• 【Matlab】用Matlab设计一个滤波器


    程序1:
    fs=22050;                  %语音信号采样频率为22050
    x1=wavread('Windows Critical Stop.wav'); %读取语音信号的数据,赋给变量x1
    sound(x1,22050);           %播放语音信号
    y1=fft(x1,1024);           %对信号做1024点FFT变换
    f=fs*(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');

    程序2:
    fs=22050;                  %语音信号采样频率为22050
    x1=wavread('Windows Critical Stop.wav'); %读取语音信号的数据,赋给变量x1
    t=0:1/22050:(size(x1)-1)/22050;
    y1=fft(x1,1024);           %对信号做1024点FFT变换
    f=fs*(0:511)/1024;
    x2=randn(1,length(x1));   %产生一与x长度一致的随机信号
    sound(x2,22050);
    figure(1)
    plot(x2)                   %做原始语音信号的时域图形
    title('高斯随机噪声');
    xlabel('time n');
    ylabel('fuzhi n');


    randn('state',0);
    m=randn(size(x1));
    x2=0.1*m+x1;

    sound(x2,22050);%播放加噪声后的语音信号
    y2=fft(x2,1024);
    figure(2)
    plot(t,x2)
    title('加噪后的语音信号');
    xlabel('time n');
    ylabel('fuzhi n');
    figure(3)
    subplot(2,1,1);
    plot(f,abs(y2(1:512)));
    title('原始语音信号频谱');
    xlabel('Hz');
    ylabel('fuzhi');
    subplot(2,1,2);
    plot(f,abs(y2(1:512)));
    title('加噪后的语音信号频谱');
    xlabel('Hz');
    ylabel('fuzhi');

    根据以上代码,你可以修改下面有错误的代码
    程序3:双线性变换法设计Butterworth滤波器

    fs=22050;
    x1=wavread('h:\课程设计2\shuzi.wav');
    t=0:1/22050:(size(x1)-1)/22050;
    Au=0.03;
    d=[Au*cos(2*pi*5000*t)]';
    x2=x1+d;
    wp=0.25*pi;
    ws=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*Fs/(2*pi),abs(H))
    grid
    xlabel('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');

    程序4:窗函数法设计滤波器:

    fs=22050;
    x1=wavread('h:\课程设计2\shuzi.wav');
    t=0:1/22050:(size(x1)-1)/22050;
    Au=0.03;
    d=[Au*cos(2*pi*5000*t)]';
    x2=x1+d;
    wp=0.25*pi;
    ws=0.3*pi;
    wdelta=ws-wp;
    N=ceil(6.6*pi/wdelta);              %取整
    wn=(0.2+0.3)*pi/2;
    b=fir1(N,wn/pi,hamming(N+1));       %选择窗函数,并归一化截止频率
    figure(1)
    freqz(b,1,512)
    f2=filter(bz,az,x2)
    figure(2)
    subplot(2,1,1)
    plot(t,x2)
    title('滤波前的时域波形');
    subplot(2,1,2)
    plot(t,f2);
    title('滤波后的时域波形');
    sound(f2,22050);                    %播放滤波后的语音信号
    F0=fft(f2,1024);
    f=fs*(0:511)/1024;
    figure(3)
    y2=fft(x2,1024);
    subplot(2,1,1);
    plot(f,abs(y2(1:512)));
    title('滤波前的频谱')
    xlabel('Hz');
    ylabel('fuzhi');
    subplot(2,1,2)
    F2=plot(f,abs(F0(1:512)));
    title('滤波后的频谱')
    xlabel('Hz');
    ylabel('fuzhi');

  • 相关阅读:
    IIS7下设置AD单点登录
    数据库日志学习
    用AOP改善javascript代码
    NOPI使用手册
    数据库相关常用查询语句
    SQL事务+异常
    IIS文件上传大小修改配置说明
    VB&XML的增删改查
    python--多线程&多进程
    python-经典类和新式类区别
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/xianghang123/p/1728885.html
Copyright © 2020-2023  润新知