盘国英谭婷的回答：

你自己整合吧，我没时间帮你整合，我给你提供一些程序：

绝对正确的代码：程序1：

fs=22050;

%语音信号采样频率为22050

x1=wavread('windows

critical

stop.wav');

%读取语音信号的数据，赋给变量x1

sound(x1,22050);

%播放语音信号

y1=fft(x1,1024);

%对信号做1024点fft变换

f=fs*(0:511)/1024;

figure(1)

plot(x1)

%做原始语音信号的时域图形

title('原始语音信号');

xlabel('time

n');

ylabel('fuzhi

n');

figure(2)

freqz(x1)

%绘制原始语音信号的频率响应图

title('频率响应图')

figure(3)

subplot(2,1,1);

plot(abs(y1(1:512)))

%做原始语音信号的fft频谱图

title('原始语音信号fft频谱')

subplot(2,1,2);

plot(f,abs(y1(1:512)));

title('原始语音信号频谱')

xlabel('hz');

ylabel('fuzhi');

程序2：

fs=22050;

%语音信号采样频率为22050

x1=wavread('windows

critical

stop.wav');

%读取语音信号的数据，赋给变量x1

t=0:1/22050:(size(x1)-1)/22050;

y1=fft(x1,1024);

%对信号做1024点fft变换

f=fs*(0:511)/1024;

x2=randn(1,length(x1));

%产生一与x长度一致的随机信号

sound(x2,22050);

figure(1)

plot(x2)

%做原始语音信号的时域图形

title('高斯随机噪声');

xlabel('time

n');

ylabel('fuzhi

n');

randn('state',0);

m=randn(size(x1));

x2=0.1*m+x1;

sound(x2,22050);%播放加噪声后的语音信号

y2=fft(x2,1024);

figure(2)

plot(t,x2)

title('加噪后的语音信号');

xlabel('time

n');

ylabel('fuzhi

n');

figure(3)

subplot(2,1,1);

plot(f,abs(y2(1:512)));

title('原始语音信号频谱');

xlabel('hz');

ylabel('fuzhi');

subplot(2,1,2);

plot(f,abs(y2(1:512)));

title('加噪后的语音信号频谱');

xlabel('hz');

ylabel('fuzhi');

根据以上代码，你可以修改下面有错误的代码

程序3:双线性变换法设计butterworth滤波器

fs=22050;

x1=wavread('h:\课程设计2\shuzi.wav');

t=0:1/22050:(size(x1)-1)/22050;

au=0.03;

d=[au*cos(2*pi*5000*t)]';

x2=x1+d;

wp=0.25*pi;

ws=0.3*pi;

rp=1;

rs=15;

fs=22050;

ts=1/fs;

wp1=2/ts*tan(wp/2);

%将模拟指标转换成数字指标

ws1=2/ts*tan(ws/2);

[n,wn]=buttord(wp1,ws1,rp,rs,'s');

%选择滤波器的最小阶数

[z,p,k]=buttap(n);

%创建butterworth模拟滤波器

[bap,aap]=zp2tf(z,p,k);

[b,a]=lp2lp(bap,aap,wn);

[bz,az]=bilinear(b,a,fs);

%用双线性变换法实现模拟滤波器到数字滤波器的转换

[h,w]=freqz(bz,az);

%绘制频率响应曲线

figure(1)

plot(w*fs/(2*pi),abs(h))

grid

xlabel('频率／hz')

ylabel('频率响应幅度')

title('butterworth')

f1=filter(bz,az,x2);

figure(2)

subplot(2,1,1)

plot(t,x2)

%画出滤波前的时域图

title('滤波前的时域波形');

subplot(2,1,2)

plot(t,f1);

%画出滤波后的时域图

title('滤波后的时域波形');

sound(f1,22050);

%播放滤波后的信号

f0=fft(f1,1024);

f=fs*(0:511)/1024;

figure(3)

y2=fft(x2,1024);

subplot(2,1,1);

plot(f,abs(y2(1:512)));

%画出滤波前的频谱图

title('滤波前的频谱')

xlabel('hz');

ylabel('fuzhi');

subplot(2,1,2)

f1=plot(f,abs(f0(1:512)));

%画出滤波后的频谱图

title('滤波后的频谱')

xlabel('hz');

ylabel('fuzhi');

程序4:窗函数法设计滤波器：

fs=22050;

x1=wavread('h:\课程设计2\shuzi.wav');

t=0:1/22050:(size(x1)-1)/22050;

au=0.03;

d=[au*cos(2*pi*5000*t)]';

x2=x1+d;

wp=0.25*pi;

ws=0.3*pi;

wdelta=ws-wp;

n=ceil(6.6*pi/wdelta);

%取整

wn=(0.2+0.3)*pi/2;

b=fir1(n,wn/pi,hamming(n+1));

%选择窗函数，并归一化截止频率

figure(1)

freqz(b,1,512)

f2=filter(bz,az,x2)

figure(2)

subplot(2,1,1)

plot(t,x2)

title('滤波前的时域波形');

subplot(2,1,2)

plot(t,f2);

title('滤波后的时域波形');

sound(f2,22050);

%播放滤波后的语音信号

f0=fft(f2,1024);

f=fs*(0:511)/1024;

figure(3)

y2=fft(x2,1024);

subplot(2,1,1);

plot(f,abs(y2(1:512)));

title('滤波前的频谱')

xlabel('hz');

ylabel('fuzhi');

subplot(2,1,2)

f2=plot(f,abs(f0(1:512)));

title('滤波后的频谱')

xlabel('hz');

ylabel('fuzhi');

hbchifan的回答：

% 用切比雪夫最佳一致逼近设计线性相位FIR带通滤波器；

%信号为0.5hz, 0.9hz, 1.1hz和1.5hz的正统信号叠加组成

%通带为[0.9,1.1]

%频谱分辨率与信号实际长度N成正比

clear all;

f1=0.5;f2=0.9;f3=1.1;f4=1.5;t=0:1203;N=length(t);fs=10;M=512;

x1=sin(2*pi*(f1/fs)*t)+sin(2*pi*(f2/fs)*t)+sin(2*pi*(f3/fs)*t)+sin(2*pi*(f4/fs)*t);

figure(1);

subplot(211);plot(t,x1);title('原信号');

y=fft(x1);

f=(0:1/N:1/2-1/N)*fs;

subplot(212);plot(f,abs(y(1:N/2)));grid;xlabel('hz');%处理前频谱

wc1=2*f2/fs;wc2=2*f3/fs;wc3=2*f4/fs;%归一化角频率，用于下面的f1

f1=[0 wc1-0.05 wc1 wc2 wc2+0.05 1];

A=[0 0 1 1 0 0];%设置带通或带阻，1为带通，0为带阻

weigh=[1 1 1 ];%设置通带和阻带的权重

b=remez(60,f1,A,weigh);%传函分子

h1=freqz(b,1,M);%幅频特性

figure(2)

f=(0:1/M:1-1/M)*fs/2;

subplot(211);plot(f,abs(h1));grid;title('带通');

x2=filter(b,1,x1);

S1=fft(x2);

f=(0:1/N:1/2-1/N)*fs;

subplot(212);plot(f,abs(S1(1:N/2)));grid;xlabel('hz');%处理后频谱