实用多功能音频频谱分析器

实用多功能音频频谱分析器

青海师范大学　陈学煌

分析电信号有两种最基本的方法:时域法和频域法,相应地也发展了两类仪器。通常被人们使用最多的是时域分析仪器——示波器,利用它可以直观地看到电信号的波形,可以测量信号的幅值、周期等参数。然而,想了解信号的频谱成分时,用示波器来观测就较困难了。

除了正弦信号外,实际的电信号都不是由单一的频率成分构成的,并且大多具有复杂的形式。虽然从原理上来讲,测出了信号的波形,就可能用一个解析式来表示这个信号,进而用数学方法,例如用富氏级数展开的方法求出该信号的各种频率成分,但那实在是太繁琐了,几乎没有什么实用价值。

因此,分析信号的频谱成分,一般是使用频域分析仪器——频谱分析仪,但专用的频谱分析仪价格昂贵,限制了它的使用面。作者曾对音响装置中的频谱显示屏进行了一些实验研究,并利用它制做了一种成本很低的音频频谱分析器,它在音频电声信号的测试方面具有一定的实用性,在此介绍给广大读者。

1　原理

图1(a)是这种频谱分析器的原理框图,主要由四部分组成:输入及前置放大器,粉红噪声发生器,频谱显示屏组件,电源。简介如下,见图1(b)。

输入部分包括两种信号:声信号输入与电信号输入。设置声信号输入功能,使分析器更具使用价值。图中是用驻极体传声器,也可接入灵敏度较高的动圈式传声器。电信号由插座CZ1处输入,插头插入时声信号即断开。信号由BG1,BG2级联放大后送往频谱屏组件显示出来。

粉红噪声发生器是仪器附带的信号源,这

图1　原理框图及电路

图种信号对了解放大电路的频率特性及音响系统的总特性(包括扬声器箱及听音房间特性)很有用。噪声的产生有很多方法,这里是利用PN 结反向击穿时的特性来产生的(见科学出版社《电子电路百科全书》),工作于雪崩放电状态的晶体管BG5发射结产生白噪声,该噪声电流流入BG4基极,同时又作为BG 4的偏置电流,使BG 4集电极电位下降,工作点自动稳定。该噪声信号经BG4放大,再经过接成滤波器的BG5放大后输出,由于这个滤波器具有近似3dB/倍频程下降的特性,因此输出的就是在相同的百

图2　频谱屏组件电路图

表1

中心频率

(Hz)

31

62

125

250500

1k

2k

4k

8k

16k 通道电容.33.15.082.04.02.01470022001000510

注:A 1～A 20　LM 324　BG 1～BG 12　9014

分比带宽内具有相等能量的粉红噪声了。

频谱显示屏组件是现代音响设备中常见的部件,它用发光二极管或荧光管作为显示器件,有五段、十段、十段以上等不同的规格,段数越多频率分辨力越好,但由于使用的滤波器多,电路也相应的复杂,作为仪器用至少应使用十段的。为了简化这种频谱屏,电路上一般作成动态扫描方式(利用人眼视觉残留效应),限于篇幅,这里不做详细介绍了。

2　制作与调试

频谱显示屏电路较复杂,建议购买成品组件,作者是购买一块用LED 矩阵显示屏的十段频谱显示器组件,组件为两块,一块是10×

10LED 屏,一块是电路板,包含32Hz ～16kHz

倍频程滤波器组和动态扫描电路,有两个输入端L 和R,从任一个端输入信号均可,图2是这种频谱屏组件的电路图,表1为各通道对应元件值,有兴趣的读者也可按这个图自制频谱屏组件。为了保证足够的准确性,最好能用音频信号源对滤波器组进行精确的调整。

输入放大器和粉红噪声发生器电路均较简单,可自制一块小印刷电路板来安装它们(简单的方法是:将一块敷铜板用锯条在上面锯出许多小方块,用砂纸打光后涂上松香液,就可直接在铜箔面上搭焊电路了)。

制作完成并检查无误后,即可通电试机,正常时传声器会将周围的声音送入显示屏,调节W 1可以改变灵敏度。传声器输入显示正常后,把CZ2信号送

入CZ1插孔,检查粉红噪声发生器是否正常,正常时应能观察到如图3所示的显示,若无信号,多半是噪声管BG 5接错或该管击穿电压太高,尚未工作于雪崩状态。这个管子很重要,建议使用3DG 201,3DG 6等EB 结反向击穿电压

