樹形結(jié)構(gòu)濾波器組設(shè)計(jì)

山東輕工業(yè)學(xué)院課程設(shè)計(jì)任務(wù)書學(xué)院 電子信息與控制工程學(xué)院 專業(yè) 通信工程題目 樹形結(jié)構(gòu)濾波器組設(shè)計(jì) 主要內(nèi)容、基本要求、主要參考資料等：主要內(nèi)容：濾波器組在語音、圖像的子帶編碼和壓縮中都有著廣泛的應(yīng)用，非均勻?yàn)V波器組還構(gòu)成了Mallat多分辨分析的算法基礎(chǔ)，在小波變換中占有重要的地位。本設(shè)計(jì)主要內(nèi)容是研究樹形濾波器組的原理，并設(shè)計(jì)一個(gè)樹形濾波器組，實(shí)現(xiàn)語音信號的分解與重構(gòu)?；疽螅海?）濾波器組的基本原理；（2）樹形結(jié)構(gòu)濾波器組的原理及設(shè)計(jì)方法；（3）設(shè)計(jì)一個(gè)8通道的樹形結(jié)構(gòu)濾波器組：均勻?yàn)V波器組和非均勻?yàn)V波器組；給出設(shè)計(jì)思路及結(jié)果；（4）用設(shè)計(jì)的濾波器組對某信號進(jìn)行多通道分解，驗(yàn)證濾波器組的性能，對結(jié)果進(jìn)行分析；（5）提交課程設(shè)計(jì)報(bào)告。主要參考資料：.胡廣書.現(xiàn)代信號處理教程，數(shù)字信號處理.清華大學(xué)出版社.2005.06.高西全.數(shù)字信號處理.西安電子科技大學(xué)出版社.2009.01.matlab信號處理相關(guān)書籍，多采樣率信號處理的書籍、資料。.相關(guān)網(wǎng)絡(luò)資源完成期限：自2成2年6月28日至2010年7月13日指導(dǎo)教師： 張凱麗教研室主任：目錄主要內(nèi)容摘要一、設(shè)計(jì)方案…二、設(shè)計(jì)原理…三、設(shè)計(jì)框圖…四、設(shè)計(jì)程序…五、結(jié)果圖……六、結(jié)果圖分析七、結(jié)論及心得八、參考資料…附錄代碼 內(nèi)容摘要:樹形結(jié)構(gòu)濾波器組設(shè)計(jì)，將信源輸入信息編碼頻帶分段，便于在有限帶寬信道中傳輸并且提高傳輸速率，在信宿端將信號解碼恢復(fù)原始信號。有一定的失真。語音數(shù)據(jù)的有效編碼可以提高通信系統(tǒng)的有效性，大大減少存儲(chǔ)設(shè)備的容量。子帶編碼是一種常用語音編碼技術(shù)，子帶編碼中的子帶分解和合成是子帶編碼中的重要組成部分。使用樹形結(jié)構(gòu)濾波器組實(shí)現(xiàn)語音信號的子帶分解和合并，常用的平行結(jié)構(gòu)濾波器雖然也可以實(shí)現(xiàn)自帶的分解，實(shí)現(xiàn)對高頻成分的壓縮，但不如樹形結(jié)構(gòu)靈活，樹形結(jié)構(gòu)QMFB可以實(shí)現(xiàn)多分辨率的信號分解與壓縮，同時(shí)重建信號失真度很低。一.設(shè)計(jì)方案本次課程設(shè)計(jì)，分別用對稱結(jié)構(gòu)和非對稱結(jié)構(gòu)濾波器組設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)語音信號或別的信號3級分解8通道傳輸。我組用的matlab編程實(shí)現(xiàn)方法。一個(gè)語音處理系統(tǒng)主要包括語音信號的采集，預(yù)處理，語音信號的壓縮編碼，語音信號的解碼，語音信號的增強(qiáng)，最后通過音頻輸出設(shè)備輸出。為了能夠使采集到的語音信號能夠完全恢復(fù)出來，一般信號的采樣頻率都是很高的，例如44100以，但是人耳能夠識(shí)別的聲音信號的頻率范圍在300?3400Hz，高于3400Hz的頻率基本對人耳無效，因此可以濾除不予編碼，同時(shí)在300?3400的頻率段也有部分頻率段占用很少一部分能量，可以子帶分解后用較短的碼長編碼，以此來降低碼率，而對低頻部分可以通過抽取，來減少傳輸和處理的數(shù)據(jù)量。在接收端可以通過插值恢復(fù)出低頻信號。本系統(tǒng)主要實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵步驟是針對語音信號的頻譜設(shè)計(jì)與之相適應(yīng)的樹形濾波器組，在信源段首先對音頻信號進(jìn)行預(yù)處理濾除多余的頻段，然后就是設(shè)計(jì)信源端得分析濾波器組和信宿段綜合濾波器組的設(shè)計(jì)。