1、2017 年 6 月 12 日課程設計說明書學生姓名：張世奇 武學謙 董越學 號：1405034129所在 系：電子信息工程系專 業：電子信息工程題 目： 信息處理技術實踐：語音信號的分解及合成分析指導教師：金永 陳友興徐美芳職 稱 : 教授副教授副教授下達任務書日期: 2017 年 6 月 12 日課程設計任務書16/17 學年第二 學期所 在 系 ：電子信息工程系專業：電子信息工程課程設計題目：語音信號的分解及合成分析起 迄 日 期： 2017年 6月 12 日2017年 6月 30日課程設計地點：系專業實驗室指 導 教 師：金永 陳友興徐美芳系 主 任：王浩全課程設計任務書1 設計目的：

2、通過設計，掌握USB 總線或 PCI 總線的基本結構，了解基于USB 總線或 PCI 總線 A/D 卡的通用結構。較全面地掌握語音信號頻譜分析的基本理論、原理和實現手段，較系統地分析語音信號的基本特征，使學生具有一定綜合分析問題和解決問題的能力。2設計內容和要求(包括原始數據、技術參數、條件、設計要求等)：原始數據：仿真信號或實驗采集語音信號。技術要求：( 1)通過A/D 卡，利用高級語言編寫信號的采集、存儲和顯示程序。( 2)完成題目所要求技術：完成語音信號頻域子帶的分解方法，利用語音調幅-調頻聯合分解模型，將語音頻譜劃分為多個互不重疊的頻域子帶，即語音多成分分離；運用某算法(如能量分離算法

3、)做AM-FM分解，并估計共振峰頻率；再利用共振峰對語音進行有效合成，分析比較結果。設計要求：課程設計的目的在于培養學生的綜合素質，要求學生做到：( 1)根據題目要求查閱有關資料，確定方案，寫出設計方案；( 2)根據對選題的理解，消化查閱資料，給出相關的實現算法和理論根據；(3) 在 Matlab 或 VC環境下，實現算法，并給出仿真結果；3設計工作任務及工作量的要求包括課程設計計算說明書(論文)、圖紙、實物樣品等：設計工作任務：了解選題背景，掌握基本技術，制定設計思路，寫出設計方案。完成設計內容：包括算法和程序設計；實驗驗證及技術改進，寫出設計說明書。設計答辯。工作量的要求：通過查閱資料了解

4、選題相關的基本理論、原理以及技術背景，理解選題意義；掌握 USB 總線或 PCI 總線的基本結構，了解基于USB 總線或 PCI 總線 A/D 卡的通用結構。；完成語音信號頻譜分析實現手段；通過實驗仿真驗證算法的可行性；給出技術總結。課程設計任務書4主要參考文獻：1 L.R. Rabiner, B.H. Juang. Fundamentals of Speech Recognition. Prentice Hall, EnglewoodCliffs,1993. 清華大學出版社（影印），2002年 .2胡航 . 語音信號處理（修訂版），哈爾濱工業大學出版社，2002年 .吳家安等 . 語音編碼技

5、術及應用，機械工業出版社，2006 年 .韓繼慶等 . 語音信號處理，清華大學出版社，2004 年 .D.G.Childers. Matlab 之語音處理與合成工具箱（影印版），清華大學出版社，2004年.Thomas F. Quatieri著，趙勝輝等譯，離散時間語音信號處理 原理與應用，電子工業出版社，2004.5設計成果形式及要求：仿真結果；完成關于基于USB總線或PCI 總線 A/D卡的報告。課程設計說明書。6工作計劃及進度：2017年6月12日6 月 17 日：查閱相關資料6月18日 6 月21 日：設計方案，編寫程序并調試6 月22日6 月29 日：完成課程設計說明書6 月30日：

