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Matlab实验报告一、实验名称：matlab实验报告二、实验目的：熟悉并学会掌握matlab的基本操作。
三、实验内容：准确编写第二，三，四章课后习题的matlab程序。
四、实验数据处理第二章MATLAB 基本操作第一题：利用基本矩阵产生3X3和15X8的单位阵、全1阵、全0阵，随机分布矩阵（[-1,1]之间）、正态分布随机阵（均值为1，方差为4）。
程序：>> A=eye(3)A = 1 0 00 1 00 0 1>> A=ones(3)A =1 1 11 1 11 1 1>> A=zeros(3)A =0 0 00 0 00 0 0>> A=1-2*rand(3)A =-0.9003 0.0280 0.08710.5377 -0.7826 0.9630-0.2137 -0.5242 -0.6428>> A=2*randn(3)+1A =0.1349 1.5754 3.3783-2.3312 -1.2929 0.92471.2507 3.3818 1.6546>> B=eye(2,3)B =1 0 00 1 0>> B=ones(2,3)B = 1 1 11 1 1>> B=zeros(2,3)B =0 0 00 0 0>> B=1-2*rand(2,3)B = 0.1106 -0.5839 -0.4764-0.2309 -0.8436 0.6475>> B=2*randn(2,3)+1B =1.3493 2.4516 5.36640.6266 -0.1766 0.7272第五题：利用rand函数产生（0,1）间均匀分布的5X5随机矩阵A，然后统计A中大于等于0.6的元素个数。
程序：A=rand(5)A =0.4057 0.0579 0.2028 0.0153 0.41860.9355 0.3529 0.1987 0.7468 0.84620.9169 0.8132 0.6038 0.4451 0.52520.4103 0.0099 0.2722 0.9318 0.20260.8936 0.1389 0.1988 0.4660 0.6721>> n=sum(sum(A>=0.6))n =9第六题：利用rand函数产生均值为0，方差为1的4X4正态分布随机矩阵A，然后统计A 中大于-0.5且小于0.5的元素个数。
一、实验目的1. 了解音乐合成的基本原理和方法。
2. 掌握使用MATLAB进行音乐合成的技巧。
3. 通过实验，加深对音乐合成理论的理解。
二、实验原理音乐合成是指利用电子技术模拟或生成音乐的过程。
音乐合成的基本原理是将音乐的基本元素（如音高、音色、持续时间等）进行数字化处理，然后通过电子设备输出。
本实验采用MATLAB进行音乐合成，主要涉及以下原理：1. 傅里叶级数：将音乐信号分解为不同频率的正弦波和余弦波的叠加。
2. 快速傅里叶变换（FFT）：对音乐信号进行快速傅里叶变换，以分析其频谱。
3. 音高合成：通过调整正弦波的频率来模拟不同音高的声音。
4. 音色合成：通过调整正弦波的幅度和相位来模拟不同的音色。
三、实验内容1. 合成《东方红》（1）读取《东方红》的音符序列。
（2）根据音符序列，生成对应的正弦波信号。
（3）将所有正弦波信号叠加，得到完整的音乐信号。
2. 除噪音、加包络（1）读取含有噪音的音乐信号。
（2）对音乐信号进行傅里叶变换，分析其频谱。
（3）将噪音频率的分量从频谱中去除。
（4）为音乐信号添加包络，以调整音量变化。
3. 改变程序，实现音乐升高和降低一个八度（1）修改程序，调整音符序列中每个音符的频率。
（2）重新生成音乐信号。
4. 在音乐中加入谐波（1）在原有音乐信号的基础上，添加谐波分量。
（2）调整谐波分量的频率和幅度。
5. 自选音乐合成（1）选择一首自己喜欢的音乐。
（2）按照实验原理，对音乐进行合成。
四、实验步骤1. 打开MATLAB软件，创建一个新的脚本文件。
2. 在脚本文件中编写以下代码：```matlab% 读取音符序列note_sequence = [60, 62, 64, 65, 67, 69, 71, 72, 71, 69, 67, 65, 64, 62, 60];% 生成音乐信号music_signal = zeros(1, 44100 5); % 采样频率为44100Hz，音乐时长为5秒for i = 1:length(note_sequence)freq = 440 2^(note_sequence(i) - 69) / 2; % 计算频率for j = 1:44100 5music_signal(j) = sin(2 pi freq (j / 44100));endend% 播放音乐sound(music_signal, 44100);```3. 运行脚本文件，观察音乐合成效果。
matlab实验报告总结
《利用Matlab进行实验的总结与分析》
在科学研究和工程领域中，Matlab是一个非常强大的工具，可以用于数据分析、图像处理、信号处理等多种应用。
本文将总结利用Matlab进行实验的经验，并分析实验结果。
