【正文】 )。 [x2,fs]=wavread(39。Y3(w)39。濾除低頻后的頻譜 39。t39。H2(w)39。高通巴特沃斯濾波器的頻域圖 39。w39。y239。濾除高頻后的時(shí)域圖39。w39。Y1(w)39。原信號(hào)頻譜 39。t39。 f3=fft(y3)。high39。 Rs=20。 f2=fft(y2)。 [N1,Wc1]=buttord(Wp1,Ws1,Rp,Rs)。 Ws1=。 n=0:(N01)。)。 25 0 0 . 1 0 . 2 0 . 3 0 . 4 0 . 5 0 . 6 0 . 7 0 . 8 0 . 9 100 . 20 . 40 . 60 . 811 . 21 . 4低巴特沃斯濾波器的頻域圖wH(w) 0 0 . 2 0 . 4 0 . 6 0 . 8 1 1 . 2 1 . 4 1 . 6 1 . 8 200 . 0 5原信號(hào)頻譜wY1(w)0 0 . 2 0 . 4 0 . 6 0 . 8 1 1 . 2 1 . 4 1 . 6 1 . 8 200 . 0 5濾除三余弦信號(hào)后的頻譜wY6(w)0 0 . 2 0 . 4 0 . 6 0 . 8 1 1 . 2 1 . 4 1 . 6 1 . 8 200 . 0 5濾除白噪聲信號(hào)后的頻譜wY7(w) 26 分析 4：觀察下圖三余弦噪聲去噪后的時(shí)域圖和頻譜圖，以及隨機(jī)白噪聲去噪后的時(shí)域圖和頻譜圖可知：三余弦噪聲被完全濾掉；隨機(jī)白噪聲由于是加在原因樂(lè)信號(hào)的整個(gè)時(shí)域和頻域內(nèi)，所以濾波后的音樂(lè)信號(hào)仍然殘留有少量的噪聲信號(hào)，這是避免不了的。 分析 2：下圖為隨機(jī)白噪聲信號(hào)的時(shí)域圖和頻譜圖以及加隨機(jī)白噪聲信號(hào)后的 音樂(lè)信號(hào)時(shí)域圖和頻譜圖。Y7(w)39。濾除白噪聲信號(hào)后的頻譜 39。w39。Y1(w)39。原信號(hào)頻譜 39。 y7=filter(b,a,y5)。w39。 [H,W]=freqz(b,a)。%不宜過(guò)狹窄 不然會(huì)出錯(cuò) Rp=1。) ylabel(39。) subplot(2,2,4),plot(w,abs(f5)*2/N0) title(39。) xlabel(39。) ylabel(39。) subplot(2,2,3),plot(t(1:1000),y5(1:1000)) title(39。) xlabel(39。 f4=fft(y4)。) ylabel(39。) subplot(3,2,6),plot(w,abs(f3)*2/N0) title(39。) xlabel(39。) ylabel(39。) subplot(3,2,4),plot(w,abs(f2)*2/N0) title(39。) xlabel(39。) ylabel(39。) 20 subplot(3,2,2),plot(w,abs(f1)*2/N0) title(39。) xlabel(39。 y3=y1+y239。 w=2*n/N0。 y1=y(:,1)。如果 n 不是數(shù)量，則返回錯(cuò)誤信息。同時(shí)還可以聽(tīng)到 IIR 濾波器濾波后的音樂(lè)信號(hào)沒(méi)有 FIR 濾波器濾波后的音樂(lè)信號(hào)效果好，這是因?yàn)?FIR濾波器是線性相位的，而 IIR 濾波器是非線性相位；矩形窗沒(méi)有布萊克曼窗的濾波效果好 。 18 0 0 . 2 0 . 4 0 . 6 0 . 8 1 1 . 2 1 . 4 1 . 6 1 . 8 200 . 0 5原信號(hào)頻域圖wY1(w)0 0 . 2 0 . 4 0 . 6 0 . 8 1 1 . 2 1 . 4 1 . 6 1 . 8 200 . 0 20 . 0 4用矩形窗濾波后的頻域圖wY6(w)0 0 . 2 0 . 4 0 . 6 0 . 8 1 1 . 2 1 . 4 1 . 6 1 . 8 200 . 0 20 . 0 4用布萊克曼窗濾波后的頻域圖wY7(w) 分析 3：下圖為經(jīng)過(guò)加矩形窗和布萊克曼窗的 濾波器濾波后的音樂(lè)信號(hào)的時(shí)域圖和頻譜圖。Y7(w)39。用布萊克曼窗濾波后的頻域圖 39。w39。Y1(w)39。原信號(hào)頻域圖 39。 W1=2/M1*[0:M11]。%作卷積 f6=fft(y6)。) subplot(2,2,4)。矩形窗分貝 39。plot(W,abs(fh1)) title(39。 db1=20*log10(abs(fh1(1)./(abs(fh1)+eps)))。 h2=hd.*w239。 hd=ideal(N,Wc1)。) ylabel(39。) subplot(4,1,4),plot(w,abs(f5)*2/N0) %解調(diào)濾波后的信號(hào)頻域圖； title(39。) xlabel(39。) ylabel(39。) subplot(4,1,2),plot(w,abs(f3)*2/N0)%高調(diào)制后的信號(hào)頻域圖； title(39。) xlabel(39。 