matlab課程設(shè)計--語音信號的采集與處理

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文檔簡介

1、　　MATLAB　　課程設(shè)計　　學(xué)院：電氣信息工程學(xué)院 　　課題：語音信號的采集與處理 　　班級：電信 1201

2、 　　語音信號的采集與處理　　一、實驗要求 　　（1）本課程設(shè)計要求掌握 MATLAB 語言特性、數(shù)學(xué)運算和圖形表示；掌握 MATLAB 程序設(shè)計方法在信息處理方面的一些應(yīng)用；掌握在 Windows 環(huán)境下，利用 MATLAB 進(jìn)行語音信號采集與處理的基本方法。 &l

3、t;/p>　　（2）本課程設(shè)計分為基礎(chǔ)與綜合設(shè)計題目，其中基礎(chǔ)題目為 MATLAB 基本訓(xùn)練（必做）；對于綜合設(shè)計題，需按照任務(wù)書要求，對設(shè)計過程所進(jìn)行的有關(guān)步驟進(jìn)行理論分析，并對完成的設(shè)計作出評價，總結(jié)自己整個設(shè)計工作中的經(jīng)驗教訓(xùn)、收獲；在課設(shè)最后一天提交課程設(shè)計報告，報告必須按照統(tǒng)一格式打印，裝訂成冊。　　二、實驗內(nèi)容&l

4、t;/p>　　1、利用 windows 自帶的錄音機或者其它錄音軟件，錄制幾段語音信號（要有幾種不同的聲音，要有男聲、女聲）。 　　2、對錄制的語音信號進(jìn)行頻譜分析，確定該段語音的主要頻率范圍，由此頻率范圍判斷該段語音信號的特點（低沉 or 尖銳？） 　　3、利用采樣定理，對該段語音信號進(jìn)行采樣，觀察不同采樣頻率（過采樣、欠

5、采樣、臨界采樣）對信號的影響。這里涉及到采樣下重采樣的問題，請大家思考如何去做。 　　4、實現(xiàn)語音信號的快放、慢放、倒放、回聲、男女變聲。 　　5、對采集到的語音信號進(jìn)行調(diào)制與解調(diào)，觀測調(diào)制與解調(diào)前后信號的變化。 　　6、對語音信號加噪，然后進(jìn)行濾波，分析不同的濾波方式對信號的影響。

6、　　7、如果精力和時間允許，鼓勵利用 MATLAB GUI 制作語音信號采集與分析演示系統(tǒng)。　　三、MATLAB仿真　　任務(wù)一（陳康負(fù)責(zé)）　　利用頻譜的分析　　利用Wind

7、ows下的錄音機,錄制一段男生和女生的語音,存為*.WAV的文件。然后在Matlab軟件平臺下,利用函數(shù)wavread對語音信號進(jìn)行采樣,記住采樣頻率和采樣點數(shù)。首先畫出語音信號的時域波形;然后對語音號進(jìn)行快速傅里葉變換（FFT變換）,得到信號的頻譜特性，分析語音信號頻譜。　　源程序：　　fs=44100; <

8、/p>　　[x,fs,Nbits] =wavread('E:\GQQQ\leo') ;　　derta_fs = fs/length(x);　　t=0:1/44100:(length(x)-1)/44100;　　sound(x,fs) ; %對加載

9、的語音信號進(jìn)行回放　　figure(1)　　plot(t,x) %做原始語音信號的時域圖形　　title('原始語音信號');　　xlabel('time n');&

10、lt;/p>　　ylabel('fuzhi n');　　n=length(x); %求出語音信號的長度　　y1=fft(x,n) ; %傅里葉變換　　w=1/n*[0:n-1]*fs;<p&g

11、t;　　figure(2) 　　plot([-fs/2:derta_fs:fs/2-derta_fs],abs(fftshift(y1)*2/n)); %做原始語音信號的FFT頻譜圖　　title('原始語音信號FFT頻譜')

12、　頻譜分析對比　　運行結(jié)果：　　女生：　　頻譜分析：從300hz到2000hz都有分布，主要集中在300—1200Hz，聲音尖銳，是女生頻譜。　　男生:<

