如何利用matlab处理音频信号
如何在MATLAB中进行语音信号处理
如何在MATLAB中进行语音信号处理一、引言语音信号处理是一门充满挑战的学科，它涉及到声音的产生、捕捉、转换和处理等一系列过程。
在现代科技的支持下，MATLAB作为一种强大的工具，被广泛应用于语音信号处理领域。
本文将介绍如何使用MATLAB进行语音信号处理，包括信号预处理、语音分析和语音合成等方面。
二、信号预处理在进行语音信号处理之前，我们通常需要对信号进行预处理。
信号预处理的目标是将原始信号进行降噪、滤波和归一化等处理，以便后续的分析和处理。
在MATLAB中，我们可以使用一系列函数来实现信号预处理的过程。
首先，我们可以使用MATLAB提供的降噪算法对信号进行降噪处理。
常用的降噪算法有加性白噪声降噪算法、小波降噪算法等。
通过对原始信号进行降噪处理，可以有效提取出语音信号的有效信息。
其次，我们可以使用滤波技术对信号进行滤波处理。
滤波的目的是去除信号中的不必要成分，保留感兴趣的频率成分。
在MATLAB中，我们可以使用卷积和滤波函数来实现滤波过程。
最后，我们还可以对信号进行归一化处理。
归一化可以使信号的幅值范围在一个确定的范围内，方便后续的处理和比较。
在MATLAB中，我们可以使用归一化函数对信号进行归一化处理。
三、语音分析语音信号的分析是语音信号处理的关键步骤，它可以帮助我们了解信号的基本特征和结构。
在MATLAB中，我们可以使用一系列函数来实现语音信号的分析。
首先，我们可以使用MATLAB提供的时域分析函数对语音信号进行时域分析。
时域分析可以帮助我们了解信号的振幅、频率和相位等特征。
通过时域分析，我们可以得到语音信号的波形图、能谱图和自相关函数等。
其次，我们还可以使用频域分析函数对语音信号进行频域分析。
频域分析可以帮助我们了解信号的频率成分和频率分布等特征。
通过频域分析，我们可以得到语音信号的频谱图、功率谱密度图和谱线图等。
最后，我们还可以使用梅尔频率倒谱系数( MFCC)来提取语音信号的特征。
MFCC是一种广泛应用于语音识别领域的特征提取方法。
使用Matlab进行音频信号处理和复原
使用Matlab进行音频信号处理和复原随着数字技术的发展，音频信号处理和复原已经成为了一个重要的研究领域。
音频信号处理涉及到对音频信号的录制、存储、编辑、分析和修复等一系列操作。
而音频复原则是指通过一系列的算法和技术，将被损坏或失真的音频信号恢复到原先的状态。
在这篇文章中，我们将探讨如何使用Matlab进行音频信号处理和复原。
一、音频信号的基本概念和特性在深入了解如何处理和复原音频信号之前，我们需要先了解音频信号的基本概念和特性。
音频信号是一种连续的时间信号，通常以波形图的形式呈现。
在Matlab中，可以使用`audioread`函数将音频文件读入到一个向量中，并使用`plot`函数绘制出波形图。
二、音频信号处理的常用技术和算法音频信号处理涉及到一系列的技术和算法，下面简要介绍其中几个常用的：1. 频谱分析：频谱分析可以将音频信号从时域转换到频域，以便更好地理解信号的频率特性。
在Matlab中，可以使用`fft`函数对音频信号进行傅里叶变换，并使用`plot`函数将频谱图绘制出来。
2. 滤波处理：滤波是音频信号处理中常用的一种方法。
滤波可以通过去除不需要的频率成分来改善音频信号的质量。
在Matlab中，可以使用`filter`函数进行低通、高通、带通和带阻滤波等操作。
3. 噪声消除：噪声是音频信号处理中常见的一个问题。
Matlab提供了一些常用的噪声消除算法，如均值滤波、中值滤波、小波去噪等。
这些算法可以有效地减少噪声对音频信号的影响。
三、音频信号复原的方法和技术音频信号复原是指将被损坏或失真的音频信号恢复到原先的状态。
常见的音频信号复原方法包括插值法、谱减法、模型算法等。
下面我们介绍其中的一种复原方法：谱减法。
谱减法是一种常用的音频信号复原方法，它基于频谱的差异来估计噪声和信号的功率谱密度。
具体步骤如下：1. 读入音频文件并转换为频谱。
