《MATLAB課程設(shè)計(jì)》報(bào)告

1、MATLAB課程設(shè)計(jì)報(bào)告設(shè)計(jì)題目：基于MATLAB的語音信號(hào)采集與處理學(xué)生姓名： 學(xué)生學(xué)號(hào)： 20100546 專業(yè)班級(jí)： 光信息科學(xué)與技術(shù) 答辯時(shí)間： 2013年12月 指導(dǎo)教師： 馮明庫 廣東技術(shù)師范學(xué)院電子與信息學(xué)院一、設(shè)計(jì)目的及意義 1. MATLAB軟件功能簡介MATLAB的名稱源自Matrix Laboratory,1984年由美國Mathworks公司推向市場。它是一種科學(xué)計(jì)算軟件，專門以矩陣的形式處理數(shù)據(jù)。MATLAB將高性能的數(shù)值計(jì)算和可視化集成在一起，并提供了大量的內(nèi)置函數(shù)，從而被廣泛的應(yīng)用于科學(xué)計(jì)算、控制系統(tǒng)和信息處理等領(lǐng)域的分析、仿真和設(shè)計(jì)工作。MATLAB軟件包括五大

2、通用功能，數(shù)值計(jì)算功能（Nemeric）、符號(hào)運(yùn)算功能（Symbolic）、數(shù)據(jù)可視化功能（Graphic）、數(shù)字圖形文字統(tǒng)一處理功能（Notebook）和建模仿真可視化功能（Simulink）。其中，符號(hào)運(yùn)算功能的實(shí)現(xiàn)是通過請求MAPLE內(nèi)核計(jì)算并將結(jié)果返回到MATLAB命令窗口。該軟件有三大特點(diǎn)，一是功能強(qiáng)大；二是界面友善、語言自然；三是開放性強(qiáng)。目前，Mathworks公司已推出30多個(gè)應(yīng)用工具箱。MATLAB在線性代數(shù)、矩陣分析、數(shù)值及優(yōu)化、數(shù)值統(tǒng)計(jì)和隨機(jī)信號(hào)分析、電路與系統(tǒng)、系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)、次那好和圖像處理、控制理論分析和系統(tǒng)設(shè)計(jì)、過程控制、建模和仿真、通信系統(tǒng)以及財(cái)政金融等眾多領(lǐng)域的理

3、論研究和工程設(shè)計(jì)中得到了廣泛應(yīng)用。MATLAB在信號(hào)與系統(tǒng)中的應(yīng)用主要包括符號(hào)運(yùn)算和數(shù)值計(jì)算仿真分析。由于信號(hào)與系統(tǒng)課程的許多內(nèi)容都是基于公式演算，而MATLAB借助符號(hào)數(shù)學(xué)工具箱提供的符號(hào)運(yùn)算功能，能基本滿足信號(hào)與系統(tǒng)課程的需求。例如解微分方程、傅里葉正反變換、拉普拉斯正反變換和z正反變換等。MATLAB在信號(hào)與系統(tǒng)中的另一主要應(yīng)用是數(shù)值計(jì)算與仿真分析，主要包括函數(shù)波形繪制、函數(shù)運(yùn)算、沖擊響應(yīng)與階躍響應(yīng)仿真分析、信號(hào)的時(shí)域分析、信號(hào)的頻譜分析、系統(tǒng)的S域分析和零極點(diǎn)圖繪制等內(nèi)容。數(shù)值計(jì)算仿真分析可以幫助學(xué)生更深入地理解理論知識(shí)，并為將來使用MATLAB進(jìn)行信號(hào)處理領(lǐng)域的各種分析和實(shí)際應(yīng)用打下

4、基礎(chǔ)。2. 本題目的意義 本次課程設(shè)計(jì)的課題為基于MATLAB的語音信號(hào)采集與處理，學(xué)會(huì)運(yùn)用MATLAB的信號(hào)處理功能，采集語音信號(hào)，并對(duì)語音信號(hào)進(jìn)行濾波及變換處理，觀察其時(shí)域和頻域特性，加深對(duì)信號(hào)處理理論的理解，并為今后熟練使用MATLAB進(jìn)行系統(tǒng)的分析仿真和設(shè)計(jì)奠定基礎(chǔ)。 此次實(shí)習(xí)課程主要是為了進(jìn)一步熟悉對(duì)matlab軟件的使用，以及學(xué)會(huì)利用matlab對(duì)聲音信號(hào)這種實(shí)際問題進(jìn)行處理，將理論應(yīng)用于實(shí)際，加深對(duì)它的理解。二、設(shè)計(jì)任務(wù)及指標(biāo) 利用MATLAB對(duì)語音信號(hào)進(jìn)行分析和處理，采集語音信號(hào)后，利用MATLAB軟件平臺(tái)進(jìn)行頻譜分析；并對(duì)所采集的語音信號(hào)加入干擾噪聲，對(duì)加入噪聲的信號(hào)進(jìn)行頻譜

