《MATLAB課程設(shè)計(jì)》報(bào)告DOC

1、matlab 課程設(shè)計(jì)報(bào)告設(shè)計(jì)題目：基于 matlab 的語(yǔ)音信號(hào)采集與處理學(xué)生姓名：學(xué)生學(xué)號(hào)：專(zhuān)業(yè)班級(jí)：光信息科學(xué)與技術(shù)答辯時(shí)間：2013年 12 月指導(dǎo)教師：馮明庫(kù)廣東技術(shù)師范學(xué)院電子與信息學(xué)院一、設(shè)計(jì)目的及意義 1. matlab軟件功能簡(jiǎn)介matlab 的名稱(chēng)源自 matrix laboratory,1984年由美國(guó) mathworks 公司推向市場(chǎng)。它是一種科學(xué)計(jì)算軟件，專(zhuān)門(mén)以矩陣的形式處理數(shù)據(jù)。matlab 將高性能的數(shù)值計(jì)算和可視化集成在一起，并提供了大量的內(nèi)置函數(shù)，從而被廣泛的應(yīng)用于科學(xué)計(jì)算、控制系統(tǒng)和信息處理等領(lǐng)域的分析、仿真和設(shè)計(jì)工作。matlab 軟件包括五大通用功能，數(shù)

2、值計(jì)算功能（nemeric） 、符號(hào)運(yùn)算功能（symbolic ） 、 數(shù)據(jù)可視化功能（graphic ） 、 數(shù)字圖形文字統(tǒng)一處理功能 （notebook）和建模仿真可視化功能 （simulink ） 。 其中， 符號(hào)運(yùn)算功能的實(shí)現(xiàn)是通過(guò)請(qǐng)求maple內(nèi)核計(jì)算并將結(jié)果返回到matlab 命令窗口。該軟件有三大特點(diǎn)，一是功能強(qiáng)大；二是界面友善、語(yǔ)言自然；三是開(kāi)放性強(qiáng)。目前，mathworks 公司已推出 30多個(gè)應(yīng)用工具箱。 matlab 在線性代數(shù)、矩陣分析、數(shù)值及優(yōu)化、數(shù)值統(tǒng)計(jì)和隨機(jī)信號(hào)分析、電路與系統(tǒng)、 系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)、 次那好和圖像處理、 控制理論分析和系統(tǒng)設(shè)計(jì)、過(guò)程控制、建模和仿真、通信

3、系統(tǒng)以及財(cái)政金融等眾多領(lǐng)域的理論研究和工程設(shè)計(jì)中得到了廣泛應(yīng)用。matlab 在信號(hào)與系統(tǒng)中的應(yīng)用主要包括符號(hào)運(yùn)算和數(shù)值計(jì)算仿真分析。由于信號(hào)與系統(tǒng)課程的許多內(nèi)容都是基于公式演算，而 matlab 借助符號(hào)數(shù)學(xué)工具箱提供的符號(hào)運(yùn)算功能，能基本滿足信號(hào)與系統(tǒng)課程的需求。例如解微分方程、傅里葉正反變換、 拉普拉斯正反變換和z 正反變換等。 matlab 在信號(hào)與系統(tǒng)中的另一主要應(yīng)用是數(shù)值計(jì)算與仿真分析，主要包括函數(shù)波形繪制、函數(shù)運(yùn)算、沖擊響應(yīng)與階躍響應(yīng)仿真分析、信號(hào)的時(shí)域分析、信號(hào)的頻譜分析、系統(tǒng)的s域分析和零極點(diǎn)圖繪制等內(nèi)容。數(shù)值計(jì)算仿真分析可以幫助學(xué)生更深入地理解理論知識(shí)，并為將來(lái)使用 mat