6、答辯系主任審查意見：簽字：年月日 TOC o 1-5 h z HYPERLINK l bookmark42 o Current Document 一、設計方案簡介1 HYPERLINK l bookmark44 o Current Document 二、設計條件21、信號抽取與插值的理論分析2、M-抽取時域分析 2、M-抽取頻域分析 2、L-插值時域分析 3、L-插值頻域分析 32、濾波器組的基本原理 33、正交鏡像濾波器組 44、樹形結構的濾波器組 5 HYPERLINK l bookmark46 o Current Document 三、設計結果 5四、設計評述 7 HYPERLINK l

7、 bookmark48 o Current Document 五、參考文獻 9 HYPERLINK l bookmark50 o Current Document 六、附錄 101、主程序 102、子程序 13、帶通濾波 13、頻譜分析 13、樹形結構分解子程序（ 完成信號的2 通道分解以及降采樣率） 14、信號的8通道的分解（信號的兩通道1 次分解）14、信號插值子程序（完成信號的零插值和高通濾波）14、樹形結構綜合子程序（完成信號的零插值和低通濾波）15、樹形結構綜合子程序（完成8通道信號的綜合）152018 屆本科課程設計說明書第 頁一、設計方案簡介一個語音處理系統主要包括語音信號的采集

8、，預處理，語音信號的壓縮編碼，語音信號的解碼，語音信號的增強，最后通過音頻輸出設備輸出。為了能夠使采集到的語音信號能夠完全恢復出來，一般信號的采樣頻率都是很高的，例如44100HZ，但是人耳能夠識別的聲音信號的頻率范圍在3003400HZ，高于3400HZ的頻率基本對人耳無效，因此可以濾除不予編碼，同時在 3003400的頻率段也有部分頻率段占用很少一部分能量，可以子帶分解后用較短的碼長編碼，以此來降低碼率，而對低頻部分可以通過抽取，來減少傳輸和處理的數據量。在接收端可以通過插值恢復出低頻信號。本系統主要實現的關鍵步驟是針對語音信號的頻譜設計與之相適應的樹形濾波器組，在信源段首先對音頻信號進行

9、預處理濾除多余的頻段，然后就是設計信源端得分析濾波器組和信宿段綜合濾波器組的設計。分析濾波器組的設計：將信號經過2 通道正交鏡像濾波器組和2-抽取器，完成信號的第一次高低分頻和抽取，然后將分解出來的低頻信號再次通過2 通道正交鏡像濾波器組和2-抽取器，實現對第一次分解出來的低頻信號的高低分頻和抽取，這次分解出來的次低頻成分就是音頻信號的需要傳輸或者處理的有用信號，然后對分解出來的有用信號的高低頻信號分別進行等分辨率的3 級抽樣的8 通道分解，分解出16 通道音頻信號，這樣信宿段的子帶分解濾波器組就完成了，將音頻信號分解成18 通道信號，接下來就可以進行編碼，存儲或傳輸等一系列處理。綜合濾波器組

10、的設計：綜合濾波器組是分析濾波器組的逆過程，對解碼出來的18通道信號中的16 通道低頻信號經過3 級由 2- 內插器和高通濾波器或者低通濾波器組成的 16通道綜合濾波器，就將這 16通道信號綜合成一路低頻信號，然后將這一路信號2-內插和低通濾波，然后將次高頻信號經過2- 內插和高通濾波器，將這兩路信號相加合并為一路信號，并再次通過2-內插和低通濾波器，再將最高頻信號進行2-內插和高通濾波器，將這兩路信號相加就合成了原來音頻信號，這樣音頻信號就可以送到音頻設備。二、設計條件1、信號抽取與插值的理論分析、 M-抽取時域分析假設 x(n) 是對模擬信號x(t) 以采樣頻率fs 進行采樣得到的信號，其

11、頻譜為X(ej ) ，傳送或處理信號時，為了減少數據量，需要降低信號的采樣速率，最簡單的方法是將 x(n) 中每隔 M-1 個點抽取一點，形成一個新的采樣序列y(n) ，即y(n)= x(Mn)( 式 1.1)這里M為整數抽取因子，經過抽取后x(n) 序列中只有那些位于M整數倍時間點上的值被保留下來，形成輸出序列y(n) 。 在進行M倍抽取時，抽取后的信號就是對于原始信號每隔 M-1 個點抽取一個點，相當于采樣速率降低為fs/M 。M-抽取頻域分析從數學上可以證明，輸入信號x(n) 與M倍抽取后的輸出信號y(n) 在頻域的關系如下：(式 1.2)通過式(2)來看，如果輸入信號x(n) 不是帶限