2. 计算音频信号的原始频谱和噪声频谱。
3. 根据原始频谱和噪声频谱的差异，估计噪声的功率谱密度。
利用MATLAB软件对音频信号进行频谱分析与处理
利用MATLAB软件对音频信号进行频谱分析与处理一、简介频谱分析是通过对信号的频率成分进行分析，它允许我们了解信号的特性，计算信号的能量分布，同时还可以用来定位造成干扰的频率组件，以及检测和分析信号的变化。
MATLAB是一种编程语言和科学计算软件，它可以非常便捷地实现对音频信号的频谱分析和处理。
二、实现方法1.导入音频信号在使用MATLAB进行频谱分析时，首先需要先将音频信号导入MATLAB环境中。
可以使用audioplayer和audioread函数来完成这一步骤，示例代码如下：[audioData, fs] = audioread(‘AudioFile.wav’);player = audioplayer(audioData, fs);play(player);其中audioData表示从wav文件中读取的音频数据，fs表示采样率，player表示存储audioData和fs的audioplayer实例，play函数可以播放音频文件。
2.信号预处理针对所记录的音频信号，需要进行一些基本的信号处理操作，包括去噪、均衡、时域平均等。
去噪可以用MATLAB内置的函数完成，例如：audioData_NoiseRemoved = denoise(audioData,‘meanspectrum’);均衡是指将频谱的一些区域调整到更好的水平，可以用equalizer函数实现：audioData_Equalized = equalizer(audioData, ‘bandwidth’, 0.2);时域平均则可以使用conv函数实现：audioData_Meaned = conv(audioData, [1/N 1/N ... 1/N]);3.频谱分析频谱分析的主要工作是计算信号的谱密度，也就是每一个频率分量的能量。
基于matlab的音乐信号处理
基于matlab的音乐信号处理
音乐信号处理是利用数字信号处理技术来处理音乐的过程。
Matlab是一款优秀的数字信号处理软件，受到广泛的使用，也受到许多音乐室的青睐。
本文主要就用Matlab来音
乐信号处理的方法做一详细介绍。
首先要把声音信号处理成可以解析和处理的数字形式，在Matlab里可以用wavread
函数来实现这一功能，把原始信号转换成由模拟信号采样点和时间组成的双矩阵，这个矩
阵里包括了实部和虚部两部分，可以代表音乐中不同频率的参数。
接下来，要进行频域的处理，可以用fourier变换函数fft2可以除去高频噪声，此外，也可以考虑其他的传输函数。
在来保留各种特征和进行噪声抑制等操作时可以用
filter2函数和resample函数来进行更精准的处理。
当音乐信号已经处理完成后，就要考虑把它恢复成原来的样子，可以用逆傅立叶变换
函数ifft2来进行实现，进而用wavwrite函数来把处理完的音乐信号保存起来。
在Matlab里，可以用语言来进行处理，也可以使用Matlab里的脚本函数来进行处理，这种方式可以使得音乐信号的处理多项式化，减少误差的可能性，大大提升效率。
因此可见，Matlab是一款非常强大的数字信号处理软件，可以有效地进行音乐信号处理，在音乐制作中具有非常重要的作用。
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。
使用Matlab进行声音信号处理的基本技巧
使用Matlab进行声音信号处理的基本技巧声音信号处理是一门重要的领域，它涵盖了音频合成、语音识别、音频修复等多个应用方向。
Matlab是一款功能强大的数学软件，也可以用于声音信号处理。
本文将介绍使用Matlab进行声音信号处理的基本技巧，包括声音读取、时域分析、频域分析、滤波和音频合成等内容。
1. 声音读取首先，我们需要将声音文件读取到Matlab中进行处理。
Matlab提供了`audioread`函数用于读取声音文件。