首先，我们使用Matlab进行了数据分析实验。
通过Matlab的统计工具箱，我
们能够快速地对大量数据进行处理和分析，包括数据的描述统计、回归分析、
假设检验等。
通过实验，我们发现Matlab的数据分析功能非常强大，可以帮助我们更好地理解数据的特征和规律。
其次，我们进行了图像处理实验。
Matlab提供了丰富的图像处理函数和工具，
可以对图像进行滤波、边缘检测、分割等操作。
通过实验，我们发现Matlab能够快速地对图像进行处理，并且可以通过编写自定义的算法来实现更复杂的图
像处理任务。
此外，我们还进行了信号处理实验。
Matlab提供了丰富的信号处理函数和工具，可以对信号进行滤波、频谱分析、时频分析等操作。
通过实验，我们发现
Matlab在信号处理领域也有着非常强大的功能，可以帮助我们更好地理解和处
理各种类型的信号数据。
综上所述，利用Matlab进行实验可以帮助我们更好地理解和分析数据、图像和信号。
Matlab提供了丰富的工具和函数，可以帮助我们快速地完成各种实验任务，并且可以通过编写自定义的算法来实现更复杂的任务。
因此，Matlab是一
个非常强大的实验工具，可以在科学研究和工程领域中得到广泛的应用。
课程设计《音乐合成》实验报告专业：测控技术与仪器班级：测控11-2 班*名：***学号： ***********指导教师：**广东石油化工学院计算机与电子信息学院信号与系统课程设计-------利用matlab合成音乐一、实验目的1. 熟悉MATLAB的软件和语言指令的使用；2. 学习利用MATLAB进行连续信号的时域、频域分析；3. 熟悉抽样信号与连续信号的区别。
二、实验内容1．请根据《画心》片断的简谱和“十二平均律”计算出该片断中各个乐音的频率，在MATLAB 中生成幅度为1抽样频率为8kHz 的正弦信号表示这些乐音。
请用sound 函数播放每个乐音，听一听音调是否正确。
最后用这一系列乐音信号拼出《画心》片断，注意控制每个乐音持续的时间要符合节拍，用sound 播放你合成的音乐，听起来感觉如何？并用图显示生成的音乐信号。
相关知识：①《画心》完整曲谱，实验时从中随机截取几节用于编程。
②利用十二平均律计算频率以及相关音乐知识。
如图1，其中错误!未找到引用源。
，错误!未找到引用源。
，错误!未找到引用源。
相当于错误!未找到引用源。
的二次谐波，二者是倍频的关系。
从A到A1共有12个键，7个白色键，5个黑色键。
中间这些频率值得计算规律为相邻音倍乘系数错误!未找到引用源。
即错误!未找到引用源。
，别的依次类推。
图1 钢琴键盘图1中各键对应的频率如下表：bG表示的F升高半音，在乐谱中用#表示。
或者G降低半音，用b表示。
乐谱这中的4/4表示每小节有四拍，一个1/4音符的持续时间为一拍，一拍大概0.5s左右。
eg：y=0*t; %初始化y(t<0.25)=sin(440*2*pi*t(t<0.25)); %第一个音 5，持续时间0.25sy(0.25<t&t<0.5)=sin(392*2*pi*t(0.25<t&t<0.5)); %第二个音3，持续时间0.25ssound(y,8000) %播放音乐三．实验步骤3.1音乐合成根据《画心》第一小节的简谱和十二平均律计算出该小节每个乐音的频率，在MATLAB中生成幅度为1，抽样频率为8kHz的正弦信号表示这些乐音，用sound播放合成的音乐。
MATLAB DSP实验报告介绍本实验报告将详细介绍在MATLAB环境下进行数字信号处理（DSP）的实验步骤和相关方法。
我们将通过逐步思考的方式，帮助读者理解和学习DSP的基本概念和技术。
实验环境和工具在进行DSP实验之前，我们需要准备以下环境和工具：1.MATLAB软件：确保已安装并配置好MATLAB软件，可以在MATLAB Command窗口中输入命令。
2.信号处理工具包：在MATLAB中，我们可以使用信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）来进行DSP实验和分析。
确保该工具箱已被安装并加载。
实验步骤下面是进行DSP实验的一般步骤：步骤一：加载信号首先，我们需要加载待处理的信号。
这可以通过在MATLAB中使用load命令加载一个音频文件或生成一个模拟信号实现。
例如，我们可以加载一个名为signal.wav的音频文件：load signal.wav步骤二：信号预处理在进行DSP之前，通常需要对信号进行预处理。
这可能包括去噪、滤波、均衡等操作。
例如，我们可以使用滤波器对信号进行降噪：filtered_signal = filter(filter_coefficients, signal);步骤三：信号分析一旦信号经过预处理，我们可以开始进行信号分析。
这可能涉及频域分析、时域分析、谱分析等。
例如，我们可以通过计算信号的快速傅里叶变换（FFT）获得其频谱：spectrum = fft(filtered_signal);步骤四：特征提取在信号分析之后，我们可以根据需要提取信号的特征。
这些特征可能包括幅度、频率、相位等。
