数字信号处理课程设计对音乐信号各种处理.doc

实验1
音乐信号的音谱和频谱观察
使用ｗａｖｒead语句读取音乐信号，获取抽样率;
输出音乐信号的波形和频谱，观察现象;
使用soｕnd语句播放音乐信号，注意不同抽样率下的音调变化,解释现象。
clear all；close all;cｌｃ
［a，ｆs，bｉt]＝wａｖreaｄ（’c：\MAＴＬAB６ｐ５\ｗorｋ\'）；
ｓize（a);
y1＝a(:，1);
ａ1=y1（10000：60000)
fｉｇurｅ;
ｓuｂploｔ(2，1,1）,pｌoｔ（a);
subｐlot(２,1，2)，plot（a1）；
ｘ1=rｅsａmple(ａ１,2，1）； 　%y=ｒesａmple（x，ｐ，q）返回量的长度是向量x的p／q倍
sounｄ（x1，fｓ）;
%ｓoｕｎd(a,ｆｓ）；
N1=lｅnｇth(a１);
Ｆ1=ｆｆｔ(ａ1，N1）；
w=２／N1*［0：N1—1]； 　　 　 %频谱图横坐标设置
ｆigｕrｅ；
ｐｌｏｔ（w,ａｂs（F1));
N２＝lｅngtｈ（a1)；
t=０：１/N２：1/N2＊(Ｎ2—1）;
ｔｉtle（＇傅利叶变换'）;　 %傅利叶变换；
ｆiｇure；
ploｔ（a1）;
ｔitlｅ（'时域波形'）；　　　 ％时域波形;
以二倍的抽样率听声音信号时，音乐播放的特别快，像被压缩了,播放的时间比原信号短。
以二分之一的抽样率听声音信号时,音乐播放的特别慢,像被拉长了，播放的时间比原信号长。
*pi
　　　 　　 　　 　 　　 　 实验2
音乐信号的抽取(减抽样）
观察音乐信号频率上限，选择适当的抽取间隔对信号进行减抽样（给出两种抽取间隔,代表混叠和非混叠）；
输出减抽样音乐信号的波形和频谱，观察现象，给出理论解释；
播放减抽样音乐信号,注意抽样率的改变,比较不同抽取间隔下的声音，解释现象。
clｅａr aｌｌ;cｌｏsｅ alｌ；clc
[a，fｓ,bit]＝waｖｒead（’c:\MＡＴLAＢ６p５\work\陪你一起看草原．waｖ'）；
siｚe(a）；
y1=a(:，1）;
a1＝ｙ1（１0０00:600００）
D=2；　 　 　　 　 　　 　 ％减抽样；
l=lｅnｇｔｈ（ａ1）;
yｄ=a1（1:D：ｌ）;
soｕnd（yｄ，fs/Ｄ）；
Ｎ3＝lengtｈ(yd)；
ｔ=0:１/N３：１／N3＊（N3—１）； 　 　 ％横坐标设置
ｆiｇure；
plｏｔ(ｙd);
ｔｉtｌe（＇减抽样时域波形’）; 　　 　 %时域波形;
xlabel('ｔ’）;
ylabｅl（’幅度’);
Ｎ4=leｎgｔｈ（ｙd）;
F2=fft(ｙｄ，N4)；
w=2/N４＊[０：N4-1];
ｆiｇｕｒe;
pｌｏt(w,abs(Ｆ2)）；
tｉtle（’减抽样频谱'）； 　 %减抽样频谱
xlabel（＇f'）;
ｙlａbｅl(’幅度＇)；
D=2,减抽样
Ｄ=4,减抽样
原信号频谱截止频率为0。5＊pi,当D＝２时，频谱刚好不混叠,当D＞2时，频谱就会混叠。
减抽样后的音乐信号听起来变得尖锐，有失真。
抽样率随着抽样间隔的增大而逐渐变小，声音越来越失真,音调变得急促,而尖锐，信号产生混叠
实验3
音乐信号的AＭ调制
观察音乐信号的频率上限，选择适当调制频率对信号进行调制(给出高、低两种调制频率）；
输出调制信号的波形和频谱,观察现象,给出理论解释；
播放调制音乐信号,注意不同调制频率下的声音，解释现象。
ｃleaｒ　all；close　aｌｌ;clc
［a,fs，biｔ］=ｗavread('c：\MATLＡB6p5\woｒｋ\'）;
sｉｚe(a)；
ｙ１=a(:，1）；
a１=ｙ1(1000０：100０00);
％ｓound（a1，ｆs）；
N＝ｌenｇth(a１）；
ｎ１＝０：[N－1］；
y＝coｓ（０。5*pi＊n1)；　 　 ％产生余弦信号
Ｎ1＝lenｇｔh（a1）；
F1=fft（y，N１）；
ｗ＝2/N1＊[０：Ｎ1-1]；
figure；
ｐloｔ（w，abs(F1));
tｉtlｅ（'cｏs（wt)频谱’）； ％余弦频谱
xlabeｌ（'f’)；
ylabeｌ（’幅度'）；
N2=leｎgtｈ（ａ１)；
Ｆ2＝fｆt(a