5、分析，設(shè)計(jì)合適的濾波器濾除噪聲，恢復(fù)原信號(hào)。語音信號(hào)的“ 短時(shí)譜”對(duì)于非平穩(wěn)信號(hào), 它是非周期的, 頻譜隨時(shí)間連續(xù)變化, 因此由傅里葉變換得到的頻譜無法獲知其在各個(gè)時(shí)刻的頻譜特性。如果利用加窗的方法從語音流中取出其中一個(gè)短斷, 再進(jìn)行傅里葉變換, 就可以得到該語音的短時(shí)譜。三、設(shè)計(jì)過程 (1). 語音信號(hào)的采集及分析基于聲卡進(jìn)行數(shù)字信號(hào)的采集。將話筒插入計(jì)算機(jī)的語音輸入插口上,啟動(dòng)錄音機(jī)。按下錄音按鈕，對(duì)話筒說話,說完后停止錄音。要保存文件時(shí),利用了計(jì)算機(jī)上的A/D轉(zhuǎn)換器,把模擬的聲音信號(hào)變成了離散的量化了的數(shù)字信號(hào),放音時(shí),它又通過D/A轉(zhuǎn)換器,把保存的數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)恢復(fù)為原來的模擬的聲音信號(hào)。在

6、 Matlab軟件平臺(tái)下可以利用函數(shù)wavread對(duì)語音信號(hào)進(jìn)行采樣,得到了聲音數(shù)據(jù)變量x1,同時(shí)把x1的采樣頻率fs=22050Hz和數(shù)據(jù)位Nbits=16Bit放進(jìn)了MATALB的工作空間。圖figure 1為原始語音信號(hào)的時(shí)域圖形。從圖中可以看出在時(shí)域環(huán)境下,信號(hào)呈現(xiàn)出6不規(guī)則的信號(hào)峰值。通過freqz函數(shù)繪制原始語音信號(hào)的頻率響應(yīng)圖figure 2 。然后對(duì)語音信號(hào)進(jìn)行頻譜分析,在Matlab中可以利用函數(shù)fft對(duì)信號(hào)行快速傅里葉變換,得到信號(hào)的頻譜圖figure 3，從圖中可以看出對(duì)各個(gè)頻點(diǎn)上的隨機(jī)信號(hào)在頻域進(jìn)行抽樣 ,抽樣頻率為 22050Hz。(2). 給原始信號(hào)加上一個(gè)高頻噪聲

7、在Matlab中人為設(shè)計(jì)一個(gè)固定頻率5500Hz的噪聲干擾信號(hào)。噪聲信號(hào)通常為隨機(jī)序列,在本設(shè)計(jì)中用正弦序列代替,干擾信號(hào)構(gòu)建命令函數(shù)為d=Au*sin(2*pi*5500*t)',給出的干擾信號(hào)為一個(gè)正弦信號(hào)，針對(duì)上面的語音信號(hào) ,采集了其中一段。再對(duì)噪音信號(hào)進(jìn)行頻譜變換得到其頻譜圖,從圖中可以看出干擾信號(hào)，在4000Hz和 6000Hz頻點(diǎn)處有一高峰 ,其中 5500Hz 正是本設(shè)計(jì)所要利用的。(3). 設(shè)計(jì)一個(gè)濾波器，濾除高頻噪聲由模擬濾波器變換為數(shù)字濾波器時(shí),采用的是雙線性變換法, 它保留的是從模擬到數(shù)字域的系統(tǒng)函數(shù)表示。在濾波器的選取時(shí), 由于設(shè)計(jì)方法的側(cè)重點(diǎn)不同, 作出比較

