matlab的音乐信号的分析与处理设计的实验咋做？
用于测量模板开刻精度的检测标准|InTime推出RTL级静态时序分析工具|STN-LCD彩屏模块设计|四倍带宽存储器技术|在下一代通信系统中保持信号完整性|深亚微米时代的时序确认技术|基于积累型MOS变容管的射频压控振荡器设计(图)|Cadence联合业界共组研发联盟，跨越低功耗IC设计技术障碍|采用软硬件协同设计方法实现语音识别SoC|多模式WLAN芯片的设计考虑|
正文：
d. 输出波形文件和退出系统 这个功能由输出文件按钮来完成，是应用MATLAB的wavwrite函数将音频信号转换成.wav文件，文件中也包含了采样频率和数据宽度选项，增加此项的目的是为了能让更专业的音频处理软件对信号进行分析。通过执行应用程序和MATLAB的退出操作，使用“quit”命令退出系统。采用MATLAB的一点不足就是不能将所有的M文件转换成能脱离MATLAB而独立运行的应用程序。 声卡输出波形分析 下面采用界面缺省参数输出信号，即信号周期为29.5kHz，上升段时间为15ms，平稳段时间为70ms，下降段时间为15ms，周期为1s，也可以推算出每周期有900ms是没有信号输出。对信号的采样波形如图2所示，经过仪器分析，时间误差可达到小于0.1ms。 对周期信号的傅立叶频谱分析如图3所示，信号的能量主要集中在29.5kHz的窄带范围内，是符合设计要求的。 信号的信噪比分析：通过对输出0伏值段分析即可判断信号信噪比和噪音信号类型，从而找出消除噪音的方法。对噪音波形进行局部放大，可看出此噪音为频率大于1M的锯齿波，波形如图4所示。 声卡输出噪音分析 Waveterminal 192L声卡的输出信号峰峰值为6V，而噪音信号的峰峰值为40mV，因而信噪比为20log(6000/40)=43.5dB，当数据宽度为8位时，D/A精度为1位；数据宽度为16位时，D/A精度为9位；数据宽度为24位时，D/A精度为17位。而Waveterminal 192L声卡的信噪比为104位，因此，噪音信号主要为电脑本身、电脑辐射和环境噪音。电脑本身的噪音主要来自于主机电源，声卡的电源信号取自计算机主板，因此主机电源的噪音会引入声卡。另外，接收T型波的设备，如被检验设备和示波器等，往往就放在主机旁边，主机的高频辐射会通过机箱缝隙而形成噪音。环境噪音是最容易被忽视的一个部分，因为这是一个频率仅有50赫兹的噪音分量，对于低频输出信号会有很大的影响。 0day 回答采纳率:22.9% 2010-05-23 22:50
第一个，数字滤波器很简单
一、基本要求
1 学会MATLAB的使用，掌握MATLAB的基本编程语句。
2 掌握在Windows环境下音乐信号采集的方法。
3 掌握数字信号处理的基本概念、基本理论和基本方法。
4 掌握MATLAB设计FIR和IIR数字滤波器的方法。
5 掌握使用MATLAB处理数字信号、进行频谱分析、涉及数字滤波器的编程方法。
二、内容
实验1音乐信号的音谱和频谱观察
使用windows下的录音机录制一段音乐信号或采用其它软件截取一段音乐信号（要求：时间不超过5s、文件格式为wav文件）
① 使用wavread语句读取音乐信号，获取抽样率；（注意：读取的信号时双声道信号，即为双列向量，需要分列处理）；
② 输出音乐信号的波形和频谱，观察现象；
使用sound语句播放音乐信号，注意不同抽样率下的音调变化，解释现象。
程序如下：
[Y,FS,NBITS]=WAVREAD('怒放的生命 - 汪峰5s'); %读取音乐信号
plot(Y); %显示音乐信号的波形和频谱
sound(Y,FS); %听音乐（按照原来的抽样率）
Y1=Y(:,1); %由双声道信号变为单声道信号
size(Y1)
figure
subplot(2,1,1);
plot(Y); %显示原信号波形
N=length(Y1);
f1=fft(Y1); %傅立叶变换
w=2/N*[0:N/2-1];
subplot(2,1,2);
plot(w,abs(f1(1:N/2))); %显示波形
实验2音乐信号的抽取（减抽样）
① 观察音乐信号频率上限，选择适当的抽取间隔对信号进行减抽样（给出两种抽取间隔，代表混叠与非混叠）；
② 输出减抽样音乐信号的波形和频谱，观察现象，给出理论解释；