12、信號，抽取后信號頻譜會發生混疊，造成信息損失，不能從輸出信號y(n) 恢復出原始信號。所以為了保證抽取后信號頻譜不發生混疊，應在抽取前對信號的頻譜加以限制，這一過程一般由一前置的低通濾波器來實現。實際上，將信號x(n) 作M倍的抽取后，所得信號y(n) 的頻譜等于原信號x(n) 的頻譜先作M倍的擴展，再在x軸上作(k=1,2, ,M-1) 的移位后再迭加。由抽樣定理，在由連續時間信號x(t) 抽樣變成數字序列x(n) 時，若保證fs 2fc ，抽樣的結果就不會發生頻譜的混迭。對x(n) 作 M倍抽取得到y(n) ，若保證由y(n) 重建出 x(t) ，那么， Y(ej ) 的一個周期(/M,/

13、M)也應等于x(t) 的頻譜 X(j )。這就要求抽樣頻率fs 必須滿足fs 2Mfc。 但是， 如果 fs 2Mfc的條件不能得到滿足，那么 Y(ej ) 中將發生混迭，因此也就無法重建出x(t) 。由于M是可變的，所以很難要求在不同的M下都能保證fs 2Mfc。為此，防止抽取后在Y(ej )中出現混迭的方法是在對 x(n) 抽取前先作低通濾波，壓縮其頻帶。L-插值時域分析內插與抽取的過程相反，是在已知的相鄰抽樣點之間插入若干個抽樣值的點。由于這些插入的抽樣值并非是已知的，所以這個問題可能要比抽取更復雜一些。要實現插值，一般我們會先在已知的抽樣序列x(n) 的相鄰抽樣點之間等間距地插入(L-

14、1) 個零值點，然后進行低通濾波，即可求得L(L 為大于 1 的整數)倍內插的結果y(n) 。設輸入序列為x(n) ，輸出序列為y(n) ，則輸入輸出的關系為（ 式 1.3）對于時域圖形，可以容易看出進行L 倍內插圖形的特點即對原始信號x(n) ， 每隔 L-1點插入一個值。L-插值頻域分析對于輸入信號x(n) 和輸出信號y(n) 在頻域中的關系Y(ej )= X(ej L)( 式 1.4)式中， Y(ej ) 和 X(ej ) 都是周期的，X(ej ) 的周期是2 ， 但 X(ej L)的周期是2 /L 。這樣， Y(ej ) 的周期也是2 /L 。式(1.4 )的含意是：在 的范圍內，X(

15、ej ) 的帶寬被壓縮了L 倍，因此，Y(ej ) 在 內 包含了 L 個 X(ej ) 的壓縮樣本。2、濾波器組的基本原理圖 1 M 通道濾波器組的系統結構信號的子帶分解是通過樹形結構濾波器組來實現。本系統中有一個分析濾波器組實現對輸入信號的子帶分解，一個綜合濾波器組完成信號的重建。一個給定的信號經過分中北大學信息商務學院2018 屆本科課程設計說明書第 頁解濾波器組分解，然后編碼、傳輸再通過綜合濾波器組實現信號的恢復和重建。但是恢復和重建后的信號并不能與原始信號完全相同，兩者之間會產生一定的誤差，主要包括：（ 1）混疊失真：由抽取和內插產生的混疊和鏡像帶來的誤差所造成的。（ 2）幅度失真：

