基于matlab的語音信號分析與處理的課程設(shè)計實驗報告-預(yù)覽頁
【正文】 目的。 在這次設(shè)計中采用了巴特沃思和切比雪夫兩種濾波器，這兩種濾波器又分別采用了高通、低通、帶通、帶阻四種頻率特性實現(xiàn)，從橫向上和縱向上都可以進行對比，表現(xiàn)出各種濾波器的不同特性。 3） 掌握數(shù)字信號處理的基本概念、基本理論和基本方法。 二、設(shè)計過程 打開 GUI窗口： File → New → GUI → Create New GUI → Blank GUI(Default) → OK 控件 設(shè)計：在控件布局設(shè)計區(qū)放置四個 Axes控件、六個 Push Button控件、一個 Button Group控件 和 兩個 Radio Button控件 、 四個 Static Text控件。 該 程序 只需要對六 個 Push Button控件的回調(diào)函數(shù)進行定義說明。 % 函數(shù) wavread 是 對 語 音 信 號 進 行 采樣，格式是 [y,fs,nbit]=wavread，返回 采樣值放在向量 y中， fs表示采樣頻率（ Hz）， nbit表示采樣位數(shù)。rs=40。ws=2*fs/fc。) %如果選擇 radiobutton1，則制做巴特沃思濾波器。 %求 傳輸函數(shù)的分子和分母多項式的系數(shù)。 [num,den]=cheby1(N,rp,Wc)。 sound(x,fc,bits)。 axes()。plot(abs(X))。 axes()。 %在 axes5坐標軸上以黑線畫出濾波器的頻率響應(yīng) 。 fp=2020。fc=40000。value39。)。high39。 X=fft(x)。plot(abs(X))。k39。)。rs=40。 if get(,39。 %Wc為雙元素向量，返回 2N 階帶通濾波器。 sound(x,fc,bits)。 axes()。plot(f,abs(h),39。e:\39。rp=。ws=2*fs/fc。 [num,den]=butter(N,Wc,39。 else [N,Wc]=cheb1ord(wp,ws,rp,rs)。 end x=filter(num,den,y)。plot(x)。 axes()。 5）“原始信號”按鍵的回調(diào)函數(shù) 5 function pushbutton5_Callback(hObject, eventdata, handles) [y,fs,bits]=wavread(39。 Y=fft(y)。plot(abs(Y))。 因為在回調(diào)函數(shù)中，高通和低通、帶通和帶阻濾波器的截止頻率、波紋系數(shù)、抽樣頻率設(shè)定的值是相同的，所以在下圖中縱向?qū)Ρ瓤梢钥闯觯盘柾ㄟ^高通和低通濾波器之后頻譜相對于原信號是互補的，如果對于高通濾波器在某一頻率段上有幅值，那么對于低通濾波器該頻率幅值為零。 在圖 3— 圖 10的波形圖和頻譜圖中可以看出，經(jīng)過濾波器處理后， 不僅濾除掉了原信號的部分頻率分量，原信號的幅度也會有所衰減，而低通和帶阻濾波器產(chǎn)生的信號相對于原信號變化不大，是因為設(shè)定的選頻范圍 是 原信號的頻率 段中 較集中的部分 ，所以與此同時，高通和帶通濾波器產(chǎn)生的信號相對于原信號的幅度就會大大衰減，其原因也是在于高通和帶通濾波器的選頻范圍是原信號頻率范圍中較少的一部分。 因為濾波器處理的音頻信號是我自己的聲音，所以通過濾波器處理后音頻信號的變化，能大致得出 自己聲音 的 頻率范圍，也是挺有意思的。但最重要的還是感覺到通過課程設(shè)計能夠?qū)W以致用，并且運用以前學過的工具來更好的理解所學的內(nèi)容，收獲還是挺
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