Matlab音樂合成實驗報告(重大通院)

1、重慶大學(xué)Mat lab音樂合成實驗報告班級：實驗班 指導(dǎo)老師：印勇 學(xué)生：覃繼良 學(xué)號：20114909重慶大學(xué)通信工程學(xué)院音樂合成實驗介紹本文共有三大部分：第一部分，簡單的音樂合成；第二部分，用傅里葉變換分析音樂；第 三部分，基于傅里葉級數(shù)的音樂合成。由潛入深，一步一步分析了用MATLAB進(jìn)行音樂合成的 過程。通過本實驗達(dá)到了加深對傅里葉級數(shù)和傅里葉分析的理解，熟悉對MATLAB基本使用的 目標(biāo)。第一部分簡單的合成音樂1.1 合成東方紅根據(jù)東方紅第一小節(jié)的簡譜和十二平均律計算出該小節(jié)每個樂音的頻率，在MATLAB 中生成幅度為1,抽樣頻率為8kHz的正弦信號表示這些樂音，用sound播放合成

2、的音樂5 561 2 - I 1 16| 2 - |圖&.3樂曲 東方紅第一小節(jié)前酒由圖可知東方紅的曲調(diào)定為F,即1F,對應(yīng)的頻率為349. 23Hz,據(jù)此可以計算出其 他樂音的頻率，例如5對應(yīng)的頻率為% =349.23x2,"2 =523.25, 一次類推計算出第一小 節(jié)各樂音對應(yīng)的頻率為：樂音55621162頻率523. 25523. 25587. 33392349. 23349. 23293. 66392在確定了各樂音的頻率之后需要確定每個樂音的持續(xù)時間。每小節(jié)有兩拍，一拍的時間是0. 5s,因此各樂音的持續(xù)時間為:樂音55621162時間0.50. 250. 2510

3、.50. 250. 251而在MATLAB中表示樂音所用的抽樣頻率為fs=8000Hz,也就是所1s鐘內(nèi)有8000個點，抽樣點 數(shù)的多少就可表示出每個樂音的持續(xù)時間的長短。用一個行向量來存儲這段音樂對應(yīng)的抽樣點,在用sound函數(shù)播放即可。根據(jù)以上分析在MATLAB中編寫如下程序:eastl. mclear;clc;fs = 8000;多抽樣頻率f=523.25 523.25 587.33 392 349.23 349.23 293.66 392;七各個樂音對應(yīng)的頻率time=fs*l/2z 1/4,1/4,1,1/2,1/4,1/4,1 ; + 各個樂音的抽樣點數(shù)N=length (time

4、);七這段音樂的總抽樣點數(shù)east=zeros (1,N) ; (用east向量來儲作抽樣點n=l；for num=l:N+利用循環(huán)產(chǎn)生抽樣數(shù)據(jù)，nu*；發(fā)小樂普編號t=l/f s : 1/f s : time (num) / f s;%產(chǎn)生第rrnm個樂音的抽樣點east(n:n+time(num)-1)=sin(2*pi*f(num)*t);多抽樣點對應(yīng)的幅值n=n+time(num); endsound (east, 8000); 與播放音樂在MATLAB中運行eastl. m,播放出了東方紅的第一段，但是可以聽出效很不好，只能 聽出具有東方紅的調(diào)子而已。圖1T由圖1-1我們可以看到，每

5、一個調(diào)子并沒有能夠區(qū)分出來，就是連續(xù)一片的。幅度也是相 當(dāng)?shù)?，都?。1.2 除噪音，加包絡(luò)在eastl中，連接的音符產(chǎn)生了一個雜音，下面通過加包絡(luò)來消噪音。最簡單的包絡(luò)為指數(shù)衰減。最簡單的指數(shù)衰減是對每個音乘以"必因子，在實驗中首先加的是"3的衰減，這種衰減方法使用的是相同速度的衰減，但是發(fā)現(xiàn)噪音并沒有完全消除， 播放的音樂效果不是很好，感覺音樂起伏性不強(qiáng)。于是采用不同速度的衰減，根據(jù)樂音持續(xù)時 間的長短來確定衰減的快慢，樂音持續(xù)時間越長，衰減的越慢，持續(xù)時間越短，衰減的越快。在1. 1程序的基礎(chǔ)上加上包絡(luò)，編寫如下程序：East2. mclear;clc;fs = 80