16、由濾波器組幅頻特性波紋產生的誤差所造成的。（ 3）相位失真：由濾波器組的相頻特性的非線性產生的誤差所造成的。（ 4）子帶量化誤差：由編解碼產生的誤差，與量化噪聲相似。這是一種無法完全消除的誤差。本系統所設計的樹形結構濾波器組，是由兩通道的正交鏡像濾波器組通過級聯或并聯組建而成的。3、正交鏡像濾波器組兩通道正交鏡像濾波器組的基本結構如圖2 所示，由分析濾波器組和綜合濾波器組兩部分組成，分析濾波器組由一個低通濾波器和一個高通濾波器所組成。它們把信號xn分成了低通信號和高通信號，由于分析濾波器組將原信號的帶寬壓縮，因此對每個子帶信號均可作多倍抽取，從而將抽樣率降低。這樣可以減少編碼和處理的計算量，在

17、硬件 實現時也可以降低對系統性能的要求，從而降低成本。2 兩通道正交鏡像濾波器組2 中可以設H0 （ z） =H（ z）（式 3.1 ）H1（z）=H（ -z）（式3.2）G0 （ z） =H（ z）（ 式 3.3）G1（z）=-H（-z）（式3.4）上式說明如果H（ z）是低通濾波器，那么H1（在）則是高通濾波器。同時H0（ejw）與 H1（ejw） 關于 pi/2 成鏡像對稱，所以稱這種濾波器成為正交鏡像濾波器組，簡稱QMF。B滿足 1.1 式 1.4 式的濾波器組稱為標準QMF濾波器組，它是一種無混疊失真的濾波器組。中北大學信息商務學院2018 屆本科課程設計說明書4 預濾波處理第 頁4

18、、樹形結構的濾波器組樹形結構的濾波器組：將兩通道濾波器組的級聯來實現多通道濾波器組。具體做法就是將各通道的輸出作為下一個濾波器組的輸入。這種實現方式的優點是：可根據兩通道濾波器組的特性來推斷它的特性（是否能夠完全重建等），通過非對稱來實現多抽樣率的子帶分割。三、設計結果3 樹形結構的濾波器組10.50-0.5濾波信號頻譜3002001000頻 率 (Hz)44 x 102018 屆本科課程設計說明書第 頁3級第1個 分 解 并 抽 取 后 部 分102030t度 幅0102030度 幅1020010200.10-0.13級 第3個 分 解 并 抽 取 后 部 分0.05 度0 幅 -0.053

19、級第 2個 分 解 并 抽 取 后 部 分0.1 0-0.130t3級第 4個 分 解 并 抽 取 后 部 分0.050-0.0530t3級x 10第 -36個 分 解 并 抽 取 后 部 分度 幅3級x 10第 -55個分 解 并 抽 取 后 部 分01020305 度0 幅 -50102030t3級第7個 分 解 并 抽 取 后 部 分0.050-0.050102030t3級第 8個 分 解 并 抽 取 后 部 分0.010-0.0101020305 信號的 3 級分解3級第 1 個 分 解 并 抽 取 后 部 分 頻 譜3級第2個 分 解 并 抽 取 后 部 分 頻 譜2 度 21 幅0

20、024f64 x 101 0.50024f64 x 103級第3個 分 解 并 抽 取 后 部 分 頻 譜3級第4個 分 解 并 抽 取 后 部 分 頻 譜0.10.050024f64 x 103級第x 105個 -3 分 解 并 抽 取 后 部 分 頻 譜10.50024f64 x 103級第7個 分 解 并 抽 取 后 部 分 頻 譜0.010.005400度 幅64x 106 分解信號的頻譜分析0.40.20024f64 x 103級第6個 分 解 并 抽 取 后 部 分 頻 譜0.010.0050024f64 x 100.010.005003級第8個 分 解 并 抽 取 后 部 分 頻

21、 譜24f64 x 1040020000510152025t預濾波后信號頻譜預濾波后的信號248100.20-0.2125 x 106f 信宿端恢復信號00.105101525020t度 幅信宿恢復信號頻譜00.511.522.533.544.5f4 x 107 合成信號及其分析-0.1本系統首先對輸入的信號進行預濾波，濾除頻段(3003400hz)以外的信號，本系統設計了一個FIR帶通濾波器，從圖4看出，本系統設計的預濾波器完全滿足系統的濾波要求，濾除了低于300HZ和高于3400HZ的頻率分量，同時也沒有帶來相位失真。然后將預濾波后的信號進行3 級非對稱分解，得到低頻信號和高頻信號，從圖5

