設計了一套信號采集與處理系統，建立了傅立葉變換算法模型，可獲得其頻譜圖進行頻譜分析，建立濾波器的設計算法模型設計了一個聲音濾波器，建立濾波算法模型可對聲音信號進行濾波。本套系統的算法建立都是基于MATLAB軟件，且所以得算法模型都可移植到DSP或ARM板等微型處理機上運行。通過MATLAB對信號數據的處理，可得到所要聲音的頻率并且可以對其進行濾波得到一個清晰的無噪的聲音
1、 信號頻域分析實例（附錄A~myck,B~MOV） 使用自編的MATLAB的頻域分析算法對兩個不同的聲音信號進行頻域分析得出人聲音的頻率范圍，以確定濾波參數。 4.1聲音采集 • 聲音格式轉化 使用電腦自帶的音頻轉化器把錄制的MP3格式的聲音轉化成mav格式。 • 聲音采集 使用MATLAB自帶函數mavread讀取音頻，把讀取的音頻文件設置為單聲道，默認位數為16位，默認采樣頻率為44100。開始采集數據，得到了一個一維數組。 這里設置兩個不同的聲音信號為A,B。 • 繪制聲音的時域圖，以下是A,B兩信號的時域圖。 4.2 頻譜分析
時域分析與頻域分析是對模擬信號的兩個觀察面。時域分析是以時間軸為坐標表示動態信號的關系；頻域分析是把信號變為以頻率軸為坐標表示出來。一般來說，時域的表示較為形象與直觀，頻域分析則更為簡練，剖析問題更為深刻和方便。動態信號從時間域變換到頻率域主要通過傅立葉級數和傅立葉變換實現。本次使用的算法思想為把聲音信號分成若干個小段，按段進行傅立葉變換，最后畫出整段的頻譜圖，橫坐標為段數（時間），縱坐標為頻率強度，強度變化用顏色深淺表示，這樣可以較單純的整段傅立葉變換可以反映時間，也能直觀的反映該信號頻率。 • 均分聲音信號 把聲音信號均分成若干個小段，以段為單位進行傅立葉變換，可更加準確的描述聲音頻譜。每段的長度應適宜。 • 對每段進行傅立葉變換
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2017-12-5 17:36 上傳
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基于MATLAB的信號分析與處理
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