较低的晶体管,可产生较大的噪声电压。不同的晶体管噪声电压也会有较大的区别,应挑选使用。由于滤波器特性及噪声管的影响,图3中各频段的显示会略有起伏,是正常的,就以它为基准线(越平直越好)。图1(b)中晶体管BG1,BG2用9014,BG3,BG4,BG6用9013,电解电容的耐压不小于16V 即可。

图3

提高Protel 设计印刷线路板的效率

湖南衡阳师专　陈列尊

虽然市场上已有大量功能更强、使用更方便的EDA 软件。但是由于它们的价格高昂,对一般的电子爱好者、普通中小企业来说是可望而不可及的。因此,在今后相当长的时间内,基于DOS 的Protel 软件包将仍然是我国使用人数最多的印刷线路板计算机辅助设计软件,充分挖掘它的潜力还是很有意义的。

下面两则提高Protel 工作效率的方法是笔者在实践中摸索总结出来的,希望它对其他同志有所帮助。

(1)迅速删除布线后印刷线路板上所有的走线和过孔而保留原有的元器件布局

有经验的人都知道,运用Protel 设计印刷

线路板,元器件的布局最重要,花费的时间也最多,但由于它不像早期Tango 软件有Re-m ove all nets 功能,因此,在完成布局后,一定要设一个文件名存盘,以备布线后如果不满意,可以再将存盘的布局文件直接调出来,在此基础上进行修改。然而实际工作中,布局完成后有时会忘记另设文件名存盘保存。待布线后发现不满意,必须修改前面的布局。这时常规的操作方法只有以下两种选择: 将线路板上的所有网络逐个高亮显示,再逐个加以删除,如果网络数多的话,需要花费较长的时间。 从头开始,当然所需时间更多。

一次偶然的失误,却发现了另一种更好的3　使用

用该频谱分析器观察音频信号、测试分析音响系统很方便,下面举两例:

(1)

测试放大器频率特性

图4

将粉红信号送入被测放大器输入端,放大器的输出信号从线路输入端CZ 1进入,调节W 1至合适位置。

平直特性的放大器,频谱的显示应同图3一模一样,否则放大器存在线性或非线性失真。当提升高音和低音时,显示将变

为图4模样,左、右声道分别测试,可比较两

声道的特性是否一致。

(2)测试音响系统的声特性

将粉红信号送入音响系统输入端,音响系统的音调调节至平直状态,将频谱仪器放在听音位置,这时频谱仪的指示表现了包括房间特性在内的整个音响系统的声特性,变得不再平直了,往往低频会有较高的隆起。改变音箱的摆位,改变听音位置时都会发现,声特性有明显改变,可据此选择最佳听音位置、最佳音箱摆位,还可通过调节音响系统的频率均衡器来得到自己满意的特性。

也可以用这个仪器来测试扬声器和音箱的特性,为了避免声反射的影响,这种测试最好

在室外自由场进行,为了测试准确,也要求仪器本身的传声器质量足够好。

平时仪器可作为一个装饰品和指示器放在房间的适合位置,作为一个灵活的声频谱显示屏使用。

(收稿日期　1998　04　29)