13、;/b>　　頻譜分析：從200hz到1000hz都有分布，集中在300—1000Hz聲音低沉，是男生頻譜。　　任務(wù)二（詹筱珊負(fù)責(zé)）　　利用采樣定理，對該段語音信號進(jìn)行采樣，觀察不同采樣頻率（過采樣、欠采樣、臨界采樣）對信號的影響。這里涉及到采樣下重采樣的問題，請大家思考如何去做。

14、　　源程序：　　clear;　　[y,fs,bits]=wavread('E:\GQQQ\WOMAN'); %x語音數(shù)據(jù)fs采樣頻率bits采樣點數(shù) 　　sound(y,fs,bits); %話音回放

15、　　n = length (y) ; %求出語音信號的長度　　derta_fs = fs/length(y);　　Y=fft(y,n); %傅里葉變換　　figure(1);　　subplot(2,1,1);

16、　　plot(y);　　title('原始信號波形'); 　　subplot(2,1,2);　　plot([-fs/2:derta_fs:fs/2-derta_fs],abs(fftshift(Y)*2/n));

17、　　title('原始信號頻譜');grid　　y1=decimate(y,2); %采樣頻率為22050Hz，過采樣　　fs1=fs/2;　　sound(y1,fs1,bits); %話音回放

18、　　n1 = length (y1) ; %求出語音信號的長度　　derta_fs = fs/length(y1);　　Y1=fft(y1,n1); %傅里葉變換　　figure(2);　　subplot(2,1,1);<

19、b>　　plot(y1);　　title('過采樣信號波形'); 　　subplot(2,1,2); 　　plot([-fs/2:derta_fs:fs/2-derta_fs],abs(fftshift(Y1)*2/n1));

20、title('過采樣信號頻譜');grid　　y2=decimate(y,4); %每4個取一個，采樣頻率為11025Hz接近臨界采樣　　fs2=fs/4;　　sound(y2,fs2,bits); %話音回放

21、　n2 = length (y2) ; %求出語音信號的長度　　derta_fs = fs/length(y2);　　Y2=fft(y2,n2); %傅里葉變換　　figure(3);　　subplot(2,1,1);<b

22、>　　plot(y2);　　title('臨界采樣信號波形'); 　　subplot(2,1,2); 　　plot([-fs/2:derta_fs:fs/2-derta_fs],abs(fftshift(Y2)*2/n2));

23、title('臨界采樣信號頻譜');grid　　y3=decimate(y,8); %抽取函數(shù)，頻率變?yōu)樵瓉?/8，欠采樣　　fs2=fs/8;　　sound(y2,fs2,bits); %話音回放　　n3 =

24、 length (y3) ; %求出語音信號的長度　　derta_fs = fs/length(y3);　　Y3=fft(y3,n3); %傅里葉變換　　figure(4);　　subplot(2,1,1);

25、　plot(y3);　　title('欠采樣信號波形'); 　　subplot(2,1,2);　　plot([-fs/2:derta_fs:fs/2-derta_fs],abs(fftshift(Y3)*2/n3));　　title(&

26、#39;欠采樣信號頻譜');grid　　運行結(jié)果：　　任務(wù)三（郭前負(fù)責(zé)）　　實現(xiàn)語音信號的快放、慢放、倒放、回聲、男女變聲　　源程序：</p&g

27、t;　　%變速-快放%　　fs=25600;　　[z,fs,nbits]=wavread('E:\GQQQ\leo'); %讀取聲音文件　　derta_fs = fs/length(z);</p

28、>　　x=z(:,1); %讀入的y矩陣有兩列,取第1列　　y1=voice(x,1.5); %調(diào)整voice()第2個參數(shù)轉(zhuǎn)換音調(diào),>1降調(diào),<1升調(diào),y1為x轉(zhuǎn)換后的聲音　　w=1.5;　　F=w*fs; %w

29、>1為快放，w<1為慢放　　sound(y1,F)　　N=length(x); M=length(y1);　　n=0:N-1; m=0:M-1;　　X= fft(x); Y=fft(y1); %傅里葉變換 </p

30、>　　T=1/fs; T1=1/（fs*w）;　　f=n/N*fs; f1=m/M*fs*w;　　t=n*T; t1=m*T1;　　figure;　　subplot(2,1,1);

31、　　plot(t,x);　　xlabel('t/s');ylabel('幅值');title('轉(zhuǎn)換前的波形');　　subplot(2,1,2);　　plot(t1,y1);　　xlabel('

