【正文】 掌握在 Windows 環(huán)境下 音樂 信號采集的方法。 二、課程設(shè)計(jì)基本要求 1 學(xué)會(huì) MATLAB 的使用， 掌握 MATLAB 的基本編程語句。 5 掌握 使用 MATLAB 處理數(shù)字信號、進(jìn)行頻譜分析 、設(shè)計(jì)數(shù)字濾波器的編程 方法。一生有你39。 %2聲道 N=length(y)。 %2pi在長度 N上的平均 是個(gè)序列 f1=fft(y1)。) xlabel(39。) subplot(2,2,3),plot(w,abs(f1)*2/N) title(39。) ylabel(39。) xlabel(39。) subplot(2,2,4),plot(w,abs(f2)*2/N) title(39。) 4 ylabel(39。而抽樣間隔必須不大于 1/（ 2*fm） . 頻域抽樣定理：一個(gè)頻譜受限的信號 f(t)，它集中在 tm~+tm 的時(shí)間范圍內(nèi)， 若在頻域中以不大于 1/（ 2*tm）的頻率間隔對 f(t)的頻譜 F(w)進(jìn)行抽樣，則抽樣后 頻譜 F1(w)可以唯一的表示原信號。)。 % 減 抽 樣 $$$$$$$$$$$$$$$$$$$ 減抽樣使抽樣點(diǎn)數(shù)減少，會(huì)使柵欄效應(yīng)更嚴(yán)重 D1=2。 %t=nT yd1=y1(1:D1:N)。 %16倍減抽樣 w=2*n/N。原信號時(shí)域圖 39。y139。原信號頻域圖 39。y139。2倍減抽樣后的時(shí)域圖39。yd139。2倍減抽樣后的頻域圖39。fyd139。10倍減抽樣后的時(shí)域圖 39。yd239。16倍減抽樣后的頻域圖 39。fyd239。 wavplay(yd2,fs/D2)。 當(dāng)我們播放不同抽樣間隔下的音樂信號時(shí)，會(huì)發(fā)現(xiàn)大抽樣的音樂信號會(huì)伴有雜音并且聲音低沉，而小抽樣的音樂信號和原有的音樂信號幾乎無差別，這間 8 接證明了我們以上理論分析的正確性。具體的調(diào)制原理推導(dǎo)在此不再敘述，僅將結(jié)論列出： f(t)=g(t)*cos(w0*t)。 【 Matlab 程序如下】： %原信號的頻率上限為 clc clear all [y,fs]=wavread(39。 N=length(y)。%調(diào)制后的信號； f1=fft(y1)。 w=2*n/length(y)。 %圖形顯示 figure subplot(2,3,1),plot(t,y1) title(39。) ylabel(39。) xlabel(39。) subplot(2,3,2),plot(t,y3) title(39。) ylabel(39。) xlabel(39。) subplot(2,3,3),plot(t,y5) title(39。) ylabel(39。) xlabel(39。) %播放聲音 wavplay(y1,fs)%播放調(diào)制前的原信號； wavplay(y3,fs)%播放低調(diào)制后的信號； 10 wavplay(y5,fs)%播放高調(diào)制 后的信號 【程序運(yùn)行結(jié)果如下圖】： 0 5 101 0 . 500 . 51原信號時(shí)域圖ty10 1 200 . 0 20 . 0 40 . 0 6原信號頻域圖wY1(w)0 5 101 0 . 500 . 51低調(diào)制后的時(shí)域圖ty30 1 200 . 0 10 . 0 20 . 0 3低調(diào)制后的頻域圖wY3(w)0 5 101 0 . 500 . 51高調(diào)制后的時(shí)域圖ty50 1 200 . 0 10 . 0 20 . 0 3高調(diào)制后的頻域圖wY5(w) 分析： 通過觀察原音樂信號的頻譜圖可知音樂信號的頻率上限是 ，但是為了方便以后的計(jì)算，在此將 后的信號舍去，即默認(rèn)音樂信號的頻率上限是 。同理，當(dāng)采用低頻調(diào)制（ ）時(shí)，未發(fā)生頻譜混疊。 理論基礎(chǔ) : 有一條信號 f(t)恢復(fù)原始信號 g(t)的過程稱為解調(diào)。 else hd(n+1)=sin(wc*(n(N1)/2))/(pi*(n(N1)/2))。)。 w=2*n/(N01)。%調(diào)制頻率為 *pi。%調(diào)制解調(diào)后的信號 。 Rs=20。 [H,W]=freqz(b,a,W)。w39。% 對調(diào)制解調(diào)后的信號進(jìn)行濾 波 。%對調(diào)制解調(diào)后的信號做 fft變換 。原信號頻域圖 39。Y1(w)39。w39。調(diào)制解調(diào)后的頻域圖39。Y4(w)39。w39。 Wc1=*pi。%布萊克曼窗 h1=hd.*w139。 fh1=fft(h1,M)。 %幅度的分貝表示 figure 14 subplot(2,2,1)。