4、lab 進(jìn)行信號(hào)處理領(lǐng)域的各種分析和實(shí)際應(yīng)用打下基礎(chǔ)。2. 本題目的意義本次課程設(shè)計(jì)的課題為基于matlab 的語(yǔ)音信號(hào)采集與處理，學(xué)會(huì)運(yùn)用matlab 的信號(hào)處理功能，采集語(yǔ)音信號(hào)，并對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行濾波及變換處理，觀察其時(shí)域和頻域特性，加深對(duì)信號(hào)處理理論的理解，并為今后熟練使用matlab 進(jìn)行系統(tǒng)的分析仿真和設(shè)計(jì)奠定基礎(chǔ)。此次實(shí)習(xí)課程主要是為了進(jìn)一步熟悉對(duì)matlab 軟件的使用，以及學(xué)會(huì)利用matlab 對(duì)聲音信號(hào)這種實(shí)際問(wèn)題進(jìn)行處理，將理論應(yīng)用于實(shí)際， 加深對(duì)它的理解。二、設(shè)計(jì)任務(wù)及指標(biāo)利用 matlab 對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行分析和處理，采集語(yǔ)音信號(hào)后， 利用 matlab軟件平臺(tái)進(jìn)行頻譜分

5、析；并對(duì)所采集的語(yǔ)音信號(hào)加入干擾噪聲，對(duì)加入噪聲的信號(hào)進(jìn)行頻譜分析，設(shè)計(jì)合適的濾波器濾除噪聲，恢復(fù)原信號(hào)。語(yǔ)音信號(hào)的“ 短時(shí)譜” 對(duì)于非平穩(wěn)信號(hào) , 它是非周期的 , 頻譜隨時(shí)間連續(xù)變化 , 因此由傅里葉變換得到的頻譜無(wú)法獲知其在各個(gè)時(shí)刻的頻譜特性。如果利用加窗的方法從語(yǔ)音流中取出其中一個(gè)短斷 , 再進(jìn)行傅里葉變換 , 就可以得到該語(yǔ)音的短時(shí)譜。三、設(shè)計(jì)過(guò)程 (1). 語(yǔ)音信號(hào)的采集及分析基于聲卡進(jìn)行數(shù)字信號(hào)的采集。 將話筒插入計(jì)算機(jī)的語(yǔ)音輸入插口上, 啟動(dòng)錄音機(jī)。按下錄音按鈕，對(duì)話筒說(shuō)話, 說(shuō)完后停止錄音。要保存文件時(shí), 利用了計(jì)算機(jī)上的 a/d 轉(zhuǎn)換器 , 把模擬的聲音信號(hào)變成了離散的量化

6、了的數(shù)字信號(hào), 放音時(shí) ,它又通過(guò)d/a 轉(zhuǎn)換器 , 把保存的數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)恢復(fù)為原來(lái)的模擬的聲音信號(hào)。在matlab 軟件平臺(tái)下可以利用函數(shù)wavread 對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行采樣 , 得到了聲音數(shù)據(jù)變量 x1, 同時(shí)把 x1 的采樣頻率 fs=22050hz 和數(shù)據(jù)位 nbits=16bit放進(jìn)了 matalb的工作空間。 圖 figure 1 為原始語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)域圖形。 從圖中可以看出在時(shí)域環(huán)境下, 信號(hào)呈現(xiàn)出 6 不規(guī)則的信號(hào)峰值。通過(guò) freqz 函數(shù)繪制原始語(yǔ)音信號(hào)的頻率響應(yīng)圖 figure 2 。 然后對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行頻譜分析, 在 matlab 中可以利用函數(shù) fft對(duì)信號(hào)行快速傅里葉變換

7、, 得到信號(hào)的頻譜圖figure 3，從圖中可以看出對(duì)各個(gè)頻點(diǎn)上的隨機(jī)信號(hào)在頻域進(jìn)行抽樣 , 抽樣頻率為 22050hz。(2). 給原始信號(hào)加上一個(gè)高頻噪聲在 matlab 中人為設(shè)計(jì)一個(gè)固定頻率5500hz的噪聲干擾信號(hào)。噪聲信號(hào)通常為 隨 機(jī) 序 列 , 在 本 設(shè) 計(jì) 中 用 正 弦 序 列 代 替 , 干 擾 信 號(hào) 構(gòu) 建 命 令 函 數(shù) 為d=au*sin(2*pi*5500*t),給出的干擾信號(hào)為一個(gè)正弦信號(hào)， 針對(duì)上面的語(yǔ)音信號(hào) , 采集了其中一段。再對(duì)噪音信號(hào)進(jìn)行頻譜變換得到其頻譜圖, 從圖中可以看出干擾信號(hào)，在 4000hz和 6000hz 頻點(diǎn)處有一高峰 , 其中 55

