matlab課程設(shè)計報告-語音信號的采集與處理

1、<p><b>　　MATLAB </b></p><p><b>　　課程設(shè)計</b></p><p>　　學(xué)院： 電氣信息工程學(xué)院 </p><p>　　課題： 語音信號的采集與處理 </p><p>　　班級： 電 信 1201

2、 組長： </p><p><b>　　組員： </b></p><p>　　指導(dǎo)老師： </p><p>　　語音信號的采集與處理</p><p><b>　　一、實驗要求 </b></p>

3、;<p>　?。?） 本課程設(shè)計要求掌握 MATLAB 語言特性、數(shù)學(xué)運算和圖形表示；掌握</p><p>　　MATLAB 程序設(shè)計方法在信息處理方面的一些應(yīng)用；掌握在 Windows 環(huán)境下，利用 MATLAB 進行語音信號采集與處理的基本方法。 </p><p>　?。?） 本課程設(shè)計分為基礎(chǔ)與綜合設(shè)計題目，其中基礎(chǔ)題目為 MATLAB 基本訓(xùn)練（必做） ；對于綜合設(shè)

4、計題，需按照任務(wù)書要求，對設(shè)計過程所進行的有關(guān)步驟進行理論分析，并對完成的設(shè)計作出評價，總結(jié)自己整個設(shè)計工作中的經(jīng)驗教訓(xùn)、收獲；在課設(shè)最后一天提交課程設(shè)計報告，報告必須按照統(tǒng)一格式打印，裝訂成冊。</p><p><b>　　二、實驗內(nèi)容</b></p><p>　　1、利用 windows 自帶的錄音機或者其它錄音軟件，錄制幾段語音信號（要有幾種不同的聲音，要有男聲

5、、女聲） 。 </p><p>　　2、對錄制的語音信號進行頻譜分析，確定該段語音的主要頻率范圍，由此頻率范圍判斷該段語音信號的特點（低沉 or 尖銳？） </p><p>　　3、利用采樣定理，對該段語音信號進行采樣，觀察不同采樣頻率（過采樣、欠采樣、臨界采樣） 對信號的影響。 這里涉及到采樣下重采樣的問題， 請大家思考如何去做。 </p><p>　　4、

6、實現(xiàn)語音信號的快放、慢放、倒放、回聲、男女變聲。 </p><p>　　5、對采集到的語音信號進行調(diào)制與解調(diào)，觀測調(diào)制與解調(diào)前后信號的變化。 </p><p>　　6、 對語音信號加噪，然后進行濾波，分析不同的濾波方式對信號的影響。 </p><p>　　7、 如果精力和時間允許，鼓勵利用 MATLAB GUI 制作語音信號采集與分析演示系統(tǒng)。</p&g

7、t;<p>　　三、MATLAB仿真</p><p><b>　　任務(wù)一（陳康負責）</b></p><p><b>　　1.利用頻譜的分析</b></p><p>　　利用Windows下的錄音機,錄制一段男生和女生的語音,存為*.WAV的文件。然后在Matlab軟件平臺下,利用函數(shù)wavread對語音信號

8、進行采樣,記住采樣頻率和采樣點數(shù)。首先畫出語音信號的時域波形;然后對語音號進行快速傅里葉變換（FFT變換）,得到信號的頻譜特性，分析語音信號頻譜。</p><p><b>　　源程序：</b></p><p>　　fs=44100; </p><p>　　[x,fs,Nbits] =wavread('E:\GQQQ\leo')

9、 ; derta_fs = fs/length(x); </p><p>　　t=0:1/44100:(length(x)-1)/44100; </p><p>　　sound(x,fs) ; %對加載的語音信號進行回放</p><p>　　figure(1) </p><p>　　plot(t,x)

10、 %做原始語音信號的時域圖形</p><p>　　title('原始語音信號'); xlabel('time n'); ); 'fuzhi n'ylabel(</p><p>　　n=length(x); %求出語音信號的長度</p><p>　　y1=fft(x,n) ;

11、 %傅里葉變換</p><p>　　w=1/n*[0:n-1]*fs; </p><p>　　figure(2) </p><p>　　plot([-fs/2:derta_fs:fs/2-derta_fs],abs(fftshift(y1)*2/n)); %做原始語音信號的FFT頻譜圖<

12、/p><p>　　title('原始語音信號FFT頻譜') </p><p><b>　　頻譜分析對比</b></p><p><b>　　運行結(jié)果：</b></p><p><b>　　女生：</b></p><p>　　頻譜分析：從300