6、00;多抽樣頻率f=523.25 523.25 587.33 392 349.23 349.23 293.66 392;七各個樂音對應(yīng)的頻率time=fs*l/2,1/4,1/4, 1, 1/2,1/4,1/4,1;學(xué)各個樂音的抽樣點數(shù)N=length (time);七這段音樂的總抽樣點數(shù)east=zeros (1,N) ; (用east向量來儲作抽樣點n=l；for num=l:N+利用循環(huán)產(chǎn)生抽樣數(shù)據(jù)，nu*；發(fā)小樂普編號t=l/f s : 1/f s : time (num) / f s; %產(chǎn)生第rrnm個樂音的抽樣點G=zeros (1, time (num) ) ;為存儲包絡(luò)數(shù)據(jù)的

7、向策：G(1:time(num)=exp(1:(-1/time(num):1/8000);七產(chǎn)生包絡(luò)點east(n:n+time(num)-l)=sin(2*pi*f(num)*t).*G(1:time(num);電給第num個樂音加上包絡(luò) n=n+time(num);endsound (east, 8000);它播放plot(east);播放后可以聽出噪音已經(jīng)消除，同時因為不同時長的樂音衰減的快慢不一樣，音樂聽起來 更有起伏感，下圖是加包絡(luò)后的east圖像。更科學(xué)的包絡(luò)如下圖所示，每個樂音都經(jīng)過沖激、衰減、持續(xù)、消失四個階段。山上圖可以看出這個包絡(luò)是四段直線段構(gòu)成的，因此只要確定了每段線段的

8、端點，即可用 端點數(shù)據(jù)寫出直線方程，因此這段包絡(luò)可以用簡單的循環(huán)來完成。例如認(rèn)為包絡(luò)線上的數(shù)據(jù)如 下圖所示：包絡(luò)的通式可以這樣表示據(jù)此在MATLAB中編寫如下程序：East3. m clear;clc; fs=8000;f=523.25 523.25 587.33 392 349.23 349.23 293.66 392;time=fs*1/2,1/4,1/4,1,1/2z1/4,1/4,1;N=length(time);east=zeros(1,N);n=l； for num=l:Nt=l/fs:1/fs:(time(num)/fs;P=zeros(1z time(num);X=(time(

9、num)*0 1/5 333/1000 333/500 1;Y=0 1.5 1 1 0; s = l；b=l:1:time(num);for k=l:4P(s:X(k+l) -l) = (Y(k+l) -Y(k) ) / (X(k+1)-X(k) ) * (b (s : X (k+1) -1) -X (k+1) *ones (lzX(k+l)-s) +Y(k+1)*ones(1,X(k+1)-s);s=X(k+l); endeast(n:n+time(num)-l)=sin(2*pi*f(num)*t).*P(1:time(num); n=n+time(num);endsound(east,8

10、000);plot (east);運行得到的圖像為:下圖是兩個樂音交接處的局部放大圖，可以清楚地看到前一個樂音一直衰減到0,后一個 樂音從。開始增加，因此消除了噪音。1.3 改變程序，實現(xiàn)L2中的音樂升高和降低一個八度升高一個八度即每個樂音的頻率都提高一倍，變?yōu)樵瓉淼?被；降低一個八度即每個樂音 的頻率都減小一倍，變?yōu)樵瓉淼?/2。因此最簡單的辦法是將存儲樂音頻率的向量每個元素改 變?yōu)?或1/2倍。即將程序中的f=523. 25 523. 25 587. 33 392 319. 23 349. 23 293. 66 3921;改為f=523. 25 523. 25 587. 33 392 34

