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基于MATLAB的音频信号分析与处理研究随着现代科技的迅速发展，人们生活中的技术产品越来越多，手机、电脑、智能家居等等产品无不需要用到音频信号的处理。
然而，音频信号的分析和处理技术仍然是一个重要的研究领域，MATLAB作为一个强大的科学计算软件，已经成为音频信号处理中不可或缺的工具。
音频信号处理的基础是信号的采样和量化。
信号采样是指将模拟信号转换为数字信号的过程，采样频率越高，则采样的足够密集。
量化是将连续的采样点转换为数字表示的过程。
MATLAB提供了丰富的函数，可以简化这个步骤的执行。
通过建立音频处理模型，可通过MATLAB工具进行处理，实现对音频信号的录制、剪辑、滤波、模拟等任务。
音频信号的分析是指在时域和频域上对音频信号进行数学处理分析的过程。
时域分析时，我们利用MATLAB绘制波形图，根据波形图的形状和变化，可以很直观地判断出音频信号的一些特征。
频域分析时，我们利用MATLAB FFT变换函数，将信号从时域转换为频域，进而得到信号频率分布的情况。
此外，MATLAB也提供了一些现成的工具箱，如信号处理工具箱和波形工具箱，可以帮助我们更方便地进行音频信号处理，简化代码编写过程。
音频信号处理应用广泛，如语音识别、音频噪声消除、歌曲推荐系统等等。
其中，语音识别是一个需要进行音频信号处理的重要领域。
语音识别的关键在于对语音信号进行唤醒和分割等预处理。
MATLAB可以用于实现这些预处理，并生成分割后的音频文件。
这些文件可以进一步被用于训练机器学习模型，从而完成语音识别的任务。
此外，音频噪声也是一个常见的处理问题。
MATLAB中提供了一些去噪函数，可以帮助我们去除环境噪声。
这些函数基于数字信号处理的原理，可以选择不同类型的滤波器，对噪声信号进行消除。
在处理时，我们需要根据实际情况来选择合适的参数来调整滤波器的参数。
总的来说，MATLAB提供了强大的工具，可以极大地简化音频信号的处理和分析工作。
在实际使用过程中，我们可以根据不同的需求，选择不同的函数进行使用。
Matlab中的声音处理与音频分析技术引言在当今数字化的时代，声音处理及音频分析技术的应用越来越广泛。
Matlab作为一款功能强大的科学计算软件，在声音处理和音频分析领域也扮演着重要的角色。
本文将介绍一些在Matlab中常用的声音处理与音频分析技术，包括声音的采集与播放、音频文件的读取与处理、音频特征提取与分析等内容。
一、声音的采集与播放声音的采集与播放是声音处理的基础步骤。
Matlab提供了一些函数用于声音的采集与播放操作。
最常用的函数是`audiorecorder`和`audioplayer`，前者用于采集声音，后者用于播放声音。
通过这两个函数，我们可以方便地进行声音的录制和回放操作。
此外，Matlab还提供了一些其他的声音采集与播放函数，如`audiodevinfo`用于查看系统中的音频设备信息，`getaudiodata`用于获取录制的音频数据等。
二、音频文件的读取与处理除了实时采集声音，我们还可以在Matlab中直接读取音频文件进行处理。
Matlab支持常见的音频文件格式，如.wav、.mp3等。
通过`audioread`函数，我们可以将音频文件读取为Matlab中的矩阵形式，方便后续的处理。
读取后的音频数据可以进行各种处理操作，如滤波、降噪、混音等。
1. 滤波滤波是音频处理中常用的技术之一。
Matlab提供了丰富的滤波函数，如`filter`、`fir1`、`butter`等。
通过这些函数，我们可以进行低通滤波、高通滤波、带通滤波等各种滤波操作。
滤波可以去除噪声、调整音频频谱等。
2. 降噪降噪是音频处理中的重要任务之一。
在实际应用中，常常需要去除音频信号中的噪声。
Matlab提供了多种降噪算法，如均值滤波、中值滤波、小波降噪等。
这些算法可以根据不同的噪声类型和噪声强度进行选择和调整，以获得更好的降噪效果。
3. 混音混音是指将多个音频信号叠加在一起的操作。
Matlab提供了`audiowrite`函数，可以将多个音频文件混合成一个音频文件。
1．概述随着软硬件技术的发展.仪器的智能化与虚拟化已成为未来实验室及研究机构的发展方向[1]。
虚拟仪器技术的优势在于可由用户定义自己的专用仪器系统.且功能灵活.很容易构建.所以应用面极为广泛。
基于计算机软硬件平台的虚拟仪器可代替传统的测量仪器.如示波器、逻辑分析仪、信号发生器、频谱分析仪等[2]。
从发展史看.电子测量仪器经历了由模拟仪器、智能仪器到虚拟仪器.由于计算机性能的飞速发展.已把传统仪器远远抛到后面.并给虚拟仪器生产厂家不断带来连锅端的技术更新速率。
目前已经有许多较成熟的频谱分析软件.如SpectraLAB、RSAVu、dBFA等。