基于单片机音频信号分析仪设计

2007年A题音频信号分析仪 本系统基于Altera Cyclone II 系列FPGA嵌入高性能的嵌入式IP核(Nios)处理器软核，代替传统DSP芯片或高性能单片机，实现了基于FFT的音频信号分析。 音频信号分析仪 山东大学王鹏陈长林秦亦安 摘要：本系统基于Altera Cyclone II 系列FPGA嵌入高性能的嵌入式IP核(Nios)处理器软核，代替传统DSP芯片或高性能单片机，实现了基于FFT的音频信号分析。并在频域对信号的总功率，各频率分量功率，信号周期性以及失真度进行了计算。并在FPGA中嵌入了8阶IIR切比雪夫（Chebyshev）II型数字低通滤波器，代替传统有源模拟滤波器实现了性能优异的音频滤波。配合12位A/D转换芯片AD1674，和前端自动增益放大电路，使在50mV到5V的测量范围下，单一频率功率及总功率测量误差均控制在1%以内。 关键词：FPGA；IP核；FFT；IIR；可控增益放大 Abstract: This system is based on IP core(Nios)soft-core processors embedded in the FPGA of Altera Cyclone II family. Instead of using DSP or microcontroller, we use Nios II to perform a low-cost FFT-based analysis of the audio signal.And we caculated the power of the whole signal,the power of each frequence point that componented the signal.By the way,we anlysised its periodicity and distortion.We also embedded an 8-order Chebyshev II IIR digital low-pass filter to replace the traditional analog Active Filter to perform an excellent audio filter. With 12bit A / D converter chip AD1674, and the front-end automatic gain amplifier, this system’s single-frequency power and total power measurement error is below 1% in 50mV to 5V measurement range. Keyword: FPGA；IP core; FFT;IIR; automatic gain amplifier 一、方案选择与论证 1、整体方案选择 音频分析仪可分为模拟式与数字式两大类。 方案一：以模拟滤波器为基础的模拟式频谱分析仪。有并行滤波法、扫描滤波法、小外差法等。因为受到模拟滤波器滤性能的限制，此种方法对我们来说实现起来非常困难。 方案二：以FFT为基础的的数字式频谱分析仪。通过信号的频谱图可以很方便的得到输入信号的各种信息，如功率谱、频率分量以及周期性等。外围电路少，实现方便，精度高。 所以我们选用方案二作为本音频分析仪的实现方式。

基于LABVIEW的虚拟频谱分析仪设计

目录 1 设计任务 (1) 1.1 技术要求 (1) 1.2 设计方案 (1) 2 基本原理 (1) 3 建立模型 (2) 3.1 系统前面板设计 (3) 3.2 系统程序框图设计 (3) 3.3 系统程序运行结果 (4) 4 结论与心得体会 (9) 4.1 实验结论 (9) 4.2 心得体会 (10) 5 参考文献 (10)

基于LABVIEW的虚拟频谱分析仪设计1设计任务 1.1 技术要求 1）设计出规定的虚拟频谱分析仪，可对输入信号进行频域分析，显示输入信号的幅度谱和相位谱等 2）设置出各个控件的参数； 3）利用LabVIEW实现该虚拟频谱分析仪的设计； 4）观察仿真结果并进行分析； 5）对该虚拟频谱分析仪进行性能评价。 1.2 设计方案 虚拟频谱分析仪的设计包括以下三个步骤： 1) 按照实际任务的要求，确定频谱分析仪的性能指标。 2) 按照实验原理想好设计思路，并且完成电路图及程序，然后在前面板和程序流程图中实现。 3) 完成电路设计，运行程序并且检查，直至无误后观察仿真结果并且分心。 2基本原理 本设计采用的是数字处理式频谱分析原理，方法为：经过采样，使连续时间信号变为离散时间信号，然后利用LabVIEW的强大的数字信号处理的功能，对采样得到的数据进行滤波、加窗、FFT 运算处理，就可得到信号的幅度谱、相位谱以及功率谱。FFT的输出都是双边的，它同时显示了正负频率的信息。通过只使用一半FFT输出采样点转换成单边FFT。FFT的采样点之间的频率间隔是fs/N，这里fs是采样频率。FFT和能量频谱可以用于测量静止或者动态信号的频率信息。FFT提供了信号在整个采样期间的平均频率信息。因此，FFT主要用于固定信号的分析（即信号在采样期间的频率变化不大）或者只需要求取每个频率分量的平均能量。 在采样过程中，为了满足采样定理，对不同的频率信号，选用合适的采样速率，从而防止频率混叠。实际中，我们只能对有限长的信号进行分析与处理，而进行傅立叶变换的数据理论上应为无限长的离散数据序列，所以必须对无限长离散序列截断，只取采样时间

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');

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)

【目录】基于LABVIEW的虚拟频谱分析仪设计

【关键字】目录 目录 基于LABVIEW的虚拟频谱分析仪设计 1设计任务 1.1 技术要求 1）设计出规定的虚拟频谱分析仪，可对输入信号进行频域分析，显示输入信号的幅度谱和相位谱等 2）设置出各个控件的参数； 3）利用LabVIEW实现该虚拟频谱分析仪的设计； 4）观察仿真结果并进行分析； 5）对该虚拟频谱分析仪进行性能评价。 1.2 设计方案 虚拟频谱分析仪的设计包括以下三个步骤： 1) 按照实际任务的要求，确定频谱分析仪的性能指标。 2) 按照实验原理想好设计思路，并且完成电路图及程序，然后在前面板和程序流程图中实现。 3) 完成电路设计，运行程序并且检查，直至无误后观察仿真结果并且分心。

