数字信号处理课程设计对音乐信号的各种处理Word格式.docx
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1/N2*（N2-1）;
title（'
傅利叶变换'
%傅利叶变换;
plot（a1）;
时域波形'
%时域波形;
1，以二倍的抽样率听声音信号时，音乐播放的特别快，像被压缩了，播放的时间比原信号短。
2，以二分之一的抽样率听声音信号时，音乐播放的特别慢，像被拉长了，播放的时间比原信号长。
3，原信号频谱截止频率为0.5*pi
实验2
2、音乐信号的抽取（减抽样）
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，代表混叠和非混叠）；
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，注意抽样率的改变，比较不同抽取间隔下的声音，解释现象。
D=2;
%减抽样；
l=length（a1）;
yd=a1（1:
D:
l）;
sound（yd,fs/D）;
N3=length（yd）;
1/N3:
1/N3*（N3-1）;
%横坐标设置
plot（yd）;
减抽样时域波形'
xlabel（'
t'
ylabel（'
幅度'
N4=length（yd）;
F2=fft（yd,N4）;
w=2/N4*[0:
N4-1];
plot（w,abs（F2））;
减抽样频谱'
%减抽样频谱
f'
D=2,减抽样
D=4,减抽样
1，原信号频谱截止频率为0.5*pi，当D=2时，频谱刚好不混叠，当D>
2时，频谱就会混叠。
2，减抽样后的音乐信号听起来变得尖锐，有失真。
3，抽样率随着抽样间隔的增大而逐渐变小，声音越来越失真，音调变得急促，而尖锐，信号产生混叠
实验3
3、音乐信号的AM调制
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）；
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。
100000）;
%sound（a1,fs）;
N=length（a1）;
n1=0:
[N-1];
y=cos（0.5*pi*n1）;
%产生余弦信号
F1=fft（y,N1）;
cos（wt）频谱'
%余弦频谱
F2=fft（a1,N2）;
w=2/N2*[0:
N2-1];
yinyue频谱'
%原信号频谱
x1=a1.*y'
;
%音乐信号与余弦信号点乘进行调制
figure
plot（x1）;
N3=length（a1）;
F3=fft（x1,N3）;
%调制信号傅立叶变换
w=2/N3*[0:
N3-1];
plot（w,abs（F3））;
调制频谱'
%调制信号频谱
w=0.5*pi时.
w=0.3*pi时.
w=0.7*pi时.
1，由原信号频谱知，信号截止频率约为0.4pi，则产生混叠的阈值为0.6pi。
2，原信号的调制相当于频谱搬移，左移一个右移一个，当调制频率（余弦频率）小于0.4pi或大于0.6pi时就会产生混叠或丢失一部分信息。
3，当余弦点数取得少时，余弦频谱会产生泄漏。
4，当调制频率较高时（发生混叠），声音响度低，几乎只能听见兹兹的声音，信号几乎完全失真，当调制频率较低时（未发生混叠），声音很尖锐，响度较大，稍微能听出一点调子，但也有兹兹的声音。
实验4
4、AM调制音乐信号的同步解调
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；
用窗函数设计FIR滤波器完成同步解调，观察滤波器频率响应曲线；
（要求：
分别使用矩形窗和布莱克曼窗，进行比较）；
输出解调音乐信号，比较不同滤波器下的声音，解释现象。
functionhd=ideal（N,wc）
forn=0:
N-1
ifn==（N-1）/2
hd（n+1）=wc/pi;
elsehd（n+1）=sin（wc*（n-（N-1）/2））/（pi*（n-（N-1）/2））;
end
end
%播放yuan的信号
%点乘
F1=fft（x1,N1）;
%sound（x1,fs）;
%播放调制后的信号
x2=x1.*y'
plot（x2）;
%解调后信号
F2=fft（x2,N1）;
%解调信号傅立叶变换
解调频谱'
%解调频谱
%sound（x2,fs）;
%播放解调后的信号
[N,Wc]=buttord（0.4,0.5,1,15）;
