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关于车辆声音信号的滤波、能量以及频谱分析

%程序分析了2007.128号采集的声信号数据，采样率为88k，共四路，L=200页，每页4096个点，采集时间约10分钟，读取的文件是dat41.
%采集的信号包括冰场音乐、835上坡时的本身发动机噪声及鸣笛声等
%读取采集数据
[x]=[204800,4];
[x]=textread('C:\Documents and Settings\Administrator.A4F661EA5D9F47C\桌面.txt'); %读取文件名为dat1的数据
X1=x( 1:204800 ,1); %取出第6列数据即6通道的数据 6号传感器

%画出时域的图形
figure;
subplot(2,3,1);
%plot(e,'Line Width',2);
plot(X1);
grid;
title('图1 原始总信号');

X2=X1(72000:82240);
X4=X2(1:4:10240);
X3=X4(513:2560);
X3=X3+1.43;
subplot(2,3,5);
plot(1:2048,X3 );grid on;
xlabel('采样点');
ylabel('幅值');
title('图5 截取后的输入信号');

% % %将信号进行滤波
% b=ones(1,5)/5;
% y=filtfilt(b,1,X3);
% subplot(2,3,4);
% plot(y);
% grid;
% title('图4  滤波后的信号');
% %将滤波后的信号进行fft变换
y=X3;
Y=fft(y,2048);
P=abs(Y).^2/2048;
f=5632*(0:1023)/2048;
subplot(2,3,3);
plot(f,P(1:1024));
grid;
title('图3 滤波前的频谱图');

%将信号进行滤波
%y=filter(Num1,1,X3);
y=filter(Num,1,X3);
subplot(2,3,4);
plot(y);
grid;
title('图5  滤波后的信号');


%短时能量分析
N=length(X3);
L=200;
for i=1:N-L
     e(i)=energy(X3(i:i+L));
end
subplot(2,3,2);
%plot(e,'Line Width',2);
plot(e);
grid;
title('图2  短时能量图');


Y=fft(y,2048);
P=abs(Y).^2/2048;
f=5632*(0:1023)/2048;
subplot(2,3,6);
plot(f,P(1:1024));
grid;
title('图6 滤波后的频谱图');














% %plot(n,X6 ,'r');grid on;
% xlabel('采样点');
% ylabel('幅值');
% title('传感器3滤波前的时域图形');
% %legend('6号传感器','7号传感器','8号传感器')
%离散序列的傅立叶变换
%figure;
%Y=fft(X,30700); %计算X的快速傅立叶变换
%f=[0:30700]*f/N; %频率从零开始
%plot(f(1:length(f)/2),abs(Y(1:length(Y)/2))); %绘制幅值-频率图形 
%grid on;
%axis([0,15000,0,100]);
%xlabel('频率');
%ylabel('幅值');
%title('采集样本滤波前的频谱图');