數(shù)字信號(hào)處理課程設(shè)計(jì)對(duì)音樂(lè)信號(hào)的各種處理

1、實(shí)驗(yàn)11、 音樂(lè)信號(hào)的音譜和頻譜觀察使用wavread語(yǔ)句讀取音樂(lè)信號(hào)，獲取抽樣率；輸出音樂(lè)信號(hào)的波形和頻譜，觀察現(xiàn)象；使用sound語(yǔ)句播放音樂(lè)信號(hào)，注意不同抽樣率下的音調(diào)變化，解釋現(xiàn)象。clear all;close all;clca,fs,bit=wavread('c:MATLAB6p5work陪你一起看草原.wav');size(a);y1=a(:,1);a1=y1(10000:60000)figure;subplot(2,1,1),plot(a);subplot(2,1,2),plot(a1);x1=resample(a1,2,1); %y=resample(x,p,

2、q)返回量的長(zhǎng)度是向量x的p/q倍sound(x1,fs);%sound(a,fs);N1=length(a1);F1=fft(a1,N1);w=2/N1*0:N1-1; %頻譜圖橫坐標(biāo)設(shè)置figure;plot(w,abs(F1);N2=length(a1);t=0:1/N2:1/N2*(N2-1);title('傅利葉變換'); %傅利葉變換;figure;plot(a1);title('時(shí)域波形'); %時(shí)域波形;1， 以二倍的抽樣率聽(tīng)聲音信號(hào)時(shí)，音樂(lè)播放的特別快，像被壓縮了，播放的時(shí)間比原信號(hào)短。2， 以二分之一的抽樣率聽(tīng)聲音信號(hào)時(shí)，音樂(lè)播放的特別慢，像

3、被拉長(zhǎng)了，播放的時(shí)間比原信號(hào)長(zhǎng)。3， 原信號(hào)頻譜截止頻率為0.5*pi 實(shí)驗(yàn)22、 音樂(lè)信號(hào)的抽?。p抽樣）觀察音樂(lè)信號(hào)頻率上限，選擇適當(dāng)?shù)某槿￠g隔對(duì)信號(hào)進(jìn)行減抽樣（給出兩種抽取間隔，代表混疊和非混疊）；輸出減抽樣音樂(lè)信號(hào)的波形和頻譜，觀察現(xiàn)象，給出理論解釋?zhuān)徊シ艤p抽樣音樂(lè)信號(hào)，注意抽樣率的改變，比較不同抽取間隔下的聲音，解釋現(xiàn)象。clear all;close all;clca,fs,bit=wavread('c:MATLAB6p5work陪你一起看草原.wav');size(a);y1=a(:,1);a1=y1(10000:60000)D=2; %減抽樣；l=length(

4、a1);yd=a1(1:D:l);sound(yd,fs/D);N3=length(yd);t=0:1/N3:1/N3*(N3-1); %橫坐標(biāo)設(shè)置figure;plot(yd);title('減抽樣時(shí)域波形'); %時(shí)域波形;xlabel('t');ylabel('幅度');N4=length(yd);F2=fft(yd,N4);w=2/N4*0:N4-1;figure;plot(w,abs(F2);title('減抽樣頻譜'); %減抽樣頻譜xlabel('f');ylabel('幅度');D=

5、2,減抽樣D=4,減抽樣1， 原信號(hào)頻譜截止頻率為0.5*pi，當(dāng)D=2時(shí)，頻譜剛好不混疊，當(dāng)D>2時(shí)，頻譜就會(huì)混疊。2， 減抽樣后的音樂(lè)信號(hào)聽(tīng)起來(lái)變得尖銳，有失真。3， 抽樣率隨著抽樣間隔的增大而逐漸變小，聲音越來(lái)越失真，音調(diào)變得急促，而尖銳，信號(hào)產(chǎn)生混疊實(shí)驗(yàn)33、 音樂(lè)信號(hào)的AM調(diào)制觀察音樂(lè)信號(hào)的頻率上限，選擇適當(dāng)調(diào)制頻率對(duì)信號(hào)進(jìn)行調(diào)制（給出高、低兩種調(diào)制頻率）；輸出調(diào)制信號(hào)的波形和頻譜，觀察現(xiàn)象，給出理論解釋?zhuān)徊シ耪{(diào)制音樂(lè)信號(hào)，注意不同調(diào)制頻率下的聲音，解釋現(xiàn)象。clear all;close all;clca,fs,bit=wavread('c:MATLAB6p5work

