基于MATLAB的音乐信号频谱分析和滤波

101]=freqz(b1,a1);%计算数字系统频率响应Рy1=filter(b1,a1,fq1);ly1=length(y1);Рwy1=2/ly1*(0:ly1-1);fy1=fft(y1);%sound(y1);Рfigure;subplot(2,2,1);Рplot(y1);title('三余弦噪声去噪后时域图');grid on;Рsubplot(2,2,2);plot(wy1,abs(fy1));title('三余弦噪声去噪后频谱图');grid on;Р[n5,wc5]=buttord(0.05,0.1,1,50);Р[b5,a5]=butter(n5,wc5);[h5,w5]=freqz(b5,a5);Рy2=filter(b5,a5,fq2);ly2=length(y2);wly2=2/ly2*(0:ly2-1);Рfy2=fft(y2);%sound(y2);Рsubplot(2,2,3);plot(y2);title('随机白噪声去噪后时域图');grid on;Рsubplot(2,2,4);plot(wly2,abs(fy2));title('随机白噪声去噪后频谱图');grid on;Р【程序运行结果如下】Р分析1:同原始音乐相比,增加了尖锐的刺耳声Р分析2:同原始音乐相比,增加了嗞嗞的电波声Р分析3:三余弦混合噪声被完全滤掉。由于随机白噪声是加在原始音乐信号的整个时域和频域内,所以滤波后的音乐信号中仍然残留少量的噪声信号。但与原始信号相比声音变低沉了,说明频谱的高频部分被滤掉了。Р三结束语Р 《数字信号处理》课程是一门理论与实践相结合的课程,它需要掌握扎实的基础知识和理论基础。完成本次课程设计需要熟练掌握matlab 的编程用法,上机调试、运行,学习相关的函数,在实践中扎实基础内容。Р参考文献:Р【1】郑君里信号与系统:第二版,高等教育出版社