[B,A]=butter（N,Wc）;
[H,W]=freqz（B,A）;
plot（W/pi,abs（H））;
数字巴特沃斯滤波器'
%数字巴特沃斯滤波器
x3=filter（B,A,x2）;
%滤波后信号
fx=fft（x3,N1）;
fa=fft（a1,N1）;
subplot（2,1,1）,plot（w,abs（fa））;
yuanxinhaopinpu'
subplot（2,1,2）,plot（w,abs（fx））;
数字巴特沃斯滤波器滤波频谱'
%滤波后频谱
sound（x3,fs）;
%播放巴特沃斯滤波器滤波后信号shengyin
N=33;
wc=0.4*pi;
hd=ideal（N,wc）;
w1=boxcar（N）;
%矩形窗
w2=blackman（N）;
%布莱克曼窗
h1=hd.*w1'
h2=hd.*w2'
y3=conv（x2,h1）;
%解调后信号与矩形窗函数卷积
y4=conv（x2,h2）;
%解调后信号与布莱克曼窗函数卷积
%sound（y3,fs）;
%播放矩形窗滤波后信号shengyin
%sound（y4,fs）;
%播放布莱克曼窗滤波后信号shengyin
subplot（2,1,1）,plot（y3）;
矩形窗滤波后信号'
subplot（2,1,2）;
plot（y3）;
布莱克曼窗滤波后信号'
fh1=fft（h1,N1）;
db1=-20*log10（abs（fh1
（1）./（abs（fh1）+eps）））;
%理想低通滤波器加窗后幅度响应
fh2=fft（h2,N1）;
db2=-20*log10（abs（fh2
（1）./（abs（fh2）+eps）））;
subplot（3,1,1）,stem（h1）;
%矩形窗函数
gridon;
矩形窗'
n'
h（n）'
subplot（3,1,2）,plot（w,abs（fh1））;
w'
H（k）'
subplot（3,1,3）;
plot（w,db1）;
%矩形窗函数分贝图
subplot（3,1,1）;
stem（h2）;
布莱克曼窗'
subplot（3,1,2）;
plot（w,abs（fh2））;
plot（w,db2）;
%布莱克曼窗窗函数分贝图
Fy1=fft（y3,N1）;
Fy2=fft（y4,N1）;
subplot（2,1,1）;
plot（w,abs（Fy1））;
矩形窗滤波后频谱'
plot（w,abs（Fy2））;
布莱克曼窗滤波后频谱'
1，解调后信号频谱在高频和低频处均有一部分，且成对称分布，需要滤掉高频才可大致还原原信号。
2，原信号的截止频率为0.4pi，使用数字巴特沃斯滤波器滤波器滤波参数通带截止频率0.4pi，阻带开始频率0.5pi，阻带衰减15db。
滤波效果很好，基本还原了原信号。
3，使用窗函数滤波要根据过渡带宽算阶数N，选截止频率为0.4pi。
4，使用矩形窗滤波，矩形窗过渡带窄，但是阻带有波纹，高频部分有小部分未滤掉。
5，使用布莱克曼窗滤波，布莱克曼窗过渡带宽，但是阻带较好。
6，使用矩形窗和布莱克曼窗滤波，效果都行，基本都能还原原信号
实验5
5、音乐信号的滤波去噪
给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；
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
、
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。
[N1-1];
x1=0.05*cos（2*pi*3000*n1/fs）;
x2=0.05*cos（2*pi*5000*n1/fs）;
x3=0.05*cos（2*pi*8000*n1/fs）;
x4=x1+x2+x3;
plot（x4）;
%叠加余弦信号
F1=fft（x4,N1）;
%叠加余弦信号傅立叶变换
叠加余弦信号频谱'
%叠加余弦信号频谱
y2=a1+x4'
%sound（y2,fs）;
%播放叠加余弦音乐信号
plot（y2）;
%叠加余弦音乐信号
F2=fft（y2,N1）;
%叠加余弦音乐信号傅立叶变换
叠加余弦噪声音乐信号频谱'
%叠加余弦音乐信号频谱
[N,Wc]=buttord（0.06,0.3,1,50）;
y3=filter（B,A,y2）;
fy=fft（y3,N1）;
subplot（3,1,1）,plot（w,abs（fa））;