例如，我们可以使用以下代码读取一个wav格式的声音文件：```matlab[y, Fs] = audioread('sound.wav');```其中，`y`是声音信号的向量，每个元素代表一个采样点的数值；`Fs`是采样率，即每秒采样的次数。
通过这个函数，我们可以将声音文件以数字信号的形式加载到Matlab中进行后续处理。
2. 时域分析在声音信号处理中，常常需要对声音信号在时域上进行分析。
我们可以使用Matlab的绘图函数来展示声音信号的波形。
例如，以下代码可以绘制声音信号的波形图：```matlabt = (0:length(y)-1)/Fs;plot(t, y);xlabel('Time(s)');ylabel('Amplitude');title('Sound waveform');```这段代码中，`t`是时间轴，通过除以采样率，我们可以得到每个采样点对应的时间。
`plot`函数用于绘制声音信号的波形图，横轴表示时间，纵轴表示振幅。
通过这种方式，我们可以直观地观察声音信号的时域特征。
3. 频域分析除了时域分析，频域分析也是声音信号处理中常用的方法。
通过对声音信号进行傅里叶变换，我们可以得到声音信号在频域上的表示。
Matlab提供了`fft`函数用于进行傅里叶变换。
以下代码可以绘制声音信号的频谱图：```matlabN = length(y);f = (-N/2:N/2-1)/N*Fs;Y = fftshift(fft(y));plot(f, abs(Y));xlabel('Frequency (Hz)');ylabel('Magnitude');title('Sound spectrum');```在这段代码中，`N`是声音信号的长度，`f`是频率轴，通过调整`f`的取值范围可以实现将零频移动到中心位置。
Matlab音频处理与音频特征分析方法
Matlab音频处理与音频特征分析方法音频处理技术是数字信号处理（DSP）的一种应用，广泛应用于音频编辑、音乐制作、语音识别等领域。
Matlab作为一款功能强大的科学计算软件，提供了丰富的音频处理工具箱，可以帮助用户进行音频的处理和分析。
本文将介绍Matlab中常用的音频处理方法和音频特征分析技术。
一、音频数据的读取与播放在Matlab中，音频数据通常以.wav格式保存，可以使用audioread函数将音频数据读取到Matlab的工作空间中，并使用audioinfo函数获取音频文件的相关信息。
如果需要将音频数据写入到.wav文件中，可以使用audiowrite函数进行保存。
另外，使用sound函数可以直接播放音频数据。
二、时域分析1. 时域信号显示Matlab提供了plot函数可以方便地进行时域信号的显示。
通过plot函数，我们可以绘制音频信号的波形图，以直观地观察音频信号的时域特征。
2. 时域滤波Matlab中的filter函数可以帮助我们进行时域滤波操作。
通过设计合适的滤波器系数，可以对音频信号进行陷波、通带滤波等操作。
三、频域分析1. 频谱显示使用Matlab中的fft函数可以对音频信号进行傅里叶变换，获取其频谱信息。
通过使用plot函数绘制频谱图，我们可以更直观地观察音频信号的频域特征。
2. 频谱修正Matlab提供了对频谱进行修正的函数，如对数均衡化、谱减法等操作。
这些操作可以改善音频信号的频谱平衡性，提高音频的质量。
四、音频特征提取音频特征提取是音频信号分析的重要环节，常用的音频特征包括时域特征（如时长、能量等）和频域特征（如频谱形状、频带能量等）。
1. 时域特征Matlab提供了一系列函数用于计算音频信号的时域特征，如音频的时长、能量、过零率等。
通过这些特征，我们可以揭示音频信号的节奏、强度等特征。
2. 频域特征通过对音频信号进行傅里叶变换，我们可以获得音频信号的频谱信息。
利用频谱信息，可以计算音频信号的频率特征、频带能量等特征，并用于音频分类、语音识别等应用。
利用Matlab进行声音信号处理的技术方法
利用Matlab进行声音信号处理的技术方法引言：在现代科技飞速发展的时代，声音信号处理成为一个热门的技术领域。