32、t/s');ylabel('幅值');title('轉(zhuǎn)換后的波形');　　figure;　　subplot(2,1,1);　　plot([-fs/2:derta_fs:fs/2-derta_fs],abs(fftshift(X))*2/

33、N); 　　xlabel('frequency/Hz');ylabel('幅值');title('轉(zhuǎn)換前的頻譜');　　subplot(2,1,2);　　plot([-fs/2:derta_fs:fs/2-derta_fs],abs(fftshift

34、(Y))*2/N); 　　xlabel('frequency/Hz');ylabel('幅值');title('轉(zhuǎn)換后的頻譜');　　快放：　　快放之后時間縮短。<

35、/p>　　慢放：　　慢放之后時間變長。　　倒放　　fs=22050;　　[x,fs,Nbit

36、s]=wavread('E:\GQQQ\leo');　　t=0:1/22050:(length(x)-1)/22050;%對加載的語音信號進(jìn)行回放　　y=flipud(x) %對加載的語音信號實現(xiàn)翻轉(zhuǎn)函數(shù)　　figure(1)</b&

37、gt;　　subplot(2,1,1);　　plot(x); %聲音的時域波形　　title('原聲音的波形');　　subplot(2,1,2);　　plot(y

38、);　　title('倒放后聲音的波形');　　wavplay(y,fs);　　回聲：　　[y,fs,nbits]=wavread('E:\GQQQ\WOMAN') ;</p&

39、gt;　　x=y(:,1);　　z=[zeros(50000,1);x]; %延時50000個點　　x1=[x;zeros(50000,1)]; %使原聲音長度與延時后相等　　y1=x1+0.4*z; %原聲+延時衰

40、減　　figure(2)　　subplot(2,1,1);　　plot(x); %聲音的時域波形　　title('原聲音的波形');　　subp

41、lot(2,1,2);　　plot(y1);　　title('加入回聲的波形');　　sound(5*y1,fs,nbits);　　男聲轉(zhuǎn)換為女聲<p

42、>　　[y,fs,nbits]=wavread('E:\GQQQ\leo'); %讀取聲音文件　　x=y(:,1); %讀入的y矩陣有兩列,取第1列　　y1=voice(x,0.71); %調(diào)整voice()第2個參數(shù)轉(zhuǎn)換音調(diào),>1降調(diào),<1升調(diào),y1為x轉(zhuǎn)換后的聲音<p&g

43、t;　　N=length(x); M=length(y1);　　n=0:N-1; m=0:M-1;　　X= fft(x); Y=fft(y1); %傅里葉變換　　Fs=2*fs; %2倍頻　　T=1/Fs; T1=1/Fs*0.

44、71;　　f=n/N*Fs; f1=m/M*Fs/0.71;　　derta_Fs =Fs/length(x);　　derta_Fs1 =Fs/length(y1);　　t=n*T; t1=m*T1;　　fig

45、ure;　　subplot(2,1,1);　　plot(t,x);　　xlabel('t/s');ylabel('magnitude');title('轉(zhuǎn)換前的波形');　　subplot(2,1,2);

46、　　plot(t1,y1);　　xlabel('t/s');ylabel('magnitude');title('轉(zhuǎn)換后的波形');　　figure;　　subplot(2,1,1);&

47、lt;/p>　　plot([-Fs/2:derta_Fs:Fs/2-derta_Fs],abs(fftshift(X)*2/N)); 　　xlabel('frequency/Hz');ylabel('magnitude');title('轉(zhuǎn)換前的頻譜');　　subplo

48、t(2,1,2);　　plot([-Fs/2:derta_Fs1:Fs/2-derta_Fs1],abs(fftshift(Y)*2/M)); 　　xlabel('frequency/Hz');ylabel('magnitude');title('轉(zhuǎn)換后的頻譜');

49、　　sound(y1,fs,nbits);　　男聲轉(zhuǎn)換為女聲　　女聲轉(zhuǎn)換為男聲　　Voice函數(shù)調(diào)用　　function Y=voice(

50、x,f) 　　%更改采樣率使基頻改變 f>1降低;f<1升高　　f=round(f*1000);　　d=resample(x,f,1000);　　%時長整合使語音文件恢復(fù)原來時長 　　W=400; &

