信号的波形分析与合成

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1、武汉大学教学实验报告电子信息学院专业2011年11月16日实验名称指导教师—姓名年级学号成绩—、实验目的1.巩固傅里叶变换及其反变换的知识,学习从时域和频域两个角度來观察信号;2.尝试利用短时傅里叶变换分析非平稳信号的频谱变化;3.熟悉MATLAB环境屮wavread>wavrecord>wavplay>fft和ifft等函数应用;二、实验原理咅频信号是通过麦克风、A/D等数据采集设备将声咅装换而成的电信号,是声波频率、幅度变化的信息载体。声咅的三个主观特性是咅调、咅强和咅色。而声波的三个重要参数为频率30、幅度An和相位vn,这也就决定了咅频信号的特征定义如下:1•基频与音调基频指一个

2、复杂声波屮最低的一个频率(其他频率的叫谐波)。咅调主要由声音的频率决定,同时也与声音的强度有关。对一定强度的纯音,音调随频率的升降而升降;对一眾频率的纯音、低频纯音的音调随声强增加而下降,高频纯音的音调随声强增加而上升。2谐波与咅色谐波是指周期函数或周期性的波形中能用常数与原函数基频的正弦函数和余弦函数的线性组合表达的部分。nsO称为30的n次谐波分量,也称为(n-l)次泛音。音色是由混入基音的泛音所决定的,高次谐波越丰富,音色就越有明亮感和穿透力。不同的谐波具有不同的幅值An和相位偏移nm,由此产生各种音色效果。3b畐)5^与音人耳对于声音细节的分辨只有在强度适中时才最灵散。人的听觉响

3、应与强度成对数关系。常用咅量來描述咅强,以分贝(dB二201og)为单位。4.音宽与频宽音频信号的频带宽度简称为音宽,它是描述组成复合信号的频率范围。借助傅里叶变换,信号可以时间函数或频率函数两种形式描述,特别是周期信号和准周期信号,从频率域可以很清楚地了解它们由那些正弦分量纽成。而对于非平稳信号,最典型的例了就是语音信号,它是非周期的,频谱随时间连续变化,因此傅里叶变换得到的频谱无法获知其在各个时刻的频谱特性。最直观的想法就是用中心在某一时刻的时间窗截取一段信号,对其做傅里叶变换,得到这一个时刻的频谱,然后将窗在时间轴上移动,从而得到不同时刻的频谱,这就是段视频谱的原理。最简单的窗就是

4、矩形窗,即直接从原信号中截取-•段。三、实验内容与步骤1・声音的采集Matlab提供了读入、录制和播放声音以及快速傅里叶变换的函数,分别是wavread>wavrecord>wavplay和fft。阅读这几个函数的帮助文档,熟练使用。2.持续咅的频谱分析将Windows的系统冃录下的ding,wavSC件读入,这是一个双声道的声音,选择任一声道的信号,使用fft求取其频谱,并用plot显示它的幅度谱,观察主要的正弦分量。参照实验指导书小的程序代码,用wavrccord函数录入d音并对其分析的代码如下:fs二11000;y=wavrecord(5*fs,fs);%声咅录制wavplay(y

5、,fs);%播放声音subplot(2,1,1);%绘制声音的时域与频域plot(y);title('时域');subplot(2,1,2);plot(fftshift(abs(fft(y))));title(,频域');yr二y(:,l);%取其中的一个信道yr=yr(10000:11024);%求取幅度YR2048=fft(yr,2048);figureCnumbertitle,,‘off','name,,'2048点FFT');plot(1inspace(-pi,pi,2048),fftshift(abs(YR2048)));YR1024=fft(yr,1024);figure('

6、numbertitle,,‘off','name,,'1024点FFT');plot(linspace(-pi,pi,1024),fftshift(abs(YR1024)));%反变换yrl024=rcal(ifft(YR1024));figure('numbertitle','off','name,,'1024点fft的反变换);subplot(2,1,1);plot(yrl024)title('1024点fft的反变换’)subplot(2,1,2);plot(yr);titleC原信号');%重构%寻找幅度最大的正弦分量[maxpeak,peaki]=max(abs(YR1024(

7、1:512)));MAXSIN=zeros(l,1024);MAXSIN(peaki)=maxpeak;MAXSIN(1026-peaki)=maxpeak;maxsin=ifft(MAXSIN);figureCnumbertitle,,'off','name','用最大正弦分量重构信号');subplot(2,1,1);plot(maxsin);titleC重构的信号');subplot(2,1,2);plot(yrl024);t

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