8、是困難的。如果FIR濾波器情況下,最優(yōu)的設(shè)計(jì)將是橢圓濾波器。用雙線性變換法設(shè)計(jì)低通濾波器。的本設(shè)計(jì)是用雙線性變換法設(shè)計(jì)BW帶阻型濾波器。在 MATLAB中 ,可以利用函數(shù) butterworth,設(shè)計(jì)FIR濾波器,利用 MATLAB 中的函數(shù)freqz 畫出各濾波器的頻率響應(yīng)。用設(shè)計(jì)好的帶阻濾波器對(duì)含噪語音信號(hào)進(jìn)行濾波,在Matlab中 FIR濾波器利用函數(shù)fftfilt對(duì)信號(hào)進(jìn)行濾波,FIR濾波器利用函數(shù)filter對(duì)信號(hào)進(jìn)行濾波。在一個(gè)窗口同時(shí)畫出濾波前后的波形及頻譜。從圖中可以看出 ,5500Hz看到的高峰消失了 ,語音信號(hào)與開始的一樣 ,濾波器成功的濾除了干擾信號(hào)。利用MATLAB對(duì)語

9、音信號(hào)進(jìn)行分析和處理，采集語音信號(hào)后，利用MATLAB軟件平臺(tái)進(jìn)行頻譜分析；并對(duì)所采集的語音信號(hào)加入干擾噪聲，對(duì)加入噪聲的信號(hào)進(jìn)行頻譜分析，設(shè)計(jì)合適的濾波器濾除噪聲，恢復(fù)原信號(hào)。四、結(jié)論及分析 1用MATLAB對(duì)原始語音信號(hào)進(jìn)行分析，畫出它的時(shí)域波形和頻譜程序：fs=22050; %語音信號(hào)采樣頻率為22050x1=wavread('C:Documents and SettingsAdministrator桌面聲音文件.wav'); %讀取語音信號(hào)的數(shù)據(jù)，賦給變量x1，sound(x1,22050); %播放語音信號(hào)y1=fft(x1,1024); %對(duì)信號(hào)做1024點(diǎn)FFT變

10、換f=fs*(0:511)/1024; %將0到511，步長為1的序列的值與fs相乘并除以1024的值，賦值給ffigure(1) %創(chuàng)建圖形窗1plot(x1) %做原始語音信號(hào)的時(shí)域圖形title('原始語音信號(hào)');xlabel('time n'); %x軸的名字是“time n”ylabel('fuzhi n'); %y軸的名字是“fuzhi n”figure(2)freqz(x1) %繪制原始語音信號(hào)的頻率響應(yīng)圖title('頻率響應(yīng)圖')figure(3)subplot(2,1,1); %創(chuàng)建兩行一列繪圖區(qū)間的第1個(gè)繪

11、圖區(qū)間 plot(abs(y1(1:512) %做原始語音信號(hào)的FFT頻譜圖title('原始語音信號(hào)FFT頻譜')subplot(2,1,2);plot(f,abs(y1(1:512); %abs是絕對(duì)值，plot是直角坐標(biāo)下線性刻度曲線title('原始語音信號(hào)頻譜')xlabel('Hz');ylabel('幅值');時(shí)域波形和頻譜： 圖1 原始語音信號(hào) 圖2 語音信號(hào)頻率響應(yīng)圖 圖3 原始語音信號(hào)FFT與信號(hào)頻譜2. 給原始的語音信號(hào)加上一個(gè)高頻余弦噪聲，頻率為5500hz。對(duì)加噪后的語音進(jìn)行分析，并畫出其信號(hào)時(shí)域和頻譜圖

12、。程序：fs=22050; x1=wavread('C:Documents and SettingsAdministrator桌面聲音文件.wav'); %讀取語音信號(hào)的數(shù)據(jù)，賦給變量x1f=fs*(0:511)/1024; %將0到511，步長為1的序列的值與fs相乘并除以1024的值，賦值給ft=0:1/fs:(length(x1)-1)/fs; %將0到x1的長度減1后的值除以fs的值，且步長為1/fs的值，的序列的值，賦予tAu=0.03; %噪聲幅值d=Au*sin(2*pi*5500*t)' %所加的噪聲是正弦信號(hào)x2=x1+d; %將正弦信號(hào)噪聲加在語音信

13、號(hào)上sound(x2,22050); %播放語音信號(hào)y1=fft(x1,1024); %對(duì)信號(hào)y1做1024點(diǎn)FFT變換y2=fft(x2,1024); %對(duì)信號(hào)y2做1024點(diǎn)FFT變換figure(1); %創(chuàng)建圖形窗1plot(t,x2); %做加噪后的信號(hào)時(shí)域圖形（繪出t對(duì)x2的線性圖）title('加噪后的信號(hào)');xlabel('time n'); %x軸的名字是“time n”ylabel('fuzhi n'); %y軸的名字是“fuzhi n”figure(2) %創(chuàng)建圖形窗2subplot(2,1,1); % 創(chuàng)建兩行一列繪圖區(qū)

