音频信号频谱分析(正文)---副本

1前言

1.1选题背景

DSP处理速度快，功耗低，性能好，基于TMS320C5416DSP芯片的语音存储容量大，具有很好的通信音质等特点，因此被广泛应用于很多领域中。

本设计实现的语音分析系统具有如下优点：

1．音频数据占用资源少

2．音质通信级

3．开发难度低

4．语音芯片与DSP接口电路简单

5．体积小

在论文完成过程中，我首先在图书馆查阅相关书籍研究如何进行基于TMS320C5416DSP芯片的语音录放器的方案设计，然后对系统内部所需要的各个模块进行设计并对芯片做了详细研究；其次参阅相关资料在计算机和实验板上进行应用软件的设计、编程与调试，然后在老师指导下进行硬件与软件的联合调试；最后自己对毕业设计资料进行整理，总结，完成毕业设计论文。

在整个设计过程中，本文首先介绍了基于TMS320C5416DSP芯片的语音录放系统的工作原理，给出了整体设计方案和工作框图，然后给出了系统的硬件设计方案；在硬件设计中，我们采用了TLV320AIC23芯片为核心音频录放接口器件，结合TMS320C5416DSP芯片，语音数据存储FLASH存储器等基本完成了语音录放器硬件的设计过程；最后介绍了基于TMS320C5416DSP芯片的语音录放系统的软件设计，软件部分主要是在CCS环境下用C语言编程实现。将外部输入的模拟语音信号，经由高保真语音芯片TLV320AIC23进行采样后保存在外扩存储器存储空间中，然后这些存储的数字语音信号经过DSP带缓冲串口MCBSP 2 读入DSP，经过FIR数字低通滤波器滤除语音信号中高频部分及其它噪声，最后对这些语音信号的FFT变换。

该语音分析系统的设计能够完成语音采集，播放，存储，频谱分析，基本实现了语音分析功能。随着技术的进步，TMS320C5416DSP与TLV320AIC23的结合的语音编码方案

将会有更好的应用前景。

1.2 设计目的

DSP课程设计是对《数字信号处理》、《DSP原理及应用》等课程的较全面练习和训练，是实践教学中的一个重要环节。

通过本次课程设计，综合运用数字信号处理、DSP技术课程以及其他有关先修课程的理论和生产实际知识去分析和解决具体问题，并使所学知识得到进一步巩固、深化和发展。初步培养学生对工程设计的独立工作能力，掌握电子系统设计的一般方法。通过课程设计完成基本技能的训练，如查阅设计资料和手册、程序的设计、调试等，提高学生分析问题、解决问题的能力。

本题目通过TLV320AIC23采集音频信号(f.max<10kHz)，编写DSP的FFT处理程序（自定频谱分辨力），获得幅频特性之后，在点阵液晶(128*64)中大致显示出幅频图。并在液晶中用文字显示频率幅值前三的频率值。

1、DSP与TLV320AIC23接口电路的原理图绘制；

2、DSP控制TLV320AIC23的程序编写与调试；

3、TLV320AIC23进行语音模拟量到数字信号的转换，实现声音的采集，在CCS软件中分析信号的幅频特性；

4、编写DSP的FFT处理程序；

5、控制点阵液晶，实现绘图功能，将幅频图显示出来

6、按要求编写课程设计报告书，正确、完整的阐述设计和实验结果。

7、在报告中绘制程序的流程图，并文字说明。

2语音分析器的技术方案及硬件电路设计

在当今的数字化时代背景下，DSP已成为通信、计算机、消费类电子产品等领域的基础器件，是集成电路中发展最快的电子产品，并成为电子产品更新换代的决定因素。DSP 芯片已经被广泛地应用于当今技术革命的各个领域，而且DSP技术也正以极快的速度被应用在通信、电子系统、信号处理系统等许多领域中。

基于TMS320C5416DSP芯片的语音分析器的设计系统的主要功能对语音信号进行采样滤波后FFT变换，然后观察其频谱分布。通过该分析器可观察到语音信号频谱特征的观察，从而为语音的编解码，压缩，解压缩，语音编码，语音识别语音合成，语音增强等实时语音处理方法的实现及参数的选取提供依据。

本系统是一个数字信号处理系统，是电子技术、信号处理技术与计算技术相结合的产物，也是一个软硬件结合的系统。

2.1语音分析器的性能指标和硬件方案

2.1.1 语音分析器的主要性能

本设计实现的语音录放器具有如下主要性能：

1．由于语音信号的频率范围为300Hz-3400Hz（人说话声音）或20Hz-20kHz（音乐，占音频信号全频率），根据采样定理，为保证信息不失真，确定系统的采样频率为8KHz或96kHz;

2．结合系统采用的TMS320C5416芯片处理速度以及信号采样频率的要求，采用TLV320AIC23芯片作为系统的A/D转换芯片;

3．根据上述技术指标确定TMS320C5416系统的外围接口方式。

本设计实现的语音分析系统具有如下优点：

1．音频数据占用资源少

2．音质通信级高

3．开发难度低

4．语音芯片与DSP 接口电路简单

5．体积小

信号处理实验七音频频谱分析仪设计与实现

哈尔滨工程大学 实验报告 实验名称：离散时间滤波器设计 班级：电子信息工程4班 学号： 姓名： 实验时间：2016年10月31日18：30 成绩：________________________________ 指导教师：栾晓明 实验室名称：数字信号处理实验室哈尔滨工程大学实验室与资产管理处制