例如，我们可以计算信号的能量：energy = sum(abs(filtered_signal).^2);步骤五：信号重构在完成信号分析和特征提取后，我们可以根据需要对信号进行重构。
这可能包括滤波、修复损坏的信号等。
例如，我们可以使用滤波器对信号进行重构：reconstructed_signal = filter(filter_coefficients, filtered_signal);步骤六：结果评估最后，我们需要评估重构后的信号和原始信号之间的差异。
音乐合成大作业实验报告无84 王梦娣2008011134实验报告部分一、简单的音乐合成1．请根据《东方红》片断的简谱和“十二平均律”计算出该片断中各个乐音的频率，在MATLAB 中生成幅度为1 、抽样频率为8kHz 的正弦信号表示这些乐音。
请用sound 函数播放每个乐音，听一听音调是否正确。
最后用这一系列乐音信号拼出《东方红》片断，注意控制每个乐音持续的时间要符合节拍，用sound 播放你合成的音乐，听起来感觉如何？问题解答：《东方红》片段：其中所用音符的唱名、音名及对应频率（由十二平均律和相应键数间隔即可导出）如下：（单位是Hz）用sound播放单音，音调正确。
以一拍0.5秒计，播出合成音乐。
发现音乐听起来，总体上音调、节拍正确，但乐音无声音强弱变化，两音之间有明显的“啪”的杂声。
2．你一定注意到(1) 的乐曲中相邻乐音之间有“啪”的杂声，这是由于相位不连续产生了高频分量。
这种噪声严重影响合成音乐的质量，丧失真实感。
为了消除它，我们可以用图1.5 所示包络修正每个乐音，以保证在乐音的邻接处信号幅度为零。
此外建议用指数衰减的包络来表示。
问题解答：这个问题，实际上我并没有完全理解题意，没有明白是需要乐音之间有重叠，还是没有重叠，所以，我把两种方法都做了一遍，结果发现，用耳朵完全听不出区别。
对于无重叠的包络：我对包络所做的处理是，对于上图折线部分用指数实现，因为题目中有说当主观感受为线性变化时声音的概率实际上呈指数变化。
做出的结果的图像如下：包络0.511.522.533.54加包络后的音乐有重叠的包络：（处理后的音）从图像上可明显看出有重叠包络和无重叠包络的区别，但是听起来，基本听不出区别。
3． 请用最简单的方法将(2) 中的音乐分别升高和降低一个八度。
（提示：音乐播放的时间可以变化）再难一些，请用resample 函数（也可以用interp 和decimate 函数）将上述音乐升高半个音阶。
（提示：视计算复杂度，不必特别精确）问题解答：0.050.10.150.20.25未处理的一个音符加包络处理过的音符x 104-1.5-1-0.50.511.5由于题目中已有提示“音乐播放的时间可以变化”，所以很容易就想到用Sample函数实现音调的改变，用Sample函数也确实是最简单的方法。
M A T L A B数学实验报告姓名：学号：指导老师：专业班级：音乐合成学号班级姓名指导教师实验题目音乐合成评分1.实验目的：1．熟悉MATLAB的软件和语言指令的使用；2. 学习利用MATLAB进行连续信号的时域、频域分析；3. 通过电子音乐合成方面的练习增进对傅里叶级数的理解2.实验内容：使用matlab演奏《当你孤单你会想起谁》3.详细设计：1.本次音乐合成所作曲目为《当你孤单你会想起谁》简谱首先介绍matlab函数的玩法：matlab播放音乐是由sound(Y,fs,bits)函数完成的，该函数的3个参数代表输入信号、采样率、比特率。
先说采样率fs的设置，人耳能够听到的声音范围是20~20000Hz。
根据采样定理fs只需要大于40000即可。
此处采样率的设置采用了MP3的标准，即fs=44.1k.再说输入信号Y，Y一般是一个正弦波，如A*sin（2*pi*w*t)。
其中A控制着声音的大小，w控制着声音的高低，t的范围控制着声音的长短，所以理论上利用这个公式可以发出任何声音，只是不能控制音色和音质（音色音质很难用参数量化，我问了一下学语音的同学，这个东西跟音频谱重心，音频扩展度和音频谱平坦度有关系，这里不作讨论）。
比特率采用默认值即可，该参数省略。
于是用下面的公式就可以播放出标准音la：fs=44100;t=0: 1/fs: 0.5;la = sin(2*pi*440*t);sound(la, fs)据所知，音高和频率是指数的关系，它们满足下面的公式，其中p是音高，f是频率标准音la,即钢琴的A4键，定义为p=69。
音高每上升一个半音，p加1。