8、00hz 正是本設(shè)計(jì)所要利用的。(3). 設(shè)計(jì)一個(gè)濾波器，濾除高頻噪聲由模擬濾波器變換為數(shù)字濾波器時(shí), 采用的是雙線性變換法, 它保留的是從模擬到數(shù)字域的系統(tǒng)函數(shù)表示。 在濾波器的選取時(shí) , 由于設(shè)計(jì)方法的側(cè)重點(diǎn)不同, 作出比較是困難的。 如果 fir 濾波器情況下 , 最優(yōu)的設(shè)計(jì)將是橢圓濾波器。 用雙線性變換法設(shè)計(jì)低通濾波器。 的本設(shè)計(jì)是用雙線性變換法設(shè)計(jì)bw 帶阻型濾波器。 在matlab 中 , 可以利用函數(shù) butterworth,設(shè)計(jì) fir濾波器 , 利用 matlab 中的函數(shù)freqz 畫(huà)出各濾波器的頻率響應(yīng)。用設(shè)計(jì)好的帶阻濾波器對(duì)含噪語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行濾波, 在 matlab 中

9、fir 濾波器利用函數(shù) fftfilt對(duì)信號(hào)進(jìn)行濾波 ,fir 濾波器利用函數(shù) filter對(duì)信號(hào)進(jìn)行濾波。 在一個(gè)窗口同時(shí)畫(huà)出濾波前后的波形及頻譜。從圖中可以看出 ,5500hz看到的高峰消失了 , 語(yǔ)音信號(hào)與開(kāi)始的一樣 , 濾波器成功的濾除了干擾信號(hào)。 利用 matlab 對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行分析和處理，采集語(yǔ)音信號(hào)后，利用 matlab 軟件平臺(tái)進(jìn)行頻譜分析；并對(duì)所采集的語(yǔ)音信號(hào)加入干擾噪聲，對(duì)加入噪聲的信號(hào)進(jìn)行頻譜分析，設(shè)計(jì)合適的濾波器濾除噪聲，恢復(fù)原信號(hào)。四、結(jié)論及分析 1用matlab 對(duì)原始語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行分析，畫(huà)出它的時(shí)域波形和頻譜程序：fs=22050; %語(yǔ)音信號(hào)采樣頻率為22050

10、 x1=wavread(c:documents and 桌 面聲 音 文件.wav); %讀取語(yǔ)音信號(hào)的數(shù)據(jù)，賦給變量x1，sound(x1,22050); %播放語(yǔ)音信號(hào)y1=fft(x1,1024); %對(duì)信號(hào)做 1024 點(diǎn) fft變換f=fs*(0:511)/1024; %將 0 到 511，步長(zhǎng)為 1 的序列的值與 fs 相乘并除以 1024 的值，賦值給 ffigure(1) %創(chuàng)建圖形窗 1plot(x1) %做原始語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)域圖形title(原始語(yǔ)音信號(hào) );xlabel(time n); %x軸的名字是“ time n ”ylabel(fuzhi n); %y軸的名字是“

11、fuzhi n”figure(2)freqz(x1) %繪制原始語(yǔ)音信號(hào)的頻率響應(yīng)圖title(頻率響應(yīng)圖 )figure(3)subplot(2,1,1); %創(chuàng)建兩行一列繪圖區(qū)間的第1 個(gè)繪圖區(qū)間plot(abs(y1(1:512) %做原始語(yǔ)音信號(hào)的fft頻譜圖title(原始語(yǔ)音信號(hào) fft頻譜)subplot(2,1,2);plot(f,abs(y1(1:512); %abs是絕對(duì)值， plot 是直角坐標(biāo)下線性刻度曲線title(原始語(yǔ)音信號(hào)頻譜 )xlabel(hz);ylabel(幅值);時(shí)域波形和頻譜：圖 1 原始語(yǔ)音信號(hào)圖 2 語(yǔ)音信號(hào)頻率響應(yīng)圖圖 3 原始語(yǔ)音信號(hào)fft與