实验七音频频谱分析仪设计与实现 一、 实验原理 MATLAB 是一个数据分析和处理功能十分强大的工程实用软件，其数据采集工具箱为实现数据的输入和输出提供了十分方便的函数命令。本实验要求基于声卡和MTLAB 实现音频信号频谱分析仪的设计原理与实现，功能包括： (1)音频信号输入，从声卡输入、从WAV 文件输入、从标准信号发生器输入； (2)信号波形分析，包括幅值、频率、周期、相位的估计、以及统计量峰值、均值、均方值和方差的计算。 (3)信号频谱分析，频率、周期的统计，同行显示幅值谱、相位谱、实频谱、虚频谱和功率谱的曲线。 1、频率(周期)检测 对周期信号来说，可以用时域波形分析来确定信号的周期，也就是计算相邻的两个信号波峰的时间差、或过零点的时间差。这里采用过零点(ti)的时间差T(周期)。频率即为f = 1/T ，由于能够求得多个T 值(ti 有多个)，故采用它们的平均值作为周期的估计值。 2、幅值检测 在一个周期内，求出信号最大值ymax 与最小值ymin 的差的一半，即A = (ymax - ymin)/2，同样，也会求出多个A 值，但第1个A 值对应的ymax 和ymin 不是在一个周期内搜索得到的，故以除第1个以外的A 值的平均作为幅值的估计值。 3、相位检测 采用过零法，即通过判断与同频零相位信号过零点时刻，计算其时间差，然后换成相应的相位差。φ=2π(1-ti/T)，{x}表示x 的小数部分，同样，以φ的平均值作为相位的估计值。 频率、幅值和相位估计的流程如图1所示。 4、数字信号统计量估计 (1) 峰值P 的估计 在样本数据x 中找出最大值与最小值，其差值为双峰值，双峰值的一半即为峰值。 P=0.5[max(yi)-min(yi)] (2)均值估计 i N i y N y E ∑== 1 )( 式中，N 为样本容量，下同。 (3) 均方值估计 () 20 2 1 ∑== N i i y N y E (4) 方差估计 ∑=-=N i i Y E y N y D 0 2))((1)(

应用Matlab对含噪声语音信号进行频谱分析及滤波

应用Matlab对含噪声的语音信号进行频谱分析及滤波 一、实验内容 录制一段个人自己的语音信号，并对录制的信号进行采样；画出采样后语音信号的时域波形和频谱图；在语音信号中增加正弦噪声信号(自己设置几个频率的正弦信号)，对加入噪声信号后的语音信号进行频谱分析；给定滤波器的性能指标，采用窗函数法和双线性变换设计数字滤波器，并画出滤波器的频率响应；然后用自己设计的滤波器对采集的信号进行滤波，画出滤波后信号的时域波形和频谱，并对滤波前后的信号进行对比试听，分析信号的变化。 二、实现步骤 1．语音信号的采集 利用Windows下的录音机，录制一段自己的话音，时间在1 s内。然后在Matlab软件平台下，利用函数wavread对语音信号进行采样，（可用默认的采样频率或者自己设定采样频率）。 2．语音信号的频谱分析 要求首先画出语音信号的时域波形；然后对语音号进行快速傅里叶变换，得到信号的频谱特性。 在采集得到的语音信号中加入正弦噪声信号，然后对加入噪声信号后的语音号进行快速傅里叶变换，得到信号的频谱特性。并利用sound试听前后语音信号的不同。

分别设计IIR和FIR滤波器，对加入噪声信号的语音信号进行去噪，画出并分析去噪后的语音信号的频谱，并进行前后试听对比。 3.数字滤波器设计 给出数字低通滤波器性能指标:如，通带截止频率fp＝10000 Hz，阻带截止频率fs＝12000 Hz（可根据自己所加入噪声信号的频率进行阻带截止频率设置），阻带最小衰减Rs＝50 dB，通带最大衰减Rp＝3 dB（也可自己设置），采样频率根据自己语音信号采样频率设定。

报告内容 一、实验原理 含噪声语音信号通过低通滤波器，高频的噪声信号会被过滤掉，得到清晰的无噪声语音信号。 二、实验内容 录制一段个人自己的语音信号，并对录制的信号进行采样；画出采样后语音信号的时域波形和频谱图；在语音信号中增加正弦噪声信号(自己设置几个频率的正弦信号)，对加入噪声信号后的语音信号进行频谱分析；给定滤波器的性能指标，采用窗函数法和双线性变换设计数字滤波器，并画出滤波器的频率响应；然后用自己设计的滤波器对采集的信号进行滤波，画出滤波后信号的时域波形和频谱，并对滤波前后的信号进行对比试听，分析信号的变化。给出数字低通滤波器性能指标:如，通带截止频率fp＝10000 Hz，阻带截止频率fs＝12000 Hz （可根据自己所加入噪声信号的频率进行阻带截止频率设置），阻带最小衰减Rs＝50 dB，通带最大衰减Rp＝3 dB（也可自己设置），采样频率根据自己语音信号采样频率设定。 三、实验程序 1、原始信号采集和分析 clc;clear;close all; fs=10000; %语音信号采样频率为10000 x1=wavread('C:\Users\acer\Desktop\voice.wav'); %读取语音信号的数据，赋给x1 sound(x1,40000); %播放语音信号 y1=fft(x1,10240); %对信号做1024点FFT变换 f=fs*(0:1999)/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); plot(f,abs(y1(1:2000))); %做原始语音信号的频谱图形 title('原始语音信号频谱') xlabel('Hz'); ylabel('fuzhi');

对正弦信号的采样频谱分析.doc

H a r b i n I n s t i t u t e o f T e c h n o l o g y 课程设计 课程名称：课程设计2 设计题目：对正弦信号的抽样频谱分析院系：电子与信息工程学院 班级：0805203 设计者：褚天琦 学号：1080520314 指导教师：郑薇 设计时间：2011-10-15 哈尔滨工业大学