声卡是多媒体计算机最基本的配置硬件之一.价格便宜.使用方便。
MATLAB是一个数据分析和处理功能十分强大的工程实用软件.他的数据采集工具箱为实现数据的输入和输出提供了十分方便的函数和命令[3]。
本文将给出基于声卡与MATLAB的声音信号频谱分析仪的设计原理与实现方法.功能包括：<1> 音频信号信号输入.从声卡输入、从WAV文件输入、从标准信号发生器输入；<2> 信号波形分析.包括幅值、频率、周期、相位的估计.以及统计量峰值、均值、均方值和方差的计算；<3> 信号频谱分析.频率、周期的估计.图形显示幅值谱、相位谱、实频谱、虚频谱和功率谱的曲线。
2．设计原理2.1波形分析原理2.1.1 信号频率、幅值和相位估计<1>频率<周期>检测对周期信号来说.可以用时域波形分析来确定信号的周期.也就是计算相邻的两个信号波峰的时间差、或过零点的时间差。
这里采用过零点<ti>的时间差T<周期>。
频率即为f = 1/T.由于能够求得多个T值<ti有多个>.故采用它们的平均值作为周期的估计值。
<2>幅值检测在一个周期内.求出信号最大值y max与最小值y min的差的一半.即A = <y max - y min>/2.同样.也会求出多个A值.但第1个A值对应的y max和y min不是在一个周期内搜索得到的.故以除第1个以外的A值的平均作为幅值的估计值。
利用MATLAB软件对音频信号进行频谱分析与处理一、简介频谱分析是通过对信号的频率成分进行分析，它允许我们了解信号的特性，计算信号的能量分布，同时还可以用来定位造成干扰的频率组件，以及检测和分析信号的变化。
MATLAB是一种编程语言和科学计算软件，它可以非常便捷地实现对音频信号的频谱分析和处理。
二、实现方法1.导入音频信号在使用MATLAB进行频谱分析时，首先需要先将音频信号导入MATLAB环境中。
可以使用audioplayer和audioread函数来完成这一步骤，示例代码如下：[audioData, fs] = audioread(‘AudioFile.wav’);player = audioplayer(audioData, fs);play(player);其中audioData表示从wav文件中读取的音频数据，fs表示采样率，player表示存储audioData和fs的audioplayer实例，play函数可以播放音频文件。
2.信号预处理针对所记录的音频信号，需要进行一些基本的信号处理操作，包括去噪、均衡、时域平均等。
去噪可以用MATLAB内置的函数完成，例如：audioData_NoiseRemoved = denoise(audioData,‘meanspectrum’);均衡是指将频谱的一些区域调整到更好的水平，可以用equalizer函数实现：audioData_Equalized = equalizer(audioData, ‘bandwidth’, 0.2);时域平均则可以使用conv函数实现：audioData_Meaned = conv(audioData, [1/N 1/N ... 1/N]);3.频谱分析频谱分析的主要工作是计算信号的谱密度，也就是每一个频率分量的能量。
目录摘要 (1)1题目来源.............................................................................................................. . (2)2研究意义 (2)3系统分析 (3)3.1任务及要求 (3)3.2分析与计算 (3)3.2.1电路频率响应分析 (3)3.2.2自激分析 (4)4编程和仿真 (5)5仿真结果与分析................................................................................................... 6、7 6小结.. (8)7心得体会 (9)参考文献 (10)附录 (11)1题目来源matlab是一种科学计算软件，在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。
它可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。
而且的应用范围非常广，包括信号和图像处理、通讯、控制系统设计、测试和测量、财务建模和分析以及计算生物学等众多应用领域。
由于它使用方便，输入简捷，运算高效，内容丰富等特点，并且很容易由用户自行扩展，因此，matlab现已成为国外发达国家大学教学和科学研究中必不可少的工具。
结合我们所学的模拟电子技术，对其中的集成电路运算放大器求解电压增益和频率响应都不是一件容易的事情。