利用Matlab这一功能强大的软件工具，可以进行各种声音信号处理的研究和应用。
本文将介绍利用Matlab进行声音信号处理的技术方法，包括声音信号采集、预处理、频域分析、音频特征提取、降噪以及语音识别等方面的内容。
一、声音信号采集声音信号采集是声音信号处理的第一步，它的质量直接影响后续处理的效果。
在Matlab中，我们可以利用声音输入和录音功能来实现声音信号的采集。
声音输入函数可以从外部声卡、麦克风等设备录取音频数据，而录音函数则可以通过计算机内部的声卡进行录音。
要进行声音信号采集，首先要设置好采样率和采样位数。
采样率表示每秒采样的次数，常用的采样率有8kHz、16kHz和44.1kHz等。
采样位数表示每个采样值的位数，一般为8位或16位。
在Matlab中，可以使用audiorecorder函数设置采样率和采样位数。
二、声音信号的预处理声音信号预处理是为了去除噪声和提高信号质量，以便后续处理。
常用的声音信号预处理方法包括去噪、滤波、归一化等。
去噪是声音信号预处理的重要步骤。
常见的去噪方法有时域滤波和频域滤波。
时域滤波是通过卷积运算对声音信号进行滤波，可以去除特定频率范围内的噪声。
频域滤波则是将声音信号从时域转换到频域，利用频域上的滤波器对噪声进行滤波。
滤波是声音信号预处理的另一种常用方法，它可以去除声音信号中的杂音和干扰信号。
低通滤波器可以去除高频噪声，而高通滤波器则可以去除低频噪声。
在Matlab中，可以使用fir1函数设计滤波器，然后使用filter函数进行滤波。
归一化是将声音信号的振幅范围缩放到合适的范围内，以便后续处理。
通过归一化，可以消除不同音频文件之间的振幅差异。
三、频域分析频域分析是声音信号处理中常用的方法之一。
在Matlab中，可以通过使用快速傅里叶变换（FFT）函数对声音信号进行频谱分析。
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Matlab处理音频信号一、问题的提出：数字语音是信号的一种，我们处理数字语音信号，也就是对一种信号的处理，那信号是什么呢？信号是传递信息的函数。
一、问题的提出：数字语音是信号的一种，我们处理数字语音信号，也就是对一种信号的处理，那信号是什么呢？信号是传递信息的函数。
离散时间信号%26mdash;%26mdash;序列%26mdash;%26mdash;可以用图形来表示。
按信号特点的不同，信号可表示成一个或几个独立变量的函数。
例如，图像信号就是空间位置（二元变量）的亮度函数。
一维变量可以是时间，也可以是其他参量，习惯上将其看成时间。
信号有以下几种：（1）连续时间信号：在连续时间范围内定义的信号，但信号的幅值可以是连续数值，也可以是离散数值。
当幅值为连续这一特点情况下又常称为模拟信号。
实际上连续时间信号与模拟信号常常通用，用以说明同一信号。
（2）离时间信号：时间为离散变量的信号，即独立变量时间被量化了。
而幅度仍是连续变化的。
（3）数字信号：时间离散而幅度量化的信号。
语音信号是基于时间轴上的一维数字信号，在这里主要是对语音信号进行频域上的分析。
在信号分析中，频域往往包含了更多的信息。
对于频域来说，大概有8种波形可以让我们分析：矩形方波，锯齿波，梯形波，临界阻尼指数脉冲波形，三角波，余旋波，余旋平方波，高斯波。
对于各种波形，我们都可以用一种方法来分析，就是傅立叶变换：将时域的波形转化到频域来分析。
于是，本课题就从频域的角度对信号进行分析，并通过分析频谱来设计出合适的滤波器。
当然，这些过程的实现都是在MATLAB软件上进行的，MATLAB软件在数字信号处理上发挥了相当大的优势。
二、设计方案：利用MATLAB中的wavread命令来读入（采集）语音信号，将它赋值给某一向量。
再将该向量看作一个普通的信号，对其进行FFT变换实现频谱分析，再依据实际情况对它进行滤波。
对于波形图与频谱图（包括滤波前后的对比图）都可以用MATLAB画出。
我们还可以通过sound命令来对语音信号进行回放，以便在听觉上来感受声音的变化。