一、题目要求： 给定采样频率fs，两个正弦信号相加，两信号幅度不同、频率不同。要求给定正弦信号频率的选择与采样频率成整数关系和非整数关系两种情况，信号持续时间选择多种情况分别进行频谱分析。 二、题目原理与分析： 本题目要对正弦信号进行抽样，并使用fft对采样信号进行频谱分析。因此首先对连续正弦信号进行离散处理。实际操作中通过对连续信号间隔相同的抽样周期取值来达到离散化的目的。根据抽样定理，如果信号带宽小于奈奎斯特频率（即采样频率的二分之一），那么此时这些离散的采样点能够完全表示原信号。高于或处于奈奎斯特频率的频率分量会导致混叠现象。设抽样周期为TS(抽样角频率为ωS)，则 可见抽样后的频谱是原信号频谱的周期性重复，当信号带宽小于奈奎斯特频率的二分之一时不会产生频谱混叠现象。 因此，我们对采样频率的选择采取fs>2fo,fs=2fo,fs<2fo三种情况进行分析。对信号采样后，使用fft函数对其进行频谱分析。为了使频谱图像更加清楚，更能准确反映实际情况并接近理想情况，我们采用512点fft。取512点fft不仅可以加快计算速度，而且可以使频谱图更加精确。若取的点数较少，则会造成频谱较大的失真。 三、实验程序： 本实验采用matlab编写程序，实验中取原信号为 ft=sin(2πfXt)+2sin(10πfXt)，取频率f=1kHz，实验程序如下： f=1000;fs=20000;Um=1; N=512;T=1/fs; t=0:1/fs:0.01; ft=Um*sin(2*pi*f*t)+2*Um*sin(10*pi*f*t); subplot(3,1,1); plot(t,ft);grid on; axis([0 0.01 1.1*min(ft) 1.1*max(ft)]); xlabel('t'),ylabel('ft'); title('抽样信号的连续形式'); subplot(3,1,2); stem(t,ft);grid on; axis([0 0.01 1.1*min(ft) 1.1*max(ft)]); xlabel('t'),ylabel('ft');

音频信号分析与处理

实验三音频信号的分析与处理1 一、实验目的 1.掌握音频信号的采集以及运用Matlab软件实现音频回放的方 法； 2.掌握运用Matlab实现对音频信号的时域、频谱分析方法； 3.掌握运用Matlab设计RC滤波系统的方法； 4.掌握运用Matlab实现对加干扰后的音频信号的进行滤波处理 的方法； 5.锻炼学生运用所学知识独立分析问题解决问题的能力，培养学 生创新能力。 二、实验性质 设计性实验 三、实验任务 1.音频信号的采集 音频信号的采集可以通过Windows自带的录音机也可以用专用的录制软件录制一段音频信号（尽量保证无噪音、干扰小），也可以直接复制一段音频信号，但必须保证音频信号保存为.wav的文件。 2.音频信号的时域、频域分析 运用Matlab软件实现对音频信号的打开操作、时域分析和频域分析，并画出相应的图形（要求图形有标题），并打印在实验报告中（注意：把打印好的图形剪裁下来，粘贴到实验报告纸上）。 3.引入干扰信号 在原有的音频信号上，叠加一个频率为100KHz的正弦波干扰信号（幅度自定，可根据音频信号的情况而定）。 4.滤波系统的设计 运用Matlab实现RC滤波系统，要求加入干扰的音频信号经过RC滤波系统后，能够滤除100KHz的干扰信号，同时保留原有的音频信号，要求绘制出RC滤波系统的冲激响应波形，并分析其频谱。

% 音频信号分析与处理 %% 打开和读取音频文件 clear all; % 清除工作区缓存 [y, Fs] = audioread('jyly.wav'); % 读取音频文件 VoiceWav = y(300000 : 400000, 1); % 截取音频中的一段波形 clear y; % 清除缓存 hAudio = audioplayer(VoiceWav, Fs); % 将音频文件载入audioplayer SampleRate = get(hAudio, 'SampleRate'); % 获取音频文件的采样率KHz T = 1/SampleRate; % 计算每个点的时间，即采样周期SampLen = size(VoiceWav,1); % 单声道采样长度 %% 绘制时域分析图 hFig1 = figure('Units', 'normalized', 'Position', [0 0.05 0.49 0.85]); t = T: T: (SampLen* T); subplot(2, 1, 1); % 绘制音频波形 plot(t, VoiceWav); % 绘制波形 title('音频时域波形图'); axis([0, 2.3, -0.5, 0.5]); xlabel('时间(s)'); ylabel('幅值(V)'); % 显示标题 %% 傅里叶变换 subplot(2, 1, 2); % 绘制波形 myfft(VoiceWav, SampleRate, 'plot'); % 傅里叶变换 title('单声道频谱振幅'); % 显示标题 xlabel('Frequency (Hz)'); ylabel('|Y(f)|'); play(hAudio); % 播放添加噪声前的声音 pause(3); %% 引入100KHz的噪声干扰 t = (0: SampLen-1)* T; noise = sin(2 * pi * 10000 * t); % 噪声频率100Khz，幅值-1V到+1V hFig2 = figure('Units', 'normalized', 'Position', [0.5 0.05 0.5 0.85]); subplot(2, 1, 1); % 绘制波形 plot(t(1: 1000), noise(1: 1000)); title('100KHz噪声信号'); % 显示标题 noiseVoice = VoiceWav+ noise'; % 将噪声加到声音里面 hAudio = audioplayer(noiseVoice, Fs); % 将音频文件载入audioplayer subplot(2, 1, 2); % 绘制波形 [fftNoiseVoice, f] = myfft(noiseVoice, SampleRate, 'plot'); title('音乐和噪声频谱'); % 显示标题 play(hAudio); % 播放添加噪声后的声音 pause(3);

matlab频谱分析仪

频谱分析仪 摘要频谱分析仪是研究电信号频谱结构的仪器，用于信号失真度、调制度、谱纯度、频率稳定度和交调失真等信号参数的测量，是一种多用途的电子测量仪器。随着软硬件技术的发展，仪器的智能化与虚拟化已成为未来实验室及研究机构的发展方向。虚拟仪器技术的优势在于可由用户定义自己的专用仪器系统，且功能灵活，很容易构建，所以应用面极为广泛。本文介绍了一种使用GUI工具箱用matlab实现的简易虚拟频谱分析仪的设计方法。 关键词matlab，频谱分析仪，时域分析，频域分析

