音频信号的频谱分析 对音频号进行快速傅里叶变换fft

选取windows系统自带的ding.wav信号作为分析对象，在Matlab软件平台下，利用函数wavread对音频信号进行采样，记住采样频率和采样点数，听一下原始声音sound(y, fs, bits)。（2）音频信号的频谱分析，先画出音频信号的时域波形；然后对音频号进行快速傅里叶变换fft(y,N)，N取32768，画出信号的频谱特性，加深对频谱特性的理解。（3）根据频谱，反演时域特性，画出时域波形。寻找幅值最大的两个频率，此频率除以fft点数在乘以采样频率就是信号的主频，即可合成信号的时域图形，听一下声音。（4）对原音频信号进行1024点的分段付立业分析meshgrid （5）根据主要频线合成音频，并画出时域图形，试听合成效果。（6）采用线性插值（linspace）和傅立业反变换(fliplr, ifft)分别合成音频，并画出时域图形，试听效果。

[xfsbits]=wavread（‘ding.wav‘）;       % 读入声音文件（*.wav）      

y=x（:1）;                        % 左声道信号波形数据
subplot（311）
plot（y）;
title（[‘左声道声音波形‘]）;
xlabel（[‘采样点数‘]）;
%sound（yfsbits）;                % 数据通过声卡转换为声音


[k]=fft（y32768）;
subplot（312）
plot（abs（k））;
title（[‘左声道声音频域的幅值‘]）;
xlabel（[‘采样点数‘]）;

[m1i1]=max（abs（k））;              % 找出频域最大值            
F1=i1/32768*fs;
F1t=[num2str（F1） ‘ Hz‘];
text（1500450F1t）;   

[m2i2]=max（abs（k（4000:5000）））;   % 找出频域次大值
F2=（4000+i2）/32768*fs;
F2t=[num2str（F2） ‘ Hz‘];
text（300040F2t）;
[m3i3]=max（abs（k（10000:16390）））; % 找出频域次次大值
F3=（10000+i3）/32768*fs;
F3t=[num2str（F3） ‘ Hz‘];
text（800020F3t）;

t=（0:0.0001:1）;
y1=（sin（2*pi*788*t）+sin（2*pi*3174*t）*（22.65/490）+sin（2*pi*6936*t）*（2.996/490））*0.18;


subplot（313）
plot（ty1）;

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件      80856  2006-03-10 08:00  ding.wav

     文件        897  2009-01-10 13:02  jiandanhecheng.m

     文件       1288  2008-01-07 16:56  th1.m

     文件       1820  2009-01-10 13:05  thhecheng.m

     文件       2649  2009-01-10 09:38  thhecheng2.m

     文件        520  2009-01-10 13:58  Untitled2.m

     文件        487  2009-01-10 13:05  xindiantulvbo.m

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