基于matlab的音频处理
如图一段信号，是由一串频率相同的脉冲串组成，请根据各个脉冲信号的频谱，判断脉冲串的频率.
1. 读取音频文件
[x,Fs,bits]=wavread('E:\数字信号处理\good5.wav');
T=1/Fs； %采样周期
t=(1:length(x))*T; %采样时间
figure（1）；
plot（t,x）;
title('原始信号时域图形')；
xlabel('时间t/s');
ylabel('音量');
音频信号频谱分析
y=fft(x); %做FFT变换
f=(0:length(y)-1).*Fs/length(y);
plot(f,y) %画出原始信号的频谱图
2. 脉冲信号分离
通过观察原始信号在时域上的波形，可知该类信号包含12个脉冲，对应各个脉冲所在位置，然后将其对应的数字信号进行分离，可以得到如下各个脉冲的波形；（以两个脉冲为例）
3. 加窗去除噪声
分帧处理
function [X magY]= jiachuang(x)
N=length(x);
n0=0.04*48000;
n1=floor(0.5*n0);
num=floor((N-n0)/n1)+1;
for i=1:num;
a1=(i-1)*n1+1;
a2=(i-1)*n1+n0;
X=x(a1:a2).*hamming(n0); %汉明窗
end
Y=fft(X);
magY=abs(Y);
end
4.滤波器的设计
function [ x_daitong magy_daitong ] = lvboqi(x1)
fp=[4000,7000];
fs=[3000,8000];
Fs=48000;
As=20;Ap=1;
wp=2*pi*fp/Fs;
ws=2*pi*fs/Fs;
BF=wp(1)-ws(1);
wc=ws+BF/2;
M=ceil((As-7.95)/(2.286*BF))+1;
N=M+1;
beta=0.1102*(As-8.7);
window=(kaiser(N,beta));
b=fir1(M,wc/pi,'bandpass',window);
x_daitong=filter(b,1,x1);
y_daitong=fft(x_daitong);
magy_daitong=abs(y_daitong);
end
figure(1)
freqz(b,1,512);
title('FIR带通滤波器的频率响应')；
plot(t,x_daitong);
figure(2);
plot(t,x_daitong);
figure(3);
plot(f,magy_daitong); 
通过所设计的滤波器，对加窗去噪后的各个脉冲信号进行进一步的滤波，通过其频谱图，可以发现对于3KM~8kM带通滤波效果良好。
为进一步分析每个脉冲在3~8KM的信号频谱波形，对信号进行了局部放大，找到该脉冲的频率点，并标出该点坐标。
function [ f y Y_daitong ] =findplot(y_daitong )
h=3000/48000*length(y_daitong);
g=10000/48000*length(y_daitong);
Y_daitong=y_daitong(h:g,:); %截取3kHz~10KHz的信号
[y,x]=max(Y_daitong); %找到该段最大幅值和所对应的位置点
f=3000+7000*x/length(Y_daitong); %将对应的位置点转化为频率
end
a=3000/48000*length(f1);
b=10000/48000*length(f1);
f2=f1(:,a:b); %截取频率3~10KHz
[a b ydaitong]=findplot(y1daitong);%调用函数
F(i)=a; %将该段脉冲信号的频率存在数组中
plot(f2,ydaitong); %画出波形图
hold on;
plot([a,a],[0,b],'r--'); %用红色的线标出频率点
text(a,b,['(',num2str(a),',',num2str(b),')'],'color','b'); %标出频率点的坐标 
6.计算分析
得到各个脉冲的频率：
F=[5.6500 4.1750 4.6441 4.2206 4.1957 3.5480 7.8826 7.0605 7.0107 5.7153 5.6904 4.3203]KHz
求其平均值得：
Fm= 5.3428kHz
求各个脉冲与信号脉冲的标准差为：
S=85.2072
信号的频率为5.3428kHz。