資源簡介
選取windows系統自帶的ding.wav信號作為分析對象，在Matlab軟件平臺下，利用函數wavread對音頻信號進行采樣，記住采樣頻率和采樣點數，聽一下原始聲音sound(y, fs, bits)。（2）音頻信號的頻譜分析，先畫出音頻信號的時域波形；然后對音頻號進行快速傅里葉變換fft(y,N)，N取32768，畫出信號的頻譜特性，加深對頻譜特性的理解。（3）根據頻譜，反演時域特性，畫出時域波形。尋找幅值最大的兩個頻率，此頻率除以fft點數在乘以采樣頻率就是信號的主頻，即可合成信號的時域圖形，聽一下聲音。（4）對原音頻信號進行1024點的分段付立業分析meshgrid （5）根據主要頻線合成音頻，并畫出時域圖形，試聽合成效果。（6）采用線性插值（linspace）和傅立業反變換(fliplr, ifft)分別合成音頻，并畫出時域圖形，試聽效果。
代碼片段和文件信息
[xfsbits]=wavread（‘ding.wav‘）;???????%?讀入聲音文件（*.wav）??????
y=x（:1）;????????????????????????%?左聲道信號波形數據
subplot（311）
plot（y）;
title（[‘左聲道聲音波形‘]）;
xlabel（[‘采樣點數‘]）;
%sound（yfsbits）;????????????????%?數據通過聲卡轉換為聲音
[k]=fft（y32768）;
subplot（312）
plot（abs（k））;
title（[‘左聲道聲音頻域的幅值‘]）;
xlabel（[‘采樣點數‘]）;
[m1i1]=max（abs（k））;??????????????%?找出頻域最大值????????????
F1=i1/32768*fs;
F1t=[num2str（F1）?‘?Hz‘];
text（1500450F1t）;???
[m2i2]=max（abs（k（4000:5000）））;???%?找出頻域次大值
F2=（4000+i2）/32768*fs;
F2t=[num2str（F2）?‘?Hz‘];
text（300040F2t）;
[m3i3]=max（abs（k（10000:16390）））;?%?找出頻域次次大值
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）;
?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
?????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??Unti
?????文件????????487??2009-01-10?13:05??xindiantulvbo.m
-----------?---------??----------?-----??----
????????????????88517????????????????????7
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