播放减抽样音乐信号，注意抽样率的变化，比较不同抽取间隔下的声音，解释现象
程序如下
[Y,FS,NBITS]=WAVREAD('怒放的生命 - 汪峰5s');
Y1=Y(:,1);
D= ;j=0; %减抽样，D表示抽样间隔（10倍和100倍）
for i=1:D:length(Y1) % I表示开始减抽样的起始点
j=j+1;
Y2(j)=Y1(i); %Y2减抽样后的信号
end
N=length(Y1);
N1=length(Y2);
F1=fft(Y1);
F2=fft(Y2);
w1=2/N*[0:N-1];
w2=2/N1*[0:N1-1];
figure
subplot(4,1,1);plot(Y1); %显示原单声道信号波形和频谱
subplot(4,1,2);plot(Y2); %图显示抽样信号波形和频谱
subplot(4,1,3);plot(w1,abs(F1)); %显示原单声道信号fft变换后的波形和频谱
subplot(4,1,4);plot(w2,abs(F2)); %显示抽样信号快速fft变换后的波形和频谱
sound(Y2,FS) %声音低沉，而且不是很清晰。有一些声音信号丢失，%抽样率越高，声音越听不清晰，
实验3 音乐信号的AM调制
① 观察音乐信号的频率上限，选择适当调制频率对信号进行调制（给出高、低两种调制频率）；
② 输出调制信号的波形和频谱，观察现象，给出理论解释；
播放调制音乐信号，注意不同调制频率下的声音，解释现象。
程序如下：
[Y,FS,NBITS]=WAVREAD('怒放的生命 - 汪峰5s');
Y1=Y(:,1);
N=length(Y1);
F1=fft(Y1); %傅立叶变换
w1=2/N*[0:N/2-1];
figure
subplot(2,2,1);
plot(w1,abs(F1(1:N/2)));
N1=0:N-1;
Y2=cos(N1*pi/8); %设置高频调制信号
N2=length(Y2)
F2=fft(Y2);
w2=2/N2*[0:N2/2-1];
subplot(2,2,2);plot(w2,abs(F2(1:N2/2)));
subplot(2,2,3);stem((0:64),Y2(1:65));
F=Y1.*Y2'; %利用高频调制信号调制单列音乐信号
N3=length(F);
F3=fft(F); %傅立叶变换
w3=2/N3*[0:N3-1];
subplot(2,2,4);plot(w3,abs(F3));
sound(F,FS) % 未混叠时，声音尖锐，不清晰，刺耳
% 混叠时，声音轻，只有淡淡的音调，基本没有起伏，不清晰。
实验4 AM调制音乐信号同步解调
① 设计巴特沃斯IIR滤波器完成同步解调；观察滤波器频率响应曲线
② 用窗函数法设计FIR滤波器完成同步解调，观察滤波器频率响应曲线；（分别使用矩形窗和布莱克曼窗，进行比较）；
③ 输出解调信号的波形和频谱图，观察现象，给出理论解释；
播放解调音乐信号，比较不同滤波器下的声音，解释现象。
巴特沃斯IIR 滤波器
程序如下
clear all;close all;clc
[Y,FS,NBITS]=WAVREAD('怒放的生命 - 汪峰5s');
Y1=Y(:,1);
N=length(Y1);
N1=0:N-1;
Y2=cos(N1*pi/8);
F=Y1.*Y2';
F2=F.*Y2'; %音乐信号调制
wp=0.18;ws=0.25;rp=1;rs=50; %设计巴特沃斯IIR 滤波器
[N4,Wc]=buttord(wp,ws,rp,rs);
[B,A]=butter(N4,Wc);
[Hd,w]=freqz(B,A);
figure
subplot(2,1,1);plot(w/pi,abs(Hd));
F3=filter(B,A,F2); %解调音乐信号
N4=length(F3);
F4=fft(F3);
w4=2/N4*[0:N4/2-1];
subplot(2,1,2);plot(w4,abs(F4(1:N4/2)));
sound(F3,FS) %声音清晰，基本和原来的音乐差不多，但是音乐开始有一点点杂音。
矩形窗和布莱克曼窗
function hd=ideal(N,wc)
for n=0:N-1
if n==(N-1)/2
