figure(3)y2=fft(x1,1024);
subplot(2,1,1);
plot(f,abs(y2(1:512);
title(滤波前的频谱)xlabel(Hz);
ylabel(fuzhi 。

28、);
subplot(2,1,2)F1=plot(f,abs(F0(1:512);
title(滤波后的频谱)xlabel(Hz);
ylabel(fuzhi);
语音信号高通处理：global fpglobal fsglobal apglobal asx1,Fs=wavread(C:tada.wav);
t=0:1/Fs:(size(x1)-1)/Fs;
Fswp=2*pi*fp/Fs;
ws=2*pi*fs/Fs;
Ts=1/Fs;
wp1=2/Ts*tan(wp/2);
ws1=2/Ts*tan(ws/2);
N,Wn=buttord(wp1,ws1,ap,as,s);
Z,P,K=buttap(N);
。

29、 Bap,Aap=zp2tf(Z,P,K);
b,a=lp2hp(Bap,Aap,Wn);
bz,az=bilinear(b,a,Fs);
H,W=freqz(bz,az);
figure(1)plot(W*fs/(2*pi),abs(H)gridxlabel(频率Hz)ylabel(频率响应幅度)title(Butterworth)f1=filter(bz,az,x1);
figure(2)subplot(2,1,1)plot(t,x1);
title(滤波前的时域波形);
subplot(2,1,2)plot(t,f1);
title(滤波后的时域波形);
sound(f1,22050);
F0= 。

30、fft(f1,1024);
f=Fs*(0:511)/1024;
figure(3)y2=fft(x1,1024);
subplot(2,1,1);
plot(f,abs(y2(1:512);
title(滤波前的频谱)xlabel(Hz);
ylabel(fuzhi);
subplot(2,1,2)F1=plot(f,abs(F0(1:512);
title(滤波后的频谱)xlabel(Hz);
ylabel(fuzhi);
语音信号带通处理：global fp1global fp2global fs1global fs2global apglobal asx1,fs=wavread(C:tada.wav) 。

31、;
t=0:1/fs:(size(x1)-1)/fs;
wp1=2*pi*fp1/fs;
wp2=2*pi*fp2/fs;
ws1=2*pi*fs1/fs;
ws2=2*pi*fs2/fs;
B=ws2-ws1;
w0=sqrt(ws1*ws2);
wp=max(abs(wp1),abs(wp2);
ws=1;
N,wc=buttord(wp,ws,ap,as,s);
num,den=butter(N,wc,s);
numt,dent=lp2bp(num,den,w0,B);
numd,dend=bilinear(numt,dent,1);
w=linspace(0,pi,512);
figure(3)H,W=freqz( 。

32、numd,dend,w);
figure(1)plot(W*fs/(2*pi),abs(H)gridxlabel(频率Hz)ylabel(频率响应幅度)title(Butterworth)f1=filter(numd,dend,x1);
figure(2)subplot(2,1,1)plot(t,x1) title(滤波前的时域波形);
subplot(2,1,2)plot(t,f1);
title(滤波后的时域波形);
sound(f1,22050);
F0=fft(f1,1024);
f=fs*(0:511)/1024;
figure(3)y2=fft(x1,1024);
subplot(2,1,1) 。

33、;
plot(f,abs(y2(1:512);
title(滤波前的频谱)xlabel(Hz);
ylabel(fuzhi);
subplot(2,1,2)F1=plot(f,abs(F0(1:512);
title(滤波后的频谱)xlabel(Hz);
ylabel(fuzhi);
语音信号带阻处理：global fp1global fp2global fs1global fs2global apglobal asx1,fs=wavread(C:tada.wav);
t=0:1/fs:(size(x1)-1)/fs;
wp1=2*pi*fp1/fs;
wp2=2*pi*fp2/fs;
ws1=2*pi*fs1 。

34、/fs;
ws2=2*pi*fs2/fs;
B=ws2-ws1;
w0=sqrt(ws1*ws2);
wp=max(abs(wp1),abs(wp2);
ws=1;
N,wc=buttord(wp,ws,ap,as,s);
num,den=butter(N,wc,s);
numt,dent=lp2bs(num,den,w0,B);
numd,dend=bilinear(numt,dent,1);
w=linspace(0,pi,512);
figure(3)H,W=freqz(numd,dend,w);
figure(1)plot(W*fs/(2*pi),abs(H)gridxlabel(频率Hz)ylabel(频 。

35、率响应幅度)title(Butterworth)f1=filter(numd,dend,x1);
figure(2)subplot(2,1,1)plot(t,x1) title(滤波前的时域波形);
subplot(2,1,2)plot(t,f1);
title(滤波后的时域波形);
sound(f1,22050);
F0=fft(f1,1024);
f=fs*(0:511)/1024;
figure(3)y2=fft(x1,1024);
subplot(2,1,1);
plot(f,abs(y2(1:512);
title(滤波前的频谱)xlabel(Hz);
ylabel(fuzhi);
subplot(2 。

36、,1,2)F1=plot(f,abs(F0(1:512);
title(滤波后的频谱)xlabel(Hz);
ylabel(fuzhi);
生成波形为：低通处理（fp=500,fs=1000,ap=1,as=30）高通处理（fp=2000,fs=1000,ap=1,as=30）带通处理（fp1=2000,fp2=6000,fs1=1000,fs2=7000,ap=1,as=30）带阻处理（fp1=1000,fp2=6000,fs1=2000,fs2=5000,ap=1,as=30）第五部分：个人小结学习MATLAB没多久 ， 有好多问题很不懂 ， 但经过两周对MATLAB的学习和对MATLAB在信号系统和 。

37、其他方面应用的实训 ， 我充分了解到了MATLAB的实用性和便捷性 ， 对我以后在其他方面的学习大有好处 。
MATLAB博大精深 ， 也不可能在短时间内学得很熟 。
我觉得学习MATLAB首先要把基础掌握.什么是MATLAB的基础呢？个人觉得是首先是矩阵（包括数组） ， 它是MATLAB的核心 ， 如矩阵的输入生成 ， 矩阵处理等；还有绘图 ， 各种画图函数 ， 函数图形的加工；最后是编程 ， 这是最重要的 ， 能解决很多问题 ， 也是后面学习的基础 。
这三个方面掌握后 ， 就可以做实践的锻炼了 ， 有很多技巧在实践中可以不断地积累 。
MATLAB语言的应用范围非常广 ， 包括信号和图像处理、通讯、控制系统设计、测试和测量、财务建模和分析以及计算生物学等众多 。

【数字信号|数字信号处理课程设计报告】38、应用领域 。
附加的工具箱扩展了 MATLAB 环境 ， 以解决这些应用领域内特定类型的问题 。

稿源：(未知)

【傻大方】网址：/a/2021/0902/0024074919.html

标题：数字信号|数字信号处理课程设计报告( 四 )