以以語音信號為例，這里只分析對稱濾波器組的設(shè)計(jì)（非對稱的自然就明白了）：將信號經(jīng)過2通道正交鏡像濾波器組和2-抽取器，完成信號的第一次高低分頻和抽取，然后分別將分解出來的低頻高頻信號再次通過2通道正交鏡像濾波器組和2-抽取器，實(shí)現(xiàn)對第一次分解出來的低頻高頻信號的高低分頻和抽取，將分解出來的4個(gè)頻段成分在經(jīng)過2通道正交鏡像濾波器組和2-抽取器，實(shí)現(xiàn)8通道，就是音頻信號的需要傳輸或者處理的有用信號，然后對分解出來的有用信號的高低頻信號分別進(jìn)行插值再對應(yīng)兩兩合并，得到4個(gè)信號再次插值，合并，得到2個(gè)信號，再次插值，合并，得到信宿端信號。這就是信源的分解濾波器組，將音頻信號分解成通道信號，進(jìn)行存儲(chǔ)或傳輸?shù)纫幌盗刑幚?。期間用到的濾波器等：.預(yù)濾波時(shí)用到帶通濾波器300?3400hz。橢圓型帶通濾波器functiony1_yu=pre_process(y1)Fs=8000;fpl=300;fpu=3400;fsl=200;fsu=3600;wp=[2*fpl/Fs,2*fpu/Fs];ws=[2*fsl/Fs,2*fsu/Fs];rp=1;rs=40;[N,wpo]=ellipord(wp,ws,rp,rs);[B,A]=ellip(N,rp,rs,wpo);[H,w]=freqz(B,A);y1_yu=filter(B,A,y1);.正交鏡像濾波器組含高通和低通濾波(1/2)用于分解信號為2個(gè)一個(gè)高頻一個(gè)低頻、，抽取用到2級抽取downsample函數(shù)function[y1,y2]=fenjie(x)fs=44100;t2=0:1/fs:(length(x)-1)/fs;a1=fir1(100,1/2);窗函數(shù)長度100.3db截止頻率為1/2a2=qmf(a1);w1=filter(a1,1,x);%低通濾波w2=filter(a2,1,x);%高通濾波%抽取y1=downsample(w1,2);%抽取2y2=downsample(w2,2);%抽取2其中參數(shù)值子程序求H0(Z)和G0(Z)的值(1)H0(Z)a1=fir1(100,1/2);a2=qmf(a1);figure(19)x=0:1:100;subplot(2,1,1)stem(x,a1,'.');subplot(2,1,2)stem(x,a2,'.');2)G0(Z)a1=fir1(100,1/2);a2=qmf(-a1);figure(19)x=0:1:100;subplot(2,1,1)stem(x,a1,'.');subplot(2,1,2)stem(x,a2,'.');.插值2級用到interp函數(shù)、合并時(shí)用到求長度保持一致后相加functiony=hebing(y1,y2,n1,n2)%信號的零插值和低通濾波y1=interp(y1,2);y2=interp1(y2);n=min(length(y1),length(y2));y1=y1(1:n);y2=y2(1:n);%信號的合并y=y1+y2;其中子程序functionf=interp1(x)%實(shí)現(xiàn)信號的零插值f=interp(x,2);fori=1:length(x)f(2*i)=0;enda1=fir1(200,1/2,'high');f=filter(a1,1,f);非對稱濾波器組設(shè)計(jì)原理類似的（略）二,設(shè)計(jì)原理1、抽取和內(nèi)插的基本原理信號的M-抽取是對原始信號每隔1-1個(gè)點(diǎn)取一個(gè)點(diǎn)，組成新的采樣序列。抽取后的信號頻譜發(fā)生了變化，輸入信名（n）與M—抽取后的輸出信用（n）在頻域上的關(guān)系式如下：Y（ejw）=（打印后自己手寫從上式可以知道，Y（ejw）是將X（ejw）擴(kuò)展了M倍，幅度變?yōu)樵瓉淼?M，在分別以2口14pi、6pi,???，2kpi移位疊加得到的；抽取后可能造成頻譜混疊，為了避免抽取后的頻譜混疊，信號X（n）的帶寬必須限制在-pi/M,pi/M】。通常情況下可以再抽取器前進(jìn)行抗混疊濾波，所謂的抗混疊濾波就是在抽取前對信號進(jìn)行低通濾波，把信號的頻帶限制^【/M,pi/M】。信號的內(nèi)插是信號抽取的逆過程，是在已知信號相鄰抽樣點(diǎn)之間插入若干個(gè)抽樣值的點(diǎn)。