matlab的語音信號頻譜分析報告(存儲版)
【正文】 w4=2/n5*[0:n51]。title(39。y0=y(:,1)。noise=d2+d1+d0。 xlabel(39。grid on。grid on。plot(ty1,y1)。 %lm=length(m)。幅值39。)title(39。 xlabel(39。)ylabel(39。%用濾波器濾除三余弦噪聲sound(m,fs)。)ylabel(39。xlabel(39。clc[y,fs,bit]=wavread(39。%w為連續(xù)頻譜的數(shù)字角頻率橫坐標(biāo)%sound(y,fs)。)。)。%確定低通濾波器的階數(shù)和截止頻率；[B2,A2]=butter(n2,wc2)。)title(39。n39。 w2=2*[0:l21]/l2。低通濾波后頻譜39。plot(W1,abs(H1))。 m=filter(B,A,y1)。信號幅值m39。plot(w2,abs(k))。clear all。%對信號進(jìn)行分列處理n2=length(y2)。f1=fft(y1)。%音樂1的幅度與音樂2的相位交叉組合X1=ifft(F1)。tx2=(0:(n41))/fs2。t39。%音樂信號1的頻譜39。figure(2)subplot(2,1,1)。ylabel(39。xlabel(39。title(39。)。)。)。plot(w4,abs(F2))。F239。什么時候離光明最近？那就是你覺得黑暗太黑的時候。)。)。title(39。xlabel(39。ylabel(39。figure(3)subplot(2,1,1)。音樂信號2的頻譜39。t39。f139。plot(w1,abs(f1))。)。%幅度相位交叉組合X2=ifft(F2)。%音樂2的幅度Ay2=angle(f2)。%對信號進(jìn)行分列處理n1=length(y1)。)。IIR高通濾波后頻譜39。 w2=2*[0:l21]/l2。n39。高通濾波器波形39。 %確定高通濾波器分子分母系數(shù)[H1,W1]=freqz(B,A)。幅度39。 k2=fft(m2)。subplot(2,3,2)plot(tm2,m2)。)ylabel(39。)。title(39。xlabel(39。f1=fft(y1)。)。 %濾波后的波形做離散傅里葉變換w=2*[0:length(k)1]/length(k)。%繪制濾波后的波形xlabel(39。%確定低通濾波器的階數(shù)和截止頻率；[b,a]=butter(N1,wc1)。xlabel(39。subplot(2,2,4)plot(w,abs(Y2))。 xlabel(39。時間（s）39。加噪信號音譜39。ty1=(0:ly11)/fs。%繪制加噪信號音頻Y1=fft(y1)。) subplot(2,3,1)。figure(1)subplot(2,3,4)。t2=(0:l1)/fs。I do39。)subplot(2,2,4)。n5=length(f7)。title(39。%調(diào)制后的信號函數(shù)figure %濾波處理y6=conv(h1,y5)。布萊克曼窗時域39。subplot(2,2,2)。M=21184。wc=*pi。)。)。figure(3)subplot(2,1,1)。低通濾波器波形39。figure(2)plot(W,abs(H))。頻率/pi39。w3=2/n3*[0:n31]。)。)。title(39。幅度39。%繪制調(diào)制后信號波形圖grid on。幅度39。grid on。xlabel(39。w=2/n*[0:n1]。cla。幅度39。調(diào)制后信號的頻譜(高頻率調(diào)制)39。subplot(2,2,3)plot(w1,abs(C1))。幅度39。title(39。t=(0:lc11)/fs。n3=0:n11。ylabel(39。subplot(2,2,4)。xlabel(39。%設(shè)置抽樣間隔 y3=y1(1:D:n1)。數(shù)字角頻率w39。Y2=fft(y2)。幅度39。n1=length(y1)。ylabel(39。w1=2/n1*(0:n11)。xlabel(39。)%讀取音樂片段，fs是采樣率size(y)%求矩陣
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