选择设计此方案，是对数字信号处理的一次实践。
在数字信号处理的课程学习过程中，我们过多的是理论学习，几乎没有进行实践方面的运用。
这个课题正好是对数字语音处理的一次有利实践，而且语音处理也可以说是信号处理在实际应用中很大众化的一方面。
这个方案用到的软件也是在数字信号处理中非常通用的一个软件%26mdash;%26mdash;MATLAB软件。
所以这个课题的设计过程也是一次数字信号处理在MATLAB中应用的学习过程。
课题用到了较多的MATLAB语句，而由于课题研究范围所限，真正与数字信号有关的命令函数却并不多。
三、主体部分：（一）、语音的录入与打开：[y,fs,bits]=wavread('Blip',[N1 N2]);用于读取语音，采样值放在向量y中，fs表示采样频率(Hz)，bits表示采样位数。
[N1 N2]表示读取从N1点到N2点的值（若只有一个N的点则表示读取前N点的采样值）。
sound(x,fs,bits); 用于对声音的回放。
向量y则就代表了一个信号（也即一个复杂的%26ldquo;函数表达式%26rdquo;）也就是说可以像处理一个信号表达式一样处理这个声音信号。
FFT的MATLAB实现在MATLAB的信号处理工具箱中函数FFT和IFFT用于快速傅立叶变换和逆变换。
下面介绍这些函数。
函数FFT用于序列快速傅立叶变换。
函数的一种调用格式为 y=fft(x)其中，x是序列，y是序列的FFT，x可以为一向量或矩阵，若x为一向量，y是x 的FFT。
且和x相同长度。
若x为一矩阵，则y是对矩阵的每一列向量进行FFT。
如果x长度是2的幂次方，函数fft执行高速基－2FFT算法；否则fft执行一种混合基的离散傅立叶变换算法，计算速度较慢。
函数FFT的另一种调用格式为 y=fft(x,N)式中，x，y意义同前，N为正整数。
函数执行N点的FFT。
若x为向量且长度小于N，则函数将x补零至长度N。
若向量x的长度大于N，则函数截短x使之长度为N。
若x 为矩阵，按相同方法对x 进行处理。
经函数fft求得的序列y一般是复序列，通常要求其幅值和相位。
MATLAB提供求复数的幅值和相位函数：abs，angle，这些函数一般和FFT同时使用。
函数abs(x)用于计算复向量x的幅值，函数angle(x)用于计算复向量的相角，介于和之间，以弧度表示。
函数unwrap(p)用于展开弧度相位角p ,当相位角绝对变化超过时，函数把它扩展至。
用MATLAB工具箱函数fft进行频谱分析时需注意：（1）函数fft返回值y的数据结构对称性若已知序列x=[4,3,2,6,7,8,9,0],求X(k)=DFT[x(n)]。
利用函数fft计算，用MATLAB编程如下：N=8;n=0:N-1;xn=[4 3 2 6 7 8 9 0]';XK=fft(xn)结果为：XK =39.0000-10.7782 + 6.2929i0 - 5.0000i4.7782 - 7.7071i5.00004.7782 + 7.7071i0 + 5.0000i-10.7782 - 6.2929i由程序运行所得结果可见，X(k)和x(n)的维数相同，共有8个元素。
X(k)的第一行元素对应频率值为0，第五行元素对应频率值为Nyquist频率，即标准频率为1.因此第一行至第五行对应的标准频率为0～1。
而第五行至第八行对应的是负频率，其X(k)值是以Nyquist频率为轴对称。
（注：通常表示为Nyquist频率外扩展，标以正值。
）一般而言，对于N点的x(n)序列的FFT是N点的复数序列，其点n=N/2+1对应Nyquist频率，作频谱分析时仅取序列X(k)的前一半，即前N/2点即可。
X(k)的后一半序列和前一半序列时对称的。
（2）频率计算若N点序列x(n)(n=0,1,…,N-1)是在采样频率下获得的。
它的FFT也是N点序列，即X(k)(k=0,1,2,…,N-1)，则第k点所对应实际频率值为f=k*f /N.（3）作FFT分析时，幅值大小与FFT选择点数有关，但不影响分析结果。
