matlab频谱分析Matlab算法.docx

matlab频谱分析Matlab算法.docx

《matlab频谱分析Matlab算法.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《matlab频谱分析Matlab算法.docx（2页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。

matlab频谱分析Matlab算法

设计出一套完整的系统，对信号进行频谱分析和滤波处理；

1．产生一个连续信号，包含低频，中频，高频分量，对其进行采样，进行频谱分析，分别设计三种高通，低通，带通滤波器对信号进行滤波处理，观察滤波后信号的频谱。

2.采集一段含有噪音的语音信号（可以录制含有噪音的信号，或者录制语音后再加进噪音信号），对其进行采样和频谱分析，根据分析结果设计出一合适的滤波器滤除噪音信号。

%写上标题

%设计低通滤波器：

[N,Wc]=buttord（）

%估算得到Butterworth低通滤波器的最小阶数N和3dB截止频率Wc

[a,b]=butter（N,Wc）;%设计Butterworth低通滤波器

[h,f]=freqz（）;%求数字低通滤波器的频率响应

figure

（2）;%打开窗口2

subplot（221）;%图形显示分割窗口

plot（f,abs（h））;%绘制Butterworth低通滤波器的幅频响应图

title（巴氏低通滤波器''）;

grid;%绘制带网格的图像

sf=filter（a,b,s）;%叠加函数S经过低通滤波器以后的新函数

subplot（222）;

plot（t,sf）;%绘制叠加函数S经过低通滤波器以后的时域图形

xlabel（'时间（seconds）'）;

ylabel（'时间按幅度'）;

SF=fft（sf,256）;%对叠加函数S经过低通滤波器以后的新函数进行256点的基—2快速傅立叶变换

w=%新信号角频率

subplot（223）;

plot（））;%绘制叠加函数S经过低通滤波器以后的频谱图

title（'低通滤波后的频谱图'）;

%设计高通滤波器

[N,Wc]=buttord（）

%估算得到Butterworth高通滤波器的最小阶数N和3dB截止频率Wc

[a,b]=butter（N,Wc,'high'）;%设计Butterworth高通滤波器

[h,f]=freqz（）;%求数字高通滤波器的频率响应

figure（3）;

subplot（221）;

plot（））;%绘制Butterworth高通滤波器的幅频响应图

title（'巴氏高通滤波器'）;

grid;%绘制带网格的图像

sf=filter（）;%叠加函数S经过高通滤波器以后的新函数

subplot（222）;

plot（t,sf）;;%绘制叠加函数S经过高通滤波器以后的时域图形

xlabel（'Time（seconds）'）;

ylabel（'Timewaveform'）;

w;%新信号角频率

subplot（223）;

plot（））;%绘制叠加函数S经过高通滤波器以后的频谱图

title（'高通滤波后的频谱图'）;

%设计带通滤波器

[N,Wc]=buttord（[）

%估算得到Butterworth带通滤波器的最小阶数N和3dB截止频率Wc

[a,b]=butter（N,Wc）;%设计Butterworth带通滤波器

[h,f]=freqz（）;%求数字带通滤波器的频率响应

figure（4）;

subplot（221）;

plot（f,abs（h））;%绘制Butterworth带通滤波器的幅频响应图

title（'butterbandpassfilter'）;

grid;%绘制带网格的图像

sf=filter（a,b,s）;%叠加函数S经过带通滤波器以后的新函数

subplot（222）;

plot（t,sf）;%绘制叠加函数S经过带通滤波器以后的时域图形

xlabel（'Time（seconds）'）;

ylabel（'Timewaveform'）;

SF=fft（）;%对叠加函数S经过带通滤波器以后的新函数进行256点的基—2快速傅立叶变换

w=（%新信号角频率

subplot（223）;

plot（'））;%绘制叠加函数S经过带通滤波器以后的频谱图

title（'带通滤波后的频谱图'）;