實(shí)際中的做法是在已知抽樣序列之間插入若干零值，然后通過低通濾波器，幾個(gè)實(shí)現(xiàn)內(nèi)插。其實(shí)就相當(dāng)于線性插值。L-內(nèi)插輸入信號x（n）與輸出信號的頻域關(guān)系式：Y（ejw）二X（ejwt）從上式我們知道，對信號的-內(nèi)插相當(dāng)于對輸入信號頻譜的倍壓縮，內(nèi)插后信號的采樣周期變?yōu)樵瓉淼?L倍。內(nèi)插不會(huì)造成頻譜混疊，不會(huì)造成信號信息量的丟失，但會(huì)使整個(gè)數(shù)字信號頻率軸插入1-1個(gè)原始信號的頻譜，稱為鏡像。因此在插值后我們可以通過一個(gè)低通濾波器，來消除內(nèi)插帶來的鏡像，恢復(fù)出原始信號。2、濾波器組的基本原理濾波器組是一組擁有共同輸入信號或共同輸出信號的一組帶通濾波器系統(tǒng)框圖如下）M通道濾波器組的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)（手繪）信號的子帶分解是通過樹形結(jié)構(gòu)濾波器組來實(shí)現(xiàn)。本系統(tǒng)中有一個(gè)分析濾波器組實(shí)現(xiàn)對輸入信號的子帶分解，一個(gè)綜合濾波器組完成信號的重建一個(gè)給定的信號經(jīng)過分解濾波器組分解，然后編碼、傳輸再通過綜合濾波器組實(shí)現(xiàn)信號的恢復(fù)和重建。但是恢復(fù)和重建后的信號并不能與原始信號完全相同，兩者之間會(huì)產(chǎn)生一定的誤差，主要包括：

（1）混疊失真：由抽取和內(nèi)插產(chǎn)生的混疊和鏡像帶來的誤差所造成的。（2）幅度失真：由濾波器組幅頻特性波紋產(chǎn)生的誤差所造成的。（3）相位失真：由濾波器組的相頻特性的非線性產(chǎn)生的誤差所造成的。（4）子帶量化誤差:由編解碼產(chǎn)生的誤差，與量化噪聲相似。這是一種無法完全消除的誤差。完全重建濾波器組：無混疊失真的濾波器組，同時(shí)既無幅度失真，又無相位失真。本系統(tǒng)所設(shè)計(jì)的樹形結(jié)構(gòu)濾波器組，是由兩通道的正交鏡像濾波器組通過級聯(lián)或并聯(lián)組建而成的。3.正交鏡像濾波器組兩通道正交鏡像濾波器組的系統(tǒng)框圖如下（手繪）上圖中可以設(shè)H0（z）=H（z）（1.1）HKz）=H（-z）（1.2）G0（z）=H（z） （1.3）G1(z)=-H(-z)(1.4)G1(z)=-H(-z)(1.4)上式說明如果H0（z）是低通濾波器，那么11（在）則是高通濾波器。同時(shí)0（四）與H1（ew）關(guān)于pi/2成鏡像對稱，所以稱這種濾波器成為正交鏡像濾波器組，簡稱FB。滿足1.1式?1.4式的濾波器組稱為標(biāo)版MF濾波器組，它是一種無混疊失真的濾波器組。樹形結(jié)構(gòu)的濾波器組：將兩通道濾波器組的級聯(lián)來實(shí)現(xiàn)多通道濾波器組。具體做法就是將各通道的輸出作為下一個(gè)濾波器組的輸入。這種實(shí)現(xiàn)方式的優(yōu)點(diǎn)是：可根據(jù)兩通道濾波器組的特性來推斷它的特性（是否能夠完全重建等）通過非對稱來實(shí)現(xiàn)多抽樣率的子帶分割。兩通道QMFB非對稱的分析濾波器框圖（手繪）三.設(shè)計(jì)框圖（手繪）四.設(shè)計(jì)程序（1）對稱樹形結(jié)構(gòu)濾波器組設(shè)計(jì)程序（見附頁）（2）非對稱樹形濾波器組設(shè)計(jì)程序（見附頁）五.設(shè)計(jì)結(jié)果圖1.對稱結(jié)構(gòu)原始信號和預(yù)濾波后信號的時(shí)域波形對比

原始信號和預(yù)濾波后的信號的頻域?qū)Ρ?/p>

三次分解后高頻信號和低頻信號的頻譜（8個(gè)）

三次分解后高頻信號和低頻信號的時(shí)域波形（8個(gè)）

預(yù)濾波信號與信宿端恢復(fù)出來的信號的時(shí)域?qū)Ρ?/p>

預(yù)濾波信號與信宿端恢復(fù)出來的信號的頻域?qū)Ρ日荤R像濾波器組的高頻低頻輸出值參數(shù)度幅原始信號預(yù)濾波后的信號波形度幅原信號的頻譜3級第1個(gè)分解并抽取后部分度0WTf(|vWj田-0.5 ' ' 0 0.5 1 1.5t3級第3個(gè)分解并抽取后部分 度0勒2f刑■幅-1 1一-—1 0 0.5 1 1.5t3級(第5個(gè)分解并抽取后部分3級第7個(gè)分解并抽取后部分

