【正文】 39。) 20 subplot(3,2,2),plot(w,abs(f1)*2/N0) title(39。) ylabel(39。) xlabel(39。 figure subplot(3,2,1),plot(t(1:1000),y1(1:1000)) title(39。 y3=y1+y239。 y2=*cos(2*pi*3000*t)+*cos(2*pi*5000*t)+*cos(2*pi*8000*t)。 w=2*n/N0。 N0=length(y)。 y1=y(:,1)。一生有你39。如果 n 不是數(shù)量，則返回錯(cuò)誤信息。 理論基礎(chǔ) ： Rand 函數(shù)介紹： rand 函數(shù)產(chǎn)生由在（ 0， 1）之間均勻分布的隨機(jī)數(shù)組組成的 數(shù)組。同時(shí)還可以聽到 IIR 濾波器濾波后的音樂信號(hào)沒有 FIR 濾波器濾波后的音樂信號(hào)效果好，這是因?yàn)?FIR濾波器是線性相位的，而 IIR 濾波器是非線性相位；矩形窗沒有布萊克曼窗的濾波效果好 。若想提高矩形窗的濾波效果可采取增加階數(shù)的方法，但這種情況下會(huì)增加不必要的開支，所以在選定濾波器的時(shí)候要權(quán)衡各方面的條件，力爭(zhēng)達(dá)到一個(gè)各方都滿意的結(jié)果。 18 0 0 . 2 0 . 4 0 . 6 0 . 8 1 1 . 2 1 . 4 1 . 6 1 . 8 200 . 0 5原信號(hào)頻域圖wY1(w)0 0 . 2 0 . 4 0 . 6 0 . 8 1 1 . 2 1 . 4 1 . 6 1 . 8 200 . 0 20 . 0 4用矩形窗濾波后的頻域圖wY6(w)0 0 . 2 0 . 4 0 . 6 0 . 8 1 1 . 2 1 . 4 1 . 6 1 . 8 200 . 0 20 . 0 4用布萊克曼窗濾波后的頻域圖wY7(w) 分析 3：下圖為經(jīng)過加矩形窗和布萊克曼窗的 濾波器濾波后的音樂信號(hào)的時(shí)域圖和頻譜圖。 17 0 0 . 5 1 1 . 5 200 . 511 . 5矩形窗幅度0 0 . 5 1 1 . 5 2 1 0 0 5 0050矩形窗分貝0 0 . 5 1 1 . 5 200 . 511 . 5布萊克曼窗幅度0 0 . 5 1 1 . 5 2 1 5 0 1 0 0 5 0050布萊克曼窗分貝 分析 2： 對(duì) FIR 窗函數(shù)濾波器的設(shè)計(jì)參 數(shù)進(jìn)行選定： 矩形窗（ boxcar）：濾波器的截止頻率 wc=，濾波器的階數(shù) N=33，阻帶衰減為 25db；布萊克曼窗（ blackman）：濾波器的截止頻率 wc=，濾波器的階數(shù) N=33，阻帶衰減為 80db。Y7(w)39。w39。用布萊克曼窗濾波后的頻域圖 39。Y6(w)39。w39。用矩形窗濾波后的頻域圖 39。Y1(w)39。w39。原信號(hào)頻域圖 39。 W2=2/M2*[0:M21]。 W1=2/M1*[0:M11]。 f7=fft(y7)。%作卷積 f6=fft(y6)。布萊克曼窗分貝 39。) subplot(2,2,4)。plot(W,abs(fh2)) title(39。矩形窗分貝 39。) subplot(2,2,2)。plot(W,abs(fh1)) title(39。 db2=20*log10(abs(fh2(1)./(abs(fh2)+eps)))。 db1=20*log10(abs(fh1(1)./(abs(fh1)+eps)))。 W=2/M*[0:M1]。 h2=hd.*w239。%矩形窗 w2=blackman(N)。 hd=ideal(N,Wc1)。) %用窗函數(shù)設(shè)計(jì) FIR濾波器 N=33。) ylabel(39。) xlabel(39。) subplot(4,1,4),plot(w,abs(f5)*2/N0) %解調(diào)濾波后的信號(hào)頻域圖； title(39。) ylabel(39。) xlabel(39。) subplot(4,1,3),plot(w,abs(f4)*2/N0) title(39。) ylabel(39。) xlabel(39。) subplot(4,1,2),plot(w,abs(f3)*2/N0)%高調(diào)制后的信號(hào)頻域圖； title(39。) ylabel(39。) xlabel(39。 figure subplot(4,1,1),plot(w,abs(f1)*2/N0)%調(diào)制前的原信 13 號(hào)頻域圖； title(39。 f5=fft(y5)。 f4=fft(y4)。 f3=fft(y3)。) y5=filter(b,a,y4)*2。) ylabel(39。) xlabel(39。 plot(W/pi,abs(H)) title(39。 [b,a]=butter(N,Wc)。 W=0:*pi:1*pi。 Rp=1。 %對(duì)調(diào)制頻率巴特沃斯 IIR濾波器的設(shè)計(jì) Wp=。 y4=y3.*y239。 y3=y1.*y239。 %調(diào)制頻率濾波 y2=cos(n**pi)。 t=n/fs。 n=0:(N01)。 y1=y(:,1)。一生有你39。 end end （將上述程序保存為 ，但不能運(yùn)行。 【 Matlab 程序如下】： %理想低通濾波器沖擊響應(yīng)函數(shù) function hd=ideal(N,wc) for n=0:N1 if n==(N1)/2 hd(n+1)=wc/pi。這里， cos(w0*t)信號(hào)是接收端的本地載波信號(hào)，它與發(fā)送端的載波同頻同相。 AM調(diào)制音樂信號(hào)的同步解調(diào) ① 設(shè)計(jì)巴特沃斯 IIR 濾波器 完成同步解調(diào)；觀察濾波器頻率響應(yīng)曲線； ② 用窗函數(shù)法設(shè)計(jì) FIR 濾波器完成同步解調(diào)，觀察濾波器頻率響應(yīng)曲線；（要求：分別使用矩形窗和布萊克曼窗，進(jìn)行比較）； ③ 輸出解調(diào)信號(hào)的波形和頻譜，觀察現(xiàn)象，給出理論解釋； ④ 播放解調(diào)音樂信號(hào)，比較不同濾波器下的聲音，解釋現(xiàn)象。 11 播放不同調(diào)制頻率下的音樂信號(hào)，可以發(fā)現(xiàn)當(dāng)采用低頻調(diào)制時(shí)，音樂信號(hào)比原信號(hào)的聲音低了很多，但是沒有雜音；采用高頻調(diào)制時(shí)，音樂信號(hào)比原信號(hào)的聲音低了很多的同時(shí)還伴隨有雜音。這是因?yàn)楫?dāng)采用高頻調(diào)制（ ）時(shí)，頻譜被搬移 到（ 2*n+1） *0,5pi， n=… ..附近，此時(shí)高頻調(diào)制頻率高于原信號(hào)的頻率上限，故發(fā)生了頻譜混疊。 取高頻調(diào)制頻率 ，低頻調(diào)制頻率 對(duì)音樂信號(hào)進(jìn)行調(diào)制。Y5(w)39。w39。高調(diào)制后的頻域圖 39。y539。t39。高調(diào)制后的時(shí)域圖 39。Y3(w)39。w39。低調(diào)制后的頻域圖 39。y339。t39。低調(diào)制后的時(shí)域圖 39。Y1(w)39。w39。原信號(hào)頻域圖 39。y139。t39。原信號(hào)時(shí)域圖 39。 f5=fft(y5)。 %高調(diào)制頻率 y4=cos(n**pi)。%t=nT N=length(y)。%對(duì)原信號(hào)做 fft變換； f3=fft(y3)。%調(diào)制頻率為 *pi； y3=y1.*y239。 n=0:(N1)。 y1=y(:,1)。一生有你39。根據(jù)奈奎斯特定律可知，若希望頻譜不會(huì)發(fā)生混疊，則 fs=fh。由此將信號(hào) g(t)的頻譜搬移到（ 2*n+1） w 附近，同時(shí)音樂信號(hào)的頻譜幅度變?yōu)樵瓉淼?1/2。調(diào)制的實(shí)質(zhì)是把 各種信號(hào)的頻譜搬移，使它們互不重疊的占據(jù)不同的頻率范圍，也即信號(hào)分別托付于不同頻率的載波上。 音樂信號(hào)的 AM調(diào)制 ① 觀察音樂信號(hào)頻率上限，選擇適當(dāng)調(diào)制頻率對(duì)信號(hào)進(jìn)行調(diào)制（給出高、低兩種調(diào)制頻率）； ② 輸出調(diào)制信號(hào)的波形和頻譜，觀察現(xiàn)象，給出理論解釋； ③ 播放調(diào)制音樂信號(hào)，注意不同調(diào)制頻率下的聲音，解釋現(xiàn)象。當(dāng)采用較大的抽樣間隔時(shí)抽樣頻率時(shí) fs2fh，所以發(fā)生混疊，而采用較小的抽樣間隔時(shí)抽樣頻率時(shí) fs=2fh， 則不會(huì)發(fā)生混疊。 %D倍減抽樣后相當(dāng)于原抽樣頻率縮小了 D倍，故仍按原抽樣頻率播放相當(dāng)于加快播放 7 【程序運(yùn)行結(jié)果如下圖】： 0 0 . 0 1 0 . 0 2 0 . 0 3 0 . 6 0 . 4 0 . 200 . 20 . 4原信號(hào)時(shí)域圖ty10 1 2010002020300040005000原信號(hào)頻域圖ty10 0 . 0 1 0 . 0 2 0 . 0 3 0 . 6 0 . 4 0 . 200 . 20 . 42 倍減抽樣后的時(shí)域圖tyd10 1 2050010001500202025002 倍減抽樣后的頻域圖tfyd10 0 . 0 1 0 . 0 2 0 . 0 3 0 . 500 . 510 倍減抽樣后的時(shí)域圖tyd20 1 2010020030040016 倍減抽樣后的頻域圖tfyd2 分析：通過觀察兩種不同抽樣間隔（ 2 倍頻和 16 倍頻）下的音樂信號(hào)可知，當(dāng)采用較大的抽樣間隔對(duì)音樂信號(hào)進(jìn)行抽樣時(shí)，頻譜發(fā)生了混疊，而采用較小的抽樣間隔對(duì)音樂信號(hào)進(jìn)行抽樣時(shí)，頻譜并未發(fā)生混疊。 wavplay(yd2,fs)。) wavplay(y