基于matlab的声音信号简单分析与处理
Matlab实验——语音信号的录制和处理
基于 MATLAB 的语音信号分析与处理的实验设计1．实验目的综合运用数字信号处理的理论知识进行频谱分析和滤波器设计，通过理论推导得出相应结论，再利用 MATLAB 作为编程工具进行计算机实现，从而加深对所学知识的理解，建立概念。
2．实验基本要求①学会 MATLAB 的使用，掌握 MATLAB 的程序设计方法。
②掌握在 Windows 环境下语音信号采集的方法。
③掌握数字信号处理的基本概念、基本理论和基本方法。
④掌握 MATLAB 设计 FIR 和 IIR 数字滤波器的方法。
⑤学会用 MATLAB 对信号进行分析和处理。
3．实验内容录制一段自己的语音信号，并对录制的信号进行采样；画出采样后语音信号的时域波形和频谱图；给定滤波器的性能指标，采用窗函数法或双线性变换设计滤波器，并画出滤波器的频率响应；然后用自己设计的滤波器对采集的语音信号进行滤波，画出滤波后信号的时域波形和频谱，并对滤波前后的信号进行对比，分析信号的变化；回放语音信号；最后，用MATLAB 设计一信号处理系统界面。
4、采集系统说明：MATLAB函数；麦克风输入方式MATLAB中提供了强大的数据采集工具箱(DAQ-Data Acquisition Toolbox),可满足控制声卡进行数据采集的要求：%记录声音 wavrecord(n,fs,ch,dtype)%发送向量信号 waveplay(y,fs)%读取wave文件 wavread(file)%写wave文件 wavwrite(file),文件的后缀名为.wav%sound(y,fs) %向扬声器送出音频信号滤波函数说明：采用Kaiser Window FIR：Sampling Frequency: 8192Type:LowpassFc:956.6Beta:5。
基于Matlab的音叉声音信号的采集与分析
＋卢 ＬＯ￡ ２ 害＋ ｍ Ｓ ￣ Ｃ． ０
（ １ ）
式 中 ，ｌ＋ Ｉ＋ ｍｏ为音 叉振 动 系统 的总质 量 ， ｎ Ｔ Ｉ 其 中 Ｉ 双臂 上 固定对 称位 置 的附加 质量 ， ｏ ｎ为 ｒ 为音 ｎ 叉 双 臂的等 效质 量 ， Ｆ为 强迫 力 的振 幅 ， 为 强 迫 力 的 圆频率 。 式 （）为 振 动 系 统 做 受 迫 振 动 的方 程 ， 的 １ 它
基 于 Ｍａｌｂ的 音 叉声 音信 号 的 采 集 与分 析 ｔ ａ
盛 翌航 ， 原 点 ， 黄 王 颖 ， 陆唯 一 ， 东 生 陈
（ 上海电力学院 ， 海 上 ２０ ９ ） ００ ０
摘
要： 利用 Ｍａ￣ 实现了声音信号数据的实时采集和分析。ห้องสมุดไป่ตู้过音 ｔ ｌ
关 键 词： 音叉 ； 数据采集 ； 频谱分析 ￣ ｔ ｂ Ｍａ ａ ｌ 中图分类 号： －３ ０４３ 文献标识码 ： Ａ
第 ２卷 第 １ ４ 期 ２ １ 年 ２月 ０１
大
学
物
理 实
验
Ｖｏ＿ ４Ｎ ０ ｌ２ ．１ Ｆｅ ．２ １ ｂ ０１
ＰＨ ＹｓＣＡＩ ＥⅪ 眦 ｌ ， 隙
ＮＴ ＯＦ Ｃ０Ｌ ，（Ｅ ＩＥ ；
文 章 编 号 ：０ ７２３ （０ １０ －０ ３ ３ １０ －９ ４ ２ １ ） １０ ８ － ０
他数据采集设备如美国 Ｎ 公司的 Ｅ系列数据采 Ｉ 集卡接 口板进行控制 ， 并且是一个数 据分 析与处 理 功强 大 的工程 软件 。 从数 据 采集 的 角度 来 看 ， 卡是 一 种 音 频 范 声 围内 的数 据 采集 卡 ， 计 算 机 与外 部 的模 拟 量 环 是 境 联系 的重要 途 径 。声 卡 可分 为模数 转换 电路 和 数模转换 电路两部分 ， 模数转换 电路 负责将麦克 风等声音输入设备采到 的模拟声音信号转换为电 脑能处理的数字信号； 而数模转换 电路负责将 电 脑使 用 的数 字 声音 信号 转换 为 喇叭等设 备 能使 用 的模拟信号。基于 Ｍａｌ 并结合声卡数据采集 ｔｂ ａ 与分 析结构 图见 图 １ 。
信号分析与处理实验报告(基于MATLAB)