13、hz到2000hz都有分布，主要集中在300—1200Hz，聲音尖銳，是女生頻譜。</p><p><b>　　男生: </b></p><p>　　頻譜分析：從200hz到1000hz都有分布，集中在300—1000Hz聲音低沉，是男生頻譜。</p><p>　　任務(wù)二（詹筱珊負責）</p><p>　　利用采樣定理，

14、對該段語音信號進行采樣，觀察不同采樣頻率（過采樣、欠采樣、臨界采樣） 對信號的影響。 這里涉及到采樣下重采樣的問題， 請大家思考如何去做。 .</p><p><b>　　源程序：</b></p><p><b>　　clear; </b></p><p>　　[y,fs,bits]=wavread('E:\GQ

15、QQ\WOMAN'); %x語音數(shù)據(jù)fs采樣頻率bits采樣點數(shù) </p><p>　　sound(y,fs,bits); %話音回放</p><p>　　n = length (y) ; %求出語音信號的長度</p><p>　　derta_fs = fs/length(y); Y=fft(y,n); %傅里葉變換</p><p&g

16、t;　　figure(1); </p><p>　　subplot(2,1,1); plot(y); </p><p>　　title('原始信號波形'); subplot(2,1,2); </p><p>　　plot([-fs/2:derta_fs:fs/2-derta_fs],abs(fftshift(Y)*2/n)); title(

17、9;原始信號頻譜');grid </p><p>　　y1=decimate(y,2); %采樣頻率為22050Hz，過采樣</p><p>　　fs1=fs/2; </p><p>　　sound(y1,fs1,bits); %話音回放</p><p>　　n1 = length (y1) ; %求出語音信號的長度</p

18、><p>　　derta_fs = fs/length(y1); Y1=fft(y1,n1); %傅里葉變換</p><p>　　figure(2); </p><p>　　subplot(2,1,1); plot(y1); </p><p>　　title('過采樣信號波形'); subplot(2,1,2); </

19、p><p>　　plot([-fs/2:derta_fs:fs/2-derta_fs],abs(fftshift(Y1)*2/n1)); title('過采樣信號頻譜');grid </p><p>　　y2=decimate(y,4); %每4個取一個，采樣頻率為11025Hz接近臨界采樣</p><p>　　fs2=fs/4; </p&g

20、t;<p>　　sound(y2,fs2,bits); %話音回放</p><p>　　n2 = length (y2) ; %求出語音信號的長度</p><p>　　derta_fs = fs/length(y2); Y2=fft(y2,n2); %傅里葉變換</p><p>　　figure(3); </p><p>　　

21、subplot(2,1,1); plot(y2); </p><p>　　title('臨界采樣信號波形'); subplot(2,1,2); </p><p>　　plot([-fs/2:derta_fs:fs/2-derta_fs],abs(fftshift(Y2)*2/n2)); title('臨界采樣信號頻譜');grid </p>

22、<p>　　y3=decimate(y,8); %抽取函數(shù)，頻率變?yōu)樵瓉?/8，欠采樣</p><p>　　fs2=fs/8; </p><p>　　sound(y2,fs2,bits); %話音回放</p><p>　　n3 = length (y3) ; %求出語音信號的長度</p><p>　　derta_fs =

23、fs/length(y3); Y3=fft(y3,n3); %傅里葉變換</p><p>　　figure(4); </p><p>　　subplot(2,1,1); plot(y3); </p><p>　　title('欠采樣信號波形'); subplot(2,1,2); </p><p>　　plot([-fs/2

24、:derta_fs:fs/2-derta_fs],abs(fftshift(Y3)*2/n3)); title('欠采樣信號頻譜');grid </p><p><b>　　運行結(jié)果：</b></p><p><b>　　任務(wù)三（郭前負責）</b></p><p>　　實現(xiàn)語音信號的快放、慢放、倒放、回聲、

25、男女變聲.</p><p><b>　　源程序：</b></p><p><b>　　%變速-快放%</b></p><p>　　fs=25600; </p><p>　　[z,fs,nbits]=wavread('E:\GQQQ\leo'); %讀取聲音文件</p>

26、<p>　　derta_fs = fs/length(z); </p><p>　　x=z(:,1); %讀入的y矩陣有兩列,取第1列</p><p>　　y1=voice(x,1.5); %調(diào)整voice()第2個參數(shù)轉(zhuǎn)換音調(diào),>1降調(diào),<1升調(diào),y1為x轉(zhuǎn)換后的聲音</p><p><b>　　w=1.5; <