设计代码：%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% when you are lonely,who will you think about? //当你孤单你会想起谁 on Matlab fs = 44100; % sample ratedt = 1/fs;T16 = 0.125;t16 = [0:dt:T16];[temp k] = size(t16);t4 = linspace(0,4*T16,4*k);t8 = linspace(0,2*T16,2*k);[temp i] = size(t4);[temp j] = size(t8);% Modification functionsmod4=(t4.^4).*exp(-30*(t4.^0.5));mod4=mod4*(1/max(mod4));mod8=(t8.^4).*exp(-50*(t8.^0.5));mod8=mod8*(1/max(mod8));mod16=(t16.^4).*exp(-90*(t16.^0.5));mod16=mod16*(1/max(mod16));f0 = 2*146.8; % reference frequency ScaleTable = [2/3 3/4 5/6 15/16 ...1 9/8 5/4 4/3 3/2 5/3 9/5 15/8 ...2 9/4 5/2 8/3 3 10/3 15/4 4 ...1/2 9/16 5/8];% 1/4 notesdo0f = mod4.*cos(2*pi*ScaleTable(21)*f0*t4); re0f = mod4.*cos(2*pi*ScaleTable(22)*f0*t4); mi0f = mod4.*cos(2*pi*ScaleTable(23)*f0*t4); fa0f = mod4.*cos(2*pi*ScaleTable(1)*f0*t4); so0f = mod4.*cos(2*pi*ScaleTable(2)*f0*t4); la0f = mod4.*cos(2*pi*ScaleTable(3)*f0*t4); ti0f = mod4.*cos(2*pi*ScaleTable(4)*f0*t4); do1f = mod4.*cos(2*pi*ScaleTable(5)*f0*t4); re1f = mod4.*cos(2*pi*ScaleTable(6)*f0*t4); mi1f = mod4.*cos(2*pi*ScaleTable(7)*f0*t4); fa1f = mod4.*cos(2*pi*ScaleTable(8)*f0*t4); so1f = mod4.*cos(2*pi*ScaleTable(9)*f0*t4); la1f = mod4.*cos(2*pi*ScaleTable(10)*f0*t4); tb1f = mod4.*cos(2*pi*ScaleTable(11)*f0*t4); ti1f = mod4.*cos(2*pi*ScaleTable(12)*f0*t4); do2f = mod4.*cos(2*pi*ScaleTable(13)*f0*t4); re2f = mod4.*cos(2*pi*ScaleTable(14)*f0*t4); mi2f = mod4.*cos(2*pi*ScaleTable(15)*f0*t4); fa2f = mod4.*cos(2*pi*ScaleTable(16)*f0*t4); so2f = mod4.*cos(2*pi*ScaleTable(17)*f0*t4); la2f = mod4.*cos(2*pi*ScaleTable(18)*f0*t4); ti2f = mod4.*cos(2*pi*ScaleTable(19)*f0*t4); do3f = mod4.*cos(2*pi*ScaleTable(20)*f0*t4); blkf = zeros(1,i);% 1/8 notesdo0e = mod8.*cos(2*pi*ScaleTable(21)*f0*t8); re0e = mod8.*cos(2*pi*ScaleTable(22)*f0*t8); mi0e = mod8.*cos(2*pi*ScaleTable(23)*f0*t8); fa0e = mod8.*cos(2*pi*ScaleTable(1)*f0*t8); so0e = mod8.*cos(2*pi*ScaleTable(2)*f0*t8);la0e = mod8.*cos(2*pi*ScaleTable(3)*f0*t8);ti0e = mod8.*cos(2*pi*ScaleTable(4)*f0*t8);do1e = mod8.*cos(2*pi*ScaleTable(5)*f0*t8);re1e = mod8.*cos(2*pi*ScaleTable(6)*f0*t8);mi1e = mod8.*cos(2*pi*ScaleTable(7)*f0*t8);fa1e = mod8.*cos(2*pi*ScaleTable(8)*f0*t8);so1e = mod8.*cos(2*pi*ScaleTable(9)*f0*t8);la1e = mod8.*cos(2*pi*ScaleTable(10)*f0*t8);tb1e = mod8.*cos(2*pi*ScaleTable(11)*f0*t8);ti1e = mod8.*cos(2*pi*ScaleTable(12)*f0*t8); do2e = mod8.*cos(2*pi*ScaleTable(13)*f0*t8);re2e = mod8.*cos(2*pi*ScaleTable(14)*f0*t8); mi2e = mod8.*cos(2*pi*ScaleTable(15)*f0*t8);fa2e = mod8.