武汉工程大学电气信息学院三、实验数据与结果分析1、2、四、思考：2. 3.四、思考：1、代数运算符号*和.*的区别是？*是矩阵相乘，是矩阵A行元素与B的列元素相乘的和.*是数组相乘，表示数组A和数组B中的对应元素相乘实验内容实验三连续时间信号的卷积一、实验内容1、已知两连续时间信号如下图所示，绘制信号f1(t)、f2(t)及卷积结果f(t)的波形；设时间变化步长dt分别取为0.5、0.1、0.01，当dt取多少时，程序的计算结果就是连续时间卷积的较好近似？2、、计算信号()()()11==-a t u e t f at 和()()t tu t f sin 2=的卷积f(t)，f 1(t)、f 2(t)的时间范围取为0~10，步长值取为0.1。
绘制三个信号的波形。
二、实验方法与步骤1、绘制信号f 1(t)、f 2(t)及卷积结果f(t)的波形，当dt 取0.01时程序的计算结果就是连续时间卷积的较好近似程序代码如下：clear allclose allclcdt=0.01t1=0:dt:2;t2=-1:dt:1;f1=0.5*t1;f2=0.5*(t2+1);y=dt*conv(f1,f2); %计算卷积t0=t1(1)+t2(1); %计算卷积结果的非零样值的起点位置2.实验内容三、实验数据与结果分析1.2.实验内容实验五连续时间信号的频域分析一、实验内容1、如图5.4所示的奇谐周期方波信号，周期为T1=1，幅度为A=1，将该方波信号展开成三角形式Fourier级数并分别采用频域矩形窗和Hanning窗加权，绘制两种窗函数加权后的方波合成图像。
时间范围取为-2~2，步长值取为0.01。
2、将图5.5中的锯齿波展开为三角形式Fourier级数，按(2)式求出Fourier级数的系数，并在频域分别采用矩形窗、Hanning窗和三角窗加权，观察其Gibbs效应及其消除情况。
时间范围取为-2~2，步长值取为0.01。
MATLAB技术音频处理教程
MATLAB技术音频处理教程引言音频处理是数字信号处理的一个重要领域，通过使用MATLAB这一强大的工具，我们可以实现各种音频处理的操作和算法。
本文将为读者介绍一些常用的MATLAB技术，帮助他们更好地理解和应用音频处理的知识。
一、声音的基本原理在开始探讨MATLAB中的音频处理之前，我们首先需要了解一些声音的基本原理。
声音是由空气震动产生的，可以通过压缩和展开空气分子来传播。
当空气分子被压缩时，会产生较高的气压，而当空气分子展开时，气压则较低。
二、MATLAB中的音频信号表示在MATLAB中，声音信号通常以向量形式表示。
向量的每个元素代表一个时间点上的声音振幅值。
这样，我们就可以通过在时域上操作这些向量来实现各种音频处理任务。
三、MATLAB中的音频录制与播放MATLAB提供了许多函数来实现音频的录制和播放。
通过使用"audiorecorder"函数，我们可以轻松地录制声音。
以下是一段示例代码：```MATLABfs = 44100; % 设置采样率为44100HzrecObj = audiorecorder(fs, 16, 1); % 创建一个录音对象disp('开始录音...');recordblocking(recObj, 5); % 录制5秒钟的声音disp('录音结束');play(recObj); % 播放录制的声音```四、音频文件的读取与保存除了录制声音外，我们还可以使用MATLAB读取和保存音频文件。
通过使用"audioread"函数，我们可以读取任意格式的音频文件。
以下是一个示例代码：```MATLAB[y, fs] = audioread('sound.wav'); % 读取一个名为"sound.wav"的音频文件sound(y, fs); % 播放读取的音频文件```同样地，我们可以使用"audiowrite"函数将音频信号保存为一个音频文件。
基于matlab信号分析与处理
基于matlab信号分析与处理信号分析与处理是一门重要的学科，它涉及到许多领域，如通信、音频处理、图象处理等。
在信号分析与处理中，Matlab是一种常用的工具，它提供了丰富的函数和工具箱，可以匡助我们进行信号的分析和处理。
首先，我们需要了解信号的基本概念。
信号可以分为连续信号和离散信号两种类型。
连续信号是在时间上是连续变化的，而离散信号则是在时间上是离散的。