2基本原理 本设计采用的是数字处理式频谱分析原理，方法为：经过采样，使连续时间信号变为离散时间信号，然后利用LabVIEW的强大的数字信号处理的功能，对采样得到的数据进行滤波、加窗、FFT 运算处理，就可得到信号的幅度谱、相位谱以及功率谱。FFT的输出都是双边的，它同时显示了正负频率的信息。通过只使用一半FFT输出采样点转换成单边FFT。FFT的采样点之间的频率间隔是fs/N，这里fs是采样频率。FFT和能量频谱可以用于测量静止或者动态信号的频率信息。FFT提供了信号在整个采样期间的平均频率信息。因此，FFT主要用于固定信号的分析（即信号在采样期间的频率变化不大）或者只需要求取每个频率分量的平均能量。 在采样过程中，为了满足采样定理，对不同的频率信号，选用合适的采样速率，从而防止频率混叠。实际中，我们只能对有限长的信号进行分析与处理，而进行傅立叶变换的数据理论上应为无限长的离散数据序列，所以必须对无限长离散序列截断，只取采样时间内有限数据。这样就导致频谱泄漏的存在。所以利用用加窗的方法来减少频谱泄漏。由于取样信号中混叠有噪声信号，为了消除干扰，在进行FFT 变换之前，要先进行滤波处理。本设计采用了巴特沃斯（Butterworth）、切比雪夫（Chebyshev）、椭圆（Ellipse）、贝塞尔（Bessel）等滤波器。 以下说明时域分析与频域分析的功能 1）信号的时域分析主要是测量尝试信号经滤波处理后的特征值，这些特征值以一个数值的方式来表示信号的某些时域特征，是对尝试信号最简单直观的时域描述。将尝试信号采集到计算机后，在尝试VI中进行信号特征值处理，并在尝试VI前面板上直观地表示出信号的特征值，可以给尝试VI的使用者提供一个了解尝试信号变化的快速途径。信号的特征值分为幅值特征值、时间特征值和相位特征值。 2）信号的频域分析就是根据信号的频域描述来估计和分析信号的组成和特征量。测量时采集到的是时域波形，但是由于时域分析工具较少，往往把问题转换到频域来处理。频域分析包括频谱分析、功率谱分析、相干函数分析以及频率响应函数分析。通过信号的频域分析，可以确定信号中含有的频率组成成分和频率分布范围；还可以确定信号中的各频率成分的幅值和能量；同时还能分析各信号之间的相互关系。 3建立模型 本设计中用LabVIEW中的信号发生控件来代替信号采集部分产生信号。整个系统的设计均由软件来仿真实现。 本设计的虚拟频谱分析仪由两个软件模块组成：信号发生器模块和频谱分析模块。处理过程如下：首先将信号发生模块产生的尝试信号送数字滤波器处理，滤除干扰噪声，然后分别进行时域分析、频域

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;

音频频谱分析仪设计

信号处理实验 实验八：音频频谱分析仪设计与实现

一、实验名称：音频频谱分析仪设计与实现 二、实验原理： MATLAB是一个数据信息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和命令。本实验可以用MATLAB进行音频信号频谱分析仪的设计与实现。 1、信号频率、幅值和相位估计 (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所示。

其中tin表示第n个过零点，yi为第i个采样点的值，Fs为采样频率。 2、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 式中，N为样本容量，下同。 (3) 均方值估计

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

简易频谱分析仪课程设计

东北石油大学课程设计 2014年7月18 日

东北石油大学课程设计任务书 课程通信电子线路课程设计 题目简易频谱分析仪 专业姓名学号 主要内容、基本要求、主要参考资料等 主要内容： 设计一个测量频率范围覆盖为10MHz-30MHz，可根据用户需要设定显示频谱的中心频率和带宽，还可以识别调幅，调频和等幅波信号的简易频谱分析仪。基本要求： （1）频率测量范围为10MHz--30MHz； （2）频率分辨力为10kHz，输入信号电压有效值为20mV±5mV，输入阻抗为50Ω； （3）可设置中心频率和扫频宽度； （4）借助示波器显示被测信号的频谱图，并在示波器上标出间隔为1MHz 的频标。 主要参考资料： [1]谢家奎．电子线路(非线性部分)［M］．北京:高等教育出版社． [2] 张建华．数字电子技术［M］．北京:机械工业出版社． [3] 陈汝全．电子技术常用器件应用手册［M］．北京:机械工业出版社． 完成期限2014.7.14 — 2014.7.18 指导教师 专业负责人 2014年7 月14 日