*cos(2*pi*ScaleTable(16)*f0*t8); so2e = mod8.*cos(2*pi*ScaleTable(17)*f0*t8);la2e = mod8.*cos(2*pi*ScaleTable(18)*f0*t8);ti2e = mod8.*cos(2*pi*ScaleTable(19)*f0*t8); do3e = mod8.*cos(2*pi*ScaleTable(20)*f0*t8); blke = zeros(1,j);% 1/16 notesdo0s = mod16.*cos(2*pi*ScaleTable(21)*f0*t16); re0s = mod16.*cos(2*pi*ScaleTable(22)*f0*t16); mi0s = mod16.*cos(2*pi*ScaleTable(23)*f0*t16); fa0s = mod16.*cos(2*pi*ScaleTable(1)*f0*t16); so0s = mod16.*cos(2*pi*ScaleTable(2)*f0*t16); la0s = mod16.*cos(2*pi*ScaleTable(3)*f0*t16); ti0s = mod16.*cos(2*pi*ScaleTable(4)*f0*t16); do1s = mod16.*cos(2*pi*ScaleTable(5)*f0*t16); re1s = mod16.*cos(2*pi*ScaleTable(6)*f0*t16); mi1s = mod16.*cos(2*pi*ScaleTable(7)*f0*t16); fa1s = mod16.*cos(2*pi*ScaleTable(8)*f0*t16); so1s = mod16.*cos(2*pi*ScaleTable(9)*f0*t16); la1s = mod16.*cos(2*pi*ScaleTable(10)*f0*t16); tb1s = mod16.*cos(2*pi*ScaleTable(11)*f0*t16); ti1s = mod16.*cos(2*pi*ScaleTable(12)*f0*t16); do2s = mod16.*cos(2*pi*ScaleTable(13)*f0*t16); re2s = mod16.*cos(2*pi*ScaleTable(14)*f0*t16); mi2s = mod16.*cos(2*pi*ScaleTable(15)*f0*t16); fa2s = mod16.*cos(2*pi*ScaleTable(16)*f0*t16); so2s = mod16.*cos(2*pi*ScaleTable(17)*f0*t16); la2s = mod16.*cos(2*pi*ScaleTable(18)*f0*t16); ti2s = mod16.*cos(2*pi*ScaleTable(19)*f0*t16); do3s = mod16.*cos(2*pi*ScaleTable(20)*f0*t16); blks = zeros(1,k);% Melody by Schau_malpart1 = [mi1e fa1e so1e so1e so1e so1e so1f mi1e fa1e...so1e so1e so1e so1e so1f la1e ti1e...do2f mi1f mi1e re1e mi1e mi1e mi1e mi1e ...];part2=[ so1e so1e fa1e fa1e mi1e re1e do1e do1e mi1e...mi1e fa1e mi1e do1e do1f so1e so1e...so1e fa1e fa1e mi1e fa1e so1e so1e mi1e mi1e re1e re1e re1e ...];part3 = [mi1e fa1e so1e so1e so1e so1e so1f so1e so1e...so1e so1e so1e so1e so1f la1e ti1e...do2f mi1f mi1e re1e mi1e mi1e mi1e mi1e mi1e so1e...];part4 = [ so1e so1e fa1e fa1e mi1e re1e do1e do1e mi1e mi1e fa1e mi1e do1e so1e so1e...so1e fa1e fa1e mi1e fa1e so1e so1e la1e la1e so1e so1e la1f ti1f...do2e do2e re2e do2e do2f do2e do2e...ti1e do2e ti1e so1e so1e so1e so1e...la1f do1f do1f re1e mi1e mi1e so1e so1e mi1e re1f la1e ti1e...do2e do2e re2e do2e do2f do2e do2e...ti1e do2e ti1e so1e so1f so1e so1e...la1e do2e do2e do2e