hd(n+1)=wc/pi;
else hd(n+1)=sin(wc*(n-(N-1)/2))/(pi*(n-(N-1)/2));
end
end
（将上述程序保存为ideal.m,但是不能运行。然后在打开新窗口编写下列主程序）
clear all;close all;clc
[Y,FS,NBITS]=WAVREAD('怒放的生命 - 汪峰5s');
Y1=Y(:,1);
N=length(Y1);
N1=0:N-1;
Y2=cos(N1*pi/8);
F=Y1.*Y2';
F2=F.*Y2'; %调制音乐信号
N=89;wc=pi/0.22; % 矩形和布莱克曼窗
hd=ideal(N,wc);
w1=boxcar(N);
w2=blackman(N);
h1=hd.*w1';
h2=hd.*w2';
N1=length(h1);
N2=length(h2);
fh1=fft(h1);
fh2=fft(h2);
ww1=2/N1*(0:(N1-1)/2);
ww2=2/N2*(0:(N2-1)/2);
figure
subplot(2,1,1);plot(ww1,abs(fh1(1:(N1-1)/2+1)));
subplot(2,1,2);plot(ww2,abs(fh2(1:(N1-1)/2+1)));
F3=conv(F2,h1);
F4=conv(F2,h2);
M1=length(F3);
M2=length(F4);
fy1=fft(F3);
fy2=fft(F4);
w3=2/M1*[0:M1/2-1];
w4=2/M2*[0:M2/2-1];
figure
subplot(2,1,1);plot(w3,abs(fy1(1:M1/2)));
subplot(2,1,2);plot(w4,abs(fy2(1:M2/2)));
sound(F3,FS) %音乐信号清晰，有杂音，低沉.
5、音乐信号的滤波去噪
① 给出原始音乐信号叠加幅度为0.05，频率为3kHz，5kHz、8kHz的三余弦混合噪声，观察噪声频谱以及加噪后音乐信号的音谱和频谱，并播放音乐，感受噪声对音乐信号的影响；
② 给原始音乐信号叠加幅度为0.5的随机白噪声（可用rand语句产生），观察噪声频谱以及加噪后音乐信号的音谱和频谱，并播放音乐，感受噪声对音乐信号的影响；
根据步骤①、②观察到的频谱，选择合适指标设计滤波器进行滤波去噪，观察去噪后信号音谱和频谱，并播放音乐，解释现象。
程序如下：
三余弦混合噪声：
[x,fs,nbits]=wavread('怒放的生命 - 汪峰5s');
x1=x(:,1); %获取单列音乐信号并对其做FFT变换
N1=length(x1);
fx1=fft(x1);
w1=2/N1*[0:N1/2-1];
n=0:N1-1;y=0.05*(cos(2*pi*n*3000/fs)+cos(2*pi*n*5000/fs)+cos(2*pi*n*8000/fs));
%设计三余弦混合噪声信号
N2=length(y); %对三余弦混合噪声信号做FFT变换
fy=fft(y);
w2=2/N2*(0:N2/2-1)*fs/2;
hdx=x1+y'; %产生加噪后的音乐信号并对其做FFT变换
M=length(hdx);
fhdx=fft(hdx);
w3=2/M*(0:M/2-1);
figure %画出单列信号音乐信号的频谱图、三余弦混合噪声信号的离散信号图
%及其频谱图和加噪后音乐信号的频谱图
subplot(2,2,1);plot(w1,abs(fx1(1:N1/2)));
subplot(2,2,2);stem((0:127),y(1:128));
subplot(2,2,3);plot(w2,abs(fy(1:N2/2)));
subplot(2,2,4);plot(w3,abs(fhdx(1:M/2)));
sound(hdx,fs); % 音乐信号有电流声，而且噪声比较明显。
wp=0.1;ws=0.15;rp=1;rs=50; %设计巴特沃斯滤波器
[N4,Wc]=buttord(wp,ws,rp,rs);
[B,A]=butter(N4,Wc);
[Hd,w]=freqz(B,A);
lohdx=filter(B,A,hdx); %利用巴特沃斯滤波器对加噪后音乐信号进行滤波并对其做%FFT变换