12、信號(hào)頻譜2. 給原始的語(yǔ)音信號(hào)加上一個(gè)高頻余弦噪聲，頻率為5500hz。對(duì)加噪后的語(yǔ)音進(jìn)行分析，并畫(huà)出其信號(hào)時(shí)域和頻譜圖。程序：fs=22050; x1=wavread(c:documents and 桌 面聲 音 文件.wav); %讀取語(yǔ)音信號(hào)的數(shù)據(jù)，賦給變量x1f=fs*(0:511)/1024; %將 0 到 511， 步長(zhǎng)為 1的序列的值與 fs 相乘并除以 1024的值，賦值給 ft=0:1/fs:(length(x1)-1)/fs; %將 0 到 x1 的長(zhǎng)度減 1后的值除以 fs 的值，且步長(zhǎng)為 1/fs 的值，的序列的值，賦予tau=; %噪聲幅值d=au*sin(2*pi*

13、5500*t); %所加的噪聲是正弦信號(hào)x2=x1+d; %將正弦信號(hào)噪聲加在語(yǔ)音信號(hào)上sound(x2,22050); %播放語(yǔ)音信號(hào)y1=fft(x1,1024); %對(duì)信號(hào) y1 做 1024點(diǎn) fft變換y2=fft(x2,1024); %對(duì)信號(hào) y2 做 1024點(diǎn) fft變換figure(1); %創(chuàng)建圖形窗 1plot(t,x2); %做加噪后的信號(hào)時(shí)域圖形 （繪出 t 對(duì) x2 的線性圖）title(加噪后的信號(hào) );xlabel(time n); %x軸的名字是“ time n ”ylabel(fuzhi n); %y軸的名字是“ fuzhi n ”figure(2) %創(chuàng)建

14、圖形窗 2subplot(2,1,1); % 創(chuàng)建兩行一列繪圖區(qū)間的第1 個(gè)繪圖區(qū)間plot(f,abs(y1(1:512); %做原始語(yǔ)音信號(hào)的頻譜圖title(原始語(yǔ)音信號(hào)頻譜 );xlabel(hz); %x軸的名字是“ time n ”ylabel(fuzhi); % y軸的名字是“ fuzhi ”subplot(2,1,2); %創(chuàng)建兩行一列繪圖區(qū)間的第2 個(gè)繪圖區(qū)間plot(f,abs(y2(1:512); %做加噪后的語(yǔ)音信號(hào)的頻譜圖 （abs 是絕對(duì)值，plot是直角坐標(biāo)下線性刻度曲線）title(加噪后的信號(hào)頻譜 );xlabel(hz); %x軸的名字是“ time n ”

15、ylabel(fuzhi); % y軸的名字是“ fuzhi ”時(shí)域波形和頻譜：圖 4 加噪后的信號(hào)時(shí)域圖圖 5 原始信號(hào)與加噪后信號(hào)頻譜對(duì)比與原始信號(hào)對(duì)比，區(qū)別：先原始信號(hào)沒(méi)加噪音之前0 到 2000 有幅值，在 4000到 6000之間沒(méi)有幅值，但是在加了噪音之后4000 到 6000 之間出現(xiàn)最大幅值12，超出正常值。 如圖 5 原始信號(hào)與加噪后信號(hào)頻譜對(duì)比圖所示。3. 設(shè)計(jì)合適的濾波器，濾除高頻噪聲，繪出濾波后的信號(hào)頻域和時(shí)域波形：程序：% 用雙線性變換法設(shè)計(jì)巴特沃思低通濾波器wp=*pi; %通帶截止頻率ws=*pi; %阻帶截止頻率rp=1; %通帶最大衰減（ db）rs=15;