22、 可以看出進行三級分解后的低頻信號和高頻信號均擴展到整個數字頻率軸，且高頻信號的能量已經占到很大比重，此時已經把有用信號的頻率分量已經分離出來，可以對這部分信號進行等抽樣率的3 級分解，分解出16 個子帶(如圖6)。從圖 6 可以看出，16 通道信號能量由低頻到高頻，呈現由高到低完全符合聲音信號的能量分布，分解效果很好。中北大學信息商務學院2018 屆本科課程設計說明書第 頁在接受端進行信號的綜合，從圖 7 可以看出綜合后的高頻信號頻譜和低頻信號頻譜，通過與預濾波后的波形對比可以看出，信源端分解前的信號頻譜，分解后再綜合信號的頻譜相似度很高，符合設計的要求。且恢復出來的信號與原始信號僅在能量上

23、存在一定的線性失真，可以通過放大器予以恢復和重建。最后將恢復出來的信號寫入文件，在播放器上進行播放，與原始信號相比，聽不出來差別，本系統完全滿足設計要求。在本次課程設計中學會了好多matlab 函數的使用，各種濾波器的設計，了解了正交鏡像濾波器工作原理，抽樣，插值的意義，用數形結構濾波器組更方便信號的傳輸高效性，了解了利用樹形結構濾波器的工作原理，更加深了信號在信道中傳輸的過程。學會了好多數字信號及matlab 方面的知識，起初用simlink 設計時對參數的設計我們遇到了瓶頸改用matlab 編程設計，大大加深了matlab 的廣泛應用性。期間查閱了許多資料，從網上下載了一個程序，一點也看不

24、懂，后經過網上查閱，詢問老師，解決了不少問題。并通過對程序的更改及自己的理解，將程序改為8 通道的樹形結構濾波器。另外，了解了語音信號的讀取及回放用matlab 實現。了解了語音信號的 3 級分解抽取后經過傳輸后插值3 級合并過程的意義。只要用心去做多動腦子多查資料多問，其實課程設計沒有起初自己想的那么難。感謝老師給我了這次學習的機會，讓我獲益匪淺。2018 屆本科課程設計說明書第 頁五、參考文獻陶然 , 張惠云 , 王越 . 多抽樣率數字信號處理M. 北京 : 清華大學出版社, 2007:25-36.宗孔德 . 多抽樣率信號處理M. 北京 : 清華大學出版社,1996:53.胡廣書 . 現代

25、數字信號處理教程M. 北京 : 清華大學出版社,2004:37.奧本海姆 . 離散時間信號處理M. 黃建國 , 譯 . 北京 : 科學出版社,1998:215.馮林 , 李莉 , 吳振宇 , 等 . 基于FPGA的 USB虛擬示波器J. 儀表技術與傳感器 ,2011(7):59-62.張宇翔 , 王明利 , 呂運朋 , 等 . 高速數字存儲示波器前端電路設計J. 自動化儀表 ,2010(4):65-67.劉堯猛 , 馬永軍 , 丁忠林 . 基于ARM9和FPGA的嵌入式數字示波器J. 計算機應用與軟件 , 2010(3): 84-86.魏俊淦 , 田建學 , 張然 . 基于單片機控制數字存儲示

26、波器的設計J. 儀表技術 ,2010(5):1-3,7.L.R. Rabiner, B.H. Juang. Fundamentals of Speech Recognition. Prentice Hall, Englewood Cliffs,1993. 清華大學出版社(影印)，2002年 .胡航 . 語音信號處理(修訂版)，哈爾濱工業大學出版社，2002 年 .吳家安等 . 語音編碼技術及應用，機械工業出版社，2006 年 .韓繼慶等 . 語音信號處理，清華大學出版社，2004 年 .六、附錄1、主程序clear all ;close all ;clc;N=4096*256 ;%采集點數LE