6、陪你一起看草原.wav');size(a);y1=a(:,1);a1=y1(10000:100000);%sound(a1,fs);N=length(a1);n1=0:N-1;y=cos(0.5*pi*n1); %產(chǎn)生余弦信號(hào)N1=length(a1);F1=fft(y,N1);w=2/N1*0:N1-1;figure;plot(w,abs(F1);title('cos(wt)頻譜'); %余弦頻譜xlabel('f');ylabel('幅度');N2=length(a1);F2=fft(a1,N2);w=2/N2*0:N2-1;figu

7、re;plot(w,abs(F2);title('yinyue頻譜'); %原信號(hào)頻譜xlabel('f');ylabel('幅度');x1=a1.*y' % 音樂(lè)信號(hào)與余弦信號(hào)點(diǎn)乘進(jìn)行調(diào)制figureplot(x1);N3=length(a1);F3=fft(x1,N3); %調(diào)制信號(hào)傅立葉變換w=2/N3*0:N3-1;figure;plot(w,abs(F3);title('調(diào)制頻譜'); %調(diào)制信號(hào)頻譜xlabel('f');ylabel('幅度');sound(x1,fs); w=

8、0.5*pi 時(shí).w=0.3*pi 時(shí).w=0.7*pi 時(shí).1， 由原信號(hào)頻譜知，信號(hào)截止頻率約為0.4pi，則產(chǎn)生混疊的閾值為0.6pi。2， 原信號(hào)的調(diào)制相當(dāng)于頻譜搬移，左移一個(gè)右移一個(gè)，當(dāng)調(diào)制頻率（余弦頻率）小于0.4pi或大于0.6pi時(shí)就會(huì)產(chǎn)生混疊或丟失一部分信息。3， 當(dāng)余弦點(diǎn)數(shù)取得少時(shí)，余弦頻譜會(huì)產(chǎn)生泄漏。4， 當(dāng)調(diào)制頻率較高時(shí)（發(fā)生混疊），聲音響度低，幾乎只能聽(tīng)見(jiàn)茲茲的聲音，信號(hào)幾乎完全失真，當(dāng)調(diào)制頻率較低時(shí)（未發(fā)生混疊），聲音很尖銳，響度較大，稍微能聽(tīng)出一點(diǎn)調(diào)子，但也有茲茲的聲音。實(shí)驗(yàn)44、AM調(diào)制音樂(lè)信號(hào)的同步解調(diào)設(shè)計(jì)巴特沃斯IIR濾波器完成同步解調(diào)；觀察濾波器頻率響應(yīng)曲

9、線；用窗函數(shù)設(shè)計(jì)FIR濾波器完成同步解調(diào)，觀察濾波器頻率響應(yīng)曲線；（要求：分別使用矩形窗和布萊克曼窗，進(jìn)行比較）；輸出解調(diào)音樂(lè)信號(hào)，比較不同濾波器下的聲音，解釋現(xiàn)象。clear all;close all;clcfunction hd=ideal(N,wc)for n=0:N-1 if n=(N-1)/2 hd(n+1)=wc/pi; else hd(n+1)=sin(wc*(n-(N-1)/2)/(pi*(n-(N-1)/2); endenda,fs,bit=wavread('c:MATLAB6p5work陪你一起看草原.wav');size(a);y1=a(:,1);a1=

10、y1(10000:100000);%sound(a1,fs); %播放yuan的信號(hào)N=length(a1);n1=0:N-1;y=cos(0.5*pi*n1);x1=a1.*y'%點(diǎn)乘figureplot(x1);N1=length(a1);F1=fft(x1,N1); %調(diào)制信號(hào)傅立葉變換w=2/N1*0:N1-1;figureplot(w,abs(F1);title('調(diào)制頻譜'); %調(diào)制信號(hào)頻譜xlabel('f');ylabel('幅度');%sound(x1,fs); %播放調(diào)制后的信號(hào)x2=x1.*y'figure

