寫在前面：僅作為個人學習筆記，便于以后查閱，如對你有幫助，榮幸之至，如有錯誤，歡迎評論指正

編程軟件：matlab R2018b
系統： win10

系列文章目錄

chirp信號的生成與接收

對接收到的chirp信號進行濾波、分幀處理及端點檢測

計算原始chirp信號與濾波后chirp信號的相關性

繪制接濾波后chirp信號的時域圖和頻域圖

從1-4完整走一遍

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時域圖

直接上代碼上圖，因為回聲信號可能有很多個，所以我只截取了一段回聲信號進行展示：

%% 截取一段回聲信號 i = 1; invaildTime = 0.0138; vaildTime = 0.0800; %set the vaild time of real echo % invaildTime = 0.0138; vaildTime = 0.0862; invaildLen = round(invaildTime * fs); vaildLen = round(vaildTime * fs); %get the real echo' length startIndex = (voiceseg(i).begin - 1) * inc + invaildLen; endIndex = startIndex + vaildLen; % startIndex = (voiceseg(i).begin - 1) * inc; % endIndex = startIndex + chirpInterval * fs; % echo = xPoly(startIndex : endIndex); %回聲信號 echo = xFilter(startIndex : endIndex); % echoEnvelop = abs(echo+(1i)*hilbert(echo)); %get the envelop of this echo segment echoTime = time(startIndex : endIndex); % figure(2); subplot(2, 2, 2); plot(echoTime, echo); grid; % ylabel('歸一化幅值'); ylabel('幅值'); xlabel(['樣本點' 10 '(b)']); title('一段回聲信號');%%% compute the correlation between echo and raw audio signal corrEcho = matched_filter_compute(echo, sampleSignal); corrEcho = corrEcho / max(corrEcho); timeEcho = 0 : length(corrEcho) - 1; timeEcho = timeEcho/fs; subplot(2, 2, 3); plot(timeEcho, corrEcho); grid; title('回聲的相關性'); % ylabel('歸一化幅值'); ylabel('幅值'); xlabel(['樣本點' 10 '(c)']); hold on;

一段回聲信號的時域圖如下所示，橫坐標時樣本點序列，橫坐標是信號的幅值：

頻域圖

上代碼上圖：

%% compute the fft %%% get the echo array echoData = echo; [f_vec, amp] = fftCompute(echoData, fs); freqArr = zeros(length(f_vec), k); % store echo valid echo data); freqArr( : , 1) = amp;% for i = 2 : chirpRepeat for i = 2 : kstartIndex = (voiceseg(i).begin - 1) * inc + invaildLen;endIndex = startIndex + vaildLen; % echoData = xPoly(startIndex : endIndex);echoData = xFilter(startIndex : endIndex);[f_vec, amp] = fftCompute(echoData, fs);freqArr( : , i) = amp; end freqMean = sum(freqArr, 2); freqMean = freqMean / k; % freqMean = freqMean / max(abs(freqMean));subplot(2, 2, 4); plot(f_vec, freqMean); xlabel(['頻率/HZ']); ylabel('幅度'); title('頻域圖');

回聲信號的平均頻域圖如下所示，簡言之，對每個回聲信號都去計算它的頻譜，最后取一個平均值，能在一定程度上減弱單個回聲信號的誤差。橫坐標為頻率、縱坐標為頻率幅值，我們提取出的信號的頻域確實分布在18KHZ-20KHZ區間附近，因此，因此可認為我們提取出的回聲信號是有效的。

參考文獻

宋知用.MATLAB語音信號分析與合成(第2版)[M].北京：北京航空航天大學出版社,2017.10.

總結

以上是生活随笔為你收集整理的语音信号预处理4——绘制接滤波后chirp信号的时域图和频域图的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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