3級第2個(gè)分解并抽取后部分21 0描一種+制網(wǎng) 1-21 ' ' 0 0.5 1 1.5t3級第4個(gè)分解并抽取后部分度0 *弋即+幅-1 1 1 0 0.5 1 1.5t3級第6個(gè)分解并抽取后部分+0,2[ 度+0,2[ 度0 ―一唧訃 幅-0.21 ' ' 0 0.5 1 1.5t3級第8個(gè)分解并抽取后部分 度0M-4f硼+ 幅-1 ' ' 0 0.5 1 1.53級第1個(gè)分解并抽取后部分頻譜40-200L03級第2個(gè)分解并抽取后部分頻譜3級第1個(gè)分解并抽取后部分頻譜40-200L03級第2個(gè)分解并抽取后部分頻譜1005001 23x10403x104401 20必3鵬4片W；'3x104402000biuu^LtiJ402000biuu^LtiJ1-一 g3級第4個(gè)分解并抽取后部分頻譜3級第6個(gè)分解并抽取后部分頻譜0.40.2003級第5個(gè)分解并抽取后部分頻譜3x1043x104預(yù)濾波后的信號2度0幅-20.51t預(yù)濾波后信號頻譜01.5…400度200幅00 0.51度0幅-10小產(chǎn)2——母'4必巾）枷10.5 1 1.5tx104f0.6-0.4-0.2-■■■”■■■—”?事?■■■■修1J■?！觥觥觥薄觥觥觥?事?■■■■修1J■-0.2U0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 1002.0.40.20-0.2-0.4-0.62.0.40.20-0.2-0.4-0.60 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100非對稱結(jié)構(gòu)原始信號和預(yù)濾波后信號的時(shí)域波形對比原始信號和預(yù)濾波后的信號的頻域?qū)Ρ?/p>

預(yù)濾波信號與信宿端恢復(fù)出來的信號的時(shí)域?qū)Ρ阮A(yù)濾波信號與信宿端恢復(fù)出來的信號的頻域?qū)Ρ绕呒壏菍ΨQ分解后8通道信號的頻譜及時(shí)域波形1原始信號時(shí)域波形0.5SO-0.5-10 0.5 121度0幅-1-2預(yù)濾波后的信號時(shí)域波形t6001.5原始信號頻譜40020000 12 X10430 0.5 1 1.5t濾波后信號頻譜40030020010000 12 3 4X104一次分解并抽取的高頻部分1幅o^4Hi，.-1 ' ' 0 0.5 1 1.5t三次分解并抽取的高頻部分*2| 度0 ***-叫心^|^ 幅-21 1 - TOC\o"1-5"\h\z0 0.5 1 1.5t五次分解并抽取的高頻部分-0.01 度 0-1M1—7甘―|小丫一 一、幅-0.01 ' ' 0 0.5 1 1.5

二次分解并抽取的高頻部分21 度04Hli^43節(jié)- 幅-2 ' ' 0 0.5 1 1.5t四次分解并抽取的高頻部分.0.51 ：—： ^度 0、,‘鏟■//卡,-1r―-1j■幅-0.5 1 ― 0 0.5 1 1.5t六次-分解并抽取的高頻部分*11 ：~~T7 度0幅-1 . ■ 0 0.5 1 1.5度0幅-5七誨分解并抽取的高頻部分度0幅-5七誨分解并抽取的高頻部分50 0.5 1 1.5度幅七次-分解并抽取的低頻部分51 TOC\o"1-5"\h\z0 叫- S --5 ' ' 0 0.5 1 1.5t t7級分0解并抽取后低頻部分頻譜41 度2一*幅0?：?：：&'、F廣"飛％、;二：： TOC\o"1-5"\h\z0 12 3

7級分0解并抽取后高頻部分頻譜21 度1 ,jj -幅1 朝中/0 12 3f x1046級分解并抽取后高頻部分頻譜0.01 幅0吧"”刈心 ?0 12 3f x1044級分解并抽取后高頻部分頻譜

f x1045級分解并抽取后高頻部分頻譜0.1 渦--0 0 12 3f x1043級分解并抽取后高頻部分頻譜幅勺一昌—3j-TOC\o"1-5"\h\z0 12 3