27、;/b></p><p>　　F=w*fs; %w>1為快放，w<1為慢放</p><p>　　sound(y1,F) </p><p>　　N=length(x); M=length(y1); n=0:N-1; m=0:M-1; </p><p>　　X= fft(x); Y=fft(y1); %傅里葉變換

28、 </p><p>　　T=1/fs; T1=1/（fs*w）; f=n/N*fs; f1=m/M*fs*w; t=n*T; t1=m*T1; figure; </p><p>　　subplot(2,1,1); plot(t,x); </p><p>　　xlabel('t/s');ylabel('幅值

29、');title('轉(zhuǎn)換前的波形'); subplot(2,1,2); plot(t1,y1); </p><p>　　xlabel('t/s');ylabel('幅值');title('轉(zhuǎn)換后的波形'); figure; </p><p>　　subplot(2,1,1); </p><p>

30、　　plot([-fs/2:derta_fs:fs/2-derta_fs],abs(fftshift(X))*2/N); xlabel('frequency/Hz');ylabel('幅值');title('轉(zhuǎn)換前的頻譜'); subplot(2,1,2); </p><p>　　plot([-fs/2:derta_fs:fs/2-derta_f

31、s],abs(fftshift(Y))*2/N); xlabel('frequency/Hz');ylabel('幅值');title('轉(zhuǎn)換后的頻譜'); </p><p><b>　　快放：</b></p><p><b>　　快放之后時間縮短。</b></p>

32、;<p><b>　　慢放：</b></p><p><b>　　慢放之后時間變長。</b></p><p><b>　　倒放</b></p><p>　　fs=22050; </p><p>　　[x,fs,Nbits]=wavread('E:\GQQQ

33、\leo'); </p><p>　　t=0:1/22050:(length(x)-1)/22050;%對加載的語音信號進行回放</p><p>　　y=flipud(x) %對加載的語音信號實現(xiàn)翻轉(zhuǎn)函數(shù)</p><p>　　figure(1) </p><p>　　subplot(2,1,1)

34、; </p><p>　　plot(x); %聲音的時域波形</p><p>　　title('原聲音的波形'); subplot(2,1,2); plot(y); </p><p>　　title('倒放后聲音的波形'); wavplay(y,fs); </p><p><

35、;b>　　回聲：</b></p><p>　　[y,fs,nbits]=wavread('E:\GQQQ\WOMAN') ; x=y(:,1); </p><p>　　z=[zeros(50000,1);x]; %延時50000個點</p><p>　　x1=[x;zeros(50000,1)]; %使原聲音長度與延時

36、后相等</p><p>　　y1=x1+0.4*z; %原聲+延時衰減</p><p>　　figure(2) </p><p>　　subplot(2,1,1); </p><p>　　plot(x); %聲音的時域波形</p><p>　　title('

37、;原聲音的波形'); subplot(2,1,2); plot(y1); </p><p>　　title('加入回聲的波形'); sound(5*y1,fs,nbits); </p><p><b>　　男聲轉(zhuǎn)換為女聲</b></p><p>　　[y,fs,nbits]=wavread('E:\GQQQ\le

38、o'); %讀取聲音文件</p><p>　　x=y(:,1); %讀入的y矩陣有兩列,取第1列</p><p>　　y1=voice(x,0.71); %調(diào)整voice()第2個參數(shù)轉(zhuǎn)換音調(diào),>1降調(diào),<1升調(diào),y1為x轉(zhuǎn)換后的聲音</p><p>　　N=length(x); M=length(y1); n=0:N-1; m=

39、0:M-1; </p><p>　　X= fft(x); Y=fft(y1); %傅里葉變換</p><p>　　Fs=2*fs; %2倍頻</p><p>　　T=1/Fs; T1=1/Fs*0.71; </p><p>　　f=n/N*Fs; f1=m/M*Fs/0.71; derta_Fs

40、 =Fs/length(x); derta_Fs1 =Fs/length(y1); t=n*T; t1=m*T1; figure; </p><p>　　subplot(2,1,1); plot(t,x); </p><p>　　xlabel('t/s');ylabel('magnitude');title('轉(zhuǎn)換前的波形'); subplo

41、t(2,1,2); plot(t1,y1); </p><p>　　xlabel('t/s');ylabel('magnitude');title('轉(zhuǎn)換后的波形'); figure; </p><p>　　subplot(2,1,1); </p><p>　　plot([-Fs/2:derta_Fs:Fs/2-der

42、ta_Fs],abs(fftshift(X)*2/N)); ); '轉(zhuǎn)換前的頻譜');title('magnitude');ylabel('frequency/Hz' xlabel(</p><p>　　subplot(2,1,2); </p><p>　　plot([-Fs/2:derta_Fs1:Fs/2-derta_Fs1],