11、9. 23 349. 23 293. 66 392 *2;或f=523. 25 523. 25 587. 33 392 349. 23 349. 23 293. 66 392/2;將上述音樂上高半個音階，即將頻率變?yōu)樵瓉淼?2 (1.06)倍，可以利用resamlpe函數(shù) 對原來的數(shù)據(jù)點進(jìn)行重采樣來實現(xiàn) east=resample(east, 100, 106);因為resample進(jìn)行重新采樣后會使每個樂音的持續(xù)時間改變，但是因為升高半個音階，頻 率改變不大，所以每個音的持續(xù)時間是基本不變的。1.4 在1.2的音樂中加入諧波在L 2的音樂中加上二、三、四次諧波，基波幅度為1,高次諧波幅度分別

12、為0. 2、0. 3、O.K 只需將east3. m程序改為即可，加顏色部分為修改的部分，加上諧波后音樂效果變得更好了。1.5 自選音樂合成/分取,打骯長的揀兔曲調(diào)為C,因此可以得到每個樂音對應(yīng)的頻率分別為:5 61235220233. 08262. 63293. 66329. 63392各個樂音對應(yīng)的持續(xù)時間為(單位s)5532335165 5 0.50. 250. 250.50.50. 250. 250. 250. 250.50.5因此，可以得到如下的程序Musicl. mclear;clc;fs = 8000;%抽樣頻率£=392 392 329.63 293.66 329.6

13、3 329.63 392 262.63 233.08 220 220;專各個樂音對應(yīng)的頻率time=fs* 0.5,0.25,0.25,0.5,0.5,0.25,0.25,0.25,0.25,0.5,0.5;&各個樂音的抽樣點數(shù)N=length (time);專這段音樂的總抽樣點數(shù)east=zeros (1ZN);專用。ast向量來儲存抽樣點n=l；for num=l :N%利用循環(huán)產(chǎn)生抽樣數(shù)據(jù)，num衣示樂音編號t=l/fs : 1/fs : (time (num) ) /fs;專產(chǎn)生第num個樂音的抽樣點P=zeros (1, time (num);%P為存儲包絡(luò)數(shù)據(jù)的向量L=(t

14、ime(num)*0 1/5 333/1000 333/500 1; +包絡(luò)線端點對應(yīng)的橫坐標(biāo)T=0 1.5 1 1 0;專包絡(luò)線端點對應(yīng)的縱坐標(biāo)3 = 1； b=l: 1: time (num);今產(chǎn)生包絡(luò)線抽樣點for k=l:4P(s:L(k+l)-l) = (T(k+l)-T(k) ) / (L(k+1)-L(k) ) * (b (s : L (k+1) -1) -L (k+1) *ones (lzL(k+l)-s) +T(k+1)*ones(1,L(k+1)-s);專包絡(luò)線直線方程通式 s=L(k+l);endm=l 0.3 0.2;七波形幅值矩陣ss=zeros(1,length(

15、t); for i=l:length(m)ss=ss+m (i) *sin(num) *t);%力II諧波end east(n:n+time(num)-1)=ss.*P(1:time(num);n=n+time(num); end sound(2*east, 8000); plot (east);第二部分用傅里葉變換分析音樂2.1 載入FMT.WAV并播放利用wavread函數(shù)載入，用sound函數(shù)播放，程序如下： test, m wave=wavread fmt. wav');sound(wave)這段音樂聽起來比之前合成的音樂更加真實，因為里邊含有豐富的諧波。2.2 載入文件GUI

16、TAR.MAT,處理原始數(shù)據(jù)REALWAVE載入文件Guitar, mat,分析wave2proc是怎么lllrealwave得到的。利用load Guitar, mat;載入并HJplot函數(shù)將realwave、wave2proc分別畫出，得到以下兩幅圖0.25realwave0.20.150.10.050-0.05100150200250圖2.2-1050100150200250-0.2 0圖2. 2-2可以看到，wave2proc比realwave的周期性好得多，去掉了非線性諧波和噪聲。在時域做， 從圖上可以看到，realwave的數(shù)據(jù)大約是10個周期的共243個數(shù)據(jù)，因此可以用resa