11、plot(x2); %解調(diào)后信號(hào)F2=fft(x2,N1); %解調(diào)信號(hào)傅立葉變換w=2/N1*0:N1-1;figureplot(w,abs(F2);title('解調(diào)頻譜'); %解調(diào)頻譜xlabel('f');ylabel('幅度');%sound(x2,fs); %播放解調(diào)后的信號(hào)N,Wc=buttord(0.4,0.5,1,15);B,A=butter(N,Wc);H,W=freqz(B,A);figureplot(W/pi,abs(H);title('數(shù)字巴特沃斯濾波器'); %數(shù)字巴特沃斯濾波器x3=filter(B

12、,A,x2); %濾波后信號(hào)w=2/N1*0:N1-1;fx=fft(x3,N1);fa=fft(a1,N1);figuresubplot(2,1,1),plot(w,abs(fa);title('yuan xin hao pin pu');subplot(2,1,2),plot(w,abs(fx);title('數(shù)字巴特沃斯濾波器濾波頻譜'); %濾波后頻譜sound(x3,fs); %播放巴特沃斯濾波器濾波后信號(hào)sheng yinN=33;wc=0.4*pi; hd=ideal(N,wc); w1=boxcar(N); %矩形窗w2=blackman(N);

13、 %布萊克曼窗h1=hd.*w1'h2=hd.*w2'y3=conv(x2,h1); %解調(diào)后信號(hào)與矩形窗函數(shù)卷積y4=conv(x2,h2); %解調(diào)后信號(hào)與布萊克曼窗函數(shù)卷積%sound(y3,fs); %播放矩形窗濾波后信號(hào)sheng yin%sound(y4,fs); %播放布萊克曼窗濾波后信號(hào)sheng yin figure;subplot(2,1,1),plot(y3);title('矩形窗濾波后信號(hào)');subplot(2,1,2);plot(y3);title('布萊克曼窗濾波后信號(hào)');fh1=fft(h1,N1);db1=-2

14、0*log10(abs(fh1(1)./(abs(fh1)+eps); %理想低通濾波器加窗后幅度響應(yīng)fh2=fft(h2,N1);db2=-20*log10(abs(fh2(1)./(abs(fh2)+eps);w=2/N1*0:N1-1;figure;subplot(3,1,1),stem(h1); %矩形窗函數(shù)grid on;title('矩形窗');xlabel('n');ylabel('h(n)');subplot(3,1,2),plot(w,abs(fh1);grid on;title('矩形窗');xlabel(&#

15、39;w');ylabel('H(k)');subplot(3,1,3);plot(w,db1); %矩形窗函數(shù)分貝圖grid on;figure;subplot(3,1,1);stem(h2);grid on;title('布萊克曼窗');xlabel('n');ylabel('h(n)');subplot(3,1,2);plot(w,abs(fh2);grid on;title('布萊克曼窗');xlabel('w');ylabel('H(k)');subplot(3,1

16、,3);plot(w,db2); %布萊克曼窗窗函數(shù)分貝圖grid on;w=2/N1*0:N1-1;Fy1=fft(y3,N1);Fy2=fft(y4,N1);figure;subplot(2,1,1);plot(w,abs(Fy1);title('矩形窗濾波后頻譜');subplot(2,1,2);plot(w,abs(Fy2);title('布萊克曼窗濾波后頻譜');1， 解調(diào)后信號(hào)頻譜在高頻和低頻處均有一部分，且成對(duì)稱(chēng)分布，需要濾掉高頻才可大致還原原信號(hào)。2， 原信號(hào)的截止頻率為0.4pi，使用數(shù)字巴特沃斯濾波器濾波器濾波參數(shù)通帶截止頻率0.4pi，阻帶

