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用MATLAB设计对信号进行频谱分析和滤波处理的程序

已有 97 次阅读 2015-1-12 15:36 |系统分类:科研笔记|关键词:color style 程序

设计出一套完整的系统,对信号进行频谱分析和滤波处理:
     1.产生一个连续信号,包含低频,中频,高频分量,对其进行采样,进行频谱分析,分别设计三种高通,低通,带通滤波器对信号进行滤波处理,观察滤波后信号的频谱。
     2.采集一段含有噪音的语音信号(可以录制含有噪音的信号,或者录制语音后再加进噪音信号),对其进行采样和频谱分析,根据分析结果设计出一合适的滤波器滤除噪音信号。

 

完整的程序
%写上标题
%设计低通滤波器:
[N,Wc]=buttord()
%估算得到Butterworth低通滤波器的最小阶数N和3dB截止频率Wc
[a,b]=butter(N,Wc);                  %设计Butterworth低通滤波器
[h,f]=freqz();       %求数字低通滤波器的频率响应
figure(2);                           % 打开窗口2
subplot(221);                        %图形显示分割窗口
plot(f,abs(h));                        %绘制Butterworth低通滤波器的幅频响应图
title(巴氏低通滤波器'');
grid;                               %绘制带网格的图像
sf=filter(a,b,s);                       %叠加函数S经过低通滤波器以后的新函数
subplot(222);
plot(t,sf);                            %绘制叠加函数S经过低通滤波器以后的时域图形
xlabel('时间 (seconds)');
ylabel('时间按幅度');
SF=fft(sf,256);                       %对叠加函数S经过低通滤波器以后的新函数进行256点的基—2快速傅立叶变换
w=           %新信号角频率
subplot(223);
plot());                 %绘制叠加函数S经过低通滤波器以后的频谱图
title('低通滤波后的频谱图');
%设计高通滤波器
[N,Wc]=buttord()
%估算得到Butterworth高通滤波器的最小阶数N和3dB截止频率Wc
[a,b]=butter(N,Wc,'high'); %设计Butterworth高通滤波器
[h,f]=freqz(); %求数字高通滤波器的频率响应
figure(3);
subplot(221);
plot()); %绘制Butterworth高通滤波器的幅频响应图
title('巴氏高通滤波器');
grid; %绘制带网格的图像
sf=filter(); %叠加函数S经过高通滤波器以后的新函数
subplot(222);
plot(t,sf); ;%绘制叠加函数S经过高通滤波器以后的时域图形
xlabel('Time(seconds)');
ylabel('Time waveform');
w; %新信号角频率
subplot(223);
plot()); %绘制叠加函数S经过高通滤波器以后的频谱图
title('高通滤波后的频谱图');
%设计带通滤波器
[N,Wc]=buttord([)
%估算得到Butterworth带通滤波器的最小阶数N和3dB截止频率Wc
[a,b]=butter(N,Wc); %设计Butterworth带通滤波器
[h,f]=freqz(); %求数字带通滤波器的频率响应
figure(4);
subplot(221);
plot(f,abs(h)); %绘制Butterworth带通滤波器的幅频响应图
title('butter bandpass filter');
grid; %绘制带网格的图像
sf=filter(a,b,s); %叠加函数S经过带通滤波器以后的新函数
subplot(222);
plot(t,sf); %绘制叠加函数S经过带通滤波器以后的时域图形
xlabel('Time(seconds)');
ylabel('Time waveform');
SF=fft(); %对叠加函数S经过带通滤波器以后的新函数进行256点的基—2快速傅立叶变换
w=( %新信号角频率
subplot(223);
plot(')); %绘制叠加函数S经过带通滤波器以后的频谱图
title('带通滤波后的频谱图');




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