43、abs(fftshift(Y)*2/M)); xlabel('frequency/Hz');ylabel('magnitude');title('轉(zhuǎn)換后的頻譜'); sound(y1,fs,nbits); </p><p><b>　　男聲轉(zhuǎn)換為女聲</b></p><p><b>　　

44、女聲轉(zhuǎn)換為男聲</b></p><p><b>　　Voice函數(shù)調(diào)用</b></p><p>　　function Y=voice(x,f) </p><p>　　%更改采樣率使基頻改變 f>1降低;f<1升高</p><p>　　f=round(f*1000); </p>&l

45、t;p>　　d=resample(x,f,1000); </p><p>　　%時長整合使語音文件恢復(fù)原來時長 </p><p>　　W=400; Wov=W/2; Kmax=W*2; Wsim=Wov; xdecim=8; </p><p>　　kdecim=2; X=d'; F=f/1000; Ss =W-Wov; </p&g

46、t;<p>　　xpts = size(X,2); </p><p>　　ypts = round(xpts / F); Y = zeros(1, ypts); </p><p>　　xfwin = (1:Wov)/(Wov+1); </p><p>　　ovix = (1-Wov):0; newix = 1:(W-Wov); simix = (

47、1:xdecim:Wsim) - Wsim; </p><p>　　padX = [zeros(1, Wsim), X, zeros(1,Kmax+W-Wov)]; Y(1:Wsim) = X(1:Wsim); lastxpos = 0; km = 0; for ypos = Wsim:Ss:(ypts-W) xpos = round(F * ypos); &l

48、t;/p><p>　　kmpred = km + (xpos - lastxpos); lastxpos = xpos; </p><p>　　if (kmpred <= Kmax) km = kmpred; else</p><p>　　ysim = Y(y

49、pos + simix); rxy = zeros(1, Kmax+1); rxx = zeros(1, Kmax+1); Kmin = 0; </p><p>　　for k = Kmin:kdecim:Kmax </p&g

50、t;<p>　　xsim = padX(Wsim + xpos + k + simix); rxx(k+1) = norm(xsim); rxy(k+1) = (ysim * xsim'); end</p><p>　　Rxy = (r

51、xx ~= 0).*rxy./(rxx+(rxx==0)); km = min(find(Rxy == max(Rxy))-1); end</p><p>　　xabs = xpos+km; </p><p>　　Y(ypos+ovix) = ((1-xfwin).*Y(ypos+ovix)) + (xfwin.*padX(

52、Wsim+xabs+ovix)); </p><p>　　Y(ypos+newix) = padX(Wsim+xabs+newix); end</p><p><b>　　end</b></p><p>　　任務(wù)四（丁睿智負責）</p><p>　　（1）調(diào)制：語音信號與高頻正弦載波相調(diào)制，比較

53、其頻譜變化，回放信號，比較是與眾語音信號變化。將調(diào)制后的信號進行解調(diào)，回放信號，比較時域中語音信號變化。</p><p>　　所謂調(diào)制，就是在傳送信號的一方將所要傳送的信號附加在高頻振蕩上，再由天線發(fā)射出去。這里高頻振蕩波就是攜帶信號的運載工具，也叫載波。振幅調(diào)制，就是由調(diào)制信號去控制高頻載波的振幅，直至隨調(diào)制信號做線性變化。在線性調(diào)制系列中，最先應(yīng)用的一種幅度調(diào)制是全調(diào)幅或常規(guī)調(diào)幅，簡稱為調(diào)幅（AM）。已調(diào)波包

54、絡(luò)與在時域中，在頻域中已調(diào)波頻譜是基帶調(diào)制信號頻譜的線性位移；</p><p>　　調(diào)制信號波形呈線性關(guān)系。</p><p>　　??為載波角頻率；)式中，A設(shè)正弦載波為：c(t)=Acos(為載波幅度；w?tw0000?=0). (假設(shè)為載波初始相位0調(diào)制信號（基帶信號）為m(t)。根據(jù)調(diào)制的定義，振幅調(diào)制信號（已調(diào)信號）一般可以表示為： t）cos(wt)（

55、s?Am(t)m0設(shè)調(diào)制信號的頻譜為，則已調(diào)信號的頻譜為)ws(s(t))m(t)m(wmmA??s(w)w(?w)?M(w?w)?M：m002.）產(chǎn)生原理：標準調(diào)幅波（AM，這些信號可以是模擬的，亦調(diào)制信號是只來來自信源的調(diào)制信號（基帶信號）亦可以它可以是正弦波，為首調(diào)制的高頻振蕩信號可稱為載波，可以是數(shù)字的。。載波由高頻信號源直接產(chǎn)生即可，然后經(jīng)過高)是非正弦波(如周期性脈沖序列頻功率放大器進行放大，作為調(diào)幅波的載波，調(diào)制信號由低頻