摘要 系统利用SPCE061A单片机作为主控制器，采用外差原理设计并实现频谱分析仪：利用DDS芯片生成10KHz步进的本机振荡器，AD835做集成混频器，通过开关电容滤波器取出各个频点（相隔10KHz）的值，再配合放大，检波电路收集采样值，经凌阳单片机SPCE061A的处理，最后送示波器显示频谱。测量频率范围覆盖10MHz-30MHz，可根据用户需要设定显示频谱的中心频率和带宽，还可以识别调幅，调频和等幅波信号。 关键词：SPCE061A；DDS；频谱分析仪

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

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。

数据的采集与音频信号的频谱分析 课程设计

中北大学 课程设计说明书 学生姓名：谢航飞学号：1305014126 学院：信息与通信工程学院 专业：电子信息工程 题目：信息处理信息实践： 数据的采集与音频信号的频谱分析 指导教师：王玉职称：副教授 2016 年 1 月 22 日

中北大学 课程设计任务书 15/16 学年第一学期 学院：信息与通信工程学院 专业：电子信息工程 学生姓名：关炜学号：1305014102 学生姓名：谢航飞学号：1305014126 学生姓名：李庆学号：1305014140 课程设计题目：信息处理信息实践： 数据的采集与音频信号的频谱分析起迄日期：2016年1月4日～2016年1月22日 课程设计地点：学院楼201实验室 指导教师：王玉 负责人：王浩全 下达任务书日期： 2016 年1月 4 日

1．设计目的： （1）掌握USB总线或PCI总线的基本结构，了解基于USB总线或PCI总线A/D卡的通用结构； （2）掌握数据采集卡采集数据的过程和原理； （3）了解MATLAB的信号处理技术； （4）掌握MATLAB 实现音频信号的读取、保存、拼接与频谱分析。 2．设计内容和要求（包括原始数据、技术参数、条件、设计要求等）： （1）查阅相关资料，撰写关于基于USB总线或PCI总线A/D卡的报告； （2）采用A/D卡采集信号发生器产生的信号； （3）采用MATLAB读取两个以上音频信号，截取各信号中的一段进行拼接，并进行频谱分析，并讨论不同的采样频率对频谱的影响； （4）保存拼接后的音频信号，并进行播放证实存储的正确性，同时对拼接后的信号进行频谱分析，并与原有信号的频谱作对比； （5）要求3位同学完成。 3．设计工作任务及工作量的要求〔包括课程设计计算说明书(论文)、图纸、实物样品等〕： （1）要求设计组的每个成员都要了解设计的要求和思路； （2）MATLAB数据处理部分要求有正确的运行结果及结果分析； （3）数据处理部分要求每位同学有自己的理解； （4）每位同学针对上述内容撰写设计说明书（每人1份）。

简易频谱分析仪

简易频谱分析仪[ 2005年电子大赛二等奖] 摘要：本设计以凌阳16位单片机SPCE061A为核心控制器件，配合Xilinx Virtex-II FPGA及Xilinx公司提供的硬件DSP高级设计工具System Generator，制作完成本数字式外差频谱分析仪。前端利用高性能A/D对被测信号进行采集，利用FPGA高速、并行的处理特点，在FPGA内部完成数字混频，数字滤波等DSP 算法。 SPCE061A单片机是整个设计的核心控制器件，根据从键盘接受的数据控制整个系统的工作流程，包括控制FPGA工作以及控制双路D/A在模拟示波器屏幕上描绘频谱图。人机接口使用128×64液晶和4×4键盘。本系统运行稳定，功能齐全，人机界面友好。 关键字：SPCE061A 简易频谱分析仪 一、方案论证 频谱分析仪是在频域上观察电信号特征，并在显示仪器上显示当前信号频谱图的仪器。从实现方式上可分为模拟式与数字式两类方案，下面对两种方案进行比较： 方案一：模拟式频谱分析仪 模拟方式的频谱仪以模拟滤波器为基础，通常有并行滤波法、顺序滤波法，可调滤波法、扫描外差法等实现方法，现在广泛应用的模拟频谱分析仪设计方案多为扫描外差法，此方案原理框图如图1.1：