度UC L. .I I幅 501j?…L 0 12 3f x1042級分解并抽取后高頻部分頻譜f x1041級分解并抽取后高頻部分頻譜六.設(shè)計(jì)結(jié)果圖分析本系統(tǒng)首先對輸入的信號進(jìn)行預(yù)濾波，濾除頻段（300?3400）以外的信號，本系統(tǒng)設(shè)計(jì)了一個(gè)橢圓形帶通濾波器，從實(shí)驗(yàn)圖看出，本系統(tǒng)設(shè)計(jì)的預(yù)濾波器完全滿足系統(tǒng)的濾波要求，濾除了低于300Hz和高于3400Hz的頻率分量，同時(shí)也沒有帶來相位失真。對于非對稱結(jié)構(gòu)：然后將預(yù)濾波后的信號進(jìn)行3級非對稱分解，得到低頻信號和高頻信號，從圖可以看出進(jìn)行三級分解后的低頻信號和高頻信號均擴(kuò)展到整個(gè)數(shù)字頻率軸，且高頻信號的能量已經(jīng)占到很大比重，此時(shí)已經(jīng)把有用信號的頻率分量已經(jīng)分離出來。從圖可以看出，8通道信號能量由低頻到高頻，呈現(xiàn)由高到低完全符合聲音信號的能量分布，分解效果很好。在接受端進(jìn)行信號的綜合，從圖可以看出綜合后的高頻信號頻譜和低頻信號頻譜，通過對比可以看出，信源端分解前的信號頻譜，分解后再綜合信號的頻譜相似度很高，符合設(shè)計(jì)的要求。重建后信號與原始信號的時(shí)域和頻域?qū)Ρ葓D，可以看出，恢復(fù)出來的信號與原始信號僅在能量上存在一定的線性失真，可以通過放大器予以恢復(fù)和重建。最后將恢復(fù)出來的信號寫入文件，在播放器上進(jìn)行播放，與原始信號相比，聽不出來差別，本系統(tǒng)完全滿足設(shè)計(jì)要求。七.設(shè)計(jì)心得在本次課程設(shè)計(jì)中學(xué)會(huì)了好多matlab函數(shù)的使用，各種濾波器的設(shè)計(jì)，了解了正交鏡像濾波器工作原理，抽樣，插值的意義，用數(shù)形結(jié)構(gòu)濾波器組更方便信號的傳輸高效性，了解了利用樹形結(jié)構(gòu)濾波器的工作原理，更加深了信號在信道中傳輸?shù)倪^程。學(xué)會(huì)了好多數(shù)字信號及matlab應(yīng)用方面的知識(shí)，起初用simlink設(shè)計(jì)時(shí)對參數(shù)的設(shè)計(jì)我們遇到了瓶頸改用matlab編程設(shè)計(jì)，大大加深了matlab的廣泛應(yīng)用性。期間查閱了許多資料，從網(wǎng)上下載了一個(gè)程序，一點(diǎn)也看不懂，后經(jīng)過圖書館借書查，詢問同學(xué)老師，解決了不少問題。并通過對程序的更改及自己的理解，將程序改為通道的樹形結(jié)構(gòu)濾波器。本次設(shè)計(jì)做了兩個(gè)結(jié)構(gòu)濾波器，其實(shí)掌握了對稱的結(jié)構(gòu)原理，非對稱的就很容易了。另外，了解了語音信號的讀取及回放用matlab實(shí)現(xiàn)。了解了語音信號的3級分解抽取后經(jīng)過傳輸后插值3級合并過程的意義。只要用心去做多動(dòng)腦子多查資料多問，其實(shí)課程設(shè)計(jì)沒有起初自己想的那么難。感謝老師給我了這次學(xué)習(xí)的機(jī)會(huì)，讓我獲益匪淺。八.參考資料.胡廣書.現(xiàn)代信號處理教程，數(shù)字信號處理.清華大學(xué)出版社.2005.06.高西全.數(shù)字信號處理.西安電子科技大學(xué)出版社.2009.01.Matlab7輔助信號處理技術(shù)與應(yīng)用.電子工業(yè)大學(xué)出版社.網(wǎng)絡(luò)附頁程序（1）對稱結(jié)構(gòu)程序clearall;N=4096*8;%采集點(diǎn)數(shù)[y,fs,bits]=wavread('1.wav',[20000,20000+N-1]);%讀取音頻信息y1=y(：,1);%y2=y(:,2);t=0:1/fs:(N-1)/fs;%timefigure(1);subplot(2,2,1);plot(t,y1);%1通道信號title('原始信號')；xlabel('t'),ylabel('幅度')y1_yu=pre_process(y1);%語音信號預(yù)處理人耳可識(shí)別范圍(300?3400),因此多于此頻率的信號可以濾掉而不用傳輸subplot(2,2,2);plot(t,y1_yu);%濾波后的信號時(shí)域波形title('預(yù)濾波后的信號波形')；xlabel('t'),ylabel('幅度')subplot(2,2,3);y11=fft(y1,fs);plot(abs(y11));title('原信號的頻譜')；xlabel('f'),ylabel('幅度')axis([0,44100,0,500])subplot(2,2,4);y1_yu1=fft(y1_yu);plot(abs(y1_yu1));title('預(yù)濾波后