51、lt;/b>　　Wov=W/2; 　　Kmax=W*2; 　　Wsim=Wov; 　　xdecim=8; 　　kdecim=2; X=d'; <p&

52、gt;　　F=f/1000; 　　Ss =W-Wov; 　　xpts = size(X,2);　　ypts = round(xpts / F); 　　Y = zeros(1, ypts); 　　xfwin = (1:Wov)/(W

53、ov+1); 　　ovix = (1-Wov):0; newix = 1:(W-Wov);　　simix = (1:xdecim:Wsim) - Wsim; 　　padX = [zeros(1, Wsim), X, zeros(1,Kmax+W-Wov)];　　Y(1:W

54、sim) = X(1:Wsim); lastxpos = 0; km = 0; 　　for ypos = Wsim:Ss:(ypts-W) 　　xpos = round(F * ypos); 　　kmpred = km + (xpos - lastxpos);

55、　　lastxpos = xpos; 　　if (kmpred <= Kmax) 　　km = kmpred; 　　else　　ysim

56、 = Y(ypos + simix); 　　rxy = zeros(1, Kmax+1); 　　rxx = zeros(1, Kmax+1); 　　Kmin = 0; 　　for

57、 k = Kmin:kdecim:Kmax 　　xsim = padX(Wsim + xpos + k + simix); 　　rxx(k+1) = norm(xsim); 　　rxy(k+1) = (ysim * x

58、sim'); 　　end　　Rxy = (rxx ~= 0).*rxy./(rxx+(rxx==0)); 　　km = min(find(Rxy == max(Rxy))-1); &

59、lt;p>　　end　　xabs = xpos+km;　　Y(ypos+ovix) = ((1-xfwin).*Y(ypos+ovix)) + (xfwin.*padX(Wsim+xabs+ovix)); 　　Y(ypos+newix) = padX(Ws

60、im+xabs+newix); 　　end　　end　　任務(wù)四（丁睿智負(fù)責(zé)）　?。?）調(diào)制：語音信號與高頻正弦載波相調(diào)制，比較其頻譜變化，回放信號，比較是與眾語音信號變化。將調(diào)制后的信號進(jìn)

61、行解調(diào)，回放信號，比較時域中語音信號變化。　　所謂調(diào)制，就是在傳送信號的一方將所要傳送的信號附加在高頻振蕩上，再由天線發(fā)射出去。這里高頻振蕩波就是攜帶信號的運載工具，也叫載波。振幅調(diào)制，就是由調(diào)制信號去控制高頻載波的振幅，直至隨調(diào)制信號做線性變化。在線性調(diào)制系列中，最先應(yīng)用的一種幅度調(diào)制是全調(diào)幅或常規(guī)調(diào)幅，簡稱為調(diào)幅（AM）。在頻域中已調(diào)波頻譜是基帶調(diào)制信號頻譜的線性位移；在時域中，已調(diào)波包絡(luò)與

62、調(diào)制信號波形呈線性關(guān)系。　　設(shè)正弦載波為：c(t)=Acos()式中，A為載波幅度；為載波角頻率；為載波初始相位(假設(shè)=0).　　調(diào)制信號（基帶信號）為m(t)。根據(jù)調(diào)制的定義，振幅調(diào)制信號（已調(diào)信號）一般可以表示為： 　　設(shè)調(diào)制信號的頻譜為，則已調(diào)信號的頻譜為

63、　?。?lt;/b>　　標(biāo)準(zhǔn)調(diào)幅波（AM）產(chǎn)生原理： 　　調(diào)制信號是只來來自信源的調(diào)制信號（基帶信號），這些信號可以是模擬的，亦可以是數(shù)字的。為首調(diào)制的高頻振蕩信號可稱為載波，它可以是正弦波，亦可以是非正弦波(如周期性脈沖序列)。載波由高頻信號源直接產(chǎn)生即可，然后經(jīng)過高頻功率放大器進(jìn)行放大，作為調(diào)幅波的載波，