目录 1概述 (3) 2技术路线 (4) 3实现方法 (5) 3.1搭建GUI界面 (5) 3.2信号输入 (6) 3.2.1选择信号输入 (6) 3.2.2声卡输入 (7) 3.2.3读取wav文件 (7) 3.2.4信号发生器输入 (7) 3.3时域分析 (8) 3.4频域分析 (9) 3.5仿真 (10) 3.5.1声卡输入 (10) 3.5.2读取wav文件 (10) 3.5.3信号发生器 (11) 4存在的问题 (15) 5致谢...................................................................................................... 错误！未定义书签。参考文献 (15)

1概述 MATLAB是矩阵实验室(Matrix Laboratory)的简称，是美国MathWorks公司出品的商业数学软件。可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。图形用户界面(Graphical User Interface，简称GUI，又称图形用户接口)是指采用图形方式显示的计算机操作用户界面。与早期计算机使用的命令行界面相比，图形界面对于用户来说在视觉上更易于接受。MATLAB自带了强大的GUl工具[1]。在本文中，将利用MATLAB的GUI工具，设计出数字频谱分析仪。 频谱分析仪是研究电信号频谱结构的仪器，用于信号失真度、调制度、谱纯度、频率稳定度和交调失真等信号参数的测量，可用以测量放大器和滤波器等电路系统的某些参数，是一种多用途的电子测量仪器。它又可称为频域示波器、跟踪示波器、分析示波器、谐波分析器、频率特性分析仪或傅里叶分析仪等。现代频谱分析仪能以模拟方式或数字方式显示分析结果，能分析1赫兹以下的甚低频到亚毫米波段的全部无线电频段的电信号[2]。目前已经有许多较成熟的频谱分析软件，如SpectraLAB、RSAVu、dBFA等[3]。本文将给出的则是通过MATLAB软件实现的基于FFT的数字频谱分析仪。 FFT（Fast Fourier Transformation），即为快速傅氏变换，是离散傅氏变换的快速算法，它是根据离散傅氏变换的奇、偶、虚、实等特性，对离散傅立叶变换的算法进行改进获得的。它对傅氏变换的理论并没有新的发现，但是对于在计算机系统或者说数字系统中应用离散傅立叶变换，可以说是进了一大步[4]。 通过此次设计，能进一步掌握MATLAB软件开发过程的基本理论、基本知识和基本技能，熟悉基于MATLAB平台的若干信号处理系统开发及调试方法，且成本低，易于实现，容易修改，并可以进行仿真。该设计的进行可以为我们以后的学习工作奠定一定的基础。

应用matlab对语音信号进行频谱分析及滤波.

数字信号处理 —综合实验报告 综合实验名称：应用MatLab对语音信号进行 频谱分析及滤波 系： 学生姓名： 班级： 学号： 成绩： 指导教师： 开课时间学年学期

目录 一．综合实验题目 (1) 二、综合实验目的和意义 (1) 2.1 综合实验目的 (1) 2.2 综合实验的意义 (1) 三．综合实验的主要内容和要求 (1) 3.2 综合实验的要求： (2) 四．实验的原理 (2) 4.1 数字滤波器的概念 (2) 4.2 数字滤波器的分类 (2) （1）根据单位冲激响应h(n)的时间特性分类 (2) 五．实验的步骤 (3) 下面对各步骤加以具体说明。 5.1语音信号的采集 (3) 5.2 语音信号的频谱分析; (3) 5.3 设计数字滤波器和画出其频率响应 (5) 5.3.1设计数字滤波器的性能指标： (5) 5.3.2 用Matlab设计数字滤波器 (6) 5.6 设计系统界面 (19) 六、心得体会 (20) 参考文献： (21)

一．综合实验题目 应用MatLab对语音信号进行频谱分析及滤波 二、综合实验目的和意义 2.1 综合实验目的 为了巩固所学的数字信号处理理论知识，使学生对信号的采集、处理、传输、显示和存储等有一个系统的掌握和理解，再者，加强学生对Matlab软件在信号分析和处理的运用 综合运用数字信号处理的理论知识进行频谱分析和滤波器设计，通过理论推导得出相应结论，再利用 MATLAB 作为编程工具进行计算机实现，从而加深对所学知识的理解，建立概念。 2.2 综合实验的意义 语言是我们人类所特有的功能，它是传承和记载人类几千年文明史，没有语言就没有我们今天人类的文明。语音是语言最基本的表现形式，是相互传递信息最重要的手段，是人类最重要、最有效、最常用和最方便的交换信息的形式。 语音信号处理属于信息科学的一个重要分支，大规模集成技术的高度发展和计算机技术的飞速前进，推动了这一技术的发展；它是研究用数字信号处理技术对语音信号进行处理的一门新兴学科，同时又是综合性的多学科领域和涉及面很广的交叉学科，因此我们进行语言信号处理具有时代的意义。 三．综合实验的主要内容和要求 3.1综合实验的主要内容： 录制一段个人自己的语音信号，并对录制的信号进行采样；画出采样后语音信号的时域波形和频谱图；给定滤波器的性能指标，采用窗函数法和双线性变换设计滤波器，并画出滤波器的频率响应；然后用自己设计的滤波器对采集的信号进行滤波，画出滤波后信号的时域波形和频谱，并对滤波前后的信号进行对比，分析信号的变化；回放语音信号；综合实验应完成的工作： (1）语音信号的采集; (2）语音信号的频谱分析;