17、mple函數(shù) 對realwave進(jìn)行重新采樣，將采樣點提高到250個，那么重采樣后每個周期有25個點，將這25 個點對應(yīng)相加求平均值后得到一個周期的值，因為進(jìn)行了平均，減小了非線性諧波和噪音，然 后將這25個數(shù)據(jù)延托成十個周期即250個點，在利用resample函數(shù)對得到的函數(shù)重新采樣將采樣點數(shù)恢復(fù)到243個。根據(jù)以上分析，編寫實現(xiàn)這個思路的程序如下:Test2. mclear;clc;load Guicar.mac;wave=resample (realwave, 250z 243) ;七屯米樣，格點數(shù)變?yōu)?50w=zeros(1,25);for i=l:25for k=0:9w (i) =

18、w (i) +wave (25*k+i);號10個周期的對N別求和endendw=w/10;+取平均值wave2=repmat (wz 1, 10);專將1個周期的10個點延ki至.25 ：個J .wave2=resample (wave2z 243, 250) ; 七重采樣，將點數(shù)變回243 hold on, plot (wave2, 1 r 1 ) , hold off; +將處理后的數(shù)據(jù)繪出,紅色 hold on, plot (wave2proc) ; 專將所給的數(shù)據(jù)繪H；,藍(lán)色運行后的結(jié)果為：山圖可見，兩組數(shù)據(jù)重合的很好，說明這種方法是很不錯的方法。2.3 分析WAVE2PR0C的基波

19、和諧波為了分析wave2proc的基波和諧波，可以對wave2proc進(jìn)行傅里葉變換，得到wave2proc的 幅值譜，在頻譜圖上的第一個突出的波峰對應(yīng)的頻率即為wave2proc基頻，編寫了如下程序： Test3. m clear;clc;load Guitar.mat;fs=8000;NFFT = 2Anextpow2(length(wave2proc);Y = fft(wave2procz NFFT)/length(wave2proc);g = fs/2*linspace(0,lzNFFT/2+l);plot (g,2*abs(Y(1:NFFT/2 + 1)運行后得到的結(jié)果為雖然從圖上可

20、以大概看出包絡(luò)，但是非常不明顯，假如提高頻域的抽樣頻率，例如將抽樣頻率"iNFFT = 2'extpow2 (length(wave2proc)改為NFFT = 8"nextpow2 (length (wave2proc)得到的結(jié)果如下；由圖可見雖然頻域的抽樣頻率提高了很多，但是得到的包絡(luò)依然不精確，這是因為 wave2proc是周期函數(shù)，但是現(xiàn)在的wave2proc只有243個數(shù)據(jù)點，并不能非常明顯的體現(xiàn)出其 周期性，因此它的幅值譜的離散化程度不高，雖然提高了頻域的抽樣頻率，但是wave2proc數(shù) 據(jù)點的周期性并沒有增加，所以要顯示出離散化程度高的幅值譜，就要增

21、加wave2proc的周期 性，即讓wave2proc在時域重復(fù)多次后在進(jìn)行傅里葉變換。利用repmat函數(shù)可以將wave2proc在時域重復(fù)。將程序修改為Test4. mclear;clc;load Guitar, mat;fs=8000;wave2proc =repmat(wave2proc, 20, 1);先將 wave2prociR復(fù)20次NFFT = 2nextpow2(length(wave2proc);Y = fft(wave2proc, NFFT)/length(wave2proc);g = fs/2*linspace(0, l,NFFT/2+l);plot(g, 2*abs(

22、Y(l:NFFT/2+l)運行后得到的幅值譜為0.08IIIilli0.07 -0.06 -0.05 -0.04 -0.03 -0.02 -I 0.01 -111 I I I .qj 'j 一憶 一八-r I-j r ，1- -05001000150020002500300035004000可以看出幅值譜的離散化程度已經(jīng)非常高了。山圖讀出wave2proc的基頻為329. 1Hz,幅值為0.05401,高次諧波幅值分別為:諧波23456789幅值0.076760. 048110. 051900. 0057090. 019230. 0067410.0073262.4 自動分析FMT.WA

