最新數(shù)字信號(hào)處理課程設(shè)計(jì)對(duì)音樂信號(hào)的各種處理-資料下載頁(yè)
2025-06-29 03:10本頁(yè)面
【正文】 的截止頻率），濾除原始音樂信號(hào)的低頻信息，觀察濾波前后的幅度頻譜，并比較濾波前后的音樂效果，感受高頻信息對(duì)音樂信號(hào)的影響；選取兩端不同的音樂信號(hào)，分別將其幅度譜和相位譜交叉組合構(gòu)成新的音樂信號(hào)，播放并比較組合后的音樂與原始音樂，感受相頻信息對(duì)音樂信號(hào)的影響。clear all。close all。clc[a,fs,bit]=wavread(39。c:\MATLAB6p5\work\39。)。size(a)。y1=a(:,1)。a1=y1(10000:100000)。%sound(a1,fs)。 %播放原的信號(hào)1N1=length(a1)。F1=fft(a1,N1)。 %原信號(hào)1傅立葉變換w=2/N1*[0:N11]。[N,Wc]=buttord(,1,30)。[B,A]=butter(N,Wc)。[H,W]=freqz(B,A)。figureplot(W/pi,abs(H))。title(39。數(shù)字巴特沃斯濾波器39。)。 %數(shù)字巴特沃斯濾波器a2=filter(B,A,a1)。 %濾波后信號(hào)fd=fft(a2,N1)。figure。subplot(211),plot(w,abs(F1))。title(39。原信號(hào)1頻譜39。)。 % 原信號(hào)1頻譜xlabel(39。f39。)。ylabel(39。幅度39。)。subplot(212),plot(w,abs(fd))。title(39。數(shù)字巴特沃斯濾波器濾波頻譜39。)。 %濾波后頻譜%sound(a2,fs)。 %播放濾波后音樂信號(hào)[N,Wc]=buttord(,1,30)。[B,A]=butter(N,Wc,39。high39。)。[H,W]=freqz(B,A)。figureplot(W/pi,abs(H))。title(39。數(shù)字巴特沃斯濾波器39。)。 %數(shù)字高通巴特沃斯濾波器a3=filter(B,A,a1)。 %濾波后信號(hào)fg=fft(a3,N1)。figureplot(w,abs(fg))。title(39。數(shù)字巴特沃斯濾波器濾波頻譜39。)。 %濾波后頻譜%sound(a3,fs)。 %播放濾波后音樂信號(hào)[x,fs,bit]=wavread(39。C:\MATLAB6p5\work\劉歡 39。)。size(x)。x1=x(:,1)。x2=x1(10000:100000)。%sound(x2,fs)。 %播放原的信號(hào)2figuresubplot(211),plot(x2)F2=fft(x2,N1)。 %原信號(hào)2傅立葉變換w=2/N1*[0:N11]。subplot(212),plot(w,abs(F2))。title(39。原信號(hào)2頻譜39。)。 % 原信號(hào)2頻譜xlabel(39。f39。)。ylabel(39。幅度39。)。Fa1=abs(F1)。Fa2=abs(F2)。Fx1=angle(F1)。Fx2=angle(F2)。f1=Fa1.*exp(j*Fx2)。 %相位譜和幅度譜交叉組合f2=Fa2.*exp(j*Fx1)。figuresubplot(211),plot(w,abs(f1))。title(39。原信號(hào)1幅度譜，原信號(hào)2相位譜39。)。subplot(212),plot(w,abs(f2))。title(39。原信號(hào)2幅度譜，原信號(hào)1相位譜39。)。b1=ifft(f1)。b2=ifft(f2)。%sound(real(b1),fs)。%sound(real(b2),fs)。1， 通濾波器濾掉高頻信息，聲音聽起來比較低沉、沉悶,高頻分量解釋信號(hào)的突變部分。2， 高通濾波器濾掉低頻信息，聲音聽起來比較尖銳、不渾厚，低頻影響信號(hào)整體部分。3， 通過幅度譜、相位譜交叉組合，組合后音樂信號(hào)聽起來與提供相位譜的音樂信號(hào)相似，相位譜影響音樂信號(hào)的音色。34
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