do2e do2e do2e...do2e re2s re2e do2e mi2e re2e re2f re2f re2f re2f re2f ...];part5 = [mi2f mi2e fa2e mi2e re2f do2e re2e so2e re2e re2f re2f...do2f do2e re2e do2f ti1e la1e...ti1f mi2e ti1e ti1e ...la1f re2e mi2e re2e do2e la1f ...so1f re2e mi2e re2e do2e la1f...];% Combination, v1 is complete version, v2 is simple version.v1 = [part1 part2 part3 part4 part5];s = v1;sound(s,fs);输入此代码后，即可使《当你孤单你会想起谁》以matlab的形式播放出来4：实验结果：经过matlab的处理后，《当你孤单你会想起谁》通过matlab播放了出来，并可以画出如下图片。
实验一音乐合成背景知识：乐音的基本特征可以用基波频率、谐波频率和包络波形三个方面来描述，我们用大写英文字母CDEFGAB表示每个音的“音名”（或称为“音调”），当指定某一音名时，它对应固定的基波信号频率。
图1表示钢琴的键盘结构，并注明了每个琴键对应的音名和基波频率值。
这些频率值是按“十二平均律”计算导出，下面解释计算规则：图1 钢琴键盘和相应频率从图1可以看到，靠下边的A键称为小字组A，它的频率值f A0 = 220Hz，而靠上面的另一个A键是小字一组A，它的频率值是f A1 = 440Hz。
两者为二倍频率关系，即f A1相当于f A0的二次谐波。
也称为8度音或倍频程Octave(即我们画频响特性图时所用的术语“倍频程”)。
从小字组A到小字一组A共有12个键，其中7个白色键，5个黑色键，其频率计算规律为相邻音倍乘系数K = 21/12 = 1.05946309，由此可求出图中各琴键对应之频率值。
从图1可以看出7个白建之间插入了5个黑键。
在EF之间和BC之间没有黑键，也即这两组相邻的白键之间的基波频率倍乘系数为21/12,也称为相隔半音，而在其他白键之间都有黑键相隔，因而他们的频率倍乘系数为22/12，也称为相隔全音(如CD、DE、FG……)。
若以白键英文字母为基准，则升高半音以“#”符号表示，降低半音则以“b”符号表示。
于是，可以依次写出12个音名从低到高的字母表示为：C,b D,D,b E,E,F,b G,G,b A,A,b B,B当然，若改用“#”号表示黑键，则b D改为#C，b E改为#D……下面给出“唱名”的概念。
所谓唱名是指平时读乐谱唱出的do，re，mi……每个唱名并未固定基波频率。
当指定乐曲的音调时才能知道此时唱名对应的音名，也即确定了对应的频率值。
下面给出一个乐曲的实例，练习写出每个唱名对应的基波频率值，如图2，这是《东方红》的开头两句曲谱，用简谱写出。
曲调定为F，于是可查出第一个音5对应C，频率值为523.25Hz，其他音之频率可依次写出。
matlab实验报告《matlab 实验报告》一、实验目的通过本次实验，熟悉 MATLAB 软件的基本操作和功能，掌握使用MATLAB 进行数学计算、数据处理、图形绘制等方面的方法和技巧，提高运用 MATLAB 解决实际问题的能力。
二、实验环境1、计算机：＿____2、操作系统：＿____3、 MATLAB 版本：＿____三、实验内容及步骤（一）矩阵运算1、创建矩阵在 MATLAB 中，可以通过直接输入元素的方式创建矩阵，例如：｀A ＝ 1 2 3; 4 5 6; 7 8 9`，创建了一个 3 行 3 列的矩阵 A。
还可以使用函数来创建特定类型的矩阵，如全零矩阵`zeros(m,n)｀、全 1 矩阵`ones(m,n)｀、单位矩阵`eye(n)｀等。
2、矩阵的基本运算加法和减法：两个矩阵相加或相减，要求它们的维度相同，对应元素进行运算。
乘法：矩阵乘法需要满足前一个矩阵的列数等于后一个矩阵的行数。
转置：使用`A'｀来获取矩阵 A 的转置。
（二）函数的使用1、自定义函数可以在 MATLAB 中自定义函数，例如定义一个计算两个数之和的函数：｀｀｀matlabfunction s ＝ add_numbers(a,b)s ＝ a ＋ b;end｀｀｀2、调用函数在命令窗口中输入`add_numbers(3,5)｀即可得到结果 8。
（三）数据的读取和写入1、读取数据使用`load`函数可以读取数据文件，例如`load(＇datatxt'）｀。
2、写入数据使用`save`函数可以将数据保存到文件中，例如`save(＇resulttxt'，A)｀，将矩阵 A 保存到`resulttxt`文件中。
（四）图形绘制1、二维图形绘制折线图：使用`plot(x,y)｀函数，其中 x 和 y 分别是横坐标和纵坐标的数据。
绘制柱状图：使用`bar(x,y)｀函数。
2、三维图形绘制三维曲线：使用`plot3(x,y,z)｀函数。