56、信號源直接產(chǎn)生，二者經(jīng)過乘法器后即可產(chǎn)生雙邊帶的調(diào)幅波。設(shè)載波信號的表達式為，調(diào)制信號的表達式為，則調(diào)幅twcostcoswt)?Am(0mm??信號的表達式為tcost)wts()?(A?m00AM（2）解調(diào)</p><p>　　從高頻已調(diào)信號中恢復(fù)出調(diào)制信號的過程稱為解調(diào)(demodulation )，又稱為檢波(detection )。對于振幅調(diào)制信號，解調(diào)(demodulation )就是從它的幅度變化上

57、提取調(diào)制信號的過程。解調(diào)(demodulation )是調(diào)制的逆過程。</p><p>　　可利用乘積型同步檢波器實現(xiàn)振幅的解調(diào)，讓已調(diào)信號與本地恢復(fù)載波信號相乘并通過低通濾波可獲得解調(diào)信號。</p><p><b>　　調(diào)制與解調(diào)：</b></p><p><b>　　源程序：</b></p><p&

58、gt;　　clear; </p><p>　　[f1,fs,nbits]=wavread('E:\GQQQ\WOMAN'); %讀入錄音文件</p><p>　　dt=1/fs; </p><p>　　figure(1); %控制畫圖窗口1</p><p>　　subplot

59、(2,1,1); %將多個圖畫到一個平面，2行1列，共2個子圖，定位第1個圖進行操作</p><p>　　N=length(f1); </p><p>　　derta_fs = fs/length(f1); %設(shè)置頻率間隔</p><p>　　t=0:1/fs:(N-1)/fs; </p><p>　　plot(t,f1

60、); % 以t為橫坐標，f1為縱坐標繪制連線圖</p><p>　　title('信息信號的時域波形'); %加標題</p><p>　　fy1=fft(f1); </p><p>　　w1=0:fs/(N-1):fs; subplot(2,1,2); </p><p>　　plot([-fs/2:derta_fs:

61、fs/2-derta_fs],abs(fftshift(fy1)*2/N)); title('信息信號的頻譜'); </p><p>　　f2=cos(22000*pi*t); fy2 = fft(f2); N2=length(f2); w2=fs/N*[0:N-1]; figure(2); </p><p>　　subplot(2,2,1); </p>

62、<p>　　plot([-fs/2:derta_fs:fs/2-derta_fs],abs(fftshift(fy2)*2/N)); title('載波信號的頻譜'); </p><p>　　f1=f1(:,1); f3=f1'.*f2; </p><p>　　subplot(2,2,2); fy3 = fft(f3); </p>

63、<p>　　plot([-fs/2:derta_fs:fs/2-derta_fs],abs(fftshift(fy3)*2/N)); title('已調(diào)信號的頻譜'); </p><p>　　sound(f3,fs,nbits); %播放語音信號</p><p>　　f4=f3.*f2; </p><p>　　subplot(2,

64、1,2); fy4=fft(f4); </p><p>　　plot([-fs/2:derta_fs:fs/2-derta_fs],abs(fftshift(fy4)*2/N)); title('解調(diào)信號的頻譜'); sound(f4,fs,nbits); </p><p>　　fp1=0; fs1=5000; As1=100; </p><p&

65、gt;　　wp1=2*pi*fp1/fs; ws1=2*pi*fs1/fs; BF1=ws1-wp1; wc1=(wp1+ws1)/2; </p><p>　　M1=ceil((As1-7.95)/(2.286*BF1))+1; N1=M1+1; </p><p>　　beta1=0.1102*(As1-8.7); </p><p>　　Window=(kai

66、ser(N1,beta1)); % 用kaiser窗函數(shù)</p><p>　　b1=fir1(M1,wc1/pi,Window); % fir1是用窗函數(shù)法設(shè)計線性相位FIRDF的工具箱函數(shù)</p><p>　　figure(3); </p><p>　　freqz(b1,1,512); </p><p>　　titl

67、e('FIR低通濾波器的頻率響應(yīng)'); %用于求離散系統(tǒng)頻響特性的函數(shù)freqz</p><p>　　f4_low = filter(b1,1, f4); %一維數(shù)字濾波器</p><p>　　plot(t,2*f4_low); </p><p>　　title('濾波后的解調(diào)信號時域波形'); sound(f4_low,fs,

