matlab声音信号的采集与滤波处理

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1、.Matlab实验报告(题目二)(题目二)声音信号的采集与滤波处理(采用IIR滤波器或FIR滤波器)参考资料:信号的采集、数字信号处理及滤波实例要求:(1)采集声音信号或打开已录好的声音文件,并显示其信号图与频域图。(2)根据信号的特点,选用合适的滤波器,给定滤波器的规一化性能指标(参考指标,实际中依据每个同学所叠加噪声情况而定)例如:通带截止频率wp=0.25*pi,阻通带截止频率ws=0.3*pi;通带最大衰减Rp=1dB;阻带最小衰减Rs=15dB,对信号进行滤波。在Matlab中,可以利用函数fir1设计FIR滤波器,可以利用函数butte,

2、cheby1和ellip设计IIR滤波器;利用Matlab中的函数freqz画出各滤波器的频率响应,滤波器设计完后,用filter函数用这些数字滤波器对含噪语音信号分别进行滤波处理。(3)还原音乐信号,并画出其时域图与频域图,并与原始信号比较,且回放音乐信号。(1)打开一个自己录制的音乐文件进行实验,这是实验程序:fs=22050;%语音信号采样频率为22050x1=wavread('e:威尼斯的泪.wav');%读取语音信号的数据,赋给变量x1sound(x1,22050);%播放语音信号y1=fft(x1,1024);%对信号做1024点FFT

3、变换f=fs*(0:511)/1024;figure(1)plot(x1)%做原始语音信号的时域图形title('原始语音信号');xlabel('timen');ylabel('fuzhin');figure(2)freqz(x1)%绘制原始语音信号的频率响应图title('频率响应图')figure(3)subplot(2,1,1);plot(abs(y1(1:512)))%做原始语音信号的FFT频谱图title('原始语音信号FFT频谱')subplot(2,1,2);plot(f,abs(y1(1:512)));title('原始语音信号频谱

4、')xlabel('Hz');ylabel('fuzhi');实验效果word资料.word资料.(2)实验程序clear;fs=22050;x1=wavread('e:威尼斯的泪.wav');f=fs*(0:511)/1024;t=0:1/22050:(length(x1)-1)/22050;%将所加噪声信号的点数调整到与原始信号相同%Au=1     d=[0.5*cos(2*pi*1000*t)]';%噪声为1kHz的余弦信号x2=x1+d;%sound(x1,8000);%pause(50);sound(x2,22050);%播放加噪声后的

5、语音信号y2=fft(x2,1024);figure(1)plot(t,x2)title('加噪后的信号');xlabel('timen');ylabel('fuzhin');figure(2)subplot(2,1,1);plot(f,abs(x1(1:512)));title('原始语音信号频谱');xlabel('Hz');word资料.ylabel('fuzhi');subplot(2,1,2);plot(f,abs(x2(1:512)));title('加噪后的信号频谱');xlabel('Hz');ylabel('fuzhi');实验效果

6、(3)实验程序fs=22050;x1=wavread('e:威尼斯的泪.wav');word资料.t=0:1/22050:(length(x1)-1)/22050;Au=0.5;d=[Au*cos(2*pi*8000*t)]';x2=x1+d;wp=0.25*pi;ws=0.3*pi;Rp=1;Rs=15;Fs=22050;Ts=1/Fs;wp1=2/Ts*tan(wp/2);%将模拟指标转换成数字指标ws1=2/Ts*tan(ws/2);[N,Wn]=buttord(wp1,ws1,Rp,Rs,'s');%选择滤波器的最小阶数[Z,P,K]=bu

7、ttap(N);%创建butterworth模拟滤波器[Bap,Aap]=zp2tf(Z,P,K);[b,a]=lp2lp(Bap,Aap,Wn);[bz,az]=bilinear(b,a,Fs);%用双线性变换法实现模拟滤波器到数字滤波器的转换[H,W]=freqz(bz,az);%绘制频率响应曲线figure(1)plot(W*Fs/(2*pi),abs(H))gridxlabel('频率/Hz')ylabel('频率响应幅度')title('Butterworth')f1=filter(bz,az,x2);figure(2)subplot(2,

8、1,1)plot(t,x2)%画出滤波前的时域图title('滤波前的时域波形');subplot(2,1,

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