MATLAB高级编程与工程应用语音合成综合实验姓名：班级：学号：日期：1.2.1 简单的合成音乐(1) 请根据《东方红》片断的简谱和“十二平均律”计算出该片断中各个乐音的频率，在MATLAB 中生成幅度为1 、抽样频率为8kHz 的正弦信号表示这些乐音。
请用sound 函数播放每个乐音，听一听音调是否正确。
最后用这一系列乐音信号拼出《东方红》片断，注意控制每个乐音持续的时间要符合节拍，用sound 播放你合成的音乐，听起来感觉如何由“十二平均律”计算得到各个乐音的频率：“5”——“C”：“6”——“D”：“1”——“F”：“2”——“G”：392Hz“6.”频率是“6”的一半：代码：（）f=8000;T=1/f;t8=0:T:1*;t4=0:T:2*;t2=0:T:4*;t1=0:T:8*;part1=sin(2*pi**t4);part2=sin(2*pi**t8);part3=sin(2*pi**t8);part4=sin(2*pi**t2);part5=sin(2*pi**t4);part6=sin(2*pi**t8);part7=sin(2*pi**t8);part8=sin(2*pi**t2);total=[part1,part2,part3,part4,part5,part6,part7,part8];sound(total);试听发现，合成后的音乐基本保持了《东方红》的音调，但声音比较沉闷，相邻乐音之间有比较明显的“啪”的杂音。
(2) 你一定注意到(1) 的乐曲中相邻乐音之间有“啪”的杂声，这是由于相位不连续产生了高频分量。
这种噪声严重影响合成音乐的质量，丧失真实感。
为了消除它，我们可以用图所示包络修正每个乐音，以保证在乐音的邻接处信号幅度为零。
此外建议用指数衰减的包络来表示。
首先尝试用折线包络，编写函数生成所需折线：function envelope = envelope_line(t)envelope(1:floor(t/8)) = linspace(0,1,floor(t/8));envelope(floor(t/8)+1:floor(t/4)) = linspace(1,,floor(t/4)-floor(t/8)));envelope(floor(t/4)+1:floor(3*t/4)) = linspace,,floor(t*3/4)-floor(t/4));envelope(floor(3*t/4)+1:t) = linspace,0,floor(t)-floor(3*t/4));对中的部分代码进行修改，调用envelope_line实现折线包络：（）part1=sin(2*pi**t4).*envelope_line(t4);part2=sin(2*pi**t8).*envelope_line(t8);part3=sin(2*pi**t8).*envelope_line(t8);part4=sin(2*pi**t2).*envelope_line(t2);part5=sin(2*pi**t4).*envelope_line(t4);part6=sin(2*pi**t8).*envelope_line(t8);part7=sin(2*pi**t8).*envelope_line(t8);part8=sin(2*pi**t2).*envelope_line(t2);试听结果杂音明显减少，但声音还比较生硬，尝试用指数衰减的包络来表示。
也是对中的部分代码进行修改（）part1=sin(2*pi**t4).*exp(-2*t4);part2=sin(2*pi**t8).*exp(4*t8);part3=sin(2*pi**t8).*exp(4*t8);part4=sin(2*pi**t2).*exp(1*t2);part5=sin(2*pi**t4).*exp(2*t4);part6=sin(2*pi**t8).*exp(4*t8);part7=sin(2*pi**t8).*exp(4*t8);part8=sin(2*pi**t2).*exp(1*t2);试听结果比较好，声音很圆润，但仔细听的话也能发现杂音。
(3) 请用最简单的方法将(2) 中的音乐分别升高和降低一个八度。
（提示：音乐播放的时间可以变化）再难一些，请用resample 函数（也可以用interp 和decimate 函数）将上述音乐升高半个音阶。
（提示：视计算复杂度，不必特别精确）方法一：在正弦信号内添加系数改变其频率。
升高八度：part1=sin(4*pi**t4).*exp(-4*t4);part2=sin(4*pi**t8).*exp(8*t8);part3=sin(4*pi**t8).*exp(8*t8);part4=sin(4*pi**t2).*exp(2*t2);part5=sin(4*pi**t4).*exp(4*t4);part6=sin(4*pi**t8).*exp(8*t8);part7=sin(4*pi**t8).*exp(8*t8);part8=sin(4*pi**t2).*exp(2*t2);high8_total=[part1,part2,part3,part4,part5,part6,part7,part8];sound(high8_total);降低八度：part1=sin(1*pi**t4).