2、设计内容：（1）下面的一段程序是语音信号在MATLAB中的最简单表现，它实现了语音的读入打开，以及绘出了语音信号的波形频谱图。
[x,fs,bits]=wavread('ding.wav',[1024 5120]);sound(x,fs,bits);X=fft(x,4096);magX=abs(X);angX=angle(X);subplot(221);plot(x);title('原始信号波形');subplot(222);plot(X); title('原始信号频谱');subplot(223);plot(magX);title('原始信号幅值');subplot(224);plot(angX);title('原始信号相位');程序运行可以听到声音，得到的图形为：（2）定点分析：已知一个语音信号，数据采样频率为100Hz，试分别绘制N＝128点DFT的幅频图和N＝1024点DFT幅频图。
编程如下：x=wavread('ding.wav');sound(x);fs=100;N=128;y=fft(x,N);magy=abs(y);f=(0:length(y)-1)'*fs/length(y); subplot(221);plot(f,magy);xlabel('频率（Hz）');ylabel('幅值'); title('N=128(a)');gridsubplot(222);plot(f(1:N/2),magy(1:N/2)); xlabel('频率（Hz）');ylabel('幅值'); title('N=128(b)');gridfs=100;N=1024;y=fft(x,N);magy=abs(y);f=(0:length(y)-1)'*fs/length(y); subplot(223);plot(f,magy);xlabel('频率（Hz）');ylabel('幅值');title('N=1024(c)');gridsubplot(224);plot(f(1:N/2),magy(1:N/2));xlabel('频率（Hz）');ylabel('幅值');title('N=1024(d)');grid运行结果如图：上图(a)、(b)为N=128点幅频谱图，(c)、(d)为N=1024点幅频谱图。
由于采样频率f =100Hz，故Nyquist频率为 50Hz。
(a)、(c)是0～100Hz频谱图，(b)、(d)是0～50Hz 频谱图。
由(a)或(c)可见，整个频谱图是以Nyquist频率为轴对称的。
因此利用fft对信号作频谱分析，只要考察0～Nyquist频率（采样频率一半）范围的幅频特性。
比较(a)和(c)或(b)和(d)可见，幅值大小与fft选用点数N有关，但只要点数N足够不影响研究结果。
从上图幅频谱可见，信号中包括15Hz和40Hz的正弦分量。
（3）若信号长度T=25.6s，即抽样后x(n)点数为T/Ts=256，所得频率分辨率为Hz，以此观察数据长度N的变化对DTFT分辨率的影响：编程如下：[x,fs,bits]=wavread('ding.wav');N=256;f=0:fs/N:fs/2-1/N;X=fft(x);X=abs(X);subplot(211)plot(f(45:60),X(45:60));gridxlabel('Hz'),ylabel('|H(ejw)|')%数据长度N扩大4倍后观察信号频谱N=N*4;f=0:fs/N:fs/2-1/N;X=fft(x);X=abs(X);subplot(212)plot(f(45*4:4*60),X(4*45:4*60));gridxlabel('Hz'),ylabel('|H(ejw)|')结果如图：（三）、滤波器设计：1、相关原理：设计数字滤波器的任务就是寻求一个因果稳定的线性时不变系统，并使系统函数H(z)具有指定的频率特性。
数字滤波器从实现的网络结构或者从单位冲激响应分类，可以分成无限长单位冲激响应（IIR）数字滤波器和有限长单位冲激响应（FIR）数字滤波器。