在Matlab中，我们可以使用不同的函数来表示和处理这两种类型的信号。
对于连续信号，我们可以使用Matlab中的plot函数来绘制信号的图象。
例如，我们可以使用以下代码来绘制一个正弦信号：```matlabt = 0:0.01:2*pi; % 时间范围为0到2πx = sin(t); % 正弦信号plot(t, x); % 绘制信号图象xlabel('时间'); % 设置x轴标签ylabel('幅度'); % 设置y轴标签title('正弦信号'); % 设置图象标题```对于离散信号，我们可以使用Matlab中的stem函数来绘制信号的图象。
例如，我们可以使用以下代码来绘制一个离散的方波信号：```matlabn = 0:10; % 时间范围为0到10x = square(n); % 方波信号stem(n, x); % 绘制信号图象xlabel('时间'); % 设置x轴标签ylabel('幅度'); % 设置y轴标签title('方波信号'); % 设置图象标题```除了绘制信号的图象，我们还可以对信号进行一系列的分析和处理。
例如，我们可以使用Matlab中的fft函数来进行信号的频谱分析。
以下是一个示例代码：```matlabFs = 1000; % 采样频率为1000Hzt = 0:1/Fs:1; % 时间范围为0到1秒x = sin(2*pi*50*t) + sin(2*pi*120*t); % 两个正弦信号的叠加y = fft(x); % 对信号进行傅里叶变换f = (0:length(y)-1)*Fs/length(y); % 计算频率范围plot(f, abs(y)); % 绘制频谱图象xlabel('频率'); % 设置x轴标签ylabel('幅度'); % 设置y轴标签title('频谱分析'); % 设置图象标题```除了频谱分析，我们还可以对信号进行滤波、降噪、特征提取等处理。
Matlab技术在声音处理中的应用
Matlab技术在声音处理中的应用引言：声音处理是一门利用计算机技术对声音信号进行分析、处理和增强的学科，具有广泛的应用领域，例如语音识别、音频编解码和音乐合成等。
为了实现高质量的声音处理，研究人员采用了各种不同的方法和工具。
而Matlab作为一种强大的数值计算工具，为声音处理的研究提供了许多有力的支持。
本文将介绍Matlab技术在声音处理中的应用，并探讨其对声音信号分析和改善的贡献。
一、声音信号的数学表示声音信号可以被看作是一种连续的波动，具有时间和频率两个维度上的变化。
为了方便分析和处理声音信号，需要将其转化为数学表示形式。
常用的方法是使用数字信号处理技术，将连续的声音信号采样并离散化，得到离散时间序列，即数字化的声音信号。
Matlab提供了丰富的工具和函数，可以方便地进行声音信号的采样、量化和数字化处理。
二、声音信号分析1. 频谱分析频谱分析是声音信号处理的基本技术之一，用于确定声音信号的频谱特征。
在Matlab中，可以使用快速傅里叶变换（FFT）函数对声音信号进行频域分析，得到信号的频谱图。
通过分析频谱图，我们可以了解到声音信号的主要频率成分和能量分布情况，为后续的声音处理提供了重要参考。
2. 声音信号的滤波在声音处理中，滤波是一项重要的技术，用于抑制或增强声音信号的特定频率或频带。
Matlab提供了丰富的滤波函数和工具箱，例如FIR滤波器和IIR滤波器等，可以方便地对声音信号进行低通滤波、高通滤波和带通滤波等操作。
这些滤波技术可以有效地改善声音信号的质量，消除噪音和干扰。
3. 声音信号的降噪噪音是声音处理中常见的问题之一，它会降低声音信号的质量和清晰度。
为了提高声音信号的品质，需要对噪音进行有效降低。
Matlab提供了多种降噪算法和函数，例如基于小波变换的降噪方法和自适应滤波方法等，可以准确地分离和消除噪音成分，提取出原始声音信号。
三、声音信号改善1. 语音识别语音识别是声音处理的重要应用之一，用于将人类的语音信息转化为机器可识别的数字信号。
matlab语音信号采集与处理
matlab语音信号采集与处理Matlab是一种功能强大的数学软件，特别适合音频信号的处理和分析。