信號頻譜')；xlabel('f'),ylabel('幅度')axis([0,44100,0,500])[f1,f2]=fenjie(y1_yu,1);%1次分解[f1_1,f1_2]=fenjie(f1,1,10);%21次分解[f2_1,f2_2]=fenjie(f2,1,10);%22次分解[f1_1_1,f1_1_2]=fenjie(f1_1,1,10);%31,32分解[f1_2_1,f1_2_2]=fenjie(f1_2,1,10);%33,34分解[f2_1_1,f2_1_2]=fenjie(f2_1,1,10);%35,36分解[f2_2_1,f2_2_2]=fenjie(f2_2,1,10);%37,38次分解figure(2)subplot(4,2,1)n=length(f1_1_1)t=0:8/fs:8.*(n-1)/fsplot(t,f1_1_1)title('3級第1個(gè)分解并抽取后部分')；xlabel('t'),ylabel('幅度')subplot(4,2,2)n=length(f1_1_2)plot(t,f1_1_2);title('3級第2個(gè)分解并抽取后部分')；xlabel('t'),ylabel('幅度')subplot(4,2,3)n=length(f1_2_1)plot(t,f1_2_1)title('3級第3個(gè)分解并抽取后部分')；xlabel('t'),ylabel('幅度')subplot(4,2,4)n=length(f1_2_2)plot(t,f1_2_2);title('3級第4個(gè)分解并抽取后部分')；xlabel('t'),ylabel('幅度')subplot(4,2,5)n=length(f2_1_1)plot(t,f2_1_1)title('3級第5個(gè)分解并抽取后部分')；xlabel('t'),ylabel('幅度')subplot(4,2,6)n=length(f2_1_2)plot(t,f2_1_2);title('3級第6個(gè)分解并抽取后部分')；xlabel('t'),ylabel('幅度')subplot(4,2,7)n=length(f2_2_1)plot(t,f2_2_1)title('3級第7個(gè)分解并抽取后部分')；xlabel('t'),ylabel('幅度')subplot(4,2,8)n=length(f2_2_2)plot(t,f2_2_2);title('3級第8個(gè)分解并抽取后部分')；xlabel('t'),ylabel('幅度')figure(3)f1111=fft(f1_1_1,fs);subplot(4,2,1)plot(abs(f1111))title('3級第1個(gè)分解并抽取后部分頻譜')；xlabel('f'),ylabel('幅度')f1112=fft(f1_1_2,fs);subplot(4,2,2)plot(abs(f1112))title('3級第2個(gè)分解并抽取后部分頻譜')；xlabel('f'),ylabel('幅度')f1113=fft(f1_2_1,fs);subplot(4,2,3)plot(abs(f1113))title('3級第3個(gè)分解并抽取后部分頻譜')；xlabel('f'),ylabel('幅度')f1114=fft(f1_2_2,fs);subplot(4,2,4)plot(abs(f1114))title('3級第4個(gè)分解并抽取后部分頻譜')；xlabel('f'),ylabel('幅度')f1115=fft(f2_1_1,fs);subplot(4,2,5)plot(abs(f1115))title('3級第5個(gè)分解并抽取后部分頻譜')；xlabel('f'),ylabel('幅度')f1116=fft(f2_1_2,fs);subplot(4,2,6)plot(abs(f1116))title('3級第6個(gè)分解并抽取后部分頻譜')；xlabel('f'),ylabel('幅度')f1117=fft(f2_2_1,fs);subplot(4,2,7)plot(abs(f1117))title('3級第7個(gè)分解并抽取后部分頻譜')；xlabel('f'),ylabel('幅度')f1118=fft(f2_2_2,fs);subplot(4,2,8)plot(abs(f1118))title('3級第8個(gè)分解并抽取后部分頻譜')；xlabel('f'),ylabel('幅度')yo二hebing8(f111,f112,f121,f122