【文章內(nèi)容簡介】 y,n)。%快速傅里葉變換figure。 %控窗subplot(2,1,1)。plot(y,’r’)。title(39。波形圖39。,39。fontweight39。,39。blod39。)。grid。 %網(wǎng)格subplot(2,1,2)。plot(abs(Y),’b’)。 %取絕對值title(39。頻譜圖39。,39。fontweight39。,39。blod39。)。grid。 程序運(yùn)行結(jié)果：如圖所示，展示的是一段語音信號的時域和頻域波形 對采集信號進(jìn)行加噪聲處理。MATLAB中產(chǎn)生高斯白噪聲的兩個函數(shù)MATLAB中產(chǎn)生高斯白噪聲非常方便，可以直接應(yīng)用兩個函數(shù)，一個是WGN，另一個是AWGN。WGN用于產(chǎn)生高斯白噪聲，AWGN則用于在某一信號中加入高斯白噪聲。在設(shè)計中使用的是直接產(chǎn)生高斯噪聲的RANDN函數(shù)，實(shí)驗(yàn)采用的是MATLAB中的隨機(jī)函數(shù)rand產(chǎn)生噪聲加入到語音信號中，通過對噪聲信號的加入以此來實(shí)現(xiàn)模仿語音信號被污染，并對添加噪聲后的文件進(jìn)行頻譜分析。matlab函數(shù)randn：產(chǎn)生正態(tài)分布的隨機(jī)數(shù)或矩陣的函數(shù)randn產(chǎn)生均值為0，方差 σ^2 = 1，標(biāo)準(zhǔn)差σ = 1的正態(tài)分布的隨機(jī)數(shù)或矩陣的函數(shù)。用法：Y = randn(n)返回一個n*n的隨機(jī)項(xiàng)的矩陣。如果n不是個數(shù)量，將返回錯誤信息。Y = randn(m,n) 或 Y = randn([m n])返回一個m*n的隨機(jī)項(xiàng)矩陣。Y = randn(m,n,p,...) 或 Y = randn([m n p...])產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)組。Y = randn(size(A))返回一個和A有同樣維數(shù)大小的隨機(jī)數(shù)組。在本次實(shí)驗(yàn)過程中，我們選用Randn（m,n）函數(shù)。對語音信號添加噪聲及其頻譜分析的主要程序如下：clearall。music=input(39。輸入文件名：39。,39。s39。)[y,fs,nbits]=wavread(music)。%語音信號的采集n=length(y)Noise=*randn(n,2)。 %編輯噪聲s=y+Noise。Y=fft(y,n)。sound(s)。S=fft(s)。figure。subplot(2,2,1)。plot(y,39。r39。)。title(39。時域波形圖39。,39。fontweight39。,39。bold39。)。grid。subplot(2,2,2)。plot(abs(Y),39。r39。)。title(39。頻域波形圖39。,39。fontweight39。,39。blod39。)。subplot(2,2,3)。plot(s)。title(39。加噪時域波形圖39。,39。fontweight39。,39。bold39。)。grid。subplot(2,2,4)。plot(abs(S))。title(39。加噪頻域波形圖39。,39。fontweight39。,39。bold39。)。grid。 程序運(yùn)行結(jié)果如下：加噪后信號波形圖由圖可見：在添加噪聲后原本平滑的信號產(chǎn)生了大量不規(guī)則震動。在實(shí)際應(yīng)用中這些噪聲能夠?qū)υ镜男盘栐斐筛蓴_，影響信號的正常讀取，這時便需要采用濾波器對唄噪聲污染的信號進(jìn)行濾波，如此才能夠正常讀取相應(yīng)的音頻文件。 