M1=length(lohdx);
flohdx=fft(lohdx);
w4=2/M1*(0:M1/2-1);
figure %画出加噪后音乐信号的音频图、巴特沃斯滤波器的频率响应曲线
%和滤波后音乐信号的频谱图
subplot(3,1,1);plot(hdx);
subplot(3,1,2);plot(w/pi,abs(Hd));
subplot(3,1,3);plot(w4,abs(flohdx(1:M1/2)));
sound(lohdx,fs); %滤波后音乐信号比较低沉，较清晰。
白噪声：
[x,fs,nbits]=wavread('怒放的生命 - 汪峰5s');
x1=x(:,1); %获取单列音乐信号并对其做FFT变换
N1=length(x1);
fx1=fft(x1);
w1=2/N1*[0:N1/2-1];
ry=rand(size(x1))-0.5; %产生随机白噪声信号并对其做FFT变换
N=length(ry);
fry=fft(ry);
w=2/N*(0:N-1);
xry=x1+ry; %产生加噪后的音乐信号并对其做FFT变换
NN=length(xry)
fxry=fft(xry);
ww=2/NN*(0:NN/2-1);
figure %画出单列信号音乐信号的频谱图、随机白噪声信号的音频图
%及其频谱图和加噪后音乐信号的频谱图
subplot(2,2,1);plot(w1,abs(fx1(1:N1/2)));
subplot(2,2,2);plot(ry);
subplot(2,2,3);plot(w,abs(fry));
subplot(2,2,4);plot(ww,abs(fxry(1:NN/2)));
sound(xry,fs); %声音信号有沙沙声。
wp=0.1;ws=0.15;rp=1;rs=50; %设计巴特沃斯滤波器
[N4,Wc]=buttord(wp,ws,rp,rs);
[B,A]=butter(N4,Wc);
[Hd,w]=freqz(B,A);
loxry=filter(B,A,xry); %利用巴特沃斯滤波器对加噪后音乐信号进行滤波并对%其做FFT变换
NN1=length(loxry);
floxry=fft(loxry);
ww1=2/NN1*(0:NN1/2-1);
figure %画出加噪后音乐信号的音频图、巴特沃斯滤波器的频率响应曲线
%和滤波后音乐信号的频谱图
subplot(3,1,1);plot(xry)
subplot(3,1,2);plot(w/pi,abs(Hd));
subplot(3,1,3);plot(ww1,abs(floxry(1:NN1/2)));
%sound(loxry,fs); %音乐信号低沉，但是沙沙声还是没有滤除。但是较为减轻
6、音乐信号的幅频滤波及相频分析
① 设计低通滤波器（可自行选取不同的截止频率），滤除原始音乐信号的高频信息，观察滤波前后的幅度频谱，并比较滤波前后的音乐效果，感受高频信息对音乐信号的影响；
② 设计高通滤波器（可自行选取不同的截止频率），滤除原始音乐信号的低频信息，观察滤波前后的幅度频谱，并比较滤波前后的音乐效果，感受低频信息对音乐信号的影响；
③ 选取两段不同的音乐信号，分别将其幅度谱与相位谱交叉组合构成新的音乐信号，播放比较组合后的音乐与原始音乐，感受相频信息对音乐信号的影响。
程序如下;
滤除高频信息的程序：
clearall;close all;clc
[x,fs,nbits]=wavread('怒放的生命 - 汪峰5s');
x1=x(:,1); %获取单列音乐信号并对其做FFT变换
N=length(x1);
fx1=fft(x1);
w1=2/N*(0:N/2-1);
wp=0.01;ws=0.06;rp=1;rs=50; %设计巴特沃斯滤波器
[N4,Wc]=buttord(wp,ws,rp,rs);
[B,A]=butter(N4,Wc);
[Hd,w]=freqz(B,A);
lox1=filter(B,A,x1); %使用巴特沃斯滤波器滤除音乐信号的高频部分并对所得
%音乐信号做FFT变换
N1=length(lox1);
flox1=fft(lox1);
w2=2/N1*(0:N1/2-1);