17、開(kāi)始頻率0.5pi，阻帶衰減15db。濾波效果很好，基本還原了原信號(hào)。3， 使用窗函數(shù)濾波要根據(jù)過(guò)渡帶寬算階數(shù)N，選截止頻率為0.4pi。4， 使用矩形窗濾波，矩形窗過(guò)渡帶窄，但是阻帶有波紋，高頻部分有小部分未濾掉。5， 使用布萊克曼窗濾波，布萊克曼窗過(guò)渡帶寬，但是阻帶較好。6， 使用矩形窗和布萊克曼窗濾波，效果都行，基本都能還原原信號(hào)實(shí)驗(yàn)55、 音樂(lè)信號(hào)的濾波去噪給原始音樂(lè)信號(hào)疊加幅度為0.05，頻率為3kHz、5kHz、8kHz的三余弦混合噪聲，觀察噪聲頻譜以及加噪后音樂(lè)信號(hào)的音譜和頻譜，并播放音樂(lè)，感受噪聲對(duì)音樂(lè)信號(hào)的影響；給原始音樂(lè)信號(hào)疊加幅度為0.5的隨機(jī)白噪聲（可用rand語(yǔ)句產(chǎn)生

18、），觀察噪聲頻譜以及加噪后音樂(lè)信號(hào)的音譜和頻譜，并播放音樂(lè)，感受噪聲對(duì)音樂(lè)信號(hào)的影響；根據(jù)步驟、觀察到的頻譜，選擇合適指標(biāo)設(shè)計(jì)濾波器進(jìn)行濾波去噪，觀察去噪后信號(hào)音譜和頻譜，并播放音樂(lè)，解釋現(xiàn)象。clear all;close all;clca,fs,bit=wavread('c:MATLAB6p5work陪你一起看草原.wav');size(a);y1=a(:,1);a1=y1(10000:100000);%sound(a1,fs); %播放yuan的信號(hào)N1=length(a1);n1=0:N1-1;x1=0.05*cos(2*pi*3000*n1/fs);x2=0.05*c

19、os(2*pi*5000*n1/fs);x3=0.05*cos(2*pi*8000*n1/fs);x4=x1+x2+x3;figure;plot(x4);%疊加余弦信號(hào)F1=fft(x4,N1);%疊加余弦信號(hào)傅立葉變換w=2/N1*0:N1-1;figureplot(w,abs(F1);title('疊加余弦信號(hào)頻譜');%疊加余弦信號(hào)頻譜xlabel('f');ylabel('幅度');y2=a1+x4'%sound(y2,fs); %播放疊加余弦音樂(lè)信號(hào)figure;plot(y2); %疊加余弦音樂(lè)信號(hào)F2=fft(y2,N1);

20、 %疊加余弦音樂(lè)信號(hào)傅立葉變換figureplot(w,abs(F2);title('疊加余弦噪聲音樂(lè)信號(hào)頻譜'); %疊加余弦音樂(lè)信號(hào)頻譜xlabel('f');ylabel('幅度');N,Wc=buttord(0.06,0.3,1,50);B,A=butter(N,Wc);H,W=freqz(B,A);figureplot(W/pi,abs(H);title('數(shù)字巴特沃斯濾波器'); %數(shù)字巴特沃斯濾波器y3=filter(B,A,y2); %濾波后信號(hào)fa=fft(a1,N1);fy=fft(y3,N1);figures

21、ubplot(3,1,1),plot(w,abs(fa);title('yuan xin hao pin pu');subplot(3,1,2),plot(w,abs(F2);title('疊加余弦噪聲音樂(lè)信號(hào)頻譜'); %疊加音樂(lè)信號(hào)頻譜subplot(3,1,3),plot(w,abs(fy);title('數(shù)字巴特沃斯濾波器濾波頻譜'); %濾波后頻譜%sound(y3,fs); %播放濾波后音樂(lè)信號(hào)r=rand(N1,1)-0.5;yr=a1+r;figure;plot(yr);%sound(yr,fs); %播放疊加隨機(jī)噪聲音樂(lè)信號(hào)N,

22、Wc=buttord(0.05,0.4,1,50);B,A=butter(N,Wc);H,W=freqz(B,A);figure;plot(W/pi,abs(H);title('數(shù)字巴特沃斯濾波器2'); %數(shù)字巴特沃斯濾波器yf=filter(B,A,yr); %濾波后信號(hào)Fz=fft(r,N1);Fr=fft(yr,N1);Ff=fft(yf,N1);figure;subplot(2,1,1),plot(w,abs(fa);title('yuan xin hao pin pu');subplot(2,1,2),plot(w,abs(Fz);title(