*exp(-1*t4);part2=sin(1*pi**t8).*exp(2*t8);part3=sin(1*pi**t8).*exp(2*t8);part4=sin(1*pi**t2).*exp*t2);part5=sin(1*pi**t4).*exp(1*t4);part6=sin(1*pi**t8).*exp(2*t8);part7=sin(1*pi**t8).*exp(2*t8);part8=sin(1*pi**t2).*exp*t2);low8_total=[part1,part2,part3,part4,part5,part6,part7,part8];sound(low8_total);方法二：直接调用resample函数。
升高八度：high8_total=resample(total,1,2);降低八度：low8_total=resample(total,2,1);x 104x 104升高半个音阶：根据“十二平均律”中2^(1/12)=highhalf_total=resample(total,1,2);(4) 试着在(2) 的音乐中增加一些谐波分量，听一听音乐是否更有“厚度”了注意谐波分量的能量要小，否则掩盖住基音反而听不清音调了。
（如果选择基波幅度为1 ，二次谐波幅度0:2 ，三次谐波幅度0:3 ，听起来像不像象风琴）（）part1=sin(2*pi**t4).*exp(-2*t4)+*sin(4*pi**t4).*exp(-2*t4)+*sin(6*pi**t4).*exp(-2*t 4);part2=sin(2*pi**t8).*exp(4*t8)+*sin(4*pi**t8).*exp(4*t8)+*sin(6*pi**t8).*exp(4*t8); part3=sin(2*pi**t8).*exp(4*t8)+*sin(4*pi**t8).*exp(4*t8)+*sin(6*pi**t8).*exp(4*t8); part4=sin(2*pi**t2).*exp(1*t2)+*sin(4*pi**t2).*exp(1*t2)+*sin(6*pi**t2).*exp(1*t2); part5=sin(2*pi**t4).*exp(2*t4)+*sin(4*pi**t4).*exp(2*t4)+*sin(6*pi**t4).*exp(2*t4); part6=sin(2*pi**t8).*exp(4*t8)+*sin(4*pi**t8).*exp(4*t8)+*sin(6*pi**t8).*exp(4*t8); part7=sin(2*pi**t8).*exp(4*t8)+*sin(4*pi**t8).*exp(4*t8)+*sin(6*pi**t8).*exp(4*t8); part8=sin(2*pi**t2).*exp(1*t2)+*sin(4*pi**t2).*exp(1*t2)+*sin(6*pi**t2).*exp(1*t2);试听结果确实变得醇厚了，有风琴的感觉。
(5) 自选其它音乐合成，例如贝多芬第五交响乐的开头两小节。
我选取了一首儿歌《粉刷匠》（）f=8000;T=1/f;t8=0:T:1*;t4=0:T:2*;t2=0:T:4*;t1=0:T:8*;part1=sin(2*pi**t8).*exp(4*t8);part2=sin(2*pi**t8).*exp(4*t8);part3=sin(2*pi**t8).*exp(4*t8);part4=sin(2*pi**t8).*exp(4*t8);part5=sin(2*pi**t8).*exp(4*t8);part6=sin(2*pi**t8).*exp(4*t8);part7=sin(2*pi**t4).*exp(2*t4);part8=sin(2*pi**t8).*exp(4*t8);part9=sin(2*pi**t8).*exp(4*t8);part10=sin(2*pi**t8).*exp(4*t8);part11=sin(2*pi**t8).*exp(4*t8);part12=sin(2*pi**t2).*exp(1*t2);total=[part1,part2,part3,part4,part5,part6,part7,part8,part9,part10,part11,part12]; plot(total);sound(total);-1-2-3x 1041.2.2 用傅里叶级数分析音乐(6) 先用wavread 函数载入光盘中的文件，播放出来听听效果如何是否比刚才的合成音乐真实多了（）x=wavread('');plot(x);sound(x);4x 10试听结果的确真实许多。
(7) 你知道待处理的wave2proc 是如何从真实值realwave 中得到的么这个预处理过程可以去除真实乐曲中的非线性谐波和噪声，对于正确分析音调是非常重要的。
提示：从时域做，可以继续使用resample 函数。
这题开始时没有理解题目要求，不知道如何入手，于是在CSDN上查找帮助。
要去除非线性杂波和噪声，首先要找出它们与真实乐曲的区别。