64、調(diào)制信號由低頻信號源直接產(chǎn)生，二者經(jīng)過乘法器后即可產(chǎn)生雙邊帶的調(diào)幅波。　　設(shè)載波信號的表達(dá)式為，調(diào)制信號的表達(dá)式為，則調(diào)幅信號的表達(dá)式為 　　解調(diào)　　從高頻已調(diào)信號中恢復(fù)出調(diào)制信號的過程稱為解調(diào)(demodulation )，又稱為檢波(detection )。對于振

65、幅調(diào)制信號，解調(diào)(demodulation )就是從它的幅度變化上提取調(diào)制信號的過程。解調(diào)(demodulation )是調(diào)制的逆過程。　　可利用乘積型同步檢波器實現(xiàn)振幅的解調(diào)，讓已調(diào)信號與本地恢復(fù)載波信號相乘并通過低通濾波可獲得解調(diào)信號。　　調(diào)制與解調(diào)：

66、　源程序：　　clear; 　　[f1,fs,nbits]=wavread('E:\GQQQ\WOMAN'); %讀入錄音文件　　dt=1/fs; 　　figure

67、(1); %控制畫圖窗口1　　subplot(2,1,1); %將多個圖畫到一個平面，2行1列，共2個子圖，定位第1個圖進(jìn)行操作　　N=length(f1); 　　derta_fs = fs/length(f1); %設(shè)置頻率間隔　　t=0:

68、1/fs:(N-1)/fs; 　　plot(t,f1); % 以t為橫坐標(biāo)，f1為縱坐標(biāo)繪制連線圖　　title('信息信號的時域波形'); %加標(biāo)題　　fy1=fft(f1);　　w1=0:fs/(N-1):fs;<

69、;p>　　subplot(2,1,2); 　　plot([-fs/2:derta_fs:fs/2-derta_fs],abs(fftshift(fy1)*2/N));　　title('信息信號的頻譜'); 　　f2=cos(22000*pi*t);

70、　fy2 = fft(f2);　　N2=length(f2);　　w2=fs/N*[0:N-1];　　figure(2);　　subplot(2,2,1); 　　plot([-fs/2:derta_fs:fs/2-derta_fs

71、],abs(fftshift(fy2)*2/N)); 　　title('載波信號的頻譜');　　f1=f1(:,1);　　f3=f1'.*f2;　　subplot(2,2,2); 　　fy3 = fft(f

72、3);　　plot([-fs/2:derta_fs:fs/2-derta_fs],abs(fftshift(fy3)*2/N)); 　　title('已調(diào)信號的頻譜');　　sound(f3,fs,nbits); %播放語音信號　　f4=f3.*f2

73、;　　subplot(2,1,2);　　fy4=fft(f4);　　plot([-fs/2:derta_fs:fs/2-derta_fs],abs(fftshift(fy4)*2/N));　　title('解調(diào)信號的頻譜');<

74、;p>　　sound(f4,fs,nbits);　　fp1=0; 　　fs1=5000; 　　As1=100;　　wp1=2*pi*fp1/fs;

75、　　ws1=2*pi*fs1/fs; 　　BF1=ws1-wp1;　　wc1=(wp1+ws1)/2;　　M1=ceil((As1-7.95)/(2.286*BF1))+1;　　N1=M1+1;

76、;　　beta1=0.1102*(As1-8.7); 　　Window=(kaiser(N1,beta1)); % 用kaiser窗函數(shù)　　b1=fir1(M1,wc1/pi,Window); % fir1是用窗函數(shù)法設(shè)計線性相位FIRDF的工具箱函數(shù)　　figure(3);</p&g

77、t;　　freqz(b1,1,512); 　　title('FIR低通濾波器的頻率響應(yīng)'); %用于求離散系統(tǒng)頻響特性的函數(shù)freqz　　f4_low = filter(b1,1, f4); %一維數(shù)字濾波器　　plot(t,2*f4_low);

78、　　title('濾波后的解調(diào)信號時域波形');　　sound(f4_low,fs,nbits); 　　f5=fft(f4_low);　　figure(4);　　plot([-fs/2:derta_fs:fs/2-derta_fs],ab

79、s(fftshift(f5)*2/N));　　title('濾波后的解調(diào)信號頻譜');　　任務(wù)五（吳亞明負(fù)責(zé)）　　對語音信號加噪，然后進(jìn)行濾波，分析不同的濾波方式對信號的影響　　加噪<p&