用FFT对信号作频谱分析 实验报告

实验报告 实验三：用FFT 对信号作频谱分析 一、 实验目的与要求 学习用FFT 对连续信号和时域离散信号进行谱分析的方法，了解可能出现的分析误差及其原因，以便正确应用FFT 。 二、 实验原理 用FFT 对信号作频分析是学习数字信号处理的重要内容，经常需要进行分析的信号是模拟信号的时域离散信号。对信号进行谱分析的重要问题是频谱分辨率D 和分析误差。频谱分辨率直接和FFT 的变换区间N 有关，因为FFT 能够实现的频率分辨率是2π/N ，因此要求2π/N 小于等于D 。可以根据此式选择FFT 的变换区间N 。误差主要来自于用FFT 作频谱分析时，得到的是离散谱，而信号（周期信号除外）是连续谱，只有当N 较大时，离散谱的包络才能逼近连续谱，因此N 要适当选择大一些。 三、 实验步骤及内容（含结果分析） （1）对以下序列进行FFT 分析： x 1(n)=R 4(n) x 2(n)= x 3(n)= 选择FFT 的变换区间N 为8和16两种情况进行频谱分析，分别打印出幅频特性曲线，并进行讨论、分析与比较。 【实验结果如下】： n+1 0≤n ≤3 8-n 4≤n ≤7 0 其它n 4-n 0≤n ≤3 n-3 4≤n ≤7 0 其它 n

实验结果图形与理论分析相符。（2）对以下周期序列进行谱分析： x4(n)=cos[(π/4)*n]

x5(n)= cos[(π/4)*n]+ cos[(π/8)*n] 选择FFT的变换区间N为8和16两种情况进行频谱分析，分别打印出幅频特性曲线，并进行讨论、分析与比较。 【实验结果如下】： （3）对模拟周期信号进行频谱分析： x6(n)= cos(8πt)+ cos(16πt)+ cos(20πt) 选择采样频率Fs=64Hz，FFT的变换区间N为16、32、64三种情况进行频谱分析，分别打印出幅频特性曲线，并进行讨论、分析与比较。 【实验结果如下】：

音频信号分析仪(A题一等奖)

题目名称：音频信号分析仪（A题） 华南理工大学电子与信息学院参赛队员：陈旭张洋林士明 摘要：本音频信号分析仪由32位MCU为主控制器，通过AD转换，对音频信号进行采样，把连续信号离散化，然后通过FFT快速傅氏变换运算，在时域和频域对音频信号各个频率分量以及功率等指标进行分析和处理，然后通过高分辨率的LCD对信号的频谱进行显示。该系统能够精确测量的音频信号频率范围为20Hz-10KHz，其幅度范围为5mVpp-5Vpp，分辨力分为20Hz和100Hz两档。测量功率精确度高达1%,并且能够准确的测量周期信号的周期，是理想的音频信号分析仪的解决方案。 关键词：FFT MCU频谱功率 Abstract:The audio signal analyzer is based on a32-bit MCU controller,through the AD converter for audio signal sampling,the continuous signal discrete,and then through the FFT fast Fourier transform computing,in the time domain and frequency domain of the various audio frequency signal weight and power,and other indicators for analysis and processing,and then through the high-resolution LCD display signals in the spectrum.The system can accurately measure the audio signal frequency range of20Hz-10KHz,the range of5-5Vpp mVpp,resolution of20Hz and100Hz correspondent.Power measurement accuracy up to1%,and be able to accurately measuring the periodic signal cycle is the ideal audio signal analyzer solution. Keyword:FFT MCU Spectrum Power

Adobe-Audition-系列教程(二)：频谱分析仪

Aｄobe Auditｉon系列教程（二)：频谱分析仪 频谱分析仪是研究信号频谱特征的仪器，在电子技术一日千里的今天,是研究、开发、调试维修中的有力武器。现代频谱分析仪都趋向于智能化，虚拟仪器技术广泛应用，有些就是以专用的计算机系统为核心设计的。其结果是结构大大简化、性能飞速提高。当然专业的频谱分析仪就比示波器更加昂贵了,业余爱好者更难用上。不过不必灰心,我们可以充分利用ＡdｏbｅAudition的频谱分析功能,让你拥有精确频谱分析仪的美梦成真!? 1. 频谱显示模式? Ａdoｂe Audition本身有一种“频谱显示”模式。先打开一段波形,或用《妙用Adobe Auｄｉtioｎ:数字存储示波器》一文介绍的方法录制一段波形，即可进行频谱分析。这里我们新建一段２0秒的对数扫频信号(本文大多选用直接建立的波形,以便了解信号原始波形的标准频谱特征），然后选择“Vｉeｗ=>Sｐectral Vieｗ”(视图=＞频谱)，如图1，或点击快捷工具栏的“Togｇle bｅtwｅen Ｓｐectral and Wavｅｆorm vｉews”(切换频谱视图／波形视图）按扭,即可将波形以频谱显示的方式显示出来，如图2。扫频的频谱显示见图３。 图1

图2 图3 可以看到，横轴为时间,纵轴为频率指示。每个时刻对应的波形频谱都被显示出来了，可以看到扫描速度是指数增加的，即将频率轴取对数时扫描速度是线性的。如图中光标处18秒处频谱指示约1１KＨz。实际上频谱指示的颜色是代表频谱能量的高低的,颜色从深蓝到红再到黄，指示谱线电平由低到高的变化。这实际上跟地图的地形鸟瞰显示是比较相似的，看图4频谱复杂变化的声音频谱就更容易理解这点了。 图4

