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基于matlab的语音信号时频域特征分析

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分析如何用matlab左信号分析处理matlab 信号的音乐的实验怎么做？matlabRandom信号Noise改变了原信号时域波形，但频域保持不变 。第三章-2/ -3，语音的识别率取决于语音 信号分析的准确度和精度，matlab如何进行频谱分析姓名:张猛【嵌牛鼻子入门】:如何绘制a 信号的频谱并进行分析 ， 从频谱中获取有用的信息参考:【嵌牛鼻子】:matlabFFT- 。

1、求助“利用MATLAB实现离散时间系统的时域和 频域分析”的中译英翻译...matlabrealizetheuseoftimedomainandfrequencydomainanalysis purpose 1 furthomeiandmasterthroughthesystemhfunction(Z)analysis of distetimesystemintimedomainandfrequencydomainproperties；a2 reviewofhowtousematlablanguageimplementationofdiscetimesystementimedomainandfrequencydomainanalysiscontent 1 usingthemallabinstructiondrawingdiscretetimesystempolezeroplot，

2、关于用MATLAB设计对 信号进行频谱分析和滤波处理的程序采样什么都不是，只是产生一个连续的(实际上还是那个数信号)，实际上是再次提取 。用fft函数改变 。滤波器设计通过特殊函数实现，iir包括巴特沃斯、切比雪夫、椭圆等 。Fir可以直接在频域里设计，应该也有特殊功能，算了 。高通是1减去低通，带通是高通和低通相加减1 。当然，这是一种推测性的方法 。Digital 信号 processing专门讲过fir设计中几个滤波器的设计 。

3、 matlab随机 信号噪声使原有 信号时域波形发生改变但 频域没变,这是为什...2，语音 信号分析MATLAB绘制的语音 信号的时域波形和频谱 。随机噪声的频谱应该是一条水平线 ， 所以基本不会干扰信号频谱的数学点，即假设随机噪声r(t) ， 信号s(t)，F()是傅里叶变换F(r(t))C(常数)，f (s) 。

4、怎样用 matlab画出 语音 信号的时域波形和频谱图和画出加噪声-3db的白噪...期望的函数有:wav read()；read语音信号FFT()快速傅立叶变换plot()绘制二维图形randn()高斯白噪声示例:xwavread()；%读取波形文件得到数据xx(1:1024)；%取前1024个点作为处理数据FX FFT(x)；图(1)；支线剧情(211)；情节(x)；支线剧情(212)剧情(ABS(FX))；snr.3x1x snr*randn(1，

5、第三章 语音 信号 特征分析 语音合成音质的好坏和语音的识别率都取决于语音的分析的准确度和精度 。比如用线性预测分析合成语音，前提是用线性预测分析分析语音库 。如果线性预测分析得到的语音参数较好，则用该参数合成的语音音质较好 。比如用带通滤波器组法识别语音，前提是要找出语音共振峰的振幅、个数、频率范围和分布 。
【基于matlab的语音信号时频域特征分析】
时域分析简单直观 ， 清晰易懂，物理意义明确 。更有效的分析是围绕频域进行的，因为语音中最重要的感知特征都体现在它的功率谱上，它的相位变化只起很小的作用 。常用的频域分析包括带通滤波器组、傅立叶变换法和线性预测分析法 。频谱具有明显的声学特征，分析得到的频域具有实际的物理意义，如共振峰参数、基音参数周期等 。通过对数功率谱的逆傅立叶变换得到倒谱域，可以有效地分离信道特征和激励特征，更好地揭示语音 信号的本质 。

6、 matlab怎样进行频谱分析姓名:张猛【埋牛简介】:如何绘制和分析a 信号的频谱并从频谱中获取有用信息:【埋牛鼻】:matlabfft 频域【埋牛问题】:比如大面积的沙漠是图像中灰度变化缓慢的区域，对应的频率值很低；而表面属性变化剧烈的边缘区域是图像中灰度变化剧烈的区域，对应的频率值较高 。

从纯数学的角度来看，傅立叶变换是把一个函数转换成一系列周期函数来处理 。从物理效果来说，傅里叶变换是将图像从空间域变换到频率域，它的逆变换是将图像从频率域变换到空间域 。换句话说 ， 傅里叶变换的物理意义是将图像的灰度分布函数转化为图像的频率分布函数，傅里叶逆变换是将图像的频率分布函数转化为灰度分布函数 。
7、 matlab的音乐 信号的分析与处理设计的实验咋做?语音信号:预期函数有:wav read()；read语音信号FFT()快速傅立叶变换plot()绘制二维图形randn()高斯白噪声示例:xwavread()；%读取波形文件得到数据xx(1:1024)；%取前1024个点作为处理数据FX FFT(x)；图(1)；支线剧情(211)；情节(x)；支线剧情(212)剧情(ABS(FX))；snr.3x1x snr*randn(1 。

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