23、V的音調(diào)和節(jié)拍思路分析：將fmt.wav導(dǎo)入后得到的是一個向量，它包含了這段音樂的所有信息，要自動分析這段音 樂的音調(diào)就需要將每個音調(diào)對應(yīng)的點進(jìn)行傅里葉變換得到其幅值譜，在幅值譜上找到第一個幅 值較大的極大值點，該點對應(yīng)的就是該音調(diào)的基頻，得到基頻后就可以得到高次諧波的幅值。 為了使對每個音調(diào)進(jìn)行傅里葉變換后得到的幅值譜離散程度高，應(yīng)該將每個音調(diào)的數(shù)據(jù)在時域 上重復(fù)多次，由于這些點都是直接采集的為做處理的點，因此其重復(fù)次數(shù)應(yīng)該足夠大才能體現(xiàn) 出較強(qiáng)周期性，本實驗采用重復(fù)1000次，雖然重復(fù)次數(shù)越多越好，但是次數(shù)太大，程序運行的 速度會大大降低。這里邊還有兩個關(guān)鍵點：第一，在從幅值譜上找基頻時，

24、因為圖上的極大值點很多，怎么 能讓程序自動確定出準(zhǔn)確的基頻。第二，在程序找到了基頻之后，再由基頻去獲取高次諧波的 幅值時需要有一定的容錯能力，例如若基頻為200Hz,幅值為1,那么對應(yīng)的二次諧波的頻率為 400Hz,但是很可能恰好幅值譜上400Hz處的幅值為0.01,但是401Hz處的幅值為0. 2,這時實際 上的二次諧波應(yīng)該為401Hz,但是若沒有給基頻一個容錯范圍，顯然找到的二次諧波的幅值是 不正確的。針對以上提出的兩個關(guān)鍵點，我找到了兩條有針對性的解決辦法。對于第一點，因為幅值 譜上極大值點的幅值足夠大才能將其定位基頻，因此在分析了幾個音調(diào)后發(fā)現(xiàn)基頻處的幅值都 在0.025以上，因此將基

25、頻處的限定條件改為幅值大于0.025的，但是在運行后發(fā)現(xiàn)，有幾個音 調(diào)沒有分析出來，說明它們的基頻幅值小于0. 025,其實可以觀察一下fmt. wav的波形就會發(fā)現(xiàn)， 有幾段的整體幅值很小，因此基頻幅值小，于是乂在加上限定條件，若所有點的幅值都小于0. 02, 那么再用0.015作為幅值的限定條件繼續(xù)找，這樣就將剩下的音調(diào)基頻也確定出來了。對于上 述的第二點，可以將確定出的基頻的誤差設(shè)為+-1HZ,例如程序確定的基頻為200Hz,實際的基 頻應(yīng)該在(200-1)到(200+1)之間，那么k次諧波對應(yīng)的頻率范圍是k* (200-1)到k* (200+1), 在這個區(qū)間中繼續(xù)找幅值的極大值點就是

26、k次諧波對應(yīng)點。根據(jù)以上思路，下面開始編寫用于分析一個音調(diào)頻率的函數(shù)analysis。在取諧波幅值時，幅值小于基波幅值5%的諧波認(rèn)為其幅值為0,最終諧波的幅值用歸一化 后的數(shù)據(jù)表示。每一步的詳細(xì)思路見注釋。analysis, mfunction yl y2=analysis(w,a)專設(shè)有兩個返回值，yl返回頻率，返回幅值，兩個變量，w為待分析數(shù)組，a為數(shù)據(jù)的抽樣頻率 fs=a;*傅里葉變換的抽樣頻率yl = zeros (1,7) ;+求最大7次諧波，因此定義1*7矩陣y2 = zeros (1,7);NFFT = 2Anextpow2(length(w);Y = fft(wz NFFT)/

27、length(w);g = fs/2*linspace(0,lzNFFT/2+l);p=2*abs(Y(1:NFFT/2 + l);plot (g, p)%以上為傅里葉變換部分d=floor (NFFT/fs) ;%將誤差1Hz化成對應(yīng)的點數(shù)for k=2:length (p)-1if (p(k)>0.02) && (p(k)>p(k-l) ) && (p(k)>p(k+l) 號 4 找基頻的條件yl(l)=g(k);專存儲基頻y2(l)=p(k);專存儲基波幅值breakelseif (p(k)>0.015)&&(p(k

