时域波形分析和频谱分析matlab代码

1 简介

基于Matlab软件平台研究了不同的数字滤波器对污染的语音信号的去噪效果.对比了加入噪声前后的语音信号的时域与频域图.仿真实验结果表明:4种滤波器中切比雪夫I型滤波器对加入噪声后的语音信号的去噪效果最佳,且成功滤除了高频噪声.​

2 部分代码

%对语言信号做原始的时域波形分析和频谱分析[y,fs,bits]=wavread('6.wav');fssound(y,fs)      % 回放语音信号pause(19);n=length(y)  %选取变换的点数 y_p=fft(y,n);      %对n点进行傅里叶变换到频域f=fs*(0:n/2-1)/n;   % 对应点的频率figure(1)subplot(2,1,1);plot(y);                    %语音信号的时域波形图title('原始语音信号采样后时域波形');xlabel('时间轴')ylabel('幅值 A')subplot(2,1,2);plot(f,abs(y_p(1:n/2)));     %语音信号的频谱图title('原始语音信号采样后频谱图');xlabel('频率Hz');ylabel('频率幅值');%对音频信号产生噪声L=length(y)        %计算音频信号的长度noise=0.1*randn(L,1);  %产生等长度的随机噪声信号(这里的噪声的大小取决于随机函数的幅度倍数）y_z=y+noise;        %将两个信号叠加成一个新的信号——加噪声处理   sound(y_z,fs)pause(19)%对加噪后的语音信号进行分析n=length(y);  %选取变换的点数 y_zp=fft(y_z,n);      %对n点进行傅里叶变换到频域f=fs*(0:n/2-1)/n;   % 对应点的频率figure(2)subplot(2,1,1);plot(y_z);                    %加噪语音信号的时域波形图title('加噪语音信号时域波形');xlabel('时间轴')ylabel('幅值 A')subplot(2,1,2);plot(f,abs(y_zp(1:n/2)));     %加噪语音信号的频谱图title('加噪语音信号频谱图');xlabel('频率Hz');ylabel('频率幅值');%对加噪的语音信号进行去噪程序如下：fp=1500;fc=1700;As=100;Ap=1;%(以上为低通滤波器的性能指标）wc=2*pi*fc/fs; wp=2*pi*fp/fs;wdel=wc-wp;beta=0.112*(As-8.7);N=ceil((As-8)/2.285/wdel);wn= kaiser(N+1,beta);ws=(wp+wc)/2/pi;b=fir1(N,ws,wn);figure(3);freqz(b,1);         %（此前为低通滤波器设计阶段）——接下来为去除噪声信号的程序——x=fftfilt(b,y_z);X=fft(x,n);figure(4);subplot(2,2,1);plot(f,abs(y_zp(1:n/2)));title('滤波前信号的频谱');subplot(2,2,2);plot(f,abs(X(1:n/2)));title('滤波后信号频谱');subplot(2,2,3);plot(y_z);title('滤波前信号的波形')subplot(2,2,4);plot(x);title('滤波后信号的波形')sound(x,fs,bits)  %回放滤波后的音频​

3 仿真结果

4 参考文献

[1]赵培瑶, 向凤红, 毛剑琳,等. 基于Matlab的不同数字滤波器对语音信号的去噪效果[J]. 化工自动化及仪表, 2016(7):3.

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