80、gt;　　源程序：　　[y,fs,nbits]=wavread ('E:\GQQQ\WOMAN');　　N = length (y) ; %求出語音信號的長度　　derta_fs = fs/length(y);</p

81、>　　Noise=0.05*randn(N,2); %隨機函數(shù)產(chǎn)生噪聲　　Si=y+Noise; %語音信號加入噪聲 　　sound(Si,fs);　　figure(1);<p&

82、gt;　　subplot(2,1,1);　　plot(y);title('原語音信號的時域波形');　　Y=fft(y); %傅里葉變換　　subplot(2,1,2);　　plot([-fs/2:derta_

83、fs:fs/2-derta_fs],abs(fftshift(Y)*2/N)); 　　title('原語音信號的頻域波形');　　figure(2);　　subplot(2,1,1);　　plot(Si);title('加噪語音信號的時域波形&

84、#39;);　　S=fft(Si); %傅里葉變換　　subplot(2,1,2);　　plot([-fs/2:derta_fs:fs/2-derta_fs],abs(fftshift(S)*2/N)); 　　title(

85、'加噪語音信號的頻域波形');　　低通：　　[y,fs,nbits]=wavread ('E:\GQQQ\WOMAN');　　n = length (y) ; %求出語音信號的長度<

86、;p>　　derta_fs = fs/length(y);　　noise=0.05*randn(n,2); %隨機函數(shù)產(chǎn)生噪聲　　s=y+noise; %語音信號加入噪聲　　S=fft(s); %

87、傅里葉變換　　Ft=8000;　　Fp=1000;　　Fs=1200;　　wp=2*pi*Fp/Ft;　　ws=2*pi*Fs/Ft;

88、　　[n11,wn11]=buttord(wp,ws,1,50,'s'); %低通濾波器的階數(shù)和截止頻率　　[b11,a11]=butter(n11,wn11,'s'); %S域頻率響應(yīng)的參數(shù) 　　[num11,den11]=bilinear(b11,a

89、11,0.5); %利用雙線性變換實現(xiàn)頻率響應(yīng)S域到Z域的變換　　z11=filter(num11,den11,s); %直接濾波器實現(xiàn)　　sound(z11,fs,nbits);　　m11=fft(z11); %求濾波后的信號<p&

90、gt;　　subplot(2,2,1);　　plot([-fs/2:derta_fs:fs/2-derta_fs],abs(fftshift(S)*2/n)); 　　title('濾波前信號的頻譜');　　grid;

91、　subplot(2,2,2);　　plot([-fs/2:derta_fs:fs/2-derta_fs],abs(fftshift(m11)*2/n));　　title('濾波后信號的頻譜');　　grid;　　su

92、bplot(2,2,3);　　plot(s); 　　title('濾波前信號的波形');　　grid;　　subplot(2,2,4);

93、　plot(z11); 　　title('濾波后的信號波形’)　　高通　　[y,fs,nbits]=wavread ('E:\GQQQ\WOMAN');　　n = length (y) ;

94、 %求出語音信號的長度　　derta_fs = fs/length(y);　　noise=0.001*randn(n,2); %隨機函數(shù)產(chǎn)生噪聲　　s=y+noise; %語音信號加入噪聲&

95、lt;p>　　S=fft(s); %傅里葉變換　　Fp1=300;　　Fs1=1000;　　Ft=8000;<

96、p>　　wp1=tan(pi*Fp1/Ft);　　ws1=tan(pi*Fs1/Ft);　　wp=1;　　ws=wp1*wp/ws1;　　[n13,wn13]=cheb1ord(wp,ws,1,50,'s');

97、 %模擬的低通濾波器階數(shù)和截止頻率　　[b13,a13]=cheby1(n13,1,wn13,'s'); %S域的頻率響應(yīng)的參數(shù)　　[num,den]=lp2hp(b13,a13,wn13); %S域低通參數(shù)轉(zhuǎn)為高通的　　[num13,den13]=bil

98、inear(num,den,0.5); %利用雙線性變換實現(xiàn)頻率響應(yīng)S域到Z域轉(zhuǎn)換　　z13=filter(num13,den13,s);　　sound(z13);　　m13=fft(z13); %求濾波后的信號　　sub