但是运用matlab函数对其处理求解便变得容易，而且形象直观。
让我们对电路的增益、频率响应以及自激现象的模拟更为简便。
2研究意义集成电路运算放大器是一种高电压增益、高输入电阻和低输出电阻的多级直接耦合放大电路。
不管用什么方法求解电压增益和频率响应都是一个棘手的事，尤其对自激现象的调整更为困难。
使用MATLAB进行信号处理和音频分析的基本教程第一章信号处理基础信号处理是指对信号进行获取、加工和分析的过程。
MATLAB作为一种强大的计算工具，提供了丰富的信号处理函数和工具箱。
在本章中，将介绍信号的概念、信号的表示和MATLAB中常用的信号处理函数。
1.1 信号的概念信号是指随着时间、空间或者其他变量而变化的物理量。
常见的信号类型包括连续时间信号和离散时间信号，以及模拟信号和数字信号。
1.2 信号的表示MATLAB使用向量或矩阵来表示信号。
向量表示一维信号，矩阵表示多维信号。
可以使用MATLAB中的数组操作函数来创建和操作信号。
1.3 信号处理函数MATLAB提供了丰富的信号处理函数，可以用于信号滤波、谱分析、频域变换等。
常用的信号处理函数包括filter、fft、ifft等。
第二章音频处理基础音频处理是指对声音信号进行分析、过滤和增强的过程。
MATLAB提供了强大的音频处理工具箱和函数库。
本章将介绍音频信号的特点、音频处理的基本原理和MATLAB中的音频处理函数。
2.1 音频信号的特点音频信号是由声音振动引起的连续变化的电信号。
它的特点包括频率、幅度、相位等。
2.2 音频处理的基本原理音频处理的基本原理包括滤波、均衡、静音检测、音量控制等。
MATLAB提供了相关函数和工具箱，可以方便地实现这些音频处理功能。
2.3 音频处理函数MATLAB提供了丰富的音频处理函数，包括从音频文件中读取数据、音频信号的滤波、语音识别等。
常用的音频处理函数包括audioread、audiowrite、speechrecognition等。
第三章信号处理实例本章将通过实例演示如何使用MATLAB进行信号处理和音频分析。
具体包括信号滤波、谱分析和音频处理等。
3.1 信号滤波以滤波为例，介绍如何使用MATLAB对信号进行滤波处理。
首先，使用filter函数设计滤波器，然后将信号输入滤波器，最后绘制滤波后的信号波形图。
基MATLAB的简易声音信号频谱分析仪设计摘要声音是各种信号传递与交流最直接的体现，因此对声音信号的研究有十分重要的意义。
频谱分析技术是进行语音信号处理的基础，DFT及FFT变换是进行数字信号频谱分析的重要方法。
DFT是FFT的基础, FFT是DFT的快速算法。
而MATLAB是一个数据分析和处理功能十分强大的工程实用软件，运用它来进行语音信号的采集、分析和处理，具有实现简单、性价比和灵活度高的特点。
本文介绍了在MATLAB环境中如何采集声音信号和采集后的频谱分析方法，并使用MATLAB软件的GUI模块，设计了一个简易的声音信号频谱分析仪1介绍语音信号处理技术是语音处理领域中新近发展起来的一个学科分支。
随着科技的发展，对于语音信号的采集已经有很多种方法，如基于单片机技术、VC,C++等编程、纯硬件电路，本文介绍的方法主要通过一款软件MATLAB。
它是MathWorks 公司推出的一种面向工程和科学运算的交互式计算软件, 其中包含了一套非常实用的工具-- 数据采集工具箱。
使用此工具箱更容易将实验测量、数据分析和可视化的应用集合在一起。
数据采集工具箱提供了一整套的命令和函数, 通过调用这些命令和函数, 可以直接控制数据采集设备的数据采集。
这些数据工具箱使信号的频谱分析，读取MAV文件，处理从声卡中输入的声音信号非常容易。
1.1频谱分析的重要性频谱分析是把信号的幅值、相位或能量变换以频率坐标轴表示，进而分析其频率特性的一种分析方法。
对信号进行频谱分析可以获得更多有用信息，如求得动态信号中的各个频率成分和频率分布范围，求出各个频率成分的幅值分布和能量分布，从而得到主要幅度和能量分布的频率值。
随着信息时代和数字世界的到来,数字信号处理己成为当今一门极其重要的学科和技术领域,数字信号处理在通信、语音、图像、自动控制、医疗和家用电器等众多领域得到了广泛的应用。
任意一个信号都具有时域与频域特性,信号的频谱完全代表了信号,因而研究信号的频谱就等于研究信号本身。
基于MATLAB的频谱分析与信号去噪频谱分析和信号去噪是数字信号处理中的两个重要方面。
频谱分析可以帮助我们了解信号的频率成分，而信号去噪则可以提高信号的质量和可靠性。
MATLAB是一款功能强大的工具，可以用于频谱分析和信号去噪的研究和实现。
频谱分析是将信号在频域上进行分析的过程。
频谱分析可以帮助我们了解信号的频率成分和能量分布情况。
在MATLAB中，频谱分析常用的方法包括傅里叶变换、小波变换和自相关分析等。