plot(W,db1) title(39。布萊克曼窗幅度 39。) y6=conv(y4,h1)。 M1=length(y4)+length(h1)1。 figure subplot(3,1,1),plot(w,abs(f1)*2/(length(y))) title(39。) ylabel(39。) xlabel(39。) subplot(3,1,3),plot(W2,abs(f7)*2/M2) title(39。) ylabel(39。 比較采用矩形窗和布萊克曼窗的頻率特性圖可以看出：最小阻帶衰減只由窗形狀決定，而不受階數(shù) N 的影響；而過渡帶的寬度窗的形狀有關(guān)；同時(shí)，布萊克曼窗的過濾帶寬、旁瓣峰值和主瓣寬度均大于矩形窗的過濾帶寬、旁瓣峰值和主瓣寬度。 分析 4：播放 IIR 濾波器和 FIR 濾波器濾波后的音樂信號，我們可以聽到音樂信號的音調(diào) 變低了，這是因?yàn)楦哳l部分被濾掉了。 Y = rand(n) 返回一個(gè) n x n 的隨機(jī)矩陣。)。 n=0:(N01)。%三余弦函數(shù) f2=fft(y2)。原信號時(shí)域圖 39。y139。w39。三余弦信號時(shí)域圖 39。y239。w39。加噪后信號的時(shí)域 39。y239。w39。% 白噪聲的產(chǎn)生算法 y5=y1+y4。隨機(jī)白噪聲時(shí)域圖 39。y439。t39。隨機(jī)白噪聲頻譜 39。Y4(w)39。w39。 Ws=。 [b,a]=butter(N,Wc)。) xlabel(39。) y6=filter(b,a,y3)。 figure subplot(3,1,1),plot(w,abs(f1)*2/N0) title(39。) ylabel(39。) xlabel(39。) subplot(3,1,3),plot(w,abs(f7)*2/N0) 22 title(39。) ylabel(39。而且通過播放加三余弦噪聲的音樂信號可知，同原音樂信號相比增加了尖銳的刺耳聲，這同預(yù)想的信號一致。 wp= 為通帶截止頻率， ws= 為其阻帶截止頻率，rp=1db 為其通帶最大衰減 ,， rs=30db 為阻帶最小衰減。一生有你39。 N0=length(y)。 %低通巴特沃斯濾波器的設(shè)計(jì) Wp1=。 W=0:*pi:*pi。 y2=filter(b1,a1,y1)。 Rc=1。 [b2,a2]=butter(N2,Wc2,39。 y3=filter(b2,a2,y1)。) xlabel(39。) subplot(4,2,2),plot(w,abs(f1)*2/N0) title(39。) ylabel(39。) xlabel(39。) subplot(4,2,5),plot(t(1:1000),y2(1:1000)) title(39。) ylabel(39。) xlabel(39。) subplot(4,2,4),plot(W/pi,abs(H2)) title(39。) ylabel(39。) 28 xlabel(39。) subplot(4,2,8),plot(w,abs(f3)*2/N0) title(39。) ylabel(39。)。 y1=x1(:,1)。 f1=fft(y1)。 Fy3=abs(f2)。 y11=ifft(F1)。 wavplay(real(y11),fs)。 FIR 濾波器：相位可以做到嚴(yán)格線性，一定是穩(wěn)定的，信號通過系統(tǒng)可采用快速卷積，主要是非遞歸結(jié)構(gòu)，也可含遞歸結(jié)構(gòu)，選擇性差，相同性能下階次 30 高，噪聲小，運(yùn)算誤差小，不會(huì)出現(xiàn)極限環(huán)振蕩，可設(shè)計(jì)正交變換器、微分器、線性預(yù)測器、線性調(diào)頻器等各種網(wǎng)絡(luò)，適用范圍廣。語音信號對相位的非線性不很敏感。對一定 強(qiáng)度 的純音，音調(diào)隨頻率的升降而升降；對一定頻率的純音、低頻純音的音調(diào)隨 響度 增加而下降，高頻純音的音調(diào)卻隨響度增加而上升 。非常短促 (毫秒量級或更短 )的純音，只能聽到像打擊或彈指那樣的 “喀嚓 ”一響，感覺不出音調(diào)。 音色的不同取決于不同的泛音 ， 每一種 樂器 、不同的人以及所有能發(fā)聲的物體發(fā)出的聲音，除了一個(gè)基音 還有許多不同 頻率 的泛音伴隨，正是這些泛音決定了其不同的音色，使人能辨別出是不同的樂器甚至不同的人發(fā)出的聲音 。 音樂信號的幅度與相位特征對信號有哪些影響？ 答：音樂信號的相位發(fā)生改變會(huì)引起信號時(shí)域特性發(fā)生改變；音樂信號的幅度發(fā)生變化會(huì)影響信號的頻譜幅度。 六、參考文獻(xiàn) 鄭君里等 .信號與系統(tǒng)（第二版） .北京：高等教育出版社 .2020 程佩青 .數(shù)字信號處理 (第 3 版 ) [M] .北京：清華大學(xué)出版社， 2020