音频信号的谱分析及去噪

课程设计任务书 课程设计学生日志

课程设计考勤表 课程设计评语表

音频信号的谱分析及去噪 一、研究背景：……………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………… 二、设计方案…………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………

三、设计目的和意义 通过MATLAB编程，用FFT函数绘制出音频信号的频谱。用噪音去干扰音频信号，画出干扰后信号的频谱。这样观察对比，便可分析出噪声对音频信号的干扰。主要目的是通过设计FIR 数字滤波器滤除噪音信号，体会滤波器可提取有用信号消除干扰的作用。去噪，可以减少或消除信号传输过程中的干扰，从而达到有效传输。…………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………… 四、设计原理 1、FFT原理：运用快速傅里叶变换得信号的频谱，快速傅里叶变换是可以用计

算机编程实现的一种快速求得信号频谱的方法。在MATLAB 编程中可以直接调用FFT 函数。 2、FIR 数字滤波器的设计步骤： 1）将给定的数字滤波器性能指标转化成相应的模拟滤波器性能指标。 2）将模拟滤波器的性能指标变换成模拟低通滤波器的性能指标。 3）用所得的模拟低通滤波器的性能指标，利用某种模拟滤波器逼近方法，设计得出该滤波器。 低通滤波器的频率响应： 设计滤波器时主要考虑四个指标：通带截止频率、阻带起始频率、通带衰减、阻带衰减。 五、 详细设计步骤 1. 用Windows 附件中的录音机录制了一段歌曲，并且由MATLAB 中的FFT 函数绘制出它的频谱图和时域波形。 N=1024;%采样点数 fs=20000; %语音信号采样频率为20000 [x0,fs,NBTS]=wavread('d:\输入噪声\ly.wav'); % ly 为原始语音信号 [m0,n0]=size(x0); x0=wavread('d:\ 输 入 噪 声 \ly.wav'); %读取音频信号 sound(x0,fs); %播放音频信号 figure(1) 阻带 过渡带 通带

信号的频谱分析及MATLAB实现

第23卷第3期湖南理工学院学报(自然科学版)Vol.23 No.3 2010年9月 Journal of Hunan Institute of Science and Technology (Natural Sciences) Sep. 2010信号的频谱分析及MATLAB实现 张登奇, 杨慧银 (湖南理工学院信息与通信工程学院, 湖南岳阳 414006) 摘 要: DFT是在时域和频域上都已离散的傅里叶变换, 适于数值计算且有快速算法, 是利用计算机实现信号频谱分析的常用数学工具. 文章介绍了利用DFT分析信号频谱的基本流程, 重点阐述了频谱分析过程中误差形成的原因及减小分析误差的主要措施, 实例列举了MATLAB环境下频谱分析的实现程序. 通过与理论分析的对比, 解释了利用DFT分析信号频谱时存在的频谱混叠、频谱泄漏及栅栏效应, 并提出了相应的改进方法. 关键词: MA TLAB; 频谱分析; 离散傅里叶变换; 频谱混叠; 频谱泄漏; 栅栏效应 中图分类号: TN911.6 文献标识码: A 文章编号: 1672-5298(2010)03-0029-05 Analysis of Signal Spectrum and Realization Based on MATLAB ZHANG Deng-qi, YANG Hui-yin (College of Information and Communication Engineering, Hunan Institute of Science and Technology, Yueyang 414006, China) Abstract:DFT is a Fourier Transform which is discrete both in time-domain and frequency-domain, it fits numerical calculation and has fast algorithm, so it is a common mathematical tool which can realize signal spectrum analysis with computer. This paper introduces the basic process of signal spectrum analysis with DFT, emphasizes the causes of error producing in spectrum analysis process and the main ways to decrease the analysis error, and lists the programs of spectrum analysis based on MATLAB. Through the comparison with the theory analysis, the problems of spectrum aliasing, spectrum leakage and picket fence effect are explained when using DFT to analyze signal spectrum, and the corresponding solution is presented. Key words:MATLAB; spectrum analysis; DFT; spectrum aliasing; spectrum leakage; picket fence effect 引言 信号的频谱分析就是利用傅里叶分析的方法, 求出与时域描述相对应的频域描述, 从中找出信号频谱的变化规律, 以达到特征提取的目的[1]. 不同信号的傅里叶分析理论与方法, 在有关专业书中都有介绍, 但实际的待分析信号一般没有解析式, 直接利用公式进行傅里叶分析非常困难. DFT是一种时域和频域均离散化的傅里叶变换, 适合数值计算且有快速算法, 是分析信号的有力工具. 本文以连续时间信号为例, 介绍利用DFT分析信号频谱的基本流程, 重点阐述频谱分析过程中可能存在的误差, 实例列出MATLAB 环境下频谱分析的实现程序. 1 分析流程 实际信号一般没有解析表达式, 不能直接利用傅里叶分析公式计算频谱, 虽然可以采用数值积分方法进行频谱分析, 但因数据量大、速度慢而无应用价值. DFT在时域和频域均实现了离散化, 适合数值计算且有快速算法, 是利用计算机分析信号频谱的首选工具. 由于DFT要求信号时域离散且数量有限, 如果是时域连续信号则必须先进行时域采样, 即使是离散信号, 如果序列很长或采样点数太多, 计算机存储和DFT计算都很困难, 通常采用加窗方法截取部分数据进行DFT运算. 对于有限长序列, 因其频谱是连续的, DFT只能描述其有限个频点数据, 故存在所谓栅栏效应. 总之, 用DFT分析实际信号的频谱, 其结果必然是近似的. 即使是对所有离散信号进行DFT变换, 也只能用有限个频谱数据近似表示连续频 收稿日期: 2010-06-09 作者简介: 张登奇(1968? ), 男, 湖南临湘人, 硕士, 湖南理工学院信息与通信工程学院副教授. 主要研究方向: 信号与信息处理

matlab声音信号频谱分析的课程设计

原语音信号 [y,fs,bits]=wavread('C:\Users\Administrator\Desktop\111.wav'); >> sound(y,fs,bits); >> n=length(y) n = 92611 >> Y=fft(y,n); >> subplot(2,1,1);plot(y); >> subplot(2,1,2);plot(abs(Y));