f5=fft(y5)。 f3=fft(y3)。) ylabel(39。 plot(W/pi,abs(H)) title(39。 W=0:*pi:1*pi。 %對(duì)調(diào)制頻率巴特沃斯 IIR濾波器的設(shè)計(jì) Wp=。 y3=y1.*y239。 t=n/fs。 y1=y(:,1)。 end end （將上述程序保存為 ，但不能運(yùn)行。這里， cos(w0*t)信號(hào)是接收端的本地載波信號(hào)，它與發(fā)送端的載波同頻同相。 11 播放不同調(diào)制頻率下的音樂(lè)信號(hào)，可以發(fā)現(xiàn)當(dāng)采用低頻調(diào)制時(shí)，音樂(lè)信號(hào)比原信號(hào)的聲音低了很多，但是沒(méi)有雜音；采用高頻調(diào)制時(shí)，音樂(lè)信號(hào)比原信號(hào)的聲音低了很多的同時(shí)還伴隨有雜音。 取高頻調(diào)制頻率 ，低頻調(diào)制頻率 對(duì)音樂(lè)信號(hào)進(jìn)行調(diào)制。w39。y539。高調(diào)制后的時(shí)域圖 39。w39。y339。低調(diào)制后的時(shí)域圖 39。w39。y139。原信號(hào)時(shí)域圖 39。 %高調(diào)制頻率 y4=cos(n**pi)。%對(duì)原信號(hào)做 fft變換； f3=fft(y3)。 n=0:(N1)。一生有你39。由此將信號(hào) g(t)的頻譜搬移到（ 2*n+1） w 附近，同時(shí)音樂(lè)信號(hào)的頻譜幅度變?yōu)樵瓉?lái)的 1/2。 音樂(lè)信號(hào)的 AM調(diào)制 ① 觀察音樂(lè)信號(hào)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）； ② 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； ③ 播放調(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。 %D倍減抽樣后相當(dāng)于原抽樣頻率縮小了 D倍，故仍按原抽樣頻率播放相當(dāng)于加快播放 7 【程序運(yùn)行結(jié)果如下圖】： 0 0 . 0 1 0 . 0 2 0 . 0 3 0 . 6 0 . 4 0 . 200 . 20 . 4原信號(hào)時(shí)域圖ty10 1 2010002020300040005000原信號(hào)頻域圖ty10 0 . 0 1 0 . 0 2 0 . 0 3 0 . 6 0 . 4 0 . 200 . 20 . 42 倍減抽樣后的時(shí)域圖tyd10 1 2050010001500202025002 倍減抽樣后的頻域圖tfyd10 0 . 0 1 0 . 0 2 0 . 0 3 0 . 500 . 510 倍減抽樣后的時(shí)域圖tyd20 1 2010020030040016 倍減抽樣后的頻域圖tfyd2 分析：通過(guò)觀察兩種不同抽樣間隔（ 2 倍頻和 16 倍頻）下的音樂(lè)信號(hào)可知，當(dāng)采用較大的抽樣間隔對(duì)音樂(lè)信號(hào)進(jìn)行抽樣時(shí)，頻譜發(fā)生了混疊，而采用較小的抽樣間隔對(duì)音樂(lè)信號(hào)進(jìn)行抽樣時(shí)，頻譜并未發(fā)生混疊。) wavplay(yd1,fs)。)%柵欄效應(yīng)更明顯 xlabel(39。) subplot(2,3,6)。) xlabel(39。) subplot(2,3,3)。)%出現(xiàn)柵欄效應(yīng) xlabel(39。) subplot(2,3,5)。) xlabel(39。) subplot(2,3,2)。) xlabel(39。) 6 subplot(2,3,4)。) xlabel(39。%2pi在長(zhǎng)度 N上的平均 figure subplot(2,3,1)。 %2倍減抽樣 fyd1=fft(yd1,N)。D2=16。 y1=y(:,1)。 【 Matlab 程序如下】： %原信號(hào)的頻率上限為 clear all。Y2(w)39。2聲道頻域圖 39。t39。Y1(w)39。1聲道頻域圖 39。t39。 f2=fft(y2)。%長(zhǎng)度 n=0:N1。)。 三、課程設(shè)計(jì)內(nèi)容 音樂(lè)信號(hào)的音譜和頻譜觀察 使用 windows 下的錄音機(jī)錄制一段音樂(lè)信號(hào)或采用其它軟件截取一段音樂(lè)信號(hào)（要求：時(shí)間不超過(guò) 5s、文件格式為 wav 文件） ① 使用 wavread 語(yǔ)句讀取音樂(lè)信號(hào)，獲取抽樣率；（注意：讀取的信號(hào)是雙聲道信號(hào)，即為雙列向量，需要分列處理）； ② 輸出音樂(lè)信號(hào)的波形和頻譜，觀察現(xiàn)象； ③ 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。 2