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1、快速傅立叶变换信号分析实例（MATLAB运用）一、介绍几个将要用的函数[x,fs,bits]=wavread(‘filename’)这是一个MATLAB中读取wav文件的数据的函数。其中的x表示一长串的数据，一般是两列(立体声；fs是该wav文件在采集时用的采样频率；bits是指在进行A/D转换时用的量化位长(一般是8b或16b)，‘filename是函数的路径及其名字’。[d]=fff(w,l)这是MATLAB中快速傅立叶变换(FFT)是函数的一种输入输出形式。w是一列波形数据：l是指用多少点的FFT，此处应该选择
2、2的乘方的数(如16、128、1024等)，因为这样就可以使用优化的蝶形算法；d是频域的输出。由于FFT的对称性，又输入的是实数，FFT的结果的复数序列是共轭反对称的，所以它们的模的大小对称，一般说只用取一半的数据就可以了。sound(w,fs,bits)和前面的wavread一样的参数表示，它将数列的数据通过声卡转化为声音。二、分段进行傅立叶变换[w,fs,bits]=wavread('E:matlab实验ding.wav')%读取声音数据1.显示双声道波形subplot(2,1,1);plot(w(:,1)
3、);subplot(2,1,2);plot(w(:,2));%显示双通道波形2.作1024点的fft变换u=w(:,1);n=round(length(u)/1024)%分段z=zeros(n,1024);fori=1:n-1z(i,:)=(fft(u(1024*(i-1)+1:1024*i),1024))';%用1024点的fftendz(n,:)=fft(u(1024*(n-1)+1:length(u)),1024)';%剩下的一部分，在后面补0，凑成1024个数据u=w(:,2);z2=zeros(n,1024
4、);fori=1:n-1z2(i,:)=(fft(u(1024*(i-1)+1:1024*i),1024))';%用1024点的fftendz2(n,:)=fft(u(1024*(n-1)+1:length(u)),1024)';3.寻找峰值，重构信号[m,i]=max(abs(z(:,1:200)'))[m2,i2]=max(abs(z(:,100:200)'))i2=i2+100;t=[1:1024]*fs;forj=1:20u(1024*j-1023:1024*j)=m(j)*sin(i(j)/1024*fs*
5、t)+m2(j)*sin(i2(j)/1024*fs*t);end%u=u/20;%调整幅值figureplot(u(1:2:length(u)));%画出重构声音信号sound(u,fs,bits);%听重构后的声音信号三、实例(1)分析windows系统自带的ding.wav，用sound函数驱动声卡发声，并计算信号大小(利用size函数)，画出图形。(2)对单通道声音信号运用快速傅立叶变换（fft），画出信号频域的幅值图。（提示：根据声音文件的大小确定快速傅立叶变换的点数N）(3)观察频域图形，找出其主要分量的
6、位置和幅值。(4)对主要冲击峰值进行重构，恢复原信号，并用sound函数驱动声卡发声，听恢复效果。clearall;clc;[w,fs,bits]=wavread('D:matlab实验五ding.wav')%读取声音数据sound(w,fs,bits)x=w(:,1)subplot(2,1,1);plot(x);title('sound函数驱动声卡发声');d=size(x)%计算信号大小y=fft(x,2^15)subplot(2,1,2);plot(abs(y));title('信号频域的幅值图');%画
7、出信号频域的幅值图[m1,i1]=max(abs(y))%峰值1F1=i1/32768*fs%主频1[m2,i2]=max(abs(y(4000:5000)))%峰值2F2=(4000+i2)/32768*fs%主频2[m3,i3]=max(abs(y(10000:11000)))%峰值3F3=(10000+i3)/32768*fs%主频3t=[0:0.00004535:1];p=[sin(2*pi*F1*t)*1+sin(2*pi*F2*t)*(m2/m1)+sin(2*pi*F3*t)*(m3/m1)]*0.18
8、;%适当控制其幅度sound(p,22050)%信号重构发声(1)信号大小d=20191(3)主要分量的位置和幅值：m1=490.3636，i1=1171；m2=22.6522，i2=717；m3=2.9960，i3=307