figure %画出单列音乐信号的频谱图、巴特沃斯滤波器的频率响应曲线和滤除
%高频后的音乐信号的频谱图
subplot(3,1,1);plot(w1,abs(fx1(1:N/2)));
subplot(3,1,2);plot(w/pi,abs(Hd));
subplot(3,1,3);plot(w2,abs(flox1(1:N1/2)));
sound(x1,fs); %播放单列音乐信号和滤除高频后的音乐信号
sound(lox1,fs)；%声音清晰
滤除低频信息的程序：
clear all;close all;clc
[x,fs,nbits]=wavread('怒放的生命 - 汪峰5s');
x1=x(:,1); %获取单列音乐信号并对其做FFT变换
N=length(x1);
fx1=fft(x1);
w1=2/N*(0:N/2-1);
wp=0.2;ws=0.05;rp=1;rs=50; %设计巴特沃斯高通滤波器
[N4,Wc]=buttord(wp,ws,rp,rs);
[B,A]=butter(N4,Wc,'high');
[Hd,w]=freqz(B,A);
lox1=filter(B,A,x1); %使用巴特沃斯滤波器滤除音乐信号的低频部分并对所得音乐信号做FFT变换
N1=length(lox1);
flox1=fft(lox1);
w2=2/N1*(0:N1/2-1);
figure %画出单列音乐信号的频谱图、巴特沃斯滤波器的频率响应曲
%线和滤除低频后的音乐信号的频谱图
subplot(3,1,1);plot(w1,abs(fx1(1:N/2)));
subplot(3,1,2);plot(w/pi,abs(Hd));
subplot(3,1,3);plot(w2,abs(flox1(1:N1/2)));
sound(lox1,fs); %声音低，不清晰。
交叉组合音乐
clear all;close all;clc
clear all;close all;clc
[x,fs,nbits]=wavread('钢琴曲 - 雨的印记5s');
[y,fs,nbits]=wavread('怒放的生命 - 汪峰5s');
x1=x(:,1);
y1=y(:,1);
x2=x1(1:200000) %取音乐长度
Nx2=length(x2);
y2=y1(1:200000);
Ny2=length(y2);
x3=fft(x2);
y3=fft(y2);
w1=2/Nx2*[0:Nx2-1];
w2=2/Ny2*[0:Ny2-1];
Fx1=abs(x3); %选取第一个音乐信号的幅度和第二个音乐信号%的相位
Ay1=angle(y3);
F4=Fx1.*exp(j*Ay1);
X4=ifft(F4);
NF4=length(F4);
F5=fft(F4);
w3=2/NF4*[0:NF4-1];
sound(real(X4),fs);
figure
subplot(3,1,1);plot(w1,abs(x3));
subplot(3,1,2);plot(w2,abs(y3));
subplot(3,1,3);plot(w3,abs(F5));
语音信号的采集和频谱分析：
[y,fs,bits]=wavread('voice'); %读取音频信息（双声道，16位，频率44100Hz）
sound(y,fs,bits); %回放该音频
Y=fft(y,4096); %进行傅立叶变换
subplot(211);
plot(y);
title('声音信号的波形');
subplot(212)
plot(abs(Y));
title('声音信号的频谱');
自我介绍英语演讲稿
自我介绍英语演讲稿1 GoodMorning \/ Afternoon, My dear teachers My nameis Wu Yixuan. I am 11 years old, and I am a fifth grade student.I have many hobbies. I like drawing and I can drawvery well, which get a lot of praise from my teachers and friends. I likesports, ...