68、nbits); </p><p>　　f5=fft(f4_low); figure(4); </p><p>　　plot([-fs/2:derta_fs:fs/2-derta_fs],abs(fftshift(f5)*2/N)); title('濾波后的解調(diào)信號頻譜'); </p><p>　　任務(wù)五（吳亞明負責）</p>&l

69、t;p>　　對語音信號加噪，然后進行濾波，分析不同的濾波方式對信號的影響</p><p><b>　　加噪</b></p><p><b>　　源程序：</b></p><p>　　[y,fs,nbits]=wavread ('E:\GQQQ\WOMAN'); </p><p>

70、;　　N = length (y) ; %求出語音信號的長度</p><p>　　derta_fs = fs/length(y); </p><p>　　隨機函數(shù)產(chǎn)生噪聲%Noise=0.05*randn(N,2); </p><p>　　Si=y+Noise;

71、 %語音信號加入噪聲 </p><p>　　sound(Si,fs); figure(1); </p><p>　　subplot(2,1,1); </p><p>　　plot(y);title('原語音信號的時域波形'); </p><p>　　Y=fft(y); %

72、傅里葉變換</p><p>　　subplot(2,1,2); </p><p>　　plot([-fs/2:derta_fs:fs/2-derta_fs],abs(fftshift(Y)*2/N)); title('原語音信號的頻域波形'); figure(2); </p><p>　　subplot(2,1,1); </p>

73、<p>　　plot(Si);title('加噪語音信號的時域波形'); S=fft(Si); %傅里葉變換</p><p>　　subplot(2,1,2); </p><p>　　plot([-fs/2:derta_fs:fs/2-derta_fs],abs(fftshift(S)*2/N)); title(

74、'加噪語音信號的頻域波形'); </p><p><b>　　低通：</b></p><p>　　[y,fs,nbits]=wavread ('E:\GQQQ\WOMAN'); </p><p>　　n = length (y) ; %求出語音信號的長度</p>&

75、lt;p>　　derta_fs = fs/length(y); </p><p>　　noise=0.05*randn(n,2); %隨機函數(shù)產(chǎn)生噪聲</p><p>　　s=y+noise; %語音信號加入噪聲</p><p>　　S=fft(s);

76、 %傅里葉變換</p><p>　　Ft=8000; Fp=1000; </p><p>　　Fs=1200; </p><p>　　wp=2*pi*Fp/Ft; ws=2*pi*Fs/Ft; </p><p>　　[n11,wn11]=buttord(wp,ws,1,50,'s'); %低通濾波

77、器的階數(shù)和截止頻率</p><p>　　域頻率響應(yīng)的參數(shù)%S [b11,a11]=butter(n11,wn11,'s'); </p><p>　　[num11,den11]=bilinear(b11,a11,0.5); %利用雙線性變換實現(xiàn)頻率響應(yīng)S域到Z域的變換</p><p>　　z11=filter(num11,den11,s

78、); %直接濾波器實現(xiàn)</p><p>　　sound(z11,fs,nbits); </p><p>　　m11=fft(z11); %求濾波后的信號</p><p>　　subplot(2,2,1); </p><p>　　plot([-fs/2:derta_fs:fs/2-derta_f

79、s],abs(fftshift(S)*2/n)); title('濾波前信號的頻譜'); grid; </p><p>　　subplot(2,2,2); </p><p>　　plot([-fs/2:derta_fs:fs/2-derta_fs],abs(fftshift(m11)*2/n)); title('濾波后信號的頻譜'); grid; <

80、/p><p>　　subplot(2,2,3); plot(s); </p><p>　　title('濾波前信號的波形'); grid; </p><p>　　subplot(2,2,4); plot(z11); </p><p>　　title('濾波后的信號波形') </p><p&g

81、t;　　高通); [y,fs,nbits]=wavread ('E:\GQQQ\WOMAN'求出語音信號的長度%n = length (y) ; </p><p>　　derta_fs = fs/length(y); </p><p>　　noise=0.001*randn(n,2); %隨機函數(shù)產(chǎn)生噪

82、聲</p><p>　　s=y+noise; %語音信號加入噪聲</p><p>　　S=fft(s); %傅里葉變換</p><p>　　Fp1=300; Fs1=1000; Ft=8000; </p><p>　　wp1=tan(pi*

83、Fp1/Ft); ws1=tan(pi*Fs1/Ft); wp=1; </p><p>　　ws=wp1*wp/ws1; </p><p>　　[n13,wn13]=cheb1ord(wp,ws,1,50,'s'); %模擬的低通濾波器階數(shù)和截止頻率</p><p>　　[b13,a13]=cheby1(n13,1,wn13,'