14、間的第1個(gè)繪圖區(qū)間plot(f,abs(y1(1:512); %做原始語音信號(hào)的頻譜圖title('原始語音信號(hào)頻譜');xlabel('Hz'); %x軸的名字是“time n”ylabel('fuzhi'); % y軸的名字是“fuzhi”subplot(2,1,2); %創(chuàng)建兩行一列繪圖區(qū)間的第2個(gè)繪圖區(qū)間plot(f,abs(y2(1:512); %做加噪后的語音信號(hào)的頻譜圖（abs是絕對(duì)值，plot是直角坐標(biāo)下線性刻度曲線）title('加噪后的信號(hào)頻譜');xlabel('Hz'); %x軸的名字是“t

15、ime n”ylabel('fuzhi'); % y軸的名字是“fuzhi”時(shí)域波形和頻譜： 圖4 加噪后的信號(hào)時(shí)域圖圖5 原始信號(hào)與加噪后信號(hào)頻譜對(duì)比與原始信號(hào)對(duì)比，區(qū)別：先原始信號(hào)沒加噪音之前0到2000有幅值，在4000到6000之間沒有幅值，但是在加了噪音之后4000到6000之間出現(xiàn)最大幅值12，超出正常值。如圖5原始信號(hào)與加噪后信號(hào)頻譜對(duì)比圖所示。3. 設(shè)計(jì)合適的濾波器，濾除高頻噪聲，繪出濾波后的信號(hào)頻域和時(shí)域波形：程序：%用雙線性變換法設(shè)計(jì)巴特沃思低通濾波器wp=0.25*pi; %通帶截止頻率ws=0.3*pi; %阻帶截止頻率Rp=1; %通帶最大衰減（db）

16、Rs=15; %阻帶最大衰減（db）Fs=22050;Ts=1/Fs;wp1=2/Ts*tan(wp/2); %將模擬指標(biāo)轉(zhuǎn)換成數(shù)字指標(biāo)ws1=2/Ts*tan(ws/2); %將模擬指標(biāo)轉(zhuǎn)換成數(shù)字指標(biāo)N,Wn=buttord(wp1,ws1,Rp,Rs,'s'); %選擇濾波器的最小階數(shù)（估算得到Butterworth低通濾波器的最小階數(shù)N和3dB截止頻率Wc）Z,P,K=buttap(N); %創(chuàng)建Butterworth低通濾波器原型Bap,Aap=zp2tf(Z,P,K); %將零極點(diǎn)增益轉(zhuǎn)換為普遍分子，分母b,a=lp2lp(Bap,Aap,Wn); %將普遍的分子和分

17、母轉(zhuǎn)換為以Wn為截止頻率bz,az=bilinear(b,a,Fs); %用雙線性變換法實(shí)現(xiàn)模擬濾波器到數(shù)字濾波器的轉(zhuǎn)換（模擬轉(zhuǎn)換為數(shù)字）H,W=freqz(bz,az); %求頻率響應(yīng)figure(9)plot(W*Fs/(2*pi),abs(H) %繪制Butterworth低通濾波器頻率響應(yīng)曲線grid %添加圖格xlabel('頻率Hz')ylabel('頻率響應(yīng)幅度')title('Butterworth')f1=filter(bz,az,z); %利用上面已做好的濾波器（已bz和az為特征的濾波器）對(duì)x2信號(hào)進(jìn)行濾波，賦值給f1fig

18、ure(10)subplot(2,1,1) %創(chuàng)建兩行一列繪圖區(qū)間的第1繪圖區(qū)間plot(t,z) %做加噪后的信號(hào)時(shí)域圖形title('濾波前的時(shí)域波形');subplot(2,1,2) %創(chuàng)建兩行一列繪圖區(qū)間的第2繪圖區(qū)間plot(t,f1); title('濾波后的時(shí)域波形');sound(f1,22050); %播放語音信號(hào)p=length(f1);F0=fft(f1,p);f=0:fs/p:fs*(s-1)/p;figure(11)y2=fft(z,1024); %對(duì)信號(hào)y2做1024點(diǎn)FFT變換subplot(2,1,1); %創(chuàng)建兩行一列繪圖區(qū)間的