16、%阻帶最大衰減（ db）fs=22050;ts=1/fs;wp1=2/ts*tan(wp/2); %將模擬指標(biāo)轉(zhuǎn)換成數(shù)字指標(biāo)ws1=2/ts*tan(ws/2); %將模擬指標(biāo)轉(zhuǎn)換成數(shù)字指標(biāo)n,wn=buttord(wp1,ws1,rp,rs,s); %選擇濾波器的最小階數(shù)（估算得到butterworth低通濾波器的最小階數(shù)n和 3db截止頻率 wc ）z,p,k=buttap(n); %創(chuàng)建 butterworth低通濾波器原型bap,aap=zp2tf(z,p,k); %將零極點(diǎn)增益轉(zhuǎn)換為普遍分子，分母b,a=lp2lp(bap,aap,wn); %將普遍的分子和分母轉(zhuǎn)換為以wn 為截止頻

17、率bz,az=bilinear(b,a,fs); %用雙線性變換法實(shí)現(xiàn)模擬濾波器到數(shù)字濾波器的轉(zhuǎn)換（模擬轉(zhuǎn)換為數(shù)字）h,w=freqz(bz,az); %求頻率響應(yīng)figure(9)plot(w*fs/(2*pi),abs(h) %繪制 butterworth低通濾波器頻率響應(yīng)曲線grid %添加圖格xlabel(頻率 hz)ylabel(頻率響應(yīng)幅度 )title(butterworth)f1=filter(bz,az,z); %利用上面已做好的濾波器（已bz 和az 為特征的濾波器） 對(duì) x2 信號(hào)進(jìn)行濾波，賦值給 f1figure(10)subplot(2,1,1) %創(chuàng)建兩行一列繪圖區(qū)

18、間的第1 繪圖區(qū)間plot(t,z) %做加噪后的信號(hào)時(shí)域圖形title(濾波前的時(shí)域波形 );subplot(2,1,2) %創(chuàng)建兩行一列繪圖區(qū)間的第2 繪圖區(qū)間plot(t,f1); title(濾波后的時(shí)域波形 );sound(f1,22050); %播放語(yǔ)音信號(hào)p=length(f1);f0=fft(f1,p);f=0:fs/p:fs*(s-1)/p;figure(11)y2=fft(z,1024); %對(duì)信號(hào) y2 做 1024點(diǎn) fft變換subplot(2,1,1); %創(chuàng)建兩行一列繪圖區(qū)間的第1 繪圖區(qū)間plot(f,abs(y4); title(濾波前的頻譜 )xlabel(

19、hz); %x軸的名字是“ hz”ylabel(fuzhi); %y軸的名字是“ fuzhi ”subplot(2,1,2)f1=plot(f,abs(f0); title(濾波后的頻譜 )xlabel(hz);ylabel(fuzhi);時(shí)域波形和頻譜：圖 6 低通濾波器頻率響應(yīng)曲線圖 7 濾波前后時(shí)域波形圖圖 8 濾波前后頻譜圖與原噪音信號(hào)對(duì)比，區(qū)別：通過(guò)對(duì)比分析可知，濾波后的輸出波形和原始語(yǔ)音加噪聲信號(hào)的圖形發(fā)生了一些變化， 在 3000-6000hz之間的信號(hào)消失， 出現(xiàn) 0-1000和 7000-8000 之間的信號(hào)。濾波后的輸出波形明顯在對(duì)應(yīng)時(shí)間幅度比原語(yǔ)音加噪聲信號(hào)的要小，而且濾

