频信号的频谱分析及Butterworth滤波.doc

编号 武汉工业学院 课 程 设 计 课题名称:音频信号的频谱分析及Butterworth滤波 学生姓名: 学 号: 061203123 专 业: 电子信息科学与技术 班 级: ( 1 ) 指导老师: 李 强 2009年6月17日 问题的提出： 音频是多媒体中的一种重要媒体。我们能够听见的音频信号的频率范围大约是20Hz-2OkHz，其中语音大约分布在300Hz-4kHz之内，而音乐和其他自然声响是全范围分布的。语音信号是基于时间轴上的一维数字信号，在这里主要是对语音信号进行频域上的分析。在信号分析中，频域往往包含了更多的信息。对于频域来说，大概有8种波形可以让我们分析：矩形方波，锯齿波，梯形波，临界阻尼指数脉冲波形，三角波，余旋波，余旋平方波，高斯波。对于各种波形，我们都可以用一种方法来分析，就是傅立叶变换：将时域的波形转化到频域来分析。傅立叶变换和信号的采样是进行音频分析时用到的最基本的技术。傅立叶变换是进行频谱分析的基础，信号的频谱分析是指按信号的频率结构，求取其分量的幅值、相位等按频率分布规律，建立以频率为横轴的各种“谱”，如幅度谱、相位谱。于是，就从频域的角度对信号进行分析，并通过分析频谱来设计出合适的滤波器。二、设计方案： 利用MATLAB中的wavread命令来读入（采集）语音信号，将它赋值给某一向量。再将该向量看作一个普通的信号，对其进行FFT变换实现频谱分析，再依据实际情况对它进行滤波。对于波形图与频谱图（包括滤波前后的对比图）都可以用MATLAB画出。我们还可以通过sound命令来对语音信号进行回放，以便在听觉上来感受声音的变化。 选择设计此方案，是对数字信号处理的一次实践。在数字信号处理的课程学习过程中，我们过多的是理论学习，几乎没有进行实践方面的运用。这个课题正好是对数字语音处理的一次有利实践，而且语音处理也可以说是信号处理在实际应用中很大众化的一方面。 这个方案用到的软件也是在数字信号处理中非常通用的一个软件——MATLAB软件。所以这个课题的设计过程也是一次数字信号处理在MATLAB中应用的学习过程。课题用到了较多的MATLAB语句，而由于课题研究范围所限，真正与数字信号有关的命令函数却并不多。 三、主体部分： （一）、语音的录入与打开：[k,fs,bits]=wavread(namefile,[N1 N2]);用于读取语音，采样值放在向量中，fs表示采样频率(Hz)，bits表示采样位数。[N1 N2]表示读取从N1点到N2点的值（若只有一个N的点则表示读取前N点的采样值）。wavplay(y,Fs)是一个wav文件播放函数 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）。（）、使用如下程序，做波形显示以及fft变换。 [y,Fs,bits]=wavread(.wav);%读出信号，采样率和采样位数。 y=y(:,1);%我这里假设你的声音是双声道，我只取单声道作分析，如果你想分析另外一个声道，请改成y=y(:,2) sigLength=length(y); Y = fft(y,sigLength); Pyy = Y.* conj(Y) / sigLength; halflength=floor(sigLength/2); f=Fs*(0:halflength)/sigLength; figure;plot(f,Pyy(1:halflength+1));xlabel(Frequency(Hz)); t=(0:sigLength-1)/Fs; figure;plot(t,y);xlabel(Time(s)); 频率看频谱就有了，声音间隔看声音波形，周期看声音波形。（三）、滤波器设计：关于去噪声。 a）如果噪声是特定频率的周期噪声（periodic noise），比如说50hz，那么你可以用matlab的filter，作一个低通、高通、带通或者带阻滤波。 b）如果声音是高斯白噪声。那就用自适应滤波（adaptive filter,wiener filter）。这里涉及到对噪声的采样、计算特征值以及决定阶数的问题。 c）打开wav文件，用鼠标把一段噪声圈起来，采样，然后直接选择去噪就可以了。matlab去除500hz和高于1000hz的噪声。 10阶butterworth高通滤波器，边带是hz和一个10阶butterworth通滤波器，边带是0hz，把音采样，然后再滤波，然后再插值。程序如下 [k,Fs,bits]=wavread(zhoumin.wav) figure plot(k) k=k(:,1) y_temp=k(1:9000) d