28、)>p(k-l)&&(p(k)>p(k+l)學(xué)若未找到基頻，將幅值限制改為0.015,繼續(xù)尋找yl(l)=g(k); y2(l)=p(k); endendfor t=2:7for i=t*(k-d) :t*(k+d)+在誤差允許的范圍內(nèi)尋找t次諧波點if (p(k)>0.02)&&(p(i)>0.05*p(k)&&(p(i)>p(i-l)&&(p(i)>p(i+l)y2 (t) =p (i)/y2 (1) ;*諧波幅值歸化yl (t)=g(i);breakelseif (p(k)>0.01

29、5) && (p (i) >0.05*p (k) ) && (p(i)>p(i-l) ) && (p(i)>p(i+l) y2(t)=p(i)/y2(l);yl (t) =g(i) ; 這段循環(huán)是與找姑須條件相對應(yīng)的獲取局次諧波幅值 endend end在編寫完分析函數(shù)analysis后即可編寫自動分析的主程序。首先在Cool Edit中手動標(biāo)定音調(diào)交界處的時間節(jié)點，得到了time向量time二floor (0.096 0. 267 1.767 2. 234 2. 706 3. 146 3. 606.4. 056 4. 520

30、5. 030 5. 749 5. 978 7. 015 7. 709 7. 923.8. 028 8. 490 8. 959 9. 454 9. 852 10. 125 10. 356.10. 565 10. 822 11. 292 11. 741 12. 284 12. 741.13. 269 13. 758 14. 315 14. 939 15. 4321/16. 384*N);V16. 384*中16. 384是fmt.wav的總長度，N為fmt. wav數(shù)據(jù)點的總數(shù)，這一項是為了將時間轉(zhuǎn) 換成對應(yīng)的數(shù)據(jù)點數(shù)，由于點的個數(shù)必須是整數(shù)，因此用floor函數(shù)進(jìn)行取整。在得到了對應(yīng) 音調(diào)交接處

31、的點后就可以進(jìn)行編程了，用循環(huán)一個一個音調(diào)分析。程序如下：Testo. mclear;clc;wave=wavread ( 1. wav1 ); 專讀入文件N=length (wave);號確定數(shù)據(jù)總數(shù)time=floor(0.096 0.267 1.767 2.234 2.706 3.146 3.606.4.056 4.520 5.030 5.749 5.978 7.015 7.709 7.923.8.028 8.490 8.959 9.454 9.852 10.125 10.356.10.565 10.822 11.292 11.74112.284 12.741.13.269 13.758

32、 14.315 14.939 15.432 /16.384 *N) ; 七節(jié)點向量 fs=N/16.384; %確定數(shù)據(jù)的抽樣頻率 n=length(time); for k=l:n; if k=ltemp=wave(1:time(k)-1); elsetemp=wave(time (k-1) :time(k)-1);+將第k個音調(diào)數(shù)據(jù)存入temp矩陣 endtemp=repmat (temp, 1000, 1) ; 專 將數(shù)據(jù) 垂復(fù)1000次 F(k,1:7) U(k,1:7)=analysis(temp,fs);%將每個音調(diào)的處理結(jié)果分別保存，F(xiàn)保存頻率，U保存幅值 end運行后的結(jié)果見F

33、和U的表格，見附錄第三部分 基于傅里葉級數(shù)的音樂合成3.1 用2.3分析出來的結(jié)果重新加諧波基頻329. 1Hz幅值為0.05401諧波23456789幅值0. 076760. 048410. 051900. 0057090. 019230. 0067410.007326再次完成east3只需將east3. m程序中的波形幅度矩陣m=l 0. 3 0. 2改為m=0. 05401 0. 07676 0. 04841 0. 0519 0. 005709 0. 01923 0. 006791 0. 007326;即可3.2 通過2.4提取的吉他音調(diào)信息彈奏東方紅根據(jù)2. 4分析的結(jié)果可以提取出吉他

34、的音調(diào)信息，以下所用的音調(diào)信息用最接近的頻率來 近似。而所給信息中缺少523. 25和587. 33的數(shù)據(jù)，因此用它們的一般來近似頻率293. 66349. 23392523. 25587. 33近似頻率291.97350.65391. 942*261. 632*295. 4511111120. 520305440. 2757865390.1086165950.3071496930.205838324300.1758122440. 06907235600.15708081340000.057298602050. 052802710.05603520200.0753863870.08891702