图 1.1 模拟外差式频谱仪原理框图 图中的扫频振荡器是仪器内部的振荡源，当扫频振荡器的频率在一定范围内扫动时，输入信号中的各个频率分量在混频器中产生差频信号 （），依次落入窄带滤波器的通带内（这个通带是固定的），获得中频增益，经检波后加到Y放大器，使亮点在屏幕上的垂直偏移正比于该频率分量的幅值。由于扫描电压在调制振荡器的同时，又驱动X放大器，从而可以在屏幕上显示出被测信号的线状频谱图。这是目前常用模拟外差式频谱仪的基本原理。模拟外差式频谱仪具有高带宽和高频率分辨率等优点，但是模拟器件调试复杂，短期实现有难度，尤其是在对频谱信息的存储和分析上，逊色于新兴的数字化频谱仪方案。 方案二：数字式频谱分析仪 数字式频谱仪通常使用高速A/D采集当前信号，然后送入处理器处理，最后将得到的各频率分量幅度值数据送入显示器显示，其组成框图如图1.2： 图 1.2 数字式频谱仪组成框图

频谱分析

标题：基于MATLAB的声音信号频谱分析仪设计 2009-05-17 13:49:14 基于MATLAB的声音信号频谱分析仪设计 1．概述 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[1]。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。基于计算机软硬件平台的虚拟仪器可代替传统的测量仪器，如示波器、逻辑分析仪、信号发生器、频谱分析仪等[2]。从发展史看，电子测量仪器经历了由模拟仪器、智能仪器到虚拟仪器，由于计算机性能的飞速发展，已把传统仪器远远抛到后面，并给虚拟仪器生产厂家不断带来连锅端的技术更新速率。目前已经有许多较成熟的频谱分析软件，如S pectraLAB、RSAVu、dBFA等。 声卡是多媒体计算机最基本的配置硬件之一，价格便宜，使用方便。MATLAB是一个数据分析和处理功能十分强大的工程实用软件，他的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和命令[3]。本文将给出基于声卡与MATLAB的声音信号频谱分析仪的设计原理与实现方法，功能包括： (1) 音频信号信号输入，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、周期的估计，图形显示幅值谱、相位谱、实频谱、虚频谱和功率谱的曲线。 2．设计原理2.1波形分析原理2.1.1 信号频率、幅值和相位估计 (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y max与最小值y min的差的一半，即A = (y max- y min)/2，同样，也会求出多个A值，但第1个A值对应的y max和y min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-t i/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。

语音信号处理实验报告

通信与信息工程学院 信息处理综合实验报告 通信与信息工程学院 二〇一八年

实验题目：语音信号分析与处理 一、实验内容 1. 设计内容 利用MATLAB对采集的原始语音信号及加入人为干扰后的信号进行频谱分析，使用窗函数法设计滤波器滤除噪声、并恢复信号。 2．设计任务与要求 1. 基本部分 （1）录制语音信号并对其进行采样；画出采样后语音信号的时域波形和频谱图。 （2）对所录制的语音信号加入干扰噪声，并对加入噪声的信号进行频谱分析；画出加噪后信号的时域波形和频谱图。 （3）分别利用矩形窗、三角形窗、Hanning窗、Hamming窗及Blackman 窗几种函数设计数字滤波器滤除噪声，并画出各种函数所设计的滤波器的频率响应。 （4）画出使用几种滤波器滤波后信号时域波形和频谱，对滤波前后的信号、几种滤波器滤波后的信号进行对比，分析信号处理前后及使用不同滤波器的变化；回放语音信号。 2. 提高部分 （5）录制一段音乐信号并对其进行采样；画出采样后语音信号的时域波形和频谱图。 （6）利用MATLAB产生一个不同于以上频段的信号；画出信号频谱图。 （7）将上述两段信号叠加，并加入干扰噪声，尝试多次逐渐加大噪声功率，对加入噪声的信号进行频谱分析；画出加噪后信号的时域波形和频谱图。 （8）选用一种合适的窗函数设计数字滤波器，画出滤波后音乐信号时域波形和频谱，对滤波前后的信号进行对比，回放音乐信号。