19、第1繪圖區(qū)間plot(f,abs(y4); title('濾波前的頻譜')xlabel('Hz'); %x軸的名字是“Hz”ylabel('fuzhi'); %y軸的名字是“fuzhi”subplot(2,1,2)F1=plot(f,abs(F0); title('濾波后的頻譜')xlabel('Hz');ylabel('fuzhi');時(shí)域波形和頻譜： 圖6 低通濾波器頻率響應(yīng)曲線圖7 濾波前后時(shí)域波形圖 圖8 濾波前后頻譜圖與原噪音信號(hào)對(duì)比，區(qū)別：通過對(duì)比分析可知，濾波后的輸出波形和原始語音加噪

20、聲信號(hào)的圖形發(fā)生了一些變化，在3000-6000Hz之間的信號(hào)消失，出現(xiàn)0-1000和7000-8000之間的信號(hào)。濾波后的輸出波形明顯在對(duì)應(yīng)時(shí)間幅度比原語音加噪聲信號(hào)的要小，而且濾波的效果也與濾波器的選擇有關(guān)，可以看出濾波器的性能差異以及參數(shù)的調(diào)節(jié)會(huì)對(duì)濾波器產(chǎn)生一定的影響，并且通過回放可以發(fā)現(xiàn)濾波前后的聲音有變化.低通濾波后,已很接近原來的聲音，人耳幾乎辨別不出 。從頻譜圖中我們還可以看出聲音的能量信號(hào)主要集中在低頻部分，說明高頻語音信號(hào)被濾出，濾波器達(dá)到既定要求。五、設(shè)計(jì)體會(huì)正所謂“紙上得來終覺淺，覺知此事要躬行。”學(xué)習(xí)任何知識(shí)，僅從理論上去求知，而不去實(shí)踐、探索是不夠的。因此在學(xué)期末來臨

21、之際，我們迎來了MATLAB課程設(shè)計(jì)。 通過為期一周半的MATLAB課程設(shè)計(jì)，我對(duì)MATLAB這個(gè)仿真軟件有了更進(jìn)一步的認(rèn)識(shí)和了解。在這一周半時(shí)間里，我通過自己摸索，查閱資料，并且在老師的指導(dǎo)下完成了：語音信號(hào)的采集及分析；給原始信號(hào)加上一個(gè)高頻噪聲；設(shè)計(jì)一個(gè)濾波器，濾除高頻噪聲；并最終將課程設(shè)計(jì)報(bào)告總結(jié)完畢。在整個(gè)設(shè)計(jì)過程中我懂得了許多東西，也培養(yǎng)了獨(dú)立思考和設(shè)計(jì)的能力，樹立了對(duì)知識(shí)應(yīng)用的信心，相信會(huì)對(duì)今后的學(xué)習(xí)工作和生活有非常大的幫助，并且提高了自己的動(dòng)手實(shí)踐操作能力， 使自己充分體會(huì)到了在設(shè)計(jì)過程中的成功喜悅。雖然這個(gè)設(shè)計(jì)做的不怎么好，但是在設(shè)計(jì)過程中所學(xué)到的東西是這次課程設(shè)計(jì)的最大收獲

22、和財(cái)富，使我終身受益。在沒有做課程設(shè)計(jì)以前，覺得課程設(shè)計(jì)只是對(duì)知識(shí)的單純總結(jié)，但是通過這次課程設(shè)計(jì)發(fā)現(xiàn)自己的看法有點(diǎn)太片面，課程設(shè)計(jì)不僅是對(duì)前面所學(xué)知識(shí)的一種檢驗(yàn)，也是對(duì)自己能力的一種提高，通過這次課程設(shè)計(jì)使自己明白了原來的那點(diǎn)知識(shí)是非常欠缺的，要學(xué)習(xí)的東西還很多，通過這次課程設(shè)計(jì)，明白學(xué)習(xí)是一個(gè)長期積累的過程，在以后的工作和生活中都應(yīng)該不斷的學(xué)習(xí)，努力提高自己的知識(shí)和綜合素質(zhì)。希望以后像這樣的課程設(shè)計(jì)在多一點(diǎn)。參考文獻(xiàn)：1 姚東.MATLAB及在電子信息課程中的應(yīng)用M.第二版.北京：北京電子工業(yè)出版社,20002張智星.MATLAB程序設(shè)計(jì)與應(yīng)用.北京：清華大學(xué)出版社，20023陳懷琛.MA