20、波的效果也與濾波器的選擇有關(guān)，可以看出濾波器的性能差異以及參數(shù)的調(diào)節(jié)會(huì)對(duì)濾波器產(chǎn)生一定的影響，并且通過(guò)回放可以發(fā)現(xiàn)濾波前后的聲音有變化. 低通濾波后 , 已很接近原來(lái)的聲音， 人耳幾乎辨別不出。從頻譜圖中我們還可以看出聲音的能量信號(hào)主要集中在低頻部分，說(shuō)明高頻語(yǔ)音信號(hào)被濾出，濾波器達(dá)到既定要求。五、設(shè)計(jì)體會(huì)正所謂“紙上得來(lái)終覺(jué)淺， 覺(jué)知此事要躬行?！睂W(xué)習(xí)任何知識(shí)， 僅從理論上去求知，而不去實(shí)踐、探索是不夠的。因此在學(xué)期末來(lái)臨之際，我們迎來(lái)了matlab課程設(shè)計(jì)。通過(guò)為期一周半的matlab 課程設(shè)計(jì)，我對(duì) matlab 這個(gè)仿真軟件有了更進(jìn)一步的認(rèn)識(shí)和了解。在這一周半時(shí)間里，我通過(guò)自己摸索，查

21、閱資料，并且在老師的指導(dǎo)下完成了：語(yǔ)音信號(hào)的采集及分析；給原始信號(hào)加上一個(gè)高頻噪聲；設(shè)計(jì)一個(gè)濾波器，濾除高頻噪聲；并最終將課程設(shè)計(jì)報(bào)告總結(jié)完畢。在整個(gè)設(shè)計(jì)過(guò)程中我懂得了許多東西，也培養(yǎng)了獨(dú)立思考和設(shè)計(jì)的能力，樹(shù)立了對(duì)知識(shí)應(yīng)用的信心，相信會(huì)對(duì)今后的學(xué)習(xí)工作和生活有非常大的幫助，并且提高了自己的動(dòng)手實(shí)踐操作能力，使自己充分體會(huì)到了在設(shè)計(jì)過(guò)程中的成功喜悅。雖然這個(gè)設(shè)計(jì)做的不怎么好，但是在設(shè)計(jì)過(guò)程中所學(xué)到的東西是這次課程設(shè)計(jì)的最大收獲和財(cái)富，使我終身受益。在沒(méi)有做課程設(shè)計(jì)以前，覺(jué)得課程設(shè)計(jì)只是對(duì)知識(shí)的單純總結(jié)，但是通過(guò)這次課程設(shè)計(jì)發(fā)現(xiàn)自己的看法有點(diǎn)太片面，課程設(shè)計(jì)不僅是對(duì)前面所學(xué)知識(shí)的一種檢驗(yàn)，也是對(duì)

22、自己能力的一種提高，通過(guò)這次課程設(shè)計(jì)使自己明白了原來(lái)的那點(diǎn)知識(shí)是非常欠缺的，要學(xué)習(xí)的東西還很多，通過(guò)這次課程設(shè)計(jì)，明白學(xué)習(xí)是一個(gè)長(zhǎng)期積累的過(guò)程，在以后的工作和生活中都應(yīng)該不斷的學(xué)習(xí)，努力提高自己的知識(shí)和綜合素質(zhì)。希望以后像這樣的課程設(shè)計(jì)在多一點(diǎn)。參考文獻(xiàn)：1 姚東.matlab 及在電子信息課程中的應(yīng)用m. 第二版 . 北京：北京電子工業(yè)出版社,20002 張智星 .matlab 程序設(shè)計(jì)與應(yīng)用 . 北京：清華大學(xué)出版社，20023 陳懷琛 .matlab及其在理工課程中的應(yīng)用指南. 西安：西安電子科技大學(xué)出版社，4 肖偉、劉忠 . matlab程序設(shè)計(jì)與應(yīng)用 m. 北京：清華大學(xué)出版社 20

23、05程序清單：fs=22050; %語(yǔ)音信號(hào)采樣頻率為22050 x1=wavread(c:documents and 桌 面聲 音 文件.wav); %讀取語(yǔ)音信號(hào)的數(shù)據(jù)，賦給變量x1，sound(x1,22050); %播放語(yǔ)音信號(hào)y1=fft(x1,1024); %對(duì)信號(hào)做 1024 點(diǎn) fft變換f=fs*(0:511)/1024; %將 0 到 511，步長(zhǎng)為 1 的序列的值與 fs 相乘并除以 1024 的值，賦值給 ffigure(1) %創(chuàng)建圖形窗 1plot(x1) %做原始語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)域圖形title(原始語(yǔ)音信號(hào) );xlabel(time n); %x軸的名字是“ ti