擴(kuò)展內(nèi)容：量標(biāo)準(zhǔn)化錄制聲音過程中需對聲音電平進(jìn)行量化處理，最理想的量化是最大電平對應(yīng)最高量化比特，但實(shí)際卻很難做到，常有輕音問題。利用MATLAB很容易實(shí)現(xiàn)音量標(biāo)準(zhǔn)化，即最大電平對應(yīng)最高量化比特?；静襟E是：；再求出數(shù)組變量的極值并對所有元素作歸一化處理；。運(yùn)行程序如下：clearall。music=input(39。輸入文件名：39。,39。s39。)[y,fs,nbits]=wavread(music)。%語音信號的采集ym=max(max(max(y)),max(abs(min(y))))。x=y/ym。figure。 subplot(2,1,1)。plot(y,’r’)。title(39。原圖39。,39。fontweight39。,39。blod39。)。grid。 %網(wǎng)格subplot(2,1,2)。plot(x,’b’)。 title(39。改圖39。,39。fontweight39。,39。blod39。)。grid。 sound(x)wavwrite(x,fs,bits,39。39。)。程序內(nèi)容為：對原語音信號處理保存后播放并畫出時域波形圖，有音量增大的效果。但于實(shí)際測試播放時聲音會有一定程度的失真。程序運(yùn)行結(jié)果：如圖，運(yùn)行后相較于原波形圖有了一定程度的幅度提高。 擴(kuò)展內(nèi)容2：信號的重采樣在語音信號的分析與處理過程中往往會對原語音信號進(jìn)行重采樣處理。經(jīng)過重采樣后能夠減少程序的運(yùn)行負(fù)擔(dān)。在低配置的電腦系統(tǒng)中較為重要。同時，重采樣還能夠帶來降頻和倍頻的功能。在平時的信號處理中這種變換調(diào)整也經(jīng)常要用到。所以在設(shè)計中也添加了這種功能，通過相關(guān)的處理可以使語音信號的聲音特征產(chǎn)生一定的變化。在本次實(shí)驗(yàn)中，常通過重采樣功能對聲音信號進(jìn)行調(diào)制。故在此進(jìn)行部分說明。在本次軟件使用時重采樣功能多用于對原聲音文件進(jìn)行降頻。以下為本次實(shí)驗(yàn)中使用的重采樣功能的部分代碼：fre=get(,39。string39。)。popup_sel_index = get(, 39。Value39。)。switch popup_sel_index case 1 fre=1000。 case 2 fre=2000。 case 3 fre=4000。endfigure(4)。subplot(2,2,1)。plot(ft)。title(39。原始信號波形39。)。xlabel(39。時間39。)。ylabel(39。幅度39。)。subplot(2,2,2)。Y=fft(ft)。plot(abs(Y))。title(39。原始信號頻譜39。)。xlabel(39。頻率39。)。ylabel(39。幅度39。)。%重采樣y2=resample(ft,1,Fs/fre)。sound(y2,fre)。subplot(2,2,3)。plot(y2)。title(39。重采樣后信號波形39。)。xlabel(39。時間39。)。ylabel(39。幅度39。)。subplot(2,2,4)。Y2=fft(y2)。plot(abs(Y2))。title(39。重采樣后信號頻譜)39。)。xlabel(39。時間39。)。ylabel(39。幅度39。)。第4章濾波器設(shè)計 數(shù)字濾波器原理所謂數(shù)字濾波器，是指輸入，輸出均為數(shù)字信號，通過一定運(yùn)算關(guān)系改變輸入信號所含 頻率成分的相對比例或者濾除某些頻率成分的硬件。 實(shí)質(zhì)上就是一個由有限精度算法實(shí)現(xiàn)的線性時不變離散系統(tǒng)。 