白化滤波器matlab程序,04实验四：白化滤波器的设计实验报告

⑶引用实验一中编制的测试均值、方差、相关函数(包括自相关函数)及实验三中功率谱密度的程序计算有色噪声的这些参数，并将计算结果存入文件中。

【实验报告要求】

⑴简述实验目的及实验原理。

⑵按实验的记录数据画出有色噪声信号和其通过白化滤波器后的均值方差、相关函数及功率谱密度图形。

⑶按实验步骤纪录观察到的均值方差、相关函数、频谱及功率谱密度，并对所得结果进行分析和解释。

%*********色噪声的读取*****

fs=44000;

[x1,Fs]=audioread('C:\Users\Administrator\Music\色噪声.wav');

sound(x1,fs);

x=x1(1:44000);

t=(0:length(x1)-1)/fs;

figure(1);

plot(t,x1,'g');

title('色噪声');

%************统计色噪声*******************

E=mean(x); %色噪声均值

S=var(x); %色噪声方差

%**************求色噪声概率密度函数**********

eachi=linspace(min(x),max(x),42); %从最小到最大值中间取42个值；

yyi=hist(x1,eachi); %计算各个区间的个数

yyi=yyi/length(x1); %对各个区间的个数归一化处理

figure(2); %绘制色噪声的概率密度函数

plot(eachi,yyi,'-k')

title('色噪声的概率密度函数')

%***************色噪声自相关函数 *****%

Rx=xcorr(x,x); %色噪声的自相关函数Rx

L1=length(x)/100;

figure(3);

plot(Rx,'-r')

title('色噪声的自相关函数');

grid on;

hold on;

%*************** 色噪声功率谱密度 *****%

R=fft(Rx); %自相关函数的傅里叶变换即是功率谱密度

cm=abs(R);

fl=(0:length(R)-1)*44000/length(R);

figure(4)

plot(fl(1:length(fl)/2),cm(1:length(fl)/2),'-b')

title('色噪声的功率谱')

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