基于matlab的音频处理

如图一段信号，是由一串频率相同的脉冲串组成，请根据各个脉冲信号的频谱，判断脉冲串的频率.

1. 读取音频文件

[x,Fs,bits]=wavread('E:\数字信号处理\good5.wav');T=1/Fs；  %采样周期t=(1:length(x))*T;   %采样时间figure（1）；plot（t,x）;title('原始信号时域图形')；xlabel('时间t/s');ylabel('音量');

音频信号频谱分析

y=fft(x);       %做FFT变换f=(0:length(y)-1).*Fs/length(y);plot(f,y)       %画出原始信号的频谱图

2. 脉冲信号分离
通过观察原始信号在时域上的波形，可知该类信号包含12个脉冲，对应各个脉冲所在位置，然后将其对应的数字信号进行分离，可以得到如下各个脉冲的波形；（以两个脉冲为例）


3. 加窗去除噪声
分帧处理

function [X magY]= jiachuang(x)N=length(x);n0=0.04*48000;n1=floor(0.5*n0);num=floor((N-n0)/n1)+1;for i=1:num;a1=(i-1)*n1+1;a2=(i-1)*n1+n0;X=x(a1:a2).*hamming(n0);  %汉明窗endY=fft(X);magY=abs(Y);end

4.滤波器的设计

 function [ x_daitong magy_daitong ] = lvboqi(x1) fp=[4000,7000]; fs=[3000,8000]; Fs=48000; As=20;Ap=1; wp=2*pi*fp/Fs; ws=2*pi*fs/Fs; BF=wp(1)-ws(1); wc=ws+BF/2; M=ceil((As-7.95)/(2.286*BF))+1; N=M+1; beta=0.1102*(As-8.7); window=(kaiser(N,beta)); b=fir1(M,wc/pi,'bandpass',window); x_daitong=filter(b,1,x1); y_daitong=fft(x_daitong); magy_daitong=abs(y_daitong);end figure(1) freqz(b,1,512); title('FIR带通滤波器的频率响应')； plot(t,x_daitong); figure(2); plot(t,x_daitong); figure(3); plot(f,magy_daitong); 

通过所设计的滤波器，对加窗去噪后的各个脉冲信号进行进一步的滤波，通过其频谱图，可以发现对于3KM~8kM带通滤波效果良好。


为进一步分析每个脉冲在3~8KM的信号频谱波形，对信号进行了局部放大，找到该脉冲的频率点，并标出该点坐标。

function [ f y Y_daitong ] =findplot(y_daitong )h=3000/48000*length(y_daitong);g=10000/48000*length(y_daitong);Y_daitong=y_daitong(h:g,:);       %截取3kHz~10KHz的信号[y,x]=max(Y_daitong);             %找到该段最大幅值和所对应的位置点f=3000+7000*x/length(Y_daitong);  %将对应的位置点转化为频率enda=3000/48000*length(f1);b=10000/48000*length(f1);f2=f1(:,a:b);                     %截取频率3~10KHz[a b ydaitong]=findplot(y1daitong);%调用函数F(i)=a;                           %将该段脉冲信号的频率存在数组中plot(f2,ydaitong);                %画出波形图hold on;plot([a,a],[0,b],'r--');          %用红色的线标出频率点text(a,b,['(',num2str(a),',',num2str(b),')'],'color','b'); %标出频率点的坐标  

6.计算分析
得到各个脉冲的频率：
F=[5.6500 4.1750 4.6441 4.2206 4.1957 3.5480 7.8826 7.0605 7.0107 5.7153 5.6904 4.3203]KHz
求其平均值得：
Fm= 5.3428kHz
求各个脉冲与信号脉冲的标准差为：
S=85.2072
信号的频率为5.3428kHz。