它的基本工作原理是利用離散系統(tǒng)的特性對系統(tǒng)輸入信號進(jìn)行加工和變換， 改變輸入序列的頻譜或信號波形， 讓有用的頻率分量通過， 抑制無用的信號分量輸出，根據(jù)其頻率特性同樣可以分為低通，高通，帶通，帶阻。如果要處理的信號是模擬信號，就可以通過 A/D 或者 D/A 轉(zhuǎn)換，在信號形式上進(jìn)行匹配轉(zhuǎn)換，同樣可以使用數(shù)字濾波器對模擬信號進(jìn)行濾波設(shè)計數(shù)字濾波器的任務(wù)就是尋求一個因果穩(wěn)定的線性時不變系統(tǒng)，并使系統(tǒng)函數(shù)H(z)具有指定的頻率特性。數(shù)字濾波器從實(shí)現(xiàn)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)或者從單位沖激響應(yīng)分類，可以分成無限長單位沖激響應(yīng)（IIR）數(shù)字濾波器和有限長單位沖激響應(yīng)（FIR）數(shù)字濾波器。數(shù)字濾波器頻率響應(yīng)的三個參數(shù)：（1） 幅度平方響應(yīng)：（2） 相位響應(yīng)其中，相位響應(yīng)（3） 群時延響應(yīng) IIR濾波器與FIR濾波器區(qū)別IIR數(shù)字濾波器：IIR的設(shè)計理念是這樣的：根據(jù)所要設(shè)計濾波器的參數(shù)去確定一個模擬濾波器的傳輸函數(shù)，然后再根據(jù)這個傳輸函數(shù)，通過雙線性變換、或脈沖響應(yīng)不變法來進(jìn)行數(shù)字濾波器的設(shè)計。它的設(shè)計比較復(fù)雜，復(fù)雜在于它的模擬濾波器傳輸函數(shù)H（s）的確定。這一點(diǎn)我們可以讓軟件來實(shí)現(xiàn)。然后，我們說一下它的具體實(shí)現(xiàn)步驟：首先你要先確定你需要一個什么樣的濾波器，巴特沃斯型，切比雪夫型，還是其它什么型的濾波器。當(dāng)你選定一個型號后，你就可以根據(jù)設(shè)計參數(shù)和這個濾波器的計算公式來確定其階數(shù)、傳輸函數(shù)的表達(dá)式。通常這個過程中還存在預(yù)扭曲的問題（這只是雙線性變換法所需要注意的問題，脈沖響應(yīng)不變法不存在這種問題）。確定H（S）后，就可以通過雙線性變換得到其數(shù)字域的差分方程。與fir濾波器的設(shè)計不同，IIR濾波器設(shè)計時的階數(shù)不是由設(shè)計者指定，而是根據(jù)設(shè)計者輸入的各個濾波器參數(shù)（截止頻率、通帶濾紋、阻帶衰減等），由軟件設(shè)計出滿足這些參數(shù)的最低濾波器階數(shù)。在matlab下設(shè)計不同類型IIR濾波器均有與之對應(yīng)的函數(shù)用于階數(shù)的選擇。IIR濾波器的公式為：　　FIR數(shù)字濾波器：FIR濾波器的設(shè)計比較簡單，就是要設(shè)計一個數(shù)字濾波器去逼近一個理想的低通濾波器。通常這個理想的低通濾波器在頻域上是一個矩形窗。根據(jù)傅里葉變換我們可以知道，此函數(shù)在時域上是一個采樣函數(shù)。通常此函數(shù)的表達(dá)式為：sa（n）＝sin（n∩）/n∏，但是這個采樣序列是無限的，計算機(jī)是無法對它進(jìn)行計算的。故我們需要對此采樣函數(shù)進(jìn)行截斷處理。也就是加一個窗函數(shù)。就是傳說中的加窗。也就是把這個時域采樣序列去乘一個窗函數(shù)，就把這個無限的時域采樣序列截成了有限個序列值。但是加窗后對此采樣序列的頻域也產(chǎn)生了影響：此時的頻域便不在是一個理想的矩形窗，而是成了一個有過渡帶，阻帶有波動的低通濾波器。通常根據(jù)所加的窗函數(shù)的不同，對采樣信號加窗后，在頻域所得的低通濾波器的阻帶衰減也不同。通常我們就是根據(jù)此阻帶衰減去選擇一個合適的窗函數(shù)。如矩形窗、漢寧窗、漢明窗、BLACKMAN窗、凱撒窗等