,f211,f212,f221,f222);figure(4);%合成后的信號與原來預(yù)濾波后的信號對比subplot(4,1,1);t=0:1/fs:(N-1)/fs;plot(t,y1_yu);title('預(yù)濾波后的信號')；xlabel('t'),ylabel('幅度')subplot(4,1,3);n=length(yo);t=0:1/fs:(n-1)/fs;plot(t,yo);title('信宿端恢復(fù)信號’)；xlabel('t'),ylabel('幅度')subplot(4,1,4)yo1=fft(yo,fs)plot(abs(yo1));title('信宿恢復(fù)信號頻譜')；xlabel('f'),ylabel('幅度')subplot(4,1,2)y1_yu1=fft(y1_yu);plot(abs(y1_yu1));title('預(yù)濾波后信號頻譜')；xlabel('f'),ylabel('幅度')wavwrite(yo,fs,'3.wav');子程序%樹形結(jié)構(gòu)分解子程序(完成信號的2通道分解以及降采樣率)function[y1,y2]=fenjie(x,n1,n2,fp)fs=44100;t2=0:1/fs:(length(x)-1)/fs;a1=fir1(100,1/2);a2=qmf(a1);w1=filter(a1,1,x);%低通濾波w2=filter(a2,1,x);%高通濾波%抽取y1=downsample(w1,2);%抽取2y2=downsample(w2,2);%抽取2functionf=hebing8(y111,y112,y121,y122,y211,y212,y221,y222)%信號的3次合并y1_1=hebing(y1_1_1,y1_1_2,1,10);y1_2=hebing(y1_2_1,y1_2_2,1,10);y2_1=hebing(y2_1_1,y2_1_2,1,10);y2_2=hebing(y2_2_1,y2_2_2,1,10);%信號的2次合并y1=hebing(y1_1,y1_2,1,10);y2=hebing(y2_1,y2_2,1,10);%信號的1次合并f=hebing(y1,y2,1,10);%樹形結(jié)構(gòu)綜合子程序(完成2通道信號的綜合)functiony=hebing(y1,y2,n1,n2)%信號的零插值和低通濾波y1=interp(y1,2);y2=interp1(y2);n=min(length(y1),length(y2));y1=y1(1:n);y2=y2(1:n);%信號的合并y=y1+y2;%信號插值子程序(完成信號的零插值和高通濾波)functionf=interp1(x)%實(shí)現(xiàn)信號的零插值f=interp(x,2);fori=1:length(x)f(2*i)=0;enda1=fir1(200,1/2,'high');f=filter(a1,1,f);functiony1_yu=pre_process(y1)Fs=8000;fpl=300;fpu=3400;fsl=200;fsu=3600;wp=[2*fpl/Fs,2*fpu/Fs];ws=[2*fsl/Fs,2*fsu/Fs];rp=1;rs=40;[N,wpo]=ellipord(wp,ws,rp,rs);[B,A]=ellip(N,rp,rs,wpo);[H,w]=freqz(B,A);y1_yu=filter(B,A,y1);(2)非對稱主程序clearall;N=4096*8;%采集點(diǎn)數(shù)[y,fs,bits]=wavread('1.wav',[20000,20000+N-1]);%讀取音頻信息(雙聲道，16位，頻率44100Hz)y1=y(:,1);%y2=y(:,2);t=0:1/fs:(N-1)/fs;%timefigure(1);subplot(2,2,1);plot(t,y1);%1通道信號title('原始信號時(shí)域波形')；xlabel('t'),ylabel('幅度')%預(yù)處理人耳可識(shí)別范圍(300~3400)y1_yu=pre_process(y1);subplot(2,2,2);plot(t,y1_yu);title('預(yù)濾波后的信號時(shí)域波形')；xlabel('t'),ylabel('幅度')subplot(2,2,3);y11=fft(y1,fs);plot(abs(y11));title('原始信號頻譜');subplot(2,2,4);y1_yu1