35、260. 095940260000700000.065977510將1.4中的程序改為Test6. mfs=8000;%抽樣頻率f=523.25 523.25 587.33 392 349.23 349.23 293.66 392;多各個樂音對應(yīng)的頻率time=fs*l/2z 1/4,1/4,1,1/2,1/4,1/4,1;專各個樂音的抽樣點數(shù)N=length (time) ;&這段音樂的總抽樣點數(shù)east=zeros (1,N) ; S用east向量來儲存抽樣點n=l；for num=l :N%利用循環(huán)產(chǎn)生抽樣數(shù)據(jù)，nurr. 上，；：爪汴】t=l/fs : 1/f s : (tim

36、e (num) ) /f s;會產(chǎn)生笫rmm個樂音的抽樣點P=zeros (lz time (num);%P為存儲包絡(luò)數(shù)據(jù)的向量L=(time(num)*0 1/5 333/1000 333/500 1;包絡(luò)線端點對應(yīng)的橫坐標(biāo)T=0 1.5 1 1 0;+包絡(luò)線端點對應(yīng)的縱坐標(biāo)3 = 1； b=l: 1: time (num);冬產(chǎn)生,包絡(luò)線抽樣點for k=l:4P(s:L(k+l)-l) = (T(k+l)-T(k) ) / (L(k+1)-L(k) ) * (b (s : L (k+1) -1) -L (k+1) *ones (lzL(k+l)-s) +T(k+1)*ones(1,L(k

37、+1)-s);七包絡(luò)線直線方程通式s=L(k+l);endm=l0.3071496930 0.0572986020.0753863870.3071496930 0.0572986020.0753863870.2058383240.1570808130.0889170220.06597751;0.1086165950.0690723560.2757865390.1758122440.0560352020.2757865390.1758122440.0560352020; 0.52030544 0 0 0.052802710.09594026 0;.0.108616595 0.069072356

38、00 0 0;專波形幅值矩陣ss=zeros(1,length(t);for i=l:7ss=ss+m (num, i) *sin(2*i*pi*f (num) *t);七力11 諧波 endeast(n:n+time(num)-1)=ss.*P(1:time(num);學(xué)給第rram個樂音加上包絡(luò)n=n+time(num);endsound(2*eastz 8000);plot; (east);運行后可以聽出聲音更加真實了。實驗收獲我們沒有學(xué)過mat lab o可以說是從頭到尾都是自學(xué)，做這樣一個音樂，花時間最多的就 是去學(xué)習(xí)matlab的一些語言用法函數(shù)用法。現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)發(fā)達(dá)，借助網(wǎng)絡(luò)，我們就

39、可以學(xué)到了很多 東西。Matlab是一個很強(qiáng)大的科學(xué)工具，能夠?qū)W會并充分利用這樣一個強(qiáng)大的工具對以后我們的 學(xué)習(xí)有很大的幫助。附錄F：r oi000000216.37340649.12410000222.01870663.38870000246.1872492.3744736.4197984.746901477.1211721.167201.271100802.9652000220.4552440.9008659.09879.545201322.7270328.2604656.5075984.78321310.8691643.4781973.9132291.304191.1106382.223

40、1571.11170001333.334174.6159349.2317521.6923698.463401049.8520174.4671346.973400874.29621048.7630294.8542588.315881.7806001763.560165.9393331.8787497.8180825.3288991.26820247.86493.7916740.6874987.5832000987.0319000000214.82850644.48170000219.0475438.09516577794441.5588662.3383883.11771

41、101.7321324.6750219.6159439.2319656.7001001313.4330440.4049880.80791319.19102202.0212642.4240218.5936437.1853653.2669874.372501314.070260.07270_ 780.220000350.6508701.29781051.94901748.91700330,143660.2554990.413701645.93102306.221291.9693583.9424875.911701459.8541747.9320261.6329523.2658782.77021046.531306.03600247.2153494.4324739.4218986.637101478.8421723.831147.3293292