本文将介绍Matlab如何用于音频信号采集和处理的方法。
1. 音频信号采集Matlab可以在Windows和Mac OS X操作系统上直接访问音频硬件，比如麦克风。
Matlab的音频输入功能允许用户在Matlab中直接访问音频硬件，并处理输入的信号。
Matlab提供了许多函数和工具箱，方便用户采集和处理音频信号。
可以使用Matlab 的命令窗口和MATLAB代码框架，采集音频信号数据并保存为.mat文件。
以下是在Matlab中实现音频采集的示例代码：%% 定义音频采样率Fs和采样时间TFs = 8000; % HzT = 2; % s%% 创建一个录音器对象recorderrecorder = audiorecorder(Fs, 16, 1);%% 开始录制音频disp('开始录制音频...');recordblocking(recorder, T);%% 将信号保存为.mat文件disp('将信号保存为.mat文件...');filename = 'audioData.mat';save(filename, 'audioData', 'Fs');在这个示例代码中，定义音频采样率Fs和采样时间T。
开始录制音频，使用recordblocking函数，它采样时间为T。
使用getaudiodata函数获取录音器对象recorder的音频数据。
最后，使用save函数将音频数据保存为.mat文件。
Matlab是一种强大的工具，可用于处理和分析音频信号，例如过滤，时域和频域分析，频谱分析和语音识别等。
%% 加载.mat文件，分别为音频数据audioData和采样率Fsload('audioData.mat');%% 频谱分析disp('进行频谱分析...');N = length(audioData);xf = fft(audioData);Pxx = 1/(Fs*N) * abs(xf).^2;f = linspace(0, Fs/2, N/2+1);%% 滤波器设计disp('设计一个50Hz低通滤波器...');fc = 50; % HzWn = fc/(Fs/2);[b,a] = butter(4, Wn, 'low');%% 信号滤波disp('低通滤波信号...');y = filter(b, a, audioData);%% 绘图figure();subplot(2,1,1);plot(audioData);title('原始信号');xlabel('时间（s）')ylabel('幅值')在这个示例代码中，首先使用load函数加载以前保存的音频数据，分别为音频数据audioData和采样率Fs。
课程设计基于MATLAB的语音信号录制采集和分析的程序设计
MA TLAB课程设计说明书摘要语音信号的采集与分析技术是一门涉及面很广的交叉科学，它的应用和发展与语音学、声音测量学、电子测量技术以及数字信号处理等学科紧密联系。
该设计主要介绍语音信号的采集与分析方法，通过PC机录制自己的一段声音，运用Matlab提供的函数进行仿真分析，并画出采样后语音信号的时域波形和频谱图，对所采集的语音信号加入干扰随机高斯噪声，对加入噪声的信号进行播放，并进行时域和频谱分析；对比加噪前后的时域图和频谱图，分析讨论采用什么样的滤波器进行滤除噪声。
关键词：语音信号；采集与分析；Matlab目录摘要 (I)1 语音信号的录制 (1)2 语音信号的采集 (3)3 语音信号的分析 (4)3.1语音信号时域分析 (4)3.2语音信号频域分析 (5)4 语音信号的加噪处理 (7)5 滤噪设计分析 (11)6 设计总结 (12)参考文献 (13)附录 (14)1 语音信号的录制为了将原始模拟语音信号变为数字信号，必须经过采样和量化两个步骤，从而得到时间和幅度上均为离散的数字语音信号。
语音信号经过预滤波和采样后，由A／D变换器变换为二址制数字码。
这种防混叠滤波通常与模数转换器做在一个集成块内，因此目前来说，语音信号的数字化的质量还是有保证的。
市面上购买到的普通声卡在这方面做的都很好，语音声波通过话筒输入到声卡后直接获得的是经过防混叠滤波、A/D变换、量化处理的离散的数字信号。