23、TLAB及其在理工課程中的應(yīng)用指南.西安：西安電子科技大學(xué)出版社，1999.10 4肖偉、劉忠. MATLAB程序設(shè)計(jì)與應(yīng)用M.北京：清華大學(xué)出版社 2005程序清單：fs=22050; %語音信號(hào)采樣頻率為22050x1=wavread('C:Documents and SettingsAdministrator桌面聲音文件.wav'); %讀取語音信號(hào)的數(shù)據(jù)，賦給變量x1，sound(x1,22050); %播放語音信號(hào)y1=fft(x1,1024); %對(duì)信號(hào)做1024點(diǎn)FFT變換f=fs*(0:511)/1024; %將0到511，步長為1的序列的值與fs相乘

24、并除以1024的值，賦值給ffigure(1) %創(chuàng)建圖形窗1plot(x1) %做原始語音信號(hào)的時(shí)域圖形title('原始語音信號(hào)');xlabel('time n'); %x軸的名字是“time n”ylabel('fuzhi n'); %y軸的名字是“fuzhi n”figure(2)freqz(x1) %繪制原始語音信號(hào)的頻率響應(yīng)圖title('頻率響應(yīng)圖')figure(3)subplot(2,1,1); %創(chuàng)建兩行一列繪圖區(qū)間的第1個(gè)繪圖區(qū)間 plot(abs(y1(1:512) %做原始語音信號(hào)的FFT頻譜圖titl

25、e('原始語音信號(hào)FFT頻譜')subplot(2,1,2);plot(f,abs(y1(1:512); %abs是絕對(duì)值，plot是直角坐標(biāo)下線性刻度曲線title('原始語音信號(hào)頻譜')xlabel('Hz');ylabel('幅值');fs=22050; x1=wavread('C:Documents and SettingsAdministrator桌面聲音文件.wav'); %讀取語音信號(hào)的數(shù)據(jù)，賦給變量x1f=fs*(0:511)/1024; %將0到511，步長為1的序列的值與fs相乘并除以1024的

26、值，賦值給ft=0:1/fs:(length(x1)-1)/fs; %將0到x1的長度減1后的值除以fs的值，且步長為1/fs的值，的序列的值，賦予tAu=0.03; %噪聲幅值d=Au*sin(2*pi*5500*t)' %所加的噪聲是正弦信號(hào)x2=x1+d; %將正弦信號(hào)噪聲加在語音信號(hào)上sound(x2,22050); %播放語音信號(hào)y1=fft(x1,1024); %對(duì)信號(hào)y1做1024點(diǎn)FFT變換y2=fft(x2,1024); %對(duì)信號(hào)y2做1024點(diǎn)FFT變換figure(1); %創(chuàng)建圖形窗1plot(t,x2); %做加噪后的信號(hào)時(shí)域圖形（繪出t對(duì)x2的線性圖）tit

27、le('加噪后的信號(hào)');xlabel('time n'); %x軸的名字是“time n”ylabel('fuzhi n'); %y軸的名字是“fuzhi n”figure(2) %創(chuàng)建圖形窗2subplot(2,1,1); % 創(chuàng)建兩行一列繪圖區(qū)間的第1個(gè)繪圖區(qū)間plot(f,abs(y1(1:512); %做原始語音信號(hào)的頻譜圖title('原始語音信號(hào)頻譜');xlabel('Hz'); %x軸的名字是“time n”ylabel('fuzhi'); % y軸的名字是“fuzhi”subpl

28、ot(2,1,2); %創(chuàng)建兩行一列繪圖區(qū)間的第2個(gè)繪圖區(qū)間plot(f,abs(y2(1:512); %做加噪后的語音信號(hào)的頻譜圖（abs是絕對(duì)值，plot是直角坐標(biāo)下線性刻度曲線）title('加噪后的信號(hào)頻譜');xlabel('Hz'); %x軸的名字是“time n”ylabel('fuzhi'); % y軸的名字是“fuzhi”%用雙線性變換法設(shè)計(jì)巴特沃思低通濾波器wp=0.25*pi; %通帶截止頻率ws=0.3*pi; %阻帶截止頻率Rp=1; %通帶最大衰減（db）Rs=15; %阻帶最大衰減（db）Fs=22050;Ts=1/Fs;wp1=2/Ts*tan(wp/2); %將模擬指標(biāo)轉(zhuǎn)換成數(shù)字指標(biāo)ws1=2/Ts*tan(ws/2); %將模擬指標(biāo)轉(zhuǎn)換成數(shù)字指標(biāo)N,Wn=buttord(wp1,ws1,Rp,Rs,'s'); %選擇濾波器的最小階數(shù)（估算得到Butterworth低