1、Matlab 实验报告（题目二）（题目二） 声音信号的采集与滤波处理(采用 IIR 滤波器或 FIR 滤波器)参考资料：信号的采集、数字信号处理及滤波实例要求：（1）采集声音信号或打开已录好的声音文件，并显示其信号图与频域图。（2）根据信号的特点，选用合适的滤波器，给定滤波器的规一化性能指标（参考指标,实际中依据每个同学所叠加噪声情况而定）例如：通带截止频率wp=0.25*pi, 阻通带截止频率 ws=0.3*pi; 通带最大衰减 Rp=1 dB; 阻带最小衰减Rs=15 dB，对信号进行滤波。在 Matlab 中，可以利用函数 fir1 设计 FIR 滤波器，可以利用函数 butte，che
2、by1和 ellip 设计 IIR 滤波器；利用 Matlab 中的函数 freqz 画出各滤波器的频率响应，滤波器设计完后，用 filter 函数用这些数字滤波器对含噪语音信号分别进行滤波处理。（3）还原音乐信号，并画出其时域图与频域图，并与原始信号比较，且回放音乐信号。（1）打开一个自己录制的音乐文件进行实验，这是实验程序：fs=22050; %语音信号采样频率为 22050x1=wavread(e:威尼斯的泪.wav); %读取语音信号的数据，赋给变量 x1sound(x1,22050); %播放语音信号y1=fft(x1,1024); %对信号做 1024 点 FFT 变换f=fs*(
3、0:511)/1024;figure(1)plot(x1) %做原始语音信号的时域图形title (原始语音信号);xlabel(time n);ylabel(fuzhi n);figure(2)freqz(x1) %绘制原始语音信号的频率响应图title (频率响应图)figure(3)subplot(2,1,1);plot(abs(y1(1:512) %做原始语音信号的 FFT 频谱图title (原始语音信号 FFT 频谱)subplot(2,1,2);plot(f,abs(y1(1:512);title (原始语音信号频谱)xlabel(Hz);ylabel(fuzhi);实验效果（2
4、）实验程序clear;fs=22050; x1=wavread(e:威尼斯的泪.wav);f=fs*(0:511)/1024;t=0:1/22050:(length(x1)-1)/22050; %将所加噪声信号的点数调整到与原始信号相同%Au=1 d=0.5*cos(2*pi*1000*t); %噪声为1kHz的余弦信号x2=x1+d;%sound(x1,8000);%pause(50);sound(x2,22050); %播放加噪声后的语音信号y2=fft(x2,1024);figure(1)plot(t,x2)title(加噪后的信号 );xlabel(time n);ylabel(fuz
5、hi n);figure(2)subplot(2,1,1);plot(f,abs(x1(1:512);title(原始语音信号频谱);xlabel(Hz);ylabel(fuzhi);subplot(2,1,2);plot(f,abs(x2(1:512);title(加噪后的信号频谱);xlabel(Hz);ylabel(fuzhi);实验效果（3）实验程序fs=22050; x1=wavread(e:威尼斯的泪.wav); t=0:1/22050:(length(x1)-1)/22050;Au=0.5; d=Au*cos(2*pi*8000*t);x2=x1+d;wp=0.25*pi;ws=
6、0.3*pi;Rp=1;Rs=15;Fs=22050;Ts=1/Fs;wp1=2/Ts*tan(wp/2); %将模拟指标转换成数字指标ws1=2/Ts*tan(ws/2); N,Wn=buttord(wp1,ws1,Rp,Rs,s); %选择滤波器的最小阶数Z,P,K=buttap(N); %创建butterworth模拟滤波器Bap,Aap=zp2tf(Z,P,K);b,a=lp2lp(Bap,Aap,Wn); bz,az=bilinear(b,a,Fs); %用双线性变换法实现模拟滤波器到数字滤波器的转换H,W=freqz(bz,az); %绘制频率响应曲线figure(1)plot(W
7、*Fs/(2*pi),abs(H)gridxlabel(频率 Hz)ylabel(频率响应幅度 )title(Butterworth)f1=filter(bz,az,x2);figure(2)subplot(2,1,1)plot(t,x2) %画出滤波前的时域图title(滤波前的时域波形);subplot(2,1,2)plot(t,f1); %画出滤波后的时域图title(滤波后的时域波形);sound(f1,22050); %播放滤波后的信号F0=fft(f1,1024);f=fs*(0:511)/1024;figure(3)y2=fft(x2,1024);subplot(2,1,1);plot(f,abs(y2(1:512); %画出滤波前的频谱图title(滤波前的频谱 )xlabel(Hz);ylabel(fuzhi);subplot(2,1,2)F1=plot(f,abs(F0(1:512); %画出滤波后的频谱图title(滤波后的频谱 )xlabel(Hz);ylabel(fuzhi);实验结果：