将声卡作为对象处理采集语音信号Matlab将声卡作为对象处理,其后的一切操作都不与硬件直接相关,而是通过对该对象的操作来作用于硬件设备（声卡）。
操作时首先要对声卡产生一个模拟输入对象(ai),给ai对象添加一个通道设置采样频率后,就可以启动设备对象,开始采集数据,采集完成后停止对象并删除对象。
实际工作中，我们可以利用windows自带的录音机录制语音文件，图1是基于PC机的语音信号录制过程，声卡可以完成语音波形的A/D转换，获得WAVE文件，为后续的处理储备原材料。
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的，但不是任何机械运动的声音都是可以听 见的，一般认为20Hz-20000Hz的声音是人 耳可以听见的。低于20Hz 的“声音”叫做 次声，高于20k Hz 的“声音”叫做超声。 而由频率单一声源振动形成的声音称为“纯 音”，而由不止一个频率的振动所形成的声
响，且应该在上述时间段内停止工作人员的
户外活动，以保证工作人员的生命安全。
4.2 防护措施的建议
4.2.1 直击雷防护
雷云的移动规律主要与当地的地理位置
及地面建筑有关。由第3.4节可看出，雷云
的移动来向主要集中在西及西南方向，因此
建议该航空雷达厂房的直击雷防护措施优先
采用避雷网格进行防护，同时也可采用接闪
由此可见，随着与避雷针、引下线间距 离的增大，跨步电压迅速减小。因此，在室 外时，为减小跨步电压和接触电压的危害， 在雷雨天应远离避雷针及引下线，至少离开 55m。室内地面采用水泥等高电阻率硬化设 施，不存在跨步电压的危害。 5 结语
综上所述，厂房区域内复杂的雷电活动 对生产活动及人员安全将产生巨大的危害， 合理有效的防护措施可减少其危害。本次闪 电定位资料的分析仅针对该航空雷达生产厂 房，但对相类似的高精度仪器生产也具有一 定的借鉴意义。
…… [x,fs,bits]=wavread('ex.wav',[1024 5120]); y=fft(x,N); magy=abs(y); angely=angel(y) f=(0:length(y)-1)'*fs/length(y); Subplot(311);plot(x);title('时域图') subplot(312);plot(f(1:N/2),magy(1 :N/2)); title('幅频图');grid subplot(322);plot(f(1:N/2),angely(1 :N/2)); title('相频图');grid …… 如图1即为对一泼水声的声音信号所做 处理后所得的时域图，频谱图。而在之后几 次声音分析中主要用到的是幅频图。
式中：ΔU-跨步电压（kV）； ρ-土壤电阻率（Ω·m）； i-雷电流幅值（kA）； s-跨步步距（m）； d-雷击点与靠近雷击点的脚的距离 （m）。 经现场勘查，该区域土壤电阻率 ρ=36.6Ω·m。如图3所示，厂房所在区 域雷电流强度主要集中在0～25kA，约占 地闪总数的97.32%，故选取雷电流幅值 i=25kA，两脚之间的距离s=0.8m。产生的 跨步电压值见表1。
4 滤波器处理声音 当声音信号中混有我们不想要的杂音，
或其他干扰，操作者可以根据具体需要，使 用matlab构造合适的滤波器，去除信号中 的干扰成分。在matlab环境下一般可以使 用butter函数构造滤波器，然后使用fftfilt调 用对声音信号进行滤波，代码如下：
…… [b,a]=butter(N,Wn); X=fft(x,n); y=filter(b,a,x); subplot(211);plot(y);title('滤波后信号 的波形'); subplot(212);plot(Y);title('滤波后信
增大总体趋势来是逐渐减小的，能量主要集 中在相对低率处。由此图可以推断笛声单一 音阶的声音即为纯音，该笛声的频谱图即为 三个音阶合成的效果。倘若截取适当的时间 端，使声音信号中仅有一个音阶存在，应该 可以得到纯音的频谱图，即图中声波只集中 在一个频率处。而木框碎裂的声音则为常见 的复音，声波连续分布在各个频率处。
号的频谱'); …… N为滤波器阶数，Wn为截止频率。