傅里叶变换是频谱分析中最常用的方法之一、MATLAB中的fft函数可以实现快速傅里叶变换，该函数可以计算离散信号的频谱。
通过对信号的频谱进行可视化，我们可以直观地了解信号的频率成分。
在MATLAB中，我们可以使用plot函数和stem函数将信号的频谱进行绘制。
小波变换是一种时频分析方法，它可以将信号在时域和频域上进行局部分析。
MATLAB中的cwt和wavedec函数可以实现小波变换。
小波变换可以帮助我们定位信号中的非平稳特征，并了解不同尺度上的频率成分。
自相关分析可以用于估计信号中的周期性成分。
在MATLAB中，可以使用xcorr函数进行自相关分析。
通过自相关分析，我们可以判断信号中是否存在周期性成分，并估计出信号的周期。
信号去噪是数字信号处理中一个重要的应用领域。
信号去噪旨在减少信号中的噪声成分，提高信号的质量和可靠性。
在MATLAB中，信号去噪常用的方法包括滤波法、小波阈值法和奇异值分解法等。
滤波法是信号去噪中最常用的方法之一、MATLAB中的filter函数可以用于设计和实现不同类型的滤波器。
通过选择合适的滤波器类型和参数，可以将信号中的噪声成分去除。
小波阈值法是一种基于小波变换的信号去噪方法。
MATLAB中的wdenoise函数可以实现小波阈值法。
小波阈值法通过对信号小波系数进行阈值处理，将小于一些阈值的小波系数置为零，从而去除信号中的噪声成分。
奇异值分解法是一种基于矩阵分解的信号去噪方法。
基于Matlab 的频谱分析一、实验目的1、把握时域抽样定理。
2、通过实验加深对FFT 的明白得。
3、熟悉应用FFT 对典型信号进行频谱分析的方式。
二、实验原理一、时域抽样定理时域抽样定理给出了持续信号抽样进程中信号不失真的约束条件：关于基带信号，信号抽样频率 大于等于2倍的信号最高频率 ，即 。
时域抽样是把持续信号 变成适于数字系统处置的离散信号 。
对持续信号以距离T 抽样，那么可取得的离散序列为 。
图1 持续信号抽样的离散序列若 ，那么信号 与 的频谱之间存在： 其中： 的频谱为， 的频谱为 。
可见，信号时域抽样致使信号频谱的周期化。
(rad/s))e (j ΩX ()∑∞-∞=-=n n X T )(j 1sam ωω)e (j ΩX []k X )e (j ωX )j (ωX T sam/2πω=[]k X ()t X []()kTt kT X X ==k ()t X []k X ()t X []()kT t kT X X ==k m sam f f 2≥sam f m f为抽样角频率， 为抽样频率。
数字角频率Ω与模拟角频率ω的关系为：Ω=ωT 。
二、 离散傅立叶变换（DFT ）有限长序列)(n x 的离散傅立叶变换（DFT ）为10,)()]([)(10-≤≤==∑-=-N n W n x n x DFT k X N n kn N逆变换为10,)(1)]([)(10-≤≤==∑-=-N n W k X N k X IDFT n x N n kn N 3、快速傅立叶变换（FFT ）在各类信号序列中，有限长序列占重腹地位。
对有限长序列能够利用离散傅立叶变换(DFT)进行分析。
DFT 不但能够专门好的反映序列的频谱特性，而且易于用快速算法(FFT)在运算机上进行分析。
有限长序列的DFT 是其z 变换在单位圆上的等距离采样，或说是序列傅立叶的等距离采样，因此能够用于序列的谱分析。
FFT 是DFT 的一种快速算法，它是对变换式进行一次次分解，使其成为假设干小数据点的组合，从而减少运算量。
基于MATLAB的阻容耦合频率特性分析《应用栏目》赵岩（成都理工大学信息科学与技术学院，四川成都 610059）摘要：本文借助matlab对阻容耦合的频率进行了分析，通过matlab十分强大的计算和图形绘制功能，将阻容耦合的相频特性和幅频特性在低频段和高频段图像精确的描绘出来，同教材中的简要图对比，分析出简要图的误差，并通过对误差处的数值分析，得到简要图的最大误差，从而加深对阻容耦合频率特性的理解。
关键词：matlab; 阻容耦合；频率特性；低频特性；高频特性；相频特性；幅频特性中图分类号：TP311.11 文献表识码：AResistance capacitance coupling frequency-response analysis based on MATLABZhao Yan（Information Engineering College，Chengdu University of Technology，Chengdu610059，China）Abstract：This article analyse the resistance capacitance coupling frequency-response with the help of matlab, in