subplot（3,1,2）,plot（w,abs（F2））;
%叠加音乐信号频谱
subplot（3,1,3）,plot（w,abs（fy））;
%播放滤波后音乐信号
r=rand（N1,1）-0.5;
yr=a1+r;
plot（yr）;
%sound（yr,fs）;
%播放叠加随机噪声音乐信号
[N,Wc]=buttord（0.05,0.4,1,50）;
数字巴特沃斯滤波器2'
yf=filter（B,A,yr）;
Fz=fft（r,N1）;
Fr=fft（yr,N1）;
Ff=fft（yf,N1）;
subplot（2,1,2）,plot（w,abs（Fz））;
随机噪声频谱'
subplot（2,1,1）,plot（w,abs（Fr））;
叠加随机噪声音乐信号频谱'
subplot（2,1,2）,plot（w,abs（Ff））;
sound（yf,fs）;
1，三余弦信号的频谱为不同频率处得三根线，加噪声后的音乐信号频谱是在原信号频谱上加了三条不同频率的线。
加噪声后音乐信号能听到原有的音调，但里面有非常大的杂音，兹兹的噪声。
2，对加余弦噪声的信号进行滤波，用巴特沃斯滤波器滤波，参数为：
通带截止频率0.06pi，阻带开始频率0.3pi，阻带衰减50db，滤波后滤掉了一部分高频信息，三根余弦基本滤除。
滤波后信号听起来还稍微有点杂音，有稍微的失真。
3，对原信号加随机白噪声，白噪声均匀分布，对其用巴特沃斯滤波器滤波，参数为：
通带截止频率0.05pi，阻带开始频率0.4pi，阻带衰减50db，滤波后滤掉了一部分高频信息，
阻带衰减快，到0.4pi就衰减到0，但还保留了低频处得噪声，滤波后音乐信号听起来能听出原调，但有失真，且伴随有较大声的随机白噪声。
实验6
6、音乐信号的幅频滤波及相频分析
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；
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，感受高频信息对音乐信号的影响；
选取两端不同的音乐信号，分别将其幅度谱和相位谱交叉组合构成新的音乐信号，播放并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。
%播放原的信号1
%原信号1傅立叶变换
[N,Wc]=buttord（0.1,0.2,1,30）;
a2=filter（B,A,a1）;
fd=fft（a2,N1）;
subplot（211）,plot（w,abs（F1））;
原信号1频谱'
%原信号1频谱
subplot（212）,plot（w,abs（fd））;
%sound（a2,fs）;
[B,A]=butter（N,Wc,'
high'
%数字高通巴特沃斯滤波器
a3=filter（B,A,a1）;
fg=fft（a3,N1）;
plot（w,abs（fg））;
%sound（a3,fs）;
[x,fs,bit]=wavread（'
C:
\MATLAB6p5\work\刘欢-在路上.wav'
size（x）;
x1=x（:
x2=x1（10000:
%播放原的信号2
subplot（211）,plot（x2）
%原信号2傅立叶变换
subplot（212）,plot（w,abs（F2））;
原信号2频谱'
%原信号2频谱
Fa1=abs（F1）;
Fa2=abs（F2）;
Fx1=angle（F1）;
Fx2=angle（F2）;
f1=Fa1.*exp（j*Fx2）;
%相位谱和幅度谱交叉组合
f2=Fa2.*exp（j*Fx1）;
subplot（211）,plot（w,abs（f1））;
原信号1幅度谱，原信号2相位谱'
subplot（212）,plot（w,abs（f2））;
原信号2幅度谱，原信号1相位谱'
b1=ifft（f1）;
b2=ifft（f2）;
%sound（real（b1）,fs）;
%sound（real（b2）,fs）;
1，通滤波器滤掉高频信息，声音听起来比较低沉、沉闷,高频分量解释信号的突变部分。
2，高通滤波器滤掉低频信息，声音听起来比较尖锐、不浑厚，低频影响信号整体部分。
3，通过幅度谱、相位谱交叉组合，组合后音乐信号听起来与提供相位谱的音乐信号相似，相位谱影响音乐信号的音色。
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