=fft(y1_yu);plot(abs(y1_yu1));title('濾波后信號頻譜');[f1,f2]=fenjie(y1_yu,1,10);%1次分解[f1_1,f1_2]=fenjie(f1,1,10);%2次分解[f1_11,f1_12]=fenjie(f1_1,1,10);%3次分解[f1_111,f1_112]=fenjie(f1_11,1,10);%4次分解[f1_1111,f1_1112]=fenjie(f1_111,1,10);%5次分解[f1_11111,f1_11112]=fenjie(f1_1111,1,10);%6次分解[f1_111111,f1_111112]=fenjie(f1_11111,1,10);%7次分解figure(2)subplot(4,2,1)n=length(f2)t=0:2/fs:2.*(n-1)/fsplot(t,f2);title('一次分解并抽取的高頻部分')；xlabel('t'),ylabel('幅度')subplot(4,2,2)n=length(f1_2)t=0:4/fs:4.*(n-1)/fsplot(t,f1_2);title('二次分解并抽取的高頻部分')；xlabel('t'),ylabel('幅度')subplot(4,2,3)n=length(f1_12)t=0:8/fs:8.*(n-1)/fsplot(t,f1_12);title('三次分解并抽取的高頻部分')；xlabel('t'),ylabel('幅度')subplot(4,2,4)n=length(f1_112)t=0:16/fs:16.*(n-1)/fsplot(t,f1_112);title('四次分解并抽取的高頻部分')；xlabel('t'),ylabel('幅度')subplot(4,2,5)n=length(f1_1112)t=0:32/fs:32.*(n-1)/fsplot(t,f1_1112);title('五次分解并抽取的高頻部分')；xlabel('t'),ylabel('幅度')subplot(4,2,6)n=length(f1_11112)t=0:64/fs:64.*(n-1)/fsplot(t,f1_11112);title('六次分解并抽取的高頻部分')；xlabel('t'),ylabel('幅度')subplot(4,2,7)n=length(f1_111112)t=0:128/fs:128.*(n-1)/fsplot(t,f1_111112);title('七次分解并抽取的高頻部分')；xlabel('t'),ylabel('幅度')subplot(4,2,8)n=length(f1_111111)t=0:128/fs:128.*(n-1)/fsplot(t,f1_111111)title('七次分解并抽取的低頻部分')；xlabel('t'),ylabel('幅度')figure(3)f1111=fft(f1_111111,fs);subplot(4,2,1)plot(abs(f1111))title('7級分解并抽取后低頻部分頻譜')；xlabel('f'),ylabel('幅度')f1112=fft(f1_111112,fs);subplot(4,2,2)plot(abs(f1112))title('7級分解并抽取后高頻部分頻譜')；xlabel('f'),ylabel('幅度')f1113=fft(f1_11112,fs);subplot(4,2,3)plot(abs(f1113))title('6級分解并抽取后高頻部分頻譜')；xlabel('f'),ylabel('幅度')f1114=fft(f1_1112,fs);subplot(4,2,4)plot(abs(f1114))title('5級分解并抽取后高頻部分頻譜')；xlabel('f'),ylabel('幅度')f1115=fft(f1_112,fs);subplot(4,2,5)plot(abs(f1115))title('4級分解并抽取后高頻部分頻譜')；xlabel('f'),ylabel('幅度')f1116=fft(f1_12,fs);subplot(4,2,6)plot(abs(f1116))title('3級分解并抽取后高頻部分頻譜')；xlabel('f'),ylabel('幅度')f1117=fft(f1_2,fs);subplot(4,2,7)plot(abs(f1117))title('2級分解并抽取后高頻部分頻譜')；xlabel('f'),ylabel('幅度')f1118=fft(f2,fs);subplot(4,2,8)p