27、N=N/8 ;w=400,800,1200,1600,2000,2400,2800,3200 ;y,fs,bits=wavread(新建文件夾課程設計Mr 意外 .wav ,20000,20000+N-1);%讀取音頻信息(雙聲道，16 位，頻率44100Hz )Fs=fs ;%僅處理1 通道信號y1=y(:,1) ; %the signal of channel onet=0:1/fs:(N-1)/fs;%timefigure(1) ;subplot(2,2,1) ;plot(t,y1) ;%1 通道信號title( 原始信號 ) ;xlabel( t ),ylabel( 幅度 )%語音信號

28、預處理人耳可識別范圍(3003400 )，因此多于此頻率的信號可以濾掉而不用傳輸y1_yu=pre_process(y1) ;subplot(2,2,2) ;plot(t,y1_yu) ;%濾波后的信號時域波形title( 預濾波后的信號 ) ;xlabel( t ),ylabel( 幅度 )subplot(2,2,3) ;pinpu(y1,fs) ;title( 未濾波信號頻譜 ) ;axis(0,44100,0,300)subplot(2,2,4) ;pinpu(y1_yu,fs) ;title( 濾波后信號頻譜 ) ;axis(0,44100,0,300)%1 次分解%21 次分解%22

29、 次分解%31,32 分解%33,34 分解%35,36 分解%37,38 次分解f1 ,f2=fenjie(y1_yu,1)f1_1,f1_2=fenjie(f1,1,10)f2_1,f2_2=fenjie(f2,1,10)f1_1_1,f1_1_2=fenjie(f1_1,1,10) f1_2_1,f1_2_2=fenjie(f1_2,1,10) f2_1_1,f2_1_2=fenjie(f2_1,1,10) f2_2_1,f2_2_2=fenjie(f2_2,1,10) figure(3)subplot(4,2,1)n=length(f1_1_1)t=0:8/fs:8.*(n-1)/fs

30、 plot(t,f1_1_1)title( 3 級第1 個分解并抽取后部分 );xlabel(t ),ylabel( 幅度 )subplot(4,2,2) n=length(f1_1_2) plot(t,f1_1_2); title( 3 級第2 個分解并抽取后部分 );xlabel(t ),ylabel( 幅度 )subplot(4,2,3) n=length(f1_2_1) plot(t,f1_2_1) title( 3 級第3 個分解并抽取后部分 );xlabel(t ),ylabel( 幅度 )subplot(4,2,4) n=length(f1_2_2) plot(t,f1_2_2)

31、;title( 3 級第4 個分解并抽取后部分 );xlabel(t ),ylabel( 幅度 )subplot(4,2,5) n=length(f2_1_1) plot(t,f2_1_1) title( 3 級第5 個分解并抽取后部分 );xlabel(t ),ylabel( 幅度 )subplot(4,2,6) n=length(f2_1_2) plot(t,f2_1_2);title( 3 級第6 個分解并抽取后部分 );xlabel(t ),ylabel( 幅度 )subplot(4,2,7) n=length(f2_2_1) plot(t,f2_2_1) title( 3 級第7 個

32、分解并抽取后部分 );xlabel(t ),ylabel( 幅度 )subplot(4,2,8) n=length(f2_2_2) plot(t,f2_2_2);title( 3 級第8 個分解并抽取后部分 );xlabel(t ),ylabel( 幅度 )figure(4)f1111=fft(f1_1_1,fs);subplot(4,2,1)plot(abs(f1111)title( 3 級第 1 個分解并抽取后部分頻譜 );xlabel( f ),ylabel( 幅度 )f1112=fft(f1_1_2,fs);subplot(4,2,2)plot(abs(f1112)title( 3 級

33、第 2 個分解并抽取后部分頻譜 );xlabel( f ),ylabel( 幅度 )f1113=fft(f1_2_1,fs);subplot(4,2,3)plot(abs(f1113)title( 3 級第3 個分解并抽取后部分頻譜f1114=fft(f1_2_2,fs); subplot(4,2,4) plot(abs(f1114) );xlabel(f ),ylabel( 幅度 )title( 3 級第4 個分解并抽取后部分頻譜f1115=fft(f2_1_1,fs); subplot(4,2,5) plot(abs(f1115) );xlabel(f ),ylabel( 幅度 )titl

