2); %在窗口中生成3行1列共3個(gè)子圖，當(dāng)前激活第2個(gè)子圖

114、　plot(f2);　　title('帶通后帶通能量集中信號(hào)');　　xlabel('時(shí)間'); %定義圖形橫坐標(biāo)為'時(shí)間’　　ylabel('幅值'); %定義圖形縱坐標(biāo)為''幅值<p&

115、gt;　　subplot(3,1,3); %在窗口中生成3行1列共3個(gè)子圖，當(dāng)前激活第3個(gè)子圖　　plot(abs(y2(1:4000)));　　title('帶通后能量集中的語音信號(hào)頻譜')　　xlabel('頻率'); %定義圖形橫坐標(biāo)為'頻率’

116、　　ylabel('幅值'); %定義圖形縱坐標(biāo)為''幅值　　wavwrite(f2,'帶通能量集中2.wav');　　x33=wavread('帶通能量集中2.wav');　　sound(x33); %播放出語音</p

117、>　　執(zhí)行如下：　　3、x3=wavread('帶通.wav');　　sound(x3); %播放出語音　　pause(2); %停頓2秒　　Wp

118、3=[2*2000/8000 2*2100/8000];　　Ws3=[2*1900/8000 2*2200/8000];　　Rp3=1;　　Rs3=100;　　[N3,Wn3]=cheb1ord(

119、Wp3,Ws3,Rp3,Rs3);　　[num3,den3]=cheby1(N3,Rp3,Wn3);　　[h3,w3]=freqz(num3,den3);　　figure(4);　　subplot(3,1,1);%在窗口中生成3行1列共3個(gè)子圖，當(dāng)前激活第1個(gè)子圖<

120、/p>　　plot(w3/pi,abs(h3));grid; %打網(wǎng)格　　xlabel('\omega/\pi'); %在xabel中顯示歸一化/　　ylabel('振幅'); %定義圖形縱坐標(biāo)為'振幅' 　　title('

121、;契比雪夫Ⅰ型帶通濾波器的幅頻響應(yīng)');　　f63=filter(num3,den3,x3); %濾波　　y3=fft(f3,8000); %作fft變換　　subplot(3,1,2); %在窗口中生成3行1列共3個(gè)子圖，當(dāng)前激活第2個(gè)子圖<b&

122、gt;　　plot(f3);　　title('帶通后帶通能量最集中的信號(hào)'); %定義標(biāo)題　　xlabel('時(shí)間'); %定義圖形橫坐標(biāo)為'時(shí)間’　　ylabel('幅值'); %定義圖形縱坐標(biāo)為'幅值'</p

123、>　　subplot(3,1,3); %在窗口中生成3行1列共3個(gè)子圖，當(dāng)前激活第3個(gè)子圖　　plot(abs(y3(1:4000)));　　title('帶通能量集中的語音信號(hào)頻譜') %定義標(biāo)題　　xlabel('頻率'); %定義圖形橫坐標(biāo)為&#

124、39;頻率’　　ylabel('幅值'); %定義圖形縱坐標(biāo)為'幅值'　　wavwrite(f3,'帶通帶通能量集中3.wav');　　x43=wavread('帶通帶通能量集中3.wav');　　soun

125、d(x43); %播放出語音　　執(zhí)行如下：　　4.4.重建信號(hào)與原信號(hào)的音頻進(jìn)行聲音回放比較　　4、任意選擇幾個(gè)濾出的頻帶（或頻簇）進(jìn)行時(shí)域信號(hào)重建（合成），與原信號(hào)的音頻進(jìn)行聲音回放比較。　　程序代碼如下：&

126、lt;/b>　　x=wavread('C:\MATLAB7\work\CEG和弦音.wav',[1000 8000]'); %讀出和弦音信號(hào)　　soundview(x,8000); 　　pause(2); %停頓2秒　　x41=wavr

127、ead('低通能量集中3.wav');　　x42=wavread('高通后高通能量集中3.wav');　　x43=wavread('帶通帶通能量集中3.wav');　　z=x41+x42+x43; %信號(hào)的合成　　wavwr

128、ite(z,'合成.wav');　　h=wavread('合成.wav');　　sound(h); %播放出聲音　　執(zhí)行如下：　　5、分析什么是和弦音　　和弦是

129、按照一定的音程關(guān)系結(jié)合起來的三個(gè)或三個(gè)以上同時(shí)或先后發(fā)音，叫做“和弦”。通過MATLAB對音頻文件經(jīng)過簡單的低通，帶通和高通濾波器濾波，即對三個(gè)不同的頻帶分別進(jìn)行頻譜分析及聲音比較，再將三個(gè)不同的頻帶信號(hào)合成并比較聲音，可以知道和弦音可分解為不同頻帶的單音信號(hào)。在不同頻帶其頻率分布及其振幅大小的不同都會(huì)造成音律不同，不同頻帶的單音信號(hào)重建也會(huì)組合成音律不同的和弦音。　　五、課程

130、設(shè)計(jì)總結(jié)　　通過本次課程設(shè)計(jì)，我除了對Matlab這個(gè)軟件的強(qiáng)大功能又有了更深的了解外，還學(xué)會(huì)了如何用MATLAB編程的方法實(shí)現(xiàn)任意確定信號(hào)的頻譜分析算法。采用Matlab進(jìn)行數(shù)字信號(hào)處理課程設(shè)計(jì)，使我鞏固了課堂上所學(xué)的理論知識(shí)，并能較好地理解數(shù)字信號(hào)處理中的基本概念、基本原理和基本分析方法。雖然在設(shè)計(jì)的過程中遇到了很多問題，但通過上網(wǎng)和去圖書館查閱資料，還有和同學(xué)們的討論下

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數(shù)字信號(hào)處理課程設(shè)計(jì)--編程實(shí)現(xiàn)任意確定信號(hào)的頻譜分析算法

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