99、plot(2,2,1);　　plot([-fs/2:derta_fs:fs/2-derta_fs],abs(fftshift(S)*2/n)); 　　title('濾波前信號的頻譜');　　grid;　　subplot

100、(2,2,2);　　plot([-fs/2:derta_fs:fs/2-derta_fs],abs(fftshift(m13)*2/n));　　title('濾波后信號的頻譜');　　grid;　　subplot(2,

101、2,3);　　plot(s); 　　title('濾波前信號的波形');　　grid;　　subplot(2,2,4);　　plot(z1

102、3); 　　title('濾波后的信號波形');　　帶通：　　[y,fs,nbits]=wavread ('E:\GQQQ\WOMAN');　　n = length (y) ;

103、 %求出語音信號的長度　　derta_fs = fs/length(y);　　Noise=0.05*randn(n,2); %隨機函數(shù)產(chǎn)生噪聲　　s=y+Noise; %語音信號加入噪聲

104、　S=fft(s); %傅里葉變換　　Ft=8000;　　Fp=1000;　　Fs=1200;　　wp=2

105、*Fp/Ft;　　ws=2*Fs/Ft;　　rp=1;　　rs=50;　　p=1-10.^(-rp/20); %通帶阻帶波紋　　q=10

106、.^(-rs/20);　　fpts=[wp ws];　　mag=[1 0];　　dev=[p q];　　[n12,wn12,beta,ftype]=kaiserord(fpts,mag,dev);%由kaiserord求濾波器的階數(shù)和截止頻率&

107、lt;p>　　b12=fir1(n12,wn12,kaiser(n12+1,beta)); %設(shè)計濾波器　　z12=fftfilt(b12,s);　　sound(z12,fs,nbits);　　m12=fft(z12); %求濾波后的信號</p&

108、gt;　　subplot(2,2,1);　　plot([-fs/2:derta_fs:fs/2-derta_fs],abs(fftshift(S)*2/n)); 　　title('濾波前信號的頻譜');　　grid;

109、　　subplot(2,2,2);　　plot([-fs/2:derta_fs:fs/2-derta_fs],abs(fftshift(m12)*2/n));　　title('濾波后信號的頻譜');　　grid;&l

110、t;p>　　subplot(2,2,3);　　plot(s); 　　title('濾波前信號的波形');　　grid;　　subplot(2,2,4);

111、　　plot(z12); 　　title('濾波后的信號波形');　　課程設(shè)計總結(jié)：　　陳康：　　為期兩周的課程設(shè)計讓我們對于數(shù)字信號處理以及MATLAB軟件有

112、了更深的了解,讓我們將課堂上學(xué)到的知識融會貫通起來。同時也讓我們首先真實地感受到matlab功能的強大，它幾乎可以完成任何數(shù)學(xué)計算；而在整個課程設(shè)計過程中，自己也體會到了自主學(xué)習(xí)的樂趣和意義。遇到問題，自己想都不想就直接問別人，或者干脆放棄是一種解決辦法；而自己先思考，實在不會再問別人然后舉一反三是另外一種解決方案；而這其中的區(qū)別不僅僅是自己的態(tài)度，而且決定了你是不是真的通過課程設(shè)計學(xué)到了一些東西。遇到挫折，這是在所難免的，題目不會、資

113、料找不到、運行之后提示錯誤等等這些已經(jīng)是課程設(shè)計中的“家常便飯”了，但是只要我們有興趣，肯去學(xué)，就能夠搞定這些障礙，因為任何事情都是由不會到會，所以做課程設(shè)計也是鍛煉自己的耐心的一個過程。 　　詹筱珊：　　本次課程設(shè)計應(yīng)用MATLAB驗證時域采樣定理，主要側(cè)重于某些理論知識的靈活運用，以及一些關(guān)鍵命令的掌握理解與分析

114、，初步掌握線性系統(tǒng)的設(shè)計方法，培養(yǎng)獨立的工作能力。加深理解時域采樣定理的概念，掌握利用MATLAB分析系統(tǒng)頻率響應(yīng)的方法，計算在臨界采樣·過采樣·欠采樣三種不同條件下恢復(fù)信號的誤差，并總結(jié)采樣頻率對信號恢復(fù)產(chǎn)生誤差的影響，從而驗證時域采樣定理。一·在上述實驗當(dāng)中，首先定義信號時采用了該信號的函數(shù)表達(dá)式形式。二·在MATLAB中求連續(xù)信號的頻譜，應(yīng)用的是傅里葉變換，這樣實際運算的仍是對連續(xù)信號的采樣