34、e( 3 級第5 個分解并抽取后部分頻譜 );xlabel(f ),ylabel( 幅度 )f1116=fft(f2_1_2,fs);subplot(4,2,6) plot(abs(f1116) title( 3 級第6 個分解并抽取后部分頻譜f1117=fft(f2_2_1,fs);subplot(4,2,7) plot(abs(f1117) );xlabel(f ),ylabel( 幅度 )title( 3 級第7 個分解并抽取后部分頻譜f1118=fft(f2_2_2,fs);subplot(4,2,8) plot(abs(f1118) );xlabel(f ),ylabel( 幅度 )

35、title( 3 級第8 個分解并抽取后部分頻譜 );xlabel(f ),ylabel( 幅度 )yo=hebing8(f1_1_1,f1_1_2,f1_2_1,f1_2_2,f2_11,f2_1_2,f2_2_1,f2_2_2);figure(5)%合成后的信號與原來預濾波后的信號對比subplot(4,1,1)t=0:1/fs:(N-1)/fs;plot(t,y1_yu)title( 預濾波后的信號 ) ;xlabel(tsubplot(4,1,3)n=length(yo);t=0:1/fs:(n-1)/fs;plot(t,yo),ylabel( 幅度 )title( 信宿端恢復信號 )

36、 ;xlabel(tsubplot(4,1,4)yo1=fft(yo,fs)plot(abs(yo1);),ylabel( 幅度 )title( 信宿恢復信號頻譜 );xlabel(f ),ylabel( 幅度 )subplot(4,1,2)y1_yu1=fft(y1_yu);plot(abs(y1_yu1)title( 預濾波后信號頻譜 ) ;xlabel(wavwrite(yo,fs,3.wav)f ),ylabel( 幅度 )中北大學信息商務學院2018 屆本科課程設計說明書第 頁2、子程序2.1 、帶通濾波function y=pre_process(x,f1,f3,fsl,fsh,r

37、p,rs,Fs)%帶通濾波%使用注意事項：通帶或阻帶的截止頻率與采樣率的選取范圍是不能超過采樣率的一半. 即，f1,f3,fs1,fsh, 的值小于Fs/2%x: 需要帶通濾波的序列% f 1 ：通帶左邊界% f 3 ：通帶右邊界% fs1 ：衰減截止左邊界% fsh ：衰變截止右邊界%rp ：邊帶區衰減DB 數設置%rs ：截止區衰減DB 數設置%FS：序列x 的采樣頻率f1=300;f3=3400;%通帶截止頻率上下限fsl=100;fsh=3600;%阻帶截止頻率上下限rp=0.1;rs=30;%通帶邊衰減DB 值和阻帶邊衰減DB 值Fs=8000;%采樣率wp1=2*pi*f1/Fs;

38、wp3=2*pi*f3/Fs;wsl=2*pi*fsl/Fs;wsh=2*pi*fsh/Fs;wp=wp1 wp3;ws=wsl wsh;% 設計切比雪夫濾波器；n,wn=cheb1ord(ws/pi,wp/pi,rp,rs);bz1,az1=cheby1(n,rp,wp/pi);%查看設計濾波器的曲線h,w=freqz(bz1,az1,256,Fs);h=20*log10(abs(h);figure;plot(w,h);title( 所設計濾波器的通帶曲線 );grid on ;y=filter(bz1,az1,x);end頻譜分析function pinpu(y1,fs)N=128;%對x 進行傅里葉變換%求幅值%進行對應的頻率轉換%做原始語音信號的頻譜圖n=0:N-1;y=fft(y1);mag=abs(y);f=(0:length(y)-1)*fs/length(y);plot(f,mag);2018 屆本科課程設計說明書第 頁xlabel( ylabel( gridon ;頻率(Hz);幅值 );樹形結構分解子程序（完成信號的2通道分解以及降采樣率）function