加噪声 >> [y,fs,bits]=wavread('C:\Users\Administrator\Desktop\111.wav'); >> sound(y,fs,bits); >> n=length(y) n = 92611 >> Noise=0.2*randn(n,2); >> s=y+Noise; >> sound(s) >> subplot(2,1,1); >> plot(s) >> S=fft(s); >> subplot(2,1,2); >> plot(abs(S)) >> title('加噪语音信号的频谱波形')

FIR 低通滤波器 fp=1000;fc=1200;As=100;Ap=1;fs=30000; >> wc=2*fc/fs;wp=2*fp/fs; >> N=ceil((As-7.95)/(14.36*(wc-wp)/2))+1; >> beta=0.1102*(As-8.7); >> Win=Kaiser(N+1,beta); b=fir1(N,wc,Win); >> freqz(b,1,512,fs); >> s_low=filter(b,1,s); >> plot(s_low);title('信号经过低通滤波器的时域图') >> S_low=fft(s_low,n); >> plot(abs(S_low));title('信号经过低通滤波的频谱') >> sound(s_low,fs,bits)

Adobe-Audition-系列教程(二)：频谱分析仪

AdoｂｅＡｕditｉon系列教程(二)：频谱分析仪 频谱分析仪是研究信号频谱特征的仪器,在电子技术一日千里的今天,是研究、开发、调试维修中的有力武器。现代频谱分析仪都趋向于智能化,虚拟仪器技术广泛应用，有些就是以专用的计算机系统为核心设计的。其结果是结构大大简化、性能飞速提高。当然专业的频谱分析仪就比示波器更加昂贵了,业余爱好者更难用上。不过不必灰心,我们可以充分利用AdobｅＡｕdiｔiｏn的频谱分析功能,让你拥有精确频谱分析仪的美梦成真! 1. 频谱显示模式 AｄobｅAudition本身有一种“频谱显示”模式。先打开一段波形,或用《妙用Adobe Ａuｄitｉｏn：数字存储示波器》一文介绍的方法录制一段波形，即可进行频谱分析。这里我们新建一段2０秒的对数扫频信号（本文大多选用直接建立的波形，以便了解信号原始波形的标准频谱特征）,然后选择“Viｅｗ=＞Spe ｃtrａl Ｖiew”（视图=＞频谱）,如图1，或点击快捷工具栏的“Ｔｏｇgle ｂetween Sｐeｃｔraｌ and Ｗaveform views”(切换频谱视图/波形视图)按扭，即可将波形以频谱显示的方式显示出来，如图2。扫频的频谱显示见图3。 图1

图２ 图3 可以看到，横轴为时间,纵轴为频率指示。每个时刻对应的波形频谱都被显示出来了,可以看到扫描速度是指数增加的，即将频率轴取对数时扫描速度是线性的。如图中光标处18秒处频谱指示约11KＨz。实际上频谱指示的颜色是代表频谱能量的高低的,颜色从深蓝到红再到黄,指示谱线电平由低到高的变化。这实际上跟地图的地形鸟瞰显示是比较相似的，看图4频谱复杂变化的声音频谱就更容易理解这点了。

信号的频谱分析

实验三信号的频谱分析 方波信号的分解与合成实验 一、任务与目的 1. 了解方波的傅立叶级数展开和频谱特性。 2. 掌握方波信号在时域上进行分解与合成的方法。 3. 掌握方波谐波分量的幅值和相位对信号合成的影响。 二、原理（条件） PC机一台，TD－SAS系列教学实验系统一套。 1. 信号的傅立叶级数展开与频谱分析 信号的时域特性和频域特性是对信号的两种不同的描述方式。对于一个时域的周期信号f(t)，只要满足狄利克莱条件，就可以将其展开成傅立叶级数： 如果将式中同频率项合并，可以写成如下形式： 从式中可以看出，信号f(t)是由直流分量和许多余弦（或正弦）分量组成。其中第一项A0/2是常数项，它是周期信号中所包含的直流分量；式中第二项A1cos(Ωt+φ1)称为基波，它的角频率与原周期信号相同，A1是基波振幅，φ1是基波初相角；式中第三项A2cos(Ωt+φ2)称为二次谐波，它的频率是基波的二倍，A2是基波振幅，φ2是基波初相角。依此类推，还有三次、四次等高次谐波分量。 2. 方波信号的频谱 将方波信号展开成傅立叶级数为： n=1，3，5… 此公式说明，方波信号中只含有一、三、五等奇次谐波分量，并且其各奇次谐波分量的幅值逐渐减小，初相角为零。图3-1-1为一个周期方波信号的组成情况，由图可见，当它包含的分量越多时，波形越接近于原来的方波信号，还可以看出频率较低的谐波分量振幅较大，它们组成方波的主体，而频率较高的谐波分量振幅较小，它们主要影响波形的细节。