115、結(jié)果，這里給予了足夠高的采樣頻率，把其作為連續(xù)信號來考慮。三·實際中對模擬信號進(jìn)行采樣，需要根據(jù)最高截止頻率fmax,按照采樣定理的要求選擇采樣頻率的兩倍，即fs＞2fmax。設(shè)計結(jié)果中對三種頻率時采樣分析總結(jié)：(1)欠采樣即fs＜2fmax，時域波形恢復(fù)過程中已經(jīng)不能完整表示原信號，有了失真，從頻譜上也可看出，同的頻譜帶互相重疊，已經(jīng)不能體現(xiàn)原信號頻譜的特點了，從而無法得到原來的信號。（2）臨界采樣即fs=2fmax，時域波

116、形仍然不能恢復(fù)完整的原信號，信號只恢復(fù)過程中恢復(fù)了低頻信號　　郭前：　　此次MATLAB課程設(shè)計至此已經(jīng)完全結(jié)束了。在這兩周里，遇到了好多問題，比如，在編寫函數(shù)的傅里葉變換時，由于網(wǎng)絡(luò)上好多錯誤的程序?qū)е挛覀冏隽撕芏酂o用功，不過經(jīng)過自己的查詢與嘗試，終于將這個問題解決了，還有男女變聲的問題。女生的聲音很容易就變成了男

117、生的聲音，但是男生的聲音卻很難變成女生的聲音。設(shè)計回聲時，效果不怎么明顯，于是就延遲了更久的時間，使得回聲聽的很明顯。當(dāng)然，設(shè)計過程中，老師幫助了我很多，在老師的細(xì)心指導(dǎo)下，使得這次課程設(shè)計完美結(jié)束。　　丁睿智：　　本次試驗利用載波進(jìn)行調(diào)制解調(diào)，同時，在進(jìn)行相干解調(diào)時，使用FIR低通濾波器對調(diào)制信號進(jìn)行解調(diào)，是的語音

118、信號的噪音得到抑制。通過實驗我懂得了調(diào)制和解調(diào)的意義：當(dāng)有兩段語音信號，為使得兩段語音信號在傳輸過程中不相互干擾，這時我們可以考慮對這兩段信號分別進(jìn)行幅度調(diào)制，但載波的頻率相距較遠(yuǎn)，然后分別對調(diào)制以后的信號進(jìn)行傳輸，到接收端以后再將這兩短信號進(jìn)行解調(diào)，然后就可以分別得到這兩短信號了。　　吳亞明：　　在這次課程設(shè)計中

119、，我設(shè)計制作了加噪語音信號濾波提取的系統(tǒng)，綜合運用了之前幾次實驗，尤其是濾波器設(shè)計方面的MATLAB知識，并最后得到了比較理想的效果。通過這次課程設(shè)計，我加深了對濾波器方面知識的理解。用自己設(shè)計的各種濾波器對污染信號進(jìn)行處理，也讓我更加清楚的理解了濾波器的濾波特性，比較并找到最合適的濾波器。設(shè)計是一個不小的挑戰(zhàn)，通過不斷的學(xué)習(xí)和嘗試，最終制作完成，在這個過程中我也有了很多的提高和收獲。比如，如何在語音信號中添加噪聲，如何把噪聲

120、和原聲加在一起運行，如何把各部分程序綜合運用，如何靈活的利用各種濾波器對語音信號進(jìn)行處理。其中，印象最深的就是濾波器的設(shè)計，我要設(shè)計三種濾波器，要選擇合適的參數(shù)，還要適合所選的音頻文件，這個耗費我大量的時間，通過查找書籍和資料，以及詢問老師和同學(xué)，我才將它完成。還有就是畫圖部分的設(shè)計，要設(shè)計頻率，橫軸，縱軸，圖像點，通過這次設(shè)計，我學(xué)到了很多東西。當(dāng)然，這次設(shè)計也讓我認(rèn)識到自身的不足，比如編程經(jīng)驗欠缺，知識聯(lián)系能力不強等。但是通過不斷的

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