二、实验原理 1.设计原理分析 本设计主要是对语音信号的时频进行分析，并对语音信号加噪后设计滤波器对其进行滤波处理，对语音信号加噪声前后的频谱进行比较分析，对合成语音信号滤波前后进行频谱的分析比较。 首先用PC机WINDOWS下的录音机录制一段语音信号，并保存入MATLAB软件的根目录下，再运行MATLAB仿真软件把录制好的语音信号用audioread函数加载入MATLAB仿真软件的工作环境中，输入命令对语音信号进行时域，频谱变换。 对该段合成的语音信号，分别用矩形窗、三角形窗、Hanning窗、Hamming窗及Blackman窗几种函数在MATLAB中设计滤波器对其进行滤波处理，滤波后用命令可以绘制出其频谱图，回放语音信号。对原始语音信号、合成的语音信号和经过滤波器处理的语音信号进行频谱的比较分析。 2.语音信号的时域频域分析 在Matlab软件平台下可以利用函数audioread对语音信号进行采样,得到了声音数据变量y,同时把y的采样频率Fs=44100Hz放进了MATALB的工作空间。 上述程序是在Matlab软件中画出语音信号的时域波形(图1),回放录入声音。从图中可以看出在时域环境下,信号呈现出3个不规则的信号峰值。然后对语音信号进行频谱分析,在Matlab中可以利用函数fft对信号行快速傅里叶变换,得到信号的频谱图如图1所示。 3．MATLAB中的窗函数 实际应用的窗函数，可分为以下主要类型： a) 幂窗--采用时间变量某种幂次的函数，如矩形、三角形、梯形或其它时间（t）的高次幂； b)三角函数窗--应用三角函数，即正弦或余弦函数等组合成复合函数，例如汉宁窗、海明窗等； c)指数窗--采用指数时间函数，如形式，例如高斯窗等。 d)平顶窗--平顶窗在频域时的表现就象它的名称一样有非常小的通带波动。

音频信号频谱分析MATLAB

[y,Fs,bits]=wavread('DSP(1213)_A.wav'); % read sound file N=round(5.56/0.001); % set the order of the filter %F1=0.07; F2=0.29; %óéD?o?DSP(1213)_C.wavμ??μ?ê3é·??¨500-2000%wp=fp/(Fs/2); Fs=14000 %F1=0.10;F2=0.38; %êêóúDSP(1213)_B.wav òò?a??D?o?μ??μ?ê′ó???a600?a?a2300 Fs=12000 F1=0.12;F2=0.33;%êêóúDSP(1213)_A.wav òò?a??D?o?μ??μ?ê′ó???a700?a?a1900/19 Fs=11250 b=fir1(N,[F1,F2],blackman(N+1)); % using blackman window to implement FIR filter %b=fir1(N,[F1,F2],hanning(N+1)); Y=filter(b,1,y); % output te signal after filtering %freqz(b,1,512,Fs); figure freqz(b,1);%normalized frequency title('the filter response(magnitude and Phase)without using scaling factor after using blackman window'); %title('the filter response(magnitude and Phase)without using scaling factor');%after using blackman window'); t=(0:length(y)-1)/Fs; figure; subplot(2,1,1); plot(t,y); % plot original signal in time domain title('Input signal in time domain'); xlabel('Time(second)'); ylabel('Magnitude'); subplot(2,1,2); plot(t,Y); % plot output signal in time domain title('Output signal in time domain'); xlabel('Time(second)'); ylabel('Magnitude'); figure; fft_y=fft(y); fft_Y=fft(Y); f=Fs*(0:length(y)-1)/length(y); subplot(2,1,1); plot(f,20*log10(abs(fft_y(1:length(y))))); % plot original signal in frequency domain %plot(f,abs(fft_y(1:length(y)))); title('Input signal in frequency domain'); xlabel('Frequency(Hz)'); ylabel('Amplitude(dB)'); subplot(2,1,2); plot(f,20*log10(abs(fft_Y(1:length(y))))); % plot output signal in frequency domain %plot(f,abs(fft_Y(1:length(y)))); title('Output signal in frequency domain'); xlabel('Frequency(Hz)'); ylabel('Amplitude(dB)');