使用matlab构造N=5，Wn=100Hz的滤波 器，对开始处的泼水声音信号进行滤波，效 果见图4。可以看到信号由于原来分布较稠 密，而经过滤波之后信号分布变得较为稀 疏，可以方便的观察所需频段声波特点。
5 结语 声音在人类生活中扮演了重要的角色。
杆进行防护，接闪杆应优先安装在建筑物的
西侧
4.2.2 跨步电压防护
当雷电流通过避雷针泄入大地时，由于
大地存在一定的电阻（大小取决于土壤电阻
率），在雷电流入地点附近的区域将形成电
压降的分布。在这个电压分布的影响下，地
面上任何两点之间都将出现电压，如果一个
人的两只脚分别踩在两个分开的点上，两只
图3
脚之间的电压称为跨步电压，工程上一般以 0.8m作为步距。计算跨步电压公式为：
2 通过matlab得到信号的时域图、频谱图 在matlab中我们可以使用wavread()函
数从音频文件中读取所需的的信息，即可将 将对应时域图绘出。在得到了声音的时域信 号之后，可以使用matlab提供fft函数对时 域信号数据进行傅里叶变换，再使用abs， angle计算幅值和相角，函数取得从而得到 其频域图，绘制频谱图代码如下
参考文献 [1]GB50057-2010，建筑物防雷设计规范 [2]林维勇.建筑物防雷安全距离计算方法研究 [A] [3]金磊：最新现代建筑防雷与电器安全设计资 料选集[C].北京：电杂志社，1996.45-50 作者简介 李海雷.大学本科工程师。
-50-
表1 跨步电压值
பைடு நூலகம்图4
不同声音不单有强弱的差别，而且在音 调上也有区别。例如女性声音一般比男性要 高，小提琴的声音音调比大提琴要高。研究 证明，决定声音音调是它的基频，即一个复 音中最强的频率。
如图3为一简单男性声音样本和一简单 女性声音样本通过matlab处理后输出的频 谱图，从图中可以明显看出女性声音基频高 于男性，即女性声音音调比男性高，验证了 前面基频决定声调的理论。
3.2 不同音调的声音的频谱比较
图1 图2
-49-
基础及前沿研究
Fundamental and frontier research
中国科技信息2013年第08期 CHINA SCIENCE AND TECHNOLOGY INFORMATION Apr.2013
上接第48页
产生的电磁脉冲对精密仪器产生较大的影
1 概述 声音是物体的机械振动而形成的，以波
的形式在介质中传播。因此声波拥有频率， 波长等波共有的特征。不同声音信号中含有 不同的频率成分，其强度也不同，所以每个 声音都有自己的频谱，称为声谱，一个声音 之所以不同于另一个声音，归根到底也是因 为他们频谱的不同。而matlab拥有强大的 数据处理能力，且编程简单，操作容易，可 以很有效的帮助人们处理声音信号。在处理 信的一般过程使用matlab读入音频文件中 的声音信号，绘出其时域图。然后通过傅里 叶变得到声音信号的频谱图，做进一步进行 分析。
现代科技为声音的处理提供了更加简单，快 捷方法。在将来，随着人们对于声音的研究 和利用的深入，定会为社会带来巨大便利。
参考文献 [1]刘小群，周云波.基于Matlab的DFT及FFT频谱 分析.山西电子技术，2010 [2]朱哲民，龚秀芬，杜功焕.声学基础.南京大 学出版社，2001 [3]李益华.MATLAB辅助现代工程数字信号处 理.西安电子科技大学出版社，2010
DOI：10.3969/j.issn.1001-8972.2013.08.012
基于matlab的声音信号简单分析与处理
李嘉亮 东南大学机械工程学院，南京 211189
摘要 声音信号分析技术主要是从时域与频域方面 的分析。在基于声学一些基础知识下，使用 了matlab对于几个生活中常见的声音进行了 分析和比较。同时还在matlab环境下制作了 一个滤波器，对声音进行了简单的处理。 关键词 声音信号；matlab；滤波器
音则称为“复音”。 图2中上半张幅频图为笛声的频谱图，
而下半张则为一木框打碎时所发出的声音 的频谱图。虽然两者都是复音，但有明 显的区别。笛声声波主要集中在750Hz， 1400Hz，2300Hz这三处，都在人耳可闻的 频率范围内。而木框被打碎时所发出声音声 则分布在0～5500Hz，含有次声0～20Hz， 和人耳可闻的声音两个部分。其幅值随频率