84、s'); %S域的頻率響應(yīng)的參數(shù)</p><p>　　[num,den]=lp2hp(b13,a13,wn13); %S域低通參數(shù)轉(zhuǎn)為高通的</p><p>　　[num13,den13]=bilinear(num,den,0.5); %利用雙線性變換實現(xiàn)頻率響應(yīng)S域到Z域轉(zhuǎn)換</p><p>　　z13=filter(n

85、um13,den13,s); sound(z13); </p><p>　　m13=fft(z13); %求濾波后的信號</p><p>　　subplot(2,2,1); </p><p>　　plot([-fs/2:derta_fs:fs/2-derta_fs],abs(fftshift(S)*2/n)); titl

86、e('濾波前信號的頻譜'); grid; </p><p>　　subplot(2,2,2); </p><p>　　plot([-fs/2:derta_fs:fs/2-derta_fs],abs(fftshift(m13)*2/n)); title('濾波后信號的頻譜'); grid; </p><p>　　subplot(2,2,

87、3); plot(s); </p><p>　　title('濾波前信號的波形'); grid; </p><p>　　subplot(2,2,4); plot(z13); </p><p>　　); '濾波后的信號波形'title(</p><p><b>　　帶通：</b><

88、/p><p>　　[y,fs,nbits]=wavread ('E:\GQQQ\WOMAN'); </p><p>　　n = length (y) ; %求出語音信號的長度</p><p>　　derta_fs = fs/length(y); </p><p>　　Noise=0.05*ra

89、ndn(n,2); %隨機函數(shù)產(chǎn)生噪聲</p><p>　　s=y+Noise; %語音信號加入噪聲</p><p>　　S=fft(s); %傅里葉變換</p><p>　　Ft=8000; Fp=1000; Fs=1200; wp=2*Fp

90、/Ft; ws=2*Fs/Ft; rp=1; rs=50; </p><p>　　p=1-10.^(-rp/20); %通帶阻帶波紋</p><p>　　q=10.^(-rs/20); fpts=[wp ws]; mag=[1 0]; dev=[p q]; </p><p>　　[n12,wn12,beta,ftype]=kaiserord(fpt

91、s,mag,dev); %由kaiserord求濾波器的階數(shù)和截止頻率</p><p>　　b12=fir1(n12,wn12,kaiser(n12+1,beta)); %設(shè)計濾波器</p><p>　　z12=fftfilt(b12,s); </p><p>　　sound(z12,fs,nbits); </p><p>　　求

92、濾波后的信號m12=fft(z12); %．</p><p>　　subplot(2,2,1); </p><p>　　plot([-fs/2:derta_fs:fs/2-derta_fs],abs(fftshift(S)*2/n)); title('濾波前信號的頻譜'); grid; </p><p>

93、　　subplot(2,2,2); </p><p>　　plot([-fs/2:derta_fs:fs/2-derta_fs],abs(fftshift(m12)*2/n)); title('濾波后信號的頻譜'); grid; </p><p>　　subplot(2,2,3); plot(s); </p><p>　　title('濾波

94、前信號的波形'); grid; </p><p>　　subplot(2,2,4); plot(z12); </p><p>　　title('濾波后的信號波形'); </p><p><b>　　課程設(shè)計總結(jié)：</b></p><p><b>　　陳康：</b></

95、p><p>　　為期兩周的課程設(shè)計讓我們對于數(shù)字信號處理以及MATLAB軟件有了更深的了解,讓我們將課堂上學(xué)到的知識融會貫通起來。同時也讓我們首先真實地感受到matlab功能的強大，它幾乎可以完成任何數(shù)學(xué)計算；而在整個課程設(shè)計過程中，自己也體會到了自主學(xué)習(xí)的樂趣和意義。遇到問題，自己想都不想就直接問實在不會再問別人然后舉而自己先思考，或者干脆放棄是一種解決辦法；別人，</p><p>　　一反

96、三是另外一種解決方案；而這其中的區(qū)別不僅僅是自己的態(tài)度，而且決定了你是不是真的通過課程設(shè)計學(xué)到了一些東西。遇到挫折，這是在所難免的，題目不會、資料找不到、運行之后提示錯誤等等這些已經(jīng)是課程設(shè)計中的“家常便飯”了，但是只要我們有興趣，肯去學(xué)，就能夠搞定這些障礙，因為任何事情都是由不會到會，所以做課程設(shè)計也是鍛煉自己的耐心的一個過程。 </p><p><b>　　詹筱珊：</b></p

