Advertisement

音频信号的采样与滤波，采用MATLAB平台实现。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本材料详细阐述了利用MATLAB进行音频信号采样的程序设计，以及随之而来的滤波技术和相关的配套资料。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 利用MATLAB进行音频信号采样与滤波
    优质
    本项目运用MATLAB软件对音频信号进行采样，并设计实现数字滤波器以优化音频质量，涵盖信号处理基础理论和实践操作。 本材料是基于MATLAB的音频信号采样及滤波程序及相关资料。
     
  • 基于MATLAB的语音和音乐信号采样、滤波与处理.zip
    优质
    本资源提供了一套使用MATLAB进行语音及音乐信号处理的工具包，涵盖了从采样到滤波的全过程。包含详细教程和源代码。 资源包括设计报告（word格式）与源代码。 对于语音信号处理，采用8kHz的采样率已经足够支持正常的语音交流，并且使用8位量化电平即可满足需求。然而，音乐信号由于其频率范围较广，建议至少达到16kHz以上的采样率，并使用16位量化来保证音质。现代电脑电源滤波效果较好，因此录音中50Hz的交流噪声分量很小，在演示时为了展示陷波器的效果，需要额外加入一个50Hz的正弦波作为噪声源。 陷波器本质上是一种滤波器，其过渡带宽度影响着周围频谱成分的变化。通过观察进行50Hz陷波处理后发现，不仅目标频率附近的信号被削弱，周围的频率分量也有所减少。当人工混入特定频率的噪声时，其他非目标频率也会受到影响而发生变化。 在实验中还使用了梳状滤波器和全通滤波器：前者为有限脉冲响应（FIR）类型，在设计含有一个或两个延时期的情况下能够产生相应的回声效果；后者则是无限脉冲响应（IIR），因此其产生的回声会更加复杂，更接近实际应用中的表现。
     
  • 语音信号的采样与频谱分析
    优质
    本项目聚焦于语音信号处理的基础技术，涵盖信号采样理论及其实践应用，并深入探讨频谱分析方法，旨在提高对数字音频的理解和处理能力。 利用MATLAB指令录制一段语音信号，并对其进行时域波形的观察及频域谱分析。根据该信号的频谱构成，选择三种不同的采样频率重新录制同一段语音信号并试听回放效果，进行比较以验证采样定理。
     
  • 基于汉宁窗的频率采样型FIR滤波器在语音信号滤波去噪中的应用
    优质
    本研究探讨了采用汉宁窗设计的频率采样型FIR滤波器在语音信号处理中的应用，特别关注其在噪声抑制方面的效能。通过优化滤波器参数，我们成功提升了语音清晰度和通话质量。实验结果表明，该方法具有良好的去噪效果与低计算复杂度，在实际通信系统中展现出广泛应用潜力。 语音信号滤波去噪可以通过使用汉宁窗设计的频率采样型FIR滤波器来实现。
     
  • MATLAB实现音频的升降采样与噪声消除
    优质
    本文章介绍了如何利用MATLAB进行音频信号处理，包括降低和提高采样率的方法以及有效去除音频中的噪声技术。 使用MATLAB数学工具实现音频信号的升采样和降采样，并加入高斯噪声，然后进行滤波处理以分析其性能。
     
  • 基于Matlab的信号抽取与升采样实现
    优质
    本文章主要探讨了在Matlab环境下，针对信号处理中的抽取和升采样技术的具体实现方法及其应用效果分析。文中结合实例详细解释了相关算法原理，并给出了相应的代码示例供读者参考学习。 该代码实现了对数字音频信号的四倍抽取和四倍升采样。
     
  • STM32 ADC采样与滤波
    优质
    本简介探讨了在基于STM32微控制器的应用中，如何有效地进行ADC（模数转换器）采样及后续信号处理中的滤波技术应用，以提高数据采集精度和系统响应速度。适合电子工程师和技术爱好者参考学习。 基于STM32芯片设计的ADC采样和滤波程序已经调试成功了。
     
  • MATLAB.rar_信号高斯滤波及声音信号处理（包括采集与混频）
    优质
    本资源包提供MATLAB代码，用于实现信号的高斯滤波、声音信号的采集和混频技术，适用于信号处理学习和实践。 本程序可以使用MATLAB实现复杂声音信号的采集，并进行频谱分析以及滤波处理，包括高斯滤波和其他类型的滤波器。
     
  • 基于MATLAB的非下采样滤波器NSCT实现
    优质
    本研究利用MATLAB平台开发了一种非下采样轮廓分割变换(NSCT)算法，旨在提高图像处理与分析中的多方向细节表示能力。 非下采样Contourlet变换（Nonsubsampled contourlet transform, NSCT）类似于小波变换，都是将源图像进行变换后对系数进行处理，再逆变换成目标图像。NSCT是一种新型的平移不变、多尺度和多方向性的快速变换方法。它基于非下采样金字塔（Nonsubsampled pyramid, NSP）和非下采样方向滤波器组（Nonsubsampled directional filter bank, NSDFB）。首先，使用NSP对输入图像进行塔形分解，将其分为高通和低通两个部分；接着，利用NSDFB将高频子带进一步分解为多个方向上的子带，并继续对低频部分执行类似的分解过程。
     
  • 基于MATLAB的语音信号采集处理与滤波器设计
    优质
    本项目利用MATLAB平台进行语音信号的采集、分析及处理，并实现多种数字滤波器的设计与应用，优化音频质量。 基于Matlab的语音信号采集、处理及滤波器设计项目由郑州轻工业学院的同学完成。对于需要下载该项目资料但积分不足的学生，可以通过注册新账号来获取资源。