数字信号处理课程设计(对音乐信号的各种处理)

1实验11、音乐信号的音谱和频谱观察○1使用wavread语句读取音乐信号，获取抽样率；○2输出音乐信号的波形和频谱，观察现象；○3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。clearall;closeall;clc[a,fs,bit]=wavread('c:\MATLAB6p5\work\陪你一起看草原.wav');size(a);y1=a(:,1);a1=y1(10000:60000)figure;subplot(2,1,1),plot(a);subplot(2,1,2),plot(a1);x1=resample(a1,2,1);%y=resample(x,p,q)返回量的长度是向量x的p/q倍sound(x1,fs);%sound(a,fs);N1=length(a1);F1=fft(a1,N1);w=2/N1*[0:N1-1];%频谱图横坐标设置figure;plot(w,abs(F1));N2=length(a1);t=0:1/N2:1/N2*(N2-1);title('傅利叶变换');%傅利叶变换;figure;plot(a1);title('时域波形');%时域波形;231，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22、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，代表混叠和非混叠）；○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；○3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。clearall;closeall;clc[a,fs,bit]=wavread('c:\MATLAB6p5\work\陪你一起看草原.wav');size(a);y1=a(:,1);a1=y1(10000:60000)4D=2;%减抽样；l=length(a1);yd=a1(1:D:l);sound(yd,fs/D);N3=length(yd);t=0:1/N3:1/N3*(N3-1);%横坐标设置figure;plot(yd);title('减抽样时域波形');%时域波形;xlabel('t');ylabel('幅度');N4=length(yd);F2=fft(yd,N4);w=2/N4*[0:N4-1];figure;plot(w,abs(F2));title('减抽样频谱');%减抽样频谱xlabel('f');ylabel('幅度');D=2,减抽样5D=4,减抽样61，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D2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33、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；○3播放调制音乐信号，注意不同调制频率下的声音，解释现象。clearall;closeall;clc[a,fs,bit]=wavread('c:\MATLAB6p5\work\陪你一起看草原.wav');size(a);y1=a(:,1);a1=y1(10000:100000);7%sound(a1,fs);N=length(a1);n1=0:[N-1];y=cos(0.5*pi*n1);%产生余弦信号N1=length(a1);F1=fft(y,N1);w=2/N1*[0:N1-1];figure;plot(w,abs(F1));title('cos(wt)频谱');%余弦频谱xlabel('f');ylabel('幅度');N2=length(a1);F2=fft(a1,N2);w=2/N2*[0:N2-1];figure;plot(w,abs(F2));title('yinyue频谱');%原信号频谱xlabel('f');ylabel('幅度');x1=a1.*y';%音乐信号与余弦信号点乘进行调制figureplot(x1);N3=length(a1);F3=fft(x1,N3);%调制信号傅立叶变换w=2/N3*[0:N3-1];figure;plot(w,abs(F3));title('调制频谱');%调制信号频谱xlabel('f');ylabel('幅度');sound(x1,fs);8w=0.5*pi时.910w=0.3*pi时.11w=0.7*pi时.121，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44、AM调制音乐信号的同步解调○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）；○3输出解调音乐信号，比较不同滤波器下的声音，解释现象。clearall;closeall;clcfunctionhd=ideal(N,wc)forn=0:N-1ifn==(N-1)/2hd(n+1)=wc/pi;elsehd(n+1)=sin(wc*(n-(N-1)/2))/(pi*(n-(N-1)/2));endend[a,fs,bit]=wavread('c:\MATLAB6p5\work\陪你一起看草原.wav');size(a);y1=a(:,1);a1=y1(10000:100000);%sound(a1,fs);%播放yuan的信号N=length(a1);n1=0:[N-1];y=cos(0.5*pi*n1);x1=a1.*y';%点乘figureplot(x1);N1=length(a1);F1=fft(x1,N1);%调制信号傅立叶变换13w=2/N1*[0:N1-1];figureplot(w,abs(F1));title('调制频谱');%调制信号频谱xlabel('f');ylabel('幅度');%sound(x1,fs);%播放调制后的信号x2=x1.*y';figureplot(x2);%解调后信号F2=fft(x2,N1);%解调信号傅立叶变换w=2/N1*[0:N1-1];figureplot(w,abs(F2));title('解调频谱');%解调频谱xlabel('f');ylabel('幅度');%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);figureplot(W/pi,abs(H));title('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w=2/N1*[0:N1-1];fx=fft(x3,N1);fa=fft(a1,N1);figuresubplot(2,1,1),plot(w,abs(fa));title('yuanxinhaopinpu');subplot(2,1,2),plot(w,abs(fx));title('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shengyinN=33;wc=0.4*pi;hd=ideal(N,wc);w1=boxcar(N);%矩形窗w2=blackman(N);%布莱克曼窗14h1=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shengyinfigure;subplot(2,1,1),plot(y3);title('矩形窗滤波后信号');subplot(2,1,2);plot(y3);title('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)));w=2/N1*[0:N1-1];figure;subplot(3,1,1),stem(h1);%矩形窗函数gridon;title('矩形窗');xlabel('n');ylabel('h(n)');subplot(3,1,2),plot(w,abs(fh1));gridon;title('矩形窗');xlabel('w');ylabel('H(k)');subplot(3,1,3);plot(w,db1);%矩形窗函数分贝图gridon;figure;subplot(3,1,1);stem(h2);gridon;title('布莱克曼窗');xlabel('n');ylabel('h(n)');subplot(3,1,2);plot(w,abs(fh2));gridon;title('布莱克曼窗');xlabel('w');ylabel('H(k)');15subplot(3,1,3);plot(w,db2);%布莱克曼窗窗函数分贝图gridon;w=2/N1*[0:N1-1];Fy1=fft(y3,N1);Fy2=fft(y4,N1);figure;subplot(2,1,1);plot(w,abs(Fy1));title('矩形窗滤波后频谱');subplot(2,1,2);plot(w,abs(Fy2));title('布莱克曼窗滤波后频谱');16171819201，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55、音乐信号的滤波去噪○1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；○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；○3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21信号音谱和频谱，并播放音乐，解释现象。clearall;closeall;clc[a,fs,bit]=wavread('c:\MATLAB6p5\work\陪你一起看草原.wav');size(a);y1=a(:,1);a1=y1(10000:100000);%sound(a1,fs);%播放yuan的信号N1=length(