常巩莱美： 这个要用到联合时频分析,STFT也行,WVD也行.噪声的话,要看你是什么样的类型噪声,建议先用FFT分析,大概确定一下频率.不知道你是要用软件滤波还是用硬件滤波.声音信号的频率都在低频段,处理起来比较容易.建议使用希尔伯特变换就可以,这是最简单的时频分析方法,也是最成熟的,在MATLAB里面使用非常的简单.
郏县19194729985： 在matlab中怎样实现对声音的导入,分析与处理??? - ？
常巩莱美： 1)用mp3录音,生成文件cricket.wav,把该文件放到matlab文件夹里面(就是你打开matlab后中间顶部的地址).2)使用如下程序,做波形显示以及fft变换.[y,Fs,bits]=wavread('cricket.wav');%读出信号,采样率和采样位数.y=y(:,1);%我这...
郏县19194729985： 如何用matlab对一个音频信号进行频域分析 - ？
常巩莱美： wavread只能读取Pulse-code Modulation (PCM) data format only 先将该wav从CCITT A Law 格式转换成PCM格式 用windows自带的录音机就可以转
郏县19194729985： 有关matlab处理音频信号的问题 - ？
常巩莱美： 在MATLAB里面应该没有抽样录入,如果想抽象录入的话,你只能去涉及底层编程.其实在MATLAB里面输入一首歌曲音频信号所花时间不超过三秒,若为了试验,这样的确是可以的. 我也正在做音频处理方面的论文,欢迎致信交流. 我的邮箱wangtongpeng@126.com
郏县19194729985： MATLAB中进行FFT谱分析,如何将频谱图的横坐标转换成频率?对一段音频信号进行FFT谱分析,长度为500点.横坐标为1 - 500.现在想将其直接转换为频率... - ？
常巩莱美：[答案] [x,fs,bite]=wavread('C:\WINDOWS\Media\Windows XP 启动.wav',[1000 1499]); z=x(:,1); y=fft(z); Y=fftshift(X); sound(x,fs,bite); subplot(2,1,1);plot(abs(Y)); 将零频分量移至频谱中心的函数 格式:Y=fftshift(X) 功能:用来重新排列X=fft(x)的输出,把X 的左...
郏县19194729985： 请教如何利用MATLAB软件来实现音频信号的采样与重构呀,程序尽量详细点,本人在MATLAB方面是菜鸟 - ？
常巩莱美： 1、把音频信号保存为.wav格式\ 2、用wavread读取 3、再处理或者用record
郏县19194729985： Matlab分析音频的频域并且实现随着音乐播放频域的动态变化 - ？
常巩莱美： 可以计算每个频率段的平均值,然后用柱形图显示. 想要动态显示的话,我应该会用到 pause(时间) clf ;清除原有图像 可以help一下~
郏县19194729985： 如何在MATLAB中进行音频的频谱分析? - ？
常巩莱美： y= 2+3*cos(2*pi*50*t-pi*30/180)+1.5*cos(2*pi*75*t+pi*90/180); 这行就是表达式,Y=2+3cos(100πt-....), 那个错误提示就是你用的表达式不合法,需要重新换掉.系统已有这样一个表达.具体的去网站去搜搜,学会找到这个正确答案的方法
郏县19194729985： 怎么用MATLAB里的GUIDE实现声音信号的采集和处理 - ？
常巩莱美： 1.采集很简单:t=5; %录音时间 fs=44100;%设定采样频率 nbits=16;%比特 y1=wavrecord(t*fs,fs,1); %(t*fs)为采样点数,1表示单通道 即可用mic录音;然后还可利用wavwrite(y1,fs,nbits,[name])保存;2.处理的话,较麻烦.由于语音信号受高斯白噪声干扰后,整个频谱重叠在一起,肯定不能用经典滤波器.而要用专门的语音增强算法,这个你可以去看看书.
郏县19194729985： matlab声音信号怎么导入,分析与处理? - ？
常巩莱美： 在菜单file里选择import