24、me n ”ylabel(fuzhi n); %y軸的名字是“ fuzhi n”figure(2)freqz(x1) %繪制原始語(yǔ)音信號(hào)的頻率響應(yīng)圖title(頻率響應(yīng)圖 )figure(3)subplot(2,1,1); %創(chuàng)建兩行一列繪圖區(qū)間的第1 個(gè)繪圖區(qū)間plot(abs(y1(1:512) %做原始語(yǔ)音信號(hào)的fft頻譜圖title(原始語(yǔ)音信號(hào) fft頻譜)subplot(2,1,2);plot(f,abs(y1(1:512); %abs是絕對(duì)值， plot 是直角坐標(biāo)下線性刻度曲線title(原始語(yǔ)音信號(hào)頻譜 )xlabel(hz);ylabel(幅值);fs=22050; x1=

25、wavread(c:documents and 桌 面聲 音 文件.wav); %讀取語(yǔ)音信號(hào)的數(shù)據(jù)，賦給變量x1f=fs*(0:511)/1024; %將 0 到 511， 步長(zhǎng)為 1的序列的值與 fs 相乘并除以 1024的值，賦值給 ft=0:1/fs:(length(x1)-1)/fs; %將 0 到 x1 的長(zhǎng)度減 1后的值除以 fs 的值，且步長(zhǎng)為 1/fs 的值，的序列的值，賦予tau=; %噪聲幅值d=au*sin(2*pi*5500*t); %所加的噪聲是正弦信號(hào)x2=x1+d; %將正弦信號(hào)噪聲加在語(yǔ)音信號(hào)上sound(x2,22050); %播放語(yǔ)音信號(hào)y1=fft(x1

26、,1024); %對(duì)信號(hào) y1 做 1024點(diǎn) fft變換y2=fft(x2,1024); %對(duì)信號(hào) y2 做 1024點(diǎn) fft變換figure(1); %創(chuàng)建圖形窗 1plot(t,x2); %做加噪后的信號(hào)時(shí)域圖形 （繪出 t 對(duì) x2 的線性圖）title(加噪后的信號(hào) );xlabel(time n); %x軸的名字是“ time n ”ylabel(fuzhi n); %y軸的名字是“ fuzhi n ”figure(2) %創(chuàng)建圖形窗 2subplot(2,1,1); % 創(chuàng)建兩行一列繪圖區(qū)間的第1 個(gè)繪圖區(qū)間plot(f,abs(y1(1:512); %做原始語(yǔ)音信號(hào)的頻譜圖t

27、itle(原始語(yǔ)音信號(hào)頻譜 );xlabel(hz); %x軸的名字是“ time n ”ylabel(fuzhi); % y軸的名字是“ fuzhi ”subplot(2,1,2); %創(chuàng)建兩行一列繪圖區(qū)間的第2 個(gè)繪圖區(qū)間plot(f,abs(y2(1:512); %做加噪后的語(yǔ)音信號(hào)的頻譜圖 （abs 是絕對(duì)值，plot是直角坐標(biāo)下線性刻度曲線）title(加噪后的信號(hào)頻譜 );xlabel(hz); %x軸的名字是“ time n ”ylabel(fuzhi); % y軸的名字是“ fuzhi ”% 用雙線性變換法設(shè)計(jì)巴特沃思低通濾波器wp=*pi; %通帶截止頻率ws=*pi; %阻帶截止頻率rp=1; %通帶最大衰減（ db）rs=15; %阻帶最大衰減（ db）fs=22050;ts=1/fs;wp1=2/ts*tan(wp/2); %將模擬指標(biāo)轉(zhuǎn)換成數(shù)字指標(biāo)ws1=2/ts*tan(ws/2); %將模擬指標(biāo)轉(zhuǎn)換成數(shù)字指標(biāo)n,wn=butto