（a）基波（b）基波＋三次谐波 （c）基波＋三次谐波＋五次谐波 （d）基波＋三次谐波＋五次谐波＋七次谐波 （e）基波＋三次谐波＋五次谐波＋七次谐波＋九次谐波 图3-1-1方波的合成 3. 方波信号的分解 方波信号的分解的基本工作原理是采用多个带通滤波器，把它们的中心频率分别调到被测信号的各个频率分量上，当被测信号同时加到多路滤波器上，中心频率与信号所包含的某次谐波分量频率一致的滤波器便有输出。在被测信号发生的实际时间内可以同时测得信号所包含的各频率分量。本实验便是采用此方法，实验中共有5路滤波器，分别对应方波的一、三、五、七、九次分量。 4. 信号的合成 本实验将分解出的1路基波分量和4路谐波分量通过一个加法器，合成为原输入的方波信号，信号合成电路图如图3-1-2所示。 图3-1-2 三、内容与步骤 本实验在方波信号的分解与合成单元完成。 1. 使信号发生器输出频率为100Hz、幅值为4V的方波信号，接入IN端。 2. 用示波器同时测量IN和OUT1端，调节该通路所对应的幅值调节电位器，使该通路输出方波的基波分量，基波分量的幅值为方波信号幅值的4/π倍，频率于方波相同并且没有相位差.（注意：出厂时波形调节电位器已调到最佳位置，其波形基本不失真，基本没有相位差。若实验中发现存在波形失真或有相位差的现象，请适当调节波形调节电位器，使波形恢复正常。） 3. 用同样的方法分别在OUT3、OUT5、OUT7、OUT9端得到方波的三、五、七、九此谐波分量（注意其他谐波分量各参数应当满足式3-1-1所示）。 4. 完成信号的分解后，先后将OUT1与IN1、OUT3与IN2、OUT5与IN3、OUT7与IN4、OUT9与IN5连接起来，即进行谐波叠加（信号合成），分别测量（1）基波与三次谐波；（2）基波、三次谐波与五次谐波；（3）基波、三次谐波、五次谐波与七次谐波；（4）基波、三次谐波、五次谐波、七次谐波与九次谐波合成后的波形。并分别保

数字信号处理在语音信号分析中的应用

《数字信号处理》 课程设计报告 数字信号处理在语音信号分析中的应用 专业班级： 姓名： 学号：

目录 摘要 (3) 1、绪论 (3) 2、课程设计的具体内容 (4) 2.1.1、读取语音信号的任务 (4) 2.1.2、任务分析和解决方案 (5) 2.1.4、运行结果和相应的分析 (5) 2.2、IIR滤波器设计和滤波处理 (6) 2.2.1、设计任务 (6) 2.2.2、任务分析和解决方案 (7) 2.2.3、编程得到的MATLAB代码 (7) 2.2.4、运行结果和相应的分析 (7) 2.3、FIR滤波器设计和滤波处理 (9) 2.3.1、设计任务 (9) 2.3.2、任务分析和解决方案 (9) 2.3.3、编程得到的MATLAB代码 (9) 2.3.4、运行结果和相应的分析 (11) 3、总结 (13) 4、存在的不足及建议 (13) 5、参考文献 (13)

数字信号处理设计任务书 摘要 语音信号滤波处理是研究用数字信号处理技术和语音学知识对语音信号进行处理的新兴的学科，是目前 发展最为迅速的信息科学研究领域的核心技术之一。通过语音传递信息是人类最重要、最有效、最常用和最方便的交换信息形式。 Matlab语言是一种数据分析和处理功能十分强大的计算机应用软件，它可以将声音文件变换为离散的数据文件，然后利用其强大的矩阵运算能力处理数据，如数字滤波、傅里叶变换、时域和频域分析、声音回放以及各种图的呈现等，它的信号处理与分析工具箱为语音信号分析提供了十分丰富的功能函数，利用这些功能函数可以快捷而又方便地完成语音信号的处理和分析以及信号的可视化，使人机交互更加便捷。信号处理是Matlab重要应用的领域之一。本设计通过录制一段语音，对其进行了时域分析，频谱分析,分析语音信号的特性。并应用matlab平台对语音信号进行加噪然后再除去噪声，进一步设计两种种滤波器即高通滤波器、带通滤波器，基于这两种滤波器设计原理，对含加噪的语音信号进行滤波处理。最后对比滤波前后的语音信号的时域和频域特性，回放含噪语音信号和去噪语音信号。论文从理论和实践上比较了不同数字滤波器的滤波效果。 1．绪论 通过语音传递倍息是人类最重要、最有效、最常用和最方便的交换信息的形式。语言是人类持有的功能，声音是人类常用的工具，是相互传递信息的最主要的手段。因此，语音信号是人们构成思想疏通和感情交流的最主要的途径。并且，由于语言和语音与人的智力活动密切相关，与社会文化和进步紧密相连，所以它具有最大的信息容量和最高的智能水平。现在，人类已开始进入了信息化时代，用现代手段研究语音信号，使人们能更加有效地产生、传输、存储、获取和应用语音信息，这对于促进社会的发展具有十分重要的意义。让计算机能听懂人类的语言，是人类自计算机诞生以来梦寐以求的想法。 随着计算机越来越向便携化方向发展，随着计算环境的日趋复杂化，人们越来越迫切要求摆脱键盘的束缚而代之以语音输人这样便于使用的、自然的、人性化的输人方式。作为高科鼓应用领域的研究热点，语音信号采集与分析从理论的研究到产品的开发已经走过了几十个春秋并且取得了长足的进步。它正在直接与办公、交通、金融、公安、商业、旅游等行业的语音咨询与管理．工业生产部门的语声控制，电话、电信系统的自动拨号、辅助控制与查询以及医疗卫生和福利事业的生活支援系统等各种实际应用领域相接轨，并且有望成为下一代操作系统和应用程序的用户界面。可见，语音信号采集与分析的研究将是一项极具市场价值和挑战性的工作。我们今天进行这一领域的研究与开拓就是要让语音信号处理技术走人人们的日常生活当中，并不断朝更高目标而努力。数字滤波器是数字信号处理的基础，用来对