virtue of the outstanding graphic plotting and computing function of matlab, describe the resistance capacitance coupling frequency-response’ phase-frequency characteristic and amplitude-frequency response characteristic at low-frequency stage and high-frequency stage very precise, contrast to the brief graphs of the teaching Materials, analysis the error of the brief graphs ,and though the numerical analysis of the error, get the maximum error of the brief graphs, consequently, reinforces understand of the resistance capacitance coupling frequency-response.Keywords：MA TLAB; resistance capacitance coupling; frequency-response;low-frequency characteristic; high-frequency characteristic; phase-frequency characteristic; amplitude-frequency response characteristicMATLAB是由美国math works公司推出的一款高性能数值计算和可视化软件，它由数值分析、矩阵计算、科学数据可视化等功能各异的工具箱组成，诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，具有友好的工作界面。
MATLAB通过简单易用的程序语言，对数学运算函数进行分析处理，得到可视化的数据图像，便于使用者加深对空洞无味的数学公式的理解，形成一个直观的图形化印象，这对实际单纯的公式的一些特殊属性和误差的分析具有重要的意义。
1阻容耦合放大电路的频率特性1.1频率特性的一般概念由于放大器本身具有极间电容，以及放大电路中有时存在电抗性元件，所以，当输入不同频率的正弦波信号时，电路的放大倍数便成为频率的函数，这种函数关系称为频率特性或频率响应。
当信号频率较高或较低时，不但放大倍数会变小，而且会产生超前或滞后的相移，使得放大电路对不同频率信号分量的放大倍数和相移都不同，如果放大电路对不同频率信号的幅值放大不同，就会引起幅度失真，如果放大电路对不同频率信号产生的相移不同就会引起相位失真，幅度失真和相位失真总称为频率失真或线性失真。
1.2研究频率特性的意义在实际应用中，电子电路所处理的信号，如语音信号、电视信号等都不是简单的单一频率信号，即是具有一定的频谱的复杂信号。
这些复杂信号是由一些幅度及相位都有固定比例关系的多频率分量组合而成的，所以如何正确分析信号的频率特性对有效的处理这些信号具有至关重要的作用。
在学习杨素行主编的《模拟电子技术基础简明教程》（第二版）第三章放大电路的频率响应3.3.2阻容耦合单管放大电路的频率响应时，教材根据中频、低频、和高频时分别得到的电压放大倍数的表达式及其分析结果如下。
图1 单管共射放大电路的简易波特图电压放大倍数表达式为：)1)(1(。
HL usmus f f j f f jA A +-=(1)式中us A 。
与usm A 。
分别为单管共射放大电路全部频率范围内电压放大倍数和中频电压放大倍数，f 、L f 、H f 分别为单管共射放大电路频率、下限频率和上限频率，j 为转动惯量。
由（1）可知，当HL f f f 《《时，ff L趋于零，Hf f也趋于零，因此usm us A A 。
≈，即为中频电压放大倍数；而当f 接近L f 时，必有H f f 《，Hf f趋于零，因此，低频电压放大倍数为ff jA A Lusmusl -=11。
(2)，当f 接近H f 时，必有L 》f f ，ff L趋于零，因此，高频电压放大倍数Husmus us f f jA A A +=≈11。
(3)。
2使用MATLAB 将表达式图形化为了用matlab 做出精确图形，首先要推导出阻容耦合放大电路放大倍数的公式。
在分析放大电路的频率响应时，为了方便，一般将输入信号的频率范围分为中频、低频、高频三个频段。
下面我们就从分析中频、低频、高频三部分来分析阻容耦合单管共射放大电路的频率响应。