23、9;隨機(jī)噪聲頻譜');figure;subplot(2,1,1),plot(w,abs(Fr);title('疊加隨機(jī)噪聲音樂(lè)信號(hào)頻譜'); %疊加音樂(lè)信號(hào)頻譜subplot(2,1,2),plot(w,abs(Ff);title('數(shù)字巴特沃斯濾波器濾波頻譜'); %濾波后頻譜sound(yf,fs); %播放濾波后音樂(lè)信號(hào)1， 三余弦信號(hào)的頻譜為不同頻率處得三根線，加噪聲后的音樂(lè)信號(hào)頻譜是在原信號(hào)頻譜上加了三條不同頻率的線。加噪聲后音樂(lè)信號(hào)能聽(tīng)到原有的音調(diào)，但里面有非常大的雜音，茲茲的噪聲。2， 對(duì)加余弦噪聲的信號(hào)進(jìn)行濾波，用巴特沃斯濾波器濾波，參數(shù)

24、為：通帶截止頻率0.06pi，阻帶開(kāi)始頻率0.3pi，阻帶衰減50db，濾波后濾掉了一部分高頻信息，三根余弦基本濾除。濾波后信號(hào)聽(tīng)起來(lái)還稍微有點(diǎn)雜音，有稍微的失真。3， 對(duì)原信號(hào)加隨機(jī)白噪聲，白噪聲均勻分布，對(duì)其用巴特沃斯濾波器濾波，參數(shù)為：通帶截止頻率0.05pi，阻帶開(kāi)始頻率0.4pi，阻帶衰減50db，濾波后濾掉了一部分高頻信息，阻帶衰減快，到0.4pi就衰減到0，但還保留了低頻處得噪聲，濾波后音樂(lè)信號(hào)聽(tīng)起來(lái)能聽(tīng)出原調(diào)，但有失真，且伴隨有較大聲的隨機(jī)白噪聲。實(shí)驗(yàn)66、 音樂(lè)信號(hào)的幅頻濾波及相頻分析設(shè)計(jì)低通濾波器（可自行選取不同的截止頻率），濾除原始音樂(lè)信號(hào)的高頻信息，觀察濾波前后的幅度頻

25、譜，并比較濾波前后的音樂(lè)效果，感受高頻信息對(duì)音樂(lè)信號(hào)的影響；設(shè)計(jì)高通濾波器（可自行選取不同的截止頻率），濾除原始音樂(lè)信號(hào)的低頻信息，觀察濾波前后的幅度頻譜，并比較濾波前后的音樂(lè)效果，感受高頻信息對(duì)音樂(lè)信號(hào)的影響；選取兩端不同的音樂(lè)信號(hào)，分別將其幅度譜和相位譜交叉組合構(gòu)成新的音樂(lè)信號(hào)，播放并比較組合后的音樂(lè)與原始音樂(lè)，感受相頻信息對(duì)音樂(lè)信號(hào)的影響。clear all;close all;clca,fs,bit=wavread('c:MATLAB6p5work陪你一起看草原.wav');size(a);y1=a(:,1);a1=y1(10000:100000);%sound(a1,

26、fs); %播放原的信號(hào)1N1=length(a1);F1=fft(a1,N1); %原信號(hào)1傅立葉變換w=2/N1*0:N1-1;N,Wc=buttord(0.1,0.2,1,30);B,A=butter(N,Wc);H,W=freqz(B,A);figureplot(W/pi,abs(H);title('數(shù)字巴特沃斯濾波器'); %數(shù)字巴特沃斯濾波器a2=filter(B,A,a1); %濾波后信號(hào)fd=fft(a2,N1);figure;subplot(211),plot(w,abs(F1);title('原信號(hào)1頻譜'); % 原信號(hào)1頻譜xlabel('f');ylabel('幅度');subplot(212),plot(w,abs(fd);title('數(shù)字巴特沃斯濾波器濾波頻譜'); %濾波后頻譜%sound(a2,fs); %播放濾波后音樂(lè)信號(hào)N,Wc=buttord(0.1,0.2,1,30);B,A=butter(N,Wc,'high');H,W=freqz(B,A);figureplot(