97、><p>　　本次課程設(shè)計應(yīng)用MATLAB驗證時域采樣定理，主要側(cè)重于某些理論知識的靈活運用，以及一些關(guān)鍵命令的掌握理解與分析，初步掌握線性系統(tǒng)的設(shè)計方法，培養(yǎng)獨立的工作能力。加深理解時域采樣定理的概念，掌握利用MATLAB分析系統(tǒng)頻率響應(yīng)的方法，計算在臨界采樣·過采樣·欠采樣三種不同條件下恢復(fù)信號的誤差，并總結(jié)采樣頻率對信號恢復(fù)產(chǎn)生誤差的影響，從而驗證時域采樣定理。一·在上述實驗當中，

98、首先定義信號時采用了該信號的函數(shù)表達式形式。二·在MATLAB中求連續(xù)信號的頻譜，應(yīng)用的是傅里葉變換，這樣實際運算的仍是對連續(xù)信號的采樣結(jié)果，這里給予了足夠高的采樣頻率，把其作為連續(xù)信號來考慮。三·實際中對模擬信號進行采樣，需要根據(jù)最高截止頻率fmax,按照采樣定理的要求選擇采樣頻率的兩倍，即fs＞2fmax。設(shè)計結(jié)果中對三種頻率時采樣分析總結(jié)：(1)欠采樣即fs＜2fmax，時域波形恢復(fù)過程中已經(jīng)不能完整表示原信號

99、，有了失真，從頻譜上也可看出，同的頻譜帶互相重疊，已經(jīng)不能體現(xiàn)原信號頻譜的特點了，從而無法得到原來的信號。（2）臨界采樣即fs=2fmax，時域波形仍然不能恢復(fù)完整的原信號，信號只恢復(fù)過程中恢復(fù)了低頻信號</p><p><b>　　郭前：</b></p><p>　　此次MATLAB課程設(shè)計至此已經(jīng)完全結(jié)束了。在這兩周里，遇到了好多問題，比如，在編寫函數(shù)的傅里葉變換

100、時，由于網(wǎng)絡(luò)上好多錯誤的程序?qū)е挛覀冏隽撕芏酂o用功，不過經(jīng)過自己的查詢與嘗試，終于將這個問題解決了，還有男女變聲的問題。女生的聲音很容易就變成了男生的聲音，但是男生的聲音卻很難變成女生的聲音。設(shè)計回聲時，效果不怎么明顯，于是就延遲了更久的時間，使得回聲聽的很明顯。當然，設(shè)計過程中，老師幫助了我很多，在老師的細心指導(dǎo)下，使得這次課程設(shè)計完美結(jié)束。</p><p><b>　　丁睿智：</b>&

101、lt;/p><p>　　本次試驗利用載波進行調(diào)制解調(diào)，同時，在進行相干解調(diào)時，使用FIR低通濾波器對調(diào)制信號進行解調(diào)，是的語音信號的噪音得到抑制。通過實驗我懂得了調(diào)制和解調(diào)的意義：當有兩段語音信號，為使得兩段語音信號在傳輸過程中不相互干擾，這時我們可以考慮對這兩段信號分別進行幅度調(diào)制，但載波的頻率相距較遠，然后分別對調(diào)制以后的信號進行傳輸，到接收端以后再將這兩短信號進行解調(diào)，然后就可以分別得到這兩短信號了。</

102、p><p><b>　　吳亞明：</b></p><p>　　在這次課程設(shè)計中，我設(shè)計制作了加噪語音信號濾波提取的系統(tǒng)，綜合運用了之前幾次實驗，尤其是濾波器設(shè)計方面的MATLAB知識，并最后得到了比較理想的效果。通過這次課程設(shè)計，我加深了對濾波器方面知識的理解。用自己設(shè)計的各種濾波器對污染信號進行處理，也讓我更加清楚的理解了濾波器的濾波特性，比較并找到最合適的濾波器。&l

103、t;/p><p>　　設(shè)計是一個不小的挑戰(zhàn)，通過不斷的學(xué)習(xí)和嘗試，最終制作完成，在這個過程中我也有了很多的提高和收獲。比如，如何在語音信號中添加噪聲，如何把噪聲和原聲加在一起運行，如何把各部分程序綜合運用，如何靈活的利用各種濾波器對語音信號進行處理。其中，印象最深的就是濾波器的設(shè)計，我要設(shè)計三種濾波器，要選擇合適的參數(shù)，還要適合所選的音頻文件，這個耗費我大量的時間，通過查找書籍和資料，以及詢問老師和同學(xué)，我才將它完成