2.1中频在中频段，极间电容因容抗很大而视为开路，耦合电容因容抗很小而视为短路，故不考虑他们的影响，中频放大倍数为：beCii usm r R R R R A β.S 。
+-= 。
式中be r 为晶体管输入回路等效动态电阻,s R 为信号源内阻,i R 为放大电路输入端等效电阻,cR 为集电极电阻,β为共射电流放大倍数。
2.2低频在低频段，主要考虑耦合电容的影响，此时极间电容仍视为开路。
由低频放大倍数公式(2)可推导出单管共射放大电路的低频等效电路的幅频特性及相频特性的表达式为：2。
1。
)(1lg20lg 20lg 20LLusm us f f f f A A ++= (2a)usl A 。
为单管共射放大电路低频电压放大倍数。
LL f ff f arctan90)arctan90(180-︒-=-︒+︒-=ϕ (2b)式(2b)中的︒-180表示中频段时0.U 与S U .反向。
因电抗元件引起的相移为附近相移。
因而(2b)表明低频段附近相移为︒90。
用matlab 做出的图像如图2，可以看出，同图1的单管共射放大电路的波特图的低频部分基本一致。
图2 单管共射放大电路的低频等效电路波特图图3 单管共射放大电路的高频等效电 路波特图2.3高频在高频段，主要考虑极间电容的影响，此时耦合电容仍视为短路。
由高频放大倍数公式(3)可推导出单管共射放大电路的高频等效电路的幅频特性及相频特性的表达式为2。
) (1lg 20lg 20lg 20Husmush f fA A +-= (3a)[ush A 。
：单管共射放大电路高频电压放大倍数]Hf farctan180-︒-=ϕ (3b) 表达式(3b)表明，在高频段，由极间电容引起的最大相移为︒-90。
用matlab 做出的图像如图3，可以看出同图1单管共射放大电路的波特图的高频部分基本一致。
3综合分析通过对中频、低频、高频三个频段的分析，我们可以观察到其等效电路波特图同简要画的波特图图1在各个频段的图形基本一致，只是在L f 和H f 两个临界点之间有一些误差，下面通过MA TLAB 做出阻容耦合单管共射放大电路在全部频率范围内的电压放大倍数的近似表达式 (1)的波特图，同简要图对比分析其误差。
根据表达式(1)可知单管共射放大电路的全频等效电路的幅频特性及相频特性的表达式为：2。
22。
)(1lg 20lg 20) (1lg20lg 20lg 20H L usm H L H L usm us f f f f A f f f f f f A A -+-≈-+⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+-=(4a)⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--︒-≈+⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--︒-=H L HLH L f f f f f f f f f f arctan 1801arctan 180ϕ (4b)由于0≈H L f f ，所以11≈+H L f f 。
用matlab 做出的图像如图4。
图4 单管共射放大电路的波特图将图1和图4画在同一张图上观察，如图5。
图5 图1同图4的对比图根据图5可以清晰的观察出完整的波特图与简要图的差别。
3.1幅频特性在中频区完整图与简要图一致，都是一条高度等于-20lg |usm A 。
|的水平直线；在走向低频区时，简要图从L f f =开始向左下方作一条斜率为20dB/十倍频的直线，而完整图则是一条过度的曲线；在走向高频区时，简要图从H f f =开始向右下方作一条斜率为-20dB/十倍频的直线，而完整图也是一条过度的曲线。
误差分析：在L f f =和H f f =处，产生最大误差-20lg 2=-3dB ，即完整图与简要图之间的最大误差是-3dB 。
3.2相频特性在中频区，完整图与简要图一致，由于单管共射放大电路的倒相作用，都是一条。
180=ϕ的水平直线；在低频区，当L f f 1.0<时，两图都是一条。
90=ϕ的水平直线，在L f 1.0到L f 10之间时，简要图为一条。
45-/十倍频的直线，而完整图是一条过度的曲线，在L f f =时，两条曲线交于。
135-=ϕ；在高频区，当H f f 10>时，两图都是一条。
270-=ϕ的水平直线，在H f 1.0到H f 10之间，简要图也为一条。
45-/十倍频的直线，而完整图是一条过度的曲线，在H f f =时两条曲线交于︒-=225ϕ。
误差分析：在L 1.0f f =、L f f 10=、H 1.0f f =、H f f 10=处，分别将